Skip to content

Chatbot Using Deep Learning Algorithm

Cover

Chatbot berbasis web dengan implementasi algoritma Deep Learning menggunakan framework Rasa.

Dewasa ini keberadaan chatbot semakin banyak digunakan demi membantu kinerja manusia dengan tujuan untuk meningkatkan kemudahan komunikasi dan untuk memberikan layanan yang lebih baik dan lebih cepat. Demi menunjang kemudahan dalam memberikan ketersediaan layanan informasi yang lebih baik maka dibuat sebuah chatbot untuk website Politeknik Siber dan Sandi Negara. Pembuatan chatbot ini bertujuan untuk mempermudah calon taruna Politeknik siber dan Sandi Negara untuk bertanya mengenai Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru. Peneliti akan mengumpulkan data percakapan mengenai Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru melalui platform tawk.to dan percakapan pada akun twitter Politeknik Siber dan Sandi Negara sebagai data yang akan digunakan dalam pembuatan chatbot. Chatbot akan dibuat dengan menggunakan metode deep learning dengan framework Rasa.

Dialog/conversation pada chatbot dirancang berdasarkan Dual Intent and Entity Transformer (DIET) dimana model dibangun menggunakan framework Rasa. DIET merupakan sebuah arsitektur transformer multitugas yang canggih dan ringan. Chatbot akan diimplementasikan pada website Politeknik Siber dan Sandi Negara dengan menggunakan Docker dan akan dipasangkan pada website dengan bentuk Chat Widget. Adapun evaluasi akan diberikan pada chatbot yang telah dibuat. Evaluasi yang dilakukan adalah dengan menggunakan metrik evaluasi model serta uji fungsionalitas. Pengujian dengan metrik evaluasi mendapatkan hasil yaitu nilai precision sebesar 0,99, recall adalah 1.0, dan F1 score sebesar 0,99. Sedangkan uji fungsionalitas mendapatkan persentase sebesar 90,625%.

Judul penelitian

Implementasi Chatbot pada Website Politeknik Siber dan Sandi Negara Menggunakan Teknik Deep Learning.

Implementasi

Pada penelitian ini dibangun sebuah chatbot dengan menggunakan data yang diambil dari tawk.to, twitter, serta data berupa pertanyaan yang dibuat sendiri. Chatbot akan dibuat dengan menggunakan metode deep learning menggunakan framework Rasa. Chatbot ini dibuat untuk dapat diimplementasikan pada website PoltekSSN.

kerangka penelitian

Data yang akan digunakan sebagai data latih pada penelitian ini didapatkan dari riwayat livechat yang dimiliki oleh website STSN, yang ditambahkan dengan data dari platform lain seperti Twitter milik Politeknik Siber dan Sandi Negara maupun yang dimiliki oleh Senat Korps Taruna Politeknik Siber dan Sandi Negara. Data lain yang dibutuhkan adalah informasi mengenai seleksi penerimaan mahasiswa baru pada Politeknik Siber dan Sandi Negara dan kumpulan bahasa slang.

Pembuatan model chatbot terdiri dari beberapa tahap, simulasi data, mengatur data pada stories, melatih NLU dan Core, serta evaluasi model. Setelah model didapatkan, chatbot Rasa diimplementasikan dengan menggunakan Docker dan Heroku. Heroku digunakan karena cukup mudah digunakan dan dapat digunakan secara gratis. Setelah project Rasa selesai dibuat, disediakan docker file Setelah itu dilakukan deployment pada Heroku. Setelah deployment selesai akan didapatkan URL dari project. Selanjutnya URL ini akan dimasukkan pada template Chatbot-Widget.

Berdasarkan analisis yang telah dilakukan, maka diperoleh beberapa kesimpulan seperti berikut.

  1. Chatbot SPMB dengan Teknik Deep Learning dibuat dengan menggunakan Framework Rasa. Chatbot dibuat dengan melakukan pengumpulan data, Analisa dan perancangan, pembuatan chatbot, dan implementasi pada web.

  2. Berdasarkan pengujian yang terlah dilakukan pada chatbot, performa chatbot dihasilkan dalam nilai precision, recall dan F1-score. Pengujian dilakukan secara otomatis dengan menggunakan fitur dari Rasa. Nilai rata-rata precision adalah 0,9996467679265277. Nilai rata-rata dari recall adalah 1.0. Nilai rata-rata dari F1 score adalah 0,999611417493472.

Tangkapan Layar

  1. Chatbot chatbot

Peneliti

  • Lia Fauzia

Supervisor

  • Girinoto
  • R. Budiarto Hadiprakoso
  • Nurul Qomariasih

Publikasi

L. Fauzia, R. B. Hadiprakoso and Girinoto, "Implementation of Chatbot on University Website Using RASA Framework," 2021 4th International Seminar on Research of Information Technology and Intelligent Systems (ISRITI), Yogyakarta, Indonesia, 2021, pp. 373-378, doi: 10.1109/ISRITI54043.2021.9702821.