Laporkan Masalah

Pengembangan Chatbot untuk Rekomendasi Tempat Wisata di Provinsi Nusa Tenggara Barat

ABDURRAGHIB SEGAF S, Drs. Edi Winarko, M.Sc., Ph. D

2022 | Tesis | MAGISTER ILMU KOMPUTER

Penelitian ini merupakan harapan dan solusi dari percepatan pemulihan ekonomi pariwisata pasca pandemi dengan mengembangkan sebuah chatbot. Chatbot yang dibuat dapat merekomendasikan wisata berdasarkan intent dari user yang misalnya intent dari user adalah ‘I want to see the best sunset possible’ maka chatbot akan merekomendasikan tempat untuk melihat sunset yang terbaik. Chatbot ini dibangun menggunakan framework Rasa dimana Rasa adalah framework python open-source khusus untuk pengembangan chatbot. Untuk memberikan rekomendasi terbaik dari intent user, peneliti menggunakan cosine similarity untuk melihat nilai similaritas intent dengan aktivitas yang dapat dilakukan yang sudah tertera pada dataset. Dari hasil penelitian, didapatkan bahwa model intent classification dan entity recognition yang menggunakan metode Sklearn Classifier dan Spacy Entity Extractor mendapatkan hasil yang paling baik yaitu akurasi 97,12%, recall 82,14 %, precision 85,15 %, dan f1-score 83,04 %. Hasil ini mengindikasikan bahwa setiap data training yang dimuat untuk menerjemahkan maksud dari user sudah terklasifikasikan dengan sangat baik sehingga respon yang diberikan oleh chatbot sudah sesuai dengan maksud/intent user.

By creating a chatbot, this research offers a chance and a solution for accelerating the post-pandemic tourism economic recovery. The developed chatbot can suggest tours in accordance with the user's intent; for instance, if the user's intent is "I want to watch the best sunset possible," the chatbot can suggest a location to do so. The Rasa framework, an open-source Python framework designed exclusively for chatbot creation, was used to create this chatbot. The researcher utilizes cosine similarity to compare the value of the user's intent with the possible activities that are already mentioned in the dataset in order to deliver the best recommendation based on that user's purpose. Using the Sklearn Classifier and Spacy Entity Extractor approaches, the intent classification and entity extraction models produced the greatest results, with 97.12 percent accuracy, 82.14 percent recall, 85.15 percent precision, and 83.04 percent f1-score. These findings show that all training data used to translate the user's purpose has been extremely accurately categorised, allowing the chatbot to respond in a way that is consistent with the user's intent.

Kata Kunci : Chatbot, tourism recommender, Cosine Similarity, RASA, DIET Classifier  

  1. S2-2022-466388-abstract.pdf  
  2. S2-2022-466388-bibliography.pdf  
  3. S2-2022-466388-tableofcontent.pdf  
  4. S2-2022-466388-title.pdf