PENGEMBANGAN CHATBOT WISATA BUDAYA BALI BERBASIS TELEGRAM MENGGUNAKAN FRAMEWORK RASA

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong pemanfaatan sistem digital sebagai media penyedia informasi pariwisata. Namun, informasi wisata budaya Bali masih banyak diperoleh melalui pencarian manual di berbagai platform sehingga kurang efisien dan tidak interaktif bagi wisatawan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan chatbot wisata budaya Bali berbasis Telegram menggunakan framework Rasa serta mengevaluasi performa model Natural Language Understanding (NLU) dalam mengenali maksud percakapan pengguna. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metodologi Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) dengan data yang dikumpulkan dari TripAdvisor, dataset publik Kaggle, dan wawancara dengan pemandu wisata. Evaluasi model dilakukan menggunakan metode k-fold cross validation dengan variasi 2 hingga 10 fold. Hasil pengujian menunjukkan bahwa performa terbaik diperoleh pada skema 10-Fold Cross Validation dengan tingkat akurasi sebesar 93,70% serta nilai macro average, micro average, dan weighted average berada pada kisaran 0,93-0,94.