Dalam era digital yang semakin berkembang pesat, chatbot menjadi salah satu teknologi yang paling banyak digunakan di berbagai platform. Mulai dari situs e-commerce hingga layanan pelanggan, chatbot membantu memberikan respon instan dan efisien kepada pengguna. Tak heran jika banyak developer pemula hingga profesional tertarik untuk membangun chatbot mereka sendiri.
Meskipun terdengar kompleks, membuat chatbot AI sebenarnya bisa dilakukan dengan cukup sederhana, terutama menggunakan bahasa pemrograman Python. Python memiliki berbagai pustaka dan modul yang sangat mendukung pengembangan sistem berbasis kecerdasan buatan, termasuk Natural Language Processing (NLP) dan Machine Learning.
Artikel ini dirancang untuk membimbing kamu secara praktis dan sistematis, sehingga kamu bisa langsung mempraktikkannya tanpa bingung. Mulai dari struktur folder proyek, penyusunan dataset, hingga penulisan kode dan eksekusinya — semuanya akan dijelaskan step by step.
Tools dan Persiapan Awal
Sebelum mulai menulis kode, ada baiknya kamu menyiapkan beberapa tools utama yang akan membantu proses pengembangan chatbot:
-
Python: Versi 3.8 atau lebih baru.
-
Text Editor: Misalnya VS Code, PyCharm, atau bahkan Notepad++.
-
Terminal/CMD: Untuk menjalankan script Python.
-
Paket Python:
nltkuntuk NLP danscikit-learnuntuk klasifikasi.
Silahkan Buat Folder dan buka Terminal di Visual StudioCode Anda
Kamu bisa mulai dengan menginstal paket yang diperlukan menggunakan pip:
Silahkan Jalankan : pip install nltk scikit-learn
🗂️ Struktur Folder Proyek
Agar proyek tetap rapi dan mudah dipelihara, penting untuk memiliki struktur folder yang baik. Berikut ini adalah struktur direktori yang disarankan:
Dengan struktur seperti ini, kamu bisa dengan mudah memisahkan antara logika, data, dan fungsi pendukung lainnya.
Menyiapkan Dataset Chatbot (data.json)
Sebelum chatbot bisa belajar, kita harus menyediakan dataset berupa pertanyaan dan respon yang akan digunakan untuk training model. Berikut ini contoh file data.json:
Dataset ini bisa kamu kembangkan sesuai kebutuhan. Misalnya kamu bisa menambahkan tag order, product_info, atau bahkan faq jika ingin menghubungkan dengan bisnis.
Membuat Logika Chatbot (chatbot/logic.py)
Logika utama chatbot ditulis dalam file logic.py. Di sini kita menggunakan algoritma klasifikasi sederhana menggunakan Naive Bayes. Ini akan mengklasifikasikan input dari user berdasarkan intent yang paling mendekati.
Model ini bersifat statistik sederhana, namun sudah cukup untuk chatbot dasar yang tidak membutuhkan koneksi ke server atau API eksternal.
Fungsi Preprocessing (utils/cleaner.py)
Preprocessing teks bertujuan membersihkan input pengguna agar lebih mudah dianalisis oleh mesin. Kita akan menghapus angka, tanda baca, dan mengubah teks menjadi huruf kecil semua.
Langkah ini penting karena komputer tidak bisa memahami bahasa manusia sebagaimana kita. Proses ini disebut juga normalisasi teks.
Menjalankan Chatbot (main.py)
Langkah terakhir, kita buat main.py sebagai program utama untuk menjalankan chatbot di terminal.
Saat script dijalankan, kamu akan masuk ke mode interaktif. Chatbot akan membalas setiap pesan yang diketikkan berdasarkan hasil klasifikasi dari model.
Jika sudah semua sekarang mari kita jalankan Kodenya
Baca Juga :
