Membuat Chatbot Cerdas Berbahasa Indonesia dengan Scikit-Learn | 50 Menit Jadi Mahir dan Lancar !!

Pada tutorial ini, kita akan belajar bagaimana membuat chatbot pintar yang menggunakan bahasa Indonesia menggunakan library Scikit-Learn dalam Python. Chatbot ini akan mampu memahami pertanyaan dalam bahasa Indonesia dan memberikan jawaban yang relevan.

Langkah pertama yang perlu kita lakukan adalah menginstal library Scikit-Learn. Anda dapat melakukannya dengan menjalankan perintah berikut di terminal atau command prompt:

pip install scikit-learn

Selanjutnya, kita akan menggunakan dataset yang berisi pertanyaan dan jawaban dalam bahasa Indonesia. Anda dapat menggunakan dataset Anda sendiri atau mengunduh dataset bahasa Indonesia dari internet. Pastikan untuk membersihkan dan memproses dataset sebelum mulai membuat chatbot.

Setelah dataset siap, langkah selanjutnya adalah membagi dataset menjadi dua bagian: bagian pelatihan (train set) dan bagian pengujian (test set). Hal ini dapat dilakukan dengan menggunakan library Scikit-Learn sebagai berikut:

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

Selanjutnya, kita akan menggunakan metode TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) untuk melakukan vektorisasi teks. TF-IDF adalah metode yang digunakan untuk mengukur seberapa penting suatu kata dalam sebuah dokumen atau koleksi dokumen.

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
X_train_tfidf = tfidf_vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_tfidf = tfidf_vectorizer.transform(X_test)

Setelah itu, kita akan menggunakan metode K-Nearest Neighbors (KNN) untuk memprediksi pertanyaan yang diberikan. KNN adalah salah satu algoritma klasifikasi yang sederhana dan mudah dipahami. Kita dapat menggunakan KNN dengan library Scikit-Learn sebagai berikut:

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train_tfidf, y_train)

Akhirnya, kita dapat melakukan prediksi pertanyaan menggunakan model KNN yang telah kita latih sebelumnya:

question = "Pertanyaan Anda di sini"
question_tfidf = tfidf_vectorizer.transform([question])
prediction = knn.predict(question_tfidf)

print("Jawaban:", prediction)

Dengan demikian, Anda telah berhasil membuat chatbot pintar menggunakan bahasa Indonesia dengan library Scikit-Learn. Jangan ragu untuk menyesuaikan dan mengoptimalkan model Anda sesuai kebutuhan dan dataset yang Anda miliki. Selamat mencoba!