Museum Talaga Manggung yang berlokasi di Talaga, Majalengka, Jawa Barat, memiliki peran penting sebagai penjaga sejarah dan budaya Kerajaan Talaga Manggung. Namun, museum ini menghadapi tantangan dalam memberikan layanan informasi kepada pengunjung. Pengunjung seringkali kesulitan mendapatkan informasi yang komprehensif karena keterbatasan pengetahuan tour guide dan jumlahnya yang terbatas, serta media cetak yang kurang memadai. Hal ini mengakibatkan penurunan kualitas pengalaman pengunjung dan potensi kehilangan minat terhadap sejarah dan budaya yang ditampilkan. Untuk mengatasi masalah ini, implementasi chatbot berbasis Long Short-Term Memory (LSTM) diusulkan sebagai solusi. LSTM adalah arsitektur jaringan syaraf tiruan yang efektif dalam pemrosesan bahasa alami dan data berurutan, memungkinkan penyimpanan dan akses informasi jangka panjang yang lebih baik. Penelitian ini bertujuan untuk menyampaikan informasi secara lengkap dan jelas menggunakan bahasa yang mudah dipahami serta meningkatkan interaktivitas layanan informasi dan daya tarik pengunjung. Hasil dari pengujian model chatbot ini menunjukkan nilai akurasi 90,71%, presisi 92,34%, dan recall 92,34%. Pengujian pada sistem chatbot ini menggunakan uji akurasi pertanyaan yang mendapat nilai akurasi 100% dari 15 pertanyaan, serta pengujian UAT dengan persentase 94,9% dari 31 responden. Dengan penerapan teknologi ini, diharapkan pengalaman pengunjung dapat ditingkatkan, memberikan informasi yang lebih komprehensif dan interaktif, serta meningkatkan apresiasi terhadap warisan budaya setempat.

Museum Talaga Manggung, located in Talaga, Majalengka, West Java, plays an important role as the guardian of the history and culture of the Talaga Manggung Kingdom. However, the museum faces challenges in providing information services to visitors. Visitors often have difficulties to obtain comprehensive information due to the limited knowledge of the tour guides, their limited number, and inadequate printed media. This results in a decrease in the quality of the visitor experience and a potential loss of interest in the history and culture presented. To address this issue, the implementation of a chatbot based on Long Short-Term Memory (LSTM) is proposed as a solution. LSTM is a neural network architecture that is effective in natural language processing and sequential data tasks, allowing for better long-term information storage and access. This study aims to provide information completely and clearly using easy-to-understand language and to enhance the interactivity of information services and the attractiveness of the museum to visitors. The results of the chatbot model testing showed an accuracy rate of 90.71%, precision of 92.34%, and recall of 92.34%. The chatbot system testing included a question accuracy test, which achieved a 100% accuracy rate from 15 questions, and UAT with a percentage of 94.9% from 31 respondents. By the implementation of this technology, it is expected that the visitor experience can be improved, providing more comprehensive and interactive information, and increasing appreciation for the local cultural heritage.