Chatbot Berbasis NLP untuk Konseling Kesehatan Mental Awal bagi Mahasiswa Generasi Z di Universitas Nusa Putra Sukabumi
Bilah Samping Artikel
Isi Artikel Utama
Abstrak
Meningkatnya prevalensi masalah kesehatan mental di kalangan mahasiswa Gen-Z, seperti stres akademik, tekanan sosial, dan kelelahan emosional, menyoroti kebutuhan mendesak akan sistem dukungan yang mudah diakses, responsif, dan bebas stigma. Namun, terbatasnya ketersediaan layanan konseling profesional di kampus sering kali menghalangi mahasiswa untuk mencari bantuan secara tepat waktu. Untuk mengatasi tantangan ini, penelitian ini didasarkan pada bidang Pemrosesan Bahasa Alami (Natural Language Processing/NLP) dan Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence/AI), dengan fokus pada pengembangan chatbot empatik sebagai sistem konseling awal berbasis NLP. Chatbot ini dirancang untuk mengenali emosi pengguna melalui pengenalan maksud (intent recognition) dan analisis sentimen, memberikan respons yang kontekstual dan empatik. Pendekatan ini diharapkan dapat menciptakan ruang aman bagi mahasiswa untuk mengekspresikan perasaan mereka dan menerima dukungan awal secara anonim dan cepat. Kontribusi utama dari studi ini terletak pada demonstrasi bagaimana NLP dapat diterapkan pada dukungan kesehatan mental di pendidikan tinggi.
Rincian Artikel
Referensi
U. Paiva et al., “Prevalence of mental disorder symptoms among university students: An umbrella review,” Neurosci. Biobehav. Rev., vol. 175, no. February, 2025, doi: 10.1016/j.neubiorev.2025.106244.
Z. Zamroni, “Prevalensi stres akademik mahasiswa,” Psikoislamika J. Psikol. dan Psikol. Islam, vol. 12, no. 2, p. 51, 2015, doi: 10.18860/psi.v12i2.6404.
R. Nurzahirah, V. Aulia, H. Martino, R. Rosaria, and N. Sjalini, “Stres akademik sebagai mediator kualitas hidup mahasiswa,” Educ. J. Educ. Learn., vol. 2, no. 2, pp. 50–60, 2024, doi: 10.61994/educate.v2i2.343.
T. G. Osborn, S. Li, R. Saunders, and P. Fonagy, “University students’ use of mental health services: a systematic review and meta-analysis,” Int. J. Ment. Health Syst., vol. 16, no. 1, 2022, doi: 10.1186/s13033-022-00569-0.
Y. M. Cho, S. Rai, L. Ungar, J. Sedoc, and S. C. Guntuku, “An integrative survey on mental health conversational agents to bridge computer science and medical perspectives,” EMNLP 2023 - 2023 Conf. Empir. Methods Nat. Lang. Process. Proc., pp. 11346–11369, 2023, doi: 10.18653/v1/2023.emnlp-main.698.
C. A. Khairan and M. S. Habib, “Chatbot AI dalam identifikasi awal gangguan kesehatan mental di Indonesia: Tantangan dan prospek,” J. EMPATI, vol. 13, no. 6, pp. 498–508, 2025, [Online]. Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/empati/article/view/47903
B. Omarov, S. Narynov, and Z. Zhumanov, “Artificial intelligence-enabled chatbots in mental health: A systematic review,” Comput. Mater. Contin., vol. 74, no. 3, pp. 5105–5122, 2023, doi: 10.32604/cmc.2023.034655.
J. Li et al., “Chatbot-delivered interventions for improving mental health among young people: A systematic review and meta-analysis,” Worldviews Evidence-Based Nurs., vol. 22, no. 4, 2025, doi: 10.1111/wvn.70059.
B. N. I. Dewi et al., “Chatbot dalam deteksi kesehatan mental: Tinjauan literatur,” TRILOGI J. Ilmu Teknol. Kesehatan, dan Hum., vol. 6, no. 1, pp. 128–135, 2025, doi: 10.33650/trilogi.v6i1.10888.
C. D. Putra, R. A. S. Prayoga, M. Cinthya, R. Basatha, M. S. Akbar, and E. A. Elfaiz, “Mengembangkan chatbot empatik untuk dukungan kesehatan mental: Solusi inovatif dalam pendampingan psikologis,” J. Ilmu Komput. dan Multimed., vol. 1, no. 2, pp. 7–12, 2024, doi: 10.46510/ilkomedia.v1i2.19.
C. Potts et al., “Chatbots to support mental wellbeing of people living in rural areas: Can user groups contribute to co-design?,” J. Technol. Behav. Sci., vol. 6, no. 4, pp. 652–665, 2021, doi: 10.1007/s41347-021-00222-6.
F. Zakariya, J. Zeniarja, and S. Winarno, “Pengembangan chatbot kesehatan mental menggunakan algoritma Long Short-Term Memory,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 8, no. 1, p. 251, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i1.7177.
S. R., “What is Natural Language Processing (NLP)?,” DigitalOcean, Dec. 20, 2024. [Online]. Available: https://www.digitalocean.com/resources/articles/natural-language-processing.
P. Haberstroh, “Sentiment Analysis 2.0 – Definition and Idea,” Cure Intelligence, Jun. 14, 2019. [Online]. Available: https://www.cure-intelligence.com/en/2019/06/14/sentiment-analysis-2-0/.