Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Penggunaan AI dalam Analisis Perilaku Digital untuk Prediksi Gangguan Mental: The Use of AI in Digital Behavior Analysis for Predicting Mental Disorders Atikah Cahayani Muharram; Rahmadia Siti Meisyarah; Raden Roro Rianti Yusuf
Jurnal Kolaboratif Sains Vol. 9 No. 5: Mei 2026
Publisher : Universitas Muhammadiyah Palu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56338/jks.v9i5.11109

Abstract

Perkembangan teknologi digital menyebabkan meningkatnya penggunaan smartphone dan media sosial yang menghasilkan jejak digital dalam jumlah besar. Jejak digital tersebut dapat mencerminkan pola aktivitas, interaksi sosial, penggunaan bahasa, serta perubahan perilaku individu. Dalam bidang kesehatan mental, artificial intelligence (AI) berpotensi digunakan untuk menganalisis perilaku digital sebagai indikator awal gangguan mental, seperti depresi, kecemasan, gangguan bipolar, psikosis, dan risiko bunuh diri. Tinjauan pustaka ini bertujuan untuk mengkaji penggunaan AI dalam analisis perilaku digital untuk prediksi gangguan mental, termasuk jenis data yang digunakan, metode analisis, temuan penelitian terdahulu, kelebihan, keterbatasan, serta isu etik dalam penerapannya. Penulisan ini menggunakan metode tinjauan pustaka dengan menelaah berbagai artikel ilmiah yang relevan mengenai AI, digital phenotyping, machine learning, natural language processing, perilaku digital, dan prediksi gangguan mental. Hasil kajian menunjukkan bahwa perilaku digital, baik berupa data aktif maupun pasif, dapat digunakan sebagai indikator kesehatan mental. Data aktif meliputi laporan suasana hati, kuesioner psikologis, dan jurnal emosi, sedangkan data pasif mencakup pola penggunaan smartphone, mobilitas, aktivitas media sosial, pola tidur, serta bahasa dalam komunikasi daring. AI melalui machine learning, deep learning, dan natural language processing mampu mengidentifikasi pola perilaku digital yang berhubungan dengan gangguan mental. Model multimodal yang menggabungkan data teks, sensor smartphone, aktivitas digital, dan pola temporal cenderung memiliki kemampuan prediksi yang lebih baik dibandingkan model yang hanya menggunakan satu jenis data. AI memiliki potensi besar dalam mendukung deteksi dini, prediksi risiko, dan pemantauan gangguan mental secara objektif, cepat, dan berkelanjutan. Namun, penerapannya masih menghadapi tantangan berupa keterbatasan validitas klinis, interpretabilitas model, bias algoritma, serta isu privasi dan keamanan data. Oleh karena itu, AI sebaiknya digunakan sebagai alat bantu yang tetap dikombinasikan dengan penilaian profesional tenaga kesehatan.