<![CDATA[Deteksi dini stres menjadi kebutuhan penting karena metode konvensional yang mengandalkan kuesioner dan laporan diri masih rentan terhadap bias subjektif, keterbatasan akurasi, serta belum mampu memantau perubahan kondisi psikologis secara berkelanjutan dan real-time. Perkembangan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) membuka peluang untuk mengembangkan sistem deteksi stres yang lebih objektif melalui pemanfaatan berbagai sumber data secara simultan. Artikel ini bertujuan menyusun rancangan konseptual pemanfaatan AI multimodal dalam mendeteksi stres melalui analisis suara, teks, dan sinyal fisiologis sebagai dasar pengembangan sistem skrining kesehatan mental digital. Metode yang digunakan adalah studi literatur naratif terhadap tujuh belas artikel ilmiah yang membahas kesehatan mental digital, machine learning, speech emotion recognition, analisis teks, sensor fisiologis, serta chatbot berbasis AI. Hasil kajian menunjukkan bahwa setiap modalitas memiliki karakteristik dan keunggulan yang saling melengkapi. Analisis teks mampu mengidentifikasi pola linguistik, pilihan kata, dan sentimen, analisis suara menangkap perubahan prosodi, intonasi, serta fitur akustik yang berkaitan dengan kondisi emosional, sedangkan sinyal fisiologis merepresentasikan respons biologis yang relatif lebih objektif terhadap stres. Integrasi ketiga modalitas melalui pendekatan fusi fitur, fusi keputusan, maupun fusi hybrid berpotensi meningkatkan akurasi, stabilitas, dan keandalan sistem dibandingkan pendekatan unimodal. Meskipun demikian, implementasinya masih memerlukan validasi klinis, perlindungan privasi data, transparansi model AI, serta mekanisme rujukan kepada tenaga profesional. Oleh karena itu, AI multimodal lebih tepat diposisikan sebagai alat skrining dan pendukung deteksi dini kesehatan mental, bukan sebagai pengganti diagnosis psikologis maupun layanan konseling profesional.]]>
