Desain Chatbot Layanan Daring Kesehatan Mental yang Sesuai Persepsi dan Kepuasan Generasi Z - Kelana, Bayu; Ramadhan Qodri, Adhitia; Muruliza, Septi (Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan), 2024)
Generasi Z adalah kelompok usia yang paling banyak mengalami masalah kesehatan mental akibat pandemi COVID-19 di Indonesia. Popularitas sistem informasi kesehatan jiwa meningkat, mengakibatkan pelayanan paPersepsi sdsien menjadi berat. Chatbot muncul sebagai salah satu solusi untuk mengatasi masalah tersebut. Meskipun demikian, interaksi dengan chatbot telah menciptakan masalah sosial seiring dengan meningkatnya penggunaannya. Penelitian ini bertujuan untuk merancang chatbot layanan daring kesehatan mental yang sesuai dengan persepsi dan kepuasan Generasi Z di Indonesia. Melalui pendekatan eksperimen, penelitian ini dilakukan dalam dua iterasi. Faktor-faktor yang memengaruhi persepsi dan kepuasan Generasi Z, yang ditemukan melalui uji coba kegunaan terhadap desain percakapan dalam setiap iterasi, digunakan sebagai panduan untuk perbaikan desain selanjutnya. Dengan menggunakan metode Analisis Fenomenologi Interpretatif, penelitian ini menganalisis data ujicoba yang didapat melalui observasi dan wawancara terhadap lima mahasiswa S1 dari universitas yang berbeda. Penelitian ini menemukan dua hal utama. Pertama, gaya bahasa kasual, penggunaan kata ganti orang kedua, kejelasan informasi, penggunaan emoji sebagai isyarat sosial, kecepatan respon, penggunaan lagu dan adanya fitur layanan, dapat mempengaruhi kepuasan pengguna. Kedua, penggunaan emoji sebagai isyarat sosial, fitur, presentasi diri, dan gaya bahasa kasual dapat memberikan dampak positif terhadap persepsi pengguna. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan referensi untuk merancang interaksi chatbot dengan memperhatikan persepsi dan kepuasan Generasi Z di Indonesia.