Implementasi Metode Long Short Term Memory (LSTM) pada Chatbot Kesehatan Mental Mahasiswa - Afrisia, Silviana Putri; Hana, Fida Maisa; Wahyudin, Widya Cholid (Sainteks, 2024)
Berdasarkan survei I-NAMHS yang dilakukan pada tahun 2022, menunjukkan bahwa masalah kesehatan mental yang umum terjadi di kalangan remaja meliputi gangguan kecemasan, depresi, gangguan tingkah laku, serta gangguan stres pascatrauma (PTSD). Menanggapi isu yang kompleks ini diperlukan kesadaran akan pentingnya kesehatan mental, yaitu dengan mengembangkan dan mengimplementasikan metode Long Short Term Memory (LSTM) pada chatbot kesehatan mental yang ditujukan bagi mahasiswa. Chatbot ini dirancang untuk memberikan dukungan emosional dan solusi praktis bagi mahasiswa yang menghadapi berbagai masalah kesehatan mental. Untuk itu LSTM dipilih karena kemampuannya yang unggul dalam memahami dan memproses urutan data yang panjang, sehingga memungkinkan chatbot untuk mengingat konteks percakapan. Respons yang diterima pada saat melakukan uji coba chatbot kesehatan mental sangat baik dan relevan karena dipengaruhi tingginya akurasi pada pelatihan model. Hasil pelatihan model LSTM menunjukkan akurasi 98% dan loss sebesar 0,0614 dengan 50 epochs. Diharapkan dengan adanya penelitian mengenai implementasi metode LSTM pada chatbot ini dapat membantu penelitian berikutnya untuk mengembangkan lebih lanjut chatbot kesehatan mental dan menjangkau mahasiswa.