Analisis Sentimen pada Chatbot untuk Mood Tracking - Muhammad Nabeel Adzan; Thessa Roxana; Cahyana, Cahyana (Journal of Applied Engineering and Social Science (JAESS), 2025)
Masalah kesehatan mental di kalangan pelajar dan mahasiswa semakin meningkat akibat tekanan akademis dan tuntutan sosial. Banyak individu tidak menyadari atau mengabaikan tanda-tanda masalah kesehatan mental, sering kali terhalang oleh stigma atau rasa malu. Penanganannya membutuhkan pendekatan holistik yang melibatkan edukasi publik, kesadaran diri, dan akses mudah ke layanan kesehatan mental. Dalam konteks ini, aplikasi Android bernama Curhat dikembangkan untuk membantu pengguna memantau dan mengelola kesehatan mental pengguna. Aplikasi ini menggunakan bahasa pemrograman Kotlin dan framework Jetpack Compose serta ditenagai oleh OpenAI GPT-4o melalui backend NodeJS dengan Express. Curhat memanfaatkan OpenAI GPT untuk deteksi dini masalah kesehatan mental dan chatbot sebagai pelengkap yang memberikan informasi serta dukungan emosional tambahan. Alat ini mengintegrasikan kecerdasan emosional dalam chatbot untuk meningkatkan interaksi dengan pengguna, meskipun penerapan metode emphatic masih menjadi tantangan. Pendekatan inovatif menggunakan analisis sentimen diusulkan untuk memantau suasana hati pengguna. Algoritma analisis sentimen ini akan mengenali dan merespons perubahan emosi pengguna dalam percakapan dengan chatbot, menghasilkan nilai poin yang digunakan untuk menentukan kategori mood pengguna. Hasil tracking mood ditampilkan sebagai grafik visual per-hari dan pengguna dapat melihat tren mood mereka. Curhat akan memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan kesehatan mental dengan dukungan yang lebih responsif dan emphatic.