Pengembangan Chatbot Untuk Deteksi Tingkat Stres Menggunakan NLP Berdasarkan Perceived Stress Scale (PSS) Dengan Metode TF-IDF Dan Cosine Similarity - Zaenur Rozikin; Ravansa Rahman Santosa (Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa, 2025)
Stres merupakan masalah kesehatan mental yang umum terjadi pada remaja dan dewasa muda sehingga deteksi dini sangat diperlukan untuk mendukung langkah pencegahan yang tepat. Penelitian ini bertujuan mengembangkan chatbot berbasis web untuk mendeteksi tingkat stres menggunakan Perceived Stress Scale versi 10 item (PSS-10) dalam Bahasa Indonesia. Sistem dibangun dengan pendekatan Natural Language Processing (NLP) menggunakan metode TF-IDF dan Cosine Similarity untuk mengklasifikasikan respons pengguna ke dalam kategori skor tertentu. Pengembangan dilakukan menggunakan framework Flask dengan integrasi database MySQL untuk menyimpan data interaksi. Dataset disusun dari berbagai variasi sinonim jawaban agar sistem mampu memahami bahasa alami secara lebih akurat. Pengujian dilakukan melalui black-box testing untuk memastikan fungsionalitas sistem serta uji akurasi skor dengan membandingkan hasil klasifikasi chatbot terhadap data acuan. Hasil menunjukkan seluruh fitur berjalan dengan baik dan sistem mampu memberikan klasifikasi skor yang akurat dengan tingkat akurasi 100% pada data uji. Penelitian ini membuktikan bahwa pendekatan NLP sederhana berbasis aturan tetap efektif untuk mendukung asesmen mandiri, serta menunjukkan bahwa chatbot “Tenangin” berpotensi menjadi solusi digital yang praktis dan mudah diakses untuk skrining awal tingkat stres.