Muhammad Nabeel Adzan, Thessa Roxana, Cahyana Cahyana

Analisis Sentimen pada Chatbot untuk Mood Tracking

Introduction

Analisis sentimen pada chatbot untuk mood tracking. Aplikasi Android Curhat gunakan analisis sentimen pada chatbot AI untuk memantau & mengelola kesehatan mental pelajar. Lacak mood harian & dapatkan dukungan responsif.

Abstract

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.

Review

Karya ini menyajikan pendekatan yang relevan dan inovatif untuk mengatasi masalah kesehatan mental yang meningkat di kalangan pelajar dan mahasiswa, khususnya dalam konteks tekanan akademis dan stigma. Dengan mengusulkan aplikasi Android bernama Curhat, penulis berupaya menyediakan alat yang mudah diakses untuk pemantauan dan pengelolaan kesehatan mental. Pemanfaatan teknologi canggih seperti OpenAI GPT-4o, dikombinasikan dengan analisis sentimen yang diusulkan untuk pelacakan suasana hati secara dinamis, menunjukkan pemahaman yang kuat tentang bagaimana kecerdasan buatan dapat digunakan untuk memberikan dukungan emosional dan deteksi dini. Inisiatif ini patut diacungi jempol karena menyasar kebutuhan krusial dengan solusi yang terintegrasi dan berpotensi memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan kesadaran diri dan akses terhadap dukungan kesehatan mental. Salah satu kekuatan utama dari penelitian ini adalah integrasi teknologi AI mutakhir (GPT-4o) untuk deteksi dini dan dukungan emosional, yang dilengkapi dengan sistem analisis sentimen untuk memantau mood pengguna secara objektif melalui percakapan chatbot. Konsep "nilai poin" yang menghasilkan kategori mood dan divisualisasikan dalam bentuk grafik harian merupakan metode intuitif bagi pengguna untuk memahami tren suasana hati mereka. Pendekatan ini secara cerdik menggabungkan interaksi berbasis teks dengan representasi data visual, memungkinkan pengguna untuk secara proaktif mengelola kesehatan mental mereka. Selain itu, pengembangan aplikasi menggunakan Kotlin dan Jetpack Compose menunjukkan komitmen terhadap teknologi modern untuk antarmuka pengguna yang responsif dan menarik. Meskipun konsepnya sangat menjanjikan, abstrak ini menyisakan beberapa pertanyaan penting yang perlu dielaborasi dalam artikel lengkap. Terutama, detail mengenai algoritma analisis sentimen yang digunakan, proses pelatihannya, serta metode validasi keakuratannya sangat dibutuhkan. Tidak adanya informasi mengenai studi pengguna, metrik evaluasi efektivitas aplikasi dalam deteksi dini maupun peningkatan kesehatan mental, serta bagaimana tantangan penerapan metode empatik akan diatasi, merupakan celah yang perlu diisi. Selain itu, mengingat sensitivitas data kesehatan mental, pembahasan mengenai privasi data, keamanan, dan potensi bias dalam respons AI akan sangat krusial untuk membangun kepercayaan pengguna dan memastikan implementasi yang etis.

Full Text

Comments

You need to be logged in to post a comment.