## Implementasi Aplikasi Konsultasi Kesehatan Jiwa Dengan Algoritma Kepakaran dan Jaringan Syaraf Tiruan
Implementation of Mental Health Consultation Application with Expert System and Artificial Neural Network
Mailia Putri Utami Sistem Informasi Industri Otomotif, Politeknik STMI Jakarta E-mail: mailiap2206@gmail.com

## Abstrak
Upaya untuk menjawab bagaimana cara komputasi memproses data teks dari konsultasi pasien menjadi  sebuat  inputan  yang  dapat  dimengerti  menjadi  hasil  akurat  untuk  dapat  memberikan rekomendasi  dari  konsultaasi  yang  dikeluhkan  pasien  membangun  dan  mengembangkan algoritma Artificial Neural Network dalam membangun sistem optimal untuk memberikan hasil rekomendasi konsultasi kesehatan mental manusia secara kepakaran, dengan fokus utama pada data  input  dan  output  yang  akurat  dan  tepat Natural  Language  Processing (NLP),  Algoritma Artificial Neural Network yang digunakan menggunakan jenis multilayer. Cara kerja dari jenis multilayer adalah layer pertama dijadikan sebagai input layer yang bertugas menyimpan vector input  pada  jaringan,  selanjutnya  layer  input  dimasukkan  secara  komputasi  pada  layer  kedua, yang  bekerja  bisa  dengan  proses  komputasi  parallel.  Sistem  pakar  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  metode  dari Forward  Chaining .  Tingkat  kecocokan  input  dengan  hasil ANN yang diambil adalah akurasi 0.92 selain itu sistem akan menampilkan bahwa sistem tidak bisa  memproses  ‘Tidak  mengerti  perintah’,  akurasi  sistem  yang  dibangun  merupakan  akurasi prosedur  dari  model  utama  yang  terbentuk.  Iterasi  yang  dipakai  yaitu  92  kali  dan  waktu eksekusi  optimal  sistem  beropreasi  bisa  sangat  cepat  yaitu  0.016  second.  Proses Artificial Neural  Network merupakan  proses  utama  dari  penelitian  ini,  karena  proses  kerjanya  sebagai penyambung kata setiap dataset dan akan dicocokan dengan inputan pengguna.
Kata kunci: Jaringan Syarat Tiruan, Forward Chaining, Kesehatan Mental, Kepakaran

## Abstract
Effort  to  answer,  how  to  computationally  process  text  data  from  patient  consultations  into  an input that can be understood into accurate results to be able to provide recommendations from the  consultations  that  patients  complain  about.  Building  and  developing  Artificial  Neural Network  algorithms  in  creating  an  optimal  system  to  provide  recommendations  for  human mental health consultations from the experts, with the focus on accurate and precise input and output  data  with  Natural  Language  Processing  (NLP),  Artificial  Neural  Network  algorithms with multilayer type was used for this research. The way of work of the multilayer type is that the first layer is used as an input layer in charge of storing input vectors on the network, then the input layer is entered computationally onto the second layer, which can work with parallel computing processes. The expert system used in this research is the Forward Chaining method. The level of compatibility between the input and the ANN results taken is an accuracy of 0.92, besides  that  the  system  will  display  that  the  system  cannot  process  'Do  not  understand commands',  the  accuracy  of  the  system  built  is  the  accuracy  of  the  procedures  from  the  main model formed.
Keywords: Artificial Neural Network, Forward Chaining, Mental Health, Expert System

## 1. PENDAHULUAN
Peran  teknologi  kini  berperan  sangat  besar  pada  kehidupan  manusia  di  era  pasca pandemic covid-19, termasuk kebiasan baru manusia yang tidak bisa lepas dari teknologi. Setiap kegiatan  manusia  kini  berubah  hampir  90  derajat  sebelum  adanya  penyakit  covid-19,  tidak terkecuali  yaitu  kebiasaan  manusia  dalam  memproses  setiap  kegiatan  pekerjaan  atau  kegiatan keberlangsungan  hidup  sehari-hari  [1].  Perubahan  tersebut  sangat  berdampak  kesemua  bagian kehidupan manusia, termasuk  kesehatan mental manusia yang terus menurun karena hempitan keadaaan hidup [2].
Salah  satu  kesehatan  mental  manusia  yang  sering  dikeluhkan  yaitu,  meraka  merasa tertekan akan kondisi kehidupan, merasa cepat cemas, mudah hilang konsentrasi sampai dengan hilangnya kesadaran diri bahkan kejadian terburuk banyaknya kematiaan akibat bunuh diri [3]. Adanya  aplikasi  kesehatan  di  Indonesia  pada  era  pasca  pandemic  ini,  berkembang  sebanding dengan kebutuhan, tidak terkecuali aplikasi konsultasi kesehatan mental manusia. Namun pada penelitian  ini,  penulis  terfokus  pada  cara  pengembangan  sistem  informasi  untuk  aplikasi kesehatan mental manusia [4].
Aplikasi  kesehatan  mental  manusia  yang  akan  dikembangkan  terfokus  pada implementasi  algoritma Artificial  Neural  Network untuk  membangun  sistem  klasifikasi  pada aplikasi.  Algoritma Artificial  Neural  Network pada  prinsipnya,  agoritma  ini  berguna  untuk proses  kerja  klasifikasi  dan  berbagai  permasalahan  yang  dapat  mengerjakan  ketidaktepatan suatu  masalah,  namun  adanya  aturan-aturan  yang  tidak  dapat  diaplikasikan  secara  mudah  dan cepat [5].
Permasalahan  pada  penelitian  ini,  yang  akan  dihadapi  yaitu  dari  bagaimana  cara komputasi  memproses  data  teks  dari  konsultasi  pasien  menjadi  sebuat  inputan  yang  dapat dimengerti sehingga menjadi hasil akurat untuk dapat memberikan rekomendasi dari konsultaasi yang  dikeluhkan  pasien.  Penelitian  terdahulu  yang  memiliki  kemiripan  kasus  telah  dilakukan oleh Chung dkk, 2020. Pada penelitian yang dilakukannya metode Artificial Intelligence dengan menerapkan Natural  Language  Processing mampu membuat  aplikasi chatbot untuk  mengukur persepsi  pelanggan  terkait  keterkaitkan,  interaksi  maupun  dalam  pemecahan  masalah.  Namun ada kekurangan yang dirasakan peneliti dalam mengkaji penelitian Chung dkk, 2020, yaitu pada algoritma  dalam  menetukan  hasil  keakuratan  dalam  proses  mengukur  persepsi  ataupun  dalam pemecahan masalah yang dikeluhkan [6].
Proses  konsultasi  selain memanfaatkan  algortima  ANN  selanjutnya  diperlukan metode sistem  kepakaran  untuk  membuat  diagnosa  konsultasi  bisa  lebih  akurat.  Ada  beberapa  jenis metode  sistem  pakar  yang  dapat  diimplentasikan  untuk  mengembangkan  penelitian  ini, diantaranya penelitian terdahulu oleh [7]. Pada penelitiannya terfokus pada pengimplementasikan algortima sistem pakar pada bidang medis, yang membantu mendiagnosis atau konsutasi pengobatan penyakit yang dikeluhkan pasien [8]. Standar yang dimiliki metode sistem  pakar  yaitu  terdiri  dari  pengetahuan  khusus  kasus,  komponen  pengetahuan,  komponen akurisis pengetahuan dan komponen berdialog [9].
Banyak  sekali  aplikasi  kesehatan  yang  telah lauching di  Indonesia,  contoh  lainnya aplikasi  Halodoc,  Alodokter,  Good  Doctor  dan  banyak  lainnya.  Namun,  di  samping itu  belum adanya  sistem  berbasis  chatbot  kepakaran  kesehatan  mental,  khususnya  pada  beberapa  gejala psikologi,  dan  kebanyakkan  sistem  belum  memberikan  kontribusi  atau  layanan  untuk memberikan  pelayanan  alamat  konsultasi  yang  sesuai  dengan  keluhan  yang  dirasakan  pasien kesehatan  mental.  Pada  penelitian  ini  dengan  adanya  keterbaharuan  ilmu  serta  kecerdasaan buatan  dalam  bentuk  chatbot  mampu  membangun  dan  mengembangkan  algoritma Artificial Neural  Network dalam  membangun  sistem  optimal  untuk  memberikan  hasil  rekomendasi konsultasi kesehatan mental manusia secara kepakaran, dengan fokus utama pada data input dan output yang akurat dan tepat.
Salah satu kontribusi keilmuan pada penelitian yang telah dilakukan yaitu telah diteliti oleh  peneliti  bernama  Khilji  dkk,  tahun  2020,  dengan  penelitiannya  yaitu  mensimulasikan percakapan  waktu  nyata  chatbot  kesehatan,  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  aksesibilitas
medis  dengan  menganalisis  dataset  dan  kebutuhan  untuk  prototype  sistem  chatbot  untuk kesehatan.  Pada  penelitiannya,  dapat  dikatakan  dengan  berbasis  pengetahuan  pola  yang tersimpan dan kecerdasakan buatan mampu untuk membangun prototype untuk sistem chatbot tersebut,  yang terilustraksikan  pada system architecture pada penelitiannya  [10].  Penelitian ini menjadi  salah  satu  referensi  penulis  pada  artikel  ini  untuk  bisa  membangun  sistem  cerdas dengan  memanfaatkan  saran  dari  peneltian  yang  telah  dilakukan  Khilji  dkk,  tahun  2020.  Hal baru  yang  dikelola  pada  penelitian  ini  terletak  dari  dataset  dan  pengolahan  keilmuan  yang digunakan dengan memanfaatkan algoritma Artificial Neural Network dan expert system.
Peneliti  lainnya  yang  menjadi  kontribusi  keilmuan  telah  dilakukan  oleh  Jhony  dkk (2019).  Pada  penelitiannya  menggunakan  sistem  chatbot  untuk  menyajikan  dan mengimplementasikan  chatbot  sebagai  rekomendasi  kepakaran.  Yang  mana,  pada  penelitinya layanan  chatbot  akan  terintegrasi  dengan  obrolan  discord.  Namun  kekurangan  pada penelitiannya  dapat  dijadikan  GAP  untuk  penulis  untuk  bisa  mencari  celah  kekurangan penelitiannya  agar  bisa  dikembangkan,  Adapun  kekurangan  dan  sebagai  tindakan  yang  akan dilakukan  sesuai  dengan  misi  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  Jhony  dkk  (2019)  adalah model interaksi yang dibuat hanya sederhana dan belum menerima rekomendasi yang memiliki sumber  terbuka,  dan  belum  mengekstrak  informasi-informasi  berarti  dari  obrolan-log  atau sumber lain secara real-time [11].
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  membangun  dan  mengembangkan  algoritma Artificial Neural  Network dalam  membangun  sistem  optimal  untuk  memberikan  hasil  rekomendasi konsultasi kesehatan mental manusia secara kepakaran, dengan focus utama pada data input dan output  yang  akurat  dan  tepat.  Dengan  luaran  penelitiannya  yaitu  output  sistem  aplikasi  untuk konsultasi khusus penyakit Kesehatan mental manusia dengan berbagai pemasalahan Kesehatan mental  manusia  pasca  pandemic  covid-19.  Data  kepakaran  yang  akan  dihasilkan  merupakan data  bentuk  klasifikasi  sesuai  dengan  diagnosa  tiap  penyakit  yang  keluhkan  oleh  pengguna aplikasi, sehingga sistem pintar chatbot dengan mudah menggolongkan penyakit tersebut, hasil klasifikasi  tersebut  berasal  dari  algoritma Artificial  Neural  Network. Sedangkan  hasil  sistem kepakaran  tersebut  data  yang  sudah  terklasifikasi  tersebut  disesuaikan  dengan  data  kepakaran yang dimiliki peneliti.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  data  olah  pada  penelitian  ini  diperoleh  dari  kegiatan  observasi  dan wawancara  pada  pelayanan  Kesehatan  psikologi  di  Jawa  Tengah  dan  beberapa  pertanyaan- pertanyaan kepada praktisi psikologi. Upaya dalam, penelitian ini semua proses pada penelitian ini proses training dan testing semua akan menggunakan data yang telah diperoleh, untuk testing user akan dilakukan jika aplikasi telah lauching. Sistem pakar menggunakan manual diagnotik DSM-5 dan PPDGJ-III untuk gangguan jiwa sebagai database pakar transfer psikologis. Dataset yang digunakan terdiri dari beberapa data yang muat dalam tabel-tabel di bawah, baik dari data gangguan  penyakit  mental,  gejala,  nama  penyakit,  kode  penyakit  dan  ada  data  kepakaran psikolog yang tertuang dalam pendapat. Keseluruhan data hanya dibedakan berdasarkan 3 kelas, yang  dibuat  berindeks,  3  kelas tersebut  yaitu  kelas  user  table,  gejala table  dan  diagnose  table. Adapun  berikut  ini  metode-metode  atau  algoritma  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  untuk mewujudkan tujuan dari penelitian ini.

## 2.1 Natural Language Processing (NLP)
Data  yang  telah  ada  yang  bersumber  dari  kegiatan  observasi  dan  wawancara, selanjutnya  diproses  menggunakan  Bahasa  pemprograman  pyhton  dengan  memanfaatkan beberapa  library  yang  tersedia,  diantaranya  yaitu  library  Sastrawi  yang  bertujuan  untuk stemming  Bahasa  Indonesia,  library  CSV  yang  bertujuan  untuk  mengatur  database  agar  lebih terstuktur,  dan  library  NLTK  yang  bertujuan  untuk  memproses  data  teks  dan  mempermudah proses klasifikasi. Penggunaan NLP sendiri merupakan cabang ilmu Artificial Intellegent yang memiliki focus untuk pengolahan Bahasa natural menjadi bahasa yang dimengerti oleh mesin.
NLP  dapat  memodelkan  pengetahuan  terhadap  bahasa,  baik  dari  tiap  kata  maupun  kalimat. Tujuan  dari  NLP  yaitu  untuk  memberikan  respons  yang  sesuai  dengan  pemahaman  makna manusia menjadi bahasa mesin lebih tersturktur dan bervolume lebih ringan.

## 2.2 Artificial Neural Network (ANN)
Proses  setelah  pengurangan  volume  data  dan  pengolahan  data  selanjutnya  itu  proses ANN  yaitu  algortima  yang  bertujuan  untuk  proses  klasifikasi  dan  mempermudah  perhitungan akurasi  ketepatan  pengelompokan  data  yang  digunakan.  Implementasi  ANN  dapat menggabungkan  ratusan  data  secara  efisien  yang  membuat  data  menjadi pattern dan  mudah dikenali  dengan  sekali  proses.  Algoritma Artificial  Neural  network adalah  algoritma  yang diharapkan  mampu  berproses  seperti  cara  belajar  otak  manusia  di  mana  setiap  layer  memiliki peran yang mempunyai fungsi yang berbeda-beda, peran dari tiap layer ini bisa membuat model yang  dibagun  lebih  akurat  dan  efisien.  Jenis  dari  algoritma Artificial  Neural  Network yang digunakan menggunakan jenis multilayer. Cara kerja dari jenis multilayer adalah later pertama dijadikan  input  layer  yang  bertugas  menyimpan  vector  input  pada  jaringan,  selanjutnya  layer input  dimasukan  secara  komputasi  pada  layer  kedua,  yang  bekerja  bisa  dengan  proses komputasi  parallel.  Hasil  dari  layer  sebelumnya  digunakan  sebagai  input  untuk  layer  output. Adapun gambaran proses kerja ANN multilayer diilustrasikan pada Gambar 1 [5].
Implentasi ANN adalah dataset klasifikasi untuk dengan mudah mesin dapat menelusuri kepakaran  berdasarkan  rule  dari  tabel  kepakaran.  Dari  dataset  yang  telah  diklasifikasi  akan dengan mudah mesin mengetahui gangguan ataupun kecenderungan dari suatu macam penyakit pada kesehatan mental yang terperinci berdasarkan tabel klasifikasi nama penyakit pada tabel 1 dan  data  tabel  gangguan  pada  tabel  2.  Multilayer  dari  proses  ANN  hingga  menjadi  1  output neuron  yang  paling  optimal  berdasarkan  nilai  akurasi  dan  total  loss  dari  layers.  Proses  layer dimulai dengan dataset pekaparan dan disimulasikan dari penggunaan 2 hidden layer hingga 9 hidden layer, namun setelah diamati dan dianalisis 3 hidden layer- lah yang paling optimal dari nilai  akurasi  dan  total  loss  tranning  data  yang  dilakukan.  Proses  dari  algoritma  ANN  ini merupakan tahapan awal sebagai training proses dari dataset yang digunakan, sebelum dataset tersebut dicocokan berdasarkan kepakaran.
Gambar 1 Artificial Neural Network Multilayer.

## 2.3 Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  kajian  ilmu  yang  termasuk  bidang  keilmuan Artificial Intelligence. Sistem  pakar  mempunyai  arsitektur  dari  beberapa  komponen  dan  fungsi  yang mampu meningkatkan pengambilan keputusan ( decision making ) secara menyeluruh, termasuk
keputusan dari konsultasi diagnosa dari pasien. Beberapa metode dari sistem pakar yang dapat digunakan  pada  penelitian  yaitu  diantaranya,  metode  AHP  ( analytical  hierarchy  Process ), Breadth First Search , BFS ( Best First Search ), DFS ( Depth First Search ), Forward Chaining , dan Backward Chaining [5] .
Pada  penelitian  ini  penggunaan  metode  sistem  kepakaran  yang  diimplentasikan  yaitu metode Forward chaining . Penggunaan metode tersebut dikarena metode ini sesuai dengan alur pada  penelitian  ini.  Dimulai  dari  sebuah  proses  sekumpulan  data  atau  fakta-fakta  yang  bisa dijadikan  sebuah  kesimpulan  solusi  dalam  penentuan.  Penggunaan  forward  chaining  ini  telah beberapaka  kali  digunakan  pada  penelitian  sebelumnya  yaitu  yang  dilakukan  oleh  [12].  Pada penelitian  yang  dilakukannya,  metode ini dianggap  mampu menjadi strategi  untuk  memproses sejumlah fakta yang ingin disimpulkan secara detail dengan tujuan meminimalisir praduga yang salah, yang tidak selaras dengan fakta bukti yang ada sehingga mendapatkan kesimpulan yang akurat adanya [13].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  dari  rentang  waktu  penelitian  ini  dalam  mengembangkan algoritma Artificial Neural Network untuk aplikasi Kesehatan mental secara sistem kepakaran, maka berikut penjelasan lengkap dari setiap alur penelitian yang telah dilakukan.
Program  utama  dalam  membangun  model  dari  sistem  aplikasi  kesehatan  mental  ini dibangun  dengan  menggunakan  Bahasa  pemprograman  python,  di  mana  pyhton  ini  sebagai dasar  dari  proses Artificial  Intellegenct (AI)  dalam  penelitian ini.  Ilustrasi  secara  mekanis  dan sistematis dari penelitian ini dapat dicontohkan seperti berikut ini, ketika admin dari pemegang aplikasi  ini  ingin  melihat  data  pengguna  maka  aplikasi  akan  mengirimkan request dan  akan dikirimkan sebuah balasan respon (data balik).
Database  atau  data  mentah  akan  dibagi  menjadi  dua  kelompok  yaitu  pertama  sebagai data  pertanyaan  untuk  mendiagnosa  dan  chatbot  untuk  menanyakan  hal  seputar  Kesehatan mental dari pasien. Proses AI dimulai kesetiap data sudah bekerja untuk mengetahui kevalidan dari data dan mengubah/mengganti dataset agar mesin dapat membaca sesuai keaslian dari data. Data yang digunakan pada penelitian ini terfokus pada data teks, yang mana diperlukan metode untuk  mengubah  Bahasa  manusia  dalam  bentuk  teks  menjadi  Bahasa  mesin  yang  dapat dimengerti sehingga mempercepat proses kerja sistem. Adapun flowchat dari mekanisme proses kerja dari sistem yang dibangun pada penelitian ini ditunjukan pada Gambar 2.
Gambar 2  Alur dari Sistem Informasi Input, Proses dan Output.

## 3.1 Proses Artificial Intellegenct
Penerapan Natural  Language  Processing (NLP)  digunakan  untuk  memfilter, mengurangi  volume  dari  data  besar  menjadi  data  yang  lebih  terstruktur  [1],  [2].  Teks  mentah dari  data  yang  digunakan  dapat  digunakan  menjadi  representasi  sesuai  dengan  format  yang sesuai dengan kebutuhan proses AI. Ada 3 tahap text-preprocesing yang digunakan diantaranya, ada Tokenizing , Stemming dan Sorting .  Proses  dari text-preprocessing diilustrasikan  pada Gambar 3,4 dan 5.
1) Tokenizing
Tokenizing merupakan  tahap  pertama  text  pre-processing  yang  bertujuan  untuk  proses pemisah  sekumpulan  teks  menjadi  potongan-potongan  kalimat  dan  kata,  Gambar  3 diilustrasikan contoh data dari proses ini.
Gambar 3 Proses Tokenization.
Pemisahan  sebuah  kalimat  menjadi  kata  perkata,  Misal  ‘Zebra  adalah  binatang  menjadi Zebra, adalah, binatang.
2) Stemming
Stemming merupakan tahap  dari  text  pre-processing yang  bertujuan  untuk  proses  pengubah kata  ke dalam  bentuk  kata  dasar, sehingga  berfungsi mengurangi atau memperkecil jumlah indeks  yang  berbeda  dari  suatu  dokumen  teks,  contoh  dari  proses  ini  diilustrasikan  pada Gambar 4.
Gambar 4 Proses Stemming
Proses Stemming yaitu  untuk memisahkan  kata  baku  dari  kata  berimbuhan,  Misalnya Terindah menjadi indah.
3) Sorting
Sorting merupakan  tahapan  di  mana  kata  yang  input  berubah  menjadi  bentuk  pengurutan berdasarkan susunan huruf depan secara Alphabet. Diilustrasikan pada Gambar 5.

## Gambar 5 Proses Sorting
Proses Sorting yaitu  proses  untuk  mengurutkan  kata  berdasarkan  huruf  alphabet  dari sekumpulan kata. Misalnya kue, anggur menjadi anggur, kue.
Tahap  utama  pada  penelitian  ini  terletak  yaitu  pada  pengembangan  dari  implementasi algoritma Artificial  Neural  Network .  Setelah  terjadinya  proses  AI  untuk  memproses  data mentah,  proses  AI  selanjutnya  yaitu  proses  ANN.  Penggunaan  dari  ANN  dapat mengintegrasikan  ratusan data  secara  optimal  dan  optimal  sehingga  menjadi  pattern  data  yang dapat  dikenalli.  Jenis  penggunaan  ANN  yaitu  menggunakan  jenis  multilayer,  dipilih  karena percobaan yang dilakukan berulang kali dengan Epoch 1000 dan 2000. Pemilihan ini dilakukan menjadi lebih efisien dan data lebih akurat dengan pemilihan hidden layer yang dipakai. Berikut ini grafik dari hidden layer yang telah dicoba yang dapat menghasilkan tingkat akurasi dan total loss yang berbeda dari setiap hidden layer, ditunjukkan pada gambar 6.
Gambar 6 Grafik Akurasi dan Total Loss dari Layer yang digunakan.
Sesuai dengan percobaan yang dilakukan setelah dianalisa, penggunaan multilayer yang digunakan  dan  implementasikan  yang  paling  optimal  yaitu  menggunakan  3 hidden  layer . Akurasi yang diperoleh mencapai 94% dengan Total loss training yaitu sebesar 60%. Pemilihan penggunaan  dari hidden  layer ini  sendiri,  memuat  proses  perbandingan  efisiensi  berdasarkan waktu running program memproses data. Dengan upaya pengoptimalan dari penggunaan hidden layer ini sendiri bekerja secara pararel untuk memproses data sehingga meminimalisir lamanya mesin  memproses  data  yang  ada.  Proses  ANN  ini  sendiri  memberikan  output  keakuratan  data yang  telah  diklasifikasi  dari  implementasi  algoritma  ANN,  yang  selanjutnya  masuk  ketahap kepakaran sesuai dengan proses diagnosa dari input user.
Hasil dari implentasi ANN adalah dataset klasifikasi untuk dengan mudah mesin dapat menelusuri  kepakaran  berdasarkan  rule  dari  tabel  kepakaran.  Dari  dataset  yang  telah diklasifikasi  akan  dengan  mudah  mesin  mengetahui  gangguan  ataupun  kecenderungan  dari suatu macam penyakit pada kesehatan mental yang terperinci berdasarkan tabel klasifikasi nama penyakit pada tabel 1 dan data tabel gangguan pada tabel 2. Multilayer dari proses ANN hingga menjadi 1 output neuron yang paling optimal berdasarkan nilai akurasi dan total loss dari layer diilustrasikan  pada  gambar  7  berikut.  Proses  layer  dimulai  dengan  dataset  pekaparan  dan disimulasikan dari penggunaan 2 hidden layer hingga 9 hidden layer, namun setelah diamati dan dianalisis  3 hidden layerlah yang  paling  optimal  dari  nilai  akurasi dan total  loss  tranning  data yang dilakukan. Proses dari algoritma ANN ini merupakan tahapan awal sebagai training proses dari dataset yang digunakan, sebelum dataset tersebut dicocokan berdasarkan kepakaran.

## Gambar 7. Multilayer ANN
Keuntungan  penerapan Natural  Language  Processing adalah  menghemat  waktu menjalankan  mesin  untuk  memahami  bahasa  manusia  yang  diinput  [14],  dan  menambahkan metode neural  network dengan  pemodelan  jaringan  pada  tipe  ANN  multi-layer.  Cara  kerja multilayer adalah lapisan pertama sebagai lapisan input menyimpan vektor input pada jaringan, kemudian input diinput dengan proses komputasi pada lapisan kedua, dimana dalam penelitian dalam membangun sistem chatbot lapisan proses adalah 2 lapisan, yang bekerja secara paralel. Output dari layer kedua digunakan sebagai input dari layer ke output, sebagai hasil bersih dari proses  setelah  NLP.  Efektivitas  berdasarkan  biaya  dan  waktu  sangat  efisien  karena menggunakan  komputasi  paralel  yang  bekerja.  Setiap  data  yang  diuji,  baik  data  yang  telah dikumpulkan  terlebih  dahulu  maupun  data  real-time  dari  sistem  chatbot  yang  dibangun  dapat diproses dengan baik, meskipun kendala harus dirasakan karena data real-time yang dimasukkan belum  tentu  memiliki  data  yang  sama  dengan  dimensi  sebagai  data  pelatihan  yang  digunakan sebelumnya.

## 3.2 Proses Sistem Pakar
Inti  dari  sistem  pakar  yaitu  basis  pengetahuan.  Basis  pengetahuan  adalah  repersentasi pengetahuan dari pakar, yang mana tersusun berdasarkan fakta dari kaidah yang dipakai. Pada penelitian ini merupakan rule-rule pakar dari pohon keputusan diagnosa pakar [12]. Berikut ini merupakan penjelasan dari basis pengetahuan yang berkaitan dengan kesehatan mental.
Tabel 1. Data Kesehatan Mental
No Kode Penyakit Nama Penyakit 1 KM01 Depresi 2 KM02 Skizofrenia 3 KM03 Gangguan Kecemasan 4 KM04 Bipolar 5 KM05 Gangguan Tidur

## Tabel 2 Data Gejala dari Kesehatan Mental
No Kode Gejala Gejala 1 GKM01 Cemas dengan jangka waktu yang realtif lama 2 GKM02 Sedih 3 GKM03 Sulit untuk antusias 4 GKM04 Merasa pesimis 5 GKM05 Merasa cepat Lelah 6 GKM06 Merasa sulit untuk menemukan jalan keluar 7 GKM07 Mudah berkeringat 8 GKM08 Sering terasa kering pada tenggorokan 9 GKM09 Mudah panik 10 GKM10 Menjadi tidak sabaran 11 GKM11 Mudah tersinggung 12 GKM12 Mudah marah 13 GKM13 Cepat gelisah 14 GKM14 Sulit untuk toleransi 15 GKM15 Kepala sering mudah pusing 16 GKM16 Sulit untuk tidur 17 GKM17 Cepat merasa tegang 18 GKM18 Merasa ketakutan 19 GKM19 Insecure 20 GKM20 Sering mimpi buruk (Parasomnia) 21 GKM21 Sangat mudah tertidur (Narkolepsi) 22 GKM22 Sulit menerima kenyataan 23 GKM23 Mudah gemetar 24 GKM24 Gangguan makan 25 GKM25 Kecanduan nikotin atau alkohol Tabel 3 Data Jenis Solusi No Kode Penyakit Nama Penyakit 1 JS01 Terapi  perilaku  Kognitif  adalah  jenis psikoterapi 2 JS02 Mengkonsumsi obat resep dari dokter seperti Antidepresan ( fluoxetine ), antipsikotik ( aripiprazole ),  Pereda  cemas  ( alprazolam ),
mood stabilize ( lithium ) 3 JS03 Olahraga secara rutin 4 JS04 Makan  teratur  dan  mengkonsumsi  buah- buahan dan sayur (4 sehat, 5 sempurna) 5 JS05 Menetapkan jadwal tidur dan bangun tidur 6 JS06 Sering  berkomunikasi  dengan  keluarga  atau teman dekat 7 JS07 Berpartisipasi  aktif  dalam hubungan  sesama manusia 8 JS08 Mengikuti kerohanian sesuai keyakinan. 9 JS09 Tidak  merokok  dan  tidak  menggunakan NAPZA 10 JS10 Memeriksakan  diri  ke  dokter  atau  psikolog terdekat dan terpercaya.
Dari  data  kesehatan  mental  dari  proses  klasifikasi  berdasarkan  sumber  kepakaran selanjutnya  yaitu  dengan  melakukan  pohon  keputusan  pakar  dengan  ilustrasi  pada  gambar  7 berikut.
Gambar 8. Pohon Keputusan Pakar Disesuiakan Berdasarkan Kode.
Sistem pakar yang digunakan pada penelitian ini adalah metode dari Forward Chaining . Forward  chaining adalah  algoritma  yang  menghubungkan  antara  diagnosa  dengan  gejala melalui  beberapa peraturan  logic.  Misalnya  orang  dengan  gangguan  Anenergi akan  cenderung ke  sesuatu  macam  penyakit,  atau  anotasinya  jika  A  maka  menyebabkan  B,  sedangkan  B  akan menyebabkan C, kondisi akan terus diulang hingga variable akan A, B dan C diketahui secara jelas. Forward  chaining diimplementasikan  dengan  cara  menghitung  gejala  major  dan  minor pengguna,  dan  menghubungkannya  dengan  diagnosa  penyakit  jiwa.  Misalnya  pengguna memiliki 2 gejala major depresi dan 2 gejala minor stress, maka diagnosa yang muncul adalah depresi.  Outputan  akan  menghasilkan  data  diagnosa  dan  inputan  berupa  Ya  atau  Tidak  pada pertanyaan diagnosa pengguna.
Proses  klasifikasi  dengan  ANN  mempermudah  mesin  dalam  menggolongkan  berbagai data  kesehatan  mental  baik  dari  jenis,  gangguan  dan  solusi  dalam  memberikan  diagnosa  yang diilustrasikan  pada  gambar  8  sebagai  tahapan  pertama  dari  training  proses  data.  Sistem  pakar dengan  metode Forward  chaining membuat  sistem  kepakaran  diagnosa  gangguan  mental berjalan dari pendekatan motori data, yang mana dimulai dari informasi masukan dari user, dan selanjutnya  mencoba  menggambarkan  output  berupa  gejala  dan  solusi  terdekat  dari  diagnosa yang dimasukan user. Pohon kepakaran di atas mengilustrasikan secara general bagian IF dari aturan IF-Then pada sistem kepakaran . Sistem pakar menggunakan manual diagnostik DSM-5 dan PPDGJ-III untuk gangguan jiwa sebagai database pakar transfer psikologis.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  penelitian  ini  dapat  ditarik  kesimpullan  yaitu  algoritma  dari  proses Artificial Neural  Network merupakan  proses  utama  dari  penelitian  ini,  karena  proses  kerjanya  sebagai penyambung  kata  setiap  dataset  dan  akan  dicocokan  dengan  inputan  pengguna.  Tingkat kecocokan  input  dengan  hasil  ANN  yang  diambil  adalah  akurasi  0.92  selain  itu  sistem  akan menampilkan  bahwa  sistem  tidak  bisa  memproses  ‘Tidak  mengerti  perintah’,  akurasi  sistem yang  dibangun  merupakan  akurasi  prosedur  dari  model  utama  yang  terbentuk.  Iterasi  yang dipakai yaitu 92 kali dan waktu eksekusi optimal sistem beropreasi bisa sangat cepat yaitu 0.016 second .  Lalu,  untuk  metode  dari  diagnosis  inputan  pengguna  menggukan  metode forward chaining yang  mana  bekerja  menghubungkan  antara  diagnosa  dengan  gejala  dari  beberapa peraturan  logic.  Misalnya  orang  dengan  gangguan  Anenergi  akan  cenderung  ke  penyakit  apa. Atau anotasinya jika A maka menyebabkan B, sedangkan B akan menyebabkan C, kondisi akan terus diulang hingga variable akan A, B dan C diketahui secara jelas.
Kesesuaian dari hasil penelitian ini terhadap tujuan dibangunnya sistem aplikasi chatbot ini  dirasa penulis  sudah  dilakukan seoptimal mungkin  terkait  implementasi  dari algoritma  dan data  yang  digunakan.  Adapun  beberapa  kendala  yang  dihadapi  tertuang  pada  saran  yang  akan diulas  berikut.  Menurut  penulis,  penelitian  ini  masih  menghadapi  beberapa  kendala  dan kekurangan. Saran untuk penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut:
1) Perlunya eksperimen dengan pembelajaran semi unsupervised. Teknik ini akan membantu peneliti memproses jumlah sampel yang jauh lebih besar.
2) Dari  sisi  teknis  bagi  administrator  diharapkan  administrator  dapat  memantau perkembangan pengguna agar sistem dapat berjalan dengan lancar dan memelihara sistem dengan baik.
3) Pengguna,  pengguna  diharapkan  dapat  memberikan  data  yang  sebenarnya  sehingga  hasil diagnosa  dan  pertanyaan  dapat  membantu  pengguna  untuk  memetakan  gejala  gangguan jiwa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Belzunegui-Eraso,  A.,  &  Erro-Garcés,  A.  (2020).  Teleworking  in  the  context  of  the Covid-19 crisis. Sustainability (Switzerland) , 12 (9). https://doi.org/10.3390/su12093662
[2] Cénat, J. M., Mohammad, S., Moshirian, M., Dalexis, R. D., Darius, W. P., Mansoub, F., Poisson, H., Broussard, C., Ukwu, G., Auguste, E., Nguyen, D. D., Sehabi, G., Aouame, M. El,  &  Khodabocus,  S.  N.  (2022). The  global  evolution  of  mental  health  problems  during  the COVID-19  pandemic:  A  systematic  review  and  meta-analysis  of  longitudinal  studies . https://doi.org/10.1016/j.jad.2022.07.011 [3] Nano  Prawoto,  Eko  Priyo  Purnomo,  &  Abitassha  Az  Zahra.  (2020).  The  Impacts  of Covid-19  Pandemic  on  Socio-Economic  Mobility  in  Indonesia. International  Journal  of Economics and Business Administration , Volume VII (Issue 3), 57–71.
[4] Zen Munawar, D. (2021). Pemanfaatan Teknologi Digital Di Masa Pandemi Covid-19.
Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi , 8 (2), 160–175.
[5] Jahani, A., Kalantary, S., & Alitavoli, A. (2021). An application of artificial intelligence techniques  in  prediction  of  birds  soundscape  impact  on  tourists’  mental  restoration  in  natural urban areas. Urban Forestry and Urban Greening , 61 (March), 127088.
https://doi.org/10.1016/j.ufug.2021.127088
[6] Chung, C. C., Chiu, W. T., Huang, Y. H., Chan, L., Hong, C. T., & Chiu, H. W. (2021). Identifying  prognostic  factors  and  developing  accurate  outcome  predictions  for  in-hospital cardiac  arrest  by  using  artificial  neural  networks. Journal  of  the  Neurological  Sciences , 425 (March), 117445. https://doi.org/10.1016/j.jns.2021.117445
[7] Huang,  X.,  Wang,  H.,  Luo,  W.,  Xue,  S.,  Hayat,  F.,  &  Gao,  Z.  (2021).  Prediction  of loquat soluble solids and titratable acid content using fruit mineral elements by artificial neural
network  and  multiple  linear  regression. Scientia  Horticulturae , 278 (December  2020),  109873. https://doi.org/10.1016/j.scienta.2020.109873 [8] Saibene,  A.,  Assale,  M.,  &  Giltri,  M.  (2021).  Expert  systems:  Definitions,  advantages and  issues  in  medical  field  applications. Expert  Systems  with  Applications , 177 (July  2020), 114900. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.114900 [9] Hsieh,  K.  L.  (2011).  Employing  a  recommendation  expert  system  based  on  mental accounting  and  artificial  neural  networks into  mining  business  intelligence for  study abroad’s P/S recommendations. Expert Systems with Applications , 38 (12), 14376–14381. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.03.078
[10]  S. R. L. ,. P. P. R. A. K. ,. M. S. L. ,. S. B. Abdullah Faiz Ur Rahman Khilji, “HealFavor: Dataset  and  A  Prototype  System  for  Healthcare  ChatBot,” International  Conference  on Data  Science,  Artificial  Intelligence,  and  Business  Analytics, no.  IEEE  Xplore,  pp.  1-4, 2020.
[11] J.  K.  R.  R.  A.  B.  Jhonny  Cerezo,  “Building  an  Expert  Recommender  Chatbot,”
International Workshop on Bots in Software Engineering (BotSE), no. IEEE Xplore, pp. 59-63, 2019.
[12] Fiarni, C., Gunawan, A. S., Ricky, Maharani, H., & Kurniawan, H. (2015). Automated Scheduling  System  for  Thesis  and  Project  Presentation  Using  Forward  Chaining  Method  with Dynamic Allocation Resources. Procedia Computer Science , 72 , 209–216.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.12.133
[12] Kim,  Y.  H.,  Song,  J.  H.,  &  Park,  J.  H.  (2009).  An  expert  system  for  fatigue  life prediction under variable loading. Expert Systems with Applications , 36 (3 PART 1), 4996–5008. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.06.041 [13] S. Nurajizah, “Sistem Pakar Berbasis Android Untuk Diagnosa Penyakit Kulit Kucing dengan Metode Forward Chaining,” Jurnal PILAR Nusa   Mandiri, vol. 14, pp. 7-14, 2018.
[14] O. D. N. B. W. Mailia Putri Utami, “Hoax Information Detection System Using Apriori Algorithm and Random Forest Algorithm in Twitter,” International Conference on Interactive Digital Media (ICIDM), vol. 20, no. IEEE Explore, pp. 1-5, 2020.