## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7177

## Pengembangan Chatbot Kesehatan Mental Menggunakan Algoritma Long Short-Term Memory
Fajarudin Zakariya * , Junta Zeniarja, Sri Winarno
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, Indonesia Email: 1,* 111202012483@mhs.dinus.ac.id, 2 junta@dsn.dinus.ac.id, 3 sri.winarno@dsn.dinus.ac.id Email Penulis Korespondensi: 111202012483@mhs.dinus.ac.id
Abstrak− Kesehatan mental kini telah menjadi bagian yang sangat krusial dalam kehidupan masyarakat saat ini terutama di indonesia. Hal ini mencerminkan kondisi kesejahteraan emosional, Psikologis dan sosial individu yang meliputi kemampuan untuk mengatasi stres dalam menjalani kehidupan sehari-hari. Pemahaman yang lebih menyeluruh dan mendalam mengenai kesehatan mental telah menjadi sangat penting bagi masyarakat guna mencegah terjadinya masalah atau gangguan kesehatan mental.  Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  merancang  sebuah  chatbot  sebagai  tempat  informasi  dan  solusi  untuk  menjaga kesehatan  mental,  dengan harapan pembangunan  chatbot ini dapat membantu  mengurangi resiko terjadinya  masalah terkait kesehatan  mental.  Dalam  proses  pengembangan  chatbot  ini  penulis  menerapkan  AI  Project  Cycle  dalam  proses pengembanganya serta untuk model chatbot ini menggunakan pendekatan deep learning dan melibatkan pengembangan melalui platform  Flask,  Dalam  proses  pengembangan  model  untuk  mencapai  tingkat  akurasi  tinggi,  LSTM  adalah  jenis  arsitektur recurrent neural network (RNN) yang khusus dirancang untuk menangani masalah-masalah dependensi jangka panjang, yang sering terjadi dalam konteks kesehatan mental yang kompleks. LSTM memungkinkan model untuk menyimpan dan mengakses informasi  kontekstual  jangka  panjang,  yang  dapat  sangat  bermanfaat  dalam  memberikan  solusi  yang  tepat  dan  memahami perubahan kondisi  emosional.  model dari hasil pelatihan  LSTM  menunjukan  akurasi sebesar 93%,  validasi akurasi sebesar 82%, loss sebesar 0.3% dan  validasi  loss sebesar 1.6%  yang telah  melalui 200 epochs. Oleh karena  itu,  dapat disimpulkan bahwa cukup baik menggunakan algoritma LSTM untuk model dalam pengembangan chatbot ini yang akan digunakan.
Kata Kunci: : Kesehatan Mental; Chatbot; AI Project Cycle; Long Short-Term Memory; Flask
Abstract− Mental health has now become a crucial aspect of contemporary society, especially in Indonesia. This reflects the emotional, psychological, and social well-being of individuals, encompassing the ability to cope with stress in daily life. A comprehensive understanding of mental health has become highly important for the community to prevent the occurrence of mental health problems or disorders. The objective of this research is to design a chatbot as an information and solution hub for maintaining mental health, with the hope that the development of this chatbot can help reduce the risk of mental health- related issues. In the development process of this chatbot, the author applies the AI Project Cycle and utilizes a deep learning approach for the chatbot model. The development involves the Flask platform, and to achieve high accuracy, the model employs the Long Short-Term Memory (LSTM) architecture—a type of recurrent neural network (RNN) specifically designed to handle long-term dependency issues common in complex mental health contexts. LSTM enables the model to store and access long- term  contextual  information,  which  can  be  highly  beneficial  in  providing  accurate  solutions  and  understanding  emotional condition changes. The trained LSTM model demonstrates an accuracy of 93%, validation accuracy of 82%, a loss of 0.3%, and validation loss of 1.6% after 200 epochs. Therefore, it can be concluded that using the LSTM algorithm for the chatbot model in this development is quite effective.
Keywords : Mental Health; Chatbot; AI Project Cycle; Long Short-Term Memory; Flask

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan mental merupakan aspek penting dalam kehidupan kita yang sering kali terabaikan. Menjaga kesehatan mental memiliki pengaruh yang besar pada kesejahteraan remaja itu sendiri. Remaja yang menikmati kesehatan mental yang optimal merupakan individu yang tidak mengalami masalah atau gangguan mental.[1]. Sama seperti kesehatan  fisik,  kesehatan  mental  juga  memainkan  peran  krusial  dalam  menjaga  kualitas  hidup  seseorang.  Ini mencakup kondisi emosional, psikologis, dan sosial seseorang yang memengaruhi bagaimana mereka berinteraksi dengan dunia di sekitarnya. Pada beberapa negara berkembang, isu  mengenai kesehatan  mental  belum  menjadi fokus utama negara, jika dibandingkan dengan penyakit menular[2]. Menurut Federasi Kesehatan Mental Dunia, pemahaman  tentang  kesehatan  mental  tidak  boleh  terbatas  pada  dimensi  individual  semata,  melainkan  harus diperluas  ke  perspektif  kelompok  atau  masyarakat.  Hal  ini  penting  agar  tujuan  kesehatan  mental  dapat  dicapai secara optimal[3].
Pemahaman  yang  lebih  mendalam tentang  faktor-faktor yang  memengaruhi kesehatan  mental dan upaya pencegahan terhadap  masalah kesehatan  mental. Penelitian  ini dapat membuka wawasan  baru dan  memberikan dasar untuk mengembangkan intervensi yang efektif. Selain itu, dengan meningkatnya beban masalah kesehatan mental  di  berbagai  lapisan  masyarakat,  penelitian  menjadi  suatu  keharusan  untuk  membentuk  kebijakan  yang berbasis  bukti dan  mendukung perubahan positif  dalam pendekatan terhadap kesehatan  mental, Para pemimpin negara di seluruh dunia telah menempatkan kesehatan mental sebagai fokus utama dengan mengintegrasikanya ke dalam salah satu dari pembangunan berkelanjutan[4].
Menurut WHO (Organisasi Kesehatan Dunia), kesehatan mental merujuk pada keadaan optimal seseorang. Ini terjadi ketika seseorang memiliki kesadaran akan potensi dirinya, mampu mengelola stres dengan efektif, dapat beradaptasi  dengan  baik,  bekerja  secara  produktif,  dan  memberikan  kontribusi  positif  untuk  lingkungannya. Dengan  kemajuan  teknologi  yang  terus  berkembang,  dampaknya  juga  merambah  ke  setiap  sisi  kehidupan,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7177
termasuk  aspek  psikologis  manusia.  Kondisi  psikologis  individu  tercermin  dari  berbagai  lingkungan,  termasuk keluarga, pendidikan, dan masyarakat[5].
Pemanfaatan deep learning banyak dijumpai dibidang Artificial Intelligence (AI). Deep learning merupakan suatu  metode  spesial  dalam  machine  learning  yang  menggabungkan  lapisan-lapisan  jaringan  saraf  secara berurutan. Pendekatan ini melibatkan proses pembelajaran yang literatif dari data dan meniru cara otak manusia bekerja.  Oleh  karena  itu,  komputer  dapat  diajarkan  untuk  mengelola  konsep-konsep  abstrak  dan  mengatasi masalah yang mungkin didefinisikan dengan tidak jelas[6]. Pemanfaatan deep learning dalam Pemrosesan Bahasa Alamiah (NLP) sering diterapkan dalam pengembangan model untuk chatbot[7].
Chatbot  merupakan  suatu  program  komputer  yang  dibuat  untuk  berinteraksi  dengan  manusia  melalui percakapan atau chat [8]. Program ini biasanya digunakan dalam berbagai konteks seperti layanan pelanggan dan penyediaan  informasi.  Chatbot  telah  diterapkan  secara  luas  dalam  berbagai  konteks,  mencakup  penyediaan hiburan,  pendidikan,  sektor  pariwisata,  dan  bidang  lainnya.  Menggunakan  chatbot  untuk  kesehatan  mental memberikan solusi efektif dengan meningkatkan aksesibilitas layanan 24/7, menjaga privasi individu, memberikan edukasi dan informasi, serta berperan dalam pencegahan dan deteksi dini.
Dengan  kemampuan  skalabilitasnya,  chatbot  dapat  merinci  solusi  kesehatan  mental  kepada  banyak pengguna sekaligus, mengurangi beban pekerjaan profesional kesehatan mental dan meningkatkan dampak positif dalam meningkatkan kesadaran serta pencegahan masalah kesehatan mental. Fungsionalitas chatbot meliputi peran sebagai  instrumen  pembelajaran  untuk  bahasa  baru,  sarana  akses  ke  sistem  informasi,  alat  visualisasi  konten korpus, dan jawaban terhadap pertanyaan dalam domain khusus. Selain itu, chatbot dapat disesuaikan dan dilatih dalam berbagai bahasa untuk mendukung kebutuhan yang beragam[9]. Secara umum chatbot juga dikenal sebagai agen percakapan otomatis[10].
LSTM adalah singkatan dari Long Short-Term Memory dan merupakan jenis arsitektur jaringan saraf yang termasuk dalam kategori Recurrent Neural Network (RNN). LSTM dirancang khusus untuk mengatasi masalah perbedaan data jangka panjang dan menjaga memori jangka panjang[11]. LSTM merupakan varian dari jaringan saraf  rekuren  (RNN)  yang  mampu  mempertahankan  informasi  dalam  jangka  waktu  yang  lama  dan  mengatasi kendala yang terkait dengan data berurutan[12]. LSTM menunjukkan kinerja yang lebih baik jika dibandingkan dengan metode konvensional, dan metodenya sangat sesuai untuk diterapkan dalam analisis sentimen[13].
Pada  penelitian  [14]  Berhasil  menerapkan  kalimat  tersebut  pada  chatbot,  menyajikan  jawaban  sebagai sumber informasi utama tentang keamanan siber, serta memberikan saran dan strategi untuk melindungi pengguna internet dari kejahatan siber. Model  chatbot dilatih  menggunakan algoritma LSTM,  menghasilkan  kinerja  yang optimal  tanpa  mengalami  masalah  overfitting  atau  underfitting,  dengan  akurasi  mencapai  100%  dan  nilai  loss sebesar 3.09%. Selanjutnya, chatbot berhasil diintegrasikan ke dalam aplikasi berbasis website.
Dan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  [15]  membuat  chatbot  Frequently  Asked  Question  (FAQ) digunakan untuk meberikan jawaban hasil dari pertanyaan  mahasiswa  mengenai Institut Bisnis dan Informatika Kosgoro 1957 dalam hal akademik. Dalam pelatihan model yang menerapkan LSTM dapat menghasilkan akurasi sebesar 99.20% ketika 90 epochs.
Dari penelitian sebelumnya, peneliti melakukan penelitian ini untuk membangun aplikasi berbasis website dengan diterapkanya chatbot yang dapat memberikan informasi dan solusi mengenai kesehatan mental, Agar para pengguna dapat menjalani kehidupan sehari-hari dengan nyaman. Dimana chatbot ini dapat digunakan dimana saja dan kapan saja serta bisa dioperasikan pada berbagai perangkat. Proses pengembangan chatbot ini menggunakan framework  flask  sebagai  backend  dan  untuk  tanpilan  interface  menggunakan  html,  css  dan  javascript  serta menerapkan algoritma LSTM untuk mendapatkan hasil akurasi yang baik yaitu 93% dan loss sebesar 0.3% dengan menggunakan 200 epochs .
Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan algoritma LSTM pada chatbot untuk menjawab pertanyaan pengguna  terkait  kesehatan  mental.  Chatbot  ini  diharapkan  dapat  menjadi  sumber  informasi  dan  pengetahuan tentang kesehatan mental, memberikan tips dan trik kepada masyarakat untuk mengatasi gangguan mental. Seperti yang dibahas pada penelitian ini, penerapan algoritma LSTM merupakan kunci untuk mencapai hasil akurasi yang optimal[15]. Penelitian ini mengadopsi pendekatan siklus proyek AI dalam proses pengembangan  chatbot. Oleh karena  itu,  pengembangan  chatbot  ini  diharapkan  dapat  mengurangi  risiko  gangguan  jiwa,  meningkatkan pemahaman  informasi  pengobatan  gangguan  jiwa  di  masyarakat,  dan  memungkinkan  individu  dapat  berfungsi dengan aman dan nyaman secara optimal.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode yang digunakan untuk pengembangan chatbot menggunakan AI Project Cycle merupakan tahapan yang harus dijalankan dalam pengembangan dan implementasi proyek AI[16]. Dalam proses ini mencangkup langkah- langkah dalam merancang, membangun, dan menerapkan solusi AI. Bisa dilihat pada Gambar 1 untuk alur dalam AI Project Cycle.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7177
Gambar 1. Alur AI Project Cycle
Pada  Gambar  1  adalah  siklus  proyek  kecerdasan  buatan  (AI)  mencakup  serangkaian  tahapan  yang mencerminkan perjalanan lengkap dari konsepsi ide hingga implementasi dan evaluasi hasil. Tahap pertama dalam siklus ini adalah perumusan masalah, di mana tim proyek mengidentifikasi dan merinci tantangan atau kebutuhan spesifik  yang  dapat  dipecahkan  dengan  menggunakan  solusi  berbasis  AI.  Setelah  masalah  ditentukan,  langkah berikutnya adalah pengumpulan dan persiapan data, di mana dataset yang relevan dan representatif dikumpulkan, dibersihkan, dan disiapkan untuk pelatihan model.
Tahap berikutnya adalah pemilihan dan pelatihan model, di mana algoritma pembelajaran mesin dipilih dan disesuaikan  dengan  data  yang  ada.  Proses  ini  melibatkan  iterasi  berulang  untuk  meningkatkan  kinerja  model. Setelah model dilatih, langkah selanjutnya adalah implementasi, di mana solusi AI diintegrasikan ke dalam sistem atau lingkungan yang sesuai. Pada tahap ini, pengujian dan validasi dilakukan untuk memastikan bahwa model berfungsi dengan benar dan memenuhi tujuan awal.
Setelah implementasi, tahap pemeliharaan dan pemantauan diperlukan untuk memastikan konsistensi dan kinerja  model  seiring  waktu.  Pemeliharaan  melibatkan  penanganan  perubahan  data  atau  lingkungan,  serta perbaikan atau peningkatan model jika diperlukan. Evaluasi kinerja jangka panjang juga penting untuk memastikan bahwa solusi AI tetap relevan dan efektif seiring waktu. Akhirnya, siklus ini dapat kembali ke tahap perumusan masalah  jika ditemukan perubahan atau tantangan baru  yang  memerlukan pembaruan atau pengoptimalan pada solusi AI yang ada.

## 2.1 Problem Scoping
Dalam  tahapan  ini  untuk  menilai  seberapa  besar  masalahnya,  dengan  penekanan  pada  strategi  penyelesaian. Langkah pertama adalah memahami dan menganalisis masalah secara menyeluruh, kemudian menetapkan tujuan untuk  mengatasi  masalah  secara  efektif.  Pendekatan  4Ws  digunakan  untuk  memandu  penentuan  ruang  lingkup masalah  dan  mempermudah  dalam  penyelesaian  masalah  dengan  Mengidentifikasi  who,  what,where  dan  why. membantu  menjelaskan  aspek-aspek  penting.  Who  menjelaskan  keterlibatan  masalah  yang  relevan,  what mengidentifikasi sifat masalah, where kapan masalah itu terjadi, dan why itu terjadi serta solusi yang dibutuhkan. Dengan  menjelaskan  setiap  elemen  4W  secara  rinci,  kita  akan  menganalisis  masalah  secara  menyeluruh  dan merumuskan solusi khusus untuk mengatasi masalah tersebut.

## 2.2 Data Acquisition
Setelah menetapkan batasan masalah dan solusinya, langkah selanjutnya merupakan akuisisi data. Pada tahapan inilah  penulis  melakukan  penelitian  dan  pengumpulan  data  yang  sesuai  dengan  divalidasi  data  tersebut  oleh seorang psikolog. setelah itu data yang sudah terkumpul nantinya akan digunakan sebagai dataset, dimana dataset ini untuk melatih model chatbot berupa file JavaScript Object Notation (JSON) tentang kesehatan mental. Dalam dataset ini terdiri dari beberapa komponen utama sebagai berikut:
a. Intents  merupakan  tujuan  atau  maksud  yang  ingin  diungkapkan  atau  dipahami  oleh  user  saat  berinteraksi dengan chatbot.
b. Tags  merupakan  Label  atau  kategori  yang  diberikan  pada  intents  untuk  membantu  mengorganisir  dan mengelompokkan informasi.
c. Patterns  merupakan  Representasi  variasi  kalimat  atau  frase  yang  mungkin  digunakan  oleh  pengguna  untuk menyampaikan intent tertentu.
d. Response merupakan jawaban atau respons yang diberikan oleh chatbot sebagai balasan terhadap intent atau pertanyaan pengguna.

## 2.3 Data Acquisition
Data  yang  sudah  dikumpulkan,  langkah  berikutnya  yaitu  adalah  eksplorasi  data.  Pada  tahapan  ini  melibatkan pemahaman  properti  data  dan  penerapan  pendekatan  NLP  dan  alat  Natural  Language  Toolkit  (NLTK)  untuk melakukan  pemrosesan  data.  Langkah  ini  dilakukan  sebelum  dilakukan  analisis  lebih  lanjut terhadap  dokumen teks  pada  tahap  pemodelan[17].  Preprocessing  bertujuan  untuk  data  yang  digunakan  dalam  pelatihan  model chatbot dalam kondisi  yang baik dan konsisten agar dapat meningkatkan performenya. Pada penerapan  metode preprocessing teks untuk dataset chatbot penelitian ini sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7177
a. Case  folding,  proses  mengubah  semua  huruf  dalam  suatu  teks  menjadi  huruf  kecil  atau  huruf  besar  untuk konsistensi dan keseragaman, mempermudah perbandingan dan pencarian tanpa memperhatikan kapitalisasi. Dapat  menggunakan  source  code  berikut  untuk  melakukan  case  folding:  train_data['patterns']  = train_data['patterns'].apply(lambda  wrd:  [ltrs.lower()  for  ltrs  in  wrd  if  ltrs  not  in  string.punctuation]) train_data['patterns'] = train_data['patterns'].apply(lambda wrd: ''.join(wrd))
b. Lematisasi, proses mengubah kata ke bentuk dasarnya untuk menyatukan variasi kata, mempermudah analisis teks. Bisa menggunakan source code berikut untuk melakukan lematisasi: lemmatizer = WordNetLemmatizer() def lemmatize_text(text): tokens = nltk.word_tokenize(text) lemmatized_tokens = [lemmatizer.lemmatize(token)  for  token  in  tokens]  lemmatized_text  =  '  '.join(lemmatized_tokens)  return lemmatized_text
c. Tokenisasi,  proses  memecah  teks  menjadi  unit-unit  kecil  yang  disebut  "token,"  seperti  kata-kata  atau  frasa. Tujuannya  adalah  untuk  mempermudah  analisis  dan  pemrosesan  teks  dengan  memisahkan  teks  menjadi bagian-bagian  yang  lebih  kecil.  Source  code  untuk  melakukan  tokenisasi  sebagai  berikut:  tokenizer  = Tokenizer(num_words=2000) tokenizer.fit_on_texts(train_data['patterns']) x_train =
tokenizer.texts_to_sequences(train_data['patterns'])
x_test = tokenizer.texts_to_sequences(test_data['patterns'])
d. Padding,  proses  penambahan  elemen,  seperti  nilai  nol  atau  karakter  khusus,  ke  data  agar  memiliki  panjang yang  diinginkan  atau  konsisten.  Dalam  konteks  pembelajaran  mesin,  padding  sering  digunakan  untuk menyesuaikan panjang input data, seperti urutan teks atau bilangan, sehingga dapat diolah secara efisien oleh model, terutama jika panjangnya bervariasi. Bisa menggunakan source code berikut untuk melakukan padding: max_sequence_length  =  max(len(seq)  for  seq  in  x_train  +  x_test)  x_train  =  pad_sequences(x_train, maxlen=max_sequence_length) x_test = pad_sequences(x_test, maxlen=max_sequence_length)
e. Ekstraksi  keluaran  encoding,  proses  mengonversi  data  dari  satu  bentuk  atau  format  ke  bentuk  atau  format lainnya,  seperti  mengubah  teks  menjadi  bilangan  biner  atau  mengonversi  karakter  ke  representasi  numerik. Dalam konteks komputasi, encoding juga dapat merujuk pada pengubahan data ke format tertentu, seperti UTF- 8  untuk  teks,  yang  memungkinkan  representasi  karakter  dari  berbagai  bahasa.  Untuk  melakukan  encoding dapat menggunakan source code berikut: le = LabelEncoder() le.fit(all_tags) y_train = le.transform(train_data['tags'])

## 2.4 Modeling
Tahap  pemodelan  meliputi  pengembangan  model,  termasuk  pemilihan  algoritma  serta  pelatihan  data  dengan algoritma  khusus  chatbot.  Algoritma  deep  learning  dipilih  untuk  pelatihan  chatbot,  khususnya  LSTM-nya. Pemilihan LSTM didasarkan pada kemampuannya dalam memberikan tingkat akurasi yang tinggi, kinerja yang baik,  dan  respon  yang  cepat[18].  Model  melewati  tahap  pelatihan  yang  bertujuan  agar  chatbot  mampu menggunakan data yang sudah diproses dan  mampu  menyajikan kepada pengguna. LSTM sendiri  mencangkup beberapa unit memori individual dan jaringan saraf yang biasa disebut sel. Didalam arsitektur LSTM, sel memori terdiri dari input gate, koneksi berulangm output gate dan forget gate, bisa dilihat di gambar 2  arsitektur LSTM memori block.
Gambar 2. Arsitektur LSTM memori block
Pada Gambar 2  Arsitektur Long Short-Term Memory (LSTM) adalah  bentuk khusus dari  jaringan saraf rekuren  (RNN)  yang  dirancang  untuk  mengatasi  masalah  pelupakan  informasi  jangka  panjang  dalam  konteks aliran data sekuensial. Arsitektur LSTM melibatkan penggunaan blok memori yang memungkinkan penyimpanan dan pengambilan informasi dalam rentang waktu yang panjang. Blok memori LSTM memiliki tiga gerbang utama: gerbang lupa (forget gate), gerbang input (input gate), dan gerbang keluaran (output gate). Gerbang lupa mengatur sejauh mana informasi sebelumnya akan dipertahankan atau dihapus. Gerbang input menentukan seberapa banyak informasi baru akan dimasukkan ke dalam memori. Sedangkan, gerbang keluaran mengendalikan seberapa banyak informasi  yang  akan  dikeluarkan  dari  blok  memori.  Dengan  adanya  mekanisme  ini,  arsitektur  LSTM  dapat menjaga dan menggunakan informasi yang relevan dalam konteks sekuensial, membuatnya efektif dalam tugas- tugas seperti prediksi deret waktu atau pemrosesan bahasa alami.
Pada model LSTM yang sudah jadi, chatbot melalui pelatihan menggunakan 200 epoch dan menggunakan aktivasi  softmax  untuk  menentukan  klasifikasi  beberapa  kelas  dengan  menghitung  probabillitas  dan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7177
mengidentifikasi  kelas  dengain  nilai  probabilitas  tertinggi  sebagai  keluaran.  Chatbot  ini  diimplementasikan menggunakan data label 59 kelas. Berikut gambar model LSTM pada gambar 3.

## Gambar 3. Model LSTM
Pada Gambar 3 Hasil training model neural network melibatkan penyesuaian parameter seperti bobot dan bias untuk memungkinkan model mempelajari pola dalam data latihan. Setiap layer dalam model memiliki output shape  yang  mencerminkan dimensi data yang dihasilkan setelah proses pelatihan. Output  shape  ini  memainkan peran penting dalam memahami struktur model, mempengaruhi cara layer-layer berikutnya menerima input, dan membantu  dalam  penyesuaian  model  untuk  tugas  tertentu.  Pemahaman  tentang  output  shape  dari  setiap  layer memberikan wawasan yang berguna dalam penyesuaian dan optimalisasi model neural network.

## 2.5 Evaluation
Dalam tahap evaluasi  ini, keluaran dari  model  yang telah dilatih akan dilakukan tes agar hasil dari tes tersebut akurat. Penggunaan  matriks evaluasi pada  model  ini adalah  accuracy,  validasi accuracy,  loss, dan  validasi  loss dengan  categorial-crossentropy  dan  juga  menggunakan  menggunakan  fungsi  optimisasi  adam,  adam  adalah Metode optimasi yang memperhitungkan tingkat pembelajaran secara adaptif pada setiap parameter. Model terbaik akan disimpan sehingga bisa lanjut ke tahap deployment.

## 2.6 Deployment
Pada tahapan ini model chatbot tersebut akan di-deployment dalam sebuah website sebelum digunakan oleh user agar  dapat  digunakan  dimana  saja.  Dalam  penelitian  ini  antarmuka  pengguna  menggunakan  HTML,  CSS,  dan Javascript,  sedangkan  untuk  arsitektur  pengembanganya  menggunakan  flask,  flask  merupakan  Bahasa pemograman python. Dalam proses development ini memerlukan environtment yang terdiri dari scikit-learn 1.1.1., numpu 1.23.1, NLK 3.7, tensorflow 2.9.1, dan flask 2.2.0.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Problem Scoping
Pada unsur 4Ws ini digunakan untuk menjabarkan cakupan masalah, berikut scope dalam pengembangan aplikasi ini :
Tabel 1. Problem Scoping 4Ws Konsep 4Ws? Penjelasan Who Pada siapa  yang  menjadi sasaran pada pengembangan aplikasi pada penelitian  ini,  yang  menjadi sasaran pengembangan aplikasi ini adalah masyarakat. What Bagian  ini  memverifikasi  keberadaan  masalah  yang  dibahas,  sehingga  menjadi  dasar  yang  kuat untuk menjalankan penelitian. Permasalahan yang ditekankan adalah pada masyarakat terutama di Indonesia yang mempunyai masalah pada kesehatan mental .
Where Dimanakah  akar  permasalahan  timbul  atau  situasi  seperti  apa  yang  menjadi  pendorong dilakukannya  penelitian  ini.  Minimnya  informasi  mengenai  kesehatan  mental  dalam  kehidupan sehari-hari.
why Pada bagian ini, diuraikan alasan yang mendukung keberlanjutan penelitian ini. Tujuan penelitian ini  dilakukan  untuk  memberikan  informasi  dan  solusi  yang  terdapat  pada  website  kesejahteraan kesehatan mental.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7177

## 3.2 Data Acquisition
Data yang digunakan dalam penelitian ini untuk melatih model algoritma chatbot terdiri dari set data manual yang tersimpan dalam format file JSON. Dataset ini menyimpan beberapa komponen data yaitu intents, tags, pattern, dan response.

## Gambar 4. Dataset dalam bentuk JSON
Pada Gambar 4 adalah kumpulan dataset  Dalam konteks dataset JSON untuk chatbot, "tag" adalah label atau kategori yang diberikan pada suatu pertanyaan atau pernyataan dari pengguna. Setiap tag mewakili konsep atau topik  tertentu,  seperti  "greeting"  untuk  salam  atau  "faq"  untuk  pertanyaan  umum,"Patterns"  merujuk  pada pola atau struktur teks yang diasosiasikan dengan suatu tag. Ini adalah contoh-contoh pertanyaan atau pernyataan yang dapat dihubungkan dengan konsep yang sesuai. Misalnya, untuk tag "greeting," pola dapat mencakup variasi kalimat salam seperti "Halo" atau "Hai.", "Responses" adalah jawaban atau tanggapan yang telah ditentukan untuk setiap tag dan dapat dipilih oleh chatbot untuk memberikan respon yang tepat tergantung pada input pengguna. Sebagai contoh, untuk tag "greeting," responses bisa berupa jawaban seperti "Halo! Ada yang bisa saya bantu?" atau variasi lainnya.
Dengan  menggunakan struktur dataset  JSON yang mencakup tag, patterns, dan responses, chatbot dapat memahami  dan  merespons  dengan  tepat  terhadap  berbagai  pertanyaan  atau  pernyataan  dari  pengguna  sesuai dengan konsep atau topik yang telah ditentukan.

## 3.3 Data Exploration
Langkah  selanjutnya  dalam  pengembangan  model  chatbot  melibatkan  pengunggahan  dataset  yang  telah dikumpulkan dalam format JSON dan konversi ke dalam dataframe dengan pola (pattern) dan kelas (tags) sebagai kolom utama. Tujuannya adalah menyusun data secara terstruktur. Responses data digunakan untuk memberikan jawaban berdasarkan label (tags) yang dihasilkan oleh model. Dataset ini terdiri dari 296 baris dan mencakup 59 kelas. Setelah memahami karakteristik data, selanjutnya persiapan data dengan case folding, Case Folding adalah proses penyatuan penulisan huruf dalam dokumen untuk mempermudah pencarian, karena tidak semua dokumen memiliki konsistensi dalam penggunaan huruf kapital. Fungsi  case  folding  diperlukan untuk mengubah seluruh teks dalam dokumen menjadi bentuk standar, yaitu huruf kecil[19].
Lematisasi dilakukan untuk proses normalisasi, Pos Tagged yang telah dibuat akan diinisialisasi kembali ke dalam  fungsi  lematisasi untuk mengembalikan kata dasar yang sesuai dengan Kamus Bahasa Indonesia[20], menghasilkan  293  kata  unik  dan  total  1441  dokumen  patterns  dan  intents.  Ekstraksi  fitur  dilakukan  dengan tokenisasi,  Tokenisasi  merupakan  tahapan  pemisahan  sebuah  dokumen  menjadi  bagian-bagian  yang  disebut sebagai  token[21].  membagi  kalimat  menjadi  token  dan  membatasi  jumlah  kata  hingga  2000  kata  yang  paling umum.  Kata-kata  di  luar  batasan  dianggap  sebagai  kata  yang  tidak  dikenal  dan  diabaikan.  Setelah  tokenisasi, urutan token diindeks dan diubah menjadi urutan yang merepresentasikan setiap kata pada data patterns.
Setiap urutan kemudian  mengalami penambahan  padding,  menyisipkan nol  sebagai awalan atau akhiran untuk memastikan panjang urutan seragam. Proses ini penting karena lapisan  embedding hanya menerima input dengan  panjang  seragam.  Panjang  maksimal  urutan  yang  diinginkan  adalah  14  kata.  Proses  label  encoder diterapkan  pada  variabel  target,  yakni  kolom  data  tags,  untuk  mengubah  data  kategorikal  menjadi  representasi numerik dalam bentuk vektor biner. Proses preprocessing diakhiri dengan penyimpanan label dan hasil tokenisasi dalam file pickle.

## 3.4 Modeling
Model algoritmik ini mendapatkan pelatihan melalui serangkaian data yang telah diolah secara cermat, digunakan sebagai input dalam pengembangan chatbot. Dalam penelitian ini, algoritma deep learning yang diterapkan adalah LSTM.  Struktur  arsitekturnya  terdiri  dari  lapisan  masukan  sebagai  lapisan  pertama,  mendapatkan  urutan  batch dengan  kata  sepanjang  14.  Pada  lapisa  merupakan  lapisan  embedding  dimana  menerima  input  dari  lapisan sebelumnya  dan  merubahnya  menjadi  vektor  berdimensi  10.  Lapisan  ketiga  adalah  lapisan  LSTM,  yang mengambil input dari lapisan embedding dan menghasilkan output dengan dimensi yang sama. Lapisan keempat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7177
berupa  lapisan  perataan,  berfungsi  untuk  meratakan  output  dari  lapisan  LSTM  menjadi  format  datar  dengan dimensi 140, serta merubah representasi data dijadikan format yang bisa diterima oleh lapisan berikutnya. Lapisan terakhir adalah lapisan padat atau terhubung penuh, terdiri dari 59 unit neuron, yang menerima input dari lapisan sebelumnya  dan  menggunakan  fungsi  aktivasi  softmax.  Model  LSTM  dilatih  selama  200  iterasi  (epoch)  untuk mencapai hasil yang optimal.

## 3.5 Evaluation
Proses  pelatihan  algoritma  model  diperhatikan  dengan  seksama  dan  dijalankan  berulang  kali  dengan  tujuan mencapai  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dan  nilai  kesalahan  (loss)  yang  minimal.  Evaluasi  kinerja  model  LSTM dilakukan  menggunakan  beberapa  matriks,  seperti  matriks  akurasi,  dan  fungsi  loss  categorical_crossentropy dengan optimasi menggunakan metode adam.
Tabel 2. Akurasi dan Loss Pelatihan Model LSTM Berdasarkan Jumlah Epochs
Epochs Accuracy (%) Val_accuracy(%)  Loss (%)  Val_loss(%) 100 68.43 51.72 2.56 3.49 200 93.63 82.67 0.33 1.67
Pada  tabel  2  setelah  melalui  200  iterasi  pelatihan  (epochs),  model  LSTM  berhasil  mencapai  tingkat accurancy sebesar 93% dan validasi accuracy sebesar 82.67% dengan nilai loss yang rendah, yakni sekitar 0.3% dan  validasi  loss  sebesar  1.67%.  Rincian  akurasi  dan  loss  selama  200  epochs  dapat  ditemukan  dalam  Tabel  2. Visualisasi grafik analisis akurasi dan loss dari proses pelatihan model LSTM dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Grafik Analisis Akurasi, Val_accuracy, Loss dan Val_loss Pelatihan Model LSTM
Pada Gambar 5 terlihat bahwa model pelatihan chatbot dengan algoritma LSTM menghasilkan model yang baik, namun terjadi sedikit overfitting. Overfitting ini dapat dilihat dari divergensi antara loss pada data pelatihan dan  loss pada data validasi. Meskipun  terjadi sedikit  overfitting, penting untuk dicatat  bahwa dampaknya pada pemberian  jawaban  dari  chatbot  tidak  signifikan.  Hal  ini  mungkin  karena  model  masih  mampu  menghasilkan jawaban  yang  memadai  meskipun  terlalu  beradaptasi  dengan  detail-detail  kecil  dalam  data  pelatihan.  Meski demikian, perlu dicermati dan diatasi agar model dapat lebih baik dalam menggeneralisasi pada situasi dunia nyata yang berbeda dari data pelatihan.

## 3.6 Deployment
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mempermudah  penggunaan  model  chatbot  yang  telah  dibuat  dengan  melakukan deployment. Proses deployment model chatbot diintegrasikan ke dalam aplikasi web menggunakan Flask, bersama dengan HTML, CSS, dan JavaScript untuk merancang antarmuka pengguna. Aplikasi chatbot memiliki halaman utama  dengan  navigasi  dan  area  chatbot.  Fungsionalitas  chatbot  ditingkatkan  dengan  empat  fungsi  JavaScript, termasuk  pengiriman  dan  tampilan  pesan,  pemanggilan  API  menggunakan  AJAX  untuk  merespons  pesan, tampilan  hasil  respons,  dan  pemanggilan  serta  tampilan  waktu.  Langkah  berikutnya  melibatkan  perancangan routing  untuk  mengaitkan  alamat  URL  dengan  fungsi  tertentu,  seperti  halaman  chatbot  ("/")  dan  respons  API chatbot  ("/get").  Setelah  pembuatan  peta  rute,  model  dan  elemen  pendukungnya  dimuat,  dan  aplikasi  web dijalankan  menggunakan  railway  sebagai  server,  sehingga  dapat  diakses  baik  secara  daring  maupun  lokal. Tampilan halaman chatbot akan terlihat pada situs web. dapat dilihat pada Gambar 6.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7177
Pada gambar 6 adalah hasil tampilan aplikasi berupa website chatbot yang mana jika user memasukan pesan dan menekan tombol kirim maka bot tersebut akan akan memberikan jawaban sesuai dengan pertanyaan yang diinginkan oleh pengguna, jika ingin bertanya ke chatbot lagi pengguna tinggal memasukan pesan yang ingin ditanyakan lalu kirim.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  keberhasilan  penggunaan  algoritma  LSTM  pada  chatbot  sebagai  sumber informasi kesehatan mental yang memberikan respons serta solusi efektif. Meskipun model chatbot menunjukkan kinerja baik dengan akurasi sebesar 93%, val_akurasi 83%, dan loss sekitar 0.3%, terdapat sedikit overfitting pada Validasi  Loss  akibat  keterbatasan  data.  Implementasi  chatbot  ke  dalam  aplikasi  web  menggunakan  framework Flask, HTML, CSS, dan JavaScript memungkinkan akses melalui server railway secara online atau lokal. Meski demikian,  diperhatikan  keterbatasan  data  dan  disarankan  penelitian  selanjutnya  melibatkan  dataset  lebih  besar untuk  meningkatkan  kehandalan  dan  akurasi  chatbot,  serta  memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam mengenai efektivitas algoritma yang diterapkan dalam membantu individu mengatasi masalah kesehatan mental sehari-hari.

## REFERENCES
[1] R.  Hardianti,  F.  Annis  Nauli,  F.  Keperawatan  Universitas  Riau  Jalan  Pattimura  No,  dan  G.  G.  Pekanbaru  Riau, “HUBUNGAN ANTARA RASA SYUKUR TERHADAP KESEHATAN MENTAL REMAJA DI SMA NEGERI 8 PEKANBARU,” 2021.
[2] I. A. Ridlo, D. Administrasi, K. Kesehatan, K. Masyarakat, dan U. Airlangga, “Pandemi COVID-19 dan Tantangan Kebijakan Kesehatan Mental di Indonesia” 2020, doi: 10.20473/jpkm.v5i12020.155-164.
[3] Y. A. Rozali dkk., “MENINGKATKAN KESEHATAN MENTAL DI MASA PANDEMIC,” 2021.
[4] S. B. Grace, A. G. K. Tandra, dan M. Mary, “Komunikasi Efektif dalam Meningkatkan Literasi Kesehatan Mental,” Jurnal Komunikasi, vol. 12, no. 2, hlm. 191, Okt 2020, doi: 10.24912/jk.v12i2.5948.
[5] A.  Rosmalina  dan  T.  Khaerunnisa,  “Penggunaan  Media  Sosial  dalam  Kesehatan  Mental  Remaja,”  Prophetic: Professional,  Empathy  and  Islamic  Counseling  Journal,  vol.  4,  no.  1,  hlm.  49–58,  2021,  [Daring].  Tersedia  pada: http://syekhnurjati.ac.id/jurnal/index.php/prophetic
[6] J.  Hurwitz  dan  D.  Kirsch,  Machine  Learning  IBM  Limited  Edition.  2018.  [Daring].  Tersedia  pada: http://www.wiley.com/go/permissions.
[7] M. Dhyani dan R. Kumar, “An intelligent Chatbot using deep learning with Bidirectional RNN and attention model,” dalam Materials Today: Proceedings, Elsevier Ltd, 2019, hlm. 817–824. doi: 10.1016/j.matpr.2020.05.450.
[8] E. Larasati Amalia dan D. Wahyu Wibowo, “Rancang Bangun Chatbot Untuk Meningkatkan Performa Bisnis,” Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, vol. 13, no. 2, 2019.
[9] A. Elcholiqi dan A. Musdholifah, “Chatbot in Bahasa Indonesia using NLP to Provide Banking Information,”  IJCCS (Indonesian  Journal  of  Computing  and  Cybernetics  Systems),  vol.  14,  no.  1,  hlm.  91,  Jan  2020,  doi: 10.22146/ijccs.41289.
[10]  E. Adamopoulou dan L. Moussiades, “An Overview of Chatbot Technology,” dalam IFIP Advances in Information and Communication Technology, Springer, 2020, hlm. 373–383. doi: 10.1007/978-3-030-49186-4_31.
[11]  Y. Astari dan S. Wahib Rozaqi, “Analisis Sentimen Multi-Class pada Sosial Media menggunakan metode Long Short- Term Memory (LSTM),” 2021.
[12]  M.  A.  Amrustian,  W.  Widayat,  dan  A.  M.  Wirawan,  “Analisis  Sentimen  Evaluasi  Terhadap  Pengajaran  Dosen  di Perguruan Tinggi Menggunakan Metode LSTM,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 6, no. 1, hlm. 535, Jan 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3527.
[13]  H. Jelodar, Y. Wang, R. Orji, dan H. Huang, “Deep Sentiment Classification and Topic Discovery on Novel Coronavirus or  COVID-19  Online  Discussions:  NLP  Using  LSTM  Recurrent  Neural  Network  Approach,”  Apr  2020,  [Daring]. Tersedia pada: http://arxiv.org/abs/2004.11695
[14]  H. Anbiyani, F. Muhyidin, dan L. Venica, “Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Pengembangan Chatbot untuk Meningkatkan Pengetahuan dan Kesadaran Keamanan Siber Menggunakan Long Short-Term Memory,” vol. 5, no. 2, hlm. 152–161, 2023.
[15]  A. Silvanie dan R. Subekti, “APLIKASI CHATBOT UNTUK FAQ AKADEMIK DI IBI-K57 DENGAN LSTM DAN PENYEMATAN KATA,” Jurnal Informatika dan Komputer) Akreditasi KEMENRISTEKDIKTI, vol. 5, no. 1, 2022, doi: 10.33387/jiko.
[16]  A.  Prasetyo  dan  T.  Ridwan,  “ANALISIS  SENTIMEN  TERHADAP  PEMBERHENTIAN  TV  ANALOG  PADA TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES,” vol. 15, no. 2, 2023, doi: 10.30736/jt.v15i2.991.
[17]  K. A. Nugraha dan D. Sebastian, “Chatbot Layanan Akademik Menggunakan K-Nearest Neighbor,” Jurnal Sains dan Informatika, vol. 7, no. 1, hlm. 11–19, Mar 2021, doi: 10.34128/jsi.v7i1.285.
[18]  Y. D. Prabowo, H. L. H. S. Warnars, W. Budiharto, A. I. Kistijantoro, Y. Heryadi, dan Lukas, “Lstm and Simple Rnn Comparison in the Problem of Sequence to Sequence on Conversation Data Using Bahasa Indonesia,” dalam 1st 2018 Indonesian  Association  for  Pattern  Recognition  International  Conference,  INAPR  2018  -  Proceedings,  Institute  of Electrical and Electronics Engineers Inc., Jul 2019, hlm. 51–56. doi: 10.1109/INAPR.2018.8627029.
[19]  D.  Alita  dan  A.  Rahman,  “Pendeteksian  Sarkasme  pada  Proses  Analisis  Sentimen  Menggunakan  Random  Forest Classifier,” 2020.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7177
[20]  D.  Aby  Vonega,  A.  Fadila,  dan  D.  Ely  Kurniawan,  “Analisis  Sentimen  Twitter  Terhadap  Opini  Publik  Atas  Isu Pencalonan Puan Maharani dalam PILPRES 2024,” 2022. [Daring]. Tersedia pada: http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC
[21]  D.  Alita  dan  A.  Rahman,  “Pendeteksian  Sarkasme  pada  Proses  Analisis  Sentimen  Menggunakan  Random  Forest Classifier,” 2020.