Pengembangan Chatbot Edukasi Pola Hidup Sehat Menggunakan Arsitektur Long Short-Term Memory (LSTM) di Klinik Mandiri Dokter Zulkandi
Keywords:
Chatbot, LSTM, Pola Hidup Sehat, NLP, Edukasi KesehatanAbstract
Pola hidup yang sehat sangat penting untuk mencegah berbagai penyakit, tetapi masih banyak orang yang kurang menyadari pentingnya menjaga kesehatan akibat minimnya media edukasi yang interaktif. Studi ini bertujuan untuk menciptakan chatbot pendidikan mengenai pola hidup sehat dengan memanfaatkan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) di Klinik Mandiri Dokter Zulkandi. Metode yang diterapkan adalah Siklus Proyek AI, yang mencakup penentuan masalah, pengambilan data, eksplorasi data, pemodelan, evaluasi, dan penerapan. Kumpulan data terdiri dari 560 pertanyaan dan 120 jenis penyakit yang diperoleh melalui observasi, wawancara, dan data riwayat medis pasien. Model dibuat dengan memanfaatkan Natural Language Processing (NLP) dan diimplementasikan secara online menggunakan Streamlit. Evaluasi menunjukkan bahwa model memiliki kinerja yang sangat baik dengan akurasi 95,45%, presisi 96,84%, recall 95,45%, dan F1-Score 95,49%. Hasil Uji menunjukkan bahwa chatbot dapat digunakan karena dapat memberikan informasi yang cepat, relevan, dan mudah dimengerti. Dengan cara ini, chatbot ini bisa menjadi sarana pendidikan kesehatan yang efisien untuk masyarakat.
References
P. Sumantrie and M. Limbong, “Edukasi Manajemen Pola Hidup Sehat di Desa Pegagan Julu , Kabupaten Dairi,” J. Surya Masy., vol. 4, no. 2, pp. 247–252, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.26714/jsm.4.2.2021.247-252
I. S. Nasution, A. D. Rahmadani, W. Audina, and D. Purnama, “Systematic Review : Pengaruh Gaya Hidup dan Pengetahuan Masyarakat terhadap Risiko Penyakit Jantung Koroner,” J. Kesehat. Masy., vol. 4, no. 2, pp. 287–298, 2025, doi: 10.54259/sehatrakyat.v4i2.4337.
Asmarani, Jafriati, and N. I. Nasruddin, “Pemeriksaan Kesehatan Jantung, Infeksi Mikroorganisme dan Edukasi Gizi untuk Masyarakat yang Lebih Sehat.” 2025.
R. Fadhilah, M. R. Maulani, W. Resdiana, and D. Hamidin, “Integrasi Fitur Chatbot Dalam Aplikasi Edukasi Kesehatan Dan Kebugaran Menggunakan Algoritma Neural Nerwork,” J. Kecerdasan Buatan dan Teknol. Inf., vol. 3, no. 3, 2024, doi: 10.69916/jkbti.v3i3.156.
H. Budianto et al., “Implementasi Algoritma Long Short - Term Memory pada Chatbot Layanan Informasi dan Edukasi Demam Berdarah Implementation of the Long Short - Term Memory Algorithm in a Chatbot for Dengue Fever Information and Education Services,” J. Sist. Inf., vol. 14, no. 2, pp. 790–800, 2025, doi: 10.32520/stmsi.v14i2.5060.
S. U. Singh and A. S. Namin, “A survey on chatbots and large language models: Testing and evaluation techniques,” Nat. Lang. Process. J., vol. 10, no. January, p. 100128, 2025, doi: 10.1016/j.nlp.2025.100128.
T. A. Amelia, H. Syahputra, and I. Taufik, “Pengembangan Sistem Sahabat Curhat Cerdas Berbasis Chatbot Menggunakan Algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) Untuk Mengatasi Kesehatan Mental,” J. Mhs. Tek. Inform., vol. 9, no. 5, pp. 8868–8875, 2025.
F. Zakariya, J. Zeniarja, and S. Winarno, “Pengembangan Chatbot Kesehatan Mental Menggunakan Algoritma Long Short-Term Memory,” vol. 8, pp. 251–259, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i1.7177.
R. Lestari, H. I. Sitepu, and D. Angela, “Pengembangan Aplikasi Chatbot Untuk Pemasaran Digital Perguruan Tinggi Menggunakan Long Short-Term Memory (LSTM),” 2022.
A. E. A. Kaneho, N. Zrira, K. Ouazzani-Touhami, H. A. Khan, and S. Nawaz, “Development of a bilingual healthcare chatbot for pregnant women: A comparative study of deep learning models with BiGRU optimization,” Intell. Med., vol. 12, no. April, p. 100261, 2025, doi: 10.1016/j.ibmed.2025.100261.
G. Guntoro, Loneli Costaner, and L. Lisnawita, “Aplikasi Chatbot untuk Layanan Informasi dan Akademik Kampus Berbasis Artificial Intelligence Markup Language (AIML),” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 11, no. 2, pp. 291–300, 2020, doi: 10.31849/digitalzone.v11i2.5049.
M. I. R. Dinar Nur Safitri, “Rancang Bangun Penyedia Layanan Informasi Pelayanan,” J. Ilmu Komput. dan Desain Komun. Vis., vol. 6, pp. 1–10, 2021.
M. Rashid et al., “Role of Generative Artificial Intelligence in Assisting Systematic Review Process in Health Research: A Systematic Review,” Value Heal., vol. 28, no. 11, pp. 1665–1682, 2025, doi: 10.1016/j.jval.2025.07.001.
Z. Khurshid, T. Osathanon, M. A. Shire, F. Schwendicke, and L. Samaranayake, “Artificial Intelligence in Dentistry: A Concise Review of Reporting Checklists and Guidelines,” Int. Dent. J., vol. 76, no. 1, pp. 1–10, 2025, doi: 10.1016/j.identj.2025.109322.
M. Amien, “Sejarah dan Perkembangan Teknik Natural Language Processing (NLP) Bahasa Indonesia: Tinjauan tentang sejarah, perkembangan teknologi, dan aplikasi NLP dalam bahasa Indonesia,” pp. 1–7, 2023, doi: 10.48550/arXiv.2304.02746.
M. F. Naufal and S. F. Kusuma, “Analisis Sentimen pada Media Sosial Twitter Terhadap Kebijakan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat Berbasis Deep Learning,” J. Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 8, no. 1, p. 44, 2022, doi: 10.26418/jp.v8i1.49951.
A. Prayogi, ¶ Ma’had Aly, H. Asy’ari, and P. Tebuireng, “Trends of Hadith Studies in Artificial Intelligence Research Works on Google Scholar: A Literature Review,” 2023.
Puspitasari Ria, “Pola Hidup Sehat Menurut Al-Qur’an,” Inovatif, vol. 8, no. 1, pp. 133–163, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.55148/inovatif.v8i1.268
M. Rosita, F. N. Rahmawati, U. T. Madura, K. Kamal, and K. Bangkalan, “Komunikasi Kesehatan Digital : Analisis Edukasi Kesehatan Pada Akun Instagram,” vol. 3, no. 6, 2025.
