EmotiLog - AI Journaling & Emotion Tracking

Kesehatan mental adalah masalah nyata — tapi solusi yang ada sekarang tidak cukup menjangkau orang banyak.

Psikolog terlalu mahal. Satu sesi konseling bisa menghabiskan Rp 300.000–700.000. Untuk kebanyakan orang Indonesia, itu bukan opsi rutin.

Journaling manual tidak konsisten. Buku diary fisik atau notes app tidak memberi feedback apapun. Tanpa struktur dan insight, kebiasaan journaling mudah mati dalam seminggu.

Orang tidak tahu apa yang mereka rasakan. Emosi sering ditelan begitu saja tanpa pernah diproses. Tanpa alat untuk melacak pola, kita tidak pernah tahu trigger stress kita, kapan mood kita paling buruk, atau progress kesehatan mental kita dari waktu ke waktu.

Friction app baru terlalu tinggi. Aplikasi journaling yang ada mengharuskan user install app baru, buat akun baru, dan belajar UI baru — sebelum mereka bisa mulai. Kebanyakan orang tidak sampai ke sana.

Mental health app market Indonesia diproyeksi tumbuh dari USD 37 juta (2023) ke USD 100 juta di 2030 — tapi solusi yang ada masih terlalu mahal, terlalu ribet, atau tidak relevan secara budaya.

EmotiLog adalah platform SaaS journaling berbasis AI yang membantu user memahami dan melacak pola emosi mereka — diakses langsung dari Telegram atau WhatsApp yang sudah mereka buka puluhan kali sehari.

Tidak perlu install app baru. Tidak perlu buat akun di platform asing. Cukup kirim pesan — ceritakan hari kamu, tulis apa yang kamu rasakan, atau rekam voice note sebentar. AI EmotiLog akan merespons dengan empati, menganalisis emosi di balik kata-kata, dan menyimpan semuanya untuk membentuk gambaran kesehatan mental kamu dari waktu ke waktu.

Setelah beberapa minggu, kamu bisa buka dashboard dan lihat: kapan mood kamu paling buruk dalam seminggu, topik apa yang sering memicu kecemasan, dan tren emosi kamu selama satu bulan. Bukan sekadar jurnal — tapi data yang bisa kamu gunakan untuk memahami diri sendiri lebih baik.

Saya membangun EmotiLog sepenuhnya sendiri — riset market, product design, backend FastAPI, frontend Next.js (dashboard web), integrasi Telegram Bot dan WhatsApp webhook, sampai deployment infrastruktur. Tidak ada co-founder, tidak ada tim engineering lain. Semua keputusan — teknis, product, bisnis — ada di tangan saya.

Zero-friction via Telegram & WhatsApp webhook. Keputusan arsitektur paling penting: jangan paksa user buka platform baru. Backend FastAPI menangani webhook dari Telegram Bot dan WhatsApp Business API secara bersamaan — setiap pesan masuk diproses oleh pipeline AI yang sama, lalu response dikirim balik ke channel asal. User tidak pernah perlu tahu ada server di belakangnya.

Emotion detection pipeline berlapis. Setiap entry diproses dua tahap: pertama sentiment analysis untuk tone (positif/negatif/netral), lalu LLM classification untuk emosi spesifik (joy, sadness, anger, fear, surprise, disgust). Hasil klasifikasi di-store per-entry dan di-aggregate untuk membentuk emotion timeline yang bisa divisualisasi harian, mingguan, atau bulanan di dashboard.

Voice-to-text via Whisper API. User bisa kirim voice note langsung dari Telegram atau WhatsApp. Audio ditranskripsi oleh Whisper API, lalu hasilnya masuk ke pipeline yang sama seperti text entry — tidak ada perbedaan dari sisi pemrosesan emosi.

Crisis detection. Kombinasi keyword matching dan LLM safety classifier mendeteksi entry yang mengindikasikan kondisi kritis (self-harm ideation, krisis akut). Jika terdeteksi, sistem trigger alert dan menyertakan resource bantuan profesional dalam respons.

Core platform sudah live: AI journaling via Telegram & WhatsApp berjalan, emotion dashboard aktif, export PDF dan shareable emotion recap selesai. Market validation jelas — mental health awareness di Indonesia terus meningkat post-COVID, dan penetrasi smartphone yang tinggi membuat channel Telegram/WhatsApp menjadi distribusi yang sangat efisien.

Bottleneck saat ini bukan di sisi teknis, tapi di validasi dan distribusi: butuh dana untuk menjalankan beta testing terstruktur dengan ratusan user nyata, mendapatkan feedback yang cukup untuk iterasi cepat, dan mulai menjangkau early adopters secara aktif.