Latar Belakang Gangguan kecemasan lebih banyak terjadi pada saat seseorang memasuki fase dewasa muda. Kecemasan merupakan salah satu faktor risiko dalam perilaku bunuh diri di dunia dan penyebab kematian kedua yang terjadi di kalangan mahasiswa atau dewasa muda. Saat ini, perkembangan AI dalam bentuk aplikasi berbasis machine learning telah banyak digunakan dalam berbagai bidang. Akan tetapi, penggunaan aplikasi berbasis machine learning di dunia medis, khususnya dalam mendeteksi dini gangguan kecemasan di Indonesia masih terbatas. Metode Studi ini menggunakan desain studi cross-sectional, dengan metode pengambilan sampel purposive sampling. Data terkait gejala kecemasan akan diambil dari hasil pengisian kuesioner STAI, sedangkan perseverasi akan dihitung melalui hasil transkrip perekaman suara pada aplikasi “StethoSoul”. Karakteristik studi akan ditampilkan dalam bentuk data deskriptif. Analisis statistik menggunakan uji alternatif Mann-Whitney, dengan hasil yang dianggap signifikan adalah p<0,05. Hasil Dalam penelitian ini terdapat total sebanyak data dari 121 mahasiswa yang memadai untuk dianalisis. Berdasarkan hasil analisis statistik, ditemukan adanya perbedaan yang signifikan pada komponen SAI (p=0.007), sedangkan pada komponen TAI, tidak ditunjukkan adanya perbedaan yang signifikan (p=0.480) antara perseverasi dengan kelompok gejala kecemasan. Kesimpulan Hipotesis nol penelitian ini ditolak karena pada kedua komponen ditemukan adanya perbedaan perseverasi antara kelompok dengan gejala kecemasan sedang dan gejala kecemasan berat.

---

Introduction Anxiety disorders are becoming increasingly prevalent throughout the adolescent years. It is also a major risk factor for suicide behavior and the second leading cause of death among university students and adolescents. AI is now being used in a variety of fields as a machine learning-based application. However, its use in medicine, particularly for the early detection of anxiety disorders, is yet unknown in Indonesia. Method Purposive sampling was used in this cross-sectional study. Data regarding anxiety symptoms are obtained from STAI questionnaire, while perseveration was count from the recording transcript in the “StethoSoul” applicaiton. Study characteristics were shown as a descriptive data. Mann-Whitney test was applied in this study, with the findings considered significant if p<0,05. Results A total of 121 samples are eligible for analysis. Statistical analysis revealed a significant difference between perseveration and anxiety symptoms on the SAI component (p=0.007) but no significant difference on the TAI component (p=0.480). Conclusion The null hypothesis was rejected because there is difference between perseveration in moderate anxiety symptoms and high anxiety symptoms group.