Politeknik Elektronika Negeri Surabaya telah berupaya dalam memfasilitasi mahasiswa di bidang kesehatan, salah satunya adalah dengan adanya klinik kesehatan di kampus. Namun, peranan klinik masih berpusat kepada layanan kesehatan secara fisik saja dan terkadang mahasiswa belum mengetahui bagaimana cara untuk mendapatkan pelayanan kesehatan fisik terlebih untuk pelayanan kesehatan mental. Pemaksimalan teknologi konsultasi dengan menggunakan pesan teks dengan bahasa manusia di bidang diagnosis penyakit mental terbilang masih jarang dan sedikit. Dengan menggunakan chatbot dapat membantu untuk menyampaikan jawaban secara cepat dan tepat sehingga dapat menghindarkan dari adanya dampak self diagnosis pada kesehatan mental. Aplikasi ini menggunakan teknologi natural languange processing yang telah dikembangkan dengan interface sosial media telegram, yang sudah dapat memproses text mining dengan baik mulai dari case folding, tokenizing, filtering, stemming, dan find keyword serta menghitung peluang gejala menggunakan forward chaining, aplikasi dapat menemukan keyword gejala yang ditetapkan pada aturan inferensi dengan tingkat keakuratan diagnosis chatbot mencapai 95,45% untuk delapan tipe penyakit yang telah di masukkan dalam aturan inferensi.