ANALISIS KLASIFIKASI KESEHATAN MENTAL REMAJA SMP DI MALANG MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST
DOI:
https://doi.org/10.62281/ab1zmt75Keywords:
SDQ, Random Forest, Kesehatan Mental Remaja, SHAP, Machine LearningAbstract
Kesehatan mental remaja merupakan aspek krusial yang mempengaruhi perkembangan emosional, sosial, dan akademik. Instrumen Strengths and Difficulties Questionnaire (SDQ) merupakan alat skrining yang banyak digunakan, namun analisis manualnya membutuhkan waktu dan rentan subjektivitas. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi kesehatan mental berbasis algoritma Random Forest menggunakan data SDQ siswa SMP di Kota Malang, serta mengevaluasi interpretabilitas model melalui SHAP dan uji data dummy. Dataset terdiri dari 1.946 responden dari enam sekolah, dengan kategori manual Normal, Ambang, dan Abnormal pada lima subskala SDQ dan skor Total Kesulitan. Model dilatih menggunakan 10-fold cross-validation dan diuji menggunakan holdout set. Hasil menunjukkan bahwa performa model berada pada rentang tinggi, dengan F1-Score cross-validation mencapai 96–100%, dan performa uji holdout berada pada 83–96% bergantung pada subskala. Analisis SHAP mengungkap pola kontribusi butir SDQ yang konsisten dengan temuan psikologis, seperti tingginya pengaruh item E2 (sering khawatir), H3 (bertindak tanpa berpikir), dan P3 (tidak disukai teman sebaya). Uji data dummy menunjukkan konsistensi keputusan model dalam memprediksi skenario ekstrem maupun realistis, sehingga memperkuat aspek robust-ness model. Dibandingkan penelitian terdahulu berbasis GAD-7, Rule-Based SDQ, maupun Random Forest klinis, model ini menunjukkan kinerja yang kompetitif sekaligus menawarkan interpretasi yang lebih kaya. Penelitian juga mengidentifikasi potensi risiko jika model digunakan secara langsung tanpa pendampingan ahli, sehingga model disimpulkan sebagai prototype analitik, bukan alat diagnosis. Secara keseluruhan, penelitian ini berhasil mencapai tujuan untuk mengembangkan, mengevaluasi, dan menjelaskan model klasifikasi kesehatan mental berbasis SDQ yang akurat dan interpretable, serta relevan untuk mendukung skrining dini di lingkungan pendidikan.
Downloads
References
Afroni, M. J., & Melfazen, O. (2017). Deteksi dan Klasifikasi Sinyal Listrik Non_Stationer. 2(2).
Breiman, L. E. O. (2001). Random Forests. 5–32.
Bryant, A., Guy, J., & Holmes, J. (2020a). The Strengths and Difficulties Questionnaire Predicts Concurrent Mental Health Difficulties in a Transdiagnostic Sample of Struggling Learners. Frontiers in Psychology, 11(November), 1–11. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.587821
Bryant, A., Guy, J., & Holmes, J. (2020b). The Strengths and Difficulties Questionnaire Predicts Concurrent Mental Health Difficulties in a Transdiagnostic Sample of Struggling Learners. Frontiers in Psychology, 11. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.587821
Cappelli, F., Castronuovo, G., Grimaldi, S., & Telesca, V. (2024). Random Forest and Feature Importance Measures for Discriminating the Most Influential Environmental Factors in Predicting Cardiovascular and Respiratory Diseases. International Journal of Environmental Research and Public Health, 21(7). https://doi.org/10.3390/ijerph21070867
Deb, D., & Smith, R. M. (2021). Application of random forest and shap tree explainer in exploring spatial (In)justice to aid urban planning. ISPRS International Journal of Geo-Information, 10(9). https://doi.org/10.3390/ijgi10090629
Dini, D., Harahap, F. S. D., Syahuri, F., Almayda, P., & Divani, D. A. (2022a). Pengaruh Kesehatan Mental Terhadap Prestasi Belajar Siswa SMP Negeri 1 Jebus. Jurnal Ilmiah Bimbingan Konseling Undiksha, 13(1), 25–30. https://doi.org/10.23887/jibk.v13i1.43679
Dini, D., Harahap, F. S. D., Syahuri, F., Almayda, P., & Divani, D. A. (2022b). Pengaruh Kesehatan Mental Terhadap Prestasi Belajar Siswa SMP Negeri 1 Jebus. Jurnal Ilmiah Bimbingan Konseling Undiksha, 13(1). https://doi.org/10.23887/jibk.v13i1.43679
Husri, H., Ekasari, E., & Hastuty, D. (2025). Faktor Yang Mempengaruhi MasalahMental Emosional Remaja Di SMPN 9 Palopo. Jurnal Ilmiah Kesehatan Diagnosis, 20, 2302–2531.
Musthafa, M. B., Ngatmari, N., Rahmad, C., Asmara, R. A., & Rahutomo, F. (2020). Evaluation of university accreditation prediction system. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 732(1). https://doi.org/10.1088/1757-899X/732/1/012041
Oktaviana, M., & Wimbarti, S. (2014). Validasi Klinik Strenghts and Difficulties Questionnaire (SDQ) sebagai Instrumen Skrining Gangguan Tingkah Laku. Jurnal Psikologi, 41(1), 101. https://doi.org/10.22146/jpsi.6961
Priyono, A., Shodiq, M., Alvinsyah, D. P., & Hidayah, S. A. (2024a). Metode Random Forest Untuk Memudahkan Klasifikasi Diagnosis Penyakit Mental. Jurnal Informatika Medis (J-INFORMED), 2(1), 1–4. https://doi.org/10.52060/im.v2i1.2119
Priyono, A., Shodiq, M., Alvinsyah, D. P., & Hidayah, S. A. (2024b). METODE RANDOM FOREST UNTUK MEMUDAHKAN KLASIFIKASI DIAGNOSIS PENYAKIT MENTAL. Jurnal Informatika Medis (J-INFORMED), 2(1), 1–4. https://doi.org/10.52060/im.v2i1.2119
Purwanta, Salsabila Firdausi Sudiro, & Virginia Koeswardani, H. H. (2024). Upaya Deteksi Permasalahan Kesehatan Mental Siswa di SMPN 2 Kismantoro dengan Alat Skrining Perilaku Strength and Difficulties Questionnaire. Jurnal Pengabdian, Riset, Kreativitas, Inovasi, Dan Teknologi Tepat Guna, 2(2), 438–445. https://doi.org/10.22146/parikesit.v2i2.12260
Qiu, J. (2024). An Analysis of Model Evaluation with Cross-Validation: Techniques, Applications, and Recent Advances. Advances in Economics, Management and Political Sciences, 99(1), 69–72. https://doi.org/10.54254/2754-1169/99/2024ox0213
Rainio, O., Teuho, J., & Klén, R. (2024). Evaluation metrics and statistical tests for machine learning. Scientific Reports, 14(1), 1–14. https://doi.org/10.1038/s41598-024-56706-x
Rizkiah, A., Risanty, R. D., & Mujiastuti, R. (n.d.). SISTEM PENDETEKSI DINI KESEHATAN MENTAL EMOSIONAL ANAK USIA 4-17 TAHUN MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING. https://jurnal.umj.ac.id/index.php/just-
Rizkiah, A., Risanty, R. D., & Mujiastuti, R. (2020). Sistem Pendeteksi Dini Kesehatan Mental Emosional Anak Usia 4-17 Tahun Menggunakan Metode Forward Chaining. JUST IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi Dan Komputer, 10(2), 83. https://doi.org/10.24853/justit.10.2.83-93
Wijaya, V., & Rachmat, N. (2024). Comparison of SVM, Random Forest, and Logistic Regression Performance n Student Mental Health Screening. JEECS (Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences), 9(2), 173–184. https://doi.org/10.54732/jeecs.v9i2.9
Wulandari, N., Kartini, A., & Purnami, C. T. (2025). Effectiveness of Digital Interventions in Improving Knowledge and Attitudes of Adolescent Mental Health: A scoping review. Indonesian Journal of Social Technology, 6(1), 557. http://jist.publikasiindonesia.id/
Wulandari, N., Kartini, A., & Tri Purnami, C. (2025). Effectiveness of Digital Interventions in Improving Knowledge and Attitudes of Adolescent Mental Health: A scoping review. Jurnal Indonesia Sosial Teknologi, 6(1), 557–577. https://doi.org/10.59141/jist.v6i1.8904
Zahra, G., Fadhilah, N., Saputra, R. A., & Wibowo, A. H. (n.d.). DETEKSI TINGKAT GANGGUAN KECEMASAN MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST Anxiety Disorder Level Detection Using Random Forest Method. http://jurnal.umt.ac.id/index.php/jt/index
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Fadli Lugas Dewanto, Ngatmari, Oktriza Melfazen (Author)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
