Implementasi Algoritma Random Forest untuk Prediksi Kesehatan Mental Berdasarkan Faktor Gejala Depresi - Jullita, Efandra Eka; Danang Wahyu Utomo (Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), 2025)
Kesehatan mental adalah fondasi esensial bagi kualitas hidup individu dan produktivitas bangsa, dengan depresi menjadi salah satu kondisi yang paling umum dan memprihatinkan, memengaruhi jutaan orang secara global dan menyebabkan disabilitas signifikan. Diagnosis tradisional depresi yang bergantung pada penilaian klinis subjektif seringkali memakan waktu, memerlukan ketersediaan ahli, dan dapat terhambat oleh stigma, yang memperlambat penanganan efektif. Kebutuhan akan alat bantu yang objektif, skalabel, dan efisien untuk deteksi dini gejala depresi menjadi sangat mendesak. Penelitian ini mengusulkan solusi inovatif melalui implementasi dan evaluasi algoritma Random Forest untuk prediksi kesehatan mental, khususnya gejala depresi. Algoritma Random Forest, sebagai metode pembelajaran ensemble, dipilih karena kemampuannya dalam mengintegrasikan berbagai faktor risiko kompleks, mengurangi overfitting, serta mencapai akurasi dan stabilitas prediksi yang tinggi, yang sangat relevan untuk data kesehatan mental yang beragam. Hasil pengujian menunjukkan performa model yang sangat tinggi dengan akurasi mencapai 99,97% serta nilai presisi, recall, dan F1-score masing-masing sebesar 1,00. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk mengembangkan model prediksi depresi yang akurat dan robust, sekaligus memberikan wawasan tentang faktor-faktor risiko kunci. Diharapkan model ini dapat menjadi alat bantu praktis bagi profesional kesehatan mental, meningkatkan efisiensi skrining awal, mempercepat identifikasi individu berisiko tinggi, dan mendukung pengambilan keputusan klinis yang lebih informatif, serta berkontribusi pada upaya pencegahan dan pengelolaan depresi.