## DIAGNOSA TINGKAT DEPRESI MAHASISWA SELAMA MASA PANDEMI COVID-19  MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST
Dewi Septiani 1 , Ultach Enri 2 , Nina Sulistiyowati 3
Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang 1,2,3 dewi.septiani17011@student.unsika.ac.id 1 , ultach@staff.unsika.ac.id 2 , nina.sulistio@unsika.ac.id 3
Submitted August 6, 2021; Revised November 25, 2021; Accepted November26, 2021

## Abstrak
Virus Covid-19 kini telah menjadi wabah penyakit diseluruh dunia, salah satu negara yang terdampak virus  ini  yaitu  Negara  Indonesia.  Menurut  data  Satuan  Petugas  Penanganan  Covid-19  ,  jumlah penderita Covid-19  di Indonesia per tanggal 15 Februari 2021 mencapai 1,2 juta jiwa, Jumlah kasus yang terus bertambah setiap harinya membuat pemerintah memberlakukan kebijakan bekerja, belajar, dan  beribadah  dari  rumah  untuk  meminimalkan  penularan  Covid-19.  Adanya  kebijakan  tersebut  dan banyaknya penderita Covid-19  di Indonesia mampu memengaruhi kesehatan mental masyarakat, tak terkecuali  dengan  mahasiswa  Universitas  Singaperbangsa  Karawang.  Berdasarkan  hal  tersebut, penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendiagnosa  awal  tingkat  depresi  pada  mahasiswa  Universitas Singaperbangsa  Karawang  selama  masa  pandemi  Covid-19  menggunakan  data  mining  dengan algoritma Random  Forest .  Metodologi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  KDD  ( Knowledge Discovery  in  Database) dan data  yang  digunakan  berasal  dari  kuesioner  PHQ-9  sebanyak  392 responden  sesuai  perhitungan  rumus  Slovin.  Evaluasi  model  yang  digunakan  yaitu  10- fold  cross validation ,  dengan  parameter accuracy , sensitivity ,  dan specificity .  Hasil  yang  didapatkan  dalam penelitian  ini  yaitu  model prediksi  tingkat  depresi  menggunakan  algoritma Random  Forest memiliki akurasi   85,94%,  dimana  dari  392  mahasiswa,  1,02%  mahasiswa  normal,  47,96%  mengalami  gejala depresi ringan, 36,73% depresi ringan, 8,16% depresi sedang, dan 6,12% depresi berat.
Kata Kunci : Data Mining, Depresi, Prediksi, PHQ-9, Random Forest

## Abstract
Covid-19    virus  has  become  a  pandemic  across  the  world,  including  Indonesia.  Based  on  the  data from  the  Covid-19  Handling  Officer  Unit,  the  number  of  Covid-19  sufferers  in  Indonesia  until February 15, 2021 reaches 1.2 million people. The number of daily cases that continues to grow has forced  the  government  to  enforce  policies  to  work,  study,  and  worship  from  home  to  minimize  the Covid-19 transmission. The policy and many Covid-19 sufferers Indonesia affect the mental health of people, including students of Singaperbangsa Karawang University.  Therefore, this research aims to diagnose  the  initial  level  of  depression  in  students  of  Singaperbangsa  Karawang  University  during Covid-19  pandemic  by  using  data  mining  with  Random  Forest  algorithm.  The  method  used  in  this research is KDD (Knowledge Discovery in Database) with data used come from PHQ-9 questionnaire given to 392 respondents according to calculation of Slovin formula. Evaluation model used is 10-fold cross  validation,  with  accuracy,  sensitivity  and  specificity  parameters.  The  results  of  the  research show  the  depression  level  prediction  model  using  Random  Forest  algorithm  has  an  accuracy  of 85.94%. From 392 students, 1.02% of students  are normal, 47.96%  have mild depressive symptoms, 36.73% have mild depression, 8.16% have moderate depression, and 6.12% have major depression. Keywords : Data Mining, Depression, Prediction, PHQ-9, Random Forest
1. PENDAHULUAN
Virus baru bernama Covid-19 ( Coronavirus  Disease 2019)  telah  muncul di  akhir  tahun  2019.  Virus  ini  merupakan
virus  menular  yang  menyebabkan  infeksi saluran pernafasan pada manusia [1]. Virus ini  kini  menjadi  pandemi  diseluruh  dunia termasuk  Negara  Indonesia.  Menurut  data Satgas  Penanganan  Covid-19,  jumlah
penderita  Covid-19  di  Indonesia  per tanggal 15 Februari 2021 mencapai 1,2 juta jiwa,  dan  kasus  aktif  setiap  harinya  dari awal  tahun  hingga  15  Februari  bertahan diatas  6000  jiwa,  sehingga  pemerintah Indonesia terpaksa memberlakukan kebijakan  beraktivitas  dari  rumah  seperti belajar,  beribadah,  dan  bekerja  secara daring  untuk  meminimalkan  penularan Covid-19 [2].
Adanya  kebijakan  tersebut  dan  banyaknya penderita  Covid-19  di  Indonesia  mampu memengaruhi kesehatan mental masyarakat,  berdasarkan  hasil  swaperiksa online yang  dilakukan  oleh  Perhimpunan Dokter Spesialis Kesehatan Jiwa Indonesia (PDSKJI)  per  tanggal  14  Mei  2020,  dari 2364 responden 69% diantaranya mengalami  masalah  psikologis,  dimana 67%  diantaranya  mengalami  depresi  dan provinsi  Jawa  Barat  menjadi  provinsi dengan  masyarakat  yang  paling  banyak mengalami masalah kesehatan mental [3].
Penelitian pada referensi [4] menghasilkan bahwa  orang-orang  yang  berusia  18-29 lebih  rentan  terhadap  kecemasan  akibat Covid-19    dibandingkan  kelompok  usia lainnya. Mahasiswa termasuk kedalam kelompok usia tersebut sehingga kesehatan mental mahasiswa juga terpengaruh selama masa pandemi covid-19. Terdapat penelitian  tingkat  depresi  pada  mahasiswa selama  masa  pandemi  pada  referensi  [5] dan  diketahui  bahwa gangguan mood ringan  yang  dialami mahasiswa sebanyak 25,7%,  mahasiswa  yang  depresi  berat sebanyak  12,2%,  yang  depresi  rendah sebanyak  8,1%,  yang  depresi  sedang sebanyak  0,7%,  dan  mahasiswa  yang mengalami gangguan mood ekstrem sebanyak  0,7%  [5].  Penelitian  lain  pada referensi [6], menghasilkan bahwa dari 147 mahasiswa sebanyak  21,1%  mahasiswa mengalami  depresi  ringan,  17%  depresi sedang dan 3,4% mengalami depresi berat. Depresi  dapat  menurunkan  produktivitas mahasiswa  pada  kehidupan  sehari-hari,
sehingga dibutuhkan diagnosa awal tingkat depresi  untuk  menghindari  depresi  kronis yang  dapat  memicu  terjadinya  bunuh  diri ataupun penyakit mental lainnya.
Terdapat  beberapa  penelitian  diagnosa tingkat  depresi  menggunakan  algoritma data  mining,  pada  referensi  [7],  data  yang dikumpulkan menggunakan kuesioner PHQ-9  diolah  dengan  algoritma Random Forest ,  menghasilkan  akurasi  prediksi mencapai  93.33%.  Pada  referensi  [8]  yang menganalisis stres pada mahasiswa berdasarkan  pengaruh  tekanan  ujian  dan lama  penggunaan  Internet  menggunakan algoritma Linear Regression, Naïve Bayes, Random  Forest, dan  SVM,  menghasilkan nilai sensitivity algoritma Random  Forest mencapai 100%, Sedangkan pada referensi [9]  yang  memprediksi  penyakit  mental pada pengangguran menggunakan 4
algoritma, menghasilkan algoritma Random  Forest lebih  baik  dari  pada Gradient Boosted Trees (GBT), KNN, dan Decision Tree.
Maka  dari  itu penelitian  ini  akan menggunakan data mining untuk melakukan  diagnosa  awal  tingkat  depresi pada mahasiswa pada salah satu perguruan tinggi  negeri  di  Jawa  Barat yaitu Universitas Singaperbangsa Karawang selama  masa  pandemi Covid-19 dengan algoritma Random  Forest dan  divalidasi menggunakan  10-fold  cross  validation dengan parameter evaluasi berupa accuracy, sensitivity, dan specificity. Hasil dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat memgetahui  hasil  evaluasi  model  prediksi tingkat  depresi  menggunakan  algoritma random  forest  dan  mengetahui  persentase tingkat depresi pada Mahasiswa
Universitas Singaperbangsa Karawang selama masa pandemi covid-19.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode pengumpulan data yang digunakan yaitu  berupa  kuesioner  daring  yang  terdiri
dari  6  pertanyaan  seputar  biodata  dan  9 pertanyaan PHQ-9 ( Patient Health Questionnaire-9 ). Kuesioner PHQ-9
merupakan  kuesioner  yang  paling  sering digunakan  untuk skrining awal  depresi  di fasilitas  kesehatan  primer  dan  memiliki akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan PHQ-2  dan  WHO-5  [10],[11].  Berikut kuesioner PHQ-9 pada Tabel 1 [12].

## Tabel 1. Pertanyaan PHQ-9
No. Dalam 2 minggu terakhir,  seberapa  sering Anda terganggu oleh masalah-masalah berikut? Tidak Pernah Beber apa Hari Lebih  dari separuh waktu  yang dimaksud Hampir setiap hari 1 Kurang  berminat  atau bergairah dalam melakukan apapun. 0 1
2 3 2 Merasa  murung,  sedih,
atau putus asa. 0 1 2 3 3 Sulit  tidur  / mudah terbangun,  atau  terlalu banyak tidur. 0 1 2 3 4 Merasa lelah atau kurang bertenaga. 0 1
2 3
5 Kurang nafsu makan atau terlalu banyak makan. 0 1 2 3 6 Kurang percaya diri, atau merasa bahwa Anda
adalah  orang  yang  gagal atau telah mengecewakan diri sendiri atau keluarga.
0 1
2 3 7 Sulit  berkonsentrasi  saat
melakukan sesuatu, misalnya membaca koran atau menonton televisi.
0 1 2 3 8 Bergerak  atau  berbicara sangat  lambat,  sehingga orang lain memperhatikannya.  Atau sebaliknya  yaitu  merasa resah atau gelisah
sehingga Anda lebih
sering bergerak dari
biasanya.
0 1 2 3 9 Merasa  lebih  baik  mati atau  ingin  melukai  diri sendiri dengan cara apapun 0 1 2
3 Sumber : Alomedika, 2021
Tingkat depresi pasien ditentukan dari total skor  jawaban  seluruh  pertanyaan.  Berikut arti  klinis  dari  masing-masing  skor  serta rekomendasi terapi yang dianjurkan [12]:
1. Skor 1 - 9. Gejala depresi ringan: Terapi yang disarankan yaitu perbanyak  pengetahuan  mengenai kesehatan mental dan psikologis.
2. Skor 10 – 14. Depresi ringan: Terapi yang disarankan yaitu mengobservasi  gejala  yang  dialami
selama  satu  bulan,  apabila  tidak mengalami perbaikan, lakukan konseling psikologis  singkat  atau menggunakan antidepresan . 3. Skor 15 – 19. Depresi sedang:
Terapi yang disarankan yaitu melakukan psikoterapi atau memberikan antidepresan .
4. Skor ≥ 20. Depresi berat:
Terapi yang disarankan yaitu melakukan psikoterapi secara intensif dan menggunakan antidepresan . Metode  yang  digunakan  dalam  proses pembuatan
model adalah KDD
( Knowledge  Discovery  in  Database). Metode ini memiliki proses yang terorganisir  dalam  memproses  dataset besar  dan  kompleks  hingga  menghasilkan pola  baru  yang  bermanfaat.  Berikut  5 tahapan pada metode KDD.

## Gambar 1. Alur Proses KDD

## Data Selection
Pada tahap ini, data yang telah dikumpulkan  dari  kuesioner  diseleksi  dan diambil  data-data  yang  sesuai  dengan kriteria  yang  diinginkan,  yaitu  mahasiswa aktif Universitas Singaperbangsa Karawang (UNSIKA). Setelah itu
dilakukan  penentuan  sampel  yang  diambil menggunakan teknik simple random sampling ,  jumlah  sampel  yang  digunakan dihitung  menggunakan   rumus Slovin, dengan populasi berupa jumlah mahasiswa UNSIKA tahun ajaran 2019/2020 semester ganjil yaitu 18766 mahasiswa [13]. Berikut rumus Slovin pada persamaan 1 [14].
(1)
Vol. 6 No. 2 Desember 2021
Keterangan: n = Sampel N = Populasi e
= Tingkat Kesalahan

## Data Preprocessing
Pada  tahap  ini , dilakukan  seleksi  atribut untuk  memilah  atribut  yang  diperlukan yaitu 9 atribut PHQ-9.

## Data Transformation
Pada tahap ini, dilakukan transformasi tipe data nominal ke numerik di 9 atribut PHQ- 9. Data  diubah  menjadi  skor  0-3  sesuai ketentuan PHQ-9. Pengubahan tipe data ini dilakukan untuk perhitungan total skor tiap responden  untuk  menentukan  tingkat depresinya. Tingkat depresi tersebut kemudian dijadikan label untuk proses data mining.

## Data Mining
Data  mining merupakan  teknik  untuk menggali  suatu  informasi  berharga  dari suatu database .  Proses data  mining pada penelitian ini menggunakan aplikasi RapidMiner  Studio , dataset yang  telah ditransformasi  tadi dibentuk  model tingkat depresi  menggunakan  algoritma Random Forest . Random  Forest (RF)  merupakan Algoritma  yang  terdiri  dari  beberapa tree dimana  di  setiap tree dilakukan training terhadap  sampel  data  [15]. Criterion yang digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu gain ratio dan voting  strategy yang  digunakan untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  yaitu confidence  vote .  Hasil  data  mining  ini berupa  prediksi  tingkat  depresi  yaitu normal,  gejala  depresi  ringan,  depresi ringan, depresi sedang, dan depresi berat.

## Evaluation
Model  yang  telah  dibuat  kemudian divalidasi  menggunakan 10-fold  cross validation , 10-fold  cross  validation adalah metode cross  validation yang  membagi data  sebanyak  10  bagian,  dimana  setiap bagiannya  dilakukan  pengujian,  hasil  dari
semua  pengujian  itu  kemudian  dirata- ratakan  untuk  mendapatkan  nilai  akhir. Hasil  evaluasi  penelitian  ini  berupa accuracy,  sensitivity ,  dan specificity dari tiap  tingkat  depresi  pada  model.  Hasil evaluasi tersebut didapatkan menggunakan confusion  matrix ,  berikut  tabel confusion matrix pada Tabel 2.

## Tabel 2. Tabel Confusion Matrix
True Positif True Negatif Prediction Positif TP FP Prediction Negatif FN TN
Keterangan: TP  : True  Positif ,  data  yang  sebenarnya positif, diprediksi positif juga. TN  : True  Negatif ,  data  yang  sebenarnya negatif, diprediksi negatif juga. FN  : False  Negatif ,  data  yang  sebenarnya positif, namun diprediksi negatif. FP  : False  Positif ,  data  yang  sebenarnya negatif, namun diprediksi positif.
Accuracy adalah indikator untuk mengetahui keakuratan model yang dihasilkan,  berikut  rumus  accuracy  pada persamaan 2 [16].
(2)
Sensitivity merupakan persentase data yang diprediksi  positif  dari  total  data  yang memang  positif,  berikut  rumus sensitivity pada persamaan 3 [16].
(3)
Specificity merupakan persentase data yang diprediksi  negatif  dari  total  data  yang memang  negatif,  berikut  rumus specificity pada persamaan 4[16].
(4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan  data  dilakukan  selama  26 hari dari tanggal  21 maret  2021 hingga 15 April  2021,  menghasilkan  data  sebanyak 442  data  responden,  kemudian  data
diproses  menggunakan  metode  KDD sebagai berikut.

## Data Selecting
Pada  proses  ini,  data  442  responden  yang dihasilkan  dilakukan  seleksi  data  berupa penghilangan  data  ganda  dan  menghapus data selain mahasiswa
Universitas
Singaperbangsa  Karawang  dengan  melihat kode  universitas  pada  NPM,  yaitu  1063. Berdasarkan  hasil  seleksi  data  yang dilakukan, maka 25 data dihapus karena 21 data  merupakan  data  ganda  dan  4  data tidak  memenuhi  kriteria  yang  di  inginkan yaitu  mahasiswa  aktif  UNSIKA,  sehingga jumlah dataset yang  tersisa  sebanyak  417 responden. Kemudian dilakukan penentuan jumlah sampel menggunakan rumus slovin dengan  taraf    kesalahan  sebesar  5%  atau 0.05 sebagai berikut:
Maka,  dari  417  responden  hasil  seleksi sebelumnya,  dipilih  392  responden  secara acak untuk digunakan sebagai data sampel.

## Data Preprocessing
Data  sampel  yang  digunakan  terdiri  dari 392 record dan  16  atribut,  yaitu  atribut Timestamp, e-mail ,  NPM,  Jenis  Kelamin, Umur, Angkatan, Fakultas, dan 9 pertanyaan  PHQ-9.  Pada dataset ini  tidak terdapat missing  value ,  sehingga  langsung dilakukan  seleksi  atribut,  dimana  atribut yang  dipilih  hanya  9  pertanyaan  PHQ-9, sedangkan atribut lainnya dihapus. Sehingga  dataset  saat  ini  terdiri  dari  392 record dan 9 atribut.

## Data Transformation
Pada tahap ini dilakukan proses pengubahan  tipe  data record nominal  ke numerik, record-record tersebut  diubah
menjadi  skor  yang  telah  ditentukan  oleh PHQ-9 seperti pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Ketentuan Skor PHQ-9 No Jawaban Skor 1. Tidak Pernah 0 2. Beberapa hari 1 3. Lebih dari seminggu 2 4. Hampir setiap hari dalam 2 minggu 3
Pada tahap ini juga dilakukan penambahan atribut  “Tingkat  Depresi”  yang  digunakan sebagai label dengan record berupa tingkat depresi  setiap  responden  yang  ditentukan berdasarkan total skor tiap responden. Pada Tabel  4  berikut  menampilkan  data  sampel hasil transformasi.

## Tabel 4. Data Sampel Hasil Transformasi
No Tingkat
Depresi P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 1. Depresi Ringan 1 2 3 3 1 1 1 0 1 2. Depresi Ringan 1 1 1 3 0 1 2 1 0 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 391. Depresi Sedang 1 1 2 3 3 2 1 2 3 392. Gejala Depresi Ringan 1 0 1 0 0 0 0 0 0
Jumlah dari masing-masing tingkat depresi mahasiswa  Universitas  Singaperbangsa Karawang  pada  data  sampel  sangat bervariasi, pada Tabel 5 berikut menampilkan  rincian  jumlah  masing- masing  tingkat  depresi  mahasiswa  sesuai ketentuan PHQ-9.

## Tabel 5. Penulisan Tabel
No Tingkat Depresi Jumlah 1 Normal 4 2 Gejala Depresi Ringan 186 3 Depresi Ringan 124 4 Depresi Sedang 51 5 Depresi Berat 27

## Data Mining
Pada  tahap  ini,  data  sampel  mahasiswa UNSIKA yang telah ditransformasi, diolah menggunakan  algoritma Random  Forest
Vol. 6 No. 2 Desember 2021
dengan  jumlah tree sebanyak  100  dengan subset  prediktor  sebesar  0.1,  dimana  data sampel  ini  dibagi  menjadi  2,  yaitu data training sebesar  0,9  dan  data  prediktor sebesar  0,1. Data  training ini  kemudian dibagi  menjadi  100  data  secara  acak,  lalu dibuat model tree -nya berdasarkan masing- masing  data  tersebut.  100 tree yang
terbentuk tersebut masing-masing memiliki hasil prediksi, untuk mendapatkan prediksi akhir,  dilakukan vote berupa confidence vote ,  dimana  hasil  prediksi  diambil berdasarkan  nilai confidence yang  paling tinggi.  Pada  Tabel  6  berikut  menampilkan hasil prediksi dari proses data mining yang dilakukan.
Tabel 6. Hasil Data Mining

## Evaluation
Model  prediksi  tingkat  depresi  yang  telah dibuat  divalidasi  menggunakan  10-fold cross validasi , dimana data sampel dipecah menjadi 10 kelompok secara acak, kemudian diuji sebanyak 10 kali, hasil dari
masing-masing  pengujian  dirata-ratakan dan  didapatkan  hasil  akurasi  model prediksi  sebesar  85,94%  dengan  rincian class recall (sensitivity) dan class precision tiap  tingkat  depresi  pada  Tabel  7
Tabel 7. Hasil Evaluasi Model
True Depresi Ringan True Gejala Depresi Ringan True Depresi Berat True Depresi Sedang True Normal Class Precision Pred. Depresi Ringan 112 9 0 23 0 77.78% Pred. Gejala Depresi Ringan 11 177 0 0 0 94.15% Pred.Depresi Berat 0 0 20 4 0 83.33% Pred.Depresi Sedang 1 0 7 24 0 75.00% Pred. Normal 0 0 0 0 4 100.00% Class Recall 90.32% 95.16% 74.07% 47.06% 100%
Nilai  specificity  tiap  tingkat  depresi dihitung pada Tabel 8 berikut.
Tabel 8. Perhitungan Specificity
No. Tingkat Depresi Specificity = (TN) / (TN + FP) Hasil Persentase 1 Normal 388 / (388+0) 1 100% 2 Gejala Depresi Ringan 195 / (195+11) 0.9466 94,66% 3 Depresi Ringan 236/ (236+32) 0.8806 88,06% 4 Depresi Sedang 333/ (333+8) 0.9765 97,65% 5 Depresi Berat 361/( 361+4) 0.989 98,9% No Prediction (Tingkat Depresi) Confidence (Depresi Berat) Confidence ( Depresi Ringan) Confidence (Depresi Sedang) Confidence (Gejala Depresi Ringan) Confidence (Normal) 1 Depresi Ringan 0.0 0.771 0.095 0.134 0.0 2 Depresi Ringan 0.003 0.455 0.179 0.363 0.0 ... ... ... ... ... ... ... 391 Gejala Depresi Ringan 0.0 0.009 0.0 0.991 0.0 392 Depresi Sedang 0.051 0.295 0.591 0.063 0.0
Vol. 6 No. 2 Desember 2021
Perhitungan  nilai accuracy tiap  tingkat depresi dilakukan pada Tabel 9 berikut.

## Tabel 9. Perhitungan Accuracy
No. Tingkat
Depresi
A ccuracy = (TP + TN ) / (TP+FP+FN+TN) Hasil Persentase 1 Normal (4+388) / (4 + 0 + 0 + 388) 1 100% 2 Gejala Depresi Ringan (177+195) / (177 + 11 + 9 + 195) 0.9489 94,89% 3 Depresi Ringan (112+ 236) / (112 + 32 + 12 + 236) 0.8877 88,77% 4 Depresi Sedang (24+333) / (24 + 8 + 27  + 333) 0.9107 91,07% 5 Depresi Berat (20 +361) / (20 + 4 + 7 + 361) 0.9719 97,19%
Berdasarkan  hasil  perhitungan accuracy dan specificity sebelumnya,  maka  pada Tabel  10  berikut  memperlihatkan  nilai accuracy , specificity dan sensitivity tiap tingkat depresi pada model prediksi tingkat depresi mahasiswa Universitas Singaperbangsa Karawang. Tabel 10. Nilai Accuracy, Specificity, dan Sensitivity Model Prediksi No. Tingkat Depresi Accuracy Sensitivity Specificity 1 Normal 100% 100% 100% 2 Gejala Depresi Ringan 94.89% 95,16% 94.66% 3 Depresi Ringan 88.77% 90,32% 88.06% 4 Depresi Sedang 91.07% 47,06% 97.65% 5 Depresi Berat 97.19% 74,07% 98.9%
Persentase accuracy dan specificity tiap tingkat  depresi  pada  model  sudah  cukup baik,  dimana  semua  tingkat  memiliki persentase  diatas  88%,  bahkan  tingkat normal mencapai 100%, hal ini dikarenakan  data  tingkat  normal  yang digunakan  hanya  4  data  dan  prediksi  yang muncul  juga  hanya  4  data,  sehingga  tidak terdapat false negatif dan false positif .
Pada  nilai sensitivity ,  tingkat  depresi normal,  gejala  depresi  ringan  dan  depresi ringan  memiliki  persentase  diatas  90%,
sedangkan depresi berat memiliki persentase  sebesar  74,07%  dan sensitivity terendah  yaitu  depresi  sedang  dengan persentase  47,06%,  hal  ini  dikarenakan pada  saat  data  mahasiswa  diprediksi menggunakan model, model salah mendiagnosa tingkat depresi sedang sebagai  tingkat  depresi  ringan  dan  depresi berat,  sehingga  mengakibatkan  banyaknya data false negatif .
Berdasarkan  hasil  prediksi  tingkat  depresi mahasiswa UNSIKA menggunakan model, didapatkan  hasil  tingkat  depresi  dari  392 mahasiswa  UNSIKA  dijabarkan  pada Tabel  11,  yang  berisi  jumlah  dan persentase mahasiswa Universitas Singaperbangsa Karawang pada tiap tingkat depresi.

## Tabel 11. Tingkat Depresi Mahasiswa UNSIKA
No. Tingkat Depresi Jumlah Mahasiswa Persentase 1 Normal 4 1,02% 2 Gejala Depresi Ringan 188 47,96% 3 Depresi Ringan 144 36,73% 4 Depresi Sedang 32 8,16% 5 Depresi Berat 24 6,12%
Pada  tabel  11,  dapat  diketahui  bahwa tingkat  depresi  terbanyak  yang  dialami mahasiswa  Universitas  Singaperbangsa Karawang selama masa pandemi Covid-19 yaitu  gejala  depresi  ringan  sebanyak 47,96%  dan  tingkat  depresi  terbanyak kedua  yaitu  depresi  ringan  sebanyak 36,73%, kemudian depresi sedang sebanyak  8,16%,  depresi  berat  sebanyak 6,12%,  dan  mahasiswa  yang  normal sebanyak 1,02%.
Model prediksi tingkat depresi menggunakan  algoritma Random  Forest ini  cukup  efisien  dalam  melakukan skrining awal tingkat depresi pada mahasiswa  Universitas  Singaperbangsa Karawang,  dimana skrining awal  ini digunakan  untuk  mengetahui  mahasiswa yang  perlu  pemeriksaan  lebih  lanjut  dan
yang  tidak  perlu  pemeriksaan  lebih  lanjut. Pemeriksaan  lebih  lanjut  dianjurkan  untuk mahasiswa yang didiagnosa tingkat depresi ringan,  depresi  sedang,  dan  depresi  berat, maka  dari  392  mahasiswa  Universitas Singaperbangsa Karawang, 203 mahasiswa atau  51,79%  mahasiswa  dianjurkan  untuk pemeriksaan  lebih  lanjut  ke  psikolog  yang merupakan ahli/pakar dari kesehatan mental,  sedangkan  untuk  188  mahasiswa UNSIKA  yang  didiagnosa  gejala  depresi ringan, hanya perlu melakukan psikoedukasi apabila gejala memburuk.

## 4. SIMPULAN
Model prediksi tingkat depresi
menggunakan  algoritma Random  Forest memiliki  akurasi  sebesar  85,94%.  Pada setiap  tingkat  depresi,  memiliki  persentase accuracy dan specificity diatas  88%, sedangkan  untuk sensitivity ,  pada  tingkat depresi  normal,  gejala  depresi  ringan,  dan depresi  ringan  memiliki  persentase  diatas 90%,  pada  tingkat  depresi  berat  sebesar 74%,  dan  pada  tingkat  depresi  sedang sebesar  47%.  Model  prediksi  tingkat depresi  menggunakan  algoritma Random Forest ini  cukup  efisien  dalam  melakukan skrining awal tingkat depresi pada mahasiswa  Universitas  Singaperbangsa Karawang,  dimana  dari  392  mahasiswa, tingkat  depresi  terbanyak  yang  dialami yaitu  gejala  depresi  ringan  sebanyak 47,96%, kemudian depresi ringan sebanyak 36,73%, depresi sedang
sebanyak  8,16%,  depresi  berat  sebanyak 6,12%,  dan  mahasiswa  yang  normal sebanyak 1,02%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] WHO,  “QA  For  Publik,” World Health Organization , 2020. https://www.who.int/indonesia/news /novel-coronavirus/qa/qa-for-public (accessed Feb. 25, 2021). [2] D.  F.  Nisa  and  N.  K.  Putri,
“Bagaimana  Wabah  Virus  Corona
Mempengaruhi Kehidupan Mahasiswa? How Is The Coronavirus  Outbreak  Affecting The  Daily  Lives  Of  University?,”
ResearchGate ,  pp.  1–18,  2020,  doi:
10.13140/RG.2.2.24215.19363. [3] PDSKJI,  “Masalah  Psikologis  Di Era Pandemi Covid-19,” Perhimpunan Dokter Spesialis Kesehatan Jiwa Indonesia (PDSKJI) , 2020. http://www.pdskji.org/home. [4] I. P. Jha, R. Awasthi, A. Kumar, V. Kumar,  and  T.  Sethi,  “Explainable- Machine-Learning To Discover
Drivers  And  To  Predict  Mental Illness  During  Covid-19,” MedRxiv , 2020, doi: 10.1101/2020.07.19.20157164. [5] A.  Santoso et  al. ,  “Tingkat  Depresi Mahasiswa  Keperawatan  di  Tengah Wabah  Covid-19,” HNHS ,  vol.  3, no. 1, pp. 1–8, 2020.
[6] U.  Hasanah,  N.  L.  Fitri1,  Supardi, and L. PH, “Depresi Pada
Mahasiswa  Selama  Masa  Pandemi Covid-19,” J.  Keperawatan  Jiwa , vol. 8, no. 4, pp. 421–424, 2020.
[7] S. Sawangarreerak and P.
Thanathamathee,  “Random  Forest with  Sampling  Techniques  for Handling  Imbalanced  Prediction  of University  Student  Depression,” information ,  pp.  1–13,  2020,  doi:
10.3390/info11110519.
[8] R.  Ahuja  and  A.  Banga,  “Mental Stress  Detection  In  University Students  Using  ML  Algorithms,”
Elsevier ,  pp.  349–353,  2019,  doi: 10.1016/j.procs.2019.05.007.
[9] C.  Gonçalves,  D.  Ferreira,  C.  Neto,
A.  Abelha,  and  J.  Machado, “Prediction  of  Mental  Illness Associated with unemployment using  Data  Mining,” Elsevier ,  pp. 556–561, 2020, doi: 10.1016/j.procs.2020.10.078.
[10]  B.  Levis,  A.  Benedetti,  and  B.  D. Thombs,  “Accuracy  Of  Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) For Screening To Detect Major Depression:  Individual  Participant
Data  Meta-Analysis,” BMJ ,  pp.  1– 11, 2019, doi: 10.1136/bmj.l1476.
[11]  C.  P.  Nolan et  al. ,  “Depression Screening
In HIV-Positive Tanzanian  Adults:  Comparing  The PHQ-2, PHQ-9 And WHO-5 Questionnaires,” Glob.  Ment.  Heal. , pp. 1–8, 2018, doi: 10.1017/gmh.2018.31.
[12]  D.  Bestari,  “Efektivitas  Kuesioner PHQ-9  Sebagai  Skrining  Deteksi Dini  Depresi,” Alomedika ,  2021. https://www.alomedika.com/
efektivitas-kuesioner-ph-9-sebagai-
skrining-deteksi-dini-depresi. [13]  PDDikti, “Pelaporan Periode 2019/2020 Ganjil,” PDDikti Kemdikbud , 2021.
https://pddikti.kemdikbud.go.id/
data_pt/QzRENDE1QjMtOTgyRS0
0MDM0LUIyOUEtRUU5NDA4M DY4MUEw. [14]  W. A. Fahrudin, “Balance Scorecard Untuk Menentukan Key Performance  Indicator  Di  Pt  Mulia Artha Anugerah,” JITMI , vol. 3, no.
1, pp. 15–23, 2020.
[15]  K.  A.  Sambodo,  M.  I.  Rahayu,  N. Indriasari, and M.Natsir,
“Klasifikasi  Hutan-Non  Hutan  Data Alos  Palsar  Menggunakan  Metode Random  Forest,” Semin. Nas. Penginderaan  Jauh  2014 ,  pp.  120– 127, 2014.
[16]  T.  Purwa,  “Perbandingan  Metode Regresi Logistik dan Random Forest untuk  Klasifikasi  Data  Imbalanced (Studi  Kasus:  Klasifikasi  Rumah
Tangga Miskin di Kabupaten Karangasem,  Bali  Tahun  2017),”
JMSK ,  vol.  16,  no.  1,  pp.  58–73,
2017, doi: 10.20956/jmsk.v16i1.6494.