Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 3, Juli (2024),  pp. 1369-1380
Penggunaan Algoritma random forest dan Agile scrum dalam Pengembangan Aplikasi Kesehatan  mental Berbasis Web
' MentalWell '
Masbahah 1 , Azzahra Kareena Rendri Putri 2 ,  Diana Lathifa 3 , Diah Munica Nawang 4 ,   Fauzi Ihsan Anshori 5 , Bimo Adji Kusnadi 6 1,2,3,4,5,6 Teknik Informatika, Fakultas Sekolah Vokasi, Universitas Sebelas Maret, Indonesia
E-mail: masbahah@staff.uns.ac.id 1 , azzahrakareena30@student.uns.ac.id 2 , dl.lathif1803@student.uns.ac.id 3 , diahmona@student.uns.ac.id 4 , sntrfauzi123@student.uns.ac.id 5 , bimoadjk@student.uns.ac.id 6

## Abstract
Teenage mental health is a major concern today. Teenagers often suffer from various mental  health  problems  such  as  depression,  anxiety,  and  stress,  which  can  have  a negative impact on their development and lives. The aim of this research was to develop a mental  health  website  that  helps  adolescents  identify  and  overcome  mental  health problems.  The  "MentalWell"  website  uses  a  random  forest  algorithm  to  classify  youth mental  health  questionnaires  and  provide  appropriate  intervention  recommendations. This website was created using the System Development Life Cycle (SDLC) method with an  Agile  Scrum  approach,  based  on  a  design  that  was  carried  out  using  the  React.js framework for the front-end and CodeIgniter 4 (CI4) for the back-end. In the Agile scrum model,  software  development  is  divided into  short  iterations  called  sprints.  Each  sprint involves  sprint  planning,  daily  scrum,  sprint  review,  and  sprint  retrospective.  The  main steps  in  the  process  of  classifying  mental  health  disorders  usi ng  the  random  forest algorithm, starting from data collection to testing and final results. Testing uses the black box method, with valid results for all features developed.
Keywords: Teen  mental  health,  Mental  health  websites,  Random  forest  algorithm, Mental health interventions, Agile Scrum method

## Abstrak
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan  sebuah  situs web  kesehatan mental  yang  membantu  remaja  mengidentifikasi  dan  mengatasi  masalah  kesehatan mental.  Situs  web  "MentalWell"  menggunakan  algoritma  random  forest  untuk mengklasifikasikan  kuesioner  kesehatan  mental  remaja  dan  memberikan  rekomendasi intervensi yang tepat. Website ini dibuat menggunakan metode System Development Life Cycle  (SDLC)  dengan  pendekatan  Agile  scrum,  berdasarkan  rancangan  yang  telah dilakukan  dengan  menggunakan  framework  React.js  untuk  front-end  dan  CodeIgniter  4 (CI4) untuk back-end. Dalam model  Agile scrum, pengembangan perangkat lunak dibagi menjadi iterasi pendek yang disebut sprint. Setiap sprint melibatkan sprint planning, daily scrum,  sprint  review,  dan  sprint  retrospective.  Langkah-langkah  utama  dalam  proses klasifikasi  gangguan  kesehatan  mental  menggunakan  algoritma  random  forest,  dimulai dari  pengumpulan  data  hingga  pengujian  dan  hasil  akhir.  Pengujian  menggunakan metode blackbox, dengan hasil valid untuk semua fitur yang dikembangkan.
Kata Kunci: Kesehatan mental Remaja, Website Kesehatan mental, Algoritma random forest,Intervensi Kesehatan mental, Metode Agile Scrum
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 3, Juli (2024),  pp. 1369-1380

## 1. Pendahuluan
Kesehatan  mental  remaja  menjadi  isu  krusial  di  era  modern  yang  penuh  tekanan  dan tuntutan, mengganggu perkembangan, prestasi belajar, dan hubungan sosial[1].Kesehatan mental  adalah  kondisi  di  mana  individu  mampu  menjalankan  fungsi  hidupnya  dengan normal,  termasuk  dalam  menghadapi  stres  sepanjang  hidup  mereka  [2].  Meskipun Indonesia  telah  menunjukkan  komitmennya  melalui  UU  No.  18  Tahun  2014  tentang Kesehatan  Jiwa,  akses  terhadap  layanan  kesehatan  mental  masih  terkendala  oleh  stigma negatif dan keterbatasan sumber daya (Pemerintah Indonesia, 2014). Platform MentalWell hadir  untuk  menjawab  tantangan  ini  dengan  memanfaatkan  klasifikasi  screenin g kesehatan mental menggunakan  algoritma  random forest.
Pemilihan algoritma random forest untuk klasifikasi kesehatan mental didasarkan pada penelitian  yang  menunjukkan  bahwa  Random  Forest  mampu  mencapai  tingkat  akuras i yang  sangat  tinggi,  yakni  99%  pada  splitting  data  80:20  dan  konsistensi  97%  pada splitting  data  70:30,  dibandingkan  algotitma  lain    seperti  K-Nearest  Neighbor  (KNN) dalam konteks penggunaan  dataset kesehatan mental  mahasiswa[3].
Dengan  demikian,  tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  mengembangkan  sebuah platform web berbasis  Artificial intelligence yang tidak hanya memfasilitasi akses mudah terhadap  bantuan  kesehatan  mental,  tetapi  juga  berpotensi  meningkatkan  kualitas  hidup serta membantu remaja mencapai potensi maksimal mereka dalam menghadapi tantangan kehidupan  sehari-hari.  Teknologi  informasi  berpengaruh  positif  dan  signifikan  untuk meningkatkan kualitas hidup[4]. Inovasi terkini sangat diperlukan untuk kesuksesan[5].Dengan  bantuan  algoritma  random  forest  dan  pendekatan  Agile  scrum dalam  pengembangannya[6].  Model  prediksi  tingkat  depresi  menggunakanal  goritma Random Forest memiliki  akurasi  cukup besar[7].

## 2. Metodologi Penelitian
Metode penelitian ini mengintegrasikan Agile Scrum untuk pengelolaan pengembangan  platform  web  'MentalWell',  dengan  fokus  pada  pembentukan  product backlog  dan  implementasi  dalam  serangkaian  sprint  terjadwal.  Selain  itu,  penelitian  in i menggunakan  algoritma  random  forest  untuk  mendukung  fungsi  screening  kesehatan mental dalam  platform  tersebut.

## a) Product Backlog
Product  backlog  adalah  daftar  yang  terstruktur  dengan  baik  yang  digunakan  sebagai panduan  untuk  menganalisis  kebutuhan  sistem  selama  fase  perancangan.  Berikut  in i merupakan  daftar  product  backlog  untuk  perancangan  website,  seperti  yang  tercantum dalam Tabel 1.
Tabel 1. Perancangan Product Backlog No. Product Backlog Keterangan 1. Pembuatan UML Merancang  UML  yang  akan  dibuat  sesuai  dengan  kebutuhan aplikasi 2. Perancangan Desain User Interface Merancang desain low fidelity pada website yang  akan dibuat 3. Membuat  database  pada sistem Membuat database yang akan  dibuat untuk website 4. Fitur  Halaman  Utama untuk Partisipan Membuat  tampilan  halaman  utama  website  untuk  pengguna yang  telah melakukan log-in dan  register 5. Fitur  Halaman  Utama untuk Pengunjung Membuat  tampilan  halaman  utama  website  untuk  pengguna yang  belum melakukan  log-in dan register 6. Fitur Log In Membuat form login bagi partisipan dan admin 7. Fitur Registrasi Akun Membuat form registrasi bagi pengunjung 8. Fitur Screening Kesehatan mental Membuat  fitur  Screening Kesehatan  mental untuk  klasifikasi
kondisi kesehatan mental partisipan ke dalam kategori normal,

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
No. Product Backlog Keterangan cemas,  stres,  atau  depresi  untuk  panduan  dan  tindakan  yang sesuai.  (Menggunakan algoritma  random forest untuk  analisis klasifikasi.)
9. Fitur Screening Lanjutan   Membuat  fitur  untuk  memilah  kondisi kesehatan  mental menjadi  tingkat  ringan,  sedang,  atau  berat  berdasarkan  hasil screening  awal.  Hasil  dengan  tingkat  ringan  atau  sedang  akan dialihkan  langsung  ke  fitur intervensi yang  sesuai,  sementara hasil dengan tingkat berat akan dikirimkan ke screening ketiga untuk penilaian risiko percobaan bunuh  diri. 10. Fitur Screening Penilaian  Risiko  Bunuh Diri Membuat  fitur  Screening  Penilaian  Risiko  Bunuh  Diri  Jika hasilnya  menunjukkan  tidak  ada  risiko  bunuh  diri,  partisipan akan  dialihkan  kembali  ke  fitur intervensi .  Namun,  jika terdapat  risiko  bunuh  diri,  partisipan  akan  langsung  dialihkan ke fitur rekomendasi psikolog untuk penanganan  intensif. 11. Fitur Intervensi Membuat  fitur Intervensi berupa  program  bantuan  untuk membantu  penderita  gangguan  mental  dengan  menyediakan pelatihan  dan  solusi  yang  tepat  telah  didiskusikan  dengan ekspertis  ahli  jiwa  sebelum  diimplementasikan,  sehingga keefektifannya tidak diragukan setelah diuji. 12. Fitur Evaluasi Akhir Membuat  fitur  tahap  terakhir  dalam  proses  screening  atau penilaian  ini  dibuat  untuk  mengevaluasi  hasil  akhir  setelah pengguna melewati serangkaian tes atau intervensi . Tujuannya adalah untuk menyimpulkan  dan mengevaluasi efektivitas dari intervensi atau  program  yang  diterapkan  terhadap  kondisi kesehatan  mental individu.  Evaluasi  Akhir  ini  membantu menentukan sejauh mana tes atau intervensi telah memberikan dampak  yang diharapkan  terhadap kesehatan mental partisipan. 13. Fitur Rekomendasi Psikolog Membuat  fitur  Rekomendasi  Psikolog  yang  menyediakan rekomendasi  psikolog  berdasarkan  kebutuhan  dan  preferensi pengguna.  Fitur  ini  memungkinkan  pengguna  untuk  mencari psikolog  yang  sesuai  dengan  spesialisasi,  lokasi,  dan  ulasan pengguna  lainnya,  sehingga  memudahkan  dalam  memilih layanan  konsultasi  yang  tepat  untuk  mendukung kesehatan mental mereka. 14. Fitur Profil Pengguna Membuat  Fitur  Profil  Pengguna  yang  dirancang  untuk memberikan  akses  mudah  dalam  mengelola  informasi  pribadi serta  melacak  semua  aktivitas  terkait kesehatan  mental partisipan, mulai dari awal  tes hingga evaluasi akhir. 15. Fitur Artikel Harian
Membuat fitur artikel harian untuk menampilkan informasi dan berita seputar dengan kesehatan mental . 16. Fitur Tentang Kami
Membuat tampilan berisi visi misi dan informasi tentang kami berupa kontak, alamat, nomor telepon, email dan sosial media 17. Fitur  Halaman  untuk Admin Membuat  tampilan  halaman  utama  admin  atau  dashboard admin 18. Fitur Log Out Membuat tampilan logout bagi partisipan dan admin

## b) Sprint
Sprint  adalah  periode  kerja  dalam  metodologi  Agile  untuk  menyelesaikan  bagian proyek  tertentu  dalam  waktu  satu  hingga  empat  minggu.  Setiap  sprint  mencakup perencanaan, pelaksanaan, dan evaluasi hasil kerja. Dalam penelitian ini, sprint terdiri dar i sprint planning, daily scrum, sprint review, dan sprint retrospective. Tahapan-tahapan  in i membantu  tim  tetap  fokus  pada  tujuan  jangka  pendek  dan  memastikan  seluruh  anggota tim  berada  pada  jalur  yang  sama  untuk  mencapai  hasil  yang  diinginkan.  Penjelasan masing-masing  tahapan dalam  sprint adalah sebagai  berikut
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 3, Juli (2024),  pp. 1369-1380
1. Sprint Planning
Sprint  planning  dibagi  menjadi  4  sprint,  sprint  1  dapat  dilihat  pada  tabel  2,  sprint  2 dapat  dilihat  pada  tabel  3,  sprint  3  dapat  dilihat  pada  tabel  4  dan  sprint  4  dapat  dilihat pada tabel 5.
Tabel. 2 Sprint 1 Waktu Sprint Tujuan  Sprint Sprint Backlog 3 minggu Membuat rancangan  website dan database untuk  sistem serta fitur halaman utama Poin 1-5 Tabel. 3 Sprint 2 Waktu Sprint Tujuan  Sprint Sprint Backlog 4 minggu Implementasi fitur login, registrasi, dan berbagai fitur screening Poin 6-10 Tabel. 4 Sprint 3 Waktu Sprint Tujuan  Sprint Sprint Backlog 4 minggu Pengembangan fitur intervensi, evaluasi akhir, dan rekomendasi psikolog Poin 11-14 Tabel. 5 Sprint 4 Waktu Sprint Tujuan  Sprint Sprint Backlog 4 minggu Implementasi fitur artikel harian, halaman  "Tentang  Kami", halaman  admin, dan logout Poin 15-18

## 2. Daily  Scrum
Selama  pelaksanaan  setiap  sprint,  pertemuan  harian  scrum  diadakan  setidaknya  dua kali  seminggu.  Setiap  daily  meeting  berlangsung  sekitar  45-60  menit.  Dalam  pertemuan ini,  tim  membahas  tugas  yang  telah  diselesaikan  serta  hambatan  atau  kendala  yan g dihadapi  selama pengerjaan  sprint backlog.
3. Sprint Review Pada pertemuan evaluasi setiap sprint, yang diadakan dua kali seminggu selama 45-60 menit,  dibahas  sprint  backlog  yang  telah  dikerjakan  sebelumnya.  Semua  sprint  backlo g yang  telah  dikerjakan  dinyatakan  selesai  karena  sesuai  dengan  hasil  yang  diharapkan. Selain itu, pertemuan evaluasi ini juga membahas product backlog yang tersisa. Hasil dar i pertemuan  evaluasi  ini  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  revisi  yang  diperlukan  untuk product backlog  yang tersisa.
4. Sprint Retrospective
Pada pertemuan evaluasi setiap sprint, yang diadakan dua kali seminggu selama 45-60 menit, kinerja tim selama pengerjaan sprint dievaluasi. Estimasi waktu  pengerjaan untuk setiap  sprint  selalu  akurat.  Harapan  pada  sprint  berikutnya,  tim  dapat  mempertahankan konsistensi  kinerja  sehingga  semua  sprint  backlog  dapat  diselesaikan  dengan  baik  dan tepat waktu.

## c) Rancangan Algoritma random forest dalam MentalWell
Setelah  membuka  website,  pengguna  dapat  langsung  memulai  tes  SRQ-20  dengan menjawab  20  pertanyaan  sederhana.  Tes  ini  dirancang  untuk  mengenali  berbagai  gejala kesehatan mental yang mungkin dialami pengguna. Jawaban yang diberikan akan diproses menggunakan  algoritma  random  forest,  yang  menganalisis  jawaban  tersebut  untuk memberikan  hasil  klasifikasi  yang  akurat.  Berdasarkan  hasil  screening,  pengguna  akan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 3, Juli (2024),  pp. 1369-1380
diklasifikasikan ke dalam kategori normal, cemas, stres, atau depresi. Algoritma ini sangat relevan dalam penelitian  ini karena dapat mengetahui kondisi gangguan kesehatan mental berdasarkan  data  dari  jawaban  screening  SRQ-20,  yang  diolah  menggunakan  algoritma klasifikasi  Random  Forest.  Dengan  menerapkan  Random  Forest,  penelitian  ini  dapat menghasilkan  model  klasifikasi  yang  akurat  dalam  screening  SRQ-20  sehingga meminimalkan  kesalahan dalam  diagnosa  kesehatan mental.
Model klasifikasi random forest dibangun dan diuji menggunakan Jupyter Notebook, model ini kemudian diekspor dan diintegrasikan ke dalam kode aplikasi web. Model yan g telah dilatih diekspor menggunakan format pickle, dan diimpor ke dalam backend aplikas i web yang dikembangkan dengan library Flask. Model klasifikasi diakses melalui endpoint API  untuk  menerima  data  dari  form  SRQ-20,  mengolahnya,  dan  mengembalikan  hasil klasifikasi  ke  frontend.  Frontend  aplikasi  mengirimkan  data  jawaban  pengguna  ke endpoint  API ini dan menampilkan hasil klasifikasi. Penjelasan bisa dilihat pada  Gambar 1
Gambar  1. Arsitetur Perancangan Algoritma Random Forest Mentalwell
Diagram  kerangka  kerja  yang  digunakan  untuk  mengimplementasikan  algoritma random forest dalam screening SRQ-20 pada  website MentalWell, menjelaskan  langkah - langkah  utama  dalam  proses  klasifikasi  gangguan  kesehatan  mental,  dimulai  dari pengumpulan  data  hingga  pengujian  dan  hasil  akhir.  Langkah-langkah  tersebut ditampilkan  pada Gambar 2.
Gambar  2. Diagram  Kerangka  Kerja Implementasi  untuk Tes SRQ-20 Algoritma random forest

## 3. Hasil dan Pembahahasan
Hasil dan Pembahasan  ini  akan membahas desain  antarmuka pengguna serta evaluasi implementasi Algoritma  random  forest dalam  klasifikasi  gangguan kesehatan  mental , termasuk hasil  dari pengujian black box yang dilakukan.

## A. User Interface
Website MentalWell menyediakan  berbagai  fitur  utama  yang  dirancang  untuk membantu  pengguna  dalam  mengelola kesehatan  mental .  Fitur-fitur  tersebut  meliput i beranda sebagai pintu masuk utama, tes screening kesehatan mental menggunakan SRQ- 20,  screening  lanjutan  dengan  Dass-42,  tes  screening  risiko  bunuh  diri  menggunakan  tes suicide,  intervensi  yang  disesuaikan  berdasarkan  hasil  klasifikasi  gangguan kesehatan mental ,  serta  evaluasi  akhir  untuk  menilai  efektivitas  intervensi  dengan  membandingkan hasil  screening  awal  dan  akhir.  Jika  hasil  intervensi  tidak  menunjukkan  perkembangan, pengguna  akan  diarahkan  ke  fitur  rekomendasi  psikolog.  Terdapat  juga  fitur  profil pengguna  untuk  memantau  aktivitas  dengan  lebih  efektif,  artikel  harian  yang  membahas kesehatan  mental .  Penjelasan  lebih  detail  mengenai  fitur-fitur  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar  3. Penjelasan fitur-fitur  yang ada di website
Fitur  utama  pada  website  MentalWell  adalah  screening  kesehatan  mental  yang  dapat digunakan untuk mengukur tingkat kondisi mental pengguna menggunakan Test SRQ-20 yang diintegrasikan dengan algoritma random forest. Test ini terbukti sangat efektif untuk mendeteksi  gangguan  kesehatan  mental  seperti  kecemasan,  stres,  dan  depresi.  Menurut Safitri dan Widodo dalam jurnal "Analisis  Validitas Self Reporting Questionnaire (SRQ) terhadap  Kesehatan  mental  pada  Remaja,"  SRQ-20  yang  dimodifikasi  memiliki  nila i validitas yang tinggi dan reliabel (konsisten) untuk menilai kesehatan mental anak remaja. Mereka menyatakan bahwa, "SRQ-20 yang dimodifikasi ini dapat digunakan oleh penelit i selanjutnya dengan variabel, responden, jumlah responden, dan waktu  yang berbeda"[8]. Tampilan tes screening SRQ-20 dijelaskan Gambar 4. Selanjutnya fitur screening lanjutan yang bisa digunakan  untuk mengkategorikan.
Gambar  4. Tampilan Screening Kesehatan mental
kondisi  kesehatan  mental  (ringan,  sedang,  berat).  Adapun  test  yang  digunakan  adalah Dass-42 dibagi menjadi tiga yaitu dass-kecemasan, dass-stres, dan dass-depresi. Tampilan tes  screening  dass-42  kecemasan  dijelaskan  Gambar  5,  tampilan  tes  screening  dass-42 stress dijelaskan  Gambar 6, tampilan  tes screening  dass-42 depresi  dijelaskan  Gambar 7.
Gambar  5. Tampilan Screening lanjutan dass-kecemasan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Gambar  6. Tampilan Screening lanjutan dass-stress
Gambar  7. Tampilan Screening lanjutan dass-depresi
Jika hasil tes kedua pengguna berkategori berat, pengguna akan diarahkan ke halaman Screening  Penilaian  Risiko  Bunuh  Diri,  di  mana  mereka  akan  menemui  serangkaian pertanyaan  yang  relevan  dengan  kondisi  emosional  dan  pikiran  mereka  terkait  dengan risiko  bunuh diri.
Fitur paling  khas dari Website MentalWell adalah Intervensi, dirancang khusus untuk menyediakan program bantuan bagi individu dengan gangguan mental ringan dan  sedang. Program ini menawarkan berbagai jenis terapi yang didasarkan pada riset ilmiah dan hasil crosscheck dengan ahli  jiwa. Dari  riset  ilmiah  dan crosscheck tersebut,  dihasilkan  6 kategori  intervensi  sebagai  berikut.
a) Intervensi  kecemasan ringan
Jika  pengguna  diklasifikasikan  dalam  kategori  cemas  ringan, MentalWell akan mengarahkan  mereka  ke  Teknik  Grounding  '5-4-3-2-1',  efektif  untuk  meredakan kecemasan.  Teknik  ini  melibatkan  penggunaan  indra  untuk  mengalihkan  pikiran  yang mengganggu,  seperti  melihat,  menyentuh,  mendengar,  mencium,  dan  merasakan. Pengguna  dibimbing  melalui  video  tutorial  dan  voice  over,  dan  diminta  untuk mempraktikkan teknik  ini setiap hari selama 14 hari, serta mencatat pengalaman mereka di daily checklist yang disediakan. Pada hari terakhir, pengguna akan mengikuti tes akhir untuk mengevaluasi kemajuan mereka. Tampilan  intervensi kecemasan ringan dijelaskan pada Gambar 8.
Gambar  8. Tampilan Intervensi Cemas Ringan
b) Intervensi  kecemasan sedang
Pada  kategori  kecemasan  sedang,  kami  menawarkan  program  MBSR  (Mindfulness- Based  Stress  Reduction)  yang  menggabungkan  meditasi,  latihan  pernapasan,  dan kesadaran  penuh  untuk  mengurangi  kecemasan  dan  meningkatkan  kesejahteraan  mental. Program  ini  dibagi  menjadi  empat  minggu  dengan  fokus  latihan  berbeda  setiap minggunya,  seperti  meditasi,  berjalan  penuh  perhatian,  makan  dengan  kesadaran,  serta latihan  pernapasan  dan  pemindaian  tubuh.  Pengguna  dibimbing  melalui  voice  note  dan diminta  mengikuti  semua  latihan,  kemudian  diarahkan  ke  tes  akhir  untuk  men gevaluas i kemajuan  mereka.  Program  MBSR  ini  didukung  oleh  teori  Firdaus  et  al.  (2023),  yang menunjukkan  efektivitas  terapi  mindfulness  dalam  meningkatkan kesehatan  mental remaja  dengan  mengurangi  kecemasan  dan  stres[9].  Tampilan  intervensi  kecemasan sedang dijelaskan  Gambar 9.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Gambar  9. Tampilan Intervensi  Cemas Sedang
c) Intervensi  stres ringan
Dalam intervensi stres  ringan  ini, MentalWell menggunakan  metode  'Stress  Coping Strategies'  yang  dirancang  untuk  membantu  pengguna  mengatasi  stres  dengan  cara  yang menyenangkan  dan  efektif.  Metode  ini  menunjukkan  bahwa  strategi  coping  stress memiliki dampak positif terhadap kesehatan mental remaja, membantu mereka mengelola stres  dengan  lebih  baik  dan  meningkatkan  kesejahteraan  mereka.  Tampilan  intervens i stress ringan  dijelaskan  Gambar 10.
Gambar  10. Tampilan Intervensi Stress Ringan
d) Intervensi  stres sedang
MentalWell menyediakan sesuatu yang  istimewa untuk pengguna dalam kategori stres sedang dengan memperkenalkan '30 Day Writing Challenge'. Tantangan  ini  mengundan g pengguna  untuk  mengeksplorasi  diri  selama  30  hari  berturut-turut  melalui  pertanyaan harian  yang  dirancang  untuk  membantu  mereka  mengenal  diri  dan  memahami  kekuatan serta kelemahan  mereka.Tampilan  intervensi  stress sedang dijelaskan  Gambar 11.
Gambar  11. Tampilan Intervensi Stress Sedang
e) Intervensi  depresi ringan
Dalam intervensi depresi  ringan  ini, MentalWell memperkenalkan  metode  activity therapy  yang  efektif  dalam  mengatasi  depresi.  Pengguna  dapat  mengatur  pola  tidur, makan,  dan  jadwal  berolahraga  serta  aktivitas  menyenangkan,  serta  menetapkan  tujuan pribadi  sesuai  preferensi  mereka. Intervensi ini  berlangsung  selama  14  hari  dengan pencatatan aktivitas harian dalam checklist,  Pada hari terakhir, pengguna akan mengikut i tes  akhir  untuk  mengevaluasi  kemajuan  mereka.  Tampilan  intervensi  depresi  ringan dijelaskan  Gambar 12.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Gambar  12. Tampilan Intervensi Depresi Ringan
f) Intervensi  depresi sedang
(Cognitive Behavior Therapy). Terapi  ini mengintegrasikan cara berpikir dan perilaku untuk  mengubah  pandangan  terhadap  masalah  (kognitif),  dengan  tujuan  mencapa i perubahan  emosi  dan  perilaku  positif. Intervensi ini  terbagi  menjadi  tiga  sesi  selama  7 hari setiap sesinya, dengan total durasi 21 hari. Terapi CBT didukung oleh penelitian yan g membuktikan  efektivitasnya  dalam  mengurangi  gejala  depresi  dengan  fokus  pada perubahan  kognitif  dan  perilaku[10].  Tampilan  intervensi  depresi  sedang  dijelaskan Gambar 13.
Gambar  13. Tampilan Intervensi Depresi Sedang
Setelah  menyelesaikan  misi intervensi ,  pengguna  diarahkan  ke  halaman  Tes  Akhir untuk  mengisi  ulang  tes  SRQ-20.  Jika  hasilnya  membaik,  pengguna  akan  mendapatkan ucapan  selamat  dan  saran  untuk  melanjutkan  praktik  yang  bermanfaat.  Namun,  jika hasilnya  tetap  sama  atau  memburuk,  pengguna  akan  disarankan  berkonsultasi  dengan psikolog. Langkah-langkah ini memastikan pengguna dapat menilai efektivitas intervensi dan  mengambil  tindakan  yang  tepat  untuk  menjaga  atau  memperbaiki kesehatan  mental mereka. Tampilan  test evaluasi  akhir dijelaskan  Gambar 14.
Gambar  14. Tampilan Test Evaluasi Akhir
Adapun  fitur  Artikel  Harian  adalah  fitur  yang  memungkinkan  pengguna  untuk memilih  artikel  berisi  tips  menjaga kesehatan  mental setiap  harinya.  Fitur  ini  bertujuan untuk  memberikan  informasi  dan  saran  yang  berguna  bagi  pengguna  dalam  menjaga kesehatan mental mereka sehari-hari.  Tampilan  artikel  harian dijelaskan  Gambar 15.
Gambar  15. Tampilan Artikel Harian

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Ketika pengguna menjalani tes MentalWell dan  hasil klasifikasi  menunjukkan adanya gangguan kesehatan  mental yang  tergolong  berat,  atau  jika  pengguna  membutuhkan penanganan serius, mereka akan diarahkan ke fitur rekomendasi psikolog. Di dalam fitur ini,  pengguna  akan  menemukan  daftar  psikolog  yang  dapat  dihubungi  untuk  konsultas i lebih  lanjut  atau  perawatan  lanjutan.  Tampilan  rekomendasi  psik olog  dijelaskan  Gambar 16
Gambar  16. Tampilan Rekomendasi Psikolog

## B. Implementasi Algoritma random forest
Algoritma  random  forest dipilih  karena  keandalannya  dalam  mengklasifikasikan  data yang  kompleks  serta  kemampuannya  mengatasi  overfitting.  Prosesnya  dimulai  dengan pengumpulan  data  dari  tes  SRQ-20,  di  mana  data  diambil  dari  dataset  yang  tersedia  di Google. Data yang diperoleh kemudian diproses untuk menghilangkan outlier dan noise, memastikan  kualitas  data yang digunakan  untuk pelatihan  model.
Setelah  data  dibersihkan,  data  diolah  menggunakan  metode  klasifikasi  Random Forest  di  Jupyter  Notebook.  Model  ini  melalui  dua  tahap  utama  yaitu  pelatihan  dan pengujian,  untuk  memastikan  akurasi  dan  keandalannya.  Model  dilatih  dengan  data  latih untuk  mempelajari  pola  dalam  data  dan  kemudian  diuji  dengan  data  pengujian  untuk mengevaluasi  kinerjanya.  Hasil  evaluasi  menunjukkan akurasi  yang tinggi.
Seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 17,  cuplikan  kode  berikut  menampilkan proses pelatihan  dan pengujian  model Random Forest beserta hasil  akurasinya:
Gambar  17. Akurasi pengujian random forest
Hasil  dari  model.score(x_test,  y_test)  menunjukkan  bahwa  model  memiliki  akurasi sebesar  93.1%.  Ini  menunjukkan  bahwa algoritma  random  forest memiliki  kemampuan tinggi  dalam  mengklasifikasikan  gangguan kesehatan mental berdasarkan data SRQ-20.

## C. Blackbox Testing
Pengujian  black  box  dilakukan  untuk  memastikan  semua  fitur  pada  website  berjalan dengan  baik.  Pengujian  ini  dilakukan  oleh  tiga  kelompok  pengguna  yang  terdiri  dar i pengguna  umum, psikolog,  dan pengembang.
Proses  pengujian  diawali  dengan  pembuatan  skenario  pengujian  yang  mencakup  14 fitur  utama  website.  Skenario  ini  dirancang  untuk  menguji  fungsionalitas  setiap  fitur, mulai  dari  fitur  halaman  utama,  tes  SRQ-20,  hasil  klsifikasi,  rekomendasi  intervensi, hingga  fitur  logout.  Setiap  kelompok  pengguna  yaitu  pengguna  umun,  psikolog  dan pengembang,  diberikan  skenario  pengujian  yang  telah  disesuaikan  dengan  peran  dan keahlian mereka. Pengguna umum menguji fitur-fitur yang berkaitan dengan pengalaman pengguna,  psikolog memastikan bahwa sistem berjalan sesuai dengan standar klinis yan g ditetapkan,  sementara  pengembang  memeriksa  aspek  teknis  dan  integrasi  sistem.  Proses
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 3, Juli (2024),  pp. 1369-1380
pengujian  dilakukan  secara  menyeluruh  untuk  memastikan  setiap  fitur  berfungsi  dengan baik dan memberikan  hasil  yang akurat serta konsisten.
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  semua  fitur  berfungsi  dengan  baik  dan  valid. Dengan hasil pengujian yang menunjukkan bahwa semua fitur berfungsi dengan baik dan sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  berfungsi  sesua i dengan spesifikasi yang ditetapkan, memastikan bahwa semua fitur berjalan dengan valid dan dapat diandalkan.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pengujian,  pengembangan  platform  "Mentalwe ll" menggunakan  algoritma  Random  Forest  dapat  mengklasifikasikan  kondisi  kesehatan mental remaja dan memberikan rekomendasi  intervensi yang tepat. Dengan metode Agile Scrum  dan  framework  React.js  dan  CodeIgniter  4  (CI4),  platform  ini  dirancang  untuk memberikan  solusi  yang  efektif  dan  mudah  diakses  untuk  mengatasi  masalah  kesehatan mental  remaja,  yang  pada  akhirnya  diharapkan  dapat  meningkatkan  kualitas  hidup  dan mendukung perkembangan optimal mereka serta berpotensi meningkatkan kualitas hidup mereka.

## Ucapan Terimakasih
Terima  kasih  kepada  Direktorat  Reputasi  Akademik  dan  Kemahasiswaan  Universitas Sebelas Maret Surakarta atas dukungan melalui hibah MBKM Universitas Sebelas Maret. Kami  juga  berterima  kasih  kepada  dr.  Susianti,  Sp.  KJ,  atas  pengetahuan  dan  perspektif profesional  yang sangat  berharga.

## Daftar Pustaka
[1] C. A. Fajria, “Sosialisasi Penting Nya Kesadaran Kesehatan,” Pengabdi. Mhs. , vol.
2, no. 1, pp. 1339–1348, 2023, [Online]. Available : https://journal.ubpkarawang.ac.id/index.php/AJPM/article/view/3766/2538 [2] D.  Riskiani,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Dini  Mental  Health  Menggunakan  Metode Certainty  Factor  Berbasis  Web,” J.  Inform.  MULTI ,  vol.  1,  no.  6,  pp.  596–596, 2023.
[3] F. Pratama, Z. Hadryan Nst, Z. Khairi, and L. Efrizoni, “Perbandingan  Algoritma Random  Forest  Dan  K-Nearest  Neighbor  Dalam  Klasifikasi  Kesehatan  Menta l Mahasiswa,” J. Ilm. Betrik , vol. 15, no. 1, pp. 31–37, 2024.
[4] E. T. Pebrina, R. N. Sudiyono, S. Suroso, D. Novitasari, and M.  Asbari, “Adops i Teknologi Informasi dan Knowledge Sharing: Analisis Mediasi Budaya Organisas i di  Perguruan  Tinggi,” Edukatif    J.  Ilmu  Pendidik. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  1349–1357, 2022, doi:  10.31004/edukatif.v4i1.2223.
[5] T. Pramono, “Value : Jurnal Manajemen dan Akuntansi Rahasia Inovasi Karyawan Wanita  di  Era  Digital :  Analisis  Modal  Psikologis  dan  Dukungan  Kepemimpinan Value :  Jurnal  Manajemen  dan  Akuntansi  Volume  16  Nomor  2,” Manaj.  Akunt. , vol. 16, pp. 312–328, 2020.
[6] S.  A.  Fadillah,  N.  Chandra,  C.  Rivatunisa,  A.  Info,  and  K.  Kunci,  “Implementasi Agile  Scrum  Pada  Pembuatan  Website  Sistem  Informasi  Manajemen  Kuliner,” vol. 4, no. 1, pp. 301–315, 2024.
[7] D. Septiani, U. Enri, and N. Sulistiyowati, “Diagnosa Tingkat Depresi Mahasiswa Selama  Masa  Pandemi  Covid-19  Menggunakan  Algoritma  Random  Forest,” STRING  (Satuan  Tulisan  Ris.  dan  Inov.  Teknol. ,  vol.  6,  no.  2,  p.  149,  2021,  doi: 10.30998/string.v6i2.10361.
[8] D.  D.  Safitri  and  A.  Widodo,  “Analisis  Validitas  Self  Reporting  Questionnaire (SRQ)  Terhadap  Kesehatan  Mental  Pada  Remaja,” J.  Kesehat.  Tambusai ,  vol.  5, no. 1, pp. 754–760, 2024, [Online]. Available :
http://journal.universitaspahlawan.ac.id/index.php/jkt/article/view/24841%0Ahttp: //journal.universitaspahlawan.ac.id/index.php/jkt/article/download/24841/18540.
[9] A.  Fitri,  M.  Dwidiyanti,  and  D.  R.  Sawitri,  “Terapi  Mindfulness  untuk Meningkatkan Adaptasi Diri dan Mengurangi Gangguan Psikologis pada Keluarga dengan  ODGJ,” J.  Keperawatan  Silampari ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  1295–1302,  2023, doi:  10.31539/jks.v6i2.5166.
[10] M.  Rizky  and  Y.  Karneli,  “Efektifitas  Pendekatan  Cognitive  behavioral  therapy (CBT) untuk Mengatasi Depresi,” J. Literasi Pendidik. , vol. 1, no. 2, pp. 265–280, 2022, [Online]. Available : https://journal.citradharma.org/index.php/eductum/indexDOI:https://doi.org/10.56 480/eductum.v1i2.748%0Ahttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/.