IMPLEMENTASI ALGORITMA RANDOM FOREST UNTUK MENGKLASIFIKASI HASIL PENGOBATAN KESEHATAN MENTAL

Abstract

Kesehatan mental menjadi isu penting akibat meningkatnya tekanan hidup dan pengaruh media sosial. Gangguan seperti depresi dan stress dapat menurunkan produktivitas serta kualitas hidup individu, sekaligus meningkatkan beban biaya layanan kesehatan mental hingga mencapai Rp87,5 triliun. Hal ini menunjukkan perlunya solusi inovatif dalam penanganannya. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Random Forest dalam mengklasifikasi hasil pengobatan kesehatan mental. Metode yang digunakan adalah eksperimen dengan pendekatan kuantitatif. Tahapan meliputi pegumpulan data, pre-processing data, pembagian data, penerapan algoritma, dan evaluasi menggunakan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Random Forest memiliki performa yang baik dengan akurasi sebesar 99,01%, sehingga dapat mendukung pengambilan keputusan dalam pengobatan kesehatan mental.