Sistem Deteksi Dini Gangguan Mental pada Remaja dengan Kombinasi Metode Forward Chaining dan Algoritma XGBoost Berbasis Android = Early Detection System for Mental Disorders in Adolescents with a Combination of Forward Chaining Method and Android-Based XGBoost Algorithm

Berdasarkan data WHO tahun 2021, sekitar 14% remaja berusia 10-19 tahun di seluruh dunia mengalami gangguan mental. Tingginya angka ini disertai dengan peningkatan ketergantungan remaja pada media sosial, yang berpotensi meningkatkan risiko gangguan mental. Selain itu, stigma negatif dari masyarakat menyebabkan banyak penderita gangguan mental enggan untuk mencari bantuan profesional. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem deteksi dini yang dapat membantu mengidentifikasi gangguan mental pada remaja. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem deteksi dini gangguan mental pada remaja berbasis Android, dengan mengkombinasikan algoritma XGBoost, metode Forward Chaining, dan Certainty Factor. Sistem ini menggunakan kombinasi algoritma XGBoost untuk prediksi awal dan metode Forward Chaining untuk penarikan kesimpulan gejala yang terdeteksi. Certainty Factor digunakan sebagai metode validasi untuk memberikan tingkat kepercayaan terhadap hasil deteksi. Pengujian sistem dilakukan melalui dua skenario: pengujian fungsionalitas sistem menggunakan black box testing dan pengujian akurasi metode. Hasil black box testing menunjukkan bahwa seluruh fungsionalitas sistem berjalan dengan baik. Sementara itu, model XGBoost berhasil mencapai akurasi sebesar 85.51%, menunjukkan kemampuan prediksi yang baik. Metode Forward Chaining berhasil menampilkan kesimpulan gejala yang relevan berdasarkan fakta awal dari hasil prediksi XGBoost. Hasil validasi sistem melibatkan 12 responden, terdiri dari 9 responden dengan gangguan mental dan 3 responden normal. Validasi untuk responden dengan gangguan mental menunjukkan tingkat kepercayaan yang tinggi, antara lain: B1 (bipolar): 99.94%, C1 (anxiety): 99.73%, D1 (depresi): 99.78%, F1 (bipolar): 99.99%, G1 (bipolar): 99.96%, N1 (anxiety): 99.98%, R1 (depresi): 99.91%, R2 (depresi): 99.99%, dan T1 (anxiety): 99.99%. Sedangkan responden normal memiliki hasil nilai kepercayaan di bawah 50%, yang menunjukkan tidak memiliki gangguan mental. Kombinasi algoritma XGBoost, metode Forward Chaining, dan validasi menggunakan Certainty Factor dapat bekerja dengan baik dalam melakukan deteksi dini gangguan mental.