Kasus bunuh diri yang belakangan ramai diperbincangkan, termasuk di Jembatan Cangar Kota Batu, kembali menyoroti pentingnya deteksi dini masalah kesehatan mental, khususnya di kalangan pelajar.
Minimnya ruang aman bagi siswa untuk mengekspresikan perasaan, kerap membuat kondisi psikologis mereka luput dari perhatian hingga berujung pada masalah yang lebih serius.
Menjawab persoalan tersebut, mahasiswa tugas akhir Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Surabaya (FT Ubaya), Chavel Aiko Ratu menciptakan Rasaya, sebuah sistem informasi yang dirancang untuk membantu sekolah memantau kondisi kesehatan mental siswa secara lebih sistematis.
SCROLL TO CONTINUE WITH CONTENT
Sistem ini dirancang dengan pembagian peran antara admin sekolah, guru, atau wali kelas, serta siswa. Platform-nya dapat diakses melalui laman web di komputer maupun aplikasi ponsel pintar. Data yang masuk diolah untuk menghasilkan tren kondisi kesehatan mental sebagai dasar pengambilan keputusan.
Chavel menyebut idenya muncul dari kesulitan sekolah dalam mencatat kondisi mental siswa. Hal ini membuat sejumlah masalah tidak terdeteksi sejak dini dan baru ditangani saat sudah serius. Untuk memperkuat temuannya, ia melakukan studi kasus di salah satu SMA di Kota Kupang, Nusa Tenggara Timur.
"Berdasarkan wawancara dan kuesioner yang saya sebar, ternyata para siswa malu untuk mengekspresikan apa yang mereka rasakan secara langsung kepada gurunya. Jadi, guru juga tidak sepenuhnya paham terkait apa yang sedang dirasakan oleh siswanya," jelasnya.
Data yang telah dikumpulkan kemudian dibahas bersama dosen pembimbingnya, Dr. Liliana untuk menentukan arah pengembangan program. Setelah itu, Chavel mulai merancang sistem Rasaya sambil melakukan riset mandiri. Ia berupaya menghadirkan fitur yang kompleks namun tetap mudah digunakan.
Dalam menganalisis data, Chavel menggunakan metode Lexicon-Based Sentiment Analysis untuk mengelompokkan emosi menjadi positif, negatif, atau netral. Sistem ini juga dilengkapi algoritma yang mengklasifikasikan kondisi seperti stres akademik hingga konflik sosial. Proses klasifikasi tersebut turut divalidasi oleh psikolog anak dan remaja guna memastikan akurasi hasil analisis.
"Selain itu, ada beberapa program menarik, seperti daily mood tracker, fitur lapor teman, refleksi harian, riwayat kondisi emosi, serta tren kelas dan angkatan. Jadi, sumber datanya bersifat multi informan dan tidak subjektif karena melibatkan guru, wali kelas, dan teman," tambahnya.
Hasil analisis kondisi kesehatan mental siswa dari sistem ini dapat dimanfaatkan oleh wali kelas maupun guru BK sebagai dasar dalam menentukan langkah pendampingan dan konseling. Dengan begitu, proses pemantauan dan penanganan dapat dilakukan secara lebih terstruktur, efisien, dan berkelanjutan.
Chavel mengungkapkan, tantangan terbesar dalam pengembangan Rasaya berada pada aspek machine learning, terutama saat memastikan algoritma yang dirancang dapat bekerja secara akurat.
"Dari empat bulan pengerjaan, saya menghabiskan tiga bulan untuk merancang machine learning dengan jumlah revisi yang tidak terhitung. Jujur, itu sangat sulit dan menantang, tapi saya bersyukur bisa melaluinya dengan baik" jawabnya.
Setelah dipresentasikan dalam sidang akhir, Rasaya kini masih dalam tahap pengembangan lanjutan. Chavel terus melakukan penyempurnaan agar sistem tersebut dapat digunakan secara lebih luas.
"Saya sangat ingin Rasaya ini dapat membantu banyak pihak, baik sekolah, siswa, guru, dan orang tua secara tidak langsung. Jadi, saya sedang mempersiapkannya agar siap digunakan secara massal," pungkasnya.
(irb/hil)
