Inovasi Sistem Informasi Rasaya untuk Kesehatan Mental Siswa
Mahasiswa tugas akhir Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Surabaya (FT Ubaya), Chavel Aiko Ratu, menciptakan inovasi bernama Rasaya. Sistem informasi ini dirancang untuk menunjang kebutuhan konseling siswa di sekolah secara lebih sistematis dan modern. Dengan menggunakan teknologi seperti sentiment analysis dan algoritma klasifikasi emosi, Rasaya menjadi solusi yang dapat membantu guru dan pihak sekolah dalam memantau kesehatan mental siswa.
Fitur-Fitur Menarik dalam Rasaya
Rasaya hadir sebagai platform berbasis peran yang dapat diakses melalui laman web maupun aplikasi ponsel pintar. Sistem ini melibatkan tiga pengguna utama, yaitu admin sekolah, guru dan wali kelas, serta siswa. Data yang diinput kemudian diolah untuk menghasilkan kesimpulan hingga tren kondisi kesehatan mental siswa, yang dapat menjadi acuan pengambilan keputusan oleh pihak sekolah.
Fitur-fitur yang terdapat dalam Rasaya antara lain:
* Mood Tracker: Memungkinkan siswa untuk memantau suasana hati mereka setiap hari.
* Refleksi Harian: Memberikan ruang bagi siswa untuk mengekspresikan perasaan atau pikiran mereka.
* Tren Kondisi Kelas: Membantu guru memahami kondisi psikologis siswa secara keseluruhan.
* Laporan Teman: Memungkinkan siswa untuk melaporkan teman mereka jika ada hal yang tidak biasa.
* Riwayat Emosi: Menyimpan data emosi siswa selama periode tertentu.
* Tren Per Kelas dan Angkatan: Memberikan gambaran umum tentang kondisi kesehatan mental siswa berdasarkan kelas atau angkatan.
Mengatasi Tantangan dalam Pengembangan
Chavel menjelaskan bahwa ide pembuatan Rasaya berasal dari keprihatinannya terhadap kesulitan sekolah dalam mencatat kondisi psikologis siswa. Ia menemukan bahwa banyak gangguan mental tidak terdeteksi sejak dini, sehingga penanganannya menjadi lebih kompleks di kemudian hari. “Berdasarkan wawancara dan kuesioner yang saya sebar, ternyata para siswa malu untuk mengekspresikan apa yang mereka rasakan secara langsung kepada gurunya,” ujarnya.
Untuk memperkuat risetnya, Chavel melakukan studi kasus di salah satu SMA di Kota Kupang, Nusa Tenggara Timur. Data yang diperoleh kemudian ia diskusikan bersama dosen pembimbingnya, Dr. Liliana, sebelum akhirnya merancang sistem Rasaya dengan berbagai fitur yang tetap mudah digunakan.
Dalam proses pengembangannya, Chavel memanfaatkan metode Lexicon-Based Sentiment Analysis untuk menganalisis emosi siswa menjadi kategori positif, negatif, atau netral. Selain itu, sistem juga dilengkapi algoritma yang mampu mengklasifikasikan kondisi seperti stres akademik hingga konflik sosial. Validasi hasil analisis pun melibatkan psikolog anak dan remaja guna memastikan akurasi.
Minimalkan Subjektivitas Data
Dengan pendekatan multi informan yang melibatkan guru, wali kelas, dan teman, sistem ini dinilai mampu meminimalkan subjektivitas data. Hasil analisis dari Rasaya dapat dimanfaatkan guru BK maupun wali kelas sebagai dasar dalam melakukan pendampingan siswa. “Dengan demikian, pemantauan kesehatan mental dapat dilakukan secara lebih terstruktur, efisien, dan berkelanjutan,” lanjutnya.
Tantangan Pengembangan Machine Learning
Dalam perjalanannya, Chavel mengakui tantangan terbesar justru terletak pada pengembangan machine learning. Ia menghabiskan sebagian besar waktu pengerjaan untuk memastikan algoritma berjalan optimal. “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,” tuturnya.
Mempersiapkan Penggunaan yang Lebih Luas
Kini, setelah dipresentasikan dalam sidang akhir, Chavel tengah menyempurnakan Rasaya agar dapat digunakan secara lebih luas. Ia berharap inovasinya mampu memberikan manfaat nyata bagi sekolah, siswa, guru, hingga orang tua. “Saya sangat ingin Rasaya ini dapat membantu banyak pihak. Jadi, saya sedang mempersiapkannya agar siap digunakan secara massal,” pungkasnya.
