Sistem Deteksi Dini Kesehatan Mental Anak Korban Perceraian Orang Tua Menggunakan Metode Certainty Factor
Early Detection System for Mental Health of Children Victims of Parental Divorce Using the Certainty Factor Method
Tingginya angka perceraian di Indonesia, yang tercatat mencapai 399.921 kasus pada tahun 2024 menurut Badan Pusat Statistik, sering kali menimbulkan dampak psikologis mendalam bagi anak, memicu risiko depresi hingga kecemasan. Terbatasnya akses ke psikolog, mahalnya biaya, serta stigma sosial menjadi hambatan utama dalam melakukan deteksi dini terhadap kelompok rentan tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan membangun sistem pakar berbasis web bernama "Pulih Bersama" sebagai solusi deteksi dini tingkat risiko gangguan kesehatan mental anak korban perceraian beserta rekomendasi penanganan awalnya. Penelitian ini menerapkan metode Certainty Factor untuk menghitung ketidakpastian gejala psikologis yang beragam. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan pendekatan metode Agile secara iteratif sebanyak 2 (dua) iterasi. Validasi kelayakan sistem diuji menggunakan metode Black Box dan White Box, sedangkan pengujian kebergunaan dievaluasi melalui System Usability Scale (SUS). Hasil pengujian membuktikan bahwa sistem beroperasi secara optimal tanpa kesalahan fungsional dan terbebas dari cacat logika komputasi. Sistem secara akurat berhasil mendiagnosis gejala ke dalam 5 kategori gangguan psikologis utama berdasarkan standar PPDGJ-III dan mengklasifikasikannya ke dalam empat tingkat risiko, yaitu tidak terindikasi, risiko ringan, risiko sedang, dan risiko berat. Sistem juga berhasil memetakan hasil tersebut menjadi rekomendasi penanganan mandiri yang tepat sasaran berupa artikel dan video edukatif. Selain keberhasilan secara teknis, evaluasi SUS mencatat peningkatan skor rata-rata dari 50,13 pada iterasi pertama menjadi 75,89 pada iterasi kedua. Pencapaian ini menempatkan sistem pada kategori Acceptable (Dapat Diterima), yang membuktikan bahwa aplikasi ini tervalidasi layak, ramah pengguna, dan efektif sebagai media pertolongan pertama psikologis secara mandiri.
Kata kunci: Anak Korban Perceraian, Certainty Factor, Kesehatan Mental, Sistem Pakar, System Usability Scale.
The high divorce rate in Indonesia, recorded at 399,921 cases in 2024 according to the Central Statistics Agency, often has a profound psychological impact on children, triggering the risk of depression and anxiety. Limited access to psychologists, high costs, and social stigma are major obstacles to early detection for this vulnerable group. Therefore, this study aims to develop a web-based expert system called "Pulih Bersama" as a solution for early detection of the risk level of mental health disorders in child victims of divorce, along with recommendations for initial treatment. This study applies the Certainty Factor method to calculate the uncertainty of various psychological symptoms. System development was carried out using an iterative Agile approach for 2 (two) iterations. System feasibility validation was tested using Black Box and White Box methods, while usability was evaluated using the System Usability Scale (SUS). The test results proved that the system operated optimally without functional errors and was free from computational logic defects. The system accurately succeeded in diagnosing symptoms into 5 main categories of psychological disorders based on the PPDGJ-III standard and classifying them into four risk levels: not indicated, mild risk, moderate risk, and severe risk. The system also successfully mapped these results into targeted self-management recommendations in the form of educational articles and videos. In addition to technical success, the SUS evaluation recorded an increase in the average score from 50.13 in the first iteration to 75.89 in the second iteration. This achievement placed the system in the Acceptable category, proving that the application is validated as feasible, user-friendly, and effective as a means of self-administered psychological first aid.
Keywords: Certainty Factor, Child Victims of Divorce, Expert System, Mental Health, System Usability Scale.