Mengubah Paradigma Evaluasi Kesehatan Mental di Pendidikan Tinggi dengan Model DNN

Mengubah Paradigma Evaluasi Kesehatan Mental di Pendidikan Tinggi dengan Model DNN

Dalam era perkembangan teknologi yang begitu pesat, pendidikan kesehatan mental menjadi aspek penting yang semakin diakui oleh masyarakat luas, khususnya di kalangan akademisi. Kesehatan mental tidak lagi dilihat sebagai isu minor, melainkan bagian integral dari kesejahteraan dan pengembangan diri mahasiswa. Penelitian oleh Junmei Luo dan Shuchao Deng (2023) dalam jurnal Journal of Computing and Information Technology memberikan perspektif baru dengan memanfaatkan jaringan saraf dalam atau Deep Neural Networks (DNN) untuk mengevaluasi efektivitas pendidikan kesehatan mental. Penelitian ini sangat relevan, mengingat semakin meningkatnya jumlah mahasiswa yang mengalami tekanan mental akibat beban akademik dan sosial yang tinggi. Berdasarkan data dari studi tersebut, evaluasi tradisional cenderung subjektif dan sering kali tidak efektif dalam menangani data yang terus berkembang, terutama dalam skala besar. Dengan menggunakan model DNN-MHE, penelitian ini menunjukkan peningkatan akurasi evaluasi pendidikan kesehatan mental hingga 99,46%, sebuah lompatan besar dibandingkan dengan metode konvensional yang rata-rata berada di bawah 95%. Peningkatan ini bukan hanya soal angka, tetapi juga mencerminkan kebutuhan mendesak akan metode yang lebih canggih dan efisien dalam mendeteksi serta menangani masalah kesehatan mental di kalangan mahasiswa. Jika dibiarkan, masalah ini dapat mempengaruhi kualitas lulusan dan keberlanjutan program akademik. Oleh karena itu, penerapan teknologi dalam pendidikan kesehatan mental tidak hanya diperlukan, tetapi harus menjadi prioritas untuk masa depan yang lebih baik.

***

Penggunaan teknologi berbasis jaringan saraf dalam (DNN) dalam pendidikan kesehatan mental yang dikembangkan oleh Luo dan Deng (2023) memberikan terobosan baru dalam cara kita memahami dan mengevaluasi kondisi psikologis mahasiswa. Selama ini, metode evaluasi kesehatan mental yang diterapkan di universitas cenderung bergantung pada penilaian subjektif, seperti wawancara atau observasi langsung, yang tidak selalu mampu menangkap kompleksitas dari masalah kesehatan mental secara menyeluruh. Metode tradisional ini seringkali menghadapi kendala ketika harus menangani data dalam jumlah besar atau ketika membutuhkan penilaian cepat dalam situasi darurat. Inilah yang menjadikan DNN sebagai solusi yang tepat, karena mampu memproses dan menganalisis data dengan lebih cepat dan akurat.

Model DNN-MHE yang digunakan dalam penelitian ini, misalnya, memanfaatkan lima lapisan jaringan saraf untuk memproses data dan menghasilkan prediksi dengan akurasi yang mencapai 99,46%. Hasil ini jauh melampaui metode lain seperti RNN dan CNN yang masing-masing memiliki tingkat akurasi 95,99% dan 95,64%. Dalam uji coba terhadap 916 sampel mahasiswa, model ini tidak hanya mampu menganalisis pengetahuan dan sikap terhadap kesehatan mental, tetapi juga perilaku mahasiswa dalam menangani masalah psikologis mereka. Yang lebih mengesankan adalah penggunaan k-fold cross-validation dan pemilihan fitur yang memungkinkan model ini untuk menghindari overfitting, sehingga dapat memberikan hasil evaluasi yang konsisten dan dapat diandalkan dalam berbagai situasi.

Di sisi lain, implikasi praktis dari hasil penelitian ini sangat besar. Dengan DNN-MHE, universitas dapat memiliki sistem yang lebih efisien untuk memantau kesehatan mental mahasiswa. Sebagai contoh, data yang dihasilkan dapat digunakan untuk menilai efektivitas program kesehatan mental di kampus atau untuk mengidentifikasi mahasiswa yang mungkin membutuhkan intervensi lebih lanjut. Dalam jangka panjang, model ini dapat digunakan untuk mengembangkan kebijakan kesehatan mental yang lebih baik di institusi pendidikan tinggi. Data dari penelitian Luo dan Deng menunjukkan bahwa hanya 81,88% mahasiswa yang memiliki kesadaran terhadap masalah kesehatan mental mereka sendiri, dan lebih dari 94% tidak memiliki kemampuan praktik yang memadai dalam menangani masalah tersebut. Ini menunjukkan betapa pentingnya keberadaan sistem evaluasi yang lebih akurat untuk meningkatkan kualitas pendidikan kesehatan mental.

***

Penelitian yang dilakukan oleh Luo dan Deng (2023) memperlihatkan bahwa teknologi dapat berperan signifikan dalam memperbaiki metode evaluasi kesehatan mental di lingkungan pendidikan tinggi. Dengan akurasi model DNN-MHE yang mencapai 99,46%, jauh lebih tinggi daripada metode konvensional, ini menjadi bukti nyata bahwa teknologi jaringan saraf dalam memiliki potensi besar untuk menggantikan cara-cara lama yang tidak lagi relevan. Angka-angka yang ditunjukkan dalam penelitian ini, seperti tingkat kesadaran mahasiswa yang hanya 81,88% dan kemampuan praktik yang rendah dalam menangani kesehatan mental, menegaskan urgensi penerapan teknologi ini secara lebih luas.

Dengan adanya model seperti DNN-MHE, institusi pendidikan dapat lebih responsif dan proaktif dalam menangani masalah kesehatan mental mahasiswa. Selain itu, model ini menawarkan solusi yang efisien untuk memantau kondisi psikologis mahasiswa secara real-time, memberikan intervensi yang tepat waktu, serta meningkatkan efektivitas program-program kesehatan mental di kampus. Pada akhirnya, integrasi teknologi dalam pendidikan kesehatan mental tidak hanya akan meningkatkan kesejahteraan mahasiswa, tetapi juga berdampak positif terhadap kualitas pendidikan secara keseluruhan. Penelitian ini harus menjadi pemicu untuk adopsi teknologi yang lebih luas dalam bidang pendidikan dan kesehatan mental.

Referensi

Luo, J., & Deng, S. (2023). Evaluation model of the mental health education effectiveness based on deep neural networks. Journal of Computing and Information Technology, 31(1), 57--72. https://doi.org/10.20532/cit.2023.1005727