Virus Covid-19 kini telah menjadi wabah penyakit diseluruh dunia, salah satu negara yang terdampak
virus ini yaitu Negara Indonesia. Menurut data Satuan Petugas Penanganan Covid-19 , jumlah
penderita Covid-19 di Indonesia per tanggal 15 Februari 2021 mencapai 1,2 juta jiwa, Jumlah kasus
yang terus bertambah setiap harinya membuat pemerintah memberlakukan kebijakan bekerja, belajar,
dan beribadah dari rumah untuk meminimalkan penularan Covid-19. Adanya kebijakan tersebut dan
banyaknya penderita Covid-19 di Indonesia mampu memengaruhi kesehatan mental masyarakat, tak
terkecuali dengan mahasiswa Universitas Singaperbangsa Karawang. Berdasarkan hal tersebut,
penelitian ini bertujuan untuk mendiagnosa awal tingkat depresi pada mahasiswa Universitas
Singaperbangsa Karawang selama masa pandemi Covid-19 menggunakan data mining dengan
algoritma Random Forest. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu KDD (Knowledge
Discovery in Database) dan data yang digunakan berasal dari kuesioner PHQ-9 sebanyak 392
responden sesuai perhitungan rumus Slovin. Evaluasi model yang digunakan yaitu 10-fold cross
validation, dengan parameter accuracy, sensitivity, dan specificity. Hasil yang didapatkan dalam
penelitian ini yaitu model prediksi tingkat depresi menggunakan algoritma Random Forest memiliki
akurasi 85,94%, dimana dari 392 mahasiswa, 1,02% mahasiswa normal, 47,96% mengalami gejala
depresi ringan, 36,73% depresi ringan, 8,16% depresi sedang, dan 6,12% depresi berat.