UMPPUMPP
Jurnal Surya InformatikaJurnal Surya InformatikaPenelitian ini bertujuan membandingkan kinerja beberapa algoritma machine learning dalam memprediksi tingkat kesehatan mental dan burnout mahasiswa, yang diklasifikasikan ke dalam tiga kategori—Low, Medium, dan High. Algoritma yang diuji meliputi Decision Tree, Logistic Regression, Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), dan Random Forest, dengan evaluasi menggunakan metrik Accuracy, Precision, Recall, dan F1-Score pada dataset berjumlah 200.000 data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Logistic Regression memiliki performa terbaik secara keseluruhan dengan akurasi 0,8720 dan F1-Score 0,8677, diikuti oleh Random Forest. Meskipun demikian, seluruh model mengalami kesulitan dalam memprediksi kelas High, yang menunjukkan kebutuhan strategi penanganan data tidak seimbang seperti resampling atau cost‑sensitive learning.
Logistic Regression menunjukkan performa terbaik dalam memprediksi kesehatan mental mahasiswa dengan akurasi 0,8720 dan F1‑Score 0,8677.Semua model mengalami kesulitan dalam mengklasifikasikan kelas High, menandakan adanya ketidakseimbangan data yang signifikan.Diperlukan strategi penanganan class imbalance agar model dapat lebih akurat dalam mendeteksi risiko tinggi.
Penelitian selanjutnya dapat memperluas metodologi dengan menerapkan teknik resampling seperti SMOTE atau undersampling untuk menyeimbangkan distribusi kelas, menilai dampaknya terhadap performa model, serta menyesuaikan parameter hyper‑parameter secara otomatis menggunakan grid search atau Bayesian optimization. Selain itu, eksplorasi algoritma ensemble yang lebih kompleks, seperti XGBoost atau LightGBM, dan integrasi deep learning berbasis neural network dapat meningkatkan akurasi pada kelas minoritas, sementara analisis feature importance yang lebih mendalam dapat mengidentifikasi variabel psikologis dan sosial yang paling berpengaruh. Pada upaya lain, penelitian dapat menggali interaksi antar fitur menggunakan teknik pembelajaran representasi, misalnya autoencoder, untuk memeriksa apakah representasi laten dapat menangkap gaya hidup, stres, dan dukungan sosial secara lebih akurat, sehingga menghasilkan model prediksi yang lebih komprehensif dan dapat diimplementasikan dalam sistem intervensi real‑time di lingkungan kampus.
- KLASIFIKASI KUALITAS BUAH APEL MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST | JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika).... ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/view/12854KLASIFIKASI KUALITAS BUAH APEL MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST JATI Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika ejournal itn ac index php jati article view 12854
- Perbandingan Algoritma Random Forest, Naïve Bayes, dan Support Vector Machine Pada Analisis Sentimen... prosiding.stis.ac.id/index.php/semnasoffstat/article/view/1410Perbandingan Algoritma Random Forest Nayve Bayes dan Support Vector Machine Pada Analisis Sentimen prosiding stis ac index php semnasoffstat article view 1410
- ANALISIS SENTIMEN TWITTER TERHADAP KONFLIK DI PAPUA MENGGUNAKAN PERBANDINGAN NAIVE BAYES DAN SVM | Saputra... jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.php/jipi/article/view/6180ANALISIS SENTIMEN TWITTER TERHADAP KONFLIK DI PAPUA MENGGUNAKAN PERBANDINGAN NAIVE BAYES DAN SVM Saputra jurnal stkippgritulungagung ac index php jipi article view 6180
- Ketika Pelayanan Menjadi Rutinitas: Menyelami Kebosanan Mahasiswa Teologi Dalam Menghadapi Tantangan... doi.org/10.70418/4xen4b29Ketika Pelayanan Menjadi Rutinitas Menyelami Kebosanan Mahasiswa Teologi Dalam Menghadapi Tantangan doi 10 70418 4xen4b29
| File size | 885.53 KB |
| Pages | 11 |
| DMCA | Report |
Related /
UMPPUMPP Metode ini menentukan peringkat supplier berdasarkan kriteria kualitas bahan baku, harga, waktu pengiriman, pelayanan, dan metode pembayaran. Sistem dikembangkanMetode ini menentukan peringkat supplier berdasarkan kriteria kualitas bahan baku, harga, waktu pengiriman, pelayanan, dan metode pembayaran. Sistem dikembangkan
UNIVAUNIVA Dalam studi ini, peneliti berusaha menentukan dosis maksimum corn cob bokashi dan konsentrasi Liquid Organic Fertilizer (LOF) dari limbah tempeh yang dapatDalam studi ini, peneliti berusaha menentukan dosis maksimum corn cob bokashi dan konsentrasi Liquid Organic Fertilizer (LOF) dari limbah tempeh yang dapat
UMPPUMPP Data ini diproses melalui tahapan pra-pemrosesan untuk membersihkan data yang tidak valid dan mengubah data kategorikal menjadi format yang sesuai untukData ini diproses melalui tahapan pra-pemrosesan untuk membersihkan data yang tidak valid dan mengubah data kategorikal menjadi format yang sesuai untuk
UMPPUMPP pengukuran pada tiga kondisi, pada saat kondisi marker terdeteksi sama dengan 1 detik, 2 detik dan 3 detik. Setiap kondisi tersebut akan diuji berulangpengukuran pada tiga kondisi, pada saat kondisi marker terdeteksi sama dengan 1 detik, 2 detik dan 3 detik. Setiap kondisi tersebut akan diuji berulang
UMPPUMPP Aplikasi Livin sudah diunduh sebanyak 10 juta kali namun hanya memiliki rating 3,5. Pada google play store pemberian rating aplikasi diikuti dengan ulasanAplikasi Livin sudah diunduh sebanyak 10 juta kali namun hanya memiliki rating 3,5. Pada google play store pemberian rating aplikasi diikuti dengan ulasan
UMPPUMPP Berdasarkan hal tersebut, dilakukan analisis sentimen menggunakan algoritma Support Vector Machine untuk mengetahui sentimen para pengguna terhadap aplikasiBerdasarkan hal tersebut, dilakukan analisis sentimen menggunakan algoritma Support Vector Machine untuk mengetahui sentimen para pengguna terhadap aplikasi
UMPPUMPP Oleh karena itu, ulasan di Play Store bukan hanya sebagai sumber referensi, tetapi juga sebagai panduan yang berharga bagi konsumen yang mencari pengalamanOleh karena itu, ulasan di Play Store bukan hanya sebagai sumber referensi, tetapi juga sebagai panduan yang berharga bagi konsumen yang mencari pengalaman
UMPPUMPP Dimana admin dapat melakukan penambahan penghapusan dan pengeditan pada siswa, materi, tugas dan kelas. Sedangkan siswa memiliki akses untuk melihat materiDimana admin dapat melakukan penambahan penghapusan dan pengeditan pada siswa, materi, tugas dan kelas. Sedangkan siswa memiliki akses untuk melihat materi
Useful /
UMPPUMPP Penemuan ini memberikan pemahaman terstruktur mengenai distribusi dan intensitas kekerasan berdasarkan tempat kejadian, memungkinkan alokasi sumber dayaPenemuan ini memberikan pemahaman terstruktur mengenai distribusi dan intensitas kekerasan berdasarkan tempat kejadian, memungkinkan alokasi sumber daya
UMPPUMPP Metode lain yang digunakan adalah metode untuk melakukan feature selection. Data splitting yang dipilih pada penelitian ini adalah 70% untuk data trainingMetode lain yang digunakan adalah metode untuk melakukan feature selection. Data splitting yang dipilih pada penelitian ini adalah 70% untuk data training
UNIVAUNIVA Tujuan penelitian ini untuk mengetahui keadalan desain struktur terhadap beban yag bekerja pada struktur dan mengetahui gaya-gaya yang terjadi serta pengaruhTujuan penelitian ini untuk mengetahui keadalan desain struktur terhadap beban yag bekerja pada struktur dan mengetahui gaya-gaya yang terjadi serta pengaruh
GUMPUBLISHERGUMPUBLISHER Kegiatan ini dievaluasi menggunakan desain pre-test dan post-test pada aspek motivasi dan confidence speaking. Hasil penelitian menunjukkan adanya peningkatanKegiatan ini dievaluasi menggunakan desain pre-test dan post-test pada aspek motivasi dan confidence speaking. Hasil penelitian menunjukkan adanya peningkatan