CIPTA MEDIA HARMONICIPTA MEDIA HARMONI

JSITIK: Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi KomputerJSITIK: Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Komputer

Latar Belakang: Depresi menjadi isu krusial yang semakin sering dialami oleh mahasiswa akibat tekanan akademik, gaya hidup, dan tuntutan sosial. Deteksi dini sangat mendesak karena depresi yang tidak ditangani dapat berdampak buruk pada performa akademik, hubungan sosial, dan kualitas hidup mahasiswa. Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi risiko depresi yang akurat dan objektif pada mahasiswa dengan menggunakan algoritma Random Forest berbasis data akademik dan gaya hidup. Metode: Penelitian ini merupakan studi kuantitatif yang menerapkan metodologi Knowledge Discovery in Databases (KDD). Data yang digunakan adalah Student Depression Dataset dari Kaggle. Prosesnya meliputi preprocessing data, penyeimbangan data dengan SMOTEENN dan label encoding untuk mengubah data kategorikal menjadi numerik. Hasil: Model yang dikembangkan menunjukkan performa yang sangat tinggi pada saat diuji. Hasil evaluasi pada data uji menghasilkan nilai akurasi, precision, recall, dan f1-score yang seragam, yaitu sebesar 97%. Kesimpulan: Model Random Forest terbukti efektif untuk mendeteksi risiko depresi secara akurat dan seimbang. Model ini berpotensi menjadi alat bantu yang berharga bagi institusi pendidikan untuk melakukan intervensi preventif yang tepat sasaran. Penelitian selanjutnya dapat berfokus pada validasi model menggunakan data institusional di dunia nyata.

Penelitian ini berhasil membangun model prediksi risiko depresi pada mahasiswa menggunakan algoritma Random Forest yang sangat efektif, dengan akurasi, presisi, dan f1-score seragam sebesar 97%.Keterbatasan penelitian ini adalah penggunaan dataset publik yang mungkin tidak sepenuhnya merepresentasikan populasi mahasiswa secara global, serta data yang bersifat self-reported.Untuk penelitian selanjutnya, validasi model menggunakan data riil dari institusi pendidikan disarankan, serta eksplorasi penambahan fitur lain dan perbandingan dengan algoritma deep learning.

Penelitian ini berhasil memprediksi risiko depresi pada mahasiswa dengan akurasi tinggi, namun masih ada ruang untuk eksplorasi lebih lanjut. Pertama, studi lanjutan dapat fokus pada identifikasi faktor-faktor spesifik dalam lingkungan kampus yang berkontribusi terhadap depresi, misalnya dengan menganalisis data aktivitas mahasiswa di media sosial atau forum online kampus, serta menggabungkan data kualitatif dari wawancara mendalam. Kedua, penelitian kuantitatif dengan metode longitudinal akan sangat berguna untuk mengamati perkembangan kondisi mental mahasiswa dari waktu ke waktu, misalnya dengan mengumpulkan data secara berkala selama masa studi dan melihat bagaimana faktor-faktor seperti transisi antar semester atau perubahan gaya hidup mempengaruhi risiko depresi. Terakhir, penting untuk mengeksplorasi pengembangan sistem pendukung keputusan yang dapat memberikan rekomendasi intervensi yang personalisasi berdasarkan profil risiko depresi mahasiswa, dengan mempertimbangkan aspek seperti karakteristik demografis, riwayat kesehatan mental, dan preferensi individu.

  1. PENERAPAN DATA MINING METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK ANALISA PENJUALAN PADA TOKO YANA SPORT | JATI (Jurnal... doi.org/10.36040/jati.v6i2.5755PENERAPAN DATA MINING METODE K MEANS CLUSTERING UNTUK ANALISA PENJUALAN PADA TOKO YANA SPORT JATI Jurnal doi 10 36040 jati v6i2 5755
  2. SMOTE: METODE PENYEIMBANG KELAS PADA KLASIFIKASI DATA MINING | Arifiyanti | Scan : Jurnal Teknologi Informasi... doi.org/10.33005/scan.v15i1.1850SMOTE METODE PENYEIMBANG KELAS PADA KLASIFIKASI DATA MINING Arifiyanti Scan Jurnal Teknologi Informasi doi 10 33005 scan v15i1 1850
  3. Perbandingan Metode Klasifikasi Random Forest dan SVM Pada Analisis Sentimen PSBB | Adrian | Jurnal Informatika... doi.org/10.26877/jiu.v7i1.7099Perbandingan Metode Klasifikasi Random Forest dan SVM Pada Analisis Sentimen PSBB Adrian Jurnal Informatika doi 10 26877 jiu v7i1 7099
  4. Prediksi Risiko Depresi pada Mahasiswa Menggunakan Algoritma Random Forest Berdasarkan Data Akademik... jurnal.ciptamediaharmoni.id/index.php/jsitik/article/view/696Prediksi Risiko Depresi pada Mahasiswa Menggunakan Algoritma Random Forest Berdasarkan Data Akademik jurnal ciptamediaharmoni index php jsitik article view 696
  5. 0. 0 doi.org/10.24176/simet.v9i2.25130 0 doi 10 24176 simet v9i2 2513
Read online
File size526.3 KB
Pages10
DMCAReport

Related /

JURIS Penerapan Metode Fuzzy Time Series Chen Orde Tinggi Pada Peramalan Nilai Tukar Petani Provinsi Gorontalo 2026More at 2026

UIN MALANGUIN MALANG The data used consist of monthly FER observations in Gorontalo Province from January 2020 to October 2025, comprising 70 observations obtained from officialThe data used consist of monthly FER observations in Gorontalo Province from January 2020 to October 2025, comprising 70 observations obtained from official

JURIS Techniques for Creating Quality Questions in Learning Evaluation 2026More at 2026

LARISMALARISMA Penelitian ini menggunakan metode studi pustaka dengan menganalisis berbagai literatur yang relevan dalam bidang evaluasi pendidikan. Hasil kajian menunjukkanPenelitian ini menggunakan metode studi pustaka dengan menganalisis berbagai literatur yang relevan dalam bidang evaluasi pendidikan. Hasil kajian menunjukkan

JURIS Penerapan Metode Ensemble Bagging SVR untuk Multivariate Time Series pada Peramalan Curah Hujan Studi Kasus Stasiun Meteorologi Perak I 2026More at 2026

NURISNURIS Cuaca yang tidak menentu dapat menyebabkan perubahan curah hujan yang drastis, berdampak pada sektor pertanian, transportasi, dan industri. Oleh karenaCuaca yang tidak menentu dapat menyebabkan perubahan curah hujan yang drastis, berdampak pada sektor pertanian, transportasi, dan industri. Oleh karena

JURIS Evaluasi Implementasi Kebijakan Penanganan Stunting oleh Dinas Kesehatan Pengendalian Penduduk dan Keluarga Berencana Kota Tanjungpinang 2026More at 2026

STISIPOLRAJAHAJISTISIPOLRAJAHAJI Evaluasi implementasi kebijakan penanganan stunting di Kota Tanjungpinang menunjukkan kemajuan positif, ditandai dengan penurunan prevalensi stunting dariEvaluasi implementasi kebijakan penanganan stunting di Kota Tanjungpinang menunjukkan kemajuan positif, ditandai dengan penurunan prevalensi stunting dari

JURIS Analisis Perbandingan Algoritma XGBoost dan Algoritma Random Forest Ensemble Learning pada Klasifikasi Keputusan Kredit 2024More at 2024

PRINPRIN 998 untuk data berukuran 10.000 dan 0. 999 untuk data berukuran 100.000. Akan tetapi, Random Forest hanya mampu mencapai F1-score sebesar 0. 700 untuk998 untuk data berukuran 10.000 dan 0. 999 untuk data berukuran 100.000. Akan tetapi, Random Forest hanya mampu mencapai F1-score sebesar 0. 700 untuk

JURIS Manajemen Kegiatan Peserta Didik dalam Peningkatan Kualitas Lulusan di SMP Islam Al Ulum Terpadu Medan 2023More at 2023

STAI AL-HIDAYAHSTAI AL-HIDAYAH Metode penelitian yang digunakan adalah kualitatif, dengan pendekatan fenomenologi. Teknik pengumpulan data yang digunakan, yaitu: observasi, wawancara,Metode penelitian yang digunakan adalah kualitatif, dengan pendekatan fenomenologi. Teknik pengumpulan data yang digunakan, yaitu: observasi, wawancara,

JURIS Peningkatan Hasil Belajar dan Aktivitas Siswa pada Materi Elastisitas Bahan Melalui Model Pembelajaran Discovery Learning 2021More at 2021

UNIMALUNIMAL Indikator keberhasilan pada penelitian ini adalah: (1) apabila ≥ 70% dari jumlah siswa berkategori tuntas dengan criteria tuntas belajaran apabila nilaiIndikator keberhasilan pada penelitian ini adalah: (1) apabila ≥ 70% dari jumlah siswa berkategori tuntas dengan criteria tuntas belajaran apabila nilai

JURIS Kecerdasan Emosional Dan Kecemasan Mahasiswa Bimbingan Skripsi di Universitas Syiah Kuala 2018More at 2018

MATAPPAMATAPPA Data penelitian dikumpulkan menggunakan skala adaptasi yaitu skala kecerdasan emosional Schutte Emotional Intelligence Scale (SEIS) yang disusun oleh Schutte,Data penelitian dikumpulkan menggunakan skala adaptasi yaitu skala kecerdasan emosional Schutte Emotional Intelligence Scale (SEIS) yang disusun oleh Schutte,

Useful /

JURIS Deteksi Cacat Pada Carbon Fiber Reinforced Polymer Berdasarkan Koefisien Korelasi Pearson Dari Sinyal Echo Ultrasonik 2024More at 2024

LMULMU Namun, keandalan CFRP dapat terganggu oleh cacat internal yang terjadi selama proses manufaktur atau penggunaan. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksiNamun, keandalan CFRP dapat terganggu oleh cacat internal yang terjadi selama proses manufaktur atau penggunaan. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi

JURIS KAJIAN TENTANG LAMA FERMENTASI NIRA AREN Arenga pinnata TERHADAP KELIMPAHAN MIKROBA DAN KUALITAS ORGANOLEPTIK TUAK 2020More at 2020

UNPATTIUNPATTI pinnata) ini dapat mengalami fermentasi karena kandungan gula yang cukup tinggi dan kehadiran ragi di dalamnya. Oleh sebab itu, penelitian ini mengkajipinnata) ini dapat mengalami fermentasi karena kandungan gula yang cukup tinggi dan kehadiran ragi di dalamnya. Oleh sebab itu, penelitian ini mengkaji

JURIS PENGARUH INOKULASI BAKTERI Rhizobium japanicum TERHADAP PERTUMBUHAN KACANG KEDELAI Glycine max L 2020More at 2020

UNPATTIUNPATTI Inokulasi bakteri Rhizobium japanicum berpengaruh nyata terhadap pertumbuhan tanaman kacang kedelai, meliputi tinggi tanaman, jumlah daun, dan jumlah bintilInokulasi bakteri Rhizobium japanicum berpengaruh nyata terhadap pertumbuhan tanaman kacang kedelai, meliputi tinggi tanaman, jumlah daun, dan jumlah bintil

JURIS Program Bimbingan Dan Konseling Komprehensif Untuk Mengembangkan Standar Kompetensi Siswa 2018More at 2018

MATAPPAMATAPPA Standar kompetensi siswa di Indonesia mengacu pada Standar Kompetens Kemandirian Peserta Didik (SKKPD) yang terbagi dalam 11 aspek perkembangan. ProsedurStandar kompetensi siswa di Indonesia mengacu pada Standar Kompetens Kemandirian Peserta Didik (SKKPD) yang terbagi dalam 11 aspek perkembangan. Prosedur

ads-block-test