Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Digital Transformation Technology (Digitech)
Suharmanto, Abraham Yano
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Library & Information Science

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Faktor Status Depresi Kehidupan Mahasiswa Menggunakan Machine Learning Sumantiawan, Dody Indra; Amaliyah, Shofwatun; Narulita, Siska; Kholilurrahman, Muhammad; Suharmanto, Abraham Yano
Digital Transformation Technology Vol. 4 No. 1 (2024): Periode Maret 2024
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v4i1.4577

Abstract

Depresi dan Mahasiswa, kurang tidur pola makan yang buruk dan kurang olahraga merupakan penyebab depresi dikalangan mahasiswa. Stres yang muncul akibat dunia akademis. Faktor kehidupan kampus sangat berkontribusi terhadap faktor resiko. Mahasiswa yang tidak siap menghadapi kehidupan kampus akan cepat mengalami depresi yang mempengaruhi kehidupan dan pendidikan akademisnya. Depresi merupakan faktor resiko terbesar keinginan bunuh diri dan resiko lainnya, seperti: narkotika dan perilaku menyakiti diri sendiri. Penelitian ini bertujuan untuk meneksplorasi dan mengidentifikasi hubungan antara variabel dan tingkat depresi mahasiswa. Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah data terkait kehidupan mahasiswa, data mahasiswa yang digunakan memiliki karakteristik yang menggambarkan mahasiswa ilmu komputer dan bertujuan untuk mengidentifikasi tingkat depresi pada mahasiswa. Langkah-langkah yang digunakan dalam penelitian ini meliputi eksplorasi data, pembersihan data dan analisis data. Langkah awal adalah melakukan eksplorasi data dengan memeriksa variabel yang memiliki 10 variabel dengan karakteristik data. Dalam tabel kolom “kelas” menunjukan jenis variabel yang mencakup kelas numerik dan kelas faktor. Temuan dalam penelitian ini memberikan wawasan berharga terkait kesehatan mental mahasiswa. Hubungan yang signifikan antara status tingkat depresi dan gender serta kinerja akademis menjadi sorotan bagian intervensi. Program kesehatan mental khusus gender dan layanan dukungan akademis dapat berperan penting dalam mengurangi prevalensi depresi di kalangan mahasiswa.
Analisis Faktor Status Depresi Kehidupan Mahasiswa Menggunakan Machine Learning Sumantiawan, Dody Indra; Amaliyah, Shofwatun; Narulita, Siska; Kholilurrahman, Muhammad; Suharmanto, Abraham Yano
Digital Transformation Technology Vol. 4 No. 1 (2024): Periode Maret 2024
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v4i1.4577

Abstract

Depresi dan Mahasiswa, kurang tidur pola makan yang buruk dan kurang olahraga merupakan penyebab depresi dikalangan mahasiswa. Stres yang muncul akibat dunia akademis. Faktor kehidupan kampus sangat berkontribusi terhadap faktor resiko. Mahasiswa yang tidak siap menghadapi kehidupan kampus akan cepat mengalami depresi yang mempengaruhi kehidupan dan pendidikan akademisnya. Depresi merupakan faktor resiko terbesar keinginan bunuh diri dan resiko lainnya, seperti: narkotika dan perilaku menyakiti diri sendiri. Penelitian ini bertujuan untuk meneksplorasi dan mengidentifikasi hubungan antara variabel dan tingkat depresi mahasiswa. Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah data terkait kehidupan mahasiswa, data mahasiswa yang digunakan memiliki karakteristik yang menggambarkan mahasiswa ilmu komputer dan bertujuan untuk mengidentifikasi tingkat depresi pada mahasiswa. Langkah-langkah yang digunakan dalam penelitian ini meliputi eksplorasi data, pembersihan data dan analisis data. Langkah awal adalah melakukan eksplorasi data dengan memeriksa variabel yang memiliki 10 variabel dengan karakteristik data. Dalam tabel kolom “kelas” menunjukan jenis variabel yang mencakup kelas numerik dan kelas faktor. Temuan dalam penelitian ini memberikan wawasan berharga terkait kesehatan mental mahasiswa. Hubungan yang signifikan antara status tingkat depresi dan gender serta kinerja akademis menjadi sorotan bagian intervensi. Program kesehatan mental khusus gender dan layanan dukungan akademis dapat berperan penting dalam mengurangi prevalensi depresi di kalangan mahasiswa.
Co-Authors Amaliyah, Shofwatun Kholilurrahman, Muhammad Siska Narulita Sumantiawan, Dody Indra