Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan
Ananta, Nita
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
KLASIFIKASI KESEHATAN MENTAL PADA USIA REMAJA MENGGUNAKAN METODE SVM Pratiwi, Elsa Eka; Aisy, Alaysha Rihadatul; Rahmaddeni, Rahmaddeni; Ananta, Nita
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.6232

Abstract

Kesehatan mental merupakan faktor krusial dalam kehidupan individu, khususnya pada remaja yang rentan mengalami gangguan mental akibat tekanan hidup. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kondisi kesehatan mental pada remaja dengan menerapkan metode SVM. Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari dataset kesehatan mental. Proses analisis mencakup tahap preprocessing data, eksplorasi data, penerapan teknik oversampling menggunakan SMOTE, serta optimasi model SVM melalui Grid Search Cross Validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM memberikan performa optimal dalam mengklasifikasikan kesehatan mental. Dengan pembagian data sebesar 60:40, model memperoleh akurasi sebesar 79%. Precision untuk kelas 0 mencapai 0.79, sementara kelas 1 sebesar 0.80, menunjukkan tingkat ketepatan model yang cukup baik dalam mengidentifikasi setiap kategori. Selain itu, recall untuk kelas 0 sebesar 0.83, mengindikasikan bahwa model mampu mendeteksi sebagian besar data yang benar-benar termasuk dalam kategori tersebut. Penelitian ini membuktikan bahwa metode SVM efektif dalam mengidentifikasi kondisi kesehatan mental pada remaja dan berpotensi menjadi alat pendukung dalam sistem deteksi dini gangguan mental.
KLASIFIKASI KESEHATAN MENTAL PADA USIA REMAJA MENGGUNAKAN METODE SVM Pratiwi, Elsa Eka; Aisy, Alaysha Rihadatul; Rahmaddeni, Rahmaddeni; Ananta, Nita
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.6232

Abstract

Kesehatan mental merupakan faktor krusial dalam kehidupan individu, khususnya pada remaja yang rentan mengalami gangguan mental akibat tekanan hidup. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kondisi kesehatan mental pada remaja dengan menerapkan metode SVM. Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari dataset kesehatan mental. Proses analisis mencakup tahap preprocessing data, eksplorasi data, penerapan teknik oversampling menggunakan SMOTE, serta optimasi model SVM melalui Grid Search Cross Validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM memberikan performa optimal dalam mengklasifikasikan kesehatan mental. Dengan pembagian data sebesar 60:40, model memperoleh akurasi sebesar 79%. Precision untuk kelas 0 mencapai 0.79, sementara kelas 1 sebesar 0.80, menunjukkan tingkat ketepatan model yang cukup baik dalam mengidentifikasi setiap kategori. Selain itu, recall untuk kelas 0 sebesar 0.83, mengindikasikan bahwa model mampu mendeteksi sebagian besar data yang benar-benar termasuk dalam kategori tersebut. Penelitian ini membuktikan bahwa metode SVM efektif dalam mengidentifikasi kondisi kesehatan mental pada remaja dan berpotensi menjadi alat pendukung dalam sistem deteksi dini gangguan mental.
Co-Authors Aisy, Alaysha Rihadatul Pratiwi, Elsa Eka Rahmaddeni Rahmaddeni