Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Informatics and Computer Engineering Journal
Fadlillah, Nuzul Imam
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Komparasi Naïve Bayes dan Random Forest untuk Prediksi Tingkat Stres Berdasarkan Pola Penggunaan Medsos Saifudin; sunanto; Fadlillah, Nuzul Imam
Informatics and Computer Engineering Journal Vol 6 No 1 (2026): Periode Februari 2026
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/icej.v6i1.11225

Abstract

Tingkat stres yang terkait dengan penggunaan media sosial (Medsos) menjadi perhatian utama dalam kesehatan mental digital. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dua algoritma machine learning yang populer, yaitu Naïve Bayes dan Random Forest, dalam memprediksi tingkat stres pengguna media sosial (medsos). Data yang digunakan terdiri dari 500 sampel dengan variabel seperti usia, jenis kelamin, durasi penggunaan ponsel, kualitas tidur, dan platform media sosial yang digunakan. Kedua model dievaluasi menggunakan metrik Akurasi, Presisi, Recall, dan F1-Score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes secara konsisten mengungguli Random Forest pada semua metrik evaluasi, dengan akurasi mencapai 92%, dibandingkan dengan akurasi 88% untuk Random Forest.
Co-Authors Saifudin Sunanto