PERBANDINGAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN K-NEAREST NEIGHBOR DALAM KLASIFIKASI KESEHATAN MENTAL MAHASISWA - Farhan Pratama; Zikri Hadryan nst; Zuriatul Khairi; Rahmaddeni; Lusiana Efrizoni (JURNAL ILMIAH BETRIK, 2024)
Kesehatan mental telah menjadi masalah besar di dunia pendidikan, terutama di perguruan tinggi. Hal ini terlepas dari kenyataan bahwa kesehatan mental berkontribusi terhadap kemajuan akademik dan perkembangan siswa, dan bahkan kesehatan mental dapat mempengaruhi lingkungan di kampus. Kesehatan mental adalah ketika seseorang dapat menjalani kehidupan normal, bekerja dengan produktif, dan berkontrubusi dengan orang-orang di sekitarnya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk klasifikasi Kesehatan mental Mahasiswa. kecerdasan buatan, atau yang juga dikenal sebagai pembelajaran mesin, terdapat sejumlah algoritma. Pendekatan algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah Random Forest dan KNN. Dataset yang digunakan berasal dari website Kaggle, Dataset berjumlah 1100 data. Hasil penelitian menunjukkan nilai akurasi rata-rata. Dengan menggunakan metode konfusi metrik pada hutan acak, penelitian ini menemukan nilai akurasi 97% pada pembagian data 70:30 dan nilai akurasi 99% pada pembagian data 80:20. Dengan metode KNN diperoleh nilai akurasi 88% pada data pembagian 70:20 dan nilai akurasi 90% pada data pembagian 80:20.