Analisis Perbandingan Algoritma XGBoost Dan Algoritma Random Forest Untuk Klasifikasi Data Kesehatan Mental - Aditya Ananta Wisnu Wardana, Kadek; Mizwar A. Rahim, Abdul (LOGIC : Jurnal Ilmu Komputer dan Pendidikan, 2024)
Kesehatan mental merupakan sebuah perhatian utama dalam upaya meningkatkan kesejahteraan secara keseluruhan. Permasalahan kesehatan mental ini menjadi sesuatu yang tidak bisa diabaikan begitu saja dan perlu ditangani lebih lanjut. Namun, dalam dunia nyata masih banyak masyarakat yang belum menyadari hal tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan dengan menggunakan sebuah algoritma untuk klasifikasi kesehatan mental menggunakan perbandingan 2 algoritma yaitu Extreme Gradient Boost dan Random Forest dengan dataset yang diambil kaggle dengan nama mental health dataset.csv berdasarkan beberapa fitur yaitu Jenis Kelamin, Negara, Pekerjaan, Pengobatan, Stres yang Bertambah, Perubahan Kebiasaan, Riwayat Kesehatan Mental, Perubahan Mood, Wawancara Kesehatan Mental, dan Pilihan Perawatan. Metode penelitian dilakukan dengan pemeriksaan data dengan melakukan analisi pada dataset serta membagi data menjadi data training dan data test. Hasil penelitian pada algoritma Extreme Gradient Boost memiliki rata-rata nilai akurasi, presisi, recall, dan f1-score dalam 30 kali percobaan sebesar 99.82% sedangkan algoritma Random Forest memiliki rata-rata nilai akurasi, presisi, recall, dan f1-score dalam 30 kali percobaan sebesar 99.04%.