Klasifikasi Kesehatan Mental Mahasiswa Model TMAS dengan Algoritma Decision Tree, Logistic Regression, dan Random Forest - Hapsari, Anindya; Nursuwanda, Ahmad Syafei; Zuhriyah, Halimatuz; Vresdian, Devan Junesco (INTEK : Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi, 2024)
Di Indonesia, 6,1% penduduk berusia 15 tahun ke atas mengalami gangguan kesehatan mental, dengan 12,69% mahasiswa menunjukkan kerentanan akibat tekanan hidup dan ketidakstabilan mental. Kesehatan mental sangat penting bagi mahasiswa, karena berpengaruh langsung pada kesuksesan akademik mereka. Penelitian ini menganalisis data kesehatan mental mahasiswa dengan dataset yang diambil berdasarkan hasil survey data mahasiswa di kampus Universitas Global Jakarta, dengan hasil survey mengikuti metode TMAS yang di rekomendasikan oleh expert psikolog untuk kemudian di olah menggunakan algoritma Decision Tree, Random Forest, dan Logistic Regression dengan Python. Hasilnya menunjukkan bahwa Logistic Regression mencapai akurasi tertinggi sebesar 90%, diikuti oleh Decision Tree dan Random Forest yang masing-masing memiliki akurasi 80%. Selain itu, model Logistic Regression memberikan prediksi kecemasan paling akurat berdasarkan TMAS dengan akurasi 90%, dibandingkan 80% untuk Decision Tree dan Random Forest.