PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES DALAM MACHINE LEARNING UNTUK KLASIFIKASI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KESEHATAN MENTAL SISWA - Supriani, Nisa; Wahyu Ningrum, Septi; Gusti Nugraheni, Anggit (Technology and Informatics Insight Journal, 2025)
Kesehatan dan pendidikan merupakan faktor penting dalam keberlanjutan suatu negara. Kesehatan mencakup tidak hanya aspek fisik, tetapi juga kesehatan mental yang sangat krusial untuk menjaga kualitas hidup individu. Kesehatan mental siswa adalah kondisi di mana tidak terdapat gangguan mental, yang sering kali dipicu oleh stres, sehingga dapat berperan besar dalam kehidupan sehari-hari. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kesehatan mental siswa dengan menggunakan algoritma Klasifikasi Naive Bayes. Dengan algoritma ini, hasil klasifikasi dapat dimanfaatkan lebih dalam untuk analisis lanjut mengenai kesadaran akan pengaruh kesehatan mental. Dataset yang digunakan terdiri dari informasi demografis, tekanan akademik, kepuasan belajar, durasi tidur, kebiasaan diet, serta riwayat kesehatan mental. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa faktor seperti tekanan akademik dan kebiasaan diet memiliki pengaruh signifikan terhadap tingkat depresi dan pikiran untuk bunuh diri. Model Naive Bayes dapat membantu mengidentifikasi pola yang berguna untuk mendeteksi risiko kesehatan mental di kalangan siswa. Dengan pemahaman ini, institusi pendidikan diharapkan dapat mengembangkan program intervensi yang lebih efektif untuk mendukung kesehatan mental siswa secara menyeluruh.