Implementasi Algoritma Support Vectore Machine Untuk Klasifikasi Kesehatan Mental Mahasiswa Tingkat Akhir pada Proses Penyusunan Skripsi Berdasarkan Filsafat AL-WUJ?D dalam Islam - Widya Kurniawan; Oddy Virgantara Putra; Amelia Utami (Jurnal Ilmiah IT CIDA, 2025)
Permasalahan kesehatan mental pada mahasiswa tingkat akhir yang sedang mengerjakan skripsi tidak hanya dipicu oleh faktor eksternal namun faktor internal seperti kedekatan terhadap tuhannya, tekanan emosional, pemaknaan diri, serta kemampuan mengelola tuntutan akademik juga perlu diteliti. Penelitian ini bertujuan menganalisis tingkat stres dan kecemasan sebagai indikator kesehatan mental mahasiswa dengan menggunakan pendekatan machine learning untuk menganalisis data. Data diperoleh melalui kuesioner yang dimodifikasi dari Existential Anxiety Questionnaire yang telah divalidasi, mencakup aspek On Human Nature, On Knowledge, On Ethic, On Reality, serta satu aspek tambahan, Nature of God, berdasarkan filsafat al-wujud dalam Islam lalu disebarkan melalui google form dengan jumlah responden 285 mahasiswa. Pemodelan menggunakan SVM dengan menggunakan Stratified K-Fold, sedangkan evaluasi menggunakan confusion matrix. Hasil menunjukkan bahwa model klasifikasi stres dengan kernel linear mencapai akurasi 93%, sementara model kecemasan dengan kernel linear dan parameter C=10 mencapai akurasi 96%. Temuan juga memperlihatkan bahwa pemicu stres dominan berada pada aspek On Knowledge, sedangkan kecemasan banyak dipengaruhi aspek On Human Nature. Penelitian ini diharapkan menjadi dasar dalam pengembangan program pendampingan psikologis dan akademik untuk meningkatkan kesejahteraan mental mahasiswa tingkat akhir.