IMPLEMENTASI SISTEM PREDIKSI RISIKO KESEHATAN MENTAL MELALUI ANALISIS INTEGRATIF TERHADAP KONDISI FINANSIAL MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS WEBSITE PADA MAHASISWA UNIVERSITAS PAMULANG - Muhammad Fauzan; Yuliana (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 2026)
Abstrak Indonesia – Tekanan finansial menjadi salah satu pemicu utama gangguan kesehatan mental pada mahasiswa, sementara layanan konseling di kampus umumnya masih bersifat reaktif akibat keterbatasan sumber daya. Penelitian ini menghadirkan rancang bangun sistem berbasis website untuk memprediksi tingkat risiko kesehatan mental mahasiswa Universitas Pamulang dengan memadukan lima indikator kondisi finansial dan instrumen psikologis Depression Anxiety Stress Scale 21 (DASS-21), yang diproses menggunakan algoritma Gaussian Naive Bayes. Pengembangan perangkat lunak mengikuti model waterfall, dimulai dari analisis kebutuhan, perancangan basis data dan antarmuka, implementasi berbasis Flask (Python) dan MySQL, hingga pengujian sistem. Sebanyak 30 data mahasiswa dikumpulkan melalui kuesioner daring dan dipetakan ke tiga kelas risiko, yaitu Rendah, Sedang, dan Tinggi. Validasi model dilakukan melalui 5-Fold Stratified Cross-Validation dan Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV), yang masing-masing menghasilkan akurasi rata-rata 70,00% dan 73,33%. Pengujian struktural (White Box) terhadap modul algoritma menunjukkan 26 dari 26 jalur logika berjalan sesuai spesifikasi, sedangkan pengujian fungsional (Black Box) terhadap 35 skenario antarmuka juga seluruhnya berhasil. Keluaran sistem berupa kategori risiko beserta nilai probabilitas tiap kelas, rekomendasi intervensi yang disesuaikan, dan penampilan otomatis kontak Lembaga Kemahasiswaan dan Alumni (LKA) pada hasil berisiko tinggi.