Komparasi Naïve Bayes dan Random Forest untuk Prediksi Tingkat Stres Berdasarkan Pola Penggunaan Medsos - Saifudin; sunanto; Nuzul Imam Fadlillah (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Universitas Bina Sarana Informatika, 2026)
Tingkat stres yang terkait dengan penggunaan media sosial (Medsos) menjadi perhatian utama dalam kesehatan mental digital. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dua algoritma machine learning yang populer, yaitu Naïve Bayes dan Random Forest, dalam memprediksi tingkat stres pengguna media sosial (medsos). Data yang digunakan terdiri dari 500 sampel dengan variabel seperti usia, jenis kelamin, durasi penggunaan ponsel, kualitas tidur, dan platform media sosial yang digunakan. Kedua model dievaluasi menggunakan metrik Akurasi, Presisi, Recall, dan F1-Score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes secara konsisten mengungguli Random Forest pada semua metrik evaluasi, dengan akurasi mencapai 92%, dibandingkan dengan akurasi 88% untuk Random Forest.