Perbandingan Model Regresi Machine Learning untuk Prediksi Skor Tingkat Stres Berdasarkan Pola Screen Time Tahun 2025 - Pratama Putra, Daffa; Apriyadi, Apriyadi; Firmansyah, Zikri; Ditha Tania, Ken; Kurniawan, Dedy (CV Infinite Corporation, 2026)
Transformasi digital yang masif pada era modern telah mendorong peningkatan signifikan dalam durasi paparan layar (screen time), yang diidentifikasi sebagai salah satu faktor risiko utama terhadap kesehatan mental, khususnya peningkatan prevalensi stres psikologis. Metode diagnosis konvensional yang mengandalkan instrumen kuesioner mandiri dinilai kurang optimal karena rentan terhadap bias pelaporan dan bersifat subjektif. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa tiga algoritma machine learning, yaitu Random Forest, Support Vector Regression (SVR), dan XGBoost Regression, dalam memprediksi skor tingkat stres secara kontinu (skala 0–10) berdasarkan pola penggunaan perangkat digital. Tahapan penelitian meliputi akuisisi dataset