<![CDATA[Kesehatan mental merupakan faktor krusial dalam kehidupan individu, khususnya pada remaja yang rentan mengalami gangguan mental akibat tekanan hidup. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kondisi kesehatan mental pada remaja dengan menerapkan metode SVM. Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari dataset kesehatan mental. Proses analisis mencakup tahap preprocessing data, eksplorasi data, penerapan teknik oversampling menggunakan SMOTE, serta optimasi model SVM melalui Grid Search Cross Validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM memberikan performa optimal dalam mengklasifikasikan kesehatan mental. Dengan pembagian data sebesar 60:40, model memperoleh akurasi sebesar 79%. Precision untuk kelas 0 mencapai 0.79, sementara kelas 1 sebesar 0.80, menunjukkan tingkat ketepatan model yang cukup baik dalam mengidentifikasi setiap kategori. Selain itu, recall untuk kelas 0 sebesar 0.83, mengindikasikan bahwa model mampu mendeteksi sebagian besar data yang benar-benar termasuk dalam kategori tersebut. Penelitian ini membuktikan bahwa metode SVM efektif dalam mengidentifikasi kondisi kesehatan mental pada remaja dan berpotensi menjadi alat pendukung dalam sistem deteksi dini gangguan mental.]]>
Copyrights © 2025
