Perbandingan Algoritma Naïve Bayes Dan Regresi Logistik Untuk Memprediksi Kesehatan Mental Mahasiswa Di Provinsi Jambi
DOI:
https://doi.org/10.33998/jakakom.2025.5.2.2309Kata Kunci:
Naïve Bayes, Logistic Regression, Prediction, Mental Health, Academic StressAbstrak
Kesehatan mental mahasiswa menjadi perhatian global karena dipengaruhi oleh tekanan akademik, masalah sosial, dan perubahan gaya hidup. Di Indonesia, sekitar 20% populasi diperkirakan mengalami gangguan mental, dengan lebih dari 12 juta orang mengalami depresi. Peningkatan kasus bunuh diri, termasuk di kalangan mahasiswa di Jambi, menunjukkan dampak tekanan yang besar terhadap kesehatan mental. Untuk mengatasi masalah ini, prediksi dini gangguan kesehatan mental menjadi langkah penting agar intervensi dapat dilakukan lebih awal. Penelitian ini membandingkan akurasi algoritma Naïve Bayes dan regresi logistik dalam memprediksi kesehatan mental mahasiswa di Provinsi Jambi. Data dikumpulkan dari 300 mahasiswa di tiga perguruan tinggi yang berbeda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Naïve Bayes memiliki akurasi sebesar 99,58% pada training set dan 100% pada testing set, sedangkan regresi logistik hanya mencapai 61,67% pada training set dan 63,33% pada testing set. Hasil ini menunjukkan bahwa Naïve Bayes lebih unggul dibandingkan regresi logistik dalam memprediksi kesehatan mental mahasiswa. Temuan ini dapat menjadi dasar pengembangan alat deteksi dini yang lebih efektif, sehingga institusi pendidikan dapat merancang strategi intervensi yang tepat guna mendukung kesejahteraan mahasiswa.
Unduhan
Referensi
U. N. H. Putri and S. M. Nur’aini, Armita Sari, Konsep Kesehatan Mental. Pasaman, Sumatera Barat: CV. Azka Pustaka, 2022. [Online]. Available: dikutip:https://www.google.co.id/books/edition/Modul_Kesehatan_Mental/Yl_Meaaaqbaj?hl=id&gbpv=1&dq=kesehatan+mental&pg=PA8&printsec=frontcover
E. Safittri, K. J. Renada, and K. E. Mawarni, “Analisis Faktor Penyebab Stres Pada Mahasiswa Dan Dampaknya Terhadap Kesehatan,” Pros. Semin. Nas. Manaj., vol. 3, no. 2, pp. 1020–1026, 2024.
World Health Organization, “Mental Health.” World Health Organization [Online], 2022. [Online]. Available: https://www.who.int/health-topics/mental-health#tab=tab_1
Bella Salsa Risnawati, Nasichah Nasichah, Muhammad Faqih Prayogo, and Zannuby Al Izzami, “Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kesehatan Mental Mahasiswa Bimbingan dan Penyuluhan Islam UIN Syarif Hidayatullah Jakarta,” J. Ilm. Dan Karya Mhs., vol. 2, no. 1, pp. 179–186, 2023, doi: 10.54066/jikma.v2i1.1389.
A. Sultan, “Diduga Depresi, Mahasiswa UNJA Ditemukan Tewas Gantung Diri di Kamar Kos Muarojambi,” iNews Bekasi, 2023. [Online]. Available: https://bekasi.inews.id/read/263273/diduga-depresi-mahasiswa-unja-ditemukan-tewas-gantung-diri-di-kamar-kos-muarojambi?form=MG0AV3
R. Diansyah, “Mahasiswa Semester Akhir di Jambi Setelah Menjatuhkan Diri Dari Lantai 12 Bank 9 Jambi,” Tim Serumpun Jambi. [Online]. Available: dikutip: https://serumpunjambi.pikiran-rakyat.com/peristiwa/pr-4008329577/mahasiswi-semester-akhir-di-jambi-tewas-setelah-menjatuhkan-diri-dari-lantai-12-gedung-mahligai-bank-9-jambi?page=all&form=MG0AV3
Rinjani Meisa Hayashi, “Survei Populix: Setengah penduduk Indonesia Punya Masalah Kesehatan Mental,” KumparanNEWS. 2022. [Online]. Available: https://kumparan.com/kumparannews/survei-populix-setengah-penduduk-indonesia-punya-masalah-kesehatan-mental-1z1SDRqCUZQ
M. Taufik Hidayat, N. Suarna, and N. Rahaningsih, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Untuk Prediksi Persediaan Barang Pt. Dilmoni Citra Mebel Indonesia,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 693–699, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6310.
N. L. W. S. R. Ginantra et al., Data Mining dan Penerapan Algoritma. 2021.
F. Sabry, Naive Bayes Classifier. One Billion Knowledgeable, 2022. [Online]. Available: https://www.google.co.id/books/edition/Naive_Bayes_Classifier/DPTGEAAAQBAJ?Hl=Id&gbpv=1&dq=naive+bayes&pg=PT7&printsec=frontcover
M. Idhom and A. S. Amal, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Depresi,” Seminar Keinsinyuran Program Studi Program Profesi Insinyur, vol. 3, no. 1. 2023. doi: 10.22219/skpsppi.v3i1.7713.
A. Salsabila Juwita, A. Rizky Kurniawan, A. Aryaputra Ashari, D. Tyan Putro, V. Nurcahyawati, and H. Artikel, “Implementasi Data Mining untuk Memprediksi Kesehatan Mental Mahasiswa menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” KOMPUTEK J. Tek. Univ. Muhammadiyah Ponorogo, vol. 8, no. No 1, p. Hal 61-70, 2024, [Online]. Available: http://studentjournal.umpo.ac.id/index.php/komputek
R. I. Fitria, R. P. Tulodo, N. T. Ujianto, and A. Sofian, “Perbandingan Algoritma Naive Dan Bayes Logistic Regression Untuk Penerimaan Siswa Baru ( Studi Kasus Calon Siswa SMA Negri 1 Brebes ),” vol. 15, no. 1, pp. 32–43, 2024.
J. T. Santoso, Aplikasi AI Dab Machine Learning Dalam Bisnis. 2023.
Karina, R. Efendi, L. Chairani, and I. M. Sari, “Implementasi Regresi Logistik Ordinal Pada Sistem Pembelajaran Daring Di Era COVID-19 Terhadap Kesehatan Mental Guru SD di Kota Pekanbaru,” J. Sains Mat. dan Stat., vol. 7, no. 1, p. 65, 2021, doi: 10.24014/jsms.v7i1.11786.
Y. Indriyani, “Model of Binary Logistic Regression to Predict Mental Health in College Students,” J. Educ. Innov. Public Heal., vol. 2, no. 1, pp. 270–281, 2024, [Online]. Available: https://doi.org/10.55606/innovation.v2i1.2146
M. F. Rifai, H. Jatnika, and B. Valentino, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Pada Sistem Prediksi Tingkat Kelulusan Peserta Sertifikasi Microsoft Office Specialist (MOS),” Petir J. Pengkaj. dan Penerapan Tek. Inform., vol. 12, no. 2, pp. 131–144, 2019, doi: 10.33322/petir.v12i2.471.
