ABBY GUNDA, MAHESI IDENTIFIKASI STATUS KESEHATAN MENTAL BERDASARKAN FUNGSI FISIOLOGIS, DEPRESI, DAN ENERGI PADA MAHASISWA DENGAN MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING. [TA] (Unpublished)
|
Text
naskha TA lemgkap ABBY_watermark.pdf Download (8MB) | Preview |
Abstract
Berdasarkan data World Health Organization, lebih dari 264 juta orang di dunia mengalami permasalahan kesehatan mental terutama pada mahasiswa semakin meningkat seiring dengan tingginya tekanan akademik dan perubahan gaya hidup. Berbagai penelitian dikembangkan untuk mendeteksi status kesehatan mental dengan menggunakan aplikasi. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi status kesehatan mental mahasiswa dengan menggunakan machine learning. Metode yang digunakan observasional prospektif secara cohort study dengan menggunakan 2 cara pengambilan data yaitu pengisian Smarteens dan google form. Data yang diperoleh adalah fungsi fisiologis, depresi, dan energi diolah menggunakan machine learning dan karakteristik user. Pada penelitian ini ditemukan model prediksi yang paling baik untuk mendeteksistatus kesehatan mental adalah algoritma naive bayes. Pada penelitian ini terdapat hubungan antara gangguan kesehatan mental dialami dengan kurangnya interaksi dukungan sosial dalam kelompok belajar (p value=0,01934). sedangkan dari faktor lainnya yaitu usia, IPK, angkatan kuliah, alasan masuk farmasi, dan tinggal tidak terdapat hubungan. Temuan ini menegaskan pentingnya deteksi dini dan pendampingan untuk mahasiswa terutama untuk memastikan mahasiswa memiliki kelompok mengajar.
| Item Type: | TA |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Fisiologi, Gangguan psikologis, Kesehatan mental, Machine learning, Smarteens |
| Subjects: | R Medicine > RS Pharmacy and materia medica |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Kesehatan > S1 Farmasi |
| Depositing User: | umclibs1 |
| Date Deposited: | 02 Dec 2025 06:17 |
| Last Modified: | 02 Dec 2025 06:17 |
| URI: | http://repository.machung.ac.id/id/eprint/1069 |
Actions (login required)
 |
View Item |