Keywords
Depresi
, Data Mining
Mahasiswa Tingkat Akhir
How to Cite
Abstract
Menurut penelitian Sukandar dkk pada tahun 2019, mengatakan bahwa kenaikan tingkat depresi membuat meningginya kasus bunuh diri setiap tahunnya. Penanganan yang salah terhadap penyakit depresi membuat tingginya masalah depresi yang tidak teratasi. Terlebih lagi, Mahasiswa yang sedang mengerjakan Skripsi pun menyumbangkan masalah depresi yang tinggi ditambah hampir semua mahasiswa beranggapan bahwa konsultasi ke psikolog membutuhkan biaya yang banyak sehingga banyak para mahasiswa mengesampingkan kesehatan mental mereka. Dalam masalah tersebut, penelitian ini membuat sebuah sistem diagnosa awal untuk mendeteksi secara dini tingkat depresi. Sehingga para mahasiswa dapat mengetahui tingkat depresinya sedari dini dan memberi informasi penanganannya. Penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes sebagai algoritma penghitungannya, dimana algoritma ini menghitung semua probabilitas setiap parameternya. Sumber data penelitiannya adalah melalui wawancara dan kuesioner untuk mendapatkan data trainingnya. Tujuan penelitian ini adalah merancang sebuah aplikasi diagnosa sebagai tolak ukur dini tingkat depresi. Didapatkan hasil diagnosa dengan 34 responden dengan keakuratan mencapai 85% sehingga dapat membantu penanganan lebih awal terhadap kondisi kesehatan mental mahasiswa.
References
E. Widodo and S. Jaya, "IMPLEMENTSI SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA TINGKAT DEPRESI PADA MAHASISWA TINGKAT AKHIR DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR," Jurnal Teknologi Pelita Bangsa - SIGMA, vol. 8, no. 2, pp. 233-240, 2018.
D. Caniaghi, A. Latubessy and R. M. Maharani, "PEMODELAN SAW UNTUK MENENTUKAN TINGKAT DEPRESI GAMER," Jurnal Dialektika Informatika (Detika), vol. 1, no. 1, pp. 1-4, 2020.
J. A. Widians, M. Wati and Juriah, "APLIKASI SISTEM PAKAR TINGKAT DEPRESI PADA REMAJA MENGGUNAKAN CERTAINTY FACTOR," Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2017, vol. 5, no. 1, pp. 1-6, 2017.
D. Sukandar, R. Cahyantari M, R. Tutik and S. Haryanti, "Sistem Informasi Manajemen Gejala Depresi Melalui Model User-Centered Berbasis Web," Jurnal Ilmiah Kesehatan Pencerah, vol. 8, no. 2, pp. 104-109, 2019.
B. G. Sudarsono and S. P. Lestari, "Diagnosa Tingkat Depresi Mahasiswa Akhir Terhadap Penelitian Ilmiah Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor," JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 4, no. 4, pp. 1094-1099, 2020.
N. Amalia, Prajoko and L. Lelah, "Mekanisme sistem alat ukur diagnosa ini menggunakan algoritma Naïve Bayes sebagai bentuk klasifikasi dan prediksi. Sebenernya tak hanya naïve bayes, ada juga yang menggunakan metode algoritma Certainty Factor.," Jurnal Ilmiah SANTIKA, vol. 10, no. 1, pp. 19-27, 2020.
A. T. Beck, R. A. Steer and G. Brown, Manual for the Beck Depression Inventory II, 1996.
S. Auliannisa and M. I. Hatta, "Hubungan Social Comparisondengan Gejala Depresi pada Mahasiswa Pengguna Instagram," Journal Riset Psikologi, vol. 1, no. 2, pp. 147-154, 2021.
F. A. Nugroho, A. F. Solikin, M. D. Anggraini and Kusrini, "Sistem Pakar Diagnosa Virus Corona Dengan Metode Naïve Bayes," Jurnal TIKomSiN, vol. 9, no. 1, pp. 81-88, 2021.
T. Sanubari, C. Prianto and N. Riza, Odol (one desa one product unggulan online) penerapan metode Naive Bayes pada pengembangan aplikasi e-commerce menggunakan Codeigniter, 2020.
D. A. Pratiwi, R. M. Awangga and M. Y. H. Setyawan, SELEKSI CALON KELULUSAN TEPAT WAKTU MAHASISWA TEKNIK INFORMATIKA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES, 2020.
I. Sommerville, Software Engineering, 2011.
E. Susanto and W. W. Widiyanto, "New Normal: Pengembangan Sistem Informasi Penjualan Menggunakan Metode SDLC (System Development Life Cycle)," Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan, vol. 10, no. 1, pp. 1-9, 2021.
R. Inggi, B. Sugiantoro and Y. Prayudi, "PENERAPAN SYSTEM DEVELOPMENT LIFE CYCLE (SDLC) DALAM MENGEMBANGKAN FRAMEWORK AUDIO FORENSIK," semanTIK, vol. 4, no. 2, pp. 193-200, 2018.
D. W. T. Putra and R. Andriani, "Unified Modelling Language (UML) dalam Perancangan SistemInformasi Permohonan Pembayaran Restitusi SPPD," Jurnal TEKNOIF, vol. 7, no. 1, pp. 32-39, 2019.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Copyright (c) 2023 Wahyu Surya Wisnugraha, Intan Nur Farida, Made Ayu Dusea Widyadara