TA DIGITAL
SERENITY: Sistem Deteksi Dini Gangguan Kesehatan Mental Mahasiswa Menggunakan Teknik Ensemble Learning = SERENITY: Early Detection System for Student Mental Health Disorders Using Ensemble Learning Techniques
Isma Dian Damara dan Ivo Nabawi Setyawan “SERENITY: Sistem Deteksi Dini Gangguan Kesehatan Mental Mahasiswa Menggunakan Teknik Ensemble Learning”, Tugas Akhir DIII Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Semarang, dibawah bimbingan Dr. Ir. Kurnianingsih, S.T., M.T. dan Slamet Handoko, S. Kom., M. Kom Juli 2024, 125 Halaman.
Kesehatan mental di kalangan mahasiswa merupakan isu yang sangat penting dan memerlukan perhatian serius. Tekanan akademik, kurangnya dukungan sosial, dan stigma sering kali menjadi hambatan utama bagi mereka dalam mencari bantuan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi inovatif dalam kesehatan mental yang membantu mahasiswa mendeteksi gangguan kesehatan mental secara dini berdasarkan gejala yang mereka alami. Dengan menggunakan teknik Ensemble Learning dalam machine learning, Serenity menggabungkan beberapa model untuk meningkatkan akurasi dan stabilitas dalam diagnosis. Aplikasi ini juga menyediakan rekomendasi dan saran yang sesuai dengan jenis gangguan yang terdeteksi, serta fitur dukungan emosional seperti meditasi dan yoga. Proses pengembangan aplikasi mengikuti model SDLC Waterfall, melalui tahap analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi dan pengujian unit, integrasi dan pengujian sistem, serta operasi dan pemeliharaan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa Serenity berhasil membantu mahasiswa mengelola kesehatan mental mereka dengan memberikan diagnosis awal berdasarkan gejala, serta memberikan akses ke informasi profesional. Model machine learning yang diterapkan dalam aplikasi Serenity telah berhasil mencapai tingkat akurasi yang mengesankan sebesar 97%. Hal ini menunjukkan kemampuan yang luar biasa dalam mendeteks jenis penyakit mental di kalangan mahasiswa. Hasil dari survei tingkat kepuasan pengguna menunjukkan bahwa sekitar 89.27% mahasiswa merasa puas dengan aplikasi Serenity. Aplikasi ini telah diuji pada berbagai versi Android dan telah digunakan oleh mahasiswa Politeknik Negeri Semarang tanpa kendala. Serenity diharapkan dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam meningkatkan kesehatan mental mahasiswa di Indonesia, membantu mereka mencapai kehidupan yang lebih bahagia dan produktif.
Kata Kunci: Mental Health, Ensemble Learning, Disorder Detection
No other version available
Computer Science, Information & General Works 
Philosophy & Psychology 
Religion 
Social Sciences 
Language 
Pure Science 
Applied Sciences 
Art & Recreation 
Literature 
History & Geography