Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 797-807 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Klasifikasi Kesehatan Mental Mahasiswa dengan Algoritma J48 dan Hubungan Atribut Demografis serta Akademis
Evril Fadrekha Cahyani 1 , Alfina Nur Aeni 2 , Irmawati Tri Wahyuni 3 , Tarwoto 4 1,2,3,4 Sistem Informasi, FIK, Universitas AMIKOM Purwokerto, Indonesia Email: evrilfadrekha@gmail.com 1 , nuralfina14@gmail.com 2 , irmawahyunikl@gmail.com 3 , tarwoto@amikompurwokerto.ac.id 4

## Abstract
The college years are a period of significant development in various aspects, including physical, psychological,  and  intellectual  growth.  Students  often  face  mental  health  issues  such  as  depression, anxiety, and panic attacks, which frequently go untreated and can persist into adulthood. This study aims to analyze the  mental  health  of college students using the J48 algorithm to classify the target attribute  "Did  you  seek  any  specialist  for  treatment?".  The  dataset  used  was  sourced  from  a  public repository,  consisting  of  101  instances.  Through  the  stages  of  data  collection,  preprocessing, classification with the J48 algorithm, attribute correlation analysis, and comorbidity identification, the study  found  that  6%  of  students  required  specialist  treatment,  while  94%  did  not.  Further  analysis revealed  that  mental  health  issues  are  more  prevalent  among  women  and  first-year  students. Depression  affects  82.86%  of  women,  anxiety  affects  70.59%  of  women,  and  panic  attacks  affect 75.76% of women. The study also identified comorbidities where some students experienced more than one  mental  health  issue.  The  findings  highlight  the  importance  of  social  support  and  a  conducive learning environment to improve students' mental well-being. These findings can be used to develop more effective interventions to support students' mental health and academic success.
Keywords : college students, mental health, classification J48 algorithm.

## Abstrak
Masa  kuliah  adalah  periode  perkembangan  signifikan  dalam  berbagai  aspek,  termasuk  fisik, psikologis, dan intelektual. Mahasiswa sering menghadapi masalah kesehatan mental seperti depresi, kecemasan, dan serangan panik, yang sering kali tidak mendapat penanganan memadai dan dapat berlanjut hingga dewasa. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kesehatan mental mahasiswa menggunakan  algoritma  J48  untuk  klasifikasi  atribut  kelas  tujuan  "Did  you  seek  any  specialist  for treatment?".  Dataset  yang  digunakan  berasal  dari  repositori  publik  dengan  101  instance.  Melalui tahap  pengumpulan  data,  preprocessing,  klasifikasi  dengan  algoritma  J48,  analisis  keterkaitan atribut, dan identifikasi komorbiditas, penelitian ini menemukan bahwa 6% mahasiswa memerlukan perawatan spesialis, sementara 94% lainnya tidak. Analisis lebih lanjut menunjukkan bahwa masalah kesehatan mental lebih sering terjadi pada wanita  dan  mahasiswa tahun pertama.  Depresi dialami oleh  82.86%  wanita,  kecemasan  oleh  70.59%  wanita,  dan  serangan  panik  oleh  75.76%  wanita. Penelitian ini juga mengidentifikasi komorbiditas di mana beberapa mahasiswa mengalami lebih dari satu  masalah  kesehatan  mental.  Hasil  penelitian  menekankan  pentingnya  dukungan  sosial  dan lingkungan belajar yang kondusif untuk meningkatkan kesejahteraan mental mahasiswa. Temuan ini dapat digunakan untuk mengembangkan intervensi yang lebih efektif dalam mendukung kesehatan mental dan kesuksesan akademik mahasiswa.
Kata kunci : mahasiswa, kesehatan mental, klasifikasi algoritma J48.

## 1. PENDAHULUAN
Masa  menjadi  seorang mahasiswa  adalah waktu di  mana  pertumbuhan  dan perkembangan pesat terjadi dalam berbagai aspek, termasuk fisik, psikologis, dan intelektual.  Karakteristik  khas  mahasiswa  meliputi  rasa  ingin  tahu  yang  besar,
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 797-807 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
minat  terhadap  petualangan  dan  tantangan,  serta  kecenderungan  untuk mengambil  risiko  tanpa  mempertimbangkan  secara  matang  konsekuensi  dari tindakan mereka[1].
Pada rentang usia 20-24 tahun, sering kali terjadi masalah kesehatan mental pada individu. Kesehatan mental mahasiswa merupakan perhatian penting dalam pendidikan tinggi, terutama bagi mereka yang mengikuti kursus terkait perawatan kesehatan,  menghadapi  tekanan  tambahan  yang  dapat  menghambat  akses dukungan[2]. Pada penelitian sebelumnya menunjukkan hubungan yang signifikan antara  utang  dan  masalah  kesehatan  mental  pada  siswa,  dengan  kenaikan  biaya kuliah  berpotensi  menyebabkan  pemulihan  yang  lebih  buruk  dari  masalah kesehatan  mental[3].  Selain  itu,  layanan  kesehatan  mental  perguruan  tinggi diremehkan  sebagai  tempat  pengajaran  dan  penelitian  dalam  intervensi psikoterapi  dan  orientasi  kesehatan  mental  masyarakat[4].  Berbagai  organisasi, seperti kelompok Kesejahteraan Mental di Pendidikan Tinggi, secara aktif terlibat dalam mengatasi masalah kesehatan mental siswa, menyediakan sumber daya bagi siswa dan bimbingan bagi pembuat kebijakan dan praktisi di pendidikan tinggi[5]. Secara  keseluruhan,  mengatasi  kesehatan  mental  siswa  membutuhkan  upaya kolaboratif,  solusi  inovatif  seperti  jaringan  dukungan  sebaya,  dan  fokus  pada pengurangan beban keuangan untuk meningkatkan kesejahteraan dan kesuksesan akademik.  Periode  krusial  dalam  upaya  meningkatkan  kesehatan  mental  karena lebih dari separuh mahasiswa menghadapi tantangan kesehatan mental. Penelitian menunjukkan  bahwa  masalah  kesehatan  mental  yang  dialami  mahasiswa seringkali berlanjut hingga dewasa. Hampir setengah dari kasus gangguan mental dimulai pada usia 20 tahun, dan banyak di antaranya tidak mendapat penanganan yang memadai sehingga berlanjut hingga dewasa dan dalam beberapa kasus dapat mengarah  pada  kondisi  yang  lebih  serius  seperti  psikosis,  perilaku  melukai  diri sendiri, dan bunuh diri[6].
Depresi adalah salah satu gangguan mood yang ditandai dengan gejala utama seperti  perasaan  sedih  yang  berkepanjangan,  kehilangan  minat,  dan  penurunan energi  yang  menyebabkan  mudah  merasa  lelah.  Gejala  tambahan  meliputi kesulitan  dalam  konsentrasi  atau  fokus,  serta  perasaan  rendah  diri  atau  kurang percaya  diri,  rasa  bersalah  yang  berlebihan,  pandangan  negatif  terhadap  masa depan, serta pemikiran atau perilaku yang merugikan diri sendiri atau berpotensi bunuh diri. Gangguan tidur dan penurunan nafsu makan juga sering terjadi secara terus-menerus  selama  minimal  dua  minggu[7].  Selain  depresi,  kecemasan  dan serangan  panik  juga  umum  terjadi  pada  mahasiswa  sebagai  gangguan  mental. Kesehatan  mental  pada  kelompok  mahasiswa  sangat  penting  dalam perkembangan  psikososial  mereka,  karena  berperan  dalam  mengembangkan keterampilan  hidup  dan  sebagai  sumber  daya  untuk  mengatasi  tantangan  yang dihadapi. Mahasiswa dengan kesehatan mental yang baik merupakan investasi dan aset  berharga  bagi  masyarakat.  Jika  mahasiswa  tidak  memiliki  tujuan  yang  jelas dan  mengalami  kebingungan  terhadap  identitas  mereka,  mereka  rentan mengalami masalah kesehatan mental[7].
Dalam  konteks  ini,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  kesehatan mental  mahasiswa  dengan  menggunakan  algoritma  J48  untuk  klasifikasi  atribut
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 797-807 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
kelas  tujuan  "Did  you  seek  any  specialist  for  treatment?".  Klasifikasi  kesehatan mental  siswa  menggunakan  algoritma  J48  telah  dieksplorasi  dalam  konteks pendidikan tinggi, mengungkapkan tingkat masalah kesehatan mental yang parah di  antara  mahasiswa[8].  Selain  itu,  hubungan  antara  faktor  demografis  dan  hasil kesehatan  mental  telah  diselidiki,  menunjukkan  bahwa  faktor-faktor  ini merupakan  prediktor  yang  buruk  dari  status  kesehatan  mental[8].  Selanjutnya, penerapan  berbagai  model  pembelajaran  mesin,  termasuk  Pohon  Keputusan  dan XGBoost, telah menunjukkan kinerja klasifikasi yang signifikan dalam menganalisis masalah  kesehatan  mental  di  antara  siswa,  menekankan  pentingnya  dukungan sosial dan lingkungan belajar pada hasil kesehatan mental[9]. Studi-studi ini secara kolektif  menyoroti  kebutuhan  kritis  untuk  metode  komputasi  canggih  untuk memantau  dan  mengatasi  tantangan  kesehatan  mental  yang  dihadapi  oleh mahasiswa. Selain itu, penelitian ini juga menganalisis keterkaitan antara kondisi mental mahasiswa dengan atribut demografis seperti gender, usia, program studi, dan tahun studi. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang  lebih  mendalam  mengenai  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kesehatan mental  mahasiswa,  sehingga  dapat  membantu  dalam  pengembangan  intervensi yang lebih efektif. Selain itu, hasil penelitian ini juga dapat memberikan pandangan lebih  mendalam      tentang      bagaimana  kesehatan  mental  akan  memengaruhi berbagai aspek kehidupan sehari-hari individu,   termasuk   kesejahteraan   mental dan kualitas hubungan sosial.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  ini  dilaksanakan  melalui  beberapa  tahapan  utama, yaitu  pengumpulan  data, preprocessing data, klasifikasi dengan  algoritma  J48, analisis keterkaitan atribut, dan identifikasi komorbiditas . Adapun algoritma yang digunakan yaitu algoritma J48. Berikut merupakan gambar tahapan penelitian:
Gambar 1 . Alur Proses Penelitian
2.1. Pengumpulan Dataset Pada tahap pengumpulan data , dataset yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari repositori publik yang tersedia online di situs (https://www.kaggle.com/datasets/shariful07/student-mentalhealth) [10]. Dataset " Student Mental Health " terdiri dari 11 kolom (Timestamp, Choose your gender, Age,
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 797-807 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
What is your course?, Your current year of Study, What is your CGPA?, Marital status, Do you have Depression?, Do you have Anxiety?, Do you have Panic Attack?, Did you seek  any  specialist  for  treatment?) dan  101 instance .  Data  dikumpulkan  melalui survei yang dilakukan pada mahasiswa dari berbagai program studi.

## 2.2. Preprocessing Data
Apabila  data  yang  akan  digunakan  telah  terkumpul,  langkah  berikutnya adalah melakukan preprocessing data. Pada tahap ini, data yang tidak lengkap, data yang  tidak  konsisten,  serta  data  yang  memiliki  nilai  yang  hilang (missing  values) akan  dibersihkan[11].  Dengan  melakukan  seleksi  atribut  maka  pada  kolom "Timestamp" akan dibersihkan  karena terdapat data yang tidak lengkap . Setelah proses preprocessing , dataset akhir  terdiri  dari  10  kolom  dan  100 instance yang siap untuk dianalisis.

## 2.3. Klasifikasi dengan Algoritma J48
Algoritma  J48  adalah  salah  satu classifier dalam  aplikasi data  mining Weka yang  mengimplementasikan  algoritma  C4.5.  Pada  penelitian  ini,  algoritma  J48 digunakan untuk melakukan klasifikasi pada atribut kelas tujuan "Did you seek any specialist  for  treatment?" .  Algoritma  ini  dipilih  karena  kemampuannya  dalam menangani  data  kategorikal  dan  numerik  serta  kemudahan  dalam menginterpretasikan  hasil  model.  Proses klasifikasi bertujuan  untuk mengidentifikasi  kondisi  mental  mahasiswa  seperti  depresi,  kecemasan,  dan serangan  panik,  serta  untuk  mengidentifikasi  atribut-atribut  yang  berhubungan dengan kondisi mental tersebut.

## 2.4. Analisis Keterkaitan Atribut
Hasil  dari  proses data  mining kemudian  diinterpretasikan  untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam mengenai kesehatan mental mahasiswa. Analisis  dilakukan  untuk  menentukan  distribusi  kondisi  mental  berdasarkan gender  dan  usia,  serta  untuk  mengidentifikasi  kelompok  mahasiswa  yang  lebih rentan terhadap kondisi mental tertentu. Keseluruhan proses ini bertujuan untuk mengklasifikasikan  kondisi  mental  mahasiswa  dan  mengidentifikasi  faktor-faktor demografis yang mempengaruhinya, sehingga dapat memberikan pandangan lebih mendalam  dan  membantu  dalam  pengembangan intervensi yang  lebih  efektif untuk mendukung kesehatan mental mahasiswa.

## 2.5. Identifikasi Komorbiditas
Penelitian  ini  juga  melibatkan  pengidentifikasian komorbiditas ,  kondisi  di mana  mahasiswa  mengalami  lebih  dari  satu  masalah  mental.  Analisis  pola komorbiditas membantu  dalam  memahami  hubungan  antara  berbagai  kondisi mental  dan  dampaknya  terhadap  mahasiswa.  Metode  penelitian  yang  digunakan bertujuan untuk memberikan pemahaman menyeluruh tentang kesehatan mental mahasiswa serta faktor-faktor yang memengaruhinya. Temuan dari penelitian ini dapat menjadi dasar untuk mengembangkan  strategi intervensi yang lebih efektif dalam mendukung kesejahteraan mental mahasiswa.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 797-807 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset ini terdiri dari 11 kolom ( Timestamp, Choose your gender, Age, What is your course?, Your current year of Study, What is your CGPA?, Marital status, Do you have Depression?, Do you have Anxiety?, Do you have Panic Attack?, Did you seek any specialist for a treatment? ) dan 101 instances seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Dataset student mental health
Dataset yang telah diperoleh kemudian melalui proses preprocessing dengan menghapus data yang tidak lengkap ( outlier ) dan melakukan seleksi atribut untuk menghilangkan kolom yang tidak relevan ( timestamp ) seperti Gambar 3.
Gambar 3. Data yang tidak lengkap
Sebagai hasilnya, dataset akhir terdiri dari 10 kolom dan 100 instances yang siap untuk dilakukan analisis.

## 3.1. Klasifikasi dengan Algoritma J48
Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan algoritma J48 pada atribut kelas tujuan  “ Did  you  seek  any  specialist  for  treatment? ”.  Algoritma  J48  dipilih  karena kemampuannya dalam menangani data kategorikal dan numerik serta kemudahan dalam menginterpretasikan hasil model. Hasil klasifikasinya sebagai berikut:
a) 6% mahasiswa memerlukan perawatan spesialis.
b) 94% mahasiswa tidak memerlukan perawatan spesialis.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 797-807 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 4. Hasil Klasifikasi

## 3.2. Analisis Keterkaitan Atribut
Analisis  ini  bertujuan  untuk  melihat  hubungan  antara  kondisi  mental mahasiswa  (depresi,  kecemasan,  dan  serangan  panik)  dan  atribut  lain  dalam dataset ,  seperti  gender,  usia,  program  studi,  dan  tahun  studi.  Tujuan  analisis  ini adalah  untuk  mengidentifikasi  kelompok  yang  lebih  rentan  terhadap  kondisi mental tertentu.
a) Depresi
1. Gender:  Dari  data,  82.86%  mahasiswa  yang  mengalami  depresi  adalah wanita, sementara 17.14% adalah pria. Hal ini menunjukkan bahwa wanita lebih rentan terhadap depresi dibandingkan pria.
2. Usia:  Rata-rata  usia  mahasiswa  yang  mengalami  depresi  adalah  20  tahun, menunjukkan bahwa mahasiswa muda lebih rentan terhadap depresi.
3. Program  Studi:  Mahasiswa  dari  program  studi  Engineering  paling  banyak mengalami depresi (7 orang).
4. Tahun  Studi: Mahasiswa  tahun  pertama  paling  banyak mengalami  depresi (13 orang).
Gambar 5. Visualisasi atribut gender, age, couse, year of study, depression
b) Kecemasan
1. Gender:  Sebanyak  70.59%  dari  mahasiswa  yang  mengalami  kecemasan adalah wanita, sementara 29.41% adalah pria.
2. Usia:  Rata-rata  usia  mahasiswa  yang  mengalami  kecemasan  adalah  20 tahun,  mirip  dengan  usia  rata-rata  untuk  depresi,  menunjukkan  bahwa kelompok usia yang sama rentan terhadap kecemasan.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 797-807 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
3. Program  Studi:  Mahasiswa  dari  program  studi  BIT  paling  banyak mengalami kecemasan (8 orang).
4. Tahun Studi: Sebagian besar mahasiswa yang mengalami kecemasan berada di tahun pertama (13 orang).
Gambar 6. Visualisasi atribut gender, age, couse, year of study, anxiety
c) Serangan Panik
1. Gender:  Sebanyak  75.76%  mahasiswa  yang  mengalami  serangan  panik adalah  wanita,  sementara  24.24%  adalah  pria.  Ini  menunjukkan  bahwa wanita juga lebih rentan terhadap serangan panik.
2. Usia: Rata-rata usia mahasiswa yang mengalami serangan panik adalah 20 tahun.
3. Program Studi: Mahasiswa dari program studi Engineering dan BCS paling banyak mengalami serangan panik (5 orang),
4. Tahun Studi: Mahasiswa tahun pertama paling banyak mengalami serangan panik  (12  orang),  mengindikasikan  bahwa  tahun  pertama  adalah  periode yang paling menantang bagi mahasiswa.
Gambar 7. Visualisasi atribut gender, age, couse, year of study, panic attack
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 797-807 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3.3. Komordibitas
Komorbiditas  adalah suatu  kondisi  dimana  seseorang  mengalami  lebih  dari satu jenis kondisi mental. Dalam penelitian ini, mahasiswa yang mengalami kondisi ganda dijelaskan sebagai berikut:
a) 18 mahasiswa mengalami depresi dan kecemasan.
b) 17 mahasiswa mengalami depresi dan serangan panik.
c) 13 mahasiswa mengalami kecemasan dan serangan panik.
d) 10 mahasiswa mengalami ketiga kondisi tersebut secara bersamaan.

## 4.  SIMPULAN
Masa kuliah merupakan periode perkembangan signifikan untuk mahasiswa, mencakup  aspek  fisik,  psikologis,  dan  intelektual.  Mahasiswa  sering  kali mengalami  masalah  kesehatan  mental  seperti  depresi,  kecemasan,  dan  serangan panik  dan  tidak  mendapatkan  penanganan  yang  memadai.  Penelitian  ini menunjukkan bahwa masalah kesehatan mental ini dapat berlanjut hingga dewasa. Menggunakan  algoritma  J48  untuk  mengklasifikasi  kondisi  mental  mahasiswa berdasarkan  atribut  seperti  jenis  kelamin,  usia,  program  studi,  dan  tahun  studi, penelitian  ini  menemukan  bahwa  6%  mahasiswa  memerlukan  perawatan spesialis,  sementara  94%  lainnya  tidak.  Analisis  lebih  lanjut  mengidentifikasi kelompok yang lebih rentan terhadap kondisi mental tertentu dengan hasil sebagai berikut:
a) Depresi: Lebih banyak dialami oleh wanita (82.86%) dan mahasiswa tahun pertama
b) Kecemasan:  Juga  lebih  banyak  dialami  oleh  wanita  (70.59%)  dan mahasiswa tahun pertama
c) Serangan  Panik:  Mayoritas  dialami  oleh  wanita  (75.76%)  dan  mahasiswa tahun pertama
Penelitian ini juga menemukan adanya komordibitas, dimana beberapa mahasiswa mengalami lebih dari satu masalah kesehatan mental:
a) 18 mahasiswa mengalami depresi dan kecemasan.
b) 17 mahasiswa mengalami depresi dan serangan panik.
c) 13 mahasiswa mengalami kecemasan dan serangan panik.
d) 10 mahasiswa mengalami ketiga kondisi tersebut secara bersamaan.
Hasil  penelitian  ini  menekankan  pentingnya  dukungan  sosial,  lingkungan  belajar yang kondusif untuk mendukung kesehatan mental mahasiswa. Temuan ini dapat digunakan  untuk  mengembangkan  intervensi  yang  lebih  efektif  dalam meningkatkan  kesejahteraan  mental  mahasiswa  dan  mendukung  mereka  dalam mencapai kesuksesan akademi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] hasdianah hasan Rohan and S. Siyoto, Buku Ajar Kesehatan Reproduksi . 2013.
[2] A.  Felton  and  M.  Lambert,  “Student  mental  health  in  the  healthcare  professions: exploring the benefits of peer support through the Bridge Network,” J. Ment. Heal. Training, Educ. Pract. , vol. 15, no. 2, pp. 84–94, Dec. 2019, doi: 10.1108/JMHTEP-03- 2019-0015.
[3] Thomas  H.  Richardson,  “Student mental  health:  a prospective  cohort  study  of  the
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 797-807 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
impact of increased tuition fees,” 2013.
[4] “Student mental health services and departments of psychiatry,” Am. J. Psychiatry , vol. 133, no. 8, pp. 967–969, Aug. 1976, doi: 10.1176/ajp.133.8.967.
[5] G. Towl, “Student mental health: a cause for concern?,” Evid. Based Ment. Heal. , vol. 16, no. 2, pp. 29–29, May 2013, doi: 10.1136/eb-2013-101339.
[6] N.  Mawaddah  and  A.  Prastya,  “Upaya  Peningkatan  Kesehatan  Mental  Remaja Melalui  Stimulasi  Perkembangan  Psikososial  Pada  Remaja,” Dedik.  SAINTEK  J.
Pengabdi. Masy. , vol. 2, no. 2, pp. 115–125, 2023, doi: 10.58545/djpm.v2i2.180.
[7] N.  Aisyaroh,  I.  Hudaya,  and  R.  Supradewi,  “Trend  Penelitian  Kesehatan  Mental Remaja Di Indonesia Dan Faktor Yang Mempengaruhi: Literature Review,” Sci. Proc.
Islam. Complement. Med. , vol. 1, no. 1, pp. 41–51, 2022, doi: 10.55116/spicm.v1i1.6.
[8] N. Meda, S. Pardini, P. Rigobello, F. Visioli, and C. Novara, “Frequency and machine learning  predictors  of  severe  depressive  symptoms  and  suicidal  ideation  among university  students,” Epidemiol.  Psychiatr.  Sci. ,  vol.  32,  p.  e42,  Jul.  2023,  doi: 10.1017/S2045796023000550.
[9] P.  Muzumdar,  G.  P.  Basyal,  and  P.  Vyas,  “An  Empirical  Comparison  of  Machine Learning Models for Student’s Mental Health Illness Assessment,” Asian J. Comput. Inf. Syst. , vol. 10, no. 1, Feb. 2022, doi: 10.24203/ajcis.v10i1.6882.
[10]  D. Pramadhana, “Klasifikasi Penyakit Diabetes Menggunakan Metode CFS dan ROS dengan Algoritma J48 Berbasis Adaboost,” Edumatic J. Pendidik. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 89–98, 2021, doi: 10.29408/edumatic.v5i1.3336.
[11]  F.  J.  Kaunang,  “Penerapan  Algoritma  J48  Decision  Tree  Untuk  Analisis  Tingkat Kemiskinan  di  Indonesia,” CogITo  Smart  J. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  348–357,  2019,  doi: 10.31154/cogito.v4i2.141.348-357.