## VISUALISASI DATA STUDENT MENTAL HEALTH MENGGUNAKAN LOOKER STUDIO DENGAN METODE SNA
Witari Aryunani 1 , Mufti Aulia 2 , Imam Purwanto 3 , Yeni Setiani 4 , Indra Purnama 5 Universitas Gunadarma 12345 Jl. Margonda Raya No.100, Pondok Cina, Kecamatan Beji, Kota Depok, Jawa Barat, Indonesia E-mail : witari_aryunani@staff.gunadarma.ac.id 1 , muftiau1565@gmail.com 2 , imampur@staff.gunadarma.ac.id 3 , yeni_setiani@staff.gunadarma.ac.id 4 , indrapurnama@staff.gunadarma.ac.id 5

## ABSTRAK
Penulisan  ini  mengenai visualisasi data  yang  mempermudah  pembaca  untuk  mendapatkan  informasi  dari mem visualisasi kan  sebuah dataset Student  Mental  Health dari Kaggle dengan  melewati  tahapan  berupa  data collection ,  data preprocessing yang  didalam  nya  ada  data exploration serta  data cleaning dengan  menggunakan metode SNA( Social Network Analysis ) yang bertujuan untuk memvisualisasikan hubungan antara isi dataset yang ada. Penulisan ilmiah ini berisi pengertian dari kesehatan mental, tools yang digunakan, serta penjelasan langkah- langkah dan tahapan yang dilakukan untuk visualisasi data menggunkan metode SNA, yang menghasilkan sebuah dashboard  visualisasi yang  dapat  memberikan  sebuah  informasi  yang  lebih  informatif  serta  medah  dimengerti antara hubungan isi dataset pada halaman yang dapat diakses pada link https://lookerstudio.google.com/reporting/99f44be9-c32c-4380-b6b4-c5c4c30a47c4. Visualisasi yang  berguna untuk  pengambilan  sebuah  keputusan  yang  akan  diambil  kedepan  nya  yang  berasal  dari  dataset  dan  dapat dikembangkan lagi untuk kedepan nya.
Kata kunci : Data, Google Colab, Looker Studio, Python, Visualisasi

## ABSTRACTS
This writing is about data visualization that makes it easier for readers to get information from visualizing a Student Mental Health dataset from Kaggle by going through stages in the form of data collection, data preprocessing in which there is data exploration and data cleaning using the SNA(Social Network Analysis) method which aims to visualize the relationship between the contents of existing datasets. This scientific writing contains an understanding of mental health, the tools used, as well as an explanation of the steps and stages taken for data visualization using the SNA method, which results in a visualization dashboard that can provide more informative and understandable information  between the relationship  between the contents of the dataset  on a page that  can be accessed on the website  https://lookerstudio.google.com/reporting/99f44be9-c32c-4380-b6b4-c5c4c30a47c4  .  Visualization  is useful for making a decision that will be taken in the future derived from datasets and can be developed further in the future.
Keywords : Data, Google Colab, Looker Studio, Python, Visualisation

## 1. PENDAHULUAN
Visualisasi  data  merupakan  proses  yang  sangat penting dalam analisis data karena dapat membantu kita  memahami  data  dengan  lebih  baik.  Seperti disebutkan  sebelumnya,  visualisasi  data  adalah proses  menggunakan  elemen  visual  seperti  bagan, grafik, atau peta untuk merepresentasikan data. Ini mengubah data yang awalnya kompleks dan besar, atau  dalam  bentuk  informasi  numerik,  menjadi
representasi  visual  yang  lebih  mudah  diproses. Visualisasi  data  memungkinkan  kita  melihat  pola dan  tren  dalam  data,  membandingkan  data, menyoroti perbedaan dan anomali, serta mengomunikasikan  informasi  dengan  lebih  efektif. Dalam  melakukan  visualisasi  data  dapat  banyak membantu  untuk  kehidupan  sehari-hari  yang  dapat mempersingkat  waktu  pekerjaan  serta  memahami data yang akan ditampilkan. Banyak tools yang bisa dipakai untuk melakukan visualisasi data, mengolah data  yang  sebelum  nya  masih  sulit  dipahami  dapat
dilakukan pemerosesan data yang bisa menunjukkan data  yang  lebih  baik  dan  mudah  dipahami. Pemerosesan  data  juga  banyak  melewati  tahapan yang  akan  dilalui  sebelum  data  tersebut  bisa  di visualisasikan  dari  pertama  melakukan  data collection setelah itu melakukan preprocessing data dan  dilanjutkan  dengan  melakukan  pengelolahan data menggunakan metode SNA.   Metode SNA berfungsi  untuk  mencari  hubungan  antara  dari  isi dataset  yang  sudah  kita  pilih  sesuai  dengan  tujuan dari penulisan yang sedang dibuat.
Dataset  yang  dipilih  dalam  penulisan  ini  adalah Student  Mental  Healtht  tahun  2020  yang  didapat dari  website  kaggle  yaitu  dimana  didalamnya terdapat dari nilai yang didapat seorang mahasiswa, memliki  gangguan  mental  seperti  Depression, Anxiety,  dan  Panic  Attack,  didalam  nya  juga terdapat  informasi  mengenai  sudah  melakukan treatment  atau  belum.  Mengolah  data  tersebut  dan menampilkan  visualisasi  data  berupa  gangguan kesehatan mental yang dialami oleh mahasiswa.
Oleh karena itu, penulisan ilmiah tentang visualisasi data  sangat  penting  untuk  menambah  pemahaman dan  pengetahuan  tentang  penggunaan  teknik visualisasi data. Mempelajari visualisasi data dapat membantu  meningkatkan  efektivitas  dan  efisiensi pengambilan keputusan, serta mengidentifikasi pola dan  tren  yang  mungkin  terlewatkan  dalam  analisis data.  Penulisan  ilmiah  tentang  visualisasi  data memungkinkan peneliti untuk berbagi pengetahuan dan  keterampilan  mereka  dalam  menggunakan teknik visualisasi data yang tepat dan efektif untuk memecahkan masalah tertentu.

## 2. METODE  PENELITIAN
Penelitian  ini  terdapat  beberapa  tahapan  penelitian yang  dilakukan.  Tahapan-tahapan  tersebut  dapat dilihat pada Gambar 1 berikut ini.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data (Data Collection)
Menurut Miller, A. (2019). Visualisasi data adalah aspek  penting  dari  analisis  data  modern,  yang menyediakan sarana untuk memahami dan menginterpretasikan kumpulan data yang kompleks.
Visualisasi  data  memanfaatkan  sistem  visual manusia untuk menyederhanakan dan meningkatkan pemahaman terhadap informasi dalam jumlah besar. Pada tahap data collection dilakukan import library, meng- upload dataset  yang  akan  digunakan, menampilkan  isi dari dataset sesuai keinginan, dan membuat salinan dataset yang akan diproses.

## 2.2. Pemrosesan Data Awal (Data

## Preprocessing)
Menurut  Ramírez-Gallego,  S.,dkk.  (2017).  Teknik preprocessing , termasuk pemilihan fitur dan contoh, serta diskritisasi, sangat penting untuk menyederhanakan kumpulan data yang besar,  yang mengarah  pada  proses  pembelajaran  yang  lebih cepat  dan  akurat  serta  struktur  data  yang  lebih mudah dipahami.
Pada tahap data preprocessing , dilakukan eksplorasi data  yang  bertujuan  untuk  melakukan  pengolahan data  dari  tahap  awal  yang  belum  menampilkan informasi yang cukup jelas hingga dapat divisualisasikan  dengan  jelas  agar  dapat  dipahami oleh  para  pencari  informasi.  Proses  ini  melibatkan langkah-langkah untuk membersihkan, mengisi nilai yang hilang, transformasi data, dan penyesuaian tipe data sehingga data dapat diolah dengan lebih efektif dan  akurat.  Visualisasi  data  yang  dihasilkan  dari proses  ini  menjadi  penting  dalam  memberikan gambaran yang lebih intuitif dan mudah dimengerti tentang informasi yang terkandung dalam dataset. Data Exploration . Menurut Keim, D. (2002). Data exploration adalah  visual  secara  aktif  melibatkan pengguna dalam proses penggalian data, memanfaatkan  berbagai  teknik  visualisasi  untuk mendukung eksplorasi set data yang besar.
Melakukan  data exploration didalam  nya  melalui tahap menampilkan info dari isi dataset, menampilkan  statistik  dari  dataset,  menghitung jumlah  data  setiap  kategori  pada  beberapa  kolom, mengecek outlier ,  mengatasi  data  yang  terdapat outlier didalam nya agar bisa dilakukan proses pada tahap berikut nya.

## 2.3. Data Cleaning
Menurut  Xu,  S.,dkk.  (2015).  Data  cleaning  adalah mencakup  langkah-langkah  seperti  penghitungan data  yang  hilang,  deteksi outlier ,  penghilangan noise, dan penyelarasan waktu, yang sangat penting untuk mengubah data mentah  menjadi  format  yang berguna untuk analisis dan visualisasi.

## 2.4. Visualisasi Data
Visualisasi Metode Social Network Analysis (SNA)
adalah teknik
yang digunakan untuk menggambarkan dan menganalisis hubungan antara entitas dalam jaringan sosial. Melalui visualisasi ini, dapat  dilihat  pola  interaksi,  pengaruh,  dan  struktur dari  jaringan  tersebut.  Menurut  Brandes,  U.,  & Wagner, D. (2003). Social Network Analysis (SNA) adalah  bidang  yang  memiliki  banyak  aspek  yang memanfaatkan  konsep  teori  graf  untuk  memahami dan  menjelaskan  struktur  dan  dinamika  jaringan sosial.  SNA  memainkan  peran  penting  dalam berbagai  domain,  termasuk  teknologi  web,  studi organisasi,  keamanan,  dan  ilmu  informasi,  dengan memvisualisasikan  dan  menganalisis  jaringan hubungan yang rumit antara berbagai aktor di dalam jaringan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Hasil Pengujian

## 1. Hasil Pengumpulan Data
Pertama, melakukan import library untuk kebutuhan  proses  data,  melakukan  deklarasi variabel  yang  dibutuhkan  dan  memproses  dataset yang dipilih.
Gambar 2. Import Library
Kedua,  mengupload  dataset  dari  file  pribadi  untuk diproses  data  yang  sudah  ada  di google  colab dengan cara :
o Untuk  memulai  proses  pengunggahan  dataset, pastikan  bahwa  dataset  yang  ingin  diupload sudah  tersedia  di  komputer  Anda.  Setelah  itu, buka Google Colab dan buat atau buka notebook yang akan digunakan untuk analisis data.
o Di  toolbar  yang  terletak  di  atas  notebook,  klik tombol " File " dan pilih opsi " Upload " dari menu dropdown  yang  muncul.  Setelah  itu,  akan muncul  sebuah  dialog  yang  memungkinkan Anda  untuk  memilih  file  dataset  dari  komputer Anda.
o Cari dan pilih file dataset yang ingin diupload ke Google Colab . Setelah file dipilih, Google Colab akan mengunggah file tersebut dan menampilkannya dalam direktori kerja
notebook.

## Gambar 3. Memasukkan Dataset ke dalam Google Colab
Ketiga,  menampilkan  dataset  sebanyak  yang  kita inginkan untuk mengecek isi dari dataset yang sudah diupload  dengan  cara  yang  ada  dibawah  ini  serta menampilkan  10  kolom  sesuai  dengan  kode  yang ada:
Gambar 4. Menampilkan Isi Dataset
Keempat,  membuat  Salinan  dataset  yang  sudah diupload dengan cara dibawah ini:
Gambar 5. Menyalin Dataset

## 2. Hasil Pemprosesan Data Awal
Melakukan  data exploration didalam  nya  melalui tahap menampilkan info dari isi dataset, menampilkan  statistik  dari  dataset,  menghitung jumlah  data  setiap  kategori  pada  beberapa  kolom, mengecek outlier ,  mengatasi  data  yang  terdapat outlier didalam nya agar bisa dilakukan proses pada tahap berikut nya.
Pertama,  tahap  yang  dilakukan  dalam  data
exploration adalah menampilkan penjelasan isi dari dataset dengan cara dibawah ini :
Gambar 5. Isi Dataset dari df.info()
Kedua, tahap data exploration adalah menampilkan statistik dari dataset dengan cara dibawah ini :
Gambar 6. Menampilkan Statistik
Ketiga,  melakukan  menghitung  jumlah  data  setiap kategori pada beberapa kolom dengan cara dibawah ini :
Gambar 7. Jumlah Data Setiap Kategori
Melalui sintaks ‘df.drop’ penulis menghapus kolom- kolom yang tidak digunakan yang sudah didefinisikan
sebelumnya dalam variabel
‘columns_drop’.  Kemudian,  agar  penulis  juga melakukan  pembatasan  data  terlebih  dahulu  agar penggambaran  data  pada  tahap  Data  Profiling  ini
berfokus pada data yang akan digunakan.

## 3. Hasil Data Cleaning
Pada  tahap  pembersihan  data  ini,  data  akan dibersihkan  menggunakan  kumpulan  data  yang dikumpulkan dari tahap exploration data sebelumnya.  Proses  pembersihan  data  termasuk mengganti  beberapa  nama  kolom  data,  mengatasi nilai yang tidak ada, dan membersihkan data outlier.
Pertama,  tahap  yang  dilakukan  dalam  mengecek outlier dengan menggunakan cara sebagai berikut :
Gambar 8. Menampilkan Outlier
Kedua, tahap yang dilakukan adalah mencari median ‘Age’  dari  data  yang  ada  untuk  mengisi  data  yang outlier dari ‘Age’ dengan cara dibawah ini :
Gambar 9. Mencari Median
Ketiga, tahap yang dilakukan adalah mengganti data yang  bernilai  kosong  dengan  rata-rata  yang  sudah ada dengan cara dibawah ini :
Gambar 10. Mengisi Nilai Nan
Keempat, tahap yang dilakukan adalah menampilkan  data outlier yang  telah  diisi  dengan
median  sehingga  tidak  muncul  NaN  dalam  data dengan cara dibawah ini :
Gambar 11. Menampilkan Outlier
Gambar 12. Mengubah Tipe Data
Kelima, tahap yang dilakukan adalah mengecek data untuk  mengetahui  tipe  data  kolom  ‘Age’  dengan cara dibwah ini :
Gambar 13. Mengecek Tipe Data
Keenam, tahap yang dilakukan mengubah tipe data ‘Age’ menjadi integer agar bisa dihilangkan outlier nya  karena  tipe  data  sebelum  nya  float  tidak  bisa untuk  ditampilkan  untuk outlier  nya  menggunakan seaborn dengan cara dibawah ini :
Gambar 14. Mengubah Tipe Data
Ketujuh, tahap yang dilakukan adalah menampilkan outlier kolom  ‘Age’  sudah  tidak  ditemukan menggunakan seaborn untuk  menampilkan  nya dengan cara dibawah ini :
Gambar 15. Menampilkan Outlier dengan Seaborn Gambar 16. Hasil Oulier dengan Seaborn
Kedelapan, tahap yang dilakukan adalah menampilkan  isi dari dataset untuk melihat apakah tipe data pada kolom ‘Age’ sudah berubah menjadi integer sesuai dengan perintah sebelum nya dengan cara dibawah ini :
Gambar 17. Menampilkan Isi Data
Pertama,  tahap  yang  dilakukan  adalah  membuat graph untuk dataset yang sudah di proses pada tahap sebelum  nya,  pada  tahap  ini  data  diproses menggunanakan metode SNA dengan cara dibawah ini :
Gambar 18. Membuat Graph
Kedua, tahap yang dilakukan adalah menambahkan node ‘Age’ kedalam graph untuk di proses metode SNA dengan cara dibawah ini :
Gambar 19. Menambahkan Node age
Ketiga,  tahap  yang  dilakukan  adalah  mengambil data dari kolom ‘Age’ dan ‘CGPA’ untuk di proses dengan  metode  SNA  untuk  masuk  kedalam  node serta ditampilkan dengan cara dibawah ini :
Gambar 20. Mengambil Data Age & CGPA
Kelima,  tahap  yang  dilakukan  adalah  membuat garfik  scatter  dari  ‘Age’  dan  ‘CGPA’  untuk mengetahui  hasil  hubungan  dari  2  kolom  tersebut ditampilkan dengan grafik scatter yang mudah untuk dilihat dengan cara dibawah ini :
Gambar 21. Membuat Grafik Scatter
Keenam, tahap yang dilakukan adalah memberikan label  pada  sumbu  X  dan  sumbu  Y,  pada  sumbu  X
‘Age’  dan  sumbu  Y  ‘CGPA’  untuk  memberikan label pada grafik yang akan ditampilkan pada akhir dengan cara dibawah ini :
Gambar 22. Memberikan Label Sumbu X dan Y
Ketujuh,  tahap  yang  dilakukan  adalah  memberikan judul pada grafik ‘Hubungan antara Age dan CGPA’ pada garfik  yang akan ditampilkan pada akhir agar bisa dipahami dengan cara dibawah ini :
Gambar 23. Memberikan Judul Grafik
Kedelapan, tahap yang dilakukan adalah menampilkan  grafik  scatter  untuk  divisualisasikan agar bisa dipahami dengan cara dibawah ini :
Gambar 24. Menampilkan Grafik Scatter
Gambar 25. Hasil Dari Grafik Scatter
Terakhir, tahap yang dilakukan adalah mengeksport dataset yang sudah diganti nama dan sudah diproses dengan tahap-tahap sebelum nya untuk divisualisasikan menggunakan looker studio dengan cara dibawah ini :
Gambar 26 . Mengeksport dataset

## 5. Pemerosesan  Visualisasi  Data  Kedalam Looker Studio
Melakukan  proses  untuk  menganalisis  data secara komprehensif. Tahap awal dimulai dengan menghubungkan  sumber  data  yang  relevan, dilanjutkan dengan eksplorasi data untuk memahami  karakteristik  dan  hubungan  antara variabel-variabel  dalam  dataset.  Selanjutnya, model data dibuat untuk mengatur dan mengelompokkan  data  yang  telah  diidentifikasi. Kemudian, proses pembuatan visualisasi dilakukan  untuk  menggambarkan  data  secara grafis agar lebih mudah dipahami dan memberikan wawasan  yang  jelas.  Terakhir,  langkah  penting terakhir  adalah  menyesuaikan  dashboard  untuk menyajikan  visualisasi  yang  lebih  komprehensif dan  interaktif,  yang  memungkinkan  pengguna untuk menggabungkan berbagai visualisasi dalam satu tampilan, menambahkan filter interaktif, dan menyusun  tata  letak  yang  sesuai  dengan preferensi.  Seluruh  proses  ini  bertujuan  untuk memberikan informasi yang bermakna dan mudah dicerna  bagi  pembaca  atau  pengguna  data, sehingga  dapat  digunakan  untuk  pengambilan keputusan yang tepat dan solusi yang efektif.
 Menghubungkan Sumber Data
Pertama yang dilakukan untuk memvisualisasikan  data  menggunakan  looker studio  dengan  cara  memasukkan  sumber  data yang  kita  punya  ke  looker  studio  dengan memilih  tanda  +  yang  ada  tulisan  buat  lalu pilih laporan.
Gambar 27 . Membuat Visualisasi Data dengan Looker Stuidio Selanjutnya, akan muncul popup tambahkan data ke laporan pilih upload file
Setelah itu masuk ke halaman selanjut nya akan muncul untuk memasukkan file kedalam looker studio pilih klik untuk mengupload file lalu  pilih  dataset  yang  diinginkan  setelah  itu pilih  open  atau  bisa  dengan  menyeret  file  ke tempat  upload  file,  maka  file  akan  terupload tunggu sampai selesai lalu pilih tambahkan.
Gambar 29. Mengupload File di Looker Studio
 Mengekplorasi Data
Setelah  data  sudah  terupload  di  looker studio  kita  dapat  melakukan  eksplorasi  data yang  kita  inginkan  sesuai  dengan  tujuan  awal melakukan  visualisasi  data  agar  mudah dipahami oleh para pembaca, dapat melakukan eksplorasi data menggunakan fitur-fitur eksplorasi yang disediakan oleh looker studio. Dapat menjelajahi struktur data, melihat skema tabel,  dan  memahami  hubungan  antara  tabel atau  entitas  dalam  sumber  data.  Pada  gambar dibawah ini contoh melakukan eksplorasi data kiat  bisa  menambahkan  diagram  sesuai  yang kita  mau  lalu  dari  diagram  tersebut  kita  bisa memilih  dimensi  yang  ingin  ditampilkan  apa saja,  dapat  menggabungkan  beberapa  data dengan memilih gabungkan data, bisa memilih gaya serta tema yang kita inginkan, menampilkan  isi  data  dari  dataset  yang  sudah diupload  ke  looker  studio,  diagram  akan menampilkan  kolom  yang  kita  pilih  untuk ditampilkan  sesuai  dengan  yang  dipilih  dan sesuai dengan isi data yang ada pada dataset.
Gambar 30 . Eksplorasi Data
 Membuat Model Data
Disini kita membuat model data yang kita inginkan dari dataset yang telah ada pada tahap ini dilakukan pemilihan  data  yang  ingin  divisualisasikan  yaitu antara ‘CPGA’ dengan,
‘Treatment’,‘Anxiety’,‘Depression’dan‘Panic
Attack’  karena  tujuan  nya  adalah  ingin  megetahui apakah kesehatan mental mahasiswa akan berpengaruh  pada  kualitas  belajar  dan  penilaian
yang akan didapatkan.
Contoh  disini  kita  memilih  dimensi  ‘Do  you  have Anxiety’  yang  dihubungkan  dengan  dimensi perincian  ‘What  is  your  CGPA’  yang  akan  kita hubungkan  untuk  mengetahui  hubungan  antara  2 entitas tersebut yang akan kita visualisasikan sesuai dengan tujuan.
Gambar 31. Menampilkan dari Eksplorasi Data

##  Membuat Visualisasi
Untuk memasukkan dataset dengan “Upload File”, kita  perlu  menarik  file  dataset  yang  kita  miliki  ke area  yang  ditampilkan  untuk  mengupload  file tersebut  atau  dengan  menekan  tombol  “KLIK UNTUK  MENGUPLOAD  FILE”  berwarna  biru, kemudian pilih file.
“Hasil_Pengolahan_Dataset.csv” dan klik “Open”. Setelah itu, akan muncul tampilan yang memberikan informasi dari file yang diupload, berupa nama file, tanggal diupload, ukuran, dan status file. Jika pada bagian  status  sudah  berubah  menjadi  tulisan “Diupload”,  klik  tombol  “Tambahkan”,  dengan begitu dataset berhasil dimasukkan ke dalam Looker Studio  dan  siap  untuk  dilakukan  pengolahan selanjutnya  dengan  menggunakan  fitur-fitur  yang tersedia.
Gambar 32. Contoh Visualisasi Data yang Dipilih

## 3.2. Pembahasan
Pada  pengujian  yang  telah  dilakukan  terdapat penyesuaian  dari  dashboard  tampilan  yang  akan divisualisasikan  secara  keseluruhan  disini  kita  dapat memberikan  teks  sebagai  penjelasan  dan  label,  tata letak  dari  diagram  dan  teks  yang  sudah  dibuat  yang akan  membuat  nya  menjadi  lebih  menarik  dan ineraktif.
Berikut adalah  visualisasi  yang telah dibuat untuk di tampilkan  untuk  para  pembaca  agar  lebih  mudah untuk  dipahami  dan  dimengerti  dari  dataset  yang sudah  diproses  hingga  bisa  menghasilkan  visualisasi yang  baik.  Hasil  dari  visulaisasi  yang  menggunakan dashboard  dapat  dilihat  pada  halaman  yang  diakes pada link sebagai berikut;
https://lookerstudio.google.com/reporting/99f44be9- c32c-4380-b6b4-c5c4c30a47c4.
Gambar 33. Visualisasi Data Final
Dari  hasil  visualisasi diatas dapat dijabarkan sebagai berikut :
Hubungan CGPA dengan Treatment :
o Nilai dari 3.50-4.00 ada 43 mahasiswa yang tidak melakukan treatment
o Nilai dari 3.00-3.49 ada 43 mahasiswa yang tidak
melakukan treatment
o Nilai  dari  2.50-2.99  ada  2  mahasiswa  yang  tidak melakukan treatment
o Nilai  dari  0-1.99  ada  4  mahasiswa  yang  tidak melakukan treatment
o Nilai  dari  2.50-2.99  ada  2  mahasiswa  yang  tidak melakukan treatment
o Nilai  dari  2.0-2.49  ada  2  mahasiswa  yang  tidak melakukan treatment
o Nilai  dari  3.50-4.00  ada  2  mahasiswa  yang  tidak melakukan treatment
o Nilai  dari  3.50-4.00  ada  4  mahasiswa  yang melakukan treatment
o Nilai  dari  2.50-2.99  ada  2  mahasiswa  yang melakukan treatment
o Hubungan antara CGPA dengan Anxiety :
o Nilai dari 3.50-4.00 ada 29 mahasiswa yang tidak mengalami anxiety
o Nilai  dari  3.0-3.49  ada  28  mahasiswa  yang  tidak mengalami anxiety
o Nilai  dari  2.50-2.99  ada  3  mahasiswa  yang  tidak mengalami anxiety
o Nilai  dari  0-1.99  ada  4  mahasiswa  yang  tidak mengalami anxiety
o Nilai  dari  2.00-2.49  ada  2  mahasiswa  yang  tidak mengalami anxiety
o Nilai  dari  3.50-4.00  ada  1  mahasiswa  yang  tidak mengalami anxiety
o Nilai  dari  3.50-4.00  ada  18  mahasiswa  yang mengalami anxiety
o Nilai  dari  3.00-3.49  ada  15  mahasiswa  yang mengalami anxiety
o Nilai  dari  2.50-2.99  ada  1  mahasiswa  yang mengalami anxiety
o Hubungan antara CGPA dengan Depression :
o Nilai dari 3.50-4.00 ada 35 mahasiswa yang tidak mengalami depression
o Nilai dari 3.00-3.49 ada 24 mahasiswa yang tidak mengalami depression
o Nilai  dari  2.50-2.99  ada  1  mahasiswa  yang  tidak mengalami depression
o Nilai  dari  0-1.99  ada  4  mahasiswa  yang  tidak mengalami depression
o Nilai dari 3.50-4.00 ada 35 mahasiswa yang tidak mengalami depression
o Nilai  dari  2.00-2.49  ada  2  mahasiswa  yang  tidak mengalami depression
o Nilai  dari  3.50-4.00  ada  12  mahasiswa  yang mengalami depression
o Nilai  dari  3.00-3.49  ada  19  mahasiswa  yang mengalami depression
o Nilai  dari  3.50-4.00  ada  12  mahasiswa  yang mengalami depression
o Nilai  dari  2.50-2.99  ada  3  mahasiswa  yang mengalami depression
o Nilai  dari  3.50-4.00  ada  1  mahasiswa  yang mengalami depression
Hubungan antara CGPA dengan Panic Attack :
o Nilai dari 3.50-4.00 ada 29 mahasiswa yang tidak mengalami panic attack
o Nilai dari 3.00-3.49 ada 34 mahasiswa yang tidak mengalami panic attack
o Nilai dari 2.50-2.99 ada 1 mahasiswa yang tidak mengalami panic attack
o Nilai  dari  0-1.99  ada  3  mahasiswa  yang  tidak mengalami panic attack
o Nilai dari 2.00-2.49 ada 1 mahasiswa yang tidak mengalami panic attack
o Nilai  dari  3.50-4.00  ada  18  mahasiswa  yang mengalami panic attack
o Nilai  dari  3.00-3.49  ada  9  mahasiswa  yang mengalami panic attack
o Nilai  dari  2.50-2.99  ada  3  mahasiswa  yang mengalami panic attack
o Nilai  dari  0-1.99  ada  1  mahasiswa  yang mengalami panic attack
o Nilai  dari  2.00-2.49  ada  1  mahasiswa  yang mengalami panic attack
o Nilai  dari  3.50-4.00  ada  1  mahasiswa  yang mengalami panic attack
Hasil  visualisasi  data  yang  ada  diatas  gangguan kesehatan mental dapat mempengaruhi dan juga tidak terhadap nilai mahasiswa. Jadi jika ingin mengetahui harus  menjalankan  pemeriksaan  lebih  lanjut  untuk terkait treatment  yang  dilakukan  yang  sesuai  dengan kesehatan  mental  yang  dialami  oleh  masing-masing mahaiswa.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1. Kesimpulan
Berdasarkan dari hasil pembahasan yang ada pada bab sebelumnya,  dapat  disimpulkan  bahwa  pembuatan dashboard  visualisasi  data  tentang  kesehatan  mental dari  mahasiswa  yang  terdapat  pada  dataset  yang dipilih telah berhasil dilakukan. Hasil dari visualisasi dashboard  telah  menunjukan  hubungan  yang  terjadi dari kesehatan mental yang dialami mahasiswa dengan nilai  yang  diraih  oleh  mahasiswa.  Dapat  dilihat  dari hasil  yang  ditampilkan  pada  output  yang  sudah dikerjakan  menunjukan  hasil  yang  bisa  membantu dalam  mendapatkan  sebuah  refrensi  atau  masukan untuk  pencari  informasi  yang  dijadikan  sebuah referensi yang membantu untuk sebuah penulisan.
Hasil dari dashboard penelitian ini dapat memberikan informasi yang lebih mudah dipahami oleh orang yang ingin mencari informasi dari jenis dataset yang serupa karena  sudah  ada  gambaran  atau  contoh  hasil  dari visualisasi  tentang  hal  yang  ingin  diketahui  oleh beberapa orang yang memang membutuhkan informasi terkait hal yang sudah ada dalam penulisan ini yang dapat diakses pada link https://lookerstudio.google.com/reporting/99f44be9-
c32c-4380-b6b4-c5c4c30a47c4 .

## 4.2. Saran
Adapun  beberapa  saran  untuk  penelitian  ini  adalah; Dapat  membuat  prediksi  dengan  dataset  yang  ada untuk  mengambil  keputusan  yang  lebih  baik  dan sesuai dengan fakta yang ada untuk prediksi kedepan nya,  serta  tampilan  dari  dashboard  bisa  dibuat  lebih menarik  dapat  lebih  banyak  menampilkan  hubungan dari isi dataset yang dapat ditampilkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Sudipa,  I.G.I,  Ida,  B.G.S,  Hartatik,  Heri.P,  I Nyoman,  T.A.P,  Risanto.D  &  Dwi, A.WP.  (2023).  Teknik  Visualisasi  Data.
Diakses dari
https://books.google.co.id/books?id=LjC 4EAAAQBAJ&lpg=PA16&ots=vOmqk eU7&dq=visualisasi&lr&pg=PP1#v=on epage&q=visualisasi&f=false
[2] Borgatti, S.P, Martin, G.E & Jeffrey, C.J. (2018). Analyzing Social Networks . Diakses dari https://books.google.co.id/books?id=XD 1ADwAAQBAJ&hl=id
[3]  Johannes  Kurniawan,  dkk  (2023)  Analisis  Dan
Visualisasi Data. Diakses dari
https://repository.penerbitwidina.com/id/
publications/560454/analisis-dan- visualisasi-data .
[4]  Brandes, U., & Wagner, D. (2003). Analysis and Visualization  of  Social  Networks. ,  321- 340.https://doi.org/10.1007/978-3-642
18638-7_15.
[5]  Miller,  A.  (2019). Data  Visualization  as Participatory  Research:  A  Model  for
Digital  Collections  to  Inspire  User-
Driven  Research.  Journal  of  Web Librarianship , 13, 127 - 155 . https://doi.org/10.1080/19322909.20 19.1586617.
[6]  Ramírez-Gallego,  S.,  Krawczyk,  B.,  García,  S., Woźniak,  M.,  &  Herrera,  F.  (2017). A survey  on  data  preprocessing  for  data stream mining: Current status and future directions.  Neurocomputing ,  239,  39- 57.https://doi.org/10.1016/J.NEUCOM.2 017.01.078.
[7]  Keim,  D.  (2002). Information  Visualization  and
Visual  Data  Mining.  IEEE  Trans.  Vis.
Comput. Graph ., 8, 1-8
https://doi.org/10.1109/2945.981847.
[8]  Xu, S.,  Lu,  B.,  Baldea,  M.,  Edgar, T.,  Wojsznis, W.,  Blevins,  T.,  &  Nixon,  M.  (2015). Data  cleaning  in  the  process  industries. Reviews  in  Chemical  Engineering ,  31, 453  –  490  https://doi.org/10.1515/revce- 2015-0022.