IMPLEMENTASI METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOPOKAN TINDAKAN SELF-HARM PADA MAHASISWA SEMESTER AKHIR

• AJI DHARMA YUSUF SALASA
• 2025

---

Masalah kesehatan mental, termasuk tindakan self-harm, semakin menjadi perhatian serius di kalangan
mahasiswa, terutama pada mahasiswa semester akhir yang menghadapi tekanan akademik dan
emosional yang tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode K-Means Clustering
yang dioptimalkan dengan Particle Swarm Optimization (PSO) untuk mengelompokkan mahasiswa
berdasarkan pola tindakan self-harm. Proses penelitian melibatkan pengumpulan data melalui survei,
preprocessing data, implementasi algoritma K-Means dengan optimasi PSO, dan evaluasi hasil
clustering menggunakan metrik seperti Silhouette Score, Davies-Bouldin Index, dan Calinski-Harabasz
Index. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode K-Means yang dioptimalkan dengan PSO mampu
menghasilkan pengelompokan yang lebih efektif dan akurat dibandingkan K-Means standar, dengan
kluster-kluster yang terbentuk memberikan gambaran yang jelas tentang kelompok mahasiswa
berdasarkan tingkat stres, dukungan sosial, dan frekuensi self-harm. Penelitian ini diharapkan dapat
memberikan kontribusi nyata dalam mendukung upaya deteksi dini dan pencegahan tindakan self-harm
pada mahasiswa semester akhir, serta menjadi dasar bagi pengembangan sistem pendukung
keputusan dalam pengelolaan kesehatan mental di lingkungan kampus.

• K-Means
• Machine Learning
• Particle Swarm Optimization

https://repository.bsi.ac.id/repo/61440/IMPLEMENTASI-METODE-K-MEANS-CLUSTERING-UNTUK--PENGELOPOKAN-TINDAKAN-SELF-HARM-PADA--MAHASISWA-SEMESTER-AKHIR
File full-text dikunci.