Model Regresi Multivariat dan Regresi Logistik Ordinal untuk Menentukan Faktor–Faktor yang Memengaruhi Tingkat Depresi dan Kecemasan pada Mahasiswa

Azalia, Rachel Putri (2024) Model Regresi Multivariat dan Regresi Logistik Ordinal untuk Menentukan Faktor–Faktor yang Memengaruhi Tingkat Depresi dan Kecemasan pada Mahasiswa. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5003201149_Rachel Putri Azalia.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2026. Download (6MB) | Request a copy

Abstract

Kesehatan mental dipengaruhi oleh berbagai faktor, baik faktor somatogenik, faktor psikogenik, dan faktor sosiogenik. Salah satu bentuk faktor penyebab gangguan kesehatan mental pada mahasiswa adalah berasal dari akademik dan dapat juga disebabkan karena transisi kehidupan kampus, dan tantangan sosial. Individu yang mengalami gangguan kesehatan mental cenderung menunjukkan sikap yang tidak normal, reaksi emosional yang tidak stabil dan perasaan ketidaknyamanan. Sehingga, diperlukan penelitian untuk mengeksplorasi dan memahami kesehatan mental mahasiswa sebagai aspek penting dalam lingkungan perguruan tinggi. Melalui pendekatan survei dengan melibatkan penggunaan Depression Anxiety Stress Scales (DASS-42) sebagai instrumen pengukuran kesehatan mental dan analisis regresi multivariat, penelitian ini akan menggali karakteristik faktor-faktor yang memengaruhi tingkat depresi dan kecemasan pada populasi mahasiswa. Dengan menggunakan metode regresi multivariat didapatkan koefisien determinasi sebesar 15,87% yang berarti kekuatan hubungan antara variabel respon dan prediktor tidak terlalu kuat atau erat maka dilakukan analisis regresi logistik ordinal dan didapatkan variabel yang signifikan terhadap tingkat depresi adalah IPS terakhir, peran dosen wali, pemahaman orang tua, kecocokan teman, dan pengecekan kesehatan mental dengan nilai ketepatan klasifikasi sebesar 74,56%. Variabel yang signifikan dengan tingkat kecemasan menggunakan metode regresi logistik ordinal adalah kesesuaian departemen, kesulitan belajar, pemahaman orang tua, kesulitan move on, dan pengecekan kesehatan mental dengan nilai ketepatan klasifikasi sebesar 62,82%.
============================================================================================
Mental health is influenced by various factors, both somatogenic factors, psychogenic factors, and socioogenic factors. One form of factor that causes mental health disorders in students comes from academics and can also be caused by campus life transitions, and social challenges. Individuals with mental health disorders tend to exhibit abnormal attitudes, unstable emotional reactions and feelings of discomfort. Therefore, research is needed to explore and understand student mental health as an important aspect in the university environment. Through a survey approach involving the use of Depression Anxiety Stress Scales (DASS-42) as a mental health measurement instrument and multivariate regression analysis, this study will explore the characteristics of factors that affect the level of depression and anxiety in the student population. By using the multivariate regression method, a determination coefficient of 15.87% was obtained, which means that the strength of the relationship between the response variables and the predictors was not too strong or tight, so an ordinal logistic regression analysis was carried out and the variables that were significant to the level of depression were the last social studies, the role of guardian lecturers, the understanding of parents, the compatibility of friends, and mental health checks with a classification accuracy value of 74.56%. Significant variables with anxiety levels using the ordinal logistic regression method were department suitability, learning difficulties, parental understanding, difficulty moving on, and mental health checks with a classification accuracy value of 62.82%.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Depresi, Kecemasan, Regresi Multivariat, Regresi Logistik Ordinal, Anxiety, Depression, Mulrivariate Regression, Ordinal Logistic Regression
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA278.2 Regression Analysis. Logistic regression
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Rachel Putri Azalia
Date Deposited:	08 Aug 2024 07:15
Last Modified:	08 Aug 2024 07:15
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/114140

Actions (login required)

View Item