CoolFace
Apppublic

orxva/svm

sourceHugging Faceupdated 3mo agoView on Hugging Face
0likes
App README

Mental Health Assessment System

Sistem penilaian kesehatan mental berbasis analisis aktivitas digital menggunakan Support Vector Machine (SVM).

Description

Aplikasi ini menganalisis 13 parameter aktivitas digital untuk mendeteksi tingkat depresi, kecemasan, dan stres dengan akurasi 85-90%.

Features

  • —📊 Analisis 13 parameter digital activity
  • —🤖 3 Model SVM untuk depresi, kecemasan, stres
  • —💬 Feedback interaktif & personalized
  • —🎨 Interactive web interface
  • —⚡ Real-time predictions

Parameter yang Dianalisis

  1. 1.Usia & Jenis Kelamin
  2. 2.Durasi smartphone (jam/hari)
  3. 3.Media sosial (jam/hari)
  4. 4.Gaming (jam/hari)
  5. 5.Streaming (jam/hari)
  6. 6.Penggunaan gadget sebelum tidur
  7. 7.Gangguan notifikasi (1-5)
  8. 8.Anxiety internet (1-5)
  9. 9.Task procrastination (1-5)
  10. 10.Durasi tidur (jam/hari)
  11. 11.Phone checking frequency (x/jam)
  12. 12.Scrolling frequency (1-5)

Model Details

  • —Algorithm: Support Vector Machine (SVM) with RBF Kernel
  • —Training Samples: 500+ responden
  • —Features: 13 digital activity indicators
  • —Output: Severity levels (0-4)
  • —0: Tidak ada
  • —1: Ringan
  • —2: Sedang
  • —3: Berat
  • —4: Sangat Berat

Dataset

Survey terstruktur terhadap mahasiswa/professionals dengan self-reported:

  • —Pola penggunaan device digital
  • —Kualitas dan durasi tidur
  • —Tingkat depresi, kecemasan, stres

Technologies

  • —Backend: Python 3.11+, Flask Web Framework
  • —ML Framework: scikit-learn
  • —Model Serialization: joblib
  • —Data Engineering: Pandas, NumPy
  • —Deployment: Docker Container

Cara Menjalankan di Lokal

Ikuti langkah-langkah berikut untuk menjalankan aplikasi ini di komputermu sendiri:

  1. 1.Clone Repository
bash
   git clone <url-repository>
   cd hf_repo_svm
  1. 1.Buat Virtual Environment (Opsional tapi disarankan)
bash
   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate  # Untuk Mac/Linux
   # .venv\Scripts\activate   # Untuk Windows
  1. 1.Install Dependencies Install semua library yang dibutuhkan menggunakan pip:
bash
   pip install -r requirements.txt
  1. 1.Jalankan Aplikasi Jalankan server Flask:
bash
   python app.py

Aplikasi akan berjalan dan dapat diakses melalui browser pada http://localhost:7860 atau http://127.0.0.1:7860.

⚠️ IMPORTANT DISCLAIMER

Aplikasi ini BUKAN pengganti professional assessment medis!

Hasil prediksi adalah estimasi berdasarkan data aktivitas digital saja. Untuk diagnosis atau treatment serius:

  • —Konsultasikan dengan psikolog profesional
  • —Hubungi layanan mental health support terdekat
  • —Jangan tunda jika mengalami distress signifikan

License

MIT License - Free to use, modify, and distribute

Last Updated: March 2026 Model Version: 1.0 Status: Active & Maintained