## KLASIFIKASI TINGKAT STRESS PADA MAHASISWA TEKNIK INFORMATIKA DALAM MELAKUKAN PERKULIAHAN METODE HYBRID MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES

## Lia Susanti
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI liasusanti.s4a.061@gmail.com
Submitted March 28, 2023; Revised July 16, 2023; Accepted January 15, 2024

## Abstrak
Akibat dari pandemi covid-19, instansi-instansi pendidikan menggunakan metode pembelajaran hybrid yang  mengombinasikan  antara  perkuliahan  daring  dan  luring  secara  bergantian.  Namun,  metode  ini membuat banyak mahasiswa merasa tertekan atau stres. Stres yang dirasakan mahasiswa terjadi karena beberapa  faktor.  Maka  dari  itu,  peneliti  ingin  meneliti  tingkat  stres  yang  dirasakan  mahasiswa, terutama  mahasiswa  Teknik  Informatika,  dalam mengikuti  perkuliahan  metode hybrid .  Penelitian  ini akan  mempergunakan  data  profil  mahasiswa  sebagai  faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  stres. Penelitian  ini  menerapkan  metode  naive  bayes,  karena  pada  perhitungan  naive  bayes,  data  variable yang  digunakan  dapat  berupa  kata  dan  hanya memerlukan sedikit data  training dalam mengestimasi parameter untuk pengklasifikasian. Penelitian ini akan dilakukan dengan perhitungan probabilitas data training  dan  pengklasifikasian  data  testing.  Berdasarkan  evaluasi  dan  validasi  menggunakan  tools Rapid  Miner,  dan  dari  data  latih  menggunakan  k-folds  cross  validation  dengan  k=10  diperoleh  hasil Accuracy  73.33%.  Dan  setelah  diujikan  dengan  menggunakan  data  testing  diperoleh  hasil  tingkat akurasi  dari  klasifikasi  tingkat  stres  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  diperoleh  hasil  Accuracy 80.00%, Precision 77,78% dan Recall 77,78 %.
Kata Kunci : Klasifikasi, Naive Bayes, RapidMiner

## Abstract
The  Covid-19  pandemic  has  forced  educational  institutions  to  use  hybrid  learning  methods.  This method combines face-to-face and online lectures alternately so that many students become stressed. Stress has many causes. This is what makes researchers interested in conducting research by making predictions  of  stress  levels  in  students,  especially  Informatics  Engineering  students  in  conducting lectures using the hybrid method. This study will use student profile data which is considered to be a factor  causing  stress.  This  study  uses  the  Naive  Bayes  method.  The  researcher  chose  this  method because in naive Bayes calculations, the variable data is not only in the form of numbers but can also use  words.  In  addition,  the  naive  Bayes  algorithm  only  requires  a  small  amount  of  training  data  to determine the estimated parameters needed in the classification process. This research was conducted by  calculating  the  probability  of  the  training  data  variable  and  continued  by  classifying  the  testing data.  From  the  evaluation  and  validation  results  that  have  been  carried  out  using  the  Rapid  Miner tools, and from the training data using k-folds cross validation with k = 10, the accuracy results are 73.33%.  And  after  being  tested  using  data  testing,  the  accuracy  level  results  obtained  from  the classification  of  stress  levels  using  the  Naïve  Bayes  method  obtained  results  for  Accuracy  80.00%, Precision 77.78% and Recall 77.78%.
Keywords : Classification, Naive Bayes, RapidMiner

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi  covid-19  yang  dinyatakan  WHO sebagai  pandemi  secara  global  sangat memberikan  efek  bagi  setiap  aspek kehidupan, termasuk pendidikan. Di Indonesia,  sejak  kasus  covid-19  mulai mewabah  pada  awal  tahun  2020  membuat menteri  pendidikan  mengambil  langkah untuk  membatasi  pertemuan  perkuliahan secara tatap muka bagi seluruh universitas. Maka  dari  itu  pelaksanaan  perkuliahan akan  dilaksanakan  secara  campuran  atau lebih  dikenal dengan  nama  Hybrid Learning. Metode perkuliahan ini dilakukan  berdasarkan  himbauan  dari satgas covid-19 yang melarang perkuliahan tatap  muka  dilakukan  dengan  sebagian besar waktu  kehadiran seluruh mahasiswa. Saat metode pembelajaran hybrid dilakukan,  tidak  sedikit  mahasiswa  yang bisa mengikuti proses pembelajaran tersebut,  dikarenakan  beberapa  faktor tertentu  dan  memicu  datangnya  rasa kurang nyaman bahkan stress [1].
Peneliti  menggunakan  beberapa  rujukan dari  penelitian  lain  sebagai  pedoman  agar penelitian  yang  dihasilkan  menjadi  lebih sempurna. Salah satu  dari  rujukan  tersebut adalah  penelitian  yang  dilakukan  dengan tujuan untuk memprediksi penyakit Diabetes  Mellitus  dengan  menggunakan gejala-gejala yang dirasakan. Hasil prediksi  yang  didapat  adalah  kelas  positif dan  kelas  negatif.  Pengujian  yang  telah diterapkan  pada  dataset  menggunakan algoritma Naïve Bayes, setelah melaksanakan  evaluasi  dengan  Confusion Matrix mendapatkan nilai accuracy tertinggi  sebesar  89.00%.  [2]  Setiap semester, akademik Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya bertanggungjawab untuk menentukan jadwal  dan  mata  kuliah  yang  disediakan untuk  mahasiswa.  Namun,  selama  proses ini  terdapat  beberapa  hambatan  seperti banyaknya kelas yang disediakan dibanding jumlah mahasiswa yang
berminat  atau  sebaliknya.  Oleh  karena  itu, diperlukan sistem yang mampu melakukan prediksi  jumlah  mahasiswa  yang  akan mengambil setiap mata kuliah. Solusi yang ditemukan  yaitu  menggunakan  teknik klasifikasi  data  mining.  Hasil  prediksi berupa  dua  mata  kuliah  sebagai sample penelitian menunjukkan bahwa nilai akurasi mata kuliah Manajemen Hubungan Pelanggan  yaitu  85,88%,  dan  mata  kuliah Jaringan Nirkabel yaitu 44,92%.. [3]
Penelitian selanjutnya menggunakan teknologi  Data  Mining,  program  studi bertugas  melakukan  prediksi  durasi  studi setiap  mahasiswa  dengan  tujuan  untuk mengetahui  mahasiswa  mana  yang  akan lulus  tepat  waktu  dan  mencegah  adanya mahasiswa  yang  tidak  menyelesaikan kuliahnya,  karena  hal  tersebut  akan memiliki dampak pada performance program  studi  di  universitas.  Tingkat kelulusan  yang  baik  pada  setiap  tahunnya akan memengaruhi predikat nilai kelulusan yang  sangat  memuaskan.  Oleh  karena  itu, masing-masing  Program  Studi  memiliki kewajiban  memperhatikan  perkembangan studi  mahasiswa  dan  dapat  melakukan prediksi  menggunakan  data  mining  serta metode Algoritma Naive Bayes. [4].
Tujuan dari penelitian ini adalah
Memprediksi  tingkat  stres  mahasiswa Teknik Informatika yang melakukan perkuliahan dengan metode hybrid learning.  Dengan  adanya  beragam  faktor yang memengaruhi tingkat stres mahasiswa  ketika  melakukan  perkuliahan dengan  metode hybrid learning  agar  pihak universitas  lebih  memperhatikan  efektif tidaknya  metode  ini.  Maka  dari  itu,  dapat menjadi  acuan  untuk  mempromosikan universitas  serta  meningkatkan  kualitas universitas sehingga menjadi lebih baik.

## 2. METODE PENELITIAN

## Data Mining
Data  mining  didefinisikan  sebagai  proses yang  menggunakan  satu  atau  lebih  teknik
pembelajaran  berbasis  komputer  untuk secara otomatis menganalisis dan mengekstraksi  informasi  [5].    Proses  ini bersifat  iteratif  dan  interaktif  dalam mencari  pola  atau  model  baru  yang berguna  serta  mampu  dipahami  pada database yang luas. Data mining mencakup  pencarian trend atau  pola  yang diharapkan  pada database luas  agar  dapat menentukan  keputusan  di  masa  depan. Pola-pola  ini  diidentifikasi  oleh  perangkat yang  menganalisis  data  serta  bermanfaat dan  berwawasan,  dan  dapat  dikaji  secara lebih  rinci  bersama  perangkat  pendukung untuk  keputusan  yang  lain.  Dibawah  ini gambar alur penelitian secara lengkap

## Gambar 1. Alur Penelitian

## Klasifikasi
Klasifikasi  yaitu  proses  prediksi  ketika nilai  yang  prediksi  merupakan  label. Klasifikasi  menentukan  kelas  atau  grup atas setiap data sample , dengan atribut dari data  sample sebagai  input  dari  model klasifikasi  dan  outputnya  yaitu  kelas  dari data  sample tersebut.  Metode supervised learning digunakan pada machine learning untuk membangun model klasifikasi [6] .

## Naive Bayes
Naive  Bayes  merupakan  algoritma  pada teknik  klasifikasi  data  mining  yang menggunakan  metode  probabilitas  dan statistik  serta  dikembangkan  oleh  Thomas Bayes,  ilmuwan  Inggris.  Algoritma  ini melakukan  prediksi  dengan  memanfaatkan pengalaman  masa  lalu  untuk  menentukan peluang  di  masa  depan,  sehingga  sering juga  disebut  sebagai  Teorema  Bayes. Persamaan  teorema  bayes  yaitu  [7]: Penelitian  yang  menggunakan  naive  bayes berdasarkan nilai probabilitas [8] Persamaan  Teorema  Bayes  yaitu  sebagai berikut:
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 ).𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1)
Keterangan : X :  Data  yang  memiliki class dan  belum diketahui H :  Hipotesis  data X merupakan class yang spesifik
P(H|X) : Probabilitas hipotesis H mengikuti kondisi X (posteriori probability)
P(H) : Probabilitas hipotesis H ( posteriori probability) P(X|H) :Probabilitas X mengikuti  kondisi hipotesis H P(X) : Probabilitas X

## Pengujian Model
Pada  tahap  ini,  digunakan data  training untuk  mencari  keseluruhan error  rate . Biasanya, pengujian dilakukan sepuluh kali dalam  memberikan  estimasi  dari  akurasi. Penelitian  ini  menggunakan  nilai  k sebanyak sepuluh  atau disebut sebagai 10- fold Cross Validation [9].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian ini memaparkan hasil dari penelitian  yang  telah  diuji  dengan  model prediksi  yang  telah  dibahas  pada  bagian sebelumnya,  dari  tahap  cleaning  data hingga  pengujian  akurasi  pada  aplikasi RapidMiner [10].

## Pembersihan Data
Sumber : Dokumen Pribadi
Gambar 2. Data Belum di Bersihkan
Dari 300 data penelusuran mahasiswa yang didapat perlu dibersihkan sebelum dianalisis.  Hal  ini  dikarenakan  data-data tersebut tidak lengkap sehingga tidak dapat dilakukan  penelitian  tahap  selanjutnya. Tujuan  dari  pembersihan  data  (cleaning data)  adalah  agar  peneliti  mendapatkan data  yang  lengkap  dan  berkualitas  agar digunakan dalam penelitian ini.
Sumber : Dokumen Pribadi

## Gambar 3. Data Yang Sudah Dibersihkan
Gambar  3  menunjukkan  bahwa  setelah proses cleaning data, tersisa 100 data yang memiliki delapan atribut.

## Data Training (Data Latih)

## Sumber : Dokumen Pribadi
Gambar 5. Data Training (Data Latih)
Gambar  ke-3  menampilkan  data  pelatihan yang telah dibersihkan dari data sebelumnya, yang terdiri dari 100 mahasiswa yang mengambil jurusan Teknik Informatika.
Data Testing (Data Uji)
Sumber : Dokumen Pribadi
Gambar 6. Data Testing (Data Uji )
Gambar  nomor  4  menunjukkan  data testing/  data  uji  yang  terdiri  dari  20  data dan mencakup 8 atribut. Tujuan penggunaan  data  testing/uji  adalah  untuk menguji  kinerja  algoritma  yang  telah dilatih dan memperoleh informasi baru.

## Perangkat Lunak RapidMiner
Pada  gambar  nomor  5,  pengujian  data dilakukan  oleh  peneliti  dengan  perangkat lunak RapidMiner sebagai alat bantu untuk mengukur  akurasi  algoritma  naive  bayes yang diujikan.

## Sumber : Dokumen Pribadi
Gambar 7. Tools RapidMiner

## Pengujian Tingkat Akurasi/Data

## Sumber : Dokumen Pribadi
Gambar 8. Pengujian Tingkat Akurasi/

## Data
Gambar 6 menunjukkan proses pengolahan data training dan testing. Hal  ini bertujuan untuk mengetahui nilai accurasy, precision dan  recall.  Berdasarkan  pengujian  dan perhitungan  nilai  yang  diperoleh  diatas maka  nilai  Accuracy,  Precision,  Recall Confusion  Matrix  Model  Algoritma  Naive Bayes yaitu sebagai berikut:

## Tabel 1. Hasil Nilai Accuracy, Precision,
Recall Prediksi Tinggi Rendah Class Precision Accuracy: 80 % Tinggi 9 2 81.82% Precission: 77.78 % Rendah 2 7 77.78% Recall: 77.78 % Class Recall 81.82% 77.78%

## Sumber : Dokumen Pribadi
Berdasarkan  Tabel  1  Nilai  Confusion Matrix  Model  Algoritma  Naive  Bayes, menunjukkan  bahwa  hasil  dari  tingkat akurasi  algoritma  Naive  Bayes  sebesar 80.00%  dengan  prediksi  kejadian  Tinggi positif sebanyak 9 data dan Rendah positif
sebanyak  7  data.  Sedangkan  prediksi kejadian  Rendah  negatif  sebanyak  2  data dan  Tinggi  negatif  sebanyak  2  data.
Adapun  hasil  class  recall  PASS  sebesar 81.82%  dan  class  recall  FAIL  sebesar 77.78%.  Sedangkan  hasil  class  precision PASS  sebesar  81.82%  dan  class  precision FAIL  sebesar  77.78%.    Berikut  ini  adalah kurva ROC yang dihasilkan oleh RapidMiner menggunakan algoritma Naive bayes dan menghasilkan nilai AUC sebesar 0,961
Sumber : Dokumen Pribadi
Gambar 9. Hasil  Grafik AUC Naive Bayes

## 4. SIMPULAN
Dari  data-data  yang  setelah  diuji  dengan menerapkan metode Naive Bayes mendapatkan  hasil  evaluasi  dan  validasi yang dilakukan dengan tools Rapid Miner, dan  dari  data  latih  menggunakan  k-folds cross  validation  dengan  k=10  diperoleh hasil Accuracy 73.33%. Dari hasil pengujian  dengan  alat  RapidMiner,  dapat disimpulkan  bahwa  model  ini  merupakan klasifikasi  yang  baik.  Algoritma  Naive Bayes  menjadi  algoritma  dari  metode klasifikasi data mining yang bisa digunakan  untuk  memprediksi  dan  telah terbukti  memberikan  hasil  akurasi  yang baik melalui penerapannya pada RapidMiner.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  Chatrina,  Siregar,  R.  Ruli,  A, Siregar,  and  M.  Yoga,  Distra,
Sudirman,  “Implementasi  Metode Naive  Bayes  Classifier  (NBC)  Pada
Komentar Warga Sekolah Mengenai Pelaksanaan  Pembelajaran  Jarak Jauh  (PJJ),” J.  Teknol. ,  vol.  34,  no. 1, pp. 102–110, 2020.
[2] Rumini and A. Nasruddin, “Prediksi
Awal  Penyakit  Diabetes  Mellitus Menggunakan Algoritma Naïve
Bayes,” J.  ICT    Inf.  Commun.
Technol. ,  vol.  20,  no.  2,  pp.  246– 253, 2021, doi: 10.36054/jict- ikmi.v20i2.376.
[3] I.  K. Syahputra,  F. A. Bachtiar, and S.  A.  Wicaksono,  “Implementasi
Data Mining untuk Prediksi Mahasiswa  Pengambil  Mata  Kuliah dengan  Algoritme  Naive  Bayes,” J. Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. ,  vol.  2,  no.  11,  pp.  5902– 5910, 2018.
[4] Y.  E.  Fadrial,  “Algoritma  Naive
Bayes  Untuk  Mencari  Perkiraan Waktu  Studi  Mahasiswa  Naive Bayes Algorithm for Finding
Student  Estimated  Time  Students,” J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 20–29, 2021.
[5] E.  D.  Sikumbang,  “Penerapan  Data Mining Penjualan Sepatu Menggunakan  Metode  Algoritma Apriori,” J.  Tek.  Komput.  AMIK
BSI , vol. Vol 4, No., no. September, pp. 1–4, 2018.
[6] A.  Puspita  and  M.  Wahyudi, “Algoritma  C4.5  Berbasis  Decision
Tree  untuk  Prediksi  Kelahiran  Bayi Prematur,” Konf.  Nasinal  Ilmu Pengetah. dan Teknol. , vol. 1, no. 1,
pp. 97–102, 2015. [7] L. W. Kusuma, “Prediksi Kemampuan  Lulusan  SMK  untuk Dapat  Bersaing  Di  Dunia  Kerja dengan Menggunakan Naïve Bayes : Studi Kasus SMK Buddhi Tangerang,” vol. 1, pp. 56–63, 2019. [8] A. Junaidi, N. Dewi, T. Baidawi, S. Agustiani,  Y.  T.  Arifin,  and  H.  T. Sihotang, “Expert System of Syzygium Aqueum Disease
Diagnose  Using  Bayes  Method,” J. Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1641,  no.  1, 2020, doi: 10.1088/1742- 6596/1641/1/012097. [9] A.  Suryadi,  “Sistem  Pendukung
Keputusan  Seleksi  Ujian  Masuk Perguruan  Tinggi  Menggunakan Nbc  (Naïve  Bayes  Classifier),”
Kinetik ,  vol.  1,  no.  3,  p.  173,  2016, doi: 10.22219/kinetik.v1i3.120.
[10]  D.  Nofriansyah,  K.  Erwansyah,  and M.  Ramadhan,  “Penerapan  Data Mining  dengan  Algoritma  Naive
Bayes  Clasifier  untuk  Mengetahui Minat  Beli  Pelanggan  terhadap Kartu  Internet  XL  (  Studi  Kasus  di CV. Sumber Utama
Telekomunikasi),” J. Saintikom , vol.
15, no. 2, pp. 81–92, 2016.