## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 73-80 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5286

## Analisis Perbandingan Algoritma
K-Nearest Neighbor dan Decision Tree Pada Klasifikasi Tingkat Stress Individu
Vanni Manurung * , Anief Fauzan Rozi
Prodi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* vannimanurung02@gmail.com, 2 anief@mercubuana-yogya.ac.id Email Penulis Korespondensi: vannimanurung02@gmail.com
Abstrak− Stress merupakan  respons  yang  dialami  seseorang  terhadap  perubahan  keadaan,  dan  tingkat stress yang  tinggi  dapat berdampak  negatif  pada  kesehatan  fisik  dan  mental.  Mengidentifikasi  tingkat  stress  dengan  tepat  sangat  penting  untuk  intervensi medis  dan  psikologis  yang  sesuai.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  algoritma  yang  lebih  efektif  dan  akurat  antara K- Nearest  Neighbor (KNN)  dan Decision  Tree dalam  mengklasifikasikan  tingkat stress individu.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini diperoleh dari dataset “ Human Stress Detection ” di situs web Kaggle, yang mencakup variabel humidity , temperature , step  count ,  dan stress  level .  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma K-Nearest  Neighbor berhasil  mencapai  tingkat  akurasi sempurna sebesar 100%, sementara Decision Tree mencapai akurasi 99,50%. Selain itu, dalam hal precision , recall , dan F1-score , K- Nearest  Neighbor juga  unggul  dengan  nilai  masing-masing  100%,  sedangkan Decision  Tree memiliki precision 99,45%, recall 99,54%, dan F1-score 99,50%. Analisis juga menemukan bahwa suhu tubuh tinggi (>33°C) dan kelembapan tinggi (>22,5) berkaitan dengan  tingkat stress lebih  tinggi.  Jumlah  langkah  di  bawah  90  juga  dapat  mengindikasikan stress normal  atau  tinggi.  Dengan demikian, penelitian ini menyimpulkan bahwa algoritma K-Nearest Neighbor lebih efektif dalam  mengklasifikasikan tingkat stress individu  dan  faktor-faktor  seperti  suhu  tubuh,  kelembapan,  dan  langkah  kaki  memiliki  peran  penting  dalam  menentukan  tingkat stress seseorang.
Kata Kunci: Perbandingan; KNN; Decision Tree; Klasifikasi; Tingkat Stress
Abstract− Stress  is  an  individual‟s  response  to  changing  circumstances,  and  high  levels  of  stress  can  have  a  negative  impact  on physical  and  mental  health.  Correctly  identifying  stress  levels  is  essential  for  appropriate  medical  and psychological  interventions. This research aims to determine the more effective and accurate algorithm between K-Nearest Neighbor (KNN) and Decision Tree in classifying  individual  stress  levels.  The  data  used  in  this  study  was  obtained  from  the  “Human  Stress  Detection”  dataset  on  the Kaggle  website,  which  includes  variables  of  humidity,  temperature,  step  count,  and  stress  level.  The  results  showed  that  the  K- Nearest Neighbor algorithm managed to achieve a perfect accuracy rate of 100%, while the Decision Tree achieved an accuracy of 99,50%. In addition, in terms of precision, recall, and F1-score, K-Nearest Neighbor also excelled with 100% each, while Decision Tree had 99,45% precision, 99,54% recall, and 99,50% F1-score. The analysis also found that high body temperature (>30°C) and high humidity (>22,5) were associated with higher stress levels. A step count below 90 can also indicate normal or high stress. Thus, this study concludes that the K-Nearest Neighbor algorithm is  more effective in classifying  an individual‟s stress level and  factors such as body temperature, humidity, and footsteps play an important role in determining an individual‟s stress level.
Keywords : Comparison; KNN; Decision Tree; Classification; Stress Levels

## 1. PENDAHULUAN
Stress merupakan  gejala  yang  dialami  seseorang,  baik  secara  fisik  maupun  non-fisik  yang  terjadi  akibat  dari  proses penyesuaian  diri  terhadap  perubahan  keadaan  yang  sedang  terjadi.  Kondisi stress bisa  dipicu  oleh  berbagai  faktor, seperti aspek fisik dan lingkungan. Stress menjadi tantangan  yang  signifikan dalam  kesehatan  seseorang karena dapat berdampak  negatif  pada  kesehatan  fisik  dan  mental  jika  tidak  ditangani  dengan  baik. Stress diklasifikasikan  menjadi tiga  tingkatan  yaitu stress ringan, stress sedang,  dan stress berat  (Fardiana  Risa  et  al.,  2021).  Menurut  WHO  ( World Health  Organization ),  lebih  dari  350  juta  penduduk  di  seluruh  dunia  mengalami  kejadian stress ,  menempatkannya  di peringkat ke-4 penyakit di dunia (Prabamurti, 2019) . Tingkat stress merupakan  aspek  krusial  dalam  kehidupan  makhluk  hidup,  termasuk  manusia,  dan  jika  tingkat stress manusia tinggi dapat menyebabkan timbulnya penyakit (Fathirachman Mahing et al., n.d.). Tingkat Stress yang dialami oleh individu memerlukan intervensi medis atau psikologi. Oleh karena itu, penting untuk mengidentifikasi dan memahami  tingkat stress individu  untuk  memberikan  intervensi  yang  sesuai.  Teknik-teknik  klasifikasi  data  menjadi kunci  untuk  mengkategorikan stress berdasarkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhinya.  Pengukuran  tingkat  akurasi pada dataset dapat dilakukan melalui teknik klasifikasi data mining , yang merupakan suatu proses penilaian data untuk menempatkannya dalam kategori tertentu dari berbagai kategori  yang ada, dengan  membuat pola dari data  yang telah diberikan dan menggunakannya untuk mengklasifikasikan data baru. (Utomo & Mesran, 2020).
(Rachakonda  et  al.,  2019)  melakukan  penelitian  tentang  pengukuran  dan  analisis  tingkat stress dengan memanfaatkan  perangkat  IoMT  ( Internet  of  Medical  Things ).  IoMT  merupakan  jaringan  perangkat  medis  yang terhubung  ke  internet  dan  memungkinkan  pengumpulan,  transmisi,  dan  analisis  data  kesehatan  secara real-time . Keunggulan utama dari IoMT adalah kemampuannya untuk memantau berbagai aspek kesehatan individu secara terus menerus  dan  terintegrasi,  memberikan  data  yang  kaya  dan  mendalam  yang  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi kondisi  kesehatan  seperti stress .  Dalam  penelitian  ini,  berbagai  parameter  fisiologi  dan  perilaku  diukur  untuk memberikan gambaran komprehensif tentang kondisi stress seseorang. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sensor cerdas untuk mendeteksi stress pada individu menggunakan IoMT. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sensor cerdas  ini  memiliki  kemampuan  dengan  hasil  akurasi  97%.  Hasil  penelitian  juga  menunjukkan  bahwa  kelembapan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 73-80 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5286
udara,  suhu  tubuh,  dan  jumlah  langkah  harian  dapat  mempengaruhi  tingkat stress seseorang.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  IoMT  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi stress dan  membantu  dalam  pengawasan  kesehatan  mental  dan  fisik individu.
Penelitian yang dilakukan oleh (Van Fadhila et al., 2023) bertujuan untuk membantu dalam mendeteksi tingkat stress berdasarkan  kualitas  tidur  manusia  menggunakan K-Nearest  Neighbor , Decision  Tree ,  dan  SVM.  Hasil  yang diperoleh  dari  penelitian  ini  yaitu  nilai Accuracy,  Precision,  Recall,  F1-score pada  metode  KNN  dan  SVM  sebesar 100%  dan  pada  metode Decision  Tree menghasilkan Accuracy sebesar  99%  dan Precision,  Recall,  F1-score sebesar 100%. Penelitian ini dapat mengevaluasi keakuratan model klasifikasi dalam mengidentifikasi individu yang diprediksi masuk dalam kategori tingkat stress yang telah ditetapkan.
Penelitian  oleh  (Wibowo  et  al.,  2023),  melakukan  penelitian  perbandingan  teknik  klasifikasi  untuk mengidentifikasi stress pada mahasiswa di lembaga pendidikan tinggi. Penelitian ini  menggunakan  metode klasifikasi Naive Bayes , Random Tree , Support Vector Machine (SVM), Neutral Network , Decision Tree, Random Forest, dan K- Nearest  Neighbor  (KNN)  dengan  memanfaatkan  data  mahasiswa.  Metode Random  Tree dan Decision  Tree dipilih sebagai metode yang paling efektif untuk hasil perbandingan performa ini karena mencapai 100% dengan perbandingan 80:20.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Wirayudha  et  al.,  2020)  dengan  meneliti  tingkat stress pada  manusia menggunakan metode KNN menghasilkan tingkat akurasi KNN sebesar 82%. Pengujian akurasi ini dilakukan dengan menerapkan algoritma KNN menggunakan variasi nilai K (5, 8, 10, dan 15) serta beragam ukuran data latih (8, 18, 38, dan 50) pada sebuah dataset yang mencatat gejala dan bobotnya pada pasien. Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  (Ahmad  et  al.,  2022)  dengan  meneliti  hubungan  tingkat stress pada mahasiswa angkatan 2017 Fakultas Kedokteran Universitas Baiturrahman dengan insiden insomnia yang mereka alami. Temuan  penelitian  menunjukkan  adanya  hubungan  antara  tingkat stress dengan  kejadian  insomnia  yang  dialami  oleh mahasiswa.
Penelitian  ini  penting  untuk  dilakukan  karena stress menjadi  masalah  kesehatan  yang  semakin  meningkat  di masyarakat modern. Dengan memahami berbagai faktor yang mempengaruhi tingkat stress dan menggunakan metode data mining , kita dapat  mengembangkan  metode  yang lebih efektif dalam  mengelola stress . Penelitian ini diharapkan tidak hanya memberikan wawasan baru, tetapi juga menjadi landasan untuk studi lanjutan yang dapat lebih mendalam tentang penanganan stress dalam konteks yang lebih luas dan berkelanjutan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini,  ada  beberapa  langkah  yang  harus  dilakukan  untuk  mencapai  hasil  yang  optimal.  Tahapan penelitian ini meliputi data understanding , data preprocessing , analysis dan modelling , dan evaluation .

## 2.1.1 Data Understanding
Data  understanding merupakan  tahap  awal  pengumpulan  data,  pengecekan  data,  dan  identifikasi  kualitas  data (Dhewayani  et  al.,  2022).  Data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  situs  web  Kaggle  dengan  judul “ Human  Stress  Detection ” .  Dataset ini  terdiri  dari  2001  entri  data  yang  mencakup  tiga  variabel  yang  dapat mempengaruhi  tingkat stress individu,  yaitu humidity,  temperature ,  dan step  count .  Selain  itu, dataset ini  juga mencakup  klasifikasi  tingkat stress yang  sudah  dikalibrasi,  yang  terdiri  dari  kategori low , normal ,  dan high ,  yang kemudian ditetapkan ke dalam bentuk biner 0, 1, 2.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 73-80 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5286
Variabel-variabel  ini  dipilih  berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  menunjukkan  bahwa  faktor-faktor fisiologis  dan  aktivitas  fisik  sehari-hari  memiliki  korelasi  yang  signifikan  dengan  tingkat stress seseorang. Humidity mengukur  kadar  kelembapan  udara  yang  dapat  mempengaruhi  kenyamanan  dan  tingkat  dehidrasi  tubuh. Temperature mengukur suhu tubuh yang dapat meningkat seiring dengan tingginya tingkat stress . Step count mengukur aktivitas fisik yang  berperan  dalam  manajemen stress dan  kesejahteraan  umum.  Untuk  memberikan  gambaran  lebih  jelas  mengenai dataset  yang digunakan, berikut adalah  lima entri data teratas dari dataset tersebut. Tabel 1 dibawah ini  menampilkan lima entri data teratas dari dataset tersebut.
Tabel 1. Lima entri data teratas Humidity Temperature Step count Stress level 21.33 90.33 123 1 21.41 90.41 93 1 27.12 96.12 196 2 27.64 96.64 177 2 10.87 79.87 87 0

## 2.1.2 Data Preprocessing
Preprocessing data menjadi tahapan yang penting sebelum melakukan analisis perbandingan antara algoritma KNN dan Decision  Tree pada  klasifikasi  tingkat stress .  Menurut  (Hambardzumyan,  2021), Preprocessing data merupakan  satu langkah  penting  dalam data  mining yang  berurusan  dengan  persiapan  data  dan  transformasi dataset ,  serta  bertujuan untuk membuat proses penemuan pengetahuan lebih efisien. Tahap preprocessing data dilakukan untuk membersihkan data,  memastikan  tidak  ada  nilai  yang  hilang  yang  dapat  menghambat  pemrosesan  data  (Tyas  &  Purnamasari,  2023). Proses  ini  melibatkan  beberapa  langkah  penting  untuk  memastikan  kebersihan  dan  kualitas dataset .  Tahapan  pertama dalam preprocessing data adalah identifikasi dan penanganan nilai yang hilang ( missing values ) dalam dataset . Setelah memastikan tidak ada nilai yang hilang, selanjutnya  dilakukan pengecekan data yang duplikat untuk menghindari bias dalam  hasil  analisis.  Langkah  selanjutnya  adalah  deteksi outlier menggunakan  metode Interquartile  Range (IQR). Dengan  menggunakan  IQR,  setiap  variabel  diperiksa  guna  memastikan  tidak  ada outlier yang  signifikan.Selanjutnya dilakukan  konversi  satuan  suhu  yang  awalnya  dalam  satuan Fahrenheit diubah  menjadi  satuan Celcius .  Setelah  itu, dilakukan analisis  korelasi untuk  mengidentifikasi sejauh mana  variabel-variabel seperti kelembapan, suhu tubuh, dan jumlah  langkah  berkorelasi  dengan  tingkat stress .    Terakhir,  dilakukan  pemeriksaan  persebaran  kelas  target  untuk memastikan  setiap  kelas  tingkat  stress  memiliki  jumlah  data  yang  seimbang.  Langkah-langkah  tersebut  penting  untuk memastikan  integritas  dan  konsistensi  data  sebelum  dilakukan  proses  klasifikasi.  Dengan  demikian,  untuk  mengatasi masalah  tersebut,  perlu  dilakukan preprocessing sebagai  langkah  penting  untuk  menghilangkan  gangguan  yang  dapat mempengaruhi hasil klasifikasi (Purbolaksono et al., 2021).

## 2.1.3 Analysis dan Modelling
Langkah  awal  dalam analysis dan modelling adalah  transformasi  data.  Kolom  „ Stress  Level ‟  yang  awalnya  numerik diubah menjadi kategori dengan nama „ Stress Level Categorical ‟, dimana nilai-nilai numerik 0,1, dan 2 masing-masing diubah  menjadi  „ low ‟,  „ normal ‟,  dan  „ high ‟  untuk  mempermudah  interpretasi.  Setelah  itu,  dilakukan  visualisasi  data menggunakan pairplot dari Seaborn untuk  mengeksplorasi  hubungan  antar  variabel  terkait  tingkat stress .  Variabel- variabel dalam dataset juga dinormalisasikan menggunakan MinMaxScaler agar semua variabel memiliki rentang yang sama.
Pada  tahap  ini,  dilakukan  perbandingan  kinerja  antara  algoritma  KNN  dan Decision  Tree dalam  klasifikasi tingkat stress .  Perbandingan  dilakukan  untuk  menentukan  algoritma  mana  yang  lebih  efisien  dan  akurat  dalam mengklasifikasikan tingkat stress berdasarkan dataset yang digunakan.

## 2.1.3.1 K-Nearest Neighbor
K-Nearest  Neighbor (KNN)  merupakan  algoritma supervised  learning dimana  klasifikasi instance baru  bergantung pada mayoritas kategori dalam KNN (Cholil et al., 2021). Algoritma ini bertujuan untuk mengklasifikasikan objek baru dengan  mempertimbangkan  atribut  dan  kedekatan  dari  data  latih.  Menurut  (Suntoro,  2018),  tahapan  langkah  dalam algoritma KNN adalah sebagai berikut:
1. Memilih nilai parameter k: Parameter k adalah jumlah tetangga terdekat yang akan dipertimbangkan dalam proses klasifikasi.
2. Melakukan  perhitungan  jarak euclidean kuadrat  antara  objek  dan dataset latih  yang  tersedia:  Jarak euclidean digunakan untuk mengukur kedekatan antara data baru dan data yang sudah ada dalam dataset .
3. Mengurutkan  hasil  poin  secara ascending (dari  nilai  tinggi  ke  rendah):  Setelah  menghitung  jarak,  semua  poin diurutkan berdasarkan jarak terdekat.
4. Mengidentifikasi  kategori:  Kategori  yang  dipilih  adalah  yang  memiliki  jumlah  nilai  k  tertinggi  dalam  data  uji. Dengan kata lain, instance baru diklasifikasikan ke dalam kelas yang paling umum di antara k tetangga terdekat.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 73-80 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5286
Algoritma  KNN  memanfaatkan neighborhood  classification sebagai  nilai  prediksi  untuk instance baru.  Hal  ini berarti bahwa prediksi dibuat berdasarkan kedekatan dengan data yang ada, sehingga semakin banyak data yang mirip di sekitar instance baru, semakin akurat prediksinya.

## 2.1.3.2 Decision Tree
Decision Tree merupakan struktur sekuensial yang dimulai dari akar, kemudian mengevaluasi fitur dan memilih salah satu dari dua cabang, terus berlanjut hingga  mencapai cabang terakhir  yang disebut daun,  yang  umumnya  merupakan representasi  dari  target  yang  dicari  (Haganta  Depari  et  al.,  n.d.).  Umumnya,  simpul  teratas  dari  pohon Decision  Tree disebut simpul akar, yang merupakan atribut paling berpengaruh terhadap suatu kelas tertentu (Rahayu & dkk, 2024). Menurut (Larose, 2005), Decision Tree dibangun menggunakan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Menetapkan  atribut  sebagai  simpul  awal:  Proses  dimulai  dengan  memilih  atribut  yang  paling  informatif  untuk dijadikan simpul akar. Informasi ini biasanya diukur dengan gain informasi atau gain ratio .
2. Membuat  cabang  untuk  setiap  nilai  atribut:  Setiap  nilai  dari  atribut  yang  dipilih  akan  menghasilkan  cabang  yang berbeda dalam pohon keputusan.
3. Memisahkan  kasus  ke  dalam  masing-masing  cabang:  Data  dipecah  ke  dalam  cabang-cabang  berdasarkan  nilai atribut.
4. Mengulangi  proses  untuk  setiap  cabang  hingga  semua  kasus  dalam  cabang  memilih  kelas  yang  serupa:  Proses  ini berlanjut  secara  rekursif  untuk  setiap  cabang  menggunakan  atribut  yang  tersisa  hingga  semua  data  dalam  satu cabang memiliki kelas yang sama atau tidak ada atribut yang tersisa.
Decision  Tree memanfaatkan  konsep entropy dan gain informasi  untuk  memilih  atribut  terbaik  yang memisahkan data secara efektif. Entropy mengukur ketidakpastian atau impuritas dalam data, sedangkan gain informasi menghitung penurunan impuritas setelah memisahkan data berdasarkan atribut tertentu.

## 2.1.4 Evaluation
Tahap  evaluasi  dilakukan  untuk  mengukur  sejauh  mana  data  yang  dihasilkan  dapat  memenuhi  tujuan  klasifikasi (Alghifari  &  Juardi,  2021).  Pertama-tama,  dilakukan  perhitungan  akurasi  untuk  masing-masing  model  menggunakan data uji. Langkah ini dilakukan untuk membandingan hasil prediksi model dengan label sebenarnya dari data uji. Hasil akurasi  dari  kedua  model  dibandingkan  untuk  mengetahui  apakah  ada  perbedaan  signifikan  dalam  kinerja  keduanya. Perbandingan  model  ini  ditampilkan  dalam  diagram  batang  yang  memperlihatkan  akurasi  kedua  model.  Selanjutnya, dilakukan  evaluasi  pengukuran precision , recall ,  dan f1-score untuk  mengetahui  perbedaan  kinerja  secara  lebih terperinci  dari  kedua  model.  Perbandingan  nilai precision , recall ,  dan f1-score dari  kedua  model  ditampilkan  dalam diagram untuk memudahkan pemahaman.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Understanding
Pada  tahap  ini,  pengumpulan  dan  pemahaman  data  dilakukan  guna  mendapatkan  pemahaman  yang  mendalam  dan kualitas  dari  data  yang  tersedia  bagi  peneliti. Dataset yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  situs  web Kaggle  yang  terdiri  dari  2001  entri  data. Dataset ini  mencakup  berbagai  fitur  yang  mencakup humidity,  temperature, step  count,  stress  level .  Tampilan  dari dataset yang  dimanfaatkan  dalam  penelitian  ini  diperlihatkan  pada  Tabel  2 berikut.
Tabel 2. Dataset Human Stress Detection Humidity  Temperature  Step Count  Stress Level 1 21.33 90.33 123 1 2 21.41 90.41 93 1 3 27.12 96.12 196 2 4 27.64 96.64 177 2 5 10.87 79.87 87 0 … … … … … 1997 1998 1999 2000 2001 21.82 10.45 27.22 12.46 16.87 90.82 79.45 96.22 81.46 85.87 96 45 135 64 50 1 0 2 0 1
3.2 Data Preprocessing
Data preprocessing bertujuan untuk memastikan bahwa data yang akan dianalisis memiliki kualitas yang baik dan siap digunakan dalam model klasifikasi. Proses ini dimulai dari pengecekan nilai yang hilang ( missing values ) dan hasilnya menunjukkan bahwa tidak ada nilai yang hilang dalam dataset .

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 73-80 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5286
Tabel 3. Jumlah data yang kosong pada dataset Jumlah Data yang kosong Jumlah Humidity 0 Temperature 0 Step Count 0 Stress Level 0
Selanjutnya dilakukan pengecekan data duplikat yang menunjukkan bahwa tidak ada entri duplikat, memastikan bahwa setiap data point adalah unik. Deteksi outlier dilakukan menggunakan metode Interquartile Range (IQR), namun tidak  ditemukan  adanya outlier pada  semua  variabel,  yang  menunjukkan  bahwa  data  bersih  dari  nilai  ekstrim.  Suhu yang  awalnya  dalam  satuan Fahrenheit kemudian  dikonversi  menjadi Celcius untuk  kemudahan  interpretasi.  Analisis korelasi  menggunakan heatmap menunjukkan  bahwa  semua  fitur  memiliki  korelasi  yang  signifikan  dengan  tingkat stress , sehingga semua fitur dalam dataset digunakan untuk analisis lebih lanjut.
Pada  Gambar  2  menunjukkan  persebaran  kelas  target  yang  ditampilkan  dengan  plot  jumlah  data  per  kategori tingkat stress ,  yang  menunjukkan  bahwa  setiap  kelas  memiliki  jumlah  data  yang  hampir  sama,  sehingga  tidak  perlu resampling.

## Gambar 2. Persebaran kelas target
Tahap  preparation  ini  memastikan  bahwa dataset yang  digunakan  siap  untuk  proses  klasifikasi  menggunakan algoritma KNN dan Decision Tree , dengan hasil analisis yang akurat dan handal.
3.3 Analysis dan Modelling
Tahap Analysis dan Modelling dimulai dengan mempersiapkan data untuk analisis lebih lanjut. Langkah pertama adalah mengubah kolom „ Stress Level ‟ yang berbentuk numerik ke bentuk kategori dengan menambahkan kolom baru „ Stress level categorical’ . Pada kolom ini, nilai 0 diubah menjadi „ low ‟, nilai 1 diubah menjadi „ normal ‟, dan nilai 2 menjadi „ high ‟. Setelah itu, dilakukan visualisasi data menggunakan pairplot dari Seaborn untuk menganalisis hubungan antara variabel-variabel  dalam dataset berdasarkan  kelas stress  level yang  berbeda. Pairplot ini  memperlihatkan  hubungan antara temperature dan humidity dengan  tingkat stress ,  menunjukkan  bahwa  semakin  tinggi  nilai temperature dan humidity , semakin tinggi pula tingkat stress. Selain itu, ditemukan bahwa tingkat stress lebih dipengaruhi oleh humidity daripada step count atau temperature . Saat step count rendah, tingkat stress dipengaruhi oleh humidity , dimana tingkat stress rendah saat humidity rendah, dan normal saat humidity sedang. Sehingga, visualisasi pairplot membantu dalam memahami hubungan variabel dan tingkat stress , penting dalam pengembangan model klasifikasi tingkat stress yang akurat. Plot  bar dari  rata-rata humidity dan temperature pada  setiap  tingkat stress memperkuat  penelitian  ini. Sebaliknya, hubungan antara step count dan stress level menunjukkan bahwa pada step count rendah (kurang dari 90), terdapat dua kelas stress level ( low dan normal ), mengindikasi bahwa ada faktor lain yang mempengaruhi stress pada step count rendah. Namun, pada step count lebih dari 90, stress level cenderung berada pada level high . Setelah analisis awal ini, fitur-fitur dataset kemudian dinormalisasi menggunakan MinMaxScaler untuk memastikan bahwa semua fitur berada dalam rentang yang sama, sehingga model yang digunakan nantinya dapat bekerja lebih efisien.
Selanjutnya  dilakukan  pelatihan  model  KNN  menggunakan  parameter  terbaik  yang  diperoleh  melalui GridSearchCV , dan hasil prediksi diuji menggunakan data uji. Classification report menunjukkan bahwa model KNN memiliki akurasi yang sangat tinggi dengan precision, recall, dan F1-score 1.0 untuk semua kelas. Hasil yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 4 dibawah ini.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 73-80 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5286
Tabel 4. Laporan klasifikasi model KNN Precision  Recall  F1-score  Support Low 1.00 1.00 1.00 107 Normal 1.00 1.00 1.00 142 High 1.00 1.00 1.00 152 Accuracy 1.00 401 Macro avg 1.00 1.00 1.00 401 Weighted avg 1.00 1.00 1.00 401
Setelah itu, dilakukan juga pelatihan model Decision Tree menggunakan parameter yang telah diperoleh. Hasil pada  Tabel  5  menunjukkan  kinerja  model Decision  Tree juga  sangat  baik.  Setiap  kelas  dengan  tingkat stress tinggi, rendah,  dan  normal,  memiliki  nilai precision sebesar  1.00,  0.99,  dan  0.99,  dengan f1-core sebesar  1.00  untuk  kelas tingkat stress tinggi dan rendah, serta 0.99 untuk kelas tingkat stress normal. Nilai recall yang sedikit kurang dari 1.00 untuk kelas normal.
Tabel 5. Laporan klasifikasi model Decision Tree Precision  Recall  F1-score  Support Low 0.99 1.00 1.00 107 Normal 0.99 0.99 0.99 142 High 1.00 0.99 1.00 152 Accuracy 1.00 401 Macro avg 0.99 1.00 1.00 401 Weighted avg 1.00 1.00 1.00 401

## 3.4 Evaluation
Pada  tahap  evaluasi  ini,  kinerja  dari  dua  model  klasifikasi  ,  yaitu K-Nearest  Neighbor (KNN)  dan Decision  Tree , dibandingkan  menggunakan  metrik  evaluasi.  Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  mengukur  akurasi  dari  kedua model.  Akurasi  model  KNN  adalah  100%,  sedangkan  akurasi  model Decision  Tree adalah  99,50%.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  kedua  model  mampu  melakukan  generalisasi  yang  baik  terhadap  data  uji,  dengan  model  KNN lebih unggul dalam hal akurasi.
Untuk  visualisasi  perbandingan  akurasi  kedua  model,  dibuat  diagram  batang.  Diagram  ini  memperlihatkan bahwa  akurasi  model  KNN  dan Decision  Tree sangat  tinggi  menandakan  bahwa  kedua  model  bekerja  dengan  sangat baik dalam klasifikasi tingkat stress individu.
Gambar 3. Diagram perbandingan KNN dan Decision Tree
Selanjutnya,  metrik evaluasi lainnya  seperti precision, recall, dan f1-score dihitung  untuk kedua  model. Untuk model KNN, precision, recall , dan f1-score adalah 100%. Sedangkan untuk model Decision Tree, precision, recall , dan f1-score masing-masing adalah 99,45%, 99,54%, dan 99,50%. Dari hasil ini dapat dilihat bahwa model KNN memiliki nilai precision,  recall, dan f1-score yang  paling  tinggi  tinggi,  yang  menunjukkan  bahwa  model  KNN  sangat  efektif dalam melakukan prediksi.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 73-80 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5286
Gambar 4. Diagram perbandingan akurasi KNN dan Decision Tree
Dalam  hasil  evaluasi  Gambar  4,  hasil precision,  recall ,  dan f1-score kedua  model  dianalisis.  Model  KNN memiliki nilai precision, recall , dan f1-score sebesar 100%. Sedangkan model Decision Tree memiliki nilai precision sebesar 99,45%, recall sebesar 99,54%, dan f1-score sebesar 99,50%. Dari hasil tersebut, terlihat  bahwa  model KNN memiliki  kinerja  yang  lebih  baik  dalam precision,  recall, dan f1-score dibandingkan  dengan  model Decision  Tree . Meskipun perbedaannya kecil, namun hal ini menunjukkan bahwa model KNN lebih baik dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasikan tingkat stress dengan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan model Decision Tree . Secara  keseluruhan,  hasil  evaluasi  ini  menunjukkan  bahwa  model  KNN  lebih  unggul  dibandingkan  dengan model Decision  Tree dalam  hal  akurasi, precision , recall, dan f1-score .  Namun,  kedua  model  secara  umum menunjukkan  kinerja  yang  sangat  baik  dalam  mengklasifikasikan  tingkat stress individu.  Keunggulan  model  KNN dalam precision, recall dan f1-score menunjukkan bahwa model ini lebih baik dalam memberikan prediksi yang  benar positif dan memiliki keseimbangan yang baik antara precision , recal, dan f1-score .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil perbandingan antara algoritma KNN dan Decision Tree dalam  melakukan  klasifikasi tingkat stress, diperoleh  bahwa  algoritma  KNN  menunjukkan  kinerja  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan Decision  Tree .  Akurasi model  KNN  mencapai  akurasi  sempurna  sebesar  100%,  sedangkan Decision  Tree mencapai  akurasi  sebesar  99,50%. Selain  itu,  nilai  dalam precision,  recall, dan F1-score ,  model  KNN  juga  unggul  dengan  akurasi  yang  lebih  tinggi daripada Decision  Tree .  Nilai  akurasi precision,  recall ,  dan F1-score masing-masing  model  KNN  adalah  100%, sedangkan  model Decision  Tree memiliki  nilai precision,  recall ,  dan F1-score yang  sedikit  lebih  rendah  dengan masing-masing  99,45%,  99,54%,  dan  99,50%.  Selain  itu,  dari  2001  sampel  yang  dianalisis,  mayoritas  mengalami tingkat stress menengah  hingga  tinggi.  Ditemukan  bahwa  suhu  tubuh  yang  tinggi  (diatas  33°C)  berkorelasi  dengan tingkat stress yang  tinggi.  Sementara  kelembapan  di  atas  22,5  juga  dikaitkan  dengan stress tinggi.  Pola  unik  terlihat pada  langkah  kaki,  dimana  jumlah  langkah  di  bawah  90  dapat  dikaitkan  dengan  tingkat  stress  normal  dan  tinggi, menunjukkan perlunya variabel lain untuk menentukan tingkat stress secara lebih akurat. Dari hasil penelitian, terbukti bahwa  untuk  tugas  klasifikasi  tingkat stress ,  algoritma  KNN  menjadi  pilihan  yang  lebih  tepat  karena  mampu memberikan  prediksi  yang  lebih  akurat  dalam  mengidentifikasi  tingkat stress individu  dan  faktor  suhu  tubuh, kelembapan,  dan  jumlah  langkah  kaki  memiliki  peran  signifikan  dalam  mempengaruhi  tingkat stress individu.  Oleh karena itu, penting bagi kita untuk lebih memperhatikan kondisi tubuh agar dapat mengelola stress dengan lebih baik di masa mendatang.

## REFERENCES
Ahmad, S. R., Anissa, M., Triana, R., & Kunci, K. (2022). HUBUNGAN TINGKAT STRES DENGAN KEJADIAN INSOMNIA  PADA  MAHASISWA  ANGKATAN  2017  FAKULTAS  KEDOKTERAN  UNIVERSITAS BAITURRAHMAH. Indonesian Journal for Health Sciences , 6 (1), 1–7. Alghifari,  F.,  &  Juardi,  D.  (2021). Penerapan  Data  Mining  Pada  Penjualan  Makanan  Dan  Minuman  Menggunakan Metode Algoritma Naïve Bayes .
Cholil,  S.  R.,  Handayani,  T.,  Prathivi,  R.,  &  Ardianita,  T.  (2021).  Implementasi  Algoritma  Klasifikasi  K-Nearest Neighbor  (KNN)  Untuk  Klasifikasi  Seleksi  Penerima  Beasiswa.  In IJCIT  (Indonesian  Journal  on  Computer  and Information Technology) (Vol. 6, Issue 2).
Dhewayani,  F.  N.,  Amelia,  D.,  Alifah,  D.  N.,  Sari,  B.  N.,  Jajuli,  M.,  HSRonggo  Waluyo,  J.,  Telukjambe  Timur,  K., Karawang,  K.,  &  Barat,  J.  (2022).  Implementasi  K-Means  Clustering  untuk  Pengelompokkan  Daerah  Rawan
Bencana Kebakaran Menggunakan Model CRISP-DM. Jurnal Teknologi Dan Informasi . https://doi.org/10.34010/jati.v12i1

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 73-80 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5286
Fardiana  Risa,  D.,  Pradana,  F.,  &  Abdurrachman  Bachtiar,  F.  (2021). IMPLEMENTASI  METODE  NAÏVE  BAYES UNTUK  MENDETEKSI  STRES  SISWA  BERDASARKAN  TWEET  PADA  SISTEM  MONITORING  STRES . https://doi.org/10.25126/jtiik.202184372
Fathirachman  Mahing,  N.,  Lazuardi  Gunawan,  A.,  Foresta  Azhar  Zen,  A.,  Abdurrachman  Bachtiar,  F.,  Agung Wicaksono,  S.,  Brawijaya,  U.,  &  Korespondensi,  P.  (n.d.). KLASIFIKASI  TINGKAT  STRES  DARI  DATA BERBENTUK  TEKS  DENGAN  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  SUPPORT  VECTOR  MACHINE  (SVM)  DAN RANDOM FOREST . 10 (7), 2023. https://doi.org/10.25126/jtiik2023108010 Haganta Depari, D., Widiastiwi, Y., Mega Santoni, M., Ilmu Komputer, F., Pembangunan Nasional Veteran Jakarta, U.,
Fatmawati  Raya,  J.  R.,  &  Labu,  P.  (n.d.).  Perbandingan  Model  Decision  Tree,  Naive  Bayes  dan  Random  Forest untuk Prediksi Klasifikasi Penyakit Jantung. JURNAL INFORMATIK Edisi Ke , 18 , 2022. Hambardzumyan, K. (2021). Data Preprocessing in Real-time Education Management System . Larose, D. T. (2005). Discovering Knowledge In Data . JohnWiley and Sons. Prabamurti,  G.  A.  (2019). Analisis  Faktor-Faktor  Pemicu  Level  Stress  Akademik  Mahasiswa  Kedokteran  Universitas Sebelas Maret Surakarta .
Purbolaksono,  M.  D.,  Irvan  Tantowi,  M.,  Imam  Hidayat,  A.,  &  Adiwijaya,  A.  (2021).  Perbandingan  Support  Vector Machine dan Modified Balanced Random Forest dalam Deteksi Pasien Penyakit Diabetes. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , 5 (2), 393–399. https://doi.org/10.29207/resti.v5i2.3008 Rachakonda,  L.,  Mohanty,  S.  P.,  Kougianos,  E.,  &  Prabha  Sundaravadivel.  (2019). Stress-Lysis:  A  DNN-Integrated Edge Device for Stress Level Detection in the IoMT . Rahayu, P. W., & dkk. (2024). Buku Ajar Data Mining (Efitra, Ed.). Sonpedia. Suntoro, J. (2018). Data Mining Algoritme dan Implementasi Menggunaan Bahasa Pemrograman PHP . Tyas,  T.  M.  M.,  &  Purnamasari,  A.  I.  (2023).  Penerapan  Algoritma  K-means  dalam  Mengelompokkan  Demam Berdarah Dengue
Berdasarkan Kabupaten.
Blend Sains Jurnal Teknik , 1 (4), 277–283. https://doi.org/10.56211/blendsains.v1i4.231
Utomo,  D.  P.,  &  Mesran,  M.  (2020).  Analisis  Komparasi  Metode  Klasifikasi  Data  Mining  dan  Reduksi  Atribut  Pada Data Set Penyakit Jantung.
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 4 (2), 437. https://doi.org/10.30865/mib.v4i2.2080
Van Fadhila,  A.,  Azzahra, J. A., Rizki, K., Zulkarnain, T., Lathifah, N. D., Salsabiila, S. Z., & Chamidah, N. (2023).
Implementasi Metode Machine Learning Untuk Mendeteksi Tingkat Stres Manusia Berdasarkan Kualitas Tidur . Wibowo, M., Rizieq, M., & Djafar, F. (2023). JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Perbandingan Metode Klasifikasi Untuk Deteksi Stress Pada Mahasiswa di Perguruan Tinggi . https://doi.org/10.30865/mib.v7i1.5182 Wirayudha, V. R., Hidayat, N., & Dewi, R. K. (2020). Identifikasi Tingkat Stress Pada Manusia Menggunakan Metode K-NN (K-Nearest Neighbour) (Vol. 4, Issue 9). http://j-ptiik.ub.ac.id