## Prediksi Tingkat Stres Pada Mahasiswa UNUGHA Cilacap Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Achmad Ulul Azmi Wafiqi 1 , Tundo 2* , Bobby Arvian James 3 , Abhirama Huga Ramadhan 4 , Amin Nizar 5 1,4,5 Program Studi Teknik Informatika, UNUGHA Cilacap
2* Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika (STIKOM CKI)
3 Program Studi Informatika, Universitas 17 Agustus 1945 Jakarta Email: 1 azmiwafiqi2@gmail.com, 2* asna8mujahid@gmail.com, 3 bobby.arvian@uta45jakarta.ac.id, nezarth76@gmail.com
*) Email Penulis Utama
Abstrak− Penelitian  ini  bertujuan  untuk meningkatkan  kewarasan  mahasiswa  agar  dapat  menyelesaikan  studi belajar  tanpa  adanya  stres  yang  melanda,  khususnya  bagi  mahasiswa  UNUGHA  Cilacap.  Langkah  yang digunakan  yaitu,  dengan  cara  memprediksi  tingkat  stres  mahasiswa  dengan  menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbor  (KNN)  berdasarkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  keadaan  psikologis  mereka,  seperti  tekanan  akademis, kesimbangan kehidupan, dan faktor-faktor psikologis lainnya. Dalam penelitian ini dipengaruhi oleh faktor Kebiasaan Studi, Waktu  Tidur,  Aktivitas  Fisik,  Kesehatan  Fisik,  Tingkat  Stres,  dan  Tingkat  kecemasan  mahasiswa.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa Algoritma KNN dapat digunakan untuk mengklasifikasikan mahasiswa kedalam kategori tingkat stress tertentu  dengan  akurasi  sebesar 83,33%,  dengan  data  uji  sebanyak  6  mahasiswa  dan  data  training  sebanyak  84 mahasiswa.  Mahasiswa  yang  tergolong  stres  berat  akan  dilakukan  penanganan  secara  intensif  agar  dapat dipulihkan kembali dengan cara melakukan pendekatan berkala dengan pendampingan seorang Psikolog yang ada di  UNUGHA  Cilacap.  Selain  itu,  temuan  ini  menyoroti  pentingnya  teknologi  kecerdasan  buatan,  khususnya  Algoritma KNN, dalam mebantu mengidentifikasi faktor-faktor yang berkontribusi terhadap kesejahteraan psikologis mahasiswa, juga menekankan  dampak  stres  pada  perilaku  dan  kesejahteraan  fisik  mahasiswa  termasuk  kemungkinan  munculnya  emosi negative,  kesulitan  tidur, depresi,  dan  gangguan  fisik  lainnya.  Temuan  ini penting  untuk pengembangan  strategi  intervensi yang  lebih  efektif  dalam  mendukung  mahasiswa  di  lingkungan  akademis  yang  penuh  dengan  tekanan.  Penelititan  ini menunjukan bahwa Aloritma KNN dapat digunakan sebagai alat prediksi yang efektif untuk memahami dan mengelola tingkat stres mahasiswa.
Kata Kunci: Prediksi, Data mining, K-NN, Stres, Mahasiswa.
Abstract− This research aims to increase students' sanity so they can complete their studies without stress, especially for UNUGHA Cilacap students. The steps used are, by predicting students' stress levels using the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm  based  on  factors  that  influence  their  psychological  state,  such  as  academic  pressure,  life  balance,  and  other psychological factors. In this research, it was influenced by the factors Study Habits, Sleep Time, Physical Activity, Physical Health, Stress Levels, and students' anxiety levels. The research results show that the KNN algorithm can be used to classify students into certain stress level categories with an accuracy of 83.33%, with test data of 6 students and training data of 84 students. Students who are classified as severely stressed will receive intensive treatment so that they can recover by taking regular  approaches  with  the  assistance  of  a  psychologist  at  UNUGHA  Cilacap.  In  addition,  these  findings  highlight  the importance of artificial intelligence technology, especially the KNN algorithm, in helping identify factors that contribute to students' psychological well-being, as well as emphasizing the impact of stress on students' behavior and physical well-being including the possibility of negative emotions, difficulty sleeping, depression, and other physical disorders. These findings are important for the development of more effective intervention strategies to support students in stressful academic environments. This research shows that the KNN Alorithm can be used as an effective prediction tool for understanding and managing student stress levels.
Keywords: Prediction, Data mining, K-NN, Stress, College Students.

## 1. PENDAHULUAN
Memahami  tantangan  dan  tuntutan  menjadi  mahasiswa  merupakan  bagian  tak  terpisahkan  dari  pengalaman akademis.  Proses  transformasi  dari  status  siswa  ke  status  mahasiswa  tidak  hanya  merubah  gelar,  tetapi  juga membawa  sejumlah  tanggung  jawab  yang  signifikan.  Mahasiswa  dihadapkan  pada  berbagai  aspek  kehidupan, seperti  menghadiri  kuliah,  menyelesaikan  tugas,  belajar  secara  efektif,  dan  aktif  dalam  perkuliahan.  Bahkan, beberapa  memilih  untuk  bergabung  dalam  organisasi  mahasiswa,  meskipun  itu  tidak  diwajibkan.  Pendidikan tinggi di Indonesia memandang status mahasiswa lebih tinggi dibandingkan siswa, menjadikan tuntutan terhadap mereka semakin kompleks [1].
Stres  merupakan  masalah  yang  luas  dikalangan  mahasiswa  dan  memiliki  dampak  serius  terhadap kesejahteraan fisik dan psikologis mereka. Stress menjadi rekan setia bagi sebagian besar mahasiswa. Tantangan dan tuntutan yang terus-menerus dapat memicu stres yang berkepanjangan, menghasilkan dampak negatif pada tingkah  laku  dan  kesejahteraan  psikologis  mereka.  Wirayudha  menyebutkan  bahwa  mahasiswa  seringkali mengalami emosi negatif, seperti jengkel, marah, dan sedih. Stres yang berlanjut bisa menyebabkan sulit tidur, depresi,  cemas,  dan  gangguan  kesehatan  fisik  lainnya  [2].  Dampak  stres  tidak  hanya  terbatas  pada  aspek
psikologis. Fisik manusia juga rentan terkena imbasnya, seperti masalah perut, lambung, kulit, dan bagian tubuh lainnya.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk  menyadari  bahwa  stres  yang  terus-menerus  dapat  menyebabkan  efek negatif yang menyerang jasmani maupun rohani seseorang[2]. Selain itu, prestasi akademis mahasiswa, hubungan antarmahasiswa, dan bahkan risiko keluar dari lingkungan kampus juga dapat dipengaruhi oleh tingkat stres yang dialami  [3].  Untuk  mengatasi  tantangan  ini,  pendekatan  prediktif  menggunakan  teknologi  kecerdasan  buatan menjadi semakin relevan. Salah satu algoritma yang digunakan adalah k-Nearest Neighbors (K-NN), yang terbukti efektif dalam berbagai aplikasi prediktif. Penelitian terfokus pada potensi algoritma K-NN dalam memprediksi tingkat stres mahasiswa berdasarkan faktor-faktor tertentu yang dapat memengaruhi keadaan psikologis mereka. Sehingga  jika  adanya  mahasiswa  UNUGHA  yang  mengalami  tingkat  stress  berat  dapat  dilakukan  upaya pencegahan agar terhindar dari hal-hal yang tidak diinginkan. Algoritma K-NN bekerja berdasarkan konsep bahwa objek  yang  mirip  cenderung  berada  dalam  kelas  atau  kelompok  yang  sama  dengan  menganalisis  serta membandingkan data tingkat stres mahasiswa sebelumnya, algoritma ini dapat memperkirakan tingkat stres yang mungkin  dialami  oleh  mahasiswa  baru  berdasarkan  karakteristik  dan  pengalaman  mereka.  Pendekatan  ini diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  lebih  tentang  faktor-faktor  yang  berkontribusi  terhadap  tingkat  stres mahasiswa serta cara upaya pencegahan stres mahasiswa  di UNUGHA seandainya ada yang menglami tingkat stres yang berat.
Berikut beberapa penelitian yang serupa yang peneliti ambil sebagai bahan dalam pembuatan penelitian ini.  Yang  pertama  menurut  S.  Rani  dkk  [4]  melakukan  penelitian  mengenai  Penerapan  Algoritma  K-Nearest Neighbor untuk Prediksi Kelulusan Siswa pada SMK Anak Bangsa dengan akurasi sebesar 93,55% dengan nilai K adalah 5 dengan parameter Nilai Rata-Rata, Sikap, Kehadiran. Kedua, menurut Wibowo, Merlinda Djafar, Muh. Rizieq  Fazlulrahman,  yang  mengadopsi  algoritma  K-NN  untuk  deteksi  stress  pada  mahasiswa,  menunjukkan kinerja yang baik dengan nilai kinerja terbaik yang diambil dari berbagai nilai K yang berbeda-beda.  [5] meneliti Perbandingan Metode Klasifikasi Untuk Deteksi Stress Pada Mahasiswa di Perguruan Tinggi proses klasifikasi akan bergantung pada nilai K yang berbeda  – beda dan kemudian diambil nilai  yang  memiliki kinerja terbaik. Ketiga, berdasarkan penelitian, tingkat kecemasan mahasiswa berada di tingkat kecemasan rendah sekitar 24,4% , sedangkan mahasiswa dengan tingkat kecemasan sedang berada di angka 50,4%, dan mahasiswa yang berada dalam  tingkat  kecemasan  tinggi  sekitar  25,2%.  Dari  hasil  penelitian  ini  disebutkan,  selisih  antara  mahasiswa dengan tingkat kecemasan rendah dan mahasiswa dengan tingkat kecemasan tinggi hanya 0.8%. Hal ini berarti masalah  kecemasan  pada  mahasiswa  merupakan  masalah  yang  cukup  serius,  perbedaan  individu  dalam  cara mengatasi stress dan sensitifitas terhadap tekanan tambahan memperumit pemahaman dan penanganan masalah ini. Kompleksitas tersebut menunjukkan bahwa pendekatan yang holistik dan adaptif diperlukan untuk mengatasi masalah stres pada mahasiswa. Berdasarkan pemahaman yang lebih baik tentang pola stres dan faktor-faktor yang mempengaruhi, bahwa institusi dapat memberikan dukungan yang lebih terarah dan personal kepada mahasiswa yang membutuhkan [6].
Penelitian ini memiliki urgensi yang jelas, yaitu untuk meningkatkan kewarasan mahasiswa agar dapat menyelesaikan  studi  belajar  tanpa  adanya  stres  yang  melanda,  khususnya  bagi  mahasiswa  UNUGHA  Cilacap. Hasil yang dinyatakan stres terhadap mahasiswa akan dilakukan suatu tindakan agar mahasiswa dapat ditangani secara cepat untuk proses penyembuhan, sehingga mahasiswa akan selalu sehat baik secara fisik ataupun mental. Selain itu, untuk meningkatkan kesadaran terhadap mahasiswa di UNUGHA agar selalu memperhatikan keadaan diri berdasarkan hasil penelitian ini. Berdasarkan pemahaman yang lebih baik tentang tingkat stres mahasiswa, institusi pendidikan dapat merancang program-program kesejahteraan yang mendukung mahasiswa di lingkungan akademis  yang  dinamis  dan  penuh  kehangatan.  Seiring  perkembangan  teknologi  dan  kecerdasan  buatan, harapannya adalah algoritma seperti K-NN dapat menjadi alat prediksi yang efektif untuk membantu mahasiswa mengelola stres dan meningkatkan kualitas kehidupan mereka di masa kuliah.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam melakukan penelitian ini, terdapat beberapa tahapan proses, antara lain, proses pengumpulan data. Metode pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  survei  kepada  mahasiswa  UNUGHA  Cilacap, dengan  mengisi  formulir  yang  disediakan  melalui  Google  Formulir.  Langkah  selanjutnya  melibatkan  proses pengonversian  data,  dimana  data  yang  diperoleh  awalnya  bersifat  diskrit  kemudian  dikonversi  menjadi  data kontinu. Setelah data berhasil terkonversi, langkah berikutnya adalah melakukan proses analisis.
Setelah  proses  analisis,  dilanjutkan  dengan  tahap  penyelesaian  menggunakan  Algoritma  K-NN.  Alur keseluruhan dari proses ini dapat dilihat pada Gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. Diagram Alir Proses Penelitian
Adanya  gambaran  visual  tersebut  dapat  membantu  pemahaman  lebih  lanjut  tentang  rangkaian  proses penelitian  yang  telah  dilakukan.  Sehingga,  penelitian  ini  tidak  hanya  mengandalkan  data  teks,  tetapi  juga memberikan representasi visual mengenai langkah-langkah yang telah diambil selama penelitian berlangsung.

## 2.1 Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)
K-Nearest Neighbor, dikenal juga dengan singkatan K-NN, merupakan algoritma yang bertujuan untuk mengidentifikasi persamaan antara data baru dan data lama. Algoritma ini bekerja dengan cara memasukkan data baru ke dalam kategori yang paling mirip dengan kategori yang sudah ada sebelumnya [7][8]. Dengan kata lain, K-Nearest  Neighbor  menyimpan  seluruh  data  lama  dan  mengklasifikasikan  data  baru  berdasarkan  tingkat kemiripan. K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah salah satu algoritma yang umumnya digunakan untuk klasifikasi data.  Algoritma  ini  memanfaatkan  jarak  terdekat  pada  setiap  objek  untuk  mengklasifikasikan  data  [9].  Dalam perhitungannya, terlibat dua jenis data, yaitu data uji dan data set. Proses selanjutnya melibatkan perhitungan jarak antara data uji dan data set menggunakan metode Euclid (Query Distance) . Rumus Euclid (Query Distance) dapat dilihat di bawah ini:
𝐸𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑒𝑎𝑛 𝐷𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒 = √∑ =
𝑑 𝑘 (𝑋𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑈𝑗𝑖 2 − 𝑋𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑆𝑒𝑡 2 ) (1)
Berdasarkan  rumus  di  atas,  algoritma  K-NN  dapat  menentukan  jarak  antara  data  uji  dan  data  set, membantu  dalam  mengklasifikasikan  data  baru  ke  dalam  kategori  yang  sesuai.  Pendekatan  ini  memberikan landasan bagi penelitian yang bertujuan untuk memprediksi tingkat stres mahasiswa berdasarkan karakteristik dan pengalaman mereka menggunakan algoritma K-NN.

## 2.2 Pengujian Confusion Matrix
Confussion matrix digunakan untuk pengujian dalam memperkirakan objek yang bernilai True dan False [10] , [11]. Urutan pengujian dilakukan dalam bentuk tabulasi confusion matrix dimana class yang diprediksi akan ditampilkan pada bagian atas matriks dan class yang diamati pada bagian kiri [12],[13]. Setiap sel berisi angka yang menunjukkan berapa banyak kasus yang sebenarnya dari kelas yang diamati untuk diprediksi. Adapun rumus perhitungan confusion matrix jika dituliskan tampak terlihat sebagai berikut.
Accuracy =
𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁+𝐹𝑃 (2)
Accuracy berguna untuk mengukur kinerja sebuah metode.
Precision = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑃 (3)
Precision berguna  untuk  mengukur  tingkat  ketepatan  antara  informasi  yang  diminta  oleh  pengguna  dengan jawaban yang diberikan oleh sistem.
Recall = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑁 (4)
Recall berguna untuk mengukur tingkat keberhasilan sistem dalam menemukan kembali sebuah informasi.
Keterangan:
TP = True Positive ; TN = True Negative ; FP = False Positive ; FN = False Negative

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa
Pada tahap ini, data yang digunakan adalah data sekunder yang berjumlah 90 data. Data ini telah diperoleh dari Mahasiswa UNUGHA dan kemudian dibagi menjadi dua jenis, yaitu 84 data untuk data uji dan 6 data untuk data set.  Rentang  data  yang  diperoleh  mencakup  mahasiswa  semester  1  hingga  mahasiswa  semester  7.  Semua  data telah  diolah  dalam  format  excel  untuk  mempermudah  proses  pengolahan  data  lebih  lanjut.  Parameter  yang menjadi fokus pengukuran melibatkan kebiasaan studi, waktu tidur, aktivitas fisik, kesehatan fisik, tingkat stres, dan  tingkat  kecemasan.    Dan  untuk  memperoleh  parameter-parameter  tersebut  penulis  membagikan  kepada mahasiswa link Google Formulit yang berisi pertanyaan sebagai berikut:
1. Berapa lama anda belajar setiap hari?
2. Berapa lama anda tidur setiap malam?
3. Seberapa sering anda melakukan aktivitas fisik setiap minggu?
4. Bagaimana anda menilai kesehatan fisik anda secara umum?
5. Berikan penilaian tingkat stress anda (Skala 1-10)
6. Berikan penilaian tingkat kecemasan anda (Skala 1-10)
Berikut adalah hasil pengumpulan data penelitian yang dapat ditemukan pada Tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Dataset No Indeks Stres Mahasiswa UNUGHA Nama Pertanyaan
Berapa lama anda belajar se- tiap hari? Berapa lama anda tidur setiap malam? Seberapa Sering anda melakukan aktivitas fisik se- tiap minggu? Bagaimana anda menilai kesehatan fisik anda secara umum? Berikan penilaian tingkat stress anda (Skala 1-10) Berikan penilaian tingkat stress anda (Skala 1-10) 1 Abhirama Huga.R 2-4 Jam 4 - 6 jam 1 - 2 kali Kurang Baik 7 5 2 Achmad Muzaqi Jazuli Kurang Dari 1 Jam 4 - 6 jam 1 - 2 kali Cukup 9 8 3 Achmad Ulul Azmi. W 2-4 Jam 4 - 6 jam Jarang atau tidak sama sekali Kurang Baik 8 7 4 Aenur Allif 1-2 Jam 6 - 8 jam 1 - 2 kali Buruk 3 3 5 Afif Furrohman 1-2 Jam 4 - 6 jam Jarang atau tidak sama sekali Kurang Baik 5 8 6 Ahmad Abdul Rofi 1-2 Jam 6 - 8 jam 2 - 3 kali Cukup 5 5 7 Ahmad Muhibun 2-4 Jam 4 - 6 jam Jarang atau tidak sama sekali Kurang Baik 8 7 … … … … … … … … 84 Yusron Kurang Dari 1 Jam Kurang Dari 4 Jam Jarang atau tidak sama sekali Buruk 10 10

## 3.2 Konversi Data
Setelah  memperoleh data, langkah berikutnya adalah proses pengkonversian data. Data  pada Tabel 1, yang  awalnya  bersifat  diskrit,  diubah  menjadi  data  kontinu  melalui  penerapan  skor.  Sebagai  contoh,  pada parameter kebiasaan studi dengan pertanyaan "Berapa lama anda belajar?" jawaban diberi skor, seperti Kurang dari 1 Jam = 2 poin, 1-2 Jam = 4 poin, 2-4 Jam = 6 poin, 4 – 5 Jam = 8 poin, Lebih dari 5 Jam = 10 poin, begitupun untuk parameter Waktu studi dengan pertanyaan “Berapa lama anda tidur?” Kurang dari 4 jam = 10, 4-6 jam = 8 poin, 6-8 jam = 6 poin, 8-10 jam = 4 poin, Lebih dari 10 jam = 2 poin. Untuk parameter aktifitas fisik dengan pertanyaan “Seberapa anda sering melakukan aktivitas fisik setiap minggu?” jawaban diberi skor, seperti jarang atau tidak sama sekali = 10 poin, 1-2 kali = 8 poin, 2-3 kali = 6 poin, 3-4 kali = 4 poin, lebih dari 4 kali(sering) = 2 poin, Untuk parameter kesehatan fisik dengan pertanyaan “Bagaimana anda menilai kesehatan fisik anda secara umum?” jawaban diberi skor, seperti Buruk = 10 poin, Kurang baik = 8 poin, Cukup = 6 poin, Baik = 4 poin, Sangat baik = 2 poin, seperti  Proses ini bertujuan untuk menghadirkan data dalam bentuk yang lebih terstruktur dan  dapat  diolah  lebih  lanjut.  Setelah  proses  konversi  data,  hasilnya  dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Tabel  ini menyajikan representasi baru dari data uji setelah melalui proses skoring. Hasil konversi ini menjadi dasar untuk analisis lebih lanjut terkait tingkat stres mahasiswa menggunakan algoritma K-NN.
Tabel 2. Hasil Konversi Dataset

## 3.3 Klasifikasi Dataset
Mempermudah proses klasifikasi maka nama parameter dirubah menjadi simbol x seperti x1 = Kebiasaan Studi, x2 = Waktu Tidur, x3 = Aktivitas Fisik, x4 = Kesehatan Fisik, x5 = Tingkat Stres, x6 = Tingkat Kecemasan, dan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perubahan Simbol No Indeks Stres Mahasiswa UNUGHA Nama Parameter x1 x2 x3 x4 x5 x6 1 Abhirama Huga.R 6 8 8 8 7 5 2 Achmad Muzaqi Jazuli 2 8 8 4 9 8 3 Achmad Ulul Azmi. W 6 8 10 8 8 7 4 Aenur Allif 4 6 8 10 3 3 5 Afif Furrohman 4 8 10 8 5 8 6 Ahmad Abdul Rofi 4 6 6 4 5 5 7 Ahmad Muhibun 6 8 10 8 8 7 … … … … … … … … 84 Yusron 2 10 10 10 10 10 Indeks Stres Mahasiswa UNUGHA No Nama Parameter Kebiasaan Studi Waktu Tidur Aktivitas Fisik Kesehatan Fisik Tingkat Stres Tingkat Kecemasan 1 Abhirama Huga.R 6 8 8 8 7 5 2 Achmad Muzaqi Jazuli 2 8 8 4 9 8 3 Achmad Ulul Azmi. W 6 8 10 8 8 7 4 Aenur Allif 4 6 8 10 3 3 5 Afif Furrohman 4 8 10 8 5 8 6 Ahmad Abdul Rofi 4 6 6 4 5 5 7 Ahmad Muhibun 6 8 10 8 8 7 … … … … … … … … 84 Yusron 2 10 10 10 10 10
Pada proses ini, data  yang telah dikonversi kemudian dilakukan perhitungan mean untuk  dilakukan  klasifikasi dengan menggunakan metode Interval categorization method, berikut rumus mean :
𝑀𝑒𝑎𝑛 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑜𝑖𝑛 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟
𝑀𝑒𝑎𝑛 = 𝑥1 + 𝑥2 + 𝑥3 + 𝑥4 + 𝑥5 + 𝑥6
6
Berikut hasil perhitungan mean dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Mean
No Indeks Stres Mahasiswa UNUGHA Mean Nama Parameter x1 x2 x3 x4 x5 x6 1 Abhirama Huga.R 6 8 8 8 7 5 7 2 Achmad Muzaqi Jazuli 2 8 8 4 9 8 6,5 3 Achmad Ulul Azmi. W 6 8 10 8 8 7 7,8 4 Aenur Allif 4 6 8 10 3 3 5,7 5 Afif Furrohman 4 8 10 8 5 8 7,2 6 Ahmad Abdul Rofi 4 6 6 4 5 5 5 7 Ahmad Muhibun 6 8 10 8 8 7 7,8 … … … … … … … … … 84 Yusron 2 10 10 10 10 10 8,7
Untuk  mempermudah  klasifikasi  maka  dilakukan  pembulatan  nilai  mean  dan  hasil  pembulatan  dapat dilihan pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Hasil Pembulatan No Indeks Stres Mahasiswa UNUGHA Rata-rata Pembu- latan Nama Parameter x1 x2 x3 x4 x5 x6 1 Abhirama Huga.R 6 8 8 8 7 5 7 7 2 Achmad Muzaqi Jazuli 2 8 8 4 9 8 6,5 7 3 Achmad Ulul Azmi. W 6 8 10 8 8 7 7,8 8 4 Aenur Allif 4 6 8 10 3 3 5,7 6 5 Afif Furrohman 4 8 10 8 5 8 7,2 7 6 Ahmad Abdul Rofi 4 6 6 4 5 5 5 5 7 Ahmad Muhibun 6 8 10 8 8 7 7,8 8 … … … … … … … … … … 84 Yusron 2 10 10 10 10 10 8,7 9
Klasifikasi  tingkat  stress  dibagi  menjadi  3  yaitu  ringan,  sedang,  dan  berat  maka  diperlukan  dalam menentukan skala nilai klasifikasi, yang mana untuk mengetahui jika nilai mean masuk dalam klasifikasi stress ringan, sedang atau berat. Range poin dari masing-masing parameter yaitu 1-10 maka bisa di ambil total poin 10, untuk menentukan Range dari masing-masing skala stress dapat ditentukan dengan rumus berikut:
𝑅𝑎𝑛𝑔𝑒 𝑚𝑎𝑠𝑖𝑛𝑔 − 𝑚𝑎𝑠𝑖𝑛𝑔 𝑠𝑘𝑎𝑙𝑎 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑜𝑖𝑛 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑠𝑘𝑎𝑙𝑎
𝑅𝑎𝑛𝑔𝑒 𝑚𝑎𝑠𝑖𝑛𝑔 − 𝑚𝑎𝑠𝑖𝑛𝑔 𝑠𝑘𝑎𝑙𝑎 = 10 3
𝑅𝑎𝑛𝑔𝑒 𝑚𝑎𝑠𝑖𝑛𝑔 − 𝑚𝑎𝑠𝑖𝑛𝑔 𝑠𝑘𝑎𝑙𝑎 = 3,33
Maka nilai dari masing – masing Skala tingkat stress yaitu 3 poin, sehingga klasidikasi tingkat stress dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Tabel Tingkatan Stres
Tingkatan Stres Skala Ringan 1 s/d 3 Sedang 4 s/d 6 Berat 7 s/d 10
Selanjutnya menentukan tingkat stress dari data pada Tabel 5 berdasarkan nilai mean/rata-rata, Berikut hasil klasifikasi yang digunakan untuk dataset dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Klasifikasi Dataset
No Indeks Stres Mahasiswa UNUGHA Rata- rata Pembu- latan Ket- erangan Nama Parameter x1 x2 x3 x4 x5 x6 1 Abhirama Huga.R 6 8 8 8 7 5 7 7 Berat 2 Achmad Muzaqi Jazuli 2 8 8 4 9 8 6,5 7 Berat 3 Achmad Ulul Azmi. W 6 8 10 8 8 7 7,8 8 Berat 4 Aenur Allif 4 6 8 10 3 3 5,7 6 Sedang 5 Afif Furrohman 4 8 10 8 5 8 7,2 7 Berat 6 Ahmad Abdul Rofi 4 6 6 4 5 5 5 5 Sedang 7 Ahmad Muhibun 6 8 10 8 8 7 7,8 8 Berat … … … … … … … … … … … 84 Yusron 2 10 10 10 10 10 8,7 9 Berat
Berikut adalah 6 buah data yang dipilih untuk diujikan dengan menggunakan algoritma KNN dengan menggunakan K=5 yang terlihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Data uji
Indeks Indeks Stres Mahasiswa UNUGHA Nama Parameter y1 y2 y3 y4 y5 y6 A1 Achmad Fajrul Falah A. 4 4 2 4 5 7 A2 Fadlun ‘Ainul Kirom 2 4 2 4 8 6 A3 Ida Darojatun 6 2 2 6 5 7 A4 Muhamad Adito P. 6 4 2 4 10 9 A5 M. Arif Rivandi 8 4 10 2 10 10 A6 Novinda Fitria N. 2 2 2 4 9 9
Penjelasan: y1 = Kebiasaan Studi, y2 = Waktu Tidur, y3 = Aktivitas Fisik, y4 = Kesehatan Fisik, y5 = Tingkat Stres, y6 = Tingkat Kecemasan

## 3.4 Penyelesaian Algoritma K-Nearest Neighbor
Langkah – langkah menghitung tingkat stress mahasiswa menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor yaitu:
1. Nilai K yang digunakan adalah 5.
2. Menghitung jarak Euclid (Query Distance) masing-masing data set dengan data uji menggunakan rumus:
𝐸𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑 (𝑄𝑢𝑒𝑟𝑦 𝐷𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒)   = √∑ =
𝑑 𝑘 (𝑥1 2 − 𝑦1 2 )
Untuk Index A1 pada data set jaraknya dihitung dengan data uji menggunakan Query Distance :
𝐴𝑏ℎ𝑖𝑟𝑎𝑚𝑎 𝐻𝑢𝑔𝑎 𝑅. (𝐴1) = √(6 − 4) 2 + (8 − 4) 2 + (8 − 2) 2 + (8 − 4) 2 + (7 − 5) 2 + (5 − 7) 2 = 80
𝐴𝑐ℎ𝑚𝑎𝑑 𝑀𝑢𝑧𝑎𝑞𝑖 𝐽. (𝐴1) = √(2 − 4) 2 + (8 − 4) 2 + (8 − 2) 2 + (4 − 4) 2
+ (9 − 5) 2 + (8 − 7) 2 = 73
𝐴𝑐ℎ𝑚𝑎𝑑 𝑈𝑙𝑢𝑙 𝐴𝑧𝑚𝑖 𝑊. (𝐴1) = √(6 − 4) 2 + (8 − 4) 2 + (10 − 2) 2 + (8 − 4) 2 + (8 − 5) 2 + (7 − 7) 2 = 109
𝐴𝑒𝑛𝑢𝑟 𝐴𝑙𝑙𝑖𝑓(𝐴1) = √(4 − 4) 2 + (6 − 4) 2 + (8 − 2) 2 + (10 − 4) 2 + (3 − 5) 2 + (3 − 7) 2 = 96 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … .. ……
𝑌𝑢𝑠𝑟𝑜𝑛. (𝐴1) = √(2 − 4) 2 + (10 − 4) 2 + (10 − 2) 2 + (10 − 4) 2 + (10 − 5) 2 + (10 − 7) 2 = 174
Begitupun dengan indeks A2, A3, A4, A5, A6.
Hasil dari perhitungan Query Distance data uji dengan data set terdapat pada Tabel 9 sampai Tabel 14.
Tabel 9. Query Distance Dataset Indeks A1 dengan Data uji.
No Indeks Stres Mahasiswa UNUGHA
Square Distance to Query Distance
(𝑥1 − 𝑦1) 2 + (𝑥2 − 𝑦2) 2 + (x3 − y3) 2 + (x4 − y4) 2 + (x5 − y5) 2 + (x6 − y6) 2 Nama Parameter ( 𝑥1 − 𝑦1 ) 2 ( 𝑥2 − 𝑦2 ) 2 ( 𝑥3 − 𝑦3 ) 2 ( 𝑥4 − 𝑦4 ) 2 ( 𝑥5 − 𝑦5 ) 2 ( 𝑥6 − 𝑦6 ) 2 1 Abhirama Huga.R 4 16 36 16 4 4 80 2 Achmad Muzaqi Jazuli 4 16 36 0 16 1 73 3 Achmad Ulul Azmi. W 4 16 64 16 9 0 109 4 Aenur Allif 0 4 36 36 4 16 96 5 Afif Furrohman 0 16 64 16 0 1 97 6 Ahmad Abdul Rofi 0 4 16 0 0 4 24 7 Ahmad Muhibun 4 16 64 16 9 0 109 … … … … … … … … … 84 Yusron 4 36 64 36 25 9 174
Tabel 10. Query Distance Dataset Indeks A2 dengan Data uji No
Indeks Stres Mahasiswa UNUGHA
Square Distance to
Query Distance
(𝑥1 − 𝑦1) 2 + (𝑥2 − 𝑦2) 2 + (x3 − y3) 2 + (x4 − y4) 2 + (x5 − y5) 2 + (x6 − y6) 2 Nama
Parameter
(𝑥1 − 𝑦1) 2 (𝑥2 − 𝑦2) 2
(𝑥3 − 𝑦3) 2
(𝑥4 − 𝑦4) 2 (𝑥5 − 𝑦5) 2
(𝑥6 − 𝑦6) 2
1 Abhirama Huga.R 16 16 36 16 1 1 86 2 Achmad Muzaqi Jazuli 0 16 36 0 1 4 57 3 Achmad Ulul Azmi. W 16 16 64 16 0 1 113 4 Aenur Allif 4 4 36 36 25 9 114 5 Afif Furrohman 4 16 64 16 9 4 113 6 Ahmad Abdul Rofi 4 4 16 0 9 1 34 7 Ahmad Muhibun 16 16 64 16 0 1 113 … … … … … … … … … 84 Yusron 0 36 64 36 4 16
156
Tabel 11. Query Distance Dataset Indeks A3 dengan Data uji No
Indeks Stres Mahasiswa UNUGHA
Square Distance to
Query Distance
(𝑥1 − 𝑦1) 2 + (𝑥2 − 𝑦2) 2 + (x3 − y3) 2 + (x4 − y4) 2 + (x5 − y5) 2 + (x6 − y6) 2
Nama
Parameter
(𝑥1 − 𝑦1) 2 (𝑥2 − 𝑦2) 2 (𝑥3 − 𝑥3) 2 (𝑥4 − 𝑥4) 2 (𝑥5 − 𝑥5) 2 (𝑥6 − 𝑥6) 2 1 Abhirama Huga.R 0 36 36 4 4 4 84 2 Achmad Muzaqi Jazuli 16 36 36 4 16 1 109 3 Achmad Ulul Azmi. W 0 36 64 4 9 0 113 4 Aenur Allif 4 16 36 16 4 16 92 5 Afif Furrohman 4 36 64 4 0 1 109 6 Ahmad Abdul Rofi 4 16 16 4 0 4 44
7 Ahmad Muhibun 0 36
64 4 9 0 113 … … … … … … … … … 84 Yusron 16 64 64 16 25 9 194
Tabel 12. Query Distance Dataset Indeks A4 dengan Data uji
No Indeks Stres Mahasiswa UNUGHA Square Distance to Query Distance (𝑥1 − 𝑦1) 2 + (𝑥2 − 𝑦2) 2 + (x3 − y3) 2 + (x4 − y4) 2
+ (x5 − y5) 2 + (x6 − y6) 2
Nama
Parameter (𝑥1 − 𝑦1) 2 (𝑥2
− 𝑦2) 2 (𝑥3 − 𝑥3) 2
(𝑥4 − 𝑥4) 2 (𝑥5 − 𝑥5) 2 (𝑥6 − 𝑥6) 2
1 Abhirama Huga.R 0 16 36 16 9 16 93 2 Achmad Muzaqi Jazuli 16 16 36 0 1 1 70 3 Achmad Ulul Azmi. W 0 16 64 16 4 4 104 4 Aenur Allif 4 4 36 36 49 36 165 5 Afif Furrohman 4 16 64 16 25 1 126 6 Ahmad Abdul Rofi 4 4 16 0 25 16 65 7 Ahmad Muhibun 0 16 64 16 4 4 104 … … … … … … … … … 84 Yusron 16 36 64 36 0 1
153
Tabel 13. Query Distance Dataset Indeks A5 dengan Data uji No
Indeks Stres Mahasiswa UNUGHA Square Distance to Query Distance
(𝑥1 − 𝑦1) 2 + (𝑥2 − 𝑦2) 2 + (x3 − y3) 2 + (x4 − y4) 2 + (x5 − y5) 2 + (x6 − y6) 2 Nama Parameter (𝑥1 − 𝑦1) 2 (𝑥2 − 𝑦2) 2
(𝑥3 − 𝑥3) 2
(𝑥4 − 𝑥4) 2
(𝑥5 − 𝑥5) 2
(𝑥6 − 𝑥6) 2
1 Abhirama Huga.R 4 16 4 36 9 25 94 2 Achmad Muzaqi Jazuli 36 16 4 4 1 4 65 3 Achmad Ulul Azmi. W 4 16 0 36 4 9 69 4 Aenur Allif 16 4 4 64 49 49 186 5 Afif Furrohman 16 16 0 36 25 4 97 6 Ahmad Abdul Rofi 16 4 16 4 25 25 90 7 Ahmad Muhibun 4 16 0 36 4 9 69 … … … … … … … … … 84 Yusron 36 36 0 64 0 0 136
Tabel 14. Query Distance Dataset Indeks A6 dengan Data uji No Indeks Stres Mahasiswa UNUGHA
Square Distance to Query Distance
(𝑥1 − 𝑦1) 2 + (𝑥2 − 𝑦2) 2 + (x3 − y3) 2 + (x4 − y4) 2 + (x5 − y5) 2 + (x6 − y6) 2
Nama
Parameter
(𝑥1 − 𝑦1) 2
(𝑥2 − 𝑦2) 2 (𝑥3 − 𝑥3) 2 (𝑥4 − 𝑥4) 2 (𝑥5 − 𝑥5) 2 (𝑥6 − 𝑥6) 2 1 Abhirama Huga.R 16 36 36 16 4 16 124 2 Achmad Muzaqi Jazuli 0 36 36 0 0 1 73 3 Achmad Ulul Azmi. W 16 36 64 16 1 4 137 4 Aenur Allif 4 16 36 36 36 36 164
5 Afif Furrohman 4 36 64 16 16 1 137 6 Ahmad Abdul Rofi 4 16 16 0 16 16 68 7 Ahmad Muhibun 16 36 64 16 1 4 137 … … … … … … … … … 84 Yusron 0 64 64 36 1 1 166
Selanjutnya mengurutkan dan hasil perhitungan Square Distance to Query Distance data uji dengan data set berdasarkan jarak terkecil dan dan menentukan data yang masuk ke K=5 yang sudah ditentukan di awal. Data tersebut dapat dilihat pada Tabel 15 sampai Tabel 20.
Tabel 15. Mengurutkan Dataset Indeks A1 dengan Data uji berdasarkan jarak terkecil No Indeks Stres Mahasiswa UNUGHA Square Distance to Query Dis- tance Jarak Terkecil Y=Kate- gori Near- est Neigh- bor Nama
Parameter
(𝑥1 − 𝑦1) 2 (𝑥2 − 𝑦2) 2 (𝑥3 − 𝑦3) 2 (𝑥4 − 𝑦4) 2 (𝑥5 − 𝑦5) 2
(𝑥6 − 𝑦6) 2 1 FIkri Nugrahaeni 4 4 4 0 1 1 14 1 Sedang 2 Rizki Saputri 4 4 4 4 0 1 17 2 Sedang 3 Miftahul Azmi afifudin 0 16 4 0 1 1 22 3 Sedang 4 Dessy Ratnasari 4 4 4 4 4
4 24 4 Sedang 5 Ahmad Abdul Rofi 0 4 16 0 0 4 24 5 Sedang 6 Emalia Nur Hayati 0 16 0 4
4 1 25 6 - 7 Annisaa uzzahro 0 4 16 4 0 4 28 7 - … … … … … … … … … … … 84 Yusron 4 36 64 36 25 9 174
84 - Tabel 16. Mengurutkan Dataset Indeks A2 dengan Data uji berdasarkan jarak terkecil
No Indeks Stres Mahasiswa UNUGHA Square Distance to Query Dis- tance Jarak Terkecil Y=Kate- gori Near- est Neigh- bor Nama
Parameter
(𝑥1 − 𝑦1) 2 (𝑥2 − 𝑦2) 2 (𝑥3 − 𝑦3) 2 (𝑥4 − 𝑦4) 2 (𝑥5 − 𝑦5) 2 (𝑥6
− 𝑦6) 2
1 FIkri Nugrahaeni 0 4 4 0
4 4 16 1 Sedang 2 Dessy Ratnasari 0 4 4 4 1 9 22 2 Sedang 3 Imam Wahyu Tri S. 0 4 16 0 1 1 22 3 Sedang 4 Emalia Nur Hayati 4 16 0 4 1 4 29 4 Sedang 5 Ahmad Abdul Rofi 4 4 16 0 9 1 34 5 Sedang 6 Radit Setiawan 0 4 0 16 0 16 36 6 - 7 Izza Afkarina 16 16 0 4 1 1 38 7 - … … … … … … … … … … … 84 Khoiri 64 36 64 0 4 16 184
84 - Tabel 17. Mengurutkan Dataset Indeks A3 dengan Data uji berdasarkan jarak terkecil
No Indeks Stres Mahasiswa UNUGHA Square Distance to Query Dis- tance Jarak Terkecil Y=Kate- gori Near- est Neigh- bor Nama Parameter (𝑥1 − 𝑦1) 2 (𝑥2 − 𝑦2) 2 (𝑥3 − 𝑦3) 2 (𝑥4 − 𝑦4) 2 (𝑥5 − 𝑦5) 2 (𝑥6 − 𝑦6) 2 1 Rizki Saputri 0 16 4 0 0 1 21 1 Sedang 2 Ulfiatul Ulya 4 16 0 0 0 4 24 2 Sedang 3 Annisaa uzzahro 4 16 16 0 0 4 40 3 Sedang
4 FIkri Nugrahaeni 16 16 4 4 1
1 42 4 Sedang 5 Ahmad Abdul Rofi 4 16 16 4 0 4 44 5 Sedang 6 Dessy Ratnasari 16 16 4 0 4 4 44 6 - 7 Ilham 0 36 4 0 4 0 44 7 - … … … … … … … … … … … 84 Yusron 16 64 64 16 25 9 194 84 -
Tabel 18. Mengurutkan Dataset Indeks A4 dengan Data uji berdasarkan jarak terkecil
No Indeks Stres Mahasiswa UNUGHA Square Distance to Query Dis- tance Jarak Terkecil Y=Kate- gori Near- est Neigh- bor Nama
Parameter
(𝑥1 − 𝑦1) 2 (𝑥2 − 𝑦2) 2 (𝑥3 − 𝑦3) 2 (𝑥4 − 𝑦4) 2 (𝑥5
− 𝑦5) 2 (𝑥6 − 𝑦6) 2
1
Lutfi nugrahaini 4 4 4 4 0
1 17 1 Sedang 2 Izza Afkarina 0 16 0 4 1 4 25 2 Sedang 3 Rizki Kurnianingsih 4 16 4 0 1 1 26 3 berat 4 Emalia Nur Hayati 4 16 0
4 9 1 34 4 Sedang 5 Dessy Ratnasari 16 4 4 4 9 0 37 5 Sedang 6 Ilham 0 16 4 4 9 4 37 6 - 7 Rizki Saputri 0 4 4 4 25 1 38 7 - … … … … … … … … … … … 84 Asep Arifin 16 36 64 4 49 49 218
84 - Tabel 19. Mengurutkan Dataset Indeks A5 dengan Data uji berdasarkan jarak terkecil
No Indeks Stres Mahasiswa UNUGHA Square Distance to Query Dis- tance Jarak Terkecil Y=Kate- gori Near- est Neigh- bor Nama
Parameter
(𝑥1 − 𝑦1) 2 (𝑥2 − 𝑦2) 2 (𝑥3 − 𝑦3) 2 (𝑥4 − 𝑦4) 2 (𝑥5 − 𝑦5) 2 (𝑥6
− 𝑦6) 2 1
Arizal Caesar Romadhon 4 0
4 0 9 16
33 1 Sedang 2 Lutfi nugrahaini 0 4 36 0 0 0 40 2 Sedang 3 Sandyta Ayu Puspita Sari 16 4 4 4 9 4 41 3 Berat 4 Khoiri 4 36 0 4 0 0 44 4 Berat 5 Nur Aidha Sukma Anugrah 4 4 0 36 1 1 46 5 Berat 6 Laora Windari 4 0 4 16 9 16 49 6 - 7 Anas Miftahudin 16 16 4 16 4 0 56 7 - … … … … … … … … … … … 84 Fahrul Taufiq 4 4 64 0 81 81 234
84 -
Tabel 20. Mengurutkan Dataset Indeks A6 dengan Data uji berdasarkan jarak terkecil
No Indeks Stres Mahasiswa UNUGHA Square Distance to Query Dis- tance Jarak Terkecil Y=Kate- gori Near- est Neigh- bor Nama Parameter (𝑥1 − 𝑦1) 2 (𝑥2 − 𝑦2) 2 (𝑥3 − 𝑦3) 2 (𝑥4 − 𝑦4) 2 (𝑥5 − 𝑦5) 2 (𝑥6 − 𝑦6) 2
1
Dessy Ratnasari 0 16 4 4 4 0 28 1 Sedang 2 Fikri Nugrahaeni 0 16 4 0 9 1 30 2 Sedang
3 Radit Setiawan 0 16 0 16 1 1 34 3 Sedang 4 Imam Wahyu Tri S. 0 16 16 0 4 4 40 4 Sedang 5 Rizki Kurnianingsih 4 36 4 0 0 1 45 5 Berat
6
Lutfi nugrahaini 36 0 4 4 1 1 46 6 - 7 Emalia Nur Hayati 4 36 0 4 4 1 49 7 - … … … … … … … … … … … 84 Asep Arifin 0 64 64 4 36 49 217 84 -
Selanjutnya yaitu pengumpulan hasil dari perhitungan data di atas yang termasuk pada klasifikasi Y=Kategori Nearest Neighbor dengan nilai K=5. Dapat dilihat pada Tabel 21.
Tabel 21. Hasil Klasifikasi Y=Kategori Nearest Neigbor K=5.
Indeks K=5 Nama Y=Kategori Nearest Neighbor Rendah Sedang Berat Kategori Tingkat Stres A1 Achmad Fajrul Falah A. 0 5 0 Sedang A2 Fadlun ‘Ainul Kirom 0 5 0 Sedang A3 Ida Darojatun 0 5 0 Sedang A4 Muhamad Adito P. 0 4 1 Sedang A5 M. Arif Rivandi 0 2 3 Berat A6 Novinda Fitria N. 0 4 1 Sedang
Hasil  prediksi  pada Tabel  21 dilakukan  pengujian  performa  dengan  menggunakan  metode confussion Matrix dengan menghitung nilai accuracy , precision , dan recall untuk memvisualisasikan kinerja dari algoritma KNN dengan K=5 yang digunakan. Berikut Pengujian confussion matrix yang dihasilkan tampak pada Tabel 22.
Tabel 22. Pengujian performa dengan Confussion Matrix
Actual
Predicted
Total
Sedang
Berat Sedang TP = 5 FN = 1 6 Berat FP = 0 TN = 0 0 Total 5 1 6
Setelah nilai TP, FP, FN, dan TN diketahui, maka dapat dihitung nilai performa sebagai berikut:
Accuracy =
𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁
Berdasarkan  perhitungan  di  atas  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  menguji  hasil  algoritma  K-NN dengan K=5 dari pengujian banyaknya data sesungguhnya dan data prediksi memperoleh hasil performa terbaik dengan nilai accuracy sebesar 83,33%, precision 100% dan recall 83,33% untuk prediksi tingkat stres mahasiswa di UNUGHA Cilacap.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan, ditarik kesimpulan bahwa penerapan Algoritma K-NN dengan K=5 telah menghasilkan prediksi tingkat stres mahasiswa dengan tingkat stres berat sebanyak 1 mahasiswa dan 5 mahasiswa
= 5+0 6 = 5 6 x 100 % = 83,33 %
= 5 5+0 =  1 x 100 % = 100 %
= 5 5+1 = 5 6 x 100 % = 83,33 %
tergolong  tingkat  stres  sedang  berdasar  pengujian  data  uji.  Dari  jumlah  6  data  uji  yang  telah  dihitung  maka menghasilkan prediksi tingkat akurasi sebesar 83,33%.
Mahasiswa yang tergolong stres berat akan dilakukan penanganan secara intensif agar dapat dipulihkan kembali  dengan  cara  melakukan  pendekatan  berkala  dengan  pendampingan  seorang  Psikolog  yang  ada  di UNUGHA Cilacap. Penyimpulan ini memberikan gambaran yang lebih rinci tentang tingkat stres masing-masing mahasiswa  berdasarkan  hasil  prediksi  menggunakan  algoritma  K-NN.  Sehingga,  penggunaan  teknologi kecerdasan  buatan,  khususnya  Algoritma  K-NN,  dalam  memprediksi  tingkat  stres  mahasiswa  memberikan kontribusi  yang  berharga  untuk  pemahaman  lebih  mendalam  tentang  faktor-faktor  yang  memengaruhi kesejahteraan  psikologis  mereka.  Implementasi  algoritma  ini  di  lingkungan  akademis  dapat  membantu  dalam merancang strategi intervensi yang lebih spesifik dan efektif, menciptakan atmosfer pendidikan yang mendukung perkembangan  mahasiswa.  Harapannya,  temuan  ini  dapat  menjadi  landasan  untuk  penelitian  lanjutan  dan pengembangan metode prediksi stres yang lebih canggih di masa mendatang.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terima kasih ini disampaikan sebagai ungkapan penghargaan atas dukungan dan kontribusi yang berharga. Pertama-tama,  penulis  ingin  mengucapkan  terima  kasih  kepada  rekan-rekan  penelitian  yang  telah  berbagi  ide, wawasan, dan diskusi yang mendalam. Kontribusi kritis mereka telah memberikan wawasan yang sangat berarti untuk pengembangan konsep dan metodologi penelitian.Kedua, penulis berterimakasih kepada bapak dosen yang telah membimbing dalam penulisan jurnal ini, Saran dan masukan beliau sangat membantu dalam penulisan jurnal ini.  Selanjutnya,  penulis  menghaturkan  terima  kasih  kepada  para  pemeriksa  dan  editor  jurnal  yang  telah memberikan  saran  konstruktif  dan  masukan  yang  berharga.  Kontribusi  mereka  telah  membantu  meningkatkan kualitas  dan  ketepatan  hasil  penelitian  yang  disajikan.  Terima  kasih  juga  kepada  seluruh  tim  penelitian  yang terlibat langsung, termasuk responden dan subjek penelitian yang dengan sukarela berpartisipasi. Tanpa partisipasi aktif mereka, penelitian ini tidak akan mencapai hasil yang signifikan. Ucapan terima kasih ini disajikan dengan penuh rasa hormat dan penghargaan atas kontribusi semua pihak yang telah berperan dalam kesuksesan penelitian ini. Semoga penelitian ini dapat memberikan kontribusi positif dan  memberikan inspirasi bagi penelitian  masa depan.

## REFERENCES
[1] V. R. Wirayudha, N. Hidayat, and R. K. Dewi, “Identifikasi Tingkat Stress Pada Manusia Menggunakan Metode K- NN (K-Nearest Neighbour),” … Teknol. Inf. dan Ilmu … , vol. 4, no. 9, pp. 3129–3134, 2020.
[2] Hamadi, J. Wiyono, and W. Rahayu, “Perbedaan Tingkat Stress Pada Mahasiswa Yang Bekerja Dan Tidak Bekerja Di Universitas Tribhuwana Tunggadewi Malang Fakultas Ekonomi Jurusan Manajemen Angkatan 2013,” J. Nurs. News , vol. 3, no. 1, pp. 1–10, 2018.
[3] A. C. P. Harahap, D. P. Harahap, and S. R. Harahap, “Analisis Tingkat Stres Akademik Pada Mahasiswa Selama Pembelajaran Jarak Jauh Dimasa Covid-19,” Biblio Couns  J. Kaji. Konseling dan Pendidik. , vol. 3, no. 1, pp. 10–14, 2020.
[4] S.  R.  Rani,  S.  R.  Andani,  and  D.  Suhendro,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  untuk Prediksi  Kelulusan Siswa pada SMK Anak Bangsa,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 670, 2019.
[5] M.  Wibowo  and  M.  R.  F.  Djafar,  “Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Untuk  Deteksi  Stress  Pada  Mahasiswa  di Perguruan Tinggi,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 1, pp. 153–159, 2023.
[6] A.  Anjani  and  Y.  Yamasari,  “Klasifikasi  Tingkat  Stres  Mahasiswa  Menggunakan  Metode  Berbasis  Tree,” J. Informatics Comput. Sci. , vol. 05, pp. 83–89, 2023.
[7] E. Sugiarto, A. Fahmi, M. Muslih, and N. Hendriyanto, “Penerapan K-Nearest Neighbors (KNN) untuk Klasifikasi Aset dalam Upaya Menentukan Aset Wakaf Produktif,” J. Transform. , vol. 19, no. 2, p. 114, 2022.
[8] I. Guari, C. Setianingsih, and F. M. Dirgantara, “Tes Psikologi Post Traumatic Stress Disorders ( Ptsd ) Berbasis Komputer  Dengan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Computer-Based  Post  Traumatic  Stress  Disorders  (  Ptsd  ) Psychology With K- Nearest Neighbor Algorithm,” e-Proceeding Eng. , vol. 9, no. 3, pp. 1340–1347, 2022.
[9] W. Yustanti, “Algoritma K-Nearest Neighbour untuk Memprediksi Harga Jual Tanah,” J. Mat. Stat. dan komputasi , vol. 9, no. 1, pp. 57–68, 2012.
[10] &  P.  N.  S.  Deden  Martia  Nanda,  Tacbir  Hendro  Pudjiantoro,  “Metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  dalam Memprediksi Curah Hujan di Kota Bandung,” Snestik , pp. 387–393, 2022.
[11] T. Tundo and S. Uyun, “Perbandingan Decision Tree J48 , Reptree , Dan Random Tree Dalam Menentukan Prediksi Produksi Minyak Kelapa Sawit Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 3, pp. 473–484, 2021.
[12] D. Nurfauzan and T. Fatimah, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbors Regression Dalam Memprediksi Harga Saham,” Semin. Nas. Mhs. … , no. September, pp. 576–584, 2022.
[13] Tundo, R. Akbar, and E. I. Sela, “Analisis Perbandingan Fuzzy Tsukamoto dan Sugeno dalam Menentukan Jumlah Produksi Kain Tenun Menggunakan Base Rule Decision Tree,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 1, pp. 171–180, 2020.