Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 02, 2024 | Revised July 04, 2024 | Accepted July 07, 2024
Agustus 2024

## SISTEM KLASIFIKASI UNTUK MENENTUKAN TINGKAT STRESS MAHASISWA SECARA UMUM MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS
Sopwatun Anisa 1* , Agus Komarudin 2 , Edvin Ramadhan 3
1,2,3 Jurusan Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani, Cimahi email : sopwatunanisa20@if.unjani.ac.id 1*
Abstrak: Stress seringkali  menjadi  tantangan  utama  yang  dihadapi  oleh  mahasiswa  akibat  tuntutan  akademis  dan  sosial  di lingkungan  pendidikan.  Faktor-faktor  seperti  gugup,  ketidakmampuan  untuk  mengontrol  diri,  kekhawatiran,  dsb.  adalah beberapa pemicu stress yang semuanya dapat berdampak negatif terhadap kesehatan fisik dan mental mahasiswa. Penelitian ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  tingkat stress yang  dialami  oleh  mahasiswa  dengan  menggunakan  metode  K-Nearest Neighbors (KNN) dan mengevaluasi keakuratan hasil penelitian ini. Metode KNN digunakan untuk mengklasifikasikan tingkat stress mahasiswa  berdasarkan  kemiripan  atau  kedekatan  dengan  data  lain  dalam  dataset.  Dengan  menggunakan  data  yang diambil dari situs data.world, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode KNN mampu mencapai akurasi sebesar 91,58%. Selain itu, nilai presisi, recall, dan f1-score masing-masing adalah 76,10%, 73,11%, dan 74,17%. Penelitian ini memberikan kontribusi  penting  dalam  memahami  tingkat stress mahasiswa  dan  menunjukkan  efektivitas  metode  KNN  dalam mengklasifikasikan  data stress .  Hasil  ini  diharapkan  dapat  membantu  dalam  pengembangan  strategi  yang  lebih  baik  untuk mengelola dan mengurangi stress di kalangan mahasiswa..
Kata Kunci : Klasifikasi, Metode K-Nearest Neighbors (Knn), Stress
Abstract:  Stress  is  often  the  main  challenge  faced  by  students  due  to  academic  and  social  demands  in  the  educational environment. Factors such as nervousness, inability to control oneself, worry, etc. are several stress triggers, all of which can have a negative impact on students' physical and mental health. This research aims to identify the level of stress experienced by students using the K-Nearest Neighbors (KNN) method and evaluate the accuracy of the results of this research. The KNN method is used to classify student stress levels based on similarity or closeness to other data in the dataset. By using data taken from the data.world site, the results of this research show that the KNN method is able to achieve an accuracy of 91.58%. In addition,  the  precision,  recall,  and  f1-score  values  are  76.10%,  73.11%,  and  74.17%  respectively.  This  research  makes  an important contribution in understanding student  stress levels and shows the effectiveness of the KNN method in classifying stress data. It is hoped that these results will help in the development of better strategies for managing and reducing  stress among college students.
Keywords : Classification, K-Nearest Neighbors (Knn) Method, Stress

## PENDAHULUAN
Gaya hidup modern dizaman sekarang ini menyebabkan berbagai jenis gangguan kesehatan mental seperti kecemasan, stress dan  juga  depresi. Stress yang  berkepanjangan  bisa  memberikan  efek  negatif  yang mempengaruhi kesehatan fisik dan mental seseorang [1]. Gangguan kesehatan tersebut umum terjadi dan dapat memiliki  dampak  serius  jika  tidak  diobati  dengan  cepat  [2].  Tingkat stress yang  tinggi  dapat  mengganggu kemampuan  mahasiswa  untuk  belajar,  berpikir  secara  kritis  [3].  Terdapat  beberapa  faktor  yang  dapat  memicu seseorang dan membuat mereka menjadi cemas dan stress dalam waktu lama misalnya perasaan tidak berharga, benci  pada diri  sendiri,  putus asa [4], tekanan akademis, tekanan sosial,  kurangnya dukungan dari  orang-orang sekitar, dsb. [8]. Data mining dapat diartikan sebagai proses menemukan pola dalam data. Berdasarkan tugasnya, data mining dibagi menjadi deskripsi, estimasi, prediksi, klasifikasi, clustering, dan asosiasi [9]. Klasifikasi tingkat stress dapat membantu mengindentifikasi mahasiswa yang berisiko mengalami masalah kesehatan akibat stress . Klasifikasi ini merupakan salah satu teknik penting dalam pembelajaran mesin yang bertujuan untuk memprediksi kelas atau label dari data baru berdasarkan pola yang ditemukan dalam data pelatihan [10].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu,  mengetahui  tingkat stress sangat  penting  karena  hasil  penelitian menunjukkan bahwa stress dan kecemasan dapat diidentifikasi dengan akurat menggunakan fitur fisiologis, yang dapat digunakan untuk mengembangkan platform untuk mendukung mahasiswa dalam mengelola tingkat stress dan  kecemasan  mereka  [3].  Sebuah  peneilitian  terdahulu  telah  mengungkap  potensi  luar  biasa  dalam mengidentifikasi tingkat stress menggunakan metode K-Nearest Neighbors (KNN) . Dengan memanfaatkan data berharga  dari  kuesioner  pasien  yang  diperoleh  langsung  dari  Dinas  Kesehatan,  peneliti  melakukan  eksperimen dengan berbagai nilai k (5, 8, 10, dan 15). Hasilnya tingkat akurasi mencapai 82% [1]. Pada penelitian algoritma Support Vector Machine memiliki akurasi tertinggi yaitu sebesar 85,71% yang dilakukan di Jaypee Institute of Information  Technology ,  Noida,  India.  Dimana  penelitian  ini  berfokus  pada  membaca  sinyal  otak  sebagai pengukuran standar stress, dan menekankan pentingnya deteksi dini stress untuk mencegah dampak negatif seperti depresi dan bunuh diri [5].
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 02, 2024 | Revised July 04, 2024 | Accepted July 07, 2024
Penelitian  mengenai  klasifikasi  dan  deteksi  tingkat stress telah  banyak  dilakukan  oleh  para  peneliti sebelumnya  salah  satunya  membahas  penggunaan  algoritma  pembelajaran  mesin  untuk  mendeteksi  dan mengklasifikasikasi  masalah  kesehatan  mental,  khususnya  dengan  fokus  pada  tingkat  kecemasan  dikalangan mahasiswa. Hasil dari klasifikasi stress dalam penelitian tersebut menunjukkan bahwa algoritma random forest memberikan akurasi tertinggi yaitu sebesar 78,9% dibandingkan dengan algoritma Naïve Bayes 71,05%, Decision Tree sebesar  71,05%,  dan Support  Vector  Machine  (SVM) yang  sebesar  75,5%  [4].  Pada  penelitian  klasifikasi diabetes hasil akhir penelitian ini memiliki akurasi tertinggi 39% pada K=3, presisi tertinggi 65% pada K=3 dan K=5, recall tertinggi 36% pada K=3, dan F-Measure tertinggi 46% pada K=3 [16]. Adapula penelitian dengan menggunakan kasus kinerja pemerintah di twitter dengan menggunakan rasio 80/20 dengan k=3 memiliki akurasi 90% [17]. Sedangkan pada klasifikasi citra makanan hanya memnghasilkan akurasi sebesar 60% [10]. Hal ini tentu saja membuat semakin banyak celah untuk bisa menggunakan metode KNN.
Adapun pada penelitian lain yang membahas Stress Detection with Machine Learning and Deep Learning using Multimodal Physiological Data [6] Penelitian ini menggunakan dataset WESAD, dengan hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang digunakan mencapai akurasi tinggi baik dalam masalah klasifikasi tiga kelas [6]. Begitupun dengan salah satu penelitian perpaduan cerdas antara metode KNN dan teknik seleksi fitur Symmetrical Uncertainty telah terbukti ampuh dalam meningkatkan ketepatan klasifikasi. Inovasi ini berhasil menaikan akurasi sebesar 3.00%, mendemonstrasikan potensi besar dalam mengoptimalkan kinerja algoritma KNN [12].
Pemanfaatan  metode K-Nearest  Neighbors  (KNN) dapat  menjadi  sarana  efektif  untuk  mengkategorikan  dan menganalisis tingkat stress mahasiswa. K-Nearest Neighbors atau biasa disebut dengan KNN merupakan salah satu metode dalam algoritma pembelajaran mesin yang termasuk dalam kelompok instance-based learning . Ini juga diklasifikasikan sebagai teknik lazy learning [11]. Melalui data hasil dari mencari “k“ tetangga terdekat dari suatu  titik  data  yang  belum  diketahui  kelasnya.  Maka,  nantinya  kelas  mayoritas  dari  k  tetangga  ini  kemudian diatributkan kepada titik data tersebut. Misal, ketika kita memasukkan data baru, kemudian kita olah dengan KNN sehingga dapat menentukan data yang baru tersebut masuk ke dalam kelas kategori tidak stress (no) , stress ringan (mild), stress sedang (moderate) dan stress berat (moderate) . Dengan  banyaknya  penelitian  untuk  mengklasifikasikan  tingkat stress menggunakan  metode machine learning .  Maka  dari  itu  pada  penelitian  yang  dilakukan  ini,  peneliti  membuat  klasifikasi  data  tingkat stress mahasiswa  untuk  menentukan  tingkat stress mahasiswa  dengan  menggunakan  metode  KNN.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengetahui  sejauh  mana  tingkat stress mahasiswa  di  lingkungan  perguruan  tinggi  dengan mengklasifikasikan tingkat stress mahasiswa dan menentukan sejauh mana metode KNN yang digunakan dapat memberikan hasil klasifikasi yang akurat berdasarkan data yang dikumpulkan.
.

## TINJAUAN PUSTAKA
Dalam penelitian terdahulu [1] yang dijadikan sebagai acuan dalam penelitian ini terdapat kelebihan serta kekurangan.  Hal  ini  dapat  dilihat  dimana  dalam  hasil  implementasi  penelitiannya  menunjukkan  bahwa  akurasi yang didapat dengan nilai k=4 menghasilkan akurasi terbaik sebesar 82% dengan jumlah data latihnya sebanyak 50 data. Penelitian ini pun melakukan analisis mendalam tentang penggunaan variasi nilai k. Tetapi dengan variasi nilai k yang beragam, penelitian menyebutkan bahwa tingkat akurasi semakin menurun dengan nilai k yang lebih tinggi dan jumlah data latih yang lebih rendah. Hal ini, karena data yang digunakan relatif kecil yakni hanya 100 data.  Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini  menggunakan  data  dari  situs  data.world  sebesar  16.385  data  dengan pemilihan nilai k=1. Adapun beberapa teori yang digunakan dalam penelitian ini yaitu sebagai berikut:

## Stress
Stress adalah respon fisiologis dan psikologis yang terjadi ketika individu merasa tidak mampu menangani tuntutan atau tekanan tertentu. Stres terdapat beberapa macam seperti stres akademik yang terjadi saat seseorang merasa  tertekan  oleh  tuntutan  belajar,  ujian,  atau  tugas  sekolah.  Stres  finansial  yang  dialami  ketika  seseorang khawatir tentang keuangan mereka, seperti masalah utang atau ketidakpastian penghasilan. Dan stres pekerjaan yang muncul akibat tekanan di tempat kerja, seperti beban kerja yang berlebihan, tenggat waktu ketat, atau konflik dengan rekan kerja [3].

## Data Mining
Data mining adalah proses menggunakan statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi berguna dari data. Data mining dapat diartikan sebagai proses menemukan  pola  dalam  data.  Berdasarkan  tugasnya,  data  mining  dibagi  menjadi  deskripsi,  estimasi,  prediksi, klasifikasi, clustering ,  dan  asosiasi.  Proses  data  mining  terdiri  dari  tiga  langkah  utama,  yaitu  persiapan  data, dimana data dipilih, dibersihkan, dan diproses dari awal sesuai pedoman dan pengetahuan [9].
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 02, 2024 | Revised July 04, 2024 | Accepted July 07, 2024

## Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  pengelompokkan  dua  atau  lebih  data  sesuai  dengan  kesamaan  suatu  kriteria tertentu.  Klasifikasi  ini  merupakan  salah  satu  teknik  penting  dalam  pembelajaran  mesin  yang  bertujuan  untuk memprediksi kelas atau label dari data baru berdasarkan pola yang ditemukan dalam data pelatihan [10].

## K-Nearest Neighbors
K-Nearest  Neighbor  (K-NN) adalah  algoritma  pembelajaran  mesin  yang  termasuk  dalam  kelompok instance-based learning . Ini juga diklasifikasikan sebagai teknik lazy learning [11]. Dalam metode KNN terdapat beberapa  tahapan  yang  perlu  dilakukan  seperti  menentukan  parameter  k,  menghitung  kedekatan  berdasarkan model jarak euclidean , mengurutkan hasil jarak, menghitung jumlah setiap kelas berdasarkan nilai k, dan kelas mayoritas dijadikan sebagai kelas bagi data uji [12]. KNN bekerja dengan mencari kelompok k tetangga terdekat atau objek terdekat dalam data pelatihan yang paling mirip dengan objek yang diberikan dalam data baru atau data uji. Terdekat dalam konteks ini diukur berdasarkan jarak antara fitur-fitur atau atribut dari objek-objek tersebut. Jarak ini sering kali dihitung menggunakan metrik seperti jarak Euclidean , atau metrik lainnya. Berikut adalah rumus yang digunakan untuk menghitung jarak euclidean dalam penelitian ini [13]:
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=𝑙 (1)
Keterangan : 𝑑 ∶ 𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑘𝑒𝑑𝑒𝑘𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑥 ∶ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 (𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ) 𝑦 ∶ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 (𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖) 𝑛 ∶ 𝑗𝑢𝑛𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑎𝑛𝑡𝑎𝑟𝑎 1 𝑠. 𝑑 𝑛 𝑖 ∶ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑖𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑑𝑢 𝑎𝑛𝑡𝑟𝑎 1 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑎𝑖 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑛

## Confusion Matrix
Confusion matrix adalah metode untuk mengukur performa klasifikasi. Matrix ini membandingkan hasil klasifikasi sistem dengan hasil yang seharusnya. Dalam confusion matrix , terdapat empat istilah utama yaitu: True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), dan False Negative (FN) [14]. Berikut merupakan tabel 1 Confusion Matrix [15]:
Tabel 1. Confusion Matrix Actual Prediksi Positive Negative Positive True Positive (TP) False Negative (FN) Negative False Positive (FP) True Negative (TN) Keterangan: - True Positive (TP ): Kondisi dimana model mengidentifikasi dengan benar data positif.
- True Negative (TN) : Kondisi dimana model mengidentifikasi dengan benar data negatif.
- False Positive (FP) : Kondisi dimana model salah mengidentifikasi data negatif sebagai positif.
- False Negative (FN) : Kondisi dimana model salah mengidentifikasi data positif sebagai negatif.
Dengan nilai True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP) , dan False Negative (FN) maka dapat diperoleh nilai akurasi, presisi, recall dan F1 Score .

## Akurasi
Akurasi adalah rasio antara jumlah prediksi yang benar (baik True Positive maupun True Negative ) dengan total jumlah data. Adapun rumus akurasi yaitu [16]:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =

## 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁
(2)
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 02, 2024 | Revised July 04, 2024 | Accepted July 07, 2024

## Presisi
Presisi adalah rasio antara jumlah prediksi positif yang benar ( True Positive ) dengan total jumlah prediksi positif ( True Positive + False Positive ). Dengan rumus presisi sebagai berikut [16]:

## 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
(3)

## Recall
Recall adalah rasio antara jumlah prediksi positif yang benar ( True Positive ) dengan total jumlah data yang sebenarnya positif ( True Positive + False Negative ). Adapun rumusnya yaitu [16]:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (2)

## F1 Score
F1 Score adalah harmonisasi rata-rata antara presisi dan recall , memberikan ukuran keseimbangan antara keduanya. Denga rumus sebagai berikut [16]:
𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (3)

## METODE
Algoritma K-Nearest  Neighbors  (KNN) adalah  metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk mengklasifikasikan  tingkat  stress  pada  mahasiswa.  KNN  bekerja  dengan  cara  mengklasifikasikan  data  baru berdasarkan identifikasi k objek terdekat (tetangga) dalam data pembelajaran. Kelas yang paling banyak dimiliki oleh k tetangga terdekat tersebut akan menjadi kelas bagi objek baru [17]. Jarak Euclidean biasanya digunakan untuk menghitung jarak antara objek-objek tersebut [7]. Penelitian ini dimulai dengan mengumpulkan data tentang tingkat stress dari  sumber data.world. Setelah  data  terkumpul,  dilakukan preprocessing yang  melibatkan pemisahan data menjadi data latih dan data uji, serta transformasi data untuk mempersiapkannya untuk analisis lebih lanjut.  Selanjutnya, pada tahap analisa dan  hasil,  data yang telah diproses digunakan dalam  algoritma K- Nearest  Neighbors  (KNN) untuk  mengklasifikasikan  tingkat stress mahasiswa  berdasarkan  atribut  seperti nervousness,  unable  to  control,  worry,  trouble  in  relaxation,  restlessness,  irritability, dan fear .  Hasil  dari klasifikasi ini akan menunjukkan kelas stress yang terdiri dari empat kategori: tidak stress (0), stress ringan (1), stress sedang  (2),  dan stress berat  (3).  Tahap  terakhir  adalah  dokumentasi,  yang  mencakup  pencatatan  seluruh proses dan hasil penelitian sebelum menyelesaikan penelitian. Berikut merupakan gambar alur penelitian KNN terdapat pada gambar 1.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 02, 2024 | Revised July 04, 2024 | Accepted July 07, 2024

## Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian klasifikasi tingkat  stress mahasiswa ini adalah data yang diambil secara online dari internet melalui situs data.world dengan judul “stress analysis” dengan jumlah data sebanyak 16.385 data dan 7 atribut dengan class yang terdiri dari 4 kategori.

## Preprocessing Data
Gambar 2. Tampilan Dataset
Sebelumnya  dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  sebanyak  16.385  data  dengan  atribut  yang digunakan sebanyak 7 atribut sebagaimana dalam tabel 2:
Table 2. Tabel Atribut
No.  Atribut Yang Digunakan 1. Nervousness 2. Unable to control 3. Worry 4. Trouble in Relaxation 5. Restlessness 6. Irritability 7. Fear
Dalam penelitian ini, berbagai perasaan dan kondisi diukur untuk menentukan tingkat stress mahasiswa. Pertama, kegugupan ( nervousness ) adalah perasaan cemas yang diukur dalam skala tidak ada ( no ), ringan ( mild ), sedang ( moderate ), dan berat ( severe ). Kemampuan mengontrol ( unable to control ) juga diukur dengan skala yang sama. Kekhawatiran ( worry ) adalah perasaan khawatir berlebihan yang diukur dengan skala tersebut. Kesulitan dalam relaksasi ( trouble in relaxation ) mengukur bagaimana sulitnya seseorang untuk bersantai, juga dalam skala yang sama. Kegelisahan ( restlessness ) adalah perasaan gelisah yang diukur dengan skala no, mild, moderate , dan severe . Iritabilitas ( irritability ) mengukur seberapa mudah seseorang marah atau tersinggung, menggunakan skala yang sama. Terakhir, ketakutan ( fear ) adalah perasaan takut atau cemas tanpa alasan yang jelas, juga diukur dalam skala  tidak  ada,  ringan,  sedang,  dan  berat.  Semua  variabel  ini  membantu  dalam  menentukan  tingkat stress mahasiswa.

## Transformasi data
Transformasi data (mengubah data) kategori atau label menjadi nilai numerik yang dapat digunakan oleh banyak algoritma pembelajaran mesin adalah proses yang sangat penting yang dikenal sebagai transformasi data dari bentuk kategorikal menjadi bentuk numerik. Salah satu cara untuk mengubah data kategori menjadi bentuk numerik adalah dengan mengkodekan label. Setiap kategori khusus fitur dalam Label Encoding diubah menjadi nilai integer yang berbeda. Dan untuk label yang digunakan dalam dataset ini terdiri dari 4 kategori kelas yaitu, no, mild, moderate dan severe .
Table 3. Tabel Tranformasi Data Data Kategorikal  Transformasi data No 0 Mild 1 Moderate 2 Severe 3
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 02, 2024 | Revised July 04, 2024 | Accepted July 07, 2024

## Pembagian data latih dan data uji
Setelah  dilakukan  transformasi  data,  kemudian  dataset  yang  ada  dibagi  menjadi  data  latih  dan  data  uji dengan persentase 90/10 dimana 90% untuk data latih dan 10% untuk data uji.  Berikut data latih dan uji dapat dilihat dalam tabel 4 dibawah ini.
Table 4. Pembagian data latih dan data uji Data Latih  Data Uji 11.468 4.916

## Analisis Data
Sistem  klasifikasi  tingkat stress mahasiswa  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbors  (K-NN) untuk menentukan tingkat stress berdasarkan data yang diperoleh dari situs data.world dengan judul “stress analysis” yang terdiri dari 16.385 data. Proses dimulai dengan pengumpulan data terlebih dahulu yang kemudian dilanjut dengan preprocessing data,  termasuk  pembersihan,  pengubahan  seperti  dari  data  kategorikal  menjadi  data numerik, dan penyiapan data agar sesuai untuk analisis, dan pembagian data menjadi data latih dan data uji. Setelah data siap, metode K-NN diterapkan untuk mengklasifikasikan tingkat stress mahasiswa dengan menghitung jarak Euclidean antara data baru dan data yang sudah ada, dan menentukan kategori tingkat stress berdasarkan k tetangga terdekat. Kategori yang dihasilkan mencakup tidak stress (no), stress ringan (mild), stress sedang (moderate) , dan stress berat (severe) . Hasil klasifikasi dievaluasi menggunakan confusion matrix untuk mengukur performa sistem dengan membandingkan hasil prediksi dengan kondisi sebenarnya. Data ini kemudian dibagi menjadi data latih dan data uji untuk proses klasifikasi. Berikut persebaran data tingkat stress dapat pada gambar 2 dan 3.
Gambar 3. Persebaran Data Stress
Gambar 4. Persebaran Kelas Data

## Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  ini  menggambarkan  bagaimana  sistem  yang  dibangun  berfokus  pada  arsitektur, komponen,  dan  hubungan  antar  bagian  dalam  sistem  perangkat  lunak  atau  perangkat  keras,  dengan  tujuan memastikan sistem berfungsi secara efisien. Seperti dengan membuat usecase diagram dan activity diagram. Dapat Dilihat pada gambar 5 dan gambar 6.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 02, 2024 | Revised July 04, 2024 | Accepted July 07, 2024

## Gambar 5. Usecase Diagram
Gambar 6. Activity Diagram

## Perancangan antarmuka
Perancangan  Antarmuka  Sistem  adalah  proses  merancang  tampilan  dan  interaksi  yang  digunakan  oleh pengguna  untuk  berinteraksi  dengan  sistem.  Tujuannya  adalah  untuk  menciptakan  antarmuka  yang  intuitif, menarik, dan mudah digunakan. Untuk Tampilan perancangan antarmuka dapat dilihat pada gambar 7-10.
Gambar 7. Antarmuka Home
Gambar 8. Antarmuka Dataset Tingkat Stress
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 02, 2024 | Revised July 04, 2024 | Accepted July 07, 2024
Gambar 9. Antarmuka Data Latih
Gambar 10. Antarmuka Klasifikasi Data Uji

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengujian Model Klasifikasi dengan metode KNN menggunakan Confusion Matrix
Dalam hal ini, tahapan pengujian akurasi metode K-Nearest Neighbors dilakukan dengan Confusion Matrix . Tujuan dari pengujian ini adalah untuk menentukan seberapa akurat klasifikasi data tingkat stress mahasiswa yang telah dibuat dengan model KNN. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan confusion matrix , dimana matrix klasifikasi dibandingkan dengan kelas data asli dari data inputan. Pengujian akurasi ini dilakukan dengan 4.916 Record dari data uji dengan nilai k=1.
Table 5. Tabel Hasil Confusion Matrix True Positives (TP) [ 28 729 569 38] False Positives (FP) [ 16 162 83 15] True Negatives (TN) [1583 681 824 1556] False Negatives (FN) [ 13 68 164 31]
True Positives (TP) : [ 28 729 569 38] =1.364 False Positives (FP) : [ 16 162 83 15] = 276 True Negatives (TN) : [1583 681 824 1556] = 4.644 False Negatives (FN ): [ 13 68 164 31] = 276

## Perhitungan Akurasi
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁
(2)
= 1.364 +4.644 1.364+276+4.644+276 = 6.008 6.560 =  0,9158 Atau 91,58%

## Perhitungan Presisi
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
(3) Presisi 1 = 28 28+16 = 28 44 = 0,6364
Presisi 2 = 729 729+162 = 729
891 = 0,8182
Presisi 3 = 569 569+83 = 569 652 = 0,8726
Presisi 4 = 38 38+15 = 38 53 = 0,7169
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 02, 2024 | Revised July 04, 2024 | Accepted July 07, 2024
Rata-Rata Presisi = 0,6364+0,8182+0,8726+0,7169 4 = 0,7610
Sehingga rata-rata presisi nya sebesar 76,10%

## Perhitungan Recall
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁
(4) Recall 1 = 28 28+13 = 28 41 = 0,6829
Recall 2 = 729 729+68 = 729 797 = 0,9146 Recall 3 = 569 569+164 = 569 733 = 0,7762
Recall 4 = 38 38+31 = 38 69 = 0,5507
Rata-Rata Presisi = 0,6829+0,9146+0,7762+0,5507 4 = 0,7311
Sehingga rata-rata recall nya sebesar 73,11%

## Perhitungan F1-Score
𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)
(𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (5) F1-Score 1 = 2 × (0,6364 × 0,6829) (0,6364 + 0,6829) = 0,6588
F1-Score 2 = 2 × (0,8182 × 0,9146) (0,8182 + 0,9146) = 0,8637
F1-Score 3 = 2 × (0,8726 × 0,7762) (0,8726 + 0,7762) = 0,8215
F1-Score 4 = 2 × (0,7169 × 0,5507)
(0,7169 + 0,5507) = 0,6229
Rata-Rata F1-Score = 0,6588+0,8637+0,8215+0,6229 4 = 0,7417
Sehingga rata-rata recall nya sebesar 74,17%
Pengujian Sistem dengan Black Box Testing beserta Tampilan Implementasi Antarmuka Pengujian  adalah  proses  yang  digunakan  untuk  menguji  sistem  untuk  menemukan  kesalahan.  Ini  juga bertujuan untuk menunjukkan bahwa fungsi-fungsi perangkat lunak sesuai dengan spesifikasinya. Pengujian black box testing adalah metode yang digunakan untuk pengujian ini. Pengujian black box testing hanya melihat hasil eksekusi  melalui  data  uji  dan  memeriksa  fungsionalitas  sistem.  Pengujian black  box  testing dilakukan  dengan menjalankan atau mengeksekusi unit atau modul, dan kemudian melihat apakah hasil unit memenuhi proses yang diinginkan.
Table 6. Pengujian Sistem dengan BlackBox Testing Nama Fungsi Kode Uji Kasus Uji Hasil Yang Diharapkan Hasil Data Tingkat Stress UC01 Sistem  menampilkan dataset  tingkat  stress secara keseluruhan Sesuai Data Latih UC02 Sistem  menampilkan data latih yang digunakan Sesuai
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 02, 2024 | Revised July 04, 2024 | Accepted July 07, 2024
Hal. 568-578 Vol. 6; No. 3 Agustus 2024
Nama Fungsi Kode Uji Kasus Uji Hasil Yang Diharapkan Hasil Klasifikasi Data Uji UC03 Sistem dapat menerima  input  dan menghitung klasifikasi  dari  data yang diinputkan Sesuai

## Hasil Pengujian Confusion Matrix dan Black Box Testing
Setelah melihat hasil pengujian akurasi metode Confusion Matrix , maka didapatkan hasil untuk mengukur kinerja atau performa algoritma K-Nearest Neighbors . Ini diukur dengan empat metode evaluasi Confusion Matrix yaitu akurasi, presisi, recall , dan skor f1. Hasil pengujian metode Confusion Matrix didapatkan: Nilai Akurasi sebesar 91,58% Nilai Presiisi sebesar 76,10% Nilai Recall sebesar 73,11% Nilai F1-Score sebesar 74,17% Dan untuk hasil pengujian menggunakan blackbox testing yaitu:
Jumlah Kode Uji = 3 Kode Uji Kode Uji Hasil Sesuai = 3 Kode Uji Kode Uji Hasil Tidak Sesuai= 3 Kode Uji Persentase: 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = (𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑜𝑑𝑒 𝑢𝑗𝑖 − 𝑘𝑜𝑑𝑒 𝑢𝑗𝑖 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖)
(𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑜𝑑𝑒 𝑢𝑗𝑖) 𝑥100%
= (3 − 0)
(3) 𝑥100%
= 100%

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  untuk  mengklasifikasikan tingkat stress mahasiswa  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbors berhasil  diimplementasikan  dengan  baik. Hal ini dapat dilihat dari hasil pengujian menggunakan confusion matrix yang menunjukkan tingkat akurasi yang lebih besar dibandingkan dengan penelitian terdahulu sebesar 82%, sedangkan penelitian ini menghasilkan akurasi sebesar 91,58%, dengan nilai presisi, recall , dan F1-score masing-masing adalah 76,10%, 73,11%, dan 74,17%. Begitupun  dengan  hasil  pengujian black  box  testing yang  mencatat  100%  kesesuaian  terhadap  skenario  yang dirancang sebelumnya. Dengan demikian, sistem ini berhasil dalam memenuhi tujuan untuk membantu mengelola dan mengidentifikasi tingkat stress mahasiswa secara efektif.

## Saran
Penelitian selanjutnya bisa mempertimbangkan penggunaan data tambahan yang lebih variatif dan lebih besar  untuk  meningkatkan  generalisasi  model  dengan  menggunakan  metode machine  learning lain,  selain  dari
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 02, 2024 | Revised July 04, 2024 | Accepted July 07, 2024
Agustus 2024
metode  KNN.  Serta  mengintegrasikan  fitur-fitur  pengujian  tambahan  seperti  validasi  silang  ( cross-validation ) untuk mengevaluasi performa model secara lebih mendalam.

## DAFTAR PUSTAKA
[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, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/7886%0Ahttps://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/download/7886/3708.
[2] A. Daza Vergaray, J. C. H. Miranda, J. B. Cornelio, A. R. López Carranza, and C. F. Ponce Sánchez, “Predicting the depression in university students using stacking ensemble techniques over oversampling method,” Informatics Med. Unlocked , vol. 41, no. June, 2023, doi: 10.1016/j.imu.2023.101295.
[3] J. Rodríguez-Arce, L. Lara-Flores, O. Portillo-Rodríguez, and R. Martínez-Méndez, “Towards an anxiety and stress recognition  system  for  academic  environments  based  on  physiological  features,” Comput.  Methods  Programs Biomed. , vol. 190, 2020, doi: 10.1016/j.cmpb.2020.105408.
[4] S. Bhatnagar, J. Agarwal, and O. R. Sharma, “Detection and classification of anxiety in university students through the  application  of  machine  learning,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  218,  no.  2022,  pp.  1542–1550,  2022,  doi: 10.1016/j.procs.2023.01.132.
[5] R. Ahuja and A. Banga, “Mental stress detection in university students using machine learning algorithms,” Procedia Comput. Sci. , vol. 152, pp. 349–353, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.05.007.
[6] P. Bobade and M. Vani, “Stress Detection with Machine Learning and Deep Learning using Multimodal Physiological Data,” Proc.  2nd  Int.  Conf.  Inven.  Res.  Comput.  Appl.  ICIRCA  2020 ,  no.  December,  pp.  51–57,  2020,  doi: 10.1109/ICIRCA48905.2020.9183244.
[7] M. Stadnyk et al. , “Steady state visual evoked potential classification by modified KNN method,” Procedia Comput. Sci. , vol. 207, no. Kes, pp. 71–79, 2022, doi: 10.1016/j.procs.2022.09.039.
[8] R. E. Demirbatir, “Undergraduate Music Student’s Depression, Anxiety and Stress Levels: A Study from Turkey,” Procedia - Soc. Behav. Sci. , vol. 46, pp. 2995–2999, 2012, doi: 10.1016/j.sbspro.2012.05.603.
[9] F. T. Admojo and Ahsanawati, “Klasifikasi Aroma Alkohol Menggunakan Metode KNN,” Indones. J. Data Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 34–38, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i2.12.
[10] M. R. Setiawan, Y. A. Sari, and P. P. Adikara, “Klasifikasi Citra Makanan Menggunakan K-Nearest Neighbor dengan Fitur Bentuk Simple Morphological Shape Descriptors dan Fitur Warna Grayscale Histogram,” vol. 3, no. 3, pp. 2726– 2731, 2019.
[11] H. Azis, P. Purnawansyah, F. Fattah, and I. P. Putri, “Performa Klasifikasi K-NN dan Cross Validation Pada Data Pasien Pengidap Penyakit Jantung,” Ilk. J. Ilm. , vol. 12, no. 2, pp. 81–86, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.507.81- 86.
[12] A. K. B. Ginting, M. S. Lydia, and E. M. Zamzami, “Peningkatan Akurasi Metode K-Nearest Neighbor dengan Seleksi Fitur  Symmetrical  Uncertainty,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  4,  p.  1714,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i4.3254.
[13] M. Çakir, M. Yilmaz, M. A. Oral, H. Ö. Kazanci, and O. Oral, “Accuracy assessment of RFerns, NB, SVM, and kNN machine  learning  classifiers  in  aquaculture,” J.  King  Saud  Univ.  -  Sci. ,  vol.  35,  no.  6,  2023,  doi: 10.1016/j.jksus.2023.102754.
[14] F.  Istighfarizky,  N.  A.  Sanjaya  ER,  I.  M.  Widiartha,  L.  G.  Astuti,  I.  G.  N.  A.  C.  Putra,  and  I.  K.  G.  Suhartana, “Klasifikasi Jurnal menggunakan Metode KNN dengan Mengimplementasikan Perbandingan Seleksi Fitur,” JELIKU (Jurnal Elektron. Ilmu Komput. Udayana) , vol. 11, no. 1, p. 167, 2022, doi: 10.24843/jlk.2022.v11.i01.p18.
[15] M. A. Imron and B. Prasetiyo, “Improving Algorithm Accuracy K-Nearest Neighbor Using Z-Score Normalization and Particle Swarm Optimization to Predict Customer Churn,” J. Soft Comput. Explor. , vol. 1, no. 1, pp. 56–62, 2020, doi: 10.52465/joscex.v1i1.7.
[16] A. M. Argina, “Penerapan Metode Klasifikasi K-Nearest Neigbor pada Dataset Penderita Penyakit Diabetes,” Indones. J. Data Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 29–33, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i2.11.
[17] O. S. Y. Prakasa and K. M. Lhaksamana, “Klasifikasi dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor pada Kasus Kinerja Pemerintah di Twitter,” eProceedings Eng. , vol. 5, no. 3, pp. 8237–8248, 2018.