## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5182

## Perbandingan Metode Klasifikasi Untuk Deteksi Stress Pada Mahasiswa di Perguruan Tinggi
Merlinda Wibowo * , Muh. Rizieq Fazlulrahman Djafar
Fakultas Informatika, Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia Email: 1,* merlinda@ittelkom-pwt.ac.id, 2 20102027@ittelkom-pwt.ac.id Email Penulis Korespondensi: merlinda@ittelkom-pwt.ac.id
Abstrak− Adanya pandemi COVID-19 yang merebak semakin mempengaruhi tingginya tingkat stress pada manusia. Sress akibat pandemi ini terjadi juga khususnya pada mahasiswa. Stress ini disebabkan oleh mahasiswa yang mengahabiskan terlalu banyak waktu untuk belajar secara daring. Pemanfaatan data mahasiswa dapat berperan sebagai alat untuk mengidentifikasi stress pada mahasiswa dengan mengolahnya melalui berbagai metode  machine learning. Metode ini dapat digunakan untuk mengekstraksi  informasi  dan  menemukan  pola  dan  informasi  dari  data  tersebut.  Teknik  klasifikasi  digunakan  sebagai pengelompokan  data  bedasarkan  pemetaan  data  menjadi  data  sampel.  Beberapa  metode  klasifikasi  yang  digunakan  dalam penelitian ini, yaitu Naïve Bayes, Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), Neural Network, Random Tree, Random Forest, dan K Nearest Neighbor (KNN). Metode-metode tersebut berhasil dibandingkan untuk menentukan metode mana yang merupakan metode terbaik sebagai metode untuk mendeteksi stress yang tepat dan akurat berdasarkan hasil kinerja klasifikasi masing masing metode. Random Tree dan Decision tree terpilih sebagai metode terbaik pada hasil perbadingan kinerja ini dengan penggunaan split 80:20 mencapai hingga 100%.
Kata  Kunci: Klasifikasi;  Deteksi  Stress;  Naïve  Bayes;  Decision  Tree;  Support  Vector  Machine;  SVM;  Neural  Network; Random Tree; Random Forest; dan K-Nearest Neighbor; KNN; Data Mining; Machine Learning; Deep Learning.
Abstract− The outbreak of the COVID-19 pandemic is increasingly affecting the high level of stress in humans. Stress due to this pandemic has also occurred, especially for students. This stress is caused by students spending too much time studying online. Using student data can act as a tool to identify student stress by processing it through various machine-learning methods. This method can extract information and find patterns and information from the data. Classification techniques are used as data groupings based on mapping data into sample data.  This study used several  classification methods: Naïve Bayes, Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), Neural Network, Random Tree, Random Forest, and K Nearest Neighbor (KNN). These methods were successfully compared to determine which is the best for detecting stress precisely and accurately based on the classification performance results of each method. Random Tree and Decision tree were chosen as the best methods  for the results of this performance comparison with an 80:20 split reaching up to 100%.
Keywords : Classification; Stress Detection; Naïve Bayes; Decision Tree; Support Vector Machine; SVM; Neural Network; Random Tree; Random Forest; dan K-Nearest Neighbor; KNN; Mining Data; Machine Learning; Deep Learning

## 1. PENDAHULUAN
Stress dapat dikatakan menjadi bagian umum yang terkadang muncul saat kondisi tertentu pada manusia. Stress sendiri  dapat  dikatakan  sebagai  sebuah  kondisi  negatif  yang  memicu  kebiasaan  baru  pada  manusia.  Kebiasaan baru ini secara tidak langsung memicu obesitas, penyakit kardioviskular, resiko kanker, dan efek tidak sehat yang lainnya  [1].  Pandemi  Covid-19  yang  mulai  pada akhir  tahun  20019  menjadi  salah  satu  pemicu  ledakan  jumlah orang yang terkena dampak stress. American Psychological Association (APA) melaporkan bahwa tercatat 84% dari responden menyatakan bahwa ketidaknyamanan serta kegelisahan yang meningkat semenjak pandemi terjadi [2]. Ketakutan, kesedihan, dan kemarahan adalah tiga hal yang paling sering mereka rasakan, dan memungkinkan memicu stress. Stress dapat terjadi pada semua rentang usia, bahkan pada usia muda. Pembelajaran daring menjadi salah satu penyebab mahasiswa mengalami stress [3]. Menatap monitor pada waktu yang lama saat pembelajaran daring dianggap memicu kecemasan pada mahasiswa [4]. Pada saat pembelajaran mulai dilakukan secara luring, pihak kampus sudah  seharusnya memperhatikan  kesehatan mental  mahasiswa. Pihak kampus  seharusnya dapat mengetahui mahasiswa yang terkena stress selama pembelajaran daring, agar dapat memberikan perlakuan yang sesuai kepada mahasiswa saat memulai pembelajaran secara blended bahkan sepenuhnya luring.
Deteksi stress yang dilakukan oleh Bobade dan Vani melakukan proses monitor menggunakan three axis acceleration (ACC), body temperature (TEMP), respiration (RESP), electromyogram (EMG), dan electrodermal activity (EDA). Proses monitor tersebut dapat mendeteksi tiga kondisi yakni senang, normal, dan stress. Machine learning dan deep learning digunakan untuk mendeteksi ketiga hal tersebut dengan hasil akurasi diatas 80% untuk masing-masing metode [5]. Montesinos et al menggunakan dua wearable devices untuk menghasilkan multimodal dataset.  Dataset  yang  dihasilkan  oleh  dua  wearable  devices  tersebut  dapat  dijadikan  patokan  untuk mendeteksi stress  dan  mencapai  akurasi  klasifikasi  sebesar  84.1%  [6].  Namun,  dari  dua  penelitian  tersebut  masih  dapat dikembangkan untuk meningkatkan nilai akurasinya serta diterapkan pada studi kasus yang lain yakni di institusi pendidikan  terkait.  Selain  itu,  masih  perlu  dilakukan  deployment  atau  penerapan  hasil  klasifikasi  untuk  dapat melakukan deteksi secara realtime.
Berdasarkan  permasalahan  terkait  stress  yang  dihadapi  mahasiswa  semenjak  pembelajaran  daring  maka metode machine learning dan deep learning dapat digunakan untuk mendeteksi kondisi stress seorang mahasiswa secara realtime. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi stress pada mahasiswa dengan menggunakan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5182
multimodal  dataset  yang  dihasilkan  dari  wearable  device  untuk  memberikan  nilai  keakuratan  yang lebih  tinggi dengan adanya data yang beragam sebagai parameternya. Kemudian metode machine learning dan deep learning digunakan  untuk  klasifikasi  dari  tingkat  stress  pada  penelitian  ini.  Hasilnya  nanti  dapat  langsung  diterapkan  di insitusi terkait sebagai persiapan dari jalannya proses pembelajaran yang lebih baik.
Machine learning adalah jenis kecerdasan buatan yang memiliki kemampuan untuk belajar dari data, tanpa eksplisit  dan  akan  mengikuti  instruksi  yang  telah  diprogramkan.  Beberapa  metode  dari  machine  learning  yang sering digunakan pada proses klasifikasi dan perbandingan metode seperti Decision Tree, Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), Neural Network, Random Tree, Random Forest dan K-Nearest Neighbor (KNN) [7], [8] serta metode deep learning seperti Convolutional Neural Network (CNN).
Deep Learning merupakan cabang machine learning berbasis Jaringan Saraf Tiruan [9]. Metode ini dapat digunakan pada pembelajaran terarah (supervised learning), pembelajaran tak terarah (unsupervised learning) dan semi terarah (semi-supervised learning), yang dapat digunakan juga di berbagai aplikasi, seperti pengenalan citra maupun suara, mengklasifikasi teks, dan lain – lain.
Penelitian terdahulu yang memanfaatkan metode klasifikasi dilakukan oleh Riri Nada Devita, dkk dalam jurnalnya mendapatkan kesimpulan bahwa, kinerja dari metode Naive Bayes lebih unggul dari metode K-Nearest Neighbor.  Dari  40  data  uji  yang  digunakan  metode  Naive  Bayes  mampu  mengklasifikasikan  artikel  jurnal berbahasa Indonesia sebanyak 28 dokumen. Sedangkan untuk metode K-Nearest Neighbor dari 40 data uji metode ini hanya dapat mengklasifikasikan artikel jurnal berbahasa Indonesia sebanyak 16 dokumen.
Penelitian selanjutnya tentang penerapan machine learning adalah untuk menentukan minat siswa dalam menentukan jurusan [A]. Penelitian ini menggunakan Algoritma Decision Tree, KNN, dan Naïve Bayes. Dari hasil pengujian  tiga  algoritma  yang  digunakan,  kinerja  algoritma  decision  tree  menjadi  yang  terbaik  dibandingkan dengan algoritma KNN dan Naïve bayes dengan tingkat akurasi 75.38% dan nilai AUC 0.689.
Berdasarkan uraian diatas, penelitian ini melakukan perbandingan kinerja dari metode-metode klasifikasi untuk mengetahui metode mana yang menghasilkan kinerja yang terbaik. Metode-metode klasifikasi yang dipilih adalah metode yang populer digunakan untuk proses klasifikasi dan sering digunakan pada proses perbandingan metode.  Penelitian  ini  akan  menggunakan  beberapa  metode  klasifikasi  data  mining,  antara  lain  Naïve  Bayes, Decision  Tree,  SVM,  Neural  Network,  Random  Tree,  Random  Forest,  dan  KNN  [7]–[10][11]–[14].  Metode klasifikasi yang terpilih akan digunakan sebagai metode yang terbaik dalam membantu untuk mendeteksi stress pada mahasiswa.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  dibuat  untuk  membantu  agar  penelitian  menjadi  terencana  dan  sistematis.  Gambar  1 menunjukan  langkah-langkah  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini.  Langkah-langkah  tersebut  meliputi  data collection, data pre- processing, features extraction, stress detection classifier, performance evaluation.
Gambar 1. Alur Penelitian yang diawali dengan Data Collection sampai Proses Klasifikasi
Tahap pertama dari penelitian ini adalah pengumpulan data,. Data yang dikumpulkan merupakan data dari Heart Rate Variability (HRV) dan Electrodermal Activity (EDA). Beberapa sampel data dapat dilihat pada gambar 2.
Data Collection Data Electrodiogram Data Empatica E4 Pra-pemrosesan Data Integrasi Data Pembersihan Data Transformasi Data Seleksi Data Data Master Proses Klasifikasi Pembagian Data Latih dan Uji Evaluasi dan Validasi Visualisasi dengan Grafik Perbandingan Hasil Klasifikasi ( Confusion Matrix ): Akurasi, Recall , Precision , dan F1-score Hasil dan Pembahasan Proses Penentuan Deteksi Stress Metode Klasifikasi Naïve Bayes Neural
Network SVM Random Forest Random Tree Decission Tree

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5182
Gambar 2 . Dataset HRV dan EDA

## 2.2 Data Pre- Processing
Setelah  data  terkumpul,  data  akan  diolah  terlebih  dahulu.  Data  mentah  yang  diperoleh  dari  perangkat  yang digunakan  seperti  denyut  nadi,  suhu  tubuh,  dan  lain  lain  akan  diproses.  Pra-pemrosesan  data  digunakan  untuk meningkatkan  akurasi  perbandingan  metode  klasifikasi  berdasarkan  data  yang  disajikan  [7].  Semua  data  yang ditampilkan  masih  dalam  bentuk  mentah  dan  perlu  diintegrasikan,  dibersihkan,  ditransformasikan,  kemudian diseleksi berdasarkan atribut data yang disesuaian dengan kebutuhan proses selanjutnya.
(1)
(2)
(3) (4)
Gambar 3. (1) Hasil Klasifikasi Metode Naïve Bayes; (2) Hasil Klasifikasi Metode SVM; (3) Hasil Klasifikasi Metode Decision Tree; (4) Hasil Klasifikasi Metode Random Forest

## 2.3 Features Extraction
Langkah  kedua  adalah  features  extraction,  fitur-yang  membedakan  kondisi  stress  dan  tidak  diekstrasi  dari  data yang telah diproses sebelumnya [11]. Karakteristik seperti dnyut nadi rata-rata dan suhu tubuh berfungsi sebagai ciri pembeda.

## 2.4 Stress Detection Classifier
Pada langkah ketiga, data yang telah ada dan fitur yang telah diekstrak akan dilakukan klasifikasi menggunakan machine  learning  dan  deep  learning.  Beberapa  metode  dibandingkan  untuk  mendapatkan  metode  yang  terbaik yang  kemudian  dapat  diimplementasikan  sebagai  proses  klasifikasi  untuk  membantu  identifikasi  stress  pada mahasiswa. Metode yang dipakai antara lain Decision Tree, Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), Neural Network,  Random  Tree,  Random  Forest  dan  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  [7],  [12]  serta  metode deep  learning seperti Convolutional Neural Network (CNN) [11]. Proses klasifikasi, data dibagi menjadi dua bagian yaitu data latih dan data uji dengan presentase perbandingan adalah 80:20. Prosedur pembagian data ini dapat mendukung kinerja dari proses klasifikasi agar cepat dan lebih akurat [7], [12].

## 2.4.1. Classification
Sebelum melalui proses klasifikasi, data dibagi menjadi dua bagian yaitu data latih dan data uji dengan presentase perbandingan  adalah  70:30.  Prosedur  pembagian data  ini  dapat  mendukung  kinerja  dari  proses  klasifikasi  agar cepat dan lebih akurat.

## a. Naïve Bayes
Naïve Bayes merupakan salah satu metode dalam klasifikasi yang dapat menggunakan pengetahuan probabilitas dan  statistik  dengan  menerapkan  teorema  Bayes  dalam  berbagai  bidang  [3],  [13]–[15].Teorema  Bayes  dapat digambarkan pada rumus berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5182
( 𝐻 | 𝐸 )= p(E|H) x p(H) p(E) (1)
𝑃 ( 𝐻 | 𝐸 ) merupakan probabilitas akhir bersyarat suatu hipotesis H terjadi jika diberikan bukti E. Sedangkan, 𝑃 ( 𝐸 | 𝐻 ) menunjukkan probabilitas sebuah bukti E terjadi akan memengaruhi hipotesis H. 𝑃 ( 𝐻 ) adalah probabilitas awal  (priori) hipotesis H terjadi tanpa memandang bukti apapun. Selanjutnya, ( 𝐸 ) merupakan probabilitas awal (priori)  bukti  E  terjadi  tanpa  memandang  hipotesis  atau  bukti  yang  lain.  Pada  metode  ini,  diperlukan  untuk mengasumsikan bentuk tertentu dari distribusi probabilitas untuk atribut numerik dan memperkirakan parameter distribusi  dengan  data  pelatihan.  Distribusi  Gaussian  biasanya  dipilih  untuk  merepresentasikan  probabilitas bersyarat dari fitur kontinu pada sebuah kelas 𝑃 ( 𝑋𝑖 | 𝑌 ), sedangkan distribusi Gaussian dikarakteristikkan dengan dua  parameter  yaitu  mean  dan  varian.  Pada  setiap  kelas 𝑦𝑗 ,  probabilitas  bersyarat  kelas 𝑦𝑗 untuk  fitur 𝑋𝑖 ditunjukkan pada rumus berikut:
𝑃 ( 𝑋𝑖 = 𝑥𝑖 | 𝑌 = 𝑦𝑖 )= 1 √2 π σ ij 𝑒𝑥𝑝 (xi− μij)2
22 σ2 ij
(2)
Dimana, 𝑃 adalah peluang, 𝑋𝑖 merupakan atribut ke I, 𝑥𝑖 nilai atribut ke I, 𝑌 adalah kelas yang dicari, dan 𝑦𝑖 adalah sub kelas yang dicari. Kemudian, 𝜇 adalah rata-rata dari seluruh atribut dan 𝜎 merupakn standar deviasi pada varian dari seluruh atribut. Hal ini menunjukkan bahwa Naïve Bayes harus menggunakan semua atribut dalam data yang kemudian masing-masing  akan dianalisis untuk  menunjukkan pentingnya independensi  setiap atribut [13], [15].

## b. Decision Tree
Decision  Tree  menggunakan  grafik  seperti  pohon  dan  bertindak  sebagai  sistem  pendukung  keputusan.  Dalam metode ini, simpul internal akan menunjukkan pengujian pada atribut, cabang akan menandakan hasil pengujian, dan simpul daun menunjukkan label kelas. Pada pemilihan atribut dengan akar perlu adanya penentuan niai gain tertinggi  dari  atribut-atribut yang ada. Gain  merupakan salah satu  atribut seleksi  ukuran yang digunakan untuk memilih  atribut  tes  pada  setiap  node  pada  pohon  [5],  [7].  Berikut  rumus  yang  dapat  digunakan  untuk  memilih atribut tersebut yang ditunjukkan pada rumus dibawah ini.
𝐺𝑎 in( 𝑆 | 𝐴 ) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆 ) - ∑
|si| |s| n i=1 * Entropy(S)
(3)
Dimana, 𝑆 merupakan  himpunan  kasus, 𝐴 adalah  atribut,  dan  n  merupakan  jumlah  partisi  atribut 𝐴 . Sedangkan,  | 𝑆𝑖 |  menunjukkan  jumlah  kasus  pada  partisi  ke  I  dan  | 𝑆 |  jumlah  kasus  dalam 𝑆 .  Selain  itu,  untuk menghitung nilai entropi dapat dilihat pada rumus dibawah ini.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜 py( 𝑆 )= ∑ − n i=1 pi * log 2 pi (4)
Dimana, 𝑆 merupakan himpunan kasus, 𝐴 adalah atribut, dan n merupakan jumlah partisi 𝑆 . Sedangkan, 𝑝𝑖 menunjukkan proporsi dari 𝑆𝑖 terhadap 𝑆 . c. Support Vector Machine (SVM) SVM adalah salah satu metode klasifikasi yang mempunyai prinsip dasar linier classifier (kasus klasifikasi yang secara  linier  dapat  dipisahkan).  Namun,  penambahan  konsep  kernel  pada  tempat  kerja  berdimensi  tinggi  dapat membantu dalam memecahkan masalah non-linier. Kernel dapat diartikan sebagai suatu fungsi yang memetakan ulang data pada ruang dimensi asal ke dalam ruang dimensi yang lebih baru untuk sementara. Metode ini termasuk metode yang sering dipakai untuk melakukan penentuan keputusan hingga proses prediksi dengan tingkat akurasi yang  cukup  tinggi  [9],  [11],  [12],  [16].  Metode  ini  akan  memisahkan  ruang  atribut  dengan  hyperplane  untuk memaksimalkan margin  antara instance dari suatu  kelas dengan nilai kelasnya  [9]. Efisiensi  algoritma ini tidak terlihat  secara  akan  tetapi  tergantung  pada  dimensi  entitas  yang  diklasifikasikan  secara  akurat  dan  paling  kuat daripada metode lainnya.

## d. Neural Network
Metode ini telah digunakan beberapa peneliti sebagai salah satu metode untuk klasifikasi [6], [7], [12]. Metode ini akan  meniru  fungsi  otak  manusia  yang  didalamnya  terdapat  ribuan  bahkan  jutaan  jaringan  neuron.  Neuron merupakan unit pengolahan kecil yang saling terhubung satu sama lainnya dan memiliki input dan keluaran [7]. Metode ini dapat  memodelkan hubungan yang kompleks antara input dan output untuk  mendapatkan pola dari datanya dan mampu memecahkan suatu masalah berdasarkan hasil informasi yang berasal dari eksternal maupun internal pada jaringan neuron tersebut [15].

## e. Random Tree
Random Tree mempelajari tentang pohon keputusan dan menggunakan subset acak untuk setiap pemisahan dari atribut yang tersedia. Metode ini terdiri dari dua tahapan, pertama metode ini dapat membangun pohon keputusan menggunakan  sebagian  data  sebagai  data  latih  dan  memilih  fitur  untuk  memotong  nilai  yang  memaksimalkan perolehan informasi dengan persyaratan pada setiap tahapnya [12]. Struktur yang dihasilkan atau disebut dengan kerangka pohon, akan berulang sampai pohon mencapai target yang telah ditentukan. Kedua, data latih digunakan untuk menentukan nilai atau klasifikasi yang sesuai dengan melakukan perhitungan statistik kelas pada node daun.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5182
Fitur  dari  data  pelatihan  digunakan  untuk  membangun  struktur  pohon  dan  data  itu  sendiri  untuk  memperbarui probabilitas kelas. Probabilitas ini digunakan untuk melacak jumlah sampel yang diklasifikasikan oleh setiap node. Pada titik uji, setiap pohon menghasilkan probabilitas kelas. Probabilitas dari semua pohon dalam ensemble dirata- ratakan  untuk  menghasilkan  estimasi  probabilitas  kelas  secara  keseluruhan  [12].  Metode  ini  mudah  untuk diterapkan  dan  juga  dapat  menghasilkan  hasil  prediksi  yang  maksimal  karena  representasi  data  dalam  bentuk pohon akan memiliki keunggulan dibandingkan dengan pendekatan lainnya  [12].

## f. Random Forest
Random Forest digunakan dalam klasifikasi, regresi dan tugas lainnya berdasarkan metode ensamble dalam hal pembelajaran data. Kinerja pada metode ini diadaptasi dari metode decision tree yang setiap pohonnya dikempakan dari  sampel  bootstrap  pada  data  latih.  Nantinya  subset  dari  atribut  diambil  secara  acak  dari  atribut  terbaiknya dengan dilakukan pemilihan secara dibagi menjadi dua bagian [6], [16]. Metode ini akan menciptakan contoh acak dari  informasi  dan  susunan  kunci  ascribe  untuk mengembangkan  pohon  pilihan.  Proses  klasifikasi  akan  dibuat untuk  data  yang  tidak  teramati  dengan  mengambil  suara  mayoritas  dari  masing-masing  pohon.  Hal  ini  dapat memberikan  hasil  kinerja  yang  maksimal  dalam  berbagai  masalah  fungsional  terutama  dalam  pengumpulan informasi yang tidak bertanggung jawab pada overfitting. Oleh karena itu, penggabungan klasifikasi dari beberapa pohon masing-masing perlu dilatih secara terpisah. Selain itu, metode ini dapat mengatasi noise dan outlier dengan baik dan dapat dengan mudah diimplementasikan.

## g. K Nearest Neighbor (KNN)
KNN merupakan metode yang paling sederhana untuk dipahami dan mudah untuk diimplementasikan sehingga beberapa  penelitian  telah  menerapkan  metode  untuk  proses  klasifikasi  [2],  [7],  [9],  [15],  [16]  seperti  pada penentuan produktifitas tanaman pertanian [10], [15]. Metode ini menerapkan pemilihan nilai yang sesuai untuk k, yaitu jumlah data yang terdekat dengan suatu obyek. Proses klasifikasi akan bergantung kepada nilai k tersebut. Sehingga untuk memilih nilai k ini, metode ini harus dijalankan berulang kali untuk dapat menghasilkan nilai k yang berbeda-beda dan kemudian diambil nilai yang memiliki kinerja terbaik. Persamaan yang memenuhi metode KKN ini dapat dilihat pada rumus berikut ini:
( 𝑥𝑖 , 𝑥𝑗 ) = √∑ (𝑎 𝑟 (𝑥 𝑖 ) −  𝑎 𝑟 (𝑥 𝑗 ))² 𝑛 𝑟=1 (5)
Dimana,  hasil  dari  adalah  pengurangan  pada  masing-masing  atribut  yang  dikuadratkan  dan  akan dijumlahkan berdasarkan nilai yang kecil dengan menggunakan data uji.

## 2.5 Performance Evaluation
Tahap  terakhir  dari  penelitian  ini  adalah  performance  evaluation  [11],  [17].  Dari  dua  metode  klasifikasi  yang digunakan,  akan  dihitung  nilai  akurasi,  recall,  precision,  dan  F1  score.  Evaluasi  dilakukan  agar  peneliti  dapat menentukan  metode  terbaik  untuk  mendeteksi  stress.  Berikut  ini  adalah  perhitungan  untuk  akurasi,  recall, precision, dan F1 score.
Akurasi = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (6) Recall = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (7) Precision = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (8) F1 score = 2 * 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛∗𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (9)
Dimana 𝑇𝑁 (True Negative) adalah jumlah data negatif yang terdeteksi dengan benar, sedangkan, 𝐹𝑃 (False Positive) adalah data negative tetapi teridentifikasi sebagai data positif. 𝑇𝑃 (True Positive) merupakan data positif yang  terdeteksi  dengan  benar  dan 𝐹𝑁 (False  Negative)  adalah  data  positif  tetapi  diidentifikasi  sebagai  data negative, kebalikan dari 𝐹𝑃 . Selain hasil perhitungan confusion matrix, visualisasi hasil klasifikasi dalam bentuk grafik  perlu  dilakukan  untuk  mempermudah  pembacaan  hasil  dari  klasifikasi  [17],  [18].  Setiap  hasil  kinerja nantinya dapat didokumentasikan dengan baik sebagai repesentasi untuk pemilihan metode yang tepat dan akurat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perbandingan  metode  klasifikasi  dilakukan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  tepat  berdasarkan  kualitas  dan  dan efisiensi hasil evaluasi dan validasi yang telah dilakukan. Langkah ini diperlukan untuk menentukan metode mana yang paling tepat untuk mendukung proses deteksi stress pada mahasiswa. Hal ini dapat dijadikan sebagai dasar penelitian yang dapat dilanjutkan ke dalam bidang kesehatan dan atau psikologi. Tentu saja deteksi stress sangat membantu  mahasiswa  dan  juga  dapat  mempengaruhi  kegiatan  akademik  di  kampus.  Metode  klasifikasi  yang berhasil dibandingkan dalam penelitian ini meliputi Naïve Bayes, Decision Tree, SVM, Neural Network, Random Tree, Random Forest, dan KNN. Berdasarkan hasil pengujian dengan mengunakan bahasa pemrograman python

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5182
dengan aplikasi jupyter notebook, didapat tabel perbandingan perfoma dari masing-masing metode. Perbandingan kinerja ini dibagi menjadi dua bentuk transformasi data yaitu dengan diskritisasi dan normalisasi. Perbandingan kinerja  ini  masing-masing  menghasilkan  nilai  Akurasi,  Recall,  Precision,  dan  F1-Score.  Perbandingan  dengan penggunaan split 80: 20.
Tabel 1. Tabel Hasil Perbandingan Metode Akurasi Precision Recall F1-Score (%) (%) (%) (%) Naïve Bayes 50 56 50 34 Decision Tree 100 100 100 100 MLP 46 46 45 45 SVM 51 56 51 37 Random Tree 100 100 100 100 Random Forest 83 85 83 83 KNN 59 59 59 59
Dari tabel 1 dapat diketahui bahwa metode klasifikasi Decision Tree dan Random Tree memiliki akurasi yang  sangat  tinggi,  yaitu  100%.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  nilai  akurasi,  precision,  recall,  dan  F1-score  yang semuanya sama dengan 100% pada kedua metode tersebut.
Pra  pemrosesan  data  merupakan  tahap  yang  dilakukan  sebelum  data  dimasukkan  ke  dalam  model pembelajaran  mesin.  Pra  pemrosesan  data  bertujuan  untuk  mengolah  data  agar  sesuai  dengan  format  yang dibutuhkan oleh model, serta untuk menghilangkan noise (data yang tidak bermanfaat) yang dapat menurunkan akurasi  model.  Dari  tabel  tersebut,  dapat  diketahui  bahwa  pra  pemrosesan  data  memberikan  pengaruh  yang signifikan terhadap hasil akurasi, precision, recall, dan F1-Score pada kedua metode tersebut.
Berdasarkan hasil evaluasi, metode Decision Tree dan Random Tree dianggap sebagai metode klasifikasi terbaik  karena  mampu  menghasilkan  akurasi  yang  tinggi,  yaitu  100%.  Artinya,  kedua  metode  tersebut  mampu menghasilkan prediksi yang benar seluruhnya. Namun perlu diingat bahwa hasil evaluasi tersebut hanya berlaku untuk dataset yang digunakan dalam penelitian tersebut. Hasil evaluasi pada dataset yang berbeda mungkin akan berbeda  pula.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  evaluasi  terhadap  beberapa  metode  pada  dataset  yang  akan digunakan  untuk  memastikan  bahwa  metode  tersebut  memiliki  performa  yang  sesuai  dengan  kebutuhan. Visualisasi hasil klasifikasi pada tingkat akurasi kinerja dari metode yang digunakan dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4 . Perbandingan Hasil Akurasi Klasifikasi.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini berhasil melakukan perbandingan hasil kinerja dari metode-metode untuk klasifikasi data. Metode- metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  antara  lain  Naïve  Bayes,  Decision  Tree,  SVM,  Neural  Network, Random  Tree,  Random  Forest,  dan  KNN.  Metode-metode  ini  melakukan  klasifikasi  pada  data  mahasiswa  di universitas  untuk  mendeteksi  tingkat  stres  berdasarkan  atribut-atribut  yang  telah  dipilih.  Hasil  rekomendasi  ini dapat membantu dalam peningkatan kualitas individu mahasiswa dalam penyesuai sistem pembelajaran saat ini. Terlebih saat ini, setelah masa pandemi dan perubahan sistem kegiatan akademik yang masih perpaduan antara pembelajaran aring dan luring. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, diketahui bahwa Decision Tree dan Random Tree merupakan metode terbaik yang dapat diimplementasikan sebagai metode untuk mendeteksi stress pada mahasiswa. Hal ini ditunjukkan dengan nilai akurasi, precission, recall, dan F1-Score yang lebih tinggi dari metode lainnya dengan hasil mencapai hingga 100%. Metode yang terpilih dapat digunakan sebagai metode untuk membantu mendeteksi stress yang dapat langsung diimplementasikan kepada masyarakat dalam bentuk aplikasi ataupun sistem.
0 50 100 150 0 2 4 6 8 Hasil Akurasi Klasifikasi Akurasi (%) Precision  (%) Recall (%)
F1-Score (%)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5182

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  pihak-pihak  yang  telah  mendukung  terlaksananya  penelitian  ini.  Kepada LLDIKTI yang memberikan pendanaan berupa hibah Penelitian Dosen Pemula (PDP)  tahun 2022  serta Institut Teknologi  Telkom  Purwokerto  yang  senantiasa  memberikan  dukungannya  baik  secara  langsung  maupun  tidak langsung. Kepada seluruh pihak yang membantu yang tidak dapat kami sebutkan satu persatu.

## REFERENCES
[1] D. B. O’Connor, J. F. Thayer, and K. Vedhara, “Stress and Health: A Review of  Psychobiological Processes,” Annu. Rev. Psychol., vol. 72, pp. 663–688, 2021.
[2] V. A. Canady, “APA survey: Majority of Americans reporting prolonged stress,” Ment. Heal. Wkly., vol. 31, no. 6, pp. 6–6, 2021.
[3] B. Lazarevic and D. Bentz, “Student Perception of Stress in Online and Face-to-Face Learning: The Exploration of Stress Determinants,” Am. J. Distance Educ., vol. 35, no. 1, pp. 2–15, 2021.
[4] P. Harjule, A. Rahman, and B. Agarwal, “A cross-sectional study of anxiety, stress, perception and mental health towards online learning of school children in India during COVID-19,” J. Interdiscip. Math., vol. 24, no. 2, pp. 411–424, 2021.
[5] 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, pp. 51–57, 2020.
[6] V. Montesinos, F. Dell’Agnola, A. Arza, A. Aminifar, and D. Atienza, “Multi-Modal Acute Stress Recognition Using Off-the-Shelf Wearable Devices,” Proc. Annu. Int. Conf. IEEE Eng. Med. Biol. Soc. EMBS, pp. 2196–2201, 2019.
[7] M. Wibowo and R. Ramadhani, “Perbandingan Metode Klasifikasi Data Mining Untuk Rekomendasi Tanaman Pangan,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 3, p. 913, 2021.
[8] M. Wibowo and S. Sulaiman, “Machine Learning in Data Lake for Combining Data Silos,” pp. 294–306, 2017.
[9] F. D. Adhinata, D. P. Rakhmadani, M. Wibowo, and A. Jayadi, “A Deep Learning Using DenseNet201 to Detect Masked or Non-masked Face,” JUITA J. Inform., vol. 9, no. 1, p. 115, 2021.
[10]  T. Setiadi, F. Noviyanto, H. Hardianto, A. Tarmuji, A. Fadlil, and M. Wibowo, “Implementation Of Naïve Bayes Method In Food Crops Planting Recommendation,” Int. J. Sci. Technol. Res., vol. 9, no. 02, pp. 4750–4755, 2020.
[11]  M. Ustuner, M. T. Esetlili, F. B. Sanli, S. Abdikan, and Y. Kurucu, “Comparison of crop classification methods for the sustainable agriculture management,” J. Environ. Prot. Ecol., vol. 17, no. 2, pp. 648–655, 2016.
[12]  M. Wibowo, S. Sulaiman, and S. M. Shamsuddin, “Comparison of Prediction Methods for Air Pollution Data in Malaysia and Singapore,” Int. J. Innov. Comput., vol. 8, no. 3, pp. 65–71, 2018.
[13]  L. Jiang, C. Li, S. Wang, and L. Zhang, “Deep feature weighting for naive Bayes and its application to text classification,” Eng. Appl. Artif. Intell., vol. 52, pp. 26–39, 2016.
[14]  H.  Zhang,  Z.-X.  Cao,  M.  Li,  Y.-Z.  Li,  and  C.  Peng,  “Novel  naïve  Bayes  classification  models  for  predicting  the carcinogenicity of chemicals,” Food Chem. Toxicol., vol. 97, pp. 141–149, 2016.
[15]  S.  T.  Rizaldi  and  M.  Mustakim,  “Perbandingan  Teknik  Pembagian  Data  untuk  Klasifikasi  Sarana  Akses  Air  pada Algoritma K- Nearest Neighbor dan Naïve Bayes Classifier,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. 12, pp. 130–137, 2020.
[16]  Z.  Zainudin,  S.  Hasan,  S.  M.  Shamsuddin,  and  S.  Argawal,  “Stress  Detection  using  Machine  Learning  and  Deep Learning,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1997, no. 1, 2021.
[17]  M.  Wibowo,  F.  Noviyanto,  S.  Sulaiman,  and  S.  M.  Shamsuddin,  “Machine  Learning  Technique  For  Enhancing Classification Performance In Data Summarization Using Rough Set And Genetic Algorithm,” Int. J. Sci. Technol. Res., vol. 8, no. 10, pp. 1108–1119, 2019.
[18]  M. Wibowo, S. Sulaiman, S. Mariyam, and H. Hashim, “Mobile Analytics Database Summarization Using Rough Set,” Int. J. Innov. Comput., vol. 7, no. 2, pp. 6–12, 2017.