Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) ISSN: 2252-9063
Sanciko Romora Karo Karo
Universitas Pendidikan Ganesha
Computer Science & IT Education

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Klasifikasi Tingkat Stres Mahasiswa Menggunakan Gaussian Naive Bayes dan Fisher’s Discriminant Ratio Sanciko Romora Karo Karo; I Made Agus Wirawan
KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) Vol. 15 No. 2 (2026): [ONGOING] Karmapati Vol 15 No 2 Tahun 2026
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/karmapati.v15i2.114513

Abstract

Tingkat stres mahasiswa merupakan isu kesehatan mental yang semakin kritis di lingkungan pendidikan tinggi. Penelitian ini menerapkan algoritma Gaussian Naive Bayes untuk mengklasifikasikan tingkat stres mahasiswa ke dalam tiga kategori — rendah, sedang, dan tinggi — berdasarkan 20 faktor multidimensional yang mencakup aspek psikologis, fisik, lingkungan, akademik, dan sosial. Dataset yang digunakan adalah Student Stress Factors Dataset dari Kaggle yang terdiri dari 1.100 rekaman data, dengan pembagian pelatihan dan pengujian menggunakan rasio 80:20. Metodologi penelitian mengacu pada kerangka CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), yang memungkinkan pengelolaan proses klasifikasi secara terstruktur mulai dari pemahaman bisnis hingga evaluasi model. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 87,73%, dengan weighted average precision 0,89, recall 0,88, dan F1-Score 0,88. Analisis fitur menggunakan Fisher’s Discriminant Ratio (FDR) mengungkapkan bahwa tekanan darah (blood_pressure), kepercayaan diri (self_esteem), dan bullying merupakan tiga faktor paling berpengaruh terhadap tingkat stres mahasiswa. Temuan ini sejalan dengan penelitian dosen-dosen Universitas Pendidikan Ganesha yang menekankan pentingnya pendekatan berbasis data dalam mendeteksi kondisi mental dan performa mahasiswa. Penelitian ini membuktikan bahwa Naive Bayes yang sederhana secara komputasi mampu menghasilkan klasifikasi yang kompetitif pada data multidimensional dan berpotensi diimplementasikan sebagai alat deteksi dini kondisi mental mahasiswa di institusi pendidikan tinggi.
Co-Authors M.Cs S.Kom I Made Agus Wirawan .