Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Intelek Dan Cendikiawan Nusantara
Satria Kamal Fikhriyadi
Universitas Sebelas April
Other

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Komparatif Algoritma Machine Learning untuk Klasifikasi Tingkat Stres Mahasiswa Berdasarkan Data Kuesioner DASS-21 Satria Kamal Fikhriyadi; Maya Suhayati; Deris Santika
Jurnal Intelek Dan Cendikiawan Nusantara Vol. 3 No. 04 (2026): AGUSTUS - SEPTEMBER 2026
Publisher : PT. Intelek Cendikiawan Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Tingkat stres yang tinggi di kalangan mahasiswa menjadi isu penting yang memerlukan solusi deteksi dini berbasis teknologi. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan membandingkan performa tiga algoritma machine learning Logistic Regression, Random Forest, dan Gradient Boosting dalam mengklasifikasikan tingkat stres mahasiswa berdasarkan data kuesioner DASS-21. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan data yang dikumpulkan melalui survei daring. Data diproses melalui tahapan normalisasi dan transformasi fitur sebelum diterapkan pada masing-masing model. Evaluasi performa dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, dan F1-score. Hasil analisis menunjukkan bahwa mayoritas mahasiswa (59%) berada pada tingkat stres sedang hingga sangat parah. Dari sisi performa, Logistic Regression menunjukkan kinerja paling baik dengan akurasi sebesar 60%, mengungguli Random Forest (45%) dan Gradient Boosting (30%). Hasil confusion matrix memperkuat temuan ini, menunjukkan bahwa model linear lebih mampu membedakan antar kelas dalam dataset kecil. Studi ini menegaskan bahwa Logistic Regression adalah pilihan paling efektif untuk klasifikasi stres dalam konteks data terbatas, serta menunjukkan potensi penerapan machine learning dalam sistem deteksi dini kondisi mental mahasiswa di lingkungan akademik
Co-Authors Deris Santika Maya Suhayati