IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES PADA SISTEM PAKAR DIAGNOSA TINGKAT STRES MAHASISWA AKHIR - Mahendra, Rigo Febby; Buntoro, Ghulam Asrofi; Astuti, Arin Yuli (Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika, 2024)
Stres adalah masalah umum yang memengaruhi kinerja akademik, terutama bagi mahasiswa tingkat akhir. Penelitian ini berfokus pada mahasiswa Program Studi Teknik Informatika di Universitas Muhammadiyah Ponorogo yang menghadapi kesulitan dalam penyusunan skripsi. Data menunjukkan bahwa 70% mahasiswa mengalami kesulitan dalam menentukan ide dan menyusun skripsi, serta mengalami kecemasan dan kehilangan rasa percaya diri, yang berdampak pada rendahnya angka kelulusan tepat waktu. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian mengembangkan sistem pakar berbasis web menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk mendiagnosa tingkat stres mahasiswa. Sistem ini dirancang untuk mengidentifikasi tingkat stres, dari ringan hingga berat, dan memberikan saran penanganan yang tepat. Algoritma Naïve Bayes dipilih karena akurasinya yang tinggi dan efisiensi dalam penggunaan data pelatihan. Penelitian melibatkan pakar psikologi untuk memastikan keakuratan informasi dan solusi yang diberikan. Pengujian sistem oleh pakar psikologi menunjukkan kesesuaian diagnosa awal dengan pengetahuan klinis, sementara pengujian blackbox membuktikan bahwa sistem berfungsi dengan baik. Diharapkan, sistem ini membantu mahasiswa mengelola stres dan meningkatkan peluang kelulusan tepat waktu.