PREDIKSI TINGKAT STRES MAHASISWA PADA LINGKUNGAN KAMPUS MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES - Deswin Saputra; Ade Septryanti (Technologia : Jurnal Ilmiah, 2026)
Stres akademik merupakan masalah kesehatan mental yang umum dialami mahasiswa dan berpotensi menurunkan prestasi akademik serta kesejahteraan psikologis. Penelitian ini bertujuan memprediksi tingkat stres mahasiswa menggunakan algoritma Gaussian Naïve Bayes berdasarkan lima aspek penyebab stres, yaitu akademik, lingkungan kampus, pribadi, sosial, dan tekanan. Data dikumpulkan dari 100 mahasiswa aktif melalui kuesioner skala Likert dengan 25 item pertanyaan yang telah teruji validitas dan reliabilitasnya. Data dibagi menjadi 80 data latih dan 20 data uji. Hasil penelitian menunjukkan distribusi tingkat stres mahasiswa yaitu 24 persen rendah, 45 persen sedang, dan 31 persen tinggi. Model Gaussian Naïve Bayes mencapai akurasi 100 persen pada data uji dengan nilai presisi, recall, dan F1-score sempurna. Hasil validasi silang lima fold menunjukkan rata-rata akurasi 96 persen, mengindikasikan model tidak mengalami overfitting. Kesimpulannya, metode Gaussian Naïve Bayes efektif diimplementasikan sebagai sistem deteksi dini stres mahasiswa di lingkungan kampus.