MODEL PREDIKSI TINGKAT STRES DI KALANGAN SISWA DENGAN PENDEKATAN ALGORITMA ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN ORANGE - Rika Anugrahaini, Savariana; Fatchan, Muhamad; Ngudi Wiyatno, Tri (Institut Teknologi Nasional Malang, 2025)
Stres di kalangan siswa menjadi isu penting dalam dunia Pendidikan karena dapat berdampak negatif terhadap Kesehatan mental dan prestasi akademik. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi Tingkat stres siswa menggunakan algoritma Artificial Neural Network (ANN) dengan perangkat lunak Orange. Dataset yang digunakan adalah StressLevelDataset.csv yang terdiri dari 21 fitur dengan total 1100 data, mencangkup faktor psikologis, fisiologis, sosial, lingkungan, dan akademis. Model ini dievaluasi menggunakan metrix Area Under The ROC Curve (AUC), Classification Accuracy (CA), F1-score, Precision, Recall, dan Matthews Correlation Coefficient (MCC). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ANN yang dikembangkan mencapai accuracy 100% , precision 100%, recall 100%, F1-Score 100%, nilai AUC 1.000 menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan klasifikasi yang sempurna, dan MCC memiliki nilai 1.000 menunjukkan korelasi yang sempurna antara prediksi dan nilai sebenarnya. Model ini dapat menjadi alat bantu bagi pendidik dan orang tua dalam mengidentifikasi siswa yang berisiko mengalami stres, sehingga dapat diberikan intervensi yang tepat.