Identifikasi Faktor Penyebab Stres pada Manusia Menggunakan Algoritma Random Forest - Muhammad Ihsan; Tatang Rohana; Hilda Yulia Novita; Sutan Faisal (Scientific Student Journal for Information, Technology and Science, 2026)
Stres merupakan salah satu permasalahan kesehatan mental yang semakin mendapat perhatian seiring meningkatnya berbagai tekanan dari lingkungan sosial dan keluarga. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor penyebab stres pada manusia menggunakan algoritma Random Forest. Data yang digunakan berasal dari dataset Kaggle yang berjumlah 1.100 data dan memuat berbagai faktor yang berkaitan dengan kondisi psikologis, kesehatan, dan lingkungan. Penelitian ini meliputi tahapan pengumpulan data, data preprocessing, penerapan algoritma Random Forest, serta evaluasi model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa berdasarkan analisis feature importance, faktor yang paling berpengaruh terhadap tingkat stres adalah blood_pressure dengan kontribusi lebih dari 19%, diikuti oleh sleep_quality sebesar 11,05%, safety sebesar 10,29%, dan bullying sebesar 10,28%. Selain itu, model Random Forest mampu mengklasifikasikan tingkat stres (stres ringan, stres sedang, dan stres berat) dengan akurasi sebesar 87,7%. Berdasarkan hasil analisis tersebut, tekanan darah, kualitas tidur, rasa aman, dan pengalaman mengalami bullying merupakan faktor utama yang memengaruhi tingkat stres pada manusia. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam pemanfaatan machine learning untuk membantu upaya pencegahan dan penanganan stres secara lebih efektif.