Klasifikasi Tingkat Stres Mahasiswa Universitas Muslim Indonesia Menggunakan Decision Tree dan Random Forest
Muhammad Shabran(1*); Herdianti Darwis(2); Siska Anraeni(3);
(1) Universitas Muslim Indonesia
(2) Universitas Muslim Indonesia
(3) Universitas Muslim Indonesia
(*) Corresponding Author
AbstractKesehatan mental mahasiswa menjadi isu penting di lingkungan perguruan tinggi karena berpengaruh terhadap performa akademik, interaksi sosial, dan kesejahteraan psikologis. Mahasiswa sering menghadapi tekanan akademik dan tuntutan sosial yang dapat memicu stres dengan tingkat keparahan berbeda. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tingkat stres mahasiswa Universitas Muslim Indonesia berdasarkan instrumen Depression Anxiety Stress Scale-21 (DASS-21) menggunakan algoritma Decision Tree berbasis Classification and Regression Tree (CART) dan Random Forest. Penelitian ini melibatkan lebih dari 3000 responden mahasiswa yang datanya diperoleh melalui kuesioner DASS-21 serta variabel pendukung seperti jenis kelamin, usia, fakultas, indeks massa tubuh, durasi tidur, olahraga, dan penggunaan media sosial. Tahapan analisis meliputi preprocessing data, feature engineering, encoding variabel, penanganan ketidakseimbangan kelas menggunakan Synthetic Minority Oversampling Technique for Nominal and Continuous data (SMOTENC), serta pembagian data 80% untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix, accuracy, balanced accuracy, precision, recall, dan Macro F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest dengan tuning tanpa SMOTENC memberikan performa terbaik dengan accuracy sebesar 0,9065 dan Macro F1-score sebesar 0,8427, serta lebih stabil dibandingkan Decision Tree dalam klasifikasi multi-kelas tingkat stres mahasiswa
KeywordsDASS-21; Decision Tree; Klasifikasi; Random Forest; Stres Mahasiswa
|
Full Text:XML |
Article MetricsAbstract view: 0 timesXML view: 0 times |
Digital Object Identifier https://doi.org/10.33096/linier.v3i2.3633
|
Cite |
References
Y. Afrillia, R. Putra Fhonna, and M. Rahma, “Yesy Afrillia, et.al Klasifikasi Kesehatan Mental Remaja Tingkat SMA di Kota Lhokseumawe Menggunakan Algoritma Random Forest,” vol. 6, no. 3, pp. 2025–4019, doi: 10.55338/jpkmn.v6i3.6377.
S. Widyawati, D. Mayasaroh, S. L. Aqila, K. N. Iriantina, M. Y. Al Islam, and J. T. Nugraha, “Faktor-faktor yang Berkaitan dengan Kesehatan Mental Mahasiswa,” J. ISO J. Ilmu Sos. Polit. dan Hum., vol. 5, no. 1, p. 11, Jun. 2025, doi: 10.53697/iso.v5i1.2534.
J. Jayadi, V. Hafizh, C. Putra, A. R. Raharja, and M. Al-husaini, “Deteksi Dini Kesehatan Mental Mahasiswa dengan Machine Learning : Perbandingan Algoritma Decision Tree dan Random Forest Pendahuluan Tinjauan Pustaka,” vol. 16, no. 1, pp. 134–141, 2026, doi: 10.31602/tji.v17i1.21251.
V. Oktaviani, N. Rosmawarni, M. Panji Muslim, F. Ilmu Komputer, U. Pembangunan Nasional Veteran Jakarta, and J. R. Fatmawati, “Perbandingan Kinerja Random Forest Dan Smote Random Forest Dalam Mendeteksi Dan Mengukur Tingkat Stres Pada Mahasiswa Tingkat Akhir,” no. https://ejournal.upnvj.ac.id/informatik/issue/view/400, Apr. 2024, doi: https://doi.org/10.52958/iftk.v20i1.9158.
R. Wardhani and N. Nafi, “Comparison of Machine Learning for Mental Health Identification ( The DASS-21 Questionnaire ),” vol. 18, no. 1, 2025, doi: 10.24036/jtip.v18i1.860.
C. Nisa, “PREDIKSI KESEHATAN MENTAL MAHASISWA UNIVERSITAS YUDHARTA PASURUAN DENGAN KLASIFIKASI DECISION TREE,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap., vol. 13, no. 3S1, Oct. 2025, doi: 10.23960/jitet.v13i3S1.7925.
S. G. Dzakiyyah et al., “Prediction of Student Academic Stress Levels Using the Decision Tree Algorithm and Particle Swarm Optimization,” vol. 8, no. 3, pp. 579–591, 2025, doi: 10.24014/ijaidm.v8i3.38081.
M. A. Hakim and N. V. Aristawati, “Mengukur depresi, kecemasan, dan stres pada kelompok dewasa awal di Indonesia: Uji validitas dan reliabilitas konstruk DASS-21,” J. Psikol. Ulayat, vol. 10, no. 2, pp. 232–250, Oct. 2023, doi: 10.24854/jpu553.
M. F. Rahmatullah, P. L. Lokapitasari Belluano, and H. Darwis, “Analisis Sentimen Review Aplikasi di Google Play Store Menggunakan Random Forest,” LINIER Lit. Inform. dan Komput., vol. 2, no. 3, pp. 380–389, Oct. 2025, doi: 10.33096/linier.v2i3.3149.
Y. Salim and L. Budi, “Analisis Sentimen terhadap Komentar Negatif di Media Sosial Facebook dengan Metode Klasifikasi Naïve Bayes,” vol. 1, no. 4, pp. 259–265, 2020, doi: 10.33096/busiti.v1i4.666.
A. Anjani and Y. Yamasari, “Klasifikasi Tingkat Stres Mahasiswa Menggunakan Metode Berbasis Tree,” J. Informatics Comput. Sci., vol. 05, Jul. 2023, doi: https://doi.org/10.26740/jinacs.v5n01.p83-89.
R. Chandra et al., “Decision Tree-Based Approach for Predicting Mental Health Symptoms in University Students : A Case Study at IT Del,” vol. 1, no. 1, pp. 20–29, 2025, doi: https://doi.org/10.54074/jicsa.v1i01.7.
S. I. Ovi, J. Hossain, R. A. Rahi, and F. Akter, “Protecting Student Mental Health with a Context-Aware Machine Learning Framework for Stress Monitoring,” 2025, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2508.01105
I. D. Mienye and N. Jere, “A Survey of Decision Trees: Concepts, Algorithms, and Applications,” IEEE Access, vol. 12, pp. 86716–86727, Jun. 2024, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3416838.
A. Amelia, L. Nur, and H. Darwis, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Sistem Pembayaran Mypertamina dengan Metode Random Forest , SVM , dan Naïve Bayes,” vol. 1, no. 1, pp. 28–44, 2024, [Online]. Available: https://doi.org/10.33096/linier.v1i1.2269
M. Erkamim, “Sentiment Analysis of Shopee App Reviews Using Random Forest and Support Vector Machine,” vol. 15, no. 3, pp. 427–435, 2023, doi: 10.33096/ilkom.v15i3.1610.427-435.
S. Penguatan, E. Kelautan, D. Wakatobi, M. Fuad, and I. Marsela, “Pendekatan Analitik Berbasis Big Data dan Model Prediktif Sebagai,” LINIER Lit. Inform. dan Komput., vol. 2, no. 4, pp. 569–578, 2025, doi: 10.33096/linier.v2i4.3342.
E. Priyanto, E. Itje, L. Alexander, and N. Islam, “Decision Tree C4 . 5 Performance Improvement using Synthetic Minority Oversampling Technique ( SMOTE ) and K-Nearest Neighbor for Debtor Eligibility Evaluation,” Ilk. J. Ilm., vol. 15, no. 2, pp. 373–381, 2023, doi: 10.33096/ilkom.v15i2.1676.373-381.
E. E. Pratiwi, A. R. Aisy, R. Rahmaddeni, and N. Ananta, “Klasifikasi Kesehatan Mental Pada Usia Remaja Menggunakan Metode Svm,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap., vol. 13, no. 2, Apr. 2025, doi: 10.23960/jitet.v13i2.6232.
R. Puspitasari, T. Amaliah, and H. Darwis, “Comparative Machine Learning Models for Dementia Prediction Using SMOTE,” Int. J. Artif. Intell. Med. Issues, vol. 3, no. 2, pp. 79–90, Nov. 2025, doi: 10.56705/ijaimi.v3i2.351.
M. I. E. Saputra Troy, S. R. Jabir, and S. Anraeni, “Evaluation of Multi-Class Classification Performance Lung Cancer Through K-NN and SVM Approach,” Ilk. J. Ilm., vol. 17, no. 1, pp. 27–33, Apr. 2025, doi: 10.33096/ilkom.v17i1.2464.27-33.
N. Anizah, Y. Salim, and L. Budi, “Analisis Sentimen Terhadap Event Big Sale 11 . 11 Shopee di Media Sosial Instagram Mengggunakan Metode Naïve Bayes,” Bul. Sist. Inf. dan Teknol. Islam, vol. 4, no. 1, pp. 25–34, 2023, doi: 10.33096/busiti.v4i1.1309.
N. Yanti Sangaji and I. As, “Analisis Pengguna Facebook Terhadap Objek Wisata di Maluku Tengah Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK,” Bul. Sist. Inf. dan Teknol. Islam, vol. 3, no. 3, pp. 196–202, 2022.
G. D. Ramadhan and H. Nugroho, “Analisis Perubahan Tutupan Lahan Menggunakan Algoritma CART untuk Evaluasi Kesesuaian Lahan Terhadap RTRW Kabupaten Tangerang,” J. Rekayasa Hijau, vol. 9, no. 1, pp. 44–57, Mar. 2025, doi: 10.26760/jrh.v9i1.44-57.
K. Leung, “Mikro, Makro & Rata-rata Tertimbang dari Skor F1, Dijelaskan Secara Jelas,” Towards Data Science. [Online]. Available: https://towardsdatascience.com/micro-macro-weighted-averages-of-f1-score-clearly-explained-b603420b292f/
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2026 Muhammad Shabran, Herdianti Darwis, Siska Anraeni
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Linier: Literatur Informatika dan Komputer indexed by
ISSN 3063-2218
Published by Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia
Website : https://jurnal.fikom.umi.ac.id/index.php/LINIER/
Email : linier@umi.ac.id
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0