KLASIFIKASI TINGKAT STRES MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE TREE BERBASIS TELEGRAM BOT
CLASSIFYING THE LEVEL OF STRESS IN STUDENTS USING A TREE-BASED METHOD IMPLEMENTED THROUGH A TELEGRAM BOT
Terjadinya perubahan yang signifikan didunia pendidikan pasca pandemi covid-19 mengakibatkan tingginya tingkat kecemasan mahasiswa meningkat. Kecemasan ini dapat menjadi pemicu stres, sehingga menyebabkan stres dikalangan mahasiswa menjadi masalah yang cukup serius. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengetahui proses pemodelan permasalahan klasifikasi tingkat stres mahasiswa menggunakan metode tree, selain itu penelitian ini juga menghasilkan sistem bot telegram untuk mengklasifikasikan tingkat stres mahasiswa, sehingga dapat digunakan sebagai alat untuk mengenali tingkat stres pada mahasiswa. Dalam proses pengkodean bot telegram klasifikasi tingkat stres mahasiswa, dilibatkan rules-rules yang didapatkan dari pemodelan klasifikasi menggunakan rapidminer, serta diterapkannya blackbox testing untuk pengujian fungsionalitas.
Metode tree berupa ID3 yang diimplementasikan dengan skenario pembagian data train data tes sebesar 80%:20% mampu menghasilkan tingkat akurasi sebesar 95%. Dalam pemodelan ini dihasilkan 29 aturan (rules) yang membentuk struktur pohon. Rules tersebut diimplementasikan dalam proses pengkodean telegram bot dengan menggunakan percabangan if-else sebagai bentuk implementasi sistem klasifikasi tingkat stres mahasiswa. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai dasar untuk pengembangan lebih lanjut dalam memahami dan mengatasi masalah stres pada mahasiswa.
Kata kunci : klasifikasi, tingkat stres pada mahasiswa, metode tree, rules, telegram bot
The occurrence of significant changes in the education world following the COVID-19 pandemic has resulted in an increased level of anxiety among students. This anxiety can trigger stress, making stress among students a serious issue. This research aims to understand the process of modeling the classification problem of students' stress levels using the tree method. Additionally, this research also develops a Telegram bot system to classify students' stress levels, serving as a tool to identify stress levels among students. In the process of coding the Telegram bot for classifying students' stress levels, rules obtained from classification modeling using RapidMiner are incorporated, and blackbox testing is applied for functionality testing.
The tree method, specifically ID3, implemented with a train-test data split of 80%:20%, achieves an accuracy rate of 95%. This modeling results in 29 rules that form the tree structure. These rules are implemented in the Telegram bot coding process using if-else branching as the form of implementation for the system classifying students' stress levels. The findings of this research can serve as a foundation for further development in understanding and addressing stress issues among students.
Keywords: classification, student stress level, tree method, rules, Telegram bot