KLASIFIKASI TINGKAT STRES BERDASARKAN FAKTOR GAYA HIDUP MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST

Abstract

Tingkat stres merupakan salah satu kondisi yang dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor gaya hidup, seperti durasi tidur, kualitas tidur, dan aktivitas fisik. Namun, faktor-faktor tersebut masih sering dianalisis secara terpisah sehingga hubungan antarvariabel dalam menentukan tingkat stres belum tergambarkan secara menyeluruh. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tingkat stres berdasarkan faktor gaya hidup menggunakan algoritma Random Forest. Penelitian memanfaatkan Sleep Health and Lifestyle Dataset yang tersedia secara publik. Tahapan yang dilakukan meliputi praproses data, pembagian dataset menjadi data latih dan data uji, pelatihan model menggunakan algoritma Random Forest, serta evaluasi performa model berdasarkan nilai akurasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mampu mencapai tingkat akurasi pada rentang 96% hingga 97%. Selain itu, hasil pengujian berulang menunjukkan nilai akurasi yang relatif konsisten sehingga mengindikasikan kestabilan model yang baik. Berdasarkan hasil penelitian, algoritma Random Forest dapat digunakan secara efektif untuk mengklasifikasikan tingkat stres berdasarkan faktor gaya hidup dengan performa yang tinggi dan stabil