Klasifikasi Level Stress Manusia menggunakan Algoritma Naïve Bayes

Abstract

Perusahaan dalam menjalankan aktifitasnya membutuhkan karyawan yang sehat baik fisik maupun mental maka dari itu karyawan sebagai SDM merupakan bagian terpenting untuk perusahaan, ketika karyawan mengalami stress akan berakibat buruk terhadap produktifitas perusahaan dalam penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi level stress terhadap karyawan. Penelitian ini menggunakan teknik klasifikasi dan tahapan - tahapan pada data mining untuk klasifikasi data level stress pada karyawan dengan algoritma Naïve Bayes menggunakan tool RapidMiner, pengolahan data yang akan dijadikan dataset dalam penelitian ini. Dari data tersebut akan dibagi menjadi 70% data training dan 30% data testing. Hasil dari penelitian data menyatakan tingkat performace / accurcy 97,67 %, simple distribution yang berisi class normal 0,395, attribute temperature pada class normal adalah 88,065, putuskan dalam klasifikasi naïve bayes. Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan mendapatkan kesimpulan bahwa teknik klasifikasi dengan penerapan algoritma Naïve Bayes dapat digunakan untuk melakukan prediksi tingkat level stress pada karyawan.