Puan Izzati Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas MIPA - Informatika 2023

Skripsi

Tugas akhir adalah sebuah “adikarya” yang dihasilkan oleh mahasiswa tingkat akhir berupa karya tulis ilmiah yang menjelaskan hasil dari penelitian yang dilakukan mengenai suatu bidang ilmu tertentu. Dalam pembuatan tugas akhir, terdapat beberapa kendala yang dialami oleh para mahasiswa, salah satunya adalah masalah psikis seperti kecemasan, stres dan depresi. Kecemasan adalah situasi yang dapat mengakibatkan seseorang merasakan perasaan yang tidak nyaman, gelisah, panik, takut, khawatir serta tidak tentram yang diikuti dengan beberapa gejala fisik lain. Kecemasan memiliki beberapa tingkatan, yaitu normal, kecemasan ringan, kecemasan sedang, kecemasan berat dan kecemasan sangat berat. Untuk mengetahui tingkat kecemasan yang dialami, dapat digunakan kuesioner Depresion Anxiety Stress Scales (DASS). Depression Anxiety Stress Scales (DASS) adalah rasio penilaian diri (self-assessment scale) yang digunakan untuk menilai keadaan emosi negatif seperti depresi, kecemasan dan stres. Kuesioner DASS terbagi menjadi dua, yaitu DASS-21 yang memiliki 21 item penilaian dan DASS-42 yang memiliki 42 item penilaian. Tujuan dari pengukuran DASS adalah untuk menghitung tingkat keparahan (severe level) gejala inti kecemasan, depresi, dan stres. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi tingkat kecemasan mahasiswa dalam mengerjakan tugas akhir dalam menyusun tugas akhir, khususnya perasaan cemas. Penelitian dilakukan dengan membagikan kuesioner DASS-42 kepada mahasiswa Universitas Syiah Kuala untuk menilai tingkat kecemasan mahasiswa. Kemudian dilakukan prediksi dengan menggunakan algoritma machine learning yaitu Random Forest dan Support Vector Machine (SVM) dan algoritma deep learning yaitu Long Short-Term Memory (LSTM) dan Artificial Neural Network (ANN). Hasil dari prediksi yang dievaluasi, algoritma machine learning yang terbaik dalam melakukan prediksi adalah SVM dengan hasil akurasi 95%. Dan untuk algoritma deep learning, algoritma ANN yang memiliki akurasi tertinggi sebesar 95%. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 114641 2023-09-12 15:02:31 2023-09-12 16:25:01 machine generated