Implementasi Metode Decision Tree untuk Sistem Pendeteksi Stres berdasarkan Detak Jantung dan Kelenjar Keringat

Abstrak

Emosi sangat mempengaruhi perilaku individu dan stres mengacu pada respon fisiologi yang terjadi ketika individu gagal untuk merespon secara tepat terhadap ancaman emosional atau fisik. Untuk itu, penting untuk mengetahui keadaan stres mental seseorang, sehingga dapat dilakukan tindakan lebih lanjut, agar tidak berdampak serius pada kesehatan fisik dan mental. Menggunakan metode decision tree dengan fitur HR dan GSR untuk mendeteksi stres berguna karena metode ini mampu menangani data yang tidak terstruktur dengan baik dan memberikan representasi visual yang mudah dipahami dari proses pengambilan keputusan. Selain itu, fitur HR dan GSR dapat memberikan informasi yang berguna tentang keadaan fisik seseorang yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi tingkat stres. Dari hasil pengujian sistem dengan sensor MAX30102 dan GSR Tingkat akurasi pembacaan sensor MAX30102 dan GSR dilihat dari ketepatan hasil stres level yang ditampilkan dan nilai hasil kuisioner responden. Sistem deteksi Stres melalui detak jantung dan kelenjar keringat memiliki akurasi senilai 98,5% sedangkan untuk rata-rata waktu komputasi sistem yang dibutuhkan dalam mendeteksi stres sebesar 36802,83 ms atau 36,80 detik. Hasil akurasi tersebut didapatkan dengan melakukan pengujian pada 24 responden.