PEMODELAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT STRES PADA MAHASISWA AKHIR DALAM MENYUSUN SKRIPSI MENGGUNAKAN ROUGH SETS THEORY (STUDI KASUS: UIN SUSKA RIAU)
Abstract
Stres mahasiswa akhir merupakan permasalahan umum yang dialami mahasiswa akhir dalam proses penyusunan skripsi. Berbagai faktor sering kali memicu munculnya stres yang dapat menghambat penyelesaian studi.Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat stres mahasiswa akhir dalam menyusun skripsi menggunakan Rough Sets Theory dengan studi kasus di Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif survei dengan 240 responden yang diperoleh langsung melalui penyebaran kuesioner. Data dianalisis secara deskriptif dan selanjutnya dimodelkan menggunakan Rough Sets Theory dengan bantuan software Rough Wan Regression (RWR). Hasil analisis deskriptif menunjukkan bahwa mayoritas mahasiswa perempuan berada pada tingkat stres sedang dengan 10 aturan keputusan dan tingkat akurasi ketepatan aturan dalam memprediksi tingkat stres yang dialami sebesar 87,5%. Sedangkan untuk responden laki-laki, diperoleh sebanyak 17 aturan keputusan dengan tingkat akurasi ketepatan aturan dalam memprediksi tingkat stres yang dialami sebesar 100%. Namun, jika kedua kelompok responden digabungkan diperoleh 27 aturan keputusan dengan akurasi ketepatan aturan dalam memprediksi tingkat stres sebesar 91,82%. Prediksi ini diperoleh setelah dilakukan proses filtering pada data aktual. Rough Sets Theory terbukti efektif untuk digunakan dalam menghasilkan aturan keputusan yang mudah untuk diinterpretasikan langsung. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar dalam upaya identifikasi dan pencegahan stres pada mahasiswa akhir dalam menyelesaikan skripsi.
Fields of Study & Subjects
Student Stress and Coping
Rough Sets and Fuzzy Logic
Doctoral Education Challenges and Solutions
Publication details
- Journal / source
- Analisis Harga Pokok Produksi Rumah Pada (UIN Syarif Hidayatullah Jakarta)
- Publication date
- 1 January 2026
- Language
- ID
- Document type
- Thesis