Prediksi Tingkat Stres di Tempat Kerja Menggunakan Stres di Sekitarnya

Stres di tempat kerja merupakan salah satu isu kesehatan mental yang semakin banyak dibicarakan di dunia modern. Lingkungan kerja yang kompetitif, beban tugas yang berat, hingga tekanan sosial menjadikan stres sebagai masalah serius yang memengaruhi produktivitas, kesehatan mental, dan kesejahteraan karyawan. Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) menyebut stres kerja sebagai epidemi global karena berdampak pada jutaan pekerja di berbagai negara.

Jasa Pembuatan Skripsi, Tesis, Disertasi

Berbagai penelitian sebelumnya mencoba memprediksi tingkat stres dengan memanfaatkan data individu, seperti beban kerja, pola tidur, aktivitas harian, maupun indikator biologis. Namun, pendekatan ini sering kali kurang akurat karena mengabaikan satu aspek penting: pengaruh sosial dari lingkungan sekitar. Faktanya, stres bukanlah fenomena yang berdiri sendiri, tetapi bisa menular melalui interaksi dengan orang-orang terdekat.

Artikel penelitian terbaru yang dipublikasikan oleh Elsevier dalam jurnal Information Processing & Management (2022) dengan judul “Predicting workplace stress levels using surrounding stress” memperkenalkan pendekatan baru dalam memahami stres kerja. Penelitian ini mencoba menggabungkan data stres individu dengan stres di sekitarnya, yakni informasi mengenai tingkat stres rekan kerja atau orang terdekat, untuk meningkatkan akurasi prediksi.

Latar Belakang

Penelitian tentang stres biasanya dilakukan dengan dua pendekatan utama:

1. Pendekatan individu (personal-based):
   Menggunakan data pribadi seperti jam kerja, aktivitas harian, kualitas tidur, dan self-report dari karyawan.

2. Pendekatan lingkungan (environment-based):
   Memperhatikan faktor eksternal seperti kondisi tempat kerja, kebisingan, atau tekanan organisasi.

Namun, kedua pendekatan ini jarang mengaitkan hubungan sosial dalam memengaruhi stres. Padahal, beberapa studi psikologi menunjukkan bahwa stres dapat menular, sama seperti emosi positif lainnya. Seorang karyawan yang sering berinteraksi dengan rekan kerja yang stres, cenderung lebih mudah merasakan hal serupa.

Oleh karena itu, konsep “surrounding stress” atau stres di sekitar diperkenalkan. Ide ini berangkat dari teori emotional contagion (penularan emosi), yang menyatakan bahwa seseorang dapat meniru kondisi emosional orang lain melalui interaksi sehari-hari.

Tujuan Penelitian

Penelitian ini memiliki tiga tujuan utama:

1. Mengembangkan model prediksi stres dengan memanfaatkan data stres pribadi dan data stres dari lingkungan sekitar.

2. Membandingkan kinerja model berbasis stres individu dengan model yang melibatkan stres sosial.

3. Menguji validitas model menggunakan data nyata dari pekerja dan dataset publik (StudentLife).

Teori yang Digunakan dalam Penelitian

Penelitian ini tidak hanya berbasis pada pendekatan teknis machine learning, tetapi juga berakar pada beberapa teori psikologi dan manajemen stres yang sudah mapan. Teori-teori ini menjadi dasar mengapa “stres di sekitarnya” (surrounding stress) relevan sebagai faktor prediksi.

1. Teori Penularan Emosi (Emotional Contagion Theory)

Konsep utama dalam penelitian ini adalah emotional contagion. Menurut teori ini, emosi manusia bisa menular dari satu individu ke individu lain melalui interaksi sosial. Ketika seseorang sering berinteraksi dengan orang yang stres, otak akan menangkap sinyal nonverbal (ekspresi wajah, nada suara, bahasa tubuh), yang kemudian memicu respons emosional serupa.

Implikasi:

• Stres bukan hanya masalah individu, tetapi fenomena sosial.

• Lingkungan kerja yang penuh tekanan bisa “menginfeksi” anggota tim lain, bahkan jika mereka tidak memiliki beban kerja yang sama.

2. Teori Stres Kerja (Workplace Stress Theory)

Penelitian ini juga dipengaruhi oleh teori klasik mengenai stres kerja, terutama dari Lazarus & Folkman (1984) yang memperkenalkan konsep transactional model of stress. Teori ini menyatakan bahwa stres muncul dari interaksi antara tuntutan lingkungan (demand) dan kemampuan individu untuk menghadapinya (coping resources).

Namun, penelitian ini mengembangkan teori tersebut dengan menambahkan faktor sosial. Jadi, bukan hanya tuntutan pekerjaan yang memicu stres, tetapi juga kondisi psikologis orang-orang di sekitar.

3. Teori Dukungan Sosial (Social Support Theory)

Teori dukungan sosial menjelaskan bahwa interaksi positif antarindividu dapat membantu seseorang mengurangi stres. Namun, penelitian ini menekankan sisi sebaliknya: jika dukungan sosial yang ada justru penuh tekanan (misalnya rekan kerja yang terus-menerus stres), maka yang terjadi adalah penularan stres negatif.

4. Teori Jaringan Sosial (Social Network Theory)

Konsep “surrounding stress” juga dipengaruhi teori jaringan sosial, di mana hubungan antarindividu dalam suatu sistem dapat memengaruhi perilaku dan kondisi psikologis. Dalam konteks penelitian ini, hubungan kerja antarindividu dipandang sebagai node dalam jaringan. Tingkat stres satu node dapat memengaruhi node lain yang berhubungan dekat.

5. Teori dalam Ilmu Komputasi – Context-Aware Computing

Dari sisi ilmu komputer, penelitian ini berlandaskan pada konsep context-aware computing, yaitu pemanfaatan data kontekstual (misalnya lokasi, aktivitas, dan keadaan sosial) untuk meningkatkan akurasi prediksi. Dengan memasukkan data “stres sosial” ke dalam model, sistem prediksi menjadi lebih aware terhadap konteks sosial individu, sehingga menghasilkan prediksi lebih akurat.

Prediction of Stress Levels in the Workplace Using Surrounding S

Integrasi Teori dalam Penelitian

Secara sederhana, model penelitian ini bisa digambarkan seperti berikut:

• Level Individu: mengukur stres berdasarkan aktivitas, pola tidur, laporan harian, dan beban kerja (sesuai transactional model of stress).

• Level Sosial: mengukur stres orang-orang terdekat berdasarkan emotional contagion dan social network theory.

• Integrasi Machine Learning: menggabungkan kedua level data ini dalam algoritma untuk meningkatkan akurasi prediksi.

Metodologi Penelitian

1. Subjek Penelitian

Penelitian ini dilakukan pada 30 pekerja kantoran yang dipantau selama 8 minggu. Para peserta diminta untuk mengisi laporan harian mengenai tingkat stres mereka dan menggunakan perangkat wearable untuk mencatat aktivitas sehari-hari.

Selain itu, penelitian ini juga menggunakan dataset publik StudentLife yang berisi data stres mahasiswa di Amerika Serikat untuk validasi eksternal.

2. Variabel yang Digunakan

Penelitian ini membagi variabel ke dalam dua kategori:

• Data individu: aktivitas harian, jam kerja, waktu istirahat, pola tidur, laporan stres harian.

• Data sosial: tingkat stres dari orang-orang di sekitar (rekan kerja atau teman dekat) yang berinteraksi dengan subjek penelitian.

3. Model Prediksi

Model prediksi yang digunakan berbasis machine learning. Beberapa algoritma populer seperti Random Forest, SVM (Support Vector Machine), dan Logistic Regression diuji untuk menemukan performa terbaik.

Data “surrounding stress” dimasukkan ke dalam model sebagai variabel tambahan. Jadi, bukan hanya perilaku individu yang dipertimbangkan, melainkan juga kondisi rekan kerja terdekatnya.