## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4727

## Sistem Pakar Diagnosis Tingkat Stres Berbasis Android dengan Metode Certainty Factor
Noviandi * , Diah Aryani, Arief Ichwani
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Esa Unggul, Jakarta, Indonesia Email: 1,* noviandi@esaunggul.ac.id, 2 arief.ichwani@esaunggul.ac.id, 3 diah.aryani@esaunggul.ac.id Email Penulis Korespondensi: noviandi@esaunggul.ac.id
Abstrak− Jumlah kasus Corona Virus Diesis (COVID-19) menurut World Health Organization (WHO)  sebesar 93,217.287 jiwa.  Peningkatan kasus  Covid-19,  membuat  perubahan  perilaku salah satunya  adalah  pendidikan.  Pada sektor  pendidikan, proses  belajar  mengajar  mengalami  perubahan  menjadi  pembelajaran  secara  daring.  Para  siswa  secara  terus-menerus melakukan  proses  pembelajaran  dirumah  dapat  meningkatkan  stres,  karena  berdasarkan  data  penelitian  sebelumnya menyatakan tingkat stres berat yang dialami siswa  salah satunya disebabkan oleh pembelajaran daring yang mencapai 95,59% dan siswi mencapai 97,69%. Tujuan penelitian adalah untuk mengembangkan sistem pakar sebagai solusi dalam mengatasi stres pada siswa dan siswi SMA. Metode yang digunakan untuk pembuatan sistem pakar adalah Certainty Factor. Berdasarkan hasil pengujian fungsionalitas menggunakan black box testing menunjukan bahwa semua komponen mengeluarkan hasil yang diharapkan dan sesuai, lalu untuk pengujian akurasi menggunakan confusion matrix melalui perbandingan antara perhitungan manual dengan perhitungan sistem, sehingga hasil dari pengujian akurasi sebesar 100%. Oleh karena itu sistem pakar diagnosa penyakit stres pada siswa dan siswi SMA dapat dikatakan sistem ini layak untuk digunakan.
Kata Kunci: Corona Virus Disease; Pendidikan; Tingkat Stres; Certainty Factor
Abstract− The number of cases of Corona Virus Diesis (COVID-19) according to the World Health Organization (WHO) is 93,217,287 people. In the case of Covid-19, one of which is making changes in behavior is education. The teaching and learning process has changed into bold learning in the education sector. Students who continuously carry out the learning process at home can increase stress because previous research data stated that the level of severe anxiety experienced by students was one of them caused by daring learning, which reached 95.59%, and students reached 97.69%. This research aims to develop an expert system for dealing with stress in high school students. The method used for making the expert system is the Certainty Factor.  Based  on  functionality  testing  using  black  box  testing,  it  shows  that  all  components  produce  the  expected  and appropriate results, then for accuracy testing using a confusion matrix through a comparison between manual calculations and system calculations, so that the accuracy test results are 100%. Therefore, the expert system for diagnosing stress diseases in high school students can be said to be feasible.
Keywords : Corona Virus Disease; Education; Stress Level; Certainty Factor

## 1. PENDAHULUAN
Corona  Virus  Disease  (COVID-19)  merupakan  virus  corona  baru  yang  berasal  dari  mutasi  SARS-CoV-2  yang menyebabkan penyakit pernapasan akut dan telah menyebar ke seluruh dunia[1]. Pada 23 April 2020, jumlah kasus yang terjangkit COVID-19 dikonfirmasi mencapai 2.544.792 jiwa [2]. Pada 17 Januari 2021, jumlah kasus yang terjangkit COVID-19 mengalami peningkatan yang cukup signifikan mencapai 93.217.287 jiwa[3]. Sehingga pada sektor  pendidikan  mengalami  perubahan,  yang  sebelumnya  luring  menjadi  pembelajaran  secara  daring  yang bertujuan untuk mencegah penyebaran Corona Virus Diseases (COVID-19)[4].
Para siswa yang melakukan proses pembelajaran dirumah atau daring yang dilakukan secara terus-menerus dapat  meningkatkan  stres,  dikarenakan  siswa  merasa  terisolasi  dan  merasa  tidak  terhubung  dengan  orang  lain secara langsung[5]. Dari pernyataan tersebut maka ketidak efektifan proses pembelajaran secara online memiliki presentase  80,70%  (230  responden),  pada  hal  tersebut  dikarenakan  para  siswa  dan  siswi  kesulitan  untuk mendapatkan sinyal, kesulitan memahami materi yang diberikan, waktu pembelajaran yang tidak terjadwal dengan baik [6], untuk data pengaduan anak di situs bankdata KPAI, pada anak korban kebijakan peningkatannya yang cukup signifikan pada tahun 2019 ada 67 pengaduan lalu pada tahun 2020 mencapai 1463 pengaduan[7]. Pada hal tersebut maka memerlukan sistem pakar untuk memudahkan pengecekan psikis pada siswa. Stres manusia adalah perasaan ketegangan fisik atau emosional yang datang dari situasi atau pikiran apa pun yang membuat seseorang merasa frustrasi, marah, atau gugup dengan manifestasi  biologis yang berbeda jika terjadi adanya stres, seperti ketegangan, sakit kepala, insomnia, diare, dan colitis [8].
Berbagai  aplikasi telah menggunaan sistem pakar  untuk  diimplementasikan dalam bidang kesehatan dan kedokteran untuk aplikasi yang berbeda, seperti diagnosis kanker prostat, masalah makan pada bayi dan anak-anak dan masalah gigi dan gusi  [9][10].  Namun, penelitian sebelumnya telah mengusulkan sistem pakar untuk  studi emosi sehingga sistem pakar memungkinkan generasi alat otonom yang mampu membuat keputusan dari metode heuristik yang memungkinkan solusi dari masalah keputusan yang sulit berdasarkan pengetahuan yang diperoleh dari seorang pakar[11].
Terdapat  beberapa  metode  sistem  pakar  yaitu  backward  chaining,  forward  chaining,  [12]  dan  Metode certainty factor[13]. Kelebihan dari backward chaining yaitu efisien dalam hal pemrosesannya, namun backward chaining memiliki kekurangan yaitu kurang baik digunakan, jika memiliki banyak data dan hipotesa keluaran[14]. Kelebihan  utama  forward  chaining  yaitu  melakukan  pekerjaan  dengan  baik  ketika  permasalahan  bermula  dari

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4727
menggabungkan informasi sehingga mendapatkan kesimpulan dari informasi tersebut, namun memiliki kelemahan yaitu  tidak  ada  cara  dalam  mengenali  fakta  yang  penting  dari  fakta  lainnya[15].  Dari  dua  metode  tersebut mempunyai kesamaan yaitu tidak memiliki presentase masalah kepastian dan ketidakpastian.Kepastian informasi yang dihasilkan oleh sistem pakar sangat dibutuhkan untuk dapat menampilkan hasil yang benar. Metode certainty factor sangat baik dalam menggambarkan tingkat keyakinan pakar. Metode ini juga dapat memberikan hasil yang akurat dengan menghitung bobot gejala yang dipilih user [16].
Pada  kasus  yang  diangkat  untuk  mengetahui  tingkat  stres  pada  siswa,  metode  certainty  factor  dapat mengolah data yang didapat menjadi tingkat hasil kemungkinan. Certainty factor  merupakan metode yang selalu digunakan  untuk  mengelola  kepastian  dan  ketidakpastian  dalam  sistem  berbasis  aturan[12].  Pada penelitian  ini metode  certainty  factor  akan  diterapkan  sebagai  metode  sistem  pakar  untuk  diagnosis  tingkat  stres  pada  siswa dalam proses pembelajaran selama pandemi COVID-19.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.2 Identifikasi Masalah dan Literature Review
Pada  tahap  awal  peneliti  melakukan  identifikasi  masalah  dan  studi  literature.  Identifikasi  masalah  dilakukan dengan  cara  mengidentifikasi  penyebab  siswa  SMA  Negeri  33  Jakarta  mengalami  stress  selama  proses  belajar secara daring. Sedangkan studi literature dilakukan dengan mengumpulkan informasi dengan cara mengutip dari berbagai  sumber  bacaan  berhubungan  dengan  penelitian  untuk  mendiagnosa  stress  siswa  SMA.  Proses  ini dilakukan untuk memperkuat argumentasi penelitian.

## 2.3 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan proses wawancara atau berdiskusi dengan pakar (psikolog) perihal data gejala dari tingkat stress, dan menentukan solusi dari masing-masing level stress yang dialami.

## 2.4 Perancangan Sistem atau Akuisisi Pengetahuan
Pada tahap perancangan sistem atau akuisisi pengetahuan, dilakukan proses pembuatan rules dan menentukan nilai certainty  factor .  Pembuatan  rules  bertujuan  untuk  menentukan  indikator  apa  saja  yang  saling  berkaitan  pada penyakit tertentu berupa variabel sebagai contoh: gejala disimbolkan dengan huruf G, dan berisi nilai bobot yang disetujui  oleh pakar, dan penyakit disimbolkan dengan huruf P. Nilai yang akan diberikan antara 0  – 1 dengan mengikuti rules. Pembuatan rules berkaitan dengan menghitung nilai gejala pada penyakit tersebut.

## 2.4.1 Pembuatan rules
Pembuatan rules dibuat pada tahap awal utuk menentukan variabel apa saja yang akan mempengaruhi pada suatu penyakit tertentu. Pada pembuatan rules, tingkat stress dikelompokkan menjadi lima kategori dengan skor masing- masing yaitu: normal 0 - 14, stress ringan 15 – 18, stress sedang 19 -25, stress berat 26 -33, dan sangat berat > 34. Skor masing-masing kategori stress diperoleh dari jumlah jawaban user terhadap questioner (0 = tidak pernah, 1 = pernah, 2 = sering, 3 = setiap saat ) yang diberikan.

## 2.4.2 Menentukan nilai certainty factor
Nilai certainty factor digunakan untuk menunjukkan nilai  kepastian terhadap suatu  fakta dengan menggunakan persamaan (1) [17][18]:
(1)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4727
𝑀𝐵(𝐻, 𝐸) =   {
1 max [𝑃( 𝐻 | 𝐸, 𝑃(𝐻) ]−𝑃(𝐻) max[1,0]−𝑃(𝐻)
(2)
𝑀𝐷(𝐻, 𝐸) =   { 1 min [𝑃( 𝐻 | 𝐸, 𝑃(𝐻) ]−𝑃(𝐻)
min[1,0]−𝑃(𝐻) (3)
Dimana: CF :  Faktor kepastian
MB :  Tingkat kepercayaan terhadap nilai hipotesa H, jika diberikan evidence E (antara 0 – 1) MD :  Ukuran ketidak percayaan terhadap evidence H, jika diberikan evidence E (antara 0 – 1) H :  Kesimpulan atau nilai hipotesa
E :  Fakta atau nilai evidence

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Identifikasi Masalah dan Pengumpulan Data
Masa pandemic Covid-19 proses belajar mengajar dilakukan secara daring. Proses belajar mengajar secara daring mengalami  pro  dan kontra dikalangan siswa SMA, khususnya SMA N 33 Jakara. 53% dari 88 responden tidak setuju  dilakukan  proses  belajar  secara  daring,  64,4%  sering  menemukan  masalah,  kesulitan  dalam  melakukan interaksi atau menanyakan permasalahan-permasalahan dalam setiap mata pelajaran. 66.7% pembelajaran daring membuat siswa SMA merasa jenuh.

## Gambar 2. Nilai Proses Belajar Daring
Untuk  mengetahui  tingkat  stress  dilakukan  pendekatan  secara  studi  literature  dan  wawancara  terhadap pakar untuk memastikan tingkatan stress tersebut. Hasil identifikasi masalah, studi literature, dan wawancara yang dilakukan terhadap pakar atau psikolog, diperoleh lima kategori stress dengan masing-masing skor (Tabel 1).
Gambar 2. Jumlah Responden Selama Daring
Tabel 1 . Kategori Stress
Rentang Skor Stress Kode Tingkat Stress 0 – 14 P01 Stress normal 15 – 18 P02 Stress ringan 19 – 25 P03 Stress sedang 26 – 33 P04 Stress berat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4727
Tabel 2 . Nilai Responden dengan Kategori Stress Berat
Keterangan P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 P13 P14 TP 1 2 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 2 0 KK 3 6 4 0 4 7 4 2 2 3 4 11 8 3 S 7 7 4 7 6 6 3 9 6 3 10 5 6 8 SS 7 3 9 11 7 5 11 6 10 12 4 1 2 7 Total 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 Max 7 7 9 11 7 7 11 9 10 12 10 11 8 8

## 3.2 Akuisisi Pengetahuan dan Pembuatan Rules
Penentuan  gejala  stress  diperoleh  dari  jumah  jawaban  responden  tertinggi,  jika  terdapat  dua  atau  lebih  jumlah jawaban tertinggi yang sama, maka digunakan nilai skala linkert tertinggi. Nilai yang memenuhi kriteria (jumlah jawaban tertinggi), maka akan memperoleh indikator sesuai dengan penyakit tertentu.
Tabel 3. Gejala Stress Berat dengan Indikator Penyakit 1 (P1)
Kode Gejala Bobot Nilai CF G25 Setiap saat menjadi marah karena hal-hal kecil/sepele 0,23 G15 Sering cenderung bereaksi berlebihan pada situasi 0 G26 Setiap saat kesulitan untuk relaksasi/bersantai 0,37 G27 Setiap saat mudah merasa kesal 0,51 G28 Setiap saat merasa banyak menghabiskan energy karena cemas 0,23 G06 Kadang-kadang tidak sabaran 0,23 G29 Setiap saat mudah tersinggung 0,51 G20 Sering sulit untuk beristirahat 0,37 G30 Setiap saat mudah marah 0,44 G31 Setiap saat kesulitan untuk tenang setelah sesuatu yang mengganggu 0,58 G23 Sering sulit mentoleransi gangguan-gangguan terhadap hal yang sedang dilakukan 0,23 G12 Kadang-kadang  berada pada keadaan tegang 0,51 G13 Kadang-kadang tidak dapat memaklumi hal apapun yang menghalangi anda untuk menyelesaikan hal yang sedang anda lakukan 0,30 G24 Sering mudah gelisah 0,30
Penentuan  nilai certainty  factor dengan  menggunakan  persamaan  2.  Contoh  perhitungan  bobot  nilai certainty factor untuk gejala 25 (G25) adalah: 𝑀𝐵(𝐵𝑒𝑟𝑎𝑡 |𝐺25)
= max[𝑃(𝐻|𝐸), 𝑃(𝐻)] − 𝑃(𝐻)
max[1,0] − 𝑃(𝐻)
= (0,39 − 0,20)
(1 − 0,20) = 0,23
Tabel 4. Tabel Gejala Penyakit Stress Kode Gejala G01 Kadang-Kadang Menjadi marah karena hal-hal kecil/sepele G02 Kadang-kadang cenderung bereaksi berlebihan pada situasi G03 Kadang-kadang kesulitan untuk relaksasi/bersantai G04 Kadang-kadang Mudah merasa kesal G05 Kadang-Kadang Merasa banyak menghabiskan energi karena cemas G06 Kadang-kadang Tidak sabaran G07 Kadang-kadang Mudah tersinggung G08 Kaadng-kadang untuk beristirahat G09 Kadang-kadang Mudah marah G10 Kadang-kadang Kesulitan untuk tenang setelah sesuatu yang mengganggu G11 Kadang-kadang Sulit mentoleransi gangguan-gangguan terhadap hal yang sedang dil-akukan G12 Kadang-kadang Berada pada keadaan tegang G13 Kadang-Kadang Tidak dapat memaklumi hal apapun yang menghalangi anda untuk menyelesaikan hal yang sedang Anda lakukan G14 Kadang-kadang Mudah gelisah G15 Sering Cenderung bereaksi berlebihan pada situasi G16 Sering Kesulitan untuk relaksasi/bersantai G17 Sering Mudah merasa kesal

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4727
Kode Gejala G18 Sering Merasa banyak menghabiskan energi karena cemas G19 Sering Mudah tersinggung G20 Sering Sulit untuk beristirahat G21 Sering Mudah marah G22 Sering Kesulitan untuk tenang setelah sesuatu yang mengganggu G23 Sering Sulit mentoleransi gangguan-gangguan terhadap hal yang sedang dilakukan G24 Sering Mudah gelisah G25 Setiap Saat Menjadi marah karena hal-hal kecil/sepele G26 Setiap Saat Kesulitan untuk relaksasi/bersantai G27 Setiap Saat Mudah merasa kesal G28 Setiap Saat Merasa banyak menghabiskan energi karena cemas G29 Setiap Saat Mudah tersinggung G30 Setiap Saat Mudah marah G31 Setiap Saat Kesulitan untuk tenang setelah sesuatu yang mengganggu
Berdasarkan tabel  gejala (Tabel  4), dijelaskan gejala-gejala dalam penyakit stress yang diberikan nomor atau  kode  untuk  diinputkan  kedalam  sistem.  Gejala  stress  terdiri  dari  31  gejala  dengan  4  tipe  stress.  Setiap responden  yang  melakukan  peng-inputan  gejala  stress,  maka  diperoleh  rules  yang  di  implementasikan  saat pembuatan sistem pakar diagnose penyakit stress.
Tabel 5 Rules Detail Penyakit Rule Stres Normal IF  Kadang-Kadang  Menjadi  marah  karena  hal-hal  kecil/sepele  (0,54) AND  kadang- kadang Kesulitan untuk relaksasi/bersantai (0,47) AND kadang-kadang Mudah merasa kesal (0,62) AND kadang-kadang Merasa banyak menghabiskan energi karena cemas (0,24)  AND  kadang-kadang  Tidak  sabaran  (0,69)  AND  kadang-kadang  Mudah tersinggung  (0,62)  AND  kadang-kadang  Mudah  marah  (0,39)  AND  kadang-kadang Kesulitan untuk tenang setelah sesuatu yang mengganggu (0,54) AND kadang-kadang Sulit mentoleransi gangguan-gangguan terhadap hal yang sedang dilakukan (0,31) AND kadang-kadang Berada pada keadaan tegang (0,54) AND kadang-kadang Mudah gelisah (0,69) THEN Stres Normal
Stres Ringan
IF  Kadang-Kadang  Menjadi  marah  karena  hal-hal  kecil/sepele  (0,66)  AND  Kadang- Kadang Cenderung bereaksi berlebihan pada situasi (0,20) AND kadang-kadang Mudah merasa kesal (0,31) AND Kadang-Kadang Merasa banyak menghabiskan energi karena cemas (0,20) AND kadang-kadang Tidak sabaran (0,20) AND kadang-kadang Mudah tersinggung  (0,20) AND kadang-kadang Sulit  untuk beristirahat  (0,14) AND kadang- kadang  Mudah  marah  (0,37)  AND  kadang-kadang  Kesulitan  untuk  tenang  setelah sesuatu  yang  mengganggu  (0,37)  AND  kadang-kadang  Sulit  mentoleransi  gangguan- gangguan  terhadap  hal  yang  sedang  dilakukan  (0,26)  kadang-kadang  Berada  pada keadaan tegang (0,26) AND Kadang-Kadang Tidak dapat memaklumi hal apapun yang menghalangi  anda  untuk  menyelesaikan  hal  yang  sedang  Anda  lakukan  (0,37)  AND kadang-kadang Mudah gelisah (0,20) THEN Stres Ringan
Stres Sedang
IF  Kadang-Kadang  Menjadi  marah  karena  hal-hal  kecil/sepele  (0,34)  AND  sering Cenderung  bereaksi  berlebihan  pada  situasi  (0,04)  AND  sering  Kesulitan  untuk relaksasi/bersantai (0,19) AND sering Mudah merasa kesal (0,24) AND sering Merasa banyak menghabiskan energi karena cemas (0,44) AND kadang-kadang Tidak sabaran (0,29) AND sering Mudah tersinggung (0,14) AND sering Sulit untuk beristirahat (0,14) AND sering Mudah marah (0,04) AND sering Kesulitan untuk tenang setelah sesuatu yang mengganggu (0,29) AND kadang-kadang Sulit mentoleransi gangguan-gangguan terhadap hal yang sedang dilakukan (0,34) AND kadang-kadang Berada pada keadaan tegang  (0,09)  AND  kadang-kadang  Tidak  dapat  memaklumi  hal  apapun  yang menghalangi  anda  untuk  menyelesaikan  hal  yang  sedang  Anda  lakukan  (0,29)  AND sering Mudah gelisah (0,09) THEN Stres Sedang
IF Setiap Saat Menjadi marah karena hal-hal kecil/sepele (0,23) AND sering Cenderung bereaksi  berlebihan  pada  situasi  (0,23)  AND  Setiap  Saat  Kesulitan  untuk relaksasi/bersantai (0,37) AND Setiap Saat Mudah merasa kesal (0,51) AND Setiap Saat Merasa banyak menghabiskan energi karena cemas (0,23) AND kadang-kadang Tidak sabaran  (0,23)  AND  Setiap  Saat  Mudah  tersinggung  (0,51)  AND  sering  Sulit  untuk beristirahat  (0,37) AND Setiap Saat  Mudah marah (0,44) AND Setiap Saat  Kesulitan untuk tenang setelah sesuatu yang mengganggu (0,58) AND sering Sulit mentoleransi gangguan-gangguan  terhadap  hal  yang  sedang  dilakukan  (0,44)  AND  kadang-kadang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4727
Penyakit Rule
Berada pada keadaan tegang (0,51) AND kadang-kadang Tidak dapat memaklumi hal apapun  yang  menghalangi  anda  untuk  menyelesaikan  hal  yang  sedang  Anda  lakukan (0,30) AND sering Mudah gelisah (0,30) THEN Stres Berat

## 3.3 Certainty Factor
Nilai certainty factor digunakan untuk menentukan nilai gejala pada setiap penyakit. Indikator stress tidak sabaran dan mudah gelisah memiliki nilai certainty factor terbesar adalah 0.69 yang mempengaruhi stress normal dengan jawaban kadang-kadang. Namun hasil indikator mempengaruhi stress normal terkecil dari jawaban responden = 0.24 kadang-kadang merasa banyak menghabiskan energy karena cemas.
Tabel 6 . Hasil Diagnosa Stress Siswa dan Siswi SMA No  Gejala Kode Gejala Tipe Stress Nilai CF Gejala Nilai CF Kombinasi 1 Setiap saat menjadi marah karena hal-hal kecil/sepele G25 Berat 0.23 0.23 2 Sering cenderung bereaksi berlebihan pada situasi G15 Sedang 0.04 0.04 3 Setiap saat kesulitan untuk relaksasi/bersantai G26 Berat 0.23 0.41 4 Sering mudah merasa kesal G17 Sedang 0.37 0.63 5 Setiap saat merasa banyak menghabiskan energy karena cemas G28 Berat 0.23 0.27 6 Kadang-kadang tidak sabaran G06 Normal 0.69 0.71 Ringan 0.2 0.69 Sedang 0.29 0.20 Berat 0.23 0.48 7 Sering mudah tersinggung G19 Sedang 0.14 0.78 8 Kadang-kadang sulit untuk beristirahat G08 Ringan 0.14 0.55 9 Sering mudah marah G21 Sedang 0.04 0.31 10 Sering kesulitan untuk tenang setelah sesuatu yang mengganggu G22 Sedang 0.29 0.57 11 Sering sulit mentoleransi gangguan-gangguan terhadap hal yang sedang dilakukan G23 Berat 0.44 0.70 12 Kadang-kadang berada pada keadaan tegang G12 Normal 0.54 0.88 Ringan 0.26 0.49 Sedang 0.09 0.72 Berat 0.51 0.94 13 Kadang-kadang tidak dapat memaklumi hal apapun yang menghalangi anda untuk menyelesaikan hal yang sedang anda lakukan G13 Ringan 0.37 0.68 Sedang 0.29 0.80 Berat 0.3 0.96 14 Sering mudah gelisah G24 Sedang 0.09 0.82 Berat 0.3 0.97 TOTAL HASIL Normal 0.86 Ringan 0.68 Sedang 0.82 Berat 0.97
Hasil dari 88 responden yang menjawab kuesioner, diindikasi 18 responden dengan status stress berat, 16 responden stress normal, 24 responden stress ringan, dan 30 responden memiliki stress ringan.

## 3.4 Analisis dan Perancangan Sistem Pakar Diagnosis Stress
Analisis merupakan tahap awal dalam melakukan perancangan sistem pakar diagnosis stress. Pada tahap ini, akan menggambarkan komponen-komponen yang terdapat  dalam proses pembuatan sistem, dan mengetahui layanan fungsionalitas untuk interaksi antara user dengan sistem. Untuk menggambarkan proses interaksi tersebut, penulis menggunakan use case diagram, activity diagram, dan sequence diagram.

## 3.4.1 Use Case Diagram
Use Case diagram digunakan untuk menggambarkan fungsionalitas suatu aplikasi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4727
Gambar 2. Use Case Diagram

## 3.4.2 Activity Diagram
Activity diagram dibuat untuk menggambarkan alur proses atau aktivitas yang dilakukan oleh user terhadap sistem.
Gambar 3 . Activity Diagram Diagnosa
3.5 Implementasi Sistem

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4727
Tahap implementasi sistem pakar diagnosis stress adalah membangun user interface. Tahap ini berfungsi untuk  memudahkan  user  dalam  menggunakan  aplikasi  yang  dapat  mendiagnosa  tingkatan  stress  yang  dialami siswa/i  SMA  selama  proses  belajar  mengajar  secara  daring.  Gambar  4  merupakan  interface  aplikasi  dimana terdapat menu diagnosis, menu diagnose hingga menampilkan saran pakar terkait gejala-gejala yang di inputkan oleh user tersebut.

## 3.6 Pengujian aplikasi dan Akurasi
Metode yang digunakan untuk menguji sistem pakar diagnose stress adalah black box testing . Hasil pengujian pada Tabel 6.
Tabel 7. Balck Box Testing No Layout Aksi Hasil Status 1 Halaman Utama Pilih menu diagnose Pindah ke-halaman diagnose Sukses 2 Halaman Utama Pilih menu list penyakit Pindah ke halaman list penyakit Sukses 3 Halaman Utama Pilih menu riwayat diagnose Pindah ke halaman riwayat diagnose Sukses 4 Halaman Utama Pilih menu tentang aplikasi Pindah ke halaman tentang aplikasi Sukses 5 Halaman Diagnosa Klik jawaban Otomatis mengganti pertanyaan Sukses 6 Halaman Diagnosa Klik jawaban Pindah ke halaman hasil diagnose Sukses 7 Halaman Hasil Diagnosa Klik tombol simpan dan pilih iya Menampilkan pop-up dan menyimpan hasil diagnose Sukses 8 Halaman Hasil Diagnosa Klik tombol solusi Pindah ke halaman list penyakit Sukses 9 Halaman List Penyakit Pilih menu penyakit Pindah ke halaman detail penyakit Sukses
10 Halaman Riwayat Diagnosa Klik icon recycle dan hapus Menampilkan pop-up dan menghapus hasil diagnose Sukses

## 4. KESIMPULAN
Hasil  perancangan  sistem  pakar  diagnosa  tingkat  stress  pada  siswa  SMA  melalui  android  dapat  disimpulkan bahwa, data yang diperoleh melalui jurnal  dapat diterima oleh pakar. Diagnosa tingkat  stress pada siswa SMA memiliki 31 gejala dan 4 tingkat stress. Indikator stress tidak sabaran dan mudah gelisah memiliki nilai certainty factor terbesar  0.69  yang  mempengaruhi  stress  normal  dengan  jawaban  kadang-kadang,  namun  pada  indikator stress cenderung bereaksi berlebihan pada situasi dan mudah marah memiliki nilai certainty factor terkecil 0.04. Pengujian terhadap fitur sistem pakar diagnosis stress berjalan sukses sesuai dengan fungsi.

## REFERENCES
[1] J.  Zhang et al. , “Rural-urban disparities in knowledge, behaviors, and mental health during COVID-19 pandemic: A community-based  cross-sectional  survey,” Medicine  (Baltimore). ,  vol.  100,  no.  13,  p.  e25207,  2021,  doi: 10.1097/MD.0000000000025207.
[2] WHO,  “WHO  Coronavirus  (COVID-19)  Global  Situation  [Internet].  2021  [cited  2021  Apr  11].  Available  from: https://covid19.who.int/.”
[3] Word  Health  Organization  (WHO),  “COVID-19  Weekly  Epidemiological  Update  22,”  2021.  [Online],”  2021. https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/situation-reports/weekly_epidemiological_update_22.pdf.
[4] Kemendikbud, “Surat Edaran Nomor 3 Tahun 2020 Tentang Pencegahan Corona Virus Disease (Covid-19) Pada Satuan Pendidikan,” Surat Edaran Nomor 3 Tahun 2020 Tentang Pencegah. Corona Virus Dis. Pada Satuan Pendidik. , pp. 1– 5, 2020,
[Online]. Available: https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/situation- reports/weekly_epidemiological_update_22.pdf.
[5] A. Padmanabhanunni and T. Pretorius, “The loneliness–life satisfaction relationship: The parallel and serial mediating role of hopelessness, depression and ego-resilience among young adults in south africa during covid-19,” Int. J. Environ. Res. Public Health , vol. 18, no. 7, 2021, doi: 10.3390/ijerph18073613.
[6] S. Rofiah, “Pengaruh Pembelajaran Online terhadap Stres Akademik Siswa Di SMA Negeri 1 Kepanjen,” J. Consulen. J. Bimbing. Konseling dan Psikol. , vol. 4, no. 1, pp. 41–47, 2021, doi: 10.36835/jcbkp.v4i1.970.
[7] K. R.N, “Data Kasus Pengaduan Anak 2016  – 2020.” 2020, [Online]. Available: https://bankdata.kpai.go.id/tabulasi- data/data-kasus-pengaduan-anak-2016-2020.
[8] A. P. Allen, P. J. Kennedy, J. F. Cryan, T. G. Dinan, and G. Clarke, “Biological and psychological markers of stress in humans:  Focus  on  the  Trier  Social  Stress  Test,” Neurosci.  Biobehav.  Rev. ,  vol.  38,  pp.  94–124,  2014,  doi: 10.1016/j.neubiorev.2013.11.005.
[9] M. J. A. Ghali, M. N. Mukhaimer, M. K. A. Yousef, and S. S. A. Naser, “Expert System for Problems of Teeth and Gums,” vol. 1, no. August, pp. 198–206, 2017, [Online]. Available: www.ijeais.org198.
[10]  S. S. A. Naser and M. W. Alawar, “An expert system for feeding problems in infants and children,” Int. J. Med. Res. , vol. 1, no. 2, 2016, doi: 10.6084/M9.FIGSHARE.3504794.V1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4727
[11]  C. K. Yogesh et al. , “A new hybrid PSO assisted biogeography-based optimization for emotion and stress recognition from speech signal,” Expert Systems with Applications , vol. 69. pp. 149–158, 2017, doi: 10.1016/j.eswa.2016.10.035.
[12]  Y.  E.  Windarto,  R.  R.  Isnanto,  and  A.  Setiawan,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Gastritis  Menggunakan  Metode Certainty Factor Berbasis Android,” J. Transform. , vol. 18, no. 1, p. 36, 2020, doi: 10.26623/transformatika.v18i1.2088.
[13]  E. P. Gunawan and R. Wardoyo, “An Expert System Using Certainty Factor for Determining Insomnia Acupoint,” IJCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 12, no. 2, pp. 119–128, 2018, doi: 10.22146/ijccs.26328.
[14]  I.  Akil,  “ANALISA  EFEKTIFITAS  METODE  FORWARD  CHAINING  DAN  BACKWARD  CHAINING  PADA SISTEM PAKAR,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 13, no. 1, pp. 35–42, 2017.
[15]  M. I. Pati, S. Defit, and G. W. Nurcahyo, “Sistem Pakar dengan Metode Forward Chaining untuk Diagnosis Penyakit dan Hama Tanaman Semangka,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 2, no. 4, 2020, doi: 10.37034/jsisfotek.v2i4.30.
[16]  K. D. P. Novianti, K. Y. D. Jendra, and M. S. Wibawa, “Diagnosis Penyakit Paru Pada Perokok Pasif Menggunakan Metode Certainty Factor,” Inser.  Inf. Syst. Emerg. Technol. J. , vol. 2, no. 1, p. 25, 2021, doi: 10.23887/insert.v2i1.35122.
[17]  N.  Nurholis,  F.  Fauziah,  and  N.  D.  Natashia,  “Perpaduan  Metode  Certainty  Factor  dan  Forward  Chaining  untuk Menentukan Tingkat Stres Mahasiswa Tingkat Akhir Berbasis Android,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 5, no. 3, p. 267, 2021, doi: 10.35870/jtik.v5i3.218.
[18]  S. Saifulloh, “Penentuan Tingkat Depresi Karyawan menggunakan Metode Certainty Factor,” Res.  J. Comput. Inf. Syst. Technol. Manag. , vol. 2, no. 1, p. 25, 2019, doi: 10.25273/research.v2i1.4283.