Nawindah, Saskia Lydiani Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## FUZZY TAKAGI-SUGENO-KANG UNTUK PENENTUAN REKOMENDASI KONSULTASI KESEHATAN MENTAL
Nawindah 1 , Saskia Lydiani 2
Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur 1 , Akademi Sekretari Budi Luhur 2
Alamat Jl. Ciledug Raya Petukangan Utara Jakarta Selatan 12260 Email: nawindah@budiluhur.ac.id, saskia.lydiani@budiluhur.ac.id

## Abstrak
Kondisi mahasiswa yang mengalami trauma menjadikan  konsultasi  sebagai  sebuah  kebutuhan. belum  adanya  pemeriksaan  kesehatan  mental  yang dapat  diakses  oleh  mahasiswa,  orang  tua,  psikolog, bagian kemahasiswaan dengan  metode fuzzy Takagi- Sugeno-Kang  sehingga  dirasa  perlu  untuk  dapat membuat  sebuah  sistem  rekomendasi  konsultasi kesehatan  mental  mahasiswa  dengan  menggunakan fuzzy Takagi-Sugeno-Kang .
Sesuai dengan kasus yang diberikan masing- masing  mahasiswa  dengan  nilai  neurosis  8,  zat psikoaktif  11,  psikotik  10  dan  post  stress  trauma disorder  13  mempunyai  tingkat  gejala  sehat  mental 24,28  artinya  berada  pada  tingkat  sedang.  Dengan adanya  sistem  rekomendasi  kesehatan  mental  dapat ditanggulangi  lebih  dini  sehingga  kegiatan  belajar dapat berjalan sesuai dengan capaian yang diinginkan.
Kata kunci :
sehat mental, fuzzy Takagi-Sugeno-Kang, rekomendasi

## Abstract
The condition of students experiencing trauma makes consultation  a  necessity,  there  is  no  mental  health examination  that  can  be  accessed  by  students, parents, psychologists, student affairs using  the fuzzy Takagi-Sugeno-Kang  method  so  it  is  necessary  to  be able  to  create  a  recommendation  system  for  student mental  health  consultations  by  using  fuzzy  Takagi- Sugeno-Kang.  In  accordance  with  the  case  given, each student with a neurosis score of 8, psychoactive substances  11,  psychotic  10  and  post  stress  trauma
disorder  13  had  a  mental  health  symptom  level  of 24.28, meaning they were at a moderate level. With a mental  health  recommendation  system,  it  can  be handled  earlier  so  that  learning  activities  can  run according to the desired achievements.

## Keywords :
mental health, fuzzy Takagi-Sugeno-Kang, recommendations

## I. P ENDAHULUAN
Organisasi  kesehatan  dunia  (WHO)  pada  tahun 1946  mendefinisikan  bahwa  kesehatan  meliputi keadaan  fisik,  mental  dan  kesejahteraan  sosial  dalam keadaan  baik  dan  seimbang  (Guthold  et  al.,  2021)⁠⁠. Kesehatan  mental  sangat  penting  dijaga  sepanjang hayat  terutama  di  usia  remaja  guna  kesejahteraan jangka  panjang  dan  antar  generasi  (Baltag  &  Servili, 2016)⁠.  Pengendalian  COVID-19  yang  efektif bermanfaat  bagi  kesehatan  mental  kaum  muda  dan gangguan  kejiwaan  terus  terjadi  (Guthold  et  al., 2021)⁠⁠, Diperlukan  waktu yang  tepat  untuk  melakukan intervensi guna mengurangi kerugian psikologis yang disebabkan  pandemi  COVID-19  (Fu  et  al.,  2021)⁠. Perlunya  peran  akademis  untuk  penanganan  masalah kesehatan  mental  mahasiswa  (Wilks  et  al.,  2020)⁠. Kondisi mahasiswa yang mengalami trauma berulang kali  konsultasi  menjadi  sebuah  kebutuhan,  agar potensinya  dapat  berkembang  secara  optimal  serta mampu  mengatasi  masalahnya,  mampu  beradaptasi terhadap lingkungan yang tidak menentu (Beusenberg,  M,  Orley,  1994)⁠.  Belum  adanya pemeriksaan  kesehatan  mental  yang  dapat  diakses oleh  mahasiswa,  orang  tua,  psikolog,  bagian kemahasiswaan  dengan  metode  fuzzy  Sugeno  di
Nawindah, Saskia Lydiani
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Universitas  Budi  Luhur.  Masa  pandemi  Covid-19 konsultasi  mahasiswa  dengan  konselor  sangat dibutuhkan  sehingga  berdampak  pada  kegiatan akademik.  Untuk  itulah  dirasa  perlu  untuk  dapat membuat  sebuah  sistem  rekomendasi  konsultasi kesehatan  mental  mahasiswa  dengan  menggunakan fuzzy  Sugeno.  Dengan  adanya  sistem  rekomendasi kesehatan  mental  dapat  ditanggulangi  lebih  dini sehingga  kegiatan  belajar  dapat  berjalan  sesuai dengan  capaian  yang  diinginkan.  penentuan  hasil rekomendasi  konsultasi  kesehatan  mental  mahasiswa menggunakan logika fuzzy dengan metode Sugeno.

## II. K AJIAN L ITERATUR
Berikut  ini  adalah  kajian  literatur  yang  digunakan pada penelitian ini.
II.1 Gangguan Kesehatan Mental
Tekanan mental dapat dievaluasi dengan menggunakan  20  pertanyaan  berupa self  reporting questionnaire (SRQ-20)  yang  dikembangkan  oleh Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) (Beusenberg, M, Orley,  1994)⁠⁠.  Untuk  gangguan  kesehatan  mental dengan  menggunakan  teknologi  yang  dapat  diuji diantaranya skizofrenia, gangguan afektif/suasana hati (termasuk  depresi  dan  gangguan  bipolar),  gangguan neurotik  dan  terkait  stres  perintah  (termasuk  stres, post-trauma  stress  disorder  (PTSD),  fobia,  dan kecemasan),  gangguan  perkembangan  psikologis (termasuk  autisme  dan  attention  deficit  hyperactivity disorder  (ADHD)),  gangguan  mental  terkait  penuaan (Alzheimer,  dementia),  dan  penyalahgunaan  zat (Bardram & Matic, 2020)⁠.⁠

## II.2 Logika Fuzzy
Konsep  fuzzy  sets  dipelopori  oleh  Lotfi Zadeh  pada  tahun  1965,  dengan  dasar  logika  fuzzy adalah  teori  himpunan  fuzzy  dengan  variabel linguistik  (Zadeh,  1965)⁠.  Depresi  merupakan gangguan  psikologis  yang  dapat  mempengaruhi kesehatan  mental  dan  fisik.  Logika  fuzzy  digunakan dalam  sistem  ini  dengan  memperhitungkan  prediktor utama  kemudian  menentukan  resiko  timbulnya depresi  pada  tiga  kelompok  usia  serta  memiliki  hasil akurasi  yang  tinggi⁠.  Algoritma  fuzzy  Mamdani- Sugeno  berguna  dalam  melakukan  implementasi  di bidang diagnosis  medis  dan  manajemen  alergi  serta pengembangan  sistem  dimasa  mendatang  (Fale  &
Abdulsalam, 2020)⁠.
II.3 Fuzzy Takagi-Sugeno-Kang
Metode Takagi-Sugeno-Kang memiliki output  sistem  berupa  persamaan  linier.  Algoritma fuzzy Takagi-Sugeno-Kang berguna dalam melakukan  implementasi  di  bidang  diagnosis  medis dan  manajemen  alergi  serta  pengembangan  sistem dimasa  mendatang(Fale  &  Abdulsalam,  2020)⁠. Metode Takagi-Sugeno-Kang  memiliki  output  sistem berupa  persamaan  linier  (Cox,  1995)⁠  terdiri  dari  dua jenis yaitu :
1. Model fuzzy Sugeno orde-nol :
… [1]
Keterangan :
adalah  himpunan  fuzzy  ke-i  sebagai  anteseden, dan  k  adalah  suatu  konstanta  (tegas)  sebagai konsekuen.
2. Model fuzzy Sugeno orde satu :

## … [2]
Keterangan  :  adalah  himpunan  fuzzy  ke-i  sebagai anteseden, dan adalah suatu konstanta (tegas) ke- i dan q juga merupakan konstanta dalam konsekuen. Dalam penentuan  tingkat  gangguan  kesehatan  mental menggunakan metode Sugeno Orde-Nol , tahapannya meliputi :
1. Fuzzifikasi, proses menginput nilai (crips input ke  dalam  fuzzy  input.  Pada  penelitian  ini menggunakan  4  variabel  :  neurosis  (N),  zat psikoaktif(  ZP),  psikotik  (P)  dan  post  stress trauma disorder (PTSD). Pada metode ini variabel   input  dan  output  dibagi  menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy.
2.
Aplikasi fungsi implikasi
3. Komposisi aturan, menggunakan fungsi max,yaitu :
… [3]
keterangan :
Nawindah, Saskia Lydiani
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
: nilai keanggotaan aturan ke-i.
4. Defuzzifikasi ,  input  dari  proses  fuzzifikasi diperoleh  dari  komposisi  aturan-aturan  fuzzy, sedangkan  output  yang  dihasilkan  merupakan bilangan  himpunan  fuzzy, sehingga  jika diberikan himpunan fuzzy dalam range tertentu , maka dapat diambil  suatu  nilai crisp tertentu  sebagai  output. Dalam  metode  Sugeno, defuzzifikasi dilakukan dengan  cara  mencari  rata-rata  terbobot  ( weight average ) ,yaitu:
… [4]
keterangan : : nilai rata-rata berbobot
: -predikat ke-i
: konsekuen ke-i

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN
Analisis  dan  perancangan  pada  penelitian  ini sebagai berikut :

## III.1 Data Penelitian
Data  mahasiswa  yang  berkonsultasi  dengan konselor/psikolog  yang  berada  di  Universitas  Budi Luhur dengan menggunakan self reporting questionnaire (SRQ-20).

## III.2 Arsitektur Fuzzy
Untuk arsitektur fuzzy yang digunakan sebagai berikut :
Gambar 1. Arsitektur fuzzy mobile application
Dari  gambar  1  (Toseef  &  Khan,  2018)⁠  dapat  dilihat bahwa domain  expert yaitu  psikolog/konselor memberikan  kontribusi  kepada knowledge  base kemudian  dilakukan  pembuatan rule  base atas pengetahuan  yang  ada  untuk  kemudian  dilakukan proses inference engine , defuzzifikasi , input / output ke sebuah perangkat kemudian output diterima.

## III.3 Use Case Diagram
Berikut use  case  diagram yang  digunakan  dalam penelitian ini :
Gambar 2. Use case diagram
Dari  gambar  1  dapat  dijelaskan  bahwa  mahasiswa menjawab  pertanyaan  (SRQ-20)  kemudian  hasil rekomendasi  apakah  disarankan  berkonsultasi  atau tidak  dengan  penilaian  menggunakan  metode  fuzzy Takagi-Sugeno-Kang , Jika mahasiswa sudah memiliki hasil diagnosa dilanjutkan dengan melakukan  konsultasi  kepada  psikolog  dengan
Nawindah, Saskia Lydiani
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
… [13] … [5] … [12] … [11] … [10] … [9] … [8] … [7] … [6]
membuat janji terlebih dahulu dengan mengisi jadwal. Bagian  kemahasiswaan  dapat  melihat  aktivitas mahasiswa  yang  berkonsultasi  dan  tentunya  dapat dijadikan reminder untuk orang tua apabila diperlukan.  Apabila  pendampingan  diperlukan  maka orang tua dapat melakukannya.

## III.4 Basis Pengetahuan
Penentuan  tingkat  gangguan  kesehatan  mental  yang dibahas  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa variabel  yaitu  neurosis  (N),  zat  psikoaktif  (ZP), psikotik (P) dan post  trauma  stress disorder (PTSD), sehingga  memiliki  output  tingkat  gejala  kesehatan mental. Dilakukannya wawancara dengan pakar guna menentukan  tingkat  gangguan  kesehatan  mental mahasiswa.  Pada  tabel  1  dapat  dilihat  parameter masukan fuzzy :

## Tabel 1.Parameter masukan
Fungsi Variabel Himpun an Fungsi Keanggotaan Domain
Masu kan Neurosis
(N) sedikit Trapesium [0   6] kadang Segitiga [3   9] sering Trapesium [6   13] ZatPsikoa ktif sedikit Trapesium [0   9] kadang Segitiga [6   12] sering Trapesium [9   15] Psikotik sedikit Trapesium [0   12] kadang Segitiga [9   15] sering Trapesium [12  18] PTSD sedikit Trapesium [0    15] kadang Segitiga [12  18] sering Trapesium [15  21]
Dari  tabel  1  maka  dapat  dibuat  grafik  himpunan masukan fuzzy untuk 4 variabel . yaitu :

## Tabel 2.Parameter luaran
Variabel output Variabel linguistik fuzzy Nilai Tingkat Gejala Sehat Mental (TGSM) Ringan 10 Sedang 20 Berat 30
Berdasarkan parameter masukan yang ada maka akan didapatkan  satu  parameter  luaran  fuzzy  yaitu  tingkat gejala  sehat  mental  berupa  ringan,  sedang  dan  berat.
Sesuai  dengan  uraian  yang  ada  maka  dapat  dibuat grafik  fungsi  keanggotaan  input  yaitu  neurosis,  zat psikoaktif,  psikotik  dan post  trauma  stress  disorder . Dengan  grafik  himpunan  keanggotaan  fuzzy  sebagai berikut :
Gambar 3. Grafik fungsi keanggotaan neurosis
Dari  gambar  3  dapat  dibuat  persamaannya  sebagai berikut :
Berikut  ini  gambar  4  dapat  dilihat  grafik  untuk variabel zat psikoaktif :
Nawindah, Saskia Lydiani
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
… [21] … [15] … [20] … [19] … [18] … [14] … [17] … [16] … [22] … [29] … [24] … [23] … [26] … [25] … [28]
… [33] … [27]
… [32] … [31] … [30]
Gambar 4. Grafik fungsi keanggotaan zat psikoaktif
Dari gambar 4 dapat dibuat persamaannya sebagai berikut :
Berikut  ini  gambar  5  dapat  dilihat  grafik  untuk variabel psikotik (P) :
Gambar 5. Grafik  fungsi keanggotaan psikotik
Dari gambar 5 dapat dibuat persamaannya sebagai berikut :
Berikut  ini  gambar  6  dapat  dilihat  grafik  untuk variabel post trauma stress disorder (PTSD) :
Gambar 6. Grafik  fungsi keanggotaan post trauma stress disorder (PTSD)
Nawindah, Saskia Lydiani
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333 … [38] … [37] … [36] … [35] … [34]
Adapun  keluaran  dari  fuzzy  inference  system  pada penelitian  ini  menggunakan  fuzzy  Takagi-Sugeno- Kang  yang  memiliki  fungsi  keanggotaan  keluaran yang  bersifat  linier.  Dari  tabel  2  maka  dapat  dibuat grafik  himpunan  luaran    untuk    variabel  tersebut  , sebagai berikut :
Gambar 7. Grafik  himpunan luaran  fuzzy
Dari  4  variabel  input  yang  ada  akan menghasilkan  output  tingkat  gangguan kesehatan mental mahasiswa dengan tingkatan ringan, sedang dan berat.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penerapan fuzzy Takagi-Sugeno-Kang dalam menentukan  tingkat  gejala  sehat  mental  mahasiswa dengan  salah  satu  contoh  dengan  variabel  input sebagai berikut :
Tabel 3. Derajat keanggotaan Variabel Keanggotaan N 8
ZP 11
P 10 PTSD 13 Maka dilakukan perhitungan sebagai berikut: 1. Menentukan himpunan fuzzy , dengan menggunakan  persamaan  7,  10,  dan  12  untuk keanggotaan neurosis (N) :
keanggotaan  (ZP)    menggunakan  persamaan  16,
19, 20 :
Keanggotaan psikotik (P) menggunakan persamaan 23, 25 :
keanggotaan post trauma stress disorder (PTSD) menggunakan persamaan 31, 34 :
keanggotaan post  trauma  stress  disorder (PTSD) menggunakan persamaan 31, 34 :
Nawindah, Saskia Lydiani
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
2. Menentukan aplikasi fungsi implikasi, menggunakan  fungsi  minimum  (MIN)  yaitu dengan mengambil derajat keanggotaan minumum  variabel  input sebagai outputnya. Dari dua  data  fuzzy  input  yang  nilainya  tidak  nol didapatkan  variabel  neurosis(N)  :  kadang  (0.25), sering  (1),  zat  psikoaktif  (ZP):  kadang  (0.25), sering  (0.5),  psikotik  :  sedikit  (0.5),  kadang (0.25), post  stress  trauma  disorder (PTSD)  : sedikit  (0.5),  kadang  (0.25).[R2]  Jika  N  adalah kadang  dan  ZP  adalah  kadang  dan  P  adalah kadang  dan  PTSD  adalah  sering  maka  TGSM adalah  sedang.  Dengan  cara  yang  sama  untuk rules yang ada pada penelitian ini.
3. Komposisi aturan, merupakan kesimpulan menyeluruh dengan mengambil tingkat keanggotaan  maksimum  dari  setiap  konsekuen aplikasi  fungsi  implikasi  dan  menggabungkan dari  semua  kesimpulan  masing-masing  aturan sehingga  diperoleh  solusi.  Komposisi  aturan menggunakan fungsi maksimum persamaan 3,

## Tabel 4.  Komposisi aturan  fuzzy
Rules Gejala TGSM 1 IF N_sedikit  and  ZP_sedikit  and P_kadang and PTSD_kadang THEN ringan 2 IF N_kadang and ZP_kadang and P_kadang and PTSD_sering THEN sedang 3 IF N_sering  and  ZP_sering  and P_kadang and PTSD_sering THEN sering
4 IF N_sering  and  ZP_sering  and
P_kadang and PTSD_sedikit THEN sering 5 IF N_sering  and  ZP_sering  and P_sering  and PTSD_kadang THEN sering
diperoleh  tingkat  gejala  sehat  mental  (TGSM) yaitu ringan=0.25, sedang=0.5, berat=1.
4. Penegasan  ( fuzzifikasi ),  pada  metode  Sugeno penegasan  menggunakan  perhitungan  rata-rata terbobot ( weight-average ) persamaan 4, maka :
Jadi  dengan  menggunakan  metode  Sugeno masing-masing  mahasiswa  dengan  nilai  neurosis 8,  zat  psikoaktif  11,  psikotik  10  dan  post  stress trauma  disorder  13  mempunyai  tingkat  gejala
sehat  mental  24,28  dengan  variabel  linguistiknya adalah sedang.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan  pembahasan  penentuan  tingkat    gejala sehat  mental  mahasiswa  dengan  menggunakan metode  fuzzy  Takagi-Kang-Sugeno  maka  dapat disimpulkan  bahwa  :  perhitungan  menggunakan  orde nol  dengan  melakukan  4  tahap  yaitu  fuzzifikasi, aplikasi  fungsi  implikasi,  komposisi  aturan  dan defuzzifikasi.  Sesuai  dengan  kasus  yang  diberikan masing-masing  mahasiswa  dengan  nilai  neurosis  8, zat  psikoaktif  11,  psikotik  10  dan  post  stress  trauma disorder  13  mempunyai  tingkat  gejala  sehat  mental 24,28 artinya berada pada tingkat sedang.
Saran  untuk  penelitian  yang  akan  datang adalah  dimungkinkan  adanya  penambahan  variabel input  maupun  variabel  output  tentunya  dengan menggunakan metode yang lebih baik.

## R EFERENSI
Baltag,  V.,  &  Servili,  C.  (2016).  Adolescent  mental health:  new hope for a “Survive, Thrive and Transform”  policy  response. Journal  of Public Mental Health , 15 (1), 63–70. https://doi.org/10.1108/JPMH-12-2015-0054
Bardram,  J.  E.,  &  Matic,  A.  (2020).  A  Decade  of Ubiquitous  Computing  Research  in  Mental Health. IEEE  Pervasive  Computing , 19 (1), 62–72.
https://doi.org/10.1109/MPRV.2019.292533
8
Beusenberg,  M,  Orley,  J.  H.  &  W.  H.  O.  (1994). A
User’s  guide  to  the  self  reporting questionnaire ( ‎ SRQ) . https://apps.who.int/iris/handle/10665/6111
Cox,  E.  (1995).  The  Fuzzy  Systems  Handbook:  A
Practitioner’s  Guide  to  Building,  Using,  and Maintaining Fuzzy Systems. In SIAM Review (Vol. 37, Issue 2). https://doi.org/10.1137/1037078
Fale, M. I., & Abdulsalam, Y. G. (2020). Dr. Flynxz – A  First  Aid  Mamdani-Sugeno-type  fuzzy expert  system  for  differential  symptoms-
Nawindah, Saskia Lydiani
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
based  diagnosis. Journal  of  King  Saud University  -  Computer  and  Information Sciences , xxxx . https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2020.04.01
Fu,  W.,  Yan,  S.,  Zong,  Q.,  Anderson-Luxford,  D., Song,  X.,  Lv,  Z.,  &  Lv,  C.  (2021).  Mental health  of  college  students  during  the COVID-19  epidemic  in  China. Journal  of Affective Disorders , 280 (PA), 7–10. https://doi.org/10.1016/j.jad.2020.11.032
Guthold, R., Carvajal, L., Adebayo, E., Azzopardi, P., Baltag,  V.,  Dastgiri,  S.,  Dua,  T.,  Fagan,  L., Ferguson,  B.  J.,  Inchley,  J.  C.,  Mekuria,  M. L.,  Moller,  A.  B.,  Servili,  C.,  &  Requejo,  J.
(2021).  The  Importance  of  Mental  Health Measurement to Improve Global  Adolescent
Health. Journal  of  Adolescent  Health ,  1–4. https://doi.org/10.1016/j.jadohealth.2021.03. 030
Nawindah, Teknologi, F., Universitas, I., & Luhur, B. (2021). Fuzzy  Tsukamoto  Untuk  Deteksi Tingkat . 7 , 159–165.
Toseef,  M.,  &  Khan,  M.  J.  (2018).  An  intelligent mobile  application  for  diagnosis  of  crop diseases  in  Pakistan  using  fuzzy  inference system. Computers  and  Electronics  in
Agriculture , 153 (July),
1–11.
https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.07.03 4
Zadeh,  L.  a.  (1965).  Fuzzy  sets. Information  and
Control , 8 (3), 338–353.
https://doi.org/10.1016/S0019- 9958(65)90241-X