Terakreditasi Peringkat Sinta 4 berdasarkan Petikan dari Keputusan Menteri Riset dan Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional Nomor 200/M/KPT/2020, masa berlaku mulai Vol.3 No.1 tahun 2018 s.d Vol.7 No.2 tahun 2022

## Diagnosis Tingkat Depresi Mahasiswa Pada Pembelajaran Daring Menggunakan Metode Dempster Shafer dan Forward Chaining
Yohanes Velly Sabattino 1 , Tito Anggoro 2 , Tsani Chico Bragi 3 , Muhammad Faisal Karim 4
1, 2, 3, 4 Program Studi S1 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Informatika, Universitas Dinamika, Indonesia
1 19410100083@dinamika.ac.id
2 19410100085@dinamika.ac.id
3 19410100089@dinamika.ac.id
4 19410100090@dinamika.ac.id
Received: 24-01-2023; Accepted: 27-08-2023; Published: 06-09-2023
Abstrak — Pada  akhir  Desember  2019  muncul  sebuah  virus menular  yaitu  coronavirus  (COVID-19).  Hingga  awal  Maret virus  ini  masuk  ke  Indonesia  dan  berdampak  pada  kebijakan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB). Dan dampak yang diberikan  berpengaruh  pada  sosial  ekonomi  dan  pendidikan. Hal ini memaksa semua pembelajaran dilakukan secara online, akibatnya  banyak  mahasiswa  yang  mengalami  kesulitan  pada metode  pembelajaran  baru  ini.  Kesehatan  mental  seperti perasaan  cemas,  khawatir,  depresi  dan  hingga  stress  dialami oleh  mahasiswa.  Maka  tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mengukur  tingkat  depresi  pada  remaja/mahasiswa  pada pembelajaran  daring  di  masa  pandemi  menggunakan  Metode Dempster Shafer dan Forward Chaining. Dengan menggunakan  data  sampel  sebagai  penelitian  sejumlah  94 sampel mahasiswa Universitas Dinamika pada tahun 2021, dan pengukuran  gejala  berdasarkan  BDI-II,  dengan  rumus  mass function dempster  shafer.  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa tingkat depresi mahasiswa Universitas Dinamika adalah depresi tingkat berat dengan sebanyak 43 responden atau 43.74% dari total keseluruhan responden.
Kata kunci — Daring, Depresi, Dempster Shafer , Forward Chaining , Sistem Pendukung Keputusan
Abstract — At  the  end  of  December  2019,  a  contagious  virus emerged,  namely  the  coronavirus  (COVID-19).  Until  early March this virus entered Indonesia and had an impact on the Large-Scale Social Restriction (PSBB) policy. And the impact given affects the socio-economic and education. This forces all learning  to  be  done  online,  as  a  result  many  students  have difficulty with this new learning method. Mental health such as feelings  of  anxiety,  worry,  depression  and  even  stress  are experienced  by  students.  So,  the  purpose  of  this  study  was  to measure the level of depression in adolescents/students in online learning  during  the  pandemic  using  Dempster  Shafer  and Forward Chaining methods. By using sample data as research a  number  of  94  samples  of  Dinamika  University  students  in 2021,  and  symptom  measurements  based  on  BDI-II,  with  the dempster shafer mass function formula. This study shows that the level of depression of Dinamika University students is severe depression  with  as  many  as  43  respondents  or  43.74%  of  the total respondents.
Keywords — Depression, Dempster Shafer, Forward Chaining, Online Learning, Decision Support System

## I. P ENDAHULUAN
Pada akhir Desember 2019 muncul sebuah infeksi virus menular  yang  menyebar  cepat  di  hampir  seluruh  dunia, virus tersebut adalah coronavirus (COVID-19). Para pakar kesehatan  sepakat  bahwa coronavirus muncul  dan ditemukan  di  China,  tepatnya  kota  Wuhan.  Hanya  dalam hitungan  bulan  virus  ini  sudah  menyebar  dan  kini  sudah 215  negara  yang  terjangkit  oleh  virus  ini.  Organisasi internasional  yaitu World  Health  Organization (WHO), menyatakan  pada  tanggal  11  Maret  2020  sebagai  darurat kesehatan  dan coronavirus (COVID-19)  menjadi  sebuah pandemi.
Hingga pada awal tanggal 2 bulan Maret di tahun 2020, diumumkan  bahwa  virus  ini  masuk  ke  Indonesia  dengan berita kasus 2 pasien positif. Dengan munculnya kasus ini, tidak  menjadikan  pemerintah  Indonesia  untuk  melakukan kebijakan pembatasan akses keluar masuk dari negara lain. Pemerintah  hanyalah  menutup  beberapa  bandara  untuk melakukan  penerbangan  menuju  Wuhan.  Alhasil  pada bulan Maret, virus ini kian menyebar dan menunjukan hasil signifikan  pada  beberapa  wilayah  di  Indonesia.  Dan dinyatakan  oleh  WHO  bahwa  negara  Indonesia  adalah salah satu negara tertinggi dengan terjangkit COVID-19.
Dalam  upaya  menangani  sebaran  virus  COVID-19, pemerintah  akhirnya  melakukan  pembatasan  sosial berskala besar. Hal ini merupakan upaya awal pemerintah dalam  memutus  persebaran  mata  rantai coronavirus COVID-19 yang kian meningkat. Pada penerapannya, DKI Jakarta  adalah  wilayah  pertama  di  Indonesia  dalam melaksanakan  kegiatan  PSBB,  itu  karena  provinsi  ini menjadi  titik  peningkatan  COVID-19.  Hingga  tidak berselang  lama,  wilayah  yang  berdekatan  dengan  DKI Jakarta,  Mulai  menerapkan  kebijakan  PSBB  guna mengurangi  persebaran  virus  yang  makin  luas  dengan mengantongi izin dari Menteri kesehatan Terawan.
Kebijakan  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB) memiliki  dampak  dari  penerapannya,  adalah  sosial ekonomi  seperti  interaksi  sosial  antar  manusia  yang dibatasi,  tersendatnya  perekonomian  sehingga  kebutuhan pokok  masyarakat  susah  dipenuhi,  dan  tidak  dipungkiri pada  bidang  pendidikan  juga  mengalami  dampak  dari kebijakan  tersebut.  Sebagai  dampak  penerapan  PSBB, maka  khususnya  pendidikan  dilakukan  keputusan  dari pemerintah yaitu kegiatan belajar mengajar diliburkan atau dilakukan metode lain pada sistem pembelajaran.
Dengan  kondisi  seperti  ini,  maka  keputusan  yang dilakukan  oleh  Mendikbud  adalah  mengeluarkan  surat edaran  untuk  menerapkan  pembelajaran  secara  jarak  jauh atau  daring  (Dalam  Jaringan),  sehingga  pengajar  dan peserta  didik  dituntut  mengikuti  perkembangan  teknologi untuk  dapat  memanfaatkan  media  pembelajaran.  Namun tidak  dipungkiri  bahwa  masih  banyak  peserta  didik  yang memiliki keterbatasan pada penggunaan teknologi, sarana dan  prasarana.  Sehingga  faktor-faktor  tersebut  menjadi penghambat  pada  bidang  pendidikan,  khususnya  di Indonesia  karena  metode  pembelajaran  daring  seperti  ini yang masih baru.
Perubahan  tersebut  mengakibatkan  mahasiswa  harus mengikut  pola  dinamika  sistem  pembelajaran  yang  baru dan  beradaptasi  secepat  mungkin.  Banyak  keluh  kesah yang dialami selama proses belajar mengajar berlangsung, seperti materi perkuliahan tidak tersampaikan dengan baik selama daring, hilang konsentrasi, hingga jadwal akademik yang  mundur.  Alhasil,  permasalahan  ini  berdampak  pada kehidupan  sehari-hari  mahasiswa  itu  sendiri  yang berdampak  pada  kesehatan  mental.  Perasaan  cemas  dan khawatir,  depresi,  hingga  stres  adalah  ancaman  dari kesehatan  mental  yang  dirasakan  mahasiswa  dimasa pembelajaran secara daring ini.
Jika saja terlambat dalam mengetahui serta penanganannya,  maka  tentu  hal  yang  tidak  diinginkan ataupun  hal  buruk  dapat terjadi.  Maka  diperlukan  deteksi dini agar mahasiswa yang mengalami suatu permasalahan, yang  mengakibatkan  perasaan  tidak  berguna,  perasaan sedih  dan  perasaan  putus  asa,  hingga  tidak  dapat menyelesaikan  suatu  masalah  yang  berujung  pada  hal negatif,  karena  tingkat  depresi  sudah  cukup  parah  yang dimana  hal  ini  umum  terjadi  pada  remaja  khususnya mahasiswa yang menjalani pembelajaran daring.
Gejala  pada  depresi  sendiri  terjadi  pada  remaja  atau mahasiswa  dengan  ditandainya  perasaan  yang  mudah tersinggung,  perasaan  yang  membuat  hati  tertekan, kehilangan  semangat,  rasa  takut  hingga  perselisihan dengan  orang  sekitar,  seperti  teman  bahkan  keluarga  [1]. Terlepas  dari  itu  ada  kepribadian  dari  remaja  atau mahasiswa yang berubah akibat terindikasi depresi, seperti studi kasus remaja atau mahasiswa yang sebelumnya sering bersosialisasi  dengan  teman  atau  rekannya,  tetapi kemudian  lebih  sering  menyendiri  dan  tidak  lagi  dekat dengan lingkungan sekitarnya [2].
Tujuan  penelitian  ini  membahas  tentang  Diagnosis Tingkat  Depresi  Mahasiswa  Pada  Masa  Pembelajaran Daring  di  Masa  Pandemi  dengan  Menggunakan  Metode
Dempster  Shafer dan Decision  Tree Forward  Chaining . Sehingga dapat mengetahui dan mengukur tingkat depresi seseorang khususnya pada mahasiswa dengan mengetahui gejala  yang  dialami  dengan  metode Dempster  Shafer dan juga Decision  Tree Forward  Chaining .  Sehingga harapannya dengan diketahui tingkat depresi pada remaja atau mahasiswa, maka dapat melakukan penanganan yang lebih  awal  dan  potensi  depresi  berat  akan  lebih  cepat teratasi bahkan tidak terjadi.

## II. M ETODOLOGI PENELITIAN

## A. Beck Depression Inventory-II (BDI-II)
BDI-II  merupakan  suatu  ukuran  sebagai  laporan  diri terhadap  21  item  yang  seringkali  digunakan  berasal  dari gejala  depresi  yang  dialami  selama  dua  minggu  terakhir, dengan  setiap  item  dinilai  berdasarkan  tingkat  keparahan dari 1 hingga 3 [3]. Tidak layaknya kebanyakan kuesioner depresi  lainnya,  BDI-II  tidak  menggunakan  poin-poin namun  sebaliknya  menggunakan  beberapa  opsi  respon deskriptif  untuk  setiap  poin,  dengan  nilai  yang  diberikan lebih tinggi untuk pernyataan yang mewakili gejala depresi yang  lebih  parah.  Format  poin  ini  memiliki  kelebihan teoritis  yang  lebih  digunakan  pada  orang  dewasa,  karena poin-poin yang disampaikan lebih rinci dapat lebih mudah ditafsirkan oleh individu yang sedang mengalami kesulitan dengan opsi respons yang ambigu seperti jarang dan sering saja [3].

## B. Dempster Shafer
Teori Dempster  Shafer merupakan  sebuah  teori pembuktian  yang  dilakukan  secara  matematis  dan  dapat digeneralisasikan  sebagai  teori  probabilitas  dimana elemen-elemen  ruang  sampel  dapat  dikaitkan  dengan sebuah  massa  probabilitas  yang  bukan  nol  namun  sebuah set  [4].  Variabel  yang  memiliki  massa  yang  bukan  nol disebut  elemen  fokus.  Sedangkan  massa  probabilitas adalah satu, namun, terdapat perbedaan yang paling dasar diantara teori Dempster Shafer dan teori probabilitas adalah mengenai fokus elemen dari Dempster Shafer dapat saling bertumpang-tindih. Dempster  Shafer juga  dapat  sebagai metode yang berguna untuk mewakili dan menggabungkan beberapa bobot atau berat suatu bukti.
Aturan  kombinasi  Dempster  sangat  penting  untuk konsep  dasar  teori Dempster  Shafer .  Ukuran Belief dan Plausibility berasal  dari  tugas  dasar  gabungan.  Aturan Dempster  menggabungkan  beberapa  fungsi  keyakinan melalui  penetapan  probabilitas  dasar  (m).  Fungsi keyakinan ini didefinisikan pada suatu kerangka penegasan yang  sama,  tetapi  didasarkan  pada  argumen  independen atau  kumpulan  bukti.  Isu  independen  merupakan  faktor kritis ketika menggabungkan bukti dan hal itu merupakan subjek  penelitian  yang  penting  dalam  teori Dempster Shafer . Aturan kombinasi Dempster adalah murni sebagai operasi  konjungtif  dan  aturan  kombinasi  menghasilkan fungsi  keyakinan  berdasarkan  bukti  gabungan  konjungtif [4].
Secara  khusus,  kombinasi  (disebut  gabungan  m12) dihitung  dari  agregasi  dua  kombinasi  m1  dan  m2  dengan cara berikut:
Rumus aturan Belief :
𝐵𝑒𝑙(𝐴) =   ∑ 𝑚(𝐵)
𝐵|𝐵⊆𝐴 Rumus aturan Plausibility : 𝑃𝑙(𝐴) = 1 − 𝐵𝑒𝑙(𝐴 ̅) Rumus aturan Mass Function :
𝑚 12 (𝐴) =
∑ 𝑚 1 (𝐵)𝑚 2 (𝐶) 𝐵∩𝐶=𝐴 1 − 𝐾 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐴 ≠  ∅ 𝑚 12 ∅ = 0
𝑑𝑖𝑚𝑎𝑛𝑎 𝐾 =   ∑ 𝑚 1 (𝐵)𝑚 2 (𝐶) 𝐵∩𝐶= ∅ K mewakili massa probabilitas dasar yang berhubungan dengan konflik. Hal ini ditentukan dengan  menjumlahkan hasil  kali  bpa  dari  semua  himpunan  di  mana perpotongannya nol. Aturan ini bersifat komutatif, asosiatif.
Penyebut  dalam  aturan Dempster ,  1-K,  adalah  faktor normalisasi.  Ini  memiliki  fungsi  yang  sepenuhnya mengabaikan  konflik  dan  menghubungkan  setiap  massa probabilitas  yang terkait dengan konflik ke himpunan  nol [5].

## C. Decision Tree Forward Chaining
Merupakan  solusi  untuk  masalah  yang  pada  dasarnya dimulai  dengan  dilakukannya  pengumpulan  informasi. Sebuah penalaran yang dilakukan terhadap suatu informasi tertentu  untuk  mendapatkan  kesimpulan  yang  logis. Misalnya,  seorang  dokter  melakukan  diagnosis  terhadap pasien  dengan  menanyakan  gejala  yang  dideritanya terlebih  dahulu,  barulah  kemudian  dokter  tersebut menggunakan  informasi  yang  telah  didapatnya  melalui pernyataan  dari  pasien  untuk  menarik  sebuah  kesimpulan yang  masuk  akal  atau  untuk  dapat  menentukan  suatu hipotesis agar dapat dilakukan eksplorasi lebih lanjut. Cara penalaran  ini  disebut  sebagai data  driven , Decision  Tree Forward Chaining dalam sistem pakar [6].
Decision  Tree  Forward  Chaining merupakan  suatu model  perhitungan  komputer  yang  diawali  dengan diberikannya  serangkaian  fakta-fakta  yang  diketahui sebelumnya  kemudian  menggunakan  sebuah  aturan tertentu  untuk  menghasilkan  sebuah  fakta  baru  yang premisnya  sesuai  dengan  fakta  yang  diketahui,  kemudian proses tersebut dilanjutkan hingga sampai mencapai tujuan yang telah ditentukan, atau hingga tidak ada lagi fakta yang dapat diturunkan yang premisnya sesuai dengan fakta yang diketahui.  Hal  itu  dilakukan  guna  memeriksa  suatu  fakta terhadap  pertanyaan  atau  tujuan  yang  telah  ditentukan, sehingga  kemudian  dapat  menunjukkan  bahwa  inferensi bergerak  maju  dari  fakta  yang  diketahui  sebelumnya menuju  tujuan  yang  ditentukan.  Gambaran  dari  proses tersebut terdapat pada Gambar 1 di bawah ini.
Gambar  1 Proses Forward Chaining

## D. Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan  metode penelitian  analisis  kuantitatif.  Dalam  penelitian  ini pengumpulan  data  yang  didapatkan  berasal  dari  data Metode  Angket  (Kuesioner).  Dimana  menggunakan kuesioner  tertutup  yang  alternatif  jawabannya  telah disediakan berdasarkan BDI-II, kemudian akan dikumpulkan  mengenai  gejala-gejala  yang  dialami  oleh setiap orang kemudian data tersebut dianalisis dan diolah.
Populasi merupakan sekumpulan dari semua kemungkinan  baik  yang  mencakup  orang-orang  atau manusia,  berbagai  macam  benda,  dan  ukuran  lain  yang dapat  dijadikan  sebagai  objek  perhatian  [7].  Sedangkan sampel  merupakan  sebagian  dari  populasi  tertentu  yang menjadi perhatian. Sedangkan metode pengambilan sampel seluruh populasi yang digunakan adalah sampel acak atau Probability  Sampling ,  dimana  setiap  data  populasi memiliki kesempatan yang sama untuk dapat dipilih sebuah anggota  sampel  [8].  Dalam  teknik  pengambilan  sampel, kami  menggunakan  teknik Sample  Random  Sampling seperti  namanya  teknik  tersebut  sepenuhnya  dilakukan secara  acak  untuk  melakukan  pemilihin  terhadap  sampel yang  akan  ditargetkan  dapat  melalui  sistem  pengambilan secara acak atau dapat memanfaatkan platform pengambilan  data  secara  acak.  Pengambilan  sampel diperoleh  berdasarkan  rumus  slovin.  Populasi  dalam penelitian  ini  melibatkan  sebanyak  1447  populasi.  Data diambil berdasarkan PDDikti mahasiswa aktif tahun 2021 semester ganjil.
Menurut Slovin [9] untuk menentukan besarnya sampel dicari dengan rumus:
𝑛 = 𝑁/(1 + 𝑁𝑒^2 )
Besarnya  populasi  yang  digunakan  sebagai  bahan penelitian  adalah  sebesar  1447  orang,  sehingga  besarnya sampel yang digunakan adalah:
𝑛 =   1447/(1 + 1447  × (10%)^2 ) 𝑛 = 93,54
Untuk memudahkan dalam  mengolah data maka kami membulatkan  keatas  nilai  sampel  dari  minimal  93,53 menjadi minimal 94 sampel.

## E. Penentuan Gejala Berdasarkan BDI-II
Berdasarkan  BDI-II  maka  didapati  gejala-gejala  yang dialami  selama  masa  depresi  beserta  pembobotan  yang
diteliti  sebelumnya  terhadap  umur  orang  muda  terdapat pada tabel 1.
TABEL I
NAMA DAN BOBOT GEJALA
Kode Gejala Nama Gejala Bobot G1 Sedih 0.65 G2 Pesimis 0.59 G3 Merasa Gagal 0.48 G4 Kehilangan Kesenangan 0.66 G5 Perasaan bersalah 0.43 G6 Merasa pantas dihukum 0.5 G7 Tidak suka diri sendiri 0.57 G8 Mengkritik diri sendiri 0.56 G9 Pikiran atau keinginan bunuh diri 0.55 G10 Menangis 0.55 G11 Agitasi 0.58 G12 Kehilangan minat 0.67 G13 Keragu-raguan 0.61 G14 Ketidakbergunaan 0.65 G15 Kehilangan energi 0.67 G16 Perubahan pola tidur 0.39 G17 Sifat lekas marah 0.65 G18 Perubahan nafsu makan 0.45 G19 Kesulitan konsentrasi 0.63 G20 Kelelahan 0.64 G21 Kehilangan minat pada seks 0.3
Terdapat tiga indikasi gejala yang dapat sebagai acuan seberapa tinggi tingkatan depresi yang sedang dialami oleh mahasiswa.  Tiga  indikasi  gejala  tersebut  terdapat  pada tabel 2.
TABEL III JENIS INDIKASI
Kode Indikasi Jenis Indikasi D1 Depresi Ringan D2 Depresi Sedang D3 Depresi Berat
Setelah  mengetahui  gejala-gejala  yang  dapat  dialami seseorang  berdasarkan  BDI-II  dan  mengetahui  indikasi tingkatan  depresi  berdasarkan  penghitungan  gejala  maka dapat  dibentuk  suatu  aturan Decision  Tree yang  dapat dilihat pada tabel 3.
TABEL IIIII
ATURAN DECISION TREE
Kode Gejala Jenis Indikasi D1 D2 D3 G1 * * * G2 * * G3 * * G4 * * G5 * * G6 * G7 * * G8 * * G9 * G10 * * * G11 * * G12 * G13 * * G14 * * G15 * * * G16 * * *
Kode Gejala Jenis Indikasi D1 D2 D3 G17 * * G18 * *
G19
* G20 * * G21 *

## F. Aturan Forward Chaining
Informasi  yang  disajikan  dapat  diteruskan  kedalam bentuk pohon keputusan forward chaining , sehingga model representasi  yang  dapat  dibentuk  haruslah  menggunakan aturan  kaidah  produksi  yang  ditulis  dalam  format if-then , yang  merupakan  bagian  dari  premis  atau  jika  dan  bagian dari  kesimpulan  atau  maka  seperti  yang  ditunjukan  pada tabel 4.
TABEL IVV
ATURAN FORWARD CHAINING
Aturan 1 Aturan 2 Aturan 3 IF G1 IF G1 IF G1 AND G2 AND G2 AND G3 AND G4 AND G3 AND G7 AND G5 AND G4 AND G8 AND G10 AND G5 AND G9 AND G14 AND G6 AND G10 AND G15 AND G7 AND G11 AND G16 AND G8 AND G12 AND G18 AND G10 AND G13 THEN Depresi Ringan AND G11 AND G15 AND G13 AND G16 AND G14 AND G17 AND G15 AND G19 AND G16 AND G20 AND G17 AND G21 AND G18 THEN Depresi Berat AND G20 THEN Depresi
Sedang
Selanjutnya berdasarkan tabel 4 dapat dibentuk pohon keputusan  dengan  menggunakan  metode  penalaran forward  chaining .  Pohon  keputusan  yang  terbentuk dirancang  dengan  penelusuran  gabungan  secara  langsung yang  terdiri  dari  tiga  tingkat  depresi  (D1-D3)  dan didasarkan pada BDI-II, yaitu 21 gejala depresi (G1-G21).

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan ringkasan dari ke-94 sampel yang diambil berasal  dari  mahasiswa  aktif  semester  ganjil  pada  tahun 2021 di Universitas Dinamika yang disajikan pada tabel 5.
TABEL V RINGKASAN HASIL PENGUMPULAN DATA
Responden Banyak Gejala Macam Gejala Indikasi Depresi R1 17 Gejala 1,2,3,5,7,8,9,10,11,13,14,1 5,16,17,18,19,20 {D2} R2 10 Gejala 3,4,5,8,11,12,13,14,16,20 {D2} R3 8 Gejala 1,2,4,6,14,16,17,19 {D2} R4 9 Gejala 1,3,5,6,8,11,14,16,20 {D2} R5 8 Gejala 1,3,4,5,7,8,13,14 {D2} R6 10 Gejala 1,4,10,11,13,15,16,18,19,2 0 {D2}
Responden Banyak Gejala Macam Gejala Indikasi Depresi … … … … R93 5 Gejala 4,12,13,16,19 {D3} R94 7 Gejala 3,8,12,16,18,19,20 {D2}
Kemudian  dapat  dilakukan  perhitungan  penentu kepastian tingkat depresi mahasiswa dengan menggunakan rumus Dempster Shafer . Pengujian ini dilakukan pada satu contoh kasus responden berdasarkan kuesioner yang telah diisi,  responden  tersebut  menderita  3  gejala  dari  total keseluruhan  21  gejala  berdasarkan  BDI-II.  Perhitungan disajikan pada tabel-tabel di bawah ini.
TABEL VI
CONTOH KASUS RESPONDEN
Jenis Indikasi Nama Gejala
Bobot ( Belief ) Depresi ringan hingga berat {D1, D2, D3} Perubahan pola tidur (G16) 0.39 Depresi ringan hingga sedang {D1, D2} Perubahan nafsu makan (G18) 0.45 Depresi berat {D3} Kesulitan konsentrasi (G19) 0.63
 Gejala pertama: perubahan pola tidur (G16) 𝑚 1 {𝐷1, 𝐷2, 𝐷3} = 0.39
𝑚 1 {∅} = 1 − 0.39 = 0.61
 Gejala kedua: perubahan nafsu makan (G18)
𝑚 2 {𝐷1, 𝐷2} = 0.45 𝑚 2 {∅} = 1 − 0.45 = 0.55 TABEL VII ATURAN KOMBINASI M 3 m 1 m 2 {𝐷1, 𝐷2} = 0.45 {∅} = 0.55 {𝐷1, 𝐷2, 𝐷3} = 0.39 {𝐷1, 𝐷2} = 0.1755 {𝐷1, 𝐷2, 𝐷3} = 0.2145 {∅} = 0.61 {𝐷1, 𝐷2} = 0.2745 {∅} = 0.3355
Sehingga, didapati perhitungan sebagai berikut: 𝑚 3 {𝐷1, 𝐷2} = 0.1755 + 0.2745 = 0.45 𝑚 3 {𝐷1, 𝐷2, 𝐷3} = 0.2145 𝑚 3 {∅} = 0.3355
 Gejala ketiga: kesulitan konsentrasi (G19)
𝑚 4 {𝐷3} = 0.63
𝑚 4 {∅} = 1 − 0.63 = 0.37 TABEL VIII ATURAN KOMBINASI M 5 m 3 m 4 {𝐷3} = 0.63 {∅} = 0.37 {𝐷1, 𝐷2} = 0.45 {∅} = 0.2835 {𝐷1, 𝐷2} = 0.1665 {𝐷1, 𝐷2, 𝐷3} = 0.2145 {𝐷3} = 0.13514 {𝐷1, 𝐷2, 𝐷3} = 0.07937 {∅} = 0.3355 {𝐷3} = 0.21137 {∅} = 0.1214
Sehingga, didapati perhitungan sebagai berikut:
𝑚 5 {𝐷3} = 0.13514 + 0.21137
0.2835 = 0.4836
𝑚 5 {𝐷1, 𝐷2} = 0.1665 0.2835 = 0.23238
𝑚 5 {𝐷1, 𝐷2, 𝐷3} = 0.07937 0.2835 = 0.09177 𝑚 5 {∅} = 0.12414
0.2835 = 0.1574
Dari  hasil  perhitungan  yang  telah  dilakukan  di  atas didapati  bahwa  nilai  densitas  tertinggi  terdapat  pada indikasi  depresi  D3  yaitu  depresi  berat  dengan  besar persentase sebesar 48.36%.
Kemudian disampaikan juga hasil perhitungan terhadap sampel yang telah diambil yaitu sebanyak 94 sampel data, dengan  nilai  persentase  tertinggi  yaitu  45.74%  atau sebanyak  43  responden  memiliki  indikasi  depresi  berat, kemudian  dengan  nilai  persentase  32.98%  atau  sebanyak 31 responden memiliki indikasi depresi sedang, kemudian dengan nilai persentase 9.57% atau sebanyak 9 responden memiliki indikasi depresi ringan hingga sedang, kemudian dengan nilai persentase 5.32% atau sebanyak 5 responden memiliki  indikasi  depresi  sedang  hingga  berat,  kemudian dengan nilai persentase 3.19% atau sebanyak 3 responden memiliki  indikasi  depresi  ringan  hingga  berat,  dan  yang terakhir  dengan  nilai  persentase  3.19%  atau  sebanyak  3 responden tidak memiliki gejala sehingga tidak terindikasi depresi.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan terkait tingkat depresi yang dialami oleh mahasiswa aktif semester ganjil  pada  tahun  2021  di  Universitas  Dinamika  terhadap 94 sampel mahasiswa dapat ditarik sebuah kesimpulan dari pengisian  kuesioner  yang  dilakukan  oleh  mahasiswa kemudian  dilakukan  penghitungan  keyakinan  dengan rumus mass function dempster shafer menghasilkan bahwa tingkat  depresi  yang  dialami  mahasiswa  Universitas Dinamika selama pandemi COVID-19 yang mengakibatkan  seluruh  sistem  perkuliahan  dilakukan secara  daring  adalah  depresi  berat  dengan  sebanyak  43 responden atau 43.74% dari total keseluruhan responden.
Untuk penelitian selanjutnya diharapkan untuk menggunakan  gabungan  metode  perhitungan  lainnya seperti metode Certainty Factor dan diterapkan pada suatu sistem pakar baik yang berbasis aplikasi maupun web agar dapat digunakan oleh banyak orang lainnya.

## R EFERENSI
[1] Y.  E.  Rahmayanti  and  T.  Rahmawati,  “Hubungan  Dukungan Keluarga Dengan Kejadian Depresi Pada Remaja Awal,” J. Asuhan Ibu Anak , vol. 3, no. 6, p. 8, 2018.
[2] L.  Mandasari  and  D.  L.  Tobing,  “Tingkat  Depresi  dengan  Ide Bunuh Diri pada Remaja,” J. Keperawatan , vol. 2, no. 1, pp. 1–7, 2020, [Online]. Available: https://ijhd.upnvj.ac.id/index.php/ijhd/article/view/33
[3] Z.  J.  Williams,  J.  Everaert,  and  K.  O.  Gotham,  “Measuring Depression in Autistic Adults: Psychometric Validation of the Beck Depression Inventory–II,” Assessment , vol. 28, no. 3, pp. 858–876, 2021, doi: 10.1177/1073191120952889.
[4] R.  R.  Yager,  “Generalized  Dempster-Shafer  structures,” IEEE Trans.  Fuzzy  Syst. ,  vol.  27,  no.  3,  pp.  428–435,  2019,  doi: 10.1109/TFUZZ.2018.2859899.
[5] H.  Zheng  and  Y.  Deng,  “Evaluation  method  based  on  fuzzy relations between Dempster–Shafer belief structure,” Int. J. Intell. Syst. , vol. 33, no. 7, pp. 1343–1363, 2018, doi: 10.1002/int.21956.
[6] R. R. Fanny, N. A. Hasibuan, and E. Buulolo, “Perancangan Sistem
Pakar Diagnosa Penyakit Asidosis Tubulus Renalis Menggunakan Metode Certainty Factor Dengan Penelusuran Forward Chaining,”
Media Inform. Budidarma , vol. 1, no. 1, pp. 13–16, 2017.
[7] Jasmalinda, “Pengaruh Citra Merek Dan Kualitas Produk Terhadap Keputusan  Pembelian  Konsumen  Motor  Yahama  Di  Kabupaten Padang Pariaman,” J. Inov. Penelit. , vol. 1, no. 10, pp. 2199–2206, 2021.
[8] D.  M.  Muchsin,  “Pengaruh  Non-Probability  Sampling  Batubara terhadap  Parameter  Dry  Ash  Antara  Certificate  of  Analysis Loading dan Unloading,” Kilat ,  vol. 9, no. 1, pp. 1–8, 2020,  doi: 10.33322/kilat.v9i1.722.
[9] M.  Goldman,  Ian.  and  Pabari,  “Dampak  Penggunaan  Internet Sebagai  Media  Sumber  Belajar  Terhadap  Hasil  Belajar  Siswa Dengan Metode Slovin,” J. AKRAB JUARA , vol. 6, 2021.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.