JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1198 - 1210

## DETEKSI DINI GANGGUAN KECEMASAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES
Tutut Anjarsari 1) , Ika Ratna Indra Astutik 2) , Uce Indahyanti 3)
1, 2, 3) Informatika, Fakultas Sains Dan Teknologi Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, Jl. Raya Gelam No.250, Candi, Sidoarjo, 61271 e-mail: tututanjar8@gmail.com 1) , ikaratna@umsida.ac.id 2) , uceindahyanti@umsida.ac.id 3)

## ABSTRAK
Kecemasan  adalah  emosi  yang  umum  ketika  menghadapi  stres  dan  masalah  sehari-hari.  Kecemasan  pada  umumnya normal, namun menjadi  berbeda apabila  rasa cemas tersebut berlangsung secara terus menerus dan terjadi tanpa alasan yang  jelas.  Dalam  beberapa kasus,  kecemasan  yang  berlebihan dikategorikan  ke dalam  suatu  gangguan  kecemasan.  Bagi penyandang gangguan kecemasan, rasa cemas yang mereka alami muncul secara konsisten, kecemasan tersebut akan sangat sulit dikontrol dan disertai dengan gejala-gejala fisik lainnya. Kecemasan yang di alami penyandang gangguan kecemasan bersifat berlebihan dalam artian ancaman yang mereka hadapi tidak ada atau tidak sebanding dengan respon cemas yang mereka rasakan. Oleh karena itu, Tujuan dari penelitian ini adalah membuat aplikasi sistem pakar untuk mengidentifikasi gangguan kecemasan yang diberi nama Moodlify. Dalam pembuatan aplikasi Moodlify, digunakan metode Naïve Bayes untuk memprediksi apakah seseorang mengalami gangguan kecemasan. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi berbasis web  yang diharapkan dapat berguna  untuk  menjadi media bantu dalam  deteksi dini gangguan kecemasan.  Menurut  hasil, aplikasi Moodlify dapat menjadi media bantu untuk deteksi dini gangguan kecemasan dengan tingkat akurasi model naive bayes sebesar 81%.
Kata Kunci: Gangguan Kecemasan, Naïve Bayes, Sistem Pakar.

## ABSTRACT
Anxiety is a common emotion when dealing with stress and everyday problems. Anxiety is generally normal, but becomes different if the anxiety is continuous and occurs for no apparent reason. In some cases, excessive problems fall outside the category of Anxiety. For people with anxiety disorders, the anxiety they experience appears consistently, the anxiety will be very difficult to control and accompanied by other physical symptoms. The anxiety that people experience is exaggerated in the sense that the threat they face is nonexistent or disproportionate to the response they feel. Therefore, the purpose of this research is to create an expert system application to overcome the distraction of the goal, which is named Mood. In making the Moodlify application, the Naïve Bayes method is used to predict whether a person has an anxiety disorder. The result of this research is a web-based application which is expected to be useful as a media to help in early detection of anxiety disor- ders. According to the results, the Moodlify application can be a tool for early detection of anxiety disorders with an accuracy rate of 81% for the Naive Bayes model.
Keywords: Anxiety Disorder, Expert System, Naïve Bayes.

## I. PENDAHULUAN
etiap  orang  pasti  pernah  merasakan  kecemasan  dari  waktu  ke  waktu.  Hanya  sedikit  orang  yang  bisa melewatinya seminggu tanpa rasa cemas atau perasaan bahwa sesuatu tidak akan berjalan dengan baik. Kita mungkin merasa cemas ketika menghadapi suatu peristiwa penting, seperti cemas ketika akan ujian, ketika akan interview kerja, ketika membayar tagihan, ketika berinteraksi dengan orang lain, atau bahkan ketika kita me- rasakan beberapa ancaman atau bahaya, seperti terbangun karena suara-suara aneh di malam hari. Namun, kecema- san sehari-hari seperti itu umumnya bersifat sesekali, ringan  dan singkat, sedangkan kecemasan yang dirasakan oleh penyandang gangguan kecemasan sering terjadi, lebih intens, dan berlangsung lebih lama hingga berjam-jam, atau  bahkan  berhari-hari.  Dalam  beberapa  kasus,  kecemasan  yang  berlebihan  dikategorikan  ke  dalam  suatu gangguan kecemasan atau biasa disebut Anxiety Disorder .
Usia remaja sering kali lebih rentan terkena masalah gangguan kecemasan dikarenakan adanya fenoma dunia modern yang menjadi pemicu peningkatan kasus tersebut, dan kini dengan adanya media sosial rasa cemas tersebut semakin menjadi-jadi karena prasangka yang muncul dari diri sendiri, seperti merasa sendirian, terkucilkan, dan bahkan dipermalukan. Bagi penyandang gangguan kecemasan, perasaan-perasaan tersebut menjadi semakin tidak terbendung. WHO menyebut 79 % masalah bunuh diri terjadi pada negara berpenghasilan rendah serta menengah pada tahun 2016. Di Indonesia sendiri, depresi yang berujung bunuh diri mengancam mereka yang berada di usia produktif dimana usia yang paling banyak melakukan bunuh diri berada pada rentang usia 15 hingga 29 tahun [1].
S

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1198 - 1210
Survei Global Health Data Exchange tahun 2017 menunjukkan ada 27,3 juta orang di Indonesia yang mengalami masalah  kejiwaan.  Gangguan  kejiwaan  yang  paling  banyak  yaitu  gangguan  kecemasan  dengan  jumlah  penyan- dangnya lebih dari 8,4 juta jiwa [2].
Penelitian terkait sistem pakar untuk mengidentifikasi penyakit adalah “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Pada Kucing Menggunakan Metode Naïve Bayes Berbasis Web” oleh Gunaawan dan Fernando yang mengimple- mentasikan sistem pakar yang mampu mengidentifikasi penyakit kulit pada kucing dengan presentase akurasi sebe- sar 80% [3]. Selain itu, penelitian lainnya adalah “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Menggunakan Metode Naïve Bayes” oleh Yuliyana dan Sinaga, yang dapat mengidentifikasi penyakit gigi menggunakan metode Naive Bayes  dengan  menghasilkan  probabilitas  untuk  setiap  kriteria  dari  pada  data  pelatihan.  Diagnosis  tersebut kemudian  ditentukan  dengan  menormalkan  nilai Likehood tertinggi  [4].  Perbandingan  penelitian  ini  dengan penelitian  sebelumnya  didasarkan  pada  sistem  yang  dibangun,  dimana  aplikasi  sistem  pakar  pada  umumnya digunakan secara internal dan hanya terdapat dua opsi pilihan pada inputan gejala. Moodlify mengusung konsep sebaliknya, yaitu lebih berorientasi pada pengguna dan terdapat lima opsi pilihan dalam inputan gejala sehingga pengguna mendapatkan hasil yang lebih akurat dalam proses diagnosis.
Dalam penelitian ini digunakan naïve bayes sebagai metode pengambil keputusan untuk memprediksi peluang di  masa  depan  dengan  memanfaatkan  data  di  masa  lampau  [5].  Sistem  ini  dikembangankan  dengan  framework Next.js disisi client, Next.js API disisi  server, dan flask untuk berkomunikasi antara client  dengan model naïve bayes. Sistem ini diharapkan dapat memudahkan pengguna dalam deteksi dini gangguan kecemasan.

## II. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  terdiri  dari  sejumlah  tahap  yang  akan  diselesaikan  untuk  mempermudah  dalam  pembuatan sistem pakar untuk deteksi dini gangguan kecemasan. Beberapa langkah dalam metode penelitian antara lain se- bagai berikut:

## A. Pengumpulan Data
Pengumpulan data adalah teknik yang digunakan untuk mengumpulkan berbagai data dan informasi yang nant- inya akan berguna sebagai bukti pendukung untuk penjelasan studi penelitian [6]. Pada Penelitian ini data diambil dari wawancara langsung kepada Ibu Hasri Ardilla, S.Psi., M.Psi yang merupakan seorang psikolog yang membuka praktek klinik Hasiera Consulting yang bertempat di Kec. Sooko, Kab. Mojokerto.

## B. Subyek dan Obyek Penelitian
Subyek penelitian adalah individu yang dijadikan responden untuk memberikan keterangan informasi peneliti, sedangkan obyek penelitian adalah gambaran sasaran kepada pakar dengan tujuan mendapatkan sebuah informasi yang dibutuhkan. Subyek dalam penelitian ini yaitu mahasiswa Universitas Muhammadiyah Sidoarjo dan masyara- kat umum, sedangkan obyek dalam penelitian ini adalah seorang pakar yang merupakan psikolog klinis yang me- mahami tentang gangguan kecemasan.

## C. Teknik Analisis Masalah
Analisis  Masalah  adalah  tahapan  untuk  mempelajari  dan  menganalisis  masalah  yang  terjadi  untuk  dicari penyelesaiannya. Adapun permasalahan yang terjadi di-era sosial media saat ini yaitu maraknya seseorang terkena gangguan kecemasan karena prasangka yang muncul dari diri sendiri, seperti merasa sendirian, terkucilkan, dan bahkan  dipermalukan.  Maka,  untuk  menyelesaikan  permasalahan  tersebut  diperlukan  sistem  yang  mampu mendeteksi gangguan kecemasan seperti layaknya pakar.

## D. Kerangka Penelitian
Kerangka penelitian adalah sebuah teknik untuk menggambarkan hubungan antara variabel yang diteliti. Ber- dasarkan gambar 1, knowledge engineer digunakan untuk mendapatkan informasi tentang gejala-gejala gangguan kecemasan dari seorang pakar. Hasilnya kemudian dimuat untuk dikodekan ke dalam bahasa permrograman dan diubah menjadi rules atau menghubungkan antara penyakit dan gejala. Knowledgee base dan knowledge engineer mampu menghasilkan sebuah aplikasi sistem pakar yang digunakan pengguna untuk deteksi dini terkait gangguan kecemasan.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1198 - 1210

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Gangguan  kecemasan  adalah  sekelompok  kondisi  kesehatan  mental  yang  ditandai  dengan  perasaan  takut  dan khawatir. Gangguan kecemasan juga memiliki beberapa jenis penyakit. Berdasarkan daftar keterangan jenis pen- yakit pada tabel I, gangguan kecemasan memiliki tujuh jenis penyakit.
T ABEL I
D AFTAR K ETERANGAN J ENIS P ENYAKIT
Kode Penyakit Jenis Penyakit P1 Gangguan Kecemasan Berpisah P2 Gangguan Mutisme Selektif P3 Gangguan Fobia Spesifik P4 Gangguan Kecemasan Sosial P5 Gangguan Panik P6 Gangguan Agorafobia P7 Gangguan Kecemasan Menyeluruh
Dari beberapa jenis penyakit pada gangguan kecemasan terdapat gejala yang berbeda-beda. Berdasarkan gejala pada tabel II, terdapat 49 data gejala dari tujuh jenis penyakit yang ada pada gangguan kecemasan.
T ABEL II G EJALA
Kode Gejala Gejala G1 Merasa stres (hingga fungsi organ tubuh terganggu) berlebihan secara beru- lang saat jauh dari rumah G2 Merasa khawatir berlebihan saat kehilangan orang terdekat (pengasuh/ortu) disaat mengalami luka, penyakit, bencana, atau kematian. G3 Merasa khawatir berlebihan akan suatu hal yang tidak diinginkan seperti tersesat, kecelakaan, sakit, diculik G4 Tidak mau atau enggan untuk keluar rumah karna takut akan perpisahan G5 Merasa takut berlebihan di saat sendirian atau tanpa figur orang terdekat baik dirumah atau ditempat lain G6 Tidak mau atau enggan untuk tidur di luar rumah tanpa adanya figur orang terdekat G7 Sering mengalami mimpi buruk mengenai perpisahan G8 Memiliki keluhan fisik seperti nyeri kepala, nyeri perut , mual , muntah saat berpisah dengan orang terdekat G9 Sulit untuk mengungkapkan pendapatnya dimanapun tempatnya G10 Biasanya ditandani dengan memiliki gangguan bicara (gagap) yang mempengaruhi pendidikan atau pekerjaannya G11 Mengalami gangguan bicara (gagap) minimal berlangsung selama 1 bulan

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1198 - 1210
G12 Kegagalan bicara disebabkan bukan karna faktor kurangnya per- siapan/pengetahuan melainkan dari rasa cemas atau takut G13 Takut terhadap suatu objek tertentu seperti penerbangan, ketinggian , bi- natang, melihat darah G14 Menunjukkan sikap penolakkan untuk pergi jauh dari rumah atau kemana- pun karna takut berpisah G15 Menghindari suatu objek atau situasi karena ketakutan atau kecemasan secra intens G16 Rasa takut dan cemas yang dialami tidak sesuai dengan kondisi yang sesungguhnya G17 Rasa takut dan cemas berlangsung secara intens selama 6 bulan atau lebih G18 Merasa cemas dan takut jika diperhatikan banyak orang G19 Merasa takut melakukan sesuatu karna cemas dengan penilian negatif oleh orang lain G20 Ketakutan dan kecemasan bertemu orang lain menyebabkan hambatan pada pekerjaan, kehidupan social atau bidang penting lainnya. G21 Merasa  takut, cemas dan menghindari situasi sosial berlangsung selama 6 bulan atau lebih G22 Merasa was-was atau khawatir berlebihan G23 Mudah berkeringat G24 Seringkali gemetar secara tiba-tiba G25 Tiba-tiba mengalami sesak nafas G26 Merasa sulit untuk bernafas G27 Merasa tidak nyaman atau nyeri pada area dada G28 Mengalami mual atau gangguan perut secara tiba-tiba G29 Tiba-tiba menjadi pusing atau pingsan G30 Kondisi tubuh tiba-tiba menggigil atau menjadi panas dari biasanya G31 Tiba-tiba mengalami kesemutan G33 Seringkali kehilangan kesadaran (tidak mampu mengontrol diri sendiri G34 Dibayangi rasa takut akan kematian G35 Merasa takut atau cemas ketika naik tranportasi umum G36 Merasa takut atau cemas ketika berada di ruang terbuka seperti tempat parkir, pasar, atau jembatan G37 Merasa takut atau cemas ketika berada di ruang tertutup seperti toko, teater, atau bioskop G38 Merasa takut atau cemas ketika berada ditengah keramaian G39 Merasa takut, cemas dan mengindari situasi tertentu berlangsung selama 6 bulan atau lebih G40 Merasa cemas dan khawatir berlebih mengenai satu atau beberapa kejadian setidaknya berlangsung setiap hari paling tidak selama 6 bulan terakhir G41 Sulit mengendalikan kecemasan dan kekhawatiran G42 Merasa gelisah pada situasi tertentu G43 Mudah lelah G44 Sering melamun G45 Mudah terpancing emosi G46 Mengalami ketegangan otot di area tubuh G47 Mengalami gangguan tidur G48 Setiap kali mengalami situasi sosial hampir merasa ketakutan dan cemas G49 Seringkali menghindari situasi sosial seperti berkumpul dengan banyak orang

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1198 - 1210
Setiap data penyakit dan gejala pada gangguan kecemasan akan dihubungkan untuk dijadikan sebuah rule pakar. Berdasarkan hubungan penyakit pada tabel III, terdapat sebuah rule pakar yang hasilnya kemudian dimuat untuk dikodekan ke dalam bahasa permrograman
T ABEL III H UBUNGAN P ENYAKIT D AN G EJALA Kode Penyakit Jenis Penyakit Gejala P1 Gangguan Kecemasan Berpisah G1, G2, G3, G4, G5, G6, G7, G8, G15 P2 Gangguan Mutisme Selektif G9, G10, G11, G12 P3 Gangguan Fobia Spesifik G13, G14, G15, G16, G17 P4 Gangguan Kecemasan Sosial G18, G19, G20, G21, G47, G48, G49 P5 Gangguan Panik G22, G23, G24, G25, G26, G27, G28, G29, G30, G31, G32, G33 P6 Gangguan Agorafobia G34, G35, G36, G37, G38 P7 Gangguan Kecemasan Menye- luruh G39, G40, G41, G42, G43, G44, G45, G46
Setiap gejala pada gangguan kecemasan memiliki bobot yang nantinya akan digunakan untuk proses diagnosis penyakit. Berdasarkan bobot gejala pada tabel IV, terdapat lima bobot gejala dengan tingkat keparahan yang divis- ualisasikan ke dalam bentuk angka.
T ABEL IV B OBOT G EJALA

## Bobot Gejala
0 Tidak berlaku untuk saya sama sekali 1 Diterapkan pada saya sampai tingkat tertentu, atau kadang-kadang 2 Diterapkan pada saya sampai tingkat tertentu, atau sering terjadi 3 Diterapkan pada saya sampai tingkat tertentu, atau sebagian besar waktu 4 Sangat banyak diterapkan pada saya, atau sebagian besar waktu

## E. Desain
Desain adalah tahap dimana gambaran lengkap tentang apa yang perlu dilakukan dan bagaimana sistem tersebut bekerja. Flowchart , use case diagram, dan entity relationship diagram digunakan dalam tahap desain ini [7].
1. Flowchart
Flowchart adalah sekelompok simbol yang digunakan dalam diagram notasi untuk mewakili urutan proses dan aliran data dalam suatu sistem. Hubungan fisik antar elemen dapat direpresentasikan oleh flowchart ini sebagai visual  pada  system  [8].  Berdasarkan  flowchart  pada  gambar  2,  ketika  pengguna  membuka  aplikasi,  maka pengguna harus melakukan login terlebih dahulu. Pengguna dapat memasukkan email dan password pada modal login. Pengguna tidak akan bisa login jika pengguna belum melakukan registrasi. Halaman beranda akan muncul setelah pengguna telah berhasil registrasi dan login. Pengguna dapat melakukan tes gangguan kecemasaan dan pengguna bisa mengetahui hasil diagnosanya.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1198 - 1210

## Gambar 2. Flowchart
2. Use Case Diagram
Use case diagram menggambarkan hubungan antara satu atau lebih aktor dalam sistem. Penting untuk dipa- hami  bahwa  use  case  dan  use  case  diagram  bukanlah  hal  yang  sama.  Diagram  ini  digunakan  sebagai  penge- lompokan  beberapa  kegunaan  kasus-kasus  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya,  dan  berguna  dalam  menyusun kebutuhan suatu sistem dan mengkomunikasikan desain dengan stackholders [9]. Berdasarkan use case diagram pada gambar 3, ketika user membuka aplikasi, maka pengguna dapat melakukan login/logout. Pengguna juga dapat melakukan tes gangguan kecemasan yang ada di halaman tes kecemasan. Pengguna dapat melihat riwayat hasil tes kecemasan di halaman profil.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1198 - 1210

## 3. Desain Database
Desain database dijelaskan dalam diagram hubungan entitas. Berdasarkan desain database pada gambar 4, ada tujuh entitas, termasuk user, admin, data training, gejala, penyakit, artikel, dan hasil. Dapat dilihat bahwa entitas yang paling penting adalah penyakit, karena hampir terkait dengan semua entitas yang ada.
Gambar 4. Desain Database

## F. Naïve Bayes
Naive Bayes merupakan salah satu metode dengan teknik prediksi berdasarkan probabilitas sederhana dan be- rakar pada teorema bayes dengan pengasumsian independensi yang kuat/naif. Pada permasalahan klasifikasi, naïve bayes merupakan pendekatan statistik untuk menginferensi induksi [10].
Naïve  bayes  menggunakan  metode  probabilitas  dan  statistika  yang  memproyeksikan  peluang  di  masa  depan dengan memanfaatkan data di masa lampau atau yang biasa dikenal sebagai Teorema Bayes. Kelebihan dari metode ini yaitu hanya membutuhkan data training yang kecil untuk menjadi parameter estimasi dalam proses pengklasifi- kasian data[11].
a. Tahapan Algortima Naïve Bayes. Diantaranya:
1. Menghitung jumlah dari kelas / label.
2. Menghitung jumlah case atau kasus dari tiap kelas.
3. Mengkalikan semua variable label / kelas.
4. Membandingkan hasil kali dari tiap kelas.
b. Persamaan Algortima Naïve Bayes
P (H|X) = P (x|h) x P (h) 𝑃 (𝑥)
Keterangan:
X        : Data yang belum diketahui kelasnya.
H        : Hipotesa data dengan kelas yang spesifik. P(H|X)   : Probabilitas posterior terjadinya hipotesis H dengan syarat X P(h)     : Probabilitas prior dari hipotesis H. P(x|h)    : Probabilitas posterior dari X yang memiliki syarat H. P(x)     : Probabilitas prior dari X.

## G. Implementasi
Implementasi adalah proses mengubah hasil desain menjadi aplikasi yang nyata, yang dapat diakses langsung oleh pengguna. Implementasi dari sistem pakar ini akan membahas alur kerja sistem serta antarmuka dari sistem pakar untuk diagnosa gangguan kecemasan, dengan memanfaatkan metode Naïve Bayes. Dalam pengembangan aplikasi digunakan framework Next.js disisi client, Next.js API disisi server, dan flask untuk berkomunikasi antara client dengan model naïve bayes.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1198 - 1210

## H. Pengujian
Pengujian adalah tahap dalam proses pengembangan yang menentukan apakah aplikasi dapat berfungsi sesuai rencana. Pengujian Black-box dan pengujian UAT digunakan pada tahapan ini. Pengujian Black-box adalah metode pengujian  perangkat  lunak  yang  berfokus  pada  kebutuhan  fungsional  perangkat  lunak.  Tujuannya  adalah  untuk memastikan bahwa jika ada kesalahan dalam input data pada setiap bagian dari sistem aplikasi, pesan kesalahan ditampilkan dengan benar [12].

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Model Naive Bayes
Model naive bayes dibuat dengan menggunakan bantuan library python yaitu sklearn untuk mengetahui perfor- manya. Pembuatan model naive bayes dilakukan dengan menggunakan 257 data training dan 18 persen dari data training untuk data testing. Berdasarkan hasil model naïve bayes pada gambar 5, hasil dari pengujian menghasilkan akurasi sebesar 81% sehingga model ini dapat diterapkan menjadi REST API agar dapat berkomunikasi dengan client.
Gambar 5. Hasil Model Naïve Bayes

## B. Implementasi aplikasi Moodlify
Hasil tampilan aplikasi Moodlify yang telah dibuat adalah sebagai berikut:

## 1. Halaman Beranda
Halaman Beranda merupakan halaman yang pertama kali tampil saat pengguna mengakses website moodlify. Halaman  ini  berisi  beberapa  komponen,  diantaranya  terdapat  komponen  navbar  yang  digunakan  untuk melakukan  navigasi.  Kemudian  terdapat  komponen  Hero  yang  digunakan  untuk  mengajak  pengguna  untuk melakukan tes kecemasan. Tampilan halaman beranda dapat dilihat pada gambar 6.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1198 - 1210

## 2. Halaman Login
Halaman Login merupakan halaman yang digunakan pengguna untuk login sebelum melakukan tes. Halaman ini memiliki dua komponen yaitu form dan tombol.Tampilan halaman login dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Halaman login

## 4. Halaman Tes Kecemasan
Halaman Tes Kecemasan merupakan halaman yang berisi pertanyaan-pertanyaan terkait gangguan kecemasan yang selanjutnya akan di-kirim ke model naive bayes setelah pengguna selesai menjawab semua pertanyaan yang diberikan. Tampilan halaman tes kecemasan dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Halaman Tes Kecemasan
5. Halaman Hasil
Halaman  Hasil  merupakan  halaman  yang  berisi  hasil  tes  kecemasan  yang  telah  dilakukan  oleh  pengguna. Tampilan halaman hasil dapat dilihat pada gambar 9.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1198 - 1210

## Gambar 9. Halaman Hasil

## 6. Halaman Tipe Kecemasan
Halaman Tipe Kecemasan merupakan halaman yang berisi mengenai pengertian dan macam-macam dari gangguan kecemasan. Tampilan halaman tipe kecemasan dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10. Halaman Tipe Kecemasan

## 7. Halaman Profil
Halaman Profil merupakan halaman yang berisi riwayat tes kecemasan yang pernah dilakukan oleh pengguna sehingga  pengguna  dapat  mengetahui  hasil  tes  yang  pernah  dilakukan  sebelumnya.  Tampilan  halaman  profil dapat dilihat pada gambar 11.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1198 - 1210

## Gambar 11. Halaman Profil

## C. Pengujian Black-Box Testing
Pengujian Black-box adalah  metode  pengujian  perangkat  lunak  yang  berfokus  pada  persyaratan  fungsional perangkat lunak. Proses pengujian black-box pada aplikasi Moodlify digambarkan pada Tabel V.
T ABEL V B LACK -B OX T ESTING
Skenario Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Navbar Tes Kecemasan ketika ditekan pada saat belum login Menampilkan pop up warning Sukses Tombol masuk pada navbar ditekan Menuju ke halaman Login Sukses Tombol Registrasi ditekan Menuju ke halaman Registrasi Sukses Tombol login ditekan Menuju ke halaman Beranda Sukses Tombol Logout ditekan Menuju ke halaman Beranda Sukses Tombol Tes Kecemasan ditekan setelah melakukan login Menuju ke halaman Tes Kecemasan Sukses Form pengisian gejala belum terisi semua Menampilkan pop up warning Sukses Form pengisian gejala telah terisi semua Menampilkan pop up hasil diagnosis Sukses Tombol “Cek penjelasannya disini” ditekan Menuju ke halaman Tipe Kecemasan Sukses Tombol Profil ditekan Menuju ke halaman Profil Sukses Tombol Beranda ditekan Menuju ke halaman Beranda Sukses Tombol Ikuti Tes ditekan Menuju ke halaman Tes Kecemasan Sukses Tombol Cara Pakai ditekan Menuju ke halaman cara pakai Sukses Tombol Tipe Kecemasan ditekan Menuju ke halaman Tipe Kecemasan Sukses Tombol Artikel ditekan Menuju ke halaman Artikel Sukses Tombol Profil ditekan Menuju ke halaman Profil Sukses Tombol Cek ditekan
Menuju ke halaman Tipe Kecemasan
Sukses

## D. Pengujian Responsive
Pengujian responsive adalah pengujian dimana halaman web diuji dengan menggunakan berbagai perangkat un- tuk melihat apakah website dapat dapat menyesuaikan dengan ukuran layar perangkat pengguna. Pengujian respon- sive pada aplikasi Moodlify digambarkan pada Tabel VI.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1198 - 1210
T ABEL VI R ESPONSIVE W EB D ESAIN Skenario Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Smartphone - Content web sesuai dengan tampilan layar pada smartphone - Tampilan logo sesuai dengan ukuran
smartphone - Ukuran gambar sesuai dengan tampi- lan smartphone Sukses Tablet
- Content web sesuai dengan tampilan layar pada tablet - Tampilan logo sesuai dengan ukuran
tablet - Ukuran gambar sesuai dengan tampi- lan tablet Sukses Laptop
- Content web sesuai dengan tampilan layar pada laptop - Tampilan logo sesuai dengan ukuran
perangkat laptop - Ukuran gambar sesuai dengan tampi- lan perangkat laptop Sukses

## E. Pengujian UAT (User Acceptance Set)
Pengujian  UAT (User  Acceptance  Set) dilakukan  dengan  cara  meminta  pengguna  melakukan  pengisian  pada kuesioner untuk memberikan penilaian terhadap aplikasi Moodlify. Ada 451 jumlah hasil dari tanggapan 20 re- sponden,  dengan  menghasilkan  rata-rata  presentase  91%.  Pengujian  UAT  pada  aplikasi  Moodlify  digambarkan pada Tabel VII.
T ABEL VII P ENGUJIAN U AT
Pertanyaan A (3) B (2) C (1) Jumlah Presentase Apakah tampilan aplikasi Moodlify menarik ? 11 9 0 85 85% Apakah aplikasi Moodlify mu- dah digunakan? 17 3 0 95 95% Apakah aplikasi Moodlify sudah cukup baik dan bermanfaat? 18 2 0 97 97% Apakah fitur-fitur dalam ap- likasi Moodlify berjalan lancar? 13 7 0 85 85% Apakah aplikasi Moodlify ini dapat menjadi media bantu da- lam mengidentifikasi gangguan kecemasan? 16 4 0 95 95% Total 455 91%

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dijelaskan pada bab sebelumnya dapat disimpulkan bahwa aplikasi Moodlify telah berhasil dibuat dan dapat di akses melalui tautan https://moodlify.vercel.app untuk memudahkan pengguna dalam melakukan tes gangguan kecemasan. Sistem dibangun menggunakan metode naïve dengan hasil akurasi sebesar 81% sehingga sudah cukup efektif untuk diterapkan ke pengguna sebagai deteksi dini gangguan kecemasan. Pengujian sistem dilakukan dengan pengujian blackbox, responsive, dan UAT dengan menunjukkan hasil bahwa aplikasi Moodlify dapat menjadi media bantu untuk deteksi dini gangguan kecemasan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, “Situasi dan Pencegahan Bunuh Diri,” Pusat Data dan Informasi . pp. 1–10, 2019.
[2] N. S. Lataima, N. D. Kurniawati, and P. Astuti, “Manfaat Emotional Freedom Technique (EFT) Bagi Pasien Dengan Gangguan Kecemasan,” J.
Penelit. Kesehat. “SUARA FORIKES” (Journal Heal. Res. “Forikes Voice”) , vol. 11, no. 2, p. 129, 2020, doi: 10.33846/sf11204.
[3]
I. Gunaawan and Y. Fernando, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Pada Kucing Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Web,” J.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1198 - 1210
Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 2, no. 2, pp. 239–247, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/informatika [4] Y. Yuliyana and A. S. R. M. Sinaga, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Menggunakan Metode Naive Bayes,” Fountain Informatics J. , vol. 4, no. 1, p. 19, 2019, doi: 10.21111/fij.v4i1.3019.
[5]
M. F. Rifai, H. Jatnika, and B. Valentino, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Pada Sistem Prediksi Tingkat Kelulusan Peserta Sertifikasi Microsoft Office Specialist (MOS),” Petir , vol. 12, no. 2, pp. 131–144, 2019, doi: 10.33322/petir.v12i2.471.
[6] M. Alda, “Sistem Informasi Pengolahan Data Kependudukan Pada Kantor Desa Sampean Berbasis Android,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 1, p. 1, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1716.
[7] J. Y. Awali, I. A. Kautsar, and A. S. Fitrani, “CITIZENAPP : YET ANOTHER SOCIAL MEDIA PLATFORM FOR PUBLIC FACILITY MONITORING IN SIDOARJO,” vol. 16, pp. 408–419, 2022.
[8] Q. Budiman, S. Mouton, L. Veenhoff, and A. Boersma, “ANALISIS PENGENDALIAN MUTU DI BIDANG INDUSTRI MAKANAN (Studi Kasus: UMKM Mochi Kaswari Lampion Kota Sukabumi),” J. Inov. Penelit. , vol. 1, no. 0.1101/2021.02.25.432866, pp. 1–15, 2021.
[9] A. A. R. P.W.A, M. H. Maulana, C. D. Andini, and F. Nadziroh, “Sistem Peminjaman Ruangan Online (Spro) Dengan Metode Uml (Unfield Modeling Language),” J. Teknol. dan Terap. Bisnis , vol. 1, no. 1, pp. 523–520, 2018, [Online]. Available: https://jurnal.aksi.ac.id/index.php/jttb/article/view/35
[10] N. R. Indraswari and Y. I. Kurniawan, “Aplikasi Prediksi Usia Kelahiran Dengan Metode Naive Bayes,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 129–138, 2018, doi: 10.24176/simet.v9i1.1827.
[11] R. N. Devita, H. W. Herwanto, and A. P. Wibawa, “Perbandingan Kinerja Metode Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Artikel Berbahasa indonesia,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 4, p. 427, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201854773.
[12] S. Sutiah and S. Supriyono, “Software testing on e-learning Madrasahs using Blackbox testing,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 1073, no. 1, p. 012065, 2021, doi: 10.1088/1757-899x/1073/1/012065.