## SISTEM PAKAR IDENTIFIKASI TINGKAT STRES PADA MAHASISWA SELAMA MASA PANDEMIC COVID - 19 MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR BERBASIS WEBSITE
Diana Deran Koli, Agung Panji Sasmito, Hani Zulfia Zahro’, Ika Nurfarida Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1818104@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Covid-19 pertama kali menyerang kehidupan manusia pada akhir tahun 2019. WHO menetapkan Covid-19 menjadi pandemic  global sejak  Maret  2020.  Dalam  rangka  pencegahan  terhadap  penyebaran  Covid-19  di Indonesia, Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia  memberlakukan pembelajaran daring bagi mahasiswa. Perubahan sistem pembelajaran ini tentu sangat memengaruhi kehidupan mahasiswa. Dalam proses beradaptasi  dengan  sistem  baru,  mahasiswa  menghadapi  berbagai  jenis  tantangan.  Tantangan  yang  dihadapi berpotensi menjadi stresor. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membantu mahasiswa mengetahui tingkat stres yang dialaminya. Analisis dilakukan dengan mengidentifikasi tingkat stres pada mahasiswa menggunakan metode pada  sistem  pakar  yakni  metode Forward  Chaining ,  serta  menggunakan  perhitungan Certainty  Factor untuk menambahkan tingkat keyakinan hasil identifikasi. Hasil akhir dari website yang dibuat berupa keterangan tingkat stres yang dialami mahasiswa tersebut.
Kata kunci : Sistem pakar, Certainty Factor, Forward Chaining Covid-19, stress mahasiswa

## 1. PENDAHULUAN
Sudah kurang lebih 3 tahun, dunia diserang virus corona  atau  biasa  disebut  COVID-19.  Virus  ini pertama  kali  muncul  di  Wuhan,  China  pada  akhir 2019. Di Indonesia kasus COVID-19 tercatat pertama kali  pada  2  Maret  2020.  World  Health  Organization (WHO)  menetapkan  bahwa  COVID-19  sebagai pandemic  global  sejak  Maret  2020  [1].  Pada penghujung  tahun  2021,  yakni  pada  tanggal  16 Desember  2021  Menteri  Kesehatan  RI  Budi  Gunadi Sadikin mengumumkan temuan kasus varian Omicron terdeteksi pada seorang petugas kesehatan kebersihan “N”, yang bekerja di Wisma Atlet Kemayoran Jakarta. Namun  N  tidak  pernah  melakukan  perjalanan  keluar negeri.  Sehingga  disimpulkan  N  tertular  dari  WNI yang datang dari luar negeri dan melakukan karantina di Wisma Atlet[2].
Dalam rangka pencegahan terhadap perkembangan  dan  penyebaran  COVID-19  di Indonesia,  pada  tanggal  17  Maret  2020  Menteri Pendidikan  dan  Kebudayaan  Republik  Indonesia mengeluarkan surat edaran dengan Nomor 36962/MPK.A/HK/2020  yang  salah  satu  isinya tentang  pemberlakuan  pembelajaran  daring  bagi mahasiswa [3]. Pada awal tahun 2022 varian Omicron naik drastis di Indonesia sehingga memaksa perguruan tinggi  untuk  tetap  menggelar  kuliah  secara  daring. Pembelajaran secara daring tentu sangat memengaruhi kehidupan mahasiswa. Mahasiswa dituntut beradaptasi  terhadap  sistem  baru  yang  dalam pelaksanaannya  memiliki  berbagai  jenis  tantangan baik  secara  internal  maupun  eksternal.  Tantangan- tantangan yang dihadapi mahasiswa yang disebabkan oleh  transformasi  sebelum pandemic dan  selama pandemic berkemungkinan  besar  menjadi  stressor
penyebab  stres.  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya yang  dilakukan  oleh  Fauziyyah  dkk  (2021),  angka stress  pada  mahasiswa  di  Indonesia  rata-rata  sebesar 55,1% dan angka kecemasan mahasiswa di Indonesia selama  kegiatan  perkuliahan  daring  adalah  40%  [4]. Perhimpunan  Spesialis  Kedokteran  Jiwa  Indonesia (PDSKJI)  melakukan  penelitian  melalui  Swaperiksa untuk  lima  bulan  pertama  sejak  kasus  pertama COVID-19 di Indonesia, memperoleh presentasi orang yang  mengalami  masalah  psikologis  sebesar  64.8%, dalam penelitian tersebut masalah psikologis terbanyak  ditemukan  pada  kelompok  usia  17  -  29 tahun dan usia 60 tahun ke atas [5].
Ditinjau dari pengelompokan usia, yang terkena masalah psikologis adalah mahasiswa. Di rentang usia ini  kehidupan  mahasiswa  sedang  berada  di  puncak produktif,  seperti  ingin  aktif  mengikuti  kegiatan kampus,  ingin  menguji  kemampuan  yang  dimiliki  di bangku  kuliah,  ingin  dapat  tampil  di  depan  umum, ingin  meningkatkan  hubungan  sosial  dengan  orang lain baik sesama mahasiswa maupun dosen, ingin lebih meningkatkan  aktivitas  fisik  dan  berbagai  keinginan lainnya [6].
Oleh karena itu penulis melakukan penelitian ini bertujuan  untuk  membantu  mahasiswa  mengetahui tingkat  stres  yang  dialami  mahasiswa  selama  masa pandemi  COVID-19,  sehingga  jika  perkuliahan  tatap muka kembali dilakukan, mahasiswa dapat beradaptasi  dengan  sistem  pembelajaran  yang  akan dihadapinya. Analisis dilakukan dengan mengidentifikasi  tingkat  stres  pada  mahasiswa menggunakan metode pada sistem pakar yakni metode Forward  Chaining, serta  menggunakan  perhitungan Certainty  Factor untuk  menambahkan  tingkat keyakinan hasil identifikasi.
Rumusan  masalah  yang  diambil  untuk  penelitian  ini adalah  bagaimana  membuat  sistem website yang mampu melakukan identifikasi data untuk mengetahui penyebab  stres  serta  bagaimana  mengembangkan metode sistem pakar untuk mengidentifikasi stres yang dialami selama mahasiswa masa pandemi COVID-19 dengan  metode Forward  Chaining dan Certainty Factor.
Permasalahan  yang  dibahas  pada  penelitian  ini memiliki  beberapa  batasan  masalah  yakni,  sistem pakar  dirancang  untuk  mengidentifikasi  tingkat  stres pada  mahasiswa  selama  masa  pandemi  COVID-19, metode  yang  digunakan  adalah Forward  Chaining, menggunakan  perhitungan Certainty  Factor untuk menambahkan  tingkat  keyakinan  hasil  identifikasi, bahasa pemrograman yang digunakan adalah PHP dan data  berupa  penyebab,  gejala  dan  solusi  stres  pada mahasiswa serta nilai  bobot  antara gejala dan tingkat didapat dari seorang psikiater, yaitu dr. Ika Nurfarida, M.Sc.,  Sp.KJ  di  praktek  psikiater  dr.  Ika  Nurfarida, M.Sc., Sp.KJ.
Tujuan dilakukan penelitian ini yakni, menciptakan  sebuah  sistem website yang  berfungsi melakukan  identifikasi  data  untuk  mengetahui penyebab  stres  dan  tingkat  stress  yang  dialami mahasiswa  selama  masa  pandemic  COVID-19  dan menerapkan metode sistem pakar untuk mengidentifikasi  stres  dengan  metode Forward Chaining dan Certainty  Factor pada  mahasiswa selama masa pandemi COVID-19.
Adapun  manfaat  dari  penelitian  ini  adalah membantu mempermudah mahasiswa guna mengetahui  tingkatan  dari  stres  yang  dimilikinya semasa pandemi COVID-19, sehingga jika perkuliahan tatap muka kembali dilakukan, mahasiswa dapat  beradaptasi  dengan  perubahan  yang  akan dialaminya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terkait
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  A.  W.  N.  Putra dan  N,  C.  Laksmita  pada  tahun  2022  dengan  tujuan membuat  sebuah  sistem  untuk  mendeteksi  seseorang mengalami depresi/stres atau tidak dengan menerapkan  ilmu  dari  pakar,  serta  metode Forward Chaining dengan akomodir ketidakpastian menggunakan Certainty Factor . Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah sistem pakar yang dibuat  memiliki  jawaban  yang  konsisten  dan  sesuai dengan  hasil  pakar  dengan  tingkat  akurasi  sebesar 84,5% [7].
Penelitian yang dilakukan oleh B. G. Sudarsono danS.  P.  Lestari  pada  tahun  2020,  menggunakan metode pada data mining  yakni  K-Nearest Neighbor, dengan tujuan untuk membantu mahasiswa alhir dalam mengetahui  tingkat  depresi  yang  dialaminya  guna mencegah terjadinya hal yang tidak diinginkan. [8].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  A.  Aldi,  C. Nursari  dan  F.  Maspiyanti  pada  tahun  2020,  dengan tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui
deteksi dini tingkat stres pada mahasiswa menggunakan metode K-NN dan ID3 serta melakukan perbandingan  akurasi  terhadap  dua  metode  tersebut, hasil dari penelitian ini adalah metode K-NN dan ID3 dapat diimplementasikan pada klasifikasi data mining dengan kasus tingkat stress pada mahasiswa [9].
Penelitian yang dilakukan oleh A. Hadisuryanto dan  A.R.  Kardian  pada  tahun  2020,  dengan  tujuan untuk  membuat website sistem  pakar  dengan  tujuan mengetahui  tingkat  stress  yang  dialai  mahasiswa tingkat akhir. Metode yang digunakan adalah Forward Chaining untuk  pengambilan  data  awal  agar  dapat ditarik  kesimpulan,  serta  menggunkaan  Fuzzy  untuk menggambarkan  suatu  ruang input ke  dalam  suatu ruang output [10] .
Penelitian yang dilakukan oleh S. H. Dafitri dan S.  Sundari  pada  tahun  2021,  menggunakan  metode Teorema Bayes .  Tujuannya  agar  dibuat  sistem  pakar yang mampu dimanfaatkan untuk mengenal tingkatan stress  yang  dialami  mahasiswa  selama  proses penyusunan  skripsi  serta  memberikan  jalan  keluar [11].

## 2.2. Sistem Pakar
Menurut Kusrini, sistem pakar merupakan proses pemecahan  masalah  yang  biasa dilakukan oleh pakar dan  diterapkan  pada  komputer.  Sistem  pakar diciptakan pada area wawasan yang terspesifik untuk suatu  kepakaran  khusus  yang  mengarah  kepada kapabilitas manusia di suatu aspek [12].
Ciri-ciri sistem pakar [12]:
1. Terbatas pada bidang yang spesifik.
2. Dapat memberikan penalaran untuk data-data yang tidak lengkap atau tidak pasti.
3. Dapat  mengemukakan  rangkaian  alasan  yang diberikannya dengan cara yang dapat dipahami.
4. Berdasarkan pada rule atau kaidah tertentu.
5. Dirancang  untuk  dapat  dikembangkan  secara bertahap.
6. Outputnya bersifat nasihat atau anjuran.
7. Outputnya tergantung dari dialog dengan user.
8. Knowledge base dan inference engine terpisah.

## 2.3. Forward Chaining
Forward  Chaining menggunakan  himpunan aturan  kondisi-aksi.  Metode  ini  data  dipakai  untuk menentukan aturan yang akan dilakukan, maka aturan dilakukan (Wilson, 1998).
Gambar di bawah ini menampilkan cara kerja metode Forward Chaining [12].
2.4. Certainty Factor
Shortliffe  Buchanan adalah  orang  pertama  yang memperkenalkan  tentang Certainty  Factor pada proses  penciptaan  MYCIN. Certainty  Factor (CF) adalah  nilai  parameter klinis  yang diberikan  MYCIN untuk  menunjukan  besarnya  kepercayaan. Certainty Factor dideskripsikan seperti di bawah ini:
CF(H,E) = MB(H,E) – MD(H,E) (1)
Keterangan : CF(H,E)  :  Nilai Certainty  Factor dari  H  yang diperoleh dari gejala E, kisaran nilai CF  yakni dari -1 (ketidakpercayaan  mutlak)  hingga  1(kepercayaan mutlak.
MB(H,E)  :  peningkatan  nilai  kepercayaan  atas hipotesis H yang diperoleh dari gejala E.
MD(H,E)  :  peningkatan  nilai  ketidakpercayaan  atas hipotesis H yang diperoleh dari gejala E.

## 2.5. Stres
Barseli  dan  Ifdil  (2017)  mengartikan  bahwa stress  merupakan  tekanan  disebabkan  karena  ada diskrepansi  antara  keadaan  yang  diinginkan  serta harapan,  yakni  ada  kesenjangan  antara  desakan keadaan  sekitar  serta  kesiapan  seseorang  untuk mencapainya, yang berpotensi menciptakan rasa tidak nyaman terhadap seseorang [13].
Menurut  Sarafino  (1990)  stress  merupakan  keadaan yang muncul karena adanya transaksi antara seseorang dengan  lingkungan  yang  menyebabkan  terciptanya jarak antara tautan-tautan dari situasi dengan sumber- sumber  daya  sistem  biologis,  psikologis  dan social seseorang [14].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Diagram Blok Sistem
Blok  Diagram  untuk  website  yang  dibuat ditampilkan pada gambar 2.
Gambar 2. Tampilan Blok Diagram
Aktor  yang  berperan  pada  blok  diagram  di  atas adalah  admin  dan  user,  di  mana  user  akan menginputkan  tanda  dan  gejala  yang  dialaminya  ke sistem,  dan  sistem  memprosesnya  dan  menampilkan hasil  identifikasi  untuk  user.  Admin  berperan melakukan  proses  CRUD  data  tingkat  stress  serta tanda  dan  gejala.  Semua  data  yang  diinput  akan disimpan pada database.

## 3.2. Flowchart Metode
Flowchart merupakan rancangan yang menunjukan  alur  proses  dari  metode.  Rancangan  ini menjelaskan alur berbagai langkah yang terdapat pada metode. Pada  flowchart  metode  di  bawah  ini,  proses akan  dimulai,  data  disiapkan  untuk  dilakukan  proses identifikasi,  dari  data  gejala  akan  dipilih  sesuai  yang dialami,  kemudian  sistem  akan  melakukan  proses identifikasi  menggunakan Forward  Chaining ,  dan mengoutputkan hasil identifikasi, kemudian masuk ke perhitungan  pada  metode Certainty  Factor untuk menambah  tingkat  keyakinan,  dengan  awal  proses adalah  memasukan  nilai  MB  dan  MD  yang  akan digunakan  sesuai  dengan  jumlah  gejala  dan  tingkat stres menurut rumus perhitungan Certainty Factor .
Gambar 3. Tampilan Flowchart Metode

## 3.3. Flowchart User
Alur  sistem flowchart  user ditunjukkan  pada gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Flowchart User
Gambar  4  merupakan  tampilan  dari flowchart user .  Ketika  memasuki  halaman utama atau beranda, user dapat  langsung  melakukan  proses  identifikasi dengan mengklik button , memilih gejala yang dialami, lalu  user  akan  menginputkan  gejala  yang  dialami, kemudian  akan  tampil  tingkat  stres  yang  dialaminya serta solusi yang diberikan. Jika tidak maka user dapat memilih  menu  tentang  stres  yang  berisi  tentang informasi tentang stres. Selanjutnya ada menu tentang kami yang berisi informasi tentang pakar serta admin.

## 3.4. Flowchart Admin
Gambar 5. Tampilan Flowchart Admin

## 3.5. DFD Level 0
Gambar 6 merupakan tampilan dari DFD level 0, terdapat dua hak akses yakni admin dan user . Admin dapat mengakses data yang diinputkan serta data-data pada  kuesioner.  Sedangkan user hanya  dapat mengakses kuesioner dan data hasil identifikasi setelah melakukan proses kuesioner.
Gambar 6. Tampilan DFD Level 0

## 3.6. DFD Level 1
Gambar 7 merupakan tampilan dari DFD level 1, dimana  terdapat  lima  proses  yakni  proses login , menginput  data  tentang  stres,  proses  identifikasi, proses  pengolahan  data  menggunakan  metode  sistem pakar yakni metode Forward Chaining dan Certainty Factor dan menampilkan hasil.

## 3.7. Struktur Menu
Gambar  8  merupakan  tampilan  struktur  menu yang akan dibangun:

## Gambar 8. Tampilan Struktur Menu

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Perhitungan Certainty Factor
Misalkan  gejala  yang  dipilih  adalah  sebagai berikut:
Tabel 1. Contoh gejala yang dipilih Kode Gejala G14 Tangan mudah capek dan sering merasakan ketegangan pada otot tangan, karena selalu digunakan untuk menulis dan mengetik G19 Jam tidur menjadi berantakan karena sering begadang untuk menyelesaikan tugas kuliah
G23 Sakit punggung karena terlalu lama duduk menghadap laptop atau pc
Berikut  adalah  proses  perhitungan  setiap  gejala untuk tingkat stress rendah:
Tabel 2. Perhitungan untuk tingkat rendah
Diagnosa 1 Stres Rendah Gejala 1 Kode Nama gejala
MB MD G14 Tangan mudah capek dan sering merasakan ketegangan pada otot tangan, karena selalu digunakan untuk menulis dan mengetik 0,75 0,25 CF MB-MD 0,5 CF Lama - 0 CF Sementara 0,5
Gejala 2 Kode Gejala Nama gejala MB MD G19 Jam tidur menjadi berantakan karena sering begadang untuk menyelesaikan tugas kuliah 0,75 0,25 CF MB-MD 0,5 CF Lama CF sebelumnya 0,5 CF Kombinasi CF lama + CF baru *(1- CF lama) 0,75 Gejala 3 Kode Gejala Nama gejala MB MD G23 Sakit punggung karena terlalu lama duduk menghadap laptop atau pc 0,75 0,25 CF MB-MD 0,5 CF Lama CF sebelumnya 0,75 CF Kombinasi CF lama + CF baru *(1- CF lama) 0,875 HASIL CF AKHIR : 0,875
Berikut  adalah  proses  perhitungan  untuk  setiap gejala ditingkat stres sedang:
Tabel 3. Perhitungan untuk tingkat sedang
Diagnosa 2 Stres Sedang Gejala 1 Kode Nama gejala MB MD G14 Tangan mudah capek dan sering merasakan ketegangan pada otot tangan, karena selalu digunakan untuk menulis dan mengetik 0,75 0,25 CF MB-MD 0,5 CF Lama - 0 CF Sement ara 0,5 Gejala 2 Kode Gejala Nama gejala MB MD G23 Sakit punggung karena terlalu lama duduk menghadap laptop atau pc 0,75 0,25 CF MB-MD 0,5 CF Lama CF sebelumnya 0,5 CF Kombin asi CF lama + CF baru *(1- CF lama) 0,75

## HASIL CF AKHIR : 0,75
Berikut  adalah  proses  perhitungan  untuk  setiap gejala ditingkat stress berat:
Tabel 4. Perhitungan untuk tingkat berat Diagnosa 3 Stres Berat Gejala 1 Kode Nama gejala MB MD G14 Tangan mudah capek dan sering merasakan ketegangan pada otot tangan, karena selalu digunakan untuk menulis dan mengetik 0,75 0,25 CF MB-MD 0,5 CF Lama - 0 CF Sement ara
0,5
HASIL CF AKHIR : 0, 5
Dari Tabel perhitungan di atas, dapat disimpulkan bahwa pengguna mengalami stres tingkat rendah,  karena  nilai  CF  akhir  tertinggi  berada  pada tabel perhitungan untuk stress tingkat rendah .

## 4.2. Hasil Website
1.  Halaman Admin Gambar 9. Tampilan Halaman Admin 2.  Halaman Beranda Gambar 10, Halaman Beranda
3.  Halaman Pertanyaan Gambar 11. Halaman Pertanyaan
4.  Halaman Hasil Diagnosis Gambar 12. Hasil Dianosis
5.  Halaman Tentang Stres
Gambar 13. Tentang Stres

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  implementasi  dan  pengujian  yang  dibuat ditarik  kesimpulan:  dengan  perhitungan Certainty Factor ,  user  dapat  mengetahui  nilai  keyakinan  atau kepastian hasil diagnosis penyakit berdasarkan gejala yang  dipilih,  hasil  pengujian  fungsional  website menunjukan  bahwa,  menu  –  menu  dapat  digunakan untuk  semua  fungsinya.  Adapun  saran  yang diharapkan dapat menjadi masukkan untuk pengembangan  sistem  pakar  ini,  yaitu:  diharapkan untuk  penelitian  selanjutnya  agar  melakukan  proses perbandingan  tinggkat  stres  pada  mahasiswa  selama masa  pandemi  Covid-19  dengan  masa  sebelum pandemi  Covid-19,  untuk  penelitian  selanjutnya  agar mempercantik  tampilan website ,  agar  lebih  menarik dan  untuk  penelitian  selanjutnya  agar  dapat mengembangkan penelitian ini pada perangkat mobile atau adroid.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   World  Health  Organization,  "Listings  of
WHO’s  response  to  COVID-19,"  11  Maret 2020. [Online].
Available: https://www.who.int/news/item/29-06-2020- covidtimeline. [Accessed 2022]. [2]   Widyawati,  "Kasus  Pertama  Omicron  di Indonesia Diduga dari WNI Yang Datang dari
Nigeria," 2021. [Online]. Available: https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/rilis- media/20211219/5339013/kasus-pertama- omicron-di-indonesia-diduga-dari-wni-yang- datang-dari-nigeria/.  [Accessed  12  Maret 2022]. [3]   Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan Republik Indonesia, "Surat Edaran Mendikbud  Nomor  3692/MPK.A/HK/2020
tentang  Pembelajaran  secara  Daring  dan bekerja dari Rumah dalam rangkah Pencegahan Penyebaran Corona Virus Disease (COVID-19)," 2020.
[4]   R.  Fauziyyah,  R.  A.  Citra  and  Besral, "Dampak  Pembelajaran  Jarak  jauh  terhadap Tingkat  Stres  dan  Kecemasan  Mahasiswa selama Pandemi COVID-19," Jurnal Biostatik,  Kependudukan,  dan  Informatika Kesehatan, pp. 113-123, 2021.
[5]   Perhimpunan  Dokter  Spesialis  Kedokteran Jiwa Indonesia (PDSKJI), "5 Bulan Pandemi Covid-19  di  Indonesia,"  2020.  [Online]. Available: http://www.pdskji.org/home. [Accessed 12 Maret 2022].
[6]   A.  Ramadhany,  A.  Z.  F.  Firdausi  and  U. Karyani,  "STRES  PADA  MAHASISWA SELAMA  MASA  PANDEMI  COVID-19," Jurnal Psikologi Insight , pp. 65-71, 2021.
[7]   A. W. N. Putra and N. C. Laksmita, "Sistem Pakar  :  Deteksi  Dini  Stres  pada  Masa Pandemic  Covid-19  Menggunakan  Metode Forward Chaining," Jurnal Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (JTIIK), vol. Vol.9, pp. 11-16, Februari 2022.
[8]   B. G. Sudarsono and S. P. Lestari, "Diagnosa Tingkat  Depresi  Mahasiswa  Akhir  Terhadap Penelitian  Ilmiah  Menggunakan  K-Nearest
Neighboa," Jurnal Media Informatika
Budidarma, pp. 1094-1099, 2020.
[9]   A.  Aldi,  C.  Nursari  and  F.  Maspiyanti, "Deteksi Dini Tingkat Stres Pada Mahasiswa Menggunakan Metode Iterative Dichotomiser 3  dan  K-Nearest  Neigbour," Journal  of Informatics and Advanced Computing, 2020.
[10]  A.  Hadisuryanto  and  A.  R.  Kardian,  "Sistem Pakar  Untuk  Mengukur  Tingkat  Stres  Pada Mahasiswa  Tingkat  Akhir  Dengan  Metode Forward  Chaining  Berbasis  Web," Jurnal Ilmiah  KOMPUTASI, vol.  15,  pp.  37-48,
2016.
[11]  S.  H.  Dafitri  and  S.  Sundari,  "Sistem  Pakar Mendeteksi Tingkat Stres Mahasiswa Harapan  Dalam  Penyusunan  Skripsi  Teknik Informatika  Dengan  Menggunakan  Metode Teorema  Bayes," Journal  of  Software Engineering, Computer Science and
Information Technology, pp. 165-171, 2021.
[12]  Kusrini,  Sistem  Pakar  Teori  dan  Aplikasi, Yogyakarta: Penerbit ANDI, 2006.
[13]  M. Barseli, I. Ifdil and N. Nikmarijal, "Konsep Stres Akademik Siswa," Jurnal Konseling dan Pendidikan, pp. 143-148, 2017.
[14]  B.  Smet,  Psikologi  Kesehatan,  Jakarta:  PT Grasindo, 1994.