## Analisis Gerakan Mata Terhadap Tingkat Kecemasan Mahasiswa Dengan Metode Fuzzy Inference System

## David Juli Ariyadi
Ilmu Komputer Universitas Pendidikan Ganesha Singaraja, Bali, Indonesia djuliariyadi@gmail.com

## I Gede Aris Gunadi
Ilmu Komputer Universitas Pendidikan Ganesha Singaraja, Bali, Indonesia igedearisgunadi@undiksha.ac.id Dewa Gede Hendra Divayana Ilmu Komputer Universitas Pendidikan Ganesha Singaraja, Bali, Indonesia hendra.divayana@undiksha.ac.id
Abstract—  This  study  aims  to  find  out  how  the  Fuzzy Inference  System  (FIS)  method  is  able  to  assess  a  person's anxiety level through eye movements. Eye movements contain a lot  of  information  that  describes  physical  and  psychological conditions.  Eye  movements  are  recorded  using  the  Tobii  Eye Tracker,  the  data  is  stored  and  processed  by  FIS  due  to  the uncertain nature of the variables. This study collaborated with experts  by  observing  and  interviewing  respondents  and providing  professional  decisions  about  the  level  of  anxiety experienced at the end of the observation session. In this study, the  Tsukamoto  and  Mamdani  FIS  methods  were  compared which  were  the  most  appropriate  or  recommended  for determining  a  person's  level  of  anxiety  in  general. Determination of this recommendation is based on the number of respondents' views of the monitor screen which is divided into five  sections.  Testing  the  performance  of  each method using a confusion matrix. Based on the level of accuracy, the Mamdani FIS method has a better value of 81.25% than Tsukamoto's FIS which is 79.69%. Thus in general, the Mamdani FIS method is better  than  the  Tsukamoto  FIS  method  with  a  difference  of 1.56%. In the future, it is hoped that this research will provide earlier  information  to  someone  to  determine  their  level  of anxiety.
Keywords—  Anxiety,  Eye  Gaze,  Tobii  Eye  Tracking,  Fuzzy Inference System
Abstrak—  Penelitian  ini  bertujuan  mengetahui  bagaimana metode  Fuzzy  Inference  System  (FIS)  mampu  menilai  tingkat kecemasan  seseorang  melalui  gerakan  mata.  Gerakan  mata mengandung  banyak  informasi  yang  menggambarkan  kondisi fisik  dan  psikis.  Gerakan  mata  direkam  menggunakan  Tobii Eye  Tracker,  data  disimpan  dan  diproses  dengan  FIS  karena sifat variabelnya yang tidak tegas. Penelitian ini bekerja sama bersama  pakar  dengan  observasi  dan  wawancara  bersama responden  dan  memberikan  keputusan  secara  profesional tentang tingkat kecemasan yang dialami di akhir sesi observasi. Dalam penelitian ini diperbandingkan FIS metode Tsukamoto dan Mamdani yang paling tepat atau direkomendasikan untuk menentukan  tingkat  kecemasan  seseorang  secara  umum. Penentuan  rekomendasi  ini  berdasarkan  jumlah  pandangan responden  terhadap  layar  monitor  yang  dibagi  menjadi  lima area bagian. Pengujian performa setiap metode menggunakan confusion matrix. Berdasarkan tingkat akurasinya (accuracy), FIS  metode  mamdani  memiliki  nilai  yang  lebih  baik  sebesar 81,25% daripada FIS Tsukamoto yang sebesar 79,69%. Dengan demikian  secara  umum,  FIS  metode  Mamdani  lebih  baik daripada FIS metode Tsukamoto dengan selisih sebesar 1,56%. Ke  depan  diharapkan  penelitian  ini  memberikan  informasi
lebih  awal  kepada  seseorang  untuk  mengetahui  tingkat kecemasannya.
Keywords— Kecemasan, Gerakan Mata, Tobii Eye Tracking, Fuzzy Inference System

## PENDAHULUAN
Pandemi  2019-nCoV  berdampak  multidimensi  pada semua aspek kehidupan masyarakat, hal ini didasarkan pada data  yang  dirilis  oleh  [1].  Pandemi  tidak  hanya  berdampak pada  kesehatan  fisik,  tetapi  pandemi  juga  berpengaruh  pada kesehatan  mental  [2],  salah  satunya  adalah  munculnya kecemasan.  Kecemasan  yang  timbul  ternyata  juga  masih berlangsung  pada  masa  new  normal  [3].  Selain  dimensi kesehatan  tersebut  ternyata  juga  berdampak  pada  aspek pendidikan  [4].  Dunia  pendidikan  juga  tidak  lepas  dari dampak perubahan new normal ini khususnya di pendidikan tinggi. Kegiatan pembelajaran tatap muka mulai dialihkan ke pembelajaran  dalam  jaringan.  Pembelajaran  dengan  metode ini terjadi beberapa kendala, baik kendala teknis dan kendala akademis.  Kendala  teknis  yang  terjadi  seperti  kurangnya keterbatasan perangkat  dan keterbatasan  akses  internet yang dimiliki  mahasiswa.  Sedangkan  kendala  akademis  yang terjadi seperti kurangnya interaksi antara tenaga pengajar dan mahasiswa sehingga kurangnya penyerapan materi pembelajaran oleh mahasiswa, mahasiswa kurang menyimak penjelasan  dosen  karena  kamera  yang  digunakan  dimatikan sehingga mahasiswa terkesan meremehkan proses pembelajaran  tersebut  dan  terjadi  kejenuhan  selama  proses pembelajaran.
Seluruh  kendala  yang  telah  dikemukakan  tersebut berdampak  pada  tingkat  kecemasan  mahasiswa  selama pembelajaran daring [4]. Pada penelitian [5] juga menemukan adanya  kecemasan  akademik  selama  pandemi,  dari  300 sampel  penelitian,  sebanyak  13%  mengalami  tingkat  stres akademik tinggi, 75% mengalami stres akademik sedang, dan 12% mengalami stres akademik rendah. Pada hasil penelitian tersebut menunjukkan  perlunya  adanya  solusi  terhadap  stres dan  kecemasan  akademik  mahasiswa.  Memasuki  tahun akademik  2022/2023  saat  ini,  pembelajaran  akan  dialihkan kembali  dengan  metode  tatap  muka.  Perlu  adanya  adaptasi kembali  dari  kebiasaan  pembelajaran  dalam  jaringan  ke pembelajaran luar jaringan. Normalnya dengan pembelajaran luring  ini  mahasiswa  lebih  aktif  dalam  pembelajaran,  lebih memahami  penjelasan  yang  disampaikan  oleh  tenaga pengajar.  Namun,  tanpa  disadari  penerapan  pembelajaran daring juga berakibat buruk bagi peserta didik salah satunya adalah  kurangnya  hubungan  sosial  di  antara  peserta  didik. Faktor utamanya adalah kurangnya interaksi langsung peserta
didik  baik  dengan  peserta  didik  yang  lain  maupun  dengan guru  [6].  Segala  kendala  tersebut  bisa  berdampak  pada capaian  belajar  mahasiswa  pada  Ujian  Tengah  Semester (UTS) dan Ujian Akhir Semester (UAS) dan itu bisa memicu kecemasan  pada  mahasiswa  jika  mendapatkan  nilai  yang kurang  memuaskan,  seperti  yang  dikemukakan  [7],  pada penelitian  kecemasan  pada  siswa  sekolah  menengah,  siswa yang  menunjukkan  reaksi  afektif  negatif  akan  mengalami kecemasan,  kebosanan,  dan  stres,  sehingga  akan  cenderung untuk menjauhi tugas akademik,  malas  sekolah, dan bahkan memilih untuk berhenti sekolah.
Salah satu ciri seseorang memiliki kecemasan dapat dilihat dari  gerakan  mata.  Mata  manusia  adalah  saluran  utama  di mana  orang  memperoleh  informasi  eksternal  [8].  Gerakan mata  seseorang  mengandung  banyak  informasi  yang menggambarkan  kondisi  fisik  atau  kondisi  psikis.  Gerakan mata  seseorang  dapat  menunjukkan  suatu  ketertarikan, respons  atau  mengikuti,  mempertahankan  pandangan  pada objek tertentu yang diam ataupun yang bergerak, hal itu dapat memberikan  informasi  tentang  keadaan  seseorang  tersebut. Atas  dasar  faktor  dari  gerakan  mata  tersebut  kita  bisa  dapat menjadikan gerakan mata sebagai media untuk mendapatkan informasi kecemasan seseorang. Salah satunya adalah dengan melakukan  perekaman  terhadap  gerakan  mata  dengan eye- tracking  system .  Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  semakin banyak  perangkat  yang  diproduksi  untuk  melakukan pelacakan  tatapan  mata.  Perangkat  seperti  itu  dapat menyebabkan peluang yang belum pernah terjadi sebelumnya dalam  banyak  aplikasi  [9].  Saat  ini,  sistem  pelacakan  mata secara kasar dibagi menjadi sistem pelacakan mata dekat mata dan  sistem  pelacakan  mata  desktop  berdasarkan  jenis perangkat  keras.  Secara  konsep  sistem  pelacakan  mata desktop  diawali  dengan  mendeteksi  wajah  pengguna, kemudian mencari dan mengelompokkan area mata di wajah, dan  kemudian  menemukan  pusat  pupil  dan  kalibrasi  titik pandang  dan  merekam  gerakan  mata  dengan  jarak  jauh. Sistem  pelacakan  mata  dekat  mata  umumnya  memiliki  dua cara  penggunaan,  dipasang  di  helm  dan  tipe  kacamata. Perbedaan  dari  sistem  pelacakan  mata  desktop  dan    sistem pelacakan  mata  dekat  mata  adalah  sistem  pelacakan  mata dekat  mata  hanya  area  kelopak  mata  yang  menjadi  acuan untuk ekstraksi pupil.
Salah  satu  acuan  penulis  untuk  mengembangkan  dan meneliti  hubungan  antara  pemanfaatan  alat  bantu  gerakan mata  dengan  kecemasan  yang  dialami  seseorang  yaitu penelitian  yang  dilakukan  oleh  [10]  menjelaskan  bahwa gerakan mata memiliki korelasi terhadap beban kognitif siswa sehingga dapat mengalami stres dengan tingkat level tertentu yang nantinya akan berpengaruh pada kesehatan. Di sisi lain, penggunaan  perangkat  digital  dalam  pembelajaran  pada waktu  yang  lama  dapat  menyebabkan  kelelahan  dan  beban pelajaran yang diberikan secara berlebih dapat meningkatkan stres bagi siswa. Masalah yang diuji pada penelitian tersebut adalah  apakah  tekanan  mental  dapat  diidentifikasi  dengan gerakan mata dan apakah gerakan mata dapat dijadikan acuan terhadap  kelelahan  mata.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan beberapa  metode  dengan  rangsangan  yang  berbeda  pada setiap  metode,  metode  yang  digunakan  pada  penelitian sebelumnya  ini  yaitu  dengan  menggunakan eye  tracker dengan  memberikan  beberapa  tugas  kepada  siswa,  tugas pertama  mengerjakan  soal  matematika,  kedua  menampilkan video yang disarankan ahli untuk deteksi kelelahan mata dan tugas terakhir memberikan sepuluh pertanyaan yang berkaitan dengan  keluarga  dan  kehidupan  akademik  mereka.  Semua
kegiatan  dari  tugas  tersebut  gerakan  mata  di  rekam  dan korelasi dengan kelelahan mata dilihat berdasarkan diameter pupil dan frekuensi kedipan mata. Berdasarkan studi literatur penelitian sebelumnya, dapat disimpulkan tingkat stres terjadi dengan  menggunakan  parameter  frekuensi  kedipan  mata, diameter  pupil,  dan  indikasi  kelelahan  mata  dengan  metode pemberian stimulus kepada responden.
Perlu  adanya  studi  lebih  lanjut  dengan  metode  lainnya tentang  penggunaan  alat eye  tracker untuk  mengklasifikasi- kan gerakan mata. Pada penelitian kali ini dilakukan penelitian dengan alat eye tracker jenis lain yaitu Tobii  Eye Tracker 5 untuk memudahkan dalam perekaman gerakan mata terhadap layar  monitor  dengan  dibagi  menjadi  lima  area  pandangan terhadap  layar  monitor.  Perbedaan  dengan  penelitian sebelumnya  yaitu  pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  tingkat  kecemasan  yang  dialami  seseorang dengan  memanfaatkan  data  gerakan  mata  yang  direkam dengan alat eye tracker selanjutnya di komparasi dengan hasil pengamatan ahli terhadap responden.
Dalam pengolahan data gerakan mata yang dihasilkan dari alat eye  tracker untuk menganalisis  tingkat kecemasan  akan menggunakan Fuzzy  Inference  System (FIS).  Menurut  [11] Ada  beberapa  alasan  mengapa  orang  menggunakan  logika fuzzy,  antara  lain  yaitu  konsep  logika  fuzzy  mudah dimengerti,  logika  fuzzy  sangat  fleksibel,  logika  fuzzy memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat, logika fuzzy  mampu  memodelkan  fungsi-fungsi  non  linear  yang sangat  kompleks,  logika  fuzzy  dapat  membangun  dan mengaplikasikan pengalaman-pengalaman para  pakar  secara langsung  tanpa  harus  melalui  proses  pelatihan,  logika  fuzzy dapat  bekerja  sama  dengan  teknik-teknik  kendali  secara konvensional, dan logika fuzzy juga didasarkan pada bahasa alami.  Sehingga  penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan studi  lebih  lanjut  pada  gerakan  mata  terhadap  tingkat kecemasan  seseorang  dengan  metode  FIS  dalam  penentuan secara tegas titik pandangan mata dengan alat eye tracker .
METODE PENELITIAN Secara  keseluruhan  rencana  alur  penelitian  akan dilaksanakan  dengan  beberapa  tahapan  yang  digambarkan pada Gambar 1 berikut :

## Gambar. 1. Gambaran Umum Penelitian

## A. Proses Pengambilan Data
Proses  pengambilan  data  pada  penelitian  ini  yaitu digunakan  metode Desktop Eye  Tracking .  Prinsip  sistem pelacakan  mata  desktop  adalah  pertama-tama  mendeteksi wajah penguji, kemudian menemukan dan mengelompokkan area mata di wajah, dan kemudian menemukan pusat pupil dan kalibrasi  titik pandangan, merekam  gerakan mata jarak jauh [8].  Pengambilan  data  dimulai  dengan  responden  duduk secara sempurna dengan jarak 0,5 – 1 meter dari layar monitor dengan  resolusi  layar  1920x1080  piksel  sebagai  media rangsangan visual melalui video yang dimainkan. Pada layar monitor ini telah tersambung alat perekam gerakan mata yaitu Tobii Eye Tracker 5 yang akan merekam posisi gerakan mata
terhadap  layar  monitor  selama  menonton  video.  Agar  lebih fokus  terhadap  video  yang  ditonton  disediakan headphone agar suara video terdengar jelas di telinga responden.
Pada  Gambar  2  Pembagian  koordinat  deteksi  layar monitor  akan  di  bagi  menjadi  5  bagian  yaitu  :  Paling  Kiri (PKi),  Kiri  (Ki),  Tengah  atau  Center  (C),  Kanan  (Ka)  dan Paling  Kanan (PKa).  Bagian dari  layar  monitor ini nantinya akan menjadi aturan dasar yang disepakati bersama ahli untuk menentukan  tingkat  konsistensi  pandangan  responden terhadap tingkat kecemasan.
Gambar. 2. Pembagian Koordinat Deteksi Layar
Video  yang  dimainkan  yaitu  menjelaskan  tentang kecemasan  dengan  durasi  5-10  menit.    Setelah  responden menonton  video  tersebut  responden  diarahkan  untuk menanggapi  video  tersebut  dengan  pemahaman  yang didapatkan  responden.  Setelah  semua  proses  perekaman gerakan  mata  selesai  dilanjutkan  dengan  pengamatan responden  secara  langsung  oleh  Psikolog.  Psikolog memberikan  beberapa  pertanyaan  tentang  kecemasan responden yang dialami selama ini, dilihat dari kejujurannya ketika  menjawab  dan  respons  fisiologis  responden  selama dilakukan observasi oleh psikolog.
Gambar. 3. Proses Perekaman Gerakan Mata Dengan Rangsangan Video

## B. Preprocessing Data
Tahapan preprocessing pada  data  gerakan  mata  yang didapatkan  dari  alat  eye  gaze  tracker  memiliki  data  yang begitu  banyak  berupa  koordinat  (x,  y)  dan  satuan  waktu  (t) yang memungkinkan adanya missing value atau inkonsistensi selama pengambilan data. Sesuai dengan waktu video selama 5  menit  dalam  hal  ini  jika  dikonversi  ke  detik  menjadi  300 detik, maka akan diambil 300 data awal deteksi titik koordinat mata  pada  layar  sebagai  batasan  data  yang  akan  di  proses
meskipun data mata yang terekam lebih dari 300 data deteksi titik koordinat mata pada layar.

## C. Pemrosesan Data dan Pembentukan Pengetahuan
Data  yang  sudah  melalui  tahap  preprocessing  akan  di proses  lebih  lanjut.  Pada  tahap  ini  data  akan  dilakukan perhitungan dengan metode  FIS.  Hasil  dari perhitungan  FIS akan  dicocokkan  dengan  hasil  pengamatan  yang  telah dilakukan  oleh  pakar  dan  dijadikan  basis  pengetahuan  yang akan dibangun/dibentuk beberapa aturan yang memiliki kelas dari ahli.

## D. Implementasi Pengetahuan pada Sistem
Pada tahap implementasi pengetahuan pada sistem adalah proses  mentransformasikan  hasil  perhitungan  manual pemrosesan  data  latih  ke  dalam  sebuah  kode  pemrograman untuk  dilakukan  pemrosesan  dan  perhitungan  data  secara otomatis  dengan  FIS  dilakukan  oleh  komputer  melalui perangkat  lunak.  Data  latih  berupa  data  perekaman  gerakan mata responde disimpan di dalam basis data akan dilakukan analisa dengan FIS dengan basis aturan yang sudah disepakati bersama  ahli  untuk  menentukan  tingkat  kecemasan responden.

## E. Uji Coba Sistem
Tahapan terakhir dari penelitian ini yaitu uji coba sistem dengan metode black box. Metode ini biasa digunakan untuk menguji  perangkat  lunak  yang  berfokus  pada  pengujian fungsionalitas  sistem  tanpa  harus  mengetahui  dari  struktur internal  dari  kode  pemrograman.  Sistem  yang  dibuat  pada penelitian ini  akan di  uji  coba  secara  langsung bersama ahli atau pakar untuk mendapatkan persentase nilai akurasi antara keputusan  sistem  dan  keputusan  ahli  dalam  hal  ini  psikolog dalam menilai tingkat kecemasan pada mahasiswa.

## F. Alat Penelitian
Untuk pelaksanaan pengembangan prototype dan testing, akan  digunakan  perangkat  keras  ( hardware )  dan  perangkat lunak ( software ) seperti berikut.
1. Hardware :  PC  All-in-one  HP  atau  Laptop  dengan processor Core I5, RAM 8 GB, HDD 1TB. Alat perekam gerakan mata Tobii Eye Tracker Versi 5.
2. Software : Sistem Operasi Windows 10 x64 Bit, Database MySQL , Visual Studio Code teks editor, Aplikasi perekam gerakan mata dari Tobii Eye Tracker .

## G. Bahan Penelitian
Data  yang  digunakan  sebagai  bahan  penelitian  ini  yaitu data  perekaman  gerakan  mata  responden  dengan  alat  Tobii Eye Tracker 5.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Aplikasi Pendukung Deteksi Mata Untuk pengambilan data gerakan mata selain menggunakan  alat  Tobii  Eye  Tracker  5  butuh  aplikasi penghubung  ke  basis  data,  aplikasi  ini  penulis  diberi  nama EyeTrackingApp.  Aplikasi  ini  dibuat  dengan  menggunakan Microsoft
Visual
Studio .Net dengan Library Tobii.EyeX.Client.dll sebagai media penghubung aplikasi ke alat  Tobii  Eye  Tracker 5 dan MySql.Data.dll  sebagai  media penghubung aplikasi ini ke basis data.
Gambar. 4. Aplikasi Eye Tracking App
Pada  aplikasi  manajemen  peserta  dan  administrator  ini berbasis web yang dibuat dengan framework Laravel 8.
Gambar. 5. Tampilan Awal Aplikasi Manajemen Data
Hak akses pada aplikasi manajemen data ini terdapat dua peran yaitu administrator dan peserta. Hak akses administrator memiliki  akses  untuk  melihat  hasil  perekaman  mata  beserta analisis  dari  perhitungan  fuzzy  yang  dihasilkan.  Sedangkan peran  peserta  hanya  memiliki  akses  untuk  memilih  jadwal penilaian  yang  tersedia  dan  melakukan  penilaian  mandiri terhadap kecemasan.

## B. Analisis Perhitungan Fuzzy Gerakan Mata
Dalam perhitungan fuzzy gerakan mata  ini  akan diambil satu sampel mahasiswa dengan nama Laura Figustina, NIM. E31212371.
TABEL I. C ONTOH D ATA K OORDINAT T ITIK P ANDANGAN M ATA Data Ke point_x point_y time_input posisi layar 1 808 703 111625951 C 2 1653 247 111627285 Pka 3 966 846 111628308 C 4 51 1050 111629305 PKi 5 609 588 111630120
Ki
.... .... .... .... .... .... 296 813 646 111923590 C 297 1070 628 111924859 C 298 862 266 111926339 C 299 630 538 111927306 Ki 300 1070 571 111927790 C
Gambar. 6. Tampilan Daftar Participant untuk Peran Administrator
Dari 300 data pada Tabel 1 dihasilkan jumlah titik pandangan horizontal sebagai berikut :
• Paling Kiri (PKi)    : 20
• Kiri (Ki)
: 124
• Center (C) : 90 • Kanan (Ka) : 45 • Paling Kanan (PKa) : 21
Adapun aturan dasar yang disepakati bersama ahli dengan dua  himpunan  fuzzy  yaitu  Sedikit  (S)  dan  Banyak  (B) ditampilkan pada Tabel 2 sebagai berikut :
TABEL II. A TURAN D ASAR M ETODE F UZZY YANG D IGUNAKAN Rule PKi Ki C Ka PKa Hasil [R1] S S S S S TIDAK ADA [R2] S S S S B TIDAK ADA [R3] S S S B S TIDAK ADA [R4] S S S B B RINGAN [R5] S S B S S TIDAK ADA [R6] S S B S B RINGAN [R7] S S B B S RINGAN [R8] S S B B B
BERAT [R9] S B S S S TIDAK ADA [R10] S B S S B RINGAN [R11] S B S B S RINGAN [R12] S B S B B SEDANG [R13] S B B S S RINGAN [R14] S B B S B
BERAT [R15] S B B B S SEDANG
[R16] S B B B B BERAT
[R17] B S S S S TIDAK ADA [R18] B S S S B
RINGAN [R19] B S S B S TIDAK ADA
[R20] B S S B B BERAT
[R21] B S B S
S RINGAN
[R22] B S B
S B BERAT SEKALI [R23] B
S
B B
S
SEDANG [R24] B S B B B BERAT [R25] B B S S S
RINGAN [R26] B
B S S B
BERAT [R27] B B S B S
SEDANG [R28] B B S B B BERAT SEKALI [R29] B B
B S S SEDANG
[R30] B B B S B BERAT SEKALI [R31] B B B B S BERAT [R32] B B B B B TIDAK ADA
Mengacu pada Visual Analog Scale for Anxiety (VAS-A) [12] dibagi rentang tingkat kecemasan pada Tabel 3 dan jika digambarkan  dalam  grafik  keanggotaan  maka  dapat ditampilkan pada Gambar 6 sebagai berikut :
TABEL III. T ABEL R ENTANG N ILAI T INGKAT K ECEMASAN Level Kecemasan Rentang Derajat Keanggotaan Tidak Ada Kecemasan 0-30 Kecemasan Ringan 20-50 Kecemasan Sedang 40-70 Kecemasan Berat 60-90 Kecemasan Berat Sekali 80-100
Gambar. 7. Grafik Keanggotaan Tingkat Kecemasan

## C. Pembentukan Himpunan Fuzzy (Fuzzifikasi) 1. Variabel Paling Kiri
Variabel  paling  kiri  terdiri  dari  2  himpunan  fuzzy,  yaitu Sedikit  dan  Banyak.  Adapun  bentuk  keanggotaan  dari himpunan fuzzy tersebut adalah sebagai berikut :
𝜇 𝑃𝑎𝑙𝑖𝑛𝑔 𝐾𝑖𝑟𝑖 𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 (𝑥) =
{
0, 𝑥 ≥ 60
60 − 𝑥 60 − 20 , 20 ≤ 𝑥 ≤ 60 1, 𝑥 ≤ 20
()
𝜇 𝑃𝑎𝑙𝑖𝑛𝑔 𝐾𝑖𝑟𝑖 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 (𝑥) =
{ 0, 𝑥 ≤ 20
𝑥 − 20 60 − 20 , 20 ≤ 𝑥 ≤ 60 1, 𝑥 ≥ 60
()
Dari persamaan tersebut maka diperoleh :
𝜇 𝑃𝑎𝑙𝑖𝑛𝑔 𝐾𝑖𝑟𝑖 𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 (20) =  1 𝜇 𝑃𝑎𝑙𝑖𝑛𝑔 𝐾𝑖𝑟𝑖 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 (20) =  0
Dari  perhitungan  tersebut,  dihasilkan  grafik  himpunan fuzzy variabel paling kiri dengan nilai 20 sebagai berikut :
Gambar. 8. Grafik Himpunan Fuzzy Variabel Paling Kiri

## 2. Variabel Kiri
Variabel kiri terdiri dari 2 himpunan fuzzy, yaitu Sedikit dan  Banyak.  Adapun  bentuk  keanggotaan  dari  himpunan fuzzy tersebut adalah sebagai berikut :
𝜇 𝐾𝑖𝑟𝑖 𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 (𝑥) = {
60 − 𝑥 60 − 20 , 20 ≤ 𝑥 ≤ 60
1, 𝑥 ≤ 20
()
𝜇 𝐾𝑖𝑟𝑖 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 (𝑥) = { 0, 𝑥 ≤ 20
𝑥 − 20 60 − 20 , 20 ≤ 𝑥 ≤ 60
1, 𝑥 ≥ 60
()
Dari persamaan tersebut maka diperoleh :
𝜇 𝐾𝑖𝑟𝑖 𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 (124) =  0
𝜇 𝐾𝑖𝑟𝑖 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 (124) =  1
Dari  perhitungan  tersebut,  dihasilkan  grafik  himpunan fuzzy variabel kiri dengan nilai 124 sebagai berikut :

## Gambar. 9. Grafik Himpunan Fuzzy Variabel Kiri

## 3. Variabel Tengah
Variabel  tengah  terdiri  dari  2  himpunan  fuzzy,  yaitu Sedikit  dan  Banyak.  Adapun  bentuk  keanggotaan  dari himpunan fuzzy tersebut adalah sebagai berikut :
𝜇 𝑇𝑒𝑛𝑔𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 (𝑥) = { 0, 𝑥 ≥ 60
60 − 𝑥 60 − 20 , 20 ≤ 𝑥 ≤ 60
1, 𝑥 ≤ 20
()
𝜇 𝑇𝑒𝑛𝑔𝑎ℎ 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 (𝑥) = { 0, 𝑥 ≤ 20 𝑥 − 20 60 − 20 , 20 ≤ 𝑥 ≤ 60
1, 𝑥 ≥ 60
()
Dari persamaan tersebut maka diperoleh :
𝜇 𝑇𝑒𝑛𝑔𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 (90) =  0 𝜇 𝑇𝑒𝑛𝑔𝑎ℎ 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 (90) =  1
Dari  perhitungan  tersebut,  dihasilkan  grafik  himpunan fuzzy variabel tengah dengan nilai 90 sebagai berikut :
Gambar. 10. Grafik Himpunan Fuzzy Variabel Tengah

## 4. Variabel Kanan
Variabel kanan terdiri dari 2 himpunan fuzzy, yaitu Sedikit dan  Banyak.  Adapun  bentuk  keanggotaan  dari  himpunan fuzzy tersebut adalah sebagai berikut :
𝜇 𝐾𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 (𝑥) = { 0, 𝑥 ≥ 60 60 − 𝑥 60 − 20 , 20 ≤ 𝑥 ≤ 60 1, 𝑥 ≤ 20 () 𝜇 𝐾𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 (𝑥) = { 0, 𝑥 ≤ 20 𝑥 − 20 60 − 20 , 20 ≤ 𝑥 ≤ 60 1, 𝑥 ≥ 60
()
Dari persamaan tersebut maka diperoleh :
𝜇 𝐾𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 (45) = 60  −  45 60  −  20 = 15 40 = 0,375
𝜇 𝐾𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 (45) = 45  −  20 60  −  20 = 25 40
= 0,625
Dari  perhitungan  tersebut,  dihasilkan  grafik  himpunan fuzzy variabel kanan dengan nilai 45 sebagai berikut :
Gambar. 11. Grafik Himpunan Fuzzy Variabel Kanan

## 5. Variabel Paling Kanan
Variabel paling kanan terdiri dari 2 himpunan fuzzy, yaitu Sedikit  dan  Banyak.  Adapun  bentuk  keanggotaan  dari himpunan fuzzy tersebut adalah sebagai berikut :
𝜇 𝑃𝑎𝑙𝑖𝑛𝑔 𝐾𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 (𝑥) = { 0, 𝑥 ≥ 60 60 − 𝑥 60 − 20 , 20 ≤ 𝑥 ≤ 60 1, 𝑥 ≤ 20 () 𝜇 𝑃𝑎𝑙𝑖𝑛𝑔 𝐾𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 (𝑥) =
{ 0, 𝑥 ≤ 20
𝑥 − 20 60 − 20 , 20 ≤ 𝑥 ≤ 60 1, 𝑥 ≥ 60 ()
Dari persamaan tersebut maka diperoleh :
𝜇 𝑃𝑎𝑙𝑖𝑛𝑔 𝐾𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 (21) = 60  −  21 60  −  20 = 39 40 = 0,975
𝜇 𝑃𝑎𝑙𝑖𝑛𝑔 𝐾𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 (21) = 21  −  20 60  −  20 = 1 40 = 0,025
Dari  perhitungan  tersebut,  dihasilkan  grafik  himpunan fuzzy variabel paling kanan dengan nilai 21 sebagai berikut :
Gambar. 12. Grafik Himpunan Fuzzy Variabel Paling Kanan

## D. Sistem Inferensi Fuzzy
Pada  proses  inferensi  ini  akan  diambil  beberapa  basis aturan  yang  memiliki  nilai  perhitungan  berbeda  sebagai contoh R1, R13, R14, R15, R16. Pada proses inferensi ini akan diambil beberapa basis aturan yang memiliki nilai perhitungan berbeda  sebagai  contoh  R1,  R13,  R14,  R15,  R16.  Adapun Perhitungan α-predikat dan nilai z sebagai berikut :
[R1]  IF  sedikit  AND  sedikit  AND  sedikit  AND  sedikit AND sedikit THEN tidak ada kecemasan.
α-predikat1 = μPalingKiri ∩ μKiri ∩ μTengah ∩ μKanan ∩ μPalingKanan
= MIN(1; 0; 0; 0,375; 0,975)
= 0
𝜇 𝑅𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑧) = { 0, 𝑧 ≥ 30 30 − 𝑧 30 − 0 , 0 ≤ 𝑧 ≤ 30
1, 𝑧 ≤ 0
()
𝜇(𝑧) = 30  −   𝑧 1 30 0 = 30  −   𝑧 1 30 𝑧 1 = 30
[R13] IF sedikit AND banyak AND banyak AND sedikit AND sedikit THEN kecemasan ringan
α-predikat13 = μPalingKiri ∩ μKiri ∩ μTengah ∩ μKanan ∩ μPalingKanan
= MIN(1; 1; 1; 0,375; 0,975)
= 0, 375 𝜇 𝑅𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑧) = { 0, 𝑧 ≥ 50 50 − 𝑧 50 − 20 , 20 ≤ 𝑧 ≤ 50 1, 𝑧 ≤ 20
()
𝜇(𝑧) = 50  −   𝑧 13
30 0,375 = 50  −   𝑧 13 30 𝑧 13 = 38,75
[R14] IF sedikit AND banyak AND banyak AND sedikit AND banyak THEN kecemasan berat
α-predikat14 = μPalingKiri ∩ μKiri ∩ μTengah ∩ μKanan ∩ μPalingKanan
= MIN(1; 1; 1; 0,375; 0,025) = 0, 025 𝜇 𝐵𝑒𝑟𝑎𝑡 (𝑧) = { 0, 𝑧 ≥ 90 90 − 𝑧 90 − 60 , 60 ≤ 𝑧 ≤ 90 1, 𝑧 ≤ 60 ()
𝜇(𝑧) = 90  −   𝑧 14 30 0,025 = 90  −   𝑧 14 30 𝑧 14 = 89,25
[R15] IF sedikit AND banyak AND banyak AND banyak AND sedikit THEN kecemasan sedang
α-predikat15 = μPalingKiri ∩ μKiri ∩ μTengah ∩ μKanan ∩ μPalingKanan
= MIN(1; 1; 1; 0,625; 0,975)
= 0, 625
𝜇 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 (𝑧) = {
0, 𝑧 ≥ 70
70 − 𝑧 70 − 40 , 40 ≤ 𝑧 ≤ 70
1, 𝑧 ≤ 40
(14)
𝜇(𝑧) = 70  −   𝑧 15 30 0,625 = 70  −   𝑧 15 30 𝑧 15 = 51,25
[R16]  IF  sedikit  AND  banyak  AND  banyak  AND  banyak AND banyak THEN kecemasan berat
α-predikat16 = μPalingKiri ∩ μKiri ∩ μTengah ∩ μKanan ∩ μPalingKanan
= MIN(1; 1; 1; 0,625; 0,025)
= 0, 025 𝜇 𝐵𝑒𝑟𝑎𝑡 (𝑧) = { 0, 𝑧 ≥ 90 90 − 𝑧 90 − 60 , 60 ≤ 𝑧 ≤ 90 1, 𝑧 ≤ 60
()
𝜇(𝑧) = 90  −   𝑧 16 30 0,025 = 90  −   𝑧 16 30 𝑧 16 = 89,25

## E. Perhitungan Fuzzy Tsukamoto
Setelah dilakukan perhitungan α-predikat dan nilai z maka untuk  fuzzy  Tsukamoto  digunakan  rata-rata  dengan persamaan :
𝑍 = ∑ 𝛼 1 𝑧 1 ∑ 𝛼 1 ()
Maka,  perhitungan  rata-rata  dari  α-predikat  dan  nilai  z sebagai berikut :
𝑍 = 51,025 1,05
=  48,595  ≈  49
Nilai  49  pada  rentang  nilai  tingkat  kecemasan  termasuk dalam Kecemasan Sedang.

## F. Perhitungan Fuzzy Mamdani
Perhitungan  metode  fuzzy  Mamdani  akan  menggunakan bantuan  aplikasi  Matlab  R2021a  dengan  Fuzzy  Logic Designer  pada  Gambar  13  dalam  perhitungannya  dengan variabel-variabel  yang  didapatkan  sebelumnya  pada  metode fuzzy  Tsukamoto.  Langkah  pertama  menentukan  fungsi keanggotaan  dari  variabel-variabel  input  yang  digunakan yaitu lima area Paling Kiri, Kiri, Tengah, Kanan dan Paling Kanan. Langkah kedua menentukan fungsi keanggotaan dari output tingkat kecemasan yaitu Tidak Ada, Ringan, Sedang, Berat dan Berat Sekali.
Berdasarkan pada Gambar 12 dengan mengambil sampel variabel sebelumnya yaitu Paling Kiri : 20, Kiri : 124, Tengah : 90, Kanan : 45, Paling Kanan : 21, maka hasil perhitungan dengan  fuzzy  Mamdani dihasilkan nilai  Tingkat Kecemasan 47,9 dengan tingkat Kecemasan Sedang.

## G. Uji Akurasi dengan Confusion Matrix
Pada  pengujian  sistem  ini,  akan  membandingkan  hasil keputusan  yang  dibuat  oleh  sistem  dengan  hasil  keputusan pengamatan  oleh  ahli  dengan  data  sampel  sebanyak  64 responden yang telah mengikuti penilaian mandiri kecemasan mahasiswa.  Perhitungan confusion  matrix yang  harus digunakan adalah confusion matrix multiclass yang memiliki lima kelas.
Pada  Accuracy  dengan  metode  fuzzy  tsukamoto menghasilkan akurasi sebesar 79,69% dan pada metode fuzzy mamdani  sebesar  81,25%.  Pada  Precision  dengan  metode fuzzy  tsukamoto  menghasilkan  nilai  sesuai  tingkat kecemasannya  yaitu  0%;  81,81%;  97,22%;  46,67%;  0%, sedangkan dengan metode fuzzy mamdani menghasilkan nilai sesuai  tingkat  kecemasannya  yaitu  0%;  90%;  86.96%; 42,86%;  0%.  Pada  Recall  dengan  metode  fuzzy  tsukamoto menghasilkan  nilai  sesuai  tingkat  kecemasannya  yaitu  0%; 75%;  79,55%;  100%;  0%,  sedangkan  dengan  metode  fuzzy mamdani  menghasilkan  nilai  sesuai  tingkat  kecemasannya yaitu  0%;  75%;  90.91%;  42,86%;  0%.  Pada  Recall  dengan metode  fuzzy  tsukamoto  menghasilkan  nilai  sesuai  tingkat kecemasannya  yaitu  0%;  75%;  79,55%;  100%;  0%, sedangkan dengan metode fuzzy mamdani menghasilkan nilai sesuai  tingkat  kecemasannya  yaitu  0%;  75%;  90.91%; 42,86%; 0%. Pada F1-Score dengan metode fuzzy tsukamoto menghasilkan  nilai  sesuai  tingkat  kecemasannya  yaitu  0%; 78,34%;  87,68%;  63,94%;  0%,  sedangkan  dengan  metode fuzzy mamdani menghasilkan nilai sesuai tingkat kecemasannya yaitu 0%; 81,81%; 88.95%; 43%; 0%.
Gambar. 13. Hasil Proses Perhitungan Fuzzy Mamdani dengan Matlab

## TABEL IV. C ONFUSION M ATRIX DENGAN F UZZY M ETODE T SUKAMOTO
Confusion Matrix Keputusan Ahli Total Tidak Ada Ringan Sedang Berat Berat Sekali Nilai Perhitungan Fuzzy Tsukamoto Tidak Ada 0 2 0 0 0 2 Ringan 1 9 1 0 0 11 Sedang 0 1 35 0 0 36 Berat 0 0 8 7 0 15 Berat Sekali 0 0 0 0 0 0 Total 1 12 44 7 0 64
TABEL V.
C

## ONFUSION M ATRIX DENGAN F UZZY M ETODE M AMDANI
Confusion Matrix Keputusan Ahli Total Tidak Ada Ringan Sedang Berat Berat Sekali Nilai Perhitungan Fuzzy Mamdani Tidak Ada 0 1 0 0 0 1 Ringan 1 9 0 0 0 10 Sedang 0 2 40 4 0 46 Berat 0 0 4 3 0 7 Berat Sekali 0 0 0 0 0 0 Total 1 12 44 7 0 64
Dari  penelitian  ini  dapat  ditemukan  korelasi  antara gerakan  mata  dengan  kecemasan  yang  dialami  mahasiswa dengan  validasi  oleh  ahli  dengan  persentase  tertentu  dari setiap metode fuzzy yang digunakan. Dari penelitian ini dari
64  responden  berdasarkan fuzzy metode  Tsukamoto ditemukan  2  orang  tidak  memiliki  kecemasan,  11  orang mengalami  kecemasan  ringan,  36  orang  mengalami kecemasan sedang, 15 orang mengalami kecemasan berat dan
tidak ada yang mengalami kecemasan berat sekali atau panik. Sedangkan dengan fuzzy metode Mamdani ditemukan 1 orang tidak  memiliki  kecemasan,  10  orang  mengalami  kecemasan ringan,  46  orang  mengalami  kecemasan  sedang,  7  orang mengalami  kecemasan  berat  dan  tidak  ada  yang  mengalami kecemasan berat sekali atau panik.

## Gambar. 14. Jumlah Responden berdasarkan Tingkat Kecemasan
Tidak ditemukan level kecemasan berat sekali atau panik pada penelitian ini. Hal itu didasarkan pada artikel oleh [13] bahwa  kepanikan  terjadi  secara  tiba-tiba  dalam  beberapa menit  jika  seseorang  mengalami  ketakutan  dan  mencapai puncaknya sekitar 5-10 menit. Sedangkan pada penelitian ini posisi  responden  duduk  dengan  santai  mengamati  layar monitor.  Maka  hanya  terdeteksi  dari  tidak  ada  kecemasan hingga level kecemasan berat saja.
Penggunaan metode FIS untuk menganalisis data rekaman gerakan  mata  dengan  alat  yang  sederhana  seperti  Tobii  Eye Tracker 5 dapat digunakan sebagai alternatif untuk melakukan pendeteksian  kecemasan  terhadap  seseorang.  Dibandingkan dengan  penelitian-penelitian  lainnya  yang  relevan  yang penulis sebutkan sebelumnya seperti penggunaan sinyal EEG dan beberapa instrumen penilaian pribadi kecemasan seperti HARS,  penelitian  dengan  alat eye  tracker ini  bisa  dijadikan media  pengganti  atau  dikolaborasikan  dengan  metode pengambilan data lainnya untuk melakukan penelitian sejenis dengan studi kasus lainnya.

## KESIMPULAN
Berdasarkan dari hasil penelitian di atas setelah dilakukan uji  akurasi  dengan  cara  membandingkan  penilaian  yang dilakukan  oleh  ahli  dengan  penilaian  menggunakan  sistem inferensi fuzzy menghasilkan  unjuk  kerja  sistem  dengan metode fuzzy tsukamoto  sebesar  79,69%  dan  metode fuzzy mamdani  sebesar  81,25%.  Sehingga  penggunaan  metode fuzzy 1,56%  lebih  akurat  untuk  pengambilan  keputusan dengan  variabel  masukan  rekaman  gerakan  mata  untuk menentukan  tingkat  kecemasan  mahasiswa  secara  umum. Tetapi  dalam  penelitian  ini  masih  perlu  dikembangkan  lagi dalam pembuatan sistem untuk meneliti kasus sejenis dengan memanfaat lebih banyak area dari desktop untuk mengetahui titik  gerakan  mata  lebih  presisi  dan  dapat  menjangkau  area vertikal  tidak  hanya  area  horizontal  seperti  yang  penulis paparkan  sebelumnya,  sehingga  sistem  untuk  mendeteksi kecemasan mahasiswa dapat bekerja lebih baik lagi.
REFERENSI
[1] M. Y. Abror and L. Damayanti, “Dampak Multidimensi Covid-19 Uni Eropa,” J. Penelit. Polit., vol. 18, no. 7, pp. 1–14, 2021.
[2] Nasrullah and L. Sulaiman, “Analisis Pengaruh COVID-19 Terhadap Kesehatan Mental Masyarakat di Indonesia,” Media Kesehat. Masy. Indones., vol. 20, no. 3, pp. 206–211, 2021.
[3] Muhyiddin, “Covid-19, New Normal, dan Perencanaan
Pembangunan di Indonesia,” J. Perenc. Pembang. Indones. J. Dev. Plan., vol. 4, no. 2, pp. 240–252, Jun. 2020, doi: 10.36574/jpp.v4i2.118.
[4] R. Fauziyyah, R. C. Awinda, and B. Besral, “Dampak Pembelajaran Jarak Jauh terhadap Tingkat Stres dan Kecemasan Mahasiswa selama Pandemi COVID-19,” J. Biostat. Kependudukan, dan Inform.
Kesehat., vol. 1, no. 2, p. 113, 2021, doi: 10.51181/bikfokes.v1i2.4656.
[5] A. C. P. Harahap, D. P. Harahap, and S. R. Harahap, “Analisis Tingkat Stres Akademik Pada Mahasiswa Selama Pembelajaran Jarak Jauh Dimasa Covid-19,” Biblio Couns  J. Kaji. Konseling dan
Pendidik., vol. 3, no. 1, pp. 10–14, 2020, doi: 10.30596/bibliocouns.v3i1.4804.
[6] A. M. F. Firoos, “Rendahya Interaksi Sosial Peserta Didik sebagai Dampak dari Pembelajaran Daring - Ayo Semarang - Halaman 3,” 2021. https://www.ayosemarang.com/netizen/pr-
772093893/rendahya-interaksi-sosial-peserta-didik-sebagai-dampak- dari-pembelajaran-daring?page=3 (accessed Nov. 11, 2022).
[7] V. Vivin, “Kecemasan dan motivasi belajar,” Pers. Psikol. Indones., vol. 8, no. 2, pp. 240–257, 2019, doi: 10.30996/persona.v8i2.2276.
[8] T. Jin, G. Li, and L. Lei, “Pupil and blink detection algorithms for wearable eye tracking system,” 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-1592196/v1
[9] M. Cognolato, M. Atzori, and H. Müller, “Head-mounted eye gaze tracking devices: An overview of modern devices and recent advances,” J. Rehabil. Assist. Technol. Eng., vol. 5, p.
205566831877399, 2018, doi: 10.1177/2055668318773991.
[10]  C. Jyotsna and J. Amudha, “Eye Gaze as an Indicator for Stress Level Analysis in Students,” 2018 Int. Conf. Adv. Comput. Commun. Informatics, ICACCI 2018, pp. 1588–1593, 2018, doi: 10.1109/ICACCI.2018.8554715.
[11]  Fauzan, “Ada 7 Alasan, Mengapa Menggunakan Logika Fuzzy - Kita Informatika,” 2020.
http://www.kitainformatika.com/2020/08/ada-7-alasan-mengapa- menggunakan-logika.html (accessed Dec. 19, 2022).
[12]  A. L. Santamaría, O. Masot, O. C. Velez, T. Botigué, T. C. Sánchez, and J. Roca, “Diagnostic Concordance between the Visual Analogue Anxiety Scale (VAS-A) and the State-Trait Anxiety Inventory (STAI) in Nursing Students during the COVID-19 Pandemic,” Int. J.
Environ. Res. Public Health, vol. 19, no. 12, 2022, doi: 10.3390/ijerph19127053.
[13]  A. Emamzadeh, “Panic Attacks: Nature, Types, and Symptoms | Psychology Today,” 2018. https://www.psychologytoday.com/intl/blog/finding-new- home/201808/panic-attacks-nature-types-and-symptoms (accessed Dec. 19, 2022).