## APLIKASI SISTEM PAKAR DIAGNOSIS TINGKAT DEPRESI PADA REMAJA BERBASIS ANDROID
1 Amanda Putri Nurabsharina, 2 Rifki Kosasih
1 Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma, 2 Pusat Studi Komputasi Matematika Universitas Gunadarma
Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 amanda17596@gmail.com, 2 rifki_kosasih@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Depresi merupakan gangguan mental yang serius yang ditandai dengan perasaan sedih dan  cemas.  Gangguan  ini  biasanya  akan  menghilang  dalam  beberapa  hari  tetapi  dapat  juga berkelanjutan yang dapat mempengaruhi aktivitas sehari-hari. Penanganan yang lambat pada penderita  depresi  dapat  berakibat  terganggunya  kondisi  tubuh  baik  fisik  maupun  mental, bahkan  buruknya  kematian.  Untuk  mengidentifikasi  depresi  biasanya  dilakukan  dengan  cara konsultasi  dengan  psikolog  atau  pakar.  Dalam  penelitian  ini  dibuat  sistem  pakar  yang  dapat mengidentifikasi  tingkat  depresi  seperti  gangguan  mood,  depresi  ringan,  depresi  sedang  dan depresi berat. Aplikasi ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman Java, SQLite dan XML.  Dari  hasil  penelitian  dengan  15  responden  diperoleh  bahwa  tingkat  akurasi  aplikasi sistem pakar ini sebesar 93%.
Kata Kunci: Android, forward chaining, depresi, sistem pakar .

## Abstract
Depression is a serious mental disorder characterized by feelings of sadness and anxious. This  disorder  will  usually  disappear  within  a  few  days  but  can  also  be  sustainable  which  can affect  daily  activities.  Slow  handling  of  the  depressed  patients  can  result  in  disruption  of  the body condition both physically and mentally, even the worst is death. Identifying depression is usually  done  by  consulting  with  psychiatrist  or  expert.  In  this  study,  we  build  expert  system which  can  identify  levels  of  depression  such  mood  disorder,  mild  depression,  moderate depression and severe depression. The application is built using Java programming language, SQLite  and  XML.  From  the  results  of  the  study  with  15  respondents  it  was  found  that  the accuracy rate of this expert system application was 93%.
Keywords: Android, forward chaining, depression, expert system.

## PENDAHULUAN
Pada masa sekarang ini depresi menjadi jenis  gangguan  kejiwaan  yang  paling  sering dialami oleh masyarakat karena tingkat stress yang sangat tinggi akibat tuntutan hidup yang semakin  bertambah  [1].  Depresi  merupakan gangguan  mental  yang  serius  yang  ditandai dengan perasaan sedih dan cemas.  Gangguan
ini biasanya akan menghilang dalam beberapa hari  tetapi  dapat  juga  berkelanjutan  yang dapat mempengaruhi aktivitas sehari-hari [2]. WHO  memprediksikan  bahwa  pada  tahun 2020  depresi  akan  menjadi  salah  satu penyakit  mental  yang  banyak  dialami  dan depresi  berat  akan  menjadi  penyebab  kedua terbesar kematian setelah serangan jantung.
Depresi seringkali dialami pada remaja karena  tingkat  stress  yang  tinggi.  Tingkat stress  ini  diakibatkan  oleh  berbagai  faktor, seperti masalah keluarga, masalah belajar dan masalah  lingkungan  sosial.  Berawal  dari stress  yang  tidak  diatasi,  seseorang  dapat mengalami  depresi  bahkan  sampai  pada level depresi tingkat akut.
Penanganan yang lambat pada penderita  depresi  dapat  berakibat  tergang- gunya  kondisi  tubuh  baik  fisik  maupun mental,  bahkan  buruknya  dapat  mengaki- batkan  kematian.  Seharusnya  seseorang  yang mengalami  depresi  membutuhkan  penang- anan sedini mungkin melalui deteksi awal dan grading akurat  yang  dilakukan  dengan konsultasi kepada seorang ahli psikologi guna mengetahui  seberapa  berat  depresi  yang dialami  orang  tersebut  dan  mendapatkan terapi  yang  tepat  untuk level depresi  yang dialami,  karena  setiap level depresi  memiliki terapi  yang  berbeda.  Namun  masih  belum banyak  ahli  psikologi  di  beberapa  wilayah, selain itu biaya yang dikeluarkan untuk sekali konsultasi  umumnya  terbilang  mahal.  Untuk itu  dibutuhkan  suatu  sistem  yang  dapat membantu  para  pakar  psikolog  dalam mengambil  keputusan  dengan  menggunakan perangkat  komputer.  Sekarang  ini  peran komputer  tidak  hanya  sebatas  alat  hitung, namun  juga  sebagai  alat  bantu  penyelesaian masalah.  Salah  satu  sistem  yang  dapat membantu  para  pakar  dalam  mengambil keputusan  adalah  sistem  pakar.  Sistem  pakar
adalah  satu  contoh  dari  perkembangan teknologi  di  bidang  kecerdasan  buatan  yang memanfaatkan  mesin  inferensi  dan  basis pengetahuan,  dimana  mesin inferensi dan basis pengetahuan yang bertindak sebagai ahli untuk memecahkan sebuah masalah [3,4].
Dengan  sistem  pakar,  permasalahan yang  seharusnya  hanya  dapat  diselesaikan oleh  para  pakar  atau  ahli,  dapat  diselesaikan oleh  orang  biasa  atau  awam.  Sedangkan, untuk  para  ahli,  sistem  pakar  membantu aktivitas mereka sebagai asisten yang seolah- olah  sudah  mempunyai  banyak  pengalaman. [5]    Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  dibuat sebuah  aplikasi  yaitu  Aplikasi  Sistem  Pakar Diagnosis
Tingkat  Depresi  pada  Remaja  Berbasis Android.  Sistem  pakar  ini  akan  bekerja dengan  cara  menerima  inputan  berupa  gejala depresi  yang  diberikan  oleh  pengguna. Kemudian  sistem  akan  memberikan  output berupa  tingkatan  depresi  dan  besarnya presentasi gejala depresi menggunakan metode Forward Chaining . Beberapa penelitian  terdahulu  telah  dilakukan  untuk mendiagnosa tingkat depresi yaitu A Supiandi membuat  sistem  pakar  dengan  menggunakan metode  certainty  factor.  Metode  certainty factor menggunakan nilai keyakinan terhadap suatu aturan [6]. Selanjutnya Alfarisi
menggunakan metode fuzzy untuk
mendiagnosa  tingkat  depresi  dengan  tingkat akurasi sebesar 80 % [7].

## METODE PENELITIAN
Untuk  membuat  sistem  pakar  Diagno- sis Tingkat Depresi, dibuat tahapan penelitian seperti Gambar 1.
Tahapan  pertama  dalam  membuat aplikasi  sistem  pakar  adalah  membuat  peng- kodean  tingkat  depresi  [8].  Dalam  penelitian ini didefinisikan 4 tingkat depresi yang dapat dilihat  pada  Tabel  1.    Dari  Tabel  1,  dapat
dilihat  bahwa  persentase  penilaian  dilakukan dengan  menggunakan  pakar  di  bidang psikologi  atau  berdasarkan  BDI ( Beck Depression Inventory ).
Tahapan  selanjutnya  adalah  mela- kukan  pengkodean  gejala  medis  [9].  Pada penelitian  ini  didefinisikan  18  gejala  medis yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Gambar 1. Tahapan Penelitian Sistem Pakar Diagnosis Tingkat Depresi
Tabel 1. Tabel Tingkat Depresi
Kode Tingkatan Depresi Nama Tingkat Depresi Persentase P001 Gangguan Mood <25% P002 Depresi Ringan (Mild Depression) 25% - 50% P003 Depresi Sedang (Middle Depression) 50% - 75% P004 Depresi Berat (Severe Depression) >75% Tabel 2. Tabel Gejala Kode gejala Nama gejala Kode gejala Nama gejala G001 Sedih G010 Mempunyai gangguan tidur atau insomnia G002 Kelelahan melakukan aktifitas G011 Sering cemas G003 Kurang berkonsentrasi G012 Kecewa dengan diri sendiri G004 Bosan atau jenuh G013 Terganggu dengan segala hal G005 Sering melamun G014 Lebih sering terlihat murung G006 Tidak bersemangat G015 Kehilangan minat dalam kegiatan atau hobi yang dulu disenangi G007 Sering Galau G016 Kesepian G008 Pesimis mengenai masa depan G017 Mempunyai perasaan bersalah G009 Sering menangis dengan alas an yang tidak jelas G018 Mempunyai perasaan dihukum

## Analisis Tabel Keputusan
Tabel  keputusan  digunakan  sebagai acuan  dalam  membuat  pohon  keputusan  dan kaidah yang digunakan.
Berikut  ini  merupakan  tabel  keputusan dari  sistem  pakar  untuk  diagnosa  tingkat depresi  pada  remaja  yang  dapat  dilihat  pada Tabel 3.

## Analisis Representasi Pengetahuan
Dalam  membangun  aplikasi  sistem pakar ini, model representasi yang digunakan adalah  kaidah  produksi  ( production  rule ) biasanya  dituliskan  dalam  bentuk  jika-maka ( IF-THEN ).  Kaidah  ini  dapat  dikatakan sebagai hubungan implikasi dua bagian, yaitu bagian  premis  (jika)  dan  bagian  konklusi (maka) seperti pada Tabel 4.
Tabel 3. Tabel Keputusan
Tabel 4. Model Representasi
Aturan 1 Aturan 2 Aturan 3 Aturan 4 IF G001 AND G002 AND G003 AND G004 AND G005 AND G007 THEN P001 IF G001 AND G002 AND G006 AND G008 AND G010 AND G011 AND G014 AND G015 AND G016 AND G022 THEN P002 IF G001 AND G009 AND G010 AND G011 AND G012 AND G013 AND G016 AND G017 AND G020 AND G022 AND G023 AND G027 THEN P003 IF G001 AND G009 AND G010 AND G012 AND G013 AND G016 AND G018 AND G019 AND G020 AND G021 AND G024 AND G025 AND G026 AND G027 AND G028 AND G029 THEN P004 Kode Gejala Kode Tingkat Depresi P001 P002 P003 P004 G001 X X X X G002 X X G003 X G004 X G005 X G006 X X G007 X G008 X G009 X X G010 X G011 X G012 X X G013 X X G014 X G015 X G016 X G017 X G018 X
Contoh kaidah aturan produksi:
IF Sedih (G001)
AND Kelelahan melakukan aktifitas (G002) AND Kurang berkonsentrasi (G003) AND Bosan atau jenuh (G004) AND Sering melamun (G005) AND Sering Galau (G006) THEN Anda mengalami gangguan mood (P001)

## Analisis Pohon Keputusan
Berdasarkan pada Tabel 4, maka dibuat pohon  keputusan  dengan  metode  penalaran Forward  Chaining .  Pohon  keputusan  yang dirancang dengan metode penelusuan forward chaining terdiri  dari  empat  masalah  tingkat depresi  (P001-P004)  dan  29  Gejala  (G001- G029).
Pada  pohon  keputusan  ini,  metode forward chaining dibuat sesuai dengan aturan kondisi  yang  terdapat  pada  tabel  aturan
sebelumnya.  Pohon  keputusan  sistem  pakar diagnosa  tingkat  depresi  pada  remaja  dapat dilihat pada Gambar 2.
Berdasarkan  pohon  keputusan  pada Gambar  2,  sistem  akan  melakukan  penelu- suran  penyakit  berdasarkan  gejala  yang  ada dengan mengajukan pertanyaan (dalam hal ini gejala  depresi  yang  dialami  oleh  remaja) kepada  pengguna  aplikasi.  Pengguna  harus menjawab  ya  atau  tidak,  namun  jika pengguna  ragu-ragu  terhadap  jawaban  yang akan diberikan, pengguna harus menjawab ya atau tidak dengan mempertimbangkan jawaban  yang  paling  mendekati  dengan pertanyaan  atau  gejala  yang  diberikan. Berdasarkan  jawaban  pengguna  tersebut, sistem  akan  melanjutkan  penelusuran  ke gejala berikutnya dan menanyakan pertanyaan atau  gejala  berikutnya  sampai  ke  hasil  akhir (dalam  hal  ini  tingkat  depresi  yang  dialami oleh remaja).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  menggunakan  metode  Forward Chaining  untuk  menelusuri  tingkat  depresi, tahapan  selanjutnya  adalah  membuat  aplikasi Sistem Pakar Diagnosis Tingkat Depresi pada Remaja  Berbasis  Android.  Aplikasi  ini memiliki struktur navigasi hirarki seperti pada Gambar 3.

## Halaman Menu Utama
Halaman  menu  utama  adalah  halaman yang  pertama  kali  ditampilkan  aplikasi setelah splash  screen .  Pada  halaman  ini terdapat  5  button  menu,  diantaranya  button menu  Mulai  Deteksi,  Informasi  Penyakit, Psikiater Terdekat, Tentang Aplikasi, Bantuan dan Artikel seperti pada Gambar 4.
.
Gambar 3. Struktur Navigasi Aplikasi Sistem Pakar Diagnosis Tingkat Depresi
Gambar 4. Halaman menu utama

## Menu Mulai Deteksi
Menu  Mulai  Deteksi  adalah  inti  dari aplikasi ini. Pada menu ini, akan ditampilkan pertanyaan  berupa  gejala  umum  dari  depresi yang dialami remaja.
Gejala  yang  muncul  pertama  kali  pada pertanyaan  adalah  gejala  yang  pasti  diderita oleh ke-empat tingkat golongan depresi (yaitu Gangguan Mood ,  Depresi  Ringan,  Depresi Sedang  dan  Depresi  Berat).  Metode  yang digunakan untuk mendiagnosis tingkat depresi  pada  remaja  ini  adalah  metode inferensi forward  chaining ,  yang  bekerja dengan melakukan penelusuran secara terurut dari  gejala  umum  ke  gejala  khusus,  untuk mencari  kemungkinan  penyakit  dari  hasil seperti pada Gambar 5.  Setelah gejala-gejala
dipilih,  maka  halaman  Hasil  Diagnosis  akan muncul.  Terdapat  dua  kemungkinan  tampilan yang  akan  muncul  ketika  pengguna  telah menjawab  pertanyaan,  diantaranya  terdiag- nosis  dan  tidak  terdiagnosis.  Jika  pengguna terdeketsi, maka halaman hasil diagnosis yang muncul  akan  berupa  gejala  yang  dipilih disertai  tingkat  depresi  yang  diderita  dan presentase  kemungkinan  pengguna  meng- alami depresi tersebut seperti pada Gambar 6. Selain  itu  terdapat  tiga  menu  button  yaitu menu  Diagnosis  Ulang  (untuk  melakukan diagnosis  ulang),  menu  Menuju  Psikiater (untuk menampilkan lokasip psikiater terdekat)  dan  menu Call  Service Depresi (untuk  melakukan  panggilan  ke call  service depresi jika dirasa perlu).
Gambar 5. Menu Mulai Deteksi
Gambar 6. Hasil Deteksi
Berdasarkan  jawaban  pada  Gambar  6, hasil  menunjukan  bahwa  user  mengalami depresi  sedang.  Gejala-gejala  yang  telah dipilih oleh user diantaranya: G01 : Sedih.
G09  :  Sering  menangis  dengan  alasan  yang tidak jelas.
G019  :  Mempunyai  perasaan  benci  terhadap diri sendiri.
G020 : Mudah tersinggung. G021 : Kehilangan selera makan. G026 : Sulit mengambil keputusan. G017 : Mempunyai perasaan bersalah. G024 : Lebih suka menyendiri. G027 : Sulit melakukan kegiatan dengan baik.
Terdapat  9  gejala  yang  diberikan jawaban  ‘ya’  oleh  user,  dimana  gejala-gejala tersebut  merupakan  gejala  dari  depresi sedang.  Hal  ini  dapat  dilihat  pada  tabel  3 yaitu  tabel  keputusan.  Sedangkan  untuk  hasil presentase,  angka  tersebut  didapat  dari perhitungan :
persentase = (1)
Dimana,
a = banyaknya gejala yang diberikan jawaban
‘ya’ oleh user.
b = jumlah gejala yang ada pada sistem untuk level  depresi  tertentu  (dalam  hal  ini  adalah depresi sedang).
Sehingga  persentase  =
(depresi Sedang)
Selain itu, dilakukan juga perbandingan antara  hasil  pemeriksaan  melalui  aplikasi dengan hasil pemeriksaan berdasarkan kuisioner.  Pemeriksaan dilakukan oleh pakar psikologi,  Deby  Damayanti,  S.Psi.  dengan menggunakan kuisioner BDI ( Beck
Depression Inventory ).
Kuisioner tersebut disusun berdasarkan teori Burns (1988). Sistem penilaian dilakukan dengan  menjumlahkan  nilai gejala. Pada  kategori  gejala  terdapat  nilai  dari  0 sampai  3.  Dalam  penelitian  ini  data  sampel adalah  15  orang.  Berikut  merupakan  hasil diagnosis yang dilakukan berdasarkan kuisioner.  Berdasarkan  BDI  total  nilai  untuk kategori gangguan mood adalah 1-10, depresi ringan  adalah  11-20,  depresi  sedang  adalah 21-30  dan  depresi  berat  adalah  >30.
Tabel 5. Hasil kuisioner
1. Sedih. 3 2. Sering menangis dengan alasan yang tidak jelas. 2 3. Mempunyai perasaan benci terhadap diri sendiri. 3 4. Mudah tersinggung. 3 5. Kehilangan selera makan. 3 6. Sulit mengambil keputusan 3 7. Mempunyai perasaan bersalah. 3 8. Lebih suka menyendiri. 3 9. Sulit melakukan kegiatan dengan baik. 3 Total Nilai 26
Dari  Tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  total nilai yang diperoleh adalah 26, sehingga hasil pemeriksaan menunjukan bahwa user mengalami  depresi  sedang. Selanjutnya dilakukan  penilaian  probabilitas  keakuratan aplikasi  berdasarkan  uji  coba  pada  15  user. Dari  hasil  uji  coba  diperoleh  kesesuaian antara aplikasi dengan BDI sebanyak 14 data
.
= 93%.
Tingkat  akurasi  yang  diperoleh  adalah 93%.  Tingkat  akurasi  tersebut  lebih  besar dibandingkan peneliti terdahulu yaitu Alfarisi yang  menggunakan  metode  fuzzy  untuk mendiagnosa  tingkat  depresi.  Tingkat akurasi yang diperoleh sebesar 80 % [7].

## KESIMPULAN DAN SARAN
Depresi  merupakan  gangguan  pada kejiwaan yang disebabkan oleh banyak faktor seperti  pekerjaan,  aktifitas  sehari-hari  dan lain-lain.  Jika  seseorang  mengalami  depresi maka  harus  segera  konsultasi  ke  pakar psikologi.  Untuk  membantu  pakar  psikologi dalam  mendiagnosa  tingkat  depresi,  dalam penelitian  ini  dibuat  sistem  pakar  dengan menggunakan  metode  forward  chaining. Dalam  penelitian  ini  digunakan  29  gejala yang ada dengan 4 tingkat depresi. Setelah itu dilakukan pengujian aplikasi dengan menggunakan  data  sampel  sebanyak  15 orang.  Dari  hasil  pengujian  diperoleh  bahwa
tingkat  akurasi  dari  sistem  pakar  ini  adalah sebesar  93%.  aplikasi  sistem  pakar  ini  dapat diakses tidak hanya melalui smartphone tetapi juga  web  dengan  metode  yang  berbeda. Untuk  penelitian  selanjutnya,  penambahan gejala yang lebih lengkap juga akan membuat aplikasi ini semakin lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. N. Lumongga, Depresi: Tinjauan Psikologis . Jakarta:  Kencana  Prenada
Media Group, 2016
[2]. National  Institute  of  Mental  Health . Depression  and  College  Students . NIMH: 1-8, 2010.
[3]. Kusrini.  Sistem  Pakar:  Teori  dan Aplikasi. Yogyakarta: ANDI, 2006.
[4]. A.  Andriani,  Pemrograman  Sistem Pakar. Yogyakarta: MediaKom, 2016.
[5]. S.  Kusumadewi, Artificial  Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003.
[6]. A.  Supiandi  dan  D  B  Chandradimuka, "Sistem Pakar Diagnosa Depresi
Mahasiswa  Akhir  Dengan  Metode
Certainty  Factor  Berbasis  Mobile".
Jurnal  Informatika ,  Vol.  5,  no.  1,  pp.
102-111, 2018.
[7]. M.  A.  Alfarisi,  "Sistem  Pakar  Untuk
Menentukan Tingkatan Depresi dengan
Metode  Fuzzy  Inference  System-
Sugeno (FIS Sugeno)", Skripsi, Universitas Brawijaya, 2015.
[8]. R.  L.  Atkinson,  Pengantar  Psikologi  2
(Terjemahan:  Nurdjannah).  Jakarta:
Erlangga, 1991.
[9]. D.  Burns,  Terapi  Kognitif:  Pendekatan Baru Bagi Penanganan Depresi. Jakarta: Erlangga, 1980.