## SISTEM PAKAR DETEKSI KONDISI KESEHATAN MENTAL PADA GENERASI Z MENGGUNAKAN METODE BACKWARD CHAINING
Riska Adi Istya* 1) , Ika Ratna Indra Astutik 2) , Hindarto 3)
1. Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, Indonesia
2. Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, Indonesia
3. Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, Indonesia
Article Info ABSTRAK
Kata Kunci: Backward Chaining; Generasi Z; Kesehatan Mental; Sistem Pakar
Keywords: Backward Chaining; Expert System; Generation Z; Mental Health
Article history: Received 7 November 2023 Revised 21 November 2023 Accepted 5 December 2023 Available online 1 March 2024
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v9i1.4283
* Corresponding author. Riska Adi Istya E-mail address: Riskaadi2017@gmail.com
Kesehatan mental adalah keadaan di mana seseorang tidak mengalami gangguan mental dan mampu menjalankan aktivitas sehari-hari secara normal, terutama dalam menghadapi tantangan hidup. Kesehatan mental yang baik ditandai dengan perkembangan fisik, intelektual, dan emosional yang optimal, serta dapat berinteraksi dengan baik dalam kehidupan social. Biasanya yang banyak mengalami kondisi kesehatan mental yang kurang baik adalah remaja atau sekarang yang lebih dikenal dengan Generasi Z karena pada seusia mereka yang masih belum bisa mengontrol diri mereka, dan juga kurangnya pengetahuan mengenai kesehatan mental. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun aplikasi sistem pakar deteksi kondisi kesehatan mental untuk membantu Generasi Z dalam memahami kondisi kesehatan mentalnya. Sistem pakar ini meggunakan metode Backward Chaining yang mempunyai aturan-aturan hubungan antara gejala dan penyakit yang nantinya akan mendeteksi kesehatan mental.  Pengujian sistem menggunakan metode black box testing yang menyatakan sistem berhasil berjalan sesuai fungsionalnya, dan pengujian pakar yang mendapatkan nilai akurasi sebesar 91,67% dan dapat disimpulkan bahwa sistem layak digunakan.

## ABSTRACT
Mental health is a state in which a person does not experience mental disorders and is able to carry out daily activities normally, especially in facing life challenges. Good mental health is characterized by optimal physical, intellectual, and emotional development, as well as the ability to interact well in social life. Typically, teenagers or now known as Generation Z are the ones who often experience poor mental health conditions because at their age they are still unable to control themselves, and also due to a lack of knowledge about mental health. The purpose of this research is to develop an expert system application for detecting mental health conditions to assist Generation Z in understanding their mental health condition. This expert system uses the Backward Chaining method, which has rules that define the relationship between symptoms and diseases, which will then detect mental health conditions. The system was tested using the black box testing method, which confirms that the system successfully functions as intended, and expert testing resulted in an accuracy rate of 91.67%. It can be concluded that the system is suitable for use.

## I. P ENDAHULUAN
EMAJA masa kini atau lebih dikenal dengan Generasi Z merupakan rentan usia yang sering kali mengalami depresi, kecemasan, stress hingga kegelisahan. Generasi Z yaitu generasi yang lahir setelah tahun 1995 dan sebelum tahun 2010 yang kini mereka dalam tahap perkembangan remaja dan merupakan generasi yang cukup berbeda dibandingkan dengan generasi sebelumnya dalam hal teknologi dan sosial media[1]. Perubahan zaman yang semakin modern pada generasi ini menyebakan banyaknya remaja yang mengalami depresi, stres dan kecemasan yang berlebihan. Dampaknya bisa sangat merugikan, bahkan berisiko menyebabkan berbagai macam penyakit fisik, bahkan bisa berujung pada kematian[2] . Generasi Z merasa enggan dan malu untuk meminta konsultasi tentang kesehatan mental mereka dari psikolog atau psikiater, serta merasa tidak nyaman dan asing dengan suasana tempat tersebut. Dan kurangnya informasi mengenai kondisi kesehatan mental merupakan
R
salah satu penyebab terjadinya keterlambatan dalam mengetahui dan menangani kesehatan mental pada diri seseorang
Kesehatan mental merupakan kondisi dimana individu terbebas dari berbagai jenis gangguan jiwa serta dapat menjalankan aktivitas secara normal, khususnya dalam menghadapi permasalahan dalam hidupnya. Sehatnya mental ditandai dengan adanya perkembangan fisik, intelektual dan emosional yang optimas dan selaras dengan kehidupan sosial[3]. Oleh karna itu jika merasakan dimana kondisi kesehatan mental kurang baik jangan dianggap remeh karena berdasarkan Data Riskesdas (Riset Kesehatan Dasar) 2018 menunjukkan prevalensi gangguan mental emosional yang ditunjukkan dengan gejala depresi dan kecemasan untuk usia 15 tahun ke atas mencapai sekitar 6,1 dari jumlah penduduk Indonesia atau setara dengan 11 juta orang.
Penelitian sebelumnya yang berkaitan dengan sistem pakar  untuk mendeteksi  kesehatan mental yang dapat digunakan oleh masyarakat dengan menggunakan metode dempster shafer. Hasil dari penilitian tersebut adalah sistem dapat mendeteksi apakah seseorang memiliki masalah pada kesehatan mentalnya atau tidak [4]. Penilitian lainnya yang terkait yakni sistem pakar yang dapat mendiagnosa penyakit covid-19 dengan menggunakan metode backward chaining.  Penelitian tersebut dapat mendiagnosa penyakit covid-19 dengan mendapatkan hasil kesimpulan dalam beberapa gejala yang dialami, yang didapatkan dari pengguna memilih jawaban antara Ya dan Tidak. Sistem ini berbasis online yang dapat digunakan dimana saja[5].
Sistem pakar untuk mendeteksi kondisi kesehatan mental bertujuan untuk membantu Generasi Z agar dapat mudah mengetahui dan mendapatkan penyelesaian atas kesehatan mentalnya. Perbandingan penelitian ini dengan penilitian sebelumnya yaitu terdapat pada sistem yang dibuat dengan mendapatkan keluaran berupa kualifikasi penyakit yang dialami oleh pengguna dengan disertakan solusinya, selain itu sistem ini juga terdapat 4 pilihan jawaban, dimana pada setiap pilihan jawaban terdapat poin yang digunakan untuk mendeteksi penyakit dari gejala- gejala yang dialami, sehingga dapat membuat penilitian ini lebih valid. Maka dirancanglah sebuah Sistem Pakar Deteksi Kondisi Kesehatan Mental Pada Generasi Z dengan menerapkan metode Backward Chaining.

## II. M ETODE PENELITIAN
Metode penelitian mempunyai beberapa tahapan yang harus dilakukan untuk memudahkan pembuatan sistem pakar deteksi kondisi kesehatan mental. Berikut adalah tahapan metode penilitiannya

## A. Pengumpulan Data
Pengumpulan data yang digunakan pada penilitian ini merupakan kombinasi antara wawancara dan studi literatur. Wawancara dilakukan secara langsung dengan seorang pakar psikolog. Sedangkan studi literatur dilakukan dengan mengumpulkan informasi dan konsep yang relevan dari literatur terkait seperti membaca buku tentang kondisi kesehatan mental pada remaja[6].

## B. Analisis masalah
Analisis masalah dilakukan dengan studi dan analisis mendalam terhadap masalah yang terjadi dengan tujuan mencari solusi. Permasalahan yang timbul pada zaman modern ini dapat diakibatkan oleh teknologi dan sosial media yang semakin berkembang pesat sehingga meningkatnya kasus kondisi kesehatan mental yang kurang baik pada remaja. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem yang dapat mendeteksi kondisi kesehatan mental seseorang yang sama seperti yang dilakukan oleh pakar[7].

## C. Pengolahan Data dengan Metode Backward Chaining
Pengolahan data sistem pakar kondisi kesehatan mental dilakukan dengan menggunakan  Metode backward chaining adalah suatu pendekatan yang melakukan penelusuran mundur dimulai dari kesimpulan, dengan mencari sekumpulan hipotesis yang mendukung kesimpulan tersebut melalui fakta-fakta yang ada[8].
Berdasarkan pengetahuan didapat dari pakar memeberikan pernyataan berdasarkan gejala umum yang ada pada alat ukur DASS-42 dan kemudian disesuaikan dengan kondisi kesehatan mental pada generasi Z. Keterangan jenis penyakit dapat dilihat pada tabel I.
Setiap jenis penyakit pada kondisi kesehatan mental memiliki gejala yang berbeda beda, dan pada tabel II dapat dilihat 42 gejala yang terkait dengan jenis penyakit kesehatan mental. Keterangan gejala penyakit dapat dilihat pada tabel II.
TABEL II KETERANGAN GEJALA PENYAKIT Kode Gejala Gejala G1 Saya merasa mudah marah karena hal-hal kecil G2 Saya merasa bibir terasa kering G3 Saya tidak dapat merasakan perasaan yang positif atau baik G4 Saya merasakan kesulitan dalam bernafas seperti terengah-engah atau sesak nafas padahal tidak sedang melakukan kegiatan fisik sebelumnya G5 Saya merasa seperti tidak bertenaga dalam melakukan kegiatan G6 Saya merasa cenderung bereaksi berlebihan pada suatu keadaan G7 Saya merasa goyah seperti kaki terasa pegal G8 Saya merasa sulit untuk bersantai G9 Ketika pada situasi tertentu saya merasakan cemas yang berlebihan tetapi jika situasi tersebut berakhir saya merasa sangat lega G10 Saya merasa tidak ada hal yang dapat diharapkan di masa depan G11 Saya mudah merasa kesal G12 Saya merasa kehabisan energi karena merasa cemas G13 Saya merasa sedih dan tertekan G14 Saya merasa diri saya menjadi tidak sabaran dalam situasi tertentu seperti saat menunggu sesuatu G15 Saya merasa bahwa diri saya lemas seperti mau pingsan G16 Saya merasa diri saya kehilangan minat akan segala hal G17 Saya merasa diri saya tidak layak G18 Saya merasa saya mudah tersinggung G19 Saya berkeringat berlebihan seperti tangan berkeringat padahal suhu tidak panas dan tidak sedang melakukan fisik sebelumnya G20 Saya merasa merasa takut tanpa alasan yang jelas G21 Saya merasa hidup tidak bermanfaat G22 Saya merasa sulit untuk beristirahat G23 Saya mengalami kesulitan dalam menelan G24 Saya merasa tidak dapat menikmati hal-hal yang saya lakukan G25 Saya merasakan perubahan pada kegiatan jantung atau denyut nadi padahal saya tidak melakukan latihan fisik (misal: detak jantung meningkat ataupun melemah TABEL I KETERANGAN JENIS PENYAKIT Kode Penyakit Nama Penyakit P1 Depresi P2 Kecemasan P3 Stres
G26 Saya merasa kehilangan harapan dan putus asa G27 Saya merasakan bahwa diri saya mudah marah G28 Saya merasa saya mudah panik G29 Saya merasa susah untuk tenang setelah ada sesuatu hal yang mengganggu saya G30 Saya merasa takut kalau saya akan ‘terhambat’ oleh tugas-tugas sepele yang tidak biasa saya lakukan. G31 Saya merasa kesulitan untuk antusias dengan banyak hal G32 Saya susah untuk sabar dalam menghadapi gangguan terhadap hal yang sedang saya lakukan. G33 Saya sedang merasa gelisah G34 Saya merasa bahwa diri saya tidak berguna G35 Saya tidak bisa memaklumi hal apapun yang menghalangi saya dalam menyelesaikan hal yang sedang saya lakukan. G36 Saya merasa takut berlebihan pada beberapa situasi tertentu G37 Saya tidak melihat adanya impian untuk masa depan G38 Saya merasa hidup saya tidak berarti G39 Saya merasa diri saya mudah bimbang G40 Saya merasa khawatir dengan situasi dimana saya mungkin menjadi panik dan mempermalukan diri sendiri. G41 Saya merasa gemetar seperti gemetar pada tangan G42 Saya merasa susah untuk meningkatkan inisisatif  dalam melakukan sesuatu
Berdasarkan jenis penyakit dan gejala pada tabel I dan tabel II akan dibuat rule dimana untuk menghubungkan antara penyakit dan gejala untuk mendeteksi kondisi kesehatan mental yang dapat dilihat pada tabel III.
TABEL III
TABEL ATURAN PENYAKIT DAN GEJALA
Rule IF THEN R1 G3 OR G5 OR G10 OR G13 OR G16 OR G17 OR G21 OR G24 OR G26 OR G31 OR G34 OR G37 OR G38 OR G42 P1 R2 G2 OR G4 OR G7 OR G9 OR G15 OR G19 OR G20 OR G23 OR G25 OR G28 OR G30 OR G36 OR G40 OR G41 P2 R3 G1 OR G6 OR G8 OR G11 OR G12 OR G14 OR G18 OR G22 OR G27 OR G29 OR G32 OR G33 OR G35 ORG39 P3
Setiap data penyakit memiliki tingkatan atau level yang digunakan untuk mendiagnosis tingkatan penyakit. Berdasarkan tingkatan penyakit pada tabel III, terdapat 4 tingkatan pada setiap penyakit .
Bobot yang diberikan pada setiap gejala kondisi kesehatan mental akan digunakan pada proses menentukan tingkatan jenis penyakit. Tabel VII menunjukkan bobot yang diberikan pada setiap gejala.
Pohon keputusan merupakan pohon yang berisi tentang alur keputusan dari sistem. Model penelusuran pada penelitian ini sesuai dengan metode yang digunakan yaitu backward chaining[9]. Pohon keputusan pada gambar 1 memiliki 3 cabang yang setiap cabang sudah dikualifikasi dengan gejala – gejala penyakit yang sudah ditentukan oleh data pakar.
TABEL IV
TABEL TINGKATAN D EPRESI Tingkat Ketentuan Normal If Jumlah Bobot 0 - 9 Then Normal Ringan If Jumlah Bobot 10 - 13 Then Ringan Sedang If Jumlah Bobot 14 - 20 Then Sedang Berat If Jumlah Bobot 21 - 27 Then Berat TABEL V TABEL TINGKATAN KECEMASAN Tingkat Ketentuan Normal If Jumlah Bobot 0 - 7 Then Normal Ringan If Jumlah Bobot 8 -  9 Then Ringan Sedang If Jumlah Bobot 10 - 14 Then Sedang Berat If Jumlah Bobot 15 - 19 Then Berat TABEL VI TABEL  TINGKATAN  STRES Tingkat Ketentuan Normal If Jumlah Bobot 0 - 14 Then Normal Ringan If Jumlah Bobot 15 -  18 Then Ringan Sedang If Jumlah Bobot 19 - 25 Then Sedang Berat If Jumlah Bobot 26 - 33  Then Berat
TABEL VII
BOBOT GEJALA
Bobot Gejala
0 Tidak Mengalami 1 Kadang-Kadang 2 Sering 3 Selalu
Gambar. 1. Pohon Keputusan

## D. Perancangan Sistem
Perancangan sistem menggunakan unifed modeling language (UML). Metode perancangan tersebut terdiri dari Flowchart dan Use Case Diagram.
1. Flowchart
Flowchart pada gambar 2 merupakan pengguna atau user, pada saat aplikasi dijalankan akan langsung menampilkan halaman utama dan jika user ingin melakukan tes kondisi kesehatan mental maka user akan masuk ke menu diagnosa, dimana pada halaman tersebut user akan diberikan beberapa kuisioner yang harus dijawab dan jika selesai maka hasil akan muncul dan user dapat melihat hasilnya[10].

## Gambar. 2. Flowchart
2. Use case diagram Use case diagram adalah untuk mengidentifikasi berbagai jenis fungsi yang terdapat dalam sebuah sistem, serta untuk menentukan siapa saja yang memiliki hak untuk menggunakan fungsi-fungsi tersebut[11]. Pada gambar 3 terdapat use case diagram, dimana ketika user membuka aplikasi, maka user akan mengisi data diri dan user juga melakukan tes kondisi kesehatan mental yang ada dalam sistem, selain itu user juga dapat langsung melihat hasilnya.
Gambar. 3. Use Case Diagram

## E. Implementasi
Pada proses implementasi ini bertujuan untuk mengubah desain menjadi aplikasi yang dapat digunakan langsung oleh pengguna. Dalam konteks sistem pakar untuk mendeteksi kondisi kesehatan mental, maka implementasi akan
mencakup alur kerja sistem dan antarmuka pengguna yang dibangun dengan menggunakna metode Bakward Chaining

## F. Pengujian
Pengujian pada penelitian ini menggunakan metode blackbox. Pengujian dengan metode blackbox merupakan jenis pengujian yang mengacu pada spesifikasi kebutuhan tanpa memerlukan pengujian terhadap kode program[12]. Hasil dari pengujian ini akan menjadi dasar untuk melakukan perbaikan-perbaikan yang diperlukan agar sistem dapat berjalan sesuai harapan.

## III. HASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Implementasi Sistem Pakar
Berikut adalah hasil sistem pakar menggunakan metode backward chaining
1. Halaman Dashboard Halaman dashboard adalah halaman awal ketika sebuah sistem dibuka, pada halaman ini terdapat form yang harus diisi oleh pengguna jika ingin melakukan tes kesehatan mental. Form tersebut berisi data pengguna berupa nama dan umur pengguna. Tampilan halaman dashboard dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar. 4. Halaman Dashboard
2. Halaman Kuisioner Halaman Kuisioner merupakan halaman berisi pertanyaan gejala pengguna dan beberapa pilihan jawaban yang dapat dipilih pengguna. Pilihan jawaban tersebut memiliki masing-masing bobot yang akan menentukan hasil akhir pada sebuah keputusan dari sistem tersebut. Tampilan halaman kuisioner dapat dilihat pada gambar 5.

## Gambar. 5. Halaman Kuisioner

## 3. Halaman Hasil diagnosa
Halaman hasil diagnosa yaitu halaman yang menampilkan hasil dari proses diagnosa yang dilakukan oleh sistem, pada halaman ini berisi berupa narasi dimana menjelaskan penyakit, tingkatan, dan juga diberikan solusi. Tampilan halaman hasil diagnosa dapat dilihat pada gambar 6.

## Gambar. 6. Halaman Hasil Diagnosa
4. Halaman Admin Halaman Admin merupakan halaman yang berisi semua kelola data sistem yang dapat diakses oleh admin. Pada halaman admin pada sistem ini terdapat kelola admin, kelola data penyakit, kelola tingkatan penyakit, kelola data gejala. Tampilan halaman admin dapat dilihat pada gambar 7.

## Gambar. 7. Halaman Admin

## B. Pengujian Blackbox Testing
Pengujian pada sistem pakar kondisi kesehatan  mental yaitu dengan  menggunakan metode blackbox agar mengetahui apakah masukan yang dimasukkan dapat menghasilkan keluaran yang sesuai dengan harapan[13].

## TABEL VIII TABEL PENGUJIAN BLACK BOX HALAMAN USER
Skenario Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian Mengisi form identitas lalu klik submit Masuk ke halaman kuisioner Sesuai Pertanyaan belum terjawab oleh user User tidak bisa melanjutkan kehalaman selanjutnya Sesuai Pertanyaan telah terisi semua Menampilkan hasil diagnosa Sesuai TABEL IX

## TABEL PENGUJIAN BLACK BOX HALAMAN ADMIN
Skenario Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian Memasukkan username dan password Masuk ke halaman admin Sesuai Memasukkan data penyakit pada halaman kelola penyakit Data yang ditambahkan masuk kedalam database Sesuai Mengedit data penyakit pada halaman kelola penyakit Data yang diedit dapat berubah dan masuk kedalam databse Sesuai Menghapus data penyakit pada halaman kelola penyakit Data penyakit yang dihapus pada kelola penyakit akan terhapus Sesuai Memasukkan data tingkakatan penyakit pada halaman kelola tingkatan penyakit Data yang ditambahkan masuk kedalam database Sesuai Mengedit data tingkakatan penyakit pada halaman kelola tingkatan penyakit Data yang diedit dapat berubah dan masuk kedalam databse Sesuai Menghapus data tingkakatan penyakit pada halaman kelola tingkatan penyakit Data tingkatan penyakit yang dihapus pada kelola tingkatan penyakit akan terhapus Sesuai Memasukkan data gejala pada halaman kelola gejala Data yang ditambahkan masuk kedalam database Sesuai Mengedit data gejala pada halaman kelola gejala Data yang diedit dapat berubah dan masuk kedalam databse Sesuai Menghapus data gejala pada halaman kelola gejala Data gejala yang dihapus pada kelola gejala akan terhapus Sesuai Menu sign out ditekan Kembali ke halaman login Sesuai

## C. Pengujian Pakar
pengujian pakar dilakukan untuk mengetahui kesesuain sistem yang telah dibangun dengan perancangan yang ada[14]. Hasil dari pengujian pakar menggunakan perbandingan antara diagnosa pakar dan hasil diagnosa pada sistem yang dapat dilihat pada tabel x .
Dari hasil pengujian pada tabel x, dapat dihitung keakuratan sebuah sistem pakar dengan bentuk persen sebagai berikut
Nilai keakuratan sistem = 11 12 × 100%
=  91,67%
Berdasarkan hasil nilai keakuratan sistem sebesar 91,67%, sistem ini dapat dikembangkan dengan metode backward chaining berhasil mengidentifikasi gejala-gejala kesehatan mental dan memberikan rekomendasi penanganan yang tepat. Hasil ini sejalan dengan penelitian sebelumya oleh penulis Nur Ichwannudin dan Muhammad Irsan pada tahun 2020 yang juga menggunakan metode backward chaining dalam mengatasi kerusakan perangkat komputer dengan menghasilkan nilai keakuratan sebesar 81.8%[15]

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dapat ditarik kesimpulan bahwa metode Backward Chaining dapat bekerja dengan baik pada sistem deteksi kondisi kesehatan mental pada Generasi Z karena dapat menentukan hasil diagosa yang sesuai dengan data yang dimasukkan. Pada hasil pengujian blackbox testing yang berhasil dan pengujian pakar dengan tingkat akurasi mencapai 91,67% dapat dikatakan bahwa sistem ini sudah berjalan dengan baik. Sistem ini dapat memberikan pemahaman yang relevan mengenai kondisi kesehatan mental bagi Generasi Z sehingga dapat memudahkan pengguna dalam mengetahui kondisi kesehatan mental pada dirinya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. P. Sari, I. Ifdil, and F. M. Yendi, “Konsep Nomophobia pada Remaja Generasi Z,” JRTI (Jurnal Ris. Tindakan Indones. , vol. 5, no. 1, p. 21, 2020, doi: 10.29210/3003414000.
[2] Z. N. Rudianto, “Pengetahuan Generasi Z Tentang Literasi Kesehatan,” J. Pendidik. Kesehat. , vol. 11, no. 1, pp. 49–72, 2022.
[3] S. P. Suwijik and Q. A’yun, “Pengaruh Kesehatan Mental dalam Upaya Memperbaiki dan Mengoptimalkan Kualitas Hidup Perempuan,” J. Fem. Gend. Stud. , vol. 2, no. 2, p. 109, 2022, doi: 10.19184/jfgs.v2i2.30731.
[4] A. Rahmadhani, F. Fauziah, and A. Aningsih, “Sistem Pakar Deteksi Dini Kesehatan Mental Menggunakan Metode Dempster-Shafer,” Sisfotenika , vol. 10, no. 1, p. 37, 2020, doi: 10.30700/jst.v10i1.747.
[5] M. R. Nasution, K. Nasution, and M. Z. Siambaton, “PERANCANGAN SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA PENYAKIT COVID-19 DENGAN METODE BACKWARD CHAINING BERBASIS ONLINE,” vol. 16, no. 3, pp. 235–239, 2021.
[6] R. R. Rizky and Z. H. Hakim, “Sistem Pakar Menentukan Penyakit Hipertensi Pada Ibu Hamil Di RSUD Adjidarmo Rangkasbitung Provinsi Banten,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 9, no. 1, pp. 30–34, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i1.781.
[7] M. Hutasuhut, E. F. Ginting, and D. Nofriansyah, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Osteochondroma Dengan Metode Certainty Factor,”
JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 5, p. 1401, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4959. TABEL X

## TABEL  PENGUJIAN PAKAR
Nama Umur Diagnosa sistem Diagnosa pakar Keakuratan Sidiq 16 tahun Kecemasan tingakatan ringan Kecemasan tingakatan ringan Sesuai Marfelino 15 tahun Kecemasan tingkatan berat Kecemasan tingkatan berat Sesuai Bambang 15 tahun Stres tingkatan sedang Stres tingkatan sedang Sesuai Amira putri 16 tahun Stres tingkatan normal Stres tingkatan normal Sesuai Tiara asmaul 17 tahun Stres tingkatan ringan Stres tingkatan ringan Sesuai Yusti reza 16 tahun Stres tingkatan normal Stres tingkatan normal Sesuai Diby 14 tahun Depresi tingkatan sedang Depresi tingkatan Sedang Sesuai Hadi Prasetyo 16 tahun Depresi tingkatan sedang Depresi tingkatan sedang Sesuai Asyifa 15 tahun Depresi tingkatan sedang Depresi tingkatan sedang Sesuai Mahardika 16 tahun Depresi tingkatan berat Kecemasan tingkatan ringan Tidak sesuai yathi 17 tahun Stres tingkatan sedang Stres tingkatan sedang Sesuai
[8] F. Fadilillah, F. Amir, D. Prayama, and F. Oriyasmi, “Diagnosa Permasalahan Koneksi Internet dengan Metode Backward Chaining,” no. November, pp. 17–19, 2022.
[9] Y. MZ, “Implementasi Metode Certainty Factor Dan Backward Chaining Untuk Penentuan Tanaman Herbal Sebagai Alternatif Pengobatan,”
Pros. Semin. Nas. , 2021, [Online]. Available: http://e-journal.janabadra.ac.id/index.php/PSN/article/view/1569
[10] M. Muafi, A. Wijaya, and V. A. Aziz, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Mata Pada Manusia Menggunakan Metode Forward Chaining,” COREAI J. Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 43–49, 2020, doi: 10.33650/coreai.v1i1.1669.
[11] P. S. Alam, A. Wantoro, and Kisworo, “Sistem Pakar Pemilihan Sampo Pria dengan Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Teknol. dan Sist.
Inf. , vol. 3, no. 4, pp. 21–27, 2022, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[12] R. H. Kiswanto, S. Bakti, and R. M. H. Thamrin, “Rancang Bangun Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kucing Menggunakan Metode Backward Chaining,” J. Eksplora Inform. , vol. 11, no. 1, pp. 67–76, 2022, doi: 10.30864/eksplora.v11i1.610.
[13] W. Kusrini, F. Fathurrahmani, and R. Sayyidati, “Sistem Pakar untuk Diagnosa Penyakit Ayam Pedaging,” Edumatic J. Pendidik. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 75–84, 2020, doi: 10.29408/edumatic.v4i2.2616.
[14] F. Dwiramadhan, M. I. Wahyuddin, and D. Hidayatullah, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Kucing Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Web,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 6, no. 3, pp. 429–437, 2022, doi: 10.35870/jtik.v6i3.466.
[15] N. Ichwannudin, “Sistem Pakar Kerusakan Perangkat Komputer Dengan Metode Backward Chaining Berbasis Telepon Pintar,” JIMTEK  J. Ilm. Mhs. Fak. Tek. , vol. 1, no. 3, pp. 283–289, 2020.