## SISTEM PAKAR DIAGNOSA KESEHATAN MENTAL MAHASISWA TINGKAT AKHIR
Septiani Dwi Rahma Putri, Hendra Maulana*, Firza Prima Aditiawan Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia hendra.maulana.if@upnjatim.ac.id

## ABSTRAK
Kesehatan  mental  menjadi  perhatian  penting  di  kalangan  mahasiswa  tingkat  akhir,  terutama  saat  mereka menghadapi  tekanan  akademik  yang  tinggi  dalam  menyelesaikan  skripsi.  Untuk  mengatasi  masalah  ini, penelitian  ini  bertujuan  mengembangkan  sistem  identifikasi  masalah  kesehatan  mental  menggunakan  metode Forward  Chaining dan Backward  Chaining pada mahasiswa  tingkat  akhir  Universitas  Pembangunan  Nasional "Veteran"  Jawa  Timur  melalui  website  "SIMAHIR".  Metode Forward  Chaining memungkinkan  pengguna untuk  memulai  tes  kesehatan  mental  dengan  memilih  gejala  yang  dirasakan,  memfasilitasi  identifikasi  awal penyakit  mental.  Data  diagnosa  dari Forward  Chaining kemudian  diproses  menggunakan Backward  Chaining untuk  menghasilkan  persentase  penyakit  terpilih  berdasarkan  gejala  yang  terpenuhi.  Populasi  penelitian  ini terdiri dari 4.823 mahasiswa tingkat akhir di Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur, dengan sampel  diambil  dari  105  responden.  Sampel  ini  diperoleh  melalui  penyebaran  kuesioner  ke  21  program  studi, dengan  masing-masing  program  studi  diwakili  oleh  5  responden  mahasiswa  tingkat  akhir,  sesuai  dengan perhitungan  sampel  menggunakan  rumus Slovin .  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  sistem  ini  mampu mendiagnosa gangguan kesehatan mental berdasarkan 105 data uji dan menunjukkan kesesuaian dengan jurnal acuan  atau  studi  literatur.  Penelitian  ini  memberikan  saran  untuk  eksplorasi  penggunaan  metode  lain  selain Forward Chaining dan Backward Chaining untuk perbandingan akurasi, serta penambahan  lebih  banyak  jenis gangguan kesehatan mental beserta solusi yang lebih mendetail bagi pengguna yang didiagnosis.
Kata kunci : kesehatan  mental,  mahasiswa  tingkat  akhir, Forward  Chaining,  Backward  Chaining ,  teknologi pendidikan.

## 1. PENDAHULUAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan sistem  identifikasi  masalah  kesehatan  mental  pada mahasiswa  tingkat  akhir  Universitas  Pembangunan Nasional  "Veteran"  Jawa  Timur  dengan  metode Forward  Chaining dan Backward  Chaining melalui website "SIMAHIR". Mahasiswa tingkat akhir rentan mengalami  tekanan  akademik  tinggi  terutama  saat menyelesaikan skripsi, yang dapat berdampak negatif pada  kesejahteraan  mental  mereka.  Sistem  ini dirancang  untuk  memberikan  dukungan  tepat  waktu dan  mengidentifikasi  gejala-gejala  mental  secara efektif.
Metode Forward  Chaining memungkinkan pengguna  untuk  memulai  tes  kesehatan  mental dengan  memilih gejala  yang dirasakan,  memfasilitasi identifikasi  awal  penyakit  mental.  Selanjutnya,  data diagnosa  dari Forward Chaining  dikirimkan  ke sistem  untuk  diproses  menggunakan Backward Chaining .  Proses Backward  Chaining memastikan pemeriksaan  menyeluruh  terhadap  data  diagnosa untuk  menghasilkan  persentase  penyakit  terpilih berdasarkan  gejala  yang  terpenuhi,  sehingga  sistem dapat  memberikan  hasil  diagnosa  penyakit  beserta persentasenya kepada pengguna.
Penelitian  ini  menawarkan  inovasi  signifikan dalam identifikasi masalah kesehatan mental mahasiswa  tingkat  akhir  menggunakan  pendekatan teknologi  informasi.  Metode Forward  Chaining dan Backward Chaining diyakini dapat memberikan hasil optimal  dalam  analisis  gejala  serta  mencapai diagnosis  yang  akurat.  Selain  itu,  penelitian  ini
berhipotesis  bahwa  penanganan  masalah  kesehatan mental  secara  tepat  akan  berdampak  positif  terhadap prestasi  akademik  dan  kualitas  hidup  mahasiswa tingkat akhir secara keseluruhan.
Dengan diimplementasikannya sistem ini melalui  website  "SIMAHIR",  diharapkan  dapat membantu mengidentifikasi masalah kesehatan mental  pada  mahasiswa  tingkat  akhir,  khususnya yang sedang menyelesaikan skripsi, secara lebih tepat dan  efisien.  Sistem  ini  memberikan  kesempatan  bagi mahasiswa  untuk  mengungkapkan  gejala  yang dirasakan  dan  mendapatkan  hasil  diagnosa  serta dukungan  yang  diperlukan.  Penelitian  ini  memiliki potensi  untuk  memberikan  kontribusi  positif  pada kesejahteraan  dan  prestasi  akademik  mahasiswa tingkat  akhir  serta  pengembangan  solusi  serupa  di berbagai institusi pendidikan tinggi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  sistem  yang  bertujuan untuk  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke  dalam komputer,  sehingga  dapat  menyelesaikan  masalah dengan  cara  yang  biasanya  dilakukan  oleh  seorang ahli.  Banyak  penelitian  memanfaatkan  sistem  pakar, karena  teknologi  informasi  kini  telah  merambah  ke semua  bidang,  tidak  hanya  terbatas  pada  bidang komputer saja [1].

## 2.2. Metode Forward Chaining
Forward chaining adalah metode inferensi yang bergerak  maju  di  mana  sistem  dimulai  dengan  fakta-
fakta  yang  diberikan  oleh  pengguna  dan  kemudian mencari aturan yang relevan dalam basis pengetahuan.  Aturan-aturan  ini  kemudian  digunakan untuk membangun hipotesis guna mencapai kesimpulan.  Sistem  yang  menggunakan forward chaining memiliki karakteristik sebagai berikut:
1. Sistem  diaktifkan  oleh  satu  atau  lebih  kondisi awal.
2. Untuk  setiap  kondisi  awal,  sistem  mencari aturan  dalam  basis  pengetahuan  yang  sesuai dengan  kondisi  pada  bagian  "IF"  dari  aturan tersebut.
3. Setiap  aturan  dapat  menghasilkan  kondisi  baru pada  bagian  "THEN"  dari  aturan  tersebut. Kondisi  baru  ini  ditambahkan  ke  dalam kumpulan kondisi yang sudah ada.
4. Kondisi  baru  yang  ditambahkan  akan  diproses; jika  kondisi  baru  ditemukan  dari  kesimpulan yang  diminta,  sistem  kembali  ke  langkah  2 untuk  mencari  aturan  baru  dalam  basis pengetahuan.  Jika  tidak  ada  kondisi  baru  yang dihasilkan, sesi ini akan berakhir[2].
Gambar 1. Alur forward chaining

## 2.3. Metode Backward Chaining
Backward Chaining merupakan strategi pengambilan  keputusan  atau  kesimpulan  dengan pencocokan  fakta  atau  pernyataan  yang  dimulai  dari bagian  sebelah  kanan  ( THEN terlebih  dahulu). Dengan  kata  lain,  penalaran  dimulai  dari  hipotesis terlebih  dahulu,  dan  untuk  menguji  kebenaran hipotesis  tersebut  harus  dicari  fakta-fakta  yang  ada dalam  basis  pengetahuan[3]. Backward  Chaining menggunakan  pendekatan  goal-driven,  dimulai  dari harapan  apa  yang  akan  terjadi  (hipotesis)  dan kemudian  mencari  bukti  yang  mendukung  (atau berlawanan)  dengan  harapan  kita.  Sering  hal  ini memerlukan  perumusan  dan  pengujian  hipotesis sementara. Jika suatu aplikasi menghasilkan tree yang sempit  dan  cukup  dalam,  maka  gunakan  Backward Chaining[4].
Gambar 2. Alur backward chaining

## 2.4. Diagnosa
Diagnosis adalah proses mengidentifikasi karakteristik  suatu  penyakit  atau  kondisi  dan membedakannya  dari  penyakit  atau  kondisi  lainnya. Penilaian  ini  dapat  dilakukan  melalui  pemeriksaan fisik,  tes  laboratorium,  atau  metode  lainnya,  dan sering  kali  dibantu  oleh  program  komputer  yang dirancang  untuk  meningkatkan  proses  pengambilan keputusan.  Dalam  diagnosis,  konsep  prognosis  juga tersirat.  Dengan  demikian,  diagnosis  tidak  hanya melibatkan  identifikasi  jenis  dan  karakteristik penyakit  serta  latar  belakangnya,  tetapi  juga mencakup  upaya  untuk  meramalkan  kemungkinan perkembangan  penyakit  dan  menyarankan  langkah- langkah penanganannya [3].

## 2.5. Kesehatan Mental
Kesehatan  mental  adalah  komponen  penting dalam  mencapai  kesehatan  yang  holistik.  Namun,  di banyak  negara  berkembang,  isu  kesehatan  mental seringkali  belum  menjadi  prioritas  dibandingkan dengan  penyakit  menula  [5].  Menurut  WHO, kesehatan  mental  didefinisikan  sebagai  keadaan kesejahteraan di mana individu menyadari kemampuan mereka sendiri, dapat mengatasi tekanan hidup  sehari-hari,  bekerja  secara  produktif,  dan mampu berkontribusi kepada komunitasnya [6].

## 2.6. Penelitian Terdahulu
Penelitian  terdahulu  telah  dilakukan  oleh  [7] mengenai  "Sistem  Pakar  Deteksi  Dini  Kesehatan Mental  Menggunakan  Metode  Dempster-Shafer," yang  menghasilkan  aplikasi  web  untuk  mendeteksi masalah  kesehatan  mental  dengan  akurasi  94%  dari 100 data uji. Penelitian [2] menyelidiki "Sistem Pakar Mendiagnosa Gangguan Kesehatan Mental Menggunakan  Algoritma  Genetika,"  dengan  tingkat kecocokan  85%  dari  20  kasus  percobaan.  [8] mengembangkan  "Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Menular  Pada  Anak  Menggunakan  Metode  Forward Chaining dan Backward Chaining," dengan fungsionalitas  baik  berdasarkan  pengujian  blackbox testing.  Selain  itu,  [9]  merancang  "Prototipe  Sistem Pakar  Diagnosa  Kerusakan  Mobil  Toyota Tipe  MPV Menggunakan  Metode  Forward  dan  Backward Chaining  Berbasis  Android,"  untuk  memudahkan proses  diagnosis  kerusakan  mobil.  [10]  meneliti "Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Gangguan  Mental  pada Diri  Seseorang  Menggunakan  Metode  Certainty Factor,"  menghasilkan  tingkat  kepastian  56%  untuk skizofrenia.  [11]  mengembangkan  "Sistem  Pakar Diagnosa Kesehatan Mental" dengan metode forward chaining, menggunakan pendekatan Rapid Application Development (RAD). Dan penelitian [12] mengusulkan  "Expert  System  for  Hydroponic Vegetable  Cultivation  Using  Forward  and  Backward Chaining  Inference  Technique"  untuk  membantu petani  dalam  budidaya  sayuran  hidroponik.  Namun, dari beberapa penelitian  yang telah dilakukan, belum ada penelitian yang membahas sistem pakar diagnose kesehatan  mahasiswa  tingkat  akhir.  dengan  metode forward chaining dan backward chaining .

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  mengenai proses-proses  yang  akan  dikerjakan  dalam  penelitian ini.
3.1. Tempat Penelitian
Penelitian  ini  akan  dilakukan  di  Universitas Pembangunan  Nasional  “Veteran”  Jawa  Timur  yang beralamatkan di Jl. Rungkut Madya No.1, Gn. Anyar, Kec. Gn. Anyar, Surabaya, Jawa Timur 60294.
3.2. Sumber Data a. Data Primer Data primer adalah data yang didapat oleh peneliti lewat  wawancara  atau  observasi  secara  langsung. Dalam  penelitian  ini,  peneliti  melakukan  wawancara dengan  beberapa  psikolog.  Hasil  yang  di  dapatkan ialah konsultasi mengenai pertanyaan di dalam sistem apakah perlu pengacakan atau tidak, solusi penanganan  awal  gangguan,  dan  konsultasi  terkait sumber pertanyaan kuesioner.
Selain  itu  terdapat  juga  data  kuesioner  yang    di sebar  ke  21  prodi  di  Universitas  Pembangunan “Veteran”  Jawa  Timur  dengan  masing-masing  prodi di  ambil  5  mahasiswa  (jadi  total  105  responden mahasiswa)  tingkat  akhir  sebagai  sampel  sesuai dengan  perhitungan  sampel  dengan  rumus  slovin. Pertanyaan  kuesioner  didapatkan  dari  gejala-gejala gangguan  yang  dijadikan  bahan  penelitian  dengan dasar konsultasi dengan psikolog. Data ini digunakan sebagai bahan uji coba kedalam sistem ini. b. Data Seunder Data  sekunder  ialah  data  yang  berasal  dari sumber  lain  sebagai  informasi  tambahan  seperti penelitian  terdahulu  guna  memperlajari  teori  yang berhubungan  dengan  Sistem  Identifikasi  Masalah Kesehatan Mental Mahasiswa Tingkat Akhir Universitas  Pembangunan  Nasional  “Veteran”  Jawa Timur  Dengan  Metode  Forward  Chaining  dan Backward  Chaining  untuk  memperoleh  data  terkait teori-teori  tentang  kesehatan  mental,  tipe-tipe  atau jenis  gangguan  kesehatan  mental,  gejala  gangguan kesehatan  mental,  dan  solusi  penanganan.  Pada  hal ini diperoleh data  jenis penyakit gangguan kesehatan mental  beserta  data  gejala  penyakit  gangguan kesehatan  mental  dari  sumber  penelitian  yang  telah dilakukan oleh[11].
c. Data Kuesioner Data  kuesioner  (dalam  bentuk  google  form) berisikan  jawaban  dari  pertanyaan  yang  di  sebar  ke responden.  Pertanyaan  kuesioner  diberikan  sesuai dengan  konsultasi  dengan  psikolog  dengan  rujukan gejala  dan  gangguan  yang  digunakan  dalam penelitian  yang  bersumber  dari  penelitian  terdahulu sumber widya.
3.3. Metode Pengumpulan Data a. Observasi Observasi  yang  dilakukan  peneliti  ialah  untuk medapatkan  data  yang  berkaitan  dengan  sistem sebagai  penentu  indikasi  gangguan  kesehatan  mental pada mahasiswa tingkat akhir Universitas Pembangunan  Nasional  “Veteran”  Jawa  Timur  dan
solusi awal pada indikasi gangguan kesehatan mental. Observasi  dilakukan  dengan  menyebarkan  kuesioner dengan  105  responden  ke-21  prodi  di  Universitas Pembangunan “Veteran” Jawa Timur dengan masing- masing prodi di ambil 5 responden mahasiswa tingkat akhir  sebagai  sampel  sesuai  dengan  perhitungan sampel dengan rumus slovin.
b. Wawancara Wawancara  adalah  metode  pengumpulan  data dengan  menayakan  langsung  kepada  pakar  atau narasumber. Dalam penelitian ini, peneliti melakukan wawancara kepada beberapa psikolog untuk mengumpulkan  data  terkait  mengenai  teori-teori tentang  kesehatan  mental,  tipe-tipe  atau  jenis gangguan  kesehatan  mental  dan  solusi  penanganan awal.  Hasil  yang  di  dapatkan  ialah  konsultasi mengenai  pertanyaan  di  dalam  sistem  apakah  perlu pengacakan  atau  tidak,  solusi  penanganan  awal gangguan,  dan  konsultasi  terkait  sumber  pertanyaan kuesioner.
Selain  itu  penulis  juga  melelakukan  wawancara kepada  beberapa  mahasiswa  terkait  kebermanfaatan dan keperluan terhadap sistem ini.
c. Studi literatur Studi literatur digunakan untuk mendapatkan data teoritis  terkait  dengan  gejala  gangguan  kesehatan mental,  penggunaan  metode forward  chaining dan backward  chaining serta  informasi  terkait  lainnya yang berhubungan dengan pengembangan sistem. d. Kuesioner Data  kuesioner  dengan  105  responden  nantinya akan  di  sebar  ke  21  prodi  di  Universitas Pembangunan “Veteran” Jawa Timur dengan masing- masing prodi di ambil 5 responden mahasiswa tingkat akhir  sebagai  sampel  sesuai  dengan  perhitungan sampel  dengan  rumus  slovin.  Pertanyaan  kuisioner diberikan  sesuai  dengan  studi  literatur  berdasarkan acuan penelitian terdahulu yang memuat gejala-gejala gangguan kesehatan mental yang telah dikonsultasikan  dan  didiskusikan  terlebih  dahulu  ke psikolog.

## 3.4. Data Jenis Penyakit Gangguan Mental
Data  ini  nantinya  digunakan  sebagai  fakta  dan pengetahuan  dalam  membuat  keputusan  tentang diagnosis  awal  gangguan  kesehatan  mental  yang ditampilkan dalam bentuk tabel penyakit, tabel gejala, dan tabel aturan.
Sistem  ini  menggunakan metode  forward chaining dan backward  chaining untuk  melakukan diagnosa  gangguan  kesehatan  mental.  Berikut  adalah jenis-  jenis  penyakit  gangguan  kesehatan  mental seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Data penyakit Kode Penyakit Nama Penyakit P1 Delirium P2 Demensia P3 Amnestik P4 Cemas Menyeluruh P5 Somatoform P6 Gangguan Kepribadian
Kode Penyakit Nama Penyakit P7 Neurosif Depresif P8 Disosiatif P9 Skizofrenia P10 Afektif 3.5. Gejala Gangguan Penyakit Kesehatan Mental
Setelah  data  jenis  gangguan  kesehatan  mental diperoleh,  langkah  selanjutnya  ialah  mengumpulkan data  gejala  dari  setiap  gangguan  tersebut.  Berikut ialah  data  mengenai  gejala-gejala  dari  setiap gangguan kesehatan mental seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Gejala gangguan Kesehatan mental
Kode Gejala Gejala G1 Merasa gelisah, susah tidur, pikirannya kacau dan merasa takut G2 Ada perubahan suasana perasaan G3 Merasa cepat Lelah G4 Suka menyendiri G5 Berprasangka buruk G6 Berkeinginan menjauhkan diri dari Masyarakat G7 Selalu merasa salah G8 Tidak mampu menampakkan emosi G9 Kurang dalam dorongan beraktifitas G10 Kurang mampu berbicara G11 Tidak dapat menikmati kegiatan yang di senanginya G12 Di bawah kendali kesadaranya G13 Tidak dibawah kendali kesadaranya G14 Merasa tidak berguna G15 Merasa harga diri nya rendah G16 Pernah berfikir untuk mengakhiri hidupnya G17 Mengalami perasaan tidak nyata G18 Sering mengalami sakit kepala G19 Mudah marah G20 Sulit untuk berteman G21 Selalu curiga terhadap orang lain G22 Selalu merasa sedih G23 Merasa mual G24 Muntah G25 Kembung G26 Merasa mempunyai pandangan ganda G27 Merasa cemas G28 Mudah tersinggung G29 Merasa sakit/nyeri pada tubuhnya G30 Persepsi berlebihan pada suatu bagian tubuhnya G31 Sering kencing G32 Sulit kencing G33 Sesak nafas G34 Keringat dingin G35 Sulit untuk berbicara G36 Mengkonsumsi obat penenang G37 Tidak mampu membayangkan masa depan G38 Tidak mampu mengenali hal-hal yang baru G39 Mengalami hambatan pada pekerjaan G40 Tidak mengenal dimana ia tinggal sekarang G41 Percaya terhadap hal-hal yang aneh G42 Suka berhalusinasi G43 Terganggu daya ingatnya G44 Lupa dengan identitasnya G45 Susah berkonsentrasi
G46 Sering berilusinasi

## 3.6. Implementasi Metode Forward Chaining dan Backward Chaining
Pengembangan  sistem  ini  dilakukan  dengan pendekatan forward chaining dan backward chaining . Saat  user  melakukan  tes  kesehatan  mental  dengan memilih  sesuai  gejala  yang  dirasakan  kepada  sistem, Kemudian sistem memproses data gejala menggunakan forward  chaining yang  menghasilkan diagnosa penyakit. Data data diagnosa penyakit  yang didapat  dikirimkan  kepada  sistem  dan  juga  diproses menggunakan backward  chaining ,  pada  proses backward chaining data penyakit dicek kembali  serta melakukan  perhitungan  persentase  dari  penyakit dengan  membandingkan  gejala  terpenuhi  dengan gejala keseluruhan penyakit terpilih. Hasil dikirimkan kepada  user,  user  menerima  hasil  diagnosa  dan edukasi terhadap gangguan yang diderita. a. Akuisisi Pengetahuan
Akuisisi  pengetahuan  pada  sistem  ini  diperoleh dari wawancara kepada beberapa psikolog serta studi literatur  dari  penelitian  terdahulu  oleh  [11]  yang memperoleh informasi 10 data penyakit dan 46 gejala gangguan kesehatan mental.
b. Basis Pengetahuan
Setelah  data  jenis  penyakit  beserta  solusi penangana  dan  gejala  gangguan  kesehatan  mental diperoleh  seperti  yang  dapat  dilihat  pada tabel  1  dan 2,  langkah  selanjutnya  ialah  membuat  data  aturan. Representasi  pengembangan  dan  kaidah  produksi, dasarnya  berbentuk  aturan  (rule)  IF-THEN.  Berikut merupakan  aturan  IF-THEN  yang  digunakan  untuk diagnosa  gangguan  kesehatan  mental  seperti  pada tabel 3.
Tabel 3. Data aturan
ATURAN (RULE) KAIDAH R1 IF G1 AND G2 AND G3 AND G4 AND G5 AND G6 AND G7 AND G12  THEN P10 R2 IF G1 AND G2 AND G8 AND G9 G10 AND G11AND G12 THEN P9 R3 IF G1 AND G12 AND G13AND G14 AND G15 AND G16 AND G17 AND G18 THEN P3 R4 IF G1 AND G12 AND G19 AND G20 AND  G21 AND G22 THEN P4 R5 IF G1 AND G12 AND G23 AND G24 AND G25 AND G26 THEN P5 R6 IF G1 AND G12 AND  G27 AND G28 AND G29 AND G30 THEN P6 R7 IF G1 AND G12 AND G31 AND G32 AND G33 AND  G34 THEN P7 R8 IF G1 AND G13 AND G35 AND G36 AND G37 AND G38 AND G39 THEN P8 R9 IF G1 AND G13 AND G28 AND G40 AND G41 AND G42 THEN P9 R10 IF G1 AND G13 AND G43 AND G44 AND G45 AND G46 THEN P10
Berdasarkan  kaidah  yang  telah  di  buat  maka dapat dibuat tabel keputusan seperti tabel 4 berikut:

## Tabel 4. Keputusan jenis penyakit gangguan mental
Gejala Jenis Penyakit Gangguan Kesehatan Mental P1  P2  P3  P4  P5  P6  P7  P8  P9  P10
G1 √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ G2
√ √ G3 √ G4 √ G5 √ G6 √ G7 √ G8 √ G9 √ G10 √ G11 √ G12 √ √ √ √ √ √ √ G13 √ √ √ G14 √ G15 √ G16 √ G17 √ G18 √ G19 √ G20 √ G21 √ G22 √ G23 √ G24 √ G25 √ G26 √ G27 √ G28 √ √ G29 √ G30 √ G31 √ G32 √ G33 √
G34
√
G35 √ G36 √ G37 √ G38 √ G39 √ G40 √ G41 √ G42 √ G43 √ G44 √ G45 √ G46
√
Berdasarkan  tabel  keputusan  4  tersebut  maka diperoleh  pohon  keputusan  atau  decision  tree  seperti pada gambar 3 dan 4 berikut ini :
Pada gambar 3 tersebut merupakan gambar pohon keputusan forward chaining dimana proses penentuan keputusan  atau  diagnosa  dimulai  dari  fakta  awal  dan kemudian  berlanjut  ke  tingkat  keputusan  yang  lebih tinggi atau kesimpulan. Terlihat pada gambar tersebut fakta  fakta  gejala  di  kumpulkan  terlebih  dahulu kemudian  baru  mendapatkan  diagnosa  penyakit berdasarkan fakta gejala  yang ada.
Gambar 3. Pohon Keputusan forward chaining
Gambar 4. Pohon Keputusan backward chaining
Berbeda  dengan  backward  chaining  seperti  pada gambar  4,  dalam  backward  chaining,  proses  dimulai dari tujuan atau keputusan akhir yang diinginkan dan kemudian  bekerja  mundur  untuk  mencari  fakta  yang mendukung  keputusan  tersebut  dimana  diagnosa ditemukan  terlebih  dahulu  dibandingkan  gejala  atau fakta-fakta pendukung.
c. Mesin Inferensi Dalam  sistem  ini,  metode  inferensi  yang digunakan untuk melakukan diagnosa adalah forward chaining dan backward  chaining. Untuk  mengetahui bagaimana  cara  kerja  sistem  menggunakan  kedua metode tersebut dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 7. Mesin inferensi
Gambar 8. Flowchart metode forward chaining
Berikut ialah penjelasan dari gambar 7:
a. Pengguna  melakukan  konsultasi  kepada  sistem dengan  memilih  gejala  yang  tersedia  sesuai gejala yang dirasakan.
b. Data gejala yang dipilih di input kedalam sistem dan  di  proses  menggunakan  forward  chaining menghasilkan data penyakit.
c. Data  penyakit  yang  didapat  dikirimkan  kepada sistem dan juga diproses menggunakan backward chaining.
d. Pada  proses  backward  chaining  data  penyakit dicek  kembali  dengan  membandingkan  jumlah fakta  atau  gejala  yang  terpenuhi  dengan  gejala keseluruhan penyakit terpilih, sehingga menghasilkan persentase penyakit terpilih.
e. Hasil  dari  proses  backward  chaining  akan dikirimkan kepada sistem.
a. Sistem  mengirimkan  penyakit  hasil  diagnosa kepada user.
f. User  menerima  penyakit  hasil  diagnosa  tes kesehatan  mental  beserta  edukasi  terkait gangguan yang diderita.
Metode forward  chaining di  dalam  sistem  ini digunakan untuk memperoleh data penyakit dari input user yang nantinya akan diproses dan di cek kembali untuk  menghasilkan  persentase  penyakit  pada  tahap selanjutnya yaitu dengan metode backward chaining . Tahapan  metode  ini  dimulai  dari  membangun  aturan sesuai  dengan forward  chaining, kemudian  sistem mengajukan  pertanyaan  sesuai  dengan  fakta  dan gejala,  user  memilih  fakta  gejala,  setelah  itu  sistem mencocokan  inputan  user  dengan  aturan  yang  ada sehingga  memperoleh  inisialisasi  data  awal  berupa penyakit  terpilih.  Selanjutnya  ialah  penjelasan mengenai flowchart metode backward chaining pada gambar 8.
Gambar 9. Flowchart metode backward chaining
Metode backward  chaining di  dalam  sistem  ini digunakan  untuk  pengecekan  serta  pemrosesan  data diagnosa  penyakit  yang  telah  dilakukan  pada  proses sebelumnya  yaitu  dengan  metode forward  chaining untuk  menghasilkan  persentase  penyakit  terpilih. Tahapan  metode  ini  dimulai  dari  inisialisasi  data penyakit  yang  dikirim  dari  proses forward  chaining , kemudian  sistem  melakukan  pengecekan  serta pemrosesan  data  penyakit  dengan  membandingkan gejala  penyakit  terpenuhi  dengan  gejala  keselurhan penyakit  terpilih  sesuai  aturan.  Setelah  itu  jika  data
fakta  cocok  dengan  aturan  maka  akan  memunculkan hasil  penyakit  gangguan  kesehatan  beserta  beserta persentase  penyakit  dan  edukasi  informasi  terkait gangguan  yang  diderita,  jika  tidak  maka  akan memunculkan  hasil  berupa  “Penyakit  Tidak ditemukan”.

## 3.7. Proses  Sistem  Identifikasi  Kesehatan  Mental
Mahasiswa  Tingkat  Akhir  Dengan  Metode Forward Chaining dan Backward Chaining Berikut ini  merupakan analisis metode Forward Chaining dan Backward  Chaining. Pada  metode Forward Chaining seluruh data gejala akan ditelusuri dalam mendeteksi penyakit sampai penyakit ditemukan.  Sedangkan  pada  metode  Backward Chaining, memulai  penelusuran  dengan  mencari gejala  yang  mengarah  kepada  tujuan/penyakit  yang dimaksud  dan  menghasilkan  persentase  penyakit terpilih.  Pada  proses  ini forward  chaining dan backward  chaining memiliki  aturan  masing-masing dengan menggunakan rumus.
Berikut  merupakan  aturan  pada  proses forward chaining :
a. Gejala  akan  ditelusuri  dari  gejala  paling  awal yang ada di pohon keputusan.
b. Penelusuran  akan  terus  dilanjutkan  sampai semua gejala diperiksa.
c. Saat  semua  gejala  telah  diperiksa,  sistem  akan mendeteksi  penyakit  atau  kondisi  berdasarkan gejala  yang  hadir  sehingga  menghasilkan diagnosa penyakit terdeteksi.
Berikut merupakan aturan pada proses backward chaining :
a. Penyakit  terdeteksi  akan  di  proses  kembali  di backward chaining.
b. Pemrosesan  dilakukan  dengan  membandingkan gejala  terpenuhi  dengan  gejala  keseluruhan penyakit terpilih sehingga menghasilkan persentase penyakit.
c. Presentasi  penyakit  terdeteksi  akan  dihitung menggunakan rumus:
𝐏 = 𝐧(𝐆𝐭) 𝐧(𝐆𝐩) 𝒙𝟏𝟎𝟎% (1) Keterangan :
P : presentasi penyakit terdeteksi n(Gt) : jumlah gejala yang terpenuhi n(Gp)   : jumlah gejala yang dimiliki penyakit
3.8. Contoh Penelusuran Kasus
Contoh
kasus penelusuran penyakit menggunakan metode forward chaining dan backward  chaining pada  sistem.  User  telah  selesai memilih  gejala  yang  dirasakannya  dan  didapatkan gejala seperti berikut :
 Merasa gelisah, susah tidur, pikiran kacau, takut (G1)
 Merasa cepat lelah (G3)
 Suka menyendiri(G4)
 Berprasangka buruk (G5)
 Berkeinginan  menjauhkan  diri  dari  masyarakat (G6)
Setelah  didapat  daftar  gejala  maka  penelusuran akan  dimulai  dengan  metode  forward  chaining. Penelusuran  dilakukan  runtut  sesuai  gejala  paling awal  yang  ada  di pohon keputusan  pohon  keputusan forward  chaining pada  gambar  3.  Kemudian  akan dilakukan  analisis  pengambilan  keputusan  pada pohon keputusan seperti pada tabel 5.
Tabel 5. Proses penelusuran forward chaining
Kode Gejala Inputan User Jawaban Kode Penyakit Yang Terdeteksi Keterangan Ya Tidak (G1) √ P1, P2, P3, P4, P5, P6, P7, P8, P9, P10 Penelusuran dilanjutkan (G3) √ P10 Penelusuran dilanjutkan (G4) √ P10 Penelusuran dilanjutkan (G5) √ P10 Penelusuran dilanjutkan (G6) √ P10 Penelusuran selesai Kesimpulan P10 Penyakit terdeteksi
Pada  penelusuran  tabel  5  diatas  didapatkan penyakit  terdeteksi  adalah  P10,  karena  memiliki gejala  yang  paling  banyak  terpenuhi  dan  terbesar bobotnya.    Dari  8  total  gejala  keseluruhan,  jumlah gejala  yang  terpenuhi  ialah  5  gejala.  Sedangkan  P9 dari  7  total  gejala  keseluruhan  jumlah  gejala  yang terpenuhi  ialah    1  gejala,  P8  dari  7  total  gejala keseluruhan  jumlah  gejala  yang  terpenuhi  ialah  1 gejala,  P7  dari  6  total  gejala  keseluruhan  jumlah gejala  yang  terpenuhi  ialah  1  gejala,  P6  dari  6  total gejala keseluruhan jumlah gejala yang terpenuhi ialah 1  gejala,  P5  dari  6  total  gejala  keseluruhan  jumlah gejala  yang  terpenuhi  ialah  1  gejala,  P4  dari  6  total gejala keseluruhan jumlah gejala yang terpenuhi ialah 1  gejala,  P3  dari  7  total  gejala  keseluruhan  jumlah gejala  yang  terpenuhi  ialah  1  gejala,  P2  dari  6  total gejala keseluruhan jumlah gejala yang terpenuhi ialah 1  gejala,  dan  P1  dari  6  total  gejala  keseluruhan jumlah  gejala  yang  terpenuhi  ialah  1  gejala.  Berikut tabel 6 merupakan perbandingan gejala terpenuhi dari setiap penyakit yang terdeteksi.
Tabel 6. Perbandingan gejala terpenuhi
No Kode Penyakit Gejala yang terpenuhi Perbandingan gejala terpenuhi dengan gejala keseluruhan penyakit 1. P1 1 1 : 6 2. P2 1 1 : 6 3. P3 1 1 : 7 4. P4 1 1 : 6 5. P5 1 1 : 6 6. P6 1 1 : 6 7. P7 1 1 : 6 8. P8 1 1 : 7 9. P9 1 1 : 7 10. P10 5 5 : 8
Dari  tabel  6  dapat  disimpulkan  bahwa  penyakit yang  terpilih  ialah  P10.  Karena  memiliki  gejala terpenuhi terbanyak dan terbesar bobotnya.
Setelah  didapatkan  penyakit  maka  penelusuran akan  dijanjutkan  dengan  penelusuran  backward chaining  sesuai  pohon  keputusan  pada  gambar  4. Berikut  adalah  tabel  7  penelusuran  pengambilan keputusan backward chaining .
Tabel 7. Penelusuran backward chaining Penyakit : P10 ( Gangguan Kesehatan Mental Afektif)
Kode Gejala Inputan User Jawaban Status Keterangan Ya Tidak (G1) √ Terpenuhi Penelusuran dilanjutkan (G3) √ Terpenuhi Penelusuran dilanjutkan (G4) √ Terpenuhi Penelusuran dilanjutkan (G5) √ Terpenuhi Penelusuran dilanjutkan (G6) √ Terpenuhi Penelusuran Selesai
Hasil  penelusuran  pada  tabel  3.9  sesuai  dengan penelusuran  pohon  keputusan backward  chaining pada  gambar  4  akan  menghasilkan  persentase penyakit  terdeteksi.  Berikut  merupakan  proses perhitungan persentase penyakit terdeteksi :
𝑷 = 𝟓 𝟖 𝒙 𝟏𝟎𝟎% (2)
𝑷 = 𝟔𝟐. 𝟓𝟎%
(3)
Dari Perhitungan tersebut maka didapatkan hasil akhir  untuk  diagnosis  penyakit  gangguan  kesehatan mental Afektif dengan presentase sebesar 62.50%.
Adapun  keseluruhan  sistem  ialah  pada  gambar 10 berikut :
Saat  user  melakukan  tes  kesehatan  mental dengan  memilih sesuai gejala  yang dirasakan kepada sistem,  Kemudian  sistem  memproses  data  gejala menggunakan forward  chaining yang  menghasilkan data  diagnosa  penyakit.  Data  diagnosa  yang  didapat dikirimkan  kepada  sistem  dan  juga  diproses menggunakan backward  chaining, pada  proses backward chaining data diagnosa penyakit dilakukan pengecekan  serta  pemrosesan  untuk  menghasilkan persentase  penyakit  terpilih.  Persentase  penyakit terpilih  didapatka  dari  membandingkan  gejala terpenuhi  dengan  gejala  keseluruhan  penyakit terpilih.    Hasil  dikirimkan  kepada  user,  user menerima  hasil  diagnosa  penyakit  beserta  persentase penyakit dan edukasi  informasi terkait penyakit  yang diderita.
Gambar 10. Alur keseluruhan sistem

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  membahas  mengenai tampilan interface sistem da pengujian sistem.

## 4.1. Tampilan Interface
Pada  bagian  ini  menjelaskan  tentang  halaman interface  atau  tampilan  dari  sistem.  Implementasi sistem  dibuat  menggunakan  framework next.Js dan Tailwind.css. Berikut  merupakan  halaman  interface yang ada pada sistem :
4.2. Tampilan Halaman Beranda
Gambar 11. Tampilan halaman beranda
Gambar  11  merupakan  tampilan  beranda website ,  dimana  halaman  tersebut  merupakan halaman  yang  pertama  kali  tampil  saat  mengakses website . Halaman beranda dirancang untuk memberikan  pengguna  pengalaman  yang  informatif dan  menarik,  dengan  menyajikan  informasi  penting secara  jelas  dan  menarik  perhatian  pengunjung. Desain  halaman  beranda  ini  bertujuan  untuk memudahkan  navigasi  dan  memberikan  gambaran yang  komprehensif  tentang  konten  dan  layanan  yang tersedia di website.

## 4.3. Tampilan Halaman Tentang
Gambar 12. Tampilan halaman tentang
Gambar  12  menampilkan  halaman  "Tentang" yang  memberikan  informasi  rinci  tentang  aplikasi atau  sistem  yang  dibahas.  Halaman  ini  dirancang untuk  memberikan  pemahaman  yang  komprehensif kepada pengguna tentang tujuan, fungsi, dan manfaat dari  aplikasi  tersebut.  Selain  itu,  halaman  "Tentang" juga  memuat  informasi  tambahan  proses  perolehan dan pengolahan data pada sistem seperti pada gambar 13  dan  14.  Halaman  ini  membantu  pengguna  untuk memahami  dengan  baik  latar  belakang  dan  konteks aplikasi sebelum menggunakannya.
Gambar 13. Tampilan halaman tentang
Halaman  selanjurnya  yaitu  halaman  tentang seperti  pada  gambar  13  dimana  di  halaman  tersebut berisikan  informasi  mengenai  proses  perolehan  data
yang  digunakan  pada  sistem.  Selain  itu  ada  juga informasi mengenai proses pengolahan data menggunakan metode forward chaining dan backward chaining seperti pada gambar 14 berikut.
Gambar 14. Tampilan halaman tentang

## 4.4. Tampilan Halaman Berita
Gambar 15. Tampilan halaman berita
Pada  gambar  15  merupakan  tampilan  halaman berita  yang  berisikan  informasi  mengenai  gangguan kesehatan mental yang diangkat pada sistem ini yaitu ada 10 gangguan kesehatan mental.

## 4.5. Tampilan Halaman Test Kesehatan Mental
Gambar 16. Tampilan halaman test
Pada  gambar  16  merupakan  tampilan  halaman test  kesehatan  mental  dimana  pada  saat  memilih menu  tes  kesehatan  mental  halaman  yang  muncul pertama  kali  akan  tampak  seperti  pada  gambar. Terdapat  button  kerjakan  agar  dapat  memasuki halaman untuk mengerjakan test.
Gambar 17. Tampilan halaman test
Gambar  17  merupakan  gambar  tampilan halaman  test  kesehatan  mental,  gambar  ini  akan muncul  ketika  user  menekan button kerjakan. Halaman  ini  berisikan  instruksi  sebelum  pengerjaan test dan alur pengerjaan.
Gambar 18. Tampilan halaman test
Pada  gambar  18  merupakan  gambar  tampilan halaman  test  kesehatan  mental  dimana  halaman  ini berisikan  pertanyaan-pertanyaan  test  yang  harus  di jawab oleh user sesuai dengan apa yang user rasakan. Setelah  selesai  menjawab  pertanyaan  yang  sesuai dengan  diri  user  maka  akan  muncul  button  submit seperti pada gambar 19.

## Gambar 19. Tampilan halaman test
Gambar  19  merupakan  gambar  tampilan halaman test kesehatan mental dimana terdapat button submit yang digunakan apabila user ingin mengetahui hasil  diagnosa.  Setelah  mengklik button tersebut maka hasil diagnosa akan tampil seperti pada gambar 20.

## Gambar 20. Tampilan halaman test

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil penelitian tersebut, dapat disimpulkan bahwa  sistem  ini  mampu  mendiagnosa  gangguan kesehatan  mental  berdasarkan  105  data  uji.  Hasil penelitian  juga  menunjukkan  kesesuaian  sistem dengan  jurnal  acuan  atau  studi  literatur.  Saran  untuk penelitian selanjutnya mencakup eksplorasi penggunaan  metode  lain  selain Forward  Chaining dan Backward Chaining untuk perbandingan akurasi, serta  penambahan  lebih  banyak  jenis  gangguan
kesehatan  mental beserta solusi  yang  lebih  mendetail bagi pengguna yang didiagnosis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Y. K. Kumarahadi, M. Z. Arifin, S. Pambudi, T. Prabowo,  and  K.  Kusrini,  “Sistem  Pakar Identifikasi  Jenis  Kulit  Wajah  Dengan  Metode Certainty  Factor,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Komun. , vol.  8,  no.  1,  pp.  21–27,  2020,  doi: 10.30646/tikomsin.v8i1.453.
[2]  D.  D.  Kurnia,  S.  Andryana,  and  A.  Gunaryati, “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Gangguan Kesehatan  Mental  Menggunakan  Algoritma Genetika,” J. JATISI- Sist. Inf. dan Tek. Inf. , vol.
8, no. 1, pp. 1171–1187, 2021, doi: 10.58794/santi.v3i1.255.
[3]  Y.  Yanuardi,  “Rancang  Bangun  Aplikasi Diagnosa  Penyakit  Umum  Berbasis  Android Pada  Klinik  Citra  Raya  Medika,” JIKA  (Jurnal Inform. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  9–17,  2019,  doi: 10.31000/jika.v3i1.2035.
[4]  Noviani,  D.  A.  Prambudi,  and  F.  Mulyadi, “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Pada
Tanaman Pepaya Menggunakan Metode Backward Chaining Berbasis Noviani, Prambudi, D. A., & Mulyadi, F. (2020). Sistem Pakar  Diagnosis  Penyakit  Pada  Tanaman Pepaya Menggunakan Metode Backward Chaining Berbasis Web. Buleti,” Bul. Poltanesa ,
vol.  21,  no.  2,  pp.  50–57,  2020,  [Online]. Available: https://pdfs.semanticscholar.org/4cd5/05e21604 a94f6cd9b44ece82a390b1a6e86d.pdf.
[5]  I.  A.  Ridlo,  “Jurnal  Psikologi  dan  Kesehatan Mental  Pandemi  COVID-19  dan  Tantangan Kebijakan  Kesehatan  Mental  di  Indonesia,” Dep.  Adm.  dan  Kebijak.  Kesehatan,  Fak. Kesehat.  Masy.  Univ.  Airlangga ,  pp.  155–164, 2020, doi: 10.20473/jpkm.v5i12020.155-164.
[6]  D. V. Fakhriyani, Kesehatan Mental , no. March. Pamekasan: Duta Creative, 2019.
[7]  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.
[8]  S.  Hardianti,  A.  Tenriawaru,  and  N.  Ransi, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Menular Pada Anak  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining dan Backward Chaining,” Just  TI  (Jurnal  Sains Terap. Teknol. Informasi) , vol. 13, no. 2, p. 111, 2021, doi: 10.46964/justti.v13i2.625.
[9]  M. M. Sulaiman, “Perancangan Prototipe Sistem Pakar  Diagnosa  Kerusakan  Mobil  Toyota  Tipe Mpv  Menggunakan  Metode  Forward  Dan Backward Chaining Berbasis Android,” J. Artif. Intell.  Innov.  Appl. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  6–11, 2020.
[10]  N.  P.  Nopi,  Musthafa  Haris  Munandar,  Feri Irawan,  and  Januardi  Rosyidi  Lubis,  “Sistem
Pakar Mendiagnosa Gangguan Mental pada Diri Seseorang Mengunakan Metode Certainty
Factor,” J.  Appl.  Comput.  Sci.  Technol. ,  vol.  3, no. 1, pp. 157–162, 2022, doi: 10.52158/jacost.v3i1.307.
[11]  W.  W.  Ariestya,  Y.  E.  Praptiningsih,  and  M. Kasfi,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Kesehatan Mental,” JIKI (Jurnal llmu Komput. lnformatika) , vol. 2, no. 1, pp. 80–89, 2021, doi: 10.24127/jiki.v2i1.1096.
[12]  H.  T.  Sakti  and  A.  Thoriq,  “Expert  System  for Hydroponic Vegetable Cultivation Using
Forward  and  Backward  Chaining  Inference Technique,” Inf.    J.  Ilm.  Bid.  Teknol.  Inf.  dan Komun. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  69–74,  2021,  doi: 10.25139/inform.v6i2.3905.