## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 416-429 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4830

## Implementasi Metode Dempster-Shafer Untuk Deteksi Kesehatan Mental Pada Mahasiswa Berbasis Web
Alif Jalaluddin 1 , Endah Ratna Arumi 1,* , Dimas Sasongko 1 , Sambodo Sriadi Pinilih 2 , Uky Yudatama 1 , Muhammad Resa Arif Yudianto 1
1 Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Magelang, Magelang, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Kesehatan, Program Studi Keperawatan, Universitas Muhammadiyah Magelang, Magelang, Indonesia Email: 1 alif053100@gmail.com, 2,* arumi@unimma.ac.id, 3 dimassansongko@unimma.ac.id, 4 pinilih@unimma.ac.id,
5 uky@ummgl.ac.id, 6 resamuhammad96@unimma.ac.id Email Penulis Korespondensi: arumi@unimma.ac.id Submitted: 15/01/2024; Accepted: 27/02/2024; Published: 28/02/2024
Abstrak −Kesehatan  mental  merupakan  kondisi  jiwa  seseorang  untuk  betadaptasi  di  lingkungannya  agar  merasa  bahagia ataupun mendapatkan kenyamanan hidup, agar tidak mengalami gangguan jiwa. Seringkali kesehatan mental diabaikan oleh kebanyakan  masyarakat  karena  berbeda  dengan  kesehatan  fisik  yang  dapat  dilihat  langsung  dengan  mata  dan  dapat diidentifikasi  dengan  mudah.  Kurangnya  kesadaran  akan  kesehatan  mental  dalam  kehidupan  masyarakat  Indonesia  dan anggapan  bahwa  seseorang  yang  pergi  ke  psikolog  merupakan  seseorang  yang  kurang  waras,  seringkali  individu  yang sebenarnya mengalami masalah kesehatan mental enggan untuk mendapatkan pertolongan dari ahli atau menyangkal bahwa dirinya  tidak  memiliki  masalah  kesehatan  mental.  Keterbatasan  waktu  dan  biaya  juga  menjadi  salah  satu  kendala  seorang mahasiswa  enggan  untuk  mendapatkan  pertolongan  dari  ahli  seperti  psikolog.  Oleh  karena  itu,  sistem  pakar  berbasis  web dibangun dengan metode Dempster-Shafer untuk digunakan sebagai deteksi pada mahasiswa dan memungkinkan pengguna untuk mengetahui apakah pengguna tersebut memiliki kecenderungan masalah pada kesehatan mentalnya atau tidak sebelum dibutuhkan  konsultasi  resmi  dari  ahli.  Pengujian  akurasi  sistem  perbandingan  antara  hasil  sistem  dan  hasil  pakar  dengan menggunakan  100  koresponden  dari  kalangan  mahasiswa  di  Universitas  Muhammadiyah  Magelang  (UNIMMA)  sebanyak 89% mengenal kesehatan mental dan 65% pernah mengalami gangguan mental. Hasil dari data SRQ29 yang digunakan dan sudah disebar dikalangan mahasiswa kampus, penelitian ini telah menggunakan 20 data sampel dan menghasilkan 70% nilai kesesuaian pakar. Dari hasil nilai kesesuaian pakar didapatkan dari perhitungan yang ada pada sistem dengan memilih gejala dan  secara  otomatis  sistem  akan  menghitung  akurasi  dari  nilai belief yang  ada  disetiap  gejala.  Kemudian  sistem  akan mengambil keputusan berdasarkan dari hasil nilai perhitungan terbesar.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Kesehatan Mental; Dempster-Shafer ; Berbasis Web; SRQ29
Abstract −Mental health is a person's soul condition to budaptasi in its environment to feel happy or get the comfort of life, so as not to experience mental disorders. Often mental health is ignored by most people because it is different from physical health that can be seen directly with the eyes and can be identified easily. Lack of awareness of mental health in the life of the  people  of  Indonesia  and  the  assumption  that  a  person  who  goes  to  psychologists  is  a  person  inseasonable,  often  the individual who actually undergoes mental health problems reluctant to get help from experts or deny that he does not have mental health problems. Limitations of time and costs are also one of the constraints of a student reluctant to get help from experts like psychologists. Therefore, a web-based expert system is built with a dempster-shafer method to use as detection on the student and allows the user to know whether the user has a tendency of the problem on its mental health or not before the official consultation is required from the expert. Testing Accuracy Comparison System between the results of the system and  experts  by  using  100  correspondents  from  students  at  Muhammadiyah  Magelang  University  (UNIMMA)  89%  know mental  health  and  65%  have  experienced  mental  disorders.  The  results  of  the  SRQ29  data  used  and  were  spread  among campus  students,  this  study  has  used  20  sample  data  and produces  70%  expert  suit  compliance.  From  the  results  of  expert suitability obtained from the calculation of the system by selecting symptoms and automatically the system will calculate the accuracy of the existing Belief Valident in every symptom. Then the system  will take decisions based on the results of the largest calculation value.
Keywords : Expert System; Mental Health; Dempster-Shafer ; Web-Based; SRQ29

## 1. PENDAHULUAN
Seringkali kesehatan mental diabaikan oleh kebanyakan mahasiswa karena berbeda dengan kesehatan fisik yang dapat  diliat  langsung  oleh  mata  dan  dapat  diidentifikasi  dengan  mudah[1].  Hal  tersebut  menjadikan  kesehatan mental  perlu  diedukasikan  kembali  dan  menindaklanjuti  tindakan  apa  yang  harus  dilakukan  agar  mahasiswa mengetahui  seberapa  penting  kesehatan  mental.  Difase  mahasiswa  seperti  ini,  kesehatan  mental  menjadi  salah satu  kasus  yang  perlu  diperhatikan  oleh  masyarakat  sekitar.  Menurut  penelitian  sebelumnya  yang mengungkapkan  bahwa  difase  perkuliahan  atau  mahasiswa  memiliki  presentase  yang  tinggi  dengan  kasus gangguan kesehatan mental[2]. Permasalahan kesehatan mental yang dialami mahasiswa bisa disebabkan karena adanya  pola  asuh  orang  tua  yang  kurang  tepat,  permasalahan  dengan  teman,  deadline  tugas  kampus,  deadline skripsi  hingga  permasalahan  terkait  asmara[3].Tidak  jarang  munculnya  gejala  stress  hingga  kasus  bunuh  diri disebabkan oleh gangguan mental yang menyerang mahasiswa[4].
Berdasarkan  kasus  beberapa  bulan  lalu,  ada  beberapa  mahasiswa  Malang,  Semarang  dan  Yogyakarta melakukan  bunuh  diri  di  kampusnya  sendiri  dan  mall.  Salah  satu  faktor  munculnya  pikiran  untuk  bunuh  diri adalah gangguan kesehatan mental yang sudah diderita.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 416-429 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4830
Pada  penelitian  kali  ini  membahas  tentang  sistem  pakar  untuk  mendeteksi  gangguan  kesehatan  mental pada mahasiswa dengan menggunakan metode Dempster-Shafer berbasis website yang pengujian akurasi sistem perbandingan  antara  hasil  sistem  dan  hasil  pakar  dengan  menggunakan  100  koresponden  dari  kalangan mahasiswa UNIMMA sebanyak 89% mengenal kesehatan mental dan 65% pernah mengalami gangguan mental. Dari  data  yang  telah  didapatkan  ,  gejala  emosional  mahasiswa  yang  mengarah  pada  kesehatan  mental  yaitu depresi,  gangguan  cemas  (anxiety),  bipolar.  Para  mahasiswa  mengindikasikan  gejala-gejala  di  atas  dari  faktor akademik,  lingkungan  sosial,  keluarga,  media  sosial, Post  Traumatic  Stress  Disorder (PTSD),  dan sebagainya[3].
Adapun penelitian sebelumnya membahas tentang sistem akar untuk mendeteksi gangguan mental dengan beberapa metode seperti penelitian sistem pakar pada usia  dini dengan  menggunakan  metode Dempster-Shafer berbasis web dari 100 data yang diuji mendapatkan hasil akurasi 94%[1]. Penelitian lain menggunakan metode Algoritma Genetika dengan melakukan pengujian terhadap 20 data mendapatkan akurasi 85%[5]. Penelitian lain selanjutnya  membahas  tentang  sistem  pakar  mendiagnosa  jenis  penyakit  skizofrenia  menggunakan  metode Dampster-Shafer dengan menggunakan 12 data mendapatkan akurasi 100%[6]. Kemudian ada penelitian dengan menggunakan 40 kasus mendapatkan akurasi 95%[7].
Selanjutnya  ada  penelitian  yang  mndiagnosa  penyakit  psikologis  gangguan  control  impuls  dengan  40 kasus  mendapatkan  akurasi  85%[8].  Penelitian  lain  menggunakan  metode  fuzzy  dengan  sempel  11  pasien Skizofrenia  dan  9  pasien  depresi  yang  menghasilkan  akurasi  81,82%  mengalami  Skizofrenia  dan  88,89% mengalami  depresi[9].    Penelitian  selanjutnya  menggunakan  metode  Certainty  Factor  dengan  melakukan pengujian  15  orang  mahasiswa  dan  mendapatkan  akurasi  91,55%[10].  Kemudian  ada  penelitian  yang menggunakan  metode  Forward  Chaining  dan  Certainty  Factor  mendapatkan  akurasi  86,67%  dari  15  data  yang dimiliki  pakar  ada  13  data  yang  sama  dengan  sistem  [11].  Penelitian  lain  menggunakan  metode  Rule  Based Reasoning dengan 10 data mendapatkan akurasi 90,7%[12].
Dari penelitian terdahulu belum ada sistem pakar yang mendeteksi kesehatan mental terhadap mahasiswa menggunakan  metode  Dempster-Shafer  yang  memberikan  solusi  dalam  penanganannya  gangguan  kesehatan mental  tersebut.  Penelitian  ini  menggunakan  data  SRQ29  (Self  Review  Quesioner  29)  dalam  mendeteksi gangguan yang didapat dari pakar. Data tersebut menggunakan 29 data gejala dalam mendeteksi gangguan dan ditambah  beberapa  gejala  dari  jurnal  sebelumnya.  Oleh  karena  itu  penelitian  ini  mengembangkan  penelitian sebelumnya dengan menambahkan solusi dan cara penanganannya pada saat mendeteksi diri sendiri.
Website ini diperuntukkan untuk pengguna umur diatas 18 tahun seperti kalangan mahasiswa jadi solusi dan  cara  penanganannya  sudah  disesuaikan  dengan  umur.  Jika  ada  pengguna  sudah  mencukupi  umur  tetapi dalam  keadaan  sakit  dan  mengalami  disabilitas  tidak  diperkenankan  menggunakan  website  ini,  karena  pakar menganggap  pengguna  belum  mampu  mengontrol  emosional  dan  keadaan  diri  sehingga  bisa  jadi  hasil  yang didapat  tidak  sesuai  dengan  apa  yang  pengguna  alami.  Diharapkan  website  ini  tidak  digunakan  bagi  pengguna yang  masih  dibawah  umur,  karena  penanganan  gejala  yang  dilakukan  pada  mahasiswa  berbeda  dengan penanganan kasus kesehatan mental pada usia dini seperti anak dibawah umur atau pada lansia.
Penelitian  ini  menggunakan  metode  Dempster-Shafer  karena  berdasarkan  tinjauan  pustaka  yang dilakukan  dengan  metode  membandingkan  metode  Dempster-Shafer  dengan  metode  lain,  metode  Dempster- Shafer dinilai lebih sesuai dalam mendeteksi gangguan berdasarkan gejala yang ada dan nilai belief dari pakar. Dari  hasil  kesesuaian  yang  dapat  dijadikan  patokan  untuk  memvalidasi  gangguan  dan  gejala  yang  pengguna alami ke psikeater atau ahli kejiwaan.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  sebagai  deteksi  awal  pada  mahasiswa  dan  memungkinkan  pengguna untuk  mengetahui  apakah  pengguna  tersebut  memiliki  kecenderungan  masalah  pada  kesehatan  mentalnya  atau sebelum dibutuhkan konsultasi resmi dari ahli. Sistem pakar ini berbasis web, informasi terkait dengan kesehatan mental  serta  meningkatkan  kesadaran  akan  kemungkinan  masalah  pada  kesehatan  mental  yang  sebenarnya dialami pada diri individu namun tidak pernah disadari, serta sistem ini menghemat waktu dan biaya. Hasil dari penelitian  ini  diharapkan  sistem  dapat  membantu  mahasiswa  ataupun  masyarakat  untuk  mendeteksi  apakah seseorang  memiliki  kecenderungan  masalah  pada  kesehatan  mentalnya,  informasi  terkait  bagaimana  menjaga kesehatan mental, dan pengujian akurasi perbandingan antara hasil sistem dan hasil.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Proses Penelitian
Proses  penelitian  dilakukan  mulai  dari  perumusan  masalah  hingga  penarikan  kesimpulan[7]  dapat  dilihat  pada gambar 1 berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 1. Proses Peneitian
Proses  awal  penelitian  ini  dimulai  dari  merumuskan  masalah  deteksi  kesehatan  mental  pada  mahasiswa dengan  sistem  pakar  berbasis  web.  Selanjutnya  yaitu  proses  pengumpulan  sumber  bacaan  diberbagai  jurnal, buku,  dan  sumber  lainnya  yang  berhubungan  dengan  penelitian  ini[1].  Sesudah  itu  dilanjutkan  dengan  proses pengumpulan  data  membagikan  google  form  kepada  mahasiswa  dengan  100  koresponden.  Kemudian  mulai perancangan  sistem  seperti  desain  rancangan  sistem,  rancangan  diagram,  basis  data  sistem,  perancangan  antar muka, serta melakukan pengujian pada sistem.

## 2.2 Perancangan Sistem

## 2.2.1 Usecase Diagram
Pada  usecase diagram  menggambarkan pengguna dan admin bisa  mengakses apa saja. Untuk pengguna hanya bisa  mengakses  menu  home,  melakukan  konsultasi,  dan  melihat  hasil  dari  konsultasi.  Sedangkan  untuk  admin bisa  mengakses  semua  dan  dapat  login  dengan  akun  yang  sudah  ada,  kemudian  admin  dapat  mengubah, menambah, dan menghapus data gejala, data gangguan, dan akun admin. Admin juga dapat mengakses history, berikut usecase diagram dapat dilihat pada gambar 2 dibawah ini :

## Gambar 2. Usecase Diagram

## 2.2.2 Activity Diagram
Activity  diagram  ini  menggambarkan  proses  antara  pengguna  dan  sistem  yang  digunakan,  agar  pengguna mengetahui  dengan  mudah  bagaimana  alur  berjalannya  sistem.  Dimulai  dari  pengguna  mengklik  menu konsultasi  agar  masuk  ke  halaman  konsultasi,  kemudian  pengguna  mulai  melakukan  konsultasi  dengan menginput  data  seperti  nama,  jenis  kelamin,  umur,  dan  fakultas.  Jika  sudah  pengguna  diminta  memilih  gejala yang ia alami selama dua minggu kebelakang. Selanjutnya pengguna dapat mengklik menu tombol deteksi pada bagian bawah gejala untuk melihat hasil dari konsultasi. Alur diagram dapat dilihat pada gambar 3 berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 3. Activity Diagram
Setelah  dirancang,  sistem  akan  dibuat  sesuai  dengan  perancangan  yang  sudah  dibuat.  Selanjutnya dilakukan  pengujian  kelayakan  sistem.  Jika  pengujian  berhasil,  maka  kesimpulan  akan  diambil.  Dan  jika pengujian tidak sesuai, maka akan dilakukan analisis kembali pada perancangan sistem[1].
Berdasarkan  rancangan  sistem  diatas,  berikut  diagram  alir  ( flowchart )  yang  menggambarkan  proses berjalannya sistem. Langkah pertama pengguna atau admin akan masuk ke halaman utama, untuk pengguna bisa langsung  konsultasi  dengan  klik  tombol  “Ayo  konsultasi”.  Setelah  masuk  ke  halaman  konsultasi,  pengguna diminta mengisi data diri terlebih dahulu seperti nama atau inisial, jenis kelamin, umur, dan fakultas. Kemudian pengguna  diminta  memilih  gejala  yang  ia  alami  selama  dua  minggu  kebelakang.  Jika  sudah  pengguna  klik tombol “Deteksi” pada bagian bawah. Selanjutnya pengguna akan masuk ke halaman hasil dari konsultasi yang menampilkan  data  diri  pengguna,  jenis  ganguan  yang  dialami,  deskripsi  jenis  gangguan,  solusi,  hasil  akurasi perhitungan, dan langkah selanjutnya. Pengguna tidak perlu login karena halaman login hanya bisa diakses oleh admin  untuk  mengubah  data-data  pada  website  seperti  gejala,  jenis  gangguan,  dan  mengakses  history. Sedangkan untuk admin perlu login terlebih dahulu dengan memasukkan email dan password jika sudah admin akan  masuk  ke  halaman  dashboard  yang  berisi  data  user,  data  gejala,  data  jenis  gangguan,  dan  data  history. Kemudian  admin  bisa  kembali  logout.  Adapun  gambar  fowchart  yang  diusulkan  dapat  dilihat  pada  gambar  4 dibawah ini:

## Gambar 4. Flowchart sistem

## 2.2 Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  proses  penyelesaian  masalah  yang  dapat  dilakukan  oleh  pakar  kemudian  diterapkan pada sistem komputer. Sistem pakar menggunakan knowledge yang didapatkan dari seseorang yang mempunyai keahlian  dibidang  tertentu  yang  dijadikan  sebagai  sumber  pengetahuan  dan  diterapkan  pada  sistem  berbasis komputer[8].
2.3 Dempster-Shafer
Dempster-Shafer adalah  perhitungan  matematika  sebagai  pembuktian  berdasarkan  keyakinan  dan  pemikiran yang  sesuai  dengan  logika,  yang  biasa  dipakai  untuk  mengkombinasi  beberapa  informasi  atau  bukti  yang berbeda  untuk  menghitung  kemungkinan  dari  suatu  kejadian  (Arthur  P.  Dempster  dan  Glenn  Shafer). Berdasarkan teori Dempster-Shafer ditulis dalam suatu interval [ Belief, Plausibility ][1].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 416-429 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4830
Belief adalah  nilai  suatu  gejala  dalam  mendukung  suatu  himpunan  proposisi.  Nilai Belief didapat langsung  dari  pakar  sesuai  dengan  ilmu  pengetahuan  pakar  untuk  gejala  tersebut,  yang  dimana  berada  antara [0…1], jika bernilai 0  maka mengidentifikasi bahwa gejala tidak ada, dan jika bernilai 1 menunjukkan adanya keyakinan. Berikut rumus dari fungsi Belief :
∑ (1)
Nilai  plausibility  (Plau)  juga  berada  antara  nilai  [0…1].  Jika  benar  akan  X’,  sehingga  bisa  disebutkan bahwa  nilai  Bel(X’)=1,  jadi  rumus  ditersebut  nilai  dari  Pls(X’)=0.  Rumus  plausibility  dapat  dituliskan  seperti dibawah ini :
∑ (2)
Berdasakan  teori Dempster-Shafer bahwa frame  of  discernment yang  ditulis  dengan  simbol  θ  dan mass function yang  ditulis  dengan  simbol  (m).  Sehingga  menurut  teori Dempster-Shafer mass  function  (m)  dapat diartikan tingkat keyakinan dari suatu gejala (instrument kesehatan mental) atau biasa disebut evidence measure dan dinotasikan dengan (m). Mass function (m) diformulakan pada persamaan:
∑
∑ (3)
Pada perhitungan  yang dilakukan pengguna terlebih dahulu  menginput  nama atau inisial, jenis  kelamin, umur, dan fakultas. Kemudian pengguna diminta memilih gejala yang dialami selama dua minggu kebelakang. Jika  sudah  memilih  gejala  yang  dialami  pengguna  bisa  mendeteksi  dengan  cara  mengklik  tombol  yang  ada dibawah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Basis Pengetahuan
Basis  pengetahuan  berisi  data  yang  berasal  dari  pakarnya  langsung  seperti  gejala,  nilai  belief,  jenis  gangguan, dan solusi. Berdasarkan hasil wawancara Bersama pakar berikut daftar gangguan yang sering dialami dikalangan mahasiswa dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Data Gangguan Id Gangguan Nama Gangguan P001 Depresi P002 Gangguan Kecemasan atau Anxiety Disorder P003 Psikotik P004 PTSD ( Post Traumatic Stress Disorder )
Pada tabel 1 merupakan data jenis gangguan kesehatan mental. Masing-masing gangguan mempunyai id dan gejala yang sama dan ada juga yang berbeda. Data gejala dan nilai belief dapat dlihat pada tabel 2 berikut:
Tabel 2. Data Gejala Id Gejala Gejala Nilai Belief Jenis Gangguan P001  P002  P003  P004 G001 Merasa sakit dibeberapa bagian tubuh seperti merasakan sakit kepala. 0.8 √ √ G002 Kehilangan nafsu makan. 0.8 √ √ G003 Merasa tidur tidak nyaman. 0.7 √ √ √ G004 Mudah takut. 0.5 √ √ G005 Merasa cemas, tegang atau khawatir. 0.6 √ G006 Tangan tremor. 0.4 √ G007 Anda mengalami gangguan pencernaan. 0.7 √ G008 Anda merasa sulit berpikir jernih. 0.5 √ √ G009 Anda meras tidak Bahagia. 0.6 √ √ G010 Sering merasakan ingin menangis. 0.5 √ √ G011 Sulit menjalani kegiatan sehari-hari. 0.4 √ √ G012 Merasa sulit mengambil keputusan. 0.4 √ G013 Kegiatan/tugas sehari-hari tertunda. 0.6 √ G014 Merasa tidak bisa berperan dikehidupan. 0.6 √ G015 Kehilangan minat dibanyak hal. 0.6 √ G016 Merasa tidak berharga. 0.6 √ G017 Berpikir untuk bunuh diri. 0.7 √

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 416-429 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4830
Id Gejala Gejala Nilai Belief Jenis Gangguan P001  P002  P003  P004 G018 Merasa capek sepanjang waktu. 0.7 √ G019 Merasa tidak enak pada bagian perut/mual. 0.8 √ G020 Mudah Lelah. 0.8 √ G021 Merasa ada orang lain mencoba melukai dengan cara tertentu. 0.8 √ G022 Merasa ada yang mengganjal dalam pikiran. 0.8 √ G023 Mendengar suara yang tidak jelas sumbernya atau orang lain tidak mendengar. 0.8 √ G024 Bermimpi tentang suatu bencana/musibah atau pada saat tertentu Anda seolah-olah mengalami kembali kejadian itu. 0.8 √ G025 Menjauhi kegiatan, suatu tempat, seseorang orang atau pikiran yang mengingatkan akan suatu bencana tersebut. 0.7 √ G026 Berkurangnya minat terhadap teman dan kegiatan yang biasa dilakukan. 0.8 √ G027 Merasa terganggu jika berada disituasi yang mengingatkan akan hal bencana atau jika berpikir tentang bencana itu. 0.9 √ G028 Kesulitan memahami atau mengkspresikan perasaan. 0.7 √ G029 Gelisah. 0.9 √ G030 Keringat berlebihan. 0.1 √ G031 Peningkatan denyut jantung. 0.6 √ √ G032 Mengurung diri. 0.2 √
Pada tabel 2 merupakan data gejala dan nilai belief . Kemudian data nama gangguan akan dikelompokkan sesuai dengan data gejala yang ada. Berikut tabel keputusan dapat dilihat pada tabel 3 dibawah ini :
Tabel 3. Tabel Keputusan Gangguan Berdasarkan Gejala Id Gangguan Nama Gangguan Id Gejala P001 Depresi G001,G002, G008, G009, G010, G011, G013, G015, G017, G031, G032 P002 Gangguan Kecemasan atau Anxiety Disorder G002, G003, G004, G005, G006, G007, G008, G012, G014, G016, G018, G019, G020, G029, G030, G031 P003 Psikotik G001, G003, G009, G010, G021, G022, G023 P004 PTSD ( Post Traumatic Stress Disorder ) G003, G004, G011, G024, G025, G026,
G027, G028
Pada  tabel  3  data  gangguan  sudah  dikelompokkan  sesuai  dengan  data  gejala.  Pengguna  harus  memilih minimal 3 gejala agar hasil perhitungan menghasilkan nilai akurasi yang lebih akurat.

## 3.2 Analisis Metode Dempster-Shafer
Pada proses  mendeteksi gangguan  kesehatan  mental dengan perhitungan  manual dengan  menggunakan  metode Dempster-Shafer. Pengguna memilih 3 gejala yang dirasakan selama dua minggu kebelakang.
1. Merasa sulit mengambil keputusan.
2. Merasa tidak enak pada bagian perut/mual.
3. Mudah lelah.
4. Berkurangnya minat terhadap teman dan kegiatan yang biasa dilakukan.
5. Merasa  terganggu  jika  berada  disituasi  yang  mengingatkan  akan  hal  bencana  atau  jika  berpikir  tentang bencana itu.
6. Kesulitan memahami atau mengekspresikan perasaan.
a. Gejala 1 Merasa sulit mengambil keputusan, dengan :
m[0] = 0.4
t[θ] = 1-0.4 = 0.6
gangguan P002.
b. Gejala 2 Merasa tidak enak pada bagian perut/mual, dengan :
m[0] = 0.8
t[θ] = 1-0.8 = 0.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 416-429 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4830
gangguan P002.
Gejala 2 {P002} 0.8 { θ } 0.2 Gejala 1 {P002} 0.4 {P002} 0.32 {P002} 0.08 { θ } 0.6 {P002} 0.48 { θ } 0.12 {P002} = (0.32 + 0.48 + 0.08 / (1-0)) = 0.88 θ = (0.12 / (1-0)) = 0.12
c. Gejala 3 Merasa lelah, dengan :
m[0] = 0.8
t[θ] = 1-0.8 = 0.2
gangguan P002.
Gejala 3 {P002} 0.8 { θ } 0.2 Perhitungan 1 {P002} 0.88 {P002} 0.704 {P002} 0.176 { θ } 0.12 {P002} 0.096 { θ }  0.024
{P02}
= (0.704 + 0.096 + 0.176 / (1-0)) = 0.976 θ = (0.0 /(1-0)) = 0.024
d. Gejala 4 Berkurangnya minat terhadap teman dan kegiatan yang biasa dilakukan, dengan :
m[0] = 0.8
t[θ]
= 1-0.8 = 0.2
gangguan P004.
Gejala 4 {P004} 0.8 { θ } 0.2 Perhitungan 2 {P002} 0.976 {} 0.7808 {P002} 0.1952 { θ }  0.024 {P004} 0.0192 { θ }  0.0048 {P004} = (0.0192 / (1-0.7808)) = 0.0087591241 {P002} = (0.1952 / (1-0.7808)) = 0.8905109489 θ = (0.0048 / (1-0.7808)) = 0.0218978102
e. Gejala 5 Merasa terganggu jika berada disituasi  yang  mengingatkan akan hal bencana atau jika berpikir tentang bencana itu, dengan :
m[0] = 0.9
t[θ] = 1-0.9 = 0.1
gangguan P004.
Gejala 5 {P004} 0.9 { θ } 0.1 Perhitungan 3  {P004} 0.0087591241 {P004} 0.0788321168 {P004} 0.0087591241 {P002} 0.8905109489 {} 0.801459854 {P002} 0.0890510949 { θ } 0.0218978102 { P004} 0.0197080292 { θ } 0.002189781
{P004}  = (0.0788321168 + 0.0197080292 + 0.0087591241 / (1-0.801459854)) = 0.5404411766
{P02}  = (0.0890510949 / (1-0.801459854)) = 0.4485294118
θ = (0.002189781 / (1-0.801459854)) = 0.0110294117
f. Gejala 6 Kesulitan memahami atau mengekspresikan perasaan, dengan:
m[0] = 0.7 t[θ] = 1-0.7 = 0.3

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 416-429 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4830
gangguan P004.
Gejala 6 {P004} 0.7 { θ } 0.3 Perhitungan 4  {P004} 0.5404411766 {P004} 0.3783088236 {P004} 0.162132353 {P002} 0.4485294118 {} 0.3139705883 {P002} 0.1345588235 { θ } 0.0110294117 { P004} 0.0077205882 { θ } 0.0033088235
{P004}  = (0.3783088236 + 0.0077205882 + 0.162132353 / (1-0.3139705883)) = 0.79903537
{P002}  = (0.1345588235 / (1-0.3139705883)) = 0.1961414791
θ = (0.0033088235 / (1-0.3139705883)) = 0.0048231511
Dengan gangguan P004 yaitu PTSD (Post Traumatic Stress Disorder)
Berdasarkan  perhitungan  diatas  menghasilkan  tingkat  kesesuaian  pakar  0.7990,  kemudian  akan  diubah kedalam  bentuk  persen  dengan  cara  0.7990  x  100%  akan  menghasilkan  79.90%.  Hasil  ini  didapat  dari perhitungan ini menggunakan metode Dempster-Shafer.

## 3.3 Halaman Utama
Pada  tampilan  halaman  utama  terdapat  beberapa  informasi  mengenai website deteksi  kesehatan  mental, gangguan  kesehatan  mental,  gejala,  cara  penanganan,  deteksi,  dan  lain  sebagainya.  Tampilan  halaman  utama dapat dilihat pada gambar 5.

## Gambar  5. Halaman Utama

## 3.4 Halaman Login
Pada  halaman  login  hanya  bisa  digunakan  oleh  admin  saja,  sedangkan  pengguna  tidak  bisa  menggunakan halaman  login  ini.  Halaman  ini  digunakan  untuk  admin  jika  ingin  menambah  atau  mengubah  jenis  gangguan, gejala,  nilai belief ,  dan  menambahkan  akun  admin  jika  diperlukan.  Tampilan  halaman  login  dapat  dilihat  pada gambar 6 dibawah ini :

## Gambar  6. Halaman login

## 3.5 Halaman Dashboard
Jika  berhasil  login,  admin  akan  masuk  ke  halaman  dashboard  yang  berisi  data  user, evidence ,  hypothesis,  dan history. Admin juga dapat menambah, mengurangi, dan mengubah data. Seperti data gejala, data gangguan, nilai belief , dan akun admin. Lebih jelasnya lihat gambar 7.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar  7. Halaman Dashboard

## 3.6 Halaman User
Dihalaman  ini  berisi  data-data  user  seperti  nama,  email,  dan  dihalaman  ini  admin  dapat  menambahkan  atau menghapus akun user jika diperlukan. Dapat dilihat seperti gambar 8 dibawah ini :
Gambar  8. Halaman User

## 3.7 Halaman Evidence
Halaman evidence berisi data-data gejala dengan jumlah 32 gejala, gejala tersebut didapat dari beberapa sumber seperti  pakarnya  langsung  dan  beberapa  jurnal  artikel.  Dari  data  gejala  yang  ada,  akan  muncul  dihalaman konsultasi  ketika  pengguna  hendak  melakukan  deteksi  diri.  Dihalaman  ini  juga  admin  bisa  mengubah, menambah, serta menghapus data gejala. Halaman evidence dapat dilihat seperti pada gambar 9 berikut :
Gambar  9. Halaman Evidence

## 3.8 Halaman Hypothesees
Dihalaman  ini  terdapat    jenis  gangguan  seperti  cemas,  depresi,  psikotik,  dan  PTSD  (Post  Traumatic  Stress Disorder). Dihalaman ini juga dijelaskan deskripsi dari gangguan tersebut dan solusi bagaimana cara penanganan gangguan  yang  dialami.  Data  ini  juga  akan  muncul  dihalaman  hasil  konsultasi,  sehingga  pengguna  dapat mengetahui  jenis  gangguan  apa  dan  solusi  seperti  apa  yang  harus  dilakukan.  Dihalaman  ini  admin  dapat

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 416-429 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4830
mengubah,  menambah,  dan  menghapus  data  seperti  nama  gangguan,  deskripsi  gangguan,  dan  solusi  dari gangguan tersebut. Tampilan halaman dapat dilihat pada gambar 10 seperti dibawah ini :
Gambar  10. Halaman Hypothesees

## 3.9 Halaman History
Pada halaman ini berisi data-data pengguna setelah menggunakan website ini untuk mendeteksi apakah mereka mengalami gangguan  kesehatan  mental atau  tidak. Data-data tersebut seperti inisia  nama, jenis  kelamin, umur, fakultas,  hipothesees,  hasil  akurasi,  dan  tanggal  pengguna  meneteksi.  Halaman  tersebut  dapat  dilihat  pada gambar 11 dbawah ini :
Gambar  11. Halaman History

## 3.10 Halaman Role DS
Halaman ini berisi data nama gangguan, gejala, dan nilai belief . Nilai belief didapat langsung dari pakar berdasarkan pengetahuan yang dimilinya. Admin dapat mengubah nilai belief pada halaman ini jika diperlukan. Untuk halaman tersebut bisa dilihat pada gambar 12 dibawah ini :

## Gambar  12. Halaman Role DS

## 3.11 Halaman Konsultasi
Dihalaman  Konsultasi  ini  pengguna  diminta  mengisi  data-data  terlebih  dahulu,  seperti  nama  inisial,  jenis kelamin,  umur,  dan  fakultas.  Kemudian  pengguna  diminta  memilih  gejala  yang  ia  alami  selama  dua  minggu kebelakang,  sebab  dalam  jangka  waktu  kurang  dari  dua  minggu  belum  bisa  meyakinkan  bahwa  dirinya  benar- benar merasakan gejala tersebut. Untuk halaman ini dapat dilihat pada gambar 13 dibawah ini :

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar  13. Halaman Konsultasi

## 3.12 Halaman Hasil Konsultasi
Pada halaman ini akan menampilkan hasil deteksi seperti data pribadi pengguna yang sudah diinput sebelumnya, jenis  gangguan  yang  dialami  pengguna,  deskripsi  jenis  gangguan,  solusi,  dan  menapilkan  hasil  akurasi.  Sepert pada gambar 14 dibawah ini :
Gambar  14. Halaman Hasil Uji

## 3.13 Pengujian Sistem
Gambar  15. History Hasil Uji
Berdasarkan  gambar  15  hasil  pengujian  diatas,  telah  dilakukan  20  pengujian  data  terhadap  mahasiswa yang sudah pernah konsultasi ke psikeater atau ahli kejiwaan yang ada dikampus telah mendapatkan kesesuaian pakar sebagai berikut

## Tabel 4. Tabel kesesuaian pakar
No  Nama  Jenis Kelamin  Umur  Fakultas  Jenis Gangguan  Kesesuaian Pakar  Kesesuaian 1. AN Perempuan 21 FKIP Kecemasan 68.61% Tidak 2. SH Laki-laki 20 Hukum Kecemasan 97.25% Sesuai 3. AP Perempuan 21 FKIP Kecemasan 98.1% Sesuai 4. AA Laki-laki 21 Hukum PTSD 62.09% Sesuai 5. NAA Perempuan 20 FKIP Kecemasan 61.64% Tidak 6. FN Perempuan 20 Hukum Kecemasan 95.5% Sesuai 7. DP Perempuan 21 FKIP PTSD 54.96% Sesuai

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 416-429 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4830
No  Nama  Jenis Kelamin  Umur  Fakultas  Jenis Gangguan  Kesesuaian Pakar  Kesesuaian 8. LNS Perempuan 22 FKIP PTSD 87.65% Sesuai 9. SRW Laki-laki 20 FEB Kecemasan 87.27% Sesuai 10.  AS Laki-laki 22 Hukum Kecemasan 98.31% Sesuai 11.  KM Perempuan 19 FKIP Kecemasan 68.7% Sesuai 12.  MAS Laki-laki 18 FKIP Psikotik 51.5% Tidak 13.  HN Perempuan 20 FIKES Kecemasan 98.04% Sesuai 14.  RAP Perempuan 23 FAI Kecemasan 50.95% Tidak 15.  MIM Laki-laki 20 Teknik Kecemasan 55.13% Tidak 16.  MFR Laki-laki 21 Teknik PTSD 56.37% Sesuai 17.  AES Perempuan 20 FKIP Kecemasan 87.8% Tidak 18.  KKR Perempuan 21 Teknik Kecemasan 98.9% Sesuai 19.  PPS Perempuan 19 FAI PTSD 92.75% Sesuai 20.  IN Perempuan 22 FAI PTSD 82.27% Sesuai
Berdasarkan  20  data  pengujian  antara  sistem  dan  pakar  yang  telah  dilakukan  diatas,  maka  hasil  yang diperoleh :

## (4)
Dari  perhitungan  persentase  berdasarkan  kesesuaian  antara  sistem  dan  pakar  dengan  20  data  pengujian mendapatkan 70% nilai kesesuaian antara sistem dan pakar. Dengan perhitungan 14 data pengujian yang sesuai dibagi  20  data  pengujian,  kemudian  dikali  100%.  Maka  akan  menghasilkan  persentase  kesesuaian,  sehingga website  deteksi  dini  gangguan  kesehatan  mental  dengan  metode  Dempster-Shafer  memiliki  nilai  kesesuaian sebesar 70%, dan dapat disimpulkan bahwa sistem sudah dapat berjalan dengan baik.
Hasil  kesesuaian  pakar  yang  didapatkan  dari  perhitungan  yang  ada  pada  sistem  dengan  memilih  gejala dan secara otomatis sistem akan menghitung akurasi dari nilai belief yang ada disetiap gejala. Kemudian sistem akan  mengambil  keputusan  berdasarkan  dari  hasil  nilai  perhitungan  terbesar.  Diharapkan  pengguna  tetap mengikuti  solusi  yang  sudah  tertera  di  hasil  deteksi  pada website ini,  agar  gangguan  yang  dialami  tidak berkelanjutan atau dapat mengontrol.
Namun  sistem  ini  tidak  selalu  benar,  karena  sebelum  mendeteksi  diri  pengguna  harus  dipastikan  dalam keadaan  sehat  dan  tidak  merasa  tertekan.  Jika  pengguna  dalam  keadaan  tersebut  hasil  yang  didapat  dianggap kurang  tepat.  Hasil  dari  sistem  ini  dapat  dijadikan  acuan  ketika  pengguna  hendak  konsultasi  langsung  ke psikeater  atau  ahli  kejiwaan.  Kemudian  hasil  dari  sistem  ini  akan  ditinjau  kembali  dengan  melihat  dari  sisi assessment  untuk  menegakkan  diagnose  medis  atau  keperawatan,  beberapa  aspek  yang  dapat  mempengaruhi dalam proses mendeteksi jenis gangguan, contohnya seperti biologis, fisiologis, dan sosial. Sehingga pengguna perlu  datang  ke  psikeater  atau  ahli  kejiwaan  untuk  memastikan  apa  yang  dialami  selama  ini  merupakan gangguan kejiwaan atau bukan.

## 4. KESIMPULAN
Pengembangan  sistem  pakar  mendeteksi  gangguan  mental  ini  menggunakan  metode Dempster-Shafer untuk memudahkan  mahasiswa  dalam  mendeteksi  dan  mengatasi  gangguan  mental  yang  sudah  dialami  sebelum konsultasi  ke  dokter  spesialis  dengan  tingkat  keyakinan  yang  telah  didapat.  Berdasarkan  20  data  pengujian mendapatkan 70% nilai kesesuaian antara sistem dan pakar. Dengan perhitungan 14 data pengujian yang sesuai dibagi  20  data  pengujian,  kemudian  dikali  100%.  Maka  akan  menghasilkan  persentase  kesesuaian,  sehingga website  deteksi  dini  gangguan  kesehatan  mental  dengan  metode Dempster-Shafer memiliki  nilai  kesesuaian sebesar 70%, dan dapat disimpulkan bahwa sistem  sudah dapat berjalan dengan baik. Hasil akurasi didapatkan dari  perhitungan  yang  ada  pada  sistem  dengan  memilih  gejala  dan  secara  otomatis  sistem  akan  menghitung akurasi dari nilai belief yang ada disetiap gejala. Kemudian sistem akan mengambil keputusan berdasarkan dari hasil nilai perhitungan terbesar. Diharapkan pengguna tetap mengikuti solusi yang sudah tertera di hasil deteksi pada website ini,  karena website ini  telah  bekerjasama  dengan  pakar  yang  sudah  ahli  dalam  penanganan gangguan  kesehatan  mental.  Dengan demikian  metode Dempster-Shafer ini dapat digunakan untuk  mendeteksi gangguan  mental,  karena  hasil  yang  didapatkan  dari  perhitungan  ini  memiliki  nilai  akurasi  yang  baik.  Adapun saran  untuk  pengembangan  dari  penelitian  ini  agar  webite  ini  lebih  sempurna  adalah  dapat  ditambahkan  fitur untuk  mengkonfirmasi  apakah  pengguna  sedang  sakit  atau  tidak,  kemudian  apakah  pengguna  merupakan disabilitas, jika sedang sakit atau penderita disabilitas pengguna dianggap kurang mampu mengontrol emosional untuk  mendeteksi  diri  sendiri.    Dan  sudah  mencukupi  umur  18  tahun  keatas  atau  belum.  Karena website ini diperuntukkan  pengguna  diatas  18  tahun  keatas,  sehingga  solusi  dan  cara  penanganan  yang  diberikan  sistem sesuai dengan pengguna yang sudah cukup umur.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 416-429 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4830

## REFERENCES
[1]  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.
[2]  H. Lubis, A. Ramadhani, and M. Rasyid, “Stres Akademik Mahasiswa dalam Melaksanakan Kuliah Daring Selama  Masa  Pandemi  Covid  19,” Psikostudia    J.  Psikol. ,  vol.  10,  no.  1,  p.  31,  2021,  doi: 10.30872/psikostudia.v10i1.5454.
[3]  LPM Tidar 21, “ASERTIF Mental Health,” Magelang, 2022.
[4]  F. A. Widhiastuti, D. A. Widiyawati, M. H. Istifadah,  uhammad M. Ilham, M. F. Setiani, and Shibilla Anas Tasya, “Peran Orang Tua bagi Kesehatan Mental Mahasiswa Bimbingan dan Konseling Universitas Negeri Semarang,” J. Educ. Technol. , vol. 1, no. 6, pp. 43–50, 2023.
[5]  A.  Kurnia,  Daniel  Dwi;  Andryana,  Septi;  Gurnaryati,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Gangguan Kesehatan  Mental  Menggunakan  Algoritma  Genetika,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi) , vol. 8, no. 3, pp. 1171–1187, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i3.1079.
[6]  H. Hairani, K. Kurniawan, K. A. Latif, and M. Innuddin, “Metode Dempster-Shafer untuk Diagnosis Dini Jenis Penyakit Gangguan Jiwa Skizofrenia Berbasis Sistem Pakar,” Sist. J. Sist. Inf. , vol. 10, no. 2, pp. 280– 289, 2021, doi: https://doi.org/10.32520/stmsi.v10i2.1195.
[7]  D.  Hastari  and  F.  Bimantoro,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Gangguan  Mental  pada  Anak  dengan  Metode Dempster  Shafer,” J.  Comput.  Sci.  Informatics  Eng. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  71–79,  2018,  doi: 10.29303/jcosine.v2i2.106.
[8]  Y.  Fernando,  R.  Napianto,  and  R.  I.  Borman,  “Implementasi  Algoritma  Dempster-Shafer  Theory  Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Psikologis Gangguan Kontrol Impuls,” Insearch Inf. Syst. Res. J. , vol. 2, no. 02, pp. 46–54, 2022, doi: 10.15548/isrj.v2i02.4359.
[9]  A.  N.  Sari  and  T.  Informasi,  “SISTEM  PAKAR  UNTUK  MENDIAGNOSA  KESEHATAN  JIWA MANUSIA MENGGUNAKAN FUZZY | Jurnal Teknologi Pintar,” J. Teknol. Pint. , vol. 2, no. 10, pp. 1– 14, 2022, [Online]. Available: http://teknologipintar.org/index.php/teknologipintar/article/view/267
[10]  U. A. Purwokerto, J. Letjend, P. Soemarto, K. P. Utara, K. Banyumas, and J. Tengah, “SISTEM PAKAR DIAGNOSIS KESEHATAN MENTAL PADA MAHASISWA UNIVERSITAS AMIKOM PURWOKERTO,” KOMPUTA  J. Ilm. Komput. dan Inform. , vol. 12, no. 1, 2023.
[11]  P.  Studi,  D.  Rekayasa,  J.  Politeknik,  and  N.  Tanah,  “Sistem  Pakar  Penyakit  Kesehatan  Mental  Remaja Menggunakan Metode Forward,” Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 10, pp. 82–91, 2023.
[12]  D. Wahyuni and D. Winarso, “Penerapan Metode Rule Based Reasoning Dalam Sistem Pakar Deteksi Dini Gangguan Kesehatan Mental Pada Mahasiswa,” J. Softw. Eng. Inf. Syst. , vol. 2, no. 2, pp. 1–10, 2021, doi: 10.37859/seis.v2i2.3991.
[13]  S.  Z.  Husna  and  R.  A.  Putri,  “Implementasi  Sistem  Pakar  Diagnosis  Autisme  Pada  Anak  Menggunakan Metode Naïve Bayes,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 5, no. 1, pp. 319–330, 2023, doi: 10.47065/josh.v5i1.4327.
[14]  W.  A.  Hernowo  and  A.  Arifin,  “Rancang  Bangun  Prototype  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelompok Untuk Screening Test Potensi Depresi Pada Mahasiswa Tingkat Akhir,” Semin. Nas. Inform. Medis … , pp. 92–97, 2019, [Online]. Available: https://journal.uii.ac.id/snimed/article/view/13860
[15]  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.
[16]  R.  S.  Ismunu,  A.  S.  Purnomo,  R.  Yunita,  and  S.  Subardjo,  “SISTEM  PAKAR  UNTUK  MENGETAHUI TINGKAT  KECEMASAN  MAHASISWA  DALAM  MENYUSUN  SKRIPSI  MENGGUNAKAN METODE  MULTI  FACTOR  EVALUATION  PROCESS  DAN  INFERENSI  FUZZY  TSUKAMOTO,” Proceeding SENDIU 2020 , pp. 978–979, 2020.
[17]  D.  Deran  Koli,  A.  Panji  Sasmito,  H.  Zulfia  Zahro’,  and  I.  Nurfarida,  “Sistem  Pakar  Identifikasi  Tingkat Stres  Pada  Mahasiswa  Selama  Masa  Pandemic  Covid  -  19  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  Dan Certainty Factor Berbasis Website,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 989–995, 2023, doi: 10.36040/jati.v6i2.5417.
[18]  R.  Sarfika et  al. ,  “CARADDE:  Jurnal  Pengabdian  Kepada  Masyarakat  Deteksi  Dini  Masalah  Kesehatan Mental  pada  Remaja  dengan  Self-Reporting  Questionnaire  (SRQ-29)  Kata  Kunci:  History  Article,” J. Holist. Nurs.
Sci. , vol. 5, pp. 397–404, 2023, [Online]. Available:
https://journal.ilininstitute.com/index.php/caradde
[19]  W. R. Ardi, M. Dwidiyanti, W. Sarjana, and R. Indra Wiguna, “Pengalaman Mahasiswa Dalam Mengatasi Depresi,” J. Holist. Nurs. Sci. , vol. 8, no. 1, pp. 46–53, 2021, doi: 10.31603/nursing.v8i1.3443.
[20]  A. Budianto and A. Susilo, “Aplikasi Daring Diagnosis Banding Gangguan Psikotik Di Fakultas Psikologi Uhamka,” J. Teknol. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 54–64, 2019, [Online]. Available: https://medium.com/@arifwicaksanaa/pengertian-use-case-a7e576e1b6bf
[21]  F. I. Teknik, P. Studi, S. Informasi, U. B. Insan, K. Lubuklinggau, and S. Pakar, “Sistem Pakar Pendeteksi Penyakit  Pada  Tanaman  Alpukat  Menggunakan  Metode  Certainy  Factor,” KLIK  Kaji.  Ilm.  Inform.  dan Komput. , vol. 3, no. 4, pp. 303–314, 2023.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[22]  A.  Iskandar,  “Sistem  Pakar  Dalam  Mendiagnosa  Penyakit  Parkinson  Menerapkan  Metode  Dempster- Shafer,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 4, no. 3, pp. 847–854, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i3.3320.
[23]  R.  Saragih,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Tumor  Phyllodes  Pada  Wanita  Menggunakan  Metode Dempster  Shafer,” J.  Inf.  Syst.  Res. ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  199–208,  2020,  [Online].  Available: https://jurnal.kaputama.ac.id/index.php/JIK/article/view/280