ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v6i1.4233
Sistem Penilaian Manajemen Stres dengan Variabel Fuzzy pada Pasien Rumah Sakit
Dhina Puspasari Wijaya a,* , Dadang Heksaputra b , Muhamad Irfanudin c
a Program Studi Informatika, Fakultas Komputer, Universitas Alma Ata, jl. Brawijaya 99, Yogyakarta, 55183, Indonesia
b Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Komputer, Universitas Alma Ata, jl. Brawijaya 99, Yogyakarta, 55183, Indonesia
c Program Studi Ilmu Keperawatan, Fakultas Ilmu Kesehatan, Universitas Alma Ata, jl. Brawijaya 99, Yogyakarta, 55183, Indonesia email : a dhina.puspa@almaata.ac.id , ,b dadang@almaata.ac.id , c i  rfan.dyl313@almaata.co.id
Abstract — Hospitals are often associated with experiences about illness, hospitals help solve problems about the disease, but hospitals also provide services about childbirth. The inpatient process is a very traumatic experience for male or female. In the stress management system, several factors have been affected, but stress has not yet been utilized. Questionnaire from the question of the total has several weights at each point. The weighting of each questionnaire points has one weight so that the results of each item will be added. Each question represents each output point. In Figure 2, the results of the DAS-42 assessment will be categorized into three membership functions, namely Depression, Anxiety, and Stress. Calculation of stress management status assessment grouping is tested using assessment calculation. Each question point in the form uses the point grouping reference dass42. The cluster of question points according to the fuzzy variable set members is shown in Figure 2, Figure 3, Figure 4, and Figure 5. The test was declared valid by psychiatrists and psychiatrists.
Index Terms — assessment, dass, management, stress.
Abstrak – Rumah   sakit   sering   kali   dikaitkan   dengan   pengalaman   tentang   penyakit,   rumah   sakit   membantu mengatasi masalah tentang penyakit namun rumah sakit juga menyediakan layanan tentang kelahiran bayi. Proses rawat inap merupakan pengalaman yang sangat traumatis bagi lahi-laki atau perempuan. Pada sistem manajemen stres telah dilakukan beberapa faktor mempengaruhi stres akan tetapi penggunaan variabel fuzzy belum dilakukan penelitian. Kuesioner dari pertanyaan dari jumlah keseluruhan total memiliki jumlah bobot disetiap poinnya. Pembobotan setiap poin kuesioner memiliki bobot satu sehingga hasil dari setiap pertanyaan akan ditambahkan. Masing-masing pertanyaan mewakili dari setiap poin output. Pada  gambar  2 berikut hasil dari penilaian DAS-42 akan dikategorikan ke dalam 3 fungsi keanggotaan yaitu Depresi, Kecemasan, dan Stres. Perhitungan   pengelompokan   penilaian   status   manajemen   stres   diuji   menggunakan   perhitungan   penilaian. Masing-masing   poin   pertanyaan   dalam   formulir   menggunakan   acuan   pengelompokan   poin   dass42. Pengelompokan   poin   pertanyaan   sesuai   dengan   anggota   himpunan   variabel   fuzzy   terdapat   pada  gambar  2, gambar 3, gambar 4, dan gambar 5. Pengujian dinyatakan valid oleh ahli jiwa dan pakar kejiwaan.
Kata Kunci — dass, manajemen, penilaian, stres

## I. PENDAHULUAN
Rumah   sakit   sering   kali   dikaitkan   dengan   pengalaman   tentang   penyakit,   rumah   sakit   membantu mengatasi masalah tentang penyakit namun rumah sakit juga menyediakan layanan tentang kelahiran bayi.  Proses rawat inap merupakan pengalaman yang sangat traumatis bagi lahi-laki atau perempuan. Pasien harus mengubah kebiasaan hidup mereka dari lingkungan yang akrab ke lingkungan baru yang asing, hilangnya privasi, dan rasa aman terhadap diri mereka. Dari total 700 pasien sebanyak 510 pasien (72,9%) berada di bawah tekanan ketika menjadi pasien di rumah sakit, wanita sebanyak (76,5%) dan pasien dari daerah perkotaan (77,6%) mengalami stress [1] .
Rumah sakit menurut Undang-undang No. 44 Tahun 2009 yaitu institusi pelayanan kesehatan yang menyelenggarakan pelayanan kesehatan perorangan secara paripurna menyediakan pelayanan rawat inap, rawat jalan dan gawat darurat. Pasien menurut undang-undang 29/2004 tentang praktek kedokteran adalah orang   yang   melakukan   konsultasi   masalah   kesehatan   untuk   memperoleh   pelayanan   kesehatan   yang diperlukan baik secara langsung maupun tidak langsung kepada dokter atau dokter gigi. Gambar 1 berikut merupakan prevalensi rumah tangga dengan ART gangguan jiwa skizofrnia/psikosis menurut provinsi di Indonesia pada tahun 2013-2018 menunjukan kenaikan pada tiap provinsi dari tahun 2013 sampai tahun 2018.
Gambar 1. Prevalensi Rumah Tangga dengan ART Gangguan Jiwa Menurut Provinsi di Indonesia, 2013-2018 (per mil) [2] Penelitian terhadap bidang kesehatan telah dilakukan merambah ditopik lain, yaitu biometrik ataupun kanker. Penelitian terhadapa biometrik telah mulai dilakukan salah satunya pada penelitian iris mata [3] ataupun penelitian terhadap kanker sel  [4]  [5]  [6]  ataupun pada bagian organ dalam dimana kesehatan mental mempengaruhi organ jantung [7]. Pada sistem manajemen stres telah dilakukan beberapa faktor mempengaruhi stres akan tetapi penggunaan variabel fuzzy belum dilakukan penelitian. Pada penelitian [8]  menjelaskan Status kinerja, waktu tunggu, dan pendapatan  rumah tangga adalah  prediktor utama kesusahan.   Temuan   dapat   membantu   dokter   untuk   mengidentifikasi   himpunan   bagian   populasi   yang berisiko   lebih   tinggi   yang   dapat   memperoleh   manfaat   dari   skrining   yang   ditargetkan   dan   tambahan pekerjaan psikologis dan sosial. Temuan juga dapat membantu administrator untuk mempertimbangkan kontribusi   faktor   yang   dapat   dimodifikasi   seperti   waktu   menunggu   untuk   kesusahan   pasien. [9]  menjelaskan Temuan ini menunjukkan bahwa peningkatan skor gejala depresi berkorelasi  dengan peningkatan   peristiwa   kehidupan   yang   penuh   stres.   studi   yang   lebih   besar   harus   dilakukan   untuk mengkonfirmasi temuan ini. Pada penelitian  [10]  menjelaskan DASS-21 memiliki validitas yang dapat diterima dan merupakan skala responsif untuk digunakan dalam PRP pada pasien dengan COPD. Pada penelitian  [11]  menjelaskan Penelitian ini menghasilkan daftar  pendek kuesioner  yang disukai  untuk menilai depresi, kecemasan, dan somatisasi pada orang dengan nyeri muskuloskeletal. Implementasi yang luas   dari   pertanyaan-pertanyaan   ini   oleh   dokter   dan   peneliti   akan   memudahkan   perbandingan   dan pengumpulan   data   awal   dan   hasil.   Beberapa   kuesioner   yang   direkomendasikan   masih   memerlukan validasi dalam populasi ini. Pada penelitian  [12]  menjelaskan Studi saat ini membuat bukti substansial mengenai validitas konvergen, diskriminan, dan nomologis DASS-21 melalui CFA. Penerapan metode fuzzy telah dilakukan dibeberapa penelitian selain kesehatan, contohnya pada kasus penilaian kinerja karyawan dilakukan oleh [13] ataupun [14] akan tetapi tidak untuk penilaian manajemen stres.
Berdasarkan data di atas studi kami berusaha untuk menilai tingkat stress pada pasien rawat inap di rumah  sakit. Kuesioner   dibentuk  dengan  42  pertanyaan  DASS-42  yang  diatur  untuk  menilai   tingkat depresi, kecemasan dan stress. Selain itu studi kami bertujuan untuk skrining pasien untuk predictor distress yang dapat dimodifikasi akan membantu dokter dalam memberikan intervensi yang tepat pada waktu   yang   tepat.   Hasil   penelitian  [15]  menunjukkan   skala   DASS-42   memiliki   konsistensi   yang memuaskan, uji validitas dan uji reliabilitas bersamaan.

## II. METODE
Penelitian   ini   dilakukan   pada   pasien   rawat   inap   di   rumah   sakit.   Pasien   memenuhi   syarat   untuk penelitian   jika   mereka   berusia   antara   30   sampai   60   tahun.   Pasien   yang   memenuhi   syarat   dilakukan wawancara   dengan   memberikan   pertanyaan   menggunakan   aplikasi   yang   akan   dibangun.   Pasien diidentifikasi mengunakan registrasi rumah sakit dan catatan medis. Wawancara dilakukan ketika pasien sedang menunggu pengobatan atau setelah perawatan, dalam kurun waktu satu minggu rawat inap di rumah sakit. Pasien yang memenuhi syarat diinformasikan tentang tujuan dan manfaat studi dan informed Analisis Simulasi Sistem Penunjang Keputusan: Model Matematis Dengan Pendekatan Goodness-of Fit Sistem Penilaian Manajemen Stres dengan Variabel Fuzzy pada Pasien Rumah Sakit (Dhina Puspasari Wijaya)
consent tertulis diperoleh dari pasien yang setuju untuk berpartisipasi. Kuesioner dari pertanyaan dari jumlah keseluruhan total memiliki jumlah bobot disetiap poinnya. Pembobotan setiap poin kuesioner memiliki bobot satu sehingga hasil dari setiap pertanyaan akan ditambahkan. Masing-masing pertanyaan mewakili dari setiap poin output. Pada gambar 2 berikut hasil dari penilaian DAS-42 akan dikategorikan ke dalam 3 fungsi keanggotaan yaitu Depresi, Kecemasan, dan Stres.
Gambar 2 . Desain Model Penilaian
Berikut poin pertanyaan yang dapat mewakili fungsi keanggotaan output depresi, yaitu pertanyaan nomor   3,   pertanyaan   nomor   5,   pertanyaan   nomor   10,   pertanyaan   nomor   13,   pertanyaan   nomor   16, pertanyaan nomor 17, pertanyaan nomor 21, pertanyaan nomor 24, pertanyaan nomor 26, pertanyaan nomor 31, pertanyaan nomor 34, pertanyaan nomor 37, pertanyaan nomor 38, dan pertanyaan nomor 42. Pada  gambar  3   berikut   menggambarkan   grafik   fungsi   keanggotaan   penilaian   untuk   kategori   pasien mengalami Depresi.

## Gambar 3. Fungsi Keanggotaan Penilaian Depresi
Fungsi keanggotaan depresi dibagi dalam lima kategori yaitu normal, depresi ringan, depresi sedang, depresi berat, dan depresi sangat berat. Fungsi Keanggotaan depresi dapat diformulasikan sebagai berikut:
μ [ x ] normal = { 0 ; x ≤ 0 ( x 0 ) 9 0 ; 0 ≤ x ≤ 9 1 ; x > 9 (1)
μ [ x ] ringan = { 0 ;x ≤ 10 ( x 10 ) 10 13 ; 10 ≤ x ≤ 13
1 ; x > 13 (2)
μ [ x ] sedang = { 0 ;x ≤ 14 ( x 14 ) 20 14 ; 14 ≤ x ≤ 20
1 ; x > 20 (3)
μ [ x ] berat = { 0 ; x ≤ 21 ( x 21 ) 27 21 ; 21 ≤ x ≤ 27
1 ; x > 27 (4)
μ [ x ] sangat berat = { 0 ; x < 28 1 ; x ≥ 28 (5)
Berikut   poin   pertanyaan   yang   dapat   mewakili   fungsi   keanggotaan   output   kecemasan  pertanyaan nomor   2,   pertanyaan   nomor   4,   pertanyaan   nomor   7,   pertanyaan   nomor   9,   pertanyaan   nomor   15, pertanyaan nomor 19, pertanyaan nomor 20, pertanyaan nomor 23, pertanyaan nomor 25, pertanyaan nomor 28, pertanyaan nomor 30, pertanyaan nomor 36, pertanyaan nomor 40, dan pertanyaan nomor 41.
Analisis Simulasi Sistem Penunjang Keputusan: Model Matematis Dengan Pendekatan Goodness-of Fit Sistem Penilaian Manajemen Stres dengan Variabel Fuzzy pada Pasien Rumah Sakit (Dhina Puspasari Wijaya)
Pada  gambar  4   berikut   menggambarkan   grafik   fungsi   keanggotaan   penilaian   untuk   kategori   pasien mengalami Kecemasan.

## Gambar 4. Fungsi Keanggotaan Penilaian Kecemasan
Fungsi   keanggotaan   kecemasan   dibagi   dalam   lima   kategori   yaitu   normal,   kecemasan   ringan, kecemasan sedang, kecemasan berat, dan kecemasan sangat berat. Fungsi Keanggotaan kecemasan dapat diformulasikan sebagai berikut:
μ [ x ] normal = { 0 ; x ≤ 0 ( x 0 ) 7 0 ; 0 ≤ x ≤ 7 1 ; x > 7 (6)
μ [ x ] ringan = { 0 ; x ≤ 8 ( x 8 ) 9 8 ; 8 ≤ x ≤ 9 1 ; x > 9 (7)
μ [ x ] sedang = { 0 ;x ≤ 10 ( x 10 ) 14 10 ; 10 ≤ x ≤ 14
1 ; x > 14 (8)
μ [ x ] berat = { 0 ; x ≤ 15 ( x 15 ) 19 15 ; 15 ≤ x ≤ 19
1 ; x > 20 (9)
μ [ x ] sangat berat = { 0 ; x < 20 1 ; x ≥ 20 (10)
Berikut poin pertanyaan yang dapat mewakili sungsi keanggotaan output stres pertanyaan nomor 1, pertanyaan nomor 6, pertanyaan nomor 8, pertanyaan nomor 11, pertanyaan nomor 12, pertanyaan nomor 14, pertanyaan nomor 18, pertanyaan nomor 22, pertanyaan nomor 27, pertanyaan nomor 29, pertanyaan nomor 32, pertanyaan nomor 33, pertanyaan nomor 35, dan pertanyaan nomor 39. Pada gambar 5 berikut menggambarkan grafik fungsi keanggotaan penilaian untuk kategori pasien mengalami Stres.

## Gambar 5. Fungsi Keanggotaan Penilaian Stres
Fungsi stres kecemasan dibagi dalam lima kategori yaitu normal, stres ringan, stres sedang, stres berat, dan stres sangat berat. Fungsi Keanggotaan kecemasan dapat diformulasikan sebagai berikut:
μ [ x ] normal = {
0 ; x ≤ 0 ( x 0 ) 14 0 ; 0 ≤ x ≤ 14
1 ; x > 14 (11)
Analisis Simulasi Sistem Penunjang Keputusan: Model Matematis Dengan Pendekatan Goodness-of Fit Sistem Penilaian Manajemen Stres dengan Variabel Fuzzy pada Pasien Rumah Sakit (Dhina Puspasari Wijaya)
μ [ x ] ringan = {
0 ;x ≤ 15 ( x 15 ) 18 15 ; 15 ≤ x ≤ 18
1 ; x > 18 (12)
μ [ x ] ringan = { 0 ;x ≤ 19 ( x 19 ) 25 19 ; 19 ≤ x ≤ 25
1 ; x > 25 (13)
μ [ x ] berat = { 0 ; x ≤ 26 ( x 26 ) 33 26 ; 26 ≤ x ≤ 33
1 ; x > 33 (14)
μ [ x ] sangat berat = { 0 ; x < 34 1 ;x ≥ 34 (15)
Desain model penggunaan basisdata ditunjukan pada  gambar  6. Desain model terdiri dari beberapa tabel. Tabel meliputi tabel dass_results, tabel provinsi, tabel kecamatan, tabel kelurahan, tabel kabupaten, dan tabel biodata.
Gambar 6. Desain Model Relasi Basisdata
Analisis Simulasi Sistem Penunjang Keputusan: Model Matematis Dengan Pendekatan Goodness-of Fit Sistem Penilaian Manajemen Stres dengan Variabel Fuzzy pada Pasien Rumah Sakit (Dhina Puspasari Wijaya)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan hasil perancangan sistem ditunjukan oleh gambar 7, gambar 8, gambar 9, gambar 10, dan gambar 11. Pada setiap gambar merupakan hasil desain pada tahapan perancangan.
Gambar 7. Halaman Home
Gambar 7 merupakan hasil perancangan dari desain model halaman home. gambar 7 ditampilkan awal ketika pengguna akan melakukan penilaian manajemen stres.

## Gambar 8. Halaman Formulir Biodata
Gambar   8   merupakan   halaman   biodata.  gambar  8   muncul   untuk   mengetahui   identitas   responden supaya pakar mengetahui asal daerah hingga biodata pasien/responden sehingga pakar dapat melakukan kajian lebih mendalam atas kasus pasien/responden tersebut.
Analisis Simulasi Sistem Penunjang Keputusan: Model Matematis Dengan Pendekatan Goodness-of Fit Sistem Penilaian Manajemen Stres dengan Variabel Fuzzy pada Pasien Rumah Sakit (Dhina Puspasari Wijaya)

## Gambar 9. Halaman Petunjuk Pengisian Formulir
Gambar 9 merupakan petunjuk pengisian instumen penilaian diri terhadap manajemen stres. Petunjuk dibuat berdasarkan aturan dasar dari sisi kesehatan pakar kejiwaan untuk digunakan dalam penilaian. Aturan   penilaian   terdapat   empat   macam   jenis,   yaitu,   tidak   sesuai   sama   sekali   dengan   karakteristik pasien/responden, sesuai dengan karakteristik responden sampai tingkat tertentu kadang-kadang, sesuai dengan responden sampai batas luayan sering, dan sesuai dengan kondisi responden sampai batas sering sekali.
Gambar 10. Halaman Formulir Penilaian Manajemen Stres
Gambar 10 dan gambar 11 merupakan halaman instrumen penilaian manajemen stres. Butir-butir poin pertanyaan instrumen pertanyaan berasal dari standar instrumen pertanyaan dass-42.
Analisis Simulasi Sistem Penunjang Keputusan: Model Matematis Dengan Pendekatan Goodness-of Fit Sistem Penilaian Manajemen Stres dengan Variabel Fuzzy pada Pasien Rumah Sakit (Dhina Puspasari Wijaya)

## Gambar 11. Halaman Formulir Submit Penilaian Manajemen Stres
Perhitungan   pengelompokan   penilaian   status   manajemen   stres   diuji   menggunakan   perhitungan penilaian.  Masing-masing  poin  pertanyaan   dalam  formulir   menggunakan   acuan   pengelompokan   poin dass42. Pengelompokan poin pertanyaan sesuai dengan anggota himpunan variabel fuzzy terdapat pada gambar 2, gambar 3, gambar 4, dan gambar 5. Perhitungan dilakukan dengan cara menjumlahkan semua poin dari setiap instrumen penilaian nomor 1 hingga nomor 42, hasil diperoleh maka akan dijumlahkan. Hasil   bobot   penjumlahan   akan   dikelompokan   kedalam   fungsi   keanggotaan   variabel   depresi   untuk persamaan (1), persamaan (2), persamaan (3), persamaan (4), dan persamaan (5); fungsi keanggotaan variabel kecemasan untuk persamaan (6), persamaan (7), persamaan (8), persamaan (9), dan persamaan (10);   fungsi   keanggotaan   variabel   stres   untuk   persamaan   (11),   persamaan   (12),   persamaan   (13), persamaan (14), dan persamaan (15). Pada setiap penilaian menggunakan instrumen memiliki 3 jenis, yaitu depresi, kecemasan, dan stres akan tetapi pembobotan pada ketiganya memiliki kelompok yang berbeda. Perbedaan dipengaruhi oleh hasil dari perhitungan setiap poin instumen penilaian.
Tabel 1. Pengujian Status Gangguan pada Pasien Rumah Sakit ID Pasien Status Depresi Status Anseitas Status Stres 78 Sangat Berat Sangat Berat Sangat Berat 79 Sangat Berat Sangat Berat Sangat Berat 85 Sedang Sangat Berat Sedang 84 Sedang Sangat Berat Sedang 83 Sedang Berat Sedang 82 Berat Sangat Berat Berat 89 Sedang Berat Berat 88 Sedang Sangat Berat Berat 87 Sedang Berat Ringan 94 Sangat Berat Sangat Berat Berat 86 Sedang Sangat Berat Sedang 91 Berat Sangat Berat Berat 96 Sangat Berat Sangat Berat Sangat Berat 97 Sangat Berat Sangat Berat Sangat Berat 98 Berat Sangat Berat Sedang
Hasil pengujian pada tabel 1 berdasarkan penilaian dari sistem. Hasil telah diverifikasi oleh ahli jiwa dan pakar kejiwaan yang menyatakan penilaian dalam sistem sudah sesuai dengan keadaan sebenarnya.
Analisis Simulasi Sistem Penunjang Keputusan: Model Matematis Dengan Pendekatan Goodness-of Fit Sistem Penilaian Manajemen Stres dengan Variabel Fuzzy pada Pasien Rumah Sakit (Dhina Puspasari Wijaya)

## IV. KESIMPULAN
Sistem penilaian manajemen stres telah dapat difungsikan dan valid diukur dengan metode dass-42. Sistem   penilaian   manajemen   stres   dengan   variabel   fuzzy   dapat   menjadi   alternatif   solusi   awal   untuk deteksi dini apabila melakukan penilaian awal manajemen stres.  Tingkat depresi dan kecemasan yang sangat  tinggi pada pasien rumah sakit  menunjukkan perlunya mengintegrasikan  perawatan  kesehatan mental ke dalam rehabilitasi pasien di rumah sakit. Nilai prognostic dari depresi dan kecemasan berkaitan dengan perjalanan  penyakit dan kepatuhan terhadap  pengobatan. Perawatan masalah psikologis sejak awal penyakit sangat penting mengingat durasi penyakit yang lebih lama menyebabkan individu memiliki risiko depresi, kecemasan, dan stress lebih tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. Chhari and S. C.  Mehta, “Stress Among Patients During Hospitalization : a Study From Central India,” Natl.  J. Community Med. , vol. 7, no. 4, pp. 247–277, 2016.
[2] K. K. RI, “Hasil Utama Riset Kesehatan Dasar (RISKESDAS) 2018,” in Hasil Utama RISKESDAS 2018 , 2018, pp. 1– 200.
[3] D. Heksaputra, D. P. Wijaya, and S. Nilawati, “Perbaikan Kualitas Citra Iris Mata Untuk Pengenalan Pola (Biometric),” Khazanah , vol. 7, no. 2, pp. 11–23, 2015, doi: 10.20885/khazanah.vol7.iss2.art2.
[4] I. Muhimmah, D. Heksaputra, and Indrayanti, “Color feature extraction of HER2 Score 2+ overexpression on breast cancer using Image Processing,” MATEC Web Conf. , vol. 154, pp. 2–6, 2018, doi: 10.1051/matecconf/201815403016.
[5] I. Muhimmah, D. P. Wijaya, and Indrayanti, “Color Swapping to Enhance Breast Cancer Digital Images Qualities Using Stain Normalization,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 755, no. 1, 2016, doi: 10.1088/1757-899X/185/1/012029.
[6] I. Muhimmah, D. Heksaputra, D. P. Wijaya, D. D. N. S. Kusumadewi, R. Kurniawan, and Indrayanti, “Purwarupa Sistem Deteksi HER2 Skor 2+ pada Citra Mikroskopis Digital,” Semin. Nas. Inform. Medis , vol. 7, 2016.
[7] H. Allabadi et al. , “Depression and anxiety symptoms in cardiac patients: A cross-sectional hospital-based study in a Palestinian population,” BMC Public Health , vol. 19, no. 1, pp. 1–14, 2019, doi: 10.1186/s12889-019-6561-3.
[8] M.   McMullen et  al. ,   “Factors  associated   with   psychological  distress   amongst  outpatient   chemotherapy   patients:   An analysis of depression, anxiety and stress using the DASS-21,” Appl. Nurs. Res. , vol. 40, no. April 2017, pp. 45–50, 2018, doi: 10.1016/j.apnr.2017.12.002.
[9] S. Saidi, S. N. I. Jaafar, A. Daud, R. Musa, and N. N. F. N. Ahmad, “Relationship between levels of thyroid stimulating hormone, age, and gender, with  symptoms of depression  among patients with  thyroid  disorders as measured by the Depression   Anxiety   Stress   Scale   21   (DASS-21),” Enferm.   Clin. ,   vol.   28,   pp.   180–183,   2018,   doi:   10.1016/S1130- 8621(18)30063-9.
[10] A. M. Yohannes, S. Dryden, and N. A. Hanania, “Validity and Responsiveness of the Depression Anxiety Stress Scales- 21 (DASS-21) in COPD,” Chest , vol. 155, no. 6, pp. 1166–1177, 2019, doi: 10.1016/j.chest.2018.12.010.
[11] L. Bijker, M. L. S. Sleijser-Koehorst, M. W. Coppieters, P. Cuijpers, and G. G. M. Scholten-Peeters, “Preferred Self- Administered Questionnaires to Assess Depression, Anxiety and Somatization in People With Musculoskeletal Pain – A Modified Delphi Study,” J. Pain , vol. 00, no. 00, 2019, doi: 10.1016/j.jpain.2019.08.006.
[12] D. Lee, “The convergent, discriminant, and nomological validity of the Depression Anxiety Stress Scales-21 (DASS-21),” J. Affect. Disord. , vol. 259, no. March, pp. 136–142, 2019, doi: 10.1016/j.jad.2019.06.036.
[13] D. Heksaputra, “Fuzzy Intelligence System for Employee Assessment: A Case Studi of Xyz University in Yogyakarta,” Indones. J. Bus. Intell. , vol. 1, no. 1, pp. 39–44, 2018.
[14] F. I. Sanjaya and D. Heksaputra, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tenaga Kontrak Melalui Pendekatan Fuzzy Inference System dengan Metode Tsukamoto (Studi Kasus PT. Solo Murni),” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. , pp. 1907– 5022, 2016.
[15] M. Habibi, M. Dehghani, M. Pooravari, and S. Salehi, “Confirmatory Factor Analysis of Persian Version of Depression, Anxiety   and   Stress   (DASS-42):   Non-Clinical   Sample,” Razavi   Int.   J.   Med. ,   vol.   5,   no.   4,   2017,   doi: 10.5812/rijm.12021.Research.
Dhina Puspasari Wijaya , lahir di Magelang, 26 Januari 1992. Meraih gelar sarjana  komputer (S.Kom) dari Universitas Islam Indonesia pada tahun 2014. Kemudian meraih gelar Master (M.Kom) dari Universitas Islam Indonesia pada tahun 2016. Saat ini Penulis menjadi dosen program studi informatika di Universitas Alma Ata.
Dadang Heksaputra, Meraih gelar sarjana  komputer (S.Kom) dari Universitas Islam Indonesia pada tahun 2014. Kemudian meraih gelar Master (M.Kom) dari  Universitas Islam Indonesia pada tahun 2016. Saat ini Penulis menjadi dosen program studi Sistem Informasi di Universitas Alma Ata.
Muhamad Irfanudin, Meraih gelar  profesi  (Ners) dari Universitas Gadjah Mada pada tahun 2010. Kemudian meraih gelar Master (M.Kep) dari Universitas Indonesia pada tahun 2017. Saat ini Penulis menjadi dosen program studi Pendidikan Profesi Ners di Universitas Alma Ata.
Analisis Simulasi Sistem Penunjang Keputusan: Model Matematis Dengan Pendekatan Goodness-of Fit Sistem Penilaian Manajemen Stres dengan Variabel Fuzzy pada Pasien Rumah Sakit (Dhina Puspasari Wijaya)