Nawindah, Saskia Lydiani Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK MENDETEKSI KESEHATAN MENTAL MAHASISWA
Nawindah 1 , Saskia Lydiani 2
Fakultas Teknologi Informasi, Akademi Sekretari 1,2
Universitas Budi Luhur Alamat Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Jakarta Selatan nawindah@budiluhur.ac.id 1 saskia.lydiani@budiluhur.ac.id 2

## Abstrak
Kesehatan  mental  sangat  dibutuhkan  oleh mahasiswa umumnya di usia remaja memiliki masalah kejiwaan  yang  lebih  tinggi  untuk  itulah  diperlukan adanya psikolog sebagai sarana komunikasi, konsultasi untuk  memberikan  solusi  atas  permasalahan  yang dihadapi.  Saat  ini  konsultasi  dilakukan  langsung menemui  Psikolog  tanpa  adanya  sebuah  alat  deteksi gejala  kesehatan  mental.  Fuzzy  inference  system digunakan  dalam  menentukan  level  gejala  kesehatan mental  mahasiswa.  Tools  yang  digunakan  adalah  R language  dengan  data  sampel  mahasiswa  Universitas Budi  Luhur.  Hasil  penelitian  ini  menjelaskan  bahwa dengan menggunakan fuzzy inference system Mamdani  metode  centroid  dengan  aturan  -aturan (rules) menggunakan IF dapat dengan mudah diketahui gejala kesehatan mental mahasiswa berada pada level tertentu.
Kata kunci:
Fuzzy  Inference  System, Kesehatan  mental,  R language , Mahasiswa.

## Abstract
Please  Mental  health  is  needed  by  students  in adolescence  to  have  higher  psychiatric  problems  for what psychologists need as a means of communication, consultation to provide solutions to the needs needed. When  consulting  is  done  directly  see  a  psychologist without  the  presence  of  mental  health  symptoms detection devices. Fuzzy inference systems are used in determining the level of mental health of students. The tool  used  is  the  R  language  with  sample  data  of Universitas  Budi  Luhur  students.  The  results  of  this study explain about using the Mamdani fuzzy inference system centroid method with the rules (rules) using IF can  easily  discuss  the  mental  health  problems  of students at a certain level.

## Keywords:
Fuzzy  Inference  System,  Mental  health,  R  language, Students.

## I. P ENDAHULUAN
Tingginya  tingkat  kemacetan  lalu  lintas,  polusi, kesenjangan  sosial,  padatnya  lapangan  pekerjaan, tingkat  individualisme  tinggi  menimbulkan  tingkat stress  semakin  meningkat.  Di  lingkungan  kampus umumnya  para  remaja  atau  mahasiswa  memiliki masalah  kejiwaan  yang  tinggi  (Melese  et  al.,  2016)⁠. Mahasiswa  yang  memiliki  masalah  baik  masalah akademik, pribadi umumnya mahasiswa membutuhkan  tempat  berkomunikasi  dan  mencari solusi  atas  permasalahan  yang  dihadapi,  disinilah Psikolog  berperan.  Situasi  harmonis  di  lingkungan kampus sangat dibutuhkan guna menumbuhkan bakat optimal dikalangan mahasiswa (Chen & Jiang, 2019)⁠. Untuk  mahasiswa  yang  mengalami  trauma  berulang kali  diperlukan  adanya  konseling  terhadap  individu- individu  yang  membutuhkannya,  agar  potensinya dapat  berkembang  secara  optimal,  mampu  mengatasi masalahnya,  dan  mampu  menyesuaikan  diri  terhadap lingkungan  yang  selalu  berubah  (Fusar-Poli  et  al., 2020)⁠.  Penelitian  ini  menggunakan  self-reporting quesioner  (Netsereab  et  al.,  2018)  yang  terdiri  dari pertanyaan-pertanyaan  yang  nantinya  akan  dijawab oleh mahasiswa.

## II. K AJIAN L ITERATUR
Setiap nilai keanggotaan ditentukan dalam sebuah fungsi  kemudian  menghasilkan  satu  set  nilai keanggotaan (Toseef & Khan, 2018).

## II.1 Data
Penelitian ini dilakukan di kampus , dengan objek penelitian mahasiswa Universitas Budi Luhur. Kondisi saat  ini  mahasiswa  berkonsultasi  dengan  psikolog
Nawindah, Saskia Lydiani Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
secara  langsung  atau  membuat  janji  lebih  dahulu melalui  whatsapp  atau  sms  kemudian  mahasiswa datang  ke  ruangan  psikolog,  hasil  diagnosa  Psikolog dicatat  dibuku.  Sampel  diambil  dari  populasi mahasiswa  Universitas  Budi  Luhur  yang  pernah berkonsultasi  dengan  psikolog.  Instrumen  yang digunakan adalah self-reporting questionnaire (SRQ) (Netsereab  et  al.,  2018)  untuk  mendapatkan  jawaban peneliti membuat kuesioner SRQ dengan google form kemudian  menyebarkan  link  kuesioner  kepada mahasiswa melalui email dan grup whatsapp. Respon dari mahasiswa direkap kemudian dilakukan pengelolaan data.

## II.2 Fuzzy Rule
Langkah  yang  perlu  dilakukan  pembentukan himpunan  fuzzy,  membuat  fungsi  implikasi  dengan metode  min,  pada  prinsipnya fuzzy  inference  system menggunakan formula:
𝑎 ∧ b=min (𝜇 𝑥 (𝑎) ,μ 𝑦 (𝑏)) …(1) 𝑎 ∨ b=max (𝜇 𝑥 (𝑎) ,μ 𝑦 (𝑏)) …(2)
𝑎̅ = 1 − 𝜇 𝑥 (𝑎) …(3)
Keterangan:
𝜇 𝑥 (𝑎) ,  nilai  keanggotaan  input  a  dalam  variabel fuzzy x.
𝜇 𝑦 (𝑏) ,  nilai  keanggotaan  input  b  dalam  variabel fuzzy y.
𝑎 ∨ 𝑏 , a OR b
𝑎 ∧ 𝑏 , a AND b
Setelah menerapkan operator fuzzy,maka dibuatlah  aturan-aturan  ( rules )  dengan  menggunakan IF.

## II.3 Penegasan (Defuzzy)
Input  merupakan  variabel  yang  harus  ada  dari proses  fuzzifikasi  yaitu  himpunan  didapatkan  dari komposisi aturan-aturan fuzzy sedangkan output dapat dilihat  oleh  user  yang  merupakan  bilangan  pada domain  himpunan  fuzzy,  peneliti  menggunakan defuzzifikasi metode centroid yaitu dengan mengambil titik  pusat  (z*)  daerah  fuzzy,  berikut  ini  adalah rumusnya:
𝑍 = ∫ 𝑧𝜇(𝑧) dz 𝑧 ∫ 𝜇(𝑧) dz 𝑧 …(4)
keterangan:  untuk variabel continou.
𝑍 = ∑ 𝑧𝑗𝜇(𝑧𝑗) 𝑛 j= 1 ∑ 𝜇(𝑧𝑗) 𝑛 j= 1 …(5)
keterangan: untuk variabel diskret.

## II.4 Fuzzy Membership Function
Atribut pada kesehatan mental mahasiswa dengan menggunakan fuzzy  inference  system ini  meliputi  : atribut neurosis memiliki  20  fungsi  keanggotaan, penggunaan  zat  psikoaktif  memiliki  1  fungsi keanggotaan, psikotik memiliki 3 fungsi keanggotaan dan post trauma stress disorder pasca trauma memiliki 5 fungsi keanggotaan. Dengan satu output  terdiri dari 3 fungsi keanggotaan. Berikut ini adalah variabel input yang dibutuhkan untuk membuat aturan ( rule ) . Semua pertanyaan dalam kuesioner menjelaskan kondisi yang dirasakan selama 30 hari terakhir yang dirasakan oleh mahasiswa ,pertanyaan dapat dilihat pada tabel 1 dan variabel output dapat dilihat pada tabel 2 .
Tabel 1 Variabel Input No Pertanyaan Si mb ol Jawaban Neurosis 1 Seberapa  sering  Anda sakit  kepala  dalam  30 hari terakhir? a1 L M  H 2 Seberapa  sering  selera makan  Anda  buruk dalam 30 hari terakhir ? a2 L M H 3 Seberapa  sering  Anda tidur  nyenyak  dalam waktu 30 hari terakhir ? a3 L M H 4 Seberapa  sering  Anda merasa  takut  dalam  30 hari terakhir ? a4 L M H 5 Seberapa  sering  Anda merasa gugup dalam 30 hari terakhir ? a5 L M H 6 Seberapa sering tangan Anda gemetar dalam 30 hari terakhir ? a6 L M H 7 Seberapa sering pencernaan Anda buruk  dalam  30  hari terakhir ? a7 L M H
8 Seberapa  sering  Anda tidak  dapat  berfikir a8 L M H
Nawindah, Saskia Lydiani Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
jernih  dalam  30  hari terakhir ? 9 Seberapa  sering  Anda tidak merasa bahagia? a9 L M H 10 Seberapa  sering  Anda menangis  lebih  dari biasanya dalam 30 hari terakhir ? a10 L M H
11 Seberapa  sering  Anda mengalami kesulitan untuk menikmati kegiatan sehari-hari dalam 30 hari terakhir?
a11 L M H
12 Seberapa  sering  Anda menemukan  kesulitan untuk membuat keputusan  dalam  30 hari terakhir? a12 L M H
13 Seberapa  sering  Anda mengalami kesulitan dalam pekerjaan sehari-hari  dalam  30 hari terakhir? a13 L M H
14 Seberapa  sering  Anda tidak dapat memainkan bagian  yang  berguna dalam  hidup  dalam  30 hari terakhir? a14 L M H
15 Seberapa  sering  Anda kehilangan  minat  pada hal-hal  dalam  30  hari terakhir? a15 L M H
16 Seberapa  sering  Anda merasa  bahwa  Anda adalah orang yang tidak berharga dalam 30 hari terakhir? a16 L M H
17 Seberapa  sering  Anda berpikir untuk mengakhiri hidup Anda dalam 30 hari terakhir?
a17 L M H
18 Seberapa  sering  Anda merasa  lelah  dalam  30 hari terakhir? a18 L M H
19 Seberapa  sering  Anda memiliki perasaan tidak  nyaman  di  perut Anda  dalam  30  hari terakhir?
a19 L M H
20 Seberapa  sering  Anda lelah  dalam  30  hari terakhir? a20 L M H

## Use of psychoactive substances
21 Seberapa  sering  Anda minum  alkohol  lebih banyak  dari  biasanya dalam  30  hari  terakhir atau  seberapa  sering Anda menggunakan narkoba  dalam  30  hari terakhir? a21 L M H
Psychotic 22 Seberapa sering seseorang mencoba untuk  menyakiti  Anda dengan  cara  tertentu dalam 30 hari terakhir?
a22 L M H 23 Seberapa  sering  ada sesuatu  atau  hal-hal yang tidak biasa dalam pikiran Anda dalam 30 hari terakhir? a23 L M H 24 Seberapa  sering  Anda mendengar  suara  tanpa mengetahui  sumbernya atau  yang  tidak  dapat didengar  orang  lain dalam 30 hari terakhir?
a24 L M H 25 Seberapa  sering  Anda mengalami mimpi- mimpi yang mengganggu tentang peristiwa  /  bencana atau  adakah  saat-saat Anda mengalami kembali  peristiwa  itu dalam 30 hari terakhir?
a25 L M H 26 Seberapa  sering  Anda menghindari  kegiatan, tempat, orang atau pikiran yang mengingatkan Anda tentang acara dalam 30 hari terakhir? a26 L M H 27 Seberapa  banyak  Anda kehilangan  minat  pada teman  dan  kegiatan yang  biasanya  Anda lakukan  dalam  30  hari terakhir? a27 L M H 28 Seberapa  sering  Anda mengalami mimpi yang mengganggu tentang a28 L M H
Nawindah, Saskia Lydiani Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
suatu peristiwa / bencana  atau  adakah saat-saat Anda mengalami peristiwa itu  lagi  dalam  30  hari terakhir? 29 Seberapa  sering  Anda mengalami kesulitan memahami atau mengungkapkan perasaan  Anda  dalam 30 hari terakhir? a29 L M H
Keterangan : L=low, M=moderate, H= High
Dari tabel tersebut terlihat variabel input tersebut , mahasiswa  menjawab  pertanyaan  nomor  1  sampai dengan  nomor  29  dengan  memilih  salah  satu  dari pilihan jawaban yang ada dan dirasakan selama 30 hari terakhir.
Diperlukannya variabel  output  untuk  mengetahui hasil  dari  proses  yang  telah  dilakukan.  Berikut ini adalah  variabel  output  untuk  mendeteksi  gejala kesehatan mental mahasiswa:
No Pernyataan Hasil 1  Gejala kesehatan mental L M H
Dari  tabel  2  terlihat  output  yang  akan  diperoleh apabila mahasiswa sudah menjawab semua pertanyaan pada  tabel  1.  Apakah  mahasiswa  tersebut  memiliki gejala kesehatan mental low , medium atau high .
II.5 Pseudocode
load_library(sets) sets_option( )
var_input ← set ( ai =membership i =fuzzy_triangular( ), an=membership n =fuzzy_trapezoid( )) var_output=fuzzy_variable(membership i =fuzzy_triangular(),membership n =fuzzy_trapezoid( ))
rules ← set ( fuzzy_rule (ai %is% membershipi || %is% membershipn )
system<-fuzzy_system(variables,rules) print(system)
create_plot(system)
create_plot(fi) gset_defuzzify sets_options( )
Dari pseudocode tersebut  dapat  dilihat  fungsi keanggotaan  yang  dibuat  menggunakan  trapesium dalam pseudocode fuzzy_trapezoid dan segitiga dalam pseudocode fuzzy_triangular akan menampilkan grafik seperti pada gambar 1.

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN
Berdasarkan  hasil  perolehan  informasi  sebagai hasil  dari  proses  pembersihan  data,  contoh  unik mewakili dengan beberapa gejala gangguan kesehatan mental. Data yang dibersihkan kembali diverifikasi dan disahkan oleh psikolog. Bagian dari data ini terutama berfungsi sebagai data pelatihan dan telah dibuat dalam basis  aturan  fuzzy  inference  system.  Basis  aturan  ini telah  ditunjukkan  pada t abel  1 . Berdasarkan  hasil analisa yang telah dilakukan oleh peneliti maka dapat disajikan contoh dari rules ,yaitu :
a1 is low and a2 is low and a3 is low and a4 is low and a5 is low and a6 is low and a7 is low and a8 is low and a9 is low a10 is low and a11 is low and a12 is l ow and a13 is low and a14 is low and a15 is low and a16 is low and a17 is low and a18 is low and a19 is low and a20 is low then mental health disorder  is low.
Berikut ini disajikan contoh grafik salah satu rule, yaitu :
Gambar 1 Hasil fuzzy inference system
Nawindah, Saskia Lydiani Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020

## E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Dari  gambar  1  dapat  terlihat  bahwa  dengan menggunakan aturan fuzzy inference system Mamdani metode centroid rumus 5 nilai z* =15 artinya gangguan kesehatan mental rendah (low).  Berikut ini disajikan sampel  beberapa  orang  mahasiswa  yang  telah menjawab kuesioner SRQ :

## Tabel 2 Hasil Perhitungan Gejala Kesehatan Model
No Nama Score fuzzy level 1 Mahasiswa 1 9.5 low 2 Mahasiswa 2 8.1 low 3 Mahasiswa 3 8.2 low 4 Mahasiswa 4 5.13 low 5 Mahasiswa 5 7.12 low 6 Mahasiswa 6 18.5 moderate 7 Mahasiswa 7 15.2 moderate 8 Mahasiswa 8 22.17 high 9 Mahasiswa 9 23.60 high 10 Mahasiswa 10 15 moderate
Dari  tabel  3  dapat  dilihat  bahwa  dengan menggunakan fuzzy inference system metode mamdani mahasiswa  3  memiliki  tingkat  gejala    depresi    low sedangkan    mahasiswa  8  memiliki  tingkat  gejala depresi tinggi.

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Dengan  menggunakan  metode  fuzzy  inference system  dapat  diketahui  gejala  awal  untuk  mahasiswa yang  mengalami  gejala  kesehatan  mental  ringan(L), sedang (Moderate) dan tiinggi (high). Mempermudah psikolog  untuk  mendeteksi  level  gejala  depresi kesehatan  mental  pada  mahasiswa  sehingga  dapat meringankan tugas
psikolog dan dapat mengelompokan  langsung  pada  level  tertentu.  Untuk penelitian  kedepan  dapat  digunakan  metode  lain sebagai perbandingan metode mana yang lebih baik.

## R EFERENSI
Melese,  B.,  Bayu,  B.,  Wondwossen,  F.,  Tilahun,  K., Lema,  S.,  Ayehu,  M.,  &  Loha,  E.  (2016). Prevalence  of  mental  distress  and  associated factors  among  Hawassa  University  medical students,  Southern  Ethiopia:  a  cross-sectional study.  BMC  Research  Notes,  9(1),  1–7. https://doi.org/10.1186/s13104-016-2289-7
Chen, M., & Jiang, S. (2019). Analysis and research
on  mental  health  of  college  students  based  on cognitive computing. Cognitive Systems Research, 56, 151–158. https://doi.org/10.1016/j.cogsys.2019.03.003
Fusar-Poli, P., Salazar de Pablo, G., De Micheli, A., Nieman, D. H., Correll, C. U., Kessing, L. V., … van Amelsvoort, T. (2020). What is good mental health? A scoping review. European Neuropsychopharmacology, 31, 33– 46.https://doi.org/10.1016/j.euroneuro.2019.12.
105
Netsereab,  T.  B.,  Kifle,  M.  M.,  Tesfagiorgis,  R.  B., Habteab,  S.  G.,  Weldeabzgi,  Y.  K.,  & Tesfamariam,  O.  Z.  (2018).  Validation  of  the WHO self-reporting questionnaire-20 (SRQ-20) item in primary health care settings in Eritrea 11 Medical and Health Sciences 1117 Public Health and  Health  Services.  International  Journal  of Mental Health Systems, 12(1), 1–9. https://doi.org/10.1186/s13033-018-0242-y
Toseef,  M.,  &  Khan,  M.  J.  (2018).  An  intelligent mobile application for diagnosis of crop diseases in  Pakistan  using  fuzzy  inference  system. Computers  and  Electronics  in  Agriculture,
153(July), 1–11. https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.07.034