JURNAL SISFOTENIKA Vol. 10 No. 1, Januari 2020 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v10i1.747

## Sistem Pakar Deteksi Dini Kesehatan Mental Menggunakan Metode Dempster-Shafer

## Mental Health Initial Detection Expert System Using Dempster Shafer Method
Annisa Rahmadhani* 1 , Fauziah 2 , Andri Aningsih 3 1,2,3 Universitas Nasional; Jl. Sawo Manila, Telp: (021) 7806700
1,2,3 Jurusan Sistem Informasi, FTKI UNAS, Jakarta e-mail: * 1 rahmadhaniannisa44@gmail.com , 2 fauziah@civitas.unas.ac.id ,
3 andrianingsih@civitas.unas.ac.id

## Abstrak
Kesehatan mental merupakan aspek penting yang juga harus diperhatikan sebagaimana kesehatan  fisik.  Kurangnya  kesadaran publik  akan  kesehatan  mental  serta  keterbatasan waktu dan biaya menjadi beberapa kendala seseorang untuk enggan untuk memeriksakan dirinya pada psikolog/pakar.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  kesadaran  masyarakat  akan pentingnya  kesehatan  mental  dan  mendeteksi  dini  apakah  seseorang  memiliki  kecenderungan untuk mengalami masalah pada kesehatan mentalnya dengan sistem pakar menggunakan metode dempster-shafer  yang  merupakan  metode  berdasarkan  teori  fungsi  keyakinan  dengan menggunakan  variabel  belief  (keyakinan)  dan  variabel  plausibility.  Hasil  dari  penelitian  ini adalah  sebuah  sistem  pakar  berbasis  web  yang  dapat  mendeteksi  apakah  seseorang  memiliki kecenderungan  masalah  pada  kesehatan  mentalnya  berdasarkan  kondisi  yang  dialami  oleh pengguna dan memberikan informasi terkait dengan kesehatan mental. Pengujian akurasi sistem perbandingan  antara  hasil  sistem  dan  hasil  pakar  dengan  menggunakan  100  data  uji mendapatkan  persentase  94%  dan  pengujian  usability  sistem  berdasarkan  31  koresponden mendapatkan  nilai  3.95  dari  total  nilai  5.    Diharapkan  pada  penelitian  selanjutnya  dapat dikembangkan dengan mengintegrasikan sistem kepada psikolog di lokasi sekitar pengguna untuk konsultasi sehingga memudahkan pengguna dalam penanganan lanjut serta memberikan solusi yang  lebih  rinci  terkait    masalah  pada  kesehatan  mental.  Selain  itu,  diharapkan  sistem  dapat dikembangkan dari platform dari web menjadi berbasis android/ios agar memudahkan pengguna untuk mengakses sistem.
Kata kunci— Sistem Pakar, Kesehatan Mental, Dempster Shafer. Deteksi Dini, Berbasis Web

## Abstract
Mental health is an important aspect that needs attention as  much as physical health. Lack of public awareness of mental health and the deficiency time and money become some of the thought for someone to be reluctant to check himself with a psychologist / expert. This study aims to do an initial detection by detecting whether a person has a tendency to experience problems in his  mental  health  with  an  expert  system  using  the  dempster-shafer  method  which  is  a  method based on the theory of belief functions using the belief variable (belief) and plausibility variable.
Sistem Pakar Deteksi Dini Kesehatan Mental ...
The results of this study are a web-based expert system that can detect whether a person has a tendency for mental health problems based on the conditions experienced by the user and provide information related to mental health. Testing the accuracy of  the system comparation between system result and expert result used 100 data and get 94% percentage and system usability testing based  on  31  correspondents  and  get  score  3.95  out  of  5.  We  hope  that  further  research  can develop the system by integrating the system with psychologists in around the user’s locations to consult so it is easier for users to provide more detailed solutions related to problems in mental health. In addition, it is expected that the system can be developed from the web platform to be based on Android / iOS that it will be easier for users to access the system.
Keywords— Expert System, Mental Health, Dempster-Shafer, Initial Detection, Web Based

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan  mental  merupakan  aspek  penting  yang  perlu  diperhatikan  sebagaimana kesehatan  fisik.  Seringkali  kesehatan  mental  diabaikan  oleh  kebanyakan  masyarakat  karena berbeda  dengan  kesehatan  fisik  yang  kasat  mata  dan  dapat  diidentifikasi  dengan  mudah[1]. Berdasarkan  World  Health  Organization  (WHO),  kesehatan  mental  adalah  keadaan    dimana individu menyadari kemampuannya sendiri, dapat mengatasi tekanan hidup yang normal, dapat bekerja secara produktif dan subur, dan mampu memberikan kontribusi ke lingkungan sekitarnya. Berdasarkan  hasil  riskesdas  (riset  kesehatan  dasar  kementrian  kesehatan)  tahun  2018,  terdapat kenaikan  sebanyak  3,8%  penduduk  berumur  >  15  tahun  yang  mengalami  gangguan  mental emosional  di  Indonesia.  Kenaikan  ini  dapat  dikatakan  sebagai  tanda  bahwa  selayaknya masyarakat  harus  meningkatkan  kesadaran  terhadap  kesehatan  mental.  Karena  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  seseorang  enggan  untuk  mendapatkan pertolongan dari ahli seperti psikolog. Oleh karena itu, sistem pakar berbasis web dibangun untuk digunakan sebagai deteksi dini dan memungkinkan pengguna untuk mengetahui apakah pengguna tersebut  memiliki  kecenderungan  masalah  pada  kesehatan  mentalnya  atau  tidak  sebelum dibutuhkan konsultasi resmi dari ahli.
Pada penelitian sebelumnya membahas tentang sistem pakar untuk mendeteksi gangguan mental anak menggunakan metode Dempster-Shafer berbasis web yang menggunakan 40 data uji perbandingan  antara  hasil  diagnosa  sistem  dan  hasil  diagnosa  pakar  dan  menghasilkan  tingkat akurasi sebesar 95%[2]. Penelitian lain penerapan metode Dempster-Shafer menggunakan 20 data uji perbandingan antara hasil diagnosa sistem dan hasil diagnosa pakar dan menghasilkan tingkat akurasi  sebesar  85%[3].  Penelitian  selanjutnya  menggunakan  10  data  uji  perbandingan  antara hasil diagnosa sistem dan hasil diagnosa pakar  dan menghasilkan tingkat akurasi sebesar 80%[4]. Penelitian lain menggunakan 104 data uji antara hasil diagnosa sistem dan hasil diagnosa pakar dan menghasilkan tingkat sebanyak 94,23%[5]. Penelitian selanjutnya menggunakan 60 data uji perbandingan antara hasil diagnosa sistem dan hasil diagnosa pakar dan menghasilkan presentase keberhasilan  sebanyak  88,33%[6].  Penelitian  selanjutnya  merupakan  penelitian  perbandingan antara  metode Dempster-Shafer dan metode Certainty Factor yang menghasilkan perbandingan nilai akurasi 90% pada metode dempster shafer yang didapatkan dari hasil diagnosa sistem pakar sedangkan nilai akurasi 85% pada metode certainty factor yang didapatkan dari hasil diagnosa sistem  pakar  [7].  Penelitian  terakhir  yang  merupakan  penelitian  perbandingan  antara    metode Dempster-Shafer dan metode Certainty Factor yang menghasilkan nilai akurasi 85% pada metode
dempster shafer yang didapatkan dari hasil diagnosa sistem pakar sedangkan nilai akurasi 80% pada metode certainty factor yang didapatkan dari hasil diagnosa sistem pakar [8].
Penelitian ini menggunakan metode dempster shafer karena berdasarkan tinjauan pustaka yang  dilakukan  dengan  membandingkan  metode  dempster-shafer  dengan  metode  yang  lain, metode  dempster-shafer  dinilai  lebih  akurat  dalam  mendiagnosa  penyakit  berdasarkan  gejala- gejalanya berdasarkan nilai belief dari pakar. Dalam penelitian ini, aplikasi sistem pakar deteksi dini kesehatan mental dibuat dengan fitur login user, konsultasi, hasil konsultasi, informasi terkait kesehatan mental, dan histori terkait konsultasi yang telah dilakukan.
Agar masalah yang dibahas tidak menyimpang dari judul, sehingga penulis membatasi masalah yang akan dibahas seperti metode Dempster-Shafer diterapkan untuk merekomendasikan apakah  seseorang  terindikasi  memiliki  masalah  pada  kesehatan  mental  atau  tidak,  instrumen kesehatan mental yang dipilih user hanya kondisi yang dirasakan user  selama 30 hari terakhir, dan perancangan program aplikasi sistem pakar ini menggunakan database management system MySQL dan Bahasa pemrograman PHP.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  merancang  aplikasi  sistem  pakar  berbasis  web untuk  merekomendasi  apakah  seseorang  memiliki  kecenderungan  mempunyai  masalah  pada kesehatan mentalnya, 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 dapat menghemat waktu dan biaya dan melakukan pengujian akurasi perbandingan antara hasil sistem dan hasil pakar serta pengujain usability pada sistem.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  sistem  ini  dapat  membantu    masyarakat  untuk merekomendasi  kemungkinan  apakah  seseorang  memiliki  kecenderungan  masalah  pada kesehatan  mentalnya,  informasi  terkait  bagaimana  menjaga  kesehatan  mental,  dan  pengujian akurasi perbandingan antara hasil sistem dan hasil pakar serta pengujain usability pada sistem.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Tahapan awal dalam penelitian ini adalah merumuskan masalah deteksi dini kesehatan mental  yang  ingin  kita  selesaikan  dengan  sistem  pakar.  Selanjutnya  adalah  mengumpulkan sumber bacaan dari berbagai jurnal, buku, dan sumber lain yang berkaitan dengan penelitian ini.. Setelah tinjauan pustaka, dilakukan pengumpulan data untuk menunjang fakta-fakta yang akan digunakan sebagai informasi dalam sistem ini dengan melakukan observasi dan wawancara pada pakar.  Lalu  tahap  perancangan  sistem  yaitu  meliputi  perancangan  desain  arsitektur  sistem, perancangan, basis data, antar muka, dan pengujian sistem . Setelah dirancang, sistem akan dibuat berdasarkan peracangan yang sudah dibuat. Selanjutnya, pengujian dilakukan untuk mengetahui kelayakan sistem. Ketika dalam pengujian, jika hasil tingkat keakuratannya tidak sesuai dengan harapan maka akan dilakukan analisa kembali pada perancangan sistem. Jika pengujian berhasil, kesimpulan akan diambil. Berikut gambar alur penelitian yang meliputi beberapa langkah:
Gambar 1. Alur Penelitian
Sistem Pakar Deteksi Dini Kesehatan Mental ...

## 2. 2 Dempster Shafer
Teori dempster-shafer adalah  suatu  teori  matematika  untuk  pembuktian  berdasarkan belief functions (fungsi kepercayaan) dan plausible reasoning (pemikiran yang masuk akal), yang digunakan  untuk  mengkombinasikan  potongan  informasi  yang  terpisah  (bukti)  untuk mengkalkulasi kemungkinan dari suatu peristiwa [2]. Secara umum teori Dempster-Shafer ditulis dalam suatu interval:
[Belief, Plausibility]
Belief (Bel) merupakan ukuran kepercayaan evidence untuk mendukung suatu himpunan. Nilai Belief diberikan oleh pakar berdasarkan ilmu pengetahuan pakar terhadap jenis evidence. Nilai Bel ini berada dalam kisaran [0…1], Jika nilai Bel = 0 artinya tidak ada evidence dan Bel = 1 artinya kepastian. Fungsi belief dapat diformulasikan dan ditunjukkan pada persamaan (1) [2]. Bel(X)= ∑ Y ⊆ X m(Y) (1)
Plausibility (Plau)  juga  bernilai  0  sampai  1,  jika  kita  yakin  terhadap  X,  maka  dapat dikatakan  bahwa  Bel(X)=1,  dan  Pls(X)=0.  Plausibility  mengurangi  tingkat  kepercayaan  dari evidence. Plausibility (Pls) dinotasikan pada persamaan (2).
Pls(X)=1-Bel(X)=1- ∑ Y ⊆ X m(Y) (2)
dimana: Bel(X) = Belief (X). Pls(X) = Plausibility (X). m(Y) = mass function.
Pada teori Dempster-Shafer adanya frame of discernment yang dinotasikan dengan θ dan mass function yang dinotasikan dengan m. frame of discernment adalah semesta pembicaraan dari sekumpulan hipotesis sehingga sering disebut dengan environment . Sedangkan mass function (m) dalam  teori Dempster-Shafer adalah  tingkat  kepercayaan  dari  suatu evidence (instrumen kesehatan  mental),  sering  disebut  dengan evidence  measure sehingga  dinotasikan  dengan  (m). Pada sistem ini, terdapat sejumlah evidence (instrumen kesehatan mental) yang akan digunakan psada  faktor  ketidakpastian  dalam  menentikan  hasil  deteksi  dini.  Untuk  mengatasi  sejumlah evidence tersebut  pada  teori Dempster-Shafer menggunakan  aturan  yang  lebih  dikenal  dengan Dempster’s Rule of Combination pada persamaan (3) [2].
m z (Z) = ∑ 𝑋∩𝑌=𝑍 𝑚 𝑥 (𝑋).𝑚 𝑦 (𝑌) 1−𝐾 (3)
Dimana : m z (Z) = mass function dari evidence z. m x (X) = mass function dari evidence x. m y (Y) = mass function dari evidence y. ∑ 𝑋∩𝑌=𝑍 𝑚 𝑥 (𝑋). 𝑚 𝑦 (𝑌) = jumlah dari irisan pada perkalian m x dan m y. 𝐾 = perkalian dari mass function yang mengalami konflik evidence bila irisannya kosong.
Berikut penjelasan alur metode dempster-shafer yang dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2 Alur Metode Dempster-Shafer
Keterangan i = instrumen ( evidence ). m= nilai mass function / kepercayaan. X dan Y = output. I = iterasi
2.3 Perancangan Sistem
2.3.1  Usecase Diagram
Pada gambar 3, usecase diagram menggambarkan bahwa admin mendapatkan hak akses penuh pada sistem seperti dapat mengakses instrumen, menghapus dan mencetak laporan, serta menghapus user. Sedangkan pada user hanya dapat hak akses untuk mengakses konsultasi dan histori konsultasi.

## Gambar 3 Usecase Diagram
2.3.2  Activity Diagram
Pada gambar 4 adalah activity diagram dari sistem pakar deteksi dini kesehatan mental yang merupakan gambaran diagram alur aktivitas antar user dan sistem dari sistem pakar yang digunakan agar user dapat mengetahui dengan mudah bagaimana alur dari sistem tersebut.
Sistem Pakar Deteksi Dini Kesehatan Mental ...

## Gambar 4 Activity Diagram

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Basis Pengetahuan
Basis  pengetahuan  merupakan  komponen  yang  berisi  pengetahuan  yang  berasal  dari pakar,  berisi  sekumpulan  fakta  dan  aturan[6].  Berikut  merupakan  pembentukan  aturan  output, instrumen kesehatan mental, dan nilai belief yang didapat dari hasil wawancara bersama psikolog berdasarkan  persentase  kemungkinan  seseorang  mengalami  masalah  kesehatan  mental  dalam setiap instrumen.
Tabel 1 Output Indikasi Kesehatan mental Kode Output Nama Output O1 Terindikasi Memiliki Masalah Pada Kesehatan Mental O2 Tidak Terindikasi Memiliki Masalah Pada Kesehatan Mental Tabel 2 Instrumen dan Nilai Belief Kesehatan Mental Kode Instrumen Belief I1 Sering Menderita Sakit Kepala 0.8 I2 Tidak Memiliki Nafsu Makan 0.8 I3 Sulit Tidur 0.7 I4 Mudah Takut 0.5 I5 Merasa Tegang, Cemas, Atau Kuatir 0.6 I6 Tangan Mudah Gemetar 0.4 I7 Pencernaan Terganggu/Buruk 0.7 I8 Sulit Berpikir Jernih 0.5 I9 Merasa Tidak Bahagia 0.6 I10 Sering Menangis 0.5 I11 Merasa Sulit Untuk Menikmati Kegiatan Sehari-Hari 0.4 I12 Sulit Mengambil Keputusan 0.4 I13 Pekerjaan Sehari-Hari Terganggu 0.6 I14 Tidak Mampu Melakukan Hal-Hal Yang Bermanfaat Dalam Hidup 0.6 I15 Kehilangan Minat Pada Berbagai Hal 0.6 I16 Merasa Tidak Berharga 0.6 I17 Mempunyai Keinginan Untuk Mengakhiri Hidup 0.7 I18 Merasa Lelah Sepanjang Waktu 0.7 I19 Mengalami Rasa Tidak Enak Diperut 0.8 I20 Mudah Lelah 0.8 I21 Lebih Sering Menggunakan Alkohol/Zat Terlarang Dari Biasanya 0.7 I22 Merasa Seseorang Bermaksud Mencelakai Diri Anda 0.8 I23 Merasa Ada Sesuatu Yang Mengganggu Pikiran Anda 0.8 I24 Mendengar Suara-Suara Yang Tidak Didengar Orang Lain 0.8 I25 Mengalami Mimpi Bencana Atau Seakan Bencana Itu Muncul Kembali 0.8
I26 Menghindari Berbagai Kegiatan, Tempat, Orang, Atau Pikiran Yang Mengingatkan Akan Bencana Tersebut 0.7 I27 Kurang Tertarik Terhadap Teman-Teman Atau Kegiatan Sehari-Hari 0.8 I28 Merasa Sangat Sedih Apabila Berada Dalam Situasi Yang Mengingatjan Akan Bencana Tersebut? 0.9 I29 Sulit Menghayati Dan Mengeluarkan Perasaan 0.7
Dibawah ini terdapat tabel 3 yang berisikan rules terkait instrumen dan output.
Tabel 3 Rules terkait instrumen dan output Kode Nama Output Rule O1 Terindikasi Memiliki Masalah Pada Kesehatan Mental I4 and I5 and I6 and I8 and I9 and I10 and I11 and I12 and I13 and I15 and I16 and I17 and I21 and I22 and I23 and I24 and I25 and I26 and I27 and I28 and 29 O2 Tidak Terindikasi Memiliki Masalah Pada Kesehatan Mental I1 and I2 and I3 and  I7 and I18 and 19 and 120 3.2 Analisis Metode Dempster-Shafer
Dilakukan pengujian konsultasi, user memilih 3 instrumen yang dirasakan selama 30 hari 1. Sering menderita terakhir yaitu:sakit kepala (I1) 2. Tidak memiliki nafsu makan (I2) 3. Mempunyai keinginan untuk mengakhiri hidup (I17)

## Instrumen Pertama:
Instrumen  1  merupakan  instrumen  untuk  output  Tidak  Terindikasi(O2)  dengan  nilai  belief. Instrumen 1 akan menjadi mass function m1 dengan menggunakan persamaan (2), maka m 1 (O2) = 0.8 m 1 (θ) = 0.2

## Instrumen Kedua:
Instrumen  2  merupakan  instrumen  untuk  output  Tidak  Terindikasi(O2)  dengan  nilai  belief. Instrumen 2 akan menjadi mass function m1 dengan menggunakan persamaan (2), maka m 2 (O2) = 0.8 m 2 ( θ) = 0.2
Hasil  mass  function  m 1 dan  m 2 akan  dihitung  dengan  menggunakan  rumus  kombinasi  pada persamaan (3). Untuk mempermudah proses perhitungan dapat digunakan tabel seperti pada tabel 4.
Tabel 4 Perhitungan Iterasi Pertama Dempster-Shafer
m 2 (O2) 0.8 m 2 ( θ) 0.2 m 1 (O2) 0.8 (O2) 0.64 (O2)  0.16 m 1 ( θ) 0.2 (O2)  0.16 ( θ) 0.04
m 3 (O2) = ∑ 𝑋∩𝑌=𝑍 𝑚 𝑥 (𝑋).𝑚 𝑦 (𝑌) 1−𝐾 = (𝑂2) 1−𝐾 = 0.64+0.16+0.16 1−0 = 0.96 m 3 ( θ) = 1 – 0.96 = 0.04
Instrumen Ketiga :
Sistem Pakar Deteksi Dini Kesehatan Mental ...
Instrumen 3 merupakan instrumen untuk output Terindikasi(O1) dengan nilai belief . Instrumen 3 akan menjadi mass function m 4 dengan menggunakan persamaan (2), maka m 4 (O1) = 0.7 m 4 ( θ) = 0.3
Hasil mass  function m 3 dan  m 4 akan  dihitung  dengan  menggunakan  rumus  kombinasi  pada persamaan (3). Untuk mempermudah proses perhitungan dapat digunakan tabel seperti pada tabel 5.
Tabel 5 Perhitungan Iterasi kedua Dempster-Shafer m 4 (O1) 0.7 m 4 ( θ) 0.3 m 3 (O2) 0.96 (K) 0.672 (O2)  0.288 m 3 ( θ) 0.04 (O1)  0.028 ( θ) 0.012
m 5 (O1) = ∑ 𝑋∩𝑌=𝑍 𝑚 𝑥 (𝑋).𝑚 𝑦 (𝑌) 1−𝐾 = ( 𝑂1 ) 1−𝐾 = 0.028
1−0.672 = 0.085
m 5 (O2) = ∑ 𝑋∩𝑌=𝑍 𝑚 𝑥 (𝑋).𝑚 𝑦 (𝑌) 1−𝐾 = (𝑂2) 1−𝐾 = 0.288 1−0.672 = 0.878 m 5 (θ) = 1 – (0.085+0.878)= 0.037
Nilai keyakinan yang terbesar terdapat pada (O2) yaitu tidak terindikasi memiliki masalah pada kesehatan mental dengan nilai 0.878 sehingga memiliki persentase 87.8% yang didapat dari 0.878 x 100 % .
3.3 Tampilan Sistem
Desain  tampilan  sistem  pakar  deteksi  dini  kesehatan  mental  menggunakan  metode dempster shafer berbasis web dapat dilihat dari penjelasan berikut
3.3.1 Halaman Login Halaman login merupakan halaman awal user sebelum melakukan konsultasi

## Gambar 5 Halaman Login
3.3.2 Halaman Beranda
Halaman beranda memuat menu yang dapat diakses.

## Gambar 6 Halaman Beranda
3.3.3 Halaman Konsultasi
Halaman konsultasi menampilkan daftar seluruh instrumen yang dapat dipilih oleh user.
Gambar 7 Halaman Konsultasi
3.3.4 Halaman Hasil Konsultasi
Halaman hasil konsultasi menampilkan hasil deteksi dini user bedasarkan instrumen yang dipilih
Sistem Pakar Deteksi Dini Kesehatan Mental ...

## 3.3.5 Halaman Histori
Halaman histori menampilkan data rekap hasil konsultasi yang dilakukan oleh user sebelumnya

## Gambar 9 Halaman Histori

## 3.4 Pengujian Sistem
Berdasarkan hasil pengujian akurasi perbandingan antara hasil sistem dan hasil konsultasi pakar  melalui  kuesioner  yang  diberikan  kepada  psikolog  sebanyak  100  data  uji  dan  diambil sampel  sebanyak  40  data  uji  serta  pada  kolom  diagnosa  sistem  terdapat  persentase  output konsultasi sehingga didapatkan hasil sebagai berikut:

## Tabel 6 Hasil Simulasi Pengujian Akurasi
No Indikator Diagnosa Pakar Diagnosa Sistem Hasil 1 I1, I2, I17 Tidak Terindikasi Tidak Terindikasi (87,8 %) Sesuai 2 I1, I2, I14. 15 Tidak Terindikasi Tidak Terindikasi (79.34%) Sesuai 3 I3, I17, I20, 126, I27 Terindikasi Terindikasi (94.24%) Sesuai 4 I1, I3, I10 Tidak Terindikasi Tidak Terindikasi (88.68%) Sesuai 5 I28, I29 Terindikasi Terindikasi (97%) Sesuai 6 I1, I8, I9, I24 Terindikasi Terindikasi (82.76%) Sesuai 7 I3, I5, I17 Tidak Terindikasi Terindikasi (68.75) Tidak Sesuai 8 I3, I7, I10 Tidak Terindikasi Tidak Terindikasi (83.49%) Sesuai 9 I11, I14, I26 Terindikasi Terindikasi (92.8%) Sesuai 10 I22, I23 Terindikasi Terindikasi (96%) Sesuai 11 I19, I27, I28 Terindikasi Terindikasi (90.74%) Sesuai 12 I3, I4, I5, I8, I9, I10, I11, I14, I15 Terindikasi Terindikasi (99.36%) Sesuai 13 I5, I6, I9, I24 Terindikasi Terindikasi (98.08%) Sesuai 14 I16, I20, I27 Terindikasi Terindikasi (69.7%) Sesuai 15 I2, I7, I10 Tidak Terindikasi Tidak Terindikasi (88.68%) Sesuai 16 I9, I11, I14, I15, I24 Terindikasi Terdindikasi (99.23%) Sesuai 17 I9, I18, I20 Tidak Terindikasi Tidak Terindikasi (86.24%) Sesuai 18 I4, I8, I9, I11, I12, I18 Tidak Terindikasi Terindikasi (88.93%) Tidak Sesuai 19 I14, I18 Tidak Terindikasi Tidak Terindikasi (48.28%) Sesuai 20 I12, I13, I23 Terindikasi Terindikasi (95.2%) Sesuai 21 I5, I6, I7, I8, I9, I10, I11, I12 Terindikasi Terindikasi (97.18 %) Sesuai 22 I17, I18, I19, I20, I21, I22, I23, I24, I25 Terindikasi Terindikasi (98.81%) Sesuai 23 I19, I26, I27 Terindikasi Terindikasi (75.81%) Sesuai 24 I26, I27, I28 Terindikasi Terindikasi (99.4%) Sesuai 25 I16, I19, I22 Terindikasi Terindikasi (69.7%) Sesuai 26 I17, I18, I19 Tidak Terindikasi Tidak Terindikasi (98.8%) Sesuai 27 I20, I21 Terindikasi Tidak Terindikasi (54.55%) Tidak Sesuai
28 I3, I5 Tidak Terindikasi Tidak Terindikasi (48.28%) Sesuai 29 I6, I7, I29 Terindikasi Terindikasi (57.5%) Sesuai 30 I22, I23, I26 Terindikasi Terindikasi (98.8%) Sesuai 31 I3, I12 Tidak Terindikasi Tidak Terindikasi (58.33%) Sesuai 32 I9, I10, I11, I12, I17, I22 Terindikasi Terindikasi (99.57%) Sesuai 33 I25, I26, I28 Terindikasi Terindikasi (99.4%) Sesuai 34 I3, I10, I19, I20 Tidak Terindikasi Tidak Terindikasi (97.63%) Sesuai 35 I3, I4 Terindikasi Terindikasi (53.85%) Sesuai 36 I21, I23, I29 Terindikasi Terdindikasi (998.2%) Sesuai 37 I7, I8, I19 Tidak Terindikasi Tidak Terindikasi (88.68%) Sesuai 38 I1, I2, I3, I4, I5, I6, I7, I8, I9 Terindikasi Tidak Terindikasi (86.92%) Tidak Sesuai 39 I1, I7, I9 Tidak Terindikasi Tidak Terindikasi (86.24%) Sesuai 40 I7, I14, I17, I18, I27, I28, I29 Terindikasi Terindikasi (99.21%) Sesuai
Dari 20 data sampel pengujian akurasi perbandingan antara hasil sistem dan hasil pakar, maka didapatkan:
𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙  𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 x 100%. (4)
36 40 x 100% = 90%
Sedangkan  berdasarkan  hasil  100  data    pengujian  akurasi  perbandingan  antara  hasil sistem dan hasil pakar  pada tabel 6 didapatkan:
𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 x 100% (5)
94 100 x 100% = 94%
Dari perhitungan persentase tingkat keakurasian sistem yang didapatkan dari 100 data uji perbandingan  hasil  sistem  dan  hasil  pakar  mengalami  kenaikan  persentase  dibandingkan  dari tingkat keakurasian sistem yang didapatkan dari 40 data uji sampel dan  didapatkan sebanyak 94 data yang sesuai dari 100 data uji dan 6 data yang tidak sesuai dikarenakan instrumen yang dipilih masih  sedikit  dan  kurang  spesifik,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  sistem  pakar  deteksi  dini kesehatan mental ini memiliki tingkat keberhasilan sebesar 94% yang berarti sistem sudah dapat berjalan dengan baik.

## 3.5 Pengujian Usability
Pada  pengujian usability sistem  menggunakan  9  pertanyaan  dan  dilakukan  penyebaran kuesioner  yang  diberikan  pada  31  koresponden,  selanjutnya  dilakukan  rekap  nilai  pada  setiap pertanyaan  terhadap  hasil  kuesioner  yang  telah  disebar.  Berdasarkan  persentase  hasil usability testing dalam  setiap pertanyaan memiliki skala 1-5, pada skala 1 (sangat tidak mudah), 2 (tidak mudah), 3 (cukup mudah), 4  (mudah), 5 (sangat mudah). Selanjutnya untuk mendapatkan nilai total dari seluruh aspek digunakan persamaan (6).
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑆𝑒𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑃𝑒𝑟𝑡𝑎𝑛𝑦𝑎𝑎𝑛 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑒𝑟𝑡𝑎𝑛𝑦𝑎𝑎𝑛 (6) 3.87+3.96+3.96+4+3.93+4+3.90+4.1+4.1 9 = 3.95
maka diperoleh rekap nilai usability yang terlihat pada tabel 7.
Sistem Pakar Deteksi Dini Kesehatan Mental ...
Tabel 7 Hasil Pengujian Usability NO PERTANYAAN NILAI 1 Apakah tampilan web mudah dikenali? 3.87 2 Apakah web  mudah dioperasikan? 3.96 3 Apakah tampilan warna pada web enak dilihat & tidak membosankan? 3.96 4 Apakah tampilan menu dalam web mudah dikenali? 4 5 Apakah fitur halaman web mudah dicari? 3.93 6 Apakah isi web yang ada mudah dibaca? 4 7 Apakah simbol-simbol gambar mudah dipahami? 3.90 8 Apakah informasi yang disajikan sudah sesuai dengan kebutuhan dan mudah dipahami? 4.1 9 Apakah menu dan tampilan halaman web mudah diingat? 4.1 TOTAL 3.95
Hasil  rekap  nilai  pengujian  usability  sistem  menunjukkan  keseluruhan  pertanyaan memiliki  nilai usability 3.95  dari  nilai  total  range  5,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  sistem informasi  yang  disajikan  kepada  pengguna  sudah  baik    dan  mudah  digunakan  oleh  semua kalangan.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian tentang sistem pakar deteksi dini kesehatan mental berbasis web ini, dapat  diambil  kesimpulan  yaitu  sistem  ini  memiliki  keunggulan  dibandingkan  penelitian sebelumnya dimana sistem pada sisi pengguna memiliki data rekap histori hasil konsultasi yang dapat  digunakan  sebagai  perkembangan  hasil  konsultasi  terkait  kesehatan  mental  pengguna. Selain itu, berdasarkan pengujian akurasi sistem perbandingan antara hasil sistem dan hasil pakar, sistem memiliki tingkat keberhasilan sebesar 94% dan pengujian usability yang didapatkan dari kuesioner memiliki nilai usability sebanyak 3.95 dari total nilai 5 yang artinya sistem informasi yang  disajikan  kepada  pengguna  cukup  baik  serta  sistem  pakar  ini  dinilai  layak  untuk direkomendasikan sebagai deteksi dini kesehatan mental dengan menggunakan metode dempster- shafer.  Namun,  sistem  pakar  ini  tidak  dapat  dijadikan  sebagai  final  decision.  Konsultasi  resmi dengan Pakar/Psikolog tetap menjadi faktor utama dalam penyelesaian masalah dalam kesehatan mental.
3.87 3.96 3.96 4 4 3.9 4.1 4.1 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 tampilan web mudah dikenali web mudah dioperasikan tampilan warna pada web tampilan menu pada web isi web mudah dibaca simbol gambar mudah dipahami informasi yang disajikan menu dan tampilan web mudah diingat

## Hasil Pengujian Usability
Hasil Pengujian Usability

## 5. SARAN
Diharapkan  pada  penelitian  selanjutnya  dapat  mengembangkan  sistem  dengan mengintegrasikan  sistem  kepada  psikolog  yang  ada  di  lokasi  sekitar  pengguna  melakukan konsultasi  sehingga  lebih  memudahkan  pengguna  dalam  melakukan  penanganan  lanjut  serta memberikan solusi yang lebih rinci terkait penanganan masalah pada kesehatan mental. Selain itu,  diharapkan  sistem  dapat  dikembangkan  dari  sisi  platform  dari  web  menjadi  berbasis android/ios agar semakin memudahkan pengguna untuk mengakses sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Dumilah,  A.,  Misnaniarti.,  Marisa,  R,  2018.  Analisis  Situasi  Kesehatan  Mental  Pada Masyarakat  Di  Indonesia  Dan  Strategi  Penanggulangannya. Jurnal  Ilmu  Kesehatan Masyarakat , No.1, Vol.9, 1-10.
[2] Dina, H., Fitri, B, 2018. Sistem Pakar untuk Mendiagnosis Gangguan Anak Menggunakan Metode Dempster Shafer . J-COSINE , No.2, Vol.2, 71-79.
[3] Doddy, T.Y., Abdul, F., Sunardi, 2019. Implementasi Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Kepribadian  Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer. Jurnal  Sistem  Informasi  Bisnis , No.1, Vol.9, 25-31.
[4] Khairunnisa,  N,  Huzaeni,  Akmalul,  F,  2018,  Sistem  Pakar  Gangguan  kepribadian (Personality Disorders) Menggunakan Metode Dempster Shafer Berbasis Web, Proceeding Seminar Nasional Politeknik negeri Lhokseumawe, Medan, semptember 2018.
[5] Reza, S., Cucu, S., Syamsul, B, 2018. Implementasi Metode Dempster Shafer pada Sistem Pakar Diagnosa Infeksi Penyakit Tropik Berbasis Web. Jurnal Coding , No.3, Vol.6, 97- 106.
[6] Aprilia, I.F., Tedy, R., Syamsul, B, 2018. Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit pada Anak  Dengan  Inference  Forward  Menerapkan  Metode  Dempster  Shafer  Berbasis  Web. Jurnal Coding , No.3, Vol.6, 25-35.
[7] Doddy, T.Y., Abdul, F., Sunardi, 2019. Comparative Analysis of Dempster Shafer Method and Certainty Factor Method On Personality Disorders Expert System. Scientific Journal of Informatics , No.1, Vol.6, 12-22.
[8] Erwin, P, 2018. Comparative Analysis of Dempster Shafer Method and Certainty Factor Method  For  Diagnose  Stroke  Diseases. International  Journal  of  Artificial  Intelegence Research , No.1, Vol.2, 37-41.
[9] David, 2016. Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gangguan Jiwa dengan Dempster Shafer. Konferensi Nasional Sistem Informasi (KNSI) 2016. pp.197-203 .