## Nawindah, Saskia Lydiani
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 2, 15 April 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## FUZZY TSUKAMOTO UNTUK DETEKSI TINGKAT KESEHATAN MENTAL MAHASISWA
Nawindah 1 , Saskia Lydiani 2
Fakultas Teknologi Informatika Universitas Budi Luhur 1 , Akademi Sekretari Budi Luhur 2
Jl. Ciledug Raya Petukangan Utara Jakarta Selatan nawindah@budiluhur.ac.id 1 , saskia.lydiani@budiluhur.ac.id 2
Abstrak
Masa pandemi kesehatan mental sangat diperlukan oleh  mahasiswa  yang umumnya  memiliki masalah  kesehatan  mental  lebih  tinggi  untuk  itulah diperlukan  adanya  sarana  untuk  melakukan  deteksi guna  mengetahui  gejala  yang  timbul.  Fuzzy Tsukamoto  digunakan  untuk  menentukan  tingkat gangguan  kesehatan  mental  mahasiswa  dengan sample mahasiswa  Universitas  Budi  Luhur.  Hasil penelitian  menjelaskan  bahwa  dengan  menggunakan fuzzy  Tsukamoto  dengan rule menggunakan  IF THEN  dapat  dengan  mudah  diketahui  tingkat gangguan  kesehatan  mental  mahasiswa  berada  pada tingkat tertentu.
Kata kunci :
Fuzzy Tsukamoto,Deteksi,Sehat mental,Mahasiswa.

## Abstract
During  a  mental  health  pandemic,  students  who generally have higher mental health problems need a means of detection in order to find out the symptoms that  arise.  Fuzzy  Tsukamoto  was  used  to  determine the level of mental health disorders in students with a sample of Budi Luhur University students. The results showed that by using the Tsukamoto fuzzy rule using the  IF  THEN,  it  was  easy  to  determine  the  level  of mental health disorders of students at a certain level.

## Keywords :
Fuzzy Tsukamoto, Detection, Mental health, Student.

## I. P ENDAHULUAN
Sekitar  dua  per  lima mahasiswa  China mengalami  gejala  kecemasan  selama  epidemi COVID-19.  Intervensi  psikologis  yang  tepat  waktu dan  tepat  bagi  mahasiswa  harus  diterapkan  untuk mengurangi  kerugian  psikologis  yang  disebabkan oleh  epidemi  COVID-19  (Fu  et  al.,  2021)⁠.  Masalah yang  terjadi  pada  tingkat  kesehatan  mental  yang tinggi dikalangan mahasiswa mengakibatkan penurunan peran akademis (Wilks, C. R et al., 2020).
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). S RQ-20 digunakan untuk mendeteksi gangguan  mental  umum  untuk  perawatan  kesehatan dasar (Netsereab,  T.  B  et  al.,  2018).  Belum  adanya pemeriksaan  kesehatan  mental  yang  dapat  diakses oleh mahasiswa,orang tua, psikolog, bagian kemahasiswaan  dengan  metode  fuzzy  Tsukamoto  di Universitas Budi Luhur. Masa pandemi Covid-19 ini mahasiswa  sangat  membutuhkan  konsultasi  atas permasalahan yang dihadapi sehingga tidak berdampak  pada  kegiatan  akademik  .Untuk  itulah dirasa  perlu  untuk  dapat  mendeteksi  dini  kesehatan mental  mahasiswa  dengan  menggunakan  fuzzy Tsukamoto.  Dengan  adanya  deteksi  dini  kesehatan mental  dapat  ditanggulangi  lebih  dini  sehingga kegiatan belajar dapat berjalan sesuai dengan capaian yang diinginkan.

## II. K AJIAN L ITERATUR
Mental  yang  sehat  meliputi  kesejahteraan individu  yang  menyadari  potensi  dirinya,  dalam kehidupan  sehari-hari  mampu  mengatasi  stresnya, bekerja  secara  produktif  dan  optimal  serta  dapat memberikan kontribusi bagi lingkungannya (Kermode  et  al.,  2007)⁠.  Kampus  memerlukan  kerja sama  dengan  pihak  layanan  pemerintah  atau  lainnya yang  dapat  membantu  pelayanan  kesehatan  mental dan  mendukung  kemudahan  akses  bagi  mahasiswa (Macaskill,  Ann.,  2013).  Kampus  merupakan  salah satu tempat untuk membantu capaian yang lebih baik serta kesuksesan bagi mahasiswa, walaupun sebelumnya banyak persoalan yang dihadapi (Hunt & Eisenberg., 2010)⁠ .  Penelitian ini menggunakan self- reporting  questionnaire (Netsereabet  al.,  2018)  yang terdiri  dari  pertanyaan-pertanyaan  yang  nantinya akan dijawab oleh mahasiswa. Mahasiswa membutuhkan  konsultasi  dengan  psikolog  terkait kesehatan  mental  agar  ditemukan  solusi  yang  tepat.

## Nawindah, Saskia Lydiani
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 2, 15 April 2021
160
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333 Bagaimana kesehatan mental dapat terwujud sehingga  tercipta  kenyamanan  bagi  mahasiswa  yang mengalami gangguan mental di lingkungan Universitas  Budi  Luhur?.  Adapun  metode  yang digunakan  adalah fuzzy  inference  system dengan menggunakan fuzzy Tsukamoto.

## II.1 Fuzzy Inference System
Fuzzy  inference  system mampu  menyelesaikan permasalahan  serta  memiliki  banyak  kelebihan diantaranya  untuk  mendiagnosa  beberapa  penyakit pada  tanaman  dengan  hasil  99%  akurat  (Toseef  & Khan,  2018)⁠. Fuzzy  inference  system mampu menyelesaikan  permasalahan  serta  memiliki  banyak kelebihan , yaitu : mampu menangani dengan konsep linguistik  dan  dijelaskan  dalam  himpunan  fuzzy, mampu  melakukan  pemetaan  nonlinear  pada  input dan  output,  mampu  menerjemahkan  aturan-aturan yang diberikan oleh pakar, memiliki tingkat semantik yang  tinggi  dan  mampu  melakukan  generalisasi dengan baik (Guillaume, 2001)⁠.

## II.2 Fuzzy Tsukamoto
Fuzzy  Tsukamoto  merupakan  perluasan  dari penalaran  monoton  ,untuk  setiap  konsekuen  pada aturan  yang  terbentuk  dengan  IF  Then  dapat direpresentasikan  dengan  himpunan  fuzzy  dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Kusumadewi, Sri & Purnomo H. (2007), (Kusumadewi, Sri.2003).

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN
Berikut  ini  disajikan  data  penelitian,  use  case diagram dan basis pengetahuan.

## III.1 Data Penelitian
Pada  penelitian  ini  digunakan  data  mahasiswa Universitas  Budi  Luhur,  dengan  menggunakan self- reporting questionnaire.

## III.2 Use Case Diagram
Berikut ini merupakan gambaran dari sistem deteksi dini tingkat gejala kesehatan mental yang digunakan , terlihat pada gambar 1 :
Gambar 1 : Use Case Diagram Mahasiswa Dalam  sistem  Mahasiswa  melakukan  login terlebih  dahulu  kemudian  menjawab  beberapa pertanyaan  dan  melihat  hasil  rekomendasi  diagnosa atau  deteksi  dini  tingkat  gejala  kesehatan  mental mahasiswa,  mulailah  melihat  jadwal  yang  sesuai dengan  psikolog  kemudian  menentukan  jadwal terpilih.  Setelah  itu  dapat  berkonsultasi  dengan psikolog  dan  dapat  melihat reminder untuk mengingatkan  jadwal  selanjutnya.  Berikut  ini  adalah use case diagram Psikolog dapat dilihat pada gambar 2 :
Gambar 2 : Use case diagram Psikolog Dari  gambar  2  dapat  dilihat  bahwa  Psikolog melakukan interview kepada  pasien  (mahasiswa) yang telah disarankankan untuk melakukan konsultasi oleh sistem, kemudian Psikolog melakukan  input  hasil  diagnosa  ke  dalam  sistem. Berdasarkan  diagnosa  maka  dilakukan  tindakan  dan mulailah  melakukan  input  ke  dalam  sistem  setelah selesai,  dalam  beberapa  waktu  Psikolog  dapat melakukan monitoring kepada pasien.

## III.3 Basis Pengetahuan
Dalam  menentukan tingkat gangguan kesehatan mental  yang  dialami  mahasiswa,  digunakan  aturan dengan  kaidah  IF-THEN  yang  didapatkan  dari  hasil diskusi dan wawancara dengan pakar. Untuk melihat variabel  input,  himpunan crisp ,  variabel  linguistik fuzzy , domain fuzzy dan semesta pembicaraan dapat dilihat  pada  tabel  1.  Adapun  hasil  penentuan  partisi fuzzy  dan crisp dapat dilihat pada tabel 1  dan tabel 2.
Tabel 1. Variabel  input Variabel input Himpunan crisp Variabel linguistik fuzzy Domain fuzzy Semest a pembic a raan Neurosis (N) [0, 6] sedikit [0, 6] [0, 14] [7, 9] kadang [0, 6, 9]

## Nawindah, Saskia Lydiani
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 2, 15 April 2021
161
E-ISSN : 2407 – 3911
P-ISSN : 2686 - 0333 [10, 12] sering [6, 9, 14] ZatPsiko aktif [0, 3] sedikit [0, 3] [0,  7] [4, 5] kadang [0, 3, 5] [6] sering [3,  5,  7] Psikotik [0,  4] sedikit [0  4] [0,  9] [5,  6] kadang [0, 4, 7] [7,  8] sering [4, 7, 9] Post Stress Trauma Disorder (PTSD) [0,  5] sedikit [0,  5] [0,  13] [6,  8] kadang [0,  5,  8] [9,  12] sering [5, 8, 13]

## Tabel 2. Variabel   output
Variabel output Himpun an crisp Variabel linguistik fuzzy Domain fuzzy Semesta pembica raan Tingkat Gejala Sehat Mental (TGSM) [0,    13] ringan [0,    13] [0,  25] [14,  19] sedang [12,  19] [20,  25] berat [18,  25]

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dalam penelitian ini terdapat beberapa persamaan  yaitu  :  persamaan  pada  variabel  input  ( persamaan  untuk  gejala  neurosis,  persamaan  untuk gejala  zat  psikoaktif,  persamaan  untuk  gejala psikotik,  persamaan  untuk  gejala post  trauma  stress disorder ).  Adapun  untuk  persamaan  output  tingkat gejala  kesehatan  mental  (TGSM)  dapat  dilihat  pada gambar 1 sebagai  berikut :
Gambar 3 : Grafik fungsi keanggotaan tingkat gejala sehat mental
Dari  grafik  tersebut  dapat  dilihat  himpunan keanggotaan  TGSM  terdiri  dari  ringan,  sedang  dan berat  yang  dapat  menjadi  hasil  rekomendasi  bagi mahasiswa yang berkonsultasi dengan persamaan 1  - 8  pada    fungsi  keanggotaan  tingkat  gejala  sehat mental :
Untuk  grafik  gejala  kesehatan  mental  pada variabel  input    fungsi  keanggotaan  neurosis  pada gambar 4 sebagai berikut :
[ 1 ] [
2 ]
[ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]
[ 1 ] [ 3 ]

## Nawindah, Saskia Lydiani
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 2, 15 April 2021

## E-ISSN : 2407 – 3911
P-ISSN : 2686 - 0333
Gambar 4 : Grafik fungsi keanggotaan  neurosis Dari  grafik  tersebut  dapat  dilihat  himpunan keanggotaan Neurosis terdiri dari sedikit, kadang dan sering  dengan    persamaan  9  -  16  pada  fungsi keanggotaan berikut ini :
Setelah  persamaan  gejala  neurosis  dibuat  maka dilanjutkan  dengan  membuat  fungsi  keanggotaan  zat psikoaktif  dapat  dilihat  pada  gambar  5  sebagai berikut :
Gambar 5 :  Grafik fungsi keanggotaan penggunaan zat psikoaktif Dari  grafik  tersebut  dapat  dilihat  himpunan keanggotaan zat psikoaktif terdiri dari sedikit, kadang dan  sering  dengan    persamaan  17-23  pada  fungsi keanggotaan berikut ini :
Untuk  selanjutnya  dibuatlah  fungsi  keanggotaan psikotik  untuk  gejala  kesehatan  mental  dapat  dilihat pada gambar 6 sebagai  berikut :
Gambar 6 :  Grafik fungsi keanggotaan psikotik Dari  grafik  tersebut  dapat  dilihat  himpunan keanggotaan psikotik terdiri dari sedikit, kadang  dan sering dengan dan dapat dituangkan pada persamaan fungsi keanggotaan berikut ini :
[ 9 ] [ 1 0 ] [ 1 1 ] [ 1 2 ] [ 1 3 ] [ 1 4 ] [ 1 5 ] [ 1 6 ] [ 1 7 ] [ 1 8 ] [ 1 9
]
[ 2 0 ] [ 2 1 ] [ 2 2 ] [ 2 3 ]
[ 2 4 ] [ 2 5 ] [ 2 6 ] [ 2 7 ] [ 2 8 ]

## Nawindah, Saskia Lydiani
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 2, 15 April 2021
163

## E-ISSN : 2407 – 3911
P-ISSN : 2686 - 0333
Setelah  selesai  membuat  persamaan  24-31  untuk gejala  psikotik  dilanjutkan  dengan  membuat  fungsi keanggotaan Post  Trauma  Stress  Disorder (PTSD) dengan  grafik  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  7 dengan persamaan 32 - 39 sebagai  berikut :
Gambar 7 :  Grafik fungsi keanggotaan Post Trauma Stress Disorder (PTSD)
Dari  grafik  tersebut  dapat  dilihat  himpunan keanggotaan  PTSD  terdiri  dari  sedikit,  kadang  dan sering dengan  persamaan fungsi keanggotaan berikut ini :
Berikut ini adalah contoh nilai derajat keanggotaan ,yang telah dikelompokan pada tabel  3 :

## Tabel 3 : Derajat keanggotaan
Alamat Kelas N ZP P PTSD
Berikut  contoh rules yang  digunakan  diberikan pada tabel 3,  pembentukan rules ini dapat dilakukan oleh  pakar  atau  ahli  dengan  mempertimbangkan bobot  setiap  kriteria  yang  telah  ditetapkan  sebagai berikut  rules  :  IF  N  sedikit  and  ZP  sedikit  and  P sering  and  PTSD  sedikit  THEN  TGSM    ringan. Langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  nilai predikat alpha untuk masing-masing aturan = =
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  proses perhitungan  Z  menggunakan  persamaan  2,  dengan menggunakan  fungsi  keanggotaan  tingkat  gangguan kesehatan  mental  (TGSM)  ringan  untuk  aturannya ,maka proses perhitungan nilai Z  sebagai berikut , persamaan 2 :
Berikut  ini  beberapa  contoh  yang  digunakan  untuk mengetahui tingkat gangguan kesehatan mental :
Tabel 4 : Predikat alpha Rules N ZP P PTSD 1 0,666 0,333 0,75 0,6 0,333 2 0,166 0,333 0,666 0,2 0,166 3 0,166 0,5 0,333 0,2 0,166 4 0,333 0,5 0,75 0,333 0,166 [ 2 9 ] [ 3 0 ] [ 3 1 ]
[32] [33] [34] [35] [36] [37] [38]

## Nawindah, Saskia Lydiani
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 2, 15 April 2021
164
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333 5 0,2 0,5 0,333 0,333 0,2
Untuk  mengetahui  Nilai  Z  tiap  rule  maka  dilakukan perkalian  antara  predikat  alpha  dan  nilai  Zi,  dapat dilihat pada tabel 5 berikut ini :
Tabel 5: Nilai Z tiap rule Rules Zi Z 1 0,333 16,25 5,4 2 0,166 15,17 2,5 3 0,166 15,17 2,5 4 0,333 22,2 7,4 5 0,2 22,1 4,4
Nilai  Zi  sudah  didapatkan  dilanjutkan  dengan melakukan  defuzzifikasi  dengan  proses  sebagai berikut :
Untuk  menentukan  tingkat  gangguan  kesehatan mental  (TGSM)  ditentukan  terlebih  dahulu  derajat keanggotaan  tingkat  gangguan    kesehatan  mental  , Nilai  Ztotal  =  18,  masuk  kedalam  himpunan  tingkat gangguan  kesehatan  mental  sedang  dan  berat,  untuk nilai  derajat  keanggotaan  himpunan  sedang  adalah 0,021  dan  himpunan  berat  adalah  0,265  sehingga 18,6  termasuk  ke  dalam  TGSM  tingkat  sedang. Untuk  mengetahui  Nilai  Z  tiap rule maka  dilakukan perkalian  antara  predikat  alpha  dan  nilai  Zi,  dapat dilihat pada tabel 6 berikut ini :
Berikut  ini  contoh  keluaran  dari  data  yang telah diuji terlihat pada tabel 6:
Tabel 6 : Hasil keluaran No ID_Mhs Skor Tingkat Gangguan 1 M1 5,4 Ringan 2 M2 2,5 Ringan 3 M3 2,5 Ringan 4 M4 7,4 Berat 5 M5 4,4 Berat
Pada tabel 6 terlihat M1,M2 dan M3 memiliki tingkat gangguan  kesehatan  mental  ringan  dan  M4  ,M5 memiliki  tingkat  gangguan  kesehatan  mental  berat sehingga  diperlukan  untuk  berkonsultasi  dengan psikolog .

## V. K ESIMPULAN
Dengan  menggunakan  metode  fuzzy  Tsukamoto dapat  diketahui  gejala  awal  untuk  mahasiswa  yang mengalami  gejala  kesehatan  mental  ringan,  sedang dan berat. Mempermudah psikolog untuk mendeteksi
tingkat  gangguan  kesehatan  mental  pada  mahasiswa sehingga  dapat  meringankan  tugas  psikolog  dalam mengelompokan  langsung  pada  tingkat  tertentu. Untuk  penelitian  ke  depan  dapat  digunakan  metode lain sebagai perbandingan metode yang lebih baik.

## R EFERENSI
Fu,  W.,  Yan,  S.,  Zong,  Q.,  Anderson-Luxford,  D., Song,  X.,  Lv,  Z.,  &  Lv,  C.  (2021).  Mental health  of  college  students  during  the COVID-19  epidemic  in  China.  Journal  of Affective Disorders, 280(PA), 7–10. https://doi.org/10.1016/j.jad.2020.11.032
Wilks, C. R., Auerbach, R. P., Alonso, J., Benjet, C.,
Bruffaerts,  R.,  Cuijpers,  P.,  Ebert,  D.  D.,
Green,  J.  G.,  Mellins,  C.  A.,Mortier,  P., Sadikova, E., Sampson, N. A., & Kessler, R. C.  (2020).  The  importance  of  physical  and mental  health  in  explaining  health-related academic  role  impairment  among  college students. Journal  of  psychiatric  research , 123 ,
54–61. https://doi.org/10.1016/j.jpsychires.2020.01.
009
Fusar-Poli, P., Salazar de Pablo, G., De Micheli,  A.,
Nieman,  D.  H.,  Correll,  C.  U.,  Kessing,  L. V.,  Pfennig,  A.,  Bechdolf,  A.,  Borgwardt, S.,  Arango,  C.,  &  van  Amelsvoort,  T.
(2020).  What  is  good  mental  health?  A scoping review. European neuropsychopharmacology  :  the  journal  of the European College of 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. International  journal  of mental health systems , 12 , 61. https://doi.org/10.1186/s13033-018-0242-y
Kermode,  M.,  Herrman,  H.,  Arole,  R.,  White,  J., Premkumar,  R.,  &  Patel,  V.  (2007). Empowerment of women and  mental  health promotion:  A  qualitative  study  in  rural Maharashtra,  India.  BMC  Public  Health,  7,
[39]

## Nawindah, Saskia Lydiani
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 2, 15 April 2021
165
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
1–10. https://doi.org/10.1186/1471-2458-7- 225
Macaskill, Ann.2013.The mental health of university students  in  the  United  Kingdom.  British Journal  of  Guidance  &  Counselling.Vol.  : 41.  doi:  10.1080/03069885.2012.743110 https://doi.org/10.1080/03069885.2012.7431 10
Hunt,  Justin  &  Eisenberg,  Daniel.  (2010).  Mental Health Problems and Help-Seeking Behavior Among College Students.
Vol.:46. https://doi.org/10.1016/j.jadohealth. 2009.08.008
Toseef,  M.,  &  Khan,  M.  J.  (2018).  An  intelligent mobile  application  for  diagnosis  of  crop diseases  in Pakistan using a  fuzzy  inference system.  Computers  and  Electronics  in
Agriculture,
153(July),
1–11.
https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.07.03 4
Guillaume,  S.  (2001).  Designing  fuzzy  inference systems  from  data:  An  interpretability- oriented  review.  IEEE  Transactions  on
Fuzzy Systems, 9(3),
426–443. https://doi.org/10.1109/91.928739
Kusumadewi,  Sri  &  Purnomo  H.  2007.  Aplikasi Logika  Fuzzy  untuk  Pendukung  Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu
Kusumadewi,  Sri  .2003.  Artificial  Intelligence (Teknik dan Aplikasinya).Yogyakarta:Graha Ilmu