## Nawindah
JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan)
Volume 10, No 3, 15 Agustus 2024
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK REKOMENDASI TINGKAT DEPRESI SISWA

## Nawindah
Universitas Budi Luhur Jl. Ciledug Raya Petukangan Utara Jakarta Selatan nawindah@budiluhur.ac.id

## Abstrak
Depresi umum terjadi pada masyarakat modern yang dapat  menyebabkan  berbagai  macam  permasalahan misalnya permasalahan perilaku, sosial dan psikologis.  Jumlah  individu  dari  berbagai  usia menderita penyakit depresi sekitar 350 juta, sehingga diperlukan penanganan yang serius. Sanggar Kegiatan  Belajar  26  Bintaro  merupakan  institusi pendidikan  non  formal  yang  tidak  memiliki  guru konseling  seperti  sekolah  formal  lainnya,  mengingat permasalahan yang terjadi sangat kompleks misalnya berasal  dari  keluarga  yang  sedang  tidak  baik-baik saja,  tingkat  disiplin  yang  rendah  ,  guru  yang  belum memiliki pengetahuan dalam  penganganan konseling siswa  sehingga  dibutuhkan  alat  bantu  untuk melakukan  deteksi  dini  tingkat  depresi  siswa  berupa sistem  rekomendasi  tingkat  depresi  apakah  pada tingkat  normal,  ringan,  sedang  atau  berat  yang bermanfaat  bagi  siswa,  Bapak/Ibu  guru  dan  wali murid  dalam  memberikan  rekomendasi  yang  tepat. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah logika  fuzzy  dengan  tujuh  (7)  variabel  input  depresi yang  berasal  dari  kuesioner Depression  Anxiety Stress  Scale -21  (DASS-21)  dan  empat  variabel output  yaitu  normal  depresi  level  ringan,  depresi level sedang dan depresi level berat. Bahasa program yang  digunakan  adalah  bahasa  python  menggunakan library simpful.  Hasil  penelitian  berupa  pengukuran dengan menggunakan tools DASS-21 dan menggunakan logika fuzzy memiliki hasil yang sama sehingga  logika  fuzzy  dapat  digunakan  untuk melakukan  rekomendasi  deteksi  dini  tingkat  depresi siswa.
Kata kunci :
Fuzzy  Inference  System,  Logika  fuzzy,  Depresi, DASS-21, Deteksi dini.

## Abstract
Depression  is  common  in  modern  society  and  can cause  various  kinds  of  problems,  for  example behavioral,  social  and  psychological  problems.  The number of individuals of various ages suffering from depression  is  around  350  million,  so  serious treatment  is  needed.  Learning  Activity  Studio  26 Bintaro  is  a  non-formal  educational  institution  that does  not  have  counseling  teachers  like  other  formal schools,  considering  that  the  problems  that  occur  at the  Learning  Activity  Studio  are  very  complex,  for example  coming  from  families  that  are  not  well,  low levels  of  discipline,  teachers  who  have  not  have knowledge  in  handling  student  counseling  so  that tools  are  needed  to  carry  out  early  detection  of student depression levels in the form of a depression level  recommendation  system  whether  at  normal, mild,  moderate  or  severe  levels  which  is  useful  for students,  teachers  and  guardians  in  providing appropriate  recommendations.  The  method  used  in this research is fuzzy logic with seven (7) depression input  variables  originating  from  the  Depression Anxiety Stress Scale-21 (DASS-21) questionnaire and four  output  variables,  namely  normal  levels  of  mild depression,  moderate  levels  of  depression  and  levels of  severe  depression.  The  programming  language used  in  this  research  is  Python  using  the  Simpful library.  The  research  results  in  the  form  of measurements  using  the  DASS-21  tool  and  using fuzzy  logic  have  the  same  results  so  that  fuzzy  logic can  be  used  to  make  recommendations  for  early detection of students' depression levels.

## Keywords :
Fuzzy  Inference  System , Fuzzy  Logic , Depression , DASS-21 , Early Detection .

## Nawindah
JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan)
Volume 10, No 3, 15 Agustus 2024
142
E-ISSN : 2407 – 3911

## P-ISSN : 2686 - 0333
I. P ENDAHULUAN Masyarakat modern menghadapi berbagai kondisi  diantaranya  penyakit  depresi,  apabila penyakit  ini  tidak  ditangani  akan  mengakibatkan permasalahan  lain  misalnya  terganggunya  perilaku, sosial,  dan  psikologis.  Namun  gangguan  ini  masih dianggap  gangguan  yang  umum  terjadi.  Depresi merupakan  salah  satu  sumber  masalah  yang  paling penting  diseluruh  dunia.  Dapat  diperkirakan  secara internasional,  jumlah  individu  dari  berbagai  usia menderita  penyakit  depresi  sekitar  350  juta  (World Health  Organization,  2021)⁠⁠.  Kebiasaan  yang  umum terjadi  yaitu  menganggap  diri  sedang  baik-baik  saja, ternyata  sedang  depresi.  Setiap  individu  hendaknya menyadari  pentingnya  menjaga  kesehatan  mental serta penanganan dini terhadap stres (Dewanto et al., 2023)⁠.  Ketersediaan  pelayanan  kesehatan  mental yang  terbatas,  keterbatasan  finansial,  memiliki kesadaran  rendah  dan  minimnya  tenaga  profesional merupakan  beberapa  hambatan  dalam  perawatan kesehatan  mental  sehingga  dibutuhkan  pengetahuan kesehatan  mental  dengan  melibatkan  masyarakat layanan  yang  mudah  diakses  serta  teknologi  digital yang  dapat  membantu  dalam  penanganan  kesehatan mental(Setiawan  et  al.,  2023)⁠  ⁠.  Tekanan  hidup  yang dapat  diatasi,  sadar  memiliki  kemampuan  sendiri, dapat  melakukan  semua  aktivitas  dengan  optimal serta  dapat  memberikan  kontribusi  pada  lingkungan sehingga  kesejahteraan  mental  dapat  dicapai  dengan tepat  merupakan  definisi  kesehatan  mental  (Undang- undang  Republik  Indonesia  Nomor  18,  2014)⁠⁠. Sanggar  Kegiatan  Belajar  26  Bintaro  merupakan sekolah  non-formal,  siswa  yang  bersekolah  disana memiliki  latar  belakang  yang  berbeda  dengan berbagai macam permasalahan. Tingginya permasalahan  kesehatan  mental  di  kalangan  usia remaja,  dewasa(Suswati  et  al.,  2023)⁠,  serta  tidak tersedianya  guru    yang  menangani  konseling  untuk siswa  Sanggar  Kegiatan  Belajar  (SKB).  Siswa  yang mengalami  masalah  terkait  kesehatan  mental  maka ditangani oleh guru wali kelasnya. Dengan keterbatasan  pengetahuan  penanganan  kesehatan mental  menjadi  permasalahan  tersendiri  .  Sehingga diperlukan  alat  bantu  dalam  melakukan  deteksi  dini siswa-siswi  SKB.  Tujuan  penelitian  ini  adalah memberikan  alat  bantu  berupa  sistem  untuk memberikan  rekomendasi  tingkat  depresi  siswa menggunakan  metode  logika  fuzzy.  Penelitian  yang pernah  dilakukan  bahwa  tingkat  depresi  mahasiswa yang sedang skripsi dapat diketahui sejak dini dengan menggunakan  algoritma  fuzzy  Tsukamoto  memiliki
akurasi 76,92% dengan gejala yang digunakan faktor motivasi, faktor akademik, dan faktor fisik (Sugihartono  et  al.,  2020)⁠.  Dalam  penelitian  lainnya memprediksi  parameter  psikologis  dianggap  sebagai upaya  yang  ambigu  dalam  pemodelan  fuzzy  logic memberikan  serta  menjelaskan  ambiguitas  dan ketidakpastian  (Pandey  et  al.,  2020)⁠.  Penelitian berikutnya  menjelaskan  bahwa  pengembangan  fuzzy driven  dapat  menghasilkan  tingkat  resiko  depresi pada  pasien.  Dengan  implementasi  serta  simulasi menggunakan fuzzy tool box MATLAB menghasilkan sistem yang konsisten dengan pendapat pakar  didalam  melakukan  evaluasi  kinerja  sistem (Victor  et  al.,  2013)⁠.    Untuk  penelitian  yang  saya lakukan menggunakan logika fuzzy untuk mengetahui  tingkat  depresi,  dengan  ambang  batas depresi  tingkat  ringan  dan  depresi  tingkat  berat. Sistem  ini  sangat  bermanfaat  untuk  orang  biasa hingga  spesialis  dilingkungan  medis  dan  berguna untuk  mahasiswa  psikologi  dalam  melakukan penalaran  diagnostik  (Mohammadi  Motlagh  et  al., 2018)⁠.  Untuk  melakukan  prediksi  tingkat  resiko depresi  maka  dilakukan  penggunaan  logika  fuzzy pada  sistem  cerdas.  Sifat  dan  gejala  penyakit  yang membingungkan menyulitkan dokter yang menggunakan alat psikometri saja untuk menentukan tingkat  keparahan  penyakit.  Dengan  kemajuan teknologi kecerdasan buatan mempercepat pendekatan  baru  yang  dapat  meningkatkan  layanan pendukung  keputusan  medis.  Hasil  sistem  yang didapatkan  konsisten  dengan  pendapat  para  pakar didalam  melakukan  evaluasi  kinerja  sistem  (Ekong, V.,  Ekong,  O.,  Uwadiae,  E.,  Abasiubong,  F.  and Onibere,  2012).  Fuzzy  Inference  System  dapat dijadikan sebagai alat bantu untuk melakukan deteksi dini  tingkat  kesehatan  mental  mahasiswa(Nawindah &  Lydiani,  2020)⁠⁠.  Perbedaan  penelitian  ini  dengan penelitian  sebelumnya  adalah  pada  penelitian  ini dilakukan  deteksi  dini  menggunakan  DASS-21 dengan  nilai  yang  diukur  adalah  tingkat  depresi, obyek  penelitiannya  adalah  sisa  Sanggar  Kegiatan Belajar  26  (SKB  26)  dalam  melakukan  perhitungan menggunakan  bahasa  pemrograman  python  dengan library  simpful.  Sehingga  hasil  dari  penelitian  ini dapat  digunakan  sebagai  alat  bantu  Bapak/Ibu  Guru dalam  melakukan  deteksi  dini  tingkat  depresi  siswa, apakah  dalam  keadaaan  normal,  depresi  ringan, depresi  sedang  atau  pada  tingkat  depresi  berat. Dengan demikian Bapak/Ibu guru dapat meminimalisir kesalahan dalam penanganan permasalahan siswa.

## Nawindah
JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan)
Volume 10, No 3, 15 Agustus 2024
143

## E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333 II. M ETODE P ENELITIAN
Metode logika fuzzy digunakan dalam penelitian ini  penelitian  yang  menggunakan  logika  fuzzy diantaranya  logika  fuzzy  mamdani  dirancang  dan diimplementasikan  dengan  berkonsultasi  dengan pakar  bidang  psikologi  terlebih  dahulu,  kemudian sepuluh gejala awal dengan parameter ringan, sedang dan berat yang digunakan sebagai variabel input dan terdapat  enam  variabel  output  (Tanugeraha  et  al., 2023)⁠  berikut  langkah  yang  dilakukan  dalam menggunakan metode tersebut :

## II.1 Teknik pengumpulan data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mengumpulkan data  primer  dengan  memberikan  kuesioner  DASS- 21(Lovibond,  S.H.;  Lovibond,  1995)⁠  kepada  siswa Sanggar  Kegiatan  Belajar  26  (SKB  26)  Bintaro. Kemudian  tahap  berikutnya  adalah  menggunakan data  sekunder  diperoleh  dengan  menggunakan literatur  yang  terkait  dengan  penelitian  yang dilakukan.  Pada  penelitian  ini  hanya  pertanyaan mengenai depresi yang dibahas dengan menggunakan metode fuzzy logic.

## II.2 Logika fuzzy dan fuzzy inference system
Teori logika fuzzy diterapkan dalam ketidakpastian  serta  ambigu  (Zadeh,  1965)⁠.  Logika fuzzy mampu menangani nilai kebenaran dan mampu menangkap tingkat kebenaran pada berbagai peristiwa.  Fuzzy  inference  system  (FIS)  merupakan sistem  berbasis  aturan  menggunakan  logika  fuzzy. Dalam banyak skenario didunia nyata, menggunakan data  yang  jelas  atau  terstruktur  sebagai  masukan untuk  sistem  pengambilan  keputusan.  Masukan  atau konsep  tersedia  dalam  bentuk  fuzzy  yang  berperan penting  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  FIS membahas  tentang  ketidakpastian  dan  ketidakjelasan yang melekat dalam domain masalah dan menggunakan  mesin  inferensi  yang  efektif  dengan proses pengambilan keputusan(Agus, 2009)⁠.

## II.3 Fuzzy rules
Terdapat beberapa operator dasar untuk mengoperasikan himpunan fuzzy diantaranya(Ross & Ross,  2010)⁠(Kusumadewi  &  Purnomo,  2010)⁠: operator  AND,  operator  ini  berhubungan  dengan operasi  interseksi  pada  himpunan α –  predikat sebagai hasil operasi dengan operator AND diperoleh dengan  mengambil  nilai  keanggotaan  terkecil  antar elemen  pada  himpunan  yeng  terkait.  Dalam
penggunaannya  dapat  dilakukan  kalkulasi  dalam bentuk formula 1 berikut ini :
a ∧ b = min ( μ x ( a ) , μ y ( b )) (1)
Untuk  operator  OR  ini  berhubungan  dengan  operasi union  pada  himpunan α –  predikat  sebagai  hasil operasi  dengan  operator  OR  diperoleh  dengan mengambil  nilai  keanggotaan  terbesar  antar  elemen pada  himpunan-himpunan  terkait.  Untuk  formula yang dapat digunakan seperti pada formula 2 berikut ini :
a ∨ b = min ( μ x ( a ) , μ y ( b )) (2)
Untuk  operator  NOT  berhubungan  dengan  operasi komplemen  pada  himpunan α –  predikat  sebagai hasil operasi dengan operator NOT diperoleh dengan mengurangkan  nilai  keanggotaan  elemen  pada himpunan  yang  bersangkutan  dari  1.  Dapat  dilihat pada formula 3 berikut ini :
~ a = 1 − μ ( a ) (3)

## II.4 Fungsi implikasi
Setiap aturan (proposisi) pada basis pengetahuan fuzzy  akan  berhubungan  dengan  suatu  relasi  fuzzy dengan  aturan  yang  digunakan  dapat  dilihat  pada formula 4 berikut ini :
IF x is A THEN y is B (4)

## II.5
Langkah penelitian
Terdapat  beberapa  tahapan  yang  dilakukan berupa adalah langkah-langkah penelitian diperlihatkan pada gambar 1 dibawah ini :
Gambar 1. Langkah-langkah penelitian metode logika fuzzy

## Nawindah
JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan)
Volume 10, No 3, 15 Agustus 2024
144

## E-ISSN : 2407 – 3911
P-ISSN : 2686 - 0333
Dari  gambar  1  tahap  1  dilakukan  pengisian kuesioner  oleh  siswa    menggunakan  google  form dengan  tools  DASS-21  sehingga  pemberian  skor dilakukan  secara  manual  hingga  selesai.  Cara melakuka skoring pada DASS-21 yaitu jawaban yang dapat  dipilih  oleh  siswa  pada  saat  menjawab kuesioner  adalah  0=tidak  pernah,  1=kadang-kadang, 2=cukup-sering,  dan  3=sering.  Kemudian  jawaban setiap siswa  ditotal kemudian dikalikan 2 (Muttaqin &  Ripa,  2021)⁠.    Tahap  2  dilakukan  perhitungan dengan  menggunakan  logika  fuzzy  langkah  yang dilakukan  :  menyiapkan  variabel  input  berupa  tujuh (7)  pertanyaan  terkait  depresi,  kemudian  dilakukan inference  engine  dengan  membuat  rules  base kemudian  menghasilkan  output  berupa  rekomendasi tingkat  depresi  siswa  apakah  dalam  kondisi  normal, ringan ,sedang atau berat.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil  serta  pembahasan  pada  penelitian  depresi menggunakan logika fuzzy sebagai berikut:
Tabel 1. Variabel input Kode Pertanyaan Himp. Fuzzy Notasi d1 Saya merasa sulit untuk bersantai. Tidak Pernah Kadang- Kadang Cukup Sering Sering TP KK CS SR d2 d3 d4 d5 Saya merasa sulit untuk memunculkan inisiatif untuk melakukan
sesuatu.
Saya merasa saya tidak punya apa- apa untuk dinanti nantikan. Saya merasa sedih dan tertekan. Saya tidak merasa
Tidak Pernah Kadang- Kadang Cukup Sering Sering Tidak Pernah Kadang- Kadang Cukup Sering Sering Tidak Pernah Kadang- Kadang Cukup Sering Sering Tidak Pernah
TP
KK CS SR TP KK CS SR TP KK CS SR TP d6 d7 antusias dalam hal apapun. Saya merasa saya tidak berharga sebagai seorang manusia. Saya merasa bahwa hidup tidak ada artinya. Kadang- Kadang Cukup Sering Sering Tidak Pernah Kadang- Kadang Cukup Sering Sering Tidak Pernah Kadang- Kadang Cukup Sering Sering KK CS SR TP KK CS SR TP
KK
CS SR
Terdiri  dari  tujuh  (7)  variabel  input  yang digunakan, siswa harus menjawab seluruh pertanyaan agar  diketahui  tingkat  depresi  bagi  dirinya  dengan jawaban  yang  jujur.  Fungsi  keanggotaan  setiap variabel input direpresentasikan menggunakan bilangan  fuzzy  dengan  TP  =  (0,  0,  5),  KK  =  (0,  5, 10),  CS  =  (5,  10,  15),  SR  =  (10,  15,  20)  dapat digambarkan  untuk  grafik  fungsi  keanggotaan  untuk setiap  variabel  input  dapat  dilihat  pada  gambar  2 dibawah ini :

## Gambar 2. Grafik fungsi keanggotaan  untuk variabel input
Berikut ini variabel output yang ada dapat dilihat pada tabel 2 berikut ini :

## Tabel 2. Variabel output
Notasi Tingkat depresi N Normal R Ringan S.
Sedang B Berat
Dari  tabel  2  dapat  dilihat  variabel  output  berupa normal, depresi tingkat ringan, depresi tingkat sedang dan  depresi  tingkat  berat.  Berikut  ini  fungsi keanggotaan untuk output pada gambar 3:

## Nawindah
JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan)
Volume 10, No 3, 15 Agustus 2024
145

## Gambar 3. Grafik fungsi keanggotaan untuk
variabel output Dari gambar  dapat diketahui fungsi keanggotaan untuk variabel output direpresentasikan menggunakan bilangan fuzzy dengan N = (0,0,10), R = (0,10,20), S = (10,20,30), B = (20,30,40).
Rules IF IS OR IS OR IS OR
IS
R1 d1 CS d2 TP d3 KK d4 TP R2 d1 TP d2 TP d3 TP d4 TP
R3
R4 d1
d1 KK TP d2 d2
TP TP d3 d3
TP TP d4 d4
S KK
R5 R6 R7 R8 R9 R10 R11 R12 R13 R14 R15 d1 d1 d1 d1
d1 d1 d1 d1 d1 d1 d1 TP TP KK KK TP TP TP TP KK TP CS d2 d2 d2 d2 d2 d2 d2 d2 d2 d2 d2 TP KK KK S KK CS KK TP KK KK KK d3 d3 d3 d3 d3 d3 d3 d3 d3 d3 d3
TP TP TP TP KK TP TP TP S TP TP d4 d4 d4 d4 d4 d4 d4 d4 d4 d4 d4 S KK CS CS TP KK KK TP S TP TP
Rules IF IS OR IS OR IS
Then Depresi IS R1 d5 TP d6 TP d7 TP Normal
R2 d5 TP d6 TP d7 TP Normal
R3 R4 d5 d5 TP TP d6 d6 S TP d7 d7 S TP Sering Normal R5 R6 R7 R8 R9 R10 R11 R12 R13 R14 R15 Rn d5 d5 d5 d5 d5 d5 d5 d5 d5 d5 d5 d5 TP KK KK KK KK KK TP TP KK TP KK ... d6 d6 d6 d6 d6 d6 d7 d8 d9 d10 d11 S S KK CS KK KK KK KK TP TP CS ... d7 d7 d7 d7 d7 d7 d7 d7 d7 d7 d7 S CS KK TP TP KK TP TP KK TP KK ... Sedang Sedang Ringan Sedang Normal Ringan Normal Normal Sering Normal Sedang ...
Untuk  memperoleh  hasil  perhitungan  digunakan  alat bantu, berikut ini ditampilkan pseudocode menggunakan bahasa python, library yang digunakan adalah Simpful (Spolaor et al., 2020)⁠⁠.
1 from simpful import*
2 #A  simple  fuzzy  inference  system  for  the depression
3 #Create fuzzy system object 4 FS=FuzzySystem() 5 #Define fuzzy sets and linguistic variables 6 A_1= FuzzySet(function=Triangular_MF(a=0,b=0,c=5), term="tidak_pernah") 7 A_n
=FuzzySet(function=Triangular_MF(a=10,b =15,c=20),term="sering")
8 FS.add_linguistic_variable("d1",LinguisticVariabl e([A_1,A_n],concept="d1",universe_of_discourse =[0,10]))
9 # Define fuzzy rules
10 R1=  "IF  (d1  IS  cukup_sering)  OR  (d2  IS tidak_pernah) OR (d3 IS kadang_kadang) OR (d4 IS tidak_pernah) OR (d5 IS tidak_pernah) OR (d6 IS tidak_pernah) OR (d7 IS tidak_pernah) THEN (Depresi IS normal)"
11 Rn
12 FS.add_rules([R1,Rn])
13 #set antecendents vales
14 FS.add_rules([R1,Rn])
15 FS.set_variable("d1",2)
16 FS.set_variable("dn",0)
17 # Perform inference and print output
Kemudian  dihasilkan  skor  untuk  masing-masing level  dapat  dilihat  pada  tabel  3  berikut  ini  :  hasil perbandingan  tingkat  depresi  menggunakan  DASS- 21 dengan menggunakan logika fuzzy sebagai berikut :
Tabel 3. Hasil perhitungan depresi (DASS-21) dengan depresi (Logika fuzzy) Siswa Depresi (DASS- 21) Depresi (Logika fuzzy) Kelas Skor Level Skor Level 1 6 Normal 1,65 Normal 2 0 Normal 1,65 Normal 3 4 24 2 Berat Normal 25 1,65 Berat Normal 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 18 16 12 18 8 12 6 2 20 2 20 Sedang Sedang Ringan Sedang Normal Ringan Normal Normal Sedang Normal Sedang 15 15 5 1,65 1,65 5 1,65 1,65 15 1,65 13,94 Sedang Sedang Ringan Sedang Normal Ringan Normal Normal
Sedang Normal Sedang

## Nawindah
JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan)
Volume 10, No 3, 15 Agustus 2024
146

## E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Dari  tabel  3  terlihat  walaupun  berbeda  dalam perhitungan  skornya  namun  memiliki  level  depresi yang  sama,  sehingga  dengan  menggunakan  logika fuzzy dapat dilakukan rekomendasi tingkat kesehatan mental  siswa.  Dari  44  data  uji  didapatkan  hasil sebanyak 40 data yang sesuan dan 4 data tidak sesuai dengan akurasi :
Akurasi ( % )= 40 44 x 100 = 90 % (5)

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari kegiatan ini adalah  logika  fuzzy  dapat  digunakan  dalam melakukan  rekomendasi  untuk  deteksi  dini  tingkat depresi  apakah  berada  pada  level  normal,  ringan, sedang ataukah level berat sehingga dapat memudahkan dalam penanganan serta pemulihannya. Saran dari kegiatan penelitian ini adalah pada DASS- 21 terdapat tiga (3) hal yaitu depresi, kecemasan dan stres.  Pada  penelitian  ini  hanya  dibahas  mengenai depresi. Untuk penelitian mendatang dapat dilakukan untuk deteksi dini kecemasan dan stres menggunakan fuzzy inference system dengan metode yang berbeda.

## R EFERENSI
World  Health  Organization.  (2021). Depression . https://www.who.int/news-room/fact- sheets/detail/depression
Dewanto,  A.  C.,  Khasanah,  K.,  Prasetya,  E.  Y., Islammudin, M., Pendidikan, I., & Pekalongan, U. (2023). Edukasi Peningkatan Kesehatan  Mental  Pada  Remaja  Karang Taruna Bina Karya Remaja Desa Sumurjomblangbogo Kabupaten Pekalongan. Madaniya , 4 (3), 1281–1287.
Setiawan,  C.  T.,  Sijabat,  S.  G.,  Ervan,  &  Habibi. (2023).  Menjembatani  Kesenjangan  dalam Perawatan  Kesehatan  Mental:  Pendekatan
Baru  untuk  Diagnosis,  Pengobatan,  dan Pengurangan  Stigma. Jurnal  Multidisiplin West Science , 2 (08), 660–667. https://doi.org/10.58812/jmws.v2i08.579
Undang-undang  Republik  Indonesia  Nomor  18, Pub.
L. No. 185 (2014). http://ditjenpp.kemenkumham.go.id/arsip/ln/ 2014/uu18-2014bt.pdf
Suswati,  W.  S.  E.,  Yuhbaba,  Z.  N.,  &  Budiman,  M.
E.  (2023).  Kesehatan  Mental  Pada  Remaja Di  Lingkungan  Sekolah  Menengah  Atas Wilayah  Urban  Dan  Rural  Kabupaten Jember. Jurnal  Keperawatan  Jiwa  (JKJ): Persatuan  Perawat  Nasional  Indonesia , 11 (3), 537–544.
Sugihartono,  P.  P.  P.,  Hidayat,  N.,  &  Tibyani,  T.
(2020). Implementasi Metode Fuzzy Tsukamoto  Untuk  Deteksi  Dini  Tingkat Depresi Mahasiswa Yang Sedang
Menempuh  Skripsi  (Studi  Kasus:  Fakultas Ilmu  Komputer  Universitas  Brawijaya). Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi Dan  Ilmu  Komputer , 4 (10),  3432–3438. https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/7985
Pandey,  D.  C.,  Kushwaha,  G.  S.,  &  Kumar,  S.
(2020).  Mamdani  fuzzy  rule-based  models for  psychological  research.  In SN  Applied Sciences (Vol. 2, Issue 5). https://doi.org/10.1007/s42452-020-2726
Victor,  E.,  Uyinomen,  O.,  Enobakhare,  E.,  &
Emmanuel,  A.  (2013).  A  Fuzzy  Inference
System  for  Predicting  Depression  Risk Levels. Afrian Journal of Mathemathics and Computer  Science  Research , 6 (10),  197– 204. https://doi.org/10.5897/AJMCSR2013.0 511
Mohammadi  Motlagh,  H.  A.,  Minaei  Bidgoli,  B.,  & Parvizi  Fard,  A.  A.  (2018).  Design  and implementation of a web-based fuzzy expert system  for  diagnosing  depressive  disorder. Applied  Intelligence , 48 (5),  1302–1313. https://doi.org/10.1007/s10489-017-1068-z
Ekong,  V.,  Ekong,  O.,  Uwadiae,  E.,  Abasiubong,  F. and  Onibere,  E.  (2012).  A  fuzzy  inference system for predicting depression risk levels. African  Journal  of  Mathematics  and Computer  Science  Research , 6 (10),  197– 204. https://doi.org/10.5897/AJMCSR2013.051
Nawindah, N., & Lydiani, S. (2020). Fuzzy Inference
System Untuk Mendeteksi Kesehatan Mental Mahasiswa. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi  Terapan , 6 (April),  110–114. https://doi.org/https://doi.org/10.33197/jitter. vol6.iss2.2020.368

## Nawindah
JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan)
Volume 10, No 3, 15 Agustus 2024
147
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Lovibond,  S.H.;  Lovibond,  P.  F.  (1995). Manual  for the  Depression  Anxiety  &  Stress  Scales . Psychology Foundation.
Zadeh,  L.  a.  (1965).  Fuzzy  sets. Information  and
Control , 8 (3), 338–353. https://doi.org/10.1016/S0019- 9958(65)90241-X
Agus,  N.  (2009). Belajar  Cepat  Fuzzy  Logic Menggunakan  MatLab (S.  F.  Sigit  (ed.)). Yogyakarta.
Ross,  T.  J.,  &  Ross,  T.  J.  (2010). FUZZY  LOGIC WITH ENGINEERING ENGINEERING Third Edition .
Spolaor,  S.,  Fuchs,  C.,  Cazzaniga,  P.,  Kaymak,  U., Besozzi,  D.,  &  Nobile,  M.  S.  (2020). Simpful:  A  user-friendly  python  library  for fuzzy  logic. International  Journal  of
Computational  Intelligence  Systems , 13 (1), 1687–1698. https://doi.org/10.2991/ijcis.d.201012.002
Kusumadewi,  S.,  &  Purnomo,  H.  (2010). Aplikasi Logika  Fuzzy  Untuk  Pendukung  Keputusan (2nd ed.). Graha Ilmu.
Muttaqin,  D.,  &  Ripa,  S.  (2021).  Psychometric properties  of  the  Indonesian  version  of  the Depression  Anxiety  Stress  Scale:  Factor structure,  reliability,  gender,  and  age measurement  invariance. Psikohumaniora , 6 (1), 61–76. https://doi.org/10.21580/pjpp.v6i1.7815