Sistem Pakar Deteksi Dini Risiko Depresi pada Mahasiswa Tingkat Akhir Metode Forward Chaining Berbasis Web

Depresi adalah gangguan mental yang serius yang dapat mempengaruhi suasana hati, pikiran, dan perilaku seseorang. Depresi tidak hanya menyebabkan penderitaan emosional, tetapi juga berdampak negatif pada produktivitas, hubungan sosial, dan kesehatan fisik. Mahasiswa tingkat akhir, yang sedang menghadapi tekanan akademik dan persiapan untuk memasuki dunia kerja, merupakan kelompok yang rentan terhadap depresi. Oleh karena itu, deteksi dini risiko depresi pada mahasiswa tingkat akhir sangat penting untuk mencegah dampak negatif yang lebih lanjut. Salah satu solusi yang dapat diterapkan adalah sistem pakar berbasis web dengan menggunakan metode forward chaining.

Depresi pada Mahasiswa Tingkat Akhir

Faktor-Faktor Penyebab Depresi

1. Tekanan Akademik: 

Mahasiswa tingkat akhir sering kali menghadapi beban akademik yang berat, termasuk tugas akhir, ujian, dan proyek penelitian. Tekanan untuk mencapai prestasi akademik yang tinggi dapat menyebabkan stres dan kecemasan yang berkontribusi pada depresi.

2. Transisi ke Dunia Kerja: 

Mahasiswa tingkat akhir berada dalam fase transisi dari kehidupan akademik ke dunia kerja. Ketidakpastian mengenai masa depan, persiapan untuk mencari pekerjaan, dan kekhawatiran tentang karir dapat menambah stres dan kecemasan.

3. Masalah Keuangan: 

Biaya pendidikan yang tinggi dan kebutuhan untuk mencari pekerjaan setelah lulus dapat menyebabkan stres finansial. Mahasiswa mungkin merasa terbebani oleh hutang atau biaya hidup yang tinggi, yang dapat mempengaruhi kesehatan mental mereka.

4. Isolasi Sosial: 

Beberapa mahasiswa tingkat akhir mungkin merasa terisolasi atau kesepian, terutama jika mereka fokus pada tugas akhir dan kurang berinteraksi dengan teman-teman atau keluarga. Kurangnya dukungan sosial dapat memperburuk kondisi mental mereka.

Gejala Depresi

Gejala depresi bervariasi dari ringan hingga berat dan dapat mempengaruhi berbagai aspek kehidupan seseorang. Beberapa gejala umum depresi meliputi:

1. Perasaan Sedih atau Kosong: 

Perasaan sedih yang berkepanjangan, keputusasaan, atau merasa kosong adalah gejala utama depresi.

2. Kehilangan Minat atau Kesenangan: 

Kehilangan minat atau kesenangan dalam aktivitas yang sebelumnya dinikmati, termasuk hobi, olahraga, atau interaksi sosial.

3. Perubahan Pola Tidur: 

Insomnia (kesulitan tidur) atau hipersomnia (terlalu banyak tidur) adalah gejala umum depresi.

4. Perubahan Nafsu Makan: 

Penurunan atau peningkatan nafsu makan, yang dapat menyebabkan penurunan atau peningkatan berat badan yang signifikan.

5. Kelelahan atau Kehilangan Energi:

 Rasa lelah yang berlebihan atau kehilangan energi hampir setiap hari.

6. Kesulitan Berkonsentrasi: 

Kesulitan dalam berkonsentrasi, membuat keputusan, atau mengingat hal-hal.

7. Perasaan Tidak Berharga atau Bersalah: 

Perasaan tidak berharga, bersalah, atau merasa bersalah yang tidak sesuai dengan kenyataan.

8. Pikiran tentang Kematian atau Bunuh Diri: 

Pikiran berulang tentang kematian, keinginan untuk mati, atau upaya bunuh diri.

Pengertian Sistem Pakar

Sistem pakar adalah sistem komputer yang dirancang untuk meniru proses pengambilan keputusan dari seorang ahli dalam bidang tertentu. Sistem ini menggunakan basis pengetahuan yang terdiri dari aturan-aturan yang diperoleh dari pengalaman dan pengetahuan ahli, serta mekanisme inferensi untuk menerapkan aturan-aturan tersebut pada data yang diberikan dan mencapai kesimpulan atau rekomendasi.

Metode Forward Chaining

Forward chaining adalah salah satu metode inferensi dalam sistem pakar yang bekerja dengan memulai dari data atau fakta yang diketahui dan kemudian menerapkan aturan-aturan yang relevan untuk mengekstrak informasi baru atau mencapai kesimpulan. Dalam forward chaining, proses dimulai dengan kumpulan fakta awal dan bergerak maju melalui aturan-aturan yang ada untuk mencapai kesimpulan.

Langkah-Langkah Forward Chaining

1. Pengumpulan Data: 

Sistem mengumpulkan data awal dari pengguna, dalam hal ini mahasiswa, melalui kuesioner atau formulir online yang mencakup gejala-gejala depresi.

2. Penerapan Aturan: 

Sistem menerapkan aturan-aturan yang telah ditentukan berdasarkan data yang dikumpulkan. Aturan-aturan ini dibuat berdasarkan pengetahuan ahli tentang depresi dan mencakup berbagai kombinasi gejala dan faktor risiko.

3. Penambahan Fakta Baru: 

Berdasarkan penerapan aturan, sistem menambahkan fakta baru ke dalam basis data. Proses ini terus berlanjut hingga tidak ada lagi aturan yang dapat diterapkan atau kesimpulan telah tercapai.

4. Kesimpulan: 

Sistem menghasilkan kesimpulan akhir berdasarkan fakta dan aturan yang telah diterapkan. Kesimpulan ini dapat berupa penilaian risiko depresi dan rekomendasi tindakan selanjutnya, seperti konsultasi dengan konselor atau psikolog.

Pengembangan Sistem Pakar Berbasis Web

Komponen Utama Sistem

Pengembangan sistem pakar berbasis web untuk deteksi dini risiko depresi melibatkan beberapa komponen utama:

1. Frontend: 

Antarmuka pengguna yang intuitif untuk mengumpulkan data dari mahasiswa. Ini mencakup formulir online yang mudah diisi dan memberikan umpan balik secara real-time. Frontend dapat dibangun menggunakan teknologi seperti HTML, CSS, dan JavaScript, serta framework seperti React atau Angular.

2. Backend: 

Bagian sistem yang memproses data, menerapkan aturan forward chaining, dan menyimpan hasil evaluasi. Backend ini dapat dibangun menggunakan bahasa pemrograman seperti Python atau JavaScript dan memanfaatkan framework seperti Django atau Node.js.

3. Database: 

Penyimpanan data mahasiswa, gejala yang dilaporkan, dan hasil evaluasi. Database relasional seperti MySQL atau PostgreSQL dapat digunakan untuk mengelola data ini. Penting untuk memastikan bahwa data disimpan dengan aman dan dapat diakses dengan efisien.

4. Keamanan dan Privasi: 

Mengingat sensitifnya data kesehatan mental, sangat penting untuk memastikan bahwa sistem dilindungi dengan baik. Ini termasuk enkripsi data, autentikasi pengguna, dan kepatuhan terhadap standar privasi data seperti GDPR. Langkah-langkah keamanan ini penting untuk menjaga kerahasiaan dan integritas data mahasiswa.

Proses Pengembangan

1. Analisis Kebutuhan: 

Tahap awal dalam pengembangan sistem adalah analisis kebutuhan. Ini melibatkan identifikasi kebutuhan pengguna (mahasiswa, konselor, dan administrator) dan spesifikasi fungsionalitas sistem. Kebutuhan ini kemudian diterjemahkan ke dalam deskripsi sistem yang akan dikembangkan.

2. Desain Sistem: 

Setelah kebutuhan diidentifikasi, tahap selanjutnya adalah desain sistem. Ini melibatkan pembuatan arsitektur sistem, desain basis data, dan perancangan antarmuka pengguna. Desain sistem harus mempertimbangkan kemudahan penggunaan, keamanan, dan skalabilitas.

3. Pengembangan dan Implementasi: 

Pada tahap ini, sistem dikembangkan sesuai dengan desain yang telah dibuat. Pengembangan mencakup penulisan kode untuk frontend dan backend, integrasi dengan basis data, dan implementasi mekanisme inferensi forward chaining. Pengembangan dilakukan secara iteratif dan inkremental untuk memastikan kualitas dan fungsionalitas sistem.

4. Pengujian: 

Setelah sistem dikembangkan, tahap selanjutnya adalah pengujian. Pengujian dilakukan untuk memastikan bahwa sistem berfungsi sesuai dengan spesifikasi dan tidak memiliki bug atau kesalahan. Pengujian meliputi pengujian fungsional, pengujian keamanan, dan pengujian performa.

5. Peluncuran dan Pemeliharaan: 

Setelah sistem diuji dan disetujui, sistem diluncurkan untuk digunakan oleh pengguna. Pemeliharaan dilakukan secara berkala untuk memperbaiki bug, meningkatkan fungsionalitas, dan memastikan bahwa sistem tetap aman dan efisien.

lebih detail bisa wa  0878 7413 6446

Implementasi Forward Chaining

Aturan forward chaining dikembangkan berdasarkan panduan dari ahli kesehatan mental dan literatur terkait. Contoh aturan yang diterapkan meliputi:

Kesimpulan

Sistem pakar deteksi dini risiko depresi pada mahasiswa tingkat akhir berbasis web dengan metode forward chaining menawarkan solusi yang efektif dan efisien untuk mengidentifikasi mahasiswa yang berisiko. Dengan pengembangan yang tepat dan perhatian terhadap aspek keamanan dan privasi, sistem ini dapat menjadi alat yang berharga dalam mendukung kesehatan mental mahasiswa dan membantu mereka mencapai potensi akademik dan pribadi yang optimal. Implementasi di Universitas XYZ menunjukkan bahwa sistem ini dapat membantu mengidentifikasi risiko depresi secara cepat dan akurat, serta memberikan rekomendasi tindakan yang sesuai untuk mendukung kesejahteraan mahasiswa.