Bancin, Udurta (2024) SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA GANGGUAN KESEHATAN MENTAL MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE CASE-BASED REASONING DENGAN PENDEKATAN PSIKOLOGI POSITIF BERBASIS WEB. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text Udurta Bancin_200170156_Cover.pdf Download (195kB)
	Text Udurta Bancin_200170156_Abstrak.pdf Download (520kB)
	Text Udurta Bancin_200170156_Bab 1.pdf Download (285kB)
	Text Udurta Bancin_200170156_Daftar Pustaka.pdf Download (301kB)
	Text Udurta Bancin_200170156_Sistem Pakar Mendiagnosa Gangguan Mental Mahasiswa Menggunakan Metode Case-Based Reasoning dengan Pendekatan Psikologi Positif Berbasis Web.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)

Abstract

Gangguan kesehatan mental dikalangan mahasiswa telah menjadi isu penting yang mempengaruhi kesejahteraan akademik dan sosial mereka. Sistem pakar yang efektif diperlukan untuk mendukung diagnosis dan memberikan intervensi yang tepat. Penelitian ini mengembangkan sebuah sistem pakar berbasis web yang memanfaatkan metode Case-Based Reasoning (CBR) dengan pendekatan psikologi positif untuk mendiagnosa gangguan kesehatan mental pada mahasiswa. Metode CBR digunakan untuk mengidentifikasi kesamaan abtara kasus baru dan kasus-kasus sebelumnya, sementara pendekatan psikologi positif berfokus pada kekuatan individu dan potensi pertumbuhan. Sistem ini mengintegrasikan basis data kasus kesehatan mental mahasiswa dan algoritma CBR menghasilkan diagnosis yang relevan. Dalam penelitian ini, akan diteliti empat jenis gangguan kesehatan mental yang akan diteliti, yaitu: yaitu panik, kecemasan, stres dan depresi. Metode yang diterapkan untuk menganalisis data adalah metode Case- Based Reasoning. Hasil diagnosis tersebut didasarkan pada perhitungan dari gejala-gejala yang serupa dalam sistem, di mana setiap gejala memiliki bobot tertentu. Hasil perhitungan similaritas atau kesamaan tertinggi yang diperoleh dari kasus lama digunakan sebagai solusi untuk memecahkan masalah. Dari pengujian sistem berdasarkan pengetahuan pakar yang menggunakan 20 data uji dengan kategori gangguan kesehatan mental dan 38 gejala, diperoleh tingkat akurasi sebesar 85%. Kata kunci: Pakar, diagnosa, mental, mahasiswa, knowladge-based

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	UDURTA BAN TATA TANDARIA
Date Deposited:	30 Jan 2025 02:38
Last Modified:	30 Jan 2025 02:38
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/9450

Actions (login required)

View Item