RANCANG BANGUN SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA TINGKAT
STRES PADA MAHASISWA SEMESTER AKHIR DENGAN
MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR
Fitriana Harahap
1),Rita Novita Sari
2)Universitas Potensi Utama
Email :1fitrianaharahap1@gmail.com,2rita.ns89@gmail.com
Abstract :Stress is a reaction that occurs to the physical, psychological, and also behavior. Where stress is in a person is not necessarily the same as the stress experienced by others, due to the factors that affect the level of maturity factor of a person to his environment. If a person responds to stress in a positive direction, then stress will have a positive impact on that person. Conversely, if a person responds to stress toward a negative, it will be bad for the person. With the demands to complete the thesis, final students will basically experience various obstacles that must be undertaken when preparing the thesis. Constraints that arise when preparing a thesis often makes students become desperate and depressed or better known as "Stress". This study aims to make the design of expert systems used to analyze the problems as thought by experts. To know the level of stress in the final level students, researchers apply certainty factor method. Expected by the expert system that can be accessed by students, especially at the Potensi Utama University can provide solutions to stress-level problems experienced by students last semester.
Keywords: Expert System, Stress, Final Student, Certainty Factor. I. PENDAHULUAN
Secara umum mahasiswa tingkat akhir adalah mahasiswa yang hampir menyelesaikan semua mata kuliahnya dan sedang mengambil tugas akhir (skripsi). Mahasiswa tingkat akhir dituntut untuk memiliki rasa optimis, semangat hidup yang tinggi, mencapai prestasi optimal dan berperan aktif dalam menyelesaikan masalah, baik masalah akademis maupun non akademis. Mahasiswa dalam memenuhi tuntutan tersebut tidak selalu berhasil karena ada berbagai masalah yang harus dihadapi. Masalah yang dihadapi oleh mahasiswa tingkat akhir cenderung lebih berat jika dibandingkan mahasiswa baru atau tingkat awal . Masalah-masalah tersebut adalah pengulangan mata kuliah, perencanaan masa depan, tuntutan keluarga, tuntutan penyelesaian skripsi . Dengan adanya tuntutan untuk menyelesaikan skripsi, mahasiswa tingkat akhir pada dasarnya akan mengalami berbagai kendala yang harus dijalani ketika menyusun skripsi. Kendala yang muncul saat menyusun skripsi sering membuat mahasiswa menjadi putus asa dan tertekan atau yang lebih dikenal dengan “Stres” [1][2][3]. Stres merupakan reaksi yang terjadi terhadap fisik, psikis, dan juga perilaku. Dimana stres yang di alami seseorang
belum tentu sama dengan stres yang dialami orang lain, dikarenakan adanya faktor yang mempengaruhi yaitu faktor tingkat kematangan seseorang terhadap lingkungannya[4]. Stres bisa di alami oleh siapa saja, tergantung bagaimana seseorang menanggapi stres tersebut. Jika seseorang menanggapi stres ke arah positif, maka stres akan berdampak positif terhadap seseorang tersebut. Sebaliknya, jika seseorang menanggapi stres ke arah negatif, maka akan berdampak buruk bagi orang tersebut. Ada beberapa penelitian tentang mengukur tingkat stress pada mahasiswa tingkat akhir yang telah dilakukan, antara lain Hanang Novianto mengungkapkan dalam penelitian skripsinya kebutuhan dan dorongan merupakan dua faktor penting yang mempengaruhi perilaku manusia. Makin besar keterlibatan secara pribadi manusia itu dalam suatu usaha untuk mencapai kebutuhan atau tujuannya, semakin besar pula dorongannya. Semakin besar keterlibatan secara pribadi mahasiswa untuk mencapai tujuan studinya, semakin besar pula kesediaannya untuk belajardan berkorban. Untuk mencapai tujuan sering ada penghalang, ada kesukaran, ada aral melintang, ada kebimbangan, yang menuntut dari kita penyesuaian diri, yang menimbulkan stres pada kita [5]. Henricus Dimas Frandi Cahyo Broto dalam
penelitian skripsinya menerangkan bahwa stress yang dialami mahasiswa penulis skripsi umumnya bersifat negatif, sebab stress tersebut menimbulkan kerugian pada diri sendiri. Stres meningkatkan resiko dari mahasiswa mengalami berbagai gangguan mental dan penyakit fisik yang meliputi kecemasan, depresi, kekebalan tubuh menurun, sakit kepala, sakit jantung, hilangnya energy dan gangguan tekanan darah [6].
Di Universitas Potensi Utama ada beberapa mahasiswa yang mengalami stress dalam pengerjaan skripsi, perubahan karakter yang ditunjukkan, mahasiswa menjadi lebih sering menyendiri tidak berinteraksi dengan teman-teman dikampus, tidak bersemangat dan takut untuk berjumpa dengan dosen pembimbing. Sehingga penyelesaian skripsi menjadi tertunda. Berdasarkan hal tersebut diatas sesuai dengan pesatnya perkembangan teknologi, penulis ingin membuat rancang bangun sistem pakar mendiagnosa tingkat stres pada mahasiswa semester akhir dengan menggunakan metode certainty factor. Metode ini tepat digunakan karena metode ini mengakomodasikan ketidakpastian pemikiran dari seorang pakar, seperti “mungkin”, “kemungkinan besar”, “hampir pasti” terhadap masalah yang dihadapi [7].
II. METODE PENELITIAN
Metodologi penelitian akan sangat membantu penulis dalam proses kerja penyelesaian masalah. Penelitian ini dibagi atas tiga tahapan. Tahap pertama adalah studi literatur yang menghasilkan sebuah proposal. Tahap kedua adalah pemodelan dan perancangan sistem, berisi tentang proses pengumpulan data dan disesuaikan dengan metode yang digunakan kemudian di analisa prosesnya dengan menggunakan metode Sistem Pakar yang digunakan. Tahap ketiga adalah tahap implementasi dan pengujian.
2.1 Analisa Data
Berdasarkan data yang telah diperoleh, maka pembahasan penelitian ini dilakukan dengan beberapa tahap sebagai berikut:
1. Tahap I : Studi Literatur
2. Tahap II : Mendesain dan Merancang Model Sistem
3. Tahap III : Implementasi dan Pengujian
2.2 Alur Analisis
Alur analisis digunakan untuk menganalisa data tersebut diatas yang akan disusun dengan
langkah-langkah berbentuk diagram alur seperti dibawah ini:
Gambar 1. Alur Analisis
1. Tahapan Studi Literatur
a. Mendefinikasikan Masalah
Pada tahap ini dilakukan peninjauan ke sistem yang akan diteliti untuk mengamati serta melakukan eksplorasi lebih dalam dan menggali permasalahan yang ada pada sistem. Tahap ini adalah langkah awal untuk menentukan rumusan masalah dari penelitian. b. Menganalisa Masalah
Permasalahan yang ditemukan kemudian akan dianalisa. Langkah dalam proses analisa masalah adalah langkah untuk memahami masalah yang telah ditentukan. Dengan menganalisa permasalahan yang telah ditentukan tersebut, maka diharapkan masalah tersebut dapat dipahami dengan baik.
c. Menentukan Tujuan
Berdasarkan pemahaman dari permasalahan yang telah dianalisa, langkah berikutnya adalah menentukan tujuan yang akan dicapai dalam penelitian ini. Pada tujuan ini target yang akan dicapai, terutama yang dapat mengatasi permasalahan yang ada.
d. Mempelajari Literatur
Penelitian ini dilakukan untuk melengkapi perbendaharaan kaidah, konsep, teori-teori yang mendukung dalam penyelesaian masalah dalam penelitian ini. Penelitian juga dilakukan melalui jurnal-jurnal yang ada hubunganya dengan penelitian maupun refrensi yang lain. Penelitian ini bertujuan untuk mengumpulkan data, baik data pokok maupun data pendukung, di mana semua data tersebut sangat dibutuhkan dalam penelitian.
2. Tahapan Mendesain dan Merancang Model
Sistem
a. Mengumpulkan Data
Mengumpulkan data untuk pelatihan dan pengujian Sistem Pakar. Semakin banyak data diperoleh, semakin baik dalam meyelesaikan masalahnya. Mengumpulkan data yang akurat dan membagi data tersebut ke dalam kriteria yang sudah ditentukan. Pembagian kriteria digunakan untuk mempermudah dalam pengelompokan data
b. Menganalisa Proses Sistem Pakar
Setelah data dikumpulkan, kemudian analisa data tersebut untuk menyesuaikan kegiatan data yang akan diolah dengan Sistem Pakar. Setelah data disesuaikan dengan metode yang digunakan kemudian di analisa prosesnya dengan menggunakan metode Sistem Pakar.
c. Perancangan
Setelah proses analisa metode dilakukan pada tahap ini dilakukan perancangan terhadap proses, data dan antarmuka yang akan dilakukan oleh pengguna. Antarmuka yang dibuat diharapkan mampu di pahami oleh pengguna nantinya.
3. Tahapan Implementasi
1. Mengimplementasi
Sesuai dengan pengolahan data maka pada tahap implementasi dilakukan pengimplementasian pengetahuan seorang pakar ke sistem yang telah dirancang. 2. Menguji
Pada tahap ini, dilakukan penilaian apakah perangkat lunak yang dikembangkan telah sesuai dengan tujuan yang diharapkan. Berikut ini adalah mekanisme pengujian yang dilakukan : a) Membangun suatu kasus uji yaitu
sekumpulan data atau situasi yang akan digunakan dalam pengujian.
b) Menentukan hasil yang akan diharapkan dengan cara melakukan proses manual.
c) Menjalankan kasus pengujian
d) Melakukan perbandingan hasil pengujian dan hasil yang diharapkan, jika terdapat perbedaan hasil maka akan dilakukan perbaikan sesuai dengan kesalahan yang ditemukan.
III. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Penerapan Metode
Metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah mendiagnosa tingkat stress pada mahasiswa semester akhir pada penelitian ini adalah metode
Certainty Factor. Hasil yang diperoleh setelah pengguna melakukan interaksi dengan sistem pakar yaitu dengan menjawab pertanyaan yang diajukan oleh sistem pakar. Basis pengetahuan yang digunakan didalam sistem pakar ini terdiri dari : gejala tingkat stres pengguna dan derajat/ tingkat keyakinan yang diberikan oleh pakar.
3.2 Faktor Kepastian (Certainty factor)
Dalam menghadapi suatu permasalahan sering ditemukan jawaban yang tidak memiliki kepastian penuh. Ketidakpastian ini dapat berupa probabilitas atau keboleh jadian yang tergantung dari hasil suatu kejadian. Hasil yang tidak pasti disebabkan oleh dua faktor, yaitu aturan yang tidak pasti dan jawaban pengguna yang tidak pasti atas suatu pertanyaan yang diajukan oleh sistem. Hal ini sangat mudah dilihat pada sistem diagnosis penyakit. Pakar tidak dapat mendefinisikan hubungan antara gejaladengan penyebabnya secara pasti, dan pasien tidak dapat merasakan suatu gejala dengan pasti pula. Pada akhirnya akan ditemukan banyak kemungkinan diagnosis. Aplikasi sistem pakar yang menggunakan metode Certainty factor (CF) untuk menangani ketidak pastian adalah MYCIN [8].
Berikut ini adalah rumus dan penerapan metode
Certainty Factor dalam mendiagnosa tingkat stres
pada mahasiswa :
Rumus dari metode Certainty Factor didefinisikan sebagai berikut [9]:
Dimana :
CF(H,E)= Certainty Factor dari hipotesis H yang dipengaruhi oleh evidence E. Besarnya CF berkisar antara -1 hingga 1.
MB(H,E)= ukuran kenaikan kepercayaan terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh evidence E. MD(H,E)= ukuran kenaikan ketidakpercayaan terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh evidence E.
Sedangkan rumus dasar untuk certainty factor untuk sebuah aturan adalah :
Rumus= IF E THEN H, maka
CF (H,e)= CF(E,e)*CF(H,E) ………..(2) Dimana:
CF(E,e) = certainty factor evidence E yang dipengaruhi oleh evidence e.
CF(H,E) = certainty factor hipotesis dengan asumsi
evidence diketahui dengan pasti, yaitu ketika CF(E,e)=1
CF(H,e) = certainty factor hipotesis yang dipengaruhi oleh evidence e
Jika semua evidence dalam antecedent diketahui dengan pasti maka rumusnya menjadi:
CF(H,e)=CF(H,E) ………..(3) Jika ada beberapa kaidah yang menghasilkan hipotesis yang sama maka perhitungan faktor kepastiannya adalah : ( , )= ( ) ( )( ( )), ( ) ( ) ( ) ( ) ( ( | ( ), ( ) ) , ℎ ( ), ( ) < 0 ( )+ ( )∗ (1 − ( )))), ( )< 0 ( )< 0
Berikut ini adalah flowchart metode Certainty
Factor :
Berikut ini adalah rule base dari diagnosa tingkat stres :
Tabel 1. Tabel Rule Base Gejala Stres
No Kode Gejala Nama Gejala Bobot Nilai
1 G01 Keletihan 0.8
2 G02 Merasakan detak jantung berdetak lebih keras 0.8 3 G03 Takut tanpa alasan yang jelas 0.7
4 G04 Mudah marah 0.5
5 G05 Sulit untuk beristirahat 0.6
6 G06 Beraksi berlebihan terhadap suatu situasi 0.6
7 G07 Mudah tersinggung 0.9
8 G08 Gelisah 0.8
9 G09 Tidak dapat memaklumi hal apapun yang
menghalangi ketika sedang mengerjakan suatu hal 0.6
10 G10
Merasa tidak bersemangat untuk melakukan suatu Kegiatan
0.5
11 G11 Sedih dan tertekan 0.7
12 G12 Putus asa 0.6
13 G13
Berkeringet berlebihan ketika temperature tidak
panas dan sedang tidak beraktifitas 0.3
Tabel 2. Tabel Solusi Tingkatan Stres
Sebagai contoh mahasiswa menggunakan sistem pakar untuk mendiagnosa tingkat stres dengan menggunakan metode Certainty Factor.
Langkah Pertama :
Pengguna konsultasi diberi pilihan jawaban yang masing-masing bobotnya sebagai berikut : No Keterangan Nilai User
1 Tidak 0 2 Tidak tahu 0,2 3 Sedikit yakin 0,4 4 Cukup yakin 0,6 Kode Saran
Nilai Keterangan Solusi
S1 98%-100% Stres Berat Anda Mengalami Stres Berat, Lakukan Konseling dengan Psikolog atau Psikiater untuk mengurangi Beban Pikiran yang sudah terlalu berat.
S2 96%-97% Stres Sedang Anda Mengalami Stres Sedang, Kurangi Beban Pikiran yang mengganggu dalam mencapai tujuan dan lebih memotivasi diri serta harus lebih percaya diri
S3 0-95% Stres Ringan Anda Mengalami Stres Ringan, Jika masalah tidak terlalu berat, anda biasanya dapat mengatasinya sendiri.
5 Yakin 0,8 6 Sangat yakin 1
Pakar menentukan nilai CF (Certainty Factor) untuk masing-masing gejala sebagai berikut : CFpakar (Keletihan) = 0,8
CFpakar (Merasakan detak jantung berdetak lebih keras) = 0,8 CFpakar (Takut tanpa alasan yang jelas) = 0,7
CFpakar (Mudah marah ) = 0,5 CFpakar (Sulit untuk beristirahat) = 0,6
CFpakar (Beraksi berlebihan terhadap suatu situasi) = 0,6 CFpakar (Mudah tersinggung) = 0,9
CFpakar (Gelisah) = 0,8
CFpakar (Tidak dapat memaklumi hal apapun yang menghalangi ketika sedang mengerjakan suatu hal) = 0,6 CFpakar (Merasa tidak bersemangat untuk melakukan suatu Kegiatan) = 0,5
CFpakar (Sedih dan tertekan) = 0,7 CFpakar (Putus asa) = 0,6
CFpakar (Berkeringat berlebihan ketika temperature tidak panas dan sedang tidak beraktifitas) = 0,3
Kemudian dilanjutkan dengan penentuan nilai bobot user, setelah dilakukan dialog antar sistem pakar dan user memilih jawabannya :
1. Sistem pakar : Apakah Anda Yakin Anda keletihan ? User : Yakin (CFuser = 0,8)
2. Sistem pakar: Apakah Anda Yakin Merasakan detak jantung berdetak lebih keras ? User : Sedikit Yakin (CFuser = 0,4)
3. Sistem Pakar : Apakah Anda Yakin memiliki RasaTakut tanpa alasan yang jelas ? User : Sedikit Yakin (CFuser = 0,4)
4. Sistem Pakar: Apakah Anda Yakin Merasa Mudah marah ? User : Yakin (CFuser = 0,8)
5. Sistem Pakar: Apakah AndaYakin Merasa Sulit Untuk Beristirahat ? User : Yakin (CFuser = 0,8)
6. Sistem Pakar: Apakah Anda Yakin Beraksi berlebihan terhadap suatu situasi ? User : Sedikit Yakin (CFuser = 0,4)
7. Sistem Pakar: Apakah Anda Yakin Mudah tersinggung? User : Sedikit Yakin (CFuser = 0,4)
8. Sistem Pakar: Apakah Anda Yakin Merasa Gelisah? User : Sedikit Yakin (CFuser = 0,4)
9. Sistem Pakar: Apakah Anda Yakin Tidak dapat memaklumi hal apapun yang menghalangi ketika sedang mengerjakan suatu hal?
User : Yakin (CFuser = 0,8)
10. Sistem Pakar: Apakah Anda Yakin Merasa tidak bersemangat untuk melakukan suatu Kegiatan? User : Sedikit Yakin (CFuser = 0,4)
11. Sistem Pakar: Apakah Anda Yakin Merasa Sedih dan tertekan ? User : Sedikit Yakin (CFuser = 0,4)
12. Sistem Pakar: Apakah Anda Yakin Merasa Putus asa? User : Yakin (CFuser = 0,8)
13. Sistem Pakar: Apakah Anda Yakin Berkeringat berlebihan ketika temperature tidak panas dan sedang tidak beraktifitas?
User : Yakin (CFuser = 0,8)
Langkah Kedua :
Kaidah-kaidah atau rule tersebut kemudian dihitung nilai CF-nya dengan mengalikan CFpakar dengan Cfuser menjadi :
CF[H,E]1 = CF[H]1 * CF[E]1 CF[H,E]6 = CF[H]6 * CF[E]6 = 0,8 * 0,8 = 0,6 * 0,4
= 0,64 = 0,24
CF[H,E]2 = CF[H]2 * CF[E]2 CF[H,E]7 = CF[H]7 * CF[E]7 = 0,8 * 0,4 = 0,9 * 0,4
= 0,32 = 0,36
CF[H,E]3 = CF[H]3 * CF[E]3 CF[H,E]8 = CF[H]8 * CF[E]8 = 0,7 * 0,4 = 0,8 * 0,4
= 0,28 = 0,32
CF[H,E]4 = CF[H]4 * CF[E]4 CF[H,E]9 = CF[H]9 * CF[E]9 = 0,5 * 0,8 = 0,6 * 0,8
= 0,4 = 0,48
CF[H,E]5 = CF[H]5 * CF[E]5 CF[H,E]10 = CF[H]10 * CF[E]10 = 0,6 * 0,8 = 0,5 * 0,4
= 0,48 = 0,2
CF[H,E]11 = CF[H]11 * CF[E]11 CF[H,E]13 = CF[H]13 * CF[E]13 = 0,7 * 0,4 = 0,3 * 0,8 = 0,28 = 0,24 CF[H,E]12 = CF[H]12 * CF[E]12 = 0,6 * 0,8 = 0,48 Langkah ketiga :
Mengkombinasikan nilai CF dari masing-masing kaidah (rule) CFcombine CF[H,E]1,2 = CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * (1 – CF[H,E]1)
= 0,64 + 0,32 * (1 – 0,64) = 0.7552
CFcombine CF[H,E]old1,3 = CF[H,E]old1 + CF[H,E]3 * (1 – CF[H,E]old1) = 0.7552+0,28 * (1-0.7552)
=0.8237
CFcombine CF[H,E]old2,4 = CF[H,E]old2 + CF[H,E]4 * (1 – CF[H,E]old2) = 0.8237+0,4 *(1-0.8237)
= 0.8942
CFcombine CF[H,E]old3,5 = CF[H,E]old3 + CF[H,E]5 * (1 – CF[H,E]old3) = 0.8942+0,48 * (1-0.8942)
= 0.9450
CFcombine CF[H,E]old4,6 = CF[H,E]old4 + CF[H,E]6 * (1 – CF[H,E]old4) = 0.9450+0,24 * (1-0.9450)
= 0.9582
CFcombine CF[H,E]old5,7 = CF[H,E]old5 + CF[H,E]7 * (1 – CF[H,E]old5) = 0.9582+0,36 * (1-0.9582)
= 0.9733
CFcombine CF[H,E]old6,8 = CF[H,E]old6 + CF[H,E]8 * (1 – CF[H,E]old6) = 0,9733+0,32* (1-0,9733)
= 0,9818
CFcombine CF[H,E]old7,9 = CF[H,E]old7 + CF[H,E]9 * (1 – CF[H,E]old7) = 0,9818+0,48 * (1-0,9818)
= 0,9905
CFcombine CF[H,E]old8,10 = CF[H,E]old8 + CF[H,E]10 * (1 – CF[H,E]old8) = 0,9905+0,2 * (1-0,9905)
= 0,9924
CFcombine CF[H,E]old9,11 = CF[H,E]old9 + CF[H,E]11 * (1 – CF[H,E]old9) = 0,9924+0,28 * (1-0,9924)
= 0,9946
CFcombine CF[H,E]old10,12 = CF[H,E]old10 + CF[H,E]12 * (1 – CF[H,E]old10) = 0,9469+0,48 * (1-0,9946)
= 0,9972
CFcombine CF[H,E]old11,13 = CF[H,E]old11 + CF[H,E]13 * (1 – CF[H,E]old11) = 0,9972+0,24 * (1-0,9972)
= 0,9978
CF[H,E]old11 * 100% = 0,9978 * 100% = 100 %
Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan metode Certainty Factor di atas, maka mahasiswa tersebut mengalami stres berat yang memiliki persentase tingkat keyakinan 100 %. Solusi yang disarankan Lakukan Konseling dengan Psikolog atau Psikiater untuk mengurangi Beban Pikiran yang sudah terlalu berat.
IV. KESIMPULAN DAN SARAN
4.2 Kesimpulan
Berdasarkan hasil pambahasan dan uji coba yang telah dilakukan, dapat disimpulkan :
1. Aplikasi Sistem Pakar ini digunakan untuk mendiagnosa tingkat stres pada mahasiswa semester akhir agar membantu mahasiswa untuk mendapatkan informasi tentang tingkat stres yang dialami lebih cepat dan memberikan solusi dari tingkatan stres yang dialami.
2. Penerapan metode Certainty Factor untuk pengambilan kesimpulan akhir sudah sesuai dengan hasil hitungan manual dan hasil yang diberikan oleh sistem.
3. Tingkatan stres terbagi atas tiga, stres berat, stes sedang dan stres ringan dengan menggunakan 13 gejala stress pada penelitian ini.
4.3 Saran
Untuk menyempurnakan sistem yang telah dibuat ini diberikan saran :
1. Aplikasi Sistem Pakar Mendiagnosa tingkat stres Pada mahasiswa semester akhir menggunakan metode Certainty Factor dapat diterapkan pada perangkat mobile ataupun berbasis web.
2. Untuk pengembangan sistem ini di masa yang akan datang diharapkan dapat membangun sistem yang memiliki data pengetahuan yang lebih mendetail.
3. Aplikasi Sistem Pakar mendiagnosa tingkat stes pada mahasiswa semester akhir, diharapkan dapat diterapkan di institusi agar dapat melakukan pengecekan tingkat stres dan memotivasi belajar secara berkala bagi mahasiswa.
DAFTAR REFERENSI
[1] Dewi Pratiwi, Siti Noor Fatmah lailatushifah
2007,”Kematangan Emosi dan Psikosomatis Pada Mahasiswa tingkat akhir”, Jurnal Fakultas Psikologi Universitas Wangsa Manggala Yogyakarta.
[2] Ari Hadisuryanto, Aqwam Rosadi Kardian,
“Sistem Pakar untuk Mengukur Tingkat Stres Pada Mahasiswa tingkat Akhir dengan metode Forward Chaining berbasis Web”, Jurnal Ilmiah KOMPUTAS, Volume 15 Nomor: 2, Desember 2016 ISSN : 1412-9434.
[3] Abdur Rozaq (2014).” TINGKAT STRES
MAHASISWA DALAM PROSES MENGERJAKAN SKRIPSI “. Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.
[4] Rahmawati, Suska Wati and Umi Anggraini
2015. “Sistem Pakar untuk Menganalisis tingkat stres pada mahasiswa tingkat akhir dengan menggunakan metode dempster-shafer.” Jurnal STMIK PalComTech Palembang.
[5] Hanang Novianto 2010, “Hubungan Kecerdasan
EmosiI (Emotional Quotient) dengan tingkat stres pada mahasiswa semester VIII Fakultas Hukum Universitas Muhammadiyah Surakarta.” Skripsi, Fakultas Kedokteran Universitas Muhammadiyah Surakarta.
[6] Henricus Dimas Frandi Cahyo Broto 2016.
”Stres Pada Mahasiswa Penulis Skripsi”. Skripsi Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Sanata Darma Yogyakarta.
[7] Fitri Wulandari, Ihsan Yuliandri, “Diagnosa
Gangguan Gizi menggunakan Metode Certainty factor.” Jurnal Sains, Teknologi dan Industri, Vol. 11, No. 2, Juni 2014, pp. 305 – 313 ISSN 1693-2390 print/ISSN 2407-0939 online.
[8] Novita Mariana, Rahmat Gernowo and Beta
Noranita, “Penerapan Model Certainty Factor Untuk Mendeteksi Gejala Kanker Mulut Rahim”, Jurnal Sistem Informasi Bisnis 03 (2012).
[9] Elida Tuti Siregar, “Implementasi Certainty
Factor pada Sistem Pakar Mendiagnosa penyakit kulit pada sapi.” Seminar Nasional Informatika 2015.
