Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Brawijaya
1281
Pengembangan Sistem Monitoring Tingkat Stres berbasis Website
Diva Fardiana Risa1, Fajar Pradana2, Fitra Abdurrachman Bachtiar3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Email: 1[email protected], 2[email protected], 3[email protected]
Abstrak
Stres merupakan tahap awal dari runtutan penyakit gangguan mental seperti depresi, dan lain lain. Stres memiliki dampak yang sangat besar bagi kesehatan penderitanya, namun masih banyak masyarakat yang terlalu meremehkan perihal keberadaan penyakit stres ini. Usia seseorang yang rentan terkena stress adalah usia remaja yang sedang menempuh Pendidikan tingkat SMA karena usia remaja adalah usia seseorang untuk mulai berpikir kompleks. Solusi yang telah disediakan untuk mengurangi dampak stres salah satunya adalah dengan setiap sekolah memfasilitasi adanya guru Bimbingan Konseling bagi para siswa SMA. Namun, kebanyakan siswa masih merasa enggan untuk melakukan bimbingan karena jadwal yang tidak menentu dan merasa malu. Pengembangan Sistem Monitoring Tingkat Stres Berbasis Website ini bertujuan untuk mempermudah proses pemantauan tingkat stres dan konsultasi stres siswa dan guru BK. Metode Waterfall digunakan dalam proses pengembangan sistem ini dengan mengacu pada kebutuhan fungsional yang berjumlah 35 dan satu kebutuhan non-fungsional. Selanjutnya, sistem diimplementasikan pada beberapa bahasa pemrograman seperti HTML, CSS, Javascript, PHP dengan menggunakan Laravel sebagai framework. Selain itu, sistem ini juga menggunakan API dari Twitter dan library metode Naïve Bayes untuk membantu proses pengambilan data status tweet siswa untuk dilakukan proses deteksi tingkat stres yang akan dibagi menjadi 3 tingkat yaitu ringan, sedang dan tinggi. Pengujian sistem ini dilakukan dengan menggunakan metode white box untuk pengujian unit dan integrasi dan black box untuk melakukan pengujian validasi. Pengujian ini menghasilkan 100% valid pada 85 kasus uji. kebutuhan non-fungsional dari sistem telah diuji oleh alat Sortsite, menunjukkan bahwa website ini dapat dioperasikan di beberapa mesin pencarian.
Kata kunci: Guru Bimbingan Konseling, Konsultasi, Laravel, Siswa, Stres, Twitter, Website Abstract
Stress is the initial stage of the sequence of mental disorders such as depression, and others. Stress has a huge impact on the health of sufferers, but there are still many people who underestimate the existence of this stressful disease. The age of someone who is susceptible to stress is a teenager who is taking high school level education because adolescence is the age of a person to start thinking complex. One solution that has been provided to reduce the impact of stress is facilitating the counselling teacher for high school students. However, most students still feel reluctant to conduct guidance because of erratic schedules and feel ashamed. The development of Website-Based Stress Level Monitoring System aims to simplify the process of stress monitoring and consultation of students and counselling teachers. This system will be used by the counselling teacher, homeroom teacher and admin also by the Students. The Waterfall method is used in the process of developing this system by referring to 35 functional requirements and one non-functional requirement. Furthermore, the system is implemented in several programming languages such as HTML, CSS, Javascript, PHP by using Laravel as a framework. In addition, this system also uses the API from Twitter and the Naïve Bayes method library to help the process of capturing the status of students' tweets to conduct a stress level detection process which will be divided into 3 levels: low, medium and high. This system testing is carried out using the white box method for unit testing and integration and black box for conducting validation testing. This test resulted in 100% valid in 85 test cases. Non-functional requirements of the system have been tested by the Sortsite tool, indicating that this website can be operated on several search engines.
1. PENDAHULUAN
Saat ini gangguan mental masih menjadi permasalahan di dunia kedokteran termasuk di Indonesia.Terdapat sekitar 3,6% populasi dunia menderita gangguan kecemasan dan 4,4% menderita gangguan depresi. Pada tahun 2005 hingga tahun 2015 jumlah pasien yang mengalami gangguan depresi mengalami peningkatan sekitar 18% (WHO, 2017). Salah satu jenis dari gangguan mental yang dapat diprediksi saat ini adalah stres. Stres diartikan sebagai sebuah kondisi yang terjadi pada manusia akibat adanya interaksi yang terjadi antara manusia dengan lingkungannya yang menimbulkan ketidaksesuaian antara beberapa desakan dan tuntutan seseorang yang berakibat pada kondisi fisik, psikis dan sosial seseorang (Sarafino, 2008). Tetapi sekarang, masih banyak orang di Indonesia yang berpikir bahwa stres adalah kondisi kesehatan yang tidak memerlukan perawatan. Padahal dampak dari stres yaitu selain dapat menghambat aktivitas manusia sehari hari juga dapat mengakibatkan depresi dan kecacatan fisik maupun mental.
Bagi siswa SMA yang memiliki permasalahan baik dibidang akademik maupun lainnya dapat melakukan konsultasi dengan guru Bimbingan Konseling (BK) yang terdapat di masing masing sekolah seperti yang tertera pada Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia Nomor 111 tahun 2014 mengenai Bimbingan dan Konseling Pada Pendidikan Dasar dan Pendidikan Menengah. Beberapa peran kegiatan Bimbingan Konseling diantaranya adalah (Tohirin, 2014):
1. Pendampingan dan pembimbingan proses belajar mengajar bagi siswa
2. Dapat memberikan bantuan dalam proses pengenalan jati diri siswa dan kemauan siswa
3. Dapat memberikan bantuan siswa untuk dapat memutuskan tujuan dan cita-citanya serta mewujudkannya
4. Memberikan bantuan dalam menangani permasalahan yang terjadi di sekolah dan mengganggu proses pembelajaran siswa Berdasarkan hasil proses wawancara yang telah dilaksanakan penulis kepada salah satu pihak sekolah yaitu guru bk SMA Negeri 1 Pandaan menyebutkan bahwa jumlah siswa yang melakukan konsultasi kepada guru BK masih sedikit, hal ini dikarenakan siswa merasa malu
untuk menceritakan permasalahan yang dialaminya. Selain itu, proses melakukan bimbingan dan konsultasi masih dilakukan secara manual. Siswa dapat melakukan proses konsultasi dengan langsung menuju ruangan BK yang telah disediakan dan atau menghubungi guru BK secara manual. Hal inilah yang mengakibatkan siswa SMA kurang mengetahui perihal penyakit stres dan cara penanganannya yang dimana tidak menutup kemungkinan bahwa gangguan stres dapat menyebabkan dampak gangguan lain yang lebih berat dan berakhir pada gangguan fisik seperti diare dan gangguan pencernaan lain.
Self-disclosure/pengungkapan diri adalah tindakan seseorang secara sukarela dan sengaja memberikan informasi pribadi kepada orang lain untuk memberikan informasi yang akurat tentang dirinya sendiri (Gainau, 2009). Self-disclosure dapat dilakukan melalui situs media sosial atau berbagi secara langsung dengan orang sekitarnya. Diketahui saat ini, media sosial yang salah satunya digemari oleh masyarakat indonesia adalah Twitter yang memiliki jumlah akun aktif mencapai 50% dari keseluruhan jumlah pengguna sosial media dan usia terbanyak dari pengguna sosial media adalah 17-34 tahun (Mardiyah, 2019).
Siswa SMA yang memiliki permasalahan baik dibidang akademik maupun lainnya dapat melakukan konsultasi dengan guru Bimbingan Konseling (BK) yang terdapat di masing masing sekolah. Namun, tidak sedikit siswa yang merasa enggan untuk melakukan konsultasi kepada guru BK dikarenakan banyak hal seperti salah satunya malu. Hal inilah yang mengakibatkan siswa SMA kurang mengetahui perihal penyakit stres dan cara penanganannya.
Beberapa solusi pernah ditawarkan, diantaranya adalah sistem pendeteksi stres berdasarkan beberapa uji pertanyaan dalam bentuk aplikasi android. Penelitian lain yaitu yang dilakukan oleh Maulana (2018) mengenai sistem pendeteksi tingkat stres melalui analisis sentimen status sosial media untuk mengetahui tingkat stres menggunakan pendekatan text-mining dan didapatkan hasil tingkat akurasi 80%. Sehingga pada karya ilmiah ini, penulis berniat untuk melakukan penelitian mengenai “Sistem Monitoring Tingkat Stres Berbasis
Website”. Diharapkan melalui
dikembangkannya sistem ini dapat membantu siswa dalam memantau tingkat stres melalui sistem ini, yang mana nantinya pengguna utama sistem ini adalah siswa SMA dan pihak sekolah
yaitu guru bimbingan konseling (bk) sekolah yang bertugas untuk memantau langsung tingkat stres dan wali kelas untuk mempermudah kegiatan konseling dan proses pemantauan tingkat stres siswa.
2. LANDASAN KEPUSTAKAAN 2.1. Kajian Pustaka
Penelitian yang telah dilakukan terdahulu merupakan dasar dari proses pengembangan sistem ini. Diketahui bahwa pada penelitian terdahulu, sistem monitoring telah dikembangkan melalui penelitian milik Heymans Hugo SA, dkk (SA, et al., 2011), Reid,dkk (Reid, et al., 2011) dan Budi,dkk (Budi, et al., 2016). Sedangkan, untuk kajian mengenai proses deteksi stres melalui akun twitter dikembangkan melalui penelitian milik Subhani,dkk (Subhani, et al., 2017) dan penelitian milik Maulana,dkk (Maulana, 2018). Sehingga penelitian ini bertujuan untuk menggabungkan beberapa penelitian diatas untuk mengembangkan sebuah sistem monitoring tingkat stres siswa berbasis website. 2.2. Stres
Stres merupakan suatu tekanan yang terasa mendesak dalam masing masing diri seseorang yang diakibatkan oleh ketidakseimbangan antara ekspektasi yang diharapkan oleh seseorang dengan kenyataan yang terjadi, baik jasmani maupun rohani (Yusuf, 2004). Stres dapat disebabkan oleh beberapa hal, yakni diantaranya disebabkan dari dalam dirinya sendiri atau berasal lingkungan sekitarnya (Sukadiyanto, 2010). Tingkatan stres dibagi menjadi 3 yakni (Rasmund, 2004) yaitu stres tingkat ringan, stres tingkat sedang dan stres tingkat berat.
2.3. Media Sosial
Media sosial merupakan sekumpulan perangkat lunak yang dibangun berdasarkan teknologi pengembangan web dan memungkinkan proses pertukaran konten antar pengguna yang diakses menggunakan jaringan internet (Kaplan & Haenlin, 2010). Media sosial mempermudah seseorang dalam proses berinteraksi dengan orang lain. Saat ini, media sosial sangat marak digunakan di dunia terutama di Indonesia. Pada tahun 2014, Hidayat (2014) menyebutkan bahwasanya jumlah pengguna internet di Indonesia mencapai enam besar dari keseluruhan pengguna internet di dunia (3,6
miliar pengguna). Selain itu pula, menurut survei yang dilakukan oleh We Are Social pada bulan Januari 2018 memberikan hasil bahwasanya jumlah pengguna aplikasi media sosial berbasis internet kini mencapai angka 130 juta pengguna. 2.4. Software Development Life Cycle
(SDLC)
Software Development Life Cycle (SDLC) adalah langkah merancang dan membangun perangkat lunak serta mengkomunikasikannya kepada pengguna untuk memahami aliran sistem informasi untuk mendukung kebutuhan bisnis (Wixom, dkk., 2005). Waterfall Model adalah jenis SDLC yang diterapkan pada pengembangan ini. Waterfall Model memiliki lima tahap yaitu pendefinisian kebutuhan perangkat lunak, perancangan/desain, implementasi dengan melakukan pengkodean juga pengujian unit, pengujian perangkat lunak, serta pemeliharaan akhir (Sommerville, 2011) seperti yang terdapat pada Gambar 1.
Gambar 1. System Development Life Cycle (Waterfall Model)
2.5. Twitter API
Salah satu aplikasi media sosial yang memiliki jumlah pengguna yang aktif dalam jumlah besar adalah Twitter. Selain penggunaan yang mudah dan fitur yang beragam, twitter juga memberikan layanan API (Application Programming Interface) bagi para pengembang sistem atau siapapun yang membutuhkan informasi dari twitter. API merupakan sebuah representasi fungsi pada logic basis data yang dapat diakses oleh logic pada antarmuka programming (Rama & Kak, 2013).
2.6. Klasifikasi Naïve Bayes
Dalam penerapan teknologi
pengklasifikasian teks, penulis menggunakan metode klasifikasi naïve bayes. Metode ini menerapkan proses teorema Bayes. Metode ini
berdasar pada pengalaman yang terjadi di masa sebelumnya dan menggunakannya sebagai dasar untuk memprediksi kelas setelahnya. Selain itu metode ini menggunakan perhitungan peluang probabilitas dan teori statistika dalam proses prediksi. Salah satu ciri teorema bayes adalah memiliki asumsi yang naif akan ketergantungan kondisi (Rish, 2001). Menghitung nilai probabilitas sebuah objek teks menggunakan naïve bayes adalah dengan menggunakan Persamaan (1) (R Feldman, 2007).
𝑃(𝑥|𝑦) =𝑃(𝑥)×𝑃(𝑦|𝑥)
𝑃(𝑦) (1)
Keterangan:
P(x|y) = Peluang kelas x pada dokumen y
P(x) = Peluang awal kelas x
P(y|x) = Peluang kondisi
P(y) = Peluang munculnya dokumen y
3. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam melakukan penelitian digunakan metodologi sebagai berikut yaitu pertama-tama mengidentifikasi masalah penelitian dan diselesaikan dengan penarikan kesimpulan. Proses metode penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian
4. REKAYASA KEBUTUHAN 4.1. Gambaran Umum Sistem
Berdasarkan hasil elisitasi kebutuhan yang telah dilakukan sebelumnya, selanjutnya sistem dikembangkan kembali. Sistem Monitoring stres merupakan situs web yang dapat digunakan sebagai media bagi guru bk untuk memantau kesehatan mental siswa. Dimana pada sistem ini, siswa dapat mendeteksi tingkat stresnya berdasarkan hasil analisis tweet pada akun twitternya. Selain itu, sistem ini memiliki beberapa kebutuhan fungsional lain diantaranya, siswa dapat melakukan penjadwalan untuk melakukan konsultasi kepada guru BK melalui sistem ini. Kebutuhan fungsional didapatkan melalui hasil elisitasi kebutuhan yang telah diselesaikan sebelumnya.
4.2. Identifikasi Kebutuhan
Proses identifikasi kebutuhan berguna untuk menggambarkan kebutuhan apa saja yang harus dipenuhi perangkat lunak dalam sudut pandang aktor melalui user interface sistem. Berdasarkan proses elisitasi kebutuhan kepada narasumber, didapatkan 4 aktor pada sistem, diantaranya adalah pengunjung, admin, guru bimbingan konseling (bk) dan siswa seperti pada Tabel 1.
Tabel 1 Identifikasi Aktor
No Aktor Karakteristik
1 Pengunjung Pengunjung adalah semua orang yang dapat membuka sistem namun belum melakukan login kedalam sistem seperti siswa, guru bk dan lain lain.
2 Admin Admin memiliki peran untuk
mengontrol proses manajemen akun dan presensi siswa kemudian dimasukkan ke dalam sistem. Aktor admin akan dijalankan oleh bagian Tata Usaha (TU) dari sebuah sekolah.
3 Siswa Siswa mempunyai peran dalam melakukan pengecekan tingkat stres dan siswa dapat melakukan konsultasi kepada guru bk. 4 Guru
Bimbingan Konseling (BK)
Guru BK mempunyai peran dalam melihat seluruh aktivitas siswa dalam proses pengecekan tingkat stress siswa untuk pemantauan. 5 Wali Kelas Wali Kelas mempunyai peran
dalam melakukan rekomendasi kepada Guru BK mengenai siswa yang direkomendasikan untuk melakukan konsultasi.
4.3. Pemodelan Kebutuhan
Berdasarkan kebutuhan sistem, maka selanjutnya dibuat sebuah pemodelan kebutuhan yang dimulai dengan penggambaran use case diagram yang merepresentasikan peran aktor dan kebutuhan nya yang dapat dilihat pada Gambar 3.
5. PERANCANGAN DAN
IMPLEMENTASI
Ada dua tahap pengembangan, yaitu proses merancang dan mengimplementasikan hasil analisis sebelumnya ke dalam bentuk sebuah website. Dalam merancang sebuah sistem dibagi menjadi empat bagian: perancangan antarmuka, data, arsitektur, dan komponen. Selanjutnya dalam mengimplementasikan perangkat lunak akan dijelaskan mengenai spesifikasi yang dibutuhkan untuk pengembangan, batasan implementasi, implementasi kode program, dan implementasi antarmuka perangkat lunak yang
digunakan ketika mengimplementasikan pengembangan sistem.
5.1. Perancangan Arsitektur
Tahap ini terlebih dahulu diawali dengan menggambarkan sequence diagram dengan tujuan untuk merepresentasikan hubungan antara aktor dengan masing-masing kelas dan objek pada sistem. Kemudian selanjutnya melakukan penggambaran Class diagram merepresentasikan kelas objek dan relasi yang digunakan ketika proses pengembangan sebuah perangkat lunak. Selama proses pengembangan, metode yang digunakan adalah Model View Controller (MVC) yang bertujuan untuk memudahkan perancangan arsitektur. Detail class diagram terdapat pada Gambar 4.
5.2. Perancangan Komponen
Tahap ini memiliki fokus utama untuk merancang alur logika pemrosesan pada suatu fungsi. Perancangan komponen akan direpresentasikan dalam bentuk algoritma/pseudocode.
5.3. Perancangan Data
Tahap ini dibuat sebagai dasar ketika pembuatan basis data meliputi tabel, kolom dan atribut pada saat proses pengembangan. Perancangan data direpresentasikan menggunakan Physical Data Model (PDM).
5.4. Perancangan Antarmuka
Dalam proses mewujudkan antarmuka pengguna sistem, perancangan antarmuka diambil sebagai dasar. perancangan antarmuka dilakukan dengan mempertimbangkan nilai estetika dari antarmuka sistem dan kenyamanan pengguna yang menggunakan sistem. Perancangan antarmuka halaman dasbor siswa tertera di Gambar 5.
Gambar 5. Perancangan Antarmuka Halaman Dasbor Siswa
5.5. Spesifikasi Sistem
Ada dua jenis spesifikasi sistem yang dijelaskan, yaitu spesifikasi perangkat keras dan spesifikasi perangkat lunak.
1. Spesifikasi Perangkat Keras
Proses penerapan Sistem Monitoring Tingkat Stres Berbasis Website ini dilakukan dengan menggunakan spesifikasi hardware/perangkat keras komputer seperti yang tertera pada Tabel 2.
Tabel 2. Spesifikasi Perangkat Keras
Nama Komponen
Spesifikasi
Prosesor Intel® Core™ i5-8250U CPU @
1.60GHz 1.80 GHz Memory (RAM) 8,00 GB
Hard Disk 1 TB
Kartu Grafis AMD Radeon
Nama Model HP 14s-cf0045tx 2. Spesifikasi Perangkat Lunak
Proses penerapan Sistem Monitoring Tingkat Stres Berbasis Website ini dilakukan dengan menggunakan spesifikasi software/perangkat lunak seperti yang tertera pada Tabel 3.
Tabel 3. Spesifikasi Perangkat Lunak
Nama Komponen
Spesifikasi
Sistem Operasi Windows 10 Single Language 64-Bit
Web Server XAMPP Versi 3.2.2 Text Editor Atom Versi 1.43.0
Brwoser Google Chrome
5.6. Batasan Sistem
Batasan dalam proses implementasi Sistem Monitoring Tingkat Stres Berbasis Website, antara lain:
1. Pengembangan sistem dilakukan dengan menggunakan Laravel Framework versi 5.3.
2. Sistem ini telah dikembangkan dalam bahasa pemrograman HTML, JavaScript, PHP serta CSS.
3. MySql digunakan untuk melakukan manajemen database.
4. Object Oriented Programming sebagai
dasar pengembangan.
5.7. Implementasi Kode Program
Setelah menyelesaikan proses perancangan, hasil perancangan dari algoritma akan digunakan sebagai dasar untuk proses implementasi kode program. Kemudian pemilihan bahasa pemrograman sangat penting pada proses ini. Proses pengkodean akan disesuaikan dengan kaidah bahasa pemrograman yang digunakan 5.8. Implementasi Antarmuka
Setelah menyelesaikan proses perancangan, hasilnya kemudian digunakan sebagai acuan dalam proses pengimplementasian antarmuka. Proses ini dikembangkan menggunakan template yang tersedia pada CSS, dan HTML serta bantuan dari Bootstrap juga Jquery. Gambar implementasi dari halaman dashboard siswa terdapat pada Gambar 6.
Gambar 6. Implementasi Antarmuka Halaman Dashboard Siswa
6. PENGUJIAN
Sistem telah diuji dengan menguji dua jenis kebutuhan. Yang pertama adalah pengujian pada kebutuhan fungsional perangkat lunak menggunakan dua jenis metode yang berbeda, yaitu white box serta black box. Pengujian ini digunakan untuk menguji kelengkapan antara kebutuhan yang disebutkan dengan sistem yang berjalan. Metode white box diterapkan pada beberapa jenis pengujian yaitu pada tingkat unit dan integrasi sistem. Sebelum dilakukan pengujian, terlebih dahulu diharuskan menggambarkan jalur independent path sebagai objek pengujian yang didapat dari flowgraph
tiga sampel method dari fitur utama sistem yaitu fitur cek tingkat stress, pemesanan jadwal konsultasi dan laporan. Pengujian integrasi dilakukan dengan menguji integrasi antara method tambahsiswa() pada C_Siswa dengan M_Siswa dengan pendekatan whitebox testing. Pengujian whitebox menghasilkan kasus uji 100% valid. Metode blackbox testing dilakukan untuk pengujian validasi sistem. Tabel skenario use case digunakan dalam proses pembentukan kasus uji dalam tes ini, dan total 85 kasus uji dan 100% hasil tes valid diperoleh. pengujian non-fungsional akan dilakukan untuk menguji kompatibilitas perangkat lunak saat dijalankan pada jenis mesin pencarian yang bermacam-macam. Yang kedua adalah pengujian non-fungsional menggunakan kakas bantu yaitu aplikasi Sortsite untuk mengetahui kemampuan sistem. Berdasarkan pengujian ini, diketahui bahwa sistem ini dapat dijalankan pada beberapa jenis mesin pencarian (browser) yaitu diantaranya: Chrome versi 79, Firefox versi 72, IE versi 11, Edge versi 79, Safari versi 13, Opera versi 66, iOS dan Android.
7. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengembangan sistem monitoring tingkat stress berbasis website ini, maka kemudian ditarik kesimpulan bahwa sistem ini ditujukan untuk memantau tingkat stres siswa SMA dengan melakukan deteksi stres, fitur logbook konsultasi dan laporan. Terdapat dua jenis kebutuhan yang digunakan, yakni 35 kebutuhan bertipe fungsional dan satu kebutuhan yang merupakan non-fungsional. Proses pengembangan sistem dibagi menjadi empat bagian, yaitu mendefinisikan kebutuhan, merancang, menerapkan dan menguji sistem. Proses pengimplementasian juga dilakukan dengan menggunakan bantuan Twitter API dan library klasifikasi text yang menerapkan metode naïve bayes. Tahap pengujian dilakukan dengan menguji semua jenis kebutuhan yakni kebutuhan fungsional dan non-fungsional sistem serta dua metode pengujian yaitu white box dan black box. Sedangkan pengujian non-fungsional menggunakan kakas bantu aplikasi Sortsite. Seluruh pengujian menghasilkan 100% valid. 8. SARAN
Maka selanjutnya berikut adalah beberapa bahan pertimbangan yang dapat digunakan ketika proses penelitian selanjutnya dilakukan adalah dengan melakukan penambahan fitur
pemberitahuan otomatis pada akun guru bk dan walikelas yang akan muncul ketika siswa terdeteksi tidak mengikuti kegiatan belajar mengajar dalam jangka waktu yang cukup lama yang panjang dan hasil pengecekan tingkat stres siswa menunjukkan hasil tingkat stres yang berat dalam beberapa kali pengecekan di waktu yang berbeda, mengembangkan metode analisis status tweet dengan memperbanyak variasi bahasa, menambahkan fitur notifikasi pada akun guru bk ketika seorang siswa melakukan pemesanan jadwal konsultasi sehingga proses konfirmasi akan lebih cepat dan melakukan penambahan fitur notifikasi pada akun guru bk ketika jadwal konsultasi yang tersedia sudah habis.
9. DAFTAR REFERENSI
Budi, D. S., Siswa, T. A. Y. & Abijono, H., 2016. Analisis Pemilihan Penerapan Proyek Metodologi Pengembangan Rekayasa Perangkat Lunak. Teknika, 5(1), pp. 24-31.
Gainau, M. B., 2009. KETERBUKAAN DIRI (SELF-DISCLOSURE) SISWA DALAM
PERSPEKTIF BUDAYA DAN
IMPLIKASINYA BAGI KONSELING. Widya Warta, 33(1), p. 2.
Kaplan, A. M. & Haenlin, M., 2010. User of The World, Unite! The Challenges and Oppertunities of Social media. Jakarta: Kompas Gramedia.
Mardiyah, F., 2019. Websindo: Indonesia Digital 2019: Media Sosial. [Online]
Available at:
https://websindo.com/indonesia-digital-2019-media-sosial/
[Accessed 29 Februari 2020].
Maulana, M. I., 2018. Klasifikasi Tingkat Stres Berdasarkan Tweet pada Akun Twitter menggunakan Metode Improved k-Nearest Neighbor dan Seleksi Fitur Chi-square. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 3(7), pp. 6662-6669.
R Feldman, J. S., 2007. The Text Mining
Handbook. California: Cambridge
University Press.
Rama, G. M. & Kak, A., 2013. Software – Practice and Experience. New Jersey: Wiley Online Library.
Jakarta: Sagung Seto.
Reid, S. C., Kauer, S. D. & Hearps, S. J., 2011. A mobile phone application for the assessment and management of youth mental health problems in primary care: a randomised controlled trial. BMC Family Practice, 12(1).
Rish, I., 2001. An Empirical Study of the Naïve Bayes Classifier. JCAI 2001 Work Empir Methods Artif Intell, Volume 3.
SA, H. H. et al., 2011. Monitoring health-related quality of life in paediatric practice: development of an innovative web-based application. BMC Pediatrics, 11(1). Sarafino, E. P., 2008. Health Psychology:
Biopsychosocial Interactions. 6th ed. New Jersey: USA: The College of New Jersey. Sommerville, I., 2011. Software Engineering.
9th ed. USA: Pearson Education.
Subhani, A. R., Mumtaz, W. & SAAD, M. N. B. M., 2017. Machine Learning Framework for the Detection. IEEE, Volume 5, pp. 13545-13556.
Sukadiyanto, 2010. Stres dan Cara Menanganinya. Cakrawala Pendidikan, Issue 1, pp. 55-64.
Tohirin. 2013. Bimbingan dan Konseling di
Sekolah dan Madrasah (Berbasis
Integrasi). Jakarta: Rajawali Pers.
Yusuf, 2004. Psikologi Perkembangan Anak dan Remaja. Bandung: Remaja Rosdakarya. WHO, 2017. Depression and Other Common
Mental Disorders. [online] Tersedia di: <https://www.who.int/mental_health/man agement/depression/prevalence_global_h ealth_estimates/en/>
Wixom, dkk.,.2005. Systems Analysis and Design with UML Version 2.0. [online].
Tersedia di:
<https://www.academia.edu/9216605/Sys tems_Analysis_and_Design_with_UML_
