Deteksi Tingkat Stres Mahasiswa Dengan Logika Fuzzy Tsukamoto - Aryanto, Fajar Hanggoro Dwi; Syuhada, Arya Firgi; Putra, Fajar Permana; Mahardika, Setiawan Putra; Jayanegara, Adi Prabu; Sanjaya, Fadil Indra (RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, 2025)
Stres pada mahasiswa merupakan permasalahan serius yang dapat berdampak negatif terhadap kesehatan mental dan performa akademik apabila tidak ditangani dengan baik. Dampak tersebut tidak hanya terbatas pada penurunan prestasi akademik, tetapi juga dapat mengarah pada gangguan psikologis jangka panjang yang menghambat proses pembelajaran dan perkembangan pribadi mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi tingkat stres mahasiswa menggunakan metode logika fuzzy Tsukamoto. Sistem ini dirancang untuk mengelola data subjektif dan tidak pasti berdasarkan lima parameter utama, yaitu kualitas tidur, performa akademik, hubungan mahasiswa-dosen, dukungan sosial, dan kondisi lingkungan. Proses inferensi dilakukan melalui pembentukan himpunan fuzzy dan 48 aturan IF-THEN yang disusun berdasarkan kombinasi kelima parameter tersebut. Penelitian ini melibatkan penyebaran kuesioner kepada mahasiswa Program Studi Informatika Universitas Teknologi Yogyakarta untuk memperoleh data yang kemudian diproses dalam sistem fuzzy. Hasil akhir dari sistem ini berupa nilai crisp yang menunjukkan tingkat stres mahasiswa, yang dikategorikan dalam level normal hingga tinggi. Diharapkan sistem ini dapat menjadi alat bantu bagi institusi pendidikan dalam mendeteksi dan menangani gejala stres mahasiswa secara cepat dan tepat.