Perbandingan Metode Fuzzy Tsukamoto Dengan Certainty Factor Dalam Sistem Pakar Untuk Tingkat Diagnosis Depresi Pada Mahasiswa (Studi Kasus: Politeknik Negeri Lhokseumawe) - Farah Salsabila; Salahuddin Salahuddin; Amirullah Amirullah (Jurnal Teknologi Rekayasa Informasi dan Komputer, 2024)
Kesehatan mental merupakan aspek penting yang mempengaruhi menentukan kualitas hidup dan kinerja akademik mahasiswa, sehingga penting untuk memiliki alat diagnosis yang akurat untuk mengidentifikasi tingkat depresi. Penelitian ini membandingkan keakuratan dua metode dalam sistem pakar, yaitu Fuzzy Tsukamoto dan Forward Chaining dengan menggunakan alat ukurnya Certainty Factor, dalam mendiagnosis tingkat depresi di kalangan mahasiswa Politeknik Negeri Lhokseumawe. Penelitian dimulai dengan identifikasi dan perumusan masalah, diikuti oleh studi literatur, pengumpulan data, serta perancangan model untuk kedua metode. Setelah sistem pakar dirancang dan diimplementasikan, dilakukan perbandingan antara Fuzzy Tsukamoto dan Forward Chaining untuk menentukan metode yang lebih akurat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Forward Chaining memiliki akurasi sebesar 91 %, sedangkan Fuzzy Tsukamoto mencapai akurasi 87.5 %, yang mengindikasikan Forward Chaining lebih unggul dalam mendiagnosa tingkat depresi mahasiswa. Berdasarkan temuan ini, metode Forward Chaining direkomendasikan untuk diterapkan dalam sistem pakar diagnosis depresi, karena mampu memberikan hasil yang lebih akurat dan dapat diandalkan, yang pada gilirannya dapat mendukung upaya peningkatan kesehatan mental mahasiswa.