Fuzzy Assessment untuk Mengukur Burnout Mahasiswa dengan Dukungan Basis Data Terstruktur - Sofia, Lailatul; Yasmin, Nazhifa Naura; Sabrina, Arum Rahma Putri; Utomo, Surya Ardhiartha Putro; Nugroho, Dicky Anggriawan; Pujiono, Imam Prayogo (RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk mengukur tingkat burnout mahasiswa Informatika UIN K.H. Abdurrahman Wahid Pekalongan dengan menerapkan logika fuzzy Mamdani yang didukung basis data terstruktur. Burnout akademik, yang dipengaruhi oleh beban tugas, tingkat kelelahan, dan motivasi belajar, merupakan kondisi subjektif yang sulit diukur secara pasti karena berada pada spektrum kontinu. Untuk menangani ketidakpastian tersebut, penelitian ini menggunakan proses fuzzifikasi, inferensi Mamdani, dan defuzzifikasi guna menghasilkan nilai burnout dalam kategori rendah, sedang, atau tinggi. Data diperoleh melalui kuesioner skala Likert, kemudian diproses menggunakan model fuzzy agar pemetaan burnout lebih fleksibel dan mendekati pola penilaian manusia. Selain itu, penelitian ini merancang model basis data pada level konseptual, logikal, dan fisikal untuk memastikan proses penyimpanan dan pengelolaan data berlangsung konsisten, terintegrasi, serta mudah diakses. Implementasi basis data menggunakan MySQL memungkinkan hasil perhitungan fuzzy tersimpan secara sistematis dan mendukung analisis lanjutan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi logika fuzzy dan basis data mampu memberikan gambaran tingkat burnout yang lebih terstruktur serta mempermudah analisis respons mahasiswa. Namun, temuan ini tidak dapat digeneralisasi karena sampel penelitian terbatas pada 31 mahasiswa Informatika UIN K.H. Abdurrahman Wahid Pekalongan. Pengukuran burnout melalui sistem fuzzy juga tidak dapat dijadikan penilaian mutlak, sebab faktor psikologis lain di luar variabel penelitian tetap berpotensi memengaruhi kondisi individu. Oleh karena itu, hasil ini lebih tepat dipandang sebagai gambaran awal kecenderungan burnout. Ke depannya, penelitian dapat diperluas dengan jumlah sampel lebih besar, penambahan variabel psikologis, serta kolaborasi dengan ahli psikologi untuk menghasilkan evaluasi burnout yang lebih komprehensif dan akurat.