Implementasi Algoritma Fuzzy Tsukamoto Dalam Sistem Pendeteksi Gejala Social Anxiety Disorder Pada Mahasiswa - Musfara Zahra Nadien; Muhammad Anwar; Dony Novaliendry; Randy Proska Sandra (Journal of Innovative and Creativity, 2025)
Social Anxiety Disorder (SAD) atau gangguan kecemasan sosial yang ditandai oleh rasa takut berlebihan dalam situasi sosial. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pendeteksi gejala Social Anxiety Disorder pada mahasiswa menggunakan algoritma Fuzzy Tsukamoto berbasis web. Sistem ini memanfaatkan data hasil kuesioner berdasarkan indikator gejala kecemasan sosial yang diadaptasi dari instrumen Hamilton Anxiety Rating Scale (HARS). Proses inferensi dilakukan melalui tahapan fuzzifikasi, pembentukan rule base, inferensi fuzzy, dan defuzzifikasi untuk menghasilkan nilai crisp yang menunjukkan tingkat kecemasan sosial. Metode pengembangan yang digunakan adalah Waterfall, yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Pengujian sistem dilakukan terhadap 20 responden mahasiswa. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu mengklasifikasikan tingkat kecemasan, yaitu tidak ada kecemasan, ringan, sedang, berat, dan sangat berat. Berdasarkan hasil validasi, diperoleh tingkat kesesuaian sebesar 90% antara hasil sistem dan hasil penilaian manual menggunakan metode HARS. Dengan demikian, sistem ini dapat digunakan sebagai alat bantu deteksi dini gangguan kecemasan sosial pada mahasiswa secara mandiri serta sebagai media pendukung pemantauan kesehatan mental di lingkungan kampus.