<![CDATA[Stres belajar merupakan salah satu permasalahan psikologis yang umum dialami siswa, terutama di tingkat Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) yang memiliki beban akademik dan praktik kejuruan secara bersamaan. Keterbatasan waktu dan sumber daya menyebabkan proses deteksi tingkat stres secara manual oleh guru Bimbingan Konseling (BK) menjadi tidak optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem pakar berbasis web yang mampu mendeteksi tingkat stres belajar siswa SMK secara cepat dan akurat menggunakan algoritma backward chaining. Penelitian ini menggunakan metode Research and Development (R&D) dengan pengumpulan data melalui observasi dan wawancara bersama guru BK untuk menyusun basis pengetahuan berupa gejala dan aturan inferensi. Sistem dirancang menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL, serta diuji melalui white box dan black box testing untuk memastikan keakuratan logika dan fungsionalitas sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengklasifikasikan lima tingkatan stres secara tepat berdasarkan input gejala siswa, serta memberikan saran penanganan sesuai tingkat stres yang terdeteksi. Sistem ini terbukti efisien dan relevan digunakan sebagai alat bantu guru BK dalam proses identifikasi awal stres belajar siswa. Penelitian ini berkontribusi pada pemanfaatan sistem pakar dalam bidang pendidikan, khususnya dalam pengambilan keputusan berbasis gejala psikologis siswa. Di masa mendatang, sistem ini dapat dikembangkan lebih lanjut melalui integrasi teknologi mobile dan kecerdasan buatan berbasis data historis]]>
Copyrights © 2025
