Deteksi Tingkat Depresi Kerja Pada Guru Sekolah Dasar  Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani

Nurhalimah  Berutu; Sriani

doi:10.37859/jf.v14i2.7739

Nurhalimah Berutu Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
Sriani Universitas Islam Negeri Sumatera Utara

https://doi.org/10.37859/jf.v14i2.7739

Keywords: depresi kerja, logika fuzzy, PHQ-9, IMT

Abstract

Deteksi tingkat depresi pada guru sekolah dasar sangat penting untuk menjaga kesejahteraan mental dan kualitas pengajaran. Depresi pada tenaga pengajar dapat mempengaruhi efektivitas pengajaran serta kesejahteraan siswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi depresi kerja menggunakan metode Fuzzy Mamdani. Data yang digunakan diperoleh melalui kuesioner PHQ-9, alat pengukur standar untuk menilai tingkat depresi. Sistem fuzzy yang dirancang mengolah dua input utama, yaitu Indeks Massa Tubuh (IMT) dan skor PHQ-9, untuk menghasilkan prediksi tingkat depresi. Evaluasi sistem menunjukkan kemampuannya dalam mengklasifikasikan tingkat depresi ke dalam kategori tidakdepresi, depresi ringan, depresi sedang, dan depresi berat dengan akurasi yang baik. Dari pengujian terhadap 100 guru sekolah dasar, 98% responden terdeteksi mengalami depresi ringan dan 2% mengalami depresi sedang. Hasil ini menekankan pentingnya pemantauan dan intervensi lebih lanjut untuk menjaga kesejahteraan mental guru. Implementasi sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi pemantauan kesehatan mental guru serta berkontribusi pada peningkatan kualitas pendidikan.

Downloads

Download data is not yet available.

References

S. D. Mendoza et al., “Tugas dan Peranan Guru dalam Proses Peningkatan Belajar Mengajar,” Nat. Microbiol., vol. 3, no. 1, p. 641, 2020, [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.1038/s41421-020-0164-0%0Ahttps://doi.org/10.1016/j.solener.2019.02.027%0Ahttps://www.golder.com/insights/block-caving-a-viable-alternative/%0A???%0Ahttp://dx.doi.org/10.1038/s41467-020-15507-2%0Ahttp://dx.doi.org/10.1038/s41587-020-0527-y%0Ah

S. Nurtanti and S. Handayani, “Peningkatan Pengetahuan Siswa Tentang Deteksi Dini dan Pencegahan Depresi di SMK Muhammadiyah Baturetno,” War. LPM, vol. 24, no. 1, pp. 134–144, 2020, doi: 10.23917/warta.v24i1.10007.

V. Michaela, E. Suryani, Y. Maslim, F. Kedokteran, and I. Kesehatan, “Pada Pasien Penyakit Jantung Koroner Characteristic of Illness Perception and Phq-9 Score in Coronary Heart Disease Patients,” Damianus J. Med., vol. 20, no. 1, pp. 46–54, 2021.

N. J. Aruan, “Implementasi Fuzzy Mamdani Menentukan Tingkat Kepuasan Penumpang Trans Metro Deli Kota Medan,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Apl., vol. 6, no. 3, pp. 334–342, 2023, doi: 10.32493/jtsi.v6i3.30382.

N. Aiken El Islamy and A. Chandra Wibowo, “Prediksi Stok Tahu Mingguan Dengan Metode Fuzzy Mamdani,” J. Publ. Ilmu Komput. dan Multimed., vol. 3, no. 1, pp. 60–74, 2024, [Online]. Available: https://doi.org/10.55606/jupikom.v3i1

A. Ashraf, T. S. Gunawan, B. S. Riza, E. V. Haryanto, and Z. Janin, “On the review of image and video-based depression detection using machine learning,” vol. 19, no. 3, pp. 1677–1684, 2020, doi: 10.11591/ijeecs.v19.i3.pp1677-1684.

D. S. Rosady and N. R. A. Zulfa, “Hubungan Indeks Massa Tubuh dengan Kebugaran Fisik pada Petugas Keamanan di Institusi Pendidikan,” J. Integr. Kesehat. Sains, vol. 6, no. 1, pp. 17–21, 2024, doi: 10.29313/jiks.v6i1.12709.

J. Informatika and E. Bisnis, “Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis Logika Fuzzy dengan Metode Mamdani dalam Menentukan Tingkat Peminatan Tipe Motor Honda,” vol. 3, pp. 7–11, 2021, doi: 10.37034/infeb.v3i1.60.

P. T. Informasi, F. Teknik, U. N. Surabaya, P. T. Informasi, F. Teknik, and U. N. Surabaya, “Penerapan Algoritma Sistem Fuzzy Metode Mamdani dalam Penentuan Kesiapan Siswa Memasuki Perguruan Tinggi Berbasis Website PENERAPAN ALGORITMA SISTEM FUZZY METODE MAMDANI DALAM PENENTUAN KESIAPAN SISWA MEMASUKI PERGURUAN TINGGI BERBASIS WEBSITE Sulthan Fal,” pp. 39–47.

M. Daffa, “Penerapan Logika Fuzzy Sugeno untuk Deteksi Tingkat Depresi Kerja Karyawan,” vol. 6, no. 3, pp. 484–493, 2023, doi: 10.32493/jtsi.v6i3.32020.

M. F. Rahman and F. Yanti, “Aplikasi Logika Fuzzy Dalam Optimisasi Produksi Mebel Menggunakan Metode Mamdani,” J. Inform. MULTI, vol. 1, no. 3, pp. 172–182, 2023, [Online]. Available: https://jurnal.publikasitecno.id/index.php/jim

P. Pravina, P. Sugihartono, and N. Hidayat, “Implementasi Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Deteksi Dini Tingkat Depresi Mahasiswa Yang Sedang Menempuh Skripsi ( Studi Kasus : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya ),” vol. 4, no. 10, 2020.

A. Atina, “Aplikasi Matlab pada Teknologi Pencitraan Medis,” J. Penelit. Fis. dan Ter., vol. 1, no. 1, p. 28, 2019, doi: 10.31851/jupiter.v1i1.3123.

Y. Rizki, H. Mukhtar, and M. D. Andikarama, “Penerapan Metode Logika Fuzzy dalam mengolah pilihan pada Game Visual Novel Informasi Penerimaan Mahasiswa Baru Fakultas Ilmu Komputer Universitas Muhammadiyah Riau sebagai Sarana Evaluasi Mandiri,” J. Fasilkom, vol. 10, no. 1, pp. 42–53, 2020, doi: 10.37859/jf.v10i1.1914.

M. Y. Simargolang, Y. H. Siregar, and H. S. Tamba, “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Fuzzy Universitas Asahan,” vol. 2, no. 2, pp. 122–128, 2018.