Penerapan Metode Certainty Factor Dalam Diagnosis Awal Gangguan Depresi Berbasis Website Pada Mahasiswa Universitas Borneo Tarakan
Kesehatan mental menjadi isu penting, terutama bagi mahasiswa yang rentan mengalami tekanan akademik, sosial, dan pribadi. Di Universitas Borneo Tarakan, masih terdapat kendala dalam mendeteksi dini gejala depresi akibat keterbatasan layanan kesehatan mental dan adanya stigma sosial. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pakar berbasis web dengan metode Certainty Factor (CF) guna membantu deteksi dini gangguan depresi pada mahasiswa. Metode CF direncanakan digunakan untuk menghitung tingkat keyakinan berdasarkan gejala yang diinput oleh pengguna. Sistem ini direncanakan akan dikembangkan menggunakan pendekatan pengembangan sistem dan akan diuji menggunakan metode Black box untuk memastikan fungsionalitasnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mencapai akurasi keseluruhan sebesar 77,5% dengan performa sangat baik pada kasus ekstrem: recall 93,8% untuk kategori Minimal dan 100% untuk kategori Berat memastikan tidak ada kasus kritis yang terlewat, meskipun recall untuk kategori Sedang relatif rendah (52,9%) sebagai konsekuensi pendekatan CF yang memprioritaskan gejala klinis kritis sesuai prinsip diagnosis profesional. Validasi konten menunjukkan tingkat penerimaan yang tinggi dengan skor rata-rata 4,79/5,00 untuk gejala dan 4,24/5,00 untuk rekomendasi, sementara pengujian black box dan usability mengonfirmasi bahwa sistem stabil, mudah digunakan, dan responsif. Pengujian keandalan lebih lanjut menunjukkan sistem mampu menangani 10 pengguna simultan dengan latensi rata-rata 3 detik dan tingkat keberhasilan 100%, membuktikan performa optimal pada kondisi penggunaan normal di lingkungan kampus. Pada beban ekstrem (50 pengguna simultan), sistem mengalami degradasi performa dengan latensi rata-rata 13,725 detik dan 0,4% permintaan gagal (timeout). Namun, sistem tidak mengalami crash total, menunjukkan ketahanan yang memadai untuk skenario lonjakan akses. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan terbukti sebagai solusi digital yang valid, aman, dan kontekstual untuk mendukung kesehatan mental mahasiswa di lingkungan kampus yang minim layanan.