SiMora
Sistem Monitoring Burnout Mahasiswa
SiMora
Menggabungkan Forward Chaining & Certainty Factor untuk memberikan diagnosis awal burnout yang transparan, ilmiah, dan terpercaya khusus bagi mahasiswa yang sedang mengerjakan skripsi.
15
Pertanyaan Expert Judgement berdasarkan Teori MBI-SS
33
Aturan CF Terbobot
4
Level Diagnosis
95%
Tingkat Akurasi CF
Lima tahap cerdas menggabungkan kecerdasan buatan dan pengetahuan pakar untuk diagnosis burnout yang akurat.
Jawab 15 pernyataan Expert Judgement berdasarkan Teori MBI-SS dengan skala Likert 0–6
Sistem mendeteksi gejala EX, CY, dan AE dari jawaban Anda
Mesin inferensi mencocokkan gejala dengan basis aturan pakar
CF(H,e) = CF(gejala) × CF(expert) dikombinasikan secara sekuensial (MB-MD)
Hasil P01–P04 dengan persentase keyakinan dan saran penanganan
Jawab 15 pernyataan Expert Judgement berdasarkan Teori MBI-SS dengan skala Likert 0–6
Sistem mendeteksi gejala EX, CY, dan AE dari jawaban Anda
Mesin inferensi mencocokkan gejala dengan basis aturan pakar
CF(H,e) = CF(gejala) × CF(expert) dikombinasikan secara sekuensial (MB-MD)
Hasil P01–P04 dengan persentase keyakinan dan saran penanganan
Sistem pakar yang dirancang khusus untuk mendukung kesejahteraan akademik mahasiswa skripsi.
Identifikasi gejala burnout sejak awal sebelum berdampak pada performa akademik skripsi Anda.
Menggunakan instrumen Expert Judgement berdasarkan Teori MBI-SS yang tervalidasi secara ilmiah dan direkomendasikan psikolog.
Saran penanganan disesuaikan dengan profil burnout unik Anda berdasarkan tiga dimensi MBI-SS.
Pantau perkembangan psikologis Anda dari waktu ke waktu melalui riwayat diagnosis.
Intervensi yang tepat waktu membantu Anda kembali optimal dalam pengerjaan skripsi.
Setiap keputusan sistem dapat ditelusuri dan dijelaskan — tidak ada "kotak hitam".
Setiap gejala dihitung MB dan MD dari jawaban Likert (0–6)
Bobot keyakinan pakar terhadap setiap aturan per kategori (0.0–1.0)
Aturan dikombinasikan secara sekuensial untuk tiap hipotesis
Tidak Terindikasi Burnout
3 gejala
Burnout Rendah
6 gejala
Burnout Sedang
9 gejala
Burnout Tinggi
15 gejala
15 pernyataan mengukur tiga dimensi: Kelelahan (EX), Sinisme (CY), dan Efikasi Akademik (AE) dengan skala 0–6.
Mesin inferensi hybrid: Forward Chaining menentukan aturan yang aktif, Certainty Factor mengukur tingkat keyakinan diagnosis.
Hasil diagnosis disertai rekomendasi penanganan yang dapat ditinjau dan divalidasi oleh pakar psikologi.
Tiga peran yang saling melengkapi untuk memastikan kualitas diagnosis yang tinggi.
Mengisi kuesioner Expert Judgement berdasarkan Teori MBI-SS dan melihat hasil diagnosis burnout lengkap dengan jejak inferensi CF.
Memvalidasi diagnosis, menyesuaikan bobot CF, dan mengelola basis pengetahuan sistem.
Mengelola seluruh entitas sistem: penyakit, gejala, aturan CF, pengguna, dan laporan analitik.
Hanya 15 pertanyaan, 5 menit, dan dapatkan diagnosis berbasis AI dengan penjelasan ilmiah yang transparan.