Pengujian tingkat depresi pada mahasiswa tingkat akhir menggunakan sistem pakar berbasis web dengan metode Certainty Factor telah menghasilkan tingkat akurasi yang memuaskan. Uji coba dilaksanakan dengan melibatkan 30 partisipan mahasiswa dan menganalisis 17 gejala. Penelitian ini menegaskan bahwa sistem tersebut mampu mengidentifikasi serta menetapkan tingkat depresi berdasarkan respons kuesioner online, yang kemudian dianalisis oleh aturan (rules) yang telah ditetapkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat akurasi sistem mencapai 80%. Dari jumlah tersebut, mahasiswa yang mengalami depresi ringan sebanyak 70%, depresi sedang sebanyak 10%, sementara yang mengalami depresi berat teridentifikasi 20%. Sebanyak 30 mahasiswa terdeteksi tingkat depresinya dengan tepat. Pengujian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam mendukung layanan kesehatan mental di lingkungan kampus Institut Teknologi PLN dengan menyediakan informasi deteksi dini serta tindakan pencegahan yang tepat terhadap tingkat depresi pada mahasiswa tingkat akhir. Sebagai inovasi dalam bidang kesehatan mental di lingkungan pendidikan, hasil pengujian ini memberikan indikasi bahwa sistem pakar ini dapat menjadi alat yang efektif untuk meningkatkan kesejahteraan mahasiswa tingkat akhir secara holistik.

Testing depression levels among final-year students using a web-based expert system with the Certainty Factor method has yielded satisfactory accuracy levels. The trial involved 30 student participants and analyzed 17 symptoms. This research asserts that the system is capable of identifying and determining the level of depression based on responses to online questionnaires, which are then analyzed by predefined rules. Research findings indicate that the system's accuracy rate reaches 80%. Of this percentage, 70% of students experienced mild depression, 10% experienced moderate depression, while severe depression was identified in 20% of cases. A total of 30 students had their depression levels accurately detected. This testing is expected to significantly contribute to supporting mental health services within the campus environment of the PLN Institute of Technology by providing early detection information and appropriate preventive measures against depression levels among final-year students. As an innovation in the field of mental health within educational environments, these test results indicate that this expert system can be an effective tool in enhancing the holistic well-being of final-year students.