Kondisi psikologis mahasiswa adalah salah satu isu kesehatan mental yang sering kali diabaikan meski dampaknya begitu luas dan mendalam. Sistem asesmen kondisi psikologis yang ditujukan untuk mahasiswa masih menggunakan metode tradisional dan Google Form yang terbukti kurang efektif dalam mendeteksi gejala-gejala mental. Penelitian ini mengembangkan sistem asesmen psikologis berbasis web untuk mahasiswa dengan menggunakan metode Waterfall, bertujuan untuk mendeteksi dan menilai kondisi kesehatan mental seperti depresi dan kecemasan yang sering kali kurang diperhatikan. Sistem ini mengatasi kelemahan metode tradisional dengan menyediakan solusi yang efisien dan mudah diakses. Pengujian dilakukan menggunakan teknik Blackbox testing, yakni Equivalence Partitioning (EP) dan Boundary Value Analysis (BVA), untuk menilai validitas dan ketahanan sistem dalam menangani berbagai input. Hasil pengujian menunjukkan sistem memiliki nilai kesesuaian 83.33% untuk EP, menandakan bahwa sistem “Sangat Sesuai”, sementara BVA menghasilkan nilai 50%, mengindikasikan “Cukup Sesuai”. Meskipun sistem berfungsi dengan baik dalam sebagian besar kasus, beberapa area, terutama validasi email dan parameter hash, memerlukan perbaikan lebih lanjut. Hasil ini menunjukkan bahwa aplikasi memenuhi standar pengujian yang ditetapkan dan membutuhkan pemeliharaan lanjutan untuk meningkatkan kemampuan sistem dalam menangani variasi input yang lebih kompleks.