ISSN 2775-801X (online) Vol. 2 No. 1, Maret 2022, hlm. 35 – 40 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/xxxxxxxx

## ANALISIS MODEL PENELUSURAN CASE BASED REASIONING DALAM MENDIAGNOSA PENYAKIT KECANDUAN
INTERNET ( INTERNET ADDICTION )
Dani Bancin 1 , Iqbal Kamil Siregar 2* , Masitah Handayani 3
1 Mahasiswa Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal
2 Dosen Prodi Sistem Komputer, STMIK Royal
3 Dosen Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal *email : iqbalkamilsiregar@royal.ac.id
Abstract : Excessive use of the internet can interfere with health so that it will be classified as internet addiction (internet addiction) which can have an impact on the health of users and their social  life.  A  solution  is  needed  for  the  increasing  growth  rate  of  internet  users  every  year, especially  in  Indonesia.  Until  now,  there  are  no  findings  or  an  application  for  diagnosing internet  addiction  that  can  be  used  in  general  so  that  it  can  reduce  the  intensity  of  surfing  in cyberspace.  Therefore,  for  the  initial  stage  it  is  necessary  to  have  an  application  that  can diagnose  the  initial  internet  addiction.  By  utilizing  computer  programming  algorithms  such  as PHP  and  supported  by  inference  engines  such  as  Case  Based  Reasoning  (CBR)  so  that  it  can replace an expert to be able to diagnose early symptoms by utilizing a knowledge base such as symptoms  or  facts  about  a  disease,  especially  internet  addiction.  Based  on the  test results, the system  designed  can  provide  predictive  values  about internet  addiction,  then  the  machine  will perform a search and issue the results of the diagnosis and the best possible solution.
Keywords : Expert System; Case Based Reasoning; Internet Addiction.
Abstrak  : Penggunaan  internet  yang berlebihan  dapat  mengganggu  kesehatan  sehingga  akan tergolong dalam internet addiction (kecanduan internet) yang dapat berdampak pada kesehatan pengguna  dan  kehidupan  sosial  mereka.  Diperlukan  suatu    solusi  atas  meningkatnya  angka pertumbuhan pengguna internet setiap tahunnya khususnya di Indonesia. Hingga saat ini belum adanya  temuan  atau  sebuah  aplikasi  untuk  mendiagnosa  kecanduan  internet  yang  dapat digunakan secara umum sehingga dapat mengurangi intensitas berselancar di dunia maya. Oleh karena  itu  untuk  tahap  awal  perlu  adanya  suatu  aplikasi  yang  dapat  mendiagnosa  awal kecanduan  internet  tersebut.  Dengan  memanfaatkan  algoritma  pemrograman  komputer  seperti PHP serta didukung oleh inferensi engine seperti Case Based Reasoning (CBR) sehingga dapat menggantikan seorang pakar untuk dapat mendiagnosa gejala awal dengan memanfaatkan basis pengetahuan  seperti  gejala-gejala  atau  fakta  mengenai  suatu  penyakit  khususnya  penyakit kecanduan internet. Berdasarkan hasil pengujian sistem yang dirancang dapat memberikan nilai prediksi  tentang  penyakit  kecanduan  internet,  kemudian  mesin  akan  melakukan  penelusuran serta mengeluarkan hasil diagnosa dan kemungkinan solusi terbaik.
Kata Kunci : Sistem Pakar; Case Based Reasoning; Kecanduan Internet.
ISSN 2775-801X (online) Vol. 2 No. 1, Maret 2022, hlm. 35 – 40 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/xxxxxxxx

## PENDAHULUAN
Perkembangan  internet  sejalan  dengan  perkembangan  pengguna  internet  di Indonesia dari tahun ke tahun mengalami peningkatan, dari hasil survey PUSKAKOM yang bekerja sama dengan APJII menjelaskan bahwa pada tahun 2015 terdapat 88,1 juta jiwa, tahun 2016 sebanyak 132,7 juta jiwa, dan tahun 2017 sebanyak 143,26 juta  jiwa pengguna internet. Namun sangat disayangkan sampai saat ini tidak sedikit orang yang terkena  salah  satu  dampak  negatif  dari  pemanfaatan  internet  tersebut.  Saat  ini  banyak orang  yang  sangat  bergantung  pada  internet  sehingga  pengguna  tersebut  mengalami kecanduan [1].
Alasan  utama  dari  penggunaan  internet  tersebut  adalah  seiring  dengan  pesatnya perkembangan teknologi yang sangat cepat mengakibatkan berbagai pekerjaan menjadi lebih  mudah.  Tidak  hanya  pekerjaan  kantoran,  disektor  hiburan,  belanja (shoping), komunikasi,  bisnis,  dan  lain-lain,  menjadi  alasan  berselancar  di  dunia  maya.  Seiring berjalannya  waktu  penggunaan  teknologi  semakin  meningkat  dan    berkembang sehingga kebutuhan–kebutuhan manusia dapat dipenuhi dengan mudah. Masalah dalam perkembangan  teknologi  yang  semakin  cepat  setiap  harinya  tidak  dapat  dihentikan, tetapi standar akan kebutuhan manusia akan teknologi justru akan semakin tinggi.
Kecanduan  Internet  bisa  saja  terjadi  ketika  seseorang  pengguna  computer  atau internet  tidak  mampu  mengendalikan  kehendaknya  untuk  memanfaatkan  layanan internet.  Kecanduan  internet  atau  adiksi  Internet  dapat  di  kategorikan  menjadi  adiksi cybersex,  net  compulsions,  adiksi  cyber  relational,  informasi  yang  berlebihan,  dan adiksi komputer atau permainan [2].
Dilihat dari data peningkatan angka pertumbuhan pengguna internet khususnya di Inonesia,  diperlukan  adanya  solusi    untuk  menekan  pertumbuhan  pengguna  internet tersebut. Untuk Langkah pertma mungkin diperlukan  adanya suatu aplikasi yang dapat mendiagnosa  kecanduan  internet  yang  dapat  digunakan  secara  umum  sehingga  dapat mengurangi intensitas bermain internet.
Satu  diantara  bagian  ilmu  dari  perkembangan  ilmu  komputer  adalah  kecerdasan buatan  ( aritifical  intelegence ).  Banyak  cabang  kajian  ilmu  dalam  bidang  kecerdasan buatan diantaranya yaitu expert system (sistem pakar). Sistem pakar adalah sistem yang bergerak untuk memindahkan atau mengadopsi pengetahuan manusia ke  dalam system komputer,  dengan  harapan  komputer  dapat  menuntaskan  berbagai  masalah  seperti layaknya seorang ahli [3].
Definisi  lain  mengatakan  sistem  pakar  adalah  menjadikan  program  komputer untuk dapat berfungsi layaknya sebagai konsultan yang ahli dalam bidang tertentu. User atau  pemakai  yang  memanfaatkan  hasil  program  ini  seakan  bertatapan  muka  langsung dengan pakar (ahli) yang sesungguhnya [4]. Program ini akan berbuat layaknya sebagai seorang konsultan yang bijaksana atau mungkin sebagai pemberi nasehat dalam lingkup kepakaran  tertentu.  Dengan  demikian  itu  sistem  pakar  di  bangun  tidak  hanya berdasarkan  algoritma  yang  ditentukan  melainkan  berdasarkan  basis  pengetahuan  dan basis aturan.
Metode Case  Based  Reasoning (CBR)  merupakan  salah  satu  metode  pemecahan masalah yang dalam mencari solusi dari suatu kasus yang baru, sistem akan melakukan pencarian terhadap solusi dari kasus lama yang memiliki permasalahan yang sama dan sudah pernah terjadi sebelumnya [5].
ISSN 2775-801X (online) Vol. 2 No. 1, Maret 2022, hlm. 35 – 40 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/xxxxxxxx
Sebelumnya  telah  dilakukan  penelitian  oleh  Rachmat  Hidayat  yang  berjudul “Diagnosa  Awal  Gejala  Kecanduan Game  Online Menggunakan  Metode Case  Based Reasoning ”.  Hasil  dari  penelitian  sistem  pakar  ini  dapat  mendiagnosa  dengan  tingkat akurasi  sebesar  +83%  yang  dapat  bermanfaat  untuk  membantu  para  pecandu  game online  sehingga  dapat  mengetahui  gejala  dan  penyebab  penyakit  serta  pencegahan penyakit kecanduan game online [6].

## METODE
Kecerdasan buatan (artificial intelligence) saat  ini  merupakan suatu inovasi  baru dalam  bidang  ilmu  pengetahuan.  Kecerdasan  buatan  salah  satu  bagian  ilmu  komputer yang  menginstrulsikan  agar  mesin  (komputer)  dapat  melakukan  kegiatan  selayaknya dan bahkan sebaik yang diperbuat oleh manusia. Banyak bidang ilmu yang mempelajari teknologi  kecerdasan  buatan  ini,  seperti:  robotika,  penglihatan  komputer  ( computer vision ),  jaringan  saraf  tiruan  ( artificial  neural  system ),  pengolahan  bahasa  alami (natural language processing) , pengenalan suara ( speech recognition ) dan sistem pakar ( expert system ) [7].
Penulis  melakukan  penelitian  ini  dengan  mengguakan  metode case  based reasioning . Satu dari banyak metode pemecahan masalah yang berawal dari kasus baru sehingga  dapat  menemukan  solusi  terbaik,  sistem  akan  membuat  pencarian  terhadap solusi dari kasus lama atau kasus yang sudah ada yang mempunyai permasalahan yang sama dan sudah pernah terjadi sebelumnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Halaman home merupakan  halaman  awal  yang  dijumpai  setelah  pegguna memasuki website , berikut tampilan halaman home :
Gambar 1. Tampilan Halaman Home
Untuk  mendapatkan username dan password ,  pengguna  terlebih  dahulu melakukan registrasi (pendaftaran) yang nantinya akan berguna untuk login ke halaman konsultasi, Berikut ini tampilam halaman registrasi:
ISSN 2775-801X (online) Vol. 2 No. 1, Maret 2022, hlm. 35 – 40 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/xxxxxxxx

## Gambar 2. Tampilan Halaman Pendaftaran
Tampilan  atau  halaman  konsultasi  ini  sebuah  gambaran  program  (tampilan) utama  dalam  sistem  ini,  Halaman  ini  hanya    dapat  di  akses  oleh  seorang  user  atau member  yang  sudah  melakukan  registrasi  terlebih  dahulu.  Dengan  cara  memilih  jenis gejala yang dihadapi terlebih :
Gambar 3. Tampilan Halaman Konsultasi
Hasil  diagnosa  yang  sudah  dilakukan  terlebih  dahulu  dapat  dilihat tampilannya sebagai berikut ini :
Gambar 4. Tampilan Halaman Diagnosa
Tampilan  halaman login admin  ini  salah  satu  halaman  yang  dirancang  untuk melakukan akses ke sistem pakar ini. Hanya seorang admin yang sudah ditentukan yang dapat  masuk  ke  dalam  system  yang  dibuat  dengan username dan password yang dimiliki.
ISSN 2775-801X (online) Vol. 2 No. 1, Maret 2022, hlm. 35 – 40 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/xxxxxxxx
Gambar 5. Tampilan Halaman Login Admin
Halaman  dibawah  ini  adalah  halaman  untuk  seorang  admin  melakukan penginputan  data-data  gejala  penyakit  kecanduan  internet  yang  akan  disimpan  ke database .  Penambahan,  pengeditan  serta  penghapusan  terhadap  data-data  gejala penyakit kecanduan internet tersebut hanya dapat dilakukan oleh admin .
Gambar 6. Tampilan Halaman Kelola Data Gejala
Halaman ini menampilkan data-data yang sudah melakukan konsutasi yang telah tersimpan  di database dan  telah  melakukan  konsultasi  sebelumnya.  Adapun tampilannya sebagai berikut :
Gambar 7. Tampilan Halaman Data Konsultasi
ISSN 2775-801X (online) Vol. 2 No. 1, Maret 2022, hlm. 35 – 40 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/xxxxxxxx

## SIMPULAN
Adapun kesimpulan dari penelitian ini sebagai berikut: (1) Aplikasi sistem pakar yang  telah  dirancang  dapat  dimanfaatkan  sebagai  tools  untuk  dijadikan  sebagai  media konsultasi  kecanduan  internet,  (2)  Sistem  yang  dibangun  bisa  membantu  warga  luas untuk  mengenali  jenis-jenis    dan  gangguan  kecanduan  internet,  menggunakan  cara mencetak output diagnosa berupa gejala dan solusi untuk mengatasi kecanduan internet, (3) Aplikasi sistem pakar dapat menarik kesimpulan dengan menggunakan metode case- based  reasoning  yang  bersumber  dari  jenis  dan  gejala  kecanduan  internet  yang  dapat dipilih user.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Suryani et  al. ,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  TINGKAT  KECANDUAN INTERNET,” vol. 5, pp. 118–124, 2019.
[2] A. G. Ratulangi, B. H. R. Kairupan, and A. E. Dundu, “Adiksi Internet Sebagai Salah  Satu  Dampak  Negatif  Pembelajaran  Jarak  Jauh  Selama  Masa  Pandemi COVID-19,” J.  Biomedik    Jbm ,  vol.  13,  no.  3,  pp.  251–258,  2021,  doi: 10.35790/jbm.13.3.2021.31957.
[3] G. Triswardani and N. A. Hasibuan, “Penerapan Case Based Reasoning ( Cbr ) Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Otitis  Media  Supuratif  Kronis  (  Omsk  ) Pada Orang Dewasa,” vol. 2, no. 2, pp. 34–39, 2018.
[4] M. Hadi et al. , “PERANCANGAN SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT AYAM DENGAN METODE FORWARD,” vol. 2, no. 1, 2016.
[5] T.  Putri,  D.  Andreswari,  and  R.  Efendi,  “IMPLEMENTASI  METODE  CBR  ( CASE  BASED  REASONING  )  DALAM  PEMILIHAN  PESTISIDA TERHADAP  HAMA  PADI  SAWAH  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K- NEAREST NEIGHBOR ( KNN ) ( Studi Kasus Kabupaten Seluma ),” vol. 4, no. 1, pp. 80–92, 2016.
[6] R.  H.  Shobriyansyah,  “Naskah  publikasi  diagnosa  awal  gejala  kecanduan  game online menggunakan metode case based reasoning,” 2020.
[7] M.  D.  Sinaga  and  N.  S.  B.  Sembiring,  “Penerapan  Metode  Dempster  Shafer Untuk Mendiagnosa Penyakit Dari Akibat Bakteri Salmonella,” CogITo Smart J. , vol. 2, no. 2, p. 94, 2016, doi: 10.31154/cogito.v2i2.18.94-107.