## Rancangan Bangun Sistem Pakar Diagnosa Gejala Kecanduan Game Online Pada Remaja Menggunakan Metode Certainty Factor
Sony Kartika Wibisono 1) , Amanah Tri Wulandari 2) , Supriyatin 3)
1)2)3) Program Studi Informatika, Universitas Harapan Bangsa, Purwokerto
1) sonykartika@uhb.ac.id
2) amanahwulandari285@gmail.com
3) supriyatinupy707@gmail.com
Abstract — Online games are a type of game that provides its own pleasure for players, because it can be played not only alone  (singleplayer),  but  can  also  be  played  with  two  or  more people  (multiplayer)  from  various  places,  and  different countries. Because of that, many play online games continuously until  they  lose  track  of  time,  it  can  even  lead  to  addiction. Therefore, an expert system is needed to diagnose symptoms of online game addiction as a means of overcoming the problem of online  game  addiction.  This  application  developed  aims  to predict population growth rates by only analyzing the data using the Certainty Factor method, which is a method for managing uncertainty  in  a  rule-based  system.  This  method  is  able  to handle the uncertainty of the answers found, namely when the expert cannot define the relationship between the symptoms and the  cause  with  certainty,  and  the  patient  cannot  feel  the symptoms with certainty. From the results of this method, there are 3 types of online game addiction obtained from an expert, namely mild addiction (criteria between 0.1 to 0.39), moderate addiction  (criteria  between  0.4  to  0.79),  and  severe  addiction (criteria between 0.8 to 1).
Keywords—  Online  Game,  Expert  System,  Diagnosis, Certainty Factor
Intisari — Game  online merupakan  jenis  permainan yang memberikan  kesenangan  tersendiri  bagi  pemainnya,  karena dapat  dimainkan  tidak  hanya  sendiri  (singleplayer),  namun dapat  juga  dimainkan  dengan  dua  orang  atau  lebih (multiplayer) dari berbagai tempat, dan negara yang berbeda. Karena  hal  itu,  banyak  yang  memainkan  game  online  secara terus menerus sampai lupa waktu, bahkan dapat menyebabkan kecanduan.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  sistem  pakar  untuk mendiagnosa  gejala  kecanduan  game  online  sebagai  sarana mengatasi  masalah  kecanduan  game  online  tersebut.  Aplikasi yang dikembangkan ini bertujuan untuk memprediksi tingkat pertumbuhan  penduduk  dengan  hanya  menganalisis  data tersebut menggunakan metode Certainty Factor, yaitu metode untuk  mengelola  ketidakpastian  dalam  sisem  berbasis  aturan.
Metode  ini  mampu  menangani  ketidakpastian  jawaban  yang ditemukan  yaitu  ketika  pakar  tidak  dapat  mendefinisikan hubungan  antara  gejala  dengan  penyebab  secara  pasti,  dan pasien  tidak  dapat  merasakan  gejala  dengan  pasti.  Dari  hasil metode tersebut terdapat 3 jenis kecanduan online game yang didapat  dari  seorang  pakar  yaitu  kecanduan  ringan  (kriteria antara 0.1 s/d 0.39), kecanduan sedang (kriteria antara 0.4 s/d 0.79), dan kecanduan berat (kriteria antara 0.8 s/d 1).
Kata Kunci— Game Online, Sistem Pakar, Diagnosa, Certainty Factor

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  pada  zaman  sekarang  sangat pesat. Berbagai macam jenis teknologi dapat kita jumpai di lingkungan sekitar kita. Salah satu perkembangan teknologi yang  dapat  kita  rasakan  adalah  adanya  gadjet.  Teknologi yang diciptakan untuk mempermudah pekerjaan manusia ini banyak  dampak  positif  maupun  negatif.  Dampak  positif antara  lain  memudahkan  manusia  untuk  berkomunikasi dengan  orang-orang  yang  berada  jauh  dengan  kita,  dan dampak  negatifnya  antara  lain  melalaikan  kita  sampai membuat  kecanduan  pada  game  online  yang  ada  pada aplikasi di gadjet tersebut.
Kecanduan online game adalah kesenangan saat bermain game  karena  memberi  rasa  kepuasan  tersendiri,  mulai  dari segi grafis yang ditawarkan hingga cerita atau alur game yang membuat  orang  penasaran  sehingga  ada  perasaan  untuk mengulang  lagi  kegiatan  menyenangkan  yang  ditawarkan ketika bermain online game [1].
Data  Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia (APJII),  bahwa  pengguna  internet  untuk  bermain  online game di tahun 2017 sebesar 5,4 % dari 2500 responden dan tahun  2018  adalah  sebesar  5,7  %  dari  5900  responden terdapat  kenaikan  pengguna  internet  untuk  bermain  online game  yaitu  sebesar  0,2  %.  Dari  data  di  atas  dapat
Wibisono, Wulandari & Supriyatin JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI Vol. 2, No. 1, Mei 2021, pp. 17-23
mempresentasikan bahwa mahasiswa senang bermain game online. oleh karna itu perlunya perhatian khusus pada kasus tersebut  agar  mahasiswa  tidak  memiliki  kecanduan  online game dengan sistem pakar [2].
Dalam  penerapanya  sistem  pakar  mempunyai  beberapa metode  salah  satunya  adalah metode  certainty  factor, yaitu metode untuk mengelola ketidakpastian dalam sisem berbasis aturan.  Implementasi  metode  certainty  factor  banyak digunakan  dalam  bidang  kesehatan  khususnya  psikologi salah  satu  implementasi  yang  dapat  diterapkan  untuk melakukan  diagnosis  gangguan  kepribadian.  Metode  ini mampu  menangani  ketidakpastian  jawaban  yang  sering ditemukan  yaitu  ketika  pakar  tidak  dapat  mendefinisikan hubungan  antara  gejala  dengan  penyebab  secara  pasti,  dan pasien  tidak  dapat  merasakan  suatu  gejala  dengan  pasti sehingga  pada  akhirnya  ditemukan  banyak  kemungkinan diagnosis.  Dengan  menggunakan  pendekatan  metode certainty  factordalam  melakukan  diagnosis  terhadap gangguan kepribadian diharapkan sistem mampu mendapatkan hasil diagnosis dengan cepat dan tepat.

## II. T INJAUAN P USTAKA
A. Online Game
Online  game merupakan  gabungan  sebuah  teknologi, sebuah permainan atau sebuah mekanisme untuk menghubungkan pemain satu dengan pemain lainnya dengan menggunakan  koneksi  jaringan  internet  baik  melalui komputer atau smartphone. Online game adalah game yang berbasis media elektronik visual. Biasanya dapat mengakibatkan radiasi pada mata, sehingga matapun menjadi mudah lelah dan akan lebih mudah untuk sakit kepala. Online game pada  saat  ini  berbeda  dengan  online  game  yang dimainkan  untuk  pertama  kalinya  yaitu  pada  tahun  1960, dimana  komputer  hanya  bisa  dipakai  bermain  online  game untuk dua orang saja. Namun, pada saat ini online game bisa dimainkan  oleh  lebih  dari  dua  orang  atau  secara  bersama- sama [3].

## B. Kecanduan Online Game
Kecanduan  atau  addiction dalam  kamus  psikologi diartikan sebagai keadaan kebergantungan secara fisik pada suatu obat bius. Pada umumnya, kata kecanduan digunakan dalam  konteks  klinis  dan  diperhalus  dengan  perilaku berlebihan.  Konsep  kecanduan  dapat  diterapkan  pada perilaku  secara  luas  termasuk  kecanduan  teknologi komunikasi informasi.
Kecanduan  game  online  merupakan  salah  satu  bentuk kecanduan yang disebabkan oleh teknologi internet atau yang lebih dikenal dengan internet addictive disosder. Seperti yang disebutkan  bahwa  internet  dapat  menyebabkan  kecanduan, salah satunya adalah Computer Game Addiction (berlebihan bermain  game).  Dari  sini  terliat  bahwa  game  online merupakan  bagian dari  internet  yang  sering  dikunjungi  dan digemari sehingga mengakibatkan kecanduan yang memiliki intensitas yang sangat tinggi [4].

## C. Dampak Kecanduan Online Game
Menimbulkan Adiksi (Kecanduan) Sebagian besar game yang beredar saat ini memang didesain supaya menimbulkan kecanduan  para  pemainnya.  semakin  seseorang  kecanduan pada suatu game maka pembuat game semakin diuntungkan karena  peningkatan  pembelian  gold/tool/karakter  dan sejenisnya semakin meningkat. Tapi keuntungan produsen ini justru  menghasilkan  dampak  yang  buruk  bagi  kesehatan psikologis  pemain  game.    Mendorong  melakukan  hal-hal negatif.  Walaupun  jumlahnya  tidak  banyak  tetapi  cukup sering  kita  menemukan  kasus  pemain  game  online  yang berusaha  mencuri  ID  pemain  lain  dengan  berbagai  cara. Kemudian  mengambil  uang  didalamnya  atau  melucuti perlengkapannya  yang  mahal-mahal.  Kegiatan  mencuri  ID ini biasanya juga berlanjut pada pencurian akun lain seperti facebook,  email  dengan  menggunakan  keylogger,  software cracking  dan  lain-lain.  Bentuk  pencurian  ini  tidak  hanya terbatas  pada  pencurian  id  dan  password  tetapi  juga  bisa menimbulkan  pencurian  uang  –  meskipun  biasanya  tidak banyak  (dari  uang  SPP  misalnya)  dan  pencurian  waktu, misalnya membolos sekolah demi bermain game.

## D. Sistem Pakar
Faktor  kepastian  (certainty  factor) diperkenalkan  oleh Shortliffle Buchanan. Certainty Factor (CF) merupakan nilai parameter klinis yang diberikan MYCIN untuk menunjukkan besarnya  kepercayaan.  Dalam  menghadapi  suatu  masalah sering  ditemukan  jawaban  yang  tidak  memiliki  kepastian penuh.  Ketidakpastian  ini  bisa  berupa  probabilitas  atau kebolehjadian yang tergantung dari hasil suatu kejadian. Hal ini  sangat  mudah  dilihat  pada  system  diagnosis  penyakit, dimana pakar tidak dapat mendefinisikan tentang hubungan antara gejalaa dengan penyebabnya secara pasti, dan pasien tidak  dapat  merasakan  suatu  gejala  dengan  pasti  pula. Sehingga, ditemukan banyak kemungkinan diagnosis.[5]
Faktor kepastian (certainty factior) merupakan cara dari penggabungan  kepercayaan  (belief)  dan  ketidakpercayaan (unbelif)  dalam  bilangan  yang  tunggal.  Dalam  certainty factor,  data-data  kualitatif  direpresentasikan  sebagai  derajat keyakinan (degree of belief).
Tahapan dalam merempresentasikan data-data kaulitatif:
a. Kemampuan untuk mengekspresikan derajat keyakinan sesuai dengan metode yang sudah dibahas sebelumnya.
b. Kemampuan untuk menempatkan
dan
mengkombinasikan  derajat  keyakinan  tersebut  dalam sistem pakar.
Dalam  mengekspresikan  derajat  keyakinan  digunakan suaatu  nilai  yang  disebut certainty  factor (cf)  untuk mengasumsikan  derajat  keyakinan  seorang  pakar  terhadap suatu data [6]:
CF[H,E] = MB[H,E] - MD[H,E] (1)
Dimana:
• CF  adalah  Certainty  Factor  (faktor  kepastian)  dalam hipotesis H yang dipengaruhi oleh fakta E.
Wibisono, Wulandari & Supriyatin JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI Vol. 2, No. 1, Mei 2021, pp. 17-23
• MB  adalah  Measure  of  Belief  (tingkat  keyakinan) adalah  ukuran  kenaikan  dari  kepercayaan  hipotesis  H dipengaruhi oleh fakta E
• MD adalah Measure of Disbelief (tingkat ketidakyakinan) adalah kenaikan dari ketidakpercayaan hipotesis H dipengaruhi fakta E
• E adalah Evidence (peristiwa atau fakta)
• H adalah Hipotesis (dugaan)
Certainty Factor untuk kaidah dengan premis tunggal (single premis rule):
CF[H,E] = CF[E] * CF[rule] = CF[user] * CF [pakar] (2)
Certainty  factor  untuk  kaidah  dengan  kesimpulan  yang serupa (similary concluded rules) :
CF combine CF[H,E]1,2 = CF[H,E]2 * [1-CF[H,E]1] (3) CF  combine  CF[H,E]old  3  =  CF[H,E]old  +  CF[H,E]3  * [1CF[H,E]old] (4)

## III. M ETODOLOGI
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah metode  air  terjun  yang  termasuk  dalam  salah  satu  metode SDLC ( Software Development Life Cycle ). Metode Waterfall adalah metode yang sering digunakan dalam pengembangan perangkat  lunak  dengan  pendekatan  secara sekuensial atau terurut mulai dari analisis, desain, pengodean, pengujian, dan pendukung  [7]  Berikut  adalah  gambaran  dari  metode Waterfall :

## Gambar 1. Metode SDLC Waterfall
Menurut  [7]  Metode  SDLC  Waterfall  dibagi  menjadi beberapa tahapan yaitu:
1. Requirements
Tahapan  metode  waterfall  yang  pertama  adalah mempersiapkan  dan  menganalisa  kebutuhan  dari  software yang  akan dikerjakan.  Informasi  dan insight yang  diperoleh
dapat  berupa  dari  hasil  wawancara,  survei,  studi  literatur, observasi,  hingga  diskusi.  Biasanya  di  dalam  sebuah perusahaan, tim analis akan menggali informasi sebanyak  – banyaknya  dari  klien  atau  user  yang  menginginkan  produk beserta  dengan  kebutuhan  sistemnya.  Selain  itu,  juga  dapat mengetahui  setiap  batasan  dari  perangkat  lunak  yang  akan dibuat.
2. Design
Tahap  yang  selanjutnya  adalah  pembuatan  desain aplikasi  sebelum  masuk  pada  proses coding. Tujuan  dari tahap  ini,  supaya  mempunyai  gambaran  jelas  mengenai tampilan  dan  antarmuka  software  yang  kemudian  akan dieksekusi  oleh  tim  programmer.  Untuk  proses  ini,  akan berfokus  pada  pembangunan  struktur  data,  arsitektur software, perancangan interface, hingga perancangan fungsi internal dan eksternal dari setiap algoritma prosedural. Tim yang  mengerjakan  tahap  ini,  biasanya  lebih  banyak menggunakan  UI/UX  Designer,  atau  orang  yang  memiliki kemampuan dalam bidang desain grafis atau Web Designer.
3. Implementation
Tahapan  metode  waterfall  yang  berikutnya  adalah implementasi kode program dengan menggunakan berbagai tools dan bahasa pemrograman sesuai dengan kebutuhan tim dan  perusahaan.  Jadi,  pada  tahap  implementasi  ini  lebih berfokus pada hal teknis, dimana hasil dari desain perangkat lunak  akan  diterjemahkan  ke  dalam  bahasa  pemrograman melalui  tim  programmer  atau  developer.  Di  dalam  tahap pengembangan,  biasanya  dibagi  lagi  menjadi  3  tim  yang memiliki tugas yang berbeda. Pertama ada front end (untuk client side ), backend (untuk server side ), dan full stack (gabungan  antara front  end dan backend ).  Selain  itu, pada tahap ini juga dilakukan pemeriksaan lebih dalam terkait dengan  modul  yang  sudah  dibuat,  apakah  berjalan  dengan semestinya atau tidak.
4. Testing
Pada  tahap  ini,  akan  dilakukan  penggabungan  modul yang  sudah  dibuat  pada  tahap  sebelumnya.  Setelah  proses integrasi  sistem  telah  selesai,  berikutnya  masuk  pada pengujian modul. Yang bertujuan untuk mengetahui apakah perangkat  lunak  sudah  sesuai  dengan  desain,  dan fungsionalitas dari aplikasi apakah berjalan dengan baik atau tidak.  Jadi,  dengan  adanya  tahap  pengujian,  maka  dapat mencegah terjadinya kesalahan, bug, atau error pada program sebelum  masuk  pada  tahap  produksi.  Orang  yang bertanggung  jawab  untuk  melakukan testing adalah  QA ( Quality Assurance ) dan QC ( Quality Control ).
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  certainty  factor. Faktor kepastian (certainty faktor) menyatakan kepercayaan dalam  sebuah  kejadian  (fakta  atau  hipotesis)  berdasarkan bukti atau penilaian pakar.
Nilai CF (rule) didapat dari interprestasi term dari pakar, yang diubah menjadi nilai CF tertentu sesuai tabel 1 [8].
Tabel 1 Tabel Intrepretasi Term Certainty Factor Uncrtain Term CF Definitely not (tidak pasti) -1.0 Almost certainly not (hampir pasti tidak) -0.8 Maybe not (mungkin tidak) -0.4 Unknown (tidak tahu) -2.0 to 0.2 Maybe (mungkin) 0.4 Probably (kemungkinan besar) 0.6 Almost certainly (hampir pasti) 0.8 Definitly (pasti) 1.0

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Terdapat  3  jenis  kecanduan  online  game  yang  didapat dari seorang pakar yaitu kecanduan ringan (kriteria antara 0.1 s/d 0.39), kecanduan sedang (kriteria antara 0.4 s/d 0.79), dan kecanduan berat (kriteria antara 0.8 s/d 1), rule based dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Jenis Kecanduan Game
Kode_Kecanduan Tingkat Kecanduan CF A Kecanduan Ringan 0.2, 0.3, 0.15 B Kecanduan Sedang 0.45 0.4 0.6 0.65 C Kecanduan Tinggi 0.8 0.8 0.85
Pada tabel 3 menjelaskan tentang kode gejala dan nama gejala  dari  tingkat  kecanduan  seseorang  terhadap  game online. Pada saat pengguna melakukan konsultasi gejala ini digunakan untuk pertanyaan-pertanyaan yang akan keluar.
Tabel 3. Kode Gejala Kecanduan Game

## GEJALA
E1 = memiliki keinginan bermain game setiap waktu E2 = pola hidup mulai tidak teratur atau terganggu E3 = mudah emosional
E4 = malas jika disuruh mengerjakan sesuatu selain game
E5 = sangat antusias jika ditanya mengenai game E6 = tidak bisa konsentrasi saat melakukan suatu pekerjaan
E7 = terlihat sering mengantuk
E8 = rela mengeluarkan uang untuk bermain game E9 = melupakan aktivitas septi makan, mandi, dll E10 = terputus dari kehidupan sosial
Pada tabel 4 menjelaskna kode gejala, nama gejala dan nilai  CF  yang  digunakan  untuk  proses  perhitungan  dengan menentuka nilai certaintly factor .
Tabel 4. Kaidah Aturan

## RULES
IF memiliki keinginan bermain game setiap waktu AND pola hidup mulai tidak teratur atau terganggu AND malas jika disuruh mengerjakan sesuatu selain game
THEN KECANDUAN RINGAN
IF sangat antusias jika ditanya mengenai game AND tidak bisa konsentrasi saat melakukan suatu pekerjaan
AND terlihat sering mengantuk AND mudah emosional THEN KECANDUAN SEDANG
IF memiliki keinginan bermain game setiap waktu AND rela mengeluarkan uang untuk bermain game AND terputus dari kehidupan sosial AND melupakan aktivitas seperti makan, mandi, dll
Adapun  logika  metode certainty factor pada  saat konsultasi,  pengguna  diberi  pilihan  jawaban  yang  masing- masing memiliki bobot seperti tabel 5.
Tabel 5. Bobot User No Jawaban User Bobot 1 Tidak yakin 0 2 Sedikit Yakin 0.5 3 Cukup Yakin 0.7 4 Yakin 0.8 5 Sangat yakin 1
Nilai  0  menunjukan  bahwa  pengguna  konsultasi menginformasikan bahwa seseorang tersebut tidak mengalami  kecanduan  seperti  yang  dinyatakan  sistem. Semakin  pengguna  konsultasi  yakin  pada  jenis  kecanduan tersebut,  maka  semakin  tinggi  pula  hasil  presentase keyakinan yang diperoleh.
Proses perhitungan presentase keyakinan diawali dengan pemecahan  sebuah  kaidah  yang  memiliki  premis  majemuk, menjadi  kaidah-kaidah  yang  memiliki  premis  tunggal. Kemudian  masing-masing  aturan  baru  dihitung  CF  nya,
Wibisono, Wulandari & Supriyatin JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI Vol. 2, No. 1, Mei 2021, pp. 17-23
sehingga  diperoleh  nilai  CF  untuk  masing-masing  aturan, kemudian nilai CF tersebut dikombinasikan.
Contoh, hasil interview dengan seorang gamer diperoleh hasil kriteria atau ciri-ciri sebagai berikut seperti tabel 5.
1. Tidak  bisa  konsentrasi  saat  melakukan  suatu pekerjaan kecuali bermain game
2. Sangat antusia jika ditanya tentang game
3. Terlihat sering mengantuk
4. Mudah emosional
Tabel 5. Analisis dengan Kasus kd_gejala gejala E6 tidak bisa konsentrasi saat melakukan suatu pekerjaan E5 sangat antusias jika ditanya mengenai game E7 terlihat sering mengantuk E3 mudah emosional
Dari  hasil  pengujian  aplikasi  dengan  melakukan  uji coba  secara  acak  pada  mahasiswa  Fakultas  Sains  Dan Teknologi, seperti tabel 6.
Tabel 6. Data Uji No Nama Gejala Pakar 1 Gamer_1 E1 E2 E4 Ringan 2 Gamer_2 E5 E6 E7 E3 Sedang 3 Gamer_3 E5 E6 E7 E3 Sedang 4 Gamer_4 E5 E6 E7 E3 Sedang 5 Gamer_5 E5
E6 E7 E3 Sedang
6
Gamer_6 E1 E2 E4 Ringan 7 Gamer_7 E8 E10 E Berat 8 Gamer_8 E8 E10 Tidak Teridenti fikasi 9 Gamer_9 E5 Sedang
E6 E7 E3 10 Gamer_10 E10 E9 Tidak Teridenti fikasi 11 Gamer_11 E1 E2 E4 Ringan 12 Gamer_12 E8 E9 Tidak Teridenti fikasi 13 Gamer_11 E1 E2 E4 Ringan 14 Gamer_12 E1 E2 E4 Ringan
Berikut ini hasil uji sampling dalam mengetahui seberapa kecanduan  seseorang  terhadap  game  online  menggunakan CF, seperti tabel 7.
Tabel 7. Perhitungan Secara manual Gamer_2
kd_key akinan keyakina n kd_ke candua n Tingkat kecandu an CF1 CF2 4 yakin B sedang 0.4 0.8 3 cukup yakin B sedang 0.45 0.7 4 yakin B sedang 0.6 0.8 5 sangat yakin B sedang 0.65 1

## Perhitungan CF premis tunggal dan kombinasi CF
1. CF Premis Tunggal CF User * CF Pakar CF 1.1 = 0,4 * 0,8 = 0,32 CF 1.2 = 0,45 * 0,7 = 0,315 CF 1.3 = 0,6 * 0,8 = 0,48 CF 1.4 = 0,65 * 1 = 0,65 2.Kombinasikan CF 1.1 dg CF 1.2 CF Combine (CF1, CF2) CF Combine (CF1.1, CF1.2) 0.5342 3.Kombinasikan CFold dg CF 1.3 CFcombine (CFold, CF1.4) 0.9152244 91.52244
Presentase Keyakinan
Dengan demikian perhitungan CF untuk user dengan tingkat keyakinan sistem 91,52 %
Pada  Tahap  ini  menggambarkan  aliran  informasi  pada sistem  yang  akan  dikembangkan  menggunakan activity diagram . Activity diagram menggambarkan  berbagai  jalur aktivitas  dalam  sistem  yang  sedang  dirancang,  bagaimana masing-masing  aliran  dimulai,  keputusan  yang  mungkin terjadi, dan bagaimana aktivitas tersebut berakhir [9].
Diagram aktivitas atau Activity diagram menggambarkan workflow (aliran  kerja)  atau  aktivitas  dari sebuah  sistem  atau  proses  bisnis  atau  menu  yang  ada  pada perangkat  lunak.  Yang  perlu  diperhatikan  disini  adalah bahwa  diagram  aktivitas  menggambarkan  aktivitas  sistem bukan  apa  yang  dilakukan  pengguna,  jadi  aktivitas  yang dapat dilakukan oleh system.
Pada activity diagram ini proses dari alur sistem pakar, seperti gambar 2.
Gambar 2. Activity Diagram
Dari activity diagram tersebut  dapat  dijelaskan  bahwa Pengguna  dapat  memilih  gejala  penyakit  yang  dialami kemudian  sistem  akan  mengidentifikasi  berdasarkan  gejala yang  diinputkan,  selanjutnya  hasil  akan  ditampilkan  oleh sistem  berdasarkan  hasil  kalkukasi  yang  dilakukan  dengan menggunanakan certainty factor seperti  pada  contoh pembahasan sebelumnya.
.
Gambar 3. Entity Diagram

## V. K ESIMPULAN
Dari perancangan dan implementasi yang telah dilakukan, ada beberapa kesimpulan yang dapat dikemukakan sebagai hasil dari skripsi ini, antara lain:
1. Metode Certainty Factor dapat diterapkan pada suatu sistem pakar yang mengidentifikasi tingkat kecanduan online game berdasarkan beberapa fakta yang berasal dari  pakar  dan  input dari user (klien)  pada  saat user (klien) mengisi kuisioner.
2. Hasil  identifikasi  tingkat  kecanduan online  game dipengaruhi  oleh  nilai  yang  berasal  dari  jawaban kuisioner user (klien). Selain itu output berupa tingkat kecanduan juga mempengaruhi pemberian saran dari pakar.
3. Metode Certainty  Factor dapat  diimplementasikan pada sistem pakar untuk diagnosa tingkat kecanduan online game dengan tingkat akurasi sebesar 79% yang didapatkan dari pengujian 14 sampel data.

## R EFERENSI
[1] Sulistyorini,  W.  &  Sabarisman,  M.,  2017.  Depresi: Suatu  Tinjauan  Psikologis. Sosio  Informa ,  3(2),  pp. 153-164.
[2] [APJII], A. P. (2018). Profil Pengguna Internet Indonesia. Jakarta:  Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia [APJII].
[3] Kustiawan, S.Pd., M. Or., A. A., & Utomo, S.Pd., M. Or., A. W. (2019). Jangan Suka Online game: Pengaruh Online game Dan   Tindakan Pencegahan. Magetan: AE Media Grafika.
Wibisono, Wulandari & Supriyatin JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI Vol. 2, No. 1, Mei 2021, pp. 17-23
[4] Syahran,  Ridwan.  2015. Ketergantungan  Online  Game  dan Penanganannya.  ISSN:  2443-2202.  Palu: Jurnal  Psikologi Pendidikan & KonselingVol.1 No.1Juni 2015.
[5] Nurabsharina,  A.  P.  &  Kosasih,  R.,  2020.  Aplikasi  Sistem Pakar  Diagnosis  Tingkat  Depresi  Pada  Remaja  Berbasis Android. Jurnal  Ilmiah  Informatika  Komputer, 25(1),  pp. 76-85.
[6] Andreyana, P. V., Piarsa, I. N., & Buana, P. W. (2015). Sistem Pakar Analisis Kepribadian Diri dengan Metode Certainty Facto r. Merpati, 3(2), 78–86.
[7] Pratiwi, H. (2019). Buku Ajar : Sistem Pakar. Kuningan: Goresan Pena.
[8] Sianturi, Ericksan. 2014. Sistem Pakar Diagnosa Gejala Kecanduan Game Online Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor. ISSN: 2301-9425.Medan : Pelita
Informatika Budi Darma Vol.VII No.3 Agustus 2014.
[9] R. Maulany, B. Hasan, A. G. Abdullah, and D. Rohendi, “Design  of  learning  applications  using  the  Rapid Application  Development  method,”  IOP  Conf.  Ser.
Mater. Sci. Eng., vol. 1098, no. 2, p. 022090, Mar. 2021