Hal 675−685 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Penerapan Metode Bayes Pada Aplikasi Deteksi Ketergantungan Terhadap Pengguna Game Online
Yusuf Ramadhan Nasutiion 1 , Supiyandi 2 , Firda Mei Amanda 1,*
1 Sains Dan Teknologi, Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia
2 Sains Dan Teknologi, Teknologi Informasi, Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan, Indonesia Email: 1 ramadhannst@uinsu.ac.id, 2 supiyandi.mkom@gmail.com, 3,* firdameiamanda@gmail.com Email Penulis Korespondensi: firdameiamanda@gmail.com Submitted 31-03-2023 ; Accepted 30-04-2023 ; Published 30-04-2023

## Abstrak
Di zaman modern saat ini game online sedang merambah ke seluruh dunia. Hampir semua kalagan orang memiliki keterikatan yang sangat tinggi dengan game online. Game online adalah sejenis game yag menyenangkan bagi pemainya, karena bisa dimainkan tidak hanya sendiri (Singleplayer), namun juga dapat dimainkan dua atau lebih pemain (Multiplayer) dari berbagai tempat yang berbeda dan negara  yang berbeda.  Salah  satu permasalahan  di  masyarakat  adakag  besarnya  pengaruh  game online,  karena  game  online  sendiri mempunyai daya tarik yang membuat orang lebih asyik bermain dari pada belajar. Berdasarkan hasil observasi dibuktikan dengan banyaknya  remaja  menghabiskan  waktu  sehari-seharinya  dalam  bermain  game  online  dari  padan  membaca  buku  dan  dapat menimbulkan  dampak  negatif  lainnya  seperti  kurangnya  bersosialisi,  memberikan  dampak  negatif  bagi  kesehatan.  Untuk menyelesaikan masalah tersebut maka diperlukan sebuah sistem pakar dengan menerapkan algoritma metode bayes, berdasarkan hasil wawancara dengan seorang guru BK didapatkan hasil berupa data berdasarkan nama, 3 jenis tingkat ketergantungan dan 18 data gejala dari  game  online.  Oleh  sebab  itu,  metode  bayes    dapat  memprediksi  peluang  dimasa  depan  berdasarkan  pengelaman  dimasa sebelumnya.  Dari  hasil  penelitian  ini  dilakukan  pengujian  terhadap  siswa  dengan  menjawab  18  pertanyaan  dari  setiap  data  gejala ketergantungan  game  online.  Dari  hasil  penelitian  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  seorang  siswa  yang  di  diagnosa ketergantungan  berat  dalam  penggunaan  game  online dengan  nilai  bayes  sebesar  0.84  %  atau 84 %.  Selain  itu  pada penelitian  ini menghasilkan sebuah aplikasi deteksi ketergantungan terhadap pengguna  game online dengan menerapkan metode  bayes dan telah berhasil dibuat dan berjalan dengan baik untuk membantu mengurangi para pengguna game online tidak ketergantungan lagi.
Kata Kunci: Ketergantungan; Game Online; Sistem Pakar; Metode Bayes; Aplikasi Mobile

## Abstract
In this era, online gamems are ectends all over the world. Almost all circles of people have a very high attachment to online games. Online games are a kind of fun game for players, because the can be played not only alone (Singleplayer), but cab also be played by two more players (multiplayer) from different places and different countries. One of the problems in society is the magnitude of the influence of online games, because online games themselves have an attraction that makes people more fun playing than learning. Based on the results of observations, it is proven by the large number of teenagers spending their daily time playing online  games instead of reading books and can have other negative impacts such as lack of socializing, having a negative impact on health. To solve this problem, an expert system is needed by applying the Bayes method algorithm, based on the results of interviews with a counseling teacher, the results are in the form of data based on name, 3 types of dependency levels and 18 symptom data from online games. Therefore, the Bayesian method can predict future opportunities based on previous experience. From the results of this study, students were  tested  by  answering  18  questions  for  each  online  game  dependency  symptom  data.  From  the  results  of  this  study  it  can  be concluded that there was a student who was diagnosed with heavy dependence on the use of online games with a bayes score of 0.84% or 84%. In addition, this research produced an application for detecting dependence on online game users by applying the Bayes method and has been successfully created and running well to help reduce online game users from being dependent anymore.
Keywords :  Addiction; Online Games; Expert System; Bayes Methode; Mobile Application

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  perkembangan  teknologi  di  era  globalisasi  berkembang  sangat  pesat  dan  secara  tidak  langsung  memberikan pengaruh besar terhadap kehidupan manusia. Salah satu  dari perkembangan teknologi tersebut adalah game online. Game online adalah jenis permainan yang menggunakan jaringan internet dan selalu menggunakan teknologi yang ada pada saat inim seperti modem, koneksi kabel, dll [1][2][3][4]. Game online memberikan kepuasan dan penghormatan dari orang lain  yang  mungkin  tidak  didapatkan  didunia  nyata. Game  online yang  menjadi  pelarian  saat  bosan,  tidak  didapakan didunia nyata. Game online yang menjadi pelarian saat bosan, tidak hanya anak-anak ataupun remaja yang sering bermain game online banyak juga orang dewasa yang menjadikan game online ini sebagai penghilang kebosanan. Di indonesia sendiri, game  online mulai  berkembang  sejak  tahun  90-an,  saat  ini game Nexia  beredar  [5].  Dari  berbagai  kalangan bermain game online, mulai dari kalangana pekerja, mahasiswa, sampai pelajar SMA, SMP, hingga SD [6]. Maraknya game dikomputer yang mengandung berbagai bentuk kekerasan menimbulkan keresahan  para orang tua. Jika penggunaan game online dilakukan secara berlebihan maka akan menimbulkan berbagai dampak negatif bagi seorang remaja milenial itu sendiri kurangnya bersosialisasi, minat belajar. Apabila seseorang sudah mengalami kecanduan game online maka akan  berpengaruh  dalam  menjalani  kehidupan  sehari-hari,  karena  banyaknya  waktu  yang  dihabiskan  di  dunia  maya mengakibatkan  para pengguna game online kurang berinteraksi dengan orang lain dalam dunia nyata. Kondisi seperti ini dikhawatirkan akan membawa suatu masalah psikologis bagi perkembangan mental pelajar maupun nonpelajar.
Hal 675−685 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Terdapat banyak penelitian  sebelumnya yang membahas tentang kecanduan game online. Pertama, Berdasarkan penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Fraldy  Robert  Mais  dkk  menyimpulkan  bahwa  kecanduan game  online menyebabkan  seseorang  mengalami  gangguan  kesehatan,  dimana  semakin  terkontrol  kecanduan game  online yang dialami maka semakin rendah tingkat ketergantungan yang dialami oleh remaja, begitu pula sebaliknya semakin tidak terkontrol ketergantungan game online maka semakin tinggi tingkat kesehatan yang dialami [7]. Kedua penelitian yang dilakukan  oleh  Naftali  dkk  menyimpulkan  bahwa  metode bayes dapat  digunakan  untuk  membantu  dalam  diagnosis anemia. Dengan 50 data yang telah diujikan oleh pakar sehingga untuk tingkat akurasi sistem berdasarkan hasil validasi pakar dan sistem, diperoleh presentase 90% data kasus yang sesuai  [8].  Ketiga dalam penelitian yang dilakukan oleh Romasta  Lumbantoruan  dkk  bahwa  dalam  penerapan  metode teorema  bayeas telah  berhasil  dianalisa  dan  di implementasikan dalam mendiagnosa penyakit psittociaa pada burung graculla religiosa [9] . Keempat penelitian yang dilakukan oleh Annasaul Putri dkk, menyimpulkan bahwa tingkat ketergantungan game online mahasiswa di kota Padang yang  bermain game berada  pada  kategori  sedang,  dan  menjelaskan  bahwa  subjek  pada  penelitian  ini  mengalamai gangguan pada beberaoa fungsi pribadi, keluarga, sosial, pendidikan, pekerjaan atau yang penting lainnya [10].
Oleh karena itu, diperlukan suatu  pengetahuan dan  keahlian  khusus untuk mengetahuinya, yaitu seorang pakar untuk  mendiagnosis  deteksi  ketergantungan  pada  pengguna game  online tersebut  dengan  mengimplementasikan pengetahuan dan keahlian seorang pakar ke dalam suatu  sistem pakar.    Saat  ini, dengan  bantuan  teknologi  berbasis komputer    orang    awam    pun    dapat  menyelesaikan    masalahnya    atau    hanya    sekedar  mencari      suatu      informasi berkualitas   yang sebenarnya  hanya  dapat  diperoleh  dengan bantuan para ahli dibidangnya. Sistem pakar adalah sistem berbasis  komputer  yang  menggunakan  pengetahuan,  fakta,  dan  teknik  penalaran  dalam  memecahkan  masalah,  yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh seorang pakar dalam bidang tertentu.  Sistem pakar merupakan program komputer yang menyimpan pengetahuan dan kaidah yang khusus [11][12]. Sistem pakar berfokus pada masalah dominan tertentu atau  spesifik  tujuan  penulis  melakukan  penelitian  ini  untuk  pengembangan  sistem  pakar  adalah  menggantikan pengetahuan seorang pakar dengan sistem yang dapat digunakan oleh orang awam yang ingin mengetahui sesuatu tentang ketergantungan,  yang  mengalami  ketergantungan game  online atau  tanpa  harus  menemui  seorang  psikolog  [13][14]. Selain itu dapat memberikan nilai tambahan pada teknologi untuk mempermudah pekerjaan yang semula manual dapat dikerjakan dan lebih mengehemat tenaga.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Pada tahap penelitian ini akan disaikan langkah-langkah yang akan dilaksanakn penulis dalam penyelesian peneltian yaitu sebagai berikut ini:
Gambar 1. Metode Penelitian
a. Teknik Pengumpulan Data
Pada tahapan pengumpulan data ini penulis penulis memakai teknik pengumpulan data observasi, wawancara, dan penelitian kepustakaan (Library Research). Tahapan in i digunakan untuk memperoleh informasi informasi yang berkaitan dengan penelitian yang sedang dilakukan [15].
b. Analisis Kebutuhan
Pada  tahapan  analisis  kebutuhan  ini  merupakan  proses  untuk  mendapatkan  informasi  kebutuhan  apa  saja  yang akan  digunakan  bertujuan  untuk  membangun  sebuah  sistem  dapat  berjalan.  Analisis  kebutuhan  input  dari  penerapan metode  bayes  pada  aplikasi  deteksi  ketergantungan  game  online  yaitu  berupa  data  ciri-ciri  perilaku  dari  setiap  jenis
Hal 675−685 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
ketergantungan  yang  telah  diberikan  oleh  seorang  pakar  (BK)  yang  ada  di  MTsN  1  Labuhanbatu  Utara  yang  dialami berdasarkan gejala yang akan dipilih. Hal ini tentu saja membuat penulis terbantu dalam menyelasiakn penelitian.
c. Perancangan Sistem
Pada tahap perancangan sistem ini merupakan suatu  proses perancangan sistem dengan menentukan rancangan input yang digunakan dalam mendeteksi ketergantngan game online . Pada tahapan perancangan ini terdapat dua tahapan dalam  mendeteksi  ketergantungan game  online yaitu  Analisis  kebutuhan  input  ini  merupakan  penerapan  dari  metode bayes  pada  aplikasi  deteksi  ketergantugan  dalam penggunaan  game  online  berupa  data  gejala  dari setiap  jenis  tingkat ketergantungan  yang  diberikan  oleh  seorang  pakar  (Guru  BK) melalui  wawancara.  Dan  analisis  kebutuhan  ouput  ini, pengguna akan mendapatkan hasil dari jenis ketergantungan game online yang telah diberikan oleh  pakar. dari gejala- gejala yang telah dipilih. Dan selanjutnya akan diproses dengan perhitungan metode bayes dari nilai terbesar satu atau lebih  jenis  ketergantungan  yang  dipengaruhi  dari  gejala-gejala  yang  telah  dipilih  dan  memberikan  solusi  untuk  jenis ketergantungan yang dialami pengguna.
d. Pengujian Sistem
Pengujian sistem ditujukan untuk menguji kinerja sistem serta mengetahui secara cepat dan lebih efektif dalam mendeteksi  jenis ketergantungan game online . Pengujian dilakukan oleh pengguna awam  maupun kulitas dengan cara menggunakn  sistem  tersebut  secara  langsung.  Sistem  akan  diuji  kepada  beberapa  peserta  yang  dipilih  pada  setiap pengujian. Pada tahap pengujian ini dilakukan dengan cara pengujian black box . Pengujian black box yaitu perangkat lunak dari segi spesifikasi fungsional tanpa menguji desain kode program untuk mengetahui apakah fungsi, masukk dan keluaraan dari perangkat lunak sesuai dengan spesifikasi yang dibutuhkan [16][17].
e. Penerapan
Pada penelitian ini adalah prosedur pemecahan metode bayes . Penerapan atau penggunaan pada sistem ini adalah pengguna(siswa) game online sehingga dapat mendiagnosa dalam mendeteksi ketergantungan game online berdasarkan data gejala yang sudah sesuai diberikan oleh seorang pakar yaitu guru BK.

## 2.2 Perencanaan
Pada penelitian ini proses perancangan meliputi dua bagian yaitu perancangan flowchart sistem, dan  perancangan desain interface .
a. Sitem Flowchart Flowchart bertujuan untuk melihat urutan dan hubungan proses dari kerja sistem yang dibuat [18]. Pada tahap ini akan dibuat dua flowchart , yaitu flowchart sistem dan flowchart metode bayes.
Gambar 2. Flowchart Metode Bayes
Hal 675−685 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 3. Flowchart Sistem
b. Desain Interface
Perancangan aplikasi  dalam penelitian ini ditunjukkan pada gambar 3 berikut :
(a)                                                       (b)                                                   (c)
Hal 675−685 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Data
Pada  analisis  data  menejelaskan  tentang  bagaimana  cara  menetukan  hasil  dari  deteksi  ketergantungan game  online berdasarkan data dan hasil penilaian dan perhitungan menggunakan metode teorema bayes. Probabilitas ketergantungan game online didapat dari perhitungan probabilitas gejala yang dimiliki oleh masing-masing jenis ketergantungan game online . Pada bagian menjelasakn hasil penelitian yang dilakukan dengan menggunakan teorema bayes. Langkah pertama adalah  dengan  cara  menentukan  bobot  masing-masing  gejala  berdasarkan  nilai  kepasatian  yang  diperoleh  dari interprestasi teminologi bayes [19][20][21] .
a. Analisis Jenis Ketergantungan Game Online.
Jenis ketergantungan game online didapatkan dari hasil wawancara dengan seorang guru Bimbingan Konseling (BK) di MTsN 1 labuhanbatu Utara. Tingkat ketergantungan dibagi menjadi 3 tingkatan yang dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Data Jenis Ketergantungan Game Online No Kode Jenis Ketergantungan 1. P1 Ketergantungan Ringan 2. P2 Ketergantungan Sedang 3. P3 Ketergantungan Berat
Sumber : Guru Bimbingan Konseling (Winia Lestari Soekiman, S.Psi)
b. Analisis Data Gejala Ketergantungan Game Online
Data  gejala  yang  digunakan  dalam  mendeteksi  ketergantungan game  online ini  didapat  berdasarkan  hasil wawancara dengan guru Bimbingan Konseling (BK). Berikut ini adalah data gejala dari ketergantungan game online yang dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2. Data Gejala Ketergantungan Game Online Kode Nama Gejala G01 Sering begadang G02 Kesehatam fisik anda mulai berkurang
G03 Menghabiskan waktu lama ketika bermain game G04 Tidak dapat mengontrol emosi ketka berain game G05 Tidak tertarik dalam bersosialisasi
G06 Mengucapkan kata-kata kotor
G07 Konsentrasi anda dalam belajar berkurang
G08 Mulai mengeluarkan uang kepeerluan game online
G09 Bermain game hana untuk mengisi waktu luang
G10 Masih mengingat waktu ketika bermain game
G11 Merasa resah setelah bermain game untuk waktu yang lama G12 Mulai berbohong
G13 Selalu terpikir game sepanjang hari?
G14 Bermain game hanya untuk melupakan masalah-masalah kehidupan anda G15 Susah dalam  membagi waktu
G16 Mulai mencari teman yang hobi dalam jenia game terbaru G17 Mulai mengabaikan perkataan orang tua
G18 Kesulitan untuk berhenti bermain game ketika telah memulainya
Sumber : Guru Bimbingan Konseling (Winia Lestari Soekiman, S.Psi)
c. Analisis Data Solusi Jeni Ketergantungan
Tabel 3. Solusi Jenis Ketergantungan Game Online Kode Jenis Ketergantngan Solusi P1 Ringan Mengurangi waktu dan pergaulan dalam bermain dengan sesama pemain game online dengan cara menolak jika mereka mengajak untuk bermain game online sehingga akan membantu anda untuk menghilangkan rasa untuk bermain game online . P2 Sedang Mencari  kesibukan  untuk  diri  sendiri,  mengisi  waktu  dengan  hal  yang bermanfaat  seperti  berolahraga,  membaca  buku/novel  atau  kegiatan  lain, dengan  mencari  kesibukan  akan  membantu  anda  untuk  mengurangi ketergantungan terhadap game online guna dan mengalihkan pikiran pengguna dari bermain game.
Hal 675−685 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
P3 Berat 1. Menamkan  niat  untuk  berhenti  dalam  bermain game  online, misalnya dengan  cara  membuat  komitmen  dengan  tujuan  agar  menghilangkan ketergantungan terhadap game online.
2. Menceritakan  gejala  ketergantungan game yang  dialami  agar  orang terdekat  kita  bisa  memberi  dukungan  dan  jalan  keluar  dan  menjadi pengingat  setiap kali ingin bermain game. Apabila sudah mengalami pada fisik  dan  psikologis  seperti  gangguan  syaraf  karena  terpapar  radiasi, hilangnya tanggung jawab sosial, emosional tidak stabil, kesulitan untuk berkomunikasi, maka sebaiknya konsultasi langsung dengan psikolog atau bimbingan konseling.

## 3.2  Penerapan Metode Bayes
Pada  penerapan  metode  bayes  ini  dilakukan  sebuah  uji  coba  dengan  mendapatkan  sebuah  data  gejala  ketergantungan game  online .  Setelah  itu  data  gejala  ketergantungan  tersebut  akan  dilakukan  perbandingan  dengan  gejala  yang menyebabkan  pengguna game  online menjadi  ketergantungan.  Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  proses perhitungan menggunakan metode bayes. Pada perhitungan metode bayes ini terdapat data pengguna game online , yaitu tingkat ketergantungan dan data gejala[22][23][24].
Berdasarkan representasi pengetahuan untuk mendiagnoisi deteksi ketergantungan game online ini maka disusun daftar aturan ( rule ) seperti pada tabel 5 dibawah ini:
Tabel 4. Aturan ( rule ) No Aturan (rule) 1 Jika G01  = Benar, maka Nilai Probabilitas = 0.57 2 Jika G01  = Tidak, maka Nilai Probabiltas  = 0
3 Jika G02  = Benar, maka Nilai Probabilitas = 1
4 Jika G02  = Tidak, maka Nilai Probabiltas  = 0
5 Jika G03  = Benar, maka Nilai Probabilitas = 0.71
6 Jika G03  = Tidak, maka Nilai Probabiltas  = 0
7 Jika G04  = Benar, maka Nilai Probabilitas = 0.57
8 Jika G04  = Tidak, maka Nilai Probabiltas  = 0
9 Jika G05  = Benar, maka Nilai Probabilitas = 0.71
10 Jika G05  = Tidak, maka Nilai Probabiltas  = 0
11 Jika G06  = Benar, maka Nilai Probabilitas = 0.57
12 Jika G06  = Tidak, maka Nilai Probabiltas  = 0
13 Jika G07  = Benar, maka Nilai Probabilitas = 0.57
14 Jika G07  = Tidak, maka Nilai Probabiltas  = 0
15 Jika G08  = Benar, maka Nilai Probabilitas = 0.71
16 Jika G08  = Tidak, maka Nilai Probabiltas  = 0
17 Jika G09  = Benar, maka Nilai Probabilitas = 0.57
18 Jika G09  = Tidak, maka Nilai Probabiltas  = 0
Terdapat 18 data pertanyaan yang diajukan kepada pengguna game online sebagaimana hampir semua pengguna gamer dengan game online. Berikut ini pertanyaan yang isi  oleh salah satu  pengguna yang bernama Muhammad Setia Fajar yang ingin berkonsultasi apakah Setia Fajar terdeteksi ketergantungn game online?
Tabel 5. Pertanyaan Gejala Ketergantungan Game Online Kode  Nama Gejala Jawaban G01 Apakah anda sering begadang? Tidak G02 Apakah kesehatan fisik anda mulai berkurang? Ya G03 Apakah anda menghabiskan waktu lama ketika bermain game? Tidak G04 Apakah anda tidak dapat mengontrol emosi ketika bermain game? Tidak G05 Apakah anda tidak tertarik dalam bersosialisasi? Ya G06 Apakah anda mengucapkan kata-kata kotor? Ya G07 Apakah  konsentrasi  anda dalam belajar bekurang? Tidak G08 Apakah anda  mulai mengeluarkan uang keperluan game online? Ya G09 Apakah anda bermain game hanya untuk mengisi waktu luan? Tidak G10 Apakah anda  masih mengingat waktu ketika bermain game? Ya G11 Apakah merasa resah setelah bermain game untuk waktu yang lama? Tidak G12 Apakah anda mulai berbohong? Tidak G13 Apakah anda selalu terpikir game sepanjang hari? Ya G14 Apakah anda bermain game hanya untuk melupakan masalah-masalah kehidupan anda?  Ya G15 Apakah anda susah dalam  membagi waktu? Ya
Hal 675−685 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
G16 Apakah anda mulai mencari teman yang hobi dalam jenis game terbaru? Tidak G17 Apakah anda mulai mengabaikan perkataan orang tua? Ya G18 Apakah anda kesulitan untuk berhenti bermain game  ketika telah memulainya? Tidak
Berdasarkan pertanyaan yang telah diberi jawaban Ya dan Tidak. Maka hasil dari pertanyaan tersebut dapat dilihat seberapa besar Muhammad Setia Fajar  mengalami ketergantungan terhadap penggunaan game online yang menggunakan probabilitas bayes kemudian diproses dengan menggunakan metode bayes. Adapun tahapan-tahapan dalam kpenyelesaian metode bayes yaitu sebagai berikut ini:
a. Menentukan nilai probabilitas
Tabel 6. Nilai Probabilitas Gejala Kd_Gejala Nilai Probailitas G01 0,57 G02 1,00 G03 0,71 G04 0,57 G05 0,71 G06 0,57 G07 0,57 G08 0,71 G09 0,57 G10 0,43 G11 0,57 G12 0,43 G13 0,29 G14 0,43 G15 0,57 G16 0,29 G17 0,43 G18 1,00
b. Menjumlahkan nilai probabiltas
Setelah  mendapatkan nilai  probanilits, langkah selanjutnya adalah jumlahkan nilai  probabilitas tersebut  dengan rumus
∑ 𝐾 𝑛 𝐺𝑛 = 1 = 𝐺1 + ⋯ + 𝐺𝑛 .
1. P1   = Ketergantungan Berat G02  = K (E|H02) =  1
G05  = K (E|H05) =  0.71 G06  = K (E|H06) =  0.57 = ∑ 𝐾 18 𝐺18 = 3 = 1 + 0.71 + 0.57 = 0.28
2. P2   = Ketergantungan Sedang G08  = K (E|H08)
= 0.71
G10  = K (E|10) = 0.42 = ∑ 𝐾 18
𝐺18 = 2 = 0.71 + + 0.42 = 1.14
3. P3   = Ketergantungan Ringan
G13  = K (E|H13)
= 0.28
G15  = K (E|H15) = 0.57 G16  = K (E|H17)
= 0.42
= ∑ 𝐾
18
𝐺18 = 3 = 0.28 + 0.57 + 0.42 = 1.27
c. Mencari nilai probabilitas hipotesa H tanpa memandang ievidence
Hal 675−685 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Selanjutnya adalah mencari nilai probabilitas hipotesa H tanpa memandang evidence dengan cara memandang evidence dengan cara membagikan nilai probabilitas evidence awal dengan hasil penjumlahan probabilitas berdasarkan data. Dengan rumus
𝑘 (𝐻𝑖) = 𝑘 (𝐸|𝐻 𝑖 ) ∑ =𝑛 𝑛 𝑘 .

## 1. P1  =  Ketergantungan Berat
G02  =  K(H2) = 1 2.29 = 0.43 G05  =  K(H5) = 0.71 2.29 = 0.29 G06  =  K(H6) = 0.57 2.29 = 0.25
2. P2  = Ketergantungan Sedang
G08  =  K(H08)
= 1 0.28 = 0.43 G10  =  K(H10)
= 0.71 1.14 = 0.29
3. P3  = Ketergantungan Ringan
G13  =  K(H13)
= 0.28 1.29 = 0.22 G14  =  K(H14) = 0.57 1.29 = 0.44 G17  =  K(H17) = 0.42 1.29 = 0.33
d. Mencari nilai probabilitas hipotesis memandang evidence
Langkah  selanjutnya  mencari  probabilitas  hipotesis  memandang evidence dengan  cara  mengalihkan  nilai probabilitas evidence dan menjumlahkan hasil perkalian bagi masing-masing hipotesis.
∑ = 𝑘 (𝐻 𝑖 ) × k(E| H 𝑖 ) + ⋯ + 𝐾 (𝐻 𝑖 ) × 𝐾(E| H 𝑖 ) 𝑛
𝑘=𝑛
1. P1  = Ketergantungan Berat
∑ = ( 0.44  × 1 ) + ( 0.31  × 0.71) + ( 0.25  × 0.57) = 0.80
3
𝑘=3
2. P2  = Ketergantungan Sedang
∑ = ( 0.63  × 0.71 ) + ( 0.38  × 0.43) = 0.60 2
𝑘=2
3. P3  = Ketergantungan Ringan
∑ = ( 0.22  × 0.29 ) + ( 0.44  × 0.57) + ( 0.33  × 0.43) = 0.46 3 𝑘=3
e. Mencari nilai hipotesa H benar jika diberi evidence
Langkah selanjutnya adalah mencari nilai 𝑘 = (𝐻 𝑖 |𝐸 𝑖 ) atau probabilitas H, dengan suatu cara menghasilkan hasil nilai  dari probabilitas hipotesa tanpa memandang suatu evidence dengan suatu  nilai probabilitas awal  lalu dibagi hasil probabilitas hipotesa dengan memandang evidence.
𝑘 ( 𝐻 𝑖 𝐸 𝑖 ) = 𝐾(𝐻 𝑖 ) ×  𝐾( 𝐸 𝐻 𝑖 ) ∑ = 𝑁 𝑛 𝑘
1. P1  =  Ketergantungan Berat
G02  = 0.44 × 1 0.80 = 0.54
G05  = 0.31 × 0.71 0.80 = 0.28 G06  = 0.25 × 0.57 0.80 = 0.18

## 2. P2  = Ketergantungan Ringan
G08  = 0.63 × 0.71
1.14 = 0.74 G10  = 0.38 × 0.43
1.14 = 0.26
Hal 675−685 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
3. P3  = Ketergantungan Sedang
G13  = 0.22  × 0.29
1.29 = 0.14 G15  = 0.44 × 0.57 1.29 = 0.55
G17  = 0.33 × 0.43 1.29 = 0.31
f. Mencari nilai kesimpulan
Langkah  selanjutnya  adalah  mencari  nilai bayes dari  metode teorema  bayes yaitu ∑ 𝑏𝑎𝑦𝑒𝑠 = 𝑛 𝐾=1 P (𝐸 | H 𝑖 )   ×   P ( H 𝑖 |E 𝑖 ) … . . + P ( E | H 𝑖 )  ×  P ( H 𝑖 |E 𝑖 ). Dengan mencari nilai kesimpulan dari metode teorema bayes dengan  cara  mengalikan  nilai  probabilitas evidence awal  atau  P  (E|Hi)  dengan  nilai  hipotesa  Hi  benar  jika  diberikan evidence e atau P (Hi | ei) menjumlahkan perkalian.
1. P1  = Ketergantungan Berat
∑ 𝑏𝑎𝑦𝑒𝑠 = ( 1  × 0.54 )
3
𝐾=3
+ ( 0.71  ×  0.28) + ( 0.57  ×  0.18) = 0.49

## 2. P2  = Ketergantungan Ringan
∑ 𝑏𝑎𝑦𝑒𝑠 = ( 0.71  × 0.74 )
2
𝐾=2 + ( 0.42  ×  0.26) = 0.64

## 3. P3  = Ketergantungan Sedang
∑ 𝑏𝑎𝑦𝑒𝑠 = ( 0.28  × 0.14 )
3
𝐾=3
+ ( 0.57  ×  0.55) + ( 0.42  ×  0.31) = 0.49
Dari hasil perhitungan menggunakan metode teorema bayes diatas, maka dapat diketahui bahwa Muhammad Setia Fajar melakukan diagnosis terdeteksi ketergantungan berat dengan nilai bayes 0.84 atau 84%.

## 3.3 Implementasi Sistem
Pengujian sistem dilakukan semua sistem telah terkonfigurasi dengan baik dan sistem dapat berjalan dengan baik maka tahap  terakhir  adalah  melakukan    pengujian  sistem.  Fajar  melakukan  diagnosis  untuk  mendeteksi  apakah  muhammad setia fajar terdeteksi ketergantungan terhadap game online.
Pada gambar 4 diatas merupakan  halaman  menu saat pengguna user melakukan login pada aplikasi maka user akan masuk ke halaman  user. Pada halaman ini ada 6 fitur, yaitu pengujian, pelatihan, feed,edukasi, profil, dan tentang.
Hal 675−685 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 6. Fitur Halaman Pengujian
Pada  gambar  5  diatas user dapat  melakukan  diagnosa  atau  deteksi  pada  aplikasi  dengan  menjawab  pertanyaan pertanyaan  data  gejala  yang  ada  di  aplikasi  deteksi  ketergantungan game  online. Selanjutnya  setelah user menjawab pertanyaan tersebut maka user dapat melihat jenis ketergantungan game online apakah pengguna ketergantungan berat, sedang,  dan  ringan.  Kemudian user juga  dapat  melihat  nilai bayes dan  memberikan  solusi  pada  masing-masing  jenis ketergantungan terhadap pengguna, agar pengguna dapat mengurangi dalam bermain game online.
Pada Gambar 6 halaman ini menjelaskan tentang histori pengguna yang telah melakukan diagnosa deteksi ketergantungan game online.
Hal 675−685 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan    hasil  penelitian  dan  pembahasan  dapat  disimpulkan  bahwa  metode bayes berhasil    dalam    melakukan diagnosa deteksi para pengguna game online . Penulis melakukan penelitian dengan  menggunakan  metode bayes karena metode ini mudah untuk dipahami bagi para pemula. Penggunaan algoritma metode bayes menunjukkan bahwa terdapat siswa  bernama  Muhammad  Fajar  mengalami    katergantungan game  online, siswa  tersebut    menjawab  beberapa pertanyaan  dari  gejala  ketergantungan game  online .  Adapun  hasil  dari  tersebut  menunjukkan  bahwa  siswa  tersebut mengalami  ketergantungan  berat  dalam  bermain game  online dengan  nilai bayes 0.84  %  atau  84%.  Selain  itu  pada penelitian    ini    juga  menghasilkan  sebuah  aplikasi  deteksi  keergantungan game  online berbasis mobile  android yang dapat digunakan  pada smartphone android sehingga para pengguna game online tidak perlu bertemu dengan seorang pakar untuk berkonsultasi tentang ketergantungan gejala-gejala terhadap game online .

## REFERENCES
[1] I.  Zulkarnein  and  V.  Lusiana,  “Rekomendasi  Deck  Hero  Pada  Game  Clash  Royal  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,”  J. Mahajana Inf., vol. 7, no. 1, pp. 108–114, 2022, doi: 10.51544/jurnalmi.v7i1.2961.
[2] A.  A.  dan  A.  W.  B.  U.  Kustiawan,  JANGAN  SUKA  GAME  ONLINE :PENGARUH  GAME  ONLINE  DAN  TINDAK PENCEGAHAN, Cetakan ke. Jawa Timur: Jawa Timur: CV.AE MEDIA GRAFIKA, 2019.
[3] Y. Firdaus, Y. Pebrianti, and T. Andriyani, “Pengaruh kecanduan game online terhadap perilaku konsumtif siswa pengguna game online,” J. Ris. Terap. Akunt., vol. 2, no. 2, pp. 169–181, 2018.
[4] R.  Mokhammad,  Cara  Mudah  Membuat  Game  Edukasi  dengan  Construct  2;  Tutorial  sederhana  Construct  2.  Yogyakarta: Maskha, 2018.
[5] A. M. S. Luki, Filananoka, “Pengaruh Intensitas Bermain Game terhadap Konsentrasi Belajar Siswa SMK Al -Ikhlash Dalegan Panceng Gersik,” vol. 01, no. 02, pp. 112–119, 2020.
[6] M. Mertika and D. Mariana, “Fenomena Game Online di Kalangan Anak Sekolah Dasar,” J. Educ. Rev. Res., vol. 3, no. 2, p. 99, 2020, doi: 10.26737/jerr.v3i2.2154.
[7] F. R. Mais, S. S. J. Rompas, and L. Gannika, “Kecanduan Game Online Dengan Insomnia Pada Remaja,” J. Keperawatan, vol. 8, no. 2, p. 18, 2020, doi: 10.35790/jkp.v8i2.32318.
[8] N. Sulardi and A. Witanti, “Sistem Pakar Untuk Diagnosis Penyakit Anemia Menggunakan Teorema Bayes,” J. Tek. Inform., vol. 1, no. 1, pp. 19–24, 2020, doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.1.12.
[9] R. Lumbantoruan, N. B. Nugroho, and A. Alhafiz, “Mendiagnosa Penyakit Psittacosis Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 5, p. 655, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i5.5340.
[10]  S. A. Chiesa, “Hubungan antara Kecanduan Game Online dengan Kualitas Tidur pada Mahasiswa yang Bermain Game Online X di Kota Padang,” Socio Hum., vol. 3, no. 1, pp. 1–11, 2021.
[11]  A. M. H. Pardede, “Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Kelapa Sawit Dengan Metode Bayes Study Kasus Pt.Ukindo Blankahan Estate,” J. KAPUTAMA, vol. 10, no. 1, pp. 8–16, 2016, doi: 10.21248/contrib.entomol.13.7-8.894-901.
[12]  R. Tulllah, S. M. Mustafa, and A. Rochim, “Sistem Pakar Pendeteksi Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan Algoritma Fuzzy Logic Takagi Sugeno Kang,” vol. 9, no. 2, 2019.
[13]   heny Pratiwi, Buku Ajar Sistem pakar. Jawa Barat: Jawa Barat: Goresan Pena, 2019.
[14]  F. Kesumaningtyas and R. Handayani, “Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Rheumatic (Rematik) Dengan Metode Forward Chaining,” J. TEKNOIF, vol. 8, no. 2, pp. 59–63, 2020, doi: 10.21063/jtif.2020.v8.2.
[15]  R. Rachman, “Sistem Pakar Deteksi Penyakit Refraksi Mata Dengan Metode Teorema Bayes Berbasis Web,” J. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 68–76, 2020, doi: 10.31311/ji.v7i1.7267.
[16]  M. R. Fadillah, B. Andika, and D. Saripurna, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Dan Hama Penyerang Tanaman Bougenville Dengan Metode Teorema Bayes,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer), vol. 19, no. 1, p. 88, 2020, doi: 10.53513/jis.v19i1.229.
[17]  T. Hidayat and M. Muttaqin, “Pengujian Sistem Informasi Pendaftaran dan Pembayaran Wisuda Online menggunakan Black Box Testing dengan Metode Equivalence Partitioning dan Boundary Value Analysis,” vol. 6, no. 1, pp. 25–29, 2018.
[18]  S. Fuadi,  O. Candra, and U. N. Padang, “Prototype Alat Penyiram Tanaman Otomatis dengan Sensor Kelembaban dan Suhu Berbasis Arduino,” vol. 1, no. 1, pp. 21–25, 2020.
[19]  W. A. najwawakyla. Dkk, Lentera Peradaban. Jawa Timur: Jawa Timur: Caremedia Communication, 2021.
[20]  H. W. Saiful Nur Arif, Muhammad Syahril, “Sistem Pakar Mendiagnosa Kerusakan Handphone Oppo,” vol. 4, no. 1, pp. 112 – 126, 2021.
[21]  E.  T.  Simanjuntak,  D.  Setiawan,  and  Y.  H.  Syahputra,  “Penerapan  Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Toxoptera  Citridus Aurantii Pada Tanaman Jeruk Menggunakan Metode Teorema Bayes,” vol. 4, no. 3, pp. 1–14, 2021.
[22]  J. A. Widians, N. Puspitasari, and A. A. M. Putri, “Penerapan Teorema Bayes dalam Sistem Pakar Anggrek Hitam,”  Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput., vol. 15, no. 2, p. 75, 2020, doi: 10.30872/jim.v15i2.4604.
[23]  R. Noviani, “Sistem Pakar Mendiagnosa Gizi Buruk Pada Balita Menggunakan Teorema Bayes,” vol. 3, no. 2, pp. 163–169, 2020.
[24]  T.  S.  Adhiva,  U.  Fatimah,  S.  Sitorus,  and D.  Suherdi,  “Expert  System Untuk  Mendiagnosa  Anxiety  Disorder  Menggunakan Metode Teorema Bayes,” vol. 3, no. 2, pp. 376–384, 2020.