## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 155
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .
Implementasi Metode Certainty Factor Dalam Sistem Pakar Diagnosa Nomophobia Pada Remaja Berbasis Web
Bagus Wahyu Ari Pratama 1 , Putri Taqwa Prasetyaningrum 2 1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta Email: 1 191210099@student.mercubuana-yogya.ac.id, 2 putri@mercubuana-yogya.ac.id

## Abstrak
Di era digitalisasi saat ini, penggunaan smartphone telah menjadi fenomena yang meluas, mendominasi kehidupan sehari-hari dan menandakan pergeseran yang signifikan  dalam  cara  kita  berkomunikasi,  bekerja,  dan  mengakses  informasi. Namun, fenomena  tersebut  memiliki dampak negatif,  tidak hanya menciptakan ketergantungan  pada  teknologi,  tetapi  juga  membuka  jalan  bagi  munculnya gangguan  kesehatan  mental,  seperti Nomophobia ,  yaitu  kecemasan  akan  tidak tersedianya atau hilangnya akses terhadap penggunaan smartphone . Penelitian ini mengembangkan  pendekatan  inovatif  untuk  merespon  dampak  negatif penggunaan  smartphone  dengan  membangun NomophobiCare ,  yaitu  sebuah sistem pakar berbasis website dengan metode Certainty Factor . Pengujian sistem dilakukan  dengan  melibatkan  10  responden  mahasiswa,  menunjukkan  akurasi yang  sesuai  dengan  perhitungan  manual  dan  kaidah  representasi  pengetahuan pakar. User  Acceptance  Test ( UAT )  juga  dilakukan  untuk  mengevaluasi penerimaan sistem oleh  pengguna akhir, yang dalam hal ini adalah  responden. Hasil UAT menunjukkan  tingkat  penerimaan  rata-rata  sebesar  96,4%,  yang mencerminkan  respon  dan  kepuasan  pengguna  yang  positif  terhadap  sistem. Dengan kemampuan mengidentifikasi tingkat nomophobia secara dini, sistem ini dapat memberikan manfaat dalam pencegahan serta mengetahui tindakan awal yang  dapat  dilakukan  untuk  membantu  mengelola  dan  mengurangi  dampak negatif dari ketergantungan terhadap smartphone .
Kata Kunci : Nomophobia , Expert System , Diagnosis, Certainty Factor

## 1. PENDAHULUAN
Selaras  dengan  perkembangan  zaman  saat  ini,  teknologi  juga  telah berkembang  pesat  dan  semakin  canggih  termasuk  pada  sektor telekomunikasi. Telepon seluler pintar atau smartphone merupakan salah satu teknologi komunikasi yang kini telah menjadi bagian dari kehidupan manusia  sehari-hari.  Fungsi  telepon  seluler  kini  bukan  sekedar  untuk

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
mengirim  pesan  singkat,  atau  telepon  suara  semata,  karena  terdapat berbagai  aplikasi-aplikasi  penunjang  sebagai  sarana  informasi,  hiburan, serta akses penjelajahan internet yang mudah digunakan.
Pada  tahun  2022,  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  melaporkan  bahwa sebanyak 67,88% penduduk Indonesia telah memiliki telepon seluler [1]. Survei yang dilakukan oleh Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII)  melaporkan  bahwa  pengguna  internet  di  Indonesia  mengalami peningkatan  pada  tahun  2023  mencapai  215  juta  jiwa  atau  dalam persentase  sejumlah  79,19%.  Dalam  laporan  survei  tersebut  APJII disebutkan  kelompok  usia  19-34  tahun  memiliki  tingkat  penetrasi penggunaan internet menggunakan smartphone mencapai 99,51% [2].
Kecenderungan  penggunaan  telepon  seluler  yang  berlebihan  dapat menimbulkan  perilaku  adiktif  dan  ketergantungan,  kedua  hal  tersebut merupakan  indikasi  dari  kecenderungan nomophobia [3].  Dalam  kajian psikologi, Nomophobia atau No Mobile Phone Phobia dikategorikan sebagai phobia spesifik yang artinya phobia terhadap hal-hal yang sifatnya spesifik dalam  hal  ini  dicontohkan  adalah mobile  phone [4]. Nomophobia merupakan rasa takut berada diluar kontak ponsel dan dianggap sebagai fobia  modern  sebagai  efek  samping  dari  interaksi  manusia,  teknologi informasi dan komunikasi khususnya smartphone [5]. Fenomena remaja yang  mengalami  kecenderungan nomopobia dapat  dilihat  dari  adanya kecemasan  saat  remaja  tidak  dapat  menemukan  smartphone,  misalnya saat bangun tidur hal pertama yang dicari oleh remaja adalah smartphone [6].
Masyarakat  awam  mungkin  tidak  menyadari  gejala-gejala  dan  dampak dari ketergantungan smartphone , atau mengabaikan kondisi tersebut dan enggan  untuk  berkonsultasi  dengan  pakar  psikolog  terkait  karena kurangnya  memperhatikan  kesehatan  mental  diri  sendiri.  Dampak  dari nomophobia juga  tidak  hanya  sebatas  antara  hubungan  sosial  para penggunanya  dengan  orang  lain  akan  tetapi  penggunaan  smartphone secara  berlebihan  juga  akan  berdampak  pada  kesehatan  bagi  para penggunaanya [7].
Oleh karena itu penelitian ini akan mengembangkan sebuah sistem pakar guna  mendiagnosa nomophobia berbasis  web  dengan  menggunakan metode certainty  factor .  Adapun  faktor  kepastian ( certainty  factor ) merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  mengukur  suatu

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Bagus Wahyu Ari Pratama, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 157
keyakinan seseorang. Inputnya adalah berupa kepastian dari pakar serta kepastian  dari user [8].  Sistem  pakar  diagnosa nomophobia ini  dapat digunakan  oleh  psikolog  maupun  masyarakat  awam  untuk  dapat membantu  melakukan  diagnosa  awal  secara  berkala  dalam  mengetahui sejauh  mana  memiliki  ketergantungan smartphone ,  serta  dapat memberikan  kontribusi  positif  dalam  memahami,  mencegah,  dan mengatasi nomophobia sejak dini.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  melalui  beberapa  tahapan  dimulai  dari mengidentifikasi  permasalahan,  studi  literatur,  pengumpulan  data, perancangan aplikasi, implementasi, dan pengujian aplikasi, seperti pada Gambar 1.
Gambar 1 . Tahapan Penelitian
Seluruh  proses  penelitian  ini  mencerminkan  alur  logis  dari  tahapan- tahapan  yang  dilakukan.  Setiap  tahap  memiliki  peran  khusus  dalam mengarahkan  penelitian  untuk  mencapai  tujuan  penelitian  yang  telah ditetapkan.

## 1) Identifikasi Masalah
Penelitian  dimulai  dengan  mengidentifikasi  permasalahan  khusus yang  akan  diteliti.  Masalah  pada  penelitian  ini  adalah  bagaimana membangun  sistem  pakar  untuk  mendiagnosis nomophobia dengan mengimplementasikan metode certainty factor .

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
2) Studi Literatur
Dalam  tahap  ini,  peneliti  melakukan  eksplorasi  dan  penggalian literatur, informasi, serta teori yang relevan dengan topik penelitian tentang nomophobia .  Peneliti  mengacu  pada  berbagai  sumber referensi,  seperti  artikel  ilmiah,  buku,  dan  publikasi  ilmiah  lainnya, untuk memperoleh pemahaman mendalam.

## 3) Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  mendapatkan  data  primer  dan data  sekunder.  Data  primer  diperoleh  dari  tenaga  ahli  psikologi, dengan melakukan wawancara secara langsung untuk mendapatkan informasi  gejala-gejala nomophobia ,  serta  penanganan  awal  dari ketergantungan  tersebut.  Sedangkan  data  sekunder  diperoleh  dari studi  literatur  pada  jurnal  atau  pun  buku  yang  membahas  tentang nomophobia .

## 4) Perancangan Aplikasi
Dalam  tahap  perancangan  aplikasi,  dilakukan  pemodelan  sistem dengan  pembuatan  diagram UML ( Unified  Modeling  Language )  yang menjelaskan  alur  kerja  sistem  seperti use  case  diagram , sequence diagram , class  diagram ,  dan activity  diagram .  Pemodelan  sistem dengan  menggunakan  diagram  UML  ini  menjadi  landasan  untuk perancangan dan pengembangan aplikasi secara sistematis.
5) Implementasi Implementasi  merupakan  tahap  di  mana  desain  sistem  yang  telah dirancang kemudian di terapkan dalam bentuk  sistem atau  aplikasi. Kode  program  dan  fungsionalitas  sistem  diterapkan  sesuai  dengan spesifikasi yang telah ditetapkan pada tahap perancangan.

## 6) Pengujian Aplikasi
Tahap  pengujian  dilakukan  untuk  mengevaluasi  kinerja  dan fungsionalitas  aplikasi.  Berbagai  skenario  diuji  untuk  memastikan bahwa  sistem  beroperasi  sesuai  dengan  yang  diharapkan  dan memberikan  hasil  yang  akurat  dalam  mendiagnosa  tingkat nomophobia .

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Bagus Wahyu Ari Pratama, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 159

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  sebuah  sistem  komputer  yang  diciptakan  guna mensimulasikan semua unsur kemampuan pengambilan keputusan pakar. Sistem  pakar  menggunakan  keahlian  sebanyak  mungkin  untuk memecahkan  masalah  [9].  Sistem  pakar  menggunakan  pengetahuan manusia, di mana pengetahuan tersebut dimasukkan ke sebuah komputer dan  kemudian  digunakan  untuk  menyesaikan  masalah-masalah  yang biasanya membutuhkan kepakaran atau keahlian pakar [10].

## 2.2 Metode Certainty Factor
Metode Certainty Factor ( CF ) adalah salah satu metode dalam sistem pakar yang  digunakan  untuk  menangani  ketidakpastian  atau  ketidakpastian dalam  penilaian  kebenaran  aturan  atau  fakta. CF merupakan  nilai parameter  klinis  yang  diberikan MYCIN untuk  menunjukkan  besarnya kepercayaan. MYCIN membantu  dokter  mengidentifikasi  pasien  yang menderita penyakit. Dokter duduk di depan komputer dan memasukkan data  pasien  seperti  umur,  riwayat  kesehatan,  hasil  laboratorium  dan informasi  terkait  lainnya.  Kelebihan  dari  metode CF adalah  dapat mengukur  sesuatu  yang  pasti  atau  tidak  pasti  dalam  pengambilan keputusan pada sistem pakar diagnosa penyakit  [8]. Apabila satu gejala menjadi indikasi untuk  beberapa penyakit maka disebut sebagai aturan yang  tidak  pasti.  Jawaban  dari  pengguna  disebut  tidak  pasti  apabila pengguna memberikan jawaban yang tidak yakin atas kondisi yang terjadi pada  tubuhnya  ketika  diberikan  daftar  pertanyaan  saat  sesi  konsultasi [11]. Faktor kepastian didefinisikan sebagai berikut.
𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) = 𝑀𝐵(𝐻, 𝐸) –  𝑀𝐷(𝐻, 𝐸)
(1)
Di mana: CF(H,E) faktor kepastian dari hipotesis H yang dipengaruhi oleh premis (evidence) E.
MB (H,E) ukuran kepercayaan terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh premis (evidence) E.
MD (H,E)  ukuran  ketidakpercayaan  terhadap  hipotesis  H  yang dipengaruhi oleh premis (evidence) E.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Dan kaidah untuk kesimpulan yang serupa namun berbeda dalam faktor kepastian,  maka  perhitungan  digabungkan  menjadi CF  Combine sebagai berikut.
CF 𝐶𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 CF [H,E] 1 = CF [H,E 1 ] + CF [H,E] 2 * (1- CF [H,E 1 ]) CF 𝐶𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 CF [H,E] old3 = CF [H,E] old + CF [H,E] 3 * (1- CF [H,E] old ) (2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  metode certainty  factor berhasil  menghasilkan persentase  tingkatan nomophobia yang  terdiri  dari  tiga  kategori,  yakni nomophobia ringan, sedang, dan berat yang bersumber dari pengetahuan pakar.  Adapun  gejala-gejala  yang  mendefinisikan  masing-masing tingkatan tersebut telah disusun dalam tabel yang menjadi dasar diagnosa.
Penerapan  metode certainty  factor pada  sistem  pakar  dibutuhkan  nilai bobot pada masing-masing gejala yang diberikan oleh pakar. Nilai bobot ini  mencerminkan  tingkat  kepastian  atau  keyakinan  pakar  terhadap hubungan antara gejala tersebut dengan tingkatan nomophobia . Dengan mengintegrasikan penilaian subjektif pakar dan data empiris nilai bobot, sistem  pakar  dapat  melakukan  penilaian  lebih  akurat  dan  memberikan diagnosa yang lebih tepat sesuai dengan gejala yang diamati pada individu.

## 3.1 Representasi Pengetahuan
Representasi pengetahuan mengacu pada data yang diperoleh dari hasil wawancara  dengan  Dwi  Nurul  Baroroh,  S. Psi.,  M. Psi.,  Psikolog  yang merupakan  Tenaga  Ahli  Biro  Psikologi  Metamorfosa  (Psikologi  Klinis) Daerah  Istimewa  Yogyakarta  yang  menjadi  landasan  untuk menggambarkan dan membahas dampak psikologis nomophobia .
Tabel 1 dan Tabel 2 menggambarkan skala nilai certainty factor ( CF ) yang digunakan  untuk  menentukan  tingkat  keyakinan  atau  kepastian  terkait gejala-gejala nomophobia .  Tabel  1  menyajikan  nilai-nilai CF yang digunakan oleh pengguna ( user ).

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Bagus Wahyu Ari Pratama, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 161
Tabel 1. Nilai CF User Interprestasi Nilai Tidak 0 Hampir mungkin 0.1 Mungkin 0.3 Sangat Mungkin 0.5 Hampir pasti 0.7 Pasti 0.8 Tabel  2  menunjukkan  nilai-nilai CF yang  digunakan  oleh  pakar  dalam memberikan interpretasi terhadap gejala-gejala tersebut. Penentuan nilai- nilai CF ini  menjadi  dasar  perhitungan  untuk  menghasilkan  tingkat kepastian dalam sistem pakar diagnosa nomophobia .
Tabel 2. Nilai CF Pakar Interprestasi Nilai Tidak 0 Hampir mungkin 0.2 Mungkin 0.4 Sangat Mungkin 0.6 Hampir pasti 0.8 Pasti 1
Tabel 3 memuat data gejala yang digunakan sebagai acuan dalam proses diagnosa nomophobia pada  sistem  pakar.  Data  gejala  ini  menjadi  dasar bagi pengguna ( user ) dan pakar untuk memberikan respons dan penilaian terhadap tingkat gejala yang dialami oleh individu yang sedang menjalani diagnosa.
Tabel 3. Data Gejala
Kode Nama Gejala G01  Merasa gelisah saat berlama-lama jauh dari smartphone.
G02  Gangguan panik jika tidak memegang smartphone.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Kode
Nama Gejala
G03  Merasa khawatir saat smartphone kehabisan baterai.
G04 Gelisah saat tidak terhubung dengan internet dengan smartphone.
G05  Sulit tidur karena terus menggunakan smartphone.
G06  Tidak nyaman ketika tidak dapat mengakses informasi melalui smartphone.
G07  Terlalu asik dengan dunianya sendiri.
G08 Kehilangan fokus dan konsentrasi saat bekerja karena terus memeriksa smartphone.
Tabel  4  menggambarkan  data  penyakit nomophobia yang  digunakan sebagai  hasil  dari  proses  diagnosa  pada  sistem  pakar.  Setiap  penyakit memiliki  kode  dan  nama  yang  merepresentasikan  tingkat  keparahan nomophobia yang telah diidentifikasi melalui analisis gejala.
Tabel 4. Data Kategori Penyakit Nomophobia Kode Penyakit Nama Penyakit P01 Nomophobia Ringan P02 Nomophobia Sedang P03 Nomophobia Berat Tabel  5  menyajikan  kumpulan  aturan  ( rules ) certainty  factor untuk diagnosa nomophobia berdasarkan  gejala-gejala  yang  diamati.  Setiap aturan terdiri dari kondisi ( IF ) yang mencakup kombinasi gejala dan nilai certainty factor yang dihubungkan dengan kategori penyakit nomophobia ( THEN ).
Tabel 5. Rule Certainty Factor Nomophobia No. Rule Certainty Factor 1. IF G03(0,6) AND G06(0,8) AND G07(0,4) AND G08(0,2)
THEN P01.

## 2. IF G03(0,6) AND G05(1) AND G06(0,8) AND G07(0,4) AND G08(0,4) THEN P02.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Bagus Wahyu Ari Pratama, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 163
No.

## Rule Certainty Factor 3. IF G01(0,6) AND G02(1) AND G03(0,6) AND G04(0,6) AND

## G05(0,8) AND G06(0,8) AND G07(0,4) AND G08(0,4) THEN P03.

## 3.2 Perhitungan Certainty Factor
Hasil  pengolahan  metode certainty  factor pada  sistem  pakar  diagnosa nomophobia ditinjau  kembali  dengan  perhitungan  manual  untuk mengetahui akurasi data yang diinput dalam sistem dengan validasi pakar. Berikut contoh perhitungan hasil certainty factor :

## Nomophobia Berat
Iterasi G01(0,1), G02(0,1), G05(0,3), G06(0,1), G08(0,1) CF1 + CF2 * (1-CF1) CFold + CF3 * (1-Cfold) 1. 0,06+0,1*(1-0,06)=0,154 2. 0,154+0,24*(1-0,154)=0,357 3. 0,357+0,08*(1-0,357)=0,408 4. 0,408+0,04*(1-0,408)=0,432 5. 0,432*100%= 43,2%
Dari  hasil  perhitungan  tersebut  menunjukkan  bahwa  responden kemungkinan terdiagnosa nomophobia berat berdasarkan gejala yang di alami  dengan  tingkat  keyakinan  sebesar  43,2%.  Hasil  metode certainty factor yang  diperoleh  memiliki  hasil  yang  serupa  dengan  metode  yang diolah melalui sistem.

## 3.3 Pemodelan Sistem
1) Use Case Diagram
Use  case  diagram merupakan  pemodelan  untuk  kelakuan  ( behavior ) sistem  informasi  yang  dibuat. Use  case  diagram digunakan  untuk mengetahui  fungsi  apa  saja  yang  ada  di  dalam  sistem  dan  yang  berhak menggunakan fungsi-fungsi tersebut [12].

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
164 | Implementasi Metode Certainty Factor Dalam Sistem Pakar ..... Gambar 2. Use Case Diagram Admin
Gambar 3 . Use Case Diagram User
2) Class Diagram
Class diagram adalah salah satu jenis diagram pada UML yang digunakan untuk menampilkan kelas-kelas maupun paket-paket yang ada pada suatu sistem  yang  akan  digunakan  [13]. Class  diagram terbagi  menjadi  tiga bagian, yaitu class , attribute , dan method. Attribute merupakan data-data yang  dimiliki  oleh  suatu  kelas,  sedangkan method merupakan  fungsi- fungsi yang dapat dilakukan oleh kelas tersebut. Pada penelitian ini class diagram  dimodelkan  dengan  menggunakan  konsep MVC ( Model-View- Controller ).

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Bagus Wahyu Ari Pratama, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 165
Gambar 4 . Class Diagram Login Gambar 5 . Class Diagram Diagnosa

## 3) Sequence Diagram
Sequence diagram menggambarkan kelakuan objek pada use case dengan mendeskripsikan  waktu  hidup  objek  dan  pesan  yang  dikirimkan  dan diterima antar objek [12]. Pada sequence diagram menggambarkan aliran pengiriman pesan yang terjadi di aplikasi, sebagai bentuk interaksi dengan pengguna ( user ) [14].
Gambar 6 . Sequence Diagram Login

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Gambar 7 . Sequence Diagram Diagnosa
4) Activity Diagram
Activity Diagram adalah bagian penting dari UML yang menggambarkan aspek  dinamis  dari  sistem.  Logika  prosedural,  proses  bisnis  dan  aliran kerja  suatu  bisnis  bisa  dengan  mudah  dideskripsikan  dalam activity diagram [13].
Gambar 8 . Activity Diagram Login

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Bagus Wahyu Ari Pratama, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 167 Gambar 9 . Activity Diagram Diagnosa

## 3.4 Implementasi Sistem
Sistem  dikembangkan  dengan  bahasa  pemrograman PHP dengan framework  Laravel. Pemilihan  bahasa  pemrograman  dan  framework tersebut  didasarkan  pada  kemampuan  yang  sangat  mendukung  dalam pengembangan  website.  Sistem  pakar  yang  sudah  diimplementasikan selanjutnya diberi nama NomophobiCare . Diambil dari kata Nomophobia dan Care , dengan tujuan sistem ini dapat memberikan layanan yang efektif dan  terpersonalisasi  untuk  membantu  individu  mengidentifikasi, memahami, dan mengatasi nomophobia .

## 1) Tampilan Halaman Utama
Halaman  ini  dirancang  untuk  memberikan  pengalaman  pengguna  yang informatif  dan  mudah  digunakan  sejak  awal.  Halaman  ini  menyajikan informasi yang dapat menarik perhatian pengguna, serta menjadi halaman awal sebelum masuk ke dalam sistem.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
168 | Implementasi Metode Certainty Factor Dalam Sistem Pakar .....

## Gambar 10 . Tampilan Utama Sistem Pakar Diagnosa Nomophobia

## 2) Halaman Diagnosa
Halaman  diagnosa  dibuat  untuk  membantu  pengguna  melakukan diagnosa apakah mereka mungkin mengalami nomophobia . Halaman ini dirancang  dengan  fokus  pada  keterlibatan  pengguna  dan  keterbacaan informasi melalui dialog pertanyaan gejala terkait.
Gambar 11. Tampilan Halaman Diagnosa Pengguna

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Bagus Wahyu Ari Pratama, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 169
3) Halaman Hasil Diagnosa
Halaman  ini  dirancang  dengan  fokus  pada  keterlibatan  pengguna  dan keterbacaan informasi melalui dialog pertanyaan gejala terkait.

## Gambar 12. Tampilan Hasil Diagnosa Pengguna

## 3.5 Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  terhadap  10  responden  dengan  memiliki status  sebagai  mahasiswa.  Proses  pengujian  ini  dimaksudkan  untuk mengukur  keefektifan  sistem NomophobiCare dalam  memberikan diagnosa nomophobia serta menilai respons  dan pengalaman pengguna, terutama dalam lingkungan mahasiswa perguruan tinggi.
Proses selanjutnya adalah melibatkan responden dalam User Acceptance Testing ( UAT )  atau  pengujian  penerimaan  pengguna.  Proses UAT dilakukan untuk mendapatkan umpan balik tentang antarmuka pengguna, kinerja  sistem,  kejelasan  informasi,  serta  kemampuan  sistem  dalam memberikan diagnosa dan solusi terkait nomophobia .

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Pertanyaan UAT berjumlah  5  pertanyaan  terkait  fungsionalitas  sistem, dengan  skala  bobot  jawaban  Sangat  Tidak  Setuju  (1),  Tidak  Setuju  (2), Kurang Setuju (3), Setuju (4), Sangat Setuju (5). Tabel 6 merupakan hasil pengujian  sistem  terhadap  10  responden.  Hasil  pengujian  ini mencerminkan  tingkat  keparahan nomophobia pada  masing-masing responden.
Tabel 6. Hasil Pengujian Sistem Responden Gejala Hasil Diagnosa CF RSP1 G01(0,5), G02(0,5), G03(0,3), G04(0,3), G05(0,7), G06(0,5), G07(0,5), G08(0,7) Nomophobia Berat 96,4% RSP2 G01(0,5), G02(0,1), G03(0,3), G04(0,7), G05(0,1), G06(0,7), G08(0,1) Nomophobia Berat 88,4% RSP3 G01(0,1), G02(0,1), G05(0,3), G06(0,1), G08(0,1) Nomophobia Berat 43,2% RSP4 G04(0,1), G05(0,8), G06(0,1), G08(0,8) Nomophobia Sedang  87,5% RSP5 G04(0,1), G05(0,3), G06(0,7), G08(0,8), G08(0,1) Nomophobia Sedang 79,9 % RSP6 G01(0,1), G03(0,3), G04(0,7), G05(0,3), G06(0,5), G07(0,3), G08(0,8) Nomophobia Berat 87,8 % RSP7 G01(0,1), G03(0,3), G06(0,1), G07(0,3), G08(0,5) Nomophobia Berat 59,9% RSP8 G03(0,7), G06(0,8), G07(0,5) Nomophobia Ringan 83,3% RSP9 G03(0,1), G04(0,3), G06(0,8), G07(0,8), G08(0,1) Nomophobia Sedang 87,7%

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Bagus Wahyu Ari Pratama, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 171
Responden Gejala Hasil Diagnosa CF RSP1 G01(0,5), G02(0,5), G03(0,3), G04(0,3), G05(0,7), G06(0,5), G07(0,5), G08(0,7) Nomophobia Berat 96,4% RSP10 G01(0,8), G02(0,8), G03(0,7), G04(0,8), G05(0,5), G06(0,7), G07(0,8), G08(0,8) Nomophobia Berat 99,6%
Tabel  7  menampilkan  hasil  analisis User  Acceptance  Test ( UAT )  yang dilakukan oleh seluruh responden terhadap sistem pakar NomophobiCare . Analisis mencakup  evaluasi  terhadap  kejelasan  antarmuka,  keterbacaan informasi,  fungsionalitas,  dan  tingkat  kepuasan  pengguna.  Setiap responden  memberikan  penilaian  berdasarkan  pengalaman  mereka dalam  menggunakan  aplikasi.  Hasil  UAT  ini  memberikan  gambaran mengenai  respons  dan  penerimaan  pengguna  terhadap  sistem,  yang menjadi dasar untuk penilaian akhir terhadap keberhasilan implementasi sistem pakar diagnosa nomophobia .
Tabel 7. Hasil Analisa UAT No. Pertanyaan Tingkat Penerimaan 1. Apakah antarmuka pengguna (UI ) sistem mudah dipahami dan nyaman digunakan? 94% 2. Apakah tata letak informasi pada antarmuka pengguna mudah dibaca dan dipahami? 96% 3. Apakah ketika mengakses sistem, dari proses login , registrasi, dan navigasi awal mudah dipahami? 98% 4. Apakah langkah-langkah dalam proses diagnosa mudah diikuti? 94% 5. Apakah fitur yang ada pada sistem berjalan dengan baik? 100% Rata-rata 96,4%

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Analisa  perhitungan  tingkat  pengujian  penerimaan  pengguna  ( UAT ) dengan  menjumlah  jawaban  responden  dikalikan  dengan  bobot  dari masing-masing  pertanyaan.  Kemudian  dibagi  dengan  jumlah  responden untuk menghasilkan rata-rata dan dilakukan perhitungan persentase.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian membuktikan keefektifan metode certainty factor dalam mengklasifikasikan  tingkatan nomophobia berdasarkan  gejala  yang dialami pada individu. Pengujian sistem dilakukan terhadap 10 responden mahasiswa dan menunjukan akurasi yang tepat berdasarkan perhitungan manual  dan  kaidah  dari  representasi  pengetahuan  pakar.  Sejumlah  6 responden  terdiagnosa nomophobia berat,  3  responden  terdiagnosa nomophobia sedang,  dan  1  responden  terdiagnosa nomophobia ringan. User Acceptance Test dilakukan untuk mendapatkan umpan balik sebagai evaluasi  terhadap  sistem  dari  responden  dan  menghasilkan  rata-rata tingkat penerimaan sebesar 96,4%.

## REFERENSI
[1] Badan  Pusat  Statistik, Statistik  Telekomunikasi  Indonesia .  Jakarta: BPS, 2023.
[2] Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia, Survei Penetrasi & Perilaku Internet 2023 . Jakarta: APJII, 2023.
[3] M. M. Pavithra MB, Suwarna Madhukumar, “a Study on Nomophobia - Mobile Phone Dependence , Among Students of a Medical,” Natl. J.
Community Med. , vol. 6, no. 2, pp. 340 – 344, 2015.
[4] F.  Hardianti,  “Komunikasi  Interpersonal  Penderita  Nomophobia dalam  Menjalin  Hubungan  Persahabatan  (Studi  Pada  Mahasiswa
Ilmu Komunikasi di Universitas Riau),” JOM Fisip , vol. 3, no. 2, 2016.
[5] C. Yildirim, “Exploring the dimensions of nomophobia : Developing and  validating  a  questionnaire  using  mixed  methods  research,” 2014.
[6] W. Acnashinta Ciptadi and Selviana, “Hubungan antara Kepribadian
Ekstraversi  dan  Kesepian  dengan  Kecenderungan  Nomophobia pada Remaja,” vol. 4, no. 3, pp. 78– 86.
[7] A.  Aziz,  “No  Mobile  Phone  Phobia  dikalangan  Mahasiswa Pascasarjana,” KONSELI J. Bimbing. dan Konseling , vol. 6, no. 1, pp.
1 – 10, 2019, doi: 10.24042/kons.v6i1.3864.
[8] T.  Sutojo,  E.  Mulyanto,  and  V.  Suhartono, Kecerdasaan  Buatan .

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Bagus Wahyu Ari Pratama, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 173
Yogyakarta: Penerbit Andi, 2011.
[9] R. Rosnelly, Sistem Pakar: Konsep dan Teori . Penerbit Andi, 2012.
[10] E. Turban, “Decision Support Systems and Intelligent Systems 6th edition Prentice Hall,” pp. 1– 41, 2001.
[11] I. M. S. Bimantara and L. G. Astuti, “Sistem Pakar Untuk Diagnosis Fobia Menggunakan Metode Certainty Factor (CF),” JELIKU (Jurnal Elektron. Ilmu Komput. Udayana) , vol. 10, no. 1, p. 129, 2021, doi: 10.24843/jlk.2021.v10.i01.p16.
[12]  R.  A.  Sukamto  and  M.  Salahudin, Rekayasa  Perangkat  Lunak Terstruktur  dan  Berorientasi  Objek  2015 .  Bandung:  Informatika Bandung, 2014.
[13]  Munawar, Analisis  Perancangan  Sistem  Berorientasi  Objek  dengan UML , vol. 1. Informatka Bandung, 2018.
[14]  I. P. A. E. Pratama, Sistem Informasi dan Implementasinya . Bandung: Informatika Bandung, 2014.