## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 315 − 325 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3018

## Diagnosa Kecanduan Gadget Pada Anak Usia Dini dengan Metode Fuzzy Sugeno dan Fuzzy Mamdani
Rama Setiawan, Agung Triayudi * , Arie Gunawan
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 rama.setiawan@gmail.com , 2* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 3 ari3.gunawan@gmail.com Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.co.id Submitted: 24/01/2023; Accepted: 20/02/2023; Published: 25/02/2023
Abstrak −Metode logika fuzzy Tsukamoto merupakan salah satu metode untuk pemecahan masalah sistem kontrol, yang baik untuk diimplementasikan dengan  metode sistem yang akan menggunakan pengetahuan manusia yang dapat dimasukkan ke dalam sistem pada komputer untuk menemukan dan memecahkan masalah yang biasanya membutuhkan keahlian atau keahlian. mencari sebuah kebenaran. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisa dan mencari metode yang dapat digunakan dalam mendiagnosa  kecanduan  gadget  pada  anak  usia  dini,  dan  untuk  membandingkan  dua  metode  fuzzy  yang  akan  di  gunakan sebagai metode untuk mendiagnosa kecanduan gadget pada anak usia dini. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode  sistem  pakar,  yaitu  fuzzy  sugeno  dan  fuzzy  mamdani.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  banyak  anak  yang mengalami kecanduan pada gadget dengan rentan waktu pemggunaan 1-4 jam dalam satu hari. Tingkat kecanduan pada anak laki-laki terbilang lebih banyak dari pada anak perempuan, banyaknya anak yang mengalami kecanduan pada gadget di usianya yang masih terbilang sangat dini untuk mengenal dan mengalami kecanduan pada gadget adalah tujuan utama penulis untu membuat skripsi ini sekiranya dapat di gunakan utnuk memonitor tingkat kecanduan gadget pada anak usia dini, Penelitian pada kontribusi metode penerapan metode algoritma fuzzy sugeno dan fuzzy mamdani dalam menetukan diagnosa kecanduan gadget pada anak usia dini dan kontribusi pada metodeini adalah penerapan metode fuzzy mamdani dan metode fuzzy sugeno pada algoritma fuzzy dan masalah penelitian ini untuk menentukan hasil defuzzyfikasi dari data yang telah di dapat.
Kata Kunci: Metode Logika; Fuzzy Sugeno ; Fuzzy Mamdani
Abstract −The Tsukamoto fuzzy logic method is one method for problem solving control systems, which is good to implement with a system method that will use human knowledge that can be entered into the system on a computer to  find and solve problems that usually require expertise or expertise. looking for a truth. The purpose of this study is to analyze and find methods that can be used in diagnosing gadget addiction in early childhood, and to compare two fuzzy methods that wil l be used as methods to diagnose gadget addiction in early childhood. The methods used in this study are expert system methods, namely fuzzy sugeno and fuzzy mamdani. The results showed that many children experience addiction to gadgets with a susceptibility to 1-4 hours of use time in one day. The level of addiction in boys is somewhat higher than in girls, the large number of children who are addicted to gadgets at a very early age to recognize and experience addiction to gadgets is the author's main goal  to make this thesis if it can be used to monitor the level of gadget addiction in early childhood, research on the contribution of the method  of  applying  the  method  the  fuzzy  sugeno  and  fuzzy  mamdani  algorithms  in  diagnosing  gadget  addiction  in  early childhood and the contribution to this method is the application of the fuzzy mamdani method and the fuzzy sugeno method to the fuzzy algorithm and the problem of this research is to determine the results of defuzzification of the data that has been obtained.
Keywords : Logic Method; Fuzzy Sugeno; Fuzzy Mamdani

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan era digital yang semakin pesat dewasa ini, membuat sebagian besar orang sangat ketergantungan dengan  gadget  dalam  aktifitas  sehari-hari.  Hal  tersebut  tidak  hanya  membawa  dampak  positif,  namun  juga mengakibatkan permasalahan bagi penggunanya. Tak dapat dipungkiri bahwa gadget kini tidak hanya digunakan oleh orang dewasa saja, melainkan digunakan juga oleh hampir semua kalangan usia, termasuk anak-anak. Satu hal  yang  sangat  disayangkan  adalah,  banyak  anak  balita  atau  anak  di  usia  dini  yang  sudah  mulai  kecanduan menggunakan gadget dalam kehidupan sehari-harinya, sehingga dapat mengganggu perkembangan anak. [1]
Ketergantungan gadget pada anak usia dini sangat merugikan dan bahkan bisa membahayakan masa depan anak. Kecanduan gadget pada anak balita akan mengganggu sistem motorik anak yang seharusnya berkembang dengan baik. Anak cenderung sulit dalam melatih sistem motoriknya, dan daya berkomunikasinya pun yang sangat berkurang karena teru menerus menatap layar pada gadget. Akhir-akhir ini pula ditemukan kasus adanya gangguan mental  pada  anak  usia  dini,  gangguan  kesehatan,  dan  juga  gangguan  berkomuniasi  yang  disebabkan  dari  efek kecanduan gadget tersebtu. [2]
Kecanduan gadget pada anak usia dini salah satunya diawali saat berlakunya sistem belajar mengajar dari rumah yang diterapkan oleh pemerintah  saat  pandemic Covid-19 berlangsung.  Langkah pencegahan penularan penyakit ini, ternyata juga membawa dampak buruk terkait kecanduan gadet pada anak. Pada saat dilaksanakan pembelajaran model daring ini, banyak peneliti yang sangat mendukung dan juga banyak yang merasa khawatir tentang  efek samping yang  dapat  diakibatkan. Kekhawatiran tersebut  benar terjadi  bahwa mayoritas anak yang berada di sekitar kita positif mengalami gangguan kecanduan gadget pada usianya yang masih dini. [3] Kecanduat gadget  sangat  berkaitan  erat  dengan  kecanduan  internet  dan  kebanyakan  didominasi  dengan  tontonan  dan permainan game online kerena banyaknya fitur-fitur yang menarik bagi anak anak pada usia dini. [4]

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 315 − 325 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3018
Begitu banyak efek samping penggunaaan gadget pada anak usia dini, seperti anak kecil yang kecanduan bermain game online sehingga membuat mata si anak mengalami masalah, ada juga contoh anak terlalu kecanduan bermain gadget sehingga membuat sistem motorik anak melemah dan menjadi anak yang mengalami kebutuhan khusus  seperti  tidak  bisa  berbicara,  karena  anak  tidak  pernah  belajar  berbicara  dan  jarang  berinteraksi  dengan orang  lain.  Dalam  hal  ini,  orang  tua  memiliki  peran  yang  sangat  penting  dalam  melakukan  pengawasan  dan pendampingan dalam penggunaan gadget pada anak-anak mereka. Penggunaan gadget untuk keperluan sekolah dan belajar tetap harus dalam pengawasan agar anak tidak menyalahgunakan gadget untuk kepentingan hiburan yang lain. Kecanduan game juga menjadi salah satu penyebab terjadinya kecanduan gadget pada anak usia dini, karena game online adalah salah satu  hiburan yang sering  sekali di gunakan pada kalangan anak kecil maupun orang dewasa dan perilaku buruk itu dapat menyebabkan dampak yang negatif karena dapat merusak norma pada masyarakat. [5]
Pada tahun 1962 muncul konsep tentang logika fuzzy  yang di perkenalkan oleh Prof.Lotfi Astor Zadeh sebagai  orang yang mengenalkan logika fuzzy untuk  yang pertama kalinya.  [6]  Dengan menkombinasikan dua metode fuzzy mamdani dan fuzz sugeno diharapkan kasus kecanduan gadget pada anak usia dini dapat diatasi dan dapat  diketahui  gejala  serta  dignosisnya  sehingga  para  orang  tua  dapat  memperhatikan  dan  mengawasi  anak dengan sangat berhati-hati dan menjaga anak dari kecanduat gadget yang sangat marak pada anak usia dini. Pada penelitian sebelumnya fuzzy sugeno digunakan untuk mencari dan mendiagnosis kesehatan yang di alami oleh ibu hamil. [7] Pada tahun 1996 seorang ilmuan yang berasal dari Amerika Serikat mulai mengembangkan teknologi kecerdasan yang bernama logika fuzzy mamdani untuk  digunakan sebagai  bahan menyelesaikan suatu  masalah yang berada atau sering sekali di sekitar kita pada kehidupan sehari-hari. Jepang sudah menggunakan logika fuzzy mamdani  sebagai  media  atau  perangkat  lunak  yang  biasa  digunakan  untuk  menghidupkan  pendingin  ruangan, penggunaan mesin air atau mesin pembersih sebagai alat yang berfungsi dalam membantu aktifitas sehari-hari.
Dalam pemanfaatan gadget yang sering sekali digunakan oleh anak kecil, sangat diperlukan pengawasan dan bimbingan orang tua. Jika gadget digunakan sebagai bahan untuk mencari pembelajaran ataupun digunakan untuk belajar maka dampak yang dihasilkan adalah positif dan jika digunakan hanya untuk bermain maka dampak yang dihasilkan adalah negatif. [8] Hal-hal tersebut melatarbelakangi penulis untuk melakukan penelitian dalam mendiagnosa  kecanduan  gadget  pada  anak  usia  dini,  menggunakan  metode  fuzzy  mamdani  dan  fuzzy  sugeno sebagai  alat  bantu  metode  sistem  pakar.  Penulis  menggunakan  dua  metode  ini  sebagai  perbandingan  dan  akan mencari hasil atau nilai tertinggi dari hasil kedua metode tersebut. Sebagai awalan, penulis menggunakan salah satu  metode  fuzzy  tersebut  yang  kemudian  akan  dicari  diagnosa  dari  kecanduan  gadget  pada  anak  usia  dini menggunakan salah satu fuzzy tersebut. Hasil dari fuzzy itu akan dibandingkan dengan metode fuzzy selanjutnya sebagai pembanding dan hasil yang tertinggi akan digunakan sebagai nilai diagnosa kecanduan gadget pada anak usia dini.
Dalam  melakukan  penelitian,  penulis  menggunakan  metode  logika  fuzzy  sugeno  dan  fuzzy  mamdani, karena  kedua  metode  itu  memiliki  derajat  keanggotaan  yang  bisa  digunakan  sebagai  media  pembanding  untuk mencari  nilai  tertinggi  dalam  suatu  penelitian.  Penelitian  ini  menggunakan  sistem  pakar  yang  menggunakan metode fuzzy sugeno dan fuzzy mamdani, sehingga memungkinkan untuk mencari solusi dari suatu permasalahan yang akan dipecahkan. [9] Metode fuzzy memiliki konsep yang terbilang mudah untuk dimengerti bagi kalangan peneliti yang akan menggunakan metode fuzzy ini. [10] Dalam menentukan hasil dan mendiagnosa kecanduan gadget pada anak usia dini, penulis menggunakan metode algoritma fuzzy mamdani untuk mencari hasil yang di inginkan, dan algoritma fuzzy mamdani digunakan sebagai perbandingan dari algoritma fuzzy sugeno yang juga digunakan untuk melakukan penganalisaan mencari suatu gejala yang dihasilkan dari gangguan kecanduan gadget pada anak usia dini, yang memiliki nilai terbesar atau nilai tertinggi akan dijadikan hasil akhir penelitian tersebut. [11] pada penelitian terdahulu juga sudah pernah melakukan penelitian dengan mendiagnosa kecanduan pada gadget tetapi menggunakan metode certainty factor yang di mana penelitian ini berbeda dengan penelitian terdaulu yang  menggunakan  metode  algoritma  certainty  factor,  dan  untuk  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode algoritma  fuzzy  mamdani  dan  fuzzy  tsugeno  yang  di  mana  kedua  metode  algoritma  itu  adalah  sebagai perbandingan yang akan di ambil hasil dari yang terbesar untuk menentukan hasil dari uji coba penelitian yang di lakukan. [4]
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisa  dan  mencari  metode  yang  dapat  digunakan  dalam mendiagnosa kecanduan gadget pada anak usia dini, dan untuk membandingkan dua metode fuzzy yang akan di gunakan sebagai metode untuk mendiagnosa kecanduan gadget pada anak usia dini yaitu metode fuzzy mamdani dan  fuzzy  sugeno.  Diharapkan  penelitian  ini  dapat  menambah  wawasan  dan  pengetahuan  terkait  dengan  ilmu komunikasi dan informatika serta dapat melakukan pengujian lebih mendalam pada penelitian yang akan datang, sehingga dapat melakukan perbandingan dari hasil penelitian terdahulu.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 315 − 325 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3018

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Berikut  adalah diagram alur penelitian yang digunakan dalam penelitian ini, yang disajikan dalam gambar 1 di bawah ini:
Gambar 1 . Diagram Alur Penelitian

## 2.2 Desain Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  sistem  pakar  dan  sebagai  metode  logikanya  menggunakan  logika  fuzzy  mamdani tsukamoto dan logika fuzzy sugeno sebagai  perbandingan metodenya.  Penelitian ini  dilakukan bertujuan untuk mencari dan memperoleh hasil dari gejala kecanduan gadget pada anak usia dini sebagai permasalahan yang sering di temukan dalam kehidupan sehari hari.

## 2.2.1 Metode Algoritma Fuzzy
Metode  fuzzy  di  dasarkan  pada  suatu  gagasan  untuk  memperluas  suatu  jangkauan  pada  fungsi  itu  yang mencangkup  bilangan  yang  asli  pada  interval  yang  di  gunakan  pada  metode  logika  fuzzy  itu  sendiri.  [12] Perhitungan  algoritma  fuzzy  hampir  sama  dengan  perhitungan  dengan  metode  algoritma  fuzzy  mamdani. Algoritma  fuzzy  ini  memiliki  daftar  naik  dan  daftar  turun,  atau  biasa  di  sebut  dengan  MIN  dan  Max,  di  mana perhitungan tersebut adalah yang di cari dari contoh kasus yang di lakukan.

## 2.2.2 Aplikasi Fungsi Implikasi
Fungsi  implikasi  merupakan  struktur  pada  logika  yang  terdiri  atas  kumpulan  atas  satu  premise  dan  konklusi. Bentuk yang berasal dari fungsi implikasi ini adalah dengan pernyataan IF x THEN y is B, dengan x dan y adalah skalar, serta A dan B adalah sebagai himpunan fuzzy. Secara umum pada aturan yang berada dalam aturan fuzzy memiliki bentuk sebagai berikut, 𝐼𝐹 ( 𝑥 1 i 𝑠 𝐴 1) AND ( 𝑥 2 i 𝑠 𝐴 2) AND … … AND( 𝑥𝑛 i 𝑠 𝐴𝑛 ) 𝑇𝐻𝐸𝑁 𝑦 i 𝑠 𝐵 , dimana pada banyaknya nilai n dapat di tentukan berdasarkan jumblah dari fariabel fuzzy. Setelah terbentuknya proposisi, proses selanjutnya adalah aturan dari aturan fuzzy, pada nilai keanggotaan yang berdasarkan pada hasil yang di dapat dari operasional dua himpunan ataupun lebih pada fungsi implikasi min didefinisikan sebagai berikut:
𝖺 − 𝑝𝑟𝑒𝑑 i 𝑘𝑎𝑡 i = 𝜇𝐴 1[ 𝑥 1]∩….∩ 𝐴𝑛 [ 𝑥𝑛 ] = min( 𝜇𝐴 1 [ 𝑥 1],…… . , 𝜇𝐴𝑛 [ 𝑥𝑛 ]) (1)
Berdasarkan contoh kasus  di atas yaitu pada proses selanjutnya akan menentukan pada hasil aplikasi serta fungsi implikasinya. Terdapat 4 aturan yang berfungsi implikasi pada metode fuzzy mamdani, di antaranya adalah: [k1] IF permintaan Turun AND persediyaan THEN Produksi Berkurang Banyak [K2] If Permintaan Turun AND Persediyaan THEN Produksi Produksi Barang Berkurang Sedikit
Mulai Studi literatur Studi lapangan Membuat rancangan Persiapan program Konsep Perancangan program Uji coba program Pengujian program Kesimpulan Hasil

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 315 − 325 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3018
[K3] IF Permintaan Naik AND Persediyaan banyak  THEN Produksi Barang Bertambah [K4] IF Permintaan Naik AND Persediyaan Sedikit THEN Produksi Barang Bertambah

## 2.2.3 Komposisi Aturan
Pada tahap ini yaitu tahap ketiga dari prosedur metode pada fuzzy mamdani adalah yaitu komposisi pada aturan, korelasi antar aturan menggunakan metode Max sebagai prosedur menggabungkan fungsi keanggotaan dari aturan pada  suatu  proses  untuk  penggabungan  pada  fungsi  keanggotaan  pada  min  Max  dapat  di  lakukan  dengan menggunakan perumusan sebagai berikut:
𝜇𝑠 ƒ ( 𝑥 i) = max ( 𝜇𝑠 ƒ ( 𝑥 i), 𝜇𝑘 ƒ( 𝑥 i) (2)
Dan  dengan 𝜇𝑠 ƒ  ( 𝑥 i)  dapat  di  nyatakan  yaitu  nilai  pada  keanggotaan  solusi  fuzzy  sampai  aturan  ke-I, sedangkan 𝜇𝑘 ƒ( 𝑥 i) dapat di nyatakan suatu nilai keanggotaan konsekuensi fuzzy aturan ke-i.

## 2.2.4 Defuzzyfikasi
Pada tahap terakhir yang dihasilkan dari proses pada metode fuzzy mamdani adalah proses defuzzyfikasi. Input dari  proses  defuzzifikasi  adalah  suatu  himpunan  fuzzy  yang  diperoleh  dari  komposisi  aturan-aturan  fuzzy, sedangkan output yang dihasilkan merupakan  suatu  bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut.  [13] Pada proses  ini  digunakan  untuk  menafsirkan  suatu  nilai  keanggotaan  pada  fuzzy  untuk  menjadi  suatu  keputusan tertentu atau bilangan real. Pada input dari langkah defuzzyfikasi adalah suatu himpunan fuzzy yang di peroleh dari  komposisi  aturan  pada  fuzzy.  Metode  yang  di  gunakan  dalam  proses  defuzzyfikasi,  pada  prosedur defuzzyfikasi dengan menggunakan metode centroid, yaitu menentukan moment dan menentukan titik pusat. Proses dalam menentukan titik pusat daerah fuzzy, di gunakan dengan perumusan berikut:

## 2.3 Lokasi dan Waktu Penelitian
Lokasi  yang  digunakan  penulis  untuk  melalukan  pengumpulan  data  yang  bersifat  data  maining  dan  penulis melakukan pengamatan dan wawancara terhadap responden yang bertempat pada : Jalan masjid almakmur rt13 rw 07 Pejaten Timur Pasar Minggu Jakarta Selatan, Daerah Ibukota Jakarta. Wawancara dan pengamatan dilakukan pada tanggal 20 oktober 2022 pukul 10 : 00 siang.

## 2.4 Fokus Penelitian
Pengumpulan data berasal dari responden yang terdiri dari anak kecil yang terlihat sedang menggunakan gadget dan sedang melakukan kegiatanya menggunakan gadget seperti menonton youtub ataupun bermain game online. Dari 20 anak yang ditemui penulis saat sedang melakukan kegiatanya menggunakan gadget hanya 5 anak yang terlihat menggunakan gadget untuk kegiatan belajar misalnya saja seperti mengerjaka tugas sekolah.

## 2.5 Objek dan Sumber Data
a. Objek  penelitian ini adalah kecanduan gadget pada anak usia dini, yaitu anak anak yang masih  berusia dini yang mulai mengalami kecaduan dalam menggunakan gadget pada kehidupan sehari harinya sehingga dapat merugikan dirinya di masa yang akan datang.
b. Sumber data yang di gunakan dalam penelitian ini adalah data premierdan data sekunder sebagai bahan acuan saat pencarian data, antara lain :
1. Data premier
Data premier adalah data yang didapatkan dari hasil pada penelitian yang di lakukan oleh penulis dari hasil langsung  secara  empirik  kepada  para  pecandu  yang  sedang  menggunakan  gadget  atau  yang  terlibat langsung dengan penelitian tersebut. Data tersebut  selanjutnya di olah sendiri oleh penulis dan di dalam penelitian  tersebut  yang  mejadi  data  premier  adalah  seluruh  pertanyaan  yang  diberikan  penulis  untuk responden.
2. Data sekunder adalah data yang berhubungan langsung  dengan suatu masalah pada penelitian yang berasal dari jurnal, buku, artikel, situs internet yang berhubungan dalam penelitian ini. [14]

## 2.6 Teknik Pengumpulan Data
Untuk pengumpulan data sebagaimana yang diperlukan dalam penelitian ini, penulis menggunakan tehnik sebagai berikut :
a. Melakukan wawancara dan kordinasi atau konsultasi kepada orang yang lebih berpengalaman dalam bidang membuat  program  tentang  pembuatan  sebuah  program  yang  penulis  lakukan  atau  yang  akan  di  buat  oleh peneliti, juga menanyakan tentang mekanisme dalam penerapan algoritma yang digunakan dalam metode atau algoritma yang diperlukan dalam pembuatan sistem tersebut.
b. Berkordinasi  dan  mencari  informasi  tentang  gejala  dan  penyakit  serta  efek  samping  yang  dihasilkan  dari kecanduan  gadget  ataupun  smart  phone  kepada  orang  yang  ebrpengalaman  seperti  psikolog  yang  lebih memahami dalam bidang tersebut.
c. Mendokumentasi sebagai proses pembuatan projek yang akan di lakukan penulis atau peneliti.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 315 − 325 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3018

## 2.7 Teknik Analisis Data
Teknik analisa yang di gunakan dalah dengan menggunakan acuan, pedoman, ataupu referensi dari berbagai jurnal yang tersedia, pada jangka watu dari 2018 hingga 2022. Penulis telah mengumpulkan data sebelumnya dan telah menelaah seluruh data yang telah disediakan oleh beberapa sumber untuk di jadikan sebagai acuan penulis. Setelah data didapatkan, selanjutnya data tersebut dipilih untuk dicari kebenaran dan keaslian informasinya agar relevan dengan penelitian yang sedang dilakukan penulis. [15]
Gambar 2. Diagram Alur Fuzzyfikasi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Algoritma Fuzzy
Dalam proses perhitungan pada algoritma fuzzyfikasi proses yang berada di dalam penelitian menggunakan rumus kurva  segitiga,  dan  berikut  adalah  contoh  pada  perhitungan  untuk  pada  responden  yang  di  jadikan  pengujian dengan di berikan nilai kelalaian (40) nilai sosialisasi (60) nilai aktifitas (100). [16]

## 3.1.1 Kelalaian
Pada  variabel  linguistik  yang  di  jadikan  himpunan  untuk  kondisi  memiliki  5  variabel  yaitu  sangat  Buruk  (SB) Buruk (B) Kurang (K) Baik (B) Sangat Baik (SB) dengan nilai terkecil hingga terbesar yaitu ( 0-100) seperti di kurva segitiga berikut. Fungsi keanggotaan pada kondisi :
𝜇 Sangat Buruk [x] {
1: 20 −× 20 − 10 0: ×≤ 10 10 <×≤ 20
×≥ 20 }
𝜇 Buruk [x] { 0;
× −20 40 − 20 ×≤ 10 10 <×≤ 20
×≥ 20 } 𝜇 𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔  { 0;
60 −× 60 − 40 ×≤ 40 𝑎𝑡𝑎𝑢  ×≥ 40
20 <×≤ 40
×≥ 40 }
μ Baik {
0;
× −60 80 − 60 × ≤ 60 𝑎𝑡𝑎𝑢  ×≥ 80 40  < × ≤ 60 × ≥ 40 } 𝜇 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐵𝑎𝑖𝑘  { 0; 100 −× 100 − 80 ×≤ 80 60 <× 100 ×≥ 100
}
Nilai pada 𝜇 saat Kelalaian di beri nilai [80] ?
Mulai Penginputan Masing Masing Data Fuzzy Fuzzyfikasi Melakukan Inferensin Pada Metode Fuzzy Mamdani Dan Sugeno Defuzzyfikasi Hasil Fuzzyfikasi Selesai

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 315 − 325 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3018
Maka  pada  nilai  kelalaian  pada  gambar  di  atas  adalah  di  kurang  –  80  berada  di  Baik,  maka  derajat keanggotaan 𝜇 untuk variabel linguistik di hitung menggunakan rumus Sehingga 𝜇 baik  [80] = 80−60 80−60 = 20 20 =   1

## 3.1.2 Sosialisasi
Misalnya, diketahui variabel linguistik untuk himpunan terdiri dari 5 variabel yaitu Sangat Buruk (SB), Buruk (B), Kurang (K), Baik (B), Sangat Baik (SB) dengan skala nilai (0 100) seperti tampak pada kurva segitiga berikut Fungsi keanggotaan untuk sosialisasi sebagai berikut.
𝜇 Sangat Buruk [x] { 1: 20 −× 20 − 10 0: ×≤ 10 10 <×≤ 20
×≥ 20 }
𝜇 Buruk [x] { 0; × −20 40 − 20 ×≤ 10
10 <×≤ 20 ×≥ 20 } 𝜇 𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔  { 0; 60 −× 60 − 40 ×≤ 40 𝑎𝑡𝑎𝑢  ×≥ 40
20 <×≤ 40 ×≥ 40 }
μ Baik { 0; × −60 80 − 60
× ≤ 60 𝑎𝑡𝑎𝑢  ×≥ 80
40  < × ≤ 60 × ≥ 40 } 𝜇 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐵𝑎𝑖𝑘  { 0; 100 −×
100 − 80 ×≤ 80
60 <× 100 ×≥ 100 }
Berapa nilai μ saat sosialisasi diberi nilai sebesar 80 ? Dari gambar diatas, diketahui bahwa sosialisasi  = 80 berada di Sedang, Maka : Derajat keanggotaan (μ) untuk variabel linguistik Buruk (B) dihitung menggunakan rumus. Sehingga μ Buruk  [80] = 80−60 80−60 = 20 20 = 1

## 3.1.3 Aktifitas
Misalnya diketahui variabel linguistik untuk himpunan aktifitas terdiri dari 5 variabel yaitu Sangat Buruk (SB), Buruk (B), Kurang (K), Baik (B), Sangat Baik (SB) dengan skala nilai (0 100) seperti tampak pada kurva segitiga berikut Fungsi keanggotaan untuk aktifitas sebagai berikut.
𝜇 Sangat Buruk  [x] { 1: 20 −× 20 − 10 0: ×≤ 10
10 <×≤ 20 ×≥ 20 }
𝜇 Buruk [x] { 0;
× −20 40 − 20 ×≤ 10 10 <×≤ 20
×≥ 20 }
𝜇 𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔  { 0;
60 −× 60 − 40 ×≤ 40 𝑎𝑡𝑎𝑢  ×≥ 40
20 <×≤ 40
×≥ 40 }
μ Baik { 0;
× −60 80 − 60
× ≤ 60 𝑎𝑡𝑎𝑢  ×≥ 80
40  < × ≤ 60 × ≥ 40 } 𝜇 𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝑏𝑎𝑖𝑘  { 0; 100 −× 100 − 80 ×≤ 80
60 <× 100 ×≥ 100 }
Berapa nilai μ saat Komunikasi diberi nilai 90? Dari gambar diatas, diketahui bahwa Komuniasi = 80 berada di kategori baik, Maka : Derajat keanggotaan (μ) untuk variabel linguistik baik (B) dihitung menggunakan rumus. Sehingga μBaik [80] = 100−80 100−80 = 10 20 = 1

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 315 − 325 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3018

## 3.2 Metode dan Fuzzyfikasi Sugeno
Gambar 1. DiagramNaik Turun Kriteria
Gambar di atas adalah gambar pada proses fuzzyfikasi yang di hasilkan dari metode fuzzy sugeno dan fuzzy mamdani yang di mana gambar itu adalah diagram naik dan diagram turun yang di hasilkan dari perhitungan pada metode fuzzy sugeno dan fuzzy mamdani.

## Gambar 2. Nilai Kriteria
Gambar di atas adalah nilai pada kriteria yang di hasilkan dari responden yang sudah di masukan menjadi  nilai  dan  di  sesuaikan  dengan  tabel  fuzzy  yang  di  sesuaikan  oleh  penulis  dan  di  masukan menjadi hasil pada data latih tersebut.
[R91] IF (kelalaian is Kadang) AND (sosialisasi is Sering) AND (Aktifitas is Baik) THEN (Kategori is Normal) α-predikat1 = min (μKadang[1], μSering[1], Baik[1]) = min (1 ; 1 ; 1) = 1
Setelah menentukan masing masing rule yang telah di tentukan pada nilai minimun pada pada nilai predikan = a pada proses perhitungan fuzzyfikasi dan implikasi pada di atas, menghasilkan nilai=a predikat yang bisa di lihat di bawah.
Z = 1 (80) 1 Z = 80 1 Z = 80
3.3 Metode dan Fuzzyfikasi Mamdani

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 315 − 325 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3018
Gambar di atas adalah gambar grafik naik dan grafik turun dari nilai pada metode fuzzy mamdani, yang selanjutnya akan di lakukan perhitungan pada metode tersebut melalui hasil dari rekapitulasi.

## Gambar 4. Nilai Kriteria
Gambar di atas adalah data yang di hasilkan dari hasil perhitungan yang di lakukan pada kedua metode yaitu metode fuzzy sugeno dan fuzzy mamdani yang sudah menemukan hasil dari perhitungan tersebut.
[R91] IF (Kelalaian IS Sangat Buruk) AND (Sosialisasi IS Buruk) AND (Aktifitas Kurang) THEN (Kategori IS Agak Kecanduan) 𝛼 predikat  = min ( 𝜇 𝐾𝑎𝑑𝑎𝑛𝑔[1], 𝐵𝑢𝑟𝑢𝑘[1], 𝐵𝑎𝑖𝑘 [1] = min (1,1,1) = 1
Setelah menentukan masing masing rule yang telah di tentukan pada nilai minimum sampai maksimum, maka pada nilai yang di predikatkan pada proses perhitungan fuzzyfikasi dan implikasi di atas, maka dapat di lihat sebagai berikut.
μkecanduan [x] =  Z = ∫ μ (z)z dz z μ (z) dz Z = ∫ 40 0 ( 0,5) z dz = 0,25 ∫ = 40 0 3.4 Proses Klasifikasi dan Pengumpulan Data
Berikut adalah kriteria penilaian yang di tujukan kepada responden:

## Gambar 5. Kriteria
Gambar  di  atas  adalah  gambar  kriteria  yang  di  peroleh  dari  nilai  masing  masing  rule  yang  di tentukan penulis yang menjadi tabel pada logika fuzzy.
Dengan melakukan penentuan klasifikasi untuk mengkategorikan jawaban yang dijawab oleh  responden, penulis juga menyiapkan pertanyaan untuk di tujukan untuk responden, dan pertanyaan tersebut akan dijawab oleh responden.

## 3.5 Hasil Penggunaan Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  sistem  yang  menggunakan  kommputer  untuk  mengetahui  fakta  dan  tehnik  pada  penalaran dalam menentukan suatu pemecahan pada maslah yang biasanya hanya dapat di pecahkan oleh pada seorang pakar dalam  pemecahan  masalah.  [17]  Kecanduan  gadget  sangat  mengganggu  kegiatan  proses  belajar  mengajar  bagi anak  yang  masih  menginjak  bangku  sekolah,  karena  anak  akan  cenderung  malas  dan  kurang  paham  dengan pelajaran yang di berikan oleh gurunya. Hal inilah yang bisa menyebabkan penurunan peringkan belajar pada anak. Selain  itu  para  psikolog  juga  meneliti  bahwa  anak  yang  mengalami  kecanduan  pada  gadget  akan  mengalami kurangnya komunikasi  pada lingkungan sekitar, misalnya saja pada orang tua dan keluarganya di rumah. Anak akan fokus dengan gadget yang dia miliki karena sudah mengalami gangguan kecanduan. Peran penting orang tua yang  dibutuhkan  adalah  selalu  menjaga  dan  mengontrol  perilaku  dan  aktifitas  yang  dilakukan  oleh  anak  untuk menjaga masa depanya dari hal yang negative. [18]

## 3.6 Karakteristik Responden
Jumlah perempuan yaitu 7 orang, sedangkan jumlah responden laki-laki yanitu 13 orang. Hal itu berarti jumlah responden laki- laki mayoritas lebih banyak yang mengalami kecanduan gadget ketimbang responden perempuan.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 315 − 325 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3018
Anak perempuan lebih cenderung memilih untuk tidak terlalu lama atau tidak terlalu mengalami kecanduan pada gadget, tetapi untuk yang berjenis kelamin laki laki justru sebaliknya. Mereka bisa menggunakan gadget dengan waktu yang terbilang lama untuk melakukan permainan game online secara bersama sama dengan temannya dan juga melakukan aktifitas seperti menonton Youtube. [19]
Gambar 6. Kegiatan Anak sambil Menggunakan Gadget
Gambar  di  atas  adalah  gambar  yang  di  mana  anak  pada  usia  dini  yang  tidak  bisa  lepas  dari penggunaan gadget di aktifitas sehari-hari, dan selalu menggunakan gadget di saat sedang makan untuk menonton film ataupun bermain game pada gadget.

## 3.7 Pembuatan Website
Setelah melakuka perancangan pada konsep pembuatan progra yang akan di gunakan dalam penelitian ini maka, menulis melakukan pembuatan website tersebut, Pembuatan website ini bertujuan agar orang tua dapat mengakses untuk  melihat  kondisi  kecanduan  pada  anak  yang  bisa  di  lihat  pada  setiap  bulanya,  dengan  melakukan  log  in terlebih  dahulu  agar  bisa  mengakses  website  tersebut,  dan  berikut  adalah  proses  pembuatan  website  yang  di lakukan penulis. [20]

## Gambar 7. Tampilan Website
Gambar di atas adalah gambar dimana tampilan pada website yang penulis buat untuk sekiranya dapat  di  gunakan  oleh  orang  tua  ataupun  masyarakat  luas  untuk  mengakses  untuk  dapat  mengetahui tingkat kecandua gadget pada anaknya.

## 3.6 Ujicoba Program
Setelah  melakukan  proses  pembuatan  website  yang  di  lakukan  oleh  penulis  untuk  yang  nantinya  agar  dapat  di gunakan pada okalanan luas sebelumnya penulis melakukan ujicoba terlebih dahulu guna meminimalisir kesalahan yang di timbulkan dari program tersebut pada saat di gnakan oleh orang banyak dan agar dapat menghasilkan nilai yang di inginkan.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 315 − 325 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3018
Gambar  di  atas  adalah  gambar  dimana  halaman  uji  coba  pada  program  yang  di  buat  oleh  penulis  untuk melakukan  pengujian  terhadap  orang  tua responden  yang  ingin  menguji  tingkat  kecandua  pada  gadget  yang  di alami oleh anaknya.

## 3.7 Pengujian Program
Setelah di lakukan ijicoba pada program barulah penulis melakuka pengujian pada program yang di buat dengan melakukan pengujian penulis juga memperhatikan hasil dari perhitungan yang di hasilkan dari kedua algoritma yang di gunakan penulis yaitu algoritma fuzzy tsugeno dan fuzzy mamdani untuk mengetahui apakah algoritma yang di hasilkan sudah berjalan atau belum.
Gambar 9. Hasil Rekapitulasi
Gambar di atas adalah gambar dimana setelah proses pengujian maka akan memasuki proses pada gambar di atas yaitu perhitungan yang di peroleh dari nilai pada metode fuzzy sugeno dan fuzzy mamdani, dan setelah itu muncul hasil rekapitulasi sebagai hasil akhir.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  banyak  anak  yang  mengalami  kecanduan  pada  gadget dengan rentan waktu pemggunaan 1-4 jam dalam satu hari. Rata-rata anak menghabiskan watunya bermain gadget untuk  bermain  game  online  maupun  menonton  video,  ditambah  dengan  aktifitas  belajar  dan  mengakses  media sosial.  Tingkat  kecanduan  gadget  pada  anak  usia  dini  terbilang  sangat  mengkhawatirkan,  dapat  dilihat  bahwa sangat banyak anak yang mulai kecanduan gadget. Tingkat kecanduan pada anak laki-laki terbilang lebih banyak dari pada anak perempuan, dan dipengaruhi juga oleh usia anak tersebut. Pada anak usia 9 tahun ke atas, baik laki- laki  maupun  perempuan  sudah  menjadikan  gadget  sebagai  teman  aktifitas  sehari-harinya.  Dapat  disimpulkan bahwa  pada  anak  yang  mengalami  kecanduan  gadget,  untuk  usia  dibawah  sembilan  tahun  masih  dapat dikendalikan dalam penggunaan gadgetnya, sedangkan untuk anak usia 9 tahun ke atas sudah mulai susah untuk dikontrol karena aktifitas sekolah dan belajar pun perlu menggunakan gadget untuk mencari bahan pembelajaran, Saran yang dapat  diberikan adalah hendaknya  orang tua dapat  mengontrol  penggunaan gadget  pada anak, agar anak dapat lebih berinteraksi dengan lingkungan sekitarnya.

## REFERENCES
[1] M. Rini and T. Huriah, “Prevalensi dan Dampak Kecanduan Gadget Pada Remaja Literature Review,” J. Keperawatan Muhammadiyah, vol. 5, no. 1, pp. 185–194, 2020.
[2] D. Wulandari and D. Hermiati, “Deteksi Dini Gangguan Mental dan Emosional Pada Anak yang Mengalami Kecanduan Pada Gadget,” J. Keperawatan Silampari, vol. 3, no. 1, pp. 382–392, 2019.
[3] H. Adib, “Problematika Penggunaan Gadget Dalam Pembelajaran Masa Pandemi Covid-19 (Dampak dan Solusi Bagi Kesehatan Siswa),” Asatiza J. Pendidik., vol. 2, no. 3, pp. 170–179, 2021.
[4] I.  Verawati  and  M.  Purwalasari,  “Diagnosa  Kecanduan  Gadget  Pada  Anak  Menggunakan  Certainty  Factor,”  Mantik Penusa, vol. 3, no. 3, pp. 126–131, 2019.
[5] L.  Ulya,  S.  Sucipto,  and  I.  Fathurohman,  “Analisis Kecanduan  Game Online  Terhadap Kepribadian  Sosial Anak,” J. Educ. FKIP UNMA, vol. 7, no. 3, pp. 1112–1119, 2021.
[6] S. R. Y. Sihaloho, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit pada Tanaman Kelapa Sawit Berbasis Web,” 2020.
[7] O. Abriyanto and W. Hadikurniawati, “Fuzzy Inference System Diagnosa Penyakit Pada Ibu Hamil,” J. Ilm. Intech Inf. Technol. J. UMUS, vol. 4, no. 1, pp. 41–51, 2022.
[8] D. Kurniawati, “Pengaruh Penggunaan Gadget Terhadap Prestasi Siswa,” J. Ilmu Pendidik., vol. 2, no. 1, pp. 79–84, 2020.
[9] K.  Muflihunna  and  M.  Mashuri,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Mamdani  dan  Metode  Fuzzy  Sugeno  dalam  Penentuan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 315 − 325 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3018
Jumlah Produksi,” UNNES J. Math., vol. 11, no. 1, pp. 27–37, 2022.
[10]  A. Abdullah and S. Sucipto, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Rekomendasi Topik Skripsi Dengan Metode Fuzzy AHP,” J. Transform., vol. 18, no. 2, pp. 231–239, 2021.
[11]  F.  Watihelluw,  S.  Rochimah,  and  C.  Fatichah,  “Klasifikasi  Kualitas  Perangkat  Lunak  Berdasarkan  Iso/  Iec  25010 Menggunakan Ahp Dan Fuzzy Mamdani Untuk Situs Web E-Commerce,” J. Ilm. Teknol. Inf., vol. 17, no. 1, p. 73, 2019.
[12]  M.  Z.  Arifin  and  M.  N.  Salafinah,  “Implementasi  Teori  Fuzzy  Tsukamoto  Untuk  Memprediksi  Tingkat  Kelulusan Mahasiswa Institut Agama Islam Negeri Jember,” Aritmatika J. Ris. Pendidik. Mat., vol. 1, no. 1, pp. 22–35, 2020.
[13]  J. Prayudha, A. Pranata, and A. Al Hafiz, “Implementasi Metode Fuzzy Logic Untuk Sistem Pengukuran Kualitas Udara Di Kota Medan Berbasis Internet of Things (Iot),” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi), vol. 4, no. 2, pp. 141– 148, 2018.
[14]  D. Bancin, I. K. Siregar, and M. Handayani, “Analisis Model Penelusuran Case Based Reasioning Dalam Mendiagnosis Penyakit Kecanduan Internet (Internet Addiction),” J. Comput., vol. 2, no. 1, pp. 35–40, 2022.
[15]  H. Daely and D. P. Utomo, “Sistem Pakar Diagnosa Hepatomegali Menerapkan Metode Fuzzy Logic Sugeno,” Konf. Nas. Teknol. Inf. dan Komput., vol. 4, no. 1, pp. 211–214, 2020.
[16]  N. Ratama and Munawaroh, “Implementasi Metode Fuzzy Sukamoto untuk Deteksi Dini Autisme Pada Balita Berbasis Andorid,” J. Inform. dan Rekayasa Elektron., vol. 3, no. 2, pp. 129–138, 2020.
[17]  Y.  Yuvidarmayunata,  “Sistem  Pakar  Berbasis  Web  Menggunakan  Metode  Backward  Chaining  Untuk  Menentukan Nutrisi Yang Tepat Bagi Ibu Hamil,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 1, no. 2, pp. 231–239, 2018.
[18]  R. Herdianto and C. Kusuma, “Rancang Bangun Sistem Pakar Penentuan Kepribadian,” J. Sist. Comput. Dan Inform., vol. 1, no. 1, p. 45, 2019.
[19]  A. Y. Prasetyo, “Penerapan Algoritma Depth First Search (DFS) Pada Aplikasi Game Traffic Plaze,” J. Inform., vol. 8, no. 1, pp. 33–41, 2021.
[20]  Y. Yuliana, P. Paradise., and K. Kusrini., “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ispa Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifer Berbasis Web,” Comput. Sci. Res. Its Dev. J., vol. 10, no. 3, pp. 127–138, 2018.