## SISTEM PAKAR APLIKASI PENDETEKSI KECANDUAN GAME ONLINE BERBASIS ANDROID DENGAN MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR
Eri Dwi Saputra, Sentot Achmadi, FX. Ariwibisono Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918058@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Kecanduan bermain game merupakan hal yang sering kita lihat di zaman sekarang ini, seakan menjadi hal lumrah di kalangan remaja. Yang awalnya hanya sekedar hiburan kini telah menjadi sebuah kewajiban. Menurut peneliti,  pengunaan  metode Certainty  Factor dapat  mempermudah  dalam  menentukan  tingkat  kecanduan seseorang  bermain  game.Aplikasi  ini  diyakini  dapat  memberikan  diagnosa  awal  kepada  sesorang  agar  dapat memberikan pengetahuan dan juga penanganan lebih lanjut dalam mengatasi kecanduan bermain game online. Dalam  aplikasi  ini  disajikan  presentase  kecanduan  online  berdasarkan  gejala  yang  dipilih  pada  oleh  sesorang. Level kecanduan sesorang pada aplikasi ini dapat  dilihat dari presentasi yang ada, yaitu rule [CF] level rendah yaitu 0,2%, level rule [CF] sedang sebesar 0,4% dan level tinggi sebesar 0,8%. Dari data yang didapatkan oleh peneliti  menunjukkan  bahwa  7  dari  17  quisioner  yang  dikumpulkan  peneliti  mendapatkan  level  kecanduan bermain game tinggi. Kemudian 5 orang menunjukkan level kecanduan yang sedang dan 5 orang menunjukkan level rendah. Hasil pengujian sistem pakar kecanduan game dan mendapatkan nilai 93,5488% dan termasuk level kecanduan tinggi.
Kata kunci :  Game online, kecanduan game online, certainty factor, sistem pakar.

## 1. PENDAHULUAN
Game  online  adalah  program  permainan  yang terhubung dengan internet dan dapat dimainkan kapan saja  dan  dimana  saja.  Selain  itu  game  online  dapat dimainkan secara bersamaan  berkelompok di seluruh dunia,  dan  permainan  itu  sendiri  juga  dapat menampilkan  visual  yang  menarik  sesuai  keinginan yang  sudah  disediakan  oleh  komputer.  Game  online banyak digemari oleh berbagai kalangan dan profesi, mulai  dari  anak-anak  hingga  orang  dewasa.  Dapat disimpulkan bahwa alasan orang orang bermain game online  adalah  untuk  bersenang-senang,  memuaskan keingintahuan  tentang  preferensi  mereka  terhadap produk teknologi. [1]
Kecanduan game online adalah bentuk kecanduan  yang  disebabkan  oleh  teknologi  Internet juga  dikenal  sebagai  gangguan  kecanduan  internet bagaimana internet bisa membuat ketagihan dan salah satunya  adalah  kecanduan  game  komputer.  Dengan demikian,  dapat  dilihat  bahwa  game  online  adalah bagiannya  internet  yang  sangat  populer,  bahkan  bisa sangat membuat ketagihan Adams (2013) berpendapat bahwa  game  online  memiliki  efek  positif  ketika digunakan untuk rekreasi di mana kelelahan dan stres dapat  dikurangi  bermain  permainan  namun  sekarang game online sudah dimainkan secara online berlebihan dan juga berfungsi sebagai  tempat untuk  melepaskan tekanan Dalam kehidupan nyata, begitu banyak orang yang kecanduan game online. Oleh karena  itu, kasus kecanduan  game  internet  harus  mendapat  perhatian khusus  mendukung  masyarakat  dalam  deteksi  dini kecanduan game internet [2]
Sistem  ahli  (expert  system)  artinya  sistem  yg mencoba  masuk  isu  manusia  ke  komputer  sebagai akibatnya dapat menyelesaikannya dilema, umumnya menjadi ahli. Sistem pengalaman yg cantik dirancang untuk memecahkan duduk perkara eksklusif menggunakan meniru pekerjaan manusia berpengalaman  sistem  ahli  ini  memungkinkan  orang biasa buat memecahkan problem kompleks, yg hanya mampu  diselesaikan  dengan  donasi  seorang  pakar. Sebuah  sistem  buat  para  ahli  tenaga  pakar  jua mendukung pekerjaan menjadi asisten ahli [3]
Metode  yang  digunakan  dalam  implementasi sistem  pakar  adiksi  kecanduan  game  adalah  faktor kepastian yaitu. bagaimana mengasosiasikan keyakinan dan ketidakpercayaan dengan angka Dalam teori  kepastian,  data  kualitatif  dinyatakan  sebagai derajat  reliabilitas.  Langkah-langkah  penyajian  data kualitatif  Untuk  menyatakan  keyakinan,  suatu  nilai yang disebut Certainty Factor. [4] dalam penelitian ini metode Certainty  Factor dalam  sistem  umumnya dibahas  para  ahli  dapat  menentukan  sejauh  mana kecanduan  game  online.  Dengan  penelitian  ini  untuk memudahkan  masyarakat  awam  melihat  seberapa besar  tingkatannya  kecanduan  game  internet  yang termasuk  dalam  kategori  rendah,  sedang  dan  tinggi Sehingga  masyarakat  dapat  dan  bisa  mendapatkan solusi  dari  sistem  tersebut  mengurangi  tingkat ketergantungan mereka.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Menurut  Rawansyah,  Sofyan  Noor  Arief  dan Aryan  Nasikhul  Amin  dengan  judul  Sistem  Pakar
Diagnosa Tingkat Kecanduan Online Game Mahasiswa  Teknik  Informatika  Politeknik  Negeri Malang  Dengan  Metode  Certainty  Factor  tujuannya dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membantu  siswa melihat tingkat kecanduan game online, sistem pakar diciptakan untuk mendiagnosa sejauh mana kecanduan game  online  menggunakan  metode  faktor  keamanan. Metode  faktor  kepastian  digunakan  untuk  mengatur tingkat  kepastian  suatu  hubungan  tentang  gejala  dan diagnosis  penyakit.  Ada  dua  faktor  saat  mengambil keputusan dalam  sistem ini, faktor pertama diturunkan dari  jawabannya  pertanyaan  yang  diajukan  kepada siswa  tentang  penampilan  (features  tipikal),  toleransi (toleransi),  perubahan  suasana  hati  (mood  swing), penarikan diri (menarik), kekambuhan mereka, konflik dan masalah, sedangkan faktor kedua adalah nilai CF dari  masing-masing  aspek  didefinisikan  oleh  para psikolog  sebagai  ahli  dalam  penelitian  ini.  Nilainya adalah hasil yang diperoleh dari kedua faktor tersebut diolah  menurut  metode  kepastian  faktor  Dari  hasil pengujian  diperoleh  10  akurasi  perbandingan    data sampel  informasi  diperoleh  dengan  menggunakan informasi pakar dan data hasil sistem yang sama tepat hingga 10 tanggal. Sehingga hasil pengecekan akurasi memiliki  tingkatan  akurasi  100%  Dari  sini  dapat disimpulkan  bahwa  sistem  ini  dapat  membantu menentukan  tingkat  kecanduan  dan  mengusulkan solusi  untuk  menguranginya  kecanduan    game  siswa online. [1]
Menurut  Tri  Denda  Implementasi  algoritma Certainty  Factor  pada  sistem  ahli  buat  Mendeteksi Kecanduan  Online  Games.Tujuan  berbagi  informasi negatif  pengguna  yang  masih  tidak  menyadari  efek berbahaya bermain game online seperti gangguan jiwa untuk kecemasan Ini memiliki 9 gejala lahir dari main game  online,  jadi  terobsesi,  pendiam,  tahan,  susah dikendalikan,  kehilangan  minat  pada  aktivitas  lain, apatis, berbohong, tidak terkendali dan tidak produktif. Nilai  CF  ahli  dan  CF  pengguna  menentukan  tingkat ketergantungan,  level  kecanduan  terdiri  dari  tiga kategori  yaitu  ringan,  sedang  dan  berat  hasil  tes akurasi  didasarkan  pada  18  sampel  data  dengan  nilai 83%. [2]
Menurut  Butsiarah  dengan  judul  Sistem  Pakar Diagnosa  Tingkat  Kecanduan  Belanja  Online Menggunakan Metode Certainty Factor. Penelitian ini tujuan untuk metode pengalaman dalam pengembangan  sistem.  sistem  pakar  dipekerjakan untuk  memecahkan  masalah  bidang  tertentu  sebagai pakar bidang penerapan sistem pakar tersebar luas di bidang kesehatan, Dalam  penyakit kejiwaan (mental) daripada kecanduan  dengan bantuan sistem pakar ini, dimungkinkan untuk mendiagnosis tingkat kecanduan Toko  online    berharap  masyarakat  awam  bisa membayarnya  dengan  sistem  ini  menyelesaikan beberapa  masalah  dengan  beberapa  kesulitan  bahkan tanpa bantuan ahli di bidangnya sebagai asisten teknis
untuk sistem ini. Mempelajari berupa aplikasi sistem pakar  yang  mumpuni  untuk  mendiagnosa  derajat adiksi  di  toko  online,  orang  tersebut  diklasifikasikan rendah, sedang dan tidak tinggi [3]

## 2.2. Kecanduan Game
Definisi kecanduan adalah Suatu perilaku disebut kecanduan ketika tidak dapat mengendalikan keinginan  untuk  menggunakannya  dan  menyebabkan efek  negatif  pada  individu,  baik  secara  fisik  maupun psikologis  [4]
Bahkan,  kecanduan  terjadi  tidak  hanya  saat bermain  game  online,  tetapi  juga  saat  bermain  game dengan  perangkat  seperti  komputer,  smartphone,  tab, atau ipad. Hampir tidak mungkin menemukan remaja tanpa gadget saat ini, meski harganya bervariasi. Ada juga  game  yang  mempersulit  remaja  untuk  menjauh dari  gawai  mereka.  Nyatanya,  permainan  yang ditargetkan memiliki efek positif di bidang pengembangan  kompetensi  pedagogis,  sosial,  dan spasial. Namun, jika dibiarkan, hal itu mengarah pada kecanduan dan bahkan perilaku kriminal. [5]

## 2.3. Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  suatu  sistem  yang dibuat  untuk  mengambil  keputusan  seperti    pakar,  di mana sistem pakar menggunakan pengetahuan, fakta, dan  teknik  penalaran  untuk  memisahkan  masalahnya di  bidangnya.  Dengan  beberapa  definisi,  dapat disimpulkan  bahwa  sistem  ahli  merupakan  suatu aplikasi yang mempunyai tugas memecahkan masalah oleh seorang ahli dibidangnya. Dalam mengembangkan sistem pakar, informasi berasal dari pakar atau informasi dari media seperti majalah, buku, majalah,  dll.  Juga,  pengetahuan  sistem  pakar  hanya khusus untuk satu bidang masalah. [6]

## 2.4. Game Online
Game  online  merupakan  aplikasi  digital  yang dapat  diputar  ketika  perangkat  terhubung  ke  internet sehingga menjadikan pengguna terhubung serta main dengan pemain lain yang bisa bermain pada saat itu di tempat  yang  sama,  juga  di  tempat  lain,  tanpa  harus bertemu langsung [7]

## 2.5. Certainty Factor
Certainty Factor adalah cara  pengabungan  ketik keyakinan  menjadi  satu  angka.  Nilai  yang  disebut Keyakinan digunakan untuk menyatakan tingkat (CF) mengasumsikan  kepercayaan  seorang  ahli  terhadap sesuatu data [8]
CF[H,E]= MB[H,E]– MD[H,E] (1)
CF[H,E]= CF[E] *CF[rule] = CF[user] *CF[pakar](2) CFcombineCF[H,E]1,2=CF[H,E]1+CF[H,E]2* [1-
CF[H,E]1] (3)
CFcombineCF[H,E]old,3= CF[H,E]old + CF[H,E]3* [1CF[H,E]old] (4)
3. METODE PENELITIAN
3.1. Tabel Gejala
Pada Tabel 1 menurut Rr Nia Paramita Y, S.Psi., M.Si.,  M.Psi,Psikolog  adapun  gejala  kecanduan  dan nilai dari tiap gejala.
Tabel 1. Gejala Kecanduan Kode Gejala Nama Gejala Nilai Cf G001 Sulit berkonsentrasi saat belajar 0.8 G002 Sering mengakses game di waktu luang 0.2 G003 Malas jika disuruh mengerjakan sesuatu selain bermain game 0.8 G004 Selalu meluangkan waktunya untuk bermain game 0.2 G005 Bermain game sampai lupa waktu 0.8 G006 Gelisah jika tidak bermain game 0.4 G007 Terus menerus memikiran tentang game 0.2 G008 Suka menyendiri di suatu tempat 0.4 G009 Tidak tertarik untuk bergaul dengan lingkungan sekitar 0.8 G0010 Rela mengeluarkan banyak uang demi game 0.8 G0011 Pola hidup yang tidak teratur 0.2 G0012 Jika diajak berbicara selalu tentang game 0.4 G0013 Sering berhalusinasi 0.8 G0014 Menganggap Game Sebagai Teman Terbaik 0.4

## 3.2. Tabel Level Kecanduan Game
Pada table 2 menurut Rr Nia Paramita Y, S.Psi., M.Si., M.Psi,Psikolog  merupakan tabel deskripsi dari tiap level kecanduan yang dialami dan solusi dari level kecanduan tersebut.
Tabel 2. Level Penyakit Kode Penyakit Level Penyakit Solusi atau Penangganan P001 Level kecanduan tinggi Anda termasuk level Kecanduan tinggi karena sudah tidak kenal waktu dan Carilah orang terdekat untuk selalu mengingatkan mengurangi waktu untuk memakai gadget, fokus pada hal yang ini dicapai dan tujuan hidup, alihkan perhatian ke aktifitas positif atau mencari berkumpul dengan orang lain. P002 Level kecanduan sedang Anda termasuk level kecanduan Sedang kita harus melakukan komunikasi dengan orang terdekat dan orang lain, dan imbangi dengan aktifitas positif serta memperbanyak kegiatan lagi agar sedikir mengurangi terhadap bermain game online. Kode Penyakit Level Penyakit Solusi atau Penangganan P003 Level kecanduan rendah Anda termasuk level kecanduan Rendah solusi dari kecanduan rendah sendiri yaitu Melakukan aktifitas atau kegiata positif, menjaga komunikasi, serta jaga Kesehatan fisik dan pikiran.

## 3.3. Tabel  Keputusan
Pada  Tabel  3.3  Menurut  Rr  Nia  Paramita  Y, S.Psi.,  M.Si.,  M.Psi,Psikolog  berikut  ini  adalah Implementasi algoritma Certainty Factor yang dimulai dengan mendapatkan nilai Certainty Factor pakar dan Certainty Factor dari user
Tabel 3. Tabel Kombinasi Gejala Penyakit P001 P002 P003 G001 X G002 X G003 X G004
X
G005 X G006 X G007 X G008 X G009 X G0010 X G0011 X G0012 X G0013 X G0014 X
Kesimpulan dari aturan diatas adalah sebagai berikut 1. Pada aturan 1 : IF G001, AND G003 AND G005 AND G009 AND G0010 THEN P001
2. Pada aturan 2 : IF G006 AND G008 AND G0012 AND G0014 THEN P002
3. Pada  aturan  3  :  IF  G002  AND  G004  AND  G007 AND G0011 THEN P003

## 3.4. Use Case Diagram
Pada  gambar  2  berikut  merupakan  Use  Case Diagram aplikasi yang saya buat
Gambar 1. Use case diagram

## 3.5. Struktur Menu
Pada  gambar  2  struktur  menu  user  dapat mengakses pada halaman awal yang nantinya melihat gejala  apa  saja  yang  user  alami  dan  pada  diagnosa gejala berisi tentang gejala gejala dari kecanduan game dan  hasil  yang  sudah  dipilih  pada  gejala  tadi  yang nantinya akan memberikan solusi dari kecanduan yang dialami  dan  tentang  aplikasi  berisi  informasi  dari aplikasi yang dibuat dan panduan bagi pengguna
Gambar 2. Struktur Menu

## 3.6. Flowchart
Pada gambar 3 merupakan flowchart dari aplikasi sistem  pakar  kecanduan  game  online  bisa  dilihat seperti gambar diatas.
Gambar 3. Flowchart

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengujian Metode Certainty Factor
Selama  diagnosis,  pengguna  disajikan  dengan pilihan  gejala,  masing-masing  dengan  skor  CF kepercayaan  penyelesaian  suatu  aturan  (rule)  dengan beberapa  gejala    menjadi  aturan  (rule)  dengan  setiap rule baru dihitung CF nya menggunakan Persamaan 1 dan apabila ada leih dari 1 gejala maka menggunakan persamaan 2 CF[H,E]=MB[H,E]-MD[H,E]     (1)
CF[H,E]= CF[E] *CF[rule] = CF[user] *CF[pakar]   (2) Langkah  pertama,  pakar  menentukan  nilai  CF  untuk masing-masing gejala. :
CF(Gejala 1) : 8 CF(Gejala 2) : 2 CF(Gejala 3) : 2 CF(Gejala 4) : 4
Penjabaran 4 gejala :
1. IF Sulit berkonsentrasi saat belajar(Gejala 1) 2. IF Sering mengakses game di waktu luang (Gejala 3)
3. IF  Selalu  meluangkan  waktunya  untuk  bermain game (Gejala 5)
4. IF  Rela  mengeluarkan  banyak  uang  demi  game (Gejala 10)
Gejala 1 CF gejala1 = CF(user)*CF(pakar) = 0.8*0.8 = 0.64
Gejala 2 CF gejala2 = CF(user)*CF(pakar)
= 0.2*0.2 = 0,04
Gejala 3
CF gejala3 =  CF(user)*CF(pakar) =  0.2*0.2 =  0.04
Gejala 4 CF gejal4         = CF(user)*CF(pakar = 0.4*0.4 = 0.16
Pakai cara rumus ke 2 dan 3 CFcombineCF[H,E]  =  CF[H,E]+  CF[H,E]*  [1- CF[H,E]1]
= 0.16+0.8 * (1-0.16) = 0.16+0..8*0.84 = 0.16+0.672 CFold = 0,832
CFcombineCF[H,E]  =  CF[H,E]+  CF[H,E]*  [1- CF[H,E]1]
= 0.832+0.2 * (1-0.832) = 0.832+0.2*0.168 = 0.832+0.0336 CFold = 0,8656 CFcombineCF[H,E]= CF[H,E]+ CF[H,E]* [1- CF[H,E]1]
= 0.8656+0.2 * (1-0.8656) = 0.8656+0.2*0.1344 = 0.8656+0.02688 CFold = 0,89248
CFcombineCF[H,E]1,2=  CF[H,E]1+  CF[H,E]2*  [1- CF[H,E]1]
= 0.89248+0.4 * (1-0.89248) = 0.89248+0.4*0.10752 = 0.89248+0.043008
Cfold           = 0,935488 Hasil  CF  di  atas,  adalah  0.935488.  Untuk mencari  prosentase  sebagai  nilai  keyakinan    dan termasuk level tinggi.
Persentase = CF penyakit * 100 = 0.935488*100 = 93,5488 %

## 4.2. Halaman Menu
Pada halaman Menu berisi tentang fitur apa saja yang ada dalam menu yang pertama yaitu halaman

## Gambar 4. Tampilan Dashboard

## 4.3. Halaman Daftar Tingkat Gejala Kecanduan
Pada  halaman  daftar  gejala  berisikan  tentang penjelasan  gejala  apa  saja  yang  akan  dialami  oleh orang  yang  kecanduan  game  dan  penanganan  nya seperti apa saja
Gambar 5. Tampilan Daftar Level Kecanduan

## 4.4. Halaman Detail Daftar Gejala Kecanduan
Pada  halaman  daftar  gejala  berisikan  gejala  apa saja  yang  akan  dialami  oleh  orang  yang  kecanduan game
Gambar 6. Detail Tingkat Gejala Kecanduan

## 4.5. Halaman Hasil Tingkat Gejala Kecanduan
Pada halaman hasil daftar gejala sudah dijelaskan tentang  jika  memilih  gejala  level  kecanduan  yang sedang  dialami  serta  penjelasan  gejala  yang  sudah dipilih  dan  jika  kita  memilih  button  diagnosa  ulang maka  kita  akan  melakukan  Kembali  diagnosa  gejala yang sudah kita lakukan seperti sebelumnya

## Gambar 7 Halaman Hasil Tingkat Kecanduan

## 4.6. Halaman Tentang Aplikasi
Pada halaman tentang aplikasi dijabarkan sedikit penjelasan  apa  itu  system  pakar  serta  tujuan  dari pembuatan  aplikasi  system  pakar  kecanduan  game tersebut.

## Gambar 8. Halaman Tentang Aplikasi
4.7. Halaman Deskripsi Tentang Aplikasi Pada halaman deskripsi mendeskripsikan penjelasan yang disebt usystem pakar serta tujuan dari pembuatan  aplikasi  system  pakar  kecanduan  game tersebut
Gambar 9. Halaman Hasil Tentang Aplikasi

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  didapat  pada  penilitian  ini yaitu  Pada  pengujian  fungsionalitas  pada  aplikasi berbasis mobile versi 10 dan 11 bisa digunakan dengan baik. Pada pengujian black box aplikasi sudah sesuai
dengan  harapan  pengguna.  Hasil  presentase  tingkat kecanduan  dan  solusi  untuk  gejala  kecanduan  sudah dapat ditampilkan.  Dan  dari  hasil  perhitungan  sistem pakar  didapatkan  nilai  kepastian  93.5488  %  dengan menunjukkan tingkat level kecanduan tinggi.
Saran  yang  didapat  pada  penelitian  ini  belum sempurna dan diperlukan pengembangan selanjutnya: Pengembangan selanjutnya diharapkan dapat menambah keragaman data pada sistem ataupun pada database Penerapan sistem pakar ini dapat diterapkan pada diagnosa-diagnosa yang lain

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rawansyah  and  .  S.  Noor  Arief,  "Sistem  Pakar Diagnosa  Tingkat  Kecanduan," SEMINAR INFORMATIKA  APLIKATIF  POLINEMA, pp. 83-89, 2020.
[2] T. Denda, D. Wahiddin and A. F. N. Masruriyah, "Implementasi  Algoritma  Certainty  Factor  pada sistem  pakar  untuk," Scientific  Student  Journal for  Information,  Technology  and  Science  , pp. 160-166, 2022.
[3] M.  Butsiarah,  "SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA TINGKAT  KECANDUAN  BELANJA," Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi , pp. 1-10, 2019.
[4] S.  K.  Wibisono,  A.  T.  Wulandari  and  , Supriyatin,  "Rancangan  Bangun  Sistem  Pakar Diagnosa Gejala," JURNAL ILMU KOMPUTER
DAN TEKNOLOGI, pp. 17-23, 2021. [5] Y.
Apridiansyah,
"DESAIN DAN IMPLEMENTASI  SISTEM  PAKAR," Jurnal Pseudocode, pp. 1-8, 2017.
[6] S.  M.  Cloudy  Silalahi,  "SISTEM  PAKAR DIAGNOSA GEJALA KECANDUAN," Jurnal TeIKa, pp. 175-183, 2021.
[7] Pitaloka, "Perilaku Konsumsi Game online Pada Pelajar  (Studi  Fenomenologi  tentang  Perilaku Konsumsi  Game  online  Pada  Pelajar  di Kelurahan  Gemolong,  Kabupaten  Sragen  tahun 2013," jurnal sosialitas, vol. 03, 2013.
[8] A.  Latubessy,  A.  Jazuli  and  R.  Fiati, "PENERAPAN INTELLIGENT GEOGRAPHIC  INFORMATION  SYSTEM UNTUK," Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), pp. . 1147-1152, 2020