## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 275 − 284 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3002

## Diagnosa Gejala Kecanduan Bermain Game Online dengan Metode Fuzzy Tsukamoto dan Fuzzy Sugeno
Rivaldi Okta Pratama, Agung Triayudi * , Arie Gunawan
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 maldini03pratama@gmail.com , 2* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 3 ari3.gunawan@gmail.com Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.co.id Submitted: 23/01/2023; Accepted: 20/02/2023; Published: 25/02/2023
Abstrak −Pada  zaman  yang  semakin  berkembang  ini,  game  online  merupakan  jenis  permainan  yang  dapat  memberikan kesenangan tersendiri bagi para penggunanya. Karena hal itu, banyak yang bermain game online secara terus menerus sampai lupa  waktu,  bahkan  dapat  menyebabkan  kecanduan.  Tidak  banyak  orang  memiliki  kesempatan  dan  kemauan  untuk berkonsultasi  kepada  ahli  untuk  mengatasi  kecanduannya  tersebut.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu  sistem  pakar  untuk mendiagnosa gejala kecanduan bermain game online. Dengan adanya penelitian ini maka dihasilkan sebuah sistem pakar untuk mendiagnosa gejala kecanduan bermain game online, yang memberikan kemudahan dalam penggunaannya. Sistem pakar ini menghasilkan output yang berupa hasil diagnosa apakah seseorang mengalami kecanduan bermain game online atau tidak. Metode  fuzzy  logic  tsukamoto  adalah  salah  satu  metode  untuk  sistem  kontrol  pemecah  masalah  yang  baik  untuk diimplementasikan. Fuzzy logic sugeno yang digunakan pada sistem pakar pada penelitian ini berfungsi utnuk mencari dan menemukan  solusi  pada  gejala  kecanduan  bermain  game  online.  Hasil  penelitian  ini  dapat  membandingkan  fuzzy  sugeno dengan fuzzy tsukamoto untuk mencari nilai atau keberhasilan yang dituju dengan mambandingan kedua fuzzy tersebut untuk mencari nilai tertinggi pada penelitian ini. Hasil dari penelitian ini didapat nilai keakuratan 100% dari 100 data sampel.
Kata Kunci: Logika; Fuzzy Tsukamoto; Fuzzy Sugeno;  Game Online, Kecanduan; Kecanduan
Abstract −In this increasingly developing era, online games are a type of game that can provide its own pleasure for its users. Because of that, many people play online games continuously until they forget the time, it  can even become addictive. Not many people have the opportunity and willingness to consult an expert to overcome their addiction. Therefore, an expert system is  needed  to  diagnose  online  game  addiction  symptoms.  With  this  research,  an  expert  system  was  produced  to  diagnose symptoms of addiction to playing online games, which makes it easy to use. This expert system produces output in the form of a diagnosis whether a person is addicted to playing online games or not. Tsukamoto's fuzzy logic method is one method for a good problemsolving control system to implement. The Sugeno fuzzy logic used in the expert system in this study functions to seek and find solutions to symptoms of addiction to playing online games. The results of this study can compare the Sugeno fuzzy with the Tsukamoto fuzzy to find the intended value or success by comparing the two fuzzy to find the highest value in this study. The results of this study obtained an accuracy value of 100% from 100 sample data.
Keywords : Method; Logic; Fuzzy Tsukamoto; Fuzzy Sugeno; Online Game; Addicted

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi modern pada saat ini semakin canggih. Bermacam–macam teknologi sering kita temukan di lingkungan kita. Salah satu kemajuan teknologi yang bisa dirasakan adalah adanya media hiburan yang berada di smartphone atau komputer kita. Teknologi modern merupakan industri yang berdampak pada global, hampir sepenuhnya  mempengaruhi  kehidupan  insan  dan  masyarakatnya.  Dalam  budaya  teknologi,  pilihan  teknologi sangat  terkait  dengan  kehidupan  individu  dan  sosial  sehingga  penerapan  beberapa  perangkat  teknologi  dapat merusak pandangan dunia manusia, pada saat yang sama seseorang akan kehilangan peluang yang berkontribusi pada pencapaian tujuannya [1].
Penggunaan internet semakin meningkat dengan adanya pandemi yang terjadi di awal Maret 2020 [2]. Di masa pandemi ini, pelajar bisa menjadi kecanduan internet karena seringnya berinteraksi dengan internet. Hal ini terjadi ketika pelajar belajar di rumah atau mengisi waktu luangnya. Salah satu cara pelajar untuk mengisi waktu luangnya adalah dengan menjelajah di internet sehingga sangat mungkin pelajar mengalami kecanduan internet [3].
Seiring  dengan pesatnya kemajuan teknologi, hal ini mempengaruhi  dalam perubahan cara hidup. Salah satunya di bidang hiburan, seperti bermain. Pada masyarakat saat ini terdapat kecenderungan untuk meninggalkan game tradisional dan berpindah ke game yang lebih modern seperti bermain game online. Game online biasanya digunakan sebagai media hiburan untuk para peminatnya. Game online dapat dimainkan dalam skala besar dan hanya membutuhkan komputer atau smartphone dengan koneksi  internet, dan memungkinkan para peminatnya tidak lagi bermain sendirian, tetapi memungkinkan untuk bermain dengan orang lain dari  tempat yang berbeda, bahkan dari negara lain.
Game online menjadi  salah satu permainan yang menyenangkan untuk  pelajar tetapi juga membutuhkan biaya untuk mengaksesnya. Kebiasaan bermain game online bagi pelajar merupakan suatu wujud perilaku terhadap suatu  permainan.  Perilaku  yang  dimaksud  adalah  sikap  yang  dilakukan  para  pelajar  untuk  bertindak  atau berperilaku untuk memenuhi kebutuhan hiburan yang sesuai dengan nilai dan norma yang berlaku di masyarakat [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 275 − 284 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3002
Salah satu dampak yang dapat ditimbulkan dari sering bermain game online adalah kecanduan game online. Saat bermain game online ini, banyak orang yang lupa waktu sehingga sering kali bermain sampai diluar batas, seperti orang yang memainkan game sampai jam 4 pagi. Hal seperti itu yang akan membuat seseorang ketagihan untuk lebih larut dalam situasi tersebut.
Dari  segi  natural,  desain  sebuah  game  online  bisa  menjadi  pelarian  dari  dunia  nyata  yang  menawarkan gameplay sehingga dapat  menyebabkan ketagihan [5]. Dalam sosiologis, peminat  yang sudah kecanduan game online maka cenderung memikirkan diri sendiri dan akan mengutamakan individualitasnya. Seseorang akan secara alami menjauh dari lingkungan dan beranggapan bahwa lingkungan sosial adalah tempat bermain dan kehidupan mereka berada di dunia maya.
Sekian banyaknya sebuah game online, salah satu penelitian meneliti tentang masalah sebuah game. Dalam penelitian  [6]  yang  membahas  tentang  masalah  sebuah  game  online  yang  sedang  banyak  digemari  dari  semua kalangan. Game tersebut sudah diunduh oleh sekitar 400 juta orang pada tahun 2019 dan pengguna harian sampai 50  juta,  game  ini  merupakan  permainan  battle  royal  yang  dimainkan  secara  online  dan  secara  bersama  sama sehingga  membuat  pemainnya  mengalami  kecanduan  game.  Dari  aplikasi  yang  dibuat  membantu  para  pemain mengetahui seberapa besar kecanduan yang dimilikinya setelah sekian lama bermain game ini. Dari hasil 100 data yang telah di  teliti  mempunyai  output dengan kecanduan rendah 50%, kecanduan sedang 20%, dan kecanduan tinggi 30%.
Kebiasaan bermain game online yang juga dilakukan peminatnya terjadi karena dianggap memenuhi syarat pecinta game online lainnya. Perasaan bangga, gembira, puas dan pengakuan atas kemampuannya sebagai pemain menimbulkan keinginan untuk terus bermain dan merasa dihargai. Kekalahan membuat emosi mereka tidak stabil karena merasa marah, kecewa, dan tidak puas dan tertantang untuk mencoba lagi sampai berhasil. Hal seperti ini yang merupakan dampak buruk bagi para kecanduan game online [7].
Sebagian  game  yang  tersebar  pada  saat  ini  memang  dirancang  untuk  membuat  ketagihan  pada  para pemainnya. Semakin seseorang ketagihan bermain game, semakin banyak pembuat game mendapat manfaat dari peningkatan  pembelian  yang  dilakukan  pemainnya.  Dari  hasil  14  data  yang  telah  diuji  menggunakan  sebuah metode dari sistem pakar yang menunjukan akurasi sebesar 79% bahwa seseorang kecanduan [8].
Oleh karena itu diperlukan adanya sebuah sistem yang dirancang untuk melihat lebih awal apakah seberapa besar  tingkat  kecanduan  seseorang  untuk  bermain  game  online  [9].  Dalam  perancangan  tersebut  menggunakan sebuah metode dalam sistem pakar yang bisa mendeteksi  seberapa besar tingkat  kecanduan bermain game dari data yang dimasukan. Dan dapat menampilkan tingkat  kecanduan berdasarkan dari data yang sudah dimasukan [10].
Dengan  menggunakan  sistem  pakar  ini  diharapkan  dapat  memberikan  informasi  mengenai  gejala  serta solusi tentang perilaku seseorang terhadap kecanduan bermain game online, sehingga para penggemarnya dapat mengetahui tentang perilaku-perilaku terhadap kecanduan bermain game online. Sehingga, para peminatnya tidak perlu  bertemu dengan seorang  pakar untuk berkonsultasi  mengenai  perilaku terhadap kecanduan bermain game online [11].
Dalam  sistem  pakar  penerapannya  memiliki  beberapa  metode,  salah  satunya  adalah  metode  fuzzy tsukamoto dan fuzzy sugeno [12]. Dengan metode dan penelitian yang di gunakan sebagai alat bantu mendiagnosa gejala  kecanduan  bermain game online  maka penulis menggunakan metode fuzzy tsukamoto dan fuzzy sugeno sebagai  alat  bantu  metode  sistem  pakar  yang  akan  penulis  jadikan  bahan  sebagai  penelitian,  dalam  penelitian tersebut  penulis menggunakan dua metode ini sebagai  perbandingan dan akan mencari hasil atau nilai tertinggi dari hasil kedua metode tersebut, sebagai awalan nanti akan menggunakan salah satu metode fuzzy tersebut yang akan  dicari  diagnosa  dari  gejala  kecanduan  bermain  game  online  menggunakan  salah  satu  fuzzy  tersebut  yang nantinya hasil dari fuzzy itu akan dibandingkan dengan metode fuzzy selanjutnya untuk sebagai pembanding yang bisa  mendapatkan  hasil  tertinggi  sebagai  nilai  yang  akan  digunakan  sebagai  nilai  diagnosa  gejala  kecanduan bermain game online yang di cari [13].
Dan untuk menggunakan kedua metode ini diharuskan mengetahui hasil dari kedua metode tersebut dengan cara  mencoba  membuat  dan  menganalisa  permasalahan  kasus  menggunakan  metode  fuzzy  sugeno  dan  harus mencari  hasilnya  terlebih  dahulu  dengan  mendiagnosa  permasalahan  kasus  yang  nanti  selanjutnya  akan menemukan diagnosa hasil atau hasil dari diagnosa yang di cari, begitupun dengan metode fuzzy tsukamoto yaitu juga harus mencari dan menganalisa dengan melakukan diagnosa terhadap contoh kasus yang digunakan sebagai diagnosa  gejala  kecanduan  bermain  game  online  sebagai  contoh  kasus  penelitian  yang  digunakan,  dan  dengan metode-metode  yang  digunakan  semoga  nantinya  akan  menemukan  hasil  diagnosa  dan  menemukan  hasil  nilai tertinggi dari menggunakan kedua metode yang digunakan dan dengan algoritma beserta tabel yang benar [14].
Dengan  menkombinasikan  dua  metode  fuzzy  tsukamoto  dan  fuzzy  sugeno  di  harapkan  kasus  gejala kecanduan  bermain  game  online  dapat  di  atasi  dan  dapat  diketahui  gejala  serta  dignosisnya  sehingga  para peminatnya  dapat  memperhatikan  kondisi  dan  durasi  dengan  sangat  berhati-hati  dari  kecanduan  bermain  game online yang tentunya akan memiliki efek samping dalam waktu yang berkepanjangan [15].
Dari penelitian sebelumnya yang terkait dengan penelitian ini  yaitu dengan judul “Implementasi Metode Certainty Factor Berbasis Android Pada Sistem Pakar Diagnosa Kecanduan Smartphone”  dan memiliki 3 aspek kecanduan yaitu rendah, sedang dan tinggi. Berdasarkan hasil dari penelitian tersebut didapatkan nilai keyakinan sebesar 86,67% [16].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 275 − 284 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3002
Penelitian terkait selanjutnya yaitu dengan judul yang sama tetapi menggunakan satu metode yaitu metode logika fuzzy mamdani dan untuk variabel outputnya ada 3 yaitu tidak candu, candu dan sangat candu. Hasil dari penelitian ini menunjukan implementasi system pada salah satu pelajar mempunyai nilai 7,44 yang berarti pelajar tersebut termasuk pada himpunan candu [17].
Penelitian selanjutnya dengan judul yang sama tetapi menggunakan satu metode yaitu metode Certaimty Factor dengan 3 kategori kecanduan yaitu rendah, sedang dan tinggi. Dari penelitian tersebut diperoleh data akurat sebanyak 10 data dengan hasil pengujian akurasi mempunyai tingkat keakuratan 100% [18].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Berikut adalah tahapan atau langkah-langkah yang digunakan dalam melaksanakan penelitian ini:
Gambar 1. Diagram Alur Pengumpulan Data

## 2.2 Desain Penelitian
Penelitialn menggunalkaln sistem palkalr sebalgali metode logikalnyal, yaitu logikal fuzzy tsukalmoto daln logikal fuzzy sugeno sebalgali perbalndingaln metode yalng nalntinyal alkaln di calri daln di almbil halsil dalri nilali terbesalr dalri kedual metode tersebut. Sistem palkalr merupalkaln sebualh sistem komputer yalng dalpalt meniru keteralmpilaln seoralng [16]. Penelitia l n  ini  dila l kuka l n  bertujua l n  untuk  menca l ri  da l n  memperoleh  ha l sil  da l ri  geja l la l keca l ndua l n  berma l in  ga l me online seba l ga l i perma l sa l la l ha l n ya l ng sering di temuka l n da l la l m kehidupa l n seha l ri ha l ri.

## 2.2.1 Metode Algoritma Fuzzy
Logikal fuzzy aldallalh calral yalng tepalt untuk memetalkaln rualng malsukaln menjaldi rualng kelualraln. Dalsalr logikal fuzzy teori  himpunaln  fuzzy.  Dallalm  teori  himpunaln  fuzzy,  peralnaln  deraljalt  kealnggotalaln  sebalgali  penentu  keberaldalaln unsur-unsur  dallalm  sualtu  himpunaln  salngalt  penting.  Nilali  kealnggotalaln  altalu  deraljalt  kealnggotalaln  altalu  fungsi kealnggotalaln  merupalkaln  ciri  utalmal  penallalraln  dengaln  logikal  fuzzy.  Himpunaln  fuzzy  aldallalh  rentalng  dalri  nilali,

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 275 − 284 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3002
setialp  nilali  memiliki  deraljalt  kealnggotalaln  alntalral  0  salmpali  1.  Prinsip  dalsalr  daln  persalmalaln  maltemaltis  dalri  teori himpunaln fuzzy aldallalh teori pengelompokaln objek dallalm baltals-baltals yalng tidalk jelals[19].
Paldal perhitungaln metode allgoritmal fuzzy halmpir menyerupali metode allgoritmal fuzzy yalng lalin daln allgoritmal ini memiliki dalftalr nalik daln turun, altalu bialsal disebut dengaln nilali MAlX daln MIN, dimalnal perhitungaln tersebut aldallalh yalng  dicalri  dalri  contoh  kalsus  yalng  dilalkukaln.  Berikut  aldallalh  sallalh  saltu  contoh  perhitungaln    daln  rumus  yalng dihalsilkaln dalri allgoritmal fuzzy :
AWAL X ≤10 = 1 10 < x ≤ 20 = x−20 20−10 X > 20 = 0 TENGAH I X ≤ 10 = 0 10 < x ≤ 30 = x−10 30−10 30 < x  ≤ 50 = 50−x 50−30 TENGAH II X ≤ 30 = 0 30 < x ≤ 50 = x−30 50−30 50 < x ≤ 70 = 70−x 70−50 TENGAH III X ≤ 50 = 0 50 < x ≤ 70 = x−50
70−50
70 < x ≤ 90 = 90−x 90−70 AKHIR X ≤ 80 = 0 80 < x ≤100 x−80 100−80 X > 100 = 1 Berikut adalah gambar dari algoritma Fuzzy:

## Gambar 2. Grafik Algoritma Fuzzy

## 2.2.2 Metode Algoritma Fuzzy Tsukamoto
Dengaln  menggunalkaln  metode  tsukalmoto,  setialp  urutaln  alturaln  dallalm  bentuk  if-then  itu  halrus  di  alpresialsikaln dengaln calral sualtu himpunaln fuzzy daln jugal dengaln fuzzy sertal kealnggotalaln yalng monoton, alkibaltnyal kelualrlalh halsil dalri setialp alturaln yalng di halsilkaln dalri setialp eksplisit altalu crisp yalng berdalsalrkaln predikalt al altalu fire streight daln lallu halsil alkhir di peroleh dengaln menggunalkaln raltal-raltal yalng tertimbalng, lallu sebalgali contoh misallnyal aldal dual  valrialbel  input  valr-1  (x)  daln  valr_2  menjaldi(y)  begitupun  seterusnyal  dallalm  menggunalkaln  metode  logikal allgoritmal fuzzy tsukalmoto.

## 2.2.3 Metode Algoritma Fuzzy Sugeno
Metode fuzzy sugeno merupalkaln sallalh saltu metode yalng memiliki nilali inverensi fuzzy untuk alturaln yalng dalpalt di representalsikaln di dallalm bentuk balhalsal if-then yalng di malnal output altalu konsekuen sistem tidalk halnyal berupal himpunaln fuzzy saljal melalinkaln jugal berupal konstalntal altalu persalmalaln linier. If x al alnd is B then z = f (x,y) yalng dimalnal bilalngaln Al daln paldal bilalngaln B memiliki himpunaln fuzzy di dallalm alnteseden daln z = f(x,y) berfungsi tegals di dallalm konsekuen paldal polimoniall yalng beraldal dallalm orde saltu altalu FIS yalng jugal di halsilkaln di sebut sebalgali model fuzzy  sugeno paldal model orde saltu daln jikal f konstaln yalng di halsilkaln model sugeno jugal memiliki

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 275 − 284 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3002
kalralkteristik yalitu konsekuen tidalk di dallalm himpunaln fuzzy tetalpi merupalkaln sallalh saltu persalmalaln dalri linier dengaln  valrialbel-valrialbel  yalng  jelals  halrus  sesuali  dengaln  valrialbel  input  daln  output-nyal,  logikal  fuzzy  sugeno memalng  secalral  umum  dimalknali  sebalgali  sallalh  saltu  logikal  yalng  keralp  sekalli  digunalkaln  sebalgali  menghalsilkaln keputusaln tunggall altalu crisp di salalt defuzzyfikalsi daln penggunalalnyal tergalntung dalri domalin paldal malsallalh yalng sering sekalli terjaldi yalng dimalnal alturaln prosesnyal di mulali dalri fuzzyfikalsi daln peneralpaln paldal rule defuzzyfikalsi dalri output tersebut sebalgali peralncalngaln untuk defuzzyfikalsi sualtu progralm yalng di tuju[20].

## 2.2.4 Lokasi dan Waktu Penelitian
Lokasi dilakukan data mining dalam penelitian ini yaitu di Jallaln Pinalng Rt.02 Rw.002 No.82, Palmulalng Timur, Talngeralng Selaltaln.  Dallalm  melalkukaln defuzzyfikalsi  altalu melalkukaln pemrogralmaln  untuk  merubalh daltal mining itu  dilalkukaln  di  Jallaln  Balru  Pinalng  Komplek  DPR  Blok  D  No.60,  Pinalng  Kunciraln,  Kotal  Talngeralng,  Balnten. Penelitian ini dilakukan pada 24-29 November 2022.

## 2.2.5 Fokus Penelitian
Penulis mengalmbil sumber daltal yalng beralsall dalri pengalruh perkembalngaln zalmaln yalitu galme online yalng sering dimalinkaln  alnalk  kecil  hinggal  usial  dewalsal,  khususnyal  balgi  palral  remaljal  yalng  sering  memalinkaln  galme  online. Penulis mengalmbil daltal dalri kuralng lebih 30 remaljal yalng diwalwalncalrali penulis, tetalpi penulis jugal mengalmbil daltal dalri palral remaljal yalng dialmalti sedalng bermalin galme online. Kemudian penulis melalkukaln defuzzyfikalsi untuk mengubalh daltal algalr menjaldi valrialbel, sehinggal dalpalt menentukaln nilali kecalndualn paldal 30 remaljal yalng terdeteksi mengallalmi  kecalndualn  bermalin  galme  online. Setelalh  mengetalhui  halsil  deteksi  dalri  tingkalt  kecalndualn  bermalin galme online dalri setialp remaljal tersebut, penulis membualt pemrogralmalnnyal dalri daltal yalng telalh didalpalt.

## 2.2.6 Objek dan Sumber Data
Objek  penelitialn  ini  aldallalh  gejallal  kecalndualn  bermalin  galme  online,  yalitu  palral  peminalt  galme  yalng  mulali mengallalmi kecalndualn dallalm bermalin galme paldal kehidupaln sehalri-halrinyal sehinggal dalpalt merugikaln dirinyal di malsal  yalng  alkaln  daltalng  nalntinyal  unntuk  kesehaltaln  dirinyal.  Sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini berasal dari data primer yang didapatkan lagsung di lapangan, dan data sekunder dalri beberalpal buku pustalkal terkalit tentalng pembualtaln website, skripsi terkalit tentalng sistem palkalr, buku daln jurnall terkalit tentalng kecalndualn galme online.

## 2.2.7 Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Melalkukaln walwalncalral daln koordinalsi altalu konsultalsi kepaldal oralng yalng lebih berpengallalmaln dallalm bidalng membualt  progralm  tentalng pembualtaln sebualh progralm  yalng alkaln penulis bualt, jugal mewalwalncalrali tentalng mekalnisme dallalm peneralpaln allgoritmal yalng digunalkaln dallalm pembualtaln sistem tersebut.
b. Berkoordinalsi daln mencalri informalsi tentalng gejallal penyalkit daln efek salmping yalng dihalsilkaln dalri kecalndualn bermalin galme online kepaldal oralng yalng lebih alhli seperti psikolog yalng lebih memalhalmi bidalng tersebut.
c. Mendokumentalsikaln sebalgali proses pembualtaln projek yalng alkaln dilalkukaln penulis.

## 2.2.6 Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merujuk  paldal  referensi,  jurnall,  pedomaln  yalng  telalh dibualt dalri penelitialn dallalm jalngkal walktu 2019 hinggal 2022 algalr dalpalt dijaldikaln referensi oleh penulis. Daltal yalng telalh terkumpul lalmal dalri walktu lalm telalh dijaldikaln penulis sebalgali alcualn algalr daltal yalng telalh dikumpulkaln dalpalt ditemukaln kebenalraln dalri informalsi tersebut. Kemudialn penulis menemukaln kesimpulaln dalri daltal-daltal tersebut algalr dalpalt dijaldikaln kalryal tulis yalng balru.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Proses Klasifikasi Kriteria
Dallalm  penelitialn  ini  penulis  memiliki  kriterial  penilalialn  yalng  ditujukaln  paldal  responden  untuk  melalkukaln pencalrialn  daltal  dengaln  pertalnyalaln  yalng  diberikaln  penulis  kepaldal  responden,  daln  di  dallalm  pertalnyalaln  tersebut penulis  sudalh  mempersialpkaln  klalsifikalsi  untuk  menentukaln  jalwalbaln  yalng  dijalwalb  oleh  responden  yalng  telalh diberikaln pertalnyalaln, daltal kriterial dialntalralnyal aldallalh sebalgali berikut :
Tabel 1. Kriteria 20 40 60 80 100 Perilaku Salngalt Kurang Kurang Normal Baik Salngalt Baik Kontrol Emosi Tidak Terkendali Kurang Terkendalli Normal Terkendali Sangat Terkendali

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 275 − 284 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3002
Kesehatan Salngalt Buruk Buruk Normall Bagus Sangat Bagus Kategori Salngalt Kecanduan Kecanduan Agak Kecanduan Normal Tidak Kecanduan
Malsing-malsing  valrialbel  fuzzy  memiliki  3  himpunaln  fuzzy.  Nilali  yalng  mewalkili  sualtu  kondisi  tertentu dibalwalh ini bersumber dalri  palkalr. Nilali  tersebut  dalpalt  diubalh daln disesualikaln dengaln malsing-malsing  kondisi. Untuk lebih jelalsnyal dalpalt dilihalt paldal talbel berikut.
Tabel 2. Variabel Input Valrialbel Input Himpunaln Fuzzy Semestal Pembicalralaln Domalin Perilaku Salngalt Kuralng 0 - 120 0 - 20 - 40 Kuralng 20 - 40 - 60 Normall 40 - 60 - 80 Balik 60 - 80 - 100 Salngalt Balik 80 - 100 - 120 Kontrol Emosi Tidalk Terkendalli 0 - 120 0 - 20 - 40 Kuralng Terkendalli 20 - 40 - 60 Sedalng 40 - 60 - 80 Terkendalli 60 - 80 - 100 Salngalt Terkendalli 80 - 100 - 120 Kesehatan Salngalt Buruk 0 - 120 0 - 20 - 40 Buruk 20 - 40 - 60 Normall 40 - 60 - 80 Balgus 60 - 80 - 100 Salngalt Balgus 80 - 100 - 120

## Keteralngaln :
Alpalbilal Perilalku diberi nilali input sebesalr 60, malkal oralng tersebut memiliki nilali yalng terletalk dialntalral Kuralng daln Normall. Begitu jugal seterusnyal. Oleh kalrenal itu, untuk menentukaln nilali palstinyal halrus mencalri nilali deraljalt kealnggotalnnyal paldal talhalp fuzzyfikalsi.
Tabel 3. Variabel Output Valrialbel Output Valrialbel Linguistik Domalin Nilali Z Kategori Salngalt Kecalndualn 0 - 20 20 Kecalndualn 21 - 40 40 Algalk Kecalndualn 41 - 60 60 Normall 61 - 80 80 Tidalk Kecalndualn 81 - 100 100
Dengaln melalkukaln penentualn klalsifikalsi untuk mengkaltegorikaln jalwalbaln yalng diberikaln oleh responden, penulis  jugal  membualt  pertalnyalaln  yalng  ditujukaln  untuk  responden,  yalng  nalntinyal  pertalnyalaln  tersebut  dijalwalb oleh responden.
Tabel 4. Klasifikasi 20 40 60 80 100
Sangat Kecanduan  Kecanduan  Agak Kecanduan  Normal  Tidak Kecanduan Sangat Kecanduan  Kecanduan  Agak Kecanduan  Normal  Tidak Kecanduan Sangat Kecanduan  Kecanduan  Agak Kecanduan  Normall  Tidak Kecanduan SK K AK N TK

## 3.2 Karakteristik Responden
Paldal salalt  pencalrialn daltal  mining  daln informalsi  yalng didalpalt dalri  responden, penulis jugal menemukaln kalralkter malsing-malsing  pemalin  yalng  mengallalmi  perbedalaln  saltu  salmal  lalin.  Jenis  kelalmin  perempualn  lebih  cenderung memilih untuk tidalk terlallu lalmal bermalin galme online, tetalpi untuk jenis kelalmin lalki-lalki bisal bermalin dengaln walktu yalng lalmal bersalmal dengaln temaln-temalnnyal, berikut aldallalh talbel jumlalh responden daln jenis kelalmin palral responden.
Tabel 5. Jumlah dan Jenis Kelamin Responden No Jenis Kelamin Jumlah 1 Perempualn 0

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 275 − 284 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3002
No Jenis Kelamin Jumlah 2 Lalki-Lalki 20 Total - 20
Berdalsalrkaln  talbel  dialtals  dalpalt  dilihalt  balhwal  jumlalh  pemalin  dengaln  jenis  kellmin  lalki-lalki  lebih  balnyalk dibalndingkaln dengaln jumlalh perempualn yalitu dengaln 20 oralng dalri 20 responden daln jumlalh perempualn lebih sedikit dalri jumlalh lalki-lalki yalitu 0 oralng dalri 20 responden yalng beralrti jumlalh responden lalki-lalki malyoritalsnyal lebih balnyalk mengallalmi kecalndualn galme online dibalndingkaln responden perempualn.

## 3.3 Fuzzyfikasi
Paldal  proses  perhitungaln  fuzzyfikalsi  yalng  dilalkukaln  paldal  penelitialn  ini  menggunalkaln  rumus  kurval  segitigal. Aldalpun contoh seseoralng yalng dijaldikaln pengujialn yalng diberi nilali Perilalku sebesalr [80], Kontrol Emosi sebesalr [80] daln Kesehaltaln sebesalr [80]. Terdalpalt 3 himpunaln fuzzy yalitu : 1. Perilaku
Misallnyal, diketalhui valrialbel linguistik untuk himpunaln Perilalku (P) terdiri dalri 5 valrialbel yalitu Salngalt Kuralng (SK), Kuralng (K), Normall (N), Balik (B), Salngalt Balik (SB) dengaln skallal nilali [0 120], seperti talmpalk paldal kurval segitigal berikut.
Gambar 3. Grafik Perilaku
Dalri galmbalr dialtals, diketalhui balhwal Perilalku = 80 beraldal di Balik. Malkal : Deraljalt kealnggotalaln (µ) untuk valrialbel linguistik Balik (K) dihitung menggunalkaln rumus. Sehinggal µBalik[80]
= 80−60 80−60 = 20 20 = 1
2. Kontrol Emosi
Misallnyal,  diketalhui  valrialbel  linguistik  untuk  himpunaln  Kontrol  Emosi  terdiri  dalri  5  valrialbel  yalitu  Salngalt Kuralng  (SK),  Kuralng  (K),  Sedalng  (S),  Terkendalli  (T),  Salngalt  Terkendalli  (ST)  dengaln  skallal  nilali  (0  120) seperti talmpalk paldal kurval segitigal berikut:
Gambar 4. Grafik Kontrol Emosi
Dalri galmbalr dialtals, diketalhui balhwal Kontrol Emosi = 80 beraldal di Terkendalli, Malkal : Deraljalt kealnggotalaln (µ) untuk valrialbel linguistik Terkendalli (T) dihitung menggunalkaln rumus. Sehinggal µTerkendalli[80]
= 80−60 80−60

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 275 − 284 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3002
= 20 20 = 1
3. Kesehatan
Misallnyal  diketalhui  valrialbel  linguistik  untuk  himpunaln  Kontrol  Emosi  terdiri  dalri  5  valrialbel  yalitu  Salngalt Buruk (SB), Buruk (B), Normall  (N), Balik  (B), Salngalt  Balik  (SB) dengaln skallal  nilali  (0 120)  seperti talmpalk paldal kurval segitigal berikut:
Gambar 5. Grafik Kesehatan
Dalri galmbalr dialtals, diketalhui balhwal Kesehaltaln = 80 beraldal di Balgus, Malkal : Deraljalt kealnggotalaln (µ) untuk valrialbel linguistik Balgus (B) dihitung menggunalkaln rumus. Sehinggal µBalgus[80]
= 80−60 80−60 = 20 20 = 1

## 3.4 Pembentukan Rule Base
Berdalsalrkaln  dalri  penjelalsaln  sebelumnyal.  Dalri  5  kriterial,  yalng  malnal  malsing-malsing  himpunaln  memiliki  3 himpunaln fuzzy, malkal  terbentuklalh 125 ( 5 3 ) balsis  pengetalhualn fuzzy dallalm  bentuk  IF-THEN yalng kemudialn dijalbalrkaln sebalgali berikut.
Tabel 6. Rule Base No. Perilalku Kontrol Emosi Kesehaltaln Kaltegori 1. Salngalt Balik Tidalk Terkendalli Salngalt Buruk Salngalt Kecalndualn 2. Salngalt Balik Tidalk Terkendalli Buruk Kecalndualn 3. Salngalt Balik Tidalk Terkendalli Normall Agak Kecanduan 4. Salngalt Balik Tidalk Terkendalli Balgus Normal 5. Salngalt Balik Tidalk Terkendalli Salngalt Balgus Tidak Kecanduan 6. Salngalt Balik Kuralng Terkendalli Salngalt Buruk Kecalndualn 7. Salngalt Balik Kuralng Terkendalli Buruk Kecalndualn 8. Salngalt Balik Kuralng Terkendalli Normall Agak Kecanduan 9. Salngalt Balik Kuralng Terkendalli Balgus Normal 10. Salngalt Balik Kuralng Terkendalli Salngalt Balgus Tidak Kecalndualn 11. Salngalt Balik Normall Salngalt Buruk Agak Kecanduan 12. Salngalt Balik Normall Buruk Agak Kecanduan 13. Salngalt Balik Normall Normall Algalk Kecalndualn 14. Salngalt Balik Normall Balgus Normall 15. Salngalt Balik Normall Salngalt Balgus Tidak Kecanduan 16. Salngalt Balik Terkendalli Salngalt Buruk Agak Kecanduan 17. Salngalt Balik Terkendalli Buruk Algalk Kecalndualn 18. Salngalt Balik Terkendalli Normall Normall 19. Salngalt Balik Terkendalli Balgus Normall 20. Salngalt Balik Terkendalli Salngalt Balgus Tidalk Kecalndualn 21. Salngalt Balik Salngalt Terkendalli Salngalt Buruk Tidak Kecalndualn 22. Salngalt Balik Salngalt Terkendalli Buruk Tidak Kecalndualn 23. Salngalt Balik Salngalt Terkendalli Normall Tidak Kecanduan 24. Salngalt Balik Salngalt Terkendalli Balgus Tidalk Kecalndualn 25. Salngalt Balik Salngalt Terkendalli Salngalt Balgus Tidalk Kecalndualn 26. Balik Tidalk Terkendalli Salngalt Buruk Salngalt Kecalndualn

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 275 − 284 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3002
No. Perilalku Kontrol Emosi Kesehaltaln Kaltegori 27. Balik Tidalk Terkendalli Buruk Salngalt Kecalndualn …. …. …. …. …. 120. Salngalt Kuralng Terkendalli Salngalt Balgus Normal 121. Salngalt Kuralng Salngalt Terkendalli Salngalt Buruk Agak Kecanduan 122. Salngalt Kuralng Salngalt Terkendalli Buruk Algalk Kecalndualn 123. Salngalt Kuralng Salngalt Terkendalli Normall Normall 124. Salngalt Kuralng Salngalt Terkendalli Balgus Tidalk Kecalndualn 125. Salngalt Kuralng Salngalt Terkendalli Salngalt Balgus Tidalk Kecalndualn

## 3.5 Implikasi
Berdalsalrkaln pehitungaln sebelumnyal paldal proses fuzzyfikalsi menghalsilkaln 2 daltal fuzzy input yalitu µBalik[80] = 1, µTerkendalli[80] = 1, µBalgus[80] = 1. Sehinggal dalri 125 rule balsed halnyal aldal 1 yalng terpenuhi, dialntalralnyal sebalgali berikut.
Tabel 7. Implikasi Rule Perilalku Kontrol Emosi Kesehaltaln Halsil [R95] Balik Terkendalli Balgus Normal 3.6 Metode Sugeno
[R95] IF (Perilalku is Balik) AlND (Kontrol Emosi is Terkendalli) AlND (Kesehaltaln is Balgus) THEN (Kaltegori is Normal) α- predikalt 1 = min (µBalik[1], µTerkendalli[1], Balgus[1]) = min (1 ; 1 ; 1) = 1

## 3.7 Defuzzyfikasi Sugeno
Setelalh menentukaln halsil malsing-malsing rule yalng terpenuhi daln mendalpaltkaln nilali minimum yalng disebut jugal nilali α-predikalt, kemudialn lalngkalh selalnjutnyal aldallalh menghitung nilali raltal-raltalnyal menggunalkaln rumus weight alveralge. Dalri proses perhitungaln fuzzyfikalsi daln implikalsi dialtals, menghalsilkaln nilali α-predikalt yalng bisal dilihalt paldal talbel dibalwalh ini.
Z = 1 (80) 1 Z = 80 1 Z = 80

## 3.8 Metode Tsukamoto
[R95] IF (Perilalku is Balik) AlND (Kontrol Emosi is Terkendalli) AlND (Kesehaltaln is Balgus) THEN (Kaltegori is Normal) α- predikalt 1 = min (µBalik[1], µTerkendalli[1], Balgus[1]) = min (1 ; 1 ; 1) = 1
µNormall[x] = { 0; z−60 80−60 z ≤ 60 atau z ≥ 100 60 < z ≤ 80 80 < z  ≤ 100 z ≥ 100 }

## 3.9 Defuzzyfikasi Tsukamoto
z−60 20 = 1 Z = 80 Z = 1(80) 1 Z = 80 1 Z = 80 Berdalsalrkaln perhitungaln malnuall yalng dilalkukaln terhaldalp seseoralng yalng diberi nilali Perilalku sebesalr 80, Kontrol Emosi sebesalr 80, daln Kesehaltaln sebesalr 80 menghalsilkaln nilali sebesalr 80. Sehinggal dalpalt disimpulkaln dalri 2 metode dialtals balhwal dalri saltu rule yalng terpenuhi yalitu rule 95 dengaln kaltegori Normal.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 275 − 284 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3002

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  Dengaln  aldalnyal  sistem  palkalr  ini  alkaln membalntu  dallalm  mendialgnosal gejallal kecalndualn bermalin  galme online.  Sistem yalng dibualt  alkaln menggunalkaln metode fuzzy sugeno daln fuzzy tsukalmoto yalng alkaln memudalhkaln dallalm mendialgnosal gejallal kecalndualn bermalin galme online. Pada sistem yang dibuat dengan persentase dari 100 data menggunakan metode fuzzy tsukamoto dan fuzzy sugeno mempunyai nilai keakuratan 100%.

## REFERENCES
[1]  T. Harriguna and T. Wahyuningsih, “Kemajuan Teknologi Modern untuk Kemanusiaan dan Memastikan Desain dengan Memanfaatkan Sumber Tradisional,” ADI Bisnis Digital Interdisiplin Jurnal, vol. 2, no. 1 Juni, pp. 65–78, Jun. 2021, doi: 10.34306/abdi.v2i1.448.
[2]  A.  V.  N.  A.  Kosasih,  S.  Sarbini,  and  A.  Mulyana,  “Leisure  Boredom  dan  Religiusitas:  Pengaruhnya  terhadap Kecenderungan  Adiksi  Internet,”  Psympathic :  Jurnal  Ilmiah  Psikologi,  vol.  8,  no.  1,  pp.  47–56,  Jul.  2021,  doi: 10.15575/psy.v8i1.12352.
[3]  T.  W.  Utami  and  A.  Hodikoh,  “KECANDUAN  GAME  ONLINE  BERHUBUNGAN  DENGAN  PENYESUAIAN SOSIAL PADA REMAJA,” Keperawatan, vol. 12, pp. 17–22, 2020.
[4]  T. Denda, D. Wahiddin, A. Fitri, and N. Masruriyah, “Implementasi Algoritma Certainty Factor pada sistem pakar untuk Mendeteksi Kecanduan Online Games,” vol. III, no. 2, 2022.
[5]  Nisrinafatin, “PENGARUH GAME ONLINE TERHADAP MOTIVASI BELAJAR SISWA,” Edukasi Nonformal, vol. 1, no. 1, pp. 135–142, 2020.
[6]  M.  Ilham  Rofiqi  and  hindarto  hindarto,  “Analisis  Kecanduan  Game  Player  Unknown’s  Battlegrounds(PUBG)  Mobile dengan Menggunakan Logika Fuzzy,” vol. 7, pp. 97–102, Feb. 2021.
[7]  E. Proborini and U. Ulfa, “Analisis Dampak Kebiasaan Bermain Game Online Berlebihan pada Pelajar,” 2020.
[8]  S. Kartika Wibisono and A. Tri Wulandari, “Rancangan Bangun Sistem Pakar Diagnosa Gejala Kecanduan Game Online Pada  Remaja  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor,”  vol.  2,  no.  1,  pp.  17–23,  2021,  [Online].  Available: http://creativecommons.org/licences/by/4.0/
[9]  M. Mujib and A. Khafid, Expert System Detecting Symptoms of Game Addiction with The Forward Chaining Method and Certainty Factor. 2021.
[10] H.  Basri  and  M.  A.  Rosyid,  “Aplikasi  Pendeteksi  Kecanduan  Bermain  Game  Free  Fire  Berbasis  Android  Dengan Menggunakan Logika Fuzzy Tsukamoto,” 2021.
[11] H. E. Putra, “SISTEM PAKAR DETEKSI DIGITAL KECENDERUNGAN KECANDUAN GAME PADA REMAJA MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS  WEB,” vol. 10, Jan. 2022.
[12] S.  Pinontoan  and  I.  Alwiah  Musdar,  “PERBANDINGAN  METODE  FUZZY  SUGENO  DENGAN  FUZZY TSUKAMOTO PADA SISTEM PREDIKSI HARGA SMARTPHONE BEKAS BERBASIS ANDROID DI WILAYAH MAKASSAR,” 2020.
[13] S.  M.  Saragih,  A.  Lestari,  and  M.  S.  Hutasuhut,  “Implementasi  Fuzzy  Tsukamoto  Dalam  Menentukan  Upah  Gaji Karyawan Perbulan,” Implementasi Fuzzy Tsukamoto Dalam Menentukan Upah Gaji Karyawan Perbulan, vol. 1, pp. 105–110, 2020.
[14] D.  Putri  and  P.  Astuti,  “PENERAPAN  METODE  FUZZY  TSUKAMOTO  DAN  FUZZY  SUGENO  DALAM PENENTUAN  HARGA  JUAL  SEPEDA  MOTOR,”  UNNES  Journal  of  Mathematics,  vol.  9,  no.  2,  2020,  [Online]. Available: http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm
[15] S.  Abdi  and  Y.  Karneli,  “KECANDUAN  GAME  ONLINE:  PENANGANANNYA  DALAM  KONSELING INDIVIDUAL,” 2020. [Online]. Available: https://uia.e-journal.id/guidance
[16] A.  M.  Aziz,  Y.  B.  Utomo,  D.  E.  Yuliana,  I.  Kadiri,  and  K.  Kediri,  “Implementasi  Metode  Certainty  Factor  Berbasis Android Pada Sistem Pakar Diagnosa Kecanduan Smartphone,” 2022.
[17] N.  Harefa  and  M.  Marbun,  “IMPLEMENTASI  LOGIKA  FUZZY  MAMDANI  UNTUK  MENGIDENTIFIKASI TINGKAT  KECANDUAN  PELAJAR  TERHADAP  GAME  ONLINE,”  JOISIE  Journal  Of  Information  System  And Informatics Engineering, vol. 4, no. Desember, pp. 128–138, 2020.
[18] Rawansyah, Sofyan Noor Arief, and Aryan Nasikhul Amin, “Sistem Pakar Diagnosa Tingkat Kecanduan Online Game Mahasiswa Teknik Informatika Politeknik Negeri Malang Dengan Metode Certainty Factor,” SIAP, 2020.
[19] N. Savira Pasaribu, J. Tata Hardinata, H. Qurniawan, S. Tunas Bangsa Pematangsiantar, N. Sumatra, and J. A. Sudirman Blok No, “Application of The Fuzzy Tsukamoto Method in Determining Household Industry Products,” 2021. [Online]. Available: https://ioinformatic.org/
[20] R. Akbar, E. Itje Sela, and M. Informatika UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta, “ANALISIS PERBANDINGAN FUZZY TSUKAMOTO DAN SUGENO DALAM MENENTUKAN JUMLAH PRODUKSI KAIN TENUN MENGGUNAKAN BASE RULE DECISION TREE,” vol. 7, no. 1, pp. 171–180, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202071751.