JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia

## Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Mengklasifikasi Pengaruh Negatif Game Online Bagi Remaja Milenial

## (Application of the Naive Bayes Algorithm to Classify the Negative
Effects of Online Games on Millennial Adolescents)
Nungky Asmiati [1] , Fatmawati [2]*
[1],[2] Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri
E-mail:nungkyasmiati528@gmail.com, fatmawati.fmw@nusamandiri.ac.id

## KEYWORDS:
ABSTRACT Neural Network, Backpropagation, Classification, Biomedicine, Image Processing In  this  modern  era,  the  use  of  electronics  such  as  cellphones,  computers,  laptops  and others  quite  widely  used for  various  needs.  Information technology that  is very developed today  brings  changes  and  affects  social  life.  One  of  the  problems  in  society  is  the  large influence of online games because online games themselves have an attraction that makes people  more  fun  playing  than  learning.  It  evidenced  by  the  large  number  of  millennial adolescents  spending  their  daily  time  in  front  of  computers  or  smartphones  instead  of books,  and  the  lack  of  socializing  is  also  one  of  the  negative  effects  of  playing  online games  and  harms  their health.  To  solve these  problems, the  classification method  used  is the naïve Bayes algorithm method, for classification in the form of online game user data as  a  whole,  namely  based  on  name,  gender,  age,  number  of  days,  duration  and classification  in  the  form  of  addiction  and  not  addiction  (normal).  Therefore,  this  naïve Bayes algorithm can predict future opportunities based on past experiences. The results of the  study  of  100  online  game  user  data  in  normal  conditions  were  78  respondents,  and addiction  was  22  respondents from the  results  of  both  concluded that  the  research  results of  millennial  adolescents  online  game  users  were  declared  normal  with  an  overall accuracy  of  89.00%.  Addicted  recall  class  77.27%,  normal  recall  class  92.31%,  addicted precision class 73.91%, normal precision class 93.51%. KATA KUNCI: ABSTRAK Game Online, Remaja Milenial, Algoritma Naïve Bayes Dizaman  modern  ini,  penggunaan  elektronik  seperti  HP,  Komputer,  Laptop  dan  lainnya cukup  banyak  digunakan  untuk  berbagai  macam  kebutuhan.  Teknologi  informasi  yang sangat  berkembang  saat  ini  membawa  perubahan  dan  memberi  pengaruh  terhadap kehidupan  sosial.  Salah  satu  permasalahan  di  masyarakat  adalah  besarnya  pengaruh game  online,  karena  game  online  sendiri  mempunyai  daya  tarik  yang  membuat  orang lebih asyik bermain dari pada belajar. Hal tersebut dibuktikan dengan banyaknya remaja milenial menghabiskan waktu sehari-harinya didepan komputer ataupun smartphone dari pada buku dan kurangnya bersosialisasi juga merupakan salah satu pengaruh negatif dari bermain  game  online  serta  memberikan  dampak  negatif  pada  kesehatannya.  Untuk menyelesaikan  permaslahan  tersebut  maka  metode  klasifikasi  yang  digunakan  adalah metode  algoritma  naïve  bayes,  untuk  pengklasifikasiannya  berupa  data  pengguna  game online  secara  keseluruhan  yaitu  berdasarkan  nama,  jenis  kelamin,  usia,  jumlah  hari, durasi dan klasifikasi yang berupa kecanduan dan tidak kecanduan (normal). Oleh sebab itu,  algoritma  naïve  bayes  ini  dapat  memprediksi  peluang  dimasa  depan  berdasarkan pengalaman  dimasa  sebelumnya.  Hasil  penelitian  dari  100  data  pengguna  game  online dalam  keadaan  Normal  sebanyak  78  responden  dan  Kecanduan  sebanyak  22  responden dari hasil keduanya disimpulkan bahwa hasil riset remaja milenial pengguna game online dinyatakan Normal dengan akurasi keseluruhan 89.00%.  Class recall kecanduan 77.27%,
Class  recall  normal  92.31%,  Class  precision  kecanduan  73.91%,  Class  precision  normal 93.51%.

## I. PENDAHULUAN
Tidak  bisa  di  pungkiri  kita  tidak  bisa  lepas  dari dunia  internet.  Internet  sangat  berperan  dalam
kehidupan  manusia  abad  ini.  Dengan  adanya internet  manusia  dapat  terbantu,  dan  di  era  digital seperti  sekarang  ini  mulai  banyak  aplikasi-aplikasi
142 JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, Vol. 2, No. 3, Nopember 2020, hlm. 141-149
permainan  yang  memanfaatkan  jaringan  internet. Permainan  tersebut  dikenal  sebagai  game  online. game  online  adalah  istilah  permainan  yang memanfaatkan sarana internet, dengan menggunakan perangkat komputer atau smartphone.  Permainan  ini  bisa  berakselerasi dengan  pasangan  bermain,  meskipun  jaraknya berjauhan  dengan  kata  lain  biasa  disebut  Mabar (Main  Bareng).  Hal  ini  memang  tak  asing  lagi dimasyarakat  apalagi  dikalangan  remaja  milenial saat  ini.  Di  Indonesia  game  online  pertama  kali muncul  dan  berkembang  pada  pertengahan  tahun 90-an,  yaitu  ketika  game  Nexian  muncul.  Seiring dengan  pesatnya  perkembangan  teknologi  internet, game  online  juga  mengalami  perkembangan  yang pesat.  Berbeda  dengan  permainan  tradisional  yang cenderung mengandalkan otot-otot tubuh, sedangkan game online lebih banyak menggunakan kemampuan  otak  dalam  berpikir  dan  kelincahan jari  jemari  tangan.  Pengguna  game  online  sendiri bukan  hanya  dari  kalangan  anak-anak  saja,  akan tetapi  mayoritas  penggunanya  adalah  remaja. Banyak remaja yang berpartisipasi dalam permainan  game  online.  Dengan  bermain  game online  para  remaja  milenial  ini  bisa  menambah teman baru dari berbagai tempat.
Hal  inilah  yang  menyebabkan  para  remaja menjadi  tertarik  untuk  menikmati  dunia  game dengan  suasana  dan  tantangan  yang  berbeda. Namun  demikian,  jika  penggunaan  game  online dilakukan secara berlebihan maka akan menimbulkan  berbagai  dampak  negatif  bagi seorang  remaja  milenial  itu  sendiri  seperti kurangnya  bersosialisasi,  kurangnya  minat  belajar serta  game  online  juga  dapat  berpengaruh  negatif jika  seseorang  sudah  kecanduan.  Kecanduan  game online  merupakan  salah  satu  jenis  bentuk kecanduan yang disebabkan oleh teknologi internet atau  yang  lebih  dikenal  dengan Internet  Addictive Disorder .  Seperti  yang  disebutkan  bahwa  internet dapat  menyebabkan  kecanduan,  salah  satunya adalah Computer  Game  Addiction (berlebihan bermain  game).  Kata  kecanduan  ( addiction ) biasanya  digunakan  dalam  konteks  klinis  dan diperhalus  dengan  perilaku  berlebihan.  Konsep kecanduan  dapat  diterapkan  pada  perilaku  secara luas  termasuk  kecanduan  teknologi  komunikasi informasi  [1].  Kecanduan  game  online  sebagai gangguan  psikis yang  sering  tidak  diakui keberadaannya  yang  mempengaruhi  kemampuan
penggunanya  yang  dapat  menyebabkan  masalah relasional,  pekerjaan,  dan  sosial  dimana  telah membuat  anak  mulai  kehilangan  batas  waktu penting  dalam  kehidupannya  [2].  Apabila  telah mengalami  kecanduan  game  online  maka  dapat mempengaruhi aspek sosial remaja dalam menjalani kehidupan sehari-hari, karena banyaknya waktu yang dihabiskan di dunia maya mengakibatkan  remaja  kurang  berinteraksi  dengan orang  lain  dalam  dunia  nyata.  Hal  ini  tentunya mempengaruhi kegiatan sosial yang biasa dilakukan  oleh  kebanyakan  orang  lain.  Kecanduan game  online  pun  memilliki  tahap  yang  bervariasi. Kurangnya  perhatian  dari  keluarga  membuat  anak lebih  gampang  terjun  dan  menikmati  bermain game.  Hal  ini  sangat  tidak  baik  bagi  masa  depan seorang  pelajar  dan  dapat  mengganggu  proses belajarnya. Kondisi seperti inilah yang dikhawatirkan  akan  membawa  satu  implikasi psikologis  bagi  perkembangan  mental  pelajar maupun nonpelajar.
Untuk  itu  penulis  menggunakan  metode Algoritma Naive  Bayes untuk  menentukan klasifikasinya.  Pengklasifikasiannya  berupa  data pengguna  game  online  secara  keseluruhan  yaitu berdasarkan  nama,  jenis  kelamin,  usia,  jumlah hari,  durasi  bermain  dan  klasifikasi  yang  berupa kecanduan dan tidak kecanduan (normal).  Metode Klasifikasi  adalah  proses  untuk  menemukan model  atau  fungsi  yang  menjelaskan  atau membedakan  konsep  atau  kelas  data,  dengan tujuan  untuk  dapat  memperkirakan  kelas  dari suatu objek  yang  labelnya  tidak  diketahui.  Dalam mencapai  tujuan  tersebut,  proses  klasifikasi membentuk suatu model yang mampu membedakan  data  kedalam  kelas-kelas  yang berbeda  berdasarkan  aturan  atau  fungsi  tertentu. Model itu sendiri bisa berupa aturan “jika-maka”, berupa pohon keputusan, atau formula  matematis. Data  Mining  adalah  proses  yang  menggunakan teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan, dan  machine  learning  untuk  mengekstraksi  dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai  database besar [3]. Salah satu metode data mining yang bisa digunakan  adalah Association  Rule  Discovery merupakan  tugas  yang  sama  dalam  data  mining, dengan  pengecualian  bahwa  tujuan  utama  dari klasifikasi  adalah  prediksi  label  kelas,  sedangkan asosiasi aturan penemuan menggambarkan
korelasi antara item dalam database transaksional. Metode  yang  akan  digunakan  adalah  metode Naïve  Bayes ,  yang  merupakan  salah  satu  teknik pengklasifikasian dalam data mining [4].

## II. METODOLOGI
A. Jenis Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  penelitian  deskriptif  dengan pendekatan kualitatif. Penelitian deskriptif kualitatif  merupakan  sebuah  metode  penelitian yang  memanfaatkan  data  kualitatif  dan  dijabarkan secara  deskriptif.  Jenis  penelitian  deskriptif kualitatif  kerap  digunakan  untuk  menganalisis kejadian,  fenomena,  atau  keadaan  secara  sosial. Penelitian  deskriptif  kualitatif  menampilkan  hasil data  apa  adanya  tanpa  proses  manipulasi  atau perlakuan lain [5].
Selain  itu  penelitian  ini  juga  menggunakan metode Algoritma Naive Bayes. Penerapan  metode algoritma  naïve  bayes  diharapkan  mampu  untuk memprediksi  besarnya  pengaruh  negatif  game online  bagi  remaja  milenial  agar  lebih  mudah mengklasifikasikannya.  Naive  Bayes  didasarkan pada  asumsi  penyederhanaan  bahwa  nilai  atribut secara kondisional saling bebas jika diberikan nilai output.  Dengan  kata  lain,  diberikan  nilai  output, probabilitas  mengamati  secara  bersama  adalah produk  dari  probabilitas  individu  [6].  Keuntungan penggunaan Naive Bayes adalah bahwa metode ini hanya membutuhkan jumlah  data  pelatihan (Training  Data)  yang  kecil  untuk  menentukan estimasi  paremeter  yang  diperlukan  dalam  proses pengklasifikasian.  Data training  digunakan  sebagai data  rujukan  dalam  perhitungan  setiap  algoritma, sedangkan  data  testing  digunakan  untuk  menilai prediksi  maupun  penentuan  yang  dilakukan  oleh setiap  algoritma  sudah  tepat  atau  tidak  [7].  Naive Bayes  sering  bekerja  jauh  lebih  baik  dalam kebanyakan situasi dunia nyata yang kompleks dari pada yang diharapkan.
B. Jenis-Jenis Game Online
Game  online  memiliki  beragam  jenis.  Berikut adalah beberapa contoh jenis-jenis game online [8]:
1. Massively  Multiplayer Online Role-playing games (MMORPG)
2. Massively Multiplayer Online  First-person shooter games (MMOFPS)
3. Multiplayer Online Real-time strategy games
(MMORTS)
C. Intrumen  Penelitian  dan  Teknik  Pengumpulan Data
1. Instrument penelitian Merupakan pedoman tertulis tentang
pengamatan, atau daftar pertanyaan, yang dipersiapkan untuk mendapatkan informasi. Instrumen  disebut  juga  pedoman  wawancara  atau kuesioner, sesuai dengan metode yang dipergunakan  [9].  Pada  penelitian  ini  instrumen yang  digunakan  sebagai  pengumpulan  data  adalah kuesioner  yang  berisi  butir-butir  pertanyaan  yang akan diisi oleh responden.

## 2. Teknik Pengumpulan Data
Secara  umum  dalam  rangka  pengumpulan  data yang  dilakukan  penulis  pada  saat  pelaksanaan penelitian ini adalah dengan menggunakan metode- metode berikut :
1) Observasi
Dalam  metode  observasi  ini  penulis  melakukan pengamatan  atau  peninjauan  secara  langsung kepada  penggguna  game  online  disekitar lingkungan penulis tinggal.
2) Studi Pustaka
Studi pustaka bertujuan untuk memperoleh data pendukung  guna  memperkuat  argumentasi. Penulis  mengumpulkan  data  dengan  cara mempelajari buku-buku, jurnal referensi, pengisian  kuesioner  secara  online  dan  mencari artikel-artikel melalui internet.
3) Kuesioner
Pengumpulan data  selanjutnya adalah menggunakan  kuesioner,  untuk  mendapatkan data-datanya  penulis  menyebarkan  kuesioner yang  berupa  pertanyaan-pertanyaan  mengenai game  online  kepada  responden.  Kuesioner merupakan  teknik  pengumpulan  data  yang dilakukan dengan menadakan komunikasi dengan  sumber  data  [10].  Kuesioner  yang penulis buat adalah kuesioner online menggunakan Google Form.

## D. Teknik Analisis Data
Analisis  data  dilakukan  dengan  tujuan  untuk mengetahui persepsi masyarakat terhadap
144 JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, Vol. 2, No. 3, Nopember 2020, hlm. 141-149
pesatnya perkembangan game online yang semakin banyak digunakan khususnya oleh remaja milenial,  mulai  dari  pelajar,  mahasiswa  dan masyarakat umum. Data yang diperoleh kemudian dikumpulkan  dan  diolah,  selanjutnya  dianalisis menggunakan  metode Algoritma  Naive  Bayes untuk  menghasilkan  data  perbandingan  yang relevan..

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  telah  terkumpul  melalui  kuesioner online  sebanyak  100  responden  yang  disebarkan melalui  media  social  kemudian  akan  diolah  dan dianalisa  menggunakan  metode algoritma  naive bayes . Data tersebut dibagi menjadi 2 kriteria yaitu data  training  dan  data  testing  yang  digunakan untuk  implementasi  perhitungan  manual,  untuk menghasilkan  suatu  informasi  baru,  apakah pengguna  game  online  banyak  yang  mengalami kecanduan  atau  masih  dalam  katagori  normal. Serta  mencari  probabilitas  dan  menghitung peluang  dimasing-masing  atribut  menggunakan Microsoft Excel. Kemudian untuk menguji tingkat keakurasiannya  maka  digunakan Rapid  Miner sebagai  alat bantu dalam proses pengujian tingkat akurasi dari klasifikasi tersebut.
Data  yang  digunakan  sebanyak  100  data  yang akan dijabarkan sebagai berikut :
Adapun  variabel  penentu  yang  digunakan dalam mengklasifikasikan data tersebut yaitu:
1. Nama Lengkap Merupakan  variabel  jenis  nama  pengguna game online.
2. Jenis Kelamin Merupakan  variabel  yang  dikelompokkan dalam dua kategori yaitu Pria dan Wanita.

## TABEL I KRITERIA JENIS KELAMIN
Atribut Kriteria Jumlah Klasifikasi Jenis Kelamin Pria 52 Kecanduan=14 Normal=38 Wanita 48 Kecanduan=8 Normal=40 3. Usia
Merupakan  variabel  yang  dikelompokkan dalam dua kategori yaitu 12-17 Tahun dan 18- 23 Tahun.
TABEL II KRITERIA USIA
Atribut Kriteria Jumlah Klasifikasi Usia 12 – 17 Tahun 18 Kecanduan=2 Normal=16 18 – 23 Tahun 82 Kecanduan=20 Normal=62 4. Jumlah Hari
Merupakan  variabel  yang  dikelompokkan dalam  4  kategori  yaitu  1-2  Hari,  3-4  Hari,  5-6 Hari, Setiap Hari.

## TABEL III
KRITERIA JUMAH HARI Atribut Kriteria Jumlah Klasifikasi Jumlah Hari 1 - 2 Hari 45 Kecanduan = 3 Normal = 42 3 – 4 Hari 23 Kecanduan = 5 Normal = 18 5 – 6 Hari 10 Kecanduan = 2 Normal = 8 Setiap Hari 22 Kecanduan =12 Normal = 10 5. Durasi Waktu Merupakan variabel yang menunjukan lamanya seseorang bermain game online dalam hitungan jam. Mulai dari 1 jam, 2 jam, 3 jam, 4 jam, 5 jam.

## TABEL IV KRITERIA DURASI WAKTU
Atribut Kriteria Jumlah Klasifikasi Durasi Waktu 1 Jam 41 Kecanduan = 0 Normal = 41 2 Jam 33 Kecanduan = 2 Normal = 31 3 Jam 13 Kecanduan = 9 Normal = 4 4 Jam 3 Kecanduan = 2 Normal = 1 5 Jam 10 Kecanduan = 9 Normal = 1 6. Klasifikasi
Atribut  terakhir  adalah  klasifikasi  yang merupakan  atribut  class  yaitu  terdiri  dari  2 kriteria : Kecanduan dan Normal.

## TABEL V KRITERIA KLASIFIKASI
Atribut Kriteria Jumlah Klasifikasi Kecanduan 22 Normal 78

## 1. Pengolahan Data Awal
Berikut  langkah-langkah  dalam  penyelesaian masalah menggunakan Algoritma Naive Bayes:
Gbr. 1 Alur Algoritma Naive Bayes
a. Menghitung nilai "P(XK|Ci)"
P(Kriteria 1 = Pria | Klas=“Kecanduan”) P(Kriteria 1 = 14/52 = 0.269
P(Kriteria 1 = Pria | Klas =“Normal”) P(Kriteria 1 = 38/52 = 0.730
P(Kriteria 2 = 12-17th | Klas.=”Kecanduan”) P(Kriteria 2 = 2/18 = 0.111 P(Kriteria 2 = 12-17th | Klas. =“Normal”) P(Kriteria 2 = 16/18 = 0.888
P(Kriteria 3 = Setiap hr|Klas=“Kecanduan”) P(Kriteria 3 = 12/22 = 0.545 P(Kriteria 3 = Setiap hr|Klas=“Normal”) P(Kriteria 3 = 10/22 = 0.454

## P(Kriteria 4 = 4 jam | Klas. = “Kecanduan”)
P(Kriteria 4 = 2/3 = 0.666
P(Kriteria 4 = 4 jam | Klas. = “Normal”)
P(Kriteria 4 = 1/3 = 0.333
b. Menghitung nilai akumulasi peluang dari setiap klas "P(X|Ci)"
P(X | Klas. = “Kecanduan”)
= 0.269 x 0.111 x 0.545 x 0.666
= 0.0108379212
P(X | Klas. = “Normal”) = 0.730 x 0.888 x 0.454 x 0.333 = 0.0980022197
c. Menghitung nilai P(X|Ci) x P(Ci).
P(X|Klas=“Kecanduan”)xP(Klas=“Kecanduan”) = 0.0108379212 x 22/100 = 0.0108379212 x 0.220 = 0.00238434266
P(X|Klas= “Normal”)xP(Klas=“Normal”) = 0.0980022197 x 78/100 = 0.0980022197 x 0.780
= 0.764417314 d. Menentukan klas dari kasus baru tersebut Berdasarkan perhitungan akhir dengan
mengalikan  nilai  peluang  dari  kasus  yang  di angkat,  kita  melihat  bahwa  nilai  P(X  |  klas. “Normal”)  x  P(klass.  “Normal”)  lebih  tinggi dari P(X | klass. “Kecanduan”) x
P(klass.“Kecanduan”)  yaitu= 0.764417314
banding 0.00238434266 , sedangkan
hasil Classification dari  class  kecanduan  adalah 0,220 dan class normal adalah 0,780 . Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  pengguna  game online  tersebut  tidak  mengalami  kecanduan (Computer  Game  Addiction)  atau  dinyatakan Normal.

## 2. Pengolahan Data Dengan Microsoft Excel
Tahap  pertama  adalah  persiapkan  set  data  atau data  training  yang  akan  dihitung  probabilitasnya dengan  menggunakan  naive  bayes.  Selanjutnya menghitung  nilai  probabilitas  atau  peluang  dari setiap kelasnya. Berikut adalah rumus probabilitas :
Cara menerapkan rumus diatas dengan microsoft Excel  dengan  menggunakan  fungsi  COUNTIF  dan COUNTA.
=COUNTIF(Blok atribut  class  kolom Klasifikasi;”Kecanduan”)
COUNTA(Blok  atribut  class  kolom  Klasifikasi) kemudian Enter.
Untuk  atribut  kelas  Normal  maka  hanya mengganti "Kecanduan" menjadi "Normal" dengan formula  yang  sama.  Sedangkan  untuk  menghitung “Jumlah”  digunakan  perintah  SUM, maka  formula di  excelnya  adalah  =SUM(Blok  kolom  yang  akan dijumlahkan)  kemudian  Enter.  Berikut  hasil  dari perhitungannya:
P (hj|x) = P(x|h) x P(h) P(x)
146 JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, Vol. 2, No. 3, Nopember 2020, hlm. 141-149

## TABEL VI

## PROBABILITAS CLASS
Probabilitas Class Klasifikasi Nilai Kecanduan 22% Normal 78% Jumlah 100%
Tahap berikutnya menghitung nilai peluang dari masing-masing  atributnya.  Dari  set  data  yang terdapat  pada  poin  1  memiliki  4  atribut  data  yaitu, Jenis  Kelamin,  Usia,  Jumlah  Hari,  dan  durasi Waktu.  Berikut  rumus  menghitung  peluang  pada masing-masing atribut:
Cara menerapkan rumus diatas dengan microsoft  Excel  adalah  menggunakan  fungsi COUNTIFS dan COUNTIF.
Contoh  dibawah  ini  adalah  tabel  untuk  atribut Jenis Kelamin.

## TABEL VII

## ATRIBUT JENIS KELAMIN
Rumus  1 adalah  jumlah  jenis  kelamin  pria dengan  klasifikasi  kecanduan  dibagi  jumlah klasifikasi  Kecanduan.  Maka  tuliskan  formula  di excelnya adalah :
=COUNTIFS(Blok  Kolom  Jenis  Kelamin;  "Pria"; Blok  Kolom  Klasifikasi;  "Kecanduan")  atau COUNTIF(Blok Kolom
Klasifikasi;
"Kecanduan")
Rumus  2 adalah  jumlah  jenis  kelamin  Pria dengan klasifikasi Normal dibagi jumlah klasifikasi  Normal.  Maka  tuliskan  formula  di excelnya  adalah:
=COUNTIFS(Blok  Kolom  Jenis  Kelamin;  "Pria"; Blok Kolom Klasifikasi; "Normal") atau
COUNTIF(Blok Kolom Klasifikasi, "Normal")
Rumus  3  dan  rumus  4 sama  dengan penggunaan  rumus  1  dan  2,  hanya  saja  diganti
bagian "Pria" menjadi "Wanita".
Rumus  5 menggunakan  format  SUM  yang berfungsi  untuk  menjumlahkan  data  atau  angka yang  terdapat  pada  beberapa  sel  atau  range  yang ditentukan.  Maka  tuliskan  formula  di  excelnya adalah:
=SUM(Blok kolom yang akan dijumlahkan) Enter.
Selanjutnya  untuk  atribut  yang  lainnya  buat tabel seperti diatas dan hanya tinggal menyesuaikan dengan cara mengkondisikan nama-nama  dari  masing-masing  setiap  atribut. Berikut adalah tabel-tabel yang telah diimplementasikan menggunakan microsoft Excel:
TABEL VIII TABEL JENIS KELAMIN Jenis Kelamin Kecanduan Normal Pria 64% 49% Wanita 36% 51% Jumlah 100% 100%

## TABEL IX TABEL USIA
Usia Kecanduan Normal 12-17 Tahun 9% 21% 18-23 Tahun 91% 79% Jumlah 100% 100%

## TABEL X TABEL JUMLAH HARI
Jumlah Hari Kecanduan Normal 1-2 Hari 9% 50% 3-4 Hari 23% 19% 5-6 Hari 5% 9% Setiap Hari 55% 13% Jumlah 91% 91%

## TABEL XI TABEL DURASI WAKTU
Durasi Waktu Kecanduan Normal 1 Jam 0% 53% 2 Jam 9% 40% 3 Jam 41% 5% 4 Jam 9% 1% 5 Jam 18% 0% Jumlah 77% 99% Jenis Kelamin Kecanduan Normal
Pria
1 64% 2 49%
Wanita 36%
3 51% 4
Jumlah 100% 5 100%
𝒏 𝑷 ( 𝒙 ) = ∑ 𝑷 ( 𝒙 | 𝒉𝒋 ) 𝑷 ( 𝒉 ) 𝒏−𝟏

## TABEL XII

## TABEL PROBABILITAS CLASS
Probabilitas Class Klasifikasi Nilai Kecanduan 22% Normal 78% Jumlah 100%

## 1) Implementasi Menggunakan Rapid Miner
Berikut adalah pengolahan data dengan menggunakan naïve bayes pada Rapid Miner :
Gbr. 2 Desain Model Algoritma Naive Bayes
Pada  gambar  2  diatas  merupakan  bentuk  desain model  dari  100  data  yang  sudah  dikmpulkan kemudian  di  relasikan  ke  algoritma  Naive  Bayes menggunakan tools Rapid Miner.

## Gbr. 3 Proses Training dan Testing
Di  dalam  kolom  training  terdapat  algoritma klasifikasi  yang  diterapkan  yaitu Naïve  Bayes . Sedangkan di dalam kolom testing terdapat Apply Model untuk menjalankan  model naïve bayes dan Performance  Classification untuk  mengukur performa dari model naïve bayes tersebut.

## Hasil Pengujian Rapid Miner
Berikut  ini  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan :
Gbr. 4 Result Overview
Pada  gambar  4.  Dari  hasil algoritma  naïve bayes dengan  menggunakan tools  Rapidminer diperoleh  waktu  komputasi  adalah  0  Second.  0 Second  artinya  komputasi  menggunakan naïve bayes berjalan cukup cepat.
Gbr. 5 Performance Vector ( Performance )
Total  akurasi  keseluruhan  dari  100  data  adalah 89.00%
Class recall kecanduan 77.27% Class recall normal 92.31% Class precision kecanduan 73.91% Class precision normal 93.51%
Gbr. 6 Simple Distribution ( Naive Bayes ) Text View
Model  distribusi  untuk  label  atribut  pengguna game online adalah sebagai berikut :
148 JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, Vol. 2, No. 3, Nopember 2020, hlm. 141-149
Kecanduan  : 6 distribution Normal : 6 distribution Class kecanduan = 0.220 Class normal = 0.780
Dari  hasil  perhitungan  akhir  maka  didapatkan bahwa  class  normal  lebih  tinggi  dibandingkan dengan class kecanduan yaitu 0.780 banding 0.220.

## 2) Hasil Analisa
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  telah dihasilkan suatu pola, informasi, dan pengetahuan baru  dalam  proses  data  mining  untuk  klasifikasi tingkat  kecanduan  penggunaan  game  online, tujuannya  yaitu  pola  perhitungan  data  mining yang  berisi  data  training  dan  data  testing  serta mencari probabilitas dari setiap atribut berdasarkan  data  training  dan  data  testing  untuk menghasilkan  suatu  informasi  baru  apakah  para remaja milenial banyak yang mengalami kecanduan  setelah  bermain  game  atau  tidak. Kemudian  untuk  menguji  tingkat  keakurasiannya maka  digunakan Rapid  Miner sebagai  alat  bantu dalam  proses  pengujian  tingkat  akurasi  dari klasifikasi tersebut.
Dari proses perhitungan data mining menggunakan  algoritma  naïve  bayes  dengan metode  manual  menunjukkan  nilai  P(X  |  klass. “Normal”)  x  P(klass.  “Normal”)  lebih  tinggi  dari P(X|klass.  “Kecanduan”)  x  P(klass.  “Kecanduan”) yaitu= 0.764417314 banding
0.00238434266 , sedangkan hasil Classification dari class kecanduan  adalah  0,220 dan class  normal adalah 0,780 .
Berdasarkan  hasil  perhitungan  data  mining  dan proses pengujian tingkat akurasi dengan menggunakan rapid miner, dapat ditarik kesimpulan  bahwa simple  distribution  class normal lebih tinggi yaitu 0.780 , sedangkan simple distribution  class kecanduan yaitu 0.220 .  Dengan demikian  maka  disimpulkan  bahwa  hasil  riset remaja  milenial  pengguna  game  online  dinyatakan NORMAL dengan  akurasi  keseluruhan 89.00%. Class recall kecanduan 77.27%, Class recall normal 92.31%,  Class  precision  kecanduan  73.91%  dan Class precision normal 93.51%.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan pengklasifikasian  algoritma naive  bayes bagi  para pengguna  game  online  maka  dapat  disimpulkan bahwa  pemilihan  metode  algoritma naive  bayes ini lebih  mudah  untuk dipahami  bagi  para  pemula  dan hasil  akhir  pengolahan  data  dengan  menggunakan aplikasi Rapid  Miner dengan  penggunaan  metode Naïve  Bayes menunjukkan  bahwa  dari  100  data sample pengguna game online  masih dikategorikan Normal dengan  akurasi  keseluruhan 89.00% dan Class  recall kecanduan  77.27%, Class  recall normal 92.31%, Class precision kecanduan 73.91% dan Class precision normal 93.51%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada Sekawan Team dan tim redaksi  Jurnal JTIM  yang telah  memberikesempatan  kepada  penulis  untuk dapat mempublikasikanhasil penelitian  yang telah dibuat oleh penulis.

## R EFERENSI
[1] J.  Pajar et  al. ,  “Pengaruh  Kecanduan Siswa  Terhadap  Game  Online  (Studi Tentang Kebiasaan Siswa Bermain Game Online)  Di  Smp  N  3  Teluk  Kuantan Edrizal,”  vol.  2,  no.  November,  pp.
1001–1008, 2018.
[2] R.  Syahran,  “Ketergantungan  Online Game  Dan  Penanganannya,”  J.  Psikol.
Pendidik.  dan  Konseling  J.  Kaji.  Psikol.
Pendidik. dan Bimbing. Konseling, vol. 1, no. 1, p. 84, 2015, doi: 10.26858/jpkk.v1i1.1537.
[3] C.  V  Sumber  and  U.  Telekomunikasi, “Penerapan Data Mining dengan Algoritma Naive  Bayes  Clasifier  untuk  Mengetahui Minat  Beli  Pelanggan  terhadap  Kartu Internet  XL  (  Studi  Kasus  di,”  pp.  81–92,
2016.
[4] H.  Annur,  “Klasifikasi  Masyarakat  Miskin Menggunakan  Metode,”  vol.  10,  pp.  160– 165, 2018.
[5] A. A. Sendari, “Mengenal Jenis Penelitian Deskriptif  Kualitatif  Pada  Sebuah  Tulisan Ilmiah,” www.liputan6.com , 2019. https://m.liputan6.com/hot/read/403277 1/mengenal-jenis-penelitian-deskriptif-
kualitatif-pada-sebuah-tulisan-ilmiah (accessed Jun. 02, 2020).
[6] A. Saleh, “Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah  Tangga,”  vol.  2,  no.  3,  pp.  207–
217, 2015.
[7] Y.  I.  Kurniawan,  U.  M.  Surakarta,  and  N. Bayes,  “Comparison Of Naive  Bayes  And C.45 Algorithm In Data Mining,” vol. 5, no. 4, pp. 455–464, 2018, doi: 10.25126/jtiik.
[8] H.  Abdi,  “6  Jenis  Game  Online  Seru
dan Terpopuler yang Harus
Diketahui,” www.liputan6.com , 2019.
https://hot.liputan6.com/read/4053559/6- jenis-game-online-seru-dan-terpopuler-  yang- harus-diketahui (accessed May 10, 2020).
[9] Thalha  Alhamid  dan  Budur  Anufia, “Instrumen
Pengumpulan Data,” www.google.com , 2019.
https://www.google.com/url?sa=t&rct=j& q=&esrc=s&source=web&cd=&ved=2ahU KEwj39- WPpOfpAhUFfSsKHaIrCDIQFjABegQI ChAD &url=https%3A%2F%2Fosf.io%2Fs3kr6% 2Fdownload&usg=AOvVaw0Fdyqh5Fy M4J  1OgDcXUhuT  (accessed  Jun.  04, 2020).
[10] R. D. Risanty and A. Sopiyan,
“Pembuatan  Aplikasi  Kuesioner  Evaluasi Belajar  Mengajar  Menggunakan  Bot Telegram Pada Fakultas Teknik
Universitas  Muhammadiyah  Jakarta  (Ft- Umj)  Dengan  Metode  Polling,” Semin.
Nas. Sains dan Teknol. , no. November, pp. 1–9, 2017, [Online]. Available:
https://jurnal.umj.ac.id/index.php/semnas tek/article/view/2071/1712.