## IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY MAMDANI UNTUK MENGIDENTIFIKASI TINGKAT KECANDUAN PELAJAR TERHADAP GAME ONLINE
Nafasansono Harefa 1) , Murni Marbun 2) 1,2 Teknik Informatika, STMIK Pelita Nusantara Medan, Jalan Iskandar Muda No. 1 Medan E-mail: nafan.h@protonmail.com, dimpleflorence@yahoo.co.id

## Abstract
This study discusses the presence of online games in the midst of technology. Online games have had a major influence on the personal development and adaption of students. In fact, not a few students who turn into game addicts have forgotten their true identity. Time that would otherwise be spent playing with peers or studying has been taken away in order to sit for a long time playing games. A study in the United States of America included 963 adolescents between the ages of 13 and 18 showed that 86 percent of the children spent too much time playing video games. This study aims to identify the level of  student  addiction  to  online  games  with  the  Fuzzy  Mamdani  method.  The  input  variables  for addiction to online games consist of tolerance (related to the duration of time used), compulsion (self- encouragement), and withdrawal (inability to hold back) and the output variables are not addictive, addictive  and  very  addictive.  To  get  the  output,  it  has  4  (four)  calculation  stages,  namely  the formation of fuzzy sets, application of implication functions, composition of rules and assertions. The results showed that the system built could indicate the level of student addiction to online games. The system implementation of one student sample shows a value of 7.44 which means that the student is in the  opium  set,  so  it  can  be  concluded  that  the  student  is  included  in  the  opium  category  of  online games.
Keywords : fuzzy mamdani, online game addiction, duration, compulsion, withdrawal

## Abstrak
Penelitian  ini  membahas  kehadiran game  online di  tengah-tengah  laju  teknologi.  Game  online  telah membawa  pengaruh  besar  terhadap  perkembangan  pribadi  dan  adapsi  pelajar  bahkan,  tidak  sedikit pelajar yang berubah menjadi pecandu game sehigga  lupa pada jati diri mereka yang sesungguhnya. Waktu  yang  semestinya  dipergunakan  untuk  bermain  dengan  teman  sebaya  atau  belajar  telah  disita demi  bisa  duduk  berlama-lama  untuk  bermain  game.  Sebuah  penelitian  di  Amerika  Serikat dilakukan  terhadap  963  orang  remaja  berusia  antara  13  dan  18  tahun ,  menunjukkan  bahwa  86 persen  dari  anak-anak  tersebut  terlalu  banyak  menghabiskan  waktu  untuk  bermain  video  game. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  tingkat  kecanduan  pelajar  terhadap  game  online dengan metode Fuzzy Mamdani . Variabel input kecanduan terhadap game online terdiri dari tolerance (berkaitan dengan durasi waktu yang digunakan), compulsion (dorongan dari dalam diri sendiri), dan withdrawl (ketidaksanggupan menahan diri) dan variable output adalah tidak candu, candu dan sangat candu.  Untuk  mendapatkan  output,  memiliki  4  (empat)  tahap  perhitungan  yaitu  pembentukan himpunan  fuzzy,  aplikasi  fungsi  implikasi,  komposisi  aturan  dan  penegasan.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  system  yang  dibangun  dapat  menunjukkan  tingkat  kecanduan  pelajar  terhadap game online. Implementasi system dari satu sampel pelajar menunjukan nilai 7.44 yang berarti bahwa pelajar  tersebut  berada  pada  himpunan  candu,  sehingga  dapat  di  simpulkan  bahwa  pelajar  tersebut termasuk dalam kategori candu terhadap game online.
Kata kunci : fuzzy mamdani , kecanduan game online, durasi, compulsion, withdrawl

## 1.  PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi internet
memberikan  manfaat  yang  sangat  besar  bagi kemajuan kehidupan manusia di segala bidang. Internet dapat digunakan untuk menyelesaikan
tugas dirumah dari sekolah namun kenyataannya  banyak  yang  beralih  pada game online (Nirwanda & Ediati, 2016).
Game  online memberikan  nuansa  baru dimana  interaksi  sosial  dengan  orang  lain
semakin  intensif,  yang  dibarengi  dengan keasikan bermain game. Game online berfungsi  sebagai  sarana  hiburan  dan  sarana sosialisasi. Penggunaan sebagai sarana hiburan secara  berlebihan  akan  membawa  dampak yang  negatif.  Bagi  pelajar  hal  ini  dapat berpengaruh terhadap perilaku yang  mengarah pada  penyimpangan  (Ulfa,  Risdayati,  &  Si, 2017).
Fenomena maraknya game online juga bisa dilihat  dengan  maraknya  warung  internet (warnet)  yang  melengkapi  fasilitas  game online  di  tiap  tipa  komputer  yang  mereka sediakan.  Kecanduan game  online membuat remaja  lebih  banyak  menghabiskan  waktu didepan  komputer  sehingga  menghambat interaksi dengan teman-teman seusianya (Syahputra,  2018)  bahkan,  menyebabkan adanya  sifat-sifat  yang  berhubungan  dengan ketidakmampuannya  dalam  mengatur  emosi dan perasaan.
Pelajar yang sering memainkan suatu game online akan menyebabkan menjadi kecanduan. Pelajar  akan  mengalami  ketergantungan  pada aktivitas game, dan mengurangi waktu belajar, hal  ini  akan  mempengaruhi  hasil  belajar (Surbakti, 2017).
Kecanduan game  online berdampak  pada mental dan tingkah laku pelajar dari waktu ke waktu  yang  mengakibatkan  perubahan  sikap dan sifat sehingga menimbulkan mudah marah, gelisah, cemas, suka berbohong, berkata kasar, sensitif  dan  kebersihan  pada  diri  sendiri  akan terabaikan.  Lemmens,  Valkenburg,  &  Peter (2009)  menyebutkan  tujuh  kriteria  merupakan indikasi  pemain  yang  mengalami  kecanduan game online . Kriteria tersebut adalah salience , tolerance , mood modification , relapse , withdrawal , conflict , dan problems.
Kecanduan  game  online  terbentuk  oleh faktor internal psikologis dan sosio-lingkungan (Shi et  al .,  2008),  serta  berpotensi  dengan defisiensi neurobehavioral (Joo, et  al .,  2008) kepribadian  yang  tidak  aktif  secara  sosio- perilaku,  seperti  rasa  malu,  ketergantungan, depresi, agresi, rendah harga diri, pengendalian diri  yang  rendah,  dan  narsisme,  dapat mempengaruhi beberapa individu untuk bermain  secara  berlebihan  dan  mungkin mengembangkan  tingkat  kecanduan  game online yang lebih tinggi (Yang & Tung, 2007; Kim, et al ., 2008)
Beberapa peneliti sudah melakukan penelitian untuk mengetahui tingkat kecanduan
game  online. Prastyo  (2017)  menerapkan metode K-Means Clustering untuk mengetahui tingkat kecanduan game online .  Penelitian ini mengambil  data  sample  kuesioner  dari mahasiswa  di  Universitas  Ibn  Khaldun  Bogor dimana  isian  kuesioner  akan  diolah  sebagai acuan  pengelompokkan cluster kecanduan game online . Hasil clustering digunakan untuk mengetahui hubungannya antara tingkat kecanduan game  online terhadap  prestasi akademik  mahasiswa.  Nilai  korelasi  yang dihasilkan  sebesar  0,885  yang  berarti  bahwa adanya korelasi antara tingkat kecanduan game online terhadap  prestasi  akademik  mahasiswa di Universitas Ibn Khaldun Bogor.
Latubessy  et  al,  (2017)  mengidentifikasi jenis  perilaku  kecanduan game. Jenis  perilaku tersebut  kemudian  dimodelkan  menggunakan metode backward chaining. Backward chaining merupakan  salah  satu  metode  dalam teknologi  sistem  pakar  yang  melakukan identifikasi  dengan  penelusuran  dari  gejala- gejala  yang  ada.  Pemodelan  ini  menghasilkan sebuah  model  identifikasi  tingkat  kecanduan game berdasarkan enam jenis perilaku kecanduan game seperti salience,  euphoria, conflict,  tolerance,  withdrawal,  relapse  and reinstatement .
Meskipun    sudah    ada    penelitian    untuk mengetahui  tingkat  kecanduan game  online, akan  tetapi,  penelitian  yang mengidentifikasi tingkat  kecanduan game  online dengan menggunakan    logika    fuzzy    metode Mamdani  belum  dilakukan.
Penelitian  ini  adalah  penerapan  metode logika  fuzzy  mamdani  untuk  mengidentifikasi tingkat  kecanduan  pelajar  terhadap  game online.  Logika  fuzzy  merupakan  salah  satu komponen  pembentuk soft  computing yang diperkenalkan  oleh  Prof.  Lofti  A.  Zadeh  pada tahun 1965 (Marbun & Sinaga, 2018). Metode Mamdani  biasa  dikenal  dengan  metode  Max- Min.  Metode  ini  diperkenalkan  oleh  Ebrahim Mamdani pada tahun 1975 (Marbun M, et al.,
2019).  Penelitian ini akan  menghasilkan  suatu nilai  output  yang  menunjukkan  tingkat kecanduan pelajar terhadap game online .

## 2.  METODE PENELITIAN
Metode penelitian merupakan suatu kerangka  kerja  yang  disusun  secara  sistematis untuk menyelidiki dan mengkaji sesuai dengan kaidah–kaidah tertentu untuk mencari jawaban atas  permasalahan  yang  belum  terpecahkan.
Marbun, Implementasi Logika Fuzzy Mamdani Untuk Mengidentifikasi Tingkat Kecanduan Pelajar Terhadap Game Online,128-138 | 130
Gambar  1  adalah  kerangka  kerja  penelitian yang  dilakukan  untuk  mendapatkan  nilai output  sebagai  identifikasi  tingkat  kecanduan pelajar terhadap game online .
Gambar 1. Kerangka kerja penelitian Kerangka kerja pada gambar 1 terdiri dari: a.  Analisis Masalah
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  masalah yang  akan  diteliti  berdasarkan  subjek  dan objek  penelitian.  Objek  penelitian  adalah pelajar  dan  subjek  penelitian  adalah  metode logika fuzzy mamdani.
b.  Studi Literatur
Pada  tahap  ini  dilakukan  pencarian  dan penelusuran  teori-teori  dari  berbagai  buku, jurnal,  prosiding  yang  berkaitan  dengan tingkat  kecanduan, game online,  logika fuzzy dan metode mamdani. c.  Pengumpulan Data Pada tahap ini dilakukan proses pengumpulan  data  dengan  metode  pengisian kuesioner  yang  dibagikan  kepada  para  pelajar sebagai objek dalam pelaksanaan penelitian. d.  Analisis Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisa  pada sistem yang sudah dibangun untuk menemukan
masalah–masalah untuk diperbaiki.  Dengan  demikian,  sistem  dapat berjalan dengan baik sesuai yang diinginkan. e.  Implementasi Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  penerapan  sistem sesuai  dengan  rancangan  dan  kebutuhan  yang digunakan dengan menggunakan bahasa pemrograman  PHP  ( Hypertext  Preprocessor )
dan sistem manajemen basis data menggunakan  MYSQL  ( My  Structured  Query Language ).
f.   Pengujian Sistem
Pada  tahap ini  sistem  atau perangkat  lunak yang  telah  di  buat  dilakukan  pengujian  untuk mengetahui  apakah  sistem  sudah  bekerja sesuai dengan standar yang telah ditentukan.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1   PEMBAHASAN
Metode  Mamdani  sering  juga  dikenal dengan nama metode min–max yang diperkenalkan  oleh  Ebrahim  Mamdani  pada tahun  1975.  Tahapan  metode  mamdani  untuk mendapatkan  output  terdiri  dari  (Marbun, Sihotang, & Marbun, 2016): a. Pembentukan himpunan fuzzy
Pada Metode Mamdani , baik variabel input maupun variabel output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy . b. Fungsi implikasi Pada  metode  Mamdani,  fungsi  implikasi yang digunakan adalah Min .
c. Komposisi Aturan
Apabila sistem terdiri dari beberapa aturan, maka  inferensi  diperoleh  dari  gabungan antar aturan. Metode yang digunakan dalam melakukan  inferensi  sistem fuzzy yaitun metode max. Metode  max  ( maximum ), solusi  himpunan fuzzy diperoleh  dengan cara  mengambil  nilai  maksimum  aturan, kemudian menggunakannya untuk memodifikasi  daerah  himpunan  fuzzy,  dan mengaplikasikannya  ke output dengan menggunakan  operator OR ( union ).  Jika semua  proposisi  telah  dievaluasi,  maka output akan  berisi  suatu  himpunan fuzzy yang  merefleksikan  konstribusi  dari  tiap- tiap proposisi. Secara umum dapat dituliskan:
U sf [ x i ]   = max (U sf [ x i ], U kf [ x i ])      (1)
Keterangan:
U sf [ x i ]   =  nilai  keanggotaan  solusi fuzzy sampai aturan ke – i U kf [ x i ]   =  nilai  keanggotaan  konsekuen fuzzy aturan ke – i
d. Penegasan ( Defuzzifikasi )
Metode defuzzifikasi pada komposisi aturan Mamdani pada penelitian ini adalah metode Centroid ( Composite Moment ). Pada
metode  ini,  solusi crisp diperoleh  dengan cara  mengambil  titik  pusat  daerah fuzzy . Secara umum dirumuskan:
Z 0 = ∫    ( ) ∫  ( ) (2)
dimana: Z = nilai domain ke- i µ(z) = derajat keanggotaan titik tersebut Z 0 = nilai hasil penegasan ( defuzzyfikasi )
Tahapan dan langkah penerapan metode fuzzy mamdani pada penelitian ini sebagai berikut: a.  Pembentukan Himpunan Fuzzy
Konsep    dasar    dalam    penelitian    fuzzy harus    jelas    penetapan    variabel  input  dan variabel  output  (Rizki  &  Tipa2,  2019)    Pada kasus  ini  memiliki   3 variabel  input  dan  1 variabel  output.  Variabel  input  adalah  aspek kecanduan game online yang  termasuk  dalam golongan kecanduan psikologis. Aspek tersebut adalah durasi waktu yang digunakan), compulsion (dorongan dari dalam diri sendiri), dan withdrawl (ketidaksanggupan  menahan diri). Sedangkan variable output adalah tingkat kecandan yamg terdiri dari tidak candu, candu dan sangat candu.
Tabel 1 merupakan himpunan variabel dan domain  dari  aspek  tingkat  kecanduan  pelajar terhadap game online .

## Tabel 1. Himpunan variable dan domain
Fungsi Variabel Himpunan Semesta Domain Input Durasi Sebentar [0 – 15] [0 4 8] Sedang [0 – 15] [4 8 12] Lama [0 – 15] [8 12 15] Compulsio n Biasa [0 – 15] [0 4 8] Cukup tinggi [0 – 15] [4 8 12] Tinggi [0 – 15] [8 12 15] Withdrawl Sangat Sanggup [0 – 15] [0 4 8] Sanggup [0 – 15] [4 8 12] Tidak sanggup [0 – 15] [8 12 15] Output Kecandua n Tidak Candu [0 – 15] [0 4 8] Candu [0 – 15] [4 8 12] Sangat candu [0 – 15] [8 12 15] Berdasarkan variabel dan domain himpunan yang telah ditentukan, maka langkah selanjutnya adalah menentukan fungsi
keanggotaan  untuk  masing-masing  variabel dan  menghitung  nilai  atau  derajat  keangotaan berdasarkan  fungsi  keanggotaan  yang  telah ditentukan.
1.  Variabel Durasi
Variabel durasi memiliki 3 himpunan yaitu sedikit,  sedang  dan  lama.  Gambar  fungsi keanggotaan  derajat  digambarkan  dengan kurva segitiga sebagai berikut:
Gambar 2. Kurva segitiga fungsi keanggotaan derajat variabel durasi
Fungsi keanggotaan variabel durasi dirumuskan sebagai berikut:
- Sedikit
(      ) {

## - Sedang
(      )
{ - Lama (      ) {

## 2. Variabel Compulsion (dorongan)
Variabel compulsion (dorongan) memiliki 3 himpunan  yaitu  biasa,  cukup  tinggi  dan tinggi. Gambar fungsi keanggotaan sebagai berikut:
Gambar 3. Kurva fungsi keanggotaan variabel

## compulsion
Fungsi  keanggotaan  variabel  compulsion dirumuskan sebagai berikut:
Marbun, Implementasi Logika Fuzzy Mamdani Untuk Mengidentifikasi Tingkat Kecanduan Pelajar Terhadap Game Online,128-138 | 132
- Biasa
(          ) {
- Cukup Tinggi
(          )
{
- Tinggi
(          ) {
3.  Variabel Withdrawl (Ketidaksanggupan menahan diri)
Variabe Withdrawl memiliki  3  himpunan yaitu  sangat  sanggup,  sanggup  dan  tidak sanggup.  Gambar  fungsi  keanggotaan  sebagai berikut:
Gambar 4. Kurva fungsi keanggotaan variabel withdrawl
Fungsi keanggotaan variabel withdrawl dirumuskan sebagai berikut:
- Sangat Sanggup
(         ) {

## - Sanggup
(         )
{

## - Tidak Sanggup
(         ) {
4.  Variable kecanduan
Variabel  kecanduan  merupakan  output  dari hasil  penelitian  yang  memiliki  3  himpunan
fuzzy  yaitu  tidak  candu,  candu,  sanga  candu. Gambar fungsi keanggotaan sebagai berikut:
Gambar 5. Kurva fungsi keanggotaan variabel kecanduan
- Tidak Candu (         ) { - Candu
(         )
{

## - Sangat Candu
(         ) {
Berdasarkan  fungsi  keanggotan  dari  setiap variable  diperoleh  nilai  keanggotaan  untuk masing  masing  responden.  Berikut  nilai  fuzzy untuk  sampel  1  orang  responden  yang  telah mengisi kuesioner.
1. Variabel durasi Nilai  keanggotaan  variable  durasi  pada sampel responden dengan µsedikit :
(      ) {
R1 = ( )
= = 0.25
Nilai keanggotaan durasi pada sampel responden dengan µsedang :
(      )
{
R1 = ( )
= = 0.75

## 133 | Jurnal JOISIE, Volume 4, Nomor 2, Desember 2020
Nilai keanggotaan durasi pada sampel responden dengan µlama :
(      ) {
R1 = ( )

## 0
Nilai keanggotaan variabel durasi dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Nilai keanggotaan durasi
Respon den Kuesioner Total Sedikit Sedang Lama R1 1  1 2 2 1 7 0.25 0.75 0
2.  Nilai  Keanggotaan  Varibel Compulsion
(Dorongan)
Nilai keanggotaan compulsion pada sampel responden dengan µbiasa :
(          ) {
R1 = (  ) 0
Nilai  keanggotaan compulsion pada  sampel responden dengan µcukup tinggi :
(          )
{
R1 = (  ) 0
Nilai keanggotaan compulsion pada sampel responden dengan µtinggi :
(          ) {
R1 = (  )

## 1
Nilai  keanggotaan  variabel compulsion dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Nilai keanggotaan compulsion
Respon den Kuesioner Total Biasa Cukup Tinggi Tinggi R1 3  2 3 3 1 12 0 0 1 3.  Nilai Keanggotaan Withdrawl (Ketidaksanggupan menahan diri)
Nilai  keanggotaan Withdrawl pada  sampel responden dengan µsangat sanggup :
(         ) {
R1 = (  ) 0
Nilai  keanggotaan  withdrawl  pada  sampel responden dengan µsanggup :
R1 = (  ) = = 0.5 Nilai keanggotaan withdrawl pada sampel responden dengan µ :
(         ) { R1 = (  ) 0.5
Nilai  keanggotaan  variabel withdrawl dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Nilai keanggotaan withdrawl Respon den Kuesioner Total Sangat Sanggup Sangg up Tidak Sangg up
R1 2 3 1 1 3 10 0 0 0.5
b. Fungsi implikasi
Fungsi  implikasi  metode  fuzzy  mamdani adalah      fungsi MIN dan  operator AND dengan  mengambil  tingkat  keanggotaan    yang terkecil    dari  variabel  masukan  sebagai  hasil keluarannya.  Berdasarkan  hasil  himpunan variabel  di  peroleh  aturan  -  aturan  yang berkesesuaian sebagai berikut:
[R8] IF  waktu  sedikit  AND compulsion tinggi AND withdrawl sanggup THEN candu. α- predikat 1 =
=  min ( ( 0.25) ( )
( ))
= min (0.25, 1, 0,5) = 0.25
Marbun, Implementasi Logika Fuzzy Mamdani Untuk Mengidentifikasi Tingkat Kecanduan Pelajar Terhadap Game Online,128-138 | 134
[R9] IF  waktu  sedikit  AND compulsio n  tinggi
AND withdrawl tidak  sanggup  THEN sangat candu. α- predikat 2 =
=  min ( ( 0.25) ( ) ( )) =  min (0.25, 1, 0,5) = 0.25
[R17]  IF  waktu  sedang  AND compulsion tinggi  AND withdrawl sanggup  THEN candu.
α- predikat 3
=
=  min ( ( 1) ( ) ( )) =  min (0,75, 1, 0,5) = 0,5
[R18]  IF  waktu  sedang  AND compulsion tinggi  AND withdrawl tidak  sanggup THEN sangat candu. α- predikat 4
=
=  min ( ( 1) ( ) ( )) =  min (0,75, 1, 0,5) = 0,5
c.  Komposisi Aturan
Komposisi  aturan  metode  fuzzy  mamdani adalah  fungsi MAX ,  sehingga  pada  metode  ini solusi  himpunan  diperoleh  dengan  mengambil nilai  maksimum  dari  aturan,  kemudian menggunakannya  untuk  memodifikasi  daerah fuzzy . Komposisi aturan merupakan kesimpulan secara keseluruhan dengan
mengambil  tingkat  keanggotaan  maksimum dari  tiap  konsekuen  aplikasi  fungsi  implikasi dengan menggabungkan dari semua kesimpulan  masing  –  masing  aturan,  sehingga
akan  didapat  daerah  solusi fuzzy sebagai berikut:
Gambar 6. Komposisi aturan
Berdasarkan gambar 6 komposisi aturan diatas, maka  daerah  hasil  komposisi  di  selesaikan sebagai berikut:
(a1 - 4)/ 4 = 0,25  a1 = 5
(a2 – 4)/4 = 0,5  a2 = 6
(a3 – 8) / 4 = 0,25  a3 = 9
(a4 - 8)/4 = 0,5  a3 = 10
d. Defuzzifikasi (Penegasan)
Langkah  terakhir  dalam  proses fuzzy mamdani  adalah defuzzifikasi atau  disebut dengan  penegasan.  Penyelesaian defuzzifikasi sebagai berikut:
∫ ∫
∫ ∫
z = z =
z =
Jadi,  nilai  output  tingkat  kecanduan  pelajar terhadap  game  online  pada  sampel  tersebut adalah  7.44.  Nilai  output  berada  pada  daerah candu,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa pelajar  tersebut  teridentifikasi  kategori  candu terhadap game online .

## 3.2 HASIL PENELITIAN
Hasil  Penelitian  merupakan  hasil  dari implementasi  sistem  yang  telah  dibuat  untuk mengidentifikasi  tingkat  kecanduan  pelajar
terhadap  game online dengan  metode fuzzy Mamdani.  Berikut  tampilan  implementasi  dari hasil penelitian.
a.  Halaman form kuesioner Pada  halaman  form  kuesioner,  responden akan  mengisi  data  diri  dan  pertanyaan  yang memiliki 3 (tiga) opsi setiap pertanyaan.
Gambar 7. Halaman kuesioner
b.  Halaman Form Login
Sebagai  admin  untuk  masuk  ke  dalam sistem,  maka  harus  diisikan  username  dan password  yang  sesuai.  Pada  sistem  login kredensial di validasi sesuai dengan data yang ada pada basis data.
Gambar 8. Halaman login
c.  Halaman Beranda Halaman  beranda  merupakan  halaman utama  setelah  admin login .  Pada  halaman  ini, menjelaskan  tentang  fungsi  aplikasi  atau sistem yang dibangun.
Gambar 9. Halaman beranda
d.  Halaman Hasil
Pada  halaman  hasil  akan  ditampilkan  data responden  dalam  bentuk  tabel  secara  lengkap dan link untuk melihat hasil nilai keanggotaan, implikasi,  komposisi  aturan  dan  defuzzifikasi dan tombol hapus.
Gambar 10. Halaman hasil e.  Halaman Nilai Keanggotaan
Pada halaman nilai keanggotaan di tampilkan  data  yang  kuesioner  yang  di  jawab oleh responden.  Selain itu,  menampilkan  hasil setiap  himpunan  variabel  yang  berdasarkan jawaban responden.
f.   Halaman Implikasi Pada  halaman  implikasi,  ditampilkan  27 (dua  puluh  tujuh).  Rule  yang  ditandai  dengan warna  merah  adalah  rule  yang  memiliki  nilai aturan tidak sama dengan nol.
Gambar 12. Halaman implikasi
g.  Halaman Komposisi Aturan Pada
halaman
komposisi aturan menampilkan  aturan  –  aturan  yang  digunakan untuk mencari nilai inferensi fuzzy berdasarkan basis pengetahuan.
Gambar 13. Halaman komposisi aturan h.  Halaman Defuzzifikasi Pada halaman
defuzzifikasi
akan menampilkan hasil akhir dari tahap perhitungan metode fuzzy mamdani. Selain itu, menampilkan  kesimpulan  terhadap  responden yang mengisi kuesioner.
Gambar 14. Halaman defuzzifikasi i.   Halaman Laporan
Pada  halaman  laporan  menampilkan  data responden  secara  lengkap.  Pada  halaman  ini ada  fitur  untuk  mencetak  laporan  setiap responden  yang  akan  di  ekspor  ke  dalam format PDF.
Gambar 15. Halaman Llaporan j.   Laporan
Laporan  hasil  perhitungan memiliki  format PDF ( Portable document format ) yang dapat di simpan  maupun  di  cetak  langsung.  Pada Laporan  ini  menampilkan  data  responden secara  lengkap  dan  kesimpulan  dari  hasil perhitungan terhadap responden.
Gambar 16. Laporan
Sistem  yang  dibangun  diuji  terlebih  dahulu untuk  melihat  hasil  penerapan  metode  fuzzy mamdani untuk mengetahui tingkat kecanduan seorang  pelajar  terhadap  game  online.  Hasil pengujian  dapat  dilihat  dalam  bentuk  laporan hasil yang dapat dilihat setelah icon cetak pada laporan hasil di pilih. Laporan hasil menyatakan  apakah  seorang  pelajar  tersebut termasuk  dalam  tingkatan  tidak  candu,  cantu atau  sangat  candu.  Hasil  perhitungan  dengan cara  manual  dan  dengan  penerapan  aplikasi menghasilkan  tingkat  kecanduan  yang  sama terhadap game online

## 4.  KESIMPULAN
Penerapan  metode fuzzy Mamdani  dapat diterapkan  untuk  mengidentifikasi  tingkat kecanduan  pelajar  terhadap  game  online. Implementasi  sistem  yang  dimulai  dengan pengisian kuesioner sampai proses perhitungan dufuzzifikasi  memberikan  hasil  yang  cukup tepat  dan  akurat  dalam  mengidentifikasi tingkat  kecanduan  bermain  game  online seorang  pelajar.  Keberhasilan  sistem  dapat diukur  dengan  melihat  hasil  implementasi system  yang  dapat  menunjukkan  tingkat kecanduan pelajar terhadap game online .

## 5. DAFTAR PUSTAKA
JOO,  E.,  NAMKOONG,  K.,  KU,  T.,  &  JOO,
S.  (2008). The  relationship  between online  game  addiction  and  aggression  , self-control  and  narcissistic  personality traits . 23 , 212–218.
LATUBESSY,  A.,  TEKNIK,  F.,  STUDI,  P., INFORMATIKA,  T.,  KUDUS,  U.  M., WIJAYANTI,  E.,  …  KUDUS,  U.  M.
(2017).  Model  Identifikasi  Kecanduan
Game  Menggunakan  Backward. 8 (1),  9– 14.
LEMMENS, J. S., VALKENBURG, P. M., & PETER,  J.  (2009).  Development  and validation  of  a  game  addiction  scale  for adolescents. Media  Psychology , 12 (1), 77–95. MARBUN, M., RAMDHAN, W., PRIYANTO,  D.,  ZARLIS,  M.,  & NASUTION,  Z.  (2019).  Philosophy  of Fuzzy Logic as Fundamental of Decision Making  Based  on  Rule. Journal  of
Physics:  Conference  Series , 1230 (1),  0– 9. MARBUN,  M.,  SIHOTANG,  H.  T.,  & MARBUN,  N.  V.  (2016).  Perancangan sistem  perencanaan  jumlah  produksi  roti menggunakan  metode  fuzzy  mamdani. Jurnal Mantik Penusa , 20 (1), 48–54. MARBUN,  M.,  &  SINAGA,  B.  (2018). Buku
Ajar Sistem Pendukung Keputusan
Penilaian  Hasil  Belajar  Dengan  Metode Topsis (Pertama;  N.  Siahaan  &  T.  F. Manurung, eds.).
NIRWANDA,  C.,  &  EDIATI,  A.  (2016).
Adiksi  Game  Online  Dan  Ketrampilan Penyesuaian Sosial Pada Remaja.
Empati , 5 (1), 19–23.
PRASTYO,  Y.  (2017).  Pembagian  Tingkat Kecanduan  Game  Online  Menggunakan K-Means  Clustering  Serta  Korelasinya Terhadap  Prestasi  Akademik. Elinvo (Electronics, Informatics, and Vocational Education) , 2 (2), 138–148.
RIZKI,  S.  N.,  &  TIPA2,  H.  (2019).
Implementasi  Fuzzy  Inference  System Untuk Mengoptimalkan Pembagian Beban  Koneksi. Digital  Zone:  Jurnal Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi , x (1), 1–7.
SHI,  J.,  BADNER,  J.  A.,  HATTORI,  E., POTASH,  J.  B.,  WILLOUR,  V.  L., MCMAHON,  F.  J.,  …  LIU,  C.  (2008).
Neurotransmission
and Bipolar
Disorder :  A  Systematic  Family-Based Association Study . 1277 , 1270–1277.
SURBAKTI,  K.  (2017).  Pengaruh  Game Online Terhadap Remaja. Jurnal Curere , 01 (01), 28–38. SYAHPUTRA,  T.  R.  (2018).  Pengaruh Bermain  Game  Online  terhadap  Perilaku Komunikasi  Remaja. Jurnal  Ilmiah Mahasiswa FISIP Unsyiah , 3 (1), 24.
ULFA, M., RISDAYATI, D., & SI, M. (2017).
Marbun, Implementasi Logika Fuzzy Mamdani Untuk Mengidentifikasi Tingkat Kecanduan Pelajar Terhadap Game Online,128-138 | 138
Effect of Addiction Online Game Center.
Jom. Fisip , 4 (1), 1–13. YANG,  S.  C.,  &  TUNG,  C.  (2007). Comparison of Internet addicts and non- addicts  in  Taiwanese  high  school . 23 , 79–96.