Mei 2022

## Model Matriks Fuzzy untuk Masalah Kesehatan Mata Anak Sekolah Dasar Akibat Pembelajaran Daring di Masa Pandemi Covid-19
Icih Sukarsih 1 , Nur Azizah Komara Rifai 2 , Eva Rianti Indrasari 3
1 Program Studi Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Islam Bandung, Indonesia
2 Program Studi Statistika, Fakultas MIPA, Universitas Islam Bandung, Indonesia
3 Program Studi Pendidikan Dokter, Fakultas Kedokteran, Universitas Islam Bandung, Indonesia e-mail: sukarsh75@gmail.com

## ABSTRAK
Pembelajaran  daring  dimasa  pandemi  Covid-19  mengakibatkan  meningkatnya  intensitas penggunaan  komputer  atau  gadget  oleh  siswa.  Penggunaan  komputer  dalam  waktu  yang  lama dapat  menyebabkan  kelelahan  mata  digital  yang  disebut  dengan  Computer  Vision  Syndrome (CVS).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  batas  usia  maksimum  anak  Sekolah  Dasar mengalami  gangguan  kesehatan  mata  akibat  pembelajaran  daring  dimasa  pandemi  covid-19. Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  siswa  SD  Islam  Ibnu  Sina  Bandung  tahun  2021  dengan jumlah  sampel  180  orang.  Metoda  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  model  matriks fuzzy.  Model  matriks fuzzy merupakan  model  sederhana  yang  mentransformasikan  data  mentah dari suatu permasalahan nyata ke dalam bentuk matriks fuzzy dengan menggunakan teknik rata- rata  dan  standar  deviasi.  Langkah-langkah  yang  dilakukan  adalah:  (1)  membentuk  matriks bergantung waktu dari data mentah; (2) mengkorversi matriks bergantung waktu menjadi matriks rata-rata bergantung waktu atau matriks ATD ( Average Time Dependent ); (3) menghitung rata-rata dan standar deviasi; (4) membentuk Matriks Fuzzy atau matriks RTD ( Refined Time Dependent ); (5) membentuk  matriks  CETD ( Combined  Effective  Time  Dependent ).  Berdasarkan  hasil  analisis, diperoleh  bahwa  usia  maksimum  siswa  memiliki  gejala  CVS  berada  pada  kelompok  usia  10-11 tahun.  Kelompok  lain  yang  juga  memiliki  gejala  CVS  yang  harus  mendapat  perhatian  adalah kelompok  usia  12–13  tahun.  Hal  ini  disebabkan  karena  durasi  penggunaan  gadget  untuk pembelajaran  daring  pada  anak  usia  10-13  tahun  lebih  lama  dibandingkan  kelompok  usia  di bawahnya, yaitu antara 6–7 jam per hari. Disamping itu lebih dari 50% anak pada kelompok usia ini menggunakan smartphone untuk kegiatan daring.
Kata  Kunci:  Model  Matriks  Fuzzy,  Matriks  ATD,  Matriks  RTD,  Matriks  CETD, Computer  Vision Syndrom .

## ABSTRACT
Online learning during the pandemic of Covid-19 has resulted in increased use of computer or gadget by  students.  The  frequent  use  of  gadgets  causes  a  digital  eye  strain  called  the  Computer  Vision Syndrome  (CVS).  This  study  is  purposed  to  analyze  the  maximum  age  limit  of  Elementary  School students who suffered eye health problems due to online learning during the Covid-19 pandemic. The population of this study is the students of Ibnu Sina Islamic Elementary School Bandung 2021, with 180  students  in  total.  Method  used  in  this  study  is  a fuzzy  matrix  model.  Fuzzy  matrix  model  is  a simple  model  used  to  transform  raw  data  from  real  world  problem  into  a  fuzzy  matrix  by  using average and standard deviation technique. The steps taken are: (1) to form a time dependent matrix from the raw data; (2) convert the time dependent matrix into ATD (Average Time Dependent) matrix; (3)  calculate  the  mean  and  standard  deviation;  (4)  forming  a  Fuzzy  Matrix  or  RTD  (Refined  Time Dependent) matrix; (5) form the CETD (Combined Effective Time Dependent) matrix. The result of the analysis shows that the maximum age group of Elementary School students with CVS symptoms is 10-11 years old. Another group with CVC symptoms and needed attention is the age group of 12-13 years old. This is because the students in the age group of 10-13 years use gadgets more frequently
Icih Sukarsih, dkk.

## 34
than any other age groups below them, which is up to 6-7 hours per day.  Furthermore, more than 50% of students in this age group use smartphones for online learning.
Keyword: Fuzzy Matrix Model, ATD Matrix, RTD Matrix, CETD Matrix, Computer Vision Syndrome.

## 1.  PENDAHULUAN
Pandemi  Covid-19  yang  melanda  Indonesia  sejak  awal  tahun  2020  berdampak pada  berbagai sektor,  termasuk  ekonomi  dan  pendidikan.  Karena  situasi  kritis,  seluruh  aktivitas pembelajaran di sekolah dan perguruan tinggi di Indonesia ditutup dan diubah diubah menjadi pembelajaran  daring,  sehingga  siswa  tetap  dapat  belajar  tanpa  harus  keluar  rumah.  Di  sisi lain, pembelajaran daring mengakibatkan meningkatnya intensitas penggunaan komputer atau gadget oleh  siswa.  Berbagai  penelitian  telah  menunjukan  bahwa  selain  memiliki  dampak positif, penggunaan gadget memiliki dampak negatif terhadap perkembangan sosial anak, dan juga bisa menyebabkan risiko terkena radiasi.
Menurut  American  Optometric  Association  (AOA),  penggunaan  komputer  dalam  waktu  yang lama  dapat  menyebabkan  kelelahan  mata  digital  yang  disebut  dengan Computer  Vision Syndrome (CVS)(Randolph, 2017). CVS memiliki dampak yang signifikan terhadap kenyamanan visual, karena antara 64% dan 90% pengguna komputer mengalami gejala penglihatan seperti mata  lelah,  penglihatan  buram,  penglihatan  ganda,  pusing,  mata  kering,  serta ketidaknyamanan pada okuler saat melihat dari dekat ataupun dari jauh setelah penggunaan komputer  dalam  jangka  waktu  yang  lama  (Kokab,  S.  &  Khan,  2012).  Penggunaan gadget dengan intensitas yang tinggi oleh  anak usia sekolah dasar memiliki risiko yang cukup tinggi terhadap gangguan kesehatan mata (Puspa et al., 2018). Berdasarkan hal tersebut kami telah melakukan penelitian bagaimana pengaruh pembelajaran daring selama masa pandemi covid- 19 terhadap masalah kesehatan mata anak usia Sekolah Dasar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara kondisi  kesehatan mata  anak  sebelum dan sesudah pandemi covid-19. Dengan kata lain, pembelajaran daring di masa pandemi covid-19 memberikan pengaruh terhadap kondisi kesehatan mata anak (Rifai et al., 2022).
Pada  makalah  ini  kami  akan  menganalisis  batas  usia  maksimum  anak  mengalami  masalah kesehatan  mata  akibat  pembelajaran  daring  dimasa  pandemi  covid-19.  Kami  akan memperkenalkan  suatu  metoda  alternatif  menggunakan  model  matriks  fuzzy.  Konsep  dasar matriks  fuzzy  diperkenalkan  oleh  (Kandasamy,  Vasantha;  Smarandache,  Florentin; Illanthenral,  2007).  Berbagai  penelitian  menggunakan  model  matriks  fuzzy  telah  dilakukan, diantaranya  tentang    masalah  cardiovascular  yang  dialami  buruh  tani  akibat  pencemaran kimia  (Kandasamy,  Vasantha;  Smarandache,  Florentin;  Illanthenral,  2007);  penerapan  model matriks  fuzzy  untuk  masalah  arus  lalulintas  (Kuppuswami  et  al.,  2015);model  matriks  fuzzy untuk masalah bahaya kesehatan pada wanita pemulung (Madhuri & Amudhambigai, 21 C.E.); penerapan  model  matriks  fuzzy  untuk  menganalisis  pemilihan  pakan  ikan  yang  sesuai (Radhika et al., 2017); penerapan model matriks fuzzy untuk masalah kualitas air (Jackson et al.,  2018);  mempelajari  tentang  keberlanjutan  wanita  dalam  kewirausahaan  (Suvitha,  2021); dan  (Deshmukh,  2021)  menerapkan  model  matriks  fuzzy  untuk  menganalisis  masalah pemasaran di sektor pertanian.

## 2.  METODE PENELITIAN
Pada penelitian  ini  penerapan  model  matriks  fuzzy digunakan  untuk  menganalisis  batas  usia maksimum  anak  Sekolah  Dasar  mengalami  gangguan  kesehatan  mata  akibat  pembelajaran daring dimasa pandemi covid-19.

## Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  melalui  wawancara  langsung menggunakan kuesioner yang telah disusun sebelumnya dan telah dilakukan uji validitas dan reliabilitas.    Populasi  penelitian  ini  adalah  siswa  SD  Islam  Ibnu  Sina  Kabupaten  Bandung periode  Januari  2021  yaitu  sebanyak  327  siswa.  Teknik  pengambilan  sampel  dilakukan secara simple  random  sampling dengan  penentuan  sampel  dari  jumlah  populasi menggunakan rumus Slovin(Sugiyono, 2011).
… (1)
Dengan  menggunakan  taraf  signifikansi  5%,  maka  berdasarkan  persamaan  (1)  diperoleh ukuran sampel sebagai berikut:
Jadi, jumlah sampel yang digunakan peneliti dibulatkan menjadi 180 orang.

## Variabel Penelitian
Masalah kesehatan mata akibat penggunaan komputer atau gadget yang terlalu lama disebut dengan Computer Vision Syndrome (CVS). Dalam penelitian ini, variabel yang digunakan adalah gejala  CVS  yaitu,  mata  lelah,  mata  pedih  dan  perih,  mata  kering,  mata  berair,  mata  merah, mata  terasa  gatal,  frekuensi  berkedip  lebih  sering,  terasa  seperti  ada  benda  asing  di permukaan  mata/terasa  berpasir,  pandangan  kabur,  pandangan  ganda,  sulit  memfokuskan penglihatan,  sensitif  terhadap  cahaya  (terasa  silau),  nyeri  leher  dan  bahu,  nyeri  punggung, sakit kepala, dan merasa kelelahan   (Randolph, 2017); (Bali et al., 2014); (Seguí et al., 2015); (Valcheva et al., 2016); (Artime Ríos et al., 2019).

## Model Matriks Fuzzy
Model matriks fuzzy merupakan model sederhana yang mentransformasikan data mentah dari suatu permasalahan nyata ke dalam bentuk matriks fuzzy dengan menggunakan teknik rata- rata  dan  standar  deviasi.  Matriks  fuzzy  adalah  matriks  dimana  elemen-elemennya  berada dalam  interval  fuzzy.  Dalam  hal  ini  interval  satuan  [0,1]  dan  interval  [-1,1]  disebut  sebagai interval  fuzzy(Kandasamy,  Vasantha;  Smarandache,  Florentin;  Illanthenral,  2007).  Berikut adalah langkah-langkah dalam model matriks fuzzy.
Langkah 1: Membentuk Matriks Bergantung Waktu ( Time Dependent Matrix )
Pada tahap pertama, data mentah yang diperoleh dari hasil survey dinyatakan dalam matriks bergantung  waktu  ( Time  Dependent  Matrix ),  dimana  waktu  atau  umur  dikelompokan  di sepanjang baris, dan variabel yang diteliti di sepanjang kolom.
Langkah  2:  Konversi  Matriks  Bergantung  Waktu  menjadi Matriks  Average  Time  Dependent (Matriks ATD)
Pada tahap kedua, matriks bergantung waktu dari data mentah diubah menjadi matriks rata- rata  bergantung  waktu  atau Average  Time  Dependent  Data  Matrix (Matriks  ATD)  dengan membagi  setiap  entri  matriks  bergantung  waktu  dengan  panjang  interval  waktu  pada  baris yang bersesuaian untuk mendapatkan matriks yang mewakili data yang benar-benar seragam.
Langkah 3: Menghitung Rata-rata dan Standar Deviasi Pada tahap ketiga, hitung Rata-rata dan Standar Deviasi dari setiap kolom matriks ATD dengan formula :
, j = 1, 2, …, m … (2) , j = 1, 2, …, m … (3) dimana adalah entri dari matriks ATD
Langkah 4: Membentuk Matriks Refined Time Dependent Matrix (Matriks RTD) Pada  tahap  keempat,  dengan  menggunakan  rata-rata dan  standar  deviasi    dari  setiap kolom,  Matriks  ATD  diubah  menjadi  Matriks  Fuzzy  atau  matriks Refined  Time  Dependent (Matriks RTD) dengan formula :
… (4)
dimana adalah  entri  dari  matriks  ATD  dan    adalah  nilai  pada  interval  [0,  1].  Pada  saat yang sama dapat dihitung jumlah baris dari matriks RTD, yaitu dengan menjumlahkan setiap entri  dari  matriks  ATD  yang  dinyatakan  dalam  matriks  jumlah  baris  dan  menggambarkan grafiknya.
Langkah 5: Membentuk Matriks Combined Effective Time Dependent (Matriks CETD) Pada  tahap  kelima,  menggabungkan  matriks  yang  diperoleh  dengan  memvariasikan untuk  mendapatkan  matriks Combined  Effective  Time  Dependent (CETD)  yang  menunjukkan
Icih Sukarsih, dkk.
efek kumulatif dari semua entri matriks RTD ini. Selanjutnya dapat dihitung jumlah Baris dari matriks CETD untuk mendapatkan matriks jumlah baris dan menggambarkan grafiknya.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini kami menganalisis masalah kesehatan mata yang dialami oleh siswa akibat pembelajaran  daring  di  masa  pandemi  covid-19.  Kami  melakukan  wawancara  melalui kuesioner  terhadap  180  sampel  tentang  gejala Computer  Vision  Syndrome (CVS)  yang  dialami siswa selama mengikuti pembelajaran daring. Adapun gejala CVS yang ditanyakan pada anak adalah sebagai berikut:
Y 1 - mata lelah Y 2 - mata pedih dan perih Y 3 - mata kering Y 4 - mata berair Y 5 - mata merah Y 6 - mata terasa gatal Y 7 - frekuensi berkedip lebih sering Y 8 - mata terasa berpasir Y 9 - pandangan kabur Y 10 - pandangan ganda Y 11 - sulit memfokuskan penglihatan Y 12 - sensitif terhadap cahaya (terasa silau) Y 13 - nyeri leher dan bahu Y 14 - nyeri punggung Y 15 - sakit kepala Y 16 - merasa kelelahan
Berdasarkan  data  yang  diperoleh,  rentang  usia  siswa  adalah  6  sampai  13  tahun.  Dengan membagi  rentang  usia  menjadi  4  kelompok  sebagai  baris  dan  jumlah  responden  yang mengalami masing-masing 16 gejala CVS sebagai kolom, maka dibentuk matriks data mentah awal 4 x 16 sebagai matriks bergantung waktu yang ditunjukkan dalam Tabel 1.
Tabel 1 Matriks Data Mentah Gejala CVS Kelompok Usia Gejala CVS Y 1 Y 2 Y 3 Y 4 Y 5 Y 6 Y 7 Y 8 Y 9 Y 10 Y 11 Y 12 Y 13 Y 14 Y 15 Y 16 6 – 7 23  14  20 3 12  11  12 8 8 5 7 13 11 27 16 17 8 – 9 20  10  18 6 19  12  16  13 5 4 8 18 15 24 10 10 10 – 11 35  19  33  10  21  18  27  16 15 7 13 23 23 31 22 23 12 – 13 25  20  25  12  20  15  18  10 17 9 12 18 24 13 19 19
Dengan membagi setiap entri matriks bergantung waktu pada table 1 dengan panjang interval kelompok  usia  pada  baris  yang  bersesuaian,  maka  diperoleh  matriks  rata-rata  bergantung waktu  atau  Matriks  ATD  yang  mewakili  data  yang  benar-benar  seragam  seperti  yang ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2 Matriks ATD Gejala CVS Kelompok Usia Gejala CVS Y 1 Y 2 Y 3 Y 4 Y 5 Y 6 Y 7 Y 8 Y 9 Y 10 Y 11 Y 12 Y 13 Y 14 Y 15 Y 16 6 – 7 11.5 7.0 10.0  1.5 6.0 5.5 6.0 4.0  4.0  2.5  3.5 6.5 5.5 13.5 8.0 8.5 8 – 9 10.0 5.0 9.0 3.0 9.5 6.0 8.0 6.5  2.5  2.0  4.0 9.0 7.5 12.0 5.0 5.0 10 – 11 17.5 9.5 16.5  5.0  10.5  9.0  13.5  8.0  7.5  3.5  6.5  11.5  11.5  15.5  11.0  11.5 12 – 13 12.5  10.0  12.5  6.0  10.0  7.5 9.0 5.0  8.5  4.5  6.0 9.0 6.5 12.0 9.5 9.5
Dari setiap kolom matriks ATD pada table 2, selanjutnya dihitung rata-rata dan standar deviasi menggunakan persamaan (2) dan (3) yang ditampilkan pada Tabel 3.
Tabel 3 Rata-rata dan Standar Deviasi dari Matriks ATD
Average 12.88  7.88  12.00  3.88  9.00  7.00  9.13  5.88  5.63  3.13  5.00  9.00  7.75  13.25  8.38  8.63 Standar Deviasi 3.25 2.32  3.34 2.02  2.04  1.58  3.17  1.75  2.84  1.11  1.47  2.04  2.63  1.66 2.56  2.72 Dengan menggunakan persamaan (4) untuk nilai diperoleh matriks RTD dan matriks
jumlah baris berikut:
Matriks RTD untuk Matriks jumlah baris 
                                       1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1               6 16 10 12
Nilai nol pada matriks RTD menunjukan bahwa banyaknya siswa yang mengalami gejala CVS berada di sekitar rata-rata. Sedangkan nilai -1 menunjukkan banyaknya siswa yang mengalami gejala  CVS  berada  di  bawah  rata-rata,  dan  nilai  1  menunjukkan  banyaknya  siswa  yang mengalami  gejala  CVS  berada  di  atas  rata-rata.  Nilai  negatif  dari  matriks  jumlah  baris menunjukan  banyaknya  gejala  CVS  yang  dialami  oleh  sebagian  kecil  siswa,  sedangkan  nilai jumlah  baris  positif  menunjukkan  banyaknya  gejala  CVS  yang  dialami  oleh  sebagian  besar siswa.  Dengan demikian semakin besar nilai negatif dari matriks jumlah baris menunjukkan semakin sedikit siswa yang mengalami gejala CVS. Sebaliknya semakin besar nilai positif dari matriks jumlah baris menunjukkan semakin banyak siswa yang mengalami gejala CVS. Untuk nilai terlihat bahwa nilai positif dari matriks jumlah baris terbesar berada pada baris keempat.  Hal ini menunjukkan bahwa siswa yang memiliki gejala CVS paling banyak berada pada kelompok usia 10 – 11 tahun.
Untuk  nilai-nilai , , ,  dan ,  diperoleh  matriks  RTD  dan  matriks
jumlah baris berikut:
Matriks RTD untuk Matriks jumlah baris
                                        1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1               6 16 11 13 Matriks RTD untuk Matriks jumlah baris                                    0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0               3 15 10 11 Matriks RTD untuk Matriks jumlah baris   
  
     
                 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0    
 
   

   3 11 8 8
Icih Sukarsih, dkk.
38
Matriks RTD untuk

## Matriks jumlah baris
                       0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0               3 11 5 6
Untuk  berbagai  nilai    yang  diberikan,  terlihat  bahwa  nilai  dari  matriks  jumlah  baris  positif terbesar  berada  pada  baris  keempat.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  siswa  yang memiliki  gejala CVS paling banyak berada pada kelompok usia 10 – 11 tahun. Hal ini dapat diperlihatkan pula melalui grafik jumlah baris dari Matriks RTD berikut:
Gambar 1 Grafik jumlah baris dari matriks RTD untuk nilai , , , dan
Dengan  menggabungkan  kelima  matriks  RTD  di  atas,  diperoleh  Matriks  Data  Bergantung Waktu  Efek  Gabungan  (Matriks  CETD),  yang  memberikan  efek  kumulatif  dari  semua  entri matriks RTD, diperoleh sebagai berikut:
Matriks CETD gejala CVS Matriks jumlah baris
     
                                  2 2 4 2 0 3 5 5 3 0 2 2 5 0 4 0 5 5 5 5 5 5 2 3 5 5 5 3 3 5 3 5 5 5 4 0 0 3 5 5 2 2 3 1 2 4 5 4 0 0 1 4 5 5 3 3 5 5 4 5 5 3 2 2               21 69 44 50
Grafik jumlah baris dari matriks CETD ditunjukkan dalam gambar 2 berikut:
39
Dari analisis di atas, kami mengamati bahwa kelompok  usia maksimum siswa yang memiliki gejala  CVS  tidak  berubah  dengan  perubahan  nilai  parameter  dari  0  menjadi  1.  Jadi  dapat disimpulkan bahwa kelompok usia siswa yang memiliki gejala CVS paling banyak adalah pada usia 10 – 11 tahun, dan matriks data Dependent Waktu Efek Gabungan juga mengkonfirmasi hasil  yang  sama.  Gejala  CVS  pada  siswa  kelompok  usia  6  –  7  tahun  dan  8  –  9  tahun  dapat diabaikan  dilihat  dari  penyimpangan  negatif  yang  besar  yang  menunjukkan  bahwa  hanya sebagian kecil siswa yang ada pada kelompok usia ini yang mengalami gejala CVS. Sedangkan gejala  CVS  pada  siswa  kelompok  usia  12  –  13  tahun  juga  perlu  mendapat  perhatian  karena pada kelompok usia ini terdapat tiga gejala CVS yang dialami oleh sebagian besar siswa, yaitu gejala mata berair, pandangan kabur, dan pandangan ganda. Hasil survey juga menunjukkan bahwa  siswa  usia  10  –  11  dan  12  -13  tahun  lebih  lama  menggunakan gadget untuk pembelajaran daring di masa pandemi covid-19 dibanding kelompok usia di bawahnya, dengan rata-rata  waktu  penggunaan gadget adalah  6  -  7  jam  per  hari.  Disamping  itu  diperoleh  data bahwa  lebih  dari  50%  anak  usia  10  –  11  dan  12  -  13  tahun  lebih  banyak  mengunakan smartphone dalam pembelajaran daring (Rifai et al., 2022).

## 4.  SIMPULAN DAN SARAN
Dengan  menerapkan  model  matriks  fuzzy,  penulis  dapat  mengestimasi  kelompok  usia  anak Sekolah  Dasar  yang  paling  parah  mengalami  masalah  kesehatan  mata  akibat  pembelajaran daring  di  masa  pandemi  covid-19.  Dari  hasil  analisis,  penulis  mengamati  bahwa  kelompok usia  maksimum  siswa  yang  memiliki  gejala  CVS  tidak  berubah  dengan  perubahan  nilai parameter dari 0 menjadi 1. Jadi dapat disimpulkan bahwa kelompok usia siswa yang memiliki gejala CVS paling banyak adalah pada usia 10 – 11 tahun. Sedangkan gejala CVS pada siswa kelompok usia 12 – 13 tahun juga perlu mendapat perhatian. Hal ini disebabkan karena anak usia  10  –  11  tahun  dan  12  -13  tahun  lebih  lama  menggunakan gadget untuk  pembelajaran daring  dibanding  kelompok  usia  di  bawahnya,  dengan  rata-rata  waktu  penggunaan gadget antara 6 - 7 jam per hari. Disamping itu lebih dari 50% anak usia 10 – 11 dan 12 - 13 tahun mengunakan smartphone dalam  pembelajarn  daring.  Hal  ini  sangat  berpengaruh  karena ukuran smartphone yang kecil membuat anak harus melihat lebih dekat dan lebih fokus.

## UCAPAN TERIMA KASIH.
Penelitian ini didukung dan didanai oleh hibah penelitian 2020/2021, Lembaga Penelitian dan Pengabdian  kepada  Masyarakat,  Universitas  Islam  Bandung.  Penulis  mengucapkan  terima kasih  kepada  Yayasan  Rahmatan  Lil’alamin  dan  SD  Islam  Ibnu  Sina  Bandung  yang  telah membantu sehingga penelitian ini dapat diselesaikan dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Artime Ríos, E. M., Sánchez Lasheras, F., Sánchez, A. S., Iglesias-Rodríguez, F. J., & Seguí Crespo, M.  D.  M.  (2019).  Prediction  of  computer  vision  syndrome  in  health  personnel  by  means  of genetic  algorithms  and  binary  regression  trees. Sensors  (Switzerland) , 19 (12). https://doi.org/10.3390/s19122800
Bali,  J.,  Neeraj,  N.,  &  Bali,  R.  (2014).  Computer  vision  syndrome:  A  review. Journal  of  Clinical Ophthalmology and Research , 2 (1), 61. https://doi.org/10.4103/2320-3897.122661 Deshmukh,  R.  (2021). Fuzzy  Matrix  Model  for  Analyzing  Problems  in  Agriculture  Sector . June ,  901– 905.
Jackson, S., Nivedha, S., Amutha, P., & Anny, T. (2018). An Analysis of Water  Quality Using Fuzzy Matrices . April .
Kandasamy,  Vasantha;  Smarandache,  Florentin;  Illanthenral,  K.  (2007). Fuzzy  Matrix  Theory  and Models for Social Scientists . 1–352.
Kokab,  S.  &  Khan,  M.  I.  (2012).  Computer  Vision  Syndrome: Journal  of  Evolution  of  Medical  and Dental Sciences , 1 (6), 1223–1226.
Kuppuswami,  G.,  Sujatha,  R.,  &  Vasantha  Kandasamy,  W.  B.  (2015).  Study  of  traffic  flow  using
CETD matrix. Indian
Journal of Science and Technology , 8 (24), 1–5. https://doi.org/10.17485/ijst/2015/v8i24/80191
Madhuri, V., & Amudhambigai, B. (21 C.E.). a Study on the Health Hazards of the Women Scavengers Using Fuzzy Matrix. Science Park , 3 (28). http://scienceparks.in/ArticlePDF/217.pdf
Icih Sukarsih, dkk.

## 40
Puspa,  A.  K.,  Loebis,  R.,  Nuswantoro,  D.,  Ilmu,  D.,  Mata,  K.,  Kesehatan,  D.,  &  Pencegahan,  M.-K. (2018).  Pengaruh  Penggunaan  Gadget  terhadap  Penurunan  Kualitas  Penglihatan  Siswa Sekolah Dasar. Global Medical and Health Communication , 6 (47), 28–33. https://doi.org/10.29313/gmhc.v6i1.2471
Radhika, D., Missier, S. P., & Son, J. (2017). Fuzzy Matrix Analysis in Aqua Culture . January 2018 . Randolph,  S.  A.  (2017).  Computer  Vision  Syndrome. Workplace  Health  and  Safety , 65 (7),  328. https://doi.org/10.1177/2165079917712727
Rifai, N. A. K., Sukarsih, I., Ramdhania, A., & Indrasari, E. R. (2022). The Effect of Online Learning during the Covid-19 Pandemic on Eye Health Problems of Elementary School-Aged Children. Proceedings of the 4th Social and Humanities Research Symposium (SoRes 2021) , 658 (SoRes
2021), 275–278. https://doi.org/10.2991/assehr.k.220407.056
Seguí, M. D. M., Cabrero-García, J., Crespo, A., Verdú, J., & Ronda, E. (2015). A reliable and valid questionnaire  was  developed  to  measure  computer  vision  syndrome  at  the  workplace. Journal of Clinical Epidemiology , 68 (6), 662–673. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2015.01.015
Sugiyono. (2011). Metodologi penelitian kuantitatif kualitatif dan R&D (Alpabeta (ed.)). Suvitha,  V.  (2021). An  analysis  on  Sustainability  of  Women  in  Entrepreneurship  using  Fuzzy  Matrix Example : 25 (4), 15320–15326.
Valcheva,  K.  P.,  Krivoshiiska-valcheva,  E.  K.,  &  Stateva,  D.  V.  (2016).  Computer  eye  syndrome  in children aged. Journal of IMAB , 22 (1), 1075–1077.