## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1616 − 1624 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2660

## Sistem Deteksi Kecanduan Pornografi Berbasis Chatbot Menggunakan Pornography Addiction Screening Tool (PAST)
Raditya Muhammad 1,* , Mochamad Iqbal Ardimansyah 2
Rekayasa Perangkat Lunak, Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung, Indonesia Email: 1,* radityamuhammad@upi.edu, 2 iqbalardimansyah@upi.edu Email  Penulis Korespondensi:  radityamuhammad@upi.edu Submitted: 09/12/2022 ; Accepted: 31/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Penggunaan internet  tidak  hanya  membawa  manfaat,  tapi  juga  menimbulkan  dampak  buruk dalam  kemudahan  akses konten pornografi. Konten pornografi tidak hanya tersedia di situs dewasa, namun juga banyak tersebar di media sosial yang banyak diakses  mulai  dari  anak-anak  hingga  dewasa.  Akibatnya  muncul  permasalahan-permasalahan  yang  diakibatkan  kecanduan pornografi  seperti,  pemerkosaan,  penyimpangan  orientasi  seksual,  dan  kejahatan  seksual  pada  anak.  Uniknya,  kecanduan pornografi sulit  diketahui  secara  fisik  jika  dibandingkan  dengan kecanduan  narkoba  atau  alkohol. Penelitian  ini bertujuan  untuk mengembangkan  sistem  deteksi  dalam  bentuk  aplikasi mobile berbasis  chatbot  sebagai  media  deteksi  pecandu  pornografi. Pemilihan  chatbot  dikarenakan  system  ini  mendukung  pola  komunikasi  otomatis  yang  interaktif  serta  menjamin  privasi penggunanya.  Penelitian  ini  mengadopsi  teknik pengukuran  psikologi bernama Pornography Addiction  Screening  Tool (PAST), sebagai  patokan  dalam  mengembangkan  logika  aplikasi.  Sedangkan,  pengembangan  aplikasi  chatbot  menggunakan  metode waterfall  yang sudah teruji secara  best practice  sebagai metode pengembangan  perangkat lunak. Pengujian yang dilakukan berada dalam  lingkungan  pengembang.  Untuk  mekanisme  validasi  system  menggunakan  metode Black-box  testing untuk  mengamati ekseskusi pada aplikasi saat menjalankan  fungsionalitas yang telah dirancang sebelumnya. Selain itu pengukuran tingkat  usabilitas aplikasi  diadopsi dari  metode System Usability Scale (SUS). Dari hasil pengujian  didapat  hasil  bahwa sistem deteksi  kecanduan pornografi beroperasi normal dan dapat digunakan sebagai media pendukung penanganan kecanduan pornografi oleh psikiater.
Kata Kunci: Chatbot; Kecanduan;  Mental;  Pornografi; Seksualitas;
Abstract− The use of the internet  not only brings benefits but also harms the ease of access to pornographic content. Pornographic content is not solely available  on adult websites but is also spread on social media accessed by many children  to adults. As a result, problems  arise  due  to  pornography  addiction,  such  as  rape,  sexual  orientation  deviation,  and  sexual  crimes  against  children. Uniquely, pornography addiction is hard to detect objectively  compared to drug or alcohol addiction.  This study aims to develop a pornography addiction  detection  system in the form of a chatbot-based  mobile application.  The choice  of chatbot  is because  this system  supports  interactive  automatic  communication  patterns  and  guarantees  the  privacy  of  its  users.  This  study  adopts  a psychological  measurement  technique  Pornography Addiction Screening Tool (PAST), as a benchmark  in developing  application logic. Meanwhile, chatbot application  development  uses the waterfall method which has been tested by best practices  as a software development  method.  Tests  performed  are  in  a  developer  environment.  The  system  validation  mechanism  uses the  Black-box testing method to observe the execution of the application  when it runs the functionality  that was designed beforehand.  In addition, the usability measurement  level application  is adopted from the System Usability Scale (SUS) method. From the test results, it was found that the  pornography addiction  detection  system operates  normally  and can be used as a supporting medium  for handling pornography addiction  by psychiatrists.
Keywords : Addiction;  Chatbot; Mental; Pornography; Sexuality

## 1. PENDAHULUAN
Tren komunika si da ta yang terseba r di internet sa a t ini ma upun di ma sa  ya ng a ka n datang menunjukkan jumla h yang fa nta stis. Berda sa rkan ha sil riset Interna tiona l Da ta  Corporation (IDC) mengena i jumla h da ta yang dibua t, direkam, disa lin,  da n dikonsumsi di  seluruh dunia  menca pai lebih da ri 59 zetta bytes (59 x 1021 bytes) pa da  ta hun 2020 dan a ka n terus meningka t menginga t persenta se peningka tan jumlah data per ta hunnya a tau Compound Annual Growth Ra te (CAGR)  menca pa i 26%  [1].  Fenomena  ini  ja di lumra h menginga t perkemba nga n da n pema nfaatan ja ringan internet pun da ri ha ri ke ha ri  sema kin meningka t pesa t. Jumla h pengguna  internet di  seluruh  dunia  menca pai 4,54 Milya r a ta u 59% penduduk dunia , seda ngkan di Indonesia  jumla hnya mencapai 175,4 Juta  ora ng a ta u 64% penduduk Indonesia  kini seba ga i pengguna  internet denga n jumla h serta  trennya  terus meningka t [2].
Internet sesungguhnya   mema ng menda tangkan ba nya k  manfaat da la m berba ga i  sektor  kehidupa n, namun iba ra t  koin  ya ng  memiliki  dua   sisi,  internet  pun  ha dir  denga n  sisi  buruknya ,  seperti:  penipua n  (phising), peninda sa n/pelecehan, penyebaran berita  palsu, penyeba ran progra m perusak  (ma lwa re), hingga  ma ra knya pornografi [3],  [4].  Pornogra fi  a ta u disebut juga  porno didefinisika n seba ga i media  visua l,  a udio, a udio visua l  da n teks ya ng diproduksi seca ra  profesiona l ma upun a matir denga n senga ja  denga n ma ksud untuk mera ngsa ng ga ira h seksua l da ri pemirsa nya , seba ga i la njuta nnya pornogra fi bia sa nya men gga mbarkan berbaga i a ktivita s seksua l, seperti ma sturba si, seks ora l, hubunga n seks va gina l da n a na l, da n hubunga n a ntar kela min [5].
Penyeba ra n konten pornogra fi da ri la pora n kunjunga n ha ria n sa la h sa tu situs dewa sa  menya takan bahwa  pada ta hun 2019 tota l kunjunga n ke situs tersebut sejumla h 2 mily a r ka li, denga n ra ta -ra ta ha ria n 115 juta kali kunjungan, jumla hnya meningka t sela ma  penera pa n lockdown/ pembatasan a ktivita s di bebera pa  nega ra , terda pa t peningkatan hingga   24%  jumla h kunjunga n ke  situs  tersebut  [6].  Penyeba ra n konten pornogra fi  tida k ha nya  tersedia   di  situs dewa sa , na mun mirisnya  ba nyak juga terseba r di sosia l media  ya ng tentu mudah dia kses oleh berba ga i ka la nga n mulai

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1616 − 1624 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2660
da ri  a na k-anak hingga   dewa sa .  Bebera pa  riset  menunjukkan ba hwa  ma yorita s a na k usia   sekola h  ya ng  disurvei menya takan pernah menyaksikan konten pornogra fi [7], [8].
Ha l ini  tentu menja di fa kta yang menyedihkan ba gi kita  ya ng peduli  terha da p m asa depan pemuda-pemuda Indonesia , a pa la gi Indonesia  a ka n mengha dapi bonus demogra fi, ya ng ma na  jumla h usia  produktif a ka n menjadi popula si ya ng domina n. Apa  ya ng a ka n terjadi pa da Indonesia  jika  mental pemudanya tela h rusa k ka rena pornografi? Ha kika tnya  pa ra  pemudalah ya ng na ntinya  a ka n menja di genera si  penerus  tongga k  kepemimpina n di  Indonesia. Keda ula ta n Indonesia  tentu tera ncam denga n maraknya konten pornogra fi, ka rena  pornogra fi ma mpu melemahkan kema mpuan pemuda   Indonesia  untuk bela ja r da n  terus  bertumbuh mengemba ngkan potensinya [9].  Pornogra fi merupa ka n industri ya ng seca ra  ma sif mengha silka n keuntunga n denga n ca ra  memperdaya hasra t da sar ma nusia  agar seca ra  terus-menerus mengonsumsi konten-konten pornogra fi. Oleh  ka rena  itu,  mela lui tulisa n  ini  ka mi mengajak kepa da  seluruh pemba ca  a ga r menjadikan pornogra fi seba ga i musuh kita  bersa ma . Jika  tida k segera  kita  ta nggula ngi ma ka  kecanduan pornogra fi ini berpotensi menimbulka n permasala han -permasala han la innya seperti: pemerkosaan, penyimpa nga n orienta si seksua l, hingga  keja ha tan seksua l pa da a nak [10].
Na mun, pa da  kenyataannya pela ku keca nduan pornogra fi lebih sulit  diketa hui seca ra  fisik jika  diba ndingkan pela ku keca nduan narkoba atau alkohol. Sehingga  sulit diidentifika si oleh piha k eksterna l ketika  seseora ng menga lami keca nduan pornogra fi na mun tidak menunjukan geja la  a tau dampak seca ra fisik. Pena nga na n kecanduan pornografi membutuhkan  kesa daran tinggi  da ri  pela kunya  untuk  menghubungi  a ta u meminta  pertolonga n eksterna l,  seperti: psikia ter. Na mun, tida k ba nya k da ri peca ndu pornogra fi ya ng seca ra  suka rela  memiliki kebera nia n meminta  bantuan da ri  eksterna l,  menginga t  pornogra fi  di  Indonesia  ma sih menja di a ib.  Sehingga   ba nya k da ri  peca ndu pornogra fi menderita  ga nggua n perila ku seksua l ya ng da pa t merusa k kehidupan priba di ma upun kelua rga nya [4], [5].
Menginga t ba nyaknya da mpak buruk da ri pornogra fi, Penelitia n terka it pornogra fi tela h ba nyak dila kukan para peneliti  da ri berba ga i bida ng di seluruh  dunia . Penelitia n ya ng meliba tka n penera pan teknologi terha da p pornografi misa lnya  dila kuka n mela lui pemblokira n a kses internet  ke situs  web  a ta u ke konten bernua nsa  pornogra fi mela lui Doma in  Na me System  [11],  [12].  Pemba ta san pornogra fi dila kuka n lebih  la njut denga n mela kukan peningkatan kema mpuan a kura si da ri model untuk mendeteksi konten pornogra fi [13], [14].  [15]. Sela in itu, penelitia n di bida ng psikologi  juga  suda h ba nyak ya ng membahas mengena i keca nduan pornogra fi ini mula i da ri deteksi geja la  mela lui kegia ta n tes sela ma  berpeka n-pekan [10], hingga  pena nga nan da n penyembuhan mental mela lui tera pi menggunakan metode Cognitive Beha viora l Thera py [16], [17].
Da ri  bebera pa  penelitia n-penelitia n  ya ng  tela h  disebutka n sebelumnya  ma sih  terda pa t kesenja nga n  terkait upa ya  pena nggula ngan pornogra fi, ya kni: penera pa n teknologi menitik bera tka n pa da pembatasan a kses da n deteksi konten-konten pornogra fi na mun tida k memberi kesa da ran terha dap pela ku pecandu pornogra fi seca ra  individu ya ng meliba tka n pendekatan da ri bida ng psikologi. Sehingga  Penelitia n ini bertujua n untuk mengembangkan sistem deteksi da la m  bentuk  a plika si mobile berba sis  cha tbot  seba ga i  media   deteksi  peca ndu  pornogra fi.  Pemiliha n  cha tbot dika rena ka n sistem  ini  mendukung  pola   komunika si  otoma tis  y a ng  intera ktif  denga n  teta p  menja min  priva si pengguna nya . Penelitia n  ini  menga dopsi teknik pengukura n psikologi  berna ma Pornography Addiction Screening Tool (PAST),  seba ga i pa toka n dala m mengembangka n logika  a plika si. Da ri  penelitia n ini  diha ra pkan ha dir a plika si cha tbot ya ng da pat menyadarkan pa ra pecandu pornogra fi untuk mengura ngi tingka t keca nduannya hingga  sembuh.

## 2. METODOLOGI  PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode penelitia n ya ng diguna ka n seba ga i kera ngka  kerja penelitia n ini dila kuka n mengguna kan metode penelitian Resea rch &  Development (R&D)  a ta u sering  disebut  juga  denga n metode penelitia n  da n pengemba nga n. Metode penelitia n  da n pengemba nga n a dala h metode penelitia n ya ng diguna ka n untuk mengha silka n produk tertentu dan menguji keefektifa n produk tersebut denga n ta hapan sepuluh la ngka h penelitia n ya itu a nalisis potensi da n ma salah, pengumpula n da ta, desa in produk, va lida si desa in, revisi  desa in, uji coba  produk, revisi  produk, uji coba  pema kaian, revisi  produk, da n produksi ma sa l [18].
Untuk mengua tkan pela ksanaan penelitia n R&D khususnya  pa da ta hapan desain hingga  uji coba  produk, yang ma na  produk ya ng diha silka n da ri penelitia n ini merupa ka n sebuah pera ngka t luna k ma ka dibutuhkan suatu kera ngka kerja /fra mework pengembanga n pera ngkat lunak yang tela h teruji da n dia kui seca ra  internasional a ga r penelitia n yang dila kuka n da pa t menghasilka n solusi  ya ng tepa t sehingga   ma mpu menyelesa ikan perma sala han seperti ya ng  telah dija ba rka n pa da bagia n pendahuluan. Model pengemba nga n pera ngka t lunak ya ng ka mi guna ka n da la m penelitia n ini a da la h wa terfall.
Da la m penelitia n ya ng dila kuka n ka mi memetakan prinsip-prinsip da ri metode wa terfa ll a ga r sela ra s dengan prinsip  da la m  metode  penelitia n  R&D.  Ada nya   kemiripa n  prinsip   memuda hkan ka mi  da la m  memeta kan dan mengemba ngkan metode penelitia n ka rena model wa terfall merupa kan model pengembangan pera ngkat luna k yang sistema tik da n sekuensia l.  Metode wa terfa ll  ya ng diguna ka n seba ga i a cua n da la m pengemba nga n system deteksi keca nduan  pornogra fi  berba sis  cha tbot  memiliki  ta ha pan  meliputi:  Ana lisis  Kebutuha n  Pera ngka t  Lunak (requirements),  Desa in,  Implementasi,  Pengujia n,  da n  Pemeliha ra a n  [19].  Ta ha pan-tahapan  penelitia n  dapat terga mba rka n dala m dia gra m berikut.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1616 − 1624 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2660
Gambar 1. Ta ha pan-Tahapan Penelitia n
Pa da  ta ha pan ya ng perta ma dina makan ta hapan Ana lisis Kebutuha n Pera ngka t Luna k, proses ya ng dila kukan pa da  ta hapan ini a na lisis  perma sa la han keca nduan pornogra fi, kesempa tan dan keingina n ya ng memicu pembuatan a plika si cha tbot serta  mendefinisika n lingkup sistem.  Proses  studi  litera tur  dila kuka n seba ga i proses pengumpulan da ta  sekunder  ya ng  bersumber  da ri  a rtikel  jurna l,  prosiding,  da n report da ri  berba ga i  lemba g  riset.  Sela njutnya dila kuka n a nalisis kebutuha n sistem  terdiri da ri hardware da n software ya ng diperluka n da ri ta ha p a wa l hingga  tahap a khir. Terma suk da la m ta ha pan ini dila kuka n perenca naan ra ngka ian ja dwal a ktivita s ya ng a ka n dila ksa nakan dan meka nisme pema ntauan proses pengerja a n sistem.
Ta ha pan sela njutnya  a dala h  proses  Desa in  Sistem.  Pa da   ta ha pan  ini  dila kuka n dua   kegia ta n  inti  ya kni, perenca na an desa in  sistem  da n  va lida si  desa in  sistem.  Aktivita s  pa da   Desa in  sistem  ya ng  dila kuka n  a dalah penda la man pera ngkat tes psikologi  PAST  seba ga i da sa r logika  a plika si,  perenca na an tentang fitur/tuga s-tuga s yang a da  di da la m a plika si cha tbot. Desa in sistem kemudia n diga mba rkan da lam bentuk wirefra me a plika si. Sela njutnya proses  va lida si desa in sistem  dila kuka n meliba tka n dua piha k, ya kni: pra ktisi/progra mmer a plika si mobile  seba gai a hli,  da n ca lon  pengguna .  Seba ga i  a sumsi,  ca lon pengguna   memiliki  ka ra kteristik ya ng  mendeka ti ta rget  utama pengguna  a plika si, a sumsi pa da  penelitia n ini pa da  ta hap pengujian a plika si tida k meliba tkan pengguna ya ng memiliki perma sa la han kecanduan pornogra fi, output da ri proses ini a da la h prototipe a plika si.
Sela njutnya  ta hapan Implementasi merupa kan proses penerjema han desa in sistem menja di ba ris-ba ris  kode a ta u bentuk/bahasa yang da pat diba ca oleh mesin . Pa da  ta ha pan ini pengkodea n progra m meliputi interface a plika si, struktur ba sis da ta , hingga  meka nisme a utentika si. Penga tura n basis da ta a plika si menjadi ta hapan yang krusia l ka rena diguna ka n untuk menampung seluruh informa si, seperti: pengena la n konteks berda sarkan keyword dan tangga pannya, la lu  ta bel  rujuka n  berda sa rka n  pera ngkat psikologi  PAST,  hingga   da ta  pengguna   untuk  kebutuha n  a utentikasi pengguna  ke da la m sistem. Lua ra n ta hapan ini ya itu membuat seluruh fitur ya ng tela h direnca na kan di da la m a plikasi chatbot da pa t berjala n.
Setela h proses  pema suka n ba ris kode progra m selesa i  dila ksa na kan, dila kuka n pengujia n terha da p a plikasi untuk  meliha t  kesesua ia n  a nta ra  desa in  sistem  denga n  ha sil  implementa si.  Ha ra pa nnya  untuk  mema stikan memva lida si a plika si beba s da ri bug/kesa la ha n yang mungkin terja di a ga r pengguna a n a plika si sesua i denga n tujuan penelitia n.  Pengujia n ya ng dila kuka n bera da  da la m lingkunga n pengemba ng. Untuk meka nisme pengujia n system mengguna ka n metode Black-box testing untuk menga mati ekseskusi pa da  a plika si sa a t menjala nkan fungsiona litas ya ng  tela h  dira nca ng  sebelumnya .  Sela in,  itu  juga   untuk  mengukur  a spek  keguna a n  pa da   a plika si,  diujikan menga dopsi metode System  Usability Scale (SUS)  ya ng meliba tka n responden ya ng  m emiliki  ka ra kteristik  mirip denga n ta rget pengguna  uta ma.
Pa da  Ta ha pan Pemeliha ra an dila kukan proses perba ika n seca ra  berka la untuk meliha t a danya kemungkinan kesa la ha n a plika si kemba li setela h dila kuka n pengujia n. Prinsip  pa da  ta hapan ini ya kni mela kuka n pengembangan a plika si kemba li berda sa rkan umpan balik ya ng diberika n pengguna  a ga r sistem da pa t teta p berja la n dan berkembang sesua i denga n fungsinya .

## 2.2 Dasar Teori
Perma sa la han keca nduan pornogra fi merupa kan permasala han ya ng subjektif, ka rena bisa  sa ja seseora ng ya ng sering meliha t konten pornogra fi ta pi mera sa  dirinya  menga la mi perma sa la han kecanduan pornogra fi. Sehingga  persoa lan mengukur  a pa kah seseora ng  tela h  menga la mi  perma sa la han keca nduan pornogra fi  a ta u tida k  merupa ka n Self- Perceived Problematic Pornography Use (SPPPU),  a ta u keca nduan pornogra fi berda sa rka n persepsi priba di. SPPPU menga cu pa da  seja uh ma na seseora ng mengidentifika si dirinya  seba ga i peca ndu pornogra fi da n mera sa  mereka  tidak

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1616 − 1624 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2660
da pa t menga tur pengguna a n pornogra finya . Definisi  ini  berga ntung pa da  persepsi  diri  da n penga la ma n subjektif pengguna  sa a t menentukan seja uh ma na konsumsi pornogra fi mengga nggu kehidupa n seha ri-ha ri [20].
Pornogra phy Addiction Screening  Tool (PAST)  da pa t diguna ka n sebaga i a la t ba ntu penila ia n ta hap a wa l oleh individu  ya ng memiliki  persepsi  menga la mi keca nduan pornogra fi pa da dirinya . PAST  merupa ka n rubrik penila ian ya ng terdiri da ri 25 perta nya an da n a da lima  piliha n ja wa ban da ri 0 (tida k perna h) hingga  4 (sering)  sela njutnya dipilih pengguna   ya ng  pa ling  mengga mba rkan kondisi  dirinya   .  Setia p  piliha n  ja wa ba n memiliki  bobot  ya ng  akan dika lkula sika n oleh sistem sehingga  da pa t memutuskan tingka t pa para n pornogra fi da ri pengguna   [21]. Berda sa rkan PAST  level pa pa ra n seseora ng terka it konten pornogra fi dijela ska n pa da ta bel berikut.
Tabel 1. Sistem Penila ia n Tingka t Pa pa ra n Pornogra fi
Meka nisme penila ia n ta ha p a wa l perlu dila kuka n seca ra  intera ktif untuk memancing motiva si individu ya ng memiliki  persepsi  keca nduan pornogra fi, na mun denga n pertimba nga n tetap menjaga priva si pengguna nya . Sistem cha tbot dipilih ka rena  ma mpu menga komodir persoa la n tersebut. Chatbot merupakan progra m bot ya ng merespons pengguna   da la m ba ha sa  a la mi seperti  komunika si  ma nusia   [22].  Sela in  itu  juga Chatbot merupa kan program kecerda sa n bua tan ya ng dira nca ng untuk da pat berkomunikasi seca ra  la ngsung denga n ma nusia . Wa la upun banyak bot ya ng ma mpu menginterpreta sikan dan merespons masukan manusia , sebenarnya bot yang dima ksud hanyalah kata kunci da la m ma sukan dan merespons denga n ka ta kunci ya ng pa ling tepa t, a t a u pola  ka ta ya ng pa ling mirip  da ri data ya ng suda h a da  di database [23].

## 3. HASIL  DAN  PEMBAHASAN
Ta ha pan-tahapan penelitia n  ya ng  dijela ska n  pa da  ba gia n  metode  penelitia n  menja di a cua n da la m  pela ksanaan penelitia n ya ng a ka n diba has seca ra  mendetail pa da  ba gia n ini.  Ta ha pan perta ma dala m metode penelitia n, ya kni: proses  a na lisis  perma sa la han da n pengump ula n da ta  tela h dijela ska n pa da  ba gia n penda huluan da n da sa r teori. Sehingga  pa da  ba gia n ini fokus pemba hasan meliputi: ra nca nga n sistem, implementa si, da n pengujia n a plika si.

## 3.1 Desain Sistem
Ga mba ra n umum sistem ya ng dikemba ngkan dala m penelitia n ini a da la h sistem deteksi keca ndua n pornogra fi ba gi pengguna  da la m bentuk a plika si mobile berba sis cha tbot ya ng diba ngun berda sa rka n teknik pengukura n psikologi berna ma Pornography Addiction Screening Tool (PAST).  Terda pa t tiga  entita s ya ng terliba t da la m sistem deteksi ini, ya kni: pengguna , a plika si cha tbot, da n ba sis da ta . Alur a plika si dimula i da ri pengguna  membua t a kun pa da a plika si, setela h itu pengguna  mengetikka n pesa n ya ng menjadi ka ta kunci a plika si memula i proses penila ia n. Aplika si  akan mema ndu pengguna  dengan memberika n perta nyaan ya ng dia mbil da ri ba sis da ta , jawa ban yang dipilih oleh pengguna a ka n ja di record da ta  oleh a plika si. Seluruh  record  da ta  da ri pengguna  a ka n dika lkula si oleh a plika si la lu ha silnya diba ndingka n denga n rubrik penila ia n ya ng tela h tersimpa n da la m ba sis da ta . Ga mba ran a lira n proses sistem  ya ng diba ngun terga mba rka n pada ga mbar berikut:

## Gambar 2. Alira n Proses Sistem Deteksi Berba sis Aplika si  Cha tbot
Ka ra kteristik ta rget pengguna  a plika si ya kni seora ng individu ya ng berusia  pa da  rentang 12 -25 ta hun memilikii persepsi  diri  keca nduan pornogra fi.  Aplika si  cha tbot diba ngun  da la m sistem  opera si  Android,  pengguna   dapat menginsta l a plika si mula i da ri versi  Android 5.0 (Lollipop).  Ba sis da ta  ya ng diguna kan da la m a plika si menggunakan dua  meka nisme, ya kni: ba sis da ta  berba sis cloud da n ba sis da ta  ya ng diba ngun loka l pa da  pera ngkat pengguna .
Ga mba ra n teknis ya ng menjela ska n keterka itan seca ra  deta il  da ri  m a sing-ma sing entita s di  da la m a plika si terga mba rka n pada a rsitektur sistem ya ng dira nca ng da la m bentuk Dia gra m Blok berikut ini:
Skor Tingka t Keca ndua n Ketera nga n 0 – 25 Norma l Ra sa  ingin ta hu seksua l ya ng norma l 26 – 49 Keterliba ta n denga n pornogra fi Renta n kemungkina n keca nduan 50 – 69 Muncul keca nduan pornogra fi Perila ku hiperseksua l terliha t 70 – 100 Keca ndua n pornogra fi Tida k da pa t lepa s da ri pornogra fi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1616 − 1624 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2660
Gambar 3. Dia gra m Blok Ra nca nga n Sistem Aplika si

## 3.2 Implementasi
Pa da  ta hapan ini dila kuka n implementasi berda sarkan hasil pa da  tahapan ra ncanga n sistem. Sa la h sa tu bentuk eva luasi signifika n da ri ta ha pan pera ncangan sistem a dala h peningka tan kepraktisa n sa at pemakaian oleh pengguna . Meskipun, pa da  da sarnya pa da chatbot, sistem mengidentifika si ka ta  kunci da ri pesa n ya ng dima sukka n oleh pengguna . Na mun, berda sa rka n  ha sil a na lisis  penga la man pengguna  dibua tka n fitur  button ya ng memba ntu  pengguna  memilih  opsi ja wa ba n sehingga  tida k membuat pengguna  lela h da la m menjawa b perta nyaan kuesioner.
Sa a t perta ma  ka li  mengguna ka n a plika si  cha tbot, pengguna  diwa jibka n  untuk menda ftarkan diri  terlebih da hulu,  pengguna   diminta   untuk  mema sukkan a la mat ema il  da n  ka ta  sa ndi  seba ga i  sa ra na  a utentikasi.  Setelah pengguna  berha sil mela kuka n proses registra si,  ma ka  ema il ya ng dida fta rkan a kan diguna kan seba gai userna me pada sa a t login.  Jika  pengguna  a da la h pengguna  ba ru ma ka akan dia ra hkan pa da hala man deteksi untuk menila i tingkat pa pa ra n pornogra fi ya ng dia la minya , seda ngka n jika  pengguna  ma suk tela h mengikuti  proses deteksi  sebelumnya, ma ka  sistem a ka n menampilka n progres ya ng tela h dica pa i pengguna .

## Gambar 4. Ta mpila n Login da n Sa mbuta n Pengguna
Setela h pengguna  berha sil  login,  sela njutnya  sistem a ka n mendeteksi na ma  pengguna  da n a ka n digunakan da la m pesa n sa mbutan. Ha l ini  dila kuka n denga n tujua n a ga r pengguna  mera sa  a da  kede ka tan seca ra  emosional denga n  a plika si,  meskipun  pengguna   rea lita nya   seda ng  berbica ra   denga n  sistem.  Sela njutnya  pengguna   akan dia ra hka n untuk menja wab bebera pa perta nyaan ya ng diguna ka n  seba ga i instrumen  tes  deteksi  tingka t  pa paran pornogra fi.  Untuk  memudahkan  pengguna  disedia ka n fitur button ja wa ba n sehingga   pengguna   tida k  perlu  lela h mengetik ja wa ba n pertanyaan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1616 − 1624 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2660
Gambar 5. Ta mpila n Komunika si di da la m Cha tbot
Terda pa t 25  perta nyaan ya ng dia juka n da n a da  lima   piliha n  ja wa ba n untuk dipilih  pengguna  ya ng  pa ling mengga mba rkan kondisi  dirinya .  Setia p  piliha n  ja wa ba n  memiliki  bobot  ya ng  a ka n dika lkula sika n oleh  sistem sehingga   da pa t  memutuskan tingka t  pa pa ra n pornogra fi  da ri  pengguna .  Untuk  memuda hkan pengguna   da lam mema ntau ca paia nnya, di  da la m a plika si  di  sedia ka n progress  ba r,  sehingga   pengguna   da pa t mengukur jumlah perta nya an yang tela h dija wa b a tau belum.
Setela h  pengguna   menja wa b  seluruh  perta nya an,  ma ka  sistem  a ka n  mengka lkula sika n  bobot  ja waban pengguna   kemudia n memba ndingka nnya  dengan rubrik  ya ng  tela h disimpa n  di  da la m ba sis  da ta  a plika si  sesua i denga n metode Pornogra phy Addiction Screening  Tool (PAST)  [21].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1616 − 1624 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2660

## 3.3 Evaluasi
Setela h seluruh  a plika si dikemba ngka n seca ra utuh dila kukan proses pengujia n a plika si pa da  lingkunga n developer a plika si untuk meliha t performa  a plika si da n terbebas da ri kesa la han sebelum diguna kan oleh pengguna . Pengujian ya ng dila kuka n mengguna kan metode bla ckbox testing untuk menga mati ekseskusi pa da  a plika si sa a t menjalankan fungsiona lita s  ya ng  tela h  dira nca ng  sebelumnya .  Da ri  sisi  fungsiona lita s,  meliha t  setia p  fitur  a plika si  ya ng dikemba ngka n dapat berja lan seba ga imana mestinya.
Tabel 1. Pengujia n Fitur Pembuka  Aplika si Ka sus Pengujia n Ha sil ya ng Diha ra pka n Ha sil Pengujia n Kesimpula n Membuka  a plika si Mena mpilka n ha la man login Ha la man login ta mpil Berha sil Membuka  ha la man registra si Mena mpilka n ha laman registra si  pengguna  ba ru Ha la man registra si ta mpil Berha sil Registra si ta npa melengka pi seluruh isia n ya ng diminta Registra si  tida k dija la nka n Tombol da ftar tidak mela kuka n registra si Berha sil Registra si  denga n lengka p Sistem menda ftarkan pengguna  ba ru Registra si  dila kuka n setelah tombol da fta r diklik Berha sil Ma suk  denga n  pa ssword  tidak sesua i denga n ya ng dida fta rkan Login ga ga l Kega ga la n  login dengan pesa n "pa ssword sa la h" Berha sil Ma suk  denga n  mengisi  seluruh isia n da n da ta yang sesua i Pengguna   berha sil  login  dan ma suk ke ha la ma n chatbot Pengguna  berha sil login  dan ma suk ke ha la ma n chatbot Berha sil
Pa da  ta bel di a tas di jela ska n proses pengujia n kepada aplika si pa da fitur-fitur ya ng berja la n pada sa at pengguna ba ru membuka  a plika si, fitur ya ng dima ksud a da la h: spla sh screen, registra si pengguna  hingga  proses login a plika si. Terda pa t 6 a ktivita s ya ng dila kuka n untuk menguji a plika si. Da ri pengujia n tersebut dida pa t ha sil seluruh fitur dapat bekerja  sesua i ha sil  ya ng diha ra pka n denga n tingka t a kura si 100%. Sela njutnya  diujika n kembali keseluruha n fitur inti da ri a plika si ya kni: fitur deteksi denga n tujua n mendapat sta tus tingka t keca nduan pornogra fi.
Tabel 2. Pengujia n Fitur Uta ma  Aplika si Aktivita s Pengujia n Ha sil ya ng Diha ra pka n Ha sil Pengujia n Kesimpula n Memula i pengukura n denga n mengirim pesa n la in sela in "mula i screening"  atau "screening" Pengukura n tida k dila kuka n Bot merespon ha l la in sela in memula i screening Berha sil Memula i screening  denga n mengirim pesa n "mula i screening" Pengukura n dila kuka n Bot merespon perminta a n screening denga n merespon "Oke!" Berha sil Memilih piliha n ja wa ban seba ga i ja wa ba n screening Piliha n ja wa ba n terkirim seba ga i ja wa ba n "Ja ra ng sih" Ja wa ba n dikirim denga n isi "Ja ra ng sih" Berha sil Memilih piliha n ja wa ban seba ga i ja wa ba n screening Piliha n ja wa ba n terkirim seba ga i ja wa ba n "Ga k perna h dong" Ja wa ba n dikirim denga n isi Ga k perna h dong" Berha sil Memilih piliha n ja wa ban seba ga i ja wa ba n screening Piliha n ja wa ba n terkirim seba ga i ja wa ba n "Sering" Ja wa ba n dikirim denga n isi "Sering" Berha sil Memilih piliha n ja wa ban seba ga i ja wa ba n screening Piliha n ja wa ba n terkirim seba ga i ja wa ba n "1-2 ka li" Ja wa ba n dikirim denga n isi  "1- 2 ka li" Berha sil Memilih piliha n ja wa ban seba ga i ja wa ba n screening Piliha n ja wa ba n terkirim seba ga i ja wa ba n "ka dang-ka dang" Ja wa ba n dikirim denga n isi "ka da ng-ka dang" Berha sil
Pa da  fitur uta ma a plika si ya kni pengukura n tingka t pa paran pornogra fi mela lui perta nya an intera ktif mela lui cha tbot. Terda pa t 25 perta nyaan ya ng dia juka n da n a da lima  piliha n ja wa ba n  da ri 0 (tida k perna h) hingga  4 (sering) untuk dipilih  pengguna  ya ng pa ling  mengga mba rkan kondisi dirinya .  Setia p piliha n ja wa ba n memiliki bobot ya ng a ka n dika lkula sikan oleh sistem sehingga  da pa t memutuskan tingka t pa paran pornogra fi da ri pengguna . Terda pat 7 a ktivita s ya ng dila kuka n untuk menguji a plika si.  Da ri  pengujia n tersebut dida pa t ha sil seluruh  fitur  da pa t bekerja sesua i ha sil ya ng diha ra pkan denga n tingka t a kurasi 100%.
Sela in, itu juga  untuk mengukur a spek kegunaan pa da a plika si, pengujia n menga dopsi metode System Usability Scale (SUS)  ya ng meliba tka n responden ya ng memiliki ka ra kteristik mirip  denga n ta rget pengguna  uta ma.Terdapat responden seba nya k 54 ora ng, ya ng bera da  pa da  renta ng usia  17 -22 ta hun, denga n seba ra n 48 ora ng la ki-la ki, da n 6 ora ng perempua n. Seba ga i a sumsi lingkunga n pengujia n ma sih bera da  pa da ta hap pengembangan a plika si sehingga responden  tida k  dijustifika sika n seba ga i  individu  ya ng  memiliki  persepsi  diri  keca ndua n pornogra fi, mela inkan merupa ka n representasi da ri ka ra kteristik ta rget pengguna  uta ma aplika si.
Pa ra meter di da la m pengujia n SUS dikelompoka n menjadi tiga  kelompok, ya kni: kebermanfaatan, kemudahan pengguna a n a plika si,  da n  pema haman  terha dap a plika si.  Da ri  ma sing-ma sing  perta nya an, responden  diberikan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1616 − 1624 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2660
kesempa tan untuk memilih opsi: Setuju, Ra gu, da n Tida k Setuju. Ga mba ra n ha sil pengujia n terha da p a spek Usability da pa t diliha t pa da  ga mbar berikut.
Gambar 7. Feedba ck Responden Terha da p Aplika si
Berda sa rka n ha sil  pengujia n  terha da p 54  responden  seperti  ya ng  ta mpa k pa da  Ga mba r  7,  pa da   a spek keberma nfaatan  64% responden setuju ba hwa  a plika si  ya ng dikemba ngka n memiliki  nila i  keberma nfaatan untuk menja di a la t ba ntu mendeteksi keca ndua n  pornogra fi seca ra  persona l da n intera ktif.  Sela njutnya , 80% responden menya takan ba hwa  a plika si muda h untuk diopera sika n, ha l ini da pa t dimengerti ka rena  pa da  renta ng usia  responden penetra si pengguna  ponsel sa nga t ma sif [2], sehingga  a da ptasi responden terha dap a plika si ya ng ba ru lebih mudah. Sela njutnya  tingka t pema haman a plika si bera da  pa da tingka t 69% responden menya takan mampu memahami tujuan a plika si, ha l ini  sesua i  denga n temua n penelitia n [7] ba hwa  pa da  usia  sekola h pun tela h ba nya k ditemukan remaja ya ng terpa pa r pornogra fi sehingga  muda h ba gi mereka  mema hami pesa n ya ng a da pada a plika si.

## 4. KESIMPULAN
Keca ndua n pornogra fi merupa kan perila ku a bnormal ya ng suda h termasuk ke da lam sa lah sa tu ga nggua n mental yang perlu  segera  dita nga ni. Mengidentifika si seca ra  fisik  da ri  peca ndu pornogra fi sulit  dila kuka n sehingga  pertolongan da ri a hli psikologi ba ru da pa t dila kukan jika  a da kesadaran tinggi da ri peca ndu ya ng membutuhkan pertolonga n untuk sembuh.  Na mun,  pa da  kenya ta annya tida k  ba nya k ora ng  ya ng  ma u  menga ku  memiliki  keca ndu an pornogra fi meskipun  a kiba t  keca ndua n  pornogra fi  tersebut  tela h  mengga nggu  kehidupa n  priba di  ma upun  kelua rga. Pengemba nga n a plika si chatbot untuk  deteksi  keca nduan pornogra fi  menja di  ja wa ban da ri  persoa la n  tersebut, dika rena ka n a plika si ini mendukung proses deteksi seca ra  intera ktif na mun teta p membuat pengguna merasa nyaman ka rena  priva sinya  terja min. Proses penila ia n tingka t pa pa ra n pornogra fi dila kuka n melalui meka nisme ta nya jawab ya ng  dila kuka n seca ra   otoma tis oleh  a plika si  cha tbot.  Aplika si  cha tbot ya ng  dikemba ngka n  tela h diuji  secara fungsiona lita s denga n meka nisme bla ckbox testing seba ga i upa ya  untuk memvalida si a plika si a ga r terbeba s da ri bug a ta u kesa la han sistem.  Da ri  ha sil  pengujia n fungsiona lita s  diperoleh  ha sil  ba hwa  a plika si  da pa t berja la n s esuai ra nca nga n fungsi ya ng diteta pka n. Sela njutnya da ri ha sil pengukura n pa da  a spek Usability terha da p 54 responden meliputi  tiga   ka tegori:  keberma nfaatan,  kemuda han  pengguna an  a plika si,  da n  pema ha man  terha dap  a plika si. Diperoleh  ha sil  64% responden menya takan a plika si memiliki  nila i  ma nfaat seba ga i sistem pendeteksi keca nduan pornogra fi,  la lu  80%  responden  menya ta kan a plika si  ya ng  dikemba ngkan muda h  untuk  diguna ka n,  da n  69% responden menya takan ma mpu memahami tujua n a plika si. Seba ga i rekomenda si untuk pen elitia n sela njutnya  adalah pengua ta n penera pan cha tbot untuk proses tera pi keca ndua n pornogra fi mema nfaatkan metode Natural Language Processing.

## UCAPAN  TERIMA  KASIH
Uca pa n terima   ka sih disa mpa ika n kepa da Universita s  Pendidika n  Indonesia  (UPI),  mela lui  Ka mpus Da era h  UPI Cibiru  ya ng tela h menda nai kegia ta n Penelitia n denga n skim Penelitia n Pembina a n da n Afirma si Riset Dosen Ta hun 2022

## REFERENCES
[1] “IDC’s Global DataSphere  Forecast Shows Continued Steady Growth in the Creation and Consumption of Data,” IDC: The premier global  market  intelligence  company ,  May 08, 2020. https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS46286020 (accessed Feb. 25, 2021).
64% 80% 69% 31% 20% 24% 5% 7% 7% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Kebermanfaatan Kemudahan Pemahaman Aplikasi

## Pengujian Sistem Deteksi Kecanduan Pornografi
Setuju Ragu Tidak Setuju

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1616 − 1624 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2660
[2] Hootsuite, “Indonesian Digital Report 2020,” Hootsuite.
[3] “Significant  Cyber  Incidents.”  https://www.csis.org/programs/strategic-technologies-program/significant-cyber-inciden ts (accessed Dec. 07, 2022).
[4] R. de Alarcón, J. de la Iglesia, N. Casado, and A. Montejo, “Online Porn Addiction:  What We Know and What We Don’t— A Systematic Review,” J. Clin. Med. , vol. 8, no. 1, p. 91, Jan. 2019, doi: 10.3390/jcm8010091.
[5] J. Peter and P. M. Valkenburg, “Adolescents and Pornography: A Review of 20 Years of Research,” J. Sex Res. , vol. 53, no. 4–5, pp. 509–531, May 2016, doi: 10.1080/00224499.2016.1143441.
[6] G. Mestre-Bach, G. R. Blycker, and M. N. Potenza, “Pornography use in the setting of the COVID-19 pandemic,” J. Behav. Addict. , vol. 9, no. 2, pp. 181–183, Apr. 2020, doi: 10.1556/2006.2020.00015.
[7] W. S. Respati and A. Luthfi, “Gambaran Kecenderungan  Kecanduan  Pornografi Pada Anak Sekolah Dasar Di Jakarta Barat,” vol. 15, p. 9, 2017.
[8] I. B. Maisya and  S. Masitoh,  “Derajat  Keterpaparan  Konten  Pornografi Pada  Siswa SMP Dan SMA Di DKI  Jakarta Dan Banten Indonesia,” J. Kesehat. Reproduksi , vol. 10, no. 2, pp. 117–126, Jan. 2020, doi: 10.22435/kespro.v10i2.2463.
[9] N.  I.  M.  Razi,  A. W.  A.  Rahman,  and  N.  Kamaruddin,  “Neurophysiological  Analysis  of  Porn  Addiction  to  Learning Disabilities,”  in 2018  International  Conference  on  Information  and  Communication  Technology  for  the  Muslim  World (ICT4M) , Jul. 2018, pp. 272–277. doi: 10.1109/ICT4M.2018.00057.
[10]  K. Young, “Understanding Sexually Deviant Online Behavior from an Addiction Perspective,” vol. 2, no. 1, p. 10, 2008.
[11]  N. O. Irawan, P. D. Nurfadila, P. Y. Ristanti, and J. A. H. Hammad, “Blocking pornography sites on the internet  private and university access,” Bull. Soc. Inform. Theory Appl. , vol. 3, no. 1, Art. no. 1, May 2019, doi: 10.31763/businta.v3i1.161.
[12]  L.  Jin,  S.  Hao,  H.  Wang,  and  C.  Cotton,  “Understanding  the  Impact  of  Encrypted  DNS  on  Internet  Censorship,”  in Proceedings of the Web Conference  2021 , New York, NY, USA, Jun. 2021, pp. 484–495. doi: 10.1145/3442381.3450084.
[13]  K.  Song and Y.-S. Kim,  “An Enhanced  Multimodal  Stacking  Scheme  for Online  Pornographic Content  Detection,” Appl. Sci. , vol. 10, no. 8, Art. no. 8, Jan. 2020, doi: 10.3390/app10082943.
[14]  G. He et al. , “Finding Camouflaged  Needle in a Haystack? Pornographic Products Detection  via Berrypicking Tree Model,” in Proceedings of the 42nd International  ACM SIGIR Conference  on Research and Development  in Information Retrieval , New York, NY, USA, Jul. 2019, pp. 365–374. doi: 10.1145/3331184.3331197.
[15]  M. Perez et al. , “Video pornography detection  through deep learning  techniques and motion information,” Neurocomputing , vol. 230, pp. 279–293, Mar. 2017, doi: 10.1016/j.neucom.2016.12.017.
[16]  J. N. Hook et al. , “Self-Forgiveness and Hypersexual Behavior,” Sex. Addict.  Compulsivity ,  vol. 22, no. 1, pp. 59–70, Jan. 2015, doi: 10.1080/10720162.2014.1001542.
[17]  M. H. Orzack and C. J. Ross, “Should Virtual Sex Be Treated  Like Other Sex Addictions?,” Sex. Addict.  Compulsivity , vol. 7, no. 1–2, pp. 113–125, Jan. 2000, doi: 10.1080/10720160008400210.
[18]  Sugiyono, Metode Penelitian  kuantitatif,  kualitatif  dan R & D . Bandung: Alfabeta, 2014. Accessed: Dec. 09, 2022. [Online]. Available:  https://opac.perpusnas.go.id/DetailOpac.aspx?id=911046
[19]  K.  Petersen, C. Wohlin,  and D. Baca,  “The  Waterfall  Model  in Large-Scale  Development,”  in Product-Focused  Software Process Improvement , Berlin, Heidelberg,  2009, pp. 386–400. doi: 10.1007/978-3-642-02152-7_29.
[20]  J. B. Grubbs, J. J. Exline, K. I. Pargament, J. N. Hook, and R. D. Carlisle, “Transgression as Addiction: Religiosity and Moral Disapproval as Predictors of Perceived Addiction to Pornography,” Arch. Sex. Behav. , vol. 44, no. 1, pp. 125–136, Jan. 2015, doi: 10.1007/s10508-013-0257-z.
[21]  Youth  Pornography  Addiction  Center,  “Addiction  Screening  Tool,” Youth  Pornography  Addiction  Center . http://www.ypacenter.com/youth-ages-12-18  (accessed Dec. 01, 2022).
[22]  F. Patel,  R. Thakore,  I. Nandwani, and S. K.  Bharti,  “Combating  Depression in  Students using an Intelligent  ChatBot:  A Cognitive  Behavioral Therapy,”  in 2019 IEEE 16th India Council International  Conference (INDICON) , Dec. 2019, pp. 1– 4. doi: 10.1109/INDICON47234.2019.9030346.
[23]  A. D. R, F. Imamah, Y. M. A. S, and A. Dores, “APLIKASI CHATBOT (MILKI BOT) YANG TERINTEGRASI DENGAN WEB CMS UNTUK CUSTOMER SERVICE PADA UKM MINSU,” J. Cendikia , vol. 16, no. 2 Oktober, pp. 100–106, Nov. 2018.