## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 12, May 2024, page 786-796 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i12.5112

## Sistem Deteksi Kecenderungan Perilaku Agresif Akibat Pengaruh Smartphone Terhadap Psikologis Anak Menggunakan Metode Teorema Bayes dan Certainty Factor
Wahyudi * , Ilka Zufria, Aidil Halim Lubis
Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan Indonesia Email: 1,* wahyudi9235@gmail.com, 2 ilkazufria@uinsu.ac.id, 3 aidihalimlubis@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: wahyudi9235@gmail.com
Abstrak− Adanya  kemudahan  dalam  mendapatkan  informasi  serta  memiliki  fungsi  yang  lengkap  dalam  satu  genggaman  membuat seorang  individu  cenderung  tidak  lepas  dari  smartphone  walaupun  untuk  sementara  waktu  karena  individu  tersebut  telah  merasa ketergantungan  dengan  fungsi  smartphone  tersebut.  Penggunaan  smartphone  yang  berlebihan  pada  anak-anak  dapat  berdampak negatif  pada  kesehatan  psikologis  mereka,  terutama  dalam  hal  perilaku  agresif.  Penggunaan  smartphone  yang  berlebihan  dapat membuat anak-anak menjadi lebih impulsif, mudah marah, dan cenderung melakukan tindakan agresif. Oleh karena itu, diperlukan sebuah  sistem  yang  dapat  mendeteksi  kecenderungan  perilaku  agresif  pada  anak  akibat  pengaruh  smartphone  untuk  mencegah terdorongnya  perilaku  agresif  pada  anak  yang  dapat  menjadikan  anak  tersebut  mampu  melakukan  tindakan  kriminal  dan  tindakan negatif lainnya dengan menggunakan sistem pakar. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode certainty factor dan metode Teorema bayes. Teorema bayes digunakan untuk mengklasifikasikan dan menghitung nilai probabilitas seorang anak terhadap kecenderungan perilaku agresif akibat pengaruh smartphone . Sedangkan  metode certainty factor digunakan untuk mengetahui nilai keyakinan  dari  nilai  probabilitas  yang  didapatkan  dengan  menggunakan  teorema bayes .  Hasil  penelitian  ini  menggambarkan kelayakan  kerangka  kerja  yang  diusulkan  dalam  mengenali  secara  tepat  kecenderungan  perilaku  memaksa  yang  dipengaruhi  oleh penggunaan ponsel pintar di kalangan anak-anak. Dengan memanfaatkan teorema Bayes dan certainty factor diharapkan penelitian ini  dapat  membantu  dalam  melakukan  deteksi  dini  terhadap  tingkat  kecenderungan  perilaku  agresif  akibat  pengaruh  smartphone. Berdasarkan penelitian  yang telah dilakukan, sistem berhasil  mendeteksi 3 (tiga) tingkat  kecenderungan yakni rendah, sedang, dan tinggi  dengan  persentase  100%  dengan  hasil  perhitungan teorema  bayes dan certainty  factor menunjukkan  pada  kelas  P3  dengan kombinasi ( ) memiliki  persentase  tingkat  keyakinan  94.17%  dan  dilihat  dari  hasil  perhitungan  rumus kombinasi certainty factor di atas maka dapat disimpulkan bahwa, anak tersebut memiliki kecenderungan perilaku agresif Tinggi.
Kata Kunci : Teorema Bayes Dan Certainty Factor; Dampak Smartphone; Perilaku  Agresif
Abstract− The ease of obtaining information and having complete functions in one hand makes an individual tend not to be separated from a smartphone even for a while because the individual has felt dependent on the smartphone function. Excessive smartphone use in  children  can  have  a  negative  impact  on  their  psychological  health,  especially  in  terms  of  aggressive  behavior.  Excessive  use  of smartphones  can  make  children  more  impulsive,  irritable,  and  prone  to  aggressive  actions.  Therefore,  a  system  is  needed  that  can detect  the  tendency  of  aggressive  behavior  in  children  due  to  the  influence  of  smartphones  to  prevent  the  encouragement  of aggressive behavior in children that can make these children capable of committing criminal acts and other negative actions using an expert system. The methods used in this research are the certainty factor method and the Bayes theorem method. Bayes theorem  is used to classify and calculate the probability value of a child's tendency to aggressive behavior due to the influence of smartphones. While  the  certainty  factor  method  is  used  to  determine  the  confidence  value  of  the  probability  value  obtained  using  the  Bayes theorem.  The  results  of  this  study  illustrate  the  feasibility  of  the  proposed  framework  in  correctly  recognizing  the  tendency  of coercive behavior influenced by smartphone use among children. By utilizing Bayes' theorem and certainty factor, it is expected that this  research  can  help  in  conducting  early  detection  of  the  level  of  aggressive  behavior  tendencies  due  to  the  influence  of smartphones.  Based  on  the  research  that  has  been  done,  the  system  successfully  detects  3  (three)  levels  of  tendency,  namely  low, medium, and high with a percentage of 100% with the results of the Bayes theorem and certainty factor calculations showing in class P3 with a combination of CFcombine(CFold_4,CF_13) has a percentage of 94.17% confidence level and judging from the results of the  calculation  of  the  certainty  factor  combination  formula  above,  it  can  be  concluded  that,  the  child  has  a  tendency  to  High aggressive behavior.
Keywords: Bayes Theorem and Certainty Factor; Smartphone Impact; Aggressive Behavior

## 1. PENDAHULUAN
Smartphone telah  menjadi  bagian  penting  dalam  kehidupan  sehari-hari  manusia,  tidak  hanya  menggantikan  ponsel tetapi  juga  sebagian  menggantikan  komputer dan banyak perangkat lainnya(Anggela  &  Wanda,  2020). Karena ukuran layarnya dan  mobilitasnya  yang  fleksibel  sehingga  dapat  mengakses  banyak  fungsi  kapan  saja  dan  di  mana  saja.  Di antaranya untuk mencari informasi, melakukan panggilan telepon, mengirim email , melihat dan berbagi foto dan video, bermain  video game dan  musik,  menyimpan  kontak,  menjelajah  internet  dengan  menggunakan  pencarian  suara, memeriksa berita dan cuaca, dan memulai obrolan(Dina Atika et al., 2021).
Adanya  kemudahan  dalam  mendapatkan  informasi  serta  memiliki  fungsi  yang  lengkap  dalam  satu  genggaman membuat  seorang  individu  cenderung  tidak  lepas  dari smartphone walaupun  untuk  sementara  waktu  karena  individu tersebut  telah  merasa  ketergantungan  dengan  fungsi smartphone tersebut.  Berdasarkan  laporan  digital We  are  Social yang dilansir oleh (Retalia et al., 2022) dibandingkan tahun sebelumnya, penggunaan internet di Indonesia mengalami peningkatan. Pada Januari 2021, terdapat 202,6 juta pengguna internet, sedangkan pada tahun 2022 sebesar 204,7 juta atau meningkat 1,03%. Bahkan, penggunaan internet di Indonesia mengalami peningkatan selama lima tahun terakhir. Persentase peningkatannya adalah 54,25% berdasarkan penggunaan internet dari 132,7 juta pengguna pada  tahun 2018.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 12, May 2024, page 786-796 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i12.5112
Pengguna smartphone pada  saat  ini  tidak  mengenal  umur,  mulai  dari  orang  dewasa  sampai  anak  usia  dini  pun  sudah menggunakannya.
Berdasarkan  laporan  Badan  Pusat  Statistik  yang  dilansir  oleh  (Fitri  et  al.,  2022),  pada  tahun  2022,  sebanyak 33,44%  anak  usia  dini  berusia  0-6  tahun  di  Indonesia  memiliki  kemampuan  untuk  menggunakan  ponsel,  24,96%  di antaranya juga mampu mengakses internet. Rinciannya, 52,76% anak usia 5-6 tahun serta 25,5% anak dengan rentang usia 0-4 tahun telah menggunakan ponsel. Di sisi lain, 39,97% anak  usia  5-6  tahun  serta  18,79%  anak  usia  0-4  tahun di  Indonesia  sudah  bisa  mengakses  internet.  Pada  tahun  2022,  jumlah  pengguna smartphone di  Indonesia  dengan kelompok usia 9-19 tahun adalah sebanyak 65,34% (Hariyono et al., 2018).
Penggunaan smartphone yang  berlebihan  pada  anak-anak  dapat  berdampak  negatif  pada  kesehatan  psikologis mereka,  terutama  dalam  hal  perilaku  agresif.  Penggunaan smartphone yang  berlebihan  dapat  membuat  anak-anak menjadi  lebih  impulsif,  mudah  marah,  dan  cenderung  melakukan  tindakan  agresif.  Hal  tersebut  didukung  dengan penelitian yang telah dilakukan oleh (Chaiirunissa et al., 2024),  yang menyatakan bahwa kecanduan smartphone dapat mempengaruhi perilaku anak. Pola perilaku dan karakter anak yang telah terpengaruh akan mampu mendorong perilaku yang  lebih  parah  atau  agresif  akibat  dari  kecanduan  penggunaan smartphone tersebut.  Contoh  perilaku  agresif  dari kecanduan  penggunaan smartphone diantaranya  adalah  melukai  dan  menyakiti  orang  lain  baik  secara  fisik  maupun verbal,  timbulnya  perasaan  kesal,  hilang  kesabaran  dan  tidak  mampu  mengontrol  rasa  marah,  rasa  benci  dan  curiga. Perilaku agresif yang ditunjukkan oleh anak-anak dapat memiliki konsekuensi pada interaksi sosial mereka. Anak-anak yang  menunjukkan  perilaku  agresif  bisa  menjadi  anak  yang  diabaikan  oleh  teman  sebayanya. Saat beranjak dewasa, perilaku  agresif  pada  masa  kanak-kanak  berkontribusi  pada  perkembangan  gangguan  perilaku  yang  memiliki kecenderungan untuk melakukan tindakan kriminal (Jamun & Ntelok, 2022).
Pada  tahun  2019,  seorang  anak  menunjukkan  perilaku  agresif  saat  diperintahkan  untuk  tidak  bermain smartphone . Perilaku agresif yang ditunjukkan di antaranya berteriak, memukul, mengancam dengan memegang pisau. Anak  tersebut  didiagnosa  mengalami  kecanduan  game online .  Ibu  dari  anak  tersebut    nyatakan  bahwa,  pemberian smartphone sudah dilakukan sejak anak tersebut masih balita dan semakin sering bermain smartphone dengan intensitas peenggunaan smartphone mencapai  delapan  jam  per  hari  .  Pada  tahun  2022  terjadi  kekerasan  seksual  di  kabupaten Gresik (Jawa Timur)  yang dilakukan anak  usia 11 tahun terhadap teman bermainnya  yaitu, anak perempuan berusia 7 tahun saat sedang bermain di lapangan. Korban dibuat pingsan  dengan  cara  memukul  kepala  bagian  belakang  dengan kayu.  Pelaku  diduga  kuat  terpapar  konten  pornografi  melalui  internet  (Suhendar  et  al.,  2022).  Oleh  karena  itu, diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat  mendeteksi  kecenderungan  perilaku  agresif  pada  anak  akibat  pengaruh smartphone untuk  mencegah  terdorongnya  perilaku  agresif  pada  anak  yang  dapat  menjadikan  anak  tersebut  mampu melakukan tindakan kriminal dan tindakan negatif lainnya dengan menggunakan sistem pakar.
Sistem  pakar  merupakan  pemindahan  pengetahuan  dari  seorang  ahli  ke  dalam  komputer  dengan  tujuan  untuk menyelesaikan  masalah  tertentu(Hairani  et  al.,  2021).  Dan  sistem  pakar  Dapat  merancang  sistem  yang  mampu mendeteksi  kecenderungan  perilaku  agresif  akibat  pengaruh smartphone terhadap  psikologis  anak.  Adapun  metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah teorema bayes dan certainty factor (Adiputra & Mulyawan, 2018) . Teorema bayes digunakan  untuk  mengklasifikasikan  dan  menghitung  nilai  probabilitas  seorang  anak  terhadap  kecenderungan perilaku  agresif  akibat  pengaruh smartphone .  Sedangkan  metode certainty  factor digunakan  untuk  mengetahui  nilai keyakinan  dari  nilai  probabilitas  yang  didapatkan  dengan  menggunakan  teorema bayes (Anwar  et  al.,  2021).  Dengan adanya sistem yang dapat mendeteksi kecenderungan perilaku agresif pada anak akibat pengaruh smartphone (Nasution et  al.,  2022),(diharapkan  dapat  membantu  orangtua  untuk  meng  awasi  dan  membatasi  penggunaan smartphone pada anak.  Selain  itu,  sistem  ini  juga  dapat  membantu  pihak  PUSKESMAS  STABAT    untuk  melakukan  intervensi  dan pengembangan  perilaku  positif  pada  anak  yang  cenderung  melakukan  tindakan  agresif  akibat  pengaruh smartphone . Hasil deteksi yang diperoleh berupa nilai keyakinan dalam bentuk persentase berdasarkan atribut yang digunakan(Furqan et al., 2023). Adapun atribut yang digunakan yaitu berupa gejala-gejala yang memiliki kecenderungan terhadap perilaku agresif pada anak yang dilakukan dengan cara memberikan pertanyaan-pertanyaan terkait dengan gejala perilaku agresif pada anak yang nantinya akan dijawab oleh pengguna sesuai dengan gejala yang dialaminya.
Terdapat beberapa penelitian terdahulu yang berkaitan dengan penggunaan teorema bayes dan metode certainty factor yaitu  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Abdul  Halim  Hasugian, Mhd.  Furqan  dan  Khairunnisa,  (Hasugian  et  al., 2020)  dengan  judul  “Diagnosis  of  Victims  of  Bullying  Behaviour  Using  Bayes  Method”  hasil  penelitian  menunjukkan Menggunakan  3  jenis bullying dengan  total  24  gejala  serta  3  solusi  Nilai  bobot bayes menggunakan  skala  0-1  yang ditentukan berdasarkan range bobot dari seorang pakar. Hasil diagnosis didasarkan pada gejala-gejala yang dijawab atau dialami  oleh  siswa  pada  aplikasi.  Selanjutnya  penelitian  Yudi  Eko  Windarto  dan  Marfuah,  (Jamun  &  Ntelok,  2022) dengan judul “Implementasi Naives Bayes- Certainty Factor untuk Diagnosa Penyakit Menular Ayam” hasil penelitian menunjukkan jumlah 50 data uji diperoleh 45 data uji sesuai dengan diagnosis pakar serta 5 data uji yang 2 diantaranya tidak menghasilkan  diagnosis  sistem  yaitu Avian  influenza dan Infectious  bronchitis serta  3  diantaranya  tidak  sesuai dengan  diagnosis  pakar.  Kemudian  penelitian  Ginting,  M.  Zarlis,  dan  Rika  Rosnelly, (Adiputra  &  Mulyawan,  2018) dengan judul “Analisis Perbandingan Metode  Certainty Factor dan Teorema  Bayes untuk  Mendiagnosa Penyakit Autis Pada Anak” Diperoleh hasil perbandingan dari kedua  metode untuk mendiagnosa penyakit autisme pada anak bahwa metode yang paling tepat dan baik adalah metode certainty factor . Hasil tersebut diperoleh berdasarkan kesamaan pola yang terlihat, yaitu jika gejala semakin banyak maka nilai probabilitas jenis penyakit akan semakin tinggi. Namun untuk metode  teorema bayes memiliki  nilai  probabilitas  yang  diperoleh  lebih kecil dibandingkan  dengan  nilai  probabilitas metode certainty factor .

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 12, May 2024, page 786-796 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i12.5112
Tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam  penelitian  ini  adalah  Menghasilkan  sistem  pakar  yang  mampu  mendeteksi kecenderungan  perilaku  agresif  akibat  pengaruh smartphone terhadap  psikologis  anak.  Dan  Menerapkan  metode teorema bayes dan certainty  factor dalam  mendeteksi  kecenderungan  perilaku  agresif  akibat  pengaruh smartphone terhadap psikologis anak.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  akan  dilakukan  di  PUSKESMAS  UPT  STABAT  yang  terletak  di  Jl.  Palang  Merah  Kel.  Kwala  Bingai Kec.  Stabat.  Teknik  pengumpulan  data  yang  diakukan  pada  penelitian  ini  adalah  Studi  Literatur  dan Wawancara(Ardiansyah  et  al.,  2023).Penulis  menggunakan  dua  metode  penelitian  yaitu  metode  Teorema bayes dan Metode certainty  factor. metode  Teorema bayes adalah  pendekatan  ketidakpastian  yang  diukur  dengan  probabilitas. Selama klasifikasi, pendekatan bayes lebih cenderung menghasilkan label kategori yang paling tinggi probabilitasnya. Metode certainty factor dapat mengungkapkan keyakinan pada suatu peristiwa (fakta atau hipotesis) berdasarkan bukti atau  penilaian  ahli  dan  menggunakan  nilai  untuk  menyimpulkan  tingkat  kepercayaan  ahli  dalam  suatu  data,  penulis menggunakan kedua metode tersebut karena kombinasi dari keduanya dapat memberikan pemahaman yang lebih baik tentang masalah yang dihadapi dan memungkinkan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik secara keseluruhan. Metode  ini  dapat  digunakan  bersama-sama  atau  secara  terpisah  tergantung  pada  konteks  dan  kompleksitas  masalah yang dihadapi. Teorema bayes adalah metode yang menggunakan statistik untuk memprediksi probabilitas masa depan berdasarkan  probabilitas  dan  pengalaman  masa lalu yang dikemukakan oleh ilmuwan Inggris bernama Thomas Bayes (Yunas  et  al.,  2021).  Teorema bayes adalah  pendekatan  ketidakpastian  yang  diukur  dengan  probabilitas.  Selama klasifikasi, pendekatan bayes lebih cenderung menghasilkan label kategori yang paling tinggi probabilitasnya (Satya et al., 2018). Certainty Factor (CF) diperkenalkan oleh Shortliffe Buchanan saat membuat MYCIN, sebuah aplikasi sistem pakar yang awalnya dirancang untuk mengidentifikasi infeksi dalam darah. Certainty Factor (CF) adalah nilai parameter klinis  yang  diberikan  oleh  MYCIN  untuk  mewakili  tingkat  kepercayaan  (Satya  et  al.,  2018).  Metode certainty  factor dapat mengungkapkan keyakinan pada suatu peristiwa (fakta atau hipotesis) berdasarkan bukti atau penilaian ahli dan menggunakan nilai untuk menyimpulkan tingkat kepercayaan ahli dalam suatu data  (Fahindra & Amin, 2021). Metode certainty  factor ini  digunakan  untuk  mengetahui  nilai  keyakinan  dari  nilai  probabilitas  yang  didapatkan  dengan menggunakan  metode  teorema bayes . Flowchart Sistem  dan Flowchart Deteksi  Kecenderungan  Perilaku  Agresif  di jelaskan dalam Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Sistem dan Flowchart Deteksi Kecenderungan Perilaku Agresif

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Data
Adapun  tahap  dalam  menjalankan  sistem  aplikasi,  diantaranya  sebagai  berikut:  Melakukan  pengolahan  data  gejala, Melakukan  pengelolaan  data  penyakit  dan  penanganannya,  dapat  melakukan  pengelolaan  data  gejala,  menampilkan detail hasil gejala(Jihad et al., 2023).

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 12, May 2024, page 786-796 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i12.5112

## 3.2 Representasi Data
Dengan representasi data yang terstruktur, sistem pakar dapat menggunakan metode teorema bayes dan certainty factor untuk  memperbarui  dan  mengevaluasi  kecenderungan  perilaku  anak  terkait  pengaruh smartphone (Purnomo  et  al., 2023).  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  terpadu  yang  menggabungkan  analisis  faktor  dan  analisis  jalur  untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi  gejala ketergantungan(Dewi & Hajarisman, 2023). Data dapat dianalisis secara dinamis untuk  memberikan prediksi  yang lebih akurat dan  membantu dalam rekomendasi intervensi psikologis yang sesuai di jelaskan dalam Tabel 1 .
Tabel 1. Data Relasi Gejala Kelas/Tingkat Ketergantungan P1 P2 P3 G01 1 1 1 G02 0 1 1 G03 0 0 1 G04 0 1 1 … … … … G18 1 1 0

## 3.3 Analisis Data
a. Penerapan Teorema Bayes dan Certainty Factor
Dalam  penerapan Teorema  Bayes dan Certainty  Factor , Teorema  Bayes dapat  diaplikasikan  untuk  memperbarui probabilitas  suatu  peristiwa,  membimbing  dalam  pengambilan  keputusan  yang  lebih  informasional(Oktaviani  & Meizar,  2023).  Selanjutnya,  akan  dijelajahi Certainty  Factor sebagai  metode  untuk  mengukur  sejauh  mana keyakinan  terhadap  suatu  informasi  atau  hasil  dari  suatu  sistem  berbasis  aturan(Hasugian  et  al.,  2020).  Untuk memulai  perhitungan  dari  metode Teorema  Bayes dan Certainty  Factor ,  dibutuhkan  informasi  data  level  atau Tingkat  perilaku  agresif  (P), gejala  (G),  dan  relasi  antara  gejala  dan  Tingkat  ketergantungan(Andika  et  al.,  2022). Data tersebut dapat dilihat pada tabel.5, 6, dan 7. Selanjutnya untuk mengetahui Tingkat perilaku agresif pada anak, maka akan dilakukan representasi jawaban dengan berdasarkan nilai CF Rule yang dapat dilihat pada tabel 8. Tabel representasi data jawaban user berdasarkan CF Rule dapat dilihat pada Tabel 2 sebagai berikut.
Tabel  2. Representasi Data Pengujian Gejala Jawaban Nilai CF User G04 Jarang 0.25 G06 Kadang-kadang 0.5 G08 Sering 0.75 G10 Kadang-kadang 0.5 G12 Sering 0.75 G13 Sering 0.75 G17 Kadang-kadang 0.5
Dari tabel diatas sebagai acuan untuk mengambil data sampel dalam pengujian perhitungan manual metode teorema bayes dan certainty factor . Pengujian ini dilakukan mengetahui tingkat kebenaran hasil perhitungan diagnosis sistem dengan  menggunakan  metode  tersebut  yang  dihitung  secara  manual.  Berikut  ini  contoh  perhitungan  dengan menggunakan metode teorema bayes dan certainty factor diterapkan pada gejala berikut. Kasus 1: G04: Menendang {P2, P3} G06: Mengamuk {P2, P3} G08: Suka mengganggu teman dengan tubuh yang lebih kecil {P3} G10: Mengigit {P2, P3} G12: Mengancam {P3} G13: Memaki {P1, P2, P3} G17: Mudah tersinggung {P1, P2} Langkah-langkah perhitungan dengan metode teorema bayes dan certainty-factor sebagai berikut,
1. Menentukan nilai probabilitas
Nilai probabilitas dihasilkan berdasarkan hasil bagi antara jumlah total gejala dan jumlah keseluruhan penyakit.
Probabilitas G1 =
Probabilitas G2 = Probabilitas G3 = Probabilitas G4 =

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 12, May 2024, page 786-796 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i12.5112
Probabilitas G5 =
Untuk  mempersingkat perhitungan  maka  hasil perhitungan  probabilitas hanya diperlihatkan sebanyak 5. Untuk hasil lengkap dapat dilihat pada tabel 3.
Keterangan 1 = Ya 0 = Tidak
Tabel 3. Menentukan nilai probabilitas Indikator Probabilitas  Gejala  P1  P2  P3 Duration 1,0000000 G01 1 1 1 Physical Aggression 0,6666667 G02 0 1 1 0,3333333 G03 0 0 1 0,6666667 G04 0 1 1 0,6666667 G05 0 1 1 0,6666667 G06 0 1 1 0,6666667 G07 0 1 1 0,6666667 G08 0 0 1 0,3333333 G09 1 1 0 0,6666667 G10 0 1 1 Verbal Aggression 0,3333333 G11 0 0 1 0,3333333 G12 0 0 1 1,0000000 G13 1 1 1 0,3333333 G14 1 0 0 0,3333333 G15 1 0 0 Anger 0,6666667 G16 0 1 1 0,6666667 G17 1 1 0 0,6666667 G18 1 1 0
Berdasarkan nilai hipotesis yang diperoleh maka akan dihitung total dari seluruh probabilitas tiap kategori rendah, sedang, dan tinggi. Hasil nilai total probabilitas dari hipotesis dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Nilai total probabilitas dari hipotesis Sigma Probabilitas Kategori 4,6666667 Rendah 8,6666667 Sedang 8,0000000 Tinggi
2. Menentukan nilai Evidence
Nilai evidence dihitung berdasarkan perhitungan nilai evidence . P(H1|E1) = P(H1|E2) = P(H1|E3) = Hasil perhitungan dari nilai evidence dapat dilihat pada tabel 5 berikut.
Tabel 5. Hasil nilai evidence Gejala Penyakit P1 P2 P3 G01 0.21429  0.11538 0.125 G02 0 0.07692  0.08333 G03 0 0 0.04167 G04 0 0.07692  0.08333 … … … … G18 0.14286  0.07692 0
3. Menentukan nilai MB, MD, dan CF Tabel 6. Nilai MB, MD, dan Cf
MB (H, E) : Ukuran  kenaikan  kepercayaan  ( measure  of  increased  belief )  terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E (antara 0 dan 1).
MD (H, E) : Ukuran  kenaikan ketidakpercayaan  ( measure  of  increased  disbelief )  terhadap hipotesis  H  yang  dipengaruhi  oleh  gejala  E

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 12, May 2024, page 786-796 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i12.5112
(antara 0 dan 1).
P(H) : Probabilitas  hipotesis  H  (untuk  menghitung  nilai  ini  nantinya  akan  menggunakan teorema bayes ).
P(H|E) : Probabilitas  hipotesis  H  berdasarkan  kondisi evidence E  (untuk menghitung nilai ini nantinya akan menggunakan teorema bayes ).
Detail perhitungan nilai MB, MD dan CF adalah sebagai berikut.
(      ) [        ] [   ]
(      ) [        ] [   ]
(      ) [        ]
[   ]
(      ) [        ] [   ]
(      ) [       ] [   ]
(      ) [       ] [   ]
(      ) [   ]
[   ]
(      ) [   ] [   ]
(      ) [         ]
[   ]
(      ) [         ] [   ]
(      ) [          ]
[   ]
(      ) [          ] [   ]
(      ) [   ] [   ]
(      ) [   ] [   ]
(      ) [   ] [   ]
(      ) [   ] [   ]
(      ) [          ]
[   ]
(      ) [          ]
[   ]
(      ) [   ] [   ]

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 12, May 2024, page 786-796 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i12.5112
(      ) [   ] [   ]
(      ) [         ]
[   ]
(      ) [         ] [   ]
(      ) [          ] [   ]
(      ) [          ] [   ]
(      ) [   ] [   ]
(      ) [   ] [   ]
(      ) [         ] [   ]
(      ) [         ] [   ]
(      ) [          ] [   ]
(      ) [          ]
[   ]
Hasil seluruh perhitungan nilai MB, MD, dan CF dapat dilihat pada tabel 6 sebagai berikut.
Tabel  7. Hasil Nilai MB, MD, CF Kode Penyakit  Kode Gejala MB MD CF P1 G01 1 0 1 G02 0 0 0 G03 0 0 0 G04 0 0 0 … … … … G18 0.611111111 0 0.611111111 P2 G01 1 0 1 G02 0.638888889 0 0.638888889 G03 0 0 0 … … … … G18 0.638888889 0 0.638888889 P3 G01 1 0 1 G02 0.636363636 0 0.636363636 G03 0.304347826 0 0.304347826 … … … … G18 0 0 0
4. Menghitung Kombinasi Certainty Factor
Data  pengujian  berdasarkan  representasi  nilai  pada  tabel  5  maka  akan  dihitung  menggunakan  rumus  CF kombinasi untuk mendapatkan hasil diagnosa yakni sebagai berikut.
a) Kategori Rendah (P1)
( ) ( )     ( )   (    ( ))
(         )     (             )   (    (         ))

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 12, May 2024, page 786-796 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i12.5112
b) Kategori Sedang (P2)
( )   ( )     ( )   (    ( )) (              )     (             )   (    (            )) ( ) ( )   ( ) ( ) ( )   ( ) ( ) ( )   ( ) c) Kategori Tinggi (P3) ( )   ( )     ( )   (    ( )) (              )     (             )   (    (            )) ( ) ( )   ( ) ( ) ( )   ( ) ( ) ( )   ( ) ( ) ( )   ( )
Dari hasil perhitungan diatas, maka nilai CF terbesarnya adalah 0.941794. Maka persentase keyakinan = CFold4 * 100% = 0,941794 * 100% = 94.17% pada P3.   Dengan demikian dapat dikatakan bahwa hasil perhitungan teorema bayes dan certainty  factor menunjukkan  pada  kelas  P3  dengan  kombinasi ( ) memiliki persentase tingkat keyakinan 94.17% dan dilihat dari hasil perhitungan rumus kombinasi certainty factor di atas maka dapat disimpulkan bahwa, anak tersebut memiliki kecenderungan perilaku agresif Tinggi.

## 3.4 Pengujian Validasi
Pengujian  validasi dilakukan  untuk  menguji hasil  yang diperoleh dari sistem terhadap data  yang diperoleh dari pakar. Tujuan dari pengujian ini yakni sebagai validasi bahwa output atau keluaran dari sistem telah benar atau sesuai dengan data pakar. Pengujian dibagi berdasarkan 3 skenario yang dapat dilihat pada table 8 dan tabel 9.
Tabel 8. Skenario Pengujian No Pengujian Kombinasi Gejala 1 Pengujian-1 G01  (1.0),  G09  (1.0),  G13  (1.0),  G14  (1.0),  G15  (1.0),  G17  (1.0),  G18 (1.0) 2 Pengujian-2 G01  (1.0),  G02  (1.0),  G04  (1.0),  G05  (1.0),  G06  (1.0),  G07  (1.0),  G09 (1.0), G10 (1.0), G13 (1.0), G16 (1.0), G17 (1.0), G18 (1.0) 3 Pengujian-3 G01  (1.0),  G02  (1.0),  G03  (1.0),  G04  (1.0),  G05  (1.0),  G06  (1.0),  G07 (1.0), G08 (1.0), G10 (1.0), G11 (1.0), G12 (1.0), G13 (1.0), G16 (1.0) Tabel 9. Validasi Pengujian Sistem No Pengujian Pakar Validasi Keterangan Persentase 1 Pengujian-1 P1-Rendah P1-Rendah Benar 100% 2 Pengujian-2 P2-Sedang P2-Sedang Benar 100% 3 Pengujian-3 P3-Tinggi P3-Tinggi Benar 100%
Berdasarkan  tabel  9  validasi  dari  pakar  ke  sistem,  evaluasi  dilakukan  terhadap  sejumlah  kriteria  yang  telah ditetapkan.  Skenario  pengujian  pada  tabel  8  diperoleh  dari  pakar  berdasarkan  gejala  pada  tiap  penyakit.  Pakar memberikan penilaian terhadap fungsionalitas, keamanan, antarmuka pengguna, dan mungkin aspek-aspek lainnya.

## 3.5 Penerapan Sistem
a. Implementasi
Implementasi  dilakukan  apabila  perancangan  sistem  telah  dibuat  yang  akan  diterapkan  ke  dalam  sebuah  aplikasi yang  akan  membantu  user  dalam  menentukan  jenis  atau  kategori  Tingkat  perilaku  agresif  pada  anak  serta penangannya.
1. Halaman Login Page
l ogin  Page merupakan  tampilan  yang  pertama  kali  saat  aplikasi  dijalankan.  Berikut  merupakan  tampilan halaman Login page pada gambar 2.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 12, May 2024, page 786-796 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i12.5112
Gambar 2. Halaman Login Page
Pada gambar 2 di atas menjelaskan form login yang dapat diakses oleh pengguna (user), jika ingin masuk maka masukkan  email  dan  password  apabila  sudah  punya  akun,  jika  belum  maka  pengguna  harus  membuat  akun terlebih dahulu dibagian Register . Di bagian register ada beberapa kolom yang harus diisi oleh pengguna yaitu berupa nama, email password dan ulangi password . Berikut tampilannya ada pada gambar 3.
Gambar 3. Halaman Register
2. Tampilan Halaman Utama
Tampilan  utama  pada  saat  pengguna login kedalam  aplikasi  terdapat  beberapa  fitur.  Fitur-fitur  yang  terdapat dalam tampilan halaman yaitu: diagnosis, train data, edukasi, account, tentang developer. Gambar 4 di bawah ini merupakan halaman utama.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 12, May 2024, page 786-796 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i12.5112
Gambar 4. Halaman Utama
Berdasarkan hasil pengujian blackbox yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa:
a) Sistem dapat berjalan dengan baik dan sesuai dengan yang diharapkan.
b) Sistem dapat berjalan dengan baik dan menghasilkan output berupa nilai density , interpretasi nilai dan hasil deteksi berdasarkan jenis 3 (tiga) kategori agresif anak.
c) Sistem  yang  dibangun  telah  sesuai  dengan  rancangan flowchart serta  sistem  yang  dibangun  mampu melakukan 4 (empat) perintah utama pada query yakni CRUD ( create , read , update , delete ) dan berinteraksi dengan pangkalan data berbasis cloud (Google Firebase).
d) Aplikasi  yang  dibangun  berhasil  di  build  dan  berjalan  pada  android  dengan  minimal  versi  android  9 ( codename : Pie).
Aplikasi  yang  dibangun  tidak  hanya  memenuhi  persyaratan  fungsionalitas  utama,  tetapi  juga  menunjukkan stabilitas  dan  kinerja  yang  baik  selama  pengujian blackbox .  Antarmuka  pengguna  yang  dirancang  dengan  baik memberikan  pengalaman  pengguna  yang  intuitif,  memungkinkan  pengguna  untuk  dengan  mudah  mengakses  dan memahami  informasi  yang  disajikan.  Sistem  juga  berhasil  menjalankan  operasi  pengolahan  data  dan  pengambilan keputusan terkait dengan hasil diagnose Tingkat kecenderungan perilaku agresif akibat pengaruh smartphone terhadap psikologis anak menggunakan algoritma teorema bayes dan certainty factor . Selain itu, integrasi dengan pangkalan data berbasis cloud , seperti Google Firebase, menunjukkan kehandalan dalam menyimpan dan mengelola data secara efisien. Fakta bahwa aplikasi ini dapat diakses oleh beberapa pengguna  secara bersamaan  menegaskan kemampuan  skala dan ketahanan  sistem  terhadap  beban    pengguna  yang  tinggi.  Hal  ini  memastikan  bahwa  aplikasi  tidak  hanya  dapat digunakan oleh klien atau dalam hal ini adalah masyarakat secara individu tetapi juga dapat mendukung kolaborasi tim yang bekerja secara bersamaan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian  yang telah dilakukan  menunjukkan bahwa kedua metode Teorema Bayes dan Certainty Factor berhasil  memberikan  hasil  deteksi  yang  signifikan  berdasarkan  gejala  perilaku  agresif  yang  diperoleh  dari  pakar.  Hal tersebut ditunjukkan berdasarkan pengujian yang dilakukan berdasarkan 3 (tiga) skenario kombinasi gejala yang telah ditentukan oleh pakar. Sistem  menghasilkan output dengan benar dari 3 (tiga) tingkat  kecenderungan perilaku agresif anak  dengan  persentase  100  %.  Dengan  demikian,  penggabungan  kedua  metode  tersebut  dalam  aplikasi  deteksi  ini menunjukkan  keberhasilan  dalam  memberikan  solusi  yang  akurat  dan  informatif  terkait  dampak  penggunaan smartphone pada psikologis anak melalui identifikasi dini perilaku agresif. Implementasi kedua metode tersebut dapat membantu  orang  tua,  pendidik,  dan  profesional  kesehatan  mental  untuk  memberikan  respons  yang  lebih  tepat  dan mendukung perkembangan psikologis anak secara holistik.

## REFERENCES
Adiputra, R., & Mulyawan, B. (2018). Pembuatan Program Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Vendor ERP  Pada  PT  Sinar  Jaya  Abadi  Dengan  Menggunakan  Metode  Weighted  Product. Jurnal  Ilmu  Komputer  Dan Sistem Informasi , 6 (2), 181–181.
Andika, I., Maharani, D., & Mardalius, M. (2022). Penerapan Teorema Bayes pada Sistem Pakar Pendeteksi Penyakit Domba. Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika , 6 (2), 252–259. https://doi.org/10.29408/edumatic.v6i2.6332

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 12, May 2024, page 786-796 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i12.5112
Anggela,  S.,  &  Wanda,  D.  (2020).  Penggunaan  Smartphone  Dalam  Memberikan  Informasi  Kesehatan  Reproduksi Remaja. Jurnal  Penelitian  Kesehatan  “SUARA  FORIKES”  (Journal  of  Health  Research  “Forikes  Voice”) , 11 (April), 1. https://doi.org/10.33846/sf11nk201
Anwar, B., Syahril, M., & Kustini, R. (2021). Implementasi Hybrid Metode Teorema Bayes dan Certainty Factor Dalam Mendiagnosa  Penyakit  Motile  Aeromonas  Septicaemia. Seminar  Nasional  Teknologi  Infromasi  &  Komunikasi , 1 (1), 520–532.
Ardiansyah,  Risnita,  & Jailani, M. S. (2023). Teknik Pengumpulan Data Dan Instrumen Penelitian Ilmiah Pendidikan Pada  Pendekatan  Kualitatif  dan  Kuantitatif. Jurnal  IHSAN :  Jurnal  Pendidikan  Islam , 1 (2),  1–9. https://doi.org/10.61104/ihsan.v1i2.57
Chaiirunissa, D. A., Putri, D. Y. T., & Herlambang, M. T. (2024). Strategi Menghadapi Dampak Negatif Penggunaan Smartphone Pada Anak Dalam Tinjauan Filsafat Teknologi. Journal of Global and Multidisciplinary , 2 (1), 910– 920.
Dewi,  E.  F.,  &  Hajarisman,  N.  (2023).  Penanganan  Data  Hilang  pada  Pemodelan  Persamaan  Terstruktur  melalui Metode Full Information Maximum  Likelihood (FIML). DataMath: Journal of Statistics and Mathematics , 1 (1), 11–18.
Dina  Atika,  P.,  Nidaul  Khasanah,  F.,  Herlawati,  Sari,  R.,  Retnoningsih,  E.,  Trias  Handayanto,  R.,  &  Sri  Lestari,  T. (2021).  Pengoptimalan  Penggunaan  Smartphone  Sebagai  Digital  Marketing  Pada  SMAN  14  Bekasi. Journal  Of Computer Science Contributions (JUCOSCO) , 1 (2), 143–152. https://doi.org/10.31599/jucosco.v1i2.698 Fitri,  S.,  Fahmi  Dwisep  Saputra,  &  Taufiq,  M.  (2022).  Pengaruh  Penggunaan  Smartphone  Terhadap  Minat  Belajar
Siswa  SMK  Negeri  1  Tasikmalaya. JUPEIS :  Jurnal  Pendidikan  Dan  Ilmu  Sosial , 1 (3),  1–5. https://doi.org/10.55784/jupeis.vol1.iss3.65
Furqan,  M.,  Nasution,  Y.  R.,  &  Siregar,  A.  N.  (2023).  Penerapan  Sistem  Pakar  Diagnosis  Peradangan  Pulpa  Gigi
Dengan Metode Certainty Factor. Technologia : Jurnal Ilmiah , 14 (2), 152.
https://doi.org/10.31602/tji.v14i2.10448
Hairani,  H.,  Kurniawan,  K.,  Latif,  K.  A.,  &  Innuddin,  M.  (2021).  SISTEMASI:  Jurnal  Sistem  Informasi  Metode Dempster-Shafer untuk Diagnosis Dini Jenis. SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi , 10 , 280–289.
Hariyono,  A.  N.,  Saraswati,  S.,  &  Anni,  C.  T.  (2018).  Perilaku  Agresif  Anak  di  Yayasan  Setara  Kota  Semarang.
Indonesian Journal of Guidance and Counseling: Theory and Application (IJGC) , 7 (4), 17–24. Hasugian,  A.  H.,  Furqan,  M.,  &  Khairunnisa,  K.  (2020).  Diagnosis  of  Victims  of  Bullying  Behaviour  Using  Bayes Method. IJISTECH (International Journal of Information System and Technology) , 3 (2), 284–289.
Jamun, Y. M., & Ntelok, Z. R. E. (2022). Dampak Penggunaan Smartphone di Kalangan Mahasiswa. Edukatif : Jurnal Ilmu Pendidikan , 4 (3), 3796–3803. https://doi.org/10.31004/edukatif.v4i3.2832 Jihad,  F.,  Lubis,  D.  R.  P.,  &  Lubis,  A.  H.  (2023).  Perancangan  Sistem  Informasi  Jadwal  Kegiatan  Pegawai  Berbasis
Web. Simtek : Jurnal Sistem Informasi Dan Teknik Komputer , 8 (1), 24–29.
https://doi.org/10.51876/simtek.v8i1.173
Nasution,  R.  D.  F.,  Hutagalung,  J.  E.,  &  Kifti,  W.  M.  (2022).  Sistem  Pakar  Deteksi  Awal  Covid-19  Menggunakan Metode  Certainty  Factor. Building  of  Informatics,  Technology  and  Science  (BITS) , 4 (1),  60–68. https://doi.org/10.47065/bits.v4i1.1508
Oktaviani,  P.  J.,  &  Meizar,  A.  (2023).  Jurnal  InSeDS  (Information  System  and  Data  Science)  Penerapan  Metode Teorema Bayes dan  Certainty Factor Untuk Menentukan Penyakit Mers,  Sars dan  Covid 19 Article Info. Jurnal InSeDs , 2 (1), 2963–6302.
Purnomo,  N.,  Riko  Muhammad  Suri,  Devi  Yuliana,  &  M.  Rasyid.  (2023).  Sistem  Pakar  Identifikasi  Penyakit  Kulit
Melanoma dengan Metode Teorema Bayes. Jurnal KomtekInfo , 10 , 56–63.
https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v10i2.368
Retalia, R., Soesilo, T. D., & Irawan, S. (2022). Pengaruh Penggunaan Smartphone Terhadap Interaksi Sosial Remaja.
Scholaria:  Jurnal  Pendidikan  Dan  Kebudayaan , 12 (2),  139–149.  https://doi.org/10.24246/j.js.2022.v12.i2.p139- 149
Suhendar,  B.,  Tinggi,  S.,  &  Trisakti,  M.  A.  (2022).  Penggunaan  Aplikasi  Smartphone  Untuk  Pengajaran  Kosakata Bahasa Inggris Bagi Anak Usia Sekolah Dasar, Klender Jakarta Timur The Use Of Smartphone Application For English Vocabulary Teaching Purposes For The Children Of Elementary School Age At Klender Jak. Community Engagement & Emergence Journal , 3 (3), 2022.