Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2, Mei 2023

## ANALISIS TINGKAT KECANDUAN GAME ONLINE TERHADAP MANAJEMEN WAKTU DENGAN
MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR DAN

## ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR LOMBOK

## TENGAH
Kartarina 1 Melati Rosanensi 2 , Muhammad Jayadi 3 , Dian Syafitri 3
Program Studi Ilmu Komputer, 1 , Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak, 2 , Program Studi Sistem Informasi 3 ,
Fakultas Teknik Universitas Bumigora 1,2,3
kartarina@universitasbumigora.ac.id, melati.rn@universitasbumigora.ac.id, muhammadjayadi662@gmail.com
Received: March  8, 2023 . Revised: March 25, 2023 . Accepted: April 2, 2023 . Issue Period: Vol.7 No.2 (2023), Pp. 473-482
Abstrak: Saat  ini  bermain  game online sangatlah  popular  dikalangan  masyarakat baik itu anak-anak, remaja maupun orang dewasa. Game online pada aplikasi mobile biasanya berbasis android , mudah dimainkan, hanya menggunakan smartphone saja. dapat dijadikan hiburan atau untuk mengisi waktu luang namun sering disalah artikan dikalangan  anak-anak,  game online seringkali  membuat  mereka    lupa  waktu. Penelitian  ini  menggunakan  kombinasi  dua  metode  yaitu Certainty  Factor dan Algoritma K-Nearest  Neighbor ,  data-data  yang  dibutuhkan  pada  penelitian  ini diantaranya  adalah  data  gejala,  dan  data  sampel  hasil  diagnosa.  Data  gejala didapatkan  dari  ahli  pakar  psikologi. Dataset yang  digunakan  adalah  100  data, dimana 70% sebagai data training dan 30% sebagai data testing.
Dari  semua  dataset  tersebut  didaptkan  25  anak  mengalami  tingkat  kecanduan Rendah,  34  anak  mengalami  tingkat  kecanduan  sedang  dan  41  anak  mengalami tingkat  kecanduan  Parah.  Dari  hasil  penelitian  ini  didapatkan  tingkat  akurasi  yang diuji  menggunakan  Rapidminer  yaitu  sebesar  80%.  Pada  Penelitian  ini  akan diaplikasikan dalam bentuk web yaitu menggunakan Laravel. Kata kunci : Data Mining , system pakar, Certainty Factor dan K-Nearest Neighbor.
Abstract: Currently playing online games is very popular among the community, be it  children,  teenagers  or  adults.  Online  games  on  mobile  applications  are  usually based on Android, easy to play, only use a smartphone. can be used as entertainment or to fill  spare time but is often misunderstood among children, online games often make them lose track of time.
This study uses a combination of two methods, namely Certainty Factor and the K- Nearest  Neighbor  Algorithm,  the  data  needed  in  this  study  include  symptom  data,
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2, Mei 2023
and diagnostic sample data. Symptom data obtained from psychologists. The dataset used is 100 data, of which 70% are training data and 30% are testing data. From all these datasets, 25 children experienced a low level of addiction, 34 children experienced a moderate level of addiction and 41 children experienced a severe level of  addiction.  From  the  results  of  this  study,  it  was  found  that  the  level  of  accuracy tested  using  Rapidminer  was  80%.  In  this  research,  it  will  be  applied  in  web  form using Laravel.
Keywords :  Data  Mining,  expert  system,  Certainty  Factor  and  K-Nearest  Neighbor Algorithm.

## I. PENDAHULUAN
Saat ini bermain game online sangatlah popular dikalangan masyarakat baik itu anak-anak, remaja maupun orang dewasa. Game online pada aplikasi mobile biasanya berbasis android , mudah dimainkan, hanya  menggunakan smartphone saja.  dapat  dijadikan  hiburan  atau  untuk  mengisi  waktu  luang  namun sering disalah artikan dikalangan anak-anak, game online seringkali membuat mereka  lupa waktu.. Gadge t  pada  masa  kini  sudah  memiliki  berbagai  fungsi  aplikasi  di  dalamnya,  salah  satunya  adalah game. Game pada awalnya diciptakan sebagai sarana untuk mengatasi stress, namun sekarang game dapat membuat pemainnya mengalami ketergantungan hingga melakukan tindakan - tindakan kriminal. Terdapat berbagai  macam game, ada game yang  dapat  dimainkan  secara offline dan game yang  dimainkan  secara online. Munculnya game  online belakangan  ini  sedikit  memicu  perhatian  masyarakat  akan  dampak  yang ditimbulkan  seperti gamers yang  kesehariannya  menghabiskan  waktu  untuk  bermain games (Sari  & Nurjanah, 2020) Game merupakan kegiatan menyenangkan yang dilakukan seseorang untuk menghilangkan kepenatan. Sebuah Game memiliki aturan tertentu sehingga pada akhirnya akan diperoleh menang atau kalah. Selain itu, game membawa arti sebuah kontes fisik atau mental, menurut aturan tertentu, game dianggap sebagai hiburan,  rekreasi,  atau  untuk  menang  taruhan. game  online adalah  sebuah  game  atau  permainan  yang dimainkan secara online via internet, bisa  menggunakan PC ( personal computer ), smartphone atau game biasa  seperti Playstation,  X-Box dan  sejenisnya.  Kecanduan game sering  juga  disebut  adiksi game . Kecanduan game online adalah kesenangan saat bermain game karena  memberi rasa kepuasan tersendiri, sehingga  ada  perasaan  untuk  mengulang  lagi  kegiatan  menyenangkan  yang  ditawarkan  ketika  bermain game online .
Untuk  mengetahui  seseorang  mengalami  kecanduan  dalam  bermain game dibutuhkan  seorang  pakar ahli  untuk    melakukan  konsultasi  ataupun  untuk  melakukan diagnose .  Dalam        melakukan        diagnosa terdapat    langkah-langkah    yang    harus dijalankan  agar  kita  bisa memastikan  hasil  diagnosa  dengan baik.  Namun  dalam penelitian  ini   penulis mengumpulkan data-data  dan akan merancang sebuah sistem pakar menggunakan  metode certainty  factor untuk    mengetahui    apakah    seseorang    mengalami kecanduan  dalam  bermain game .  Dan  hasil  dari diagnosa tersebut  akan  diklasifikasi  menggunakan algoritma K-Nearest Neigbhor berdasarkakn tingkat kecanduannya.

## II. METODE DAN MATERI
Pada  tahapan  penelitian  yang  akan  dilakukan  untuk  menyeleasikan  permasalahan  pada  penelitian  ini dapat dilihat pada gambar 2.1 dibawah ini.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2, Mei 2023
Gambar 2.1 Tahapan Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Tahapan  kedua  yaitu  tahapan  pengumpulan  data.  Tahapan  tersebut  bertujuan  untuk mengumpulkan  data  yang  akan  dilakukan  analisis  terkait  dengan  diagnosa    dan  klasifikasi.  Tahapan pengumpulan data terdiri dari beberapa proses yaitu wawancara, studi Pustaka dan kuisioner.

## 1. Wawancara
Wawancara  dilakukan  langsung  dengan  pakar  psikolog  untukmendapatkan  gejala-gejala  pada kecanduan game online . Adapun gejala-gejala yang didapatkan yaitu:
Tabel 2.1 Tabel Wawancara Gejala
No Gejala Bobot 1 Apakah anda bermain game setiap hari? 0,6 2 Sering  mengalami  stres  atau  marah  Ketika  tidak bisa bermain game ? 0,6 3 Apakah anda sering tersinggung atau marah apabila disuruh berhenti bermain game ? 0,6 4 Apakah  anda  lebih  mementingkan game daripada aktivitas lain? 0,6 5 Jika  tidak  bermain game jadi  berkeringat,  pusing, sakit kepada dll? 0,6 6 Keinginan bernmain game terus meningkatkat ? 0,6 7 Tidak  mampu  control  diri  dalam  bermain  game, seperti  marah-marah ? 0,4 8 tidak bisa control waktu pada saat bermain game? 0,5
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2, Mei 2023 9 Apakah  anda    mengalami  masalah  dirumah  terkait kebiasaan bermain game,? 0,4 10 Apakah  mengalami  masalah  disekolah  terkait kebiasaan bermain game? 0,6 11 memberikan dampak buruk terhadap pekerjaan? 0,6 12 Apakah  anda  sering  berbohong  supaya  anda  dapat bermain  game  seperti berbohong  kepada orang tua agar dibelikan paket data? 0,4 13 Tetap  main  game  meskipun  sudah  ada  dampak negative  secara  psikologis  seperti  berkata  kasar, cepat tersinggung dll? 0,5 14 Tetap  main  game  meskipun  sudah  ada  dampak negative  secara  sosial  seperti  malas,  lupa  terhadap teman, suka menyendiri dll? 0,5 15 menberikan dampak buruk terhadap Pendidikan? 0,5

## 2. Studi Literatur
Pada  tahap  studi  litertur  dilakukan  pemahaman  masalah  yang  terjadi  pada  penelitian  ini  dan bagaimana  referensi  solusi  untuk  menyelesaikan  masalah  dalam  penelitian.  Untuk  menyelesaikan masalah  penelitian  maka  digunakan  tahap  studi  literatur  dimana  tahap  ini    bisa  di  dapatkan  dari jurnal,  artikel , e-book, buku  dan  informasi  yang  ada  pada  website  lainnya.  Refrensi  tersebut  yang akan  di  cari  berdasarkan  judul  penelitian  yaitu  “  Klasifikasi  Tingkat  Kecanduan Game  Online Menggunakan Metode Certainty Factor dan Algoritma K-Nearest Neighbor”.
3. Kuisioner
Kuisioner  dilakukan  untuk  mendapatkan  sampel  data  dengan  menggunakan  data  hasil  wawancara sebagai pertanyaan dalam kuisioner.
2.2 Data Proecssing
Tahapan  ini  bertujuan  agar  sampel  data  yang  telah  dikumpulkan  akan  melalui  tahap  pemilihan atribut    data  dimana  data  akan  diseleksi  sesuai  kebutuhan  dari  analisis.  Selanjutnaya  akan  dilakukan pembersihan data terhadap beberapa atribut yang telah dipilih tadi. Kemudian setelah tahapan cleaning data maka akan dilakukan pembentukan dataset, dimana dasaset tersebut yang akan digunakan untuk melakukan klasifikasi menggunakan metode Certainty Factor dan Algoritma K-NN . 2.3 Metode Dalam  penelitian  ini  proses diagnosa kecanduan game  online akan  dilakukan  menggukanan metode Certainty  Factor yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  persentase  tingkat  kecanduan.  Dan  proses kalsifikasi akan dilakukan menggunakan metode K-NN yang bertujuan untuk menentukan dan menghitung berapa banyak anak-anak yang tingkat kecanduannya tergolong tinggi, sedang atau rendah.
1. Certainty Factor
Faktor kepastian ( certainty factor ) menyatakan kepercayaan dalam sebuah kejadian (fakta atau hipotesa) berdasar bukti atau penilaian pakar.
Faktor  kepastian (certainty factor )  merupakan  cara  dari penggabungan   kepercayaan (belief) dan ketidapercayaan (unbelief) dalam  bilangan  yang  tunggal (Informatika & Polinema, n.d.). Certainty  factor  menggunakan  nilai  untuk  mengasumsikan  tingkat  keyakinan  seorang  pakar  terhadap suatu data.
Certainty factor untuk kaidah premis tunggal : CF[H,E]= CF[H] * CF[E] Certainty Factor kombinasi : CFcombineCF[H,E]1,2 = CF[H,E] 1 + CF[H,E] 2 * [1- CF[H,E] 1 ] CFcombineCF[H,E]old,3  =CF[H,E] old +CF[H,E] 3 * (1- CF[H,E] old ]

## 2. Algoritma K-NN
Algoritma K-Nearest Neighbor merupakan algoritma yang sering digunakan untuk klasifikasi, meskipun  dapat  digunakan  juga  untuk  estimasi  dan  prediksi. K-Nearest  Neighbor adalah  contoh  dari
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2, Mei 2023
basis  pembelajaran  dimana  data training disimpan  sehingga  klasifikasi  untuk  data  yang  belum terklasifikasi dapat ditemukan dengan cara membandingkannya pada catatan data training . Ada beberapa perhitungan pada metode KNN , perhitungan yang paling umum digunakan adalah perhitungan berdasarkan jarak terdekat. Fungsi dalam menentukan jarak yang paling umum digunakan adalah euclidean distance,
𝑑𝑖𝑠(𝑥 1 , 𝑥 2 ) = √∑ (𝑥 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 − 𝑥 𝑡𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 ) 2 𝑛
𝑖=0 X training = data training ke i ` x testing = data testing n = jumlah data training i = record bari ke i dari tabel

## III. PEMBAHASA DAN HASIL

## 3.1 Fitur-Fitur pada Apliklasi
a. Halaman Home
Halaman  Home  adalah  halaman  utama  dimana  pada  halaman  ini  berisiinformasi  terkait game online dan bahaya kecanduan game.

## b. Halaman Gejala
Halaman  gejala  berfungsi  menampilkan  daftar  gejala  yang  telah  diinputkan.  Pada menu  ini  juga  terdapat  tombol  tamabah  gejala  yang  yang  fungsinya  untuk  masuk kedalamhalaman form tambah gejala.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2, Mei 2023
c. Halaman Tamah Gejala
Halaman  tambah  gejala  adalah  halaman  yang  digunakan  untuk  menginputkan  data gejala.  Terdapat  dua form yaitu formgejala dan formbobot .setelah  dedua  formsudah  disi terdapat  tombol  tambah  data  yang  fungsinya  untuk  menginputkan  data  dari form yang  telah disi kedalam database.
d. Halaman Diagnosa
Halaman diagnose merupakan  tempat  penginputan  data  dari  user  untuk  melakukan terdapat  15  data  gejala  dan  terdapat  menu dropdown yang  digunakan  untuk  menginputkan jawaban  dari  setiap  pertanyaan  berdasarkan  gejala.  proses  diagnosa  dengan  tujuan  untuk mengetahui persentase tingkat kecanduan.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2, Mei 2023

## e. Hasil Diagnosa
Pada  halaman  ini  adalah  menampilkakn  hail  dari diagnosa yang  telah  dilakukan, dengan  memperlihatkan  hasil  persentase  diagnoasa.  Hasil  yang  ditampilkan  berupa alert dengan tanda garis hijau .

## f. Halaman Klasifikasi
Pada  halaman  klasifikasi memperlihatkan  hasil  klasifikasi  dari  semua  data  ada  pada database. Hail kalsifikasi tyang ditampilkan ada tiga yaitu klasifikasi rendah dengan ditandain dengan warna hijau, sedang di tandai dengan warna kuning dan parah ditandai dengan warna merah.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2, Mei 2023

## g. Tombol Detail
Pada  setiap  tombol  detail  yang  di  klik,  akan  muncul  data-data  klasifikasi  menurut tingkat kecanduannya. Data yang ditampilkan yaitu hasil klaifikasi dari semua data yang telah melakukan diagnose pada aplikasi ini.
Pengujian  selanjutnya  dilakukan  pada form diagnose diama  pada  form  tersebut terdapat  menu dropdown dimana  menu  tersebut  akan  valid  jika  semua  telah  dipilih,  begitu juga sebaliknya jika salah satu atau ada beberapa menu dropdown belum dipilih maka sistem tidak  bisa  melanjutkan  prosesnya,  atau  data  yang  diinputkan  tidak valid dengan  keterangan masih ada yang kosong.

## 2.2 Hasil Diagnosa Certainty Factor

## Tabel 3.1 Hasil Diagnosa Metode Certainty Factor
No G1 G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 G9 G10 G11
G12 G13 G14 G15 Hasil 1 0,7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 42 2 0,3 0 0 0,1 0,7 0 0 0 0 0,3 0,3 0,3 0,7 0,3 0 85,3845 3 1 0 0 0 0 0 0,3 0 0,3 0,3 0,3 0 0 0 0 79,1717 4 1 0 0 0,3 0 0,7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 80,976 5 0,7 0 0 0,3 0 0 0 0 1 1 0,1 0 0 0 0 89,2705 6 1 0,3 0 0,3 0 0,7 0,3 0,7 0,3 0,3 0 0 0,1 0,1 0,3 95,0606 7 0,3 0,3 0 0,1 0,1 0,3 0,3 0,3 0,1 0 0 0 0,1 0 0,3 71,7504 8 1 0,7 0 0,7 0 0,7 0,7 0,3 0,3 0 0 0 0,3 0,3 0,3 97,4187 9 0,3 0 0 0 0,1 0,3 0,1 0,1 0,3 0,1 0 0 0 0 0 52,3173 10 1 0,7 0 0,3 0 0,7 0,3 0,3 0,3 0,1 0 0 0 0,3 0,7 96,228 11 0,7 0,7 0 0,3 0 0,7 0,3 0,1 0,3 0,1 0 0 0 0,1 0,3 91,0658 12 1 0,7 0 0,7 0 0,7 0,3 0,3 0,3 0,1 0 0 0 0,1 0,3 96,1006 30 - - - - - - - - - - - - - - - -
Dari hasil diagnosa menggunakan metode certainty factor d-idapatkan hasil seperti pada table 3.1  diatas.    Hasil  tersebut  nantinya  akan  digunakan  sebagai  parameter  untuk  melakukan klasifikasi algoritma k-nn. Niali persentase yang paling kecil yang didapatkan yaitu 12% dan persentae paling besar adalah 98%.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2, Mei 2023

## 3.3 Hasil Klasifikasi Algoritma K-NN

## Tabel 3.2 Hasil Klasifikasi Algoritma K-NN
No Analisis CF Klasifkasi K-NN Tingakt kecanduan 1 0,7828 Sedang Sedang 2 0,997411 Parah Parah 3 0,56384 Sedang Sedang 4 0,722252 Sedang Sedang 5 0,774875 Sedang Sedang 6 0,985408 Parah Parah 7 0,934714 Parah Parah 8 0,97782 Parah Parah 9 0,526368 Sedang Sedang 10 0,915717 Parah Parah - - - -
Dari  hasil  klasifikasi  menggunakan  algoritma  K-NN  didapatkan  hasilseperti  tabel  3.2  diatas yaitu 25 rendah, 34 sedang dan 41 parah.
. IV. KESIMPULAN
1. Dengan  menggunakan  metode certainty  factor dapat  dihasilkan persentase tingkat  kecanduan game online pada  anak-anak  Mts  Nw  Pringgarata  Lombok  Tengah,  MA  Nw  Pringgarata  Lombok  Tengah, usia 8-20 tahun di Kecamatan Lombok Tengah.
2. Algoritma  K-NN dapat  mengkalsifikasi  tingkat  kecanduan game  online pada  anak  usia  8-20  tahun  di Lomok Timur kedalam tiga kategori yaitu rendah, sedang dan parah dan menghitung jumlah anak yang terkena kecanduan dari setiap kategori.
3. Dari  hasil  kombinasi  metode certainty  factor dan algoritma K-NN  didapatkan  hasil,  25  anak mengalami  kecanduan  rendah,  34  anak  mengalami  kecanduan  sedang  dan  41  anak  mengalami kecanduan parah.
4. Akurasi yang didapatkan berdasarkan pengujian yang dilakukan menggunakan rapidminer adalah 80%.

## REFERENASI
[1] Ayu, F., Permatasari, N., Informatika, M., Riau, M., Soebrantas, J. H., & 77 Panam, N. (2018). Perancangan Sistem Informasi Pengolahan Data Praktek Kerja Lapangan (PKL) pada Devisi Humas PT. Pegadaian . 2 (2).
[2] Batubara, S., Wahyuni, S., & Hariyanto, E. (2018). Seminar Nasional Royal (SENAR) 2018 ISSN 2622-9986 (cetak) STMIK Royal-AMIK Royal, hlm. 81-86 ISSN 2622-6510 (online) Kisaran, Asahan .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2, Mei 2023
[3] Dwi  Kurnia,  D.,  Andryana,  S.,  &  Gunaryati,  A.  (2021). Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Gangguan Kesehatan Mental Menggunakan Algoritma Genetika (Vol. 8, Issue 3). http://jurnal.mdp.ac.id
[4] Fatmawati,  K.,  &  Windarto,  A.  P.  (2018). Data  Mining  :  Penerapan  Rapidminer  Dengan  K-Means  Cluster Pada  Daerah  Terjangkit  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  Berdasarkan  Provinsi (Vol.  3,  Issue  2). https://www.depkes.go.id/.
[5] Informatika,  S., & Polinema,  A. (n.d.). Sistem Pakar Diagnosa Tingkat  Kecanduan  Online Game Mahasiswa Teknik Informatika Politeknik Negeri Malang Dengan Metode Certainty Factor. SIAP) , 2020.
[6] Jafar,  R.,  Abdullah,  M.  H.,  &  Safi,  M.  (n.d.). Perancangan  Sistem  Informasi  Menejemen  Sarana  Dan Prasarana Menggunakan Framework Codeigniter Pada Akademi Ilmu Komputer Ternate . 2621–4970.
[7] Kadafi,  M.  (2019).  Penerapan  Algoritma  FP-GROWTH  untuk  Menemukan  Pola  Peminjaman  Buku Perpustakaan UIN Raden Fatah Palembang. MATICS , 10 (2), 52. https://doi.org/10.18860/mat.v10i2.5628
[8] Kurniawati,  R.,  Simanjuntak,  M.,  &  Khair,  H.  (2021). Data  Mining  Pengelompokan  Barang  Makanan Ringan/Snack Menggunakan Metode Clustering . 14 (2).
[9] Nikmatun, I.  A., & Waspada, I. (2019). Implementasi Data Mining  untuk Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor. Jurnal Simetris , 10 (2).
[10] Novrialdy, E. (2019). Kecanduan Game Online pada Remaja: Dampak dan Pencegahannya. Buletin Psikologi , 27 (2), 148. https://doi.org/10.22146/buletinpsikologi.47402
[11] Nur Khomarudin, A. (2003). Teknik Data Mining : Algoritma K-Means Clustering . https://agusnkhom.wordpress.com
[12] Prasetyo,  V.  R.,  Lazuardi,  H.,  Mulyono,  A.  A.,  &  Lauw,  C.  (2021).  Penerapan  Aplikasi  RapidMiner  Untuk Prediksi  Nilai  Tukar  Rupiah  Terhadap  US  Dollar  Dengan  Metode  Linear  Regression. Jurnal  Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi , 7 (1), 8–17. https://doi.org/10.25077/teknosi.v7i1.2021.8-17
[13] Purwaningsih,  E.,  &  Nurelasari,  E.  (2021).  Penerapan  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Tingkat Kelulusan Pada Siswa. In Syntax: Jurnal Informatika (Vol. 10, Issue 01).
[14] Reza  Noviansyah,  M.,  Rismawan,  T.,  Marisa  Midyanti,  D.,  Sistem  Komputer,  J.,  &  MIPA  Universitas Tanjungpura  Jl  Hadari  Nawawi,  F.  H.  (2018).  Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor  untuk  Klasifikasi  Indeks  Cuaca  Kebakaran  Berdasarkan  Data  AWS  (Automatic  Weather  Station) (Studi Kasus: Kabupaten Kubu Raya). In Jurnal Coding, Sistem Komputer Untan (Vol. 06, Issue 2).
[15] Sari, D. A., & Nurjanah, A. L. (2020). Hubungan Game Online dengan Perkembangan Emosional Anak Usia 5-6 Tahun.
Jurnal Obsesi : Jurnal Pendidikan Anak Usia Dini , 4 (2), 994.
https://doi.org/10.31004/obsesi.v4i2.344
[16] Virgian,  G.,  Putri,  G.,  Trilogi,  U.,  Tmp,  J.,  No,  K.,  Pancoran,  D.  T.,  &  Selatan,  J.  (2018). Sistem  Pakar Diagnosa Mental Ilness Psikosis dengan Menggunakan Metode Certainty Factor . 3 (2).