## MODEL IDENTIFIKASI KECANDUAN GAME MENGGUNAKAN BACKWARD CHAINING
Anastasya Latubessy Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Muria Kudus Email: anastasya.latubessy@umk.ac.id
Esti Wijayanti Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Muria Kudus Email: esti.wijayanti@umk.ac.id

## ABSTRAK
Game menjadi kegemaran setiap orang. Baik anak-anak maupun orang dewasa senang bermain game . Seseorang dapat terus menerus bermain game sampai melupakan waktu bahkan melupakan kondisi lingkungan disekelilingnya. Keseringan dalam bermain game dapat berdampak pada tingkat kecanduan seseorang terhadap game. Namun, tidak semua orang menyadari bahwa telah memiliki jenis perilaku kecanduan game. Oleh sebab itu, dilakukan penelitian untuk mengidentifikasi jenis perilaku kecanduan game. Jenis perilaku tersebut kemudian dimodelkan menggunakan metode backward chaining. Backward chaining merupakan salah satu metode dalam teknologi sistem pakar yang melakukan identifikasi dengan penelusuran dari gejala-gejala yang ada. Dengan dilakukannya pemodelan ini,  dihasilkan sebuah model identifikasi tingkat kecanduan game berdasarkan enam jenis perilaku kecanduan game seperti Salience, Euphoria, Conflict, Tolerance, Withdrawal, Relapse and Reinstatement . Model ini dapat digunakan sebagai dasar dalam pengembangan aplikasi maupun sistem komputer untuk identifikasi tingkat kecanduan game. . Kata kunci: model, kecanduan, game, backward chaining.

## ABSTRACT
Game into a craze everyone. Both children and adults love to play games. Someone can continuously play games until forget the time even forget the surrounding environmental conditions. The frequency in game play can have an impact on the level of a person addicted to the game. However, not everyone is aware that it has had the type of game addiction behavior. Therefore, this research conducted to identify the type of game addiction behavior. This type of behavior is then modeled using backward chaining. Backward chaining is one of method in an expert system technology to identify with a search of existing symptoms. By doing this modeling, produced a model to identify the level of addiction to games based on six  type of game addiction behavior such as Salience, Euphoria, Conflict, Tolerance, Withdrawal, Relapse and Reinstatement. This model can be used as a basis for the development of applications and computer system used to assess the level of game addiction.
Keywords: model, addiction, game, backward chaining.

## 1. PENDAHULUAN
Game merupakan kegiatan menyenangkan yang dilakukan seseorang untuk menghilangkan kepenatan. Sebuah Game memiliki aturan tertentu sehingga pada akhirnya nanti akan diperoleh menang atau kalah. Selain itu, game membawa arti sebuah kontes, fisik atau mental, menurut aturan tertentu, untuk hiburan, rekreasi, atau untuk menang taruhan. Menurut Eddy Liem, Direktur Indonesia Gamer yang merupakan sebuah pencinta games di Indonesia, game online adalah sebuah game atau permainan yang dimainkan secara online via internet, bisa menggunakan PC( personal computer ) atau konsul game biasa seperti PS2 ,X-Box dan sejenisnya. Kecanduan game sering juga disebut adiksi game.
Terdapat enam  jenis perilaku kecanduan game antara lain Salience, Euphoria, Conflict, Tolerance, Withdrawal, Relapse and Reinstatement . Seseorang dikatakan  kecanduan game apabila memenuhi minimal tiga dari enam jenis yang diungkapkan oleh Brown [1]. Menurut penelitian Latubessy, A dan Ahsin, M.N , tingkat keseringan bermain game sangat berpengaruh pada keaktifan anak dalam proses pembelajaran. Sehingga penting sekali mendeteksi tingkat kecanduan terhadap game [2] . Saat ini untuk mendeteksi jenis perilaku kecanduan game belum dapat dilakukan dengan sistem komputer. Jenis perilaku kecanduan game selama ini masih diidentifikasi dengan meilhat gejala-gejala yang ada secara
manual. Hal tersebut masih memungkinkan terjadi kesalahan dalam proses identifikasi akibat human error . Penilaian setiap orangpun berbeda-beda.
Oleh sebab itu, penelitian ini  membuat sebuah model identifikasi jenis perilaku kecanduan game yang dapat dijadikan sebagai standar, menggunakan jenis perilaku kecanduan game yaitu Salience, Euphoria, Conflict, Tolerance, Withdrawal, Relapse and Reinstatement . Metode backward chaining digunakan untuk memodelkan jenis perilaku kecanduan game sehingga menghasilkan seseorang kecanduan game atau tidak . Menurut T.Sutojo dkk, backward chaining adalah metode yang inferensi yang bekerja mundur kearah kondisi awal. Proses diawali dari goal (yang berada dibagian THEN dari rule IF-THEN ), kemudian  pencari mulai dijalankan untuk mencocokkan apakah fakta-fakta yang ada cocok dengan premis-premis dibagian IF . Jika cocok, rule dieksekusi, kemudian hipotesis dibagian THEN ditempatkan di basis data sebagai fakta baru. Jika tidak cocok, simpan premis dibagian IF kedalam stack sebagai SubGoal . Proses berakhir jika goal ditemukan atau tidak ada rule yang bisa membuktikan kebenaran dari SubGoal atau Goal [3].
Beberapa penelitian terdahulu dibidang sistem pakar antara lain, pada penelitian Sianturi, E., dalam penelitiannya yang berjudul Sistem Pakar Diagnosa Gejala Kecanduan Game Online Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor . Penelitian tersebut membagi jenis kecanduan atas tiga kategori yaitu kecanduan ringan, kecanduan sedang dan kecanduan berat. [4]
Kasus yang berbeda didalam penggunaan backward chaining seperti yang dilakukan pada penelitian Iriani, S, dalam jurnalnya yang berjudul Penerapan Metode Backward Chaining pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tulang Manusia. Penelitian ini menggunakan model inferensi backward chaining dan teknik pencarian depth first search untuk menghasilkan diagnosa, penyebab, pengobatan dan pencegahan penyakit tulang [5].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode pengembangan sistem pakar. Dimana terdapat empat tahap antara lain Identifikasi, Konseptualisasi, Formalisasi, dan Implementasi. Pada penelitian ini hanya menggunakan tiga tahap sampai pada tahap formalisasi. Karena output dari penelitian yang dilakukan dibatasi pada tahap model.
a. Identifikasi
Pada tahap identifikasi dilakukan analisa terhadap masalah yang berhubungan dengan kecanduan game. Langkah awal adalah pencarian fakta akan adanya pengaruh antara kecanduan game dengan perkembangan pembelajaran anak. Kemudian dikumpulkan data dan fakta yang meliputi jenis perilaku kecanduan game. Serta melakukan identifikasi juga terhadap syarat dan ketentuan seseorang dikatakan kecanduan game. b. Konseptualisasi
Hasil identifikasi masalah di langkah pertama dikaji lebih lanjut dalam tahap konseptualisasi. Pada tahap ini ditemukan relasi antar data hasil identifikasi. Data berbicara bahwa adanya hubungan korelasi negatif antara keseringan bermain game terhadap pembelajaran anak[3]. Sehingga langkah selanjutnya adalah menyusun relasi antar data, yaitu data enam jenis perilaku kecanduan game dan gejala-gejala tiap jenisnya. Tahap ini juga disebar kuisioner kepada beberapa anak guna melihat kecenderungan anak tersebut memiliki enam jenis perilaku kecanduan game atau tidak . c. Formalisasi Pada tahap ini dilakukan pemodelan terhadap enam jenis perilaku kecanduan game menggunakan model backward chaining. Dihasilkan beberapa rule atau aturan yang sesuai untuk masalah ini.
Gambar 1 menunjukan alur input yang diperlukan, proses yang dikerjakan, serta output yang dihasilkan dari penelitian yang dikerjakan. Berdasarkan Gambar 1 terlihat jelas data apa saja yang dibutuhkan dalam penelitian diantaranya, data jenis perilaku kecanduan game , data gejala – gejala kecanduan game, dan data anak. Data - data tersebut diolah dengan model backward chaining menggunakan enam dimensi jenis perilaku kecanduan game dan menghasilkan tujuh buah rule yang digunakan untuk menghasilkan model identifikasi kecanduan game.
Gambar 1. Alur input proses output dari model jenis perilaku kecanduan game

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Jenis perilaku kecanduan game terdiri atas enam yaitu Salience, Euphoria, Conflict, Tolerance, Withdrawal, Relapse and Reinstatement . Untuk memudahkan dalam pemodelan maka, dibuatkan kode_jenis. Kode_jenis digunakan sebagai kode yang unik dan dapat dijadikan primary key untuk jenis perilaku kecanduan game. Dipilih JPKG1 sampai dengan JPKG6 sebagai kode_jenis. Tabel 1 menunjukan enam jenis perilaku kecanduan game dengan kodenya masing-masing. Sementara Tabel 2 menunjukan gejala kecanduan game. Terdapat 12 gejala kecanduan game yang digunakan, yang dianggap mewakili tiap jenis perilaku kecanduan game.
Tabel 1. Jenis perilaku kecanduan game Kode_Jenis Jenis Perilaku Kecanduan Game JPKG1 Salience JPKG2 Euphoria JPKG3 Conflict
JPKG4 Tolerance JPKG5 Withdrawal JPKG6 Relapse and Reinstatement
Tabel 2.  Gejala kecanduan game
Giarratano dan Rilley, menyatakan bahwa Backward chaining merupakan salah satu model penalaran atau penelusuran dalam sistem pakar, dimana penalaran dimulai dengan tujuan kemudian merunut balik ke jalur yang akan mengarahkan ke tujuan tersebut[6]. Berdasarkan data  yang ditunjukan pada Tabel 1 dan Tabel 2, maka rule model menghasilkan tujuh rule . Dimulai dari R1 sampai dengan R7, menggunakan pemodelan backward chaining dengan aturan-aturan sebagai berikut.
Rule Model Backward Chaining Identifikasi Kecanduan Game R1 : if G1 then JPKG1 R2 : if G2 or G3 or G4 or G5 then JPKG2 R3 : if G6 or G7 or G8 then JPKG3 R4 : if G9 or G10 then JPKG4 R5 : if G11 then JPKG5 R6 : if G12 then JPKG6 R7 : if COUNT(R1:R6) >= 3 then KECANDUAN GAME
Model tersebut Menggunakan logika or dimana jika pada tiap rule salah satu gejala saja sudah dipenuhi maka konklusi pada rule tersebut benar. Selain ditulis dalam bentuk diatas, model kecanduan game juga dapat juga digambarkan kedalam flowchart seperti yang ditunjukan pada Gambar 2 .

## Kode_Gejala Kode_Jenis
Gejala Kecanduan Game G1 JPKG1 Ketika anda bermain game anda tidak memperdulikan siapapun bahkan untuk kebutuhan diri sendiri, misalnya makan. G2 JPKG2 Permainan internet membuat anda terhibur karena pusing dengan tugas- tugas sekolah G3 JPKG2 Anda senang apabila memenangkan permainan G4 JPKG2 Anda merasa senang apabila menemukan permainan internet yang baru
G5 JPKG2
Anda selalu tersenyum dan tertawa saat bermain permainan internet G6 JPKG3 Anda jarang membantu orang tua di rumah karena sibuk dengan game
G7 JPKG3 Anda sering menolak dan membantah apabila disuruh orang tua yang sedang membutuhkan bantuan sehingga membuat orang tua marah G8 JPKG3
Orang tua memenuhi akan kebutuhan anda agar anda tidak marah
G9 JPKG4
Ketika anda bermain game, anda selalu meningkatkan level permainan selama kurang lebih 5-10 menit G10 JPKG4 Anda menambah keseringan/intensitas waktu bermain anda
G11 JPKG5
Anda mengaku merasa gelisah apabila sehari tidak bermain game
G12 JPKG6
Anda yang pada awalnya bermain permainan selama 1 jam permainan, namun semakin lama semakin bertambah pula  intensitas waktu anda untuk bermain game
Gambar 2. Flowchart Model Identifikasi Kecanduan Game

## 4. KESIMPULAN
Beberapa kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Backward chaining dapat dijadikan model dalam  identifikasi kecanduan game menggunakan operasi logika or.
2. Penelitian ini menghasilkan tujuh rule dalam  memodelkan proses identifikasi kecanduan game menggunakan model penelusuran backward chaining.
3. Penelitian ini menggunakan enam jenis perilaku kecanduan game, yaitu Salience, Euphoria, Conflict, Tolerance, Withdrawal, Relapse and Reinstatement dan dua belas gejala kecanduan game . Namun, gejala – gejala tersebut masih dapat diperluas dan disesuaikan dengan  jenis perilaku kecanduan game yang ada .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kami ucapkan kepada :
1. Lembaga Penelitian(Lemlit) Universitas Muria Kudus,
2. Pusat Pengembangan Anak (PPA) Anugerah GKMI Kudus,
3. Fakultas Teknik Universitas Muria Kudus.
Terima kasih atas segala kerjasama serta dukungan baik berupa dana, data dan doa yang telah diberikan sehingga penulis dapat menyelesaikan artikel ini dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Faried. 2012. “Perilaku Remaja Pecandu Game Online”. Skripsi, IKIP PGRI, Semarang.
[2] Latubessy, A., dan Ahsin, M.N. 2016. “Hubungan Antara Adiksi Game Terhadap Keaktifan Pembelajaran Anak Usia 9-11 Tahun”, Jurnal Simetris, 7. 2, 687-692.
[3] Sutojo, T. dkk. (2011). Kecerdasaan Buatan , Andi, Yogyakarta.
START
(G1:G12)
R1;R2;R3;R4;R5;R6
Input  (G1:G12) Proses  R1:R6
Proses R7 
COUNT (R1:R6)
If R7 >= 3? Output  KECANDUAN GAME Output  TIDAK KECANDUAN GAME
END
[4] Sianturi, E.  2014. “Sistem Pakar Diagnosa Gejala Kecanduan Game Online Dengan Menggunaka Metode Certainty Factor”, Jurnal Pelita Informatika Budi Darma,  VII.3.
[5] Iriani S. 2015. “Penerapan Metode Backward Chaining pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit
[6] Tulang Manusia”, IJNS – Indonesian Journal on Networking and Security , 4.1.
[7] Giarratano, J., and Riley, G. (1994). Expert System  Principles  and  Programming ,  PWS  Publishing Company, Boston.