Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Informatics and Electronics Engineering
Andri Ahmad
Politeknik Negeri Bengkalis
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Penerapan Metode Certainty Factor untuk Mengatasi Ketidakpastian Diagnosis Gejala Computer Vision Syndrome Andri Ahmad; Fajri Profesio Putra
Journal of Informatics and Electronics Engineering Vol. 6 No. 01 (2026): Juni 2026
Publisher : Unit Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Politeknik TEDC Bandung Jl. Pesantren Km 2 Cibabat Cimahi Utara – Cimahi 40513 Jawa Barat – Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70428/jiee.v6i01.1614

Abstract

Computer Vision Syndrome (CVS) merupakan gangguan kesehatan mata yang disebabkan oleh penggunaan perangkat digital secara berlebihan dan ditandai dengan gejala seperti mata lelah, kering, sakit kepala, serta penglihatan kabur. Rendahnya kesadaran masyarakat terhadap kesehatan mata serta keterbatasan akses layanan kesehatan mata, khususnya di daerah Bengkalis, menyebabkan perlunya solusi deteksi dini yang mudah diakses. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem pakar berbasis web yang mampu mendiagnosis gejala awal Computer Vision Syndrome (CVS) berdasarkan gejala yang dialami pengguna. Metode Certainty Factor (CF) digunakan untuk mengolah ketidakpastian data gejala dan menghasilkan tingkat keyakinan terhadap hasil diagnosis. Data gejala dan nilai CF diperoleh melalui wawancara pakar dan studi literatur. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Blackbox Testing untuk menguji fungsionalitas sistem serta pengujian akurasi dengan membandingkan hasil perhitungan sistem dan perhitungan manual. Hasil pengujian akurasi menunjukkan bahwa sistem memiliki tingkat akurasi sebesar 85%, sehingga sistem pakar yang dikembangkan mampu memberikan diagnosis awal CVS secara akurat dan sesuai dengan perhitungan pakar, serta dapat digunakan sebagai alat bantu deteksi dini gangguan Computer Vision Syndrome.
Co-Authors Fajri Profesio Putra