p-Index From 2020 - 2025
8.798
P-Index
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan

SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS TINGKAT KETERIKATAN REMAJA TERHADAP GAME ONLINE DI KABUPATEN MALAKA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR Disantis; Purnomo, Agus Sidiq
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i3.7091

Abstract

Kecanduan game online merupakan fenomena yang semakin sering dijumpai di kalangan remaja, khususnya di era digital dengan akses internet yang semakin luas. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar berbasis web guna mendiagnosis tingkat keterikatan remaja terhadap game online di Kabupaten Malaka dengan menggunakan metode Certainty Factor. Sistem ini mengklasifikasikan keterikatan dalam tiga tingkat, yaitu rendah, sedang, dan tinggi, berdasarkan gejala-gejala yang diinput oleh pengguna. Metode Certainty Factor digunakan karena mampu mengakomodasi ketidakpastian dengan menggabungkan tingkat keyakinan dari pakar dan pengguna terhadap setiap gejala. Sistem dikembangkan menggunakan model waterfall dan diuji pada data 25 remaja usia 12–20 tahun. Hasil validasi menunjukkan tingkat akurasi sebesar 95% dibandingkan dengan hasil diagnosa pakar. Sistem ini diharapkan dapat membantu orang tua, guru, dan konselor dalam melakukan deteksi dini serta menjadi sarana konsultasi yang bersifat mandiri dan menjaga privasi pengguna.
SISTEM PAKAR DIAGNOSA AWAL GANGGUAN KEPRIBADIAN PADA GEN Z MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES Feby Kristina Butar Butar; Agus Sidiq Purnomo
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i3.7126

Abstract

Gen Z merupakan kelompok usia yang memiliki keterlibatan tinggi dalam pemanfaatan teknologi dan media sosial. Intensitas penggunaan ini berpotensi memengaruhi kondisi psikolog mereka, termasuk meningkatkan risiko terhadap gangguan kepribadian (personality disorder). Gangguan kepribadian cenderung sulit untuk diidentifikasi secara dini karena gejala yang muncul bersifat beragam dan sering kali tumpang tindih. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan suatu sistem pakar berbasis web yang dapat melakukan diagnosis awal terhadap berbagai jenis gangguan kepribadian pada individu khususnya dari kalangan Gen Z, dengan menerapkan metode Naïve Bayes. Sistem ini diharapkan mampu membantu proses klasifikasi gangguan berdasarkan gejala-gejala spesifik yang dilaporkan oleh pengguna. Pengembangan sistem dalam penelitian ini dilakukan melalui tujuh tahapan utama, yaitu tahap pengumpulan data, tahap pengembangan sistem, analisis data, analisis kebutuhan sistem, perancangan sistem, implementasi sistem, serta tahap pengujian sistem. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri atas 20 kasus dengan total 39 jenis gejala dan 10 kategori gangguan kepribadian. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, sistem menunjukkan tingkat akurasi sesuai 97,6% dan 2,4% tidak sesuai.
SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT ANJING GOLDEN RETRIEVER MENGGUNAKAN TEOREMA BAYES Louis Fernando Sinaga; Agus Sidiq Purnomo
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i3.7228

Abstract

Golden Retriever merupakan ras anjing yang populer dan rentan terhadap berbagai penyakit. Permasalahan muncul ketika pemilik tidak memahami gejala awal penyakit dan sulitnya akses ke dokter hewan secara langsung. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem pakar berbasis web yang mampu melakukan diagnosis awal terhadap penyakit yang umum terjadi pada anjing Golden Retriever menggunakan metode Teorema Bayes. Sistem ini dirancang untuk membantu pemilik mengenali gejala dan mendapatkan diagnosis awal secara akurat dan cepat. Dalam penelitian ini digunakan 24 data gejala, 8 jenis penyakit, dan 20 data kasus untuk proses diagnosa. Proses diagnosis dilakukan melalui perhitungan probabilistik berdasarkan nilai bobot gejala yang telah ditentukan oleh pakar. Berdasarkan hasil pengujian, sistem menunjukkan tingkat akurasi sebesar 95% dengan tingkat ketidaksesuaian sebesar 5%.
Co-Authors Ade Fitriadin Agung Prinato Alfian Romadhon Andres Anief Fauzan Rozi Anief Fauzan Rozi Anief Fauzan Rozi Anief Fauzan Rozi Ari Cahyono Arif Wiji Setiyanto Arifi Zulaika Aris Susanto Bagas Irvan Bagaskara Barbo Bero Berita Estu Widodo Bima Pangestu, Danang Bowo Nugroho Dany Suktiawan Irman Fiano Dede Widiyanto, Dede Widiyanto Disantis Dwiki Kurniawan, Yohanes Edwin Rafiza Pradana Nasution Elisabeth Helsi Nggebu Emi Agustina Erlangga Samudera Kencana Fandi Azis Fauzan Rozi, Anief Fauzyah, Luthfia Feby Kristina Butar Butar Fendy Nugraha, Arbiana Fernando Bayu Andika Ficky Septian Ali Gaputra, Raygo Gita Prastianingrum Hafiid Alfayed, Muhammed Herdiansyah, Moch Rizal Hukom, Jessy Indah Susilawati Ismunu, R. Sumarwan Jery Mechael Pentagon Lumbantoruan Jevi Ariyanti Kadek Ayu Puspita Dewi Kali, Steven Kamto, Kevin Arsan Letsoin, Amrul Louis Fernando Sinaga M. Ridwan Nur Septian Malela, Prabu Aji Maria Mitro Wid Eko, Antonius Marsela, Dwi Mohamad Akbar Mokoagow Mutaqin Akbar Muthia Gidriani Maelan Na'imah, Alifatun Nadafi'ah Hari Fitri Natalia Anjela Sagat Nisriina Nuur Hasanah Octy Kartika Dewi Putri, Novita Anggraini Rahmandhita Fikri Sannawira Rahmandhita Fikri Sannawira, Rahmandhita Fikri Ridi Ferdiana Rika Handayani Robi Adi Saputra Rosmeri Maramba Santoso, Muhammad Iqbal Rafid Sembiring, Kristian Eykman Stefanus M Patanduk Subardjo, Ratna Yunita Setiyani Supatman Supatman Susanto, Handy Tri Astuti Prihatin Wahyu A, Shella Widatin Mayasari Wijaya, Andi Atmaja Kusuma Wijayanti, Berlian Rezki Wulan Sari Kaslumin Yasser Yazid Mohammad Yuliana Rahayaan Yulisa Safitri Zelvia Olga Maharani