SISTEM PAKAR DIAGNOSIS KECANDUAN GAME ONLINE SISWA SMK BERBASIS FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR - Antonio Yosie Setiawan (Universitas Lampung, 2026)
Kecanduan game online pada siswa Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) berdampak negatif terhadap prestasi akademik dan interaksi sosial. Di SMK Bina Industri Cikarang, identifikasi kecanduan masih mengandalkan penilaian manual guru Bimbingan dan Konseling tanpa kriteria terstandarisasi, sehingga hasil diagnosis tidak konsisten. Penelitian ini mengembangkan sistem pakar berbasis web yang mengintegrasikan Forward Chaining dan Certainty Factor untuk mendiagnosis tingkat kecanduan game online secara otomatis dan terukur. Forward Chaining berfungsi sebagai mesin inferensi untuk menelusuri gejala menuju kesimpulan diagnostik, sedangkan Certainty Factor menghitung tingkat kepercayaan dari nilai kepastian pakar dan pengguna. Pengumpulan data melibatkan observasi, wawancara dengan guru BK, dan studi literatur. Sistem dikembangkan dengan model Rapid Application Development menggunakan framework Next.js TypeScript, dengan basis pengetahuan berupa 18 gejala dan 12 aturan diagnostik. Pengujian alfa dan beta menunjukkan seluruh fitur berfungsi baik, tingkat kesesuaian diagnosis dengan pakar 93,3%, dan penerimaan pengguna 78,5%. Kontribusi utama penelitian terletak pada integrasi Forward Chaining dan Certainty Factor khusus untuk diagnosis kecanduan game online pada siswa SMK, yang menawarkan akurasi diagnostik dan tingkat kepercayaan kuantitatif untuk mendukung pengambilan keputusan.