SISTEM CERDAS PENDIAGNOSIS KECANDUAN INTERNET YANG MENGGUNAKAN SISTEM PAKAR RUNUT MUNDUR

Penulis

  • Nur Iksan , Program Studi Ilmu Komputer, Sekolah Tinggi Teknik Ar-Rahmah. Bintan, Indonesia
  • Achmad Yani , Program Studi Teknik Industri, Sekolah Tinggi Teknik Ar-Rahmah. Bintan, Indonesia
  • Abdi Manaf , Program Studi Teknik Industri, Sekolah Tinggi Teknik Ar-Rahmah. Bintan, Indonesia
  • Ismail , Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknik Ar-Rahmah. Bintan, Indonesia
  • Ismail Yusuf Panessai , Department of Computer Science and Digital Technology, Faculty of Computing and Meta-Technology, Universiti Pendidikan Sultan Idris, Malaysia

DOI:

https://doi.org/10.21063/jtv.2023.1.2.89-102

Kata Kunci:

Expert System, Backward Chaining, Internet Addcition

Abstrak

Bermula sejak COVID19 maka hampir setiap orang di seluruh dunia menggunakan internet bahkan hingga tahap yang mencemaskan yaitu kecanduan internet. Beberapa penelitian melaporkan bahwa tingkat kecanduan terhadap penggunaan jaringan internet semakin tinggi walaupun COVID19 telah reda. Remaja belum mampu memilih aktivitas sambungan internet yang bermanfaat dan mereka lebih mudah mengalami pengaruh buruk lingkungan pergaulan. Untuk mengatasi hal tersebut mereka perlu dukungan dari para psikolog sehingga dapat mencegah dan mendiagnosis dini sebelum mereka menjadi penderita kecanduan internet berat. Namun disisi lain, jumlah psikolog yang dapat membantu masih sangat terbatas terutama di kota-kota kecil. Selain itu faktor ekonomi dan keterbatasan waktu orangtua dalam mendapingi anaknya mengunjugi psikolog menjadi penghambat utama. Oleh karena itu perlu ditemukan solusi yang dapat mengatasi keterbatasan-keterbatasan dan penghambat remaja dalam mendapatkan pelayanan dari seorang psikolog. Salah satu solusi dari permasalahan tersebut adalah membangun sebuah sistem pakar yang dapat bekerja sebagai seorang psikolog. Tujuan penelitian ini adalah untuk membangun sebuah aplikasi sistem pakar untuk melakukan diagnosis kecanduan internet dengan menggunakan metode runut mundur. Tingkat kecanduan internet dikategorikan dalam rendah, sedang dan tinggi. Pengujian sistem dilakukan dengan menggunakan pengujian black box yang memungkinkan pakar memperoleh kumpulan kondisi keluaran yang akan mengerjakan seluruh keperluan fungsional program. Pengujian ini menunjukkan pemasukan data keluaran telah berjalan sebagaimana yang diharapkan.

Unduhan

Data unduhan tidak tersedia.

Biografi Penulis

  • Nur Iksan, , Program Studi Ilmu Komputer, Sekolah Tinggi Teknik Ar-Rahmah. Bintan, Indonesia

    Program Studi Ilmu Komputer, Sekolah Tinggi Teknik Ar-Rahmah. Bintan, Indonesia.

  • Achmad Yani, , Program Studi Teknik Industri, Sekolah Tinggi Teknik Ar-Rahmah. Bintan, Indonesia

    Program Studi Teknik Industri, Sekolah Tinggi Teknik Ar-Rahmah. Bintan, Indonesia.

  • Abdi Manaf, , Program Studi Teknik Industri, Sekolah Tinggi Teknik Ar-Rahmah. Bintan, Indonesia

    Program Studi Teknik Industri, Sekolah Tinggi Teknik Ar-Rahmah. Bintan, Indonesia.

  • Ismail, , Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknik Ar-Rahmah. Bintan, Indonesia

    Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknik Ar-Rahmah. Bintan, Indonesia.

  • Ismail Yusuf Panessai, , Department of Computer Science and Digital Technology, Faculty of Computing and Meta-Technology, Universiti Pendidikan Sultan Idris, Malaysia

    Department of Computer Science and Digital Technology, Faculty of Computing and Meta-Technology, Universiti Pendidikan Sultan Idris, Malaysia.

Unduhan

Diterbitkan

2023-07-15

Cara Mengutip

SISTEM CERDAS PENDIAGNOSIS KECANDUAN INTERNET YANG MENGGUNAKAN SISTEM PAKAR RUNUT MUNDUR. (2023). Jurnal Teknologi Dan Vokasi, 1(2), 89-102. https://doi.org/10.21063/jtv.2023.1.2.89-102