SISTEM PAKAR DIAGNOSA AWAL GANGGUAN KEPRIBADIAN PADA GEN Z MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES

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.