Musa Irfan, - (2020) IDENTIFIKASI KECANDUAN GADGET PADA ANAK MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION 3 (LVQ3). Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

	Text (LAPORAN FULL TANPA BAB IV DAN ATAU V) Laporan TA(5).pdf Download (12MB)
	Text (BAB IV) bab IV dan V.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (3MB)

Abstract

Dewasa ini seringkali ditemukan kondisi anak kecanduan gadget yang berdampak terhadap perkembangan sosial. Oleh karena itu perlu di identifikasi sejak dini kecanduan gadget pada anak. Dengan menerapkan salah satu metode jaringan syaraf tiruan yaitu learning vector quantization 3. Penilitian ini mencoba mengidentifikasi kecanduan gadget dari 34 gejala dengan 2 data keluaran kecanduan tingkat tinggi atau rendah. Gejala yang diperoleh melalui studi pustaka dan wawancara dengan psikolog anak. Guna mendapatkan data latih dan data uji 135 kuesioner disebarkan kepada orang tua sebagai responden. parameter yang digunakan yaitu learning rate(α) 0.1, 0.2, 0.3 dengan window(Ɛ) 0.2, 0.3, 0.4 dan nilai epsilon(m) 0.1, 0.2, 0.3. Hasil pengujian dengan confusion matrix diperoleh nilai parameter terbaik dengan learning rate 0.2, pengurangan learning rate 0.01, window 0.3 dan nilai epsilon 0.3 pada perbandingan 80:20 dengan akurasi 100%. Hal ini menunjukkan bahwa Learning Vector Quantization 3 memberikan pengaruh positif dalam mengidentifikasi kecanduan gadget pada anak. Kata Kunci : Epsilon, Jaringan Syaraf Tiruan, Kecanduan Gadget, Learning Vector Quantization 3, Window

Actions (login required)

View Item