GILANG TRI WIJAYA, - (2022) PERBANDINGAN LVQ 1, LVQ 2.1, DAN LVQ 3 UNTUK MENGIDENTIFIKASI KECANDUAN GADGET PADA ANAK. Skripsi thesis, UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU.

	Text (File Lengklap Kecuali BAB 4) 1. TUGAS AKHIR Gilang Tri Wijaya Kecuali BAB 4.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (9MB)
	Text (BAB 4) 2. TUGAS AKHIR Gilang Tri Wijaya BAB 4.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Penyakit yang ditimbulkan ketika anak telah kecanduan gadget bukan hanya perkembangan sosial tetapi juga kesehatan anak. Oleh karena itu, penyakit yang disebabkan oleh kecanduan gadget sebaiknya dapat diidentifikasi sejak dini. Salah satu bidang teknologi informasi yang dapat diterapkan yaitu jaringan syaraf tiruan. Metode yang diterapkan untuk perbandingan identifikasi adalah Learning Vector Quantization (LVQ). Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah LVQ1, LVQ 2.1, dan LVQ3. Pada penelitian ini gejala yang digunakan sebanyak 34 gejala dan 2 data keluaran. Gejala diperoleh dari penelitian sebelumnya. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi untuk membandingkan tiga algoritma LVQ dalam mengidentifikasi kecanduan gadget pada anak berdasarkan gejala tersebut. Pengujian dilakukan menggunakan perbandingan jumlah data latih dan data uji 70:30, 80:20 dan 90:10 dari 135 data responden pada anak. parameter yang digunakan yaitu learning rate(α) 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6 dengan window(Ɛ) 0.2, 0.3, 0.4 dan nilai epsilon(m) 0.2. LVQ 2.1 mendapatkan nilai akurasi tertinggi dengan 98.95% dan LVQ 3 menjadi algoritma dengan rata rata akurasi yang paling baik yaitu 95.47%. Nilai parameter window dan epsilon pada metode LVQ 3 memberikan pengaruh baik dalam mengidentifikasi kecanduan gadget pada anak dengan stabil menghasilkan nilai akurasi yang baik.

Actions (login required)

View Item