Search for collections on Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Repository

ANALISIS ASOSIASI DATA KECANDUAN BERMAIN GAME ONLINE DAN KUALITAS TIDUR MENGGUNAKAN ALGORITMA KMEANS DAN APRIORI

IRGIE RACHMAT FACHREZI, - (2024) ANALISIS ASOSIASI DATA KECANDUAN BERMAIN GAME ONLINE DAN KUALITAS TIDUR MENGGUNAKAN ALGORITMA KMEANS DAN APRIORI. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

[img]
Preview
Text
BAB 1-5 IRGIE FIX.pdf - Published Version

Download (7MB) | Preview
[img] Text (BAB 4)
BAB 4 IRGIE FIX.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (945kB)

Abstract

Kecanduan game online didefinisikan sebagai keterlibatan terus-menerus dan berlarut-larut yang menghasilkan kecenderungan untuk menarik diri dari kehidupan sosial. Kualitas tidur merupakan fenomena yang kompleks yang terjadi pada diri seseorang dengan berdasarkan pada berbagai macam aspek seperti kualitas tidur subjektif, tidur latensi, gangguan tidur, durasi tidur, efisiensi gangguan tidur, penggunaan obat tidur, dan disfungsi waktu disiang hari. Penelitian dilakukan untuk menganalisis data kecanduan game online dan kualitas tidur dengan konsep clustering. Data yang digunakan berupa kuisioner yang disebar pada Mahasiswa Sistem Infornasi dan terdiri atas 20 atribut kuisoner Internet Addiction Test (IAT) dan 19 kuisioner Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI). Tiap atribut tersebut dilakukan cluster terhadap kecanduan bermain game online dan kualitas tidur dengan 10 kali percobaan untuk mencari hasil analisis, dan terdapat 4 cluster yang menjadi hasil silhouette scores terbaik yaitu 93%. Analisis asosiasi pada tiap-tiap cluster menggunakan Apriori terdapat cluster 3 dan 4 menggunakan metode Apriori dengan minimum support 60% dan minimum confident 70%, dari 158 mahasiswa terdapat 34 mahasiswa yang kecanduan game online sangat berpengaruh terhadap kualitas tidur.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Contributors:
ContributionNameNIDN/NIDKEmail
Thesis advisorINGGIH PERMANA, -2010128801inggihpermana@uin-suska.ac.id
Thesis advisorFEBI NUR SALISAH, -2020029002febinursalisah@uin-suska.ac.id
Subjects: 000 Karya Umum > 003 Sistem-sistem
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Sistem Informasi
Depositing User: fsains -
Date Deposited: 22 Jul 2024 00:43
Last Modified: 22 Jul 2024 00:43
URI: http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/82384

Actions (login required)

View Item View Item