Defri Kurniawan, - (2022) IDENTIFIKASI KECANDUAN GADGET PADA ANAK MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text Very big FINAL except BAB 4 Fix LAPORAN SIDANG - Defri Kurniawan - 11451101806.pdf Download (2MB) | Preview
	Text (BAB IV) BAB 4 Fix LAPORAN SIDANG - Defri Kurniawan - 11451101806.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Pengidentifikasian kecanduan gadget pada anak butuh dilakukan sejak dini karena banyak penyakit yang dapat ditimbulkan jika anak mengalami kecanduan gadget yang terlalu tinggi. Ini juga dapat berdampak pada kesehatan dan juga perilaku sosial anak atau bahkan tergolong sulit untuk mengobati anak yang sudah terkena kecanduan gadget yang terlalu tinggi. Oleh karena itu, sebaiknya penyakit kecanduan gadget ini dapat diidentifikasi sejak dini. Salah satu bidang yang dapat diterapkan yaitu Case Based Reasoning yang dapat memberikan hasil identifikasi berdasarkan kasus lama. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naïve Bayes Classifier. Gejala yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 34 gejala dengan 2 data keluaran yaitu rendah dan tinggi, serta 396 data training. Hasil akhir dari penelitian ini adalah aplikasi untuk mengidentifikasi kecanduan gadget pada anak berdasarkan gejala-gejala tersebut. Didapatkan akurasi 80% pada pengujian dengan data training 100%, 90% dan 80%. Dengan demikian, algoritma Naïve Bayes dapat mengenal pola dan memiliki kemampuan untuk mengidentifikasi kecanduan gadget pada anak.

Actions (login required)

View Item