The repository administrator has not yet configured an RDF license.
KLASIFIKASI TINGKAT KECANDUAN PENGGUNA SMARTPHONE MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING DENGAN OPTIMASI FEATURE WEIGHTING
Penggunaan smartphone yang semakin meningkat telah menimbulkan kekhawatiran akan dampak negatif yang ditimbulkan, terutama terkait kecanduan pengguna. Identifikasi tingkat kecanduan smartphone menjadi penting untuk mencegah masalah kesehatan mental dan produktivitas. Dalam penelitian ini, dikembangkan sebuah model machine learning untuk mengklasifikasikan tingkat kecanduan pengguna smartphone. Data yang digunakan berasal dari survei yang mengukur pola penggunaan smartphone, perilaku, dan faktor psikologis terkait. Untuk meningkatkan performa model, dilakukan optimasi feature weighting yang bertujuan menyesuaikan bobot fitur-fitur yang relevan terhadap prediksi kecanduan. Beberapa algoritma machine learning seperti Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor dan Random Forest digunakan dalam eksperimen untuk menentukan model terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa optimasi feature weighting mampu meningkatkan akurasi prediksi secara signifikan. Model yang dihasilkan mampu mengklasifikasikan tingkat kecanduan pengguna smartphone dengan akurasi yang tinggi, sehingga dapat menjadi alat yang efektif untuk mendeteksi potensi kecanduan. Temuan ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam penanganan masalah kecanduan smartphone melalui pendekatan teknologi yang berbasis data.
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
KLASIFIKASI TINGKAT KECANDUAN PENGGUNA SMARTPHONE MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING DENGAN OPTIMASI FEATURE WEIGHTING (Text)
KLASIFIKASI TINGKAT KECANDUAN PENGGUNA SMARTPHONE MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING DENGAN OPTIMASI FEATURE WEIGHTING (Archive)
HTML Summary of #31702 KLASIFIKASI TINGKAT KECANDUAN PENGGUNA SMARTPHONE MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING DENGAN OPTIMASI FEATURE WEIGHTING
000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum