Klasifikasi Kecanduan Smartphone pada Pelajar Sekolah Menengah Atas menggunakan Metode Machine Learning Berbasis Feature Weighting
DOI:
https://doi.org/10.26418/jp.v8i1.51914Keywords:
Klasifikasi Kecanduan Smartphone, C4.5, Naive Bayes, K-Nearest Neighbor, Feature WeightingAbstract
Kecanduan terhadap smartphone dapat berakibat buruk bagi pelajar. Penelitian ini bertujuan memprediksi kecanduan smartphone di kalangan siswa-siswi SMA dengan menggunakan metode terbaik dari klasifikasi. Klasifikasi dilakukan untuk dapat mendukung pengambilan keputusan terkait masalah kecanduan smartphone. Algoritma C4.5, Naive Bayes (NB), dan K-Nearest Neighbor (KNN) merupakan metode klasifikasi machine learning yang digunakan pada penelitian ini. Metode ini merupakan metode klasifikasi machine learning yang termasuk dalam kategori top 10 dalam menyelesaikan kasus prediksi. Untuk dapat meningkatkan kinerja metode-metode machine learning tersebut, maka dilakukan seleksi atribut sebelum proses klasifikasi menggunakan Forward Selection, Backward Elimination, dan dengan pendekatan korelasi Linear Regression. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode terbaik untuk klasifikasi kecanduan smartphone adalah KNN dengan seleksi atribut menggunakan Linear Regression berdasarkan korelasi weight, yang mana atribut inputan yang berpengaruh secara signifikan terhadap output kecanduan smartphone (Y) adalah umur (X1), durasi penggunaan smartphone (X5), aktifitas (X6), dan kualitas tidur (X7) dengan model K = 44 dan numerical measure = Chebychev, menghasilkan accuracy = 79.03%, precision = 78.79%, recall = 81.25%, AUC = 0.828, dan running times = 1 detik. Output dari penelitian ini menunjukan prediksi dengan menggunakan metode terbaik yaitu presentase tingkat kecanduan siswa dengan tidak kecanduan serta presentase kecanduan smartphone dengan variabel lainnya.
References
M. Kwon, D. J. Kim, H. Cho and S. Yang, "The Smartphone Addiction Scale: Development and Validation of a Short Version for Adolescents," PLoS ONE, vol. 8, no. 12, p. 1–7, 2013.
F. A. Prastya, "Penerapan Algoritma C4.5 untuk Prediksi Jurusan Siswa SMAN 3 Rembang," Universitas Dian Nuuswantoro, Semarang, 2015.
Y. Kustiyahningsih and N. Syafa’ah, "Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Jurusan pada Siswa SMA Menggunakan Metode KNN dan Smart," Jurnal Sistem Informasi Indonesia, 2015.
M. A. Sembiring, "Penerapan Metode Decision Tree Algoritma C45 Untuk Memprediksi Hasil Belajar Mahasiswa Berdasarkan Riwayat Akademik," Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi, vol. 3, no. 1, p. 60–65, 2016.
F. Rahman and M. I. Firdaus, "Penerapan Data Mining Metode Naïve Bayes Untuk Prediksi Hasil Belajar Siswa Sekolah Menengah Pertama (Smp)," Jurnal Sains dan Teknologi, vol. 1, no. 2, 2016.
B. N. Sari, "Implementasi Teknik Seleksi Fitur Information Gain pada Algoritma Klasifikasi Machine Learning untuk Prediksi Performa Akademik Siswa," SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE, vol. 4, no. 1, 2016.
N. Azwanti, "Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Mahasiswa Yang Mengulang Mata Kuliah (Studi Kasus Di Amik Labuhan Batu)," Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer, vol. 9, no. 1, p. 11–22, 2018.
F. A. Bachtiar, I. K. Syahputra and S. A. Wicaksono, "Perbandingan Algoritma Machine Learning untuk Memprediksi Pengambilan Matakuliah," Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 6, no. 5, pp. 543-548, 2019.
Y. Umaidah and P. Purwantoro, "Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor(K-NN) dengan Pencarian Optimal untuk Prediksi Prestasi Siswa," Journal of Information System, Informatics and Computing, vol. 3, no. 2, 2019.
E. Widodo, "Prediksi Penjurusan IPA, IPS, dan Bahasa dengan Menggunakan Machine Learning," Jurnal Pelita Teknologi, vol. 15, no. 1, pp. 37-48, 2020.
D. A. Palupi, W. Sarjana and T. Hadiati, "Hubungan Ketergantungan Smartphone Terhadap Kecemasan Pada Mahasiswa Fakultas Diponegoro," Jurnal Kedokteran Diponegoro, vol. 7, no. 1, p. 140–45, 2018.
R. A. Ramaita, Armaita and P. Vandelis, "Hubungan Ketergantungan Smartphone Dengan Kecemasan (Nomophobia)," Jurnal Kesehatan, vol. 10, no. 2, p. 89, 2019.
B. Santoso, A. I. S. Azis and Zohrahayaty, Machine Learning & Reasoning Fuzzy Logic, Yogyakarta: Deepublish, 2020.
A. I. S. Azis, I. S. K. Idris, B. Santoso and Y. A. Mustofa, "Pendekatan Machine Learning yang Efisien untuk Prediksi Kanker Payudara," Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi (Jurnal Resti), vol. 3, no. 1, pp. 458-469, 2019.
A. Alhamad, A. I. S. Azis, B. Santoso and S. Taliki, "Prediksi Penyakit Jantung Menggunakan Metode-Metode Machine Learning Berbasis Ensemble – Weighted Vote," Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN), vol. 5, no. 3, pp. 352-360, 2019.
