Pengaruh smartphone terhadap anak dibawah umur menggunakan algoritma Naive Bayes

Rahman, Rifqi Fadhlur (2025) Pengaruh smartphone terhadap anak dibawah umur menggunakan algoritma Naive Bayes. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

Preview	Text cover.pdf Download (84kB) | Preview
Preview	Text abstrakk.pdf Download (115kB) | Preview
Preview	Text surat pernyataan karya sendiri.pdf Download (65kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR ISI.pdf Download (85kB) | Preview
Preview	Text BAB I.pdf Download (81kB) | Preview
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (334kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (86kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (415kB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (115kB)
	Text daftar pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (108kB)

Abstract

Kemajuan teknologi informasi yang sangat cepat menjadikan ponsel sebagai salah satu kebutuhan utama bagi masyarakat. Ponsel tidak semata-mata berfungsi sebagai alat untuk berkomunikasi, tetapi sekaligus berperan sebagai sumber hiburan, platform media sosial, dan alat untuk belajar. Penggunaan ponsel kini meluas ke semua kalangan, termasuk anak di bawah umur. Namun, penggunaan yang tidak terkontrol dapat menimbulkan dampak negatif, seperti kecanduan, gangguan tidur, penurunan kemampuan sosial, hingga menurunnya prestasi akademik. Kondisi tersebut menjadikan peran orang tua sangat krusial dalam memantau penggunaan ponsel oleh anak-anak. Mereka bertanggung jawab untuk memastikan penggunaan perangkat tersebut dengan bijak dan aman. Penelitian ini bertujuan untuk : (1) Untuk menganalisis kecenderungan pemakaian smartphone pada anak usia di bawah batasan umur, (2) Untuk menilai tingkat akurasi performa algoritma Naïve Bayes dalam proses penelitian dan (3) Untuk mengkaji variabel-variabel yang berperan terhadap dampak positif maupun negatif penggunaan smartphone pada anak. Temuan dari penelitian ini mengindikasikan bahwa sistem klasifikasi yang menggunakan algoritma Naïve Bayes telah berhasil dibuat. Sistem ini dapat membantu orang tua dan guru dalam mengenali anak-anak yang berisiko mengalami kecanduan terhadap smartphone. Setelah melalui tahap data preparation, data dikonversi ke dalam format numerik, termasuk durasi pemakaian dalam menit serta label kecanduan dalam bentuk biner. Proses pemodelan dilakukan dengan membagi data, di mana 80% digunakan untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian, menggunakan metode train_test_split. Evaluasi model yang dilakukan dengan confusion matrix menunjukkan hasil yang memuaskan pada nilai precision, recall, dan F1-score, dengan akurasi rata-rata melebihi 70%. Pada tahap penerapan, model ini diimplementasikan sebagai aplikasi web sederhana yang dibangun dengan menggunakan framework Python.

Actions (login required)

View Item