Sistem prediksi tingkat stres bermain game online pada remaja menggunakan metode Naïve Bayes

Rachmahidayah, Rachmahidayah (2023) Sistem prediksi tingkat stres bermain game online pada remaja menggunakan metode Naïve Bayes. S1 thesis, Universitas Ahmad Dahlan.

	Text (JUDUL) T1_1900018317_JUDUL__231213104220.pdf Download (956kB)
	Text (BAB I) T1_1900018317_BAB_I__231213104220.pdf Download (242kB)
	Text (BAB II) T1_1900018317_BAB_II__231213104220.pdf Restricted to Registered users only Download (381kB) | Request a copy
	Text (BAB III) T1_1900018317_BAB_III__231213104220.pdf Restricted to Registered users only Download (728kB) | Request a copy
	Text (BAB IV) T1_1900018317_BAB_IV__231213104220.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB V) T1_1900018317_BAB_V__231213104220.pdf Restricted to Registered users only Download (208kB) | Request a copy
	Text (Daftar Pustaka) T1_1900018317_DAFTAR_PUSTAKA__231213104220.pdf Restricted to Registered users only Download (211kB) | Request a copy
	Text (Lampiran) T1_1900018317_LAMPIRAN__231213104220.pdf Restricted to Registered users only Download (235kB) | Request a copy
	Text (Naskah Publikasi) T1_1900018317_NASKAH_PUBLIKASI__231213104220.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Indonesia merupakan pasar industri gim terbesar di dunia, khususnya untuk gim mobile atau video game. Individu remaja lebih rentan mengalami kecanduan pada game online dibandingakan orang dewasa. Mereka cenderung mencoba hal-hal baru dan memiliki niat yang kurang pada aktivitas lainnya. Kecanduan pada game online dapat menyebabkan penurunan prestasi akademik, hubungan sosial, dan kesehatan. Kebiasaan bermain game online dalam durasi yang lama dapat berdampak negatif pada kesehatan mental remaja. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan sistem prediksi serta menilai hasil accuracy, precision, dan recall terbaik dari metode Naïve Bayes untuk menentukan tingkat stres (ringan, sedang, dan berat) dalam bermain game Mobile Legends pada remaja. Manfaat dari penelitian ini yaitu sebagai bahan pertimbangan bagi remaja untuk mengurangi durasi bermain game, sehingga dapat terhindar dari kecanduan dan gangguan mental dalam bermain.
Dalam penelitian ini, menggunakan metode klasifikasi algoritma Naïve Bayes. Evaluasi kinerja model menggunakan Confussion Matrix dan classification report untuk mengetahui performa pemodelan Naïve Bayes dalam menentukan tiga kategori tingkat stres (ringan, sedang, dan berat). Pengumpulan data dilakukan dengan cara menyebarkan kuesioner kepada responden dengan kriteria remaja dengan rentan usia 10 sampai 24 tahun dan aktif bermain game Mobile Legends. Pengujian sistem dilakukan melalui pendekatan black box untuk fungsionalitas dan interaksi pengguna, serta System Usability Scale (SUS) untuk mengukur kepuasan pengguna terhadap sistem.
Data yang dikumpulkan sebanyak 220 data dari hasil survey kuesioner. Hasil dari pengujian Confusion Matrix dengan melakukan eksperimen sebanyak tiga kali maka didapatkan rerata (average) dari accuracy 82.27%, precission 85.12%, recall 82.27%, dan f1-score 81.54%. Hal ini menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes memiliki kinerja yang cukup baik dalam memprediksi tingkat stres bermain game Mobile Legends. Pengujian sistem menggunakan black box berhasil memvalidasi fitur-fitur yang digunakan. Pengujian System Usability Scale (SUS) juka menghasilkan skor 77.25, hal ini menunjukkan tingkat kepuasan pengguna terhadap sistem prediksi tingkat stres yang dikembangkan dalam penelitian ini.

Item Type:	Thesis (S1)
Keyword:	Prediksi; game online; tingkat stres; remaja; naïve bayes
Subjects:	T Technology > T Technology (General) T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General)
Divisi / Prodi:	Faculty of Industrial Technology (Fakultas Teknologi Industri) > S1-Informatics Engineering (S1-Teknik Informatika)
Depositing User:	userperpus2 userperpus2
Date Deposited:	15 Jul 2024 06:42
Last Modified:	15 Jul 2024 06:42
URI:	http://eprints.uad.ac.id/id/eprint/65139

Actions (login required)

View Item