PLBPLB
TEMATIKTEMATIKPenelitian ini mengimplementasikan model hibrid CNN-LSTM untuk menganalisis dan memprediksi perilaku pengguna perangkat seluler menggunakan dataset dari 700 pengguna. Model ini menggabungkan kekuatan CNN dalam ekstraksi fitur spasial dan LSTM dalam analisis sekuensial temporal. Hasil menunjukkan performa model yang sangat baik dengan akurasi 92%, presisi 89%, recall 91%, dan F1-score 90%. Analisis pola temporal mengungkapkan variasi signifikan antar kelas pengguna, dengan kelas intensif menunjukkan penggunaan konsisten tinggi (rata-rata 300 menit/hari). Faktor kunci yang mempengaruhi pengalaman pengguna teridentifikasi: waktu penggunaan aplikasi (25%), waktu layar menyala (22%), dan konsumsi baterai (18%). Segmentasi pengguna menghasilkan lima kelompok distingtif, dengan Segmen 2 menunjukkan penggunaan tertinggi (6,2 jam/hari) dan Segmen 5 terendah (1,3 jam/hari). Korelasi kuat (0,89) antara waktu penggunaan aplikasi dan waktu layar menyala menegaskan pentingnya optimasi kinerja aplikasi. Temuan ini memberikan dasar untuk personalisasi layanan yang lebih efektif dan pengembangan aplikasi yang lebih terarah, membuka jalan bagi optimasi pengalaman pengguna perangkat seluler.
Penelitian ini mengimplementasikan model hybrid CNN-LSTM untuk menganalisis dan memprediksi pola perilaku pengguna perangkat seluler.Model yang dikembangkan menunjukkan performa yang sangat baik, dengan akurasi keseluruhan mencapai 92%.Analisis pola temporal penggunaan perangkat mengungkapkan variasi yang signifikan antar kelas pengguna, dan faktor-faktor kunci seperti waktu penggunaan aplikasi, waktu layar menyala, dan konsumsi baterai telah diidentifikasi.Segmentasi pengguna menghasilkan kelompok-kelompok dengan karakteristik berbeda, yang memungkinkan strategi personalisasi yang lebih terarah.
Berdasarkan temuan penelitian ini, beberapa saran penelitian lanjutan dapat diajukan. Pertama, perlu dilakukan penelitian lebih lanjut untuk mengeksplorasi pengaruh faktor demografis yang lebih rinci, seperti tingkat pendapatan dan pendidikan, terhadap pola penggunaan perangkat seluler. Hal ini dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang bagaimana karakteristik sosio-ekonomi mempengaruhi perilaku pengguna. Kedua, penelitian dapat difokuskan pada pengembangan model yang mampu memprediksi perubahan perilaku pengguna dalam jangka panjang, dengan mempertimbangkan faktor-faktor eksternal seperti tren teknologi dan perubahan gaya hidup. Ketiga, penting untuk menyelidiki implikasi etis dan privasi dari analisis perilaku pengguna yang mendalam, serta mengembangkan kerangka kerja yang memastikan penggunaan data yang bertanggung jawab dan melindungi hak-hak pengguna. Dengan menggabungkan ketiga saran ini, penelitian di masa depan dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam memahami dan mengoptimalkan pengalaman pengguna perangkat seluler secara berkelanjutan.
- Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informas)i. bert indobert lstm classifying public opinion... jurnal.iaii.or.id/index.php/RESTI/article/view/4215Jurnal RESTI Rekayasa Sistem dan Teknologi Informas i bert indobert lstm classifying public opinion jurnal iaii index php RESTI article view 4215
- Frontiers | Deep learning for studying drawing behavior: A review. frontiers deep learning studying drawing... doi.org/10.3389/fpsyg.2023.992541Frontiers Deep learning for studying drawing behavior A review frontiers deep learning studying drawing doi 10 3389 fpsyg 2023 992541
- Implementasi Model Hybrid CNN-LSTM untuk Optimasi Pengalaman Pengguna Perangkat Seluler | TEMATIK. implementasi... jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/article/view/2125Implementasi Model Hybrid CNN LSTM untuk Optimasi Pengalaman Pengguna Perangkat Seluler TEMATIK implementasi jurnal plb ac index php tematik article view 2125
- Faculty's acceptance of computer based technology: Cross-validation of an extended model | Australasian... doi.org/10.14742/ajet.1095Facultys acceptance of computer based technology Cross validation of an extended model Australasian doi 10 14742 ajet 1095
| File size | 422.44 KB |
| Pages | 9 |
| DMCA | Report |
Related /
MAHADEWAMAHADEWA Rendahnya pemahaman tersebut dipengaruhi oleh kebingungan mahasiswa dalam mengaitkan konsep statistik dengan fenomena sehari‑hari serta berkurangnyaRendahnya pemahaman tersebut dipengaruhi oleh kebingungan mahasiswa dalam mengaitkan konsep statistik dengan fenomena sehari‑hari serta berkurangnya
LP3MZHLP3MZH Di Kabupaten Garut, banyak guru masih bergantung pada metode konvensional, sehingga proses belajar cenderung pasif dan keterlibatan siswa rendah. UntukDi Kabupaten Garut, banyak guru masih bergantung pada metode konvensional, sehingga proses belajar cenderung pasif dan keterlibatan siswa rendah. Untuk
ILMUBERSAMAILMUBERSAMA Model Convolutional Neural Network (CNN) mampu mengklasifikasikan jenis jerawat pada citra wajah dengan akurasi sebesar 88%. Akurasi yang diperoleh sangatModel Convolutional Neural Network (CNN) mampu mengklasifikasikan jenis jerawat pada citra wajah dengan akurasi sebesar 88%. Akurasi yang diperoleh sangat
NURUL FIKRINURUL FIKRI Hasil implementasi menunjukkan nilai RMSE sebesar 0,1886; MSE sebesar 0,0366; dan MAE sebesar 0,1242 yang menandakan akurasi prediksi sangat baik. SelainHasil implementasi menunjukkan nilai RMSE sebesar 0,1886; MSE sebesar 0,0366; dan MAE sebesar 0,1242 yang menandakan akurasi prediksi sangat baik. Selain
STIT ALKIFAYAHRIAUSTIT ALKIFAYAHRIAU Pengamatan aktivitas anak juga meningkat, hal ini dapat terlihat dari data awal hingga siklus II pertemuan 2. Data awal 41,27%, Siklus II pertemuan 2 diperolehPengamatan aktivitas anak juga meningkat, hal ini dapat terlihat dari data awal hingga siklus II pertemuan 2. Data awal 41,27%, Siklus II pertemuan 2 diperoleh
UIGMUIGM Artikel ini bertujuan untuk mendeskripsikan hasil pelatihan pendidikan multikultural berbasis literasi digital yang ditujukan untuk memperkuat kebhinekaanArtikel ini bertujuan untuk mendeskripsikan hasil pelatihan pendidikan multikultural berbasis literasi digital yang ditujukan untuk memperkuat kebhinekaan
UM MetroUM Metro Keterampilan closure baik yang dipimpin guru maupun yang dipimpin mahasiswa efektif meningkatkan penguasaan kosakata metode mengajar pada mahasiswa calonKeterampilan closure baik yang dipimpin guru maupun yang dipimpin mahasiswa efektif meningkatkan penguasaan kosakata metode mengajar pada mahasiswa calon
UMPWRUMPWR Sementara respon siswa menunjukkan bahwa pembelajaran di sekolah belum mendukung kegiatan STEM dan pemecahan masalah. Maka perlu dikembangkan pembelajaranSementara respon siswa menunjukkan bahwa pembelajaran di sekolah belum mendukung kegiatan STEM dan pemecahan masalah. Maka perlu dikembangkan pembelajaran
Useful /
LINKPUBLINKPUB Hasil post-test menunjukkan peningkatan pengetahuan peserta terkait konsep pola hidup sehat dan pemilihan makanan sehat. Sebelumnya, sebagian besar pesertaHasil post-test menunjukkan peningkatan pengetahuan peserta terkait konsep pola hidup sehat dan pemilihan makanan sehat. Sebelumnya, sebagian besar peserta
UNUJAUNUJA 964, p = 0. 339). In contrast, teacher morals significantly influenced student academic performance, with a 29. 9% increase in student performance (t =964, p = 0. 339). In contrast, teacher morals significantly influenced student academic performance, with a 29. 9% increase in student performance (t =
MAHADEWAMAHADEWA Tujuan dari penenlitian ini adalah untuk mengetahui adakah pengaruh penerapan model pembelajaran kooperatif tipe Team Assisted Individualization (TAI)Tujuan dari penenlitian ini adalah untuk mengetahui adakah pengaruh penerapan model pembelajaran kooperatif tipe Team Assisted Individualization (TAI)
WIDYATAMAWIDYATAMA Hal ini mungkin benar jika mereka telah memiliki siswa dengan pengetahuan bahasa Inggris yang cukup. Jika situasi tersebut tidak demikian, dan mereka harusHal ini mungkin benar jika mereka telah memiliki siswa dengan pengetahuan bahasa Inggris yang cukup. Jika situasi tersebut tidak demikian, dan mereka harus