JOURNAL COMPUTINGJOURNAL COMPUTING

Journal of Information Technology AmperaJournal of Information Technology Ampera

Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi tingkat keterlambatan bicara pada balita yang sudah terindekasi smartphone dengan menggunakan metode klasifikasi dan algoritma Decision Tree C4.5. Atribut yang digunakan dalam penelitian ini mencakup umur (usia), durasi, dan jenis aplikasi yang digunakan. Pengelolaan data untuk prediksi tingkat keterlambatan bicara pada balita menggunakan tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD) dengan alat bantu tools RapidMiner. Proses penghitungan data dengan algoritma Decicion Tree menunjukkan bahwa tingkat keterlambatan bicara (Speech Delayed) yang terlambat lebih rendah dibandingkan dengan tingkat balita yang tidak mengalami keterlambatan bicara (Normal). Hasil akurasi prediksi sebesar 89.59%. Evaluasi dengan metrik AUC juga menunjukkan nilai 89.59%, mengindikasikan bahwa model ini memiliki kemampuan klasifikasi yang hampir sempurna. Temuan ini memverifikasi bahwa model mampu memprediksi tingkat keterlambatan Bicara pada balita dengan tingkat akurasi yang tinggi.

Penggunaan smartphone yang berlebihan pada balita berhubungan erat dengan peningkatan risiko keterlambatan bicara.5 yang digunakan dalam penelitian ini berhasil memprediksi keterlambatan bicara dengan tingkat akurasi yang tinggi, menunjukkan bahwa faktor-faktor seperti durasi penggunaan smartphone, usia balita saat mulai menggunakan smartphone, dan aplikasi yang diakses merupakan prediktor penting.Akurasi mencapai 89,59% ini menandakan bahwa model yang dibuat mampu melakukan prediksi dengan akurat.Penting untuk diperhatikan bahwa tingginya akurasi mungkin disebabkan oleh rendahnya kompleksitas data, yang membuat model dapat memprediksi dengan akurasi yang cukup baik.

Penelitian lanjutan dapat mengembangkan model prediksi dengan memperluas variabel, seperti mempertimbangkan interaksi orang tua atau faktor lingkungan sosial selain penggunaan smartphone. Selain itu, penelitian bisa fokus pada studi longitudinal untuk melacak perkembangan bicara balita secara berkala, bukan hanya satu kali pengukuran. Terakhir, penting untuk mengeksplorasi algoritma lain seperti Random Forest atau Neural Network untuk membandingkan akurasinya dalam prediksi keterlambatan bicara, serta mengevaluasi dampak penggunaan aplikasi edukatif berbasis konten interaktif terhadap perkembangan bahasa balita.

  1. Analisis Pola Asuh Orang Tua terhadap Keterlambatan Bicara pada Anak Usia Dini | Jurnal Obsesi : Jurnal... obsesi.or.id/index.php/obsesi/article/view/456Analisis Pola Asuh Orang Tua terhadap Keterlambatan Bicara pada Anak Usia Dini Jurnal Obsesi Jurnal obsesi index php obsesi article view 456
  2. Jurnal Biomedika dan Kesehatan. aplikasi gadget berhubungan bicara bahasa balita jurnal biomedika kesehatan... jbiomedkes.org/index.php/jbk/article/view/183Jurnal Biomedika dan Kesehatan aplikasi gadget berhubungan bicara bahasa balita jurnal biomedika kesehatan jbiomedkes index php jbk article view 183
  3. Penerapan Algoritma Decision Tree dalam Klasifikasi Data Prediksi Kelulusan Mahasiswa | G-Tech: Jurnal... ejournal.uniramalang.ac.id/g-tech/en/article/view/1850Penerapan Algoritma Decision Tree dalam Klasifikasi Data Prediksi Kelulusan Mahasiswa G Tech Jurnal ejournal uniramalang ac g tech en article view 1850
Read online
File size470.63 KB
Pages10
DMCAReport

Related /

ads-block-test