## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364  atau  ISSN(p) : 2460-0741
Klasifikasi Kecanduan Smartphone pada Pelajar Sekolah Menengah Atas menggunakan Metode Machine Learning Berbasis Feature Weighting
Ni Kadek Cinthya Bandinithya Dewi #1 , Ni Kadek Ayu Wirdiani #2 , Dewa Made Sri Arsa #3
# Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Udayana Kampus Bukit Jimbaran, Telp. (0435) 829975, Fax (0361) 701806, Badung Bali
1 cinthyabandinithyad@gmail.com
2 ayuwirdiani@unud.ac.id
3 dewamsa@unud.ac.id
Abstrak — 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.
Kata kunci — Klasifikasi Kecanduan Smartphone, C4.5, Naive Bayes, K-Nearest Neighbor, Feature Weighting

## I. P ENDAHULUAN
Seiring  dengan  pertumbuhan  teknologi  informasi  yang pesat  di  era  globalisasi  ini  memberikan  pengaruh  yang cukup  besar  kepada  pelajar  Sekolah  Menengah  Atas (SMA),  salah  satunya  adalah  kondisi  yang  mana  pelajar SMA  mengalami  kecanduan  terhadap smartphone . Kecanduan  terhadap smartphone ini  dapat  pula  berakibat buruk  terhadap  kualitas  tidur,  interaksi  sosial,  maupun
konsentrasi belajar. Oleh sebab itu, prediksi atau klasifikasi kecanduan smartphone bagi pelajar SMA perlu dilakukan untuk  dapat  mendukung  pengambilan  keputusan  atau kebijakan  terkait  hal-hal  yang  berhubungan  dengan masalah tersebut.  Sebagai  bukti, berdasarkan hasil survey yang  dilakukan  di  Korea  Selatan  pada  tahun  2012,  yang mana  kecanduan smartphone menunjukkan  persentase sebesar 8,4% dengan usia remaja hingga 20 tahun-an [1].
Penelitian mengenai prediksi atau klasifikasi kecanduan smartphone belum  dilakukan  di  Denpasar.  Namun, beberapa  penelitian  terkait  klasifikasi  terhadap  masalah- masalah  pelajar  sudah  sering  dilakukan.  Prediksi  jurusan siswa SMAN 3 Rembang pada tahun 2015 menggunakan algoritma C4.5 menunjukkan akurasi  sebesar  74.65%  [2]. Penentuan  jurusan  siswa  SMA  pada  tahun  2015 menggunakan  algoritma  KNN-SMART  menunjukkan akurasi  sebesar  62.5%  [3].  Prediksi  hasil  belajar  siswa berdasarkan  riwayat  akademik  pada  tahun  2016 menggunakan  algoritma  C4.5  [4].  Prediksi  hasil  belajar siswa  SMP  pada  tahun  2016  menunjukkan  bahwa algoritma  NB  lebih  baik  daripada  ID3  dan  C4.5  dengan akurasi  sebesar  56.79%  [5].  Prediksi  performa  akademik siswa berbasis seleksi fitur pada tahun 2016 menunjukkan bahwa  J48  atau  DT  lebih  baik  daripada  Random  Forest, MLP, SVM (SMO), dan NB dengan akurasi sebesar 100% [6]. Prediksi mahasiswa yang mengulang mata kuliah pada tahun  2018  menggunakan  algoritma  C4.5  menyimpulkan bahwa rule pohon keputusan hasilnya sama dengan secara manual [7]. Prediksi pengambilan mata kuliah pada tahun 2019 menggunakan bahwa  KNN-SMOTE  dengan akurasi sebesar  97.96%  lebih  baik  daripaada  KNN,  SVM,  dan SVM-SMOTE  [8].  Penelian-penelitian  selanjutnya  lebih sering  menggunakan  metode-metode machine  learning seperti KNN untuk prediksi prestasi siswa [9] dan NB, DT, dan SVM untuk prediksi jurusan siswa [10]. Sementara itu, penelitian  tentang  korelasi  antara  kecanduan  smartphone terhadap kecemasan pada tahun 2018 menunjukkan adanya
korelasi  yang  signifikan  dengan  koefisien  signifikasi sebesar 0,001 serta koefisien korelasi sebesar 0,269 [11].
Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa  metode- metode  klasifikasi machine  learning yang  umum digunakan  terkait  masalah  ke  siswaaan  adalah  metode- metode Tree , seperti C4.5 atau DT, ID3, J48 dan metode- metode  klasifikasi  lainnya,  yaitu Naive  Bayes (NB), K- Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), dan Artificial  Neural  Network (ANN).  Oleh  sebab  itu, penelitian  ini  menggunakan  beberapa  metode-metode tersebut,  yaitu  C4.5,  Naïve  Bayes  dan  KNN  dan meningkatkan  kinerjanya  dengan  pendekatan  seleksi atribut menggunakan metode Forward Selection , Backward Elimination , dan Linear Regression . Selain itu, dilakukan pula normalisasi data untuk mereduksi noise . Atribut-atribut  input  yang  dapat  digunakan  untuk klasifikasi kecanduan smartphone bagi pelajar secara rinci dapat ditunjukkan pada Tabel I berikut ini.
T ABEL I K ARAKTERISTIK D ATASET [7], [12]
KODE VARIABEL KATEGORI TIPE DATA DESKRIPSI id Nama ID Nominal - X1 Umur Input Integer Min 15 Mean 16.3 0 Max 19 StdDev 0.93 X2 Jenis Kelamin Input Binomina l Laki-laki 234 Perempuan 394 X3 Kelas Input Nominal 10 272 11 205 12 151 X4 Jurusan Input Binomina l IPA 442 IPS 186 X5 Durasi Input Integer Min 1 Mean 4.05 Max 5 StdDev 1.02 X6 Aktifitas Input Integer Min 1 Mean 3.44 Max 7 StdDev 1.75 X7 Kualitas Tidur Input Binomina l Baik 312 Buruk 316 X8 Interaksi Sosial Input Nominal Sangat Rendah 9 Rendah 104 Sedang 369 Tinggi 143 Sangat Tinggi 3 X9 Konsentrasi Belajar Input Nominal Sangat Rendah 5 Rendah 108 Sedang 361 Tinggi 138 Sangat Tinggi 16 Y Kecanduan Smartphon e Output Binomina l Tidak Kecanduan 303 Kecanduan 325
Tujuan  penelitian  yaitu  untuk  (1)  Mengetahui bagaimana  korelasi  pengaruh  antara  umur  (X1),  jenis kelamin (X2), kelas (X3), jurusan (X4), durasi penggunaan smartphone  (X5),  aktifitas  (X6),  kualitas  tidur  (X7), interaksi sosial (X8), dan konsentrasi belajar (X9) terhadap kecanduan smartphone (Y)  bagi  siswa-siswi  SMA sehingga  dapat  berguna  untuk features  selection pada proses  prediksi  atau  klasifikasi  kecanduan smartphone menggunakan metode-metode machine learning (C4,5, NB, KNN); (2) Diperoleh model dari metode machine learning yang  paling  akurat  dan  efisien  untuk  prediksi  atau klasifikasi  kecanduan smartphone bagi  siswa-siswi  SMA; dan  (3)  Diperoleh  informasi  mengenai  hasil  prediksi  atau klasifikasi kecanduan smartphone bagi siswa-siswi SMA.

## II. M ETODE
Secara  rinci,  kerangka  kerja  atau  metode  yang diusulkan dapat ditunjukkan pada Gambar 1 berikut ini.

## Gambar 1. Metode yang diusulkan

## A. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  data yang  didapatkan  dari  penyebaran  kuisioner  pada SMA  di Denpasar, yaitu SMAN 2 Denpasar dan SMAN 3 Denpasar. Teknik  pengumpulan  data  kuisioner  dan  wawancara digunakan  untuk  mengunpulkan  data  primer,  sedangkan
teknik  pengumpulan  data  dokumentasi  atau  pustaka digunakan untuk mengumpulkan data sekunder.

## B. Explanatory Data Analysis
Pada  tahap  ini,  dilakukan  proses  skoring  dan transformasi  untuk  menghasilkan  dataset  yang  telah melalui  proses explanatory .  Skoring  dilakukan  untuk merubah  jawaban  responden  dengan  transformasi  dan dihitung  skor-nya.  Variabel  yang  melalui  tahap  skoring terdapat 4 buah yaitu kecanduan smartphone (KS), kualitas tidur  (KT),  interaksi  sosial  (IS),  dan  konsentrasi  belajar (KB)  yang  ditunjukan  pada  tabel  2.  Sedangkan transformasi dilakukan untuk merubah jawaban responden menjadi  angka  atau  kesepakatan  yang  telah  dibuat. Variabel  yang melalui tahap transformasi  terdapat 2 buah yaitu durasi penggunaan smartphone dan aktivitas.
T ABEL II P ROSES SKORING
Keterangan Variabel KS KT IS KB Pertanyaan 10 18 13 13 Proses Skoring STS = 1 TS = 2 KS = 2 AS = 4 S = 5 SS = 6 Perhitu- ang mengg- unakan PSQI TP = 1 KK = 2 Se = 3 Su = 4 TP = 1 KK = 2 Se = 3 Su = 4 Ketentuan Kecanduan perempuan  ≥ 33, laki-laki ≥ 31 ≤5 =baik >5 = buruk 49-52 = sangat tinggi 40-48 = tinggi 31-39 = sedang 22-30 = rendah 13-21 = sangat rendah
Keterangan: sangat tidak setuju (STS), tidak setuju (TS), kurang setuju (KS), agak setuju (AS), setuju (S), sangat setuju (SS), tidak pernah (TP), kadang-kadang (KK), sering (Se), dan selalu (Su).

## C. Pra-Pengolahan Data
Pada tahap pra-pengolahan data, dilakukan proses data type  transformation dan data  normalization . Data  type transformation dilakukan untuk merubah tipe data nominal atau  kategorikal  menjadi  data  numerik  agar  dapat  diolah oleh  seluruh  metode-metode machine  learning yang digunakan,  karena  secara  keseluruhan  karakteristik  data adalah  bertipe  data  campuran  nominal  dan  numerik. Standar  C4.5  dapat  mengolah  data  nominal  maupun numerik. Sedangkan standar NB tidak dapat mengolah data numerik,  agar  dapat  mengolah  data  numerik,  maka digunakan  probabilitas  dari  distribusi  normal  Gaussian sehingga  disebut  Gaussian  NB.  Sementara  itu,  standar KNN memang diperuntukkan pada data numerik, metode perhitungan jarak yang umum digunakan pada KNN seperti Euclidean  Distance dan Manhattan memang  untuk  data numerik.  Oleh  sebab  itu,  tipe  data  ditransformasi  dari nominal  ke  numerik.  Secara  rinci,  transformasi  tipe  data dapat ditunjukkan pada Tabel III berikut ini.
T ABEL III T RANSFORMASI T IPE D ATA
Atribut Transformasi X1 Tetap X2 Perempuan = 0, Laki-Laki = 1 X3
10, 11, 12 X4 IPA = 0, IPS = 1 X5 Tetap X6 Tetap X7 Buruk = 0, Baik = 1 X8 Sangat Rendah = 1, Rendah = 2, Sedang = 3, Tinggi = 4, Sangat Tinggi = 5 X9 Sangat Rendah = 1, Rendah = 2, Sedang = 3, Tinggi = 4, Sangat Tinggi = 5 Y Tidak kecanduan = 0, Kecanduan = 1
Selanjutnya Data  Normalization dilakukan  untuk mereduksi noise ( smoothing noisy data ). Pendekatan yang digunakan adalah Min-Max Normalization (1) [13] dalam rentang minimum dan maksimum [-1 1].
x i ′ = x i −x min x max −x min ((N max − N min ) + N min ) (1)
Notasi x i menyatakan  data  ke- i dari  variabel x , x min menyatakan data  terkecil dari variabel x , x max menyatakan data  terbesar  dari  variabel x , N min menyatakan  jangkauan terkecil ke N max menyatakan jangkauan terbesar untuk hasil normalisasi data.

## D. Korelasi Variabel
Correlation dilakukan untuk mengetahui korelasi antara semua  variabel  atau  atribut  inputan  (X)  terhadap variabel output kecanduan smartphone (Y) sehingga hasilnya dapat digunakan  untuk attributes  selection pada  proses selanjutnya  (prediksi  atau  klasifikasi).  Metode  yang digunakan  pada  proses  ini  adalah Linear  Regression , Forward Selection , dan Backward Elimination .

## E. Optimasi Parameter
Optimasi  parameter  dilakukan  dengan  menggunakan pendekatan try  and  error untuk  memperoleh  nilai  terbaik pada  setiap  parameter-parameter  dari  metode machine learning C4.5,  NB,  dan  KNN  yang  digunakan  untuk prediksi atau klasifikasi kecanduan smartphone .

## F. HoldOut untuk Validasi Data
Pada  tahap data  validation ,  dilakukan  pembagian  data latih  dan  data  uji.  Pendekatan  yang  digunakan  adalah HoldOut dengan komposisi 90% untuk data latih dan 10% untuk  data  uji.  Dengan  demikian,  pada  proses  ini  akan menghasilkan  90%  data  untuk  digunakan  dalam  proses pelatihan  dan  10%  data  untuk  digunakan  dalam  proses pengujian atau evaluasi.

## G. Algoritma C4.5
Metode Decision Tree yang digunakan adalah algoritma C4.5.  Nilai Entropy ( E ) dari  suatu  variabel  maupun suatu label  variabel  didefinisikan  pada  Persamaan  (2).  Nilai Information  Gain ( IG )  dari  suatu  variabel  didefinisikan pada  Persamaan  (3).  Nilai Gain ( G )  dari  suatu  variabel didefinisikan  pada  Persamaan  (4).  Nilai Gain Ratio ( GR )
suatu  variabel  didefinisikan  pada  Persamaan  (5).  ).  [14], [15]
E(S) = − ∑ P(W i |S)Log 2 P(W i |S) m i=1 (2) IG(S) = ∑ P(W i |S)E(S i ) m i=1
(3)
G(S) = E(S) − IG(S i ) (4) GR(S) = G(S) E(S) (5)
Notasi E(S) menyatakan Entropy dari objek atau variabel S atau  labelnya. IG(S) menyatakan Information  Gain dari objek  atau  variabel S . G(S) menyatakan Gain dari  objek atau variabel S . GR(S) menyatakan Gain Ratio dari  objek atau  variabel S . m menyatakan  banyaknya  label  atau banyaknya nilai yang berbeda pada objek atau variabel S . P(W i |S) menyatakan proporsi label ke- i ( W i ) dalam semua data  yang  diproses  untuk  objek  atau  variabel S ,  yaitu jumlah  data  milik  label  ke- i ( W i )  dibagi  dengan  jumlah seluruh data yang diproses untuk objek atau variabel S . E(S i ) menyatakan Entropy dari label ke- i objek atau variabel S . IG(S i ) menyatakan Information  Gain dari  objek  atau variabel S label ke- i .

## H. Algoritma Naïve Bayes (NB)
Hasil  keputusan  klasifikasi  algoritma  NB  didefinisikan pada Persamaan (6) berikut ini.
y′ = argmax 𝑦 k P(𝑦 k ) ∏ P(𝑥 i |𝑦 k ) m i=1 (6)
Notasi y’ menyatakan  label class hasil  keputusan klasifikasi  suatu  data  uji  atau  prediksi. P(y k ) menyatakan probabilitas  label class ( y k , k  =  1,  2,  …,  j) ,  yang  mana j adalah  banyaknya  label class . P(x i |y k ) menyatakan probabilitas atribut ( x i , i = 1, 2, …, m) pada label class ( y k ), yang mana m adalah banyaknya atribut. Untuk menangani data  numerik,  maka  distribusi Gaussian (7)  dapat diterapkan, didefinisikan sebagai berikut.
P(x i |y k ) = 1 σ√2π exp −(x−μ) 2 2σ 2 (7)
Notasi µ adalah mean , σ adalah standard deviation .

## I. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)
Hasil keputusan klasifikasi algoritma KNN didefinisikan pada Persamaan (8) berikut ini.
y ′ = argmax v ∑ I(v = y c ) k D∈D z (8)
Notasi y’ menyatakan  label class hasil  keputusan klasifikasi  suatu  data  uji  atau  prediksi. v menyatakan jumlah data yang masuk dalam class ( y c , c = 1, 2, …, p ), yang  mana p menyatakan  banyaknya class .  Sedangkan d(x’,x j ) merupakan jarak antara data prediksi atau uji ( z ) ke
setiap  data  latih  ( L j )  yang  disimpan  dalam D yang  dapat dihitung menggunakan salah satu metode pengukuran jarak ( dissimilarity ),  umumnya  menggunakan Euclidean yang didefinisikan pada Persamaan (9) berikut ini.
D(x′, x) = ‖x′ − x‖ 2 = √∑(x ′ − x i ) 2 n i=1 (9)

## J. Evaluasi
Pengukuran  kinerja  suatu  model  klasifikasi  dapat menggunakan Confusion  Matrix untuk  memperoleh  nilai accuracy , recall ( specificity dan sensitivity ), precision , dan F-Measure yang ditunjukkan pada Tabel IV berikut ini.
T ABEL IV C ONFUSION MATRIX [13] Actual + Actual - Precision Predicted + TP FP TP atau (TP+FP) * Predicted - FN TN TN atau (TN+FN) Recall TP atau (TP+FN) TN atau (TN+FP) F-Measure (2*Precision*Sensitivity) atau (Precision+Sensitivity) Accuracy (TP+TN)  atau  (TP+TN+FN+FP) Keterangan: True (T); False (F); Positive (P); Negative (N)

## K. Analisis dan Komparasi
Model-model terbaik dari setiap metode C4.5, NB, KNN dan  opsi-opsinya  kemudian  di  bandingkan  dengan menggunakan nilai performance dari akurasi tertinggi dan dengan efisiensi running times yang paling cepat. Metode terbaik  memiliki  nilai  akurasi  tertinggi  dan  efisiensi running  times yang  cepat.  Metode  terbaik  ini  digunakan untuk melakukan prediksi pada kecanduan smartphone .
III. H ASIL P ENELITIAN
Tools yang digunakan untuk ekperimen dan pengembangan  aplikasi  (simulasi)  yaitu  RapidMiner. Prosedur  yang  dilakukan  sesuai  dengan  langkah-langkah dalam metode yang diusulkan.

## A. Hasil Normalisasi Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  normalisasi  data  untuk smoothing noisy data sehingga dapat meningkatkan kinerja dari  model.  Pendekatan  yang  digunakan  adalah Min-Max Normalization dalam rentang [-1 1]. Operator RapidMiner yang  digunakan  adalah  “ Normalize ”,  hasilnya  dapat ditunjukan pada Gambar 2 berikut ini.
Gambar 2. Hasil normalisasi data

## B. Hasil Korelasi
Korelasi  dilakukan  untuk  mengetahui  korelasi  antara semua  variabel  atau  atribut  inputan  (X)  terhadap variabel output kecanduan smartphone (Y) sehingga hasilnya dapat digunakan  untuk attributes  selection pada  proses selanjutnya. Metode yang digunakan pada proses ini adalah Linear  Regression , Forward  Selection ,  dan Backward Elimination . Namun untuk metode Forward Selection dan Backward  Elimination digunakan  secara  bersamaan  pada proses learning dan evaluation dari  metode-metode machine  learning .  Operator  atau  metode  yang  digunakan untuk  melakukan  korelasi  adalah  “ Linear  Regression ”. Hasil  korelasi weight dari  setiap  atribut  inputan  dengan dapat  ditunjukkan  pada  Tabel  V,  sedangkan  secara  rinci hasil korelasinya dapat ditunjukkan pada gambar 3.
T ABEL V
W EIGHT SETIAP A TRIBUT M ENGGUNAKAN L INEAR R EGRESSION Attribute Weight X1 (Umur) -0.007 X2 (Jinkel) 0 X3 (Kelas) 0 X4 (Jurusan) 0 X5 (Durasi) -0.031 X6 (Aktivitas) -0.025 X7 (Kualitas Tidur) 0.175 X8 (Interaksi Sosial) 0 X9 (Konsentrasi Belajar) 0 Gambar 3. Hasil korelasi menggunakan linear regression
Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa berdasarkan  atribut  yang  memiliki weight atau  yang memiliki koefisien, maka hanya atribut umur (X1), durasi penggunaan smartphone (X5), aktifitas (X6), dan kualitas tidur  (X7)  yang  berpengaruh  atau  berkorelasi  terhadap output  kecanduan smartphone (Y).  Sedangkan  apabila berdasarkan nilai P-Value , maka hanya atribut aktifitas (X6)
dan kualitas tidur (X7) yang berpengaruh secara signifikan terhadap output kecanduan smartphone (Y).

## C. Setting dan Optimasi Parameter
Optimasi  parameter  dilakukan  dengan  menggunakan pendekatan try  and  error untuk  memperoleh  nilai  terbaik pada  setiap  parameter-parameter  dari  metode machine learning C4.5,  NB,  dan  KNN  yang  digunakan  untuk prediksi  atau  klasifikasi  kecanduan smartphone . Operator yang  digunakan  untuk  proses  ini  adalah  “ Optimize Parameter ”.
Berbagai  pengaturan  parameter  dan  parameter  yang dioptimalkan  pada  setiap  parameter-parameter  dari algoritma C4.5, yaitu: crtiterion = {gain ratio, information gain, gini index, dan accuracy}; max depth = {-1, 0, 1, 10, 20, 30, 40, 50}; apply pruning = true, false; confidence = {0, 1}; apply pre-pruning = true; min gain = 0.01; min leaf size = 2; min size for split = 4; number of pre-pruning = 3. Untuk  algoritma  NB,  yaitu laplace  correction  =  {true, false} . Sedangkan untuk algoritma KNN, yaitu: k = {2, 3, ... 50};  weighted  vote  =  true;  measured  type  =  numerical measure;  numerical  measure  =  {Euclidean,  Chebychev, Cosine, Dynamic Time Warping, Inner Product, Jaccard, Kernel  Euclidean,  Manhattan,  Max  Product,  Overlap, Normalized Manhattan}.

## D. Validasi Data
Pembagian  data  latih  dan  data  uji  dilakukan  untuk validasi data. Pendekatan yang digunakan adalah HoldOut dengan komposisi 90% untuk data latih dan 10% untuk data uji.  Proses  ini  akan  menghasilkan  90%  data  untuk digunakan  dalam  proses  pelatihan  dan  10%  data  untuk digunakan dalam proses pengujian atau evaluasi.

## E. Analisis dan Komparasi
Kinerja setiap model terbaik dari metode C4.5, NB, dan KNN  baik  tanpa  normalisasi  data  maupun  dengan normalisasi  data  dapat  dikomprasikan  pada  Gambar  4 berikut  ini,  sedangkan times  running dapat  ditunjukkan pada Gambar 5 berikut ini.
Gambar 4. Komparasi kinerja tanpa normalisasi data vs normalisasi data
Accu racy Preci sion Reca ll AUC Accu racy Preci sion Reca ll AUC Tanpa Normalisasi Dengan Normalisasi C4.5 69,35 69,70 71,88 66,70 69,35 69,70 71,88 66,70 NB 74,19 78,57 68,75 74,00 74,19 78,57 68,75 74,00
KNN 70,97 75,00 65,62 68,20 72,58 80,00 62,50 80,50 0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00%
Gambar  5.  Komparasi  kinerja times  running tanpa  normalisasi  data  vs normalisasi data
Dengan  demikian,  dapat  dinyatakan  bahwa  kinerja model  prediksi  atau  klasifikasi  kecanduan  smartphone lebih  baik  apabila  menggunakan  proses  normalisasi  data dengan metode Min-Max Normalization dalam rentang [-1 1],  sebagaimana  hasil  proses  ini  menunjukkan  bahwa metode  C4.5  dan  NB  memang  tidak  mengalami peningkatan  kinerja  dan  penurunan  time  process,  namun untuk  metode  KNN  mengalami  peningkatan  kinerja dengan selisih 1.61% untuk accuracy, 5% untuk precision, 12.30% untuk AUC, dan 1 detik untuk time processsetelah dilakukan  normalisasi  data.  Namun  untuk  kinerja  recall pada  KNN  justru  mengalami  penurunan  sebesar  -3.12%. Secara  rinci,  selisih  sebelum  dan  setelah  dilakukan normalisasi data dapat ditunjukkan pada Tabel VI berikut ini.
T ABEL VI K OMPARASI K INERJA R UNNING T IMES TANPA N ORMALISASI D ATA VS N ORMALISASI D ATA Method Accuracy Precision Recall AUC Times C4.5 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0 detik NB 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0 detik KNN 1.61% 5.00% -3.12% 12.30% 1 detik
Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa data normalization dengan menggunakan pendekatan Min-Max Normalization dalam rentang [-1 1] untuk mereduksi noise ( smoothing noisy data ) dapat meningkatkan kinerja model prediksi/klasifikasi  kecanduan smartphone ,  sehingga pendekatan ini ( Min-Max Normalization ) akan digunakan untuk proses-proses selanjutnya.
Setelah  melalui  berbagai  eksperimen,  model-model terbaik  dari  setiap  metode  C4.5,  NB,  KNN  dan  opsi- opsinya  dianalisis  dan  dikomparasikan  kinerjanya  untuk menentukan model yang terbaik untuk prediksi/klasifikasi kecanduan smartphone . Model yang terbaik adalah model dengan akurasi yang tertinggi dan dengan efisiensi running times yang  paling  cepat.  Secara  rinci,  komprasi times running dari  model-model  terbaik  tersebut  dapat ditunjukkan pada Gambar 6, sedangkan komparasi kinerja model-model  terbaik  tersebut  dapat  ditunjukkan  pada Gambar 7 berikut ini.
Gambar  6.  Komparasi times  running model-model  terbaik  dari  setiap metode c4.5, nb, knn dan opsi-opsinya
Gambar 7. Komprasi kinerja model-model terbaik dari setiap metode c4.5, nb, knn dan opsi-opsinya
0 0 2 0 0 1 0 1 2 3 C4.5 NB KNN D et ik Running Times Without Data Normalization Running TimesWith Data Normalization 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 18 38 0 10 20 30 40 All Attributes P-Value Weight Forward Backward D et ik C4.5 NB KNN All Attributes P-Value Weight Forward Backward Accuracy 69,35% 69,35% 69,35% 77,42% 74,19% Precision 69,70% 72,41% 69,70% 82,14% 73,53% Recall 71,88% 65,62% 71,88% 71,88% 78,12% AUC 66,70% 70,70% 66,70% 77,60% 73,20% 77,42% 60% 65% 70% 75% 80% 85% C4.5 All Attributes P-Value Weight Forward Backwar d Accuracy 74,19% 64,52% 70,97% 64,52% 67,74% Precision 78,57% 67,86% 73,33% 63,89% 67,65% Recall 68,75% 59,38% 68,75% 71,88% 71,88% AUC 74,00% 72,90% 76,00% 61,70% 68,50% 74,19% 50% 55% 60% 65% 70% 75% 80% NB All Attributes P-Value Weight Forward Backwar d Accuracy 72,58% 77,42% 79,03% 75,81% 79,03% Precision 80,00% 75,00% 78,79% 86,96% 80,65% Recall 62,50% 84,38% 81,25% 62,50% 78,12% AUC 80,50% 79,90% 82,80% 77,10% 77,50% 79,03% 79,03% 60% 65% 70% 75% 80% 85% 90% KNN
Dengan  demikian,  dapat  dinyatakan  bahwa  metode KNN  yang  memberikan  kinerja  terbaik  baik  dari  sisi accuracy , precision , recall , dan AUC sebagaimana secara rinci dapat ditunjukkan pada Tabel VII berikut ini. Namun untuk times  running ,  metode  C4.5  dan  NB  yang  terbaik untuk semua opsi dengan times running = 0 detik, unggul 1 detik  daripada  metode  KNN  yang  memberikan  akurasi terbaik.
T ABEL VII
K OMPARASI K INERJA M ODEL T ERBAIK DARI SETIAP O PSO PADA M ETODE C4.5, NB, DAN KNN
Performance Method Opsi Value Accuracy KNN Attributes selection from Correlation (Weight) & Backward 79.03 % Precision KNN Attributes selection from Forward Selection 86.96 % Recall KNN Attributes selection from Correlation (P-Value) 84.38 % AUC KNN Attributes selection from Correlation (Weight) 82.80 % Times Running C4.5 & NB All Options 0
Dengan  demikian,  metode  yang  terbaik  adalah  KNN dengan  akurasi  79.03%  pada  opsi  seleksi  atribut berdasarkan  hasil  korelasi  ( weight )  dan Backward Elimination .  Namun,  terdapat  dua  opsi  pada  KNN  yang memiliki  kinerja  akurasi  yang  sama,  sehingga  untuk menentukan  mana  opsi  yang  terbaik,  maka  penentunya adalah running times dari kedua opsi tersebut, sebagaimana dapat ditunjukkan pada Gambar 8 berikut ini.
Gambar 8. Times running dari knn pada opsi dengan akurasi terbaik
Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa  metode terbaik  untuk  prediksi/klasifikasi  kecanduan smartphone adalah metode KNN dengan seleksi  atribut menggunakan Linear  Regression berdasarkan  korelasi weight (atribut yang berpengaruh terhadap output kecanduan smartphone adalah  umur  (X1),  durasi  penggunaan smartphone (X5), aktifitas (X6), dan kualitas tidur (X7)) dan dengan model K = 44 ,  weighted  vote  =  true,  measure  types  =  numerical measures, dan numerical measure = Chebychev Distance , yang mana kinerja accuracy = 79.03%, precision = 78.79%, recall = 81.25%, AUC = 0.828, dan times running = 1 detik. Hasil  uji  model  terbaik  tersebut  dapat  ditunjukkan  pada Gambar 9 berikut ini.
Gambar 9. Hasil uji dari model terbaik

## F. Prediksi
Prediksi  dilakukan  dengan  menggunakan  model machine learning terbaik yang telah diperoleh. Data untuk prediksi  yang  digunakan  adalah  seluruh  data  yang  telah dikumpulkan,  ditransformasi,  dan  di  normalisasikan. Hasilnya dapat ditunjukkan pada Gambar 10 berikut ini.
Gambar 10. Hasil prediksi seluruh data menggunakan model terbaik
Berdasarkan  hasil  prediksi  tersebut,  maka  dapat diketahui  bahwa siswa-siswi SMA yang tidak  mengalami kecanduan smartphone sebanyak 313 siswa dari 628 siswa atau 49.84%  dan yang  mengalami  kecanduan smartphone sebanyak 315 siswa dari  628 siswa atau 50.16%. Tingkat siswa-siswi  yang  kecanduan smartphone maupun  tidak hampir seimbang berdasarkan hasil prediksi menggunakan model  terbaik.  Informasi  ini  dapat  ditunjukkan  pada Gambar 11 berikut ini.
Gambar 11. Perbandingan siswa-siswi SMA yang kecanduan smartphone dan  tidak  kecanduan  berdasarkan  hasil  prediksi  menggunakan  model terbaik
1 38 0 10 20 30 40 Times Running KNN with Attributes selection from Correlation (Weight) Times Running KNN with Attributes selection from Backward Elimination D et ik Tidak Kecanduan; 49,84% Kecanduan;
50,16%
Berdasarkan hasil prediksi menggunakan model terbaik, dapat  pula  diketahui  persentasi  umur  (X1)  terhadap kecanduan smartphone (Y), sebagaimana ditunjukkan pada Gambar  12  berikut  ini.  Dengan  demikian,  dapat disimpulkan  bahwa  siswa-siswi  SMA  yang  paling  sering tidak kecanduan smartphone adalah pada umur 16 Tahun dengan  persentasi  sebesar  21.97%  dan  siswa-siswi  SMA yang  paling  sering  kecanduan smartphone adalah  pada umur 16 Tahun pula dengan persentasi yang lebih sedikit, yaitu 16.40%.
Gambar  12.  Persentasi  umur  (x1)  terhadap  kecanduan smartphone (y) berdasarkan hasil prediksi menggunakan model terbaik
Berdasarkan hasil prediksi menggunakan model terbaik, dapat  pula  diketahui  persentasi  durasi  penggunaan smartphone (X5)  terhadap  kecanduan smartphone (Y), sebagaimana  ditunjukkan  pada  Gambar  13  berikut  ini. Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa  siswa-siswi SMA  yang  paling  sering  tidak  kecanduan smartphone adalah  dengan  durasi  penggunaan smartphone selama  5 jam  dengan  persentasi  sebesar  20.38%  dan  siswa-siswi SMA  yang  paling  sering  kecanduan smartphone adalah dengan durasi penggunaan smartphone selama 5 jam pula dengan persentasi yang lebih besar, yaitu 23.25%.
Gambar  13.  Persentasi  durasi  penggunaan  smartphone  (x5)  terhadap kecanduan smartphone (y)  berdasarkan  hasil  prediksi  menggunakan model terbaik
Berdasarkan hasil prediksi menggunakan model terbaik, dapat  pula  diketahui  persentasi  aktifitas  (X6)  terhadap kecanduan smartphone (Y), sebagaimana ditunjukkan pada Gambar  14  berikut  ini.  Dengan  demikian,  dapat disimpulkan  bahwa  siswa-siswi  SMA  yang  paling  sering tidak kecanduan smartphone adalah dengan aktifitas yang paling minimal (1) dengan persentasi sebesar 16.72% dan siswa-siswi  SMA  yang  paling  sering  kecanduan smartphone adalah  dengan  aktifitas  rata-rata  (4)  dengan persentasi sebesar 13.54%.
Gambar 14. Persentasi aktifitas (x6) terhadap kecanduan smartphone (y) berdasarkan hasil prediksi menggunakan model terbaik
Berdasarkan hasil prediksi menggunakan model terbaik, dapat pula diketahui persentasi kualitas tidur (X7) terhadap kecanduan smartphone (Y), sebagaimana ditunjukkan pada Gambar  15  berikut  ini.  Dengan  demikian,  dapat disimpulkan  bahwa  siswa-siswi  SMA  yang  paling  sering tidak kecanduan smartphone adalah yang kualitas tidurnya baik dengan persentasi sebesar 41.72%, sedangkan siswa- siswi  SMA  yang  paling  sering  kecanduan smartphone adalah  yang  kualitas  tidurnya  buruk  dengan  persentasi sebesar 42.20%
Gambar 15. Persentasi kualitas tidur (x7) terhadap kecanduan smartphone (y) berdasarkan hasil prediksi menggunakan model terbaik

## IV. K ESIMPULAN
Hasil  Korelasi  menggunakan  metode Linear  Regression diketahui  menghasilkan  2  buah  nilai  yaitu  berdasarkan Weight  dan  P-Value.  Korelasi  berdasarkan  nilai  Weight terdapat  4  buah  variabel  yang  memiliki  korelasi  yaitu atribut umur durasi penggunaan smartphone, aktifitas dan kualitas  tidur.  Sedangkan  pada  korelasi  berdasarkan  nilai
15 Th 16 Th 17 Th 18 Th 19 Th Tidak Kecanduan 9,87% 21,97% 13,38% 4,62% 0,00% Kecanduan 11,62% 16,40% 15,61% 6,37% 0,16%
Total 21,50% 38,38% 28,98% 10,99% 0,16% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 1 Jam 2 Jam 3 Jam 4 Jam 5 Jam Tidak Kecanduan 0,32% 5,25% 12,26% 11,62% 20,38% Kecanduan 0,96% 2,07% 7,96% 15,92% 23,25% Total 1,27% 7,32% 20,22% 27,55% 43,63% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 50% 1 Akt 2
Akt 3 Akt 4 Akt 5 Akt 6 Akt 7 Akt Tidak Kecanduan 16,725,7310,67 8,6 3,66 3,03 1,43 Kecanduan 5,25 2,87 7,9613,5412,265,73 2,55 Total 21,97 8,6 18,6322,1315,928,76 3,98 0 5 10 15 20 25 P e rs e n (% ) Baik Buruk
Tidak Kecanduan 41,72% 8,12% Kecanduan 7,96% 42,20%
Total 49,68% 50,32% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60%
P-Value  terdapat  2  buah  variabel  yang  memiliki  korelasi yaitu  aktivitas  dan  kualitas  tidur.  Metode  terbaik  untuk klasifikasi  kecanduan smartphone adalah  metode  KNN dengan  seleksi attribute menggunakan Linear Regression berdasarkan  korelasi weight dengan  model K  = 44 , weighted vote = true, measure types = numerical measures, dan numerical measure = Chebychev Distance , yang mana kinerja accuracy = 79.03%, precision = 78.79%, recall = 81.25%, AUC = 0.828, dan running times = 1 detik. Hasil prediksi  dari  metode  terbaik  memperoleh  beberapa informasi.  Informasi  pertama  yaitu  tingkat  kecanduan smartphone dan  tidak  kecanduan smartphone memiliki presentase  yang  hampir  seimbang  sebesar  49.85%  dan 50.16%. Informasi kedua yaitu siswa-siswi umur 16 tahun memiliki presentase tertinggi pada kecanduan smartphone dengan  presentase  16.40%  dan  tidak  kecanduan smartphone dengan  presentase  21.97%.  Informasi  ketiga yaitu  durasi  penggunaan smartphone selama  5  jam memiliki presentase tertinggi pada kecanduan smartphone dengan  presentase  23.25%  dan  tidak  kecanduan smartphone dengan presentase 20.38%. Informasi keempat yaitu aktifitas penggunaan smartphone memiliki presentase tertinggi  pada  kecanduan smartphone dengan  presentase 13.54%  dengan  4  buah  aktivitas  dan  tidak  kecanduan smartphone dengan  presentase  16.72%  dengan  1  buah aktivitas.  Informasi  kelima  yaitu  kualitas  tidur  memiliki presentase  tertinggi  pada  kecanduan smartphone dengan presentase  42.20%  dengan  kualitas  tidur  buruk  dan  tidak kecanduan smartphone dengan presentase 41.72% dengan kualitas tidur baik.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian ini didukung oleh keluarga, teman-teman dan dosen  pembimbing  serta  siswa-siswi  SMAN  2  Denpasar dan SMAN 3 Denpasar.

## R EFERENSI
[1]   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.
[2]   F. A. Prastya, "Penerapan Algoritma C4.5 untuk Prediksi Jurusan Siswa  SMAN  3  Rembang,"  Universitas  Dian  Nuuswantoro, Semarang, 2015.
[3]   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.
[4]   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.
[5]   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.
[6]   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.
[7]   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.
[8]   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.
[9]   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.
[10]  E.  Widodo,  "Prediksi  Penjurusan  IPA,  IPS,  dan  Bahasa  dengan Menggunakan  Machine  Learning," Jurnal  Pelita  Teknologi, vol. 15, no. 1, pp. 37-48, 2020.
[11]  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.
[12]  R.  A.  Ramaita,  Armaita  and  P.  Vandelis,  "Hubungan Ketergantungan Smartphone Dengan Kecemasan (Nomophobia),"
Jurnal Kesehatan, vol. 10, no. 2, p. 89, 2019.
[13]  B.  Santoso,  A.  I.  S.  Azis  and  Zohrahayaty,  Machine  Learning  & Reasoning Fuzzy Logic, Yogyakarta: Deepublish, 2020.
[14]  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.
[15]  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.