DOI: 10.33050/cices.v9i2.2701 ISSN: 2356-5209 pp. 192~202 Online ISSN: 2655-3058
Penerapan Backpropagation Neural Network (BPNN) Untuk Prediksi Kecanduan Smartphone Pada Remaja
Mochammad Anshori *1 , Ilamsyah 2 , Lutfi Fatmawati 3 1, 2, 3 Program Studi Informatika Institut Teknologi Sains dan Kesehatan RS dr. Soepraoen Kesdam V/BRW Malang Indonesia E-mail: *1 moanshori@itsk-soepraoen.ac.id , 2 haris@itsk-soepraoen.ac.id , 3 wtkusuma@itsk- soepraoen.ac.id

## Abstrak
COVID-19  yang  disebabkan  oleh  coronavirus  disease-2019  telah  menyebar  dengan cepat dan menyerang secara masif. Sebagai tindakan pencegahan maka dikeluarkan kebijakan lockdown.  Kebijakan  ini  membatasi  kegiatan  sekolah,  perkantoran,  pertokoan,  melarang bepergian  dalam  waktu  tertentu,  saling  menjaga  jarak  dan  mengurangi  kerumunan  di  publik. Selama  masa  lockdown  menghasilkan  gaya  hidup  yang  baru  dimana  kegunaan  smartphone meningkat.  Peningkatan  ini  didasari  karena  smartphone  memiliki  banyak  fungsi  seperti informasi,  komunikasi,  edukasi  dan  hiburan.  Tetapi  penggunaan  smartphone  yang  berlebihan dapat  menimbulkan  efek  candu  khususnya  pada  remaja.  Berlebihan  dalam  menggunakan smartphone  membuat  anak  remaja  menjadi  insomnia,  Tingkah  laku  pergaulan  yang  berbeda, kepercayaan  diri  yang  rendah,  bahkan  kecemasan.  Kompleksnya  gejala  kecemasan  pada  anak remaja  cenderung  sulit  untuk  dipahami,  oleh  karena  itu  diusulkan  prediksi  kecanduan smartphone  dengan  backpropagation.  Pengujian  parameter  dilakukan  untuk  mendapatkan arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  yang  tepat.  Hasil  pengujian  parameter  yang  telah  dilakukan adalah  iterasi  =  50,  jumlah  neuron  pada  hidden  layer  =  9  dan  nilai  learning  rate  =  0.3. Dengan  model  tersebut,  maka  didapatkan  akurasi  sebesar  99.49%,  TPR  sebesar  99.5%  dan FPR sebesar 0.08%.
Kata Kunci— Backpropagation; Jaringan Saraf Tiruan; Kecanduan Smartphone; Pembelajaran Mesin; Jaringan Saraf

## Abstract
COVID-19  caused  by  the  coronavirus  disease-2019  has  spread  rapidly  and  attacked massively.  As  a  precaution,  a  lockdown  policy  was  issued.  This  policy  limits  the  activities  of schools, offices, shops, prohibits traveling at certain times, maintains distance from one another and reduces crowds in the public. During the lockdown period resulted in a new lifestyle where the  use  of  smartphones  increased.  This  increase  is  based  on  the  fact  that  smartphones  have many  functions  such  as  information,  communication,  education  and  entertainment.  But excessive  use  of  smartphones  can  cause  addictive  effects,  especially  in  adolescents.  Excessive use  of  smartphones  makes  teenagers  become  insomniac,  different  social  behavior,  low  self- confidence,  and  even  anxiety.  The  complexity  of  anxiety  symptoms  in  adolescents  tends  to  be difficult to understand, therefore a prediction of smartphone addiction with backpropagation is proposed. Parameter testing is done to get the right artificial neural network architecture. The results of testing the parameters that have been carried out are iterations = 50, the number of neurons  in  the  hidden  layer  =  9  and  the  learning  rate  =  0.3.  With this  model,  an  accuracy  of 99.49%, TPR of 99.5% and FPR of 0.08% is obtained.
Keywords— Backpropagation,  Artificial  Neural  Network,  Smartphone  Addiction,  Machine Learning, Neural Network
DOI: 10.33050/cices.v9i2.2701 ISSN: 2356-5209 pp. 192~202 Online ISSN: 2655-3058

## 1. PENDAHULUAN
COVID-19  (Coronavirus  desease-2019)  adalah  virus  yang  pertama  kali  muncul  di Wuhan,  China  pada  Desember  2019  dan  menyebar  sangat  cepat  dan  masif.  Tepatnya  pada  11 Maret 2020 dideklarasikan sebagai pandemi global oleh WHO (World Health Organization) [1]. Terhitung  hingga  bulan  Juli  2020  berdasarkan  data  dari  WHO  terdapat  sekitar  550  juta  kasus dan  6  juta  kematian  yang  telah  dikonfirmasi  [2].  Penyebaran  yang  banter  ini  mengakibatkan beberapa  daerah  menerapkan  kebijakan lockdown .  Kebijakan  ini  bertujuan  sebagai  tindakan pencegahan COVID-19 sehingga dapat memutus rantai penyebarannya.
Selama  masa lockdown mengubah  cara  kebiasaan  hidup  kita  menjadi  hanya  tetap didalam rumah [3]. Lockdown yang diterapkan dengan membatasi kegiatan sekolah, universitas, toko,  sektor  privat  dan  publik,  mengontrol  perbatasan  dan  transportasi,  melarang  perjalanan warga  untuk  beberapa  hari,  menjaga  jarak  dan  mengurangi  berkerumun  di  publik  [4],  [5]. Strategi  ini  dilakukan  dalam  mencegah  infeksi  antar  individu  selama  masa  pandemi.  Akibat diterapkannya kebijakan lockdown memaksa terbiasa dengan kebiasaan hidup yang baru seperti belajar secara daring dan bekerja secara remot dari jarak jauh.
Gaya hidup yang paling signifikan berubah adalah ketergantungan terhadap internet dan perangkat pintar seperti tablet, laptop, dan smartphone / gawai. Smartphone memiliki kegunaan yang  mirip  dengan  komputer  tetapi  dalam  bentuk  yang  terbatas.  Pada  saat lockdown , smartphone  menghadirkan  banyak  tujuan,  fungsi  dan  kegunaan  untuk  infromasi,  komunikasi, edukasi  dan  hiburan  [6]–[9].  Banyaknya  fitur  yang  disediakan  oleh  smartphone  membuat kenyamanan  bagi  penggunanya.  Tetapi  penggunaan  smartphone  yang  tidak  tepat  berpotensi merugikan  seperti  kecanduan  internet  [5]  khususnya  pada  remaja.  Selain  itu  orang  tua  yang lebih  sibuk  dengan  pekerjaan/kesibukan/pendidikan,  sehingga  orang  tua  lebih  banyak menghabiskan  waktu  dengan  smartphone  [10].  Gaya  asuh  anah  ini  yang  membuat  anak menghabiskan waktunya dan memicu anak menjadi kecanduan smartphone [11]. Hal ni menjadi masalah utama karena anak merasa kesepian [12].
Penelitian  menunjukkan  bahwa  terjadi  peningkatan  kecanduan  terhadap  smartphone selama masa COVID19 [13]. Kecanduan tehadap smartphone pada remaja berefek pada mental disorders, apalagi lemahnya regulasi terhadap teknologi yang ada serta mengakibatkan insomnia dan  social  behaviour  yang  berbeda  [11].  Lebih  parahnya  lagi  kecanduan  terhadap  smartphone ini  menghasilkan  kecemasan  pada  anak.  Anak-anak  yang  sering  berinteraksi  dengan  layar smartphone  akan  lebih  sering  memiliki  kepercayaan  diri  yang  rendah  [14].  Secara  medis, kecanduan smartphone memicu computer vision syndrome, sakit di pergelangan tangan [15] dan cyberchondria  [16].  Efek-efek  ini  dapat  dikurangi  apabila  kita  dapat  memprediksi  remaja tersebut telah mengalami kecanduan atau tidak.
Kecanduan  smartphone  pada  kalangan  anak-anak  itu  memberikan  efek  seperti  sakau karena  narkoba  [12].  kecemasan  pada  anak  cenderung  sulit  untuk  dipahami  oleh  orang  tua. Kompleksitas  gejala  yang  ditunjukkan  oleh  anak-anak  mengakibatkannya  menjadi  susah untuk diamati  [7].  Berdasarkan  hal  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  prediksi  kecanduan smartphone  pada  remaja.  Pada  penelitian  ini  kami  menyajikan  model  prediksi  dengan  metode jaringan syaraf tiruan. Penulis akan menggunakan salah satu metode jaringan syaraf tiruan, yaitu backpropagation dalam melakukan prediksi terhadapt kecanduan smartphone pada remaja.

## 2. METODE PENELITIAN
Berdasarkan  Gambar  1  secara  umum  ada  5  fase  metodologi  pada  penelitian  ini.  Yang pertama adalah menyiapkan dataset. Kedua melakukan praproses data dari data mentah menjadi data  matang  yang  siap  dilakukan  pemodelan.  Ketiga  adalah  membagi  dataset  dengan menggunakan  skema cross  validation dengan k-fold =  10.  Ke  empat  melakukan  pelatihan dengan backpropagation dan  uji  parameternya. Terakhir  melakukan  pembahasan  berdaasarkan hasil evaluasinya.
DOI: 10.33050/cices.v9i2.2701 ISSN: 2356-5209 pp. 192~202 Online ISSN: 2655-3058
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Alur  kerja  pertama  adalah  akuisisi  dataset.  Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder didapatkan  dari  Mendeley  dataset  [17]  yang  berupa  hasil  kuesioner.  Instrumen  dari  kuesioner terdiri dari 10 pertanyaan dengan instruksi pengisian yaitu skala 1 = sangat tidak setuju hingga skala 6 = sangat setuju. Dataset memiliki 394 baris data. Secara demografis, perbandingan data dari responden dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Demografi jenis kelamin dan kelas target
Berdasarkan Gambar 2 diatas, responden dengan kecanduan smartphone sebanyak 271, jumlah  ini  lebih  banyak  dari  pada  responden  tidak  kecanduan  dengan  jumlah  123.  Usia  dari responden berada pada rentang 11 hingga 13 tahun. Rata-rata responden yang mengisi kuesioner berusia 13 tahun yang menandakan mereka sedang menginjak masa remaja. Sebanyak 97% dari responden  memiliki  aplikasi  media  sosial  yang  terinstall  di  smartphone  yang  dimiliki. Penggunaan smartphone dalam sehari memiliki rentang antara 1 hingga lebih dari 9 jam dalam sehari. Dalam sehari, mayoritas responden menghabiskan waktu sekitar 7 hingga 9 jam. Sekitar sepertiga hari dari responden bersama dengan genggaman smartphone . Kelas target pada dataset dalam  bentuk  biner,  yaitu  Yes  dan  No  dengan  Yes  sebanyak  242  responden  dan  No  sebanyak 152. Detil fitur pada dataset ditunjukkan pada Tabel 1.
DOI: 10.33050/cices.v9i2.2701 ISSN: 2356-5209 pp. 192~202 Online ISSN: 2655-3058
Tabel 1. Detil fitur dataset No Feature Description Data type 1 No Nomor responden numerik 2 Gender Jenis kelamin nominal 3 1 Pertanyaan 1 numerik 4 2 Pertanyaan 2 numerik 5 3 Pertanyaan 3 numerik 6 4 Pertanyaan 4 numerik 7 5 Pertanyaan 5 numerik 8 6 Pertanyaan 6 numerik 9 7 Pertanyaan 7 numerik 10 8 Pertanyaan 8 numerik 11 9 Pertanyaan 9 numerik 12 10 Pertanyaan 10 numerik 13 Total Total skor dari jawaban numerik 14 Result Kelas target biner
Tahap  kedua  adalah  melakukan  praproses  data  dengan  normalisasi  dataset. Implementasi  normaliasi  supaya  data  menjadi  normal  memiliki  rentang  antara  0  hingga  1 sehingga data memiliki rentang yang seragam[18]. Normalisasi yang diterapkan adalah min-max normalization dengan  persamaan  yang  ditunjukkan  pada  persamaan  (1).  Pada  persamaan, x’ berarti  rerata  dari  normalisasi  data, x adalah  data, maxX adalah  nilai  maksimal  dari  data  dan minX adalah nilai minimal dari data.
Tahap  ketiga  adalah  memecah  data  menjadi  data  latih  dan  data  uji.  Skema  pembagian data  disini  dengan  menggunakan  metode cross  validation dengan  k=10.  Alasan  menggunakan cross validation supaya model yang dihasilkan lebih general dan dapat menghindari overfitting [19].  Cara  kerja cross  validation adalah  membagi  data  berdasarkan  nilai  k,  kemudian menjadikan satu buah segmen sebagai  data tes dan sisanya sebagai  data latih. Hal ini berulang secara iteratif hingga sebanyak nilai k [20]. Ilustrasi cross validation dengan k = 10 dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Ilustrasi cross validation dengan k = 10
Tahap  keempat  mulai  melakukan  klasifikasi  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan. Cara kerjanya  menyerupai  kinerja  otak  manusia  dalam  melakukan  pengenalan  pola  [21].  Jaringan syaraf  tiruan  memiliki  arsitektur  terdiri  dari input  layer , hidden  layer ,  dan output  layer seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 4.
DOI: 10.33050/cices.v9i2.2701 ISSN: 2356-5209 pp. 192~202 Online ISSN: 2655-3058

## Gambar 4. Arsitektur jaringan syaraf tiruan
Jenis  jaringan  syaraf  tiruan  yang  digunakan  adalah backpropagation karena  termasuk kedalam  salah  satu  algoritme  yang  populer  digunakan.  Metode  ini  termasuk  kedalam  metode supervised  learning yang  dapat  digunakan  dalam  permasalahan  klasifikasi  [22]. Backpropagation memiliki 3 tahap dalam pembelajarannya, yaitu perambatan maju, perambatan mundur  dan  penyesuaian  bobot [23].  Pengujian  yang  dilakukan  terhadap backpropagation adalah  pengujian  parameter.  Parameter  yang  akan  diuji  yaitu  iterasi, hidden  neuron ,  dan learning rate . Pengujian ini dilakukan karena sangat berpengaruh terhadap performa kinerja dari classifier .
Sebagai  tolak  ukur  dalam  melakukan  perbandingan  hasil,  peneliti  menggunakan  acuan performa dari nilai akurasi. Formula dalam menghitung akurasi ditunjukkan pada persamaan (2) dibawah.  Selain  itu  juga  menggunakan  TPR  ( true  positive  rate )  dan  FPR  ( false  positive  rate ) untuk menghasilkan kurva ROC [24] dari model backpropagation yang telah dibuat. ROC disini berguna  untuk  memodelkan  kesalahan  /  eror  dari  model  klasifikasi  yang  dibangun.  Untuk formula akurasi, FPR dan TPR dapat dilihat pada persamaan (3) dan persamaan (4). TP artinya aktual  benar  dan  diprediksi  benar,  TN  adalah  aktual  benar  tapi  prediksinya  salah,  FP  adalah aktual salah tapi diprediksi benar dan FN adalah aktual salah dan diprediksi salah [24].
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (2) 𝑇𝑃𝑅 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑥100% (3) 𝐹𝑃𝑅 = 𝐹𝑃 𝑇𝑁+𝐹𝑃 𝑥100% (4)
Tahap  kelima  adalah  melakukan  pembahasan  untuk  penarikan  kesimpulan  berdasarkan hasil  pengujian  parameter  yang  telah  dilakukan.  Tahap  ini  untuk  membuktikan  bahwa backpropagation dapat  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  dan  mengetahui  parameter  untuk mendapatkan model paling tepat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  dengan  membandingkan  nilai  akurasi  dari  setiap  pengujian parameter backpropagation .  Penelitian  ini  dengan  memanfaatkan  aplikasi  Weka  dalam melakukan  klasifikasi  [25].  Sebelum  melakukan  klasifikasi,  kami  hapus  salah  satu  buah  fitur yang  bernama  No  dari  dataset  karena  tidak  memiliki  hubungan  dengan  fitur  yang  lainnya. Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  pada hidden  neuron adalah sigmoid yang  ditunjukkan  pada persamaan (5). Fungsi sigmoid dipilih karena cocok dan mampu dalam mengatasi permasalahan linear ataupun non-linier.
𝑠𝑖𝑔𝑚𝑜𝑖𝑑 = 1 1+𝑒 −(𝑥) (5)
DOI: 10.33050/cices.v9i2.2701 ISSN: 2356-5209 pp. 192~202 Online ISSN: 2655-3058

## 3.1. Pengujian Parameter Iterasi
Gambar 5. Pengujian parameter iterasi
Pengujian  parameter  iterasi  dimulai  dari  10  hingga  200  dengan  kelipatan  10  ditiap pelatihannya.  Hasil  dari  pengujian  didapatkan  bahwa  akurasi  yang  optimal  diraih  saaat  iterasi bernilai  50  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  5.  Saat  iterasi  yang  kecil,  akurasi  yang dihasilkan  juga  rendah.  Seiring  bertambahnya  jumlah  iterasi, akurasi  juga  semakin  meningkat. Hal ini menunjukkan bahwa iterasi memiliki pengaruh terhadap performa dari backpropagation . Tetapi iterasi juga berpengaruh terhadap waktu komputasi selama proses pembelajaran.

## 3.2. Pengujian Parameter Jumlah Neuron
Gambar 6. Pengujian parameter jumlah neuron
Pengujian  parameter  jumlah  neuron  dilakukan  dari  1  hingga  15.  Banyaknya  neuron berpengaruh  terhadap  kompleksitas  model backpropagation .  Semakin  banyak  neuron,  maka semakin kompleks model yang disajikan. Pengujian ini juga berpengaruh terhadap konvergensi pembelajarannya.  Dari  Gambar  6  dapat  diketahui  bahwa  saat  banyaknya  neuron  yang  minim, classifier telah  dapat  menghasilkan  akurasi  yang  tinggi.  Akan  tetapi  saat  neuron  =  8,  terjadi penurunan  performa.  Inilah  yang  dimaksud  dengan  konvergensi  dini  dari  banyaknya  jumlah
DOI: 10.33050/cices.v9i2.2701 ISSN: 2356-5209 pp. 192~202 Online ISSN: 2655-3058
neuron pada hidden layer . Kemudian ditentukan jumlah neuron yang digunakan adalah 9 supaya model cenderung tidak konvergensi dini.

## 3.3. Pengujian Parameter Learning Rate
Gambar 7. Pengujian parameter learning rate
Pengujian  parameter learning  rate yang  diujikan  memiliki  rentang  antara  0  hingga  1. Sehingga  parameter  yang  diuji  dimulai  dari  0.1  hingga  0.9.  Hasil  pengujian  ini  menghasilkan nilai learning rate = 0.3 yang terbaik. Hal ini berdasarkan pada Gambar 7 dimana saat learning rate kecil  belum  dapat  memberikan  akurasi  yang  baik.  Tetapi  semakin  meningkatnya  nilai learning rate cenderung memberikan peningkatan juga terhadap nilai akurasinya

## 3.4. Pembahasan

## Gambar 8. Arsitektur model backpropagation
Gambar  8  menunjukkan  arsitektur  akhir  dari  hasil  pengujian  paramater  yang  telah dilalui.  Parameter  dari  hasil  pengujian  bertujuan  untuk  mendapatkan  model backpropagation yang paling optimal. Berdasarkan Gambar 8 dapat diketahui bahwa jumlah neuron pada hidden layer sebanyak  9  yang  berasal  dari  hasil  pengujian  parameter.  Selain  itu  parameter  optimal lainnya adalah iterasi = 50 dan learning rate = 0.3.
DOI: 10.33050/cices.v9i2.2701 ISSN: 2356-5209 pp. 192~202 Online ISSN: 2655-3058
Tabel 2. Confusion matrix Aktual Prediksi Ya Tidak Ya 242 0 Tidak 2 150
Dengan  menggunakan  model  arsitektur backpropagation dari  hasil  pengujian, kemudian dilakukan pengenalan pola dengan  model baru dan juga  menrapkan cross validation dengan  k  =  10.  Hasil  pembelajaran  ditunjukkan  oleh  tabel confusion  matrix .  Tabel  2  adalah tabel  yang  menunjukkan hasil prediksi  dan aktual dari proses klasifikasi. Berdasarkan Tabel 2, angka  pada  tiap cell tersebut  dapat  digunakan  untuk  menghitung  akurasi, TPR  dan  FPR.  Hasil kalkulasi  akurasi  =  99.49%,  TPR  =  99.5%  dan  FPR  =  0.008%.  Akurasi  yang  didapatkan mendekati  nilai  akurasi  maksimalnya,  sehingga  model  yang  didapat  dapat  dikatakan  sudah optimal.
Gambar 9. ROC berdasarkan FPR dan TPR
Gambar  9  menunjukkan  kurva  ROC  yang  dihasilkan  oleh  FPR  pada  sumbu  x  dapat disebut  juga  dengan sensitivity dan  TPR  pada  sumbu  y  sebagai specifity [26],  [27].  Nilai  area under  ROC  adalah  0,9982.  Jika  nilai  kurva  berada  pada  rentang  0.5  hingga  1  menandakan bahwa  model  prediksinya  cenderung  optimal.  Oleh  karena  itu  dengan backpropagation ,  nilai hasil ROC dapat dikatakan sangat mendekati optimal. Dengan demikian performa dari classifier sudah tepat dalam melakukan prediksi kecanduan smartphone pada remaja

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Mengacu  pada  hasil  dan  pembahasan, backpropagation sebagai  salah  satu  metode didalam  jaringan  syaraf  tiruan  dapat  melakukan  prediksi  kecanduan  terhadap smartphone pada remaja.  Dilakukan  pengujian  parameter  untuk  mendapatkan  parameter  dalam  membangun model klasifikasi yang terbaik. Diketahui bahwa parameter pada jaringan syaraf tiruan memiliki pengaruh terhadap performanya dalam melakukan pengenalan pola. Parameter yang diuji adalah iterasi,  jumlah neuron pada hidden  layer dan  nilai learning  rate .  Model  dari  pengujian  yang telah  dilakukan  menghasilkan  akurasi  maksimal  yaitu  99.4924%  dengan  parameter  iterasi sebanyak 50, neuron pada hidden layer berjumlah 9 dan nilai learning rate adalah 0.3.
DOI: 10.33050/cices.v9i2.2701 ISSN: 2356-5209 pp. 192~202 Online ISSN: 2655-3058

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. Putri Aprilia, D. Pratiwi, and A. Barlianto Ariwibowo, “Sentiment Visualization of Covid-19 Vaccine Based On Naive Bayes Analysis,” J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 6, no. 2, pp. 195–208, 2021, doi: 10.25126/jitecs.202162353.
[2] “Coronavirus  disease  (COVID-19).”  https://www.who.int/emergencies/diseases/novel- coronavirus-2019 (accessed Jul. 13, 2022).
[3] Z. A. Ratan, S. Bin Zaman, S. M. S. Islam, and H. Hosseinzadeh, “Smartphone overuse: A hidden crisis in COVID-19,” Heal. Policy Technol. , vol. 10, no. 1, pp. 21–22, 2021, doi: 10.1016/j.hlpt.2021.01.002.
[4] H.  Saadeh et  al. ,  “Smartphone  Use  Among  University  Students  During  COVID-19 Quarantine: An Ethical Trigger,” Front. Public Heal. , vol. 9, no. July, pp. 1–11, 2021, doi: 10.3389/fpubh.2021.600134.
[5] J.  Zhao,  B.  Ye,  L.  Luo,  and  L.  Yu,  “The  Effect  of  Parent  Phubbing  on  Chinese Adolescents’ Smartphone Addiction During COVID-19 Pandemic: Testing a Moderated Mediation  Model,” Psychol.  Res.  Behav.  Manag. ,  vol.  15,  no.  March,  pp.  569–579, 2022, doi: 10.2147/PRBM.S349105.
[6] J.  E.  Chung et  al. ,  “Smartphone  addiction  risk  and  daytime  sleepiness  in  Korean adolescents,” J.  Paediatr.  Child  Health ,  vol.  54,  no.  7,  pp.  800–806,  2018,  doi: 10.1111/jpc.13901.
[7] M.  Dhamayanti,  R.  G.  Dwiwina,  and  R.  Adawiyah,  “Influence  of  Adolescents  ’ Smartphone Addiction on Mental and Emotional Development in West Java , Indonesia Pengaruh  Kecanduan  Gawai  pada  Perkembangan  Mental  dan  Emosional  Remaja  di Jawa Barat , Indonesia,” J. Med. , vol. 51, no. 38, 2019.
[8] C. F.  Giraldo-jiménez,  J.  Gaviria-chavarro,  A.  Urrutia-valdés,  J.  F.  Bedoya-pérez,  and M.  O.  Sarria-paja,  “Machine-Learning  Predictive  Models  For  Dependency  On Smartphones Based On Risk Factors,” 2021.
[9] J.  Park,  J.  E.  Jeong,  S.  yeon  Park,  and  M.  J.  Rho,  “Development  of  the  Smartphone Addiction  Risk  Rating  Score  for  a  Smartphone  Addiction  Management  Application,” Front. Public Heal. , vol. 8, no. September, pp. 1–11, 2020, doi:
10.3389/fpubh.2020.00485.
[10] A.  Sediyono  and  A.  Ariwibowo,  “Software  requirement  specification  of  intelligent system  for  monitoring  and  preventing  smartphone  addiction,” Proceeding  2017  Int. Conf. Smart Cities, Autom. Intell. Comput. Syst. ICON-SONICS 2017 , vol. 2018-Janua, pp. 54–58, 2017, doi: 10.1109/ICON-SONICS.2017.8267821.
[11] O. Okfalisa, E. Budianita, M. Irfan, H. Rusnedy, and S. Saktioto, “The Classification of Children Gadget Addiction: The Employment of Learning Vector Quantization 3,” IT J. Res. Dev. , vol. 5, no. 2, pp. 158–170, 2020, doi: 10.25299/itjrd.2021.vol5(2).5681.
[12] I.  D.  Amalya,  A.  Rizqi,  and  F.  A.  Fadjri,  “The  Relationship  Between  Smartphone Addiction and Loneliness Among Students,” Proc. ICECRS , vol. 8, pp. 4–9, 2020, doi: 10.21070/icecrs2020421.
DOI: 10.33050/cices.v9i2.2701 ISSN: 2356-5209 pp. 192~202 Online ISSN: 2655-3058
[13] G. Serra, L. Lo Scalzo, M. Giuffrè, P. Ferrara, and G. Corsello, “Smartphone use and addiction during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic: cohort study  on 184  Italian  children  and  adolescents,” Ital.  J.  Pediatr. ,  vol.  47,  no.  1,  pp.  1–10,  2021, doi: 10.1186/s13052-021-01102-8.
[14] L.  N.  Filaili,  H.  Rosyita,  and  P.  Rahmawati  Handayani,  “Kecanduan  Smartphone Dengan Kepercayaan Diri Pada Remaja Usia 12-15 Tahun Tingkat Sekolah Menengah Pertama  Di  Kecamatan  Kramat  Jati,  Jakarta Timur,” J.  Teknol.  Inf. ,  vol.  7,  no.  2,  pp. 116–123, 2021, doi: 10.52643/jti.v7i2.1905.
[15] W.  Lawanont  and  M.  Inoue,  “A  development  of  classification  model  for  smartphone addiction  recognition  system  based  on  smartphone  usage  data,” Smart  Innov.  Syst. Technol. , vol. 73, pp. 3–12, 2018, doi: 10.1007/978-3-319-59424-8_1.
[16] F. C. Yam, O. Korkmaz, and M. D. Griffiths, “The association between fear of Covid- 19 and smartphone addiction among  individuals: the  mediating and  moderating role  of cyberchondria  severity,” Curr.  Psychol. ,  vol.  19,  no.  0123456789,  2021,  doi: 10.1007/s12144-021-02324-z.
[17] W.  Suprianto  and  D.  Wanda,  “Datasets  for  Smartphone  Addiction  and  Cyberbullying Prevalence in Early Adolescents,” vol. 3, 2021, doi: 10.17632/M6S3D8KVSM.3.
[18] V. Gajera, R. Gupta, P. K. Jana, and I. S. Member, “An Effective Multi-Objective Task Scheduling  Algorithm  using  Min-Max  Normalization  in  Cloud  Computing,” 2016  2nd Int.  Conf.  Appl.  Theor.  Comput.  Commun.  Technol. ,  pp.  812–816,  2016,  doi: 10.1109/ICATCCT.2016.7912111.
[19] M. Anshori, F. Mar’i, and F. A. Bachtiar, “Comparison of Machine Learning Methods for Android Malicious Software Classification based on System Call,” Proc.  2019  4th Int.  Conf.  Sustain.  Inf.  Eng.  Technol.  SIET  2019 ,  pp.  343–348,  2019,  doi: 10.1109/SIET48054.2019.8985998.
[20] Y. Sugianela, Q. L. Sutino, and D. Herumurti, “Eeg  Classification for Epilepsy Based on Wavelet Packet Decomposition and Random Forest,” J. Ilmu Komput. dan Inf. , vol. 11, no. 1, p. 27, 2018, doi: 10.21609/jiki.v11i1.549.
[21] K. A. Widagdo, K. Adi, and R. Gernowo, “Kombinasi Feature Selection Fisher Score dan  Principal  Component  Analysis  (PCA)  untuk  Klasifikasi  Cervix  Dysplasia,” J. Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  7,  no.  3,  p.  565,  2020,  doi: 10.25126/jtiik.2020702987.
[22] K. Amadea, F. A. Bachtiar, and G. Pangestu, “Klasifikasi Pola Pergerakan Bola Mata Menggunakan Metode Multilayer Backpropagation,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 2, pp. 391–400, 2022, doi: 10.25126/jtiik.202295668.
[23] C. Dewi, S. Sundari, and M. Mardji, “Texture Feature On Determining Quantity of Soil Organic  Matter  For  Patchouli  Plant  Using  Backpropagation  Neural  Network,” J.  Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 1–14, 2019, doi: 10.25126/jitecs.20194168.
[24] Z.  Huang  and  D.  Chen,  “A  Breast  Cancer  Diagnosis  Method  Based  on  VIM  Feature Selection  and  Hierarchical  Clustering  Random  Forest  Algorithm,” IEEE  Access ,  vol. 10, pp. 3284–3293, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3139595.
DOI: 10.33050/cices.v9i2.2701 ISSN: 2356-5209 pp. 192~202 Online ISSN: 2655-3058
[25]
E. Frank, M. A. Hall, and I. H. Witten, “The WEKA workbench,” Data Min. , pp. 553– 571, 2017, doi: 10.1016/b978-0-12-804291-5.00024-6.
[26] L.  D.  S. Rodrigues,  E. T.  Matsubara, and  B.  M.  Nogueira, “Learning  a  Fast  Bipartite Ranker  for  Text  Documents  Using  Lexicographical  Rankers  and  ROC  Curves,” Proc. Int.  Conf.  Doc.  Anal.  Recognition,  ICDAR ,  vol.  1,  pp.  1307–1312,  2018,  doi: 10.1109/ICDAR.2017.215.
[27] A.  Swift,  R.  Heale,  and  A.  Twycross,  “What  are  sensitivity  and  specificity?,” Evid. Based. Nurs. , vol. 23, no. 1, pp. 2–5, 2020, doi: 10.1136/ebnurs-2019-103225.