DAYAH TERPADU BABUL MAGHFIRAH ACEH BESAR) Cut Aja Ratu Thahirah Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas mipa 2024

Skripsi

Masa remaja merupakan masa peralihan dari masa kanak-kanak menuju dewasa yang ditandai dengan adanya perubahan biologis, perubahan fisiologis dan perubahan sosial. Hal ini menyebabkan remaja rentan mengalami ketidakseimbangan emosi yang berdampak kebahagiaan dan kepuasaan dalam diri atau disebut Subjective Well-Being (SWB). Dalam menilai tingkat kebahagiaan dan kepuasan seseorang, SWB dikategorikan menjadi 2 yaitu tinggi dan rendah. Untuk memprediksi keakuratan dalam pengklafikasian SWB, maka digunakan teknik data mining yaitu klasifikasi. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data data sekunder yang bersumber dari tesis berjudul “Determinan Subjective Well-Being pada Remaja Dayah di Aceh Besar”, yang berjumlah 169 data dengan 12 variabel yang terdiri dari 11 variabel independen dan 1 variabel dependen. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan hasil kinerja klasifikasi tertinggi serta membandingkan dan memperoleh metode klasifikasi terbaik. Perbandingan metode SVM dan Naïve Bayes dilakukan pada 3 strategi pengujian, yaitu pembagian data training dan data testing dengan rasio 70%:30%, 80%:20%, dan 90%:10%. Hasil penelitian ini menunjukkan hasil kinerja klasifikasi tertinggi metode SVM dihasilkan oleh rasio data 90%:10% pada kernel polinomial dengan parameter optimum C=4,668 dan d=1 dengan nilai kinerja yaitu, nilai accuracy 82,35%, nilai precision 80,71%, nilai recall 82,58%, nilai f1-score 81,32% dan nilai AUC 82,58% . Sedangkan hasil kinerja klasifikasi tertinggi metode Naïve Bayes dihasilkan oleh rasio data 90%:10% dengan nilai kinerja yaitu, nilai accuracy 70,59%, nilai precision 67,50%, nilai recall 65,91%, nilai f1-score 66,40% dan nilai AUC 65,91%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa SVM merupakan metode terbaik dalam mengklasifikasikan kategori SWB pada remaja di Dayah Terpadu Babul Maghfirah Aceh Besar. Kata Kunci: Subjective Well-Being, Klasifikasi, Support Vector Machine, Naïve Bayes, Aceh Besar 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 124134 2024-07-03 13:07:48 2024-07-03 14:47:19 machine generated