APPLICATION OF SMARTPHONE DAMAGE PREDICTION USING THE NAIVE BAYES METHOD AND LAPLACE SMOOTHING
| Main Authors: | Randy, Hasniati, Musdar, Izmy Alwiah |
|---|---|
| Format: | Article info application/pdf eJournal |
| Bahasa: | ind |
| Terbitan: |
STMIK KHARISMA Makassar
, 2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
https://jurnal.kharisma.ac.id/jtriste/article/view/51 https://jurnal.kharisma.ac.id/jtriste/article/view/51/47 |
Daftar Isi:
- This study aims to build and implement prediction system of smartphone damage on the android platform. This application was built using android studio 2.0 and SQLite database. The recommendation system is a software that aims to assist users by providing recommendations to users when users are faced with large amounts of information. Recommendations are expected to help users in the decision-making process, such as what items to buy, what laptops will be used, or what songs will be heard, and more. This system serves to provide prediction of damage to the smartphone built from the calculation of user input parameters in the form of questions about the symptoms experienced by users on their smartphone, then will generate predictions about the possibility of damage experienced by using methods naïve bayes and laplace smoothing, this method is used in determining an event using previously collected data. The results of this study indicate that the accuracy is not satisfactory with an accuracy rate of 20%.
- Penelitian ini bertujuan untuk membangun dan mengimplementasikan sistem prediksi kerusakan smartphone pada platform android. Aplikasi ini dibangun menggunakan android studio 2.0 dan basis data SQLite. Sistem rekomendasi merupakan sebuah perangkat lunak yang bertujuan untuk membantu pengguna dengan cara memberikan rekomendasi kepada pengguna ketika pengguna dihadapkan dengan jumlah informasi yang besar. Rekomendasi yang diberikan diharapkan dapat membantu pengguna dalam proses pengambilan keputusan, seperti barang apa yang akan dibeli, laptop apa yang akan digunakan, atau lagu apa yang akan didengar, dan lainnya. Sistem ini berfungsi untuk memberikan prediksi kerusakan smartphone yang dibangun dari perhitungan input parameter user berupa pertanyaan-pertanyaan mengenai gejala yang dialami oleh user pada smartphone mereka, kemudian akan menghasilkan prediksi mengenai kemungkinan kerusakan yang dialami dengan menggunakan metode naïve bayes dan laplace smoothing, metode ini banyak digunakan dalam menentukan prediksi suatu kejadian dengan menggunakan data-data yang telah dikumpulkan sebelumnya. Hasil penelitian ini memperlihatkan keakurasian yang didapatkan tidak memuaskan dengan tingkat keakurasian 20%.