NABILA SETIA NUGRAENI (2024) SISTEM PENDETEKSI LEVEL EKSTREMISME REMAJA DI PULAU JAWA AKIBAT PENGGUNAAN GADGET BERBASIS NEURO NETWORK. S1 thesis, Universitas Muhammadiyah Yogyakarta.

[thumbnail of Halaman Judul] Text (Halaman Judul)
Halaman Judul.pdf
Download (36MB)
[thumbnail of Lembar Pengesahan] Text (Lembar Pengesahan)
Lembar Pengesahan.pdf
Restricted to Registered users only
Download (695kB)
[thumbnail of Abstrak] Text (Abstrak)
Abstrak.pdf
Restricted to Registered users only
Download (18MB)
[thumbnail of Bab I] Text (Bab I)
Bab I.pdf
Download (18MB)
[thumbnail of Bab II] Text (Bab II)
Bab II.pdf
Restricted to Registered users only
Download (18MB)
[thumbnail of Bab III] Text (Bab III)
Bab III.pdf
Restricted to Registered users only
Download (18MB)
[thumbnail of Bab IV] Text (Bab IV)
Bab IV.pdf
Restricted to Registered users only
Download (18MB)
[thumbnail of Bab V] Text (Bab V)
Bab V.pdf
Restricted to Registered users only
Download (18MB)
[thumbnail of Daftar Pustaka] Text (Daftar Pustaka)
Daftar Pustaka.pdf
Restricted to Registered users only
Download (18MB)
[thumbnail of Naskah Publikasi] Text (Naskah Publikasi)
Naskah Publikasi.pdf
Restricted to Registered users only
Download (1MB)
[thumbnail of Full Text] Text (Full Text)
Full Text.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (18MB)

Abstract

Di masa sekarang ini, telah banyak kelompok radikal memanfaatkan platform media sosial untuk mengejar kekuasaan di internet. Mereka berfokus pada anak muda. Penyedia platform dan pemerintah telah melakukan sejumlah tindakan pencegahan. Namun, tampaknya langkah � langkah yang diambil belumlah cukup. Maka perlu dipantau dengan sistem yang dapat mengkategorikan tingkat ekstremisme pada usia remaja dengan teknologi Machine Learning (ML) dan tampilan App Designer pada Matlab, agar dapat dengan mudah di akses pengguna. Penelitian ini menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN) dengan tiga macam algortima, yaitu Levenberg-Marquardt backpropagation (LM), BFGS Quasi-Newton backpropagation (BFG), dan Conjugate Gradient backpropagation with Polak-Ribiere Updates (CGP). Tujuan dari penelitian ini ialah untuk mengetahui hasil klasifikasi level ekstremisme remaja melalui dataset hasil wawancara untuk prediksi dini agar bisa dilakukan kegiatan preventif bagi orang tua maupun tenaga medis. Pada penelitian ini menggunakan lebih dari 800 data yang telah tervalidasi oleh psikolog. Hasil dari penelitian ini ialah implementasi sehari � hari berupa tampilan Matlab App Designer dengan data training hasil klasifikasi Multilayer Perceptron. Hasil akurasi terbaik didapatkan oleh model LM Hidden Neuron 1 dengan rerata akurasi 100%, model BFG Hidden Neuron 15 dengan rerata akurasi 94,5%, dan model CGP Hidden Neuron 20 dengan rerata akurasi 95,6%.

Dosen Pembimbing: Yessi Jusman, S.T., M.Sc., Ph.D. and Twediana Budi Hapsari, S.Sos., M.Si., Ph.D. | NIDN1007058408, NIDN0525057301
Item Type: Thesis (S1)
Uncontrolled Keywords: Extremism, Adolescents, Machine Learning, App Designer, Artificial Neural Network, Levenberg-Marquardt, BFGS Quasi-Newton, Conjugate Gradient Polak-Ribiére Updates.
Divisions: Fakultas Teknik > S1 Teknik Elektro
Depositing User: Aidilla Qurotianti
Date Deposited: 07 Feb 2024 04:23
Last Modified: 07 Feb 2024 04:23
URI: https://etd.umy.ac.id/id/eprint/43599

Actions (login required)

View Item View Item