Background:
Addiction is always harmful to the human body. Smartphone addiction also affects students' mental and physical health.
Aim:
This study aims to determine the research volume conducted on students who are affected by smartphone addiction and design a database. We intended to highlight critical problems for future research. In addition, this paper enterprises a comprehensive and opinion-based image of the smartphone-addicted students.
Methodology:
We used two types of systematic literature review and research questions and Scopus database to complete this study. We found 27 research articles and 11885 subjects (mean ±SD: 440.185 ±513.580) using the PRISMA technique in this study. Additionally, we have deeply investigated evidence to retrieve the current understanding of smartphone addiction from physical changes, mental changes, behavioral changes, impact on performance, and significant concepts. Furthermore, the effect of this addiction has been linked to cancers, oxidative stress, and neurodegenerative disorders.
Results:
This work has also revealed the future direction and research gap on smartphone addiction among students and has also tried to provide goals for upcoming research to be accomplished more significantly and scientifically.
Conclusion:
This study suggests future analysis towards identifying novel molecules and pathways for the treatment and decreasing the severity of mobile addiction.
Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial (PMKS) menjadi satu dari sekian masalah yang terdapat di daerah perkotaan, sebab dapat mengganggu pembangunan kota, ketertiban umum, keamanan dan stabilitas. Sejauh ini langkah yang dilakukan sementara masih terfokus dengan cara penanganan PMKS, masih belum mengarah untuk mencegah. Menentukan pola golongan PMKS merupakan salah satu cara yang dapat dilakukan. Algoritma Apriori memiliki fungsi untuk membantu menemukan pola yang terdapat pada data (frequent pattern mining) untuk menentukan frequent itemset yang menggunakan metode Association Rule dalam data mining. Dalam penghitungan secara manual yang dilakukan maka didapat pola kombinasi antara lain 3 rules yang memiliki nilai minimum support 15% dengan confidence tertinggi 100% menggunakan Algoritma Apriori. Dalam menguji Algoritma Apriori digunakan aplikasi RapidMiner. RapidMiner merupakan satu dari beberapa software pengolah data mining, misalnya menganalisis teks, mengekstrak pola data set kemudian dikombinasikan menggunakan metode statistik, database, dan kecerdasan buatan agar didapat informasi yang tinggi berasal dari olahan data. Hasil yang didapat dari pengujian perbandingan pola antar golongan PMKS. Dari pengujian menggunakan aplikasi RapidMiner dan penghitungan secara manual Algoritma Apriori, maka disimpulkan dengan kriteria pengujian, bahwa pola (rules) golongan dengan nilai confidence (c) penghitungan manual Algoritma Apriori dapat dibilang tidak mendekati hasil pengujian aplikasi RapidMiner, maka dapat dikatakan tingkat keakuratan pengujian rencah, hanya 37,5%.
The Covid 19 epidemic which lasted more than one year resulted in the issuance of instructions from the ministry of home affairs to implement the Enforcement of Community Activity Restrictions (PPKM) and the enforcement of the 5 M health protocol, which included wearing masks, maintaining distance and checking body temperature. However, there are still people who do not follow the discipline. For that we need supervision that can monitor community activities. Research that has been carried out by previous researchers can replace human supervision which is limited by the amount and time. From previous research, there are also obstacles from making the application. This study aims to find a reasech gap from previous research, so that it can make research that can continue previous research and improve the weaknesses of previous research.
Penelitian ini di latar belakangi oleh kebutuhan akan sebuah cara atau metode yang membantu guru dan pihak sekolah untuk meprediksi kecepatan waktu pengerjaan UKK siswa sehingga sekolah lebih efektif dalam mempersiapkan siswa dalam menghadapi UKK dengan waktu pengerjaan lebih cepat dimana masalah saat ini sekolah masih menggunakan metode prediksi manual. Hipotesa peneliti bahwa dengan implementasi algoritma Naïve Bayes untuk memprediksi lama waktu pengerjaan UKK Siswa, dapat menghasilkan prediksi yang lebih sempurna sehingga manajemen sekolah lebih efisien dalam memberikan solusi bagi siswa-siswi yang diprediksi akan mengerjakan UKK dengan lamban pada SMK Bhakti Persada Kota Bekasi. UKK adalah Penilaian akhir dalam rangka menentukan capaian kompetensi bagi siswa SMK. Penggunaan Data Mining dengan model klasifikasi dan kecerdasan buatan yang akan memprediksi lama waktu pengerjaan UKK dalam hal waktu penyelesaian siswa dengan cepat, normal atau lambat. Metode Algoritma yang digunakan adalah Naïve Bayes dengan hasil akurasi prediksi sebesar 99,11%.
Kata kunci: Naïve Bayes, Prediksi, Uji Kompetensi Keahlian (UKK), Data Mining, SMK
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.