IDENTIFIKASI KEPRIBADIAN ANAK SEBAGAI REKOMENDASI PENDAMPINGAN UNTUK GURU DAN ORANG TUA - Dalam bentuk buku karya ilmiah
GALIH KARYA GEMILANG

Informasi Umum

Kode

24.04.1555

Klasifikasi

006.31 - Machine Learning

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Machine Learning

Dilihat

363 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

<p>Kepribadian seseorang mencerminkan identitas individu yang tidak selalu terlihat secara</p>

<p>fisik. Kepribadian atau <i>personality</i> dapat dipengaruhi oleh lingkungan, keluarga, dan bawaan</p>

<p>sejak lahir. Masa emas anak, atau <i>the Golden Age</i>, adalah periode kritis dalam perkembangan</p>

<p>di mana potensi kepribadian harus distimulasi secara optimal untuk menghindari masalah di</p>

<p>masa depan. Kepribadian anak yang terbentuk dari pola asuh di rumah memiliki dampak</p>

<p>signifikan yang terbawa ke lingkungan sekolah, sehingga penting bagi orang tua dan guru</p>

<p>untuk memahami kepribadian anak guna memberikan dukungan yang tepat. Namun, tes</p>

<p>psikologi yang digunakan saat ini untuk menilai kepribadian anak sering kali kurang maksimal</p>

<p>karena durasi yang panjang dan kurangnya persetujuan dari orang tua.</p>

<p>Sebagai solusi, proyek ini mengembangkan sebuah sistem berbasis pembelajaran mesin</p>

<p>yang dapat mengidentifikasi kepribadian anak melalui analisis garis telapak tangan yang</p>

<p>disajikan dalam bentuk aplikasi <i>mobile</i> bernama Persona. Aplikasi ini dirancang untuk</p>

<p>memberikan cara yang lebih efisien dan akurat dalam mengidentifikasi kepribadian anak.</p>

<p>Dengan aplikasi ini, diharapkan dapat membantu guru dan orang tua dalam mengenali</p>

<p>kepribadian siswa dan anaknya.</p>

<p>Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi Persona efektif dalam mengidentifikasi</p>

<p>kepribadian anak dengan tingkat akurasi yang tinggi. Pengujian algoritma deteksi telapak</p>

<p>tangan mencapai akurasi 100%, mAP50 99,5%, dan mAP50-95 97,4%. Algoritma klasifikasi</p>

<p>menunjukkan akurasi 92,3% pada data pelatihan dan 92,2% pada data pengujian untuk model</p>

<p>pertama, serta akurasi 100% pada data pelatihan dan 93,3% pada data pengujian untuk model</p>

<p>kedua. Pengujian sistem deteksi pada aplikasi menunjukkan akurasi sebesar 100% ketika</p>

<p>kondisi di luar ruangan dengan jarak pengambilan gambar 30 cm dan sudut 90°. Pengujian alfa</p>

<p>menunjukkan bahwa aplikasi berfungsi 100% sesuai fungsinya, pengujian unit mencapai</p>

<p>100%, pengujian beban mengindikasikan bahwa sistem API dapat berjalan efisien pada beban</p>

<p>ringan hingga sedang, namun tidak efisien ketika menghadapi beban berat. Pengujian beta</p>

<p>mendapatkan nilai Koefisien Cronbach Alpha sebesar 0,91, melebihi titik kritis 0,220. Hasil</p>

<p>identifikasi sudah divalidasi oleh guru BK dengan rata-rata sebesar 78,39%. Sementara itu,</p>

<p>validasi dengan membandingkan hasil identifikasi dengan aplikasi lain mendapatkan rata-rata</p>

<p>57,78%. UAT di SD Maria Bintang Laut oleh Guru BK menyatakan bahwa aplikasi Persona</p>

<p>membantu dalam mengidentifikasi kepribadian siswa.</p>

<p>Kata kunci: garis telapak tangan, aplikasi <i>mobile</i>, kepribadian anak, pembelajaran mesin</p>

• TKI3G3 - DASAR PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK
• TKI4F3 - PEMBELAJARAN MESIN
• TKI4A3 - PEMROGRAMAN MOBILE
• TUI4B2 - PROPOSAL TUGAS AKHIR
• TUI4B4 - TUGAS AKHIR

Koleksi & Sirkulasi

Tersedia 1 dari total 1 Koleksi

Pengarang

Penerbit

Sirkulasi

Download / Flippingbook