Game Klasifikasi Sampah Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Berbasis Android
DOI:
https://doi.org/10.55537/cosmic.v2i4.1330Abstrak
Penelitian ini menghadirkan sebuah permainan berbasis Android yang bertujuan untuk mengajarkan pemain tentang klasifikasi sampah. Permainan ini menggunakan algoritma Naïve Bayes sebagai algoritma dalam pengambilan keputusan untuk mengklasifikasikan sampah yang ditampilkan dalam permainan. Tujuan utama dari proyek ini adalah untuk mendidik pemain tentang cara yang tepat untuk memilah sampah berdasarkan jenisnya, sekaligus meningkatkan kesadaran lingkungan. Permainan ini memiliki antarmuka yang menarik dan interaktif, yang memungkinkan pemain untuk memilih jenis sampah yang benar berdasarkan petunjuk yang diberikan. Algoritma Naïve Bayes digunakan untuk memberikan umpan balik tentang keputusan pemain, dan permainan berfokus pada pendidikan sekaligus hiburan. Studi eksperimental juga dilakukan untuk mengukur efektivitas permainan dalam meningkatkan pengetahuan pemain tentang klasifikasi sampah. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa permainan ini dapat menjadi alat yang efektif dalam mengajarkan pemain tentang pentingnya memilah sampah dengan benar. Selain itu, algoritma Naïve Bayes terbukti menjadi metode yang baik untuk pengambilan keputusan dalam konteks ini. Kesimpulannya, permainan klasifikasi sampah berbasis Android ini memiliki potensi untuk mendukung edukasi lingkungan dan kesadaran masyarakat tentang masalah sampah
Unduhan
Referensi
[1] O. Nugroho and G. A. Hutagalung, “Design and Implementation of Android-Based Public Transport Trayek using Cloud Computing Infrastructure,” Al’adzkiya Int. Comput. Sci. Inf. Technol. J., vol. 1, no. 1, 2020.
[2] A. R. Lubis, S. Prayudani, O. Nugroho, Y. Y. Lase, and M. Lubis, “Comparison of Model in Predicting Customer Churn Based on Users’ habits on E-Commerce,” in 2022 5th International Seminar on Research of Information Technology and Intelligent Systems (ISRITI), IEEE, 2022, pp. 300–305.
[3] O. Nugroho, “Implementation of Marker Based Tracking Method in the Interactive Media of Traditional Clothes Knowledge-Based on Augmented Reality 360,” J. Comput. Sci. Inf. Technol. Telecommun. Eng., vol. 1, no. 2, pp. 37–43, 2020.
[4] M. A. Rahmat, Indrabayu, and I. S. Areni, “Hoax web detection for news in bahasa using support vector machine,” in 2019 International Conference on Information and Communications Technology, ICOIACT 2019, IEEE, 2019, pp. 332–336. doi: 10.1109/ICOIACT46704.2019.8938425.
[5] O. Nugroho, O. S. Sitompul, and S. Suherman, “Identification of Regional Origin Based on Dialec Using the Perceptron Evolving Multilayer Method,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 7, no. 3, pp. 1613–1621, 2023.
[6] A. R. Lubis, H. R. Safitri, M. Lubis, and O. Nugroho, “Implementation of Preprocessing in Text Summarization Techniques for Indonesian Language Documents Using the Flax T5 Approach,” in 2023 11th International Conference on Cyber and IT Service Management (CITSM), IEEE, 2023, pp. 1–6.
[7] A. R. Lubis, S. Prayudani, and M. Lubis, “Analysis of the Markov Chain Approach to Detect Blood Sugar Level,” in Journal of Physics: Conference Series, IOP Publishing, 2019, p. 12052.
[8] A. R. Lubis, S. Prayudani, Y. Fatmi, and O. Nugroho, “Classifying News Based on Indonesian News Using LightGBM,” in 2022 International Conference on Computer Engineering, Network, and Intelligent Multimedia (CENIM), IEEE, 2022, pp. 162–166.
[9] N. Alruwais and M. Zakariah, “Evaluating student knowledge assessment using machine learning techniques,” Sustainability, vol. 15, no. 7, p. 6229, 2023.
[10] G. L. Yovellia Londo, D. H. Kartawijaya, H. T. Ivariyani, P. W. P. Yohanes Sigit, A. P. Muhammad Rafi, and D. Ariyandi, “A Study of Text Classification for Indonesian News Article,” Proceeding - 2019 Int. Conf. Artif. Intell. Inf. Technol. ICAIIT 2019, pp. 205–208, 2019, doi: 10.1109/ICAIIT.2019.8834611.
[11] F. Fachrizal, “Data Transmission Performance on the Internet of Thing (IoT) Network Using Long Range Communication (LoRA),” in 2021 International Conference on Computer Science and Engineering (IC2SE), IEEE, 2021, pp. 1–4.
[12] A. S. Chan, F. Fachrizal, and A. R. Lubis, “Outcome Prediction Using Naïve Bayes Algorithm in the Selection of Role Hero Mobile Legend,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1566, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1566/1/012041.
[13] L. Wang et al., “SEIARN: Intelligent Early Warning Model of Epidemic Spread Based on LSTM Trajectory Prediction,” Mathematics, vol. 10, no. 17, p. 3046, 2022.
[14] D. Chumachenko, I. Meniailov, K. Bazilevych, T. Chumachenko, and S. Yakovlev, “Investigation of statistical machine learning models for COVID-19 epidemic process simulation: Random forest, K-nearest neighbors, gradient boosting,” Computation, vol. 10, no. 6, p. 86, 2022.
Unduhan
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2025 Wahyu Azhari, Siti Sundari, Khairunnisa Khairunnisa
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
