Skripsi/Tugas Akhir

Analisis Deteksi Gangguan Kecemasan pada Anak Mengunakan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Metode SPSS

---

Rating Anda tentang Buku ini!

---

ABSTRAK
Pada prinsipnya, kecemasan adalah kondisi psikologis di mana seseorang mengalami perasaan takut dan kekhawatiran, terutama terhadap hal-hal yang belum pasti terjadi. Istilah "kecemasan" berasal dari bahasa Latin (anxius) dan bahasa Jerman (anst) yang merujuk pada pengalaman efek negatif dan rangsangan fisiologis (Muyasaroh dkk., 2020). Menurut American Psychological Association (APA) seperti yang dipaparkan oleh (Muyasaroh dkk. 2020), Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan jaringan buatan yang berupaya untuk menggambarkan situasi tertentu pada proses pembelajaran diotak manusia. Dari analisis yang diterapkan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Penerapan JST dalam Identifikasi Pola Kecemasan: JST terbukti efektif dalam mengenali pola perilaku dan tanggapan emosional yang terkait dengan kecemasan padaanak. Model ini mampu mempelajari dari data dan menghasilkan prediksi yang signifikan mengenai tingkat kecemasan anak. Menggabungkan informasi dari JST dan SPPS memberikan pandangan yang lebih komprehensif tentang gangguan kecemasan pada anak. Mengintegrasikan data perilaku dengan pemikiran subjektif dapat meningkatkan akurasi dan pemahaman mengenai tingkat kecemasan anak.
Kata Kunci: Gangguan Kecemasan, Jaringan Syaraf Tiruan, SPSS

ABSTRACT
In principle, anxiety is a psychological condition in which a person experiences feelings of fear and worry, especially about things that are uncertain. The term anxiety comes from Latin (anxius) and German (anst) which refer to the experience of negative effects and physiological arousal (Muyasaroh et al., 2020). According to the American Psychological Association (APA), as described by (Muyasaroh et al. 2020), Artificial Neural Networks (ANN) is an artificial model that seeks to simulate the learning process in the human brain. From the analysis applied using Artificial Neural Networks (ANN). Application of ANN in Identification of Anxiety Patterns: ANN is proven to be effective in recognizing behavioral patterns and emotional responses related to anxiety in children. This model is able to learn from the data and produce significant predictions regarding the level of anxiety in children. Combining information from ANN and SPPS provides a more comprehensive view of anxiety disorders in children. Integrating behavioral data with subjective thinking can improve accuracy and understanding of children's anxiety levels.
Keywords: Anxiety Disorders, Artificial Neural Networks, SPSS

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

--

No. Panggil

SKR 23-48 SUI a - 0730TI

Penerbit

Makassar : Universitas DIPA., 2023

Deskripsi Fisik

xiv + 94 hlm.; 20,5 x 28,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

--

Klasifikasi

SKR 23-48

Tipe Isi

Text dan Gambar

Edisi/Cetakan

Edisi/Cetakan 14 September 2023

Subjek

Skripsi/Tugas Akhir
SPSS
Jaringan Saraf Tiruan

Lampiran File