Deteksi Mandiri Masalah Perangkat Lunak Pada Smartphone Android Menggunakan Metode Naive Bayes / Marshallda Syawal / 14200008 / Pembimbing: Leny Tritanto Ningrum/ Program Studi Sistem Informasi

Penelitian & pengembangan ini didasari oleh semakin meningkatnya penggunaan smartphone dan kebutuhan akan suatu cara dalam mendeteksi masalah perangkat lunak smartphone android. Fenomena tersebut terjadi karena belum akuratnya pendeteksian masalah perangkat lunak pada smartphone android dan belum efektifnya proses pendeteksian masalah perangkat lunak pada smartphone android bagi pengguna. Kemudian metode Naive Bayes dipilih untuk digunakan karena kemampuannya dalam melakukan klasifikasi berdasarkan probabilitas dari data yang telah dikategorikan. Adapun tujuan dari penelitian & pengembangan ini yaitu mendapatkan hasil deteksi yang akurat dengan mengembangkan prototype aplikasi deteksi mandiri masalah perangkat lunak pada smartphone android yang mampu mendeteksi secara otomatis untuk meningkatkan efektivitas pengguna. Penelitian & pengembangan ini melibatkan pengumpulan data mengenai masalah perangkat lunak yang umum terjadi pada smartphone android, variabel yang digunakan pada penelitian & pengembangan ini yaitu “Penyebab”, “Kondisi”, “Versi Android”, “Garansi” dan “Keluhan”. Proses data mining yang diterapkan pada dataset yaitu data cleaning, data reduction dan data split. Hasil dari penelitian & pengembangan ini menunjukkan bahwa aplikasi yang dikembangkan memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam mendeteksi masalah perangkat lunak smartphone android yaitu 95.24%, yang diharapkan dapat membantu pengguna smartphone android dalam mendeteksi dan menyelesaikan masalah perangkat lunak secara mandiri.