KLASIFIKASI FAKTOR SECURITY UNTUK FITUR APLIKASI KESEHATAN MENGGUNAKAN METODE DEEP LEARNING DENGAN ALGORITMA RECURRENT NEURAL NETWORK - Dalam bentuk buku karya ilmiah
MUHAMMAD AFIF AMINUDDIN
Informasi Umum
Kode
24.04.3089
Klasifikasi
006.3 - Special Computer Methods- Artificial intelligence
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Klasifikasi
Dilihat
148 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Dalam beberapa tahun terakhir, aplikasi kesehatan <em>mobile</em> (<em>M-Health</em>) telah menjadi solusi penting dalam memberikan pelayanan kesehatan jarak jauh. Namun, adopsi teknologi ini di Indonesia belum optimal, terutama karena kekhawatiran terhadap faktor keamanan dan privasi pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh faktor keamanan (<em>security</em>) terhadap adopsi aplikasi kesehatan di Indonesia dengan menggunakan metode <em>Deep Learning</em>, khususnya algoritma <em>Recurrent Neural Network</em> (RNN). Data diperoleh melalui wawancara dengan ibu-ibu usia produktif di Bandung, yang menggunakan berbagai aplikasi kesehatan seperti Halodoc dan Alodokter. Hasil wawancara kemudian dianalisis menggunakan <em>Natural Language Processing</em> (NLP) untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan faktor-faktor keamanan yang mempengaruhi keputusan pengguna. Evaluasi model menunjukkan bahwa faktor <em>perceived security</em> dan <em>security</em> memiliki pengaruh yang signifikan terhadap tingkat adopsi aplikasi kesehatan, dengan akurasi model mencapai 71.04% menggunakan <em>batch size</em> 64. Meskipun aspek attack menunjukkan performa yang lebih rendah, hasil penelitian ini dapat memberikan wawasan penting dalam pengembangan aplikasi kesehatan yang lebih aman dan dapat dipercaya oleh pengguna.<br /> Kata kunci: Aplikasi Kesehatan<em>, Security, Privasi, Deep Learning, Recurrent Neural Network, Natural Language Processing.</em>
- III4A4 - TUGAS AKHIR
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | MUHAMMAD AFIF AMINUDDIN |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Rahmat Fauzi, Nur Ichsan Utama |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Sistem Informasi |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2024 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
