Classification of User Age Based on Mobile Device Usage Value Using Support Vector Machine Method: A Comparative Study of SVM Kernels and Grid Search Optimization - Muhammad Amaruna Sahona Sahona; Lastri Widya Astuti; Muhammad Haviz Irfani (Lembaga Dongan Dosen, 2026)
Klasifikasi perangkat seluler adalah proses pengelompokan perangkat seperti smartphone berdasarkan karakteristik dan fitur yang dimilikinya. Penelitian ini mengatasi permasalahan kurangnya pemahaman mengenai karakteristik penggunaan perangkat seluler pada berbagai kelompok usia, yang dapat menyebabkan ketidaksesuaian produk dengan kebutuhan pengguna. Tujuan penelitian ini adalah mengklasifikasikan usia pengguna perangkat seluler berdasarkan manfaat perangkat menggunakan metode support vector machine (SVM). Data yang digunakan adalah data sekunder dari dataset platform kaggle, yang mencakup variabel terkait perilaku pengguna, seperti model perangkat, sistem operasi, durasi penggunaan aplikasi, waktu layar menyala, konsumsi daya baterai, jumlah aplikasi terinstal, penggunaan data, dan jenis kelamin pengguna. Pengolahan data melibatkan pembersihan data, ekstraksi fitur, pelatihan model SVM dengan kernel Linear, RBF, Polynomial, dan Sigmoid, serta penyetelan Hyperparameter menggunakan Grid Search. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM dengan kernel Linear, Polynomial, dan RBF mencapai akurasi 100%, membuktikan efektivitas metode ini dalam mengklasifikasikan usia pengguna.