Proyek ini berfokus pada eksplorasi data, visualisasi, dan analisis menggunakan berbagai teknik statistik dan data mining. Tujuan dari analisis ini adalah untuk memahami pola, hubungan antar variabel, serta menghasilkan insight dari data yang digunakan.

Analisis ini bertujuan untuk mengkaji tingkat pengetahuan pengguna berdasarkan aktivitas pembelajaran menggunakan pendekatan data mining. Metode yang digunakan meliputi regresi linier untuk menganalisis hubungan antar variabel, decision tree untuk klasifikasi tingkat pengetahuan, serta K-Means clustering untuk segmentasi pengguna. Dataset yang digunakan berasal dari UCI Machine Learning Repository. Hasil analisis menunjukkan bahwa aktivitas belajar berpengaruh terhadap performa pengguna, dengan performa model klasifikasi yang cukup baik dan segmentasi pengguna yang memberikan insight terhadap pola belajar yang berbeda.

Introduction This project focuses on analyzing smartphone usage patterns and their impact on users’ daily lives. The dataset includes information such as screen time, stress levels, sleep hours, and addiction levels. Using data analysis and visualization techniques in R, the study aims to identify trends and relationships between these factors. The insights help in understanding how excessive smartphone usage may affect mental health, productivity, and overall well-being.

Analisis Menggunakan Metode Clustering