Penerapan Decision Tree (C4.5) untuk Memprediksi Tingkat Risiko Kecanduan Media Sosial Berdasarkan Pola Interaksi dan Kualitas Tidur ( Studi Kasus : Gen Z di Kota Medan)

Abstract

Perkembangan teknologi dan media sosial yang pesat meningkatkan intensitas penggunaan media sosial, khususnya pada Generasi Z, yang berpotensi menimbulkan kecanduan dan berdampak pada kualitas tidur. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola interaksi media sosial dan kualitas tidur serta membangun model prediksi tingkat risiko kecanduan pada Generasi Z di Kota Medan menggunakan metode Decision Tree C4.5. Data diperoleh melalui kuesioner online dengan jumlah lebih dari 619 responden. Variabel yang digunakan meliputi pola interaksi media sosial dan kualitas tidur, dengan output berupa kategori risiko kecanduan (rendah, sedang, tinggi). Proses penelitian meliputi preprocessing, pembagian data, dan pembangunan model klasifikasi. Hasil menunjukkan model memiliki akurasi sebesar 90,3%, dengan kualitas tidur sebagai faktor paling dominan. Mayoritas responden berada pada kategori risiko sedang. Kesimpulannya, algoritma Decision Tree C4.5 efektif dalam memprediksi tingkat risiko kecanduan media sosial dan dapat digunakan sebagai dasar dalam memahami serta mencegah kecanduan pada Generasi Z.