Muhammad Nahidhul Umam
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

ANALISIS EMOSI PENGGUNA MEDIA SOSIAL BERDASARKAN DURASI PENGGUNAAN HARIAN DENGAN MACHINE LEARNING Ahmad Fauzan; Muhammad Nahidhul Umam; Yalloh, Robbi
JUSTIFY : Jurnal Sistem Informasi Ibrahimy Vol. 3 No. 2 (2025): JUSTIFY : Jurnal Sistem Informasi Ibrahimy
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Ibrahimy

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35316/justify.v3i2.5559

Abstract

Media sosial telah menjadi bagian tak terpisahkan dari masyarakat modern. Penggunaan media sosial yang berlebihan dapat menimbulkan dampak negatif, seperti kecanduan, kecemasan, dan depresi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis emosi pengguna media sosial berdasarkan durasi penggunaan harian dengan algoritma machine learning. Penelitian ini menggunakan data dari kuesioner yang diberikan kepada pengguna media sosial. Data tersebut meliputi durasi penggunaan harian, platform media sosial yang digunakan, emosi yang muncul saat menggunakan media sosial, dan jumlah interaksi di media sosial. Algoritma machine learning kemudian digunakan untuk mengklasifikasikan emosi pengguna media sosial berdasarkan durasi penggunaan harian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara durasi penggunaan media sosial dengan emosi pengguna. Pengguna yang menggunakan media sosial lebih lama cenderung mengalami emosi negatif seperti kecemasan dan depresi. Studi ini memberikan wawasan baru tentang bagaimana durasi penggunaan media sosial dapat memengaruhi emosi pengguna. Hasil studi ini dapat digunakan untuk mengembangkan strategi intervensi guna mencegah dampak negatif media sosial terhadap kesehatan mental.