Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Decision Tree Untuk Menganalisis Penggunaan Media Sosial Dengan Konsentrasi Belajar Mahasiswa - Istiqomah, Kharisma; Sofica, Verra (RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis antara penggunaan media sosial dengan konsentrasi belajar. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan teknik data mining berbasis algoritma Decision Tree. melibatkan 200 mahasiswa aktif berusia 18–25 tahun yang dipilih secara acak, mengenai frekuensi, durasi, platform media sosial, waktu belajar, IPK, dan konsentrasi belajar. Data kemudian diolah menggunakan perangkat lunak RapidMiner melalui tahapan preprocessing, pemodelan Decision Tree, serta evaluasi model menggunakan cross-validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa frekuensi dan durasi penggunaan media sosial merupakan faktor dominan yang memengaruhi konsentrasi belajar mahasiswa. Mahasiswa dengan frekuensi akses tinggi (>5 kali/hari) dan durasi penggunaan lama (>3 jam/hari) cenderung memiliki konsentrasi belajar rendah. Model Decision Tree yang dibangun menghasilkan akurasi sebesar 63%, dengan pola prediksi yang menunjukkan keterkaitan signifikan antara kebiasaan penggunaan media sosial dan tingkat konsentrasi belajar. Kesimpulannya, algoritma Decision Tree dapat menjadi metode yang efektif untuk mengidentifikasi pola-pola digital yang berpengaruh terhadap konsentrasi mahasiswa, serta memberikan rekomendasi strategis bagi institusi pendidikan dalam mengelola kebiasaan digital mahasiswa. Kesimpulan berikut dapat diambil berdasarkan temuan penelitian tentang penggunaan penambangan data dan algoritma Pohon Keputusan untuk menganalisis antara penggunaan media sosial dan kemampuan siswa untuk fokus selama kelas, bahwa Analisis Penggunaan Media Sosial dengan Konsentrasi Belajar. Temuan analisis Pohon Keputusan menunjukkan bahwa variabel utama yang memengaruhi kemampuan siswa untuk fokus saat belajar adalah frekuensi dan durasi penggunaan media sosial mereka.