Prediksi Tingkat Kecanduan Media Sosial Generasi Z Menggunakan Algoritme PSO Dan Decision tree - Anisah Masyuuroh; Deni Mahdiana; Nidya Kusumawardhany (Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication, 2026)
Tingginya penggunaan media sosial di kalangan Generasi Z dapat menyebabkan kecanduan yang sering dianggap wajar, namun berdampak negatif terhadap kesehatan mental dan produktivitas. Dampak tersebut meliputi gangguan tidur, penurunan fokus belajar maupun bekerja, serta meningkatnya kecemasan akibat perbandingan sosial di dunia maya. Beberapa individu juga mengalami ketergantungan emosional terhadap validasi digital seperti jumlah like, komentar, atau interaksi lainnya. Oleh karena itu, deteksi dini terhadap tingkat kecanduan media sosial sangat diperlukan untuk mencegah dampak jangka panjang yang merugikan, terutama bagi Generasi Z yang sangat terhubung secara digital. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi tingkat kecanduan media sosial pada Generasi Z menggunakan metode Decision tree, yang dipilih karena mampu menghasilkan klasifikasi yang akurat serta model yang mudah dipahami. Metode ini bekerja dengan membagi data berdasarkan atribut-atribut relevan untuk mengenali pola perilaku digital secara sistematis. Algoritma Decision tree dioptimalkan menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) untuk memilih fitur paling berpengaruh dan meningkatkan performa model. Hasil penelitian menunjukkan akurasi sebesar 93,75%, recall 94,20%, dan precision 95,16%. Setelah optimasi PSO, akurasi meningkat menjadi 96,42%, recall 97,03%, dan precision 97,00%, yang menunjukkan peningkatan performa prediksi secara signifikan.