Prediksi Resiko Penggunaan Media Sosial Terhadap Kesehatan Mental Menggunakan Exploratory Data Analysis (EDA) dan Cross Industry Standard Process For Data Mining (CRISP-DM) - Ayuning Tyas, Fitri; Basir, Azhar; Ardhin, Amira Elistya (Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya, 2026)
Media sosial telah menjadi bagian penting dalam kehidupan masyarakat, namun peningkatan penggunaannya sering dikaitkan dengan dampak negatif terhadap kesehatan mental seperti stres, adiksi, FoMo, dan insomnia. Upaya prediksi risiko penggunaan media sosial dapat membantu menjaga kesehatan mental dengan memanfaatkan teknik data mining. Penelitian ini menggunakan metodologi CRISP-DM sebagai kerangka utama serta Exploratory Data Analysis (EDA) untuk mengidentifikasi tren dan anomali yang mendukung proses pemodelan. Beberapa algoritma supervised learning seperti C4.5, k-NN, dan Naïve Bayes diterapkan untuk memprediksi dampak negatif penggunaan media sosial terhadap kesehatan mental. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa Naïve Bayes memberikan kinerja terbaik dengan akurasi tertinggi sebesar 92,5%, melampaui C4.5 dan k-NN. Integrasi EDA dan CRISP-DM terbukti menghasilkan model prediksi yang akurat, meskipun penerapan EDA memerlukan waktu tambahan dalam analisis. CRISP-DM berperan penting dalam menyediakan kerangka kerja yang sistematis sehingga membantu peneliti bekerja lebih terstruktur dan mengurangi risiko kesalahan. Selain itu, temuan memperlihatkan bahwa semakin lama seseorang menggunakan media sosial, semakin besar dampak negatif yang dialami, terutama bagi mereka yang menghabiskan waktu lebih dari lima jam per hari. Secara keseluruhan, hasil penelitian ini memberikan kontribusi terhadap pengembangan model prediksi berbasis data mining dan dapat menjadi landasan bagi upaya pencegahan gangguan kesehatan mental akibat penggunaan media sosial. Abstract Social media has become an integral part of modern life, enabling users to express feelings and opinions. However, its increasing use has been linked to negative impacts on mental health, such as stress, addiction, FoMo, and insomnia. Predicting the risks associated with social media use can help maintain mental well-being, and this can be achieved through data mining techniques. This study applies the CRISP-DM methodology as the main framework, complemented by Exploratory Data Analysis (EDA) to identify trends and anomalies that support the modeling process. Several supervised learning algorithms, including C4.5, k-NN, and Naïve Bayes, were employed to predict the negative impact of social media use on mental health. Experimental results show that Naïve Bayes achieved the best performance with the highest accuracy of 92.5%, outperforming both C4.5 and k-NN. The integration of EDA and CRISP-DM proved effective in producing accurate predictive models, although EDA required additional time for data analysis. CRISP-DM played a crucial role in providing a systematic framework, enabling researchers to work more structurally and minimizing the risk of errors. Furthermore, findings indicate that the longer individuals spend on social media, the greater the negative impact they experience, particularly among those using it for more than five hours per day. Overall, this study contributes to the development of predictive models based on data mining and provides insights that may support preventive efforts against mental health issues caused by excessive social media use.