CLUSTERING TINGKAT KECANDUAN GAME MOBILE LEGENDS TERHADAP KEHARMONISAN KELUARGA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS - Muhammad Fadhil; Wahyu Fuadi; Maryana (LPPM Universitas Abdurrab, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kecanduan game Mobile Legends dan dampaknya terhadap keharmonisan keluarga menggunakan pendekatan machine learning dengan algoritma K-Means Clustering. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan mengumpulkan data dari 297 responden melalui kuesioner yang mencakup 10 variabel, terdiri dari 5 variabel addiction dan 5 variabel keharmonisan. Data yang terkumpul kemudian diproses menggunakan preprocessing dengan teknik encoding dan scaling, selanjutnya dianalisis menggunakan algoritma K-Means Clustering dengan optimasi jumlah cluster melalui kombinasi Elbow Method, Silhouette Analysis, dan Davies-Bouldin Index. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means berhasil mengidentifikasi tiga cluster optimal (K=3) dengan kualitas clustering yang memadai, ditunjukkan oleh Davies-Bouldin Index sebesar 1.580, Silhouette Score 0.233, dan Inertia 2089. Distribusi cluster menunjukkan bahwa 60.3% responden berada dalam kategori kecanduan ringan dengan keharmonisan tinggi (Cluster 1), 32.7% dalam kategori sedang-sedang (Cluster 0), dan 7.1% dalam kategori kecanduan berat dengan keharmonisan rendah (Cluster 2). Temuan utama penelitian mengkonfirmasi hipotesis adanya hubungan invers yang signifikan antara tingkat kecanduan game Mobile Legends dengan keharmonisan keluarga, dimana semakin tinggi tingkat kecanduan semakin rendah keharmonisan keluarga. Principal Component Analysis menunjukkan bahwa dua komponen utama mampu menjelaskan 60% varians data, memberikan validasi visual terhadap hasil clustering. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam memahami dampak psikologis gaming addiction terhadap dinamika keluarga dan dapat menjadi dasar pengembangan strategi intervensi yang tepat sasaran untuk meningkatkan keharmonisan keluarga.