Analisis Prediktif Tingkat Kecanduan Penggunaan Smartphone Pada Anak Menggunakan Algoritma C4.5

Septiani, Adinda
Cahyani, Ayu Regina Putri
Damaputra , Hoetomo
Nurfitri, Nuchi Dara
Rolastuan, Rolastuan
Purnamawati, Annida

Jurnal Komputer Antartika
Vol. 3 No. 4 (2025): Desember

Penggunaan smartphone yang berlebihan pada anak dan remaja usia sekolah menjadi isu penting di era digital karena dapat memengaruhi perkembangan sosial, emosional, dan akademik mereka. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi tingkat kecanduan smartphone pada pelajar berusia 5–18 tahun berdasarkan persepsi dan pengawasan orang tua dengan menerapkan metode data mining menggunakan algoritma C4.5 pada perangkat lunak RapidMiner. Data dikumpulkan melalui kuesioner yang disebarkan kepada 516 orang tua di Kabupaten Karawang dengan variabel mencakup durasi penggunaan smartphone, intensitas penggunaan media sosial, dampak terhadap kegiatan belajar dan emosional, tingkat pengawasan orang tua, serta dampak kesehatan dan sosial keluarga. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma C4.5 mampu memprediksi tingkat kecanduan smartphone dengan akurasi sebesar 93.21%. Penelitian ini berkontribusi dalam mengidentifikasi faktor-faktor utama kecanduan smartphone pada anak Indonesia berdasarkan persepsi orang tua, sehingga dapat menjadi acuan dalam upaya pencegahan dan pengawasan penggunaan smartphone di kalangan pelajar.   Excessive smartphone use among school-aged children and adolescents has become an important issue in the digital era, as it can affect their social, emotional, and academic development. This study aims to predict the level of smartphone addiction among students aged 5–18 years based on parental perception and supervision by applying data mining methods using the C4.5 algorithm in RapidMiner software. Data were collected through questionnaires distributed to 517 parents in Karawang Regency, with variables including smartphone usage duration, social media usage intensity, impact on learning and emotional activities, level of parental supervision, as well as health and social impacts within the family. The results show that the C4.5 algorithm can predict the level of smartphone addiction with an accuracy of 93.21%. This study contributes to identifying the key factors of smartphone addiction among Indonesian children based on parental perceptions, providing a reference for prevention and supervision efforts in smartphone use among students.