## ANALISIS TINGKAT KECENDERUNGAN FEAR OF MISSING OUT MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST PADA MEDIA SOSIAL
Muhammad Chrisna Basila Rahman 1 , Martanto 2 , Umi Hayati 3
1,3 Teknik Informatika, 2 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Karyamulya Kec. Kesambi Kota Cirebon Jawa Barat 45135, Indonesia chrisnabasila@gmail.com

## ABSTRAK
Media sosial telah menjadi salah satu platform digital yang banyak digunakan saat ini. Fear of Missing Out menjadi  salah  satu  kendala  yang  sering  dialami  para  pengguna  media  sosial  yang  dampaknya  cukup  buruk. Adapun  tujuan  dari  penilitian  ini  yaitu  untuk  menganalisis  tingkat  kecenderungan  FoMO  pada  media  sosial menggunakan teknik data mining. Data survei kuesioner yang telah terkumpul akan digunakan sebagai sumber data.  Penelitian  ini  akan  menggunakan  metode  data  mining  klasifikasi  algoritma Random  forest untuk mengklasifikasikan  tingkat  kecenderungan  FoMO  pada  media  sosial.  Selanjutnya,  dataset  dibagi  menjadi  data latih dan uji menggunakan beberapa skema rasio pembagian data, lalu dilakukan pemodelan dengan menggunakan algoritma Random forest untuk memprediksi tingkat kecenderungan Fomo. Model dievaluasi dengan confusion matrix untuk mengukur performa klasifikasi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Random forest menunjukkan akurasi cukup tinggi yaitu 88,2% pada data uji yang digunakan untuk kalsifikasi dengan 43 True Negative dan 4 False Positive untuk kelas Tidak Fomo, dengan nilai presisi 91,48%, recall 86,00%, dan F1- Score 88,65%. Pada kelas Fomo, model memiliki 40 True Positive dan 7 False Negatif , dengan nilai presisi 90,90%, recall 85,10%,  dan  F1- Score 87,85%.  Analisis  keseluruhan  menunjukkan  bahwa  model Random  Forest dapat dengan baik mengklasifikasikan tingkat kecenderungan FoMO pada media sosial.
Kata kunci: Data Mining, media sosial, Fear of Missing Out, Analisis Data, Random forest

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  digital  saat  ini,  media  sosial memungkinkan  individu  dan  organisasi  untuk memposting  konten  seperti  teks,  gambar,  dan  video, serta  berpartisipasi  dalam  percakapan  global.  Media sosial  dapat  digunakan  untuk  tujuan  pribadi,  bisnis, hiburan,  dan  berita.  Namun,  media  sosial  juga menghadirkan  tantangan  seperti  privasi,  penyebaran informasi  palsu,  dan  efek  kecenderungan  dalam penggunaan  media  sosial  yang perlu dikelola dengan bijak,  efek    kecenderungan    ini    akan    membuat penggunanya    mengalami Fear  of  Missing  Out [1]. Tantangan ini menyoroti pentingnya literasi media dan penggunaan yang bertanggung jawab dalam ekosistem media  sosial.  Masyarakat  harus  dilengkapi  dengan keterampilan  untuk  mengidentifikasi  informasi  yang valid dan mengelola interaksi mereka dengan platform media sosial.
FoMO  mungkin  mempunyai  hal  positif  dan negatif namun pada umunya FoMO lebih berdamapak negatif di kehidupan sehari hari, hal ini kita dapat kita atasi dengan cara membatasi penggunaan media sosial, melakukan kesibukan tersendiri dan memprioritaskan kebutuhan  bukan  keinginan  [2].  Dengan  demikian, pemahaman  tentang  dampak  media  sosial  dalam kehidupan  sehari-hari,  tetapi  juga  memiliki  implikasi praktis  yang  luas  dalam  berbagai  bidang,  termasuk kesehatan mental, bisnis, sosial, dan kebijakan. Dalam konteks ini, data mining telah menjadi alat yang efektif untuk mengidentifikasi kecenderungan FoMO tersebut. Data  mining melibatkan  teknik  analisis statistik, machine learning , dan penggalian pola untuk
mengungkapkan  informasi  berharga  dari  data  yang kompleks.  Tindakan  preventif  yang  efektif  dapat membantu  individu  mengatasi  FoMO  dan  menjalani kehidupan  online  yang  lebih  seimbang.  Kesadaran akan  pengaruh  media  sosial  dan  penggunaan  yang bijak  adalah  langkah  awal  yang  penting.  Selain  itu, pendekatan terhadap edukasi dan pemahaman tentang dampak  FoMO  juga  dapat  membantu  individu mengelola kecenderungan ini.
Dalam konteks ini, penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan data  mining dalam  analisis  tingkat kecenderungan Fear of Missing Out pada media sosial dengan  signifikan.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga bertujuan  untuk  memberikan  wawasan  tentang implikasi  sosial  dan  psikologis  dari  tingkat  FoMO yang  berbeda.  Dalam  hal  ini,  penelitian  ini  akan mencoba mengidentifikasi apakah tingkat FoMO yang tinggi  dapat  berkaitan  dengan  tingkat  stres, kecemasan, atau perasaan kesepian yang lebih tinggi, serta  dampak  positif  yang  mungkin  terkait  dengan tingkat  FoMO  yang  lebih  rendah.  Penelitian  ini  juga diharapkan dapat memberikan kontribusi yang berarti dalam pemahaman dampak FoMO pada kesejahteraan psikologis  individu,  yang  dapat  digunakan  sebagai dasar  untuk  pengembangan  strategi  yang  lebih  baik dalam mengatasi dampak negatifnya. Selain itu, hasil penelitian ini juga dapat memberikan pandangan lebih mendalam  tentang  bagaimana  penggunaan  media sosial memengaruhi berbagai aspek kehidupan sehari- hari  individu,  termasuk  kesejahteraan  mental  dan kualitas hubungan sosial.
Pada penelitian ini data yang digunakan melalui hasil survei menggunakan kuesioner pengguna media sosial  yang  telah  terkumpul  dalam  waktu  5  minggu. Data  ini  mencakup  informasi  tentang  jenis  kelamin, pekerjaan,  dampak  dari  penggunaan  media  sosial, waktu  yang  dihabiskan  untuk  menggunakan  media sosial dalam sehari, dan atribut yang lainnya. Metode algoritma Random  forest akan  digunakan  dalam penelitian ini untuk menganalisis tingkat kecenderungan  FoMO  pada  media  sosial  agar mendapatkan hasil yang lebih stabil dan akurat. Selain itu, analisis dengan metode Random forest diharapkan dapat  mengidentifikasi  hubungan  kompleks  dan interaksi  antara  variabel-variabel  yang  memengaruhi FoMO, sehingga memberikan pemahaman yang lebih komprehensif  tentang  faktor-faktor  yang  terlibat dalam penelitian ini.
Adapun hasil dari penelitian ini yaitu memberikan kontribusi signifikan dalam pemahaman tingkat kecenderungan FoMO pada media sosial. Hasil analisis  tingkat  kecenderungan  FoMO  pada  media sosial  yang  diperoleh  dapat  membantu  pengguna media  sosial  untuk  bisa  menggunakan  media  sosial dengan  lebih  bijak  dan  terlepas  dari  bahaya  FoMO. Selain itu, penelitian ini juga berhasil mengidentifikasi faktor-faktor  yang  signifikan  dalam  mempengaruhi tingkat  FoMO  pada  media  sosial.  Faktor-faktor  ini dapat  mencakup  frekuensi  penggunaan  media  sosial, interaksi  dengan  konten,  atau  jenis  aktivitas  yang dilakukan di platform media sosial. Penelitian ini juga dapat  memberikan  kontribusi  teoritis  dalam  bidang data mining . Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi  landasan  untuk  pengembangan  program edukasi  dan  intervensi  yang  bertujuan  untuk meningkatkan  kesadaran  tentang  penggunaan  media sosial  yang  lebih  sehat  dan  berkelanjutan.  Selain  itu, pemahaman yang lebih baik tentang FoMO dan faktor- faktor  yang  memengaruhinya  juga  dapat  membantu pengembangan alat atau fitur di platform media sosial yang  memungkinkan  pengguna  untuk  menggunakan media sosial dengan lebih baik.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Perilaku Fear of Missing Out pada media sosial dapat  didefinisikan  sebagai  kecenderungan  untuk terus-menerus  memantau  aktivitas  media  sosial  agar tidak merasa tertinggal atau di luar lingkaran informasi yang  sedang trend di  media  sosial.  Kriteria  yang mempengaruhi  FoMo  dapat  mencakup  gangguan terhadap  aktivitas  sehari-hari,  seperti  pekerjaan  dan aktivitas  lainnya,  karena  seseorang  terlalu  terfokus pada  pembaruan  media  sosial.  Selain  itu,  FoMo  juga dapat  dipicu  oleh  perbandingan  sosial,  di  mana individu merasa adanya tekanan untuk mencapai atau menunjukkan pencapaian yang sebanding dengan apa yang mereka lihat dari konten media sosial orang lain.
Dalam penelitian sebelumnya tentang kecenderungan FoMO, peneliti mendapati setidaknya sepuluh  jurnal  yang  dianalisis  sebagai  acuan  dalam penelitian  ini.  Pembandingan  sebelumnya  akan
menunjukkan kejelasan  yang kuat untuk relevansi dan kontribusi penelitian ini.
Salah  satunya  pada  jurnal  [1]  menjelaskan eksplorasi  hubungan  antara  regulasi  diri  dan Fear  of Missing Out pada mahasiswa di Pekanbaru. Dilakukan penelitian  kuantitatif  korelasional  dengan  200 mahasiswa,  menggunakan  quota  sampling.  Uji normalitas  dilakukan  untuk  memastikan  data  bersifat normal.  Hasilnya  menunjukkan  hubungan  linear antara regulasi diri dan Fear of Missing Out . Analisis koefisien  korelasi  menunjukkan  hubungan  rendah (r=0,311),  dengan  arah  positif  antara  kedua  variabel. Hipotesis  penelitian  tidak  diterima,  menunjukkan bahwa kemampuan mengregulasi diri tidak sepenuhnya  mengendalikan  ketakutan  kehilangan informasi di media sosial pada mahasiswa Pekanbaru.
Jurnal  [3]  membahas  tentang  generasi  milenial yang  secara  signifikan  aktif  menggunakan  media sosial  yang  berfokus  pada  generasi  milenial  di  kota Depok.  Hasilnya  mengungkapkan  bahwa  kecanduan media  sosial  membawa  dampak  positif  dan  negatif pada kehidupan sehari-hari generasi milenial. Mereka terus terupgrade dengan informasi terbaru, yang secara tidak  langsung  meningkatkan  motivasi,  tetapi  juga menimbulkan  kegelisahan.  Gambaran  pengguna media  sosial  di  Indonesia,  khususnya  dalam  rentang usia  18-34  tahun,  menunjukkan  dominasi  generasi milenial.  Ketergantungan  pada  media  sosial  tidak hanya  mencakup  pencarian  informasi,  tetapi  juga melibatkan  kehidupan  dan  kegiatan  orang  lain, mengejar setiap detail untuk menghindari ketinggalan. Ketergantungan  ini  mengubah  cara  media  sosial digunakan,  menciptakan  kegelisahan  dan  perubahan perilaku pada generasi milenial.
Jurnal    mengkaji  tentang  peran mindfulness dalam  mengatasi Fear  of  Missing  Out pada  remaja generasi Z yang menggunakan media sosial. Hasilnya menunjukkan  bahwa  praktik mindfulness efektif mengurangi  masalah  psikologis  seperti  kegelisahan, stres, kecemasan, dan depresi. Penerapan mindfulness dapat dilakukan secara formal dan informal, membawa perubahan pada aspek perhatian, niat, dan sikap . Jurnal    [4] membahas  mengenai  pengaruh intensitas  penggunaan  media  sosial  dan social environment terhadap perilaku Fear of Missing Hasil analisis  data  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar remaja di tingkat sekolah menengah pertama memiliki intensitas penggunaan media sosial yang berada pada kategori  sedang,  mungkin  karena  keterbatasan  akses gadget  dan  pembatasan  orang  tua.  Aktivitas  favorit termasuk  swafoto,  berbagi  status/informasi,  dan mencari  informasi  terkini.  Sementara  itu,  lingkungan sosial remaja umumnya berada pada kategori sedang, menunjukkan  bahwa  mereka  mengalami  lingkungan sosial  yang cukup stabil. Kombinasi antara intensitas penggunaan media sosial yang sedang dan lingkungan sosial  yang  stabil  dapat  memengaruhi  tingkat  FoMO pada  remaja.  Penelitian  ini  memberikan  pemahaman lebih lanjut tentang pola penggunaan media sosial dan
lingkungan sosial remaja serta implikasinya terhadap FoMO.
Jurnal  [5] membahas  tentang  dampak Fear  of Missing  Out dan  kesepian  terhadap Psychological Well-Being (PWB) pada remaja akhir pengguna media sosial Twitter di Jawa Barat. Tujuannya adalah untuk memahami pengaruh bersamaan FoMO dan kesepian terhadap  PWB.  Penelitian  ini  memilih  remaja pengguna Twitter di Jawa Barat sebagai subjek karena hasil  studi  pendahuluan  menunjukkan  bahwa  Twitter adalah platform yang memungkinkan akses cepat dan pertemanan  virtual  yang  mudah.  Jawa  Barat  dipilih sebagai lokasi penelitian karena tingginya penggunaan Twitter  di  wilayah  tersebut.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  FoMO  dan  kesepian  secara signifikan  mempengaruhi  PWB,  dengan  kontribusi sebesar  40,5%,  menunjukkan  dampak  besar  pada tingkat PWB.
Jurnal  [6]  Membahas  dampak Fear  of  Missing Out pada  kesejahteraan  psikologis  individu  di  masa emerging  adulthood ,  khususnya  pengguna  media sosial. Analisis data menunjukkan bahwa FoMO dapat meramalkan  tingkat  kesejahteraan  psikologis  pada individu emerging  adulthood yang  menggunakan media  sosial.  Hasil  penelitian  menegaskan  bahwa semakin tinggi FoMO, semakin  rendah kesejahteraan psikologis, dan sebaliknya. Faktor penyebab rendahnya  kesejahteraan  psikologis  akibat  FoMO adalah  penggunaan  media  sosial.  Analisis  juga menunjukkan  bahwa  FoMO  berkontribusi  negatif sebesar  9,9%  terhadap  kesejahteraan  psikologis, sementara 90,1% sisanya dipengaruhi oleh faktor lain seperti  kepribadian,  usia,  gender,  pendidikan, ketimpangan  ekonomi,  dan  variasi  media  sosial. FoMO,  sebagai  bagian  dari  media  sosial,  menjadi salah  satu  penyebab  rendahnya kesejahteraan psikologis  pada  individu  pengguna  media  sosial  di masa emerging adulthood . Jurnal  [7]  Membahas Social  Self-Esteem dan FoMO  pada  Generasi  Z  pengguna  Media  Sosial, tujuannya  untuk  menilai  hubungan  antara  keduanya. Hipotesisnya adalah terdapat hubungan negatif antara Social  Self-Esteem dan  FoMO.  Hasil  uji  statistik korelasi menggunakan SPSS Versi 24.0 menunjukkan koefisien  korelasi  (rxy)  =  -0,547  dengan  tingkat signifikansi  p  =  0,000  (p  <  0,01).  Hal  ini mengindikasikan  adanya  hubungan  negatif  yang sangat  signifikan  antara  Social  Self-Esteem  dan FoMO,  dengan  tingkat  korelasi  sedang.  Berdasarkan analisis  data,  skor  rata-rata  empiris Self-Esteem (M=103,06) lebih rendah dari skor rata-rata hipotetis (M=105).  Mayoritas  individu  Generasi  Z  kelahiran 1998-2004  memiliki Self-Esteem kategori  sedang (53,5%).  Skor  rata-rata  empiris  FoMO  (M=30,46) lebih  tinggi  dari  skor  rata-rata  hipotetis  (M=30), dengan  sebagian  besar  individu  mengalami  FoMO kategori sedang (64,6%). Dengan demikian, hipotesis diterima,  menunjukkan  bahwa  semakin  tinggi Social Self-Esteem ,  semakin  rendah  tingkat  FoMO,  dan sebaliknya.
Jurnal  [8] membahas  mengenai  keterkaitan antara  regulasi  diri  dan Fear  of  Missing  Out pada remaja pengguna Instagram. Tujuan penelitian adalah untuk  menguji  apakah  ada  hubungan  antara  kedua variabel tersebut. Analisis data  yang digunakan yaitu Product Moment Correlation Coefficient dan analisis regresi  dengan  aplikasi  SPSS  20. Hasil  analisis menunjukkan  koefisien  korelasi  antara  regulasi  diri dan FoMO sebesar -0,017 dengan p = 0,716 (p>0,05). Hal ini menunjukkan bahwa H0 diterima, menunjukkan tidak adanya hubungan signifikan antara regulasi  diri  dan  FoMO  pada  remaja  pengguna Instagram. Dengan demikian, penelitian ini menegaskan  bahwa  tidak  terdapat  hubungan  yang signifikan antara regulasi diri dan FoMO pada remaja yang menggunakan Instagram.
Jurnal  [9]  dengan  membahas  tentang  ketakutan kehilangan  momen  (FoMO)  pada  remaja  di Samarinda.  Menggunakan  pendekatan  kualitatif  dan metode  studi  kasus,  data  diperoleh  melalui  observasi dan  wawancara  skala  FoMO.  Hasil  skala  FoMO menunjukkan bahwa beberapa subjek, seperti P (skor 35,  FoMO  tinggi)  dan  CP  (skor  39,  FoMO  sangat tinggi), mengalami tingkat ketakutan yang signifikan. Penelitian  juga  mengungkap  bahwa  ketakutan  ini muncul karena kekurangan kebutuhan psikologis akan hubungan dan identitas diri pada remaja di Samarinda.
Jurnal  [10] membahas  mengenai  hubungan antara  kontrol  diri dan  Fear  of  Missing  Out pada remaja  pengguna  media  sosial  di  Kota  Banjarmasin. Penelitian  korelasional  menggunakan  pendekatan kuantitatif  dengan  sampel  sebanyak  347  remaja  usia 18-21 tahun. Penggunaan skala kontrol diri dan skala FoMO dengan model penskalaan Likert , serta analisis korelasi product  moment  Pearson ,  menghasilkan temuan  bahwa  terdapat  hubungan  negatif  dan signifikan  antara  kontrol  diri  dan  FoMO  (r  =  -0,729, Sig.  =  0,000).  Hasil  uji  hipotesis  menunjukkan signifikansi, menegaskan bahwa kontrol diri memiliki hubungan  yang  kuat  dengan  FoMO  pada  remaja pengguna media sosial.

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  merupakan  proses  yang penting  dalam  penelitian  karena  menjadi  panduan untuk  mendapatkan  hasil  yang  sesuai  dengan  tujuan penelitian.  Berikut  tahapan-tahapan  dalam  metode penelitian
Gambar  1. Tahapan Metode Penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
Pada tahap pertama yaitu pengumpulan data yang di  dilakukan  melalui  survei  kuesioner  yang  melaui
cara menyebar pertanyaan-pertanyaan yang berhubungan  dengan Fear  of  Missing  Out ke  media sosial seperti WhatsApp, Instagram dan Facebook.

## 3.2. Analisis Data
Pada tahap kedua, analisis data dilakukan dengan berbagai  metode,  seperti  data selection ,  data understanding dan vizualitation data.

## 3.2.1. Data Selection
Pada  tahap  pertama,  proses  seleksi  data dilakukan  dengan  cermat  untuk  memastikan  bahwa hanya  atribut  yang  memiliki  kontribusi  signifikan terhadap  tujuan  penelitian  yang  dipertahankan  dan menghilangkan noise atau  informasi  yang  tidak relevan.

## 3.2.2. Data Understanding
Tahap  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan pemahaman  mengenai  karakteristik  dan  struktur  data yang akan digunakan dalam penelitian atau analisis.

## 3.2.3. Vizualitation Data
Dilakukannya  tahap  visualisasi  data  bertujuan menyajikan  informasi  secara  grafis  dengan  maksud agar data yang kompleks dapat dipahami dengan lebih mudah dan cepat.
3.3. Preprocessing Data
Sebelum melakukan pengolahan dan pemodelan, dilakukan preprocessing data  untuk  membersihkan data  dengan  menghilangkan  nilai  yang  hilang,  data yang tidak konsisten, dan tidak relevan. Integrasi data juga  dilakukan  untuk  atribut  yang  mengidentifikasi entitas unik.

## 3.4. Transformation Data
Langkah  selanjutnya  yaitu transformation data untuk menyesuaikan data dengan algoritma yang akan digunakan  dalam  proses  data  mining.  Proses penyesuaian ini melibatkan pengaturan parameter dan karakteristik  data  agar  sesuai  dengan  persyaratan algoritma yang dipilih.

## 3.5. Data Mining
Dalam  tahap  ini,  data  akan  diolah  untuk mendapatkan informasi atau model khusus yang dapat membantu menggali wawasan dari dataset, mengidentifikasi pola atau tren yang signifikan, serta memungkinkan  pengembangan  model  prediktif  atau penemuan pengetahuan yang relevan. Yang mana pada penelitian  ini  model Random  forest akan  digunakan untuk  nantinya  dilakukan  klasifikasi  pada  analisis tingkat  kecenderungan Fear  of  Missing  Out pada media sosial.
3.6. Evaluation
Pada  tahap  akhir,  tahapan  evaluasi  menyeluruh terhadap  kesesuaian  dan  keberhasilan  metode data mining yang  diterapkan.  Hasil  yang  diperoleh
dianalisis  untuk  memastikan  bahwa  informasi  yang dihasilkan  bermanfaat,  relevan,  dan  sesuai  dengan tujuan penelitian. Analisis ini dilakukan menggunakan confusion  matrix yaitu  untuk  menghitung  metrik akurasi, presisi, recall , dan F1-S core dan mengevaluasi kinerja model. Adapun cara perhitungannya, sebagai berikut.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini, tools Google collab digunakan untuk mengklasifikasi tingkat kecenderungan Fear of Missing Out, dengan beberapa hasil  dan  pembahasan  yang  dapat  disajikan,  sebagai berikut.

## 4.1. Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini,  dataset  yang  digunakan terdiri dari 313 entry dan 7 kolom atribut, antara lain yaitu  atribut  jenis  kelamin,  sering,  mengganggu produktivitas, tidak dapat kontrol diri, tanpa tujuan dan fomo, bisa dilihat pada tabel 1.
Tabel  1. Dataset yang digunakan
No Jenis Kel.. Ser.. Meng.. Prod.. Tdk.. Ko.. Tan.. Tuj.. Ter.. Fo.. 1.  Laki-laki Insta gram 4 5 5 5 5 2.  Laki-laki Insta gram 3 3 2 3 4 3.  Perempuan  WA 3 4 2 3 3 4.  Perempuan Insta gram 4 3 3 2 2 5.  Laki-laki  WA 4 4 3 2 2 6.  Laki-laki  Line 2 3 4 2 2 7.  Perempuan  Line 4 4 4 4 4 8.  Perempuan Twitter 4 4 4 3 2 9.  Laki-laki  WA 4 3 4 3 2 10.  Perempuan  Line 4 4 4 2 4 … … … … … … …  … 309. Perempuan  WA 2 3 3 2 1 310. Perempuan  WA 3 4 1 1 1 311. Perempuan Insta gram 3 4 3 2 1 312. Perempuan Face book 3 2 1 2 2 313. Perempuan  WA 3 3 1 3 2

## 4.2. Data Selection
Pada  data  penelitian  yang  digunakan  belum memiliki  status  atau  label  untuk  menentukan  FoMO pada pengguna media sosial. Pada tahap data selection bertujuan untuk mengurangi kompleksitas atribut yang akan  diolah  pada  tahap  berikutnya.  Bisa  dilihat  pada gambar 2. terdapat beberapa ketentuan, yaitu jika pada kolom  atribut  Fomo  memiliki  nilai  1  sampai  2  dapat dikatakan  Tidak  Fomo,  dan  jika  pada  kolom  atribut Fomo  memiliki  nilai  3  sampai  5  dapat  dikatakan Fomo.

## Gambar  2. Hasil Data Selection
4.3. Vizualitation Data
Gambar  3. Hasil Visualisasi Berdasarkan FoMO
Gambar  4. Hasil Visualisasi Berdasarkan Media Sosial yang Sering Digunakan
Pada  gambar  3.  dan  4.  Analisis  visualisasi  data menampilkan  persentase  tingkat  kecenderungan FoMO  di  media  sosial.  Persentase  ini  mencakup tingkat  jarang  34%,  kadang  32%,  sering  15%,  tidak pernah 14%, dan selalu 5% FoMO. Data ini diperoleh dari  313  responden  pengguna  media  sosial.  Jika responden merasa tidak pernah atau jarang, dianggap tidak  mengalami  FoMO,  sementara  jika  mereka merasa  kadang,  sering,  atau  selalu,  dianggap mengalami  FoMO.  Analisis  visualisasi  data  juga menunjukkan bahwa WhatsApp dan Instagram adalah media sosial yang paling sering digunakan.
4.4. Preprocessing Data
Pada tahapan preprocessing data, akan dilakukan proses  pengecekan  pada  data  yang  terdapat missing value dan  data  yang  terdapat nan atau null, hal  ini dilakukan  untuk  mengecek  bahwa  data  yang digunakan untuk analisis memiliki kualitas yang baik dan dapat diandalkan.
Gambar  6. Hasil Cek Data yang terdapat Null
Bisa  dilihat  pada  gambar  5  dan  6,  bahwa  pada data yang digunakan pada analisis tingkat kecenderungan  FoMO  tidak  memiliki missing  value dan null data, yang artinya kualitas data pada penilitian ini baik dan dapat diandalkan.
4.5. Transformation Data Selanjutnya,  akan  dilakukan tranformation data yaitu proses label encoding . Label encoding dilakukan untuk  mengubah  data  kategorikal  pada  variabel  jenis kelamin,  frekuensi  penggunaan  media  sosial,  dan status  FoMO  menjadi  format  numerik,  agar mempermudah  proses  klasifikasi.  Kolom  yang diproses melibatkan variabel jenis kelamin, frekuensi penggunaan  media  sosial,  dan  status  FoMO.  Label encoding menghasilkan  representasi  numerik,  yaitu angka 0 dan 1 untuk jenis kelamin perempuan dan laki- laki,  angka  0  hingga  5  untuk  platform  media  sosial yang  sering  digunakan,  serta  angka  0  dan  1  untuk status FoMO, yaitu tidak FoMO dan FoMO.
Gambar  7. Hasil Transformation Data

## 4.6. Data Mining
Sebelum  memulai  proses  klasifikasi  untuk menentukan  variabel  independen  dan  dependen, langkah  awal  data  mining  akan  dilakukan.  Variabel merujuk pada faktor-faktor yang berpotensi memengaruhi  hasil  suatu  kejadian  atau  penelitian, mempermudah  analisis  masalah,  dan  memiliki peranan  krusial  dalam  konteks  penelitian.  Variabel independen merupakan faktor yang dapat mempengaruhi  atau  menjadi  penyebab  perubahan pada  faktor  yang  diukur  atau  dipilih  untuk mengeksplorasi  hubungan  antar  fenomena  yang diamati.  Dalam  kerangka  penelitian  ini,  variabel
dependen (y) berkaitan dengan status fomo, sementara variabel  independen  (X)  mencakup  seluruh  variabel dalam  dataset  kecuali  variabel  status  fomo.  Proses selanjutnya  melibatkan  pembagian  data  menjadi  data latih dan data uji dengan beberapa skema pembagian alokasi  yang  berbeda.  Pembagian  ini  penting  untuk menguji kinerja model Random forest yang digunakan, bisa dilihat pada tabel 1.
Tabel  2. Pembagian Data Latih dan Data Uji No Model Data Latih Data Uji 1. Model Pertama 70% 30% 2. Model Kedua 60% 40% 3. Model Ketiga 50% 50%
Pembagian dataset menjadi data latih dan data uji melibatkan  empat  proses,  yaitu Training  Features Shape untuk  menunjukkan  bentuk  dataset  fitur  yang digunakan  untuk  melatih  model,  memberikan informasi  tentang  jumlah  sampel  dan  fitur. Training Labels Shape untuk memberikan bentuk dataset label yang sesuai dengan dataset fitur, menunjukkan jumlah sampel dalam data latih . Testing Features Shape dan Testing  Labels  Shape untuk  memberikan  informasi serupa untuk dataset uji yang menguji kinerja model.
Sebelum memprediksi atau mengklasifikasi data uji, model Random forest dilatih pada data latih untuk memahami  hubungan  antara  berbagai  fitur  dan dampaknya terhadap label yang ingin diprediksi. Data latih  digunakan  untuk  menyesuaikan  bobot  dan parameter model sehingga akurasi klasifikasi Fear of Missing Out oleh model Random forest dapat optimal.
Gambar  8. Confusion Matrix Data Latih
Gambar  9. Hasil Akurasi Data Latih Berdasarkan  gambar  7.  dan  8.  Data  latih  sudah berhasil  dilakukan modeling dan  perhitungan  akurasi menggunakan  model  pertama  dengan  proporsi  70% data latih dan 30% data uji. Selanjutnya, peneliti dapat melakukan klasifikasi pada data uji.
Gambar  10. Confusion Matrix Data Uji

## Gambar  11. Hasil Akurasi Data Uji

## 4.7. Evaluation
Dari  hasil  yang  sudah  didapat  dari  pemodelan dan  perhitungan  akurasi  pada  data  latih  dan  data  uji dengan  proporsi  70:30.  Selanjutnya  akan  dilakukan evaluasi  mengenai  model  mana  dari  setiap  data  latih dan data uji yang memiliki akurasi paling tinggi, yang dimana nantinya model tersebut akan diambil sebagai model yang akan diklasifikasi pada data uji.
Tabel  3. Hasil Akurasi Semua Model Data No Model Data Latih Data Uji 1. Model Pertama 0.977 0.882 2. Model Kedua 0.978 0.817 3. Model Ketiga 0.987 0.783
Dilihat  dari  gambar  9.  bahwa  akurasi  tertinggi model Random forest pada data latih ada pada Model Ketiga  dengan  tingkat  akurasi  98,7%.  Sedangkan akurasi  tertinggi  pada  data  uji  memiliki  akurasi tertinggi pada Model Pertama yaitu 88,2%, lebih kecil jika dibandingkan dengan akurasi pada data latih. Ini menunjukan  bahwa  adanya  penurunan  akurasi  yang mengindikasikan  bahwa  model Random  forest memiliki tantangan dalam menerapkan pola dari data latih ke data uji dan diperlukan penelitian lebih lanjut untuk meningkatkan kinerjanya pada data uji.
Langkah  selanjutnya  yaitu  menggunakan  model data  uji  tersebut  untuk  mengukur  kinerja  model random forest menggunakan confusion matrix dalam menentukan  FoMO  atau  tidaknya  responden,  yang dimana  akan  dilihat  dari  nilai accuracy,  precision, recall dan  F1- score .  Nilai confusion  matrix, dapat dihitung dari nilai T rue Positive (TP), True Negative (TN), False  Positive (FP), dan  False  Negative (FN), bisa dilihat pada tabel 3.
Tabel  4. Nilai Confusion Matrix dari Data Uji Tertinggi
Confusion Matrix TP TN FP FN 40 43 4 7
Setelah dihitung menggunakan confusion matrix, dapat  disimpulkan  hasil  perhitungan  pada  data  uji berupa kelas Tidak Fomo dan Kelas Fomo. Pada kelas Tidak  Fomo,  model  berhasil  memprediksi  dengan akurasi  88,29%  dari  total  47  data,  dengan  43 True Negative dan 4 False Positive . Evaluasi pada kelas ini menunjukkan  presisi  sebesar  91,48%, recall sebesar 86,00%,  dan  F1- Score sebesar  88,65%  menandakan bahwa  model  mampu  mengenalisis  sebagian  besar kasus  yang  sesuai  dengan  keadaan  sebenarnya  untuk individu  yang  tidak  mengalami  FoMO.  Untuk  kelas Fomo,  model  juga  memberikan  hasil  evaluasi  yang baik, dengan presisi 90,90%, recall 85,10%, dan F1- Score sebesar 87,85%. Keseluruhan analisis menunjukkan bahwa model Random Forest ini dapat dengan  cukup  akurat  mengklasifikasikan  tingkat kecenderungan FoMO pada media sosial.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  dapat disimpulkan  bahwa  penggunaan  data  mining  dalam analisis  kecenderungan Fear  of  Missing  Out pada media sosial telah berhasil. Proses ini memungkinkan identifikasi  hubungan  antar  variabel  dalam  dataset. Algoritma Random  forest ,  yang  diterapkan  untuk mengklasifikasikan  tingkat  FoMO  menggunakan confusion  matrix ,  mencapai  akurasi  tertinggi  sebesar 88,2% pada data uji, dengan hasil berupa kelas Tidak Fomo  dan  kelas  Fomo.  Pada  kelas  Tidak  Fomo,  dari total 47 data, sebanyak 43 True Negative dan 4 False Positive. Evaluasi kelas ini menunjukkan nilai presisi 91,48%, recall 86,00% dan F1- Score sebesar 88,65%, mengindikasikan  bahwa  model  dapat  menganalisis sebagian  besar  kasus  yang  sesuai  dengan  keadaan sebenarnya  untuk  individu  yang  tidak  mengalami FoMO. Untuk kelas Fomo, dari total 47 data, sebanyak 40  model  sebagai True  Positive dan  7  data  sebagai False Negatif . Pada kelas Fomo juga memberikan hasil evaluasi  yang  memuaskan,  dengan  presisi  mencapai 90,90%, recall 85,10%,  dan  F1- Scor e  87,85%. Keseluruhan  analisis  menunjukkan  bahwa  model Random  Forest ini  dapat  dengan  cukup  akurat mengklasifikasikan  tingkat  kecenderungan  FoMO pada  media  sosial.  Dalam  mengoptimalkan  model klasifikasi  tingkat  kecenderungan  FoMO,  beberapa langkah  perbaikan  dapat  dipertimbangkan.  Seperti, eksplorasi  metode  alternatif  seperti  algoritma  KNN ( K-Nearest  Neighbour ),  J48  ( Decision  Tree ), Naive Bayes ,  Regresi  Logistik,  atau  metode  lainnya  dapat dilakukan  untuk  membandingkan  hasilnya  dengan model Random  Forest .  Kemudian  perluasan  dataset juga  menjadi  prioritas  untuk  menciptakan  model klasifikasi  yang  lebih  kokoh,  meningkatkan  kualitas, dan memberikan generalisasi yang lebih baik. Dataset yang  luas  dan  representatif  memungkinkan  model untuk  memahami  pola  dan  variasi  dalam  data  secara lebih mendalam.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N. Natasha, R. Hartati, and A. Syaf, “Hubungan
antara Regulasi Diri dengan Fear of Missing Out (FoMO)  pada  Mahasiswa  di  Pekanbaru,” Bandung  Conf.  … ,  2022,  [Online].  Available: https://proceedings.unisba.ac.id/index.php/BCS PS/article/view/4875
[2]  T. W. Yulya, D. H. Ghonniyyu, N. P. Efendi, and ..., “Fear Of Missing Out (FOMO) Sebagai Gaya Hidup di Era Modernisasi,” Proceeding … , 2022, [Online]. Available: http://proceedings.dokicti.org/index.php/CPBS/a rticle/view/12
[3]  L. Aisafitri and K. Yusriyah, “Kecanduan Media Sosial  (FoMO)  Pada  Generasi  Milenial,” J. Audience J. Ilmu … ,  2021,  [Online].  Available: http://publikasi.dinus.ac.id/index.php/audience/a rticle/view/4249
[4]  N.  K.  Dewi,  I.  Hambali,  and  F.  Wahyuni, “Analisis intensitas penggunaan media sosial dan social environment terhadap perilaku FoMo,” J. Ilmu Keperawatan Jiwa , vol. 5, no. 1, pp. 11–20, 2022, [Online].
Available:
http://www.journal.ppnijateng.org/index.php/jik j/article/view/1352
[5]  T. P. Prameswari, S. Chotidjah, and ..., “… Fear Of  Missing  Out  Dan  Kesepian  Terhadap Psychological  Well-Being  Pada  Remaja  Akhir Pengguna Media Sosial Twitter Di Jawa …,” J.
Psikol. … , 2022, [Online]. Available: https://ejournal.upi.edu/index.php/insight/article /view/52281
[6]  J.  A.  Savitri,  “Fear  of  missing  out  dan kesejahteraan  psikologis  individu  pengguna media  sosial di usia  emerging adulthood,” Acta Psychol. , 2019, [Online]. Available: https://journal.uny.ac.id/index.php/acta- psychologia/article/view/43361
[7]  A.  L.  Mandas  and  K.  Silfiyah,  “Social  Self- Esteem  and  Fear  of  Missing  Out  Towards  the Social  Media  User  of  Generation  Z,” J. Sinestesia , 2022, [Online]. Available: https://sinestesia.pustaka.my.id/journal/article/vi ew/78
[8]  P. D. Utami and Y. I. Aviani, “Hubungan antara regulasi diri dengan fear of missing out (FoMO) pada  remaja  pengguna  instagram,” J.  Pendidik. Tambusai , 2021, [Online]. Available: https://mail.jptam.org/index.php/jptam/article/vi ew/928
[9]  R. S. Akbar, A. Aulya, A. Apsari, and L. Sofia, “Ketakutan  akan  kehilangan  momen  (FoMO) pada  remaja  kota  Samarinda,” Psikostudia: Jurnal  Psikologi .  core.ac.uk,  2019.  [Online]. Available: https://core.ac.uk/download/pdf/268076032.pdf
[10]  S. Maza and R. A. Aprianty, “Hubungan Kontrol Diri Dengan Fear Of Missing Out (Fomo) Pada Remaja Pengguna Media Sosial,” J. Mhs. BK An- Nur  Berbeda  … ,  2022,  [Online].  Available: https://ojs.uniska-bjm.ac.id/index.php/AN- NUR/article/view/9139