## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Kajian Ilmiah dan Deteksi Adiksi Internet dan Media Sosial di Indonesia Menggunakan XGBoost
Rita Rismala #1 , Ledya Novamizanti #2 , Kurniawan Nur Ramadhani #3 , Yuyun Siti Rohmah #4 , Sabam Parjuangan *5 , Dimitri Mahayana *6
# Universitas Telkom Jl. Telekomunikasi, Terusan Buah Batu, Bandung 40257, West Java, Indonesia
1 ritaris@telkomuniversity.ac.id
2 ledyaldn@telkomuniversity.ac.id
3 kurniawannr@telkomuniversity.ac.id
4 yuyunsr@tass.telkomuniversity.ac.id
* Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesa No.10, Bandung 40132, Jawa Barat, Indonesia
5 33220021@std.stei.itb.ac.id
6 dimitri@stei.itb.ac.id
Abstrak —  Internet  dan  media  sosial  telah  menjadi kebutuhan  pokok  manusia  untuk  mengakses  informasi, terutama  di  masa  pandemi  COVID-19  saat  ini.  Hal  ini penting  untuk  dikaji  karena  berdampak  pada  perilaku  dan kesehatan  psikologi  seseorang.  Berdasarkan  sudut  pandang filsafat  sains,  adiksi  internet  dan  media  sosial  di  Indonesia merupakan  kenyataan  saintifik  karena  telah  memenuhi kriteria  falsifikasi  dan  dapat  diuji  (testable)  secara  empiris. Hasil  survei  terhadap  1980  responden,  diperoleh  25,56% responden  teradiksi  internet  dan  20,2%  teradiksi  media sosial. Penelitian ini juga berhasil  membangun  model untuk mendeteksi  adiksi  internet  dan  media  sosial  menggunakan XGBoost ,  dengan F-Measure sebesar  69,23%  untuk  adiksi internet dan 67,66% untuk adiksi media sosial. Oleh karena itu,  fenomena  adiksi  internet  dan  media  sosial  ini  perlu mendapatkan perhatian khusus agar dapat diantisipasi sejak dini.
Kata kunci — Filsafat Sains,  Adiksi, Internet,  Media Sosial, XGBoost

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  dan  komunikasi saat  ini  telah  mengubah  banyak  hal  dalam  kehidupan manusia.  Salah  satu  yang  menjadi  bagian  tidak terpisahkan  dengan  kehidupan  manusia  adalah  kebutuhan akan akses informasi, yang mana kebutuhan tersebut dapat terpenuhi  dengan  adanya  internet  dan  media  sosial  [1]. Peran  internet  semakin  penting  dalam  bidang  ekonomi, sosial,  politik,  budaya  dan  juga  pendidikan  apalagi  saat pandemik  COVID-19  seperti  sekarang  ini.  Internet semakin mempengaruhi kehidupan umat manusia di dunia pada  umumnya  dan  di  Indonesia  pada  khususnya, sehingga  tak  dapat  terbantahkan  lagi  teknologi  ini  telah mengubah peradaban dunia dengan cepat. Kecenderungan
internet  telah  bergerak  menjadi  kebutuhan  pokok  bagi manusia  [2].  Begitupun  di  Indonesia,  pertumbuhan pengguna  internet  meningkat  sebesar  8,9  %  dibanding tahun  sebelumnya.  Pengguna  internet  tahun  2019-2020 sebanyak 196.714.070,3 dari populasi Indonesia sebanyak 266.911.900  jiwa,  sehingga  diperoleh  nilai  penetrasinya adalah  73,7%  [3].  Kenaikan  ini  diperkirakan  terus menerus  bertambah  seiring  dengan  perkembangan teknologi khususnya teknologi informasi dan komunikasi. Hal  ini  tentu  membawa  dampak  positif  bagi  kehidupan manusia,  namun  tidak  sedikit  pula  dampak  negatif  yang ditimbulkan  apalagi  jika  seseorang  sudah  teradiksi. Sejumlah  penelitian  menunjukkan  berbagai  dampak negatif  dari  adiksi  internet  bagi  kesehatan  psikologi seseorang,  bahkan  dalam  kasus  yang  ekstrim  adiksi internet  dapat  menyebabkan  seseorang  berperilaku destruktif  [4].  Oleh  karena  itu,  deteksi  adiksi  internet menjadi  permasalahan  yang  penting  untuk  dikaji  karena hal  ini  berhubungan  dengan  pengaruhnya  terhadap perilaku  dan  kebiasaan  dalam  kehidupan  manusia  yang mau  tak  mau  berhadapan  hampir  setiap  hari  dengan internet.
Pada  penelitian  ini  dibahas  mengenai  deteksi  dan klasifikasi  adiksi  internet  dan  media  sosial  menggunakan metode chi-square dan  algoritma XGBoost .  Kedua  hal tersebut  dilakukan  untuk  mengkaji  fenomena  adiksi internet dan media sosial di Indonesia dari sisi kajian sains. Uji chi-square digunakan  untuk  mengetahui  variabel- variabel  yang  berpengaruh  terhadap  adiksi  internet  dan media  sosial.  Kemudian,  variabel-variabel  tersebut dimodelkan  dalam  bentuk decision  tree menggunakan algoritma XGBoost agar dapat digunakan untuk mendeteksi  adiksi  internet  dan  media  sosial.  Pemodelan dalam  bentuk decision  tree dipilih  karena  mudah
diinterpretasikan  dan  cocok  digunakan  untuk  data kategorikal  [5],  seperti  data  yang  digunakan  pada penelitian  ini.  Berbeda  dengan  algoritma decision  tree standar, seperti ID3 atau C4.5, yang berbasis nilai entropy dan hanya  menghasilkan satu pohon keputusan, XGBoost menerapkan  konsep boosting dan tree  ensemble [6]. Boosting merupakan  proses  untuk  memperkuat classifier lemah  secara  iteratif  sehingga  semakin  lama classifier menjadi  semakin  tinggi  performansinya,  sedangkan tree ensemble merupakan  konsep  untuk  mengkombinasikan beberapa  pohon  keputusan  sehingga  menghasilkan performansi  klasifikasi  yang  lebih  baik  dibanding  hanya menggunakan satu pohon keputusan.

## II. K AJIAN P USTAKA

## A. Teori Demarkasi Karl Popper
Menurut  Popper  [7],  bagaimana  kriteria  untuk membedakan  sains  dengan  pseudo-sains  dikenal  sebagai masalah demarkasi. Popper mengajukan kriteria demarkasi  adalah falsifiability  by  experience ,  yang  mana sebuah teori dikatakan sains jika dapat diuji dan memiliki kemungkinan  untuk  dibantah  (difalsifikasi)  melalui pengalaman atau eksperimen. Eksperimen bertujuan untuk menguatkan  teori  tersebut,  bukan  hanya  sekedar memverifikasi.  Selain  itu  eksperimen  tersebut  juga  harus dapat  disusun  ulang  sehingga  efek  yang  dihasilkan  dapat direproduksi ( reproducible ).

## B. Adiksi Internet dan Media Sosial
Internet  telah  menjadi  bagian  dari  kehidupan  manusia di  dunia  sejak  dikembangkannya Netscape pada  tahun 1990-an  [8].  Perkembangan  teknologi  informasi  dan telekomunikasi  yang  semakin  masif  telah  mempengaruhi berbagai  macam  aspek  kehidupan  manusia  seperti  cara berkomunikasi  dan  berinteraksi.  Manusia  berkomunikasi menggunakan  teknologi  internet  dan  media  sosial  untuk berbagai  macam  tujuan  dan  kebutuhan,  seperti  untuk swafoto,  perang cyber ,  belanja online ,  personalisasi  diri, dan  budaya  berbagi [9]. Internet  addiction (kecanduan internet)  mulai  menjadi  perhatian  dari  banyak  kalangan akademik  setelah  diperkenalkan  oleh  Kimberly  Young pada tahun 1996 [10]. Dalam penelitian tersebut, terdapat lima  jenis  kecanduan  internet, yaitu: Computer addiction , Net compulsion, Cyber‐relationship addiction, Cybersexual addiction, dan Information overload.
Pengaksesan  internet  tidak  dapat  terlepas  dari penggunaan  gawai.  Berbagai  fitur  yang  ditawarkan  pada gawai  dapat  digunakan  sebagai  sarana  bisnis,  penyimpan data,  sarana  musik  dan  hiburan,  apalagi  saat  situasi pandemik ini dapat digunakan sebagai sarana pembelajaran  jarak  jauh  (PJJ).  Anggraeni  [11] mengkaji tentang  pengaruh  antara  pengetahuan  mengenai  dampak gawai  bagi  kesehatan  terhadap  perilaku  pengguna. Dengan  menerapkan  regresi  linier  sederhana,  hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  pengetahuan  tentang dampak gawai pada kesehatan berpengaruh sebesar 18,9% terhadap  perilaku  penggunaan  gawai  pada  siswa.  Utami
[12] meneliti  tentang  pengaruh  negatif  dari  adiksi  gawai terhadap  kriteria-kriteria  akademik  remaja.  Hasilnya menunjukkan  bahwa  pengaruh  negatif  gawai  yang  paling banyak  ditemukan  pada  remaja  adalah  memburuknya prestasi  akademik.  Ramadhan  dan  Agung  [13] mengkaji tentang hubungan antara tingkat kecanduan gawai dengan perilaku  serta  gangguan  terhadap  emosi  remaja  pada rentang  usia  11  s.d.  12  tahun. Dengan  menggunakan  uji bivariat  pada  metode chi-square didapatkan  hasil  bahwa gangguan  emosi  dan  perilaku  tidak  ada  hubungannya dengan tingkat pendidikan ayah, ibu, dan jumlah saudara, namun ada hubungannya dengan tingkat kecanduan gawai. Syahyudin [14] meneliti tentang pengaruh gawai terhadap pola  komunikasi  dan  interaksi  sosial  siswa.  Hasilnya menunjukkan  bahwa  dampak  negatif  terbesar  yang ditimbulkan  adalah  siswa  malas  untuk  beraktifitas  sosial dan kurang mampu berkonsentrasi.
Penelitian  [15]  tentang  adiksi  media  sosial  seperti WhatsApp dan Instagram pada  usia  remaja  menunjukkan bahwa  ada  dua  peran  Instagram  yang  menjadi  penyebab utama  adiksi  yaitu  kebutuhan  untuk  bersosialisasi  dan mendapatkan  kesenangan,  serta  ada  empat  peran WhatsApp  yang  menjadi  penyebab  utama  adiksi  yaitu kebutuhan untuk dapat melakukan banyak hal, bersosialisasi,  mendapatkan kesenangan, dan memperoleh rasa  aman  juga  mengendalikan  situasi.  Sifa  dan  Sawitri [16] meneliti tentang hubungan antara adiksi media sosial Instagram  dengan  regulasi  diri.  Hasilnya  menunjukkan adanya  hubungan  negatif  antara  tingkat  adiksi  dengan regulasi  diri,  dimana  semakin  tinggi  tingkat  regulasi  diri maka  akan  semakin  rendah  potensi  adiksi,  begitu  pun sebaliknya.  Soliha  [17] menyimpulkan  bahwa  terdapat hubungan  positif  sebesar  31,4%  tingkat  ketergantungan pengguna media sosial terhadap kecemasan sosial.

## C. Klasifikasi  dengan  Extreme  Gradient  Boosting (XGBoost)
Klasifikasi  merupakan  proses  analisa  data  untuk menghasilkan  model-model classifier yang  mampu mengelompokkan data ke dalam kelas-kelas tertentu [18]. Di  dalam  penelitian  ini  digunakan  algoritma XGBoost untuk melakukan proses klasifikasi menggunakan decision  tree .  Algoritma XGBoost diperkenalkan  oleh Chen  dan  Guestrin  [6],  merupakan  algoritma  klasifikasi yang  menggunakan  konsep  boosting,  yaitu  proses  secara iteratif  untuk  memperkuat classifier lemah  sehingga semakin lama classifier menjadi  semakin  tinggi performansinya. Algoritma XGBoost menggunakan decision  tree untuk  menghitung  nilai  residual  yang merupakan selisih antara output dari classifier base model dengan  nilai  target.  Di  awal,  nilai  residual  ini  akan  besar karena classifier belum  mempelajari  pola  dari  target Namun  seiring  dengan  bertambahnya  iterasi,  algoritma XGBoost akan menambahkan decision  tree sehingga nilai residual semakin mengecil.
Algoritma XGBoost sebagai berikut:
1. Bangun  base  model classifier .  Base  model classifier dapat  dibentuk  dari  beberapa  cara,  salah  satunya menggunakan default value 0,5 untuk kasus biner atau dengan menghitung rata-rata nilai output target.
2. Hitung nilai residual dari masing-masing output target.
3. Dari  nilai  residual  target,  lakukan  pembangunan decision  tree dengan  output  adalah  nilai  residual tersebut.
4. Lakukan  perhitungan  nilai  output classifier yang  baru dengan  menggunakan base  model , decision  tree dan learning rate .
5. Ulangi  proses  2  s.d.  4  hingga  konvergen  atau  hingga mencapai jumlah decision tree yang diinginkan.
Output classifier dari XGBoost dihitung  menggunakan Persamaan  (1),  yang  mana α adalah learning  rate , f 0 (x) adalah  output  dari  base  model classifier dan f i (x) adalah nilai  output  dari decision  tree .  Sedangkan  fungsi obyektifnya  dihitung  dengan Persamaan  (2)  s.d. Persamaan  (5),  yang  mana T adalah  jumlah  daun  pada decision  tree , Y adalah  threshold  bobot  dari  daun  pada decision tree , λ adalah threshold ukuran decision tree , q(x i ) memetakan fitur ke-i dengan daun ke-j pada decision tree , dan adalah loss function . (1)
(2)
(3) (4) (5)

## III. M ETODE P ENELITIAN
Tahapan  yang  dilakukan  untuk  membuktikan  apakah fenomena  adiksi  internet  dan  media  sosial  di  Indonesia merupakan  saintifik  atau  bukan,  dengan  cara  mengukur tingkat  adiksi  internet  dan  media  sosial  di  Indonesia, menguji  pengaruh  berbagai  variabel  yang  diduga berpengaruh  terhadap  adiksi  internet  dan  media  sosial, serta  menganalisis  apakah  algoritma XGBoost dapat digunakan  untuk  membangun  model  yang  dapat mendeteksi  adiksi  internet  dan  media  sosial  di  Indonesia. Penelitian  dimulai  dari  penyusunan  kuisioner,  pra  survei untuk  uji  validitas  dan  reliabilitas  dari  kuisioner  yang telah  dirancang,  survei,  analisa  variabel  yang  diduga memiliki  hubungan  dengan  adiksi  internet  dan  media sosial,  hasil  pengujian  dengan XGBoost ,  serta  kajian  dari sudut pandang filsafat sains.

## A. Penyusunan Kuesioner
Pertanyaan  kuisioner  disusun  berdasarkan  penelitian Kimberly  Young  tentang  adiksi  internet  [19].  Terdapat empat  variabel  bebas  X  dan  satu  variabel  terikat  Y  yang tersebar  dalam  bentuk  20  pertanyaan.  Empat  variabel
bebas  X  tersebut  yaitu time (X1), relationship (X2), productivity (X3), dan thought (X4). Satu variabel terikat Y  yaitu addiction (Y1).  Pada  penelitian  ini,  terdapat  20 pertanyaan  untuk  mengetahui  tingkat  adiksi  internet  dan 20  pertanyaan  untuk  mengetahui  tingkat  adiksi  media sosial.  Setiap  pertanyaan  memiliki  enam  pilihan  jawaban beserta  skor  konversinya,  yaitu:  tidak  pernah  (0),  jarang (1),  kadang-kadang  (2),  sering  (3),  sangat  sering  (4),  dan selalu (5).

## B. Pra Survei
Pra-survei  diperlukan  untuk  menguji  apakah  kuisioner yang  telah  disusun  valid  dan  reliabel  untuk  dijadikan instrumen  dalam  penelitian.  Pra  survei  dilaksanakan  dari tanggal 27 s.d.  31 Oktober 2020, dan diperoleh sebanyak 200 responden.

## C. Uji Validitas dan Uji Reliabilitas
Uji  validitas  bertujuan  untuk  menilai  ketepatan  dan kecermatan alat ukur dalam  melakukan  fungsinya. Secara teknis,  uji  validitas  mengkorelasikan  antara  masing- masing  skor  pertanyaan  dengan  skor  total  dari  jawaban responden  atas  kuisioner  yang  diberikan.  Pada  penelitian ini,  uji  validitas  menggunakan  metode Product  Moment sesuai dengan Persamaan (6) [20].
(6)
dimana r xy merupakan koefisien korelasi antara variabel x dan  variable y , N merupakan  jumlah  data.  Teknik  dari Product Moment yaitu membandingkan nilai Sig. (2-tiled) dengan  probabilitas 0,05.  Item pertanyaan kuisioner valid jika  nilai  Sig.  (2-tiled)  <  0,05  dan Pearson  Correlation bernilai positif, selain itu maka item  pertanyaan kuisioner tidak valid. Hasil uji validitas menunjukkan bahwa semua butir pertanyaan dalam kuisioner ini bersifat valid.
Sedangkan  uji  reliabilitas  bertujuan  untuk  menilai tingkat konsistensi kuisioner agar handal dalam mengukur variabel  penelitian,  walaupun  penelitian  ini  dilakukan berulang-ulang  dengan  menggunakan  kuisioner  yang sama.  Uji  reliabilitas  menggunakan  metode Alpha Cronbach’s sesuai dengan Persamaan (7) [20].
(7)
dimana r 11 merupakan  nilai  reliabilitas  yang  dicari, n merupakan  jumlah  item  pertanyaan  yang  diuji,  dan σ t merupakan nilai variansi setiap item pertanyaan.
TABEL I H ASIL U JI R ELIABILITAS
Variabel Adiksi Internet Adiksi Media Sosial Sedang Tinggi Sedang Tinggi Time   Relationship   Productivity   Thought   Addiction  
Tabel  I  merupakan  hasil  uji  reabilitas  dari  penelitian ini.  Mayoritas  semua  variabel  dengan  kategori  tinggi.
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  pada  Tabel  I menunjukkan bahwa kuisioner yang telah disusun bersifat sangat reliabel.

## D. Survei dan Pengolahan Awal
Survei  dilaksanakan  pada  tanggal  1  s.d.  4  November 2020,  dan  menghasilkan  2309  data  mentah.  Selanjutnya dilakukan  pengolahan  awal  berupa cleaning data  untuk menghapus  data  yang  duplikat,  dan missing  value yaitu pada  atribut  usia  pertama  kali  memiliki  gawai,  usia pertama  kali  mengakses  internet,  dan  usia  pertama  kali memiliki  akun  media  sosial.  Sehingga  tersisa  1980  data yang akan diolah pada tahap selanjutnya.

## E. Klasifikasi Tingkat Adiksi Internet dan Media Sosial
Pada tahap ini dilakukan pengolahan data survei adiksi internet  untuk  mengetahui  tingkat  adiksi  internet  pada responden  dengan  cara  mengkonversikan  setiap  jawaban survei  ke  dalam  skor  numerik  dalam  rentang  0  s.d.  5, menjumlahkannya  menjadi  satu  nilai  skor  total  dalam rentang  0    s.d.  100,  kemudian  mengidentifikasi  tingkat adiksi  internet  berdasarkan  skor  total  sesuai  ketentuan internet  addiction  test  (IAT)  [19],  yaitu  normal  (0  -  30), mild (31  - 49), moderate (50 -  79) dan severe (80 - 100). Proses  yang  sama  juga  dilakukan  untuk  mengidentifikasi tingkat  adiksi  media  sosial  dengan  menggunakan  data survei adiksi media sosial.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Bab  ini  memaparkan  hasil  penelitian  yang  diperoleh, yaitu:  hasil  survei,  uji  hipotesis  dengan chi-square , pembangunan  model  klasifikasi  adiksi  menggunakan algoritma XGBoost , serta kajian adiksi internet dan media sosial berdasarkan sudut pandang filsafat sains.

## A. Hasil Survei
Gambar. 1 merupakan hasil identifikasi yang diperoleh melalui  survei.  Dari  1980  responden  didapatkan  hasil sebagai berikut: 25,55% responden teradiksi internet ( mild 20.25%, moderate 4,85%, severe 0,45%)  dan  20,2% teradiksi media sosial ( mild 15%, moderate 4,75%, severe 0,45%).  Hal  ini  membuktikan  bahwa  adiksi  internet  dan media sosial di Indonesia adalah nyata.

## B. Uji Hipotesis
Hipotesis  utama  dari  penelitian  ini  adalah  fenomena adiksi internet dan media sosial di Indonesia adalah nyata dan  merupakan  sains.  Untuk  mendukung  hipotesis tersebut,  dilakukan  pengujian  terhadap  variabel  yang diduga  dapat  mempengaruhi  adiksi  internet  dan  media sosial dengan menggunakan uji chi-square . Berikut adalah variabel-variabel  yang  dimaksud  beserta  kemungkinan nilainya.
Variabel bebas (X) yaitu:
 Jenis kelamin: laki-laki, perempuan
 Kelompok usia: kanak-kanak (7 - 11 tahun), remaja awal (12  - 16 tahun), remaja akhir (17  -  25 tahun), dewasa awal (26 - 35 tahun), dewasa akhir (36 - 45 tahun), lansia awal (46 - 55 tahun), lansia akhir (56 - 65 tahun), manula (> 65 tahun) [21]
 Pendidikan:  SD, SMP, SMA, D3, D4, S1, S2, S3
 Pekerjaan:  pelajar/  mahasiswa,  pekerja,  tidak bekerja
 Domisili: Kepulauan  Nusa  Tenggara,  Jawa, Sumatra, Sulawesi, Kalimantan, Papua, Luar negeri
 Usia pertama kali memiliki gawai: < 10 tahun, 10 - 20  tahun,  20  -  30  tahun,  30  -  40  tahun,  40  -  50 tahun, > 50 tahun
 Usia  pertama  kali  mengakses  internet:  <  10  tahun, 10 - 20 tahun, 20 - 30 tahun, 30 - 40 tahun, 40 - 50 tahun, dan  > 50 tahun
 Usia pertama kali memiliki akun media sosial: < 10 tahun,  10 -  20 tahun,  20  -  30 tahun,  30 -  40 tahun, 40 - 50 tahun, dan > 50 tahun
 Durasi akses situs non  media sosial:  < 3  jam, 3  -  5 jam, 6 - 11 jam, dan > 11 jam
 Durasi akses media sosial: < 3 jam, 3 - 5 jam, 6 - 8 jam, dan > 8 jam
Variabel terikat (Y) yaitu:
 Tingkat  adiksi  internet:  Normal, Mild , Moderate , Severe
 Tingkat  adiksi  media  sosial:  Normal, Mild ,
Moderate , Severe Adapun parameter yang digunakan adalah Significance value  = 0,05  dan Degree  of  freedom ( df )  sesuai Persamaan 8 [22].
(8)
dimana m adalah  banyaknya  kemungkinan  nilai  X  dan n adalah  banyaknya  kemungkinan  nilai  Y.  Tabel  II merupakan  hasil  uji  square  terhadap  variabel-variabel bebas.
Berdasarkan  hasil  uji chi-square pada  Tabel  II, diperoleh  bahwa  faktor-faktor yang  mempengaruhi adiksi internet adalah kelompok usia, pendidikan, pekerjaan, usia pertama  kali  memiliki  gawai  sendiri,  usia  pertama  kali mengakses  internet,  usia  pertama  kali  memiliki  akun media  sosial,  durasi  akses  situs  non  media  sosial,  dan durasi  akses  media  sosial.  Sedangkan  faktor-faktor  yang mempengaruhi adiksi  media sosial adalah kelompok usia, pekerjaan, usia pertama kali memiliki gawai, usia pertama kali  mengakses  internet,  usia  pertama  kali  memiliki  akun media  sosial,  durasi  akses  situs  non  media  sosial,  dan durasi  akses  media  sosial.  Selanjutnya  dilakukan  analisis lebih  lanjut  untuk  melihat  peluang  adiksi  internet  dan media  sosial  pada  setiap  variabel  yang  terbukti berpengaruh P(Y|X) .  Untuk  memudahkan  analisis, peluang  tersebut  divisualisasikan  dalam  bentuk  grafik yang dapat dilihat pada Gambar. 2 s.d. Gambar. 9.
Gambar. 1  Hasil identifikasi tingkat adiksi internet dan media sosial pada responden
TABEL III H ASIL U JI C HI -S QUARE
No Variabel Adiksi Internet Adiksi Media Sosial df Chi hitung Chi tabel Pengaruh df Chi hitung Chi tabel Pengaruh 1 Jenis Kelamin 3 2,53 7,82 Tidak 3 4,77 7,82 Tidak 2 Kelompok Usia 21 138,8 32,67 Ya 21 102,50 32,67 Ya 3 Pendidikan 21 48,20 32,71 Ya 21 24,25 32,67 Tidak 4 Pekerjaan 6 50,35 12,59 Ya 6 39,54 12,59 Ya 5 Domisili 18 6,36 28,86 Tidak 18 8,00 28,87 Tidak 6 Usia  pertama  kali memiliki gawai 15 106,53 24,96 Ya 15 48,88 24,96 Ya 7 Usia  pertama  kali mengakses internet 15 106,5 24,99 Ya 15 48,88 24,99 Ya 8 Usia  pertama  kali memiliki akun media sosial 15 131,86 24,99 Ya 15 70,40 24,99 Ya 9 Durasi  akses  situs non media sosial 9 56,46 16,92 Ya 9 51,72 169,9 Ya 10  Durasi akses media sosial 9 168,55 16,92 Ya 9 87,6 16,92 Ya
Gambar. 2  Peluang adiksi internet dan media sosial berdasarkan kelompok usia
Gambar. 3  Peluang adiksi internet dan media sosial berdasarkan pekerjaan
Gambar. 4  Peluang adiksi internet berdasarkan tingkat pendidikan
Gambar. 5  Peluang adiksi internet dan media sosial berdasarkan usia pertama kali memiliki gawai
Gambar. 6  Peluang peluang adiksi internet dan media sosial berdasarkan usia pertama kali mengakses internet
Gambar. 7  Peluang adiksi internet dan media sosial berdasarkan usia pertama kali memiliki akun media sosial
Gambar. 8  Peluang adiksi internet dan media sosial berdasarkan durasi akses situs non media sosial
Gambar. 9  Peluang adiksi internet dan media sosial berdasarkan durasi akses media sosial
Hasil analisis Gambar. 2 s.d. Gambar. 9 sebagai berikut:
 Remaja  awal  dan  remaja  akhir  merupakan kelompok usia yang berpeluang paling tinggi untuk teradiksi  internet  dan  media  sosial  dibanding kelompok  usia  lain,  yang  mana  kelompok  usia tersebut  umumnya  merupakan  pelajar/  mahasiswa SMP s.d. perguruan tinggi S1 (Gambar. 2 s.d. 4).
 Semakin  dini  seseorang  mengenal  gawai,  internet, dan  media  sosial,  maka  semakin  tinggi  peluangnya untuk  teradiksi  internet  dan  media  sosial  (Gambar. 5 s.d. 7).
 Berdasarkan  Gambar.  8  s.d.  9,  mengakses  internet dalam  durasi  yang  lama  (lebih  dari  8  jam  per  hari
untuk akses  media sosial dan  lebih dari 11  jam per hari  untuk  akses  situs  non  media  sosial)  dapat meningkatkan  peluang  untuk  teradiksi  internet  dan media sosial.
Berdasarkan  hasil  analisis  di  atas,  maka  saran  untuk mencegah  seseorang  teradiksi  internet  dan  media  sosial adalah sebagai berikut:
 Tunda  penggunaan  gawai,  internet,  dan  media sosial  kepada  seseorang  setelah  berusia  matang. Penggunaan  sebelum  usia  tersebut  harus  ada persetujuan dan pengawasan dari orang tua. Hal ini sesuai dengan usulan dari Kementerian Komunikasi dan  Informatika  (Kominfo)  yang  akan  dimuat
dalam  Rancangan  Undang-Undang  Perlindungan Data Pribadi (RUU PDP).
 Batasi  dan  kendalikan  durasi  penggunaan  internet dan media sosial, kecuali untuk kegiatan produktif.
 Selektif dalam mengakses dan memiliki akun media sosial.

## C. Hasil Klasifikasi dengan XGBoost
Dari  hasil  uji  variabel  dengan chi-square didapatkan variabel-variabel  yang  berpengaruh  terhadap  adiksi internet  dan  media  sosial.  Selanjutnya  variabel-variabel tersebut  dimodelkan  dalam  bentuk decision  tree menggunakan  algoritma XGBoost agar  dapat  digunakan untuk  mendeteksi apakah seseorang teradiksi  internet dan media  sosial  atau  tidak.  Dataset  yang  digunakan  terdiri dari 1980 data. Tabel III merupakan rincian dari data yang digunakan.
Jumlah  data  antara  kedua  kelas  tidak  seimbang ( imbalance ) dengan rasio 1:3 untuk adiksi internet dan 1:4
untuk  adiksi  media  sosial.  Sehingga  untuk  mengatasi  hal tersebut,  dilakukan  proses random  undersampling dan oversampling [23].  Kemudian  dilakukan  proses  pelatihan algoritma XGBoost dengan  skema 5-fold  cross  validation menggunakan hyperparameter  default dari XGBoost XGBClassifier pada Phyton . Gambar. 10  dan Gambar.  11 merupakan  contoh decision  tree yang  dihasilkan  dari algoritma XGBoost untuk  mendeteksi  adiksi  internet  dan media  sosial.  Nilai  pada leaf menunjukkan  nilai  output dari masing-masing leaf .
TABEL III
R INCIAN D ATASET
Kelas Adiksi Internet Adiksi Media Sosial Teradiksi (1) 506 400 Normal (0) 1474 1580
Gambar. 10  Contoh Decision Tree dari XGBoost untuk deteksi adiksi internet
Gambar. 11  Contoh Decision Tree dari XGBoost untuk deteksi adiksi medsos
Berdasarkan hasil pengujian didapatkan nilai performansi  rata-rata  untuk 5-fold ,  seperti  yang  dapat dilihat  pada  Tabel  IV.  Saat imbalance  class tidak ditangani, sistem kurang  mampu untuk mendeteksi adiksi dan  cenderung  untuk  mengklasifikasikan  data  sebagai kelas  normal.  Hal  ini  terlihat  dari  nilai accuracy yang tinggi namun F-Measure yang sangat rendah. Performansi
terbaik  didapatkan  saat  dilakukan  penanganan imbalance class dengan oversampling .  Walaupun  hasilnya  belum optimal,  namun  penanganan  ini  mampu  meningkatkan performansi sistem dari sisi F-Measure secara signifikan. Hal  menunjukkan  bahwa  dengan  penanganan imbalance class , sistem menjadi lebih baik dalam mendeteksi adiksi.
TABEL IV P ERFORMANSI M ODEL K LASIFIKASI XGB OOST Skenario Adiksi Internet Adiksi Media Sosial Accuracy Precision Recall F-Measure Accuracy Precision Recall F-Measure Imbalance Class 73,38% 44,90% 8,18% 13,41% 79,95% 65,24% 2,57% 4,89% Undersampling 61,07% 59,08% 70,12% 64,04% 63,25% 61,79% 69,77% 65,49% Oversampling 66,39% 63,84% 75,72% 69 , 23% 65,09% 63,09% 73,07% 67 , 66%
Model XGBoost yang  telah  dibangun  juga  dapat diekstraksi feature  importance ,  yaitu  jumlah  kemunculan fitur  di  seluruh decision  tree pada  model XGBoost classifier .  Gambar.  12  adalah feature  importance dari model  klasifikasi XGBoost untuk  adiksi  internet  dan media  sosial.  Dari  gambar  tersebut  terlihat  bahwa  tiga variabel yang paling berpengaruh dalam model klasifikasi
XGBoost untuk  mendeteksi  adiksi  internet  adalah pendidikan,  durasi  akses  media  sosial,  dan  usia  pertama kali  memiliki  akun  media  sosial.  Sedangkan  variabel untuk mendeteksi adiksi  media sosial adalah durasi akses media  sosial,  durasi  akses  situs  non  media  sosial,  dan kelompok usia.
Gambar. 12 Feature Importance model klasifikasi adiksi internet (kiri) dan media sosial (kanan)

## D. Proyeksi  Adiksi  Internet  dan  Media  Sosial  di Indonesia
Dari  hasil  survei  terhadap  1980  responden,  diketahui sebanyak  25,55%  teradiksi  internet  dan  31,88%  teradiksi media  sosial.  Selanjutnya  akan  diestimasi  banyaknya pengguna  internet  dan  media  sosial  di  Indonesia  yang teradiksi pada tahun 2020, dan proyeksi untuk tahun 2021. Untuk  menyederhanakan  estimasi,  peluang  teradiksi diasumsikan  mengikuti  distribusi  binomial.  Pertama, hitung binomial confidence interval menggunakan normal approximation  interval .  Pada  metode  ini, confidence interval ( CI )  untuk  proporsi  populasi  dihitung  dengan menggunakan Persamaan (9) dan (10) [24].
(9)
(10)
dimana p adalah  estimasi  proporsi  teradiksi  pada  sampel (responden), z * adalah  nilai  yang  sesuai  dari  distribusi normal standar untuk tingkat kepercayaan yang diinginkan, dan n adalah  jumlah sampel. Pada confidence level 95%, didapatkan error bound 1,92% untuk teradiksi internet dan 1,77% untuk teradiksi media sosial. Sehingga dapat  diinterpretasikan  bahwa  sebanyak  23,63%  s.d. 27,47%  pengguna  internet  di  Indonesia  teradiksi  dan 18,43%  s.d.  21,97%  pengguna  media  sosial  di  Indonesia teradiksi. Pengguna internet di Indonesia pada tahun 2020 adalah  196.71  juta  [3] dan  pengguna  media  sosial  aktif adalah  160  juta  [25],  maka  estimasi  pengguna  internet  di Indonesia yang teradiksi pada tahun 2020 adalah sebanyak 46,35  juta  s.d.  53,89  juta  pengguna,  sedangkan  untuk pengguna  media  sosial  diperkirakan  sebanyak  29,49  juta s.d. 35,15 juta pengguna mengalami adiksi.
Selanjutnya,  untuk  menghitung  proyeksi  pengguna yang  teradiksi  internet  dan  media  sosial  pada  tahun  2021
digunakan metode aritmatik sesuai dengan Persamaan (11) [26]. (11)
dimana P t adalah  proyeksi  pengguna  yang  teradiksi internet  pada  tahun  t, P 0 adalah  jumlah  pengguna  yang teradiksi  internet  dan  media  sosial  pada  tahun  dasar, r adalah  laju  pertambahan  pengguna  internet,  dan t adalah selisih  antara  tahun  dasar  dan  tahun  t  (dalam  tahun). Dengan pertumbuhan pengguna  internet dan  media sosial pada  tahun  2020  adalah  8,9%  [3]  dan  3%  [25],  maka proyeksi  pengguna  internet  di  Indonesia  yang  teradiksi pada  tahun  2021  adalah  sebanyak  50,48  juta  s.d.  58,69 juta  pengguna,  sedangkan  untuk  pengguna  media  sosial diperkirakan  sebanyak  30,38  juta  s.d.  36,2  juta  pengguna mengalami  adiksi.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  adiksi internet  dan  media  sosial  di  Indonesia  adalah  kenyataan saintifik.

## E. Kajian  Filsafat  Sains  terhadap  Adiksi  Internet  dan Media Sosial
Pernyataan dan teori  yang diperoleh  melalui pengujian empiris pada akhirnya harus disimpulkan. Jika pernyataan itu bertahan dari upaya-upaya menyalahkannya (falsifikasi),  maka  pernyataan  itu  dapat  dianggap  kuat (corborate). Fenomena adiksi internet dan media sosial di Indonesia  dikatakan  sains  karena  aspek-aspek  sebagai berikut:
 Instrumen  penelitian  menggunakan  kuisioner  yang bersumber  dari  penelitian  Kimberly  Young  [19] yang  telah  teruji  secara  empiris  dan  berhasil direproduksi  pada  sejumlah  penelitian  lain  seperti [20], [27] .
 Dilakukan  uji  validitas  dan  uji  reliabilitas  pada tahap pra survei.
 Dilakukan  uji chi-square untuk mengetahui variable-variabel  yang  berpengaruh  terhadap  adiksi internet dan media sosial.
 Survei terhadap sejumlah 1980 responden menunjukan  bahwa  adiksi  internet  di  Indonesia  itu nyata, yang  mana diperoleh  hasil  sebanyak  25,56% responden teradiksi internet ( mild 20,25%, moderate 4,85%,  dan severe 0,45%)  dan  20,2% teradiksi  media sosial ( mild 15%, moderate 4,75%, severe 0,45%).
Dengan  kata  lain,  fenomena  adiksi  internet  dan  media sosial  di  Indonesia  adalah  nyata  dan  merupakan  sains karena  dapat  diuji  ( testable )  secara  empiris,  dapat difalsifikasi ( falsifiable ), dan reproducible .

## V. K ESIMPULAN
Adiksi  internet  dan  media  sosial  di  Indonesia  adalah nyata  dan  merupakan  sains  karena  dapat  diuji  ( testable ) secara  empiris,  dapat  difalsifikasi  ( falsifiable ),  dan reproducible .  Adapun  faktanya  mengacu  pada  hasil penelitian bahwa:
1. Dari  1980  responden  terbukti  sebanyak  25,55% responden  teradiksi  internet,  dengan  rincian: mild
20,25%, moderate 4,85%,  dan severe 0,45%. Sedangkan  untuk  adiksi  media  sosial,  20,2% responden  mengalami  adiksi  dengan  rincian: mild
15%, moderate 4,75%, severe 0,45%.
2. Peluang adiksi terbesar terjadi pada  kelompok  usia remaja  awal  dan  remaja  akhir  yang  umumnya merupakan  pelajar/  mahasiswa  pada  jenjang pendidikan SMP s.d. S1.
3. Faktor  yang  dapat  meningkatkan  potensi  adiksi internet dan media sosial adalah:
a. Usia terlalu dini ketika mengenal dan menggunakan gawai, internet, dan media sosial.
b. Durasi  akses  internet  dan  media  sosial  yang tidak terkendali untuk hal yang tidak produktif.
4. Algoritma XGBoost berhasil  membangun  model klasifikasi  untuk  mendeteksi  adiksi  internet  dan media sosial di Indonesia dengan nilai performansi F-Measure sebesar  69,23%  untuk  adiksi  internet dan 67,66% untuk adiksi media sosial.
5. Dengan confidence  level 95%,  diperkirakan  pada tahun  2020  terdapat  46,35  juta  s.d.  53.89  juta pengguna  internet  di  Indonesia  yang  teradiksi, sedangkan untuk pengguna media sosial diperkirakan  sebanyak  29,49  juta  s.d.  35,15  juta pengguna  mengalami  adiksi.  Untuk  proyeksi  pada tahun  2021,  50,48  juta  s.d.  58,69  juta  pengguna internet  dan  30,38  juta  s.d.  36,2  juta  pengguna media  sosial  di  Indonesia  diperkirakan  terkena adiksi.
Saran untuk pengembangan penelitian selanjutnya yaitu menambah  jumlah  dan  menentukan  target  profil responden  yang  ingin  dicapai  agar  sebarannya  lebih merata, melakukan pemodelan klasifikasi dengan menggunakan  algoritma machine  learning lainnya,  dan menggunakan metode lain untuk mengestimasi banyaknya pengguna  internet  dan  media  sosial  yang  teradiksi  agar didapat  hasil  estimasi  yang  lebih  detail  sesuai  tingkat adiksi.

## R EFERENSI
[1] E. A. Sosiawan, “Penggunaan Situs Jejaring Sosial sebagai Media Interaksi  dan  Komunikasi  di  Kalangan  Mahasiswa,” J.  Ilmu Komun. , vol. 9, no. 1, pp. 60–75, 2020.
[2] N. R. Moşteanu, “Using Internet and Edutech Become A Primary Need  Rather  Than  A  Luxury  -  The  Reality :  A  New  Skilled Educational System - Digital University Campus,” Int. J. Eng. Sci. Technol. , vol. 4, no. 6, pp. 1–9, 2020.
[3] APJII, “Laporan Survei Internet APJII 2019 – 2020 (Q2),” 2020.
[4] P.  Chebbi,  K.  S.  Koong,  L.  Liu,  and  R.  Rottman,  “Some Observations  on  Internet  Addiction  Disorder  Research,” J.  Inf. Syst. Educ. , vol. 11, no. 3, p. 3, 2020.
[5] Suyanto, Machine Learning Tingkat Dasar dan Lanjut . Bandung: Informatika, 2018.
[6] T.  Chen  and  C.  Guestrin,  “Xgboost:  A  scalable  tree  boosting system,”  in Proceedings  of  the  22nd  acm  sigkdd  international conference  on  knowledge  discovery  and  data  mining ,  2016,  pp. 785–794.
[7] K.  Popper, The  Logic  of  Scientific  Discovery .  New  York: Routledge, 2005.
[8] H.  P.  Soetjipto,  “Pengujian  Validitas  Konstruk  Kriteria Kecanduan Internet,” J. Psikol. , vol. 32, no. 2, pp. 74–91, 2005.
[9] M.  Mulawarman  and  A.  D.  Nurfitri,  “Perilaku  Pengguna  Media
Sosial  beserta  Implikasinya  Ditinjau  dari  Perspektif  Psikologi Sosial Terapan,” Bul. Psikol. , vol. 25, no. 1, pp. 36–44, 2017.
[10] K. S. Young, “Psychology of Computer Use: XL. Addictive Use of the Internet: A Case that Breaks the Stereotype,” Psychol. Rep. , vol. 79, no. 3, pp. 899–902, 1996.
[11] S.  Anggraeni,  “Pengaruh  Pengetahuan  Tentang  Dampak  Gawai Pada  Kesehatan  Terhadap  Perilaku  Penggunaan  Gawai  Pada Siswa  SDN  Kebun  Bunga  6  Banjarmasin,” Faletehan  Heal.  J. , vol. 6, no. 2, pp. 64–68, 2019.
[12] A.  N.  Utami,  “Dampak  Negatif  Adiksi  Penggunaan  Smartphone Terhadap  Aspek-Aspek  Akademik  Personal  Remaja,” Perspekt. Ilmu Pendidik. , vol. 33, no. 1, pp. 1–14, 2019.
[13] A.  Ramadhan  and  F.  Agung,  “Hubungan  Tingkat  Kecanduan Gawai dengan Gangguan Emosi dan Perilaku Remaja Usia 11-12 Tahun,” J. Kedokt. Diponogoro , vol. 6, no. 2, 2017.
[14] D.  Syahyudin,  “Pengaruh  Gawai  Terhadap  Pola  Interaksi  Sosial dan Komunikasi Siswa,” Gunahumas , vol. 2, no. 1, pp. 272–282, 2019.
[15] W.  Rahardjo,  N.  Qomariyah,  I.  Andriani,  M.  Hermita,  and  F.  N. Zanah,  “Adiksi  Media  Sosial  pada  Remaja  Pengguna  Instagram dan  WhatsApp:  Memahami  Peran  Need  Fulfillment  dan  Social Media  Engagement,” J.  Psikol.  Sos. ,  vol.  18,  no.  1,  pp.  5–16, 2020.
[16] I. A. M. Sifa and D. R. Sawitri, “Hubungan Regulasi Diri dengan Adiksi  Media  Sosial  Instagram  pada  Siswa  SMK  Jayawisata Semarang,” J. Empati , vol. 7, no. 2, pp. 294–301, 2018.
[17] S. F. Soliha, “Tingkat ketergantungan pengguna media sosial dan kecemasan sosial,” Interak. J. Ilmu Komun. , vol. 4, no. 1, pp.  1– 10, 2015.
[18] J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei, Data  Mining:  Concepts  and Techniques (3rd Edition) , vol. 10. Waltham, USA, 2012.
[19]  K.  S.  Young, Clinical  Assessment  of  Internet-Addicted  Clients . Wiley Online Library, 2011.
[20]  A.  Nursikuwagus,  E.  Hikmawati,  U.  N.  Wisesty,  W.  Munggana, and D. Mahayana, “Kajian Saintifik Fenomena Adiksi Gawai dan Media Sosial di Indonesia,” J. Teknol. dan Inf. , vol. 10, no. 1, pp. 25–39, 2020, doi: 10.34010/jati.v10i1.
[21] I.  G.  P.  N.  A.  Santika,  “Hubungan  Indeks  Massa  Tubuh  (IMT) dan  Umur  Terhadap  Daya  Tahan  Umum  (Kardiovaskuler) Mahasiswa  Putra  Semester  II  Kelas  A  Fakultas  Pendidikan Olahraga  dan  Kesehatan  IKIP  PGRI  Bali  Tahun  2014,” J.
Pendidik. Kesehat. rekreasi , vol. 1, no. 1, pp. 42–47, 2015.
[22] W.  Susanti  and  A.  Ambiya,  “Analisis  Korespondensi  Hubungan Strategi  Pembelajaran  dengan  Hasil  Belajar  Mahasiswa,” SEMINASTIKA , vol. 1, no. 1, pp. 209–213, 2018.
[23] B.  W.  Yap,  K.  Abd  Rani,  H.  A.  Abd  Rahman,  S.  Fong,  Z. Khairudin, and N. N. Abdullah, “An application of oversampling, undersampling,  bagging  and  boosting  in  handling  imbalanced datasets,” Proc.  first  Int.  Conf.  Adv.  data  Inf.  Eng. ,  pp.  13–22, 2014.
[24] B.  Illowsky  and  S.  Dean, Introductory  Statistics .  Open  Access Textbooks, 2018.
[25] We Are Social, “Digital 2020: Indonesia,” 2020. Accessed: Nov.
28, 2020. [Online]. Available: https://datareportal.com/reports/digital-2020-indonesia. [26] BPS, Pedoman  Perhitungan  Proyeksi  Penduduk  dan  Angkatan Kerja . Badan Pusat Statistik (BPS) Indonesia, 2010.
[27] M.  O.  Pratama,  D.  Harinitha,  S.  Indriani,  B.  Denov,  and  D. Mahayana,  “Influence  Factors  of  Social  Media  and  Gawai Addiction of Adolescent in Indonesia,” J. Sist. Inf. , vol. 16, no. 1, pp. 16–24, 2020.