Rancang Bangun Perangkat Lunak Visualisasi Aktivitas Remaja di Instagram (Studi Kasus: Siswa SMP di Surabaya)

Indonesia memiliki jumlah pengguna internet (media sosial) berusia remaja yang tinggi, yakni berjumlah 24,4 juta pengguna. Di media sosial, remaja dengan leluasa dapat mengakses informasi kapanpun. Keleluasaan remaja dalam mengakses media sosial ini dikhawatirkan dapat mengganggu jam harian mereka seperti jam sekolah, jam belajar dan jam istirahat yang cukup. Istirahat (tidur) dan kesehatan mental memiliki keterkaitan yang erat. Kualitas tidur yang buruk dapat menyebabkan kesehatan mental yang buruk dan juga sebaliknya. Dari masalah tersebut, hadirnya sebuah media yang dapat memvisualisasikan pola aktivitas remaja dapat menjadi salah satu solusi untuk mencegah aktivitas online terhadap harian yang kurang sesuai. Dalam penelitian ini, penulis membuat sebuah rancang bangun perangkat lunak untuk visualisasi aktivitas remaja di Instagram. Studi kasus penelitian ini ditujukan pada siswa di 18 SMP di Surabaya. Teknik pengambilan data yang diterapkan dalam penelitian ini diantaranya adalah survey dan crawling data. Dari proses pengambilan data didapatkan 6 atribut utama yaitu tipe online, hari, jam, aktivitas harian, jenis sekolah dan jenis kelamin. Selanjutnya 6 atribut tersebut di klaster menggunakan metode K-Modes Clustering menggunakan aplikasi R-studio dan divisualisasikan dengan R-shiny. ================================================================= Indonesia has a high number of internet users (social media), which amounted to 24.4 million users. In Social media, adolescents canfreelyaccessinformationAnytime. Theflexibilityofadolescents in accessing this social media feared could interfere with their daily hours like clockwork School, study hours and adequate breaks. Rest (sleep) and mental health have a close relationship. Poor sleep quality can lead to poor mental health and vice versa. From the problem, the presence of a media that can visualize patterns of adolescent activity Can be one solution to prevent online activity To less suitable daily. In this study, the authors Create a software design for visualization of teen activity in Instagram. This case study study is aimed at students at 18 junior high schools in Surabaya. The data retrieval technique applied in this research are survey and crawling data. From the data retrieval process obtained 6 main attributes are online type, day, hour, daily activity, type School and sex. The next 6 attributes are in the cluster Using the K-Modes Clustering method using the application R-studio and visualized with R-shiny