Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Selain memberikan banyak manfaat, internet juga memiliki dampak salah satunya pada kesehatan, apabila penggunaannya tidak dikontrol dengan bijak. Di Indonesia, perhatian terhadap intensitas akses internet berlebihan masih kurang, sementara banyak penelitian menemukan gejala kecanduan internet sebagai akibat dari penggunaan internet berlebihan. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui hubungan faktor predisposisi, faktor pemungkin, dan faktor penguat penggunaan internet pada 100 mahasiswa S1 Reguler di Universitas Indonesia dengan rentang usia 18-25 tahun. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan teknik pengumpulan data survey menggunakan kuesioner. Hasil penelitian ini adalah tingkat pengeluaran, tingkat pengetahuan, serta pengaruh dari teman sebaya, keluarga, dan fasilitas yang dimiliki berhubungan dengan penggunaan internet responden. Berdasarkan penelitian ini disarankan untuk memberikan informasi mengenai adanya dampak penggunaan internet berlebihan kepada masyarakat luas khususnya remaja dan adanya penelitian lanjutan untuk mengetahui seberapa besar dampak penggunaan internet berlebihan yang telah dirasakan oleh masyarakat pengakses internet di Indonesia.

---

In addition to providing many benefits, the Internet also has an impact on one's health, if its use is not controlled wisely. In Indonesia, the attention to the intensity of excessive internet access is still lacking, although many studies have found symptoms of internet addiction as a result of excessive internet use. The purpose of this study was to determine the relationship of predisposing factors, enabling factors, and reinforcing factors internet usage at 100 Regular Bachelor Degree Program students at the University of Indonesia with an age range of 18-25 years old. This research is a quantitative survey data collected with questionnaires. The results of this study is the level of expenditure, the level of knowledge, as well as the influence of peers, family, and owned facilities associated with the use of the Internet respondents. Based on this study are advised to provide information about the impact of excessive Internet use to the general public, especially adolescents and the presence of further research to determine how much impact that excessive internet use has been felt by the community of internet users in Indonesia.

Abstrak :
Kebijakan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) pada masa pandemik COVID-19 ini membuat terjadinya peningkatan penggunaan internet pada aktivitas sehari-hari. Pembatasan kegiatan akademik dan interaksi sosial, serta adanya tuntutan adaptasi dengan situasi baru dalam waktu singkat meningkatkan risiko terjadinya gangguan mental pada mahasiswa kedokteran. Penggunaan media sosial dan permainan daring juga menjadi salah satu cara untuk mengatasi stress yang muncul akibat kondisi pandemik. Mekansime coping maladaptif ini kemudian dapat berkembang menjadi penggunaan internet secara berlebihan dan menambahkan risiko terjadinya adiksi internet. Studi ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor - faktor yang memengaruhi adiksi internet pada mahasiswa kedokteran selama masa pandemik COVID-19 di tiga fakultas kedokteran di Jakarta. Penelitian dilakukan dengan desain potong lintang dari Maret sampai Desember 2021. Sampel penelitian adalah mahasiswa Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia, Universitas Katolik Atma Jaya dan Universitas Kristen Krida Wacana. Kuesioner penelitian disebarkan secara daring. Dari 1146 sampel, sebanyak 625 subjek penelitian ditentukan dengan metode simple random sampling. Kuesioner Diagnostik Adiksi Internet (KDAI) digunakan untuk menentukan adiksi internet. Masalah emosi diukur dengan instrumen Self Reporting Questionnaire 20 (SRQ-20) versi Bahasa Indonesia dan citra diri diukur dengan menggunakan instrumen Rosenberg Self Esteem Scale (RSES) versi Bahasa Indonesia. Analisis regresi logistik dilakukan untuk menilai faktor risiko adiksi internet. Dari 625 subjek, mayoritas responden perempuan dengan nilai rerata usia 20,21 tahun (SD ± 2,15) dan berasal dari jenjang pre-klinik. Diperoleh prevalensi adiksi internet pada mahasiswa selama masa pandemik COVID-19 di tiga fakultas kedokteran di Jakarta adalah 26,2% dengan faktor risiko berupa memiliki masalah emosi (OR= 3,039, IK=1,967-4,694), tujuan penggunaan internet untuk bermain permainan daring (OR = 3,595, IK=1,251-10,333), tujuan penggunaan internet untuk bermain media sosial (OR = 1,971, IK=1,231-3,156), citra diri rendah (OR = 1,812, IK=1,142-2,87, usia awitan penggunaan internet ≤ 8 tahun (OR = 1,747, IK=1,140-2,678), jenjang pendidikan pre-klinik (OR = 1,636, IK=1,019-2,629), dan durasi penggunaan internet akhir pekan ≤ 11 jam / hari (OR = 1,578, IK=1,058-2,356). Temuan dalam penelitian ini serupa dengan penelitian lainnya. Tujuan penggunaan internet untuk permainan daring dan media sosial, serta memiliki masalah emosi menjadi faktor risiko utama adiksi internet pada mahasiswa kedokteran selama masa pandemik COVID-19. Program pencegahan adiksi internet dapat dilakukan dengan melakukan deteksi dini terhadap masalah emosi dan adiksi internet secara berkala pada mahasiswa kedokteran. ......Physical distancing policy during COVID-19 pandemic era leads to increase internet use in our daily activities. Limitation of academic and social interaction, along with fast adaptation demand in these new circumstances escalate the occurence of mental health disorders among medical students. Social media and online games become the alternatives to cope up with stress during pandemic. This could lead to excessive internet use and increase risk of internet addiction. The study was aimed to identify factors associated with internet addiction among medical students during COVID-19 pandemic in Jakarta. This research used cross sectional design from March to December 2021. The samples were medical students from Faculty of Medicine Universitas Indonesia, Universitas Katolik Atma Jaya and Universitas Kristen Krida Wacana. An online survey was distributed. From 1146 samples, 625 research subjects were chosen using simple random sampling method. Kuesioner Diagnostik Adiksi Internet (KDAI) was used to screen internet addiction. Emotional problems was assessed using Indonesian version of Self Reporting Questionnaire 20 (SRQ-20), and self-esteem was assessed using Indonesian version of Rosenberg Self Esteem Scale (RSES). The risk factors of internet addiction were assessed using a multivariate logistic regression test. Of the 625 subjects, the majority of respondents were female, with mean age of 20,21 years old (SD ± 2,15) and originated from pre-clinical stage. Prevalence of internet addiction during COVID-19 pandemic in three faculty of medicine in Jakarta was 26.2%. Risk factors associated with internet addiction include having emotional problems (OR= 3,039, CI=1,967-4,694), purpose of internet use for playing online games (OR = 3,595, CI= 1,251-10,333), purpose of internet use for social media (OR = 1,971, CI=1,231-3,156), low self-esteem (OR = 1,812, CI=1,142-2,870), onset of internet use ≤ 8 years old (OR = 1,747, CI=1,140-2,678), pre-clinical education stage (OR = 1,636, CI=1,019-2,629), and weekend duration of internet use ≤ 11 hours/day (OR = 1,578, CI=1,058-2,356). The findings in this study were similar to other studies. The purpose of internet use for playing online games and social media, and having emotional problems were the main risk factors for internet addiction among medical students during COVID-19 pandemic. Prevention programs for internet addiction can be implemented by focusing on early detection of emotional problems and internet addiction regularly.

Abstrak :

Adiksi Internet (AI) merupakan masalah kesehatan jiwa yang sering terjadi pada remaja yang dapat menimbulkan konsekuensi negatif berupa dampak fisik, psikologi, dan sosial. Diagnosis dan tata laksana yang tepat diperlukan untuk intervensi segera tetapi  kuesioner skrining AI bagi remaja di Indonesia sampai saat ini belum ada. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan kuesioner AI (KDAI) yang andal dan sahih bagi remaja Indonesia, memperoleh gambaran konektivitas fungsional otak pada remaja dengan AI, mendapatkan prevalensi AI, faktor risiko dan proteksi.

Domain dan butir pernyataan KDAI dikembangkan dari kepustakaan, focus group discussion (FGD) remaja, dan level of agreement para pakar melalui teknik Delphi. Uji reliabilitas dan validitas KDAI mengikutsertakan 643 subjek yang dipilih secara acak dari 4 SMP dan 5 SMA di Jakarta. Data diambil pada bulan Juli 2018–Juli 2019. Uji validitas konstruk KDAI menggunakan exploratory analysis factor (EFA) dan confirmatory analysis factor (CFA). Penentuan titik potong KDAI melalui metode receiver operating characteristics (ROC) yang dibandingkan dengan internet addiction test (IAT) versi Indonesia. Pemeriksaan rs-fMRI BOLD dilakukan pada 60 subjek untuk mendapatkan validitas prediktif KDAI dan gambaran konektivitas fungsional otak pada remaja dengan AI dan tidak AI. Faktor risiko dan proteksi AI dianalisis dengan uji regresi logistik multivariat.

Kuesioner diagnostik adiksi internet terdiri atas 7 domain dan 44 butir pernyataan dengan validitas isi dan konstruk yang baik. Nilai reliabilitas KDAI 0,942 dengan nilai titik potong 108 (sensitivitas 91,8% dan spesifisitas 77,8%). Terdapat korelasi positif antara skor KDAI dengan konektivitas fungsional lateral prefrontal cortex kiri dan lateral parietal kanan pada kelompok adiksi (p = 0,018; r = 0,437). Korelasi negatif juga didapatkan antara skor KDAI dengan konektivitas fungsional lateral prefrontal cortex kiri dan lateral parietal kanan pada kelompok adiksi (p = 0,049; r = -0,375). Diperoleh prevalensi AI 31,4% dengan faktor risiko berupa durasi penggunaan internet  >  20 jam / minggu (p <  0,001; OR = 2,889) dan masalah perilaku (p <  0,001; OR = 2,539). Faktor risiko lainnya adalah tujuan penggunaan internet untuk media sosial dan permainan daring (p = 0,005; OR = 1,826), masalah emosi (p = 0,001;
OR = 1,918), usia awitan penggunaan internet ≤ 8 tahun (p = 0,008; OR = 1,821), dan masalah perilaku prososial (p = 0,008; OR = 1,758). Faktor proteksi AI adalah pola asuh non-exposure (p = 0,012; OR = 0,518).

Reliabilitas dan validitas KDAI baik untuk digunakan sebagai alat skrining AI pada remaja di Indonesia. Skor KDAI dapat menggambarkan perbedaan konektivitas fungsional otak pada remaja AI dan tidak AI. Durasi penggunaan internet dan masalah perilaku menjadi faktor risiko utama, sedangkan pola asuh non-exposure menjadi faktor proteksi AI. Pencegahan AI dapat dilakukan dengan deteksi dini dan intervensi faktor risiko serta proteksi.

 

Kata kunci: adiksi internet, KDAI, remaja, konektivitas fungsional, faktor risiko

 

---

Internet addiction (IA) is a common mental health problem in adolescents alongside the rapid rise of digital technology that results in negative physical, psychological, and social consequences. IA screening in adolescence is required to provide accurate diagnosis and treatment, however, to date an IA screening questionnaire for Indonesian adolescents does not exist. The purpose of this study is to develop a valid and reliable IA questionnaire for Indonesian adolescents titled Kuesioner Diagnosis Adiksi Internet – KDAI, evaluate brain functional connectivity in adolescents with IA, and find the prevalence of IA along with its risk and protective factors.

The domains and items in KDAI were developed from literatures, adolescent focus group discussions (FGD), and level of agreements of experts through the Delphi technique. The reliability and validity testing of KDAI involved randomly selected adolescents from 9 schools (4 junior high schools and 5 high schools) in Jakarta. Data collection was done from July 2018–July2019. Exploratory analysis factor (EFA) and confirmatory analysis factor (CFA) was performed to find the construct validity. The cut-off for KDAI was determined through the receiver operating characteristic (ROC) method using the Indonesian version of the internet addiction test (IAT) as a comparison. Rs-fMRI examinations were performed on 60 subjects to attain predictive validity of KDAI and evaluate brain functional connectivity in adolescents with internet addiction. The risk and protective factors of IA were assessed using a multivariate logistic regression test.

The KDAI is comprised of 7 domains and 44 statement items with good content and construct validity. The reliability score of KDAI is 0.942. The cut-off for KDAI is 108 (sensitivity 91.8 and % specificity 77.8%). A positive correlation was found in non-addiction group (p = 0.018; r = 0.437). In contrast, a negative correlation between KDAI score with the functional connectivity of the left LPFC and right LP in the addiction group (p = 0.049; r = -0.375) was found. The prevalence of IA among adolescents in Jakarta is 31.4%. Risk factors associated with IA include duration of internet use > 20 hours/week (p < 0.001; OR = 2.889), conduct disorders (p < 0.001; OR = 2.539), purpose of internet use for social media and playing online games
(p = 0.005; OR = 1.826), emotional problems (p = 0.001; OR = 1.918), onset of internet use ≤ 8 years old (p = 0.008; OR = 1.821), and prosocial problems (p = 0.008; OR = 1.758). The protective factor of IA was found to be a non-exposure parenting style (p = 0.012; OR = 0.518).

The good reliability and validity properties of KDAI functions it as an IA screening tool for adolescents in Indonesia. KDAI scores were able to portray changes in brain functional connectivity in the IA group. The duration of internet use and conduct disorders are the main risk factors for IA and a non-exposure parenting style is a protective factor. Prevention programs for IA can be implemented by focusing on early detection and providing intervention to risk and protective factors.  

Keywords: Internet addiction, KDAI, adolescents, functional connectivity

Abstrak :
Penelitian ini memiliki tujuan untuk melihat apakah keberfungsian keluarga dapat berfungsi sebagai prediktor kecanduan internet pada remaja akhir. Pada penelitian ini, partisipan berjumlah 504 orang yang masuk kedalam kategori remaja akhir, yaitu berusia 18 ndash; 22 tahun. Alat ukur yang digunakan pada penelitian ini adalah Internet Addiction Test IAT untuk mengukur kecanduan internet dan Family Assesment Device FAD untuk mengukur keberfungsian dari keluarga yang dipandang oleh partisipan. Kemudian didapatkan hasil bahwa keberfungsian keluarga secara signifikan dapat memprediksi kecanduan internet pada remaja akhir R=,145. ......This study has the intent to see whether family functioning predict internet addiction among late adolescents. In this study, participants amounted to 504 people who entered into late adolescent category, namely aged 18 22 years. The measuring tool used in this research are Internet Addiction Test IAT to measure Internet addiction and Family Assessment Device FAD to measure the functioning of the families seen by the participants. Then the results obtained that family functioning can significantly predict internet addiction among late adolescents R ,145.

Abstrak :
Dewasa ini, banyak sekali terjadi perdebatan kontroversial yang memfokuskan kepada dampak positif dan negatif dari Internet. Penelitian-penelitian terbaru mulai mengeksplor berbagai konsekuensi dari penggunaan Internet yang berlebihan. Berbagai term seperti "Internet addiction' "Internet dependence" dan "pathological Internet use"telah menarik perhatian banyak peneliti di berbagai negara. Dad sekian banyak kalangan yang menggunakan Internet, mahasiswa dianggap sangat berpotensi untuk mengalami berbagai masalah yang berkaitan dengan penggunaan Internet yang berlebihan. Latar belakang inilah yang mendorong dilakukannya penelitian untuk mengetahui apakah di antara mahasiswa pengguna internet di Jakarta ada yang mengalami kecanduan internet. Jika memang ada, bagaimana pengaruh kecanduan Internet terhadap kehidupan akademik, sosial dan keuangan mahasiswa yang mengalaminya. Kemudian sebagai bahan perbandingan, apakah penggunaan Internet juga mempengaruhi kehidupan akademik, sosial dan keuangan mahasiswa yang penggunaan Internetnya normal. Jika memang mempengaruhi, akan dilihat apakah terdapat perbedaan di antara kedua kelompok mahasiswa pengguna Internet tersebut. Kemudian penelitian ini juga bertujuan untuk mengetahui karakteristik apa saja yang secara signifikan dapat membedakan mahasiswa yang kecanduan internet dari yang penggunaan internetnya normal. Karena Internet addiction belum resmi terdaftar di dalam Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders Fourth Edition (DSM-IV), maka diagnosa Internet addiction dilakukan dengan menggunakan kriteria yang terdapat di dalam Pathological Gambling, yaitu satu-satunya kriteria diagnosa resmi di DSM-IV yang dinilai memiliki kesamaan dengan Internet addiction. Variabel-variabel yang diduga dapat menjadi karakteristik yang secara signifikan dapat membedakan mahasiswa yang kecanduan Internet dari mahasiswa yang penggunaan Internetnya normal adalah jenis kelamin, lama menjadi pengguna Internet, total waktu berinternet seminggu, tingkat penggunaan aplikasi Internet, tingkat aktivitas ketika berinternet, personality traits (introvert, self-disclosure, low self-esteem), tingkat aktivitas sehari-hari dan tingkat penggunaan media lain. Dad sampel sebanyak 250 mahasiswa pengguna Internet yang berasal dari Universitas Indonesia, Universitas Bina Nusantara, Universitas Atmajaya, Universitas Trisakti dan Universitas Gunadarma, telah ditemukan sebanyak 34,8% atau 87 mahasiswa yang kecanduan Internet, sedangkan sisanya yaitu 65,2% atau 163 orang termasuk ke dalam kelompok mahasiswa yang penggunaan Internetnya normal. Hasil Independent Samples T-Test Analysis membuktikan bahwa mahasiswa yang kecanduan Internet ternyata mengalami berbagai masalah di dalam kehidupan akademik, sosial dan keuangan, sebagai akibat dari penggunaan Internet mereka. Tak disangka ternyata mahasiswa yang penggunaan Internetnya normal juga mengalami masalah pada kehidupan akademik, sosial dan keuangan akibat penggunaan Internet mereka. Namun terdapat perbedaan rata-rata yang sangat signifikan di antara kedua kelompok mahasiswa tersebut, dimana mahasiswa yang kecanduan Internet mengalami masalah akademik, sosial dan keuangan yang lebih berat akibat penggunaan Internet mereka daripada mahasiswa yang penggunaan Internetnya normal. Kemudian berdasarkan Discriminant Analysis ditemukan bahwa jika dibandingkan dengan mahasiswa yang penggunaan Internetnya normal, mahasiswa yang kecanduan Internet mayoritas berjenis kelamin laki-laki, rata-rata berinternet lebih lama yaitu 12 jam dalam seminggu, lebih menyukai dan lebih sering melakukan aktivitas-aktivitas yang termasuk ke dalam giber relationships addiction, cyber sexual addiction dan online games addiction, memiliki trait Introvert yang tinggi, tingkat selfdisclosure yang lebih rendah, dan tingkat penggunaan media lain yang lebih rendah.

Abstrak :
Penelitian ini bertujuan untuk melihat peran self control sebagai mediator hubungan antara self esteem dengan kecenderungan adiksi cybersex pada mahasiswa. Cybersex merupakan fenomena yang banyak dijumpai belakangan ini khususnya pada mahasiswa. Cybersex merupakan penggunaan internet untuk melakukan aktivitas yang berhubungan dengan seksual. Salah satu variabel yang menjadi prediktor terhadap adiksi cybersex adalah self esteem. Mahasiswa yang memiliki self esteem yang rendah akan membuat dirinya terus menerus melakukan kegiatan cybersex. Hal ini menandakan self-control yang rendah pada mahasiswa tersebut. Peneliti menduga bahwa self control menjadi mediator hubungan antara self esteem dan kecenderungan adiksi cybersex. Penelitian kali ini adalah penelitian kuantitatif. Terdapat 245 mahasiswa dengan rentang usia 18 – 23 tahun yang didapatkan melalui teknik accidental. Peneliti menggunakan alat ukur ISST (Internet sex screening Test), RSES (Rosenberg Self Esteem Scale), dan BSCS (Brief Self Control Scale) untuk mengumpulkan data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa self control memediasi secara signifikan hubungan antara self esteem dengan kecenderungan adiksi cybersex pada mahasiswa. Peran dari self control dalam penelitian ini adalah mediasi penuh, artinya self esteem tidak berhubungan dengan kecenderungan adiksi cybersex pada mahasiswa tanpa melalui variabel self control. ......The aim of the study is to examine self control as a mediator between self esteem and symptoms of cybersex addiction among college students. Cybersex becomes more likely to be found among college students recently. Cybersex describes as any activities using internet that related with sexual content. Self esteem has been seen as one of the predictor toward cybersex addiction. Low self esteem among college students will increase the possibility of their cybersex related behavior.  This also means that the self control among college students are low. This study assumes that self control have a role as mediator between the self esteem and symptoms of cybersex addiction. This study is a quantitative reseach. With accidental sampling method,  there are 245 college students with the range of age between 18 – 23 years old. Instruments used in this study are ISST (Internet sex screening Test), RSES (Rosenberg Self Esteem Scale), and BSCS (Brief Self Control Scale) for collecting datas. This study shows that self control has a role to mediate the relation between self esteem and symptoms of cybersex addiction among college students.The role of self control in this study known as full mediation, it means that self esteem will not be correlated directly with symptoms of cybersex addiction among college student without self control as a mediator.

Abstrak :
Pendahuluan: Adiksi internet merupakan masalah kesehatan yang terus meningkat. Kelompok usia dewasa dan remaja, yang merupakan kelompok usia pada mahasiswa kedokteran, adalah populasi yang paling rentan mengalami adiksi internet. Masalah emosi dan depresi sering ditemukan bersama dengan adiksi internet. Metode: Penelitian ini dilakukan secara potong lintang dengan menyebarkan kuesioner Self-Reporting Questionnaire-20 (SRQ-20), Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9), dan Kuesioner Diagnostik Adiksi Internet (KDAI) kepada seluruh mahasiswa preklinik Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia (FKUI) secara daring dengan menggunakan Google Forms. Setelah itu, dilakukan uji statistik dengan SPSS edisi 25 untuk menemukan hubungan antara masalah emosi, depresi, dan adiksi internet. Hasil Penelitian: Didapatkan 153 responden penelitian dari mahasiswa preklinik FKUI. Prevalensi adiksi internet pada mahasiswa FKUI adalah 20,26%, sedangkan prevalensi masalah emosi adalah 26,79%. Ditemukan bahwa tingkat kejadian masalah emosi lebih tinggi secara signifikan pada populasi adiksi (61,3%) dibandingkan tidak adiksi (18,0%) dan terdapat hubungan signifikan antara masalah emosi dan adiksi internet (p<0,001; OR (95% CI) = 7,2 (3,05–16,97)). Depresi juga lebih banyak ditemukan pada kelompok adiksi (58,1%) dibandingkan yang tidak adiksi dan ditemukan hubungan yang signifikan antara keduanya (p<0,001; OR (95% CI) = 9,17 (3,78-22,25)). Kesimpulan: Masalah emosi dan depresi ditemukan memiliki hubungan yang signifikan dengan adiksi internet. ......Introduction: Internet addiction is an ever increasing health problem. Teenagers and young adults, which are the age groups of medical students, are populations most prone to internet addiction. Emotional problems and depression are often found alongside internet addiction. Methods: This cross-sectional study was done with the Self-Reporting Questionnaire-20 (SRQ-20), Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9), and Kuesioner Diagnostik Adiksi Internet (KDAI) given out to preclinical medical students at Faculty of Medicine, Universitas Indonesia online via Google Forms. Statistical tests were done with SPSS 25th edition to assess the relationship between emotional problems, depression, and internet addiction. Results: A total of 153 preclinical medical students at Faculty of Medicine, Universitas Indonesia were involved in this study. The prevalance of internet addiction was found to be 20,26%, while the prevalance of emotional problems was 26,8%. The prevalance of emotional problem was found to be greater in students with internet addiction (61,3%) than students without internet addiction (18,0%) and a significant relationship was found between emotional problems and internet addiction (p<0,001; OR (95% CI) = 7,2 (3,05–16,97)).  The prevalance of depression was also found to be greater in students with internet addiction (58,1%) than students without internet addiction and a significant relationship was found between emotional problems and internet addiction (p<0,001; OR (95% CI) = 9,17 (3,78-22,25)). Conclusion: Emotional problems and depression was found to be significantly associated with internet addiction.

Abstrak :
Semakin tinggi penetrasi penggunaan Internet seseorang, maka akan semakin berpotensi terkena Gangguan Adiksi Internet (GAI) yang dapat berdampak buruk pada status kesehatan mental penggunanya. Mayoritas penduduk Indonesia telah menggunakan layanan Internet selama 2 sampai 3 tahun dengan penggunaan rata-rata di atas 8 jam perhari. Hal tersebut menunjukkan penggunaan Internet dan potensi dampaknya pada kesehatan mental di Indonesia penting untuk diperhatikan sedini mungkin. Penelitian lain menunjukkan bahwa tingkat kesehatan mental yang dialami seseorang dapat mempengaruhi perilaku penggunaan Internetnya, sehingga menyebabkan munculnya keinginan yang tidak terkendali dan berlebihan dalam pengaksesan Internet. Secara tidak langsung, hal tersebut menyatakan bahwa kesehatan mental seseorang juga dapat diamati melalui tingkah laku serta kebiasaan seseorang dalam menggunakan Internet. Prediksi GAI dan gangguan kesehatan mental mahasiswa UI dilakukan dengan menggunakan algoritma pemelajaran mesin Support Vector Machine (SVM) berdasarkan perilaku penggunaan Internet yang dilakukan. Sampel diambil dari mahasiswa UI rumpun Ilmu Saintek (Ilmu Komputer, Teknik, dan MIPA). Data yang diambil adalah riwayat penulusuran halaman website yang diakses oleh mahasiswa dan hasil kuesioner Internet addiction test (IAT) dan General Health Questionnaire (GHQ-12). Riwayat penelusuran website dijadikan himpunan fitur yang merepresentasikan perilaku penggunaan Internet responden, sedangkan hasil skor kuesioner IAT dan GHQ-12 digunakan untuk menjadi ground truth atau label pada dataset. Tahapan preprocessing yang dilakukan adalah metode Synthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE) untuk mengatasi ketidak seimbangan persebaran data pada kelas data yang digunakan. Metode SVM selanjutnya dibandingkan dengan performa lainnya seperti Decision Tree dan k-Nearest Neighbor (kNN). Untuk meningkatkan performa akurasinya, peneliti menggunakan metode grid search untuk mendapatkan parameter terbaik. Proses validasi dilakukan menggunakan cross-validation pada metode grid search. Hasil yang didapatkan menunjukkan bahwa performa akurasi tertinggi pada SVM untuk memprediksi GAI adalah 88% pada dataset kedua. Saat dilakukan perbandingan hasil dengan metode pemelajaran mesin Decision Tree dan kNN, didapatkan performa nilai akurasi tertinggi dicapai pada metode Decision Tree dengan nilai akurasi sebesar 96%. Sedangkan untuk prediksi gangguan kesehatan mental, metode SVM mendapatkan nilai performa akurasi tertinggi sebesar 71% pada dataset gabungan. Saat dilakukan perbandingan hasil performa akurasi dengan Decision Tree dan kNN, didapatkan nilai performa akurasi tertinggi dicapai pada metode kNN sebesar 72%. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode grid search meningkatkan performa SVM, Decision Tree, dan kNN karena adanya perubahan nilai parameter. ......Excessive internet usage lead to potential Internet Addiction Disorders (IAD) which affect user`s mental health. The mayority of Indonesian people have been used Internet services for 2 until 3 years in their lives with an average use of above 8 hours per day. It shows that an increase of internet usage has a positive potential impact to an increase in mental disorder. Other research shows that the level of mental health experienced by a person can influence his Internet usage behavior, thus causing an uncontrolled and excessive desire to access the Internet. It could be concluded that the mental health can also be observed through one`s behavior and habits in using the Internet. This study predicts the internet addiction disorder (IAD) and mental health disorder status of UI students by using machine learning based on Support vector Machine (SVM) algorithm. This study used behaviour of internet usage for the input. Samples used in this study were taken from Universitas Indonesia`s students with Science and Technology background. The data collection period was set before and after the exam period. Data collected in this study included history of website accessed by students and questionnaires based on Internet addiction test (IAT) and General Health Questionnaire (GHQ-12). Student`s website history would be used as feature data set that represent user internet usage behavior, while the IAT and GHQ-12 questionnaires results were used as the label. The preprocessing stage was carried out using Synthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE) method to overcome the imbalance of data distribution in class used. Then, student`s website history would be analyzed using machine learning based on SVM algorithm to predict IAT and mental health status. This study also compared other algorithms such as Decision Tree and k-Nearest Neighbor (kNN). The optimization of machine learning model was conducted using grid search method to obtain the best parameters. The validation of the model would be carried out using the cross-validation obtained from grid search method. Based on the results obtained, it shows that the highest accuracy for predicting internet addiction was obtained from SVM algorithm with 88% accuracy for the second dataset. Comparison with other models showed that Decision Tree obtained the highest accuracy value of 96% for predicting internet addiction. For the prediction of mental health disorder, SVM algorithm obtained the highest accuracy than Decision Tree or kNN. The SVM algorithm can predict with accuracy of 71% with combined dataset. When comparing the accuracy result with the accuracy of Decision Tree and kNN, the highest accuracy value of 72% was achieved by kNN method. The optimal value of accuracy is obtained when the grid search method is performed. The results of this study indicate that the grid search method has succeeded in improving the performance of SVM, Decision Tree, and kNN due to parameter value changes.