Part Samples

jeju merge

Penelitian ini membandingkan tiga algoritma klasifikasi, yaitu K-Nearest Neighbor (KNN), Naive Bayes, dan Decision Tree, dalam mengklasifikasikan perilaku merokok di Indonesia menggunakan data Indonesia Demographic and Health Survey (IDHS) tahun 2017 yang terdiri atas 10.009 responden dengan 10 variabel prediktor sosiodemografi. Untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas, diterapkan metode SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique), sementara optimasi parameter dilakukan melalui Grid Search dengan 5-Fold Cross Validation pada tiga skenario pembagian data (90:10, 80:20, dan 70:30). Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, Specificity, dan Kappa, dengan tujuan memperoleh model terbaik yang mampu mengklasifikasikan status merokok secara akurat dan seimbang.