Klasifikasi Tingkatan Perokok dengan Analisis Data Survei Masyarakat menggunakan Algoritma K-Means dan XGBoost - Khairani, Melvika; Zufria, Ilka (Program Studi Informatika, 2025)
Tingginya angka perokok aktif di Indonesia yang berdampak pada kesehatan, ekonomi, dan sosial masyarakat, khususnya di kota-kota besar seperti Medan, belum diimbangi dengan pendekatan analitis yang mampu memetakan tingkat kebiasaan merokok secara terstruktur karena keterbatasan data berlabel. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini menggunakan pendekatan semi-supervised dengan menggabungkan algoritma K-Means Clustering untuk membentuk label tingkat perokok, dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost) untuk melakukan klasifikasi multikelas dengan tiga target kelas, yaitu perokok Ringan, Sedang, dan Berat, berdasarkan karakteristik individu seperti pengaruh sosial, tekanan psikologis, dan kebiasaan merokok harian. Data dikumpulkan dari 638 responden perokok aktif berusia 20