Pengelompokan Provinsi Merokok di Indonesia Berdasarkan IPM Menggunakan K-Means dan KNN - Baihaqi Asa’ari Lubis; Indry Widiyani; Elkin Rilvani (PT. Media Akademik Publisher, 2025)
Salah satu kendala dalam pembangunan kesehatan nasional adalah prevalensi perokok di Indonesia, termasuk di kelompok usia produktif. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengelompokkan dan mengklasifikasikan provinsi-provinsi di Indonesia berdasarkan persentase penduduk usia 15 tahun ke atas yang merokok serta nilai Indeks Pembangunan Manusia (IPM) pada tahun 2024. Studi ini menggunakan K-Means Clustering untuk mengelompokkan provinsi ke dalam klaster risiko, dan K-Nearest Neighbor (KNN) digunakan untuk mengelompokkan provinsi ke dalam klaster risiko berdasarkan nilai IPM terhadap klaster hasil K-Means. Badan Pusat Statistik (BPS) dan Sistem Informasi Manajemen Data Regional (SIMREG-Bappenas) menyediakan data. Hasil pengelompokan menunjukkan bahwa terdapat tiga klaster utama yang berbeda dalam hal tingkat merokok dan IPM. Model KNN digunakan untuk memprediksi klaster berdasarkan nilai IPM, dan menghasilkan tingkat akurasi klasifikasi yang tinggi, yang menunjukkan bahwa IPM memiliki keterkaitan terhadap pola persebaran kebiasaan merokok di tingkat provinsi. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemetaan wilayah dengan risiko perilaku merokok tinggi, serta dapat menjadi dasar dalam penyusunan kebijakan kesehatan berbasis data di tingkat regional.