<![CDATA[Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh kebiasaan merokok dan aktivitas begadang terhadap risiko penyakit paru-paru menggunakan Support Vector Machine (SVM). Kebiasaan merokok dan kurang tidur telah diidentifikasi sebagai faktor risiko gangguan paru-paru, namun interaksi kompleks antara keduanya sering diabaikan dalam penelitian konvensional. Metode statistik tradisional cenderung tidak mampu menangani hubungan nonlinier atau efek pengacau tersembunyi. Dataset terdiri dari 30.001 sampel dengan 10 atribut, termasuk usia, jenis kelamin, kebiasaan merokok, dan aktivitas begadang. Data diproses melalui tahapan Knowledge Discovery in Database meliputi seleksi data, praproses dengan label encoding dan scaling, transformasi data, pemodelan SVM, dan evaluasi. Hasil penelitian menunjukkan model SVM mencapai akurasi 89,28%, dengan presisi 0,83 dan recall 1,00 untuk kelas tidak berisiko, serta presisi 1,00 dan recall 0,78 untuk kelas berisiko. Temuan ini menegaskan kombinasi kebiasaan merokok dan pola tidur irregular signifikan meningkatkan risiko penyakit paru-paru, serta memberikan rekomendasi berbasis bukti bagi praktisi kesehatan dalam merancang intervensi preventif.]]>
Copyrights © 2025
