## Penerapan Synthetic Minority Oversampling Technique terhadap Data Perokok Anak di Nusa Tenggara Barat Tahun 2021
Rahma Mutiara Sari 1* , and Achmad Prasetyo 1 1 Politeknik Statistika STIS, Jakarta, Indonesia *Corresponding author: rahmamutiara20@gmail.com
ABSTRAK ⎯ Indonesia menduduki peringkat teratas sebagai negara dengan jumlah perokok usia muda paling banyak di Asia Tenggara. Situasi ini sangat mengkhawatirkan mengingat dampak negatif dari kebiasaan merokok dapat menyebabkan berbagai macam  gangguan  kesehatan  bahkan  mengakibatkan  kematian.  Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat  merupakan  provinsi  dengan persentase  tertinggi  anak  yang  merokok  di  Indonesia  tahun  2021  yaitu  sebesar  2,28%.  Data  status  merokok  anak  teridentifikasi sebagai data tidak seimbang karena perbandingan antara anak yang merokok dan tidak merokok sangatlah timpang. Oleh karena itu, diterapkan metode analisis regresi logistik biner pendekatan Synthetic Minority Oversampling Technique untuk menangani masalah  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  gambaran  umum  dan  mengidentifikasi  variabel-variabel  yang memengaruhi perilaku merokok anak di Nusa Tenggara Barat tahun 2021 beserta kecenderungannya. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional tahun 2021 dengan unit analisis anak usia 5 sampai 17 tahun di Nusa Tenggara Barat tahun 2021. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jenis kelamin, status ekonomi, usia, status wilayah tempat tinggal, tingkat pendidikan kepala rumah tangga, dan status bersekolah berpengaruh terhadap perilaku merokok pada anak di Nusa Tenggara Barat tahun 2021 dengan anak yang tidak bersekolah memiliki kecenderungan terbesar untuk merokok. Kata kunci ⎯ imbalance data, perilaku merokok anak, regresi logistik, SMOTE.
ABSTRACT ⎯ Indonesia is ranked as the country with the highest number of young smokers in Southeast Asia. This situation is very worrying considering the negative impact of smoking can cause various health problems and even lead to death. West Nusa Tenggara Province has the highest percentage of children who smoke in Indonesia in 2021 at 2.28%. Data on children's smoking status is identified as unbalanced data because the ratio between children who smoke and do not smoke is very lame. Therefore, the binary logistic regression analysis method of the Synthetic Minority Oversampling Technique approach was applied to handle the problem. This study aims to determine an overview and identify variables that influence children's smoking behavior in West Nusa Tenggara  in 2021 and  their trends. The  data used in this study are secondary data from the 2021 National  Socio-Economic Survey with the unit analysis of children aged 5 to 17 years in West Nusa Tenggara in 2021. The results showed that gender, economic status,  age,  status  of  region  of  residence,  education  level  of  the  head  of  household,  and  schooling  status  influenced  children's smoking behavior in West Nusa Tenggara in 2021 with children who didnt attend school having the greatest tendency to smoke. Keywords ⎯ imbalance data, child smoking behavior, logistic regression, SMOTE.

## I. PENDAHULUAN
Sustainable Development Goals (SDG’s) merupakan suatu rencana aksi global yang disepakati oleh para pemimpin dunia guna untuk menyejahterakan kehidupan masyarakat [1] . SDG’s mencakup 17 tujuan, salah satunya pada tujuan ketiga yaitu memastikan kehidupan yang sehat dan sejahtera bagi semua orang di segala kelompok usia. Target pada tujuan ketiga  SDG’s  salah  satunya  yaitu  mengurangi  hingga 30  persen  angka  kematian  dini  akibat  penyakit  tidak menular, salah satunya adalah dengan melakukan pengendalian terhadap kebiasaan merokok di setiap negara.
Kebiasaan merokok sudah menjadi hal yang lumrah dilakukan masyarakat dan sudah menjadi salah satu ancaman di bidang kesehatan karena bahan kimia yang terdapat pada rokok akan memicu berbagai penyakit tidak menular bagi perokok aktif seperti gangguan saluran pernapasan, stroke, penyakit jantung, kanker, dan berbagai penyakit lainnya [2]. Tidak hanya perokok aktif, efek dari rokok juga ikut dirasakan oleh perokok pasif. Paparan asap rokok pada perokok pasif juga dapat meningkatkan risiko terjadinya berbagai masalah kesehatan, seperti pneumonia , penyakit jantung, dan berbagai  penyakit  lainnya  [3]. WHO  Report  on  the  Global  Tobacco  Epidemic tahun  2021  menyebutkan  bahwa  terdapat sebanyak 8,7 juta kematian yang disebabkan oleh perilaku merokok. Lebih dari 7 juta kematian tersebut disebabkan oleh perokok aktif dan sisanya meninggal karena terpapar asap rokok orang lain (perokok pasif).
Indonesia menduduki peringkat teratas sebagai negara dengan jumlah perokok paling tinggi di Asia Tenggara [4]. Terdapat  sebanyak  124,3  juta  jiwa  perokok  dewasa  di  kawasan  Asia  Tenggara  dan  lebih  dari  setengahnya  tinggal  di Indonesia  yaitu  sekitar  65,7  juta  jiwa.  Tidak  hanya  perokok  dewasa,  perokok  usia  muda  penduduk  Indonesia  juga menempati urutan pertama sebagai negara dengan jumlah perokok paling banyak, yaitu sebanyak 19,2 persen diikuti oleh Malaysia sebanyak 13,2 persen dan Thailand yaitu sebanyak 11,3 persen. Jumlah perokok yang tinggi pada wilayah yang padat penduduk tentunya akan menjadi penyebab utama morbiditas dan mortalitas.
Berdasarkan Profil Statistik Kesehatan yang dipublikasikan oleh Badan Pusat Statistik dengan menggunakan data SUSENAS, di Indonesia terdapat sebanyak 23,78 persen penduduk berusia lima tahun keatas yang merokok tahun 2021. Artinya, ada sekitar 23 sampai 24 orang dari 100 penduduk Indonesia berusia lima tahun ke atas yang merokok pada tahun  2021.  Pada  tahun  2020  terdapat  penurunan  jumlah  perokok  usia  5  tahun  ke  atas  di  Indonesia,  di  mana  ini
Received: 7 August 2023
Revised: 25 August 2023 Accepted: 15 September 2023
merupakan suatu hal yang bagus dan harus dipertahankan. Namun, pada tahun 2021 persentase jumlah perokok usia 5 tahun ke atas di Indonesia meningkat sebesar 0,57 persen dari tahun sebelumnya menjadi 23,78 persen. Meskipun sudah banyak yang mengetahui efek berbahaya dari merokok, namun faktanya jumlah perokok masih terus bertambah [5].
Peningkatan  jumlah  perokok  di  kalangan  masyarakat  Indonesia  sangat  dipengaruhi  oleh  usia  seseorang  saat pertama  kali  mengonsumsi  rokok  yang  semakin  dini.  Indonesia  dikenal  sebagai baby  smoker  country sebab  Indonesia merupakan salah satu negara dengan prevalensi merokok anak tertinggi dan kasus perokok anak di bawah usia 10 tahun di Indonesia akan cenderung terus bertambah [6]. Selain berdampak buruk bagi tumbuh kembang anak, mengonsumsi rokok pada usia dini juga dapat menyebabkan perokok seumur hidup karena rokok bersifat adiktif. Hal ini didukung oleh Nasution yang menjelaskan bahwa perilaku merokok ketika masih anak-anak sangat berbahaya untuk kesehatan karena dapat membuat kecanduan sejak dini [7]. Anak yang dimaksudkan penelitian ini mengacu pada definisi Undang- Undang Nomor 35 Tahun 2014 Pasal 1 yang menjelaskan bahwa anak adalah seseorang yang belum berusia 18 tahun, termasuk anak yang masih dalam kandungan.
Pasal 46 Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 109 Tahun 2012 tentang Pengamanan Bahan melarang memerintah anak-anak di bawah usia 18 tahun untuk menjual, membeli, atau mengonsumsi produk tembakau. Tidak hanya itu, Kementerian kesehatan juga menyatakan bahwa pemberitahuan mengenai bahaya merokok sudah dilakukan kepada masyarakat secara luas melalui iklan rokok dan bahkan pada bungkus rokok itu sendiri. Akan tetapi, dengan adanya peraturan dan pemberitahuan tersebut masih ditemukan anak di bawah usia 18 tahun yang mengonsumsi rokok.
Perilaku merokok pada anak terjadi di seluruh wilayah di Indonesia. Berdasarkan Profil Statistik Kesehatan 2021, terdapat sekitar 1,51 persen anak usia 5-17 tahun yang merokok di Indonesia. Nusa Tenggara Barat merupakan provinsi yang memiliki persentase tertinggi anak usia 5-17 tahun yang merokok selama tiga tahun berturut-turut dibandingkan dengan  provinsi  lainnya  walaupun  persentase  kejadiannya  tergolong  kecil.  Pada  tahun  2021,  persentase  anak  yang merokok di Nusa Tenggara Barat yaitu sebesar 2,28 persen [8].
Berdasarkan perilaku merokok tersebut, status merokok diklasifikasikan menjadi dua kategori yaitu merokok dan tidak  merokok.  Regresi  logistik  biner  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  ketika  variabel  respon ( dependen )  berupa  variabel  kualitatif  (kategorik)  yang  terdiri  dari  dua  kategori  [9].  Regresi  logistik  sangat  populer digunakan  karena  memiliki  beberapa  kelebihan,  diantaranya  yaitu  sangat  sederhana,  mudah  diinterpretasikan,  dan terbukti dapat menghasilkan hasil yang baik dan akurat. Namun, metode ini masih memiliki kelemahan salah satunya yaitu rentan terhadap underfitting dan overfitting yang disebabkan oleh rasio yang tidak seimbang antara satu kelas dan kelas lainnya ( imbalanced ) [10].
Status merokok pada anak di Nusa Tenggara Barat tahun 2021 menggambarkan keadaan yang imbalanced atau tidak seimbang. Imbalanced data terjadi jika jumlah objek pada suatu kelas jauh lebih banyak dibandingkan objek pada kelas lainnya [11]. Penggunaan data yang tidak seimbang (imbalanced) akan sangat memengaruhi hasil dalam pembentukan model.  Sehingga,  penggunaan  regresi  logistik  biner  dalam  mengklasifikasikan  kasus imbalanced  data akan  menjadi kurang  akurat  dikarenakan  kasus imbalanced akan  cenderung  mengklasifikasikan  kelas  mayoritas  dan  mengabaikan kelas  minoritas.  Metode  regresi  logistik  seringkali  akan  menghasilkan  performa  yang  buruk  ketika  terdapat perbandingan kelas yang tidak seimbang [12].
Cara paling populer untuk menangani permasalahan data yang tidak seimbang adalah dengan metode resampling yaitu berupa undersampling atau oversampling . Penelitian Batista menyatakan bahwa metode oversampling pada umumnya memiliki hasil yang lebih baik jika dibandingkan dengan metode undersampling [13]. Namun, penelitian Komori & Eguchi menyatakan  bahwa  penggunaan  metode oversampling memiliki  kelemahan  yaitu  mengakibatkan overfitting karena metode ini menduplikasi data yang sudah ada sebelumnya, akibatnya terdapat klasifikasi yang informasinya duplikat atau saling tumpang tindih [14].
Untuk  menangani  kelemahan  tersebut,  Chawla  et  al  memperkenalkan Synthetic  Minority  Oversampling  Technique (SMOTE) yang merupakan pengembangan dari metode oversampling [15]. SMOTE merupakan metode paling populer digunakan  karena  dinilai  efektif  dan  baik  untuk  mengatasi  permasalahan overfitting dalam  menangani ketidakseimbangan di kelas mayoritas dan kelas minoritas.
Penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  terdapat  beberapa  variabel  yang  dapat  memengaruhi  anak  untuk merokok.  Zahrani  &  Arcana  menyebutkan  bahwa  status  wilayah  tempat  tinggal,  jenis  kelamin,  jenjang  pendidikan, status  bekerja,  status  perkawinan,  dan  usia  pertama  kali  merokok  memengaruhi  perilaku  merokok  remaja  tiap  hari. Remaja laki-laki yang bekerja dan merokok pertama kali pada usia di bawah 18 tahun memiliki kemungkinan terbesar untuk merokok [16]. Hal ini didukung oleh Kusumawardhani et al. yang pada penelitiannya menjelaskan bahwa jenis kelamin, umur, pendidikan signifikan mempengaruhi perilaku merokok remaja di Indonesia. Remaja laki-laki cenderung untuk  berperilaku  merokok  dibandingkan  perempuan.  Usia  diduga  berhubungan  positif  dengan  perilaku  merokok remaja.  Sedangkan,  pendidikan  diduga  berhubungan  negatif  dengan  perilaku  merokok  pada  remaja  [17].  Penelitian Wang et al. meunjukkan bahwa orang dengan tingkat pendidikan yang lebih rendah cenderung untuk merokok setiap hari dibandingkan dengan tingkat pendidikan yang lebih tinggi [18].
Penelitian mengenai variabel yang memengaruhi perilaku merokok yang sudah pernah dilakukan pada penelitian terdahulu  tidak  mempertimbangkan  adanya  ketidakseimbangan  data.  Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui gambaran umum anak yang merokok di Nusa Tenggara Barat tahun 2021, serta mengidentifikasi variabel- variabel yang memengaruhi beserta kecenderungannya dengan menggunakan regresi logistik biner pendekatan SMOTE.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Perilaku Merokok
Rokok adalah hasil olahan daun tembakau yang diolah menjadi silinder dari kertas dengan panjang antara 70 mm sampai 120 mm berdiameter sekitar 10 mm [19]. Unsur utama dari rokok yaitu nikotin, tar , dan karbon monoksida (CO). Kementerian Kesehatan menyatakan bahwa dalam satu batang rokok terdapat sekitar 4000 bahan kimia beracun yang sangat berbahaya untuk tubuh, 43 diantaranya bersifat karsinogenik atau penyebab kanker ganas. Definisi merokok yang digunakan dalam penelitian ini merujuk pada Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS), yaitu aktivitas membakar tembakau lalu menghirup asapnya dengan menggunakan sebatang rokok atau pipa dalam sebulan terakhir sampai saat pencacahan. Perilaku merokok pada anak disebabkan oleh beberapa faktor.
Teori yang digunakan pada penelitian ini adalah Problem Behavior Theory (PBT) yang dikemukakan oleh Jessor. PBT mengacu  pada  sikap  yang  secara  sosial  didefinisikan  sebagai  masalah,  sebagai  sumber  perhatian,  atau  sebagai  suatu sikap  yang  menyimpang  dari  norma  sosial  dan  hukum  yang  tidak  disetujui  dan  tidak  diinginkan  oleh  hukum masyarakat  atau  perilaku  yang  biasanya  memunculkan  beberapa  respon  kontrol  sosial seperti  penolakan  [20].  Fokus utama  dalam  teori  ini  terletak  pada  struktur  konseptual  teorinya  yang  bersifat  kompleks  dan  komprehensif  yang mencakup tiga sistem utama yaitu the personality system, the perceived-environment system, dan the behaviour system . Setiap sistem terdiri dari variabel yang berfungsi baik sebagai dorongan untuk terlibat dalam perilaku bermasalah maupun sebagai kontrol terhadap keterlibatan dalam problem behavior .

## B. Regresi Logistik Biner
Regresi logistik biner dapat diartikan sebagai regresi logistik yang memiliki variabel respons dengan dua kategori yaitu kategori sukses dan gagal [9]. Secara matematis, Model probabilitas regresi logistik dengan p variabel bebas adalah sebagai berikut [21]:
𝜋(𝑥) = (exp(𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1 + 𝛽 2 𝑥
2 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝 )) (1 + exp(𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1 + 𝛽 2 𝑥 2 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝 )) (1)
Peluang  kejadian  sukses  π(x)  bersifat  non  linier  sehingga  harus  dilakukan  transformasi  agar  π(x)  menjadi  fungsi linier. Transformasi ini dikenal dengan transformasi logit. Ketika beberapa variabel bebas bersifat diskrit dengan skala data nominal, maka variabel bebas yang digunakan disebut dengan variabel dummy. Jika variabel dengan skala data nominal memiliki kemungkinan nilai sebanyak k, maka dibutuhkan sebanyak k - 1 variabel dummy. Sehingga, model logit dari sebanyak p variabel bebas dan variabel ke-j adalah dummy diformulasikan sebagai berikut:
𝑔(𝑥) = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1 + ⋯ + ∑ 𝛽 𝑗𝑙 𝐷 𝑗𝑙 𝑘 𝑗 −1
𝑙=1 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝 (2)
Keterangan: 𝜋(𝑥) : peluang kejadian sukses
𝑔(𝑥)
: tranformasi logit 𝛽 0 : nilai parameter intersep 𝛽 1 : nilai parameter ke-1 𝑥 𝑝 : nilai variabel bebas ke-p 𝑝 : banyaknya variabel bebas yang diamati

## C. Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE)
Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) pertama kali diperkenalkan oleh Nithes V. Chawla pada tahun 2002  yang  digunakan  untuk  mengatasi  masalah  ketidakseimbangan  data.  Prinsip  yang  digunakan  pada  metode  ini adalah  memperbanyak  jumlah  data  kelas  minoritas  agar  sebanding  dengan  kelas  mayoritas  dengan  membangkitkan synthesis  data atau  data  buatan  yang  berasal  dari  k-tetangga  terdekat  ( k-nearest  neighbour )  [15].  Berikut  merupakan langkah-langkah SMOTE dalam menghasilkan data buatan:
a. Temukan k-tetangga terdekat untuk setiap sampel 𝑥 𝑖 ∈ 𝑆 𝑚𝑖𝑛 . Tetangga terdekat dapat dihitung menggunakan jarak Euclidean pada data numerik atau VDM ( Value Difference Metric ) pada data kategorik.
b. Untuk membuat sampel baru, pilih salah satu tetangga terdekat secara acak.
c. Lalu, temukan perbedaan antara sampel yang dipilih dengan tetangga terdekatnya.
d. Kalikan perbedaan ini dengan angka acak antara nol dan satu.
e. Tambahkan vektor ini ke dalam sampel yang dipilih (𝑥 𝑖 ) . Langkah-langkah tersebut dapat diformulasikan ke dalam bentuk persamaan berikut
𝑥 𝑠𝑦𝑛 = 𝑥 𝑖 + (𝑘 𝑘𝑛𝑛 − 𝑥 𝑖 ) × 𝜏 (3)
Keterangan: 𝑥 𝑠𝑦𝑛 : data sintetis hasil replikasi 𝑥 𝑖 : data variabel bebas ke- i yang direplikasi 𝑥 𝑘𝑛𝑛 : data yang memiliki jarak terdekat dengan data yang direplikasi 𝜏 : bilangan acak antara nol sampai satu
Untuk  data  kategorik,  maka  akan  dipilih  atribut  mayoritas  atau  modus  antara  vektor  utama  yang dipertimbangkan  dengan  k-tetangga  terdekatnya.  Jika  terjadi  nilai  sama,  maka  dipilih  secara  acak.  Selanjutnya,  nilai tersebut akan dijadikan atribut data pada kelas buatan baru. Visualisasi cara kerja SMOTE dapat dilihat melalui gambar berikut [22]:

## D. Evaluasi Ketepatan Klasifikasi
Mengevaluasi ketepatan klasifikasi data merupakan hal yang sangat penting dilakukan untuk mengetahui performa suatu sistem dalam mengklasifikasikan data. Pada hasil klasifikasi yang menyatakan sukses (Y = 1) dan gagal (Y = 0) dapat menggunakan confusion matrix atau tabel kesesuaian klasifikasi [23]. Confusion matrix akan menghasilkan ukuran ketepatan yaitu sensitivitas (akurasi pada kelas positif) dan spesifisitas (akurasi pada kelas negatif) seperti pada tabel berikut [21]:
Tabel 1. Confusion matrix Nilai Aktual Nilai Prediksi Ketepatan Positif Negatif Positif True Positive (TP) False Negative (FN) Sensitivitas = TP/(TP+FN) Negatif False Positive (FP) True Negative (TN) Spesifisitas = TN/(TN+FP) Akurasi Total (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)
Selain confusion matrix, metode lain yang dapat digunakan dalam mengukur akurasi suatu klasifikasi adalah kurva ROC  ( Receiver  Operating  Characteristic ).  Kurva  ROC  yaitu  plot  antara sensitivity dan  1- specificity dalam  semua kemungkinan cut  points. Kurva  ini  merangkum predictive  power untuk  keseluruhan  kemungkinan cut  points, sehingga lebih informatif bila dibandingkan dengan tabel klasifikasi [24]. Area dibawah kurva ROC disebut dengan AUC ( Area Under  the  ROC  Curve ).  AUC  menunjukkan  kemungkinan  amata n  untuk  kejadian  “sukses”  lebih  tinggi  daripada kemungkinan untuk kejadian “gagal”. Nilai AUC berada di antara nilai nol dan satu. Apabila nilai AUC mendekati satu, maka model klasifikasi yang terbentuk akan semakin akurat [25].

## III. METODOLOGI
Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan menggunakan data sekunder yakni raw data dari Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) tahun 2021 yang dilaksanakan oleh Badan Pusat Statistik dengan unit analisis anak usia 5- 17 tahun di Nusa Tenggara Barat yaitu sebanyak 5891 anak. Dua jenis variabel yang digunakan pada penelitian ini yaitu variabel penjelas ( independent ) dan variabel respon ( dependen ) yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Ringkasan kategori variabel
Variabel Kategori Perilaku merokok pada anak (Y) 0 = tidak merokok*, 1 = merokok Jenis kelamin (X ₁ ) 0 = perempuan*, 1 = laki-laki Status ekonomi (X ₂ ) 0 = tidak miskin*, 1 = miskin Usia (X ₃ ) 0 = kanak-kanak (usia 5-11 tahun)*, 1 = remaja (usia 12-17 tahun) Perilaku merokok ART (X ₄ ) 0 = tidak terdapat ART merokok*, 1 = terdapat ART merokok
Akses internet (X ₅ ) 0 = tidak menggunakan internet*, 1 = menggunakan internet
Status wilayah tempat tinggal (X ₆ ) 0 = perdesaan*, 1 = perkotaan
Tingkat pendidikan KRT (X ₇ ) 0 = ≤SMP/sederajat*, 1 = >SMP/sederajat Status bersekolah (X ₈ )
0 = masih bersekolah*, 1 = tidak bersekolah
Keterangan: *) = kategori referensi
Gambar 1. Ilustrasi SMOTE

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini, sampel yang diperoleh yaitu sebanyak 5891 penduduk yang berusia 5-17 tahun. Gambar 2  menunjukkan  persentase  anak  di  Nusa  Tenggara  Barat  yang  dibagi  menjadi  dua  kategori  (merokok  dan  tidak merokok). Persentase anak yang merokok dihitung dengan cara membagi jumlah anak yang merokok dengan jumlah anak seluruhnya. Hanya terdapat 1,97 persen anak yang merokok dan sisanya sebanyak 98,03 persen tidak merokok. Dari  perbandingan  jumlah  data  antara  kategori  merokok  dan  tidak  merokok  mengindikasikan  bahwa  adanya ketidakseimbangan data pada kasus merokok pada anak di Nusa Tenggara Barat tahun 2021.
Tabel 3 . Karakteristik status merokok anak di Nusa Tenggara Barat tahun 2021
No Nama Variabel Kategori Status Merokok Anak Merokok Tidak Merokok 1 Jenis kelamin (X ₁ ) Perempuan 0,04% 99,96% Laki-laki 3,75% 96,25% 2 Status ekonomi (X ₂ ) Tidak miskin 2,11% 97,89% Miskin 1,29% 98,71% 3 Umur (X ₃ ) Kanak-kanak 0,03% 99,97% Remaja 4,59% 95,41% 4 Perilaku merokok anggota rumah tangga (X ₄ ) Tidak terdapat ART merokok 1,80% 98,20% Terdapat ART merokok 2,04% 97,96% 5 Akses internet (X ₅ ) Tidak menggunakan internet 0,59% 99,41% Menggunakan internet 2,79% 97,21% 6 Status wilayah tempat tinggal (X ₆ ) Perdesaan 2,31% 97,69% Perkotaan 1,52% 98,48% 7 Tingkat pendidikan Kepala Rumah Tangga / KRT (X ₇ ) ≤ SMP/sederajat 2,68% 97,32% > SMP/sederajat 0,78% 99,22% 8 Status bersekolah (X ₈ ) Masih bersekolah 1,65% 98,35% Tidak bersekolah 3,71% 96,29%

## Sumber: Susenas(diolah)
Tabel 3 menunjukkan gambaran umum karakteristik status merokok anak di Nusa Tenggara Barat tahun 2021. Terlihat bahwa persentase perokok anak laki-laki (3,75 persen) lebih banyak daripada perokok anak perempuan (0,04 persen). Hal ini sesuai dengan Profil Statistik Kesehatan yang menyatakan bahwa perokok anak didominasi oleh laki- laki [26].
Persentase anak dengan status ekonomi tidak miskin yang merokok sebesar 2,11 persen. Jumlah ini lebih besar jika dibandingkan dengan persentase anak dengan status ekonomi miskin yang merokok yaitu sebesar 1,29 persen. Hal ini memperlihatkan bahwa banyak perokok anak berasal dari keluarga dengan status ekonomi tidak miskin. Pada tabel 3 juga dapat dilihat hubungan status merokok anak dengan umur. Persentase anak yang merokok dengan rentang usia 12-17 tahun (4,59 persen) lebih banyak jika dibandingkan dengan anak yang merokok dengan rentang usia 5-11 tahun (0,03  persen).  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  Pandelaki  yang  mengemukakan  bahwa  semakin  bertambahnya  usia seorang anak, maka semakin tinggi juga persentase perilaku merokok pada anak [27].
Selanjutnya,  persentase  perokok  anak  dengan  anggota  rumah  tangga  yang  juga  perokok  (2,04  persen)  lebih
Gambar 2. Persentase status merokok anak di Nusa Tenggara Barat tahun 2021
tinggi  daripada  perokok  anak  dengan  anggota  rumah  tangga  bukan  perokok  (1,80  persen).  Hal  ini  sesuai  dengan penelitian Maharani & Harsanti yang menjelaskan bahwa remaja yang tinggal pada rumah yang terpapar asap rokok cenderung berperilaku untuk menjadi perokok berat dibandingkan dengan remaja yang tinggal pada rumah yang tidak terpapar asap rokok [28].
Persentase  anak  yang  merokok  dan  menggunakan  internet  (2,79  persen)  lebih  banyak  jika  dibandingkan dengan  anak  yang  merokok  dan  tidak  menggunakan  internet  (0,59  persen).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  anak  yang merokok lebih banyak menggunakan internet. Selain itu, berdasarkan hasil pengolahan juga terlihat bahwa persentase perokok anak yang tinggal di perdesaan (2,31 persen) lebih tinggi dibandingkan di perkotaan (1,52 persen). Hal ini sesuai dengan publikasi BPS yang menyatakan bahwa mayoritas anak umur 5-17 tahun yang merokok mayoritas tinggal di daerah perdesaan [8].
Tabel 3 juga menunjukkan bahwa persentase anak yang merokok dengan KRT yang pendidikan terakhirnya adalah pendidikan dasar atau ≤ SMP/sederajat (2,68 persen) lebih banyak jumlahnya dibandingkan KRT berpendidikan menengah keatas atau > SMP/sederajat (0,78 persen). Dari pola antara status merokok anak dengan jenjang pendidikan KRT memperlihatkan bahwa semakin tinggi tingkat pendidikan KRT maka semakin turun persentase perilaku merokok pada  anaknya.  Terakhir,  Persentase  anak  merokok  yang  tidak  bersekolah  (3,71  persen)  dua  kali  lipat  lebih  banyak dibandingkan  dengan  anak  merokok  yang  bersekolah  (1,65  persen).  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  Maharani  & Harsanti  yang  mengemukakan  bahwa  proporsi  perokok  remaja  yang  masih  bersekolah  lebih  rendah  dibandingkan dengan perokok remaja yang tidak bersekolah [28].
Berdasarkan gambar 3, terlihat bahwa perbandingan jumlah data antara kategori merokok dan tidak merokok pada  kasus  merokok  anak  di  Nusa  Tenggara  Barat  tahun  2021  mengindikasikan  adanya  ketidakseimbangan  data. Apabila dilakukan pemodelan, data seperti ini akan mengakibatkan hasil estimasinya menjadi tidak representatif. Oleh sebab itu, dilakukan pendekatan SMOTE agar data lebih seimbang.
Pembentukan model pada penelitian ini menggunakan regresi logistik biner dengan data sebelum dan sesudah SMOTE. Berdasarkan pengolahan regresi logistik biner pada data dengan variabel tidak bebas berupa status merokok pada anak, dilakukan pengujian parameter secara simultan menggunakan statistik uji G dengan hasil sebagai berikut
Tabel 4. Omnibus Test of Model Coefficients Model Chi-square Df p-value Tanpa SMOTE 298,25 8 0,000* Dengan SMOTE 318,32 8 0,000* Sumber: Susenas 2021 (diolah) Keterangan: *) = signifikan pada taraf uji 5 persen
Berdasarkan  hasil  simultan  pada  tabel  4  diperoleh p-value untuk  model  tanpa  SMOTE  dan  dengan  SMOTE adalah 0,000. Dikarenakan nilai p-value kurang dari 0,05 maka disimpulkan bahwa dengan taraf uji 5 persen, cukup bukti untuk menyatakan minimal terdapat satu variabel bebas yang berpengaruh terhadap perilaku merokok pada anak di Nusa Tenggara Barat tahun 2021. Setelah itu, dilakukan pengujian parameter secara parsial untuk mengetahui apakah masing-masing variabel penjelas berpengaruh terhadap perilaku merokok anak. Diperoleh hasil pendugaan parameter yang ditunjukkan pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil pendugaan parameter regresi logistik biner Variabel Tanpa SMOTE Dengan SMOTE 𝛽̂ Standard error p-value 𝛽̂ Standard error p-value Konstanta -12,539 1,485 0,000 -6,685 1,071 0,000 Jenis Kelamin (X 1 ) 4,641 1,011 0,000* 3,693 0,447 0,000* Status Ekonomi (X 2 ) -0,467 0,383 0,223 0,969 0,441 0,028* Umur (X 3 ) 5,045 1,026 0,000* 5,423 0,849 0,000* Perilaku Merokok ART (X 4 ) -0,086 0,275 0,754 -0,373 0,366 0,309 Akses Internet (X 5 ) 0,993 0,381 0,009* 0,104 0,424 0,807 Status Wilayah Tempat Tinggal (X 6 ) -0,191 0,256 0,442 -0,737 0,351 0,036* Tingkat Pendidikan KRT (X 7 ) -1,327 0,357 0,000* -1,581 0,396 0,000* Status Bersekolah (X 8 ) 1,973 0,337 0,000* 1,700 0,571 0,003* Sumber: Susenas 2021 (diolah)
Keterangan: *) = signifikan pada taraf uji 5 persen
Berdasarkan hasil pengujian parsial pada tabel 5, hasil dari model tanpa SMOTE jika dilihat dari p-value yang nilainya  kurang  dari  0,05  diperoleh  5  variabel  yang  berpengaruh  terhadap  perilaku  merokok  pada  anak  di  Nusa
Tenggara Barat tahun 2021. Sedangkan untuk hasil dari model dengan SMOTE diperoleh 6 variabel yang berpengaruh terhadap perilaku merokok pada anak di Nusa Tenggara Barat tahun 2021.
Setelah  dilakukan  analisis,  selanjutnya  dilakukan  perbandingan  hasil  evaluasi  untuk  model  regresi  logistik biner  tanpa SMOTE  dan dengan SMOTE. Ukuran  evaluasi  yang digunakan untuk  membandingkan  metode  meliputi nilai sensitivitas, spesifisitas, akurasi, dan AUC.
Tabel 6. Perbandingan hasil evaluasi model tanpa SMOTE dan model dengan SMOTE Pendekatan Sensitivitas Spesifisitas Akurasi AUC Tanpa SMOTE 23,53% 99,65% 98,19% 0,616 Dengan SMOTE 97,06% 80,14% 80,46% 0,886
Berdasarkan  hasil  perbandingan  pada  tabel  6,  analisis  regresi  logistik  biner  tanpa  pendekatan  SMOTE menghasilkan nilai akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan regresi logistik biner dengan pendekatan SMOTE. Namun,  ternyata  akurasi  saja  belum  cukup  dalam  mengukur  ketepatan  model.  Jika  dilihat  dari  nilai  sensitivitas  dan spesifisitas pada model tanpa SMOTE, terindikasi adanya ketimpangan yaitu 23,53 persen dan 99,65 persen. Hal tersebut menunjukkan  bahwa  model  analisis  regresi  logistik  biner  tanpa  pendekatan  SMOTE  tidak  dapat  mengklasifikasikan kelas minoritas dengan baik. Sedangkan, pada analisis logistik biner dengan pendekatan SMOTE, nilai sensitivitasnya meningkat  dan  cenderung  seimbang  dengan  nilai  spesifisitasnya  serta  memiliki  nilai  AUC  yang  lebih  tinggi  jika dibandingkan dengan model tanpa SMOTE. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa analisis regresi logistik biner dengan pendekatan  SMOTE  lebih  baik  digunakan  dan  mencirikan  karakteristik  anak  yang  merokok  di  Nusa  Tenggara  Barat tahun 2021. Berdasarkan nilai 𝛽̂ pada tabel 5, dibentuk persamaan regresi logistik biner untuk status merokok pada anak sebagai berikut:
𝑔̂(𝑥) = −6,685 + 3,693𝑋 1 + 0,969𝑋 2 + 5,423𝑋 3 − 0,373𝑋 4 + 0,104𝑋 5 − 0,737𝑋 6 − 1,581𝑋 7 + 1,700𝑋 8 Menginterpretasikan hasil estimasi model regresi logistik biner dapat melihat rasio kecenderungan ( odds ratio ) dari setiap variabel bebas. Odds Ratio untuk masing-masing variabel bebas dihitung dengan exp⁡(𝛽̂) berdasarkan nilai dari masing- masing koefisien 𝛽̂ . Sehingga interpretasi odds ratio untuk tiap variabel bebas adalah sebagai berikut:
a. Odds ratio untuk  variabel  status  ekonomi  ialah  sebesar  exp  (0,969)  =  2,635  yang  artinya  bahwa  anak  yang berstatus  miskin  memiliki  kecenderungan  untuk  merokok  2,635  kali  lebih  besar  dibandingkan  dengan  anak yang berstatus tidak miskin. Hal ini sejalan dengan temuan Amponsah et al. yang mengemukakan bahwa laki- laki  berstatus  miskin  cenderung  untuk  merokok  [29].  Adanya  perubahan  arah  koefisien  regresi  setelah dilakukan  pendekatan  SMOTE  pada  variabel  status  ekonomi  dan  arah  hubungan  variabel  yang  tidak bersesuaian dengan hasil analisis deskriptif juga terjadi pada penelitian Albaihaqi [30].
b. Odds  ratio untuk  variabel  status  wilayah  tempat  tinggal  ialah  sebesar  exp  (-0,737)  =  0,479  artinya  anak  yang tinggal di perkotaan 0,479 kali lebih kecil kemungkinannya untuk merokok dibandingkan di perdesaan. Atau dengan kata lain,  anak  yang tinggal  di perdesaan memiliki  kecenderungan untuk  merokok sebesar  (1/0,479) yaitu sebesar 2,089 kali lebih besar dibandingkan dengan anak yang tinggal di perkotaan.
c. Odds ratio untuk variabel tingkat pendidikan KRT ialah sebesar exp (-1,581) = 0,206 artinya bahwa anak dengan KRT  berpendidikan  menengah  keatas  0,206  kali  lebih  kecil  kemungkinannya  untuk  merokok  dibandingkan anak dengan KRT yang pendidikan terakhirnya adalah pendidikan dasar. Atau dengan kata lain, anak dengan KRT yang pendidikan terakhirnya adalah pendidikan dasar memiliki kecenderungan untuk merokok sebesar (1/0,206) yaitu sebesar 4,859 kali lebih besar dibandingkan dengan anak dengan KRT berpendidikan menengah keatas.  Sejalan  dengan  temuan  Purnaningrum  et  al.  dan  Tyas  &  Pederson  yaitu  semakin  rendah  jenjang pendidikan orang tua akan meningkatkan perilaku merokok pada remaja [31][32].
d. Odds ratio untuk variabel status bersekolah ialah sebesar exp (1,700) = 5,474 artinya bahwa anak tidak bersekolah memiliki  kecenderungan  untuk  merokok  5,474  kali  lebih  besar  dibandingkan  dengan  anak  yang  masih bersekolah.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  evaluasi  model  menunjukkan  bahwa  analisis  regresi  biner  pendekatan  SMOTE  dapat  digunakan  untuk mengatasi ketidakseimbangan pada data. Terdapat 6 variabel bebas yang memengaruhi perilaku merokok pada anak, diantaranya  jenis  kelamin,  status  ekonomi,  usia,  status  wilayah  tempat  tinggal,  tingkat  pendidikan  KRT,  dan  status bersekolah. Kecenderungan anak berjenis kelamin laki-laki, status ekonomi miskin, usia 12-17 tahun, tinggal di wilayah perdesaan, memiliki KRT yang pendidikan terakhirnya adalah pendidikan dasar, dan tidak bersekolah lebih besar untuk berperilaku merokok dengan anak yang tidak bersekolah memiliki kecenderungan terbesar untuk merokok. Sosialiasi mengenai pentingnya bersekolah perlu ditingkatkan dengan harapan pikiran dari orang tua bisa terbuka dan menyadari akan pentingnya bersekolah. Pemberian dana kepada orang yang tidak mampu agar dapat menikmati pendidikan yang layak  juga  penting  dilakukan  dengan  harapan  anak  yang  putus  sekolah  atau  tidak  bersekolah  lagi  bisa  melanjutkan pendidikannya.

## REFERENCES
[1] BPS, “Indikator Tujuan Pembangunan Berkelanjutan 2021,” pp. 1– 253, 2021.
[2] WHO, “WHO Report on The Global Tobacco Epidemic,” Heal. Promot. , 2021, [Online]. Available: https://www.who.int/teams/health-promotion/tobacco-control/global-tobacco-report-2021.
[3] BPS, Profil Anak Usia Dini 2020 . 2020.
[4] SEATCA, “The tobacco control atlas: ASEAN region,” Southeast Asia Tob. Control Alliance , no. December, 2021, [Online]. Available: https://seatca.org/dmdocuments/SEATCA ASEAN Tobacco Control Atlas_5th Ed.pdf.
[5] D. Komasari and A. F. Helmi, “Faktor Faktor Penyebab Merokok Pada Remaja,” J. Psikol. , vol. 27, no. 1, pp. 37 – 47, 2011.
[6] S. Rezeki and D. M. Utari, “Faktor -Faktor yang Mempengaruhi Perilaku Merokok Pada Anak Sekolah Dasar di SD Pinggiran Banda AcehTahun 2021,” J. Healthc. Technol. Med. , vol. 47, no. 4, pp. 124 – 134, 2021, doi: 10.31857/s013116462104007x.
[7] I. K. Nasution, “PERILAKU MEROKOK PADA REMAJA,” Rev. Esp. Enfermedades Dig. , vol. 94, no. 2, pp. 101 – 103, 2007.
[8] BPS, “Profil Statistik Kesehatan 2021,” Badan Pus. Stat. , p. 404, 2021, [Online]. Available: bps.go.id.
[9] A. Agresti, “Categorical data analysis (Vol. 792).,” John Wiley Sons , 2012.
[10] P. Harring ton, “Machine Learning in Action,” in New York: Manning Publications Co , 2012.
[11] J. Brownlee, “Data Preparation for Machine Learning,” San Fr. Mach. Learn. Mastery. , 2020.
[12] G. King and L. Zeng, “Logistic Regression in Rare Events Data,” Polit. Anal. , vol. 9, no. 2, pp. 137 – 163, 2001, doi: 10.1093/oxfordjournals.pan.a004868.
[13] G. E. Batista, R. C. Prati, and M. C. Monard, “Study of the Behavior of Several Methods for Balancing Machine Learning Training Data,” ACM SIGKDD Explor. newsletter, 6(1), pp.20-29 , 2004.
[14] O. Komori and S. Eguchi, “Statistical methods for imbalanced data in ecological and biological studies,” Springer Japan , 2019.
[15] N. V Chawla, K. W. Bowyer, L. O. Hall, and W. Kegelmeyer, “SMOTE: Synthetic Minority Over - sampling Technique,” J. Artif. Intell. Res. , vol. 30, no. 2, pp. 321 – 357, 2002, doi: 10.1002/eap.2043.
[16] C. I. Zahrani and I. M. Arcana, “Determinan Perilaku Remaja Merokok Setiap Hari Di Indonesia,” Semin. Nas. Off. Stat. , vol. 2020, no. 1, pp. 519 – 528, 2021, doi: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.412.
[17] N. Kusumawardhani, I. Tarigan, Suparmi, and A. Schlotheuber, “Socio -Economic, demographic and geographic coreelates of cigarette smoking among Indonesian adolescent: result from the 2013 Indonesian Basic Health Research (RISKESDAS) survey.,” 2018.
[18] Y. Wang, H. Y. Sung, T. Yao, & Lightwood, J., and W. Max, “Infrequent and frequent nondaily smoke rs and daily smokers: their characteristics and other tobacco use patterns,” pp. 741– 748, 2018.
[19] F. . Aula, “Stop Merokok,” 2010.
[20] R. Jessor, Problem-Behavior Theory , vol. 2. 2001.
[21] J. D. W. Hosmer, S. Lemeshow, and R. X. Sturdivant, “Applied logistic regression (Vol. 398),” John Wiley Sons , 2013.
[22] R. P. Saputri, W. S. Winahju, and K. Fithriasari, “Klasifikasi Sentimen Wisatawan Candi Borobudur pada Situs TripAdvisor Menggunakan Support Vector Machine dan K- Nearest Neighbor,” J. Sains dan Seni ITS , vol. 8, no. 2, pp. 349 – 356, 2020.
[23] L. A. Andika, P. A. N. Azizah, and R. Respatiwulan, “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Hasil Quick Count Pemilihan Presiden Indonesia 2019 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifie r,” Indones. J. Appl. Stat. , pp. 34 – 41, 2019.
[24] C. S. Imanwardhani, “Pendekatan Synthetic Minority Oversampling Technique Dalam Menangani Klasifikasi Imbalanced Data Biner (Studi Kasus: Status Ketertinggalan Desa di Jawa Timur),” 2018.
[25] F. Gorunescu , “Data Mining: Concepts, models and techniques,” Springer Sci. Bus. Media. , 2011.
[26] BPS, “Konsep dan Definisi Survei Sosial Ekonomi Nasional Maret 2021,” 2021.
[27] S. C. Pandelaki, “Determinan Perilaku Merokok Pada Anak di Indonesia Tahun 2020,” 2022.
[28] V. Maharani and T. Harsanti, “Variabel -Variabel yang Mempengaruhi Intensitas Merokok Remaja Pria di Indonesia Tahun 2017 (Variables that affect the smoking intensity of male adolescents in Indonesia in 2017),” vol. 2017, pp. 821– 830, 2021.
[29] N. E. Amponsah, G. Afful- Mensah, and S. Ampaw, “Deteminants of cigarette smoking and smoking intensity among adult males in Ghana,” BMC Public Health , vol. 18, no. 941, 2018.
[30] R. Albaihaqi, Determinan Perilaku Merokok Anak di Jawa Barat Tahun 2019 . 2021.
[31] W. D. Purnaningrum, H. Joebagio, and B. Murti, “Association between cigarette advertisement, peer group, parental education, family income, and pocket money with smoking behavior among adolescents in Karanganyar District, Central Java,” J. Heal. Promot. Behav. , vol. 2, no. 2, pp. 148 – 158, 2017.
[32] S. L. Tyas and L. L. Pederson, “Psychosocial factors related to adolescent smoking: a critical review of the literature,” Tob. Control , vol. 7, no. 4, pp. 409 – 420, 1998.
©  2023  by  the  authors.  This  work  is  licensed  under  a  Creative  Commons  Attribution- ShareAlike 4.0 International License ( http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ).