## PERBANDINGAN 3 ALGORITMA KLASIFIKASI DATA MINING DALAM PRO-KONTRA BAHAYA ROKOK ELEKTRIK
Eva Argarini Pratama 1) , Corie Mei Hellyana 2) , Nuzul Imam Fadlilah 3)
1 Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika
2 Sistem Informasi Akuntansi, Universitas Bina Sarana Informatika
3 Teknologi Komputer, Universitas Bina Sarana Informatika 1,2,3 Jl. Kramat Raya No. 98 Kwitang, Senen, Jakarta Pusat Email: 1 eva.eap@bsi.ac.id , 2 corie.cma@bsi.ac.id , 3 nuzul.nfh@bsi.ac.id

## Abstract
Many  studies  and  facts  exist  in  society  that  smoking  is  bad  for  health.  This  causes  smokers  to  look  for alternatives from traditional cigarettes to e-cigarettes (vaping) to help quit smoking slowly. However, recently the use of e-cigarettes has become its own pros and cons in society because of the acceptance of information from the community itself. This study tries to compare the use of 3 data mining classification methods, namely Decision Tree, Naïve Bayes and Logistic Regression to get the most accurate algorithm and find out the results of  the classification of dangers or not  using e-cigarettes based on the views of the community  itself  using  4 comparison factors, namely how often. see how people use/offer/advertise/promote e-cigarettes, how often they see  shows  about  the  dangers  of  e-cigarettes,  have  close  friends  who  smoke  vaping,  and  have  family (father/mother/siblings)  who  smoke.  From  the  results  of  data  processing  and  testing  by  measuring  the performance of the three algorithms using the confusion matrix procedure, operator cross validation and the ROC curve, the decision tree algorithm produces the highest level of accuracy value of 81.00% and based on the decision tree algorithm graph it can also be seen that you have Close friends who smoke e-cigarettes are the main factors that people think vaping is dangerous.
Keyword: confusion matrix , cross validation, e-cigarette, datamining, classification

## Abstrak
Banyak penelitian dan fakta yang  ada di masyarakat bahwa merokok itu buruk bagi kesehatan. Hal ini menyebabkan perokok mencari alternatif dari rokok tradisional hingga rokok elektrik (vaping) untuk membantu berhenti merokok secara perlahan. Namun akhir-akhir ini penggunaan rokok elektrik menjadi pro dan kontra tersendiri di masyarakat karena faktor penerimaan  informasi  dari  masyarakat  itu  sendiri.  Penelitian  ini  mencoba  membandingkan  penggunaan  3  metode klasifikasi data mining yaitu Decision Tree , Naïve Bayes dan Logistic Regression untuk mendapatkan  algoritma yang paling akurat dan mengetahui hasil klasifikasi bahaya atau tidaknya penggunaan rokok elektrik berdasarkan pandangan masyarakat itu sendiri menggunakan 4 faktor pembanding yaitu seberapa sering. melihat bagaimana orang menggunakan/ menawarkan/ mengiklankan/ mempromosikan rokok elektrik, seberapa sering mereka melihat tayangan tentang bahaya rokok elektrik, memiliki teman dekat yang merokok vape, dan memiliki keluarga  (ayah/ibu / saudara kandung) yang merokok. Dari hasil pengolahan data dan pengujian dengan melakukan  pengukuran performansi ketiga algoritma tersebut menggunakan  prosedur confusion  matrix , operator  cross  validation dan  kurva  ROC,  algoritma decision tree menghasilkan  tingkat  nilai akurasi  yang tertinggi sebesar 81,00% dan berdasarkan grafik algoritma decision tree juga terlihat  bahwa  Anda  memiliki  teman  dekat  yang  merokok  de  ngan  rokok  elektrik  menjadi  faktor  utama  seseorang menganggap vaping berbahaya.
Kata Kunci: confusion matrix , cross validation , rokok elektrik, datamining , klasifikasi
1. Pendahuluan
Sekitar 1,1 miliar orang di dunia berusia 15 tahun ke atas memiliki kebiasaan merokok, dengan 80% perokok adalah orang  yang  tinggal  di  negara  berkembang  atau  negara dengan pendapatan  rendah dan menengah. Pertumbuhan konsumsi tembakau di negara berkembang menjadi beban negara  di  bidang  kesehatan,  ekonomi  dan  sosial  dan  ini merupakan masalah yang serius dan  ada kecenderungan meningkat  [1].  Pada  dasarnya,  efek  berbahaya  dari merokok  tembakau  sudah  diketahui  sebelumnya. Penyebab kanker paru-paru adalah 90% karena merokok,
karena perokok memiliki   kemungkinan empat kali lebih tinggi untuk mengembangkan penyakit ini daripada non- perokok [2].
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  rokok  elektronik  (EC) telah  banyak  diiklankan  sebagai  perangkat  merokok alternatif yang diklaim dapat membantu perokok berhenti merokok [3]. Rokok elektrik pertama kali diperkenalkan ke pasar pada tahun 2003, mereka dipromosikan sebagai cara  untuk  mengurangi  konsumsi  rokok.  Jika  seseorang mengidap  penyakit  paru-paru,  tentunya  kebiasaan berhenti merokok merupakan salah satu upaya terpenting
untuk menjaga kesehatan. Namun, bukti yang mendukung penggunaan rokok elektrik sebagai strategi efektif untuk membantu  perokok  berhenti  merokok  masih  kurang. Selain  itu,  dampak  penggantian  rokok  tradisional  atau temabakau dengan rokok elektrik masih belum jelas [4].
Faktanya,  rokok  elektrik  tidak  membakar  tembakau, sehingga  dianggap  memiliki  risiko/  dampak  buruk  yang jauh lebih rendah daripada rokok tradisional. Selain hanya menghasilkan  uap  yang  secara  visual  menyerupai  asap, untuk alasan yang sama, efek uap inilah yang diduga dapat digunakan sebagai pengganti rokok tembakau. Selain itu, beberapa  survei  di  internet  dan  uji  klinis  menunjukkan bahwa  rokok  elektrik  dapat  membantu  perokok  berhenti merokok atau mengurangi bahaya dengan merokok lebih sedikit, tanpa risiko bahaya yang luar biasa bagi pengguna atau  pengguna  pasif.  Efek  kesehatan  dari  pemakaian rokok  elektrik  dirasa  lebih  sedikit/  terbatas.  Sementara rokok elektrik aerosol mungkin mengandung lebih sedikit racun  daripada  rokok  tradisional  biasa,  penelitian  yang meneliti  apakah  rokok  elektrik  lebih  tidak  berbahaya daripada  rokok  tradisional  tidak  meyakinkan.  Beberapa bukti  menunjukkan  bahwa  penggunaan  rokok  elektrik dapat  memfasilitasi  penghentian  merokok,  tetapi  data definitif  masih  kurang  [5].  Inilah  sebabnya  mengapa pemakaian  rokok  elektrik  telah  memicu  perdebatan diantara para profesional kesehatan yang memiliki tujuan yang  sama  yaitu    mengurangi  penyakit  dan  kematian terkait  tembakau.  Tetapi  mereka  tidak  setuju  tentang rokok elektrik yang dianggap membuat masalah penyakit dan kematian menjadi lebih menurun atau lebih meningkat [2].
Dengan permasalahan tersebut, menggunakan pengetahuan datamining yang ada. Penelitian ini mencoba membandingkan  penggunaan  algoritma  yang  ada  untuk mengklasifikasikan opini tentang berbahaya atau tidaknya penggunaan  rokok  elektrik  bagi  masyarakat  umum  saat ini.  Algoritma  yang  dibandingkan  adalah Decision Tree , Naïve Bayes dan Logistic Regression .  Dimana  pada penelitian sebelumnya algoritma Decision
Tree
merupakan salah satu algoritma yang paling akurat dalam mengklasifikasikan beberapa masalah seperti memprediksi  status  pembayaran  non  finansial  terburuk pada kredit komersial dimana Decision Tree , Naïve Bayes dan Logistic Regression untuk  mendapatkan  algoritma yang  paling  akurat  dan  mengetahui  hasil  klasifikasi bahaya  atau  tidaknya  penggunaan  rokok  elektrik berdasarkan pandangan masyarakat itu sendiri menggunakan 4 faktor pembanding yaitu seberapa sering. melihat  bagaimana  orang  menggunakan/  menawarkan/ mengiklankan/ mempromosikan rokok  elektrik, seberapa sering  mereka  melihat  tayangan  tentang  bahaya  rokok elektrik,  memiliki  teman  dekat  yang  usan  memiliki akurasi yang lebih baik daripada Logistic Regression [6]. Pada kasus perbandingan Naïve Bayes dan Decision Tree pada seleksi fitur menggunakan algoritma genetika untuk masalah  klasifikasi,  juga  menunjukkan  bahwa  Decision Tree memiliki  akurasi  yang  sedikit  lebih  baik  daripada
Naïve
Bayes . Namun pada penelitian yang
membandingkan penggunaan Naïve Bayes, Decision Tree dan k-Nearest  Neighbor dalam  menemukan  desain alternatif pada  alat simulasi energi, menunjukkan bahwa pada  penelitian  ini, Naïve Bayes mengungguli Decision Tree dan kNearest Neighbor [7].
Perbandingan  penggunaan  algoritma naïve Bayes dan Logistic Regression pada  Teori,  Implementasi,  dan Validasi  Eksperimental  dengan  hasil  yang  menunjukkan bahwa Logistic Regression dengan  teknik gradient climbing dapat  mengungguli classifier dari Naïve Bayes umum.  Namun,  dengan  asumsi  pengklasifikasi  Gaussian Naive Bayes ,  baik  pengklasifikasi Naïve Bayes maupun Logistic Regression memiliki  kinerja  yang  sama  [8]. Dengan  adanya  perbedaan  hasil  perbandingan  tersebut, penelitian  ini  juga  perlu  membandingkan  algoritma klasifikasi  mana  yang  paling  baik  diterapkan  dalam meningkatkan  akurasi  pengklasifikasian  opini  tentang berbahaya atau tidaknya penggunaan rokok elektrik.

## 2. Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini yaitu  penelitian  eksperimen,  dan  memiliki  beberapa tahapan yaitu:

## 2.1. Metode Pengumpulan Data
Langkah awal adalah pengumpulan data kuisioner terkait rokok  elektrik.  Dataset  berfokus  pada  opini  yang membahas hal-hal terkait aspek pendukung utama dalam pengenalan  rokok  elektrik  hingga  penggunaan  rokok elektrik. Tahap selanjutnya adalah proses pemberian label pada  data  melalui  penyematan  status  tweet  yang  dilihat dari sentimen negatif dan sentimen prositif. Melalui cara manual  (memberikan  informasi  nilai  untuk  setiap kuesioner yang diisi)  proses pelabelan dilakukan.
Pada  tahap  awal,  data  mentah  dikumpulkan  dengan menggunakan pertanyaan dan pernyataan dalam kuesioner sebagai variabel yang diolah, yaitu Apakah Anda pernah melihat  kesan  orang  menggunakan/  menawarkan/ mengiklankan/  mempromosikan  rokok  elektrik/  vape? Pernahkah  Anda melihat tayangan tentang  bahaya rokok elektrik? Saya punya teman dekat perokok  elektrik, saya punya  keluarga  (ayah/  ibu/  kakak)  perokok  elektrik. Pertanyaan  dan  pernyataan  dalam  kuesioner  diambil sebagai  data  dari  beberapa  responden  yang  tersebar  di beberapa kota besar di Indonesia seperti Jakarta,  Medan, Semarang, Surabaya, dan lain-lain. Data yang terkumpul disimpan  dalam  format  file  excel.  Dataset  yang  telah dikumpulkan dari kuesioner ini adalah data unsupervised . Untuk  diolah  menggunakan  teknik supervised learning , data  angket  yang  telah  dikumpulkan  sebelumnya  perlu dibuatkan  atau  diberi  label,  proses  pelabelan  dilakukan secara  manual  dengan  memberikan  status  pada  setiap pertanyaan. Sukai label A untuk pertanyaannya Pernahkah Anda  melihat  kesan  orang  menggunakan/  menawarkan/ mengiklankan/  mempromosikan  rokok  elektrik/  vape? Dengan  jawaban  Ya  dan  Tidak,  beri  label  B  untuk
pertanyaan  ?,  Pernahkah  Anda  melihat  kesan  tentang bahaya  rokok  elektrik?  Dengan  tidak  pernah,  sangat jarang, jarang dan sering, label C untuk pernyataan saya memiliki teman dekat yang merokok vape dengan Ya dan Tidak,  dan  label  D  dengan  pernyataan  saya  memiliki keluarga  (ayah/  ibu/  saudara)  yang  merokok  elektrik dengan Ya dan Tidak.

## 2.2. Cross Validation
Dalam  memvalidasi  atau  menilai  keakuratan  dalam suatu  model  yang  ada  pada  suatu  dataset  dapat menggunakan  suatu  teknik  yang  disebut  dengan dengan  cross  validation.  Validasi  juga  dilakukan sebagai tes standar untuk memprediksi tingkat kesalahan. Ada 3 langkah utama dalam validasi cross yaitu:
1.   Cadangan sebagian dari kumpulan data sampel.
2.   Menggunakan sisa data-set melatih model.
3.  Uji  model  menggunakan  bagian  cadangan  dari kumpulan data.
Pengolahan  data  awal  dilakukan  pada  penggunaan RapidMiner,  terdapat  operator cross  validation yang merupakan suatu operator yang ada pada rapidmaner dan memiliki  2  subproses  yaitu  yang  pertama  adalah subproses training dimana  subproses  ini  dapat  dipakai dalam mencoba atau melatih model yang sudah dibuat dan yang  kedua  subproses testing yaitu  subproses  yang digunakan sebagai pengujian dan pengukuran dari kinerja model tersebut, untuk memberikan nilai k (jumlah iterasi) maka  pada  operator cross validation terdapat  parameter yang  dapat  digunakan  yaitu Number of fold ,  dengan penggunaan operator ini terdapat s ampling type digunakan untuk  memilih  teknik sampling yang  dapat  membagi dataset  [9].  Standar  deviasi  yang  merupakan  hasil perolehan  dari  pengukuran dalam penyebaran data yang mengambarkan  atau menunjukan jarak rata-rata dari nilai tengah  menuju  suatu  titik  nilai  tertentu  akan  dihasilkan berdasarkan  kinerja  model  yang  menggunakan  cross validation  dalam  penentuan  akurasinya.  Hal  ini  dapat diartikan  semakin  besar  standar  deviasi  yang  dihasilkan, maka penyebaran dari nilai tengahnya juga akan semakin besar, dan begitu juga sebaliknya.

## 2.3. Confusion Matrix
Terdapat  suatu  konsep  dalam  datamining  dimana penghitungan  akurasi  dapat  menggunakan  salah  satu metode  yaitu confusion matrix ,  dimana  pada  confusion matrix  ini  perhitungan  dapat  menghasilkan  4  keluaran yaitu  akurasi, recall , precision ,  dan error rate .  Hasil evaluasi  model  klasifikasi  didasarkan  pada  pengujian untuk  memperkirakan  objek  benar  dan  salah  [10].  Pada tahap confusion matrix kinerja  dapat  diukur  dengan  TP, TN,  FP  dan  FN,  seperti  gambaran  dan  rumusan  berikut [11]:
Tabel 1. Komposisi Tabel Hasil Confusion Matrix Kelas Terklarifiaksi Positif Terklarifikasi Negatif
Positif True Positif (TP) False Negative (FN) Negatif False Positif (FP) True Negative (TN) True Positive (TP) merupakan jumlah  dari  data  bernilai  benar  dan  memiliki  nilai kebenaran datanya adalah benar. False Negative (FN) adalah jumlah  dari data salah dan memiliki nilai kebenaran datanya adalah salah.
False  Negative  (FN)  adalah  jumlah  dari  data  benar  dan dianggap  oleh  sistem  memiliki  nilai  kebenaran  datanya adalah salah. True Negative (TN) adalah jumlah dari data salah  dan  dianggap  oleh  sistem  memiliki  nilai kebenarannya benar.
Adapun  rumusan  dalam  menghitung  keakuratan  dalam mengklasifikasikan data adalah:
Accuracy = TP+TN TP+TN+Fp+FN (1)

## 2.4. ROC Curve
ROC Curve merupakan salah satu prosedur analisis model klasifikasi yang sudah ditentukan sebelumnya. Salah satu manfaat  dari  ROC  curve  adalah  parameter  model  yang diinginkan berdasarkan sifat kategoris modelnya. Tingkat akurasi,  skalabilitas,  kecepatan  dan  interpretabilitas merupakan  beberapa  kriteria  dari  penggunaan  metode [12].

## 2.5. Validasi
Kinerja  dari  suatu  metode  perlu  diuji  atau  dievaluasi secara  sistematis  [13] dan  evaluasi klasifikasi  dilakukan berdasarkan  pada  pengujian  diobjek  benar  dan  salah sehingga  menghasilkan  suatu  validasi  data  yang  dapat digunakan  untuk  menentukan  jenis  skema  pembelajaran atau hasil yang terbaik, berdasarkan data pelatihan untuk melatih  rencana  pembelajaran  untuk  memaksimalkan penggunaan data.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  melakukan  perbandingan  3  algoritma  klasifikasi ini, terdapat beberapa tahapan, yang di awali dengan tahap modeling.  Pada  tahap  ini,  pemilihan  teknik datamining dilakukan  dengan  menentukan  algoritma  yang  akan digunakan dalam penelitian dengan menggunakan sebuah tools yaitu Rapid Miner versi 9.5. Adapun hasil pengujian model  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  tools tersebut  adalah  mengklasifikasikan  rokok  elektrik aman/tidak berbahaya bagi kesehatan dan rokok elektrik memang  berbahaya  bagi  kesehatan  menggunakan algoritma Decision Tree , Naïve Bayes dan Logistic Regression untuk mendapatkan hasil nilai akurasi tertinggi atau terbaik. Berikut ini adalah desain model Rapidminer yang digunakan:
Gambar 1. Perbandingan Desain Model Algoritma Decision Tree , Naïve Bayes dan Logistic Regression Hasil akurasi yang diperoleh akan dipengaruhi oleh setting dan penggunaan operator maupun parameter yang dipakai pada framework rapid miner ,  selain  itu  model  yang terbentuk  pun  juga  akan  terpengaruh  oleh  hal  tersebut, sebagai  gambaran  adalah  penggunaan  bantuanmulti operator dalam melakukan perbandingan.
Gambar  diatas  juga  menggambarkan  model  pengujian algoritma  Decision  Tree,  Naïve  Bayes  dan  Logistic Regression menggunakan rapidminer, dimulai dari
memasukkan  data  kemudian  setting  role  set  yang kemudian  menentukan  label  yang  ada  kemudian memproses dokumen yang berisi seperti pada Gambar 1. masing-masing  algoritma  adalah  seperti  contoh  gambar dibawah untuk salah satu algoritma yaitu Decision Tree :
Gambar 2. Contoh Desain Proses 10-Fold Cross Validation untuk salah satu algoritma yaitu Decision Tree
Gambar  2  menjelaskan  desain  proses  pada  operator Decision Tree validasi silang pada Gambar 1.  Pengujian ini dilakukan dengan menggambil data dari operator read excel  dan  data  ini  merupakan  data  bersih  yang  sudah melalui preprocessing , Mengolah dokumen dari file untuk mengubah file menjadi dokumen. Proses validasi terdiri dari  data  latih  dan  data  uji.  Kemudian  masuk  ke  model algoritma  Decision  Tree  yang  didalamnya  terdapat perhitungan  algoritma,  kemudian  model  diterapkan, setelah itu masuk evaluasi kinerja, kemudian muncul nilai akurasi dan AUC.
Tahap  selanjutnya  yaitu  evaluasi  model.  Pada  tahap evaluasi  ini  akan  diketahui  model  yang  sudah  berhasil dibuat  pada  langkah  sebelumnya  akan  memiliki  nilai utilitas  sebanyak  apa.  Validasi  silang  10  kali  lipat digunakan untuk evaluasi. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan  pada  model  algoritma decision tree yang digunakan  menghasilkan  nilai Accuracy ( Confusion Matrix ).  Setelahnya  adalah  menghitung  akurasi  dari masing-masing  algoritma.  Dari  hasil  evaluasi  model dengan  menggunakan  algoritma  Decision  Tree  yang sebelumnya  telah  dilakukan  tergambar  hasil  nilai Accuracy ( Confusion Matrix ) nya adalah sebagai berikut:
Gambar 3. Hasil Pengujian menggunakan rapid miner pada algoritma Decision Tree
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  gambar  3,  akurasi model  algoritma  dapat  dihitung  dengan  menggunakan persamaan berikut:
Accuracy = TP+TN TP+TN+Fp+FN
= 229+14 229+48+9+14 = 243 300 = 0,81
Jumlah True Yes (TP) sebanyak 229 record yang tergolong aman  dan False Not yes (FN)  sebanyak  9  record  yang tergolong False unsafe . 48 catatan Benar Tidak berikutnya diklasifikasikan sebagai tidak aman dan 14 catatan Tidak Benar diklasifikasikan sebagai Tidak Aman. Berdasarkan gambar  3  diatas  menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi menggunakan algoritma Decision Tree adalah 81,00%.
Perhitungan  untuk  akurasi  algoritma Naïve Bayes, didapatkan  bahwa  dengan  algoritma Naïve Bayes nilai Accuracy ( Confusion Matrix ) yang diperoleh adalah:
Gambar 4. Hasil Pengujian menggunakan rapid miner pada algoritma Naïve Bayes
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  gambar  4,  akurasi model  algoritma  dapat  dihitung  dengan  menggunakan persamaan berikut:
Accuracy = TP+TN TP+TN+Fp+FN = 195+25 195+37+43+25 = 243 300
= 0,7333 Jumlah True Yes (TP) sebanyak 195 record yang tergolong aman dan False Not yes (FN) sebanyak 43 record yang tergolong False unsafe . 37 catatan Benar Tidak berikutnya diklasifikasikan sebagai tidak aman dan 25 catatan Benar Tidak diklasifikasikan sebagai Tidak Aman. Pada  tabel 3 di atas  memperlihatkan jumlah  akurasi  dari penggunaan algoritma Naïve Bayes adalah 73,33%.
Yang  terakhir  adalah  penilaian  akurasi  dari  algoritma Logistic Regression .  Berdasarkan  hasil  pengujian  model sebelumnya  yang  menggunakan  algoritma Logistic Regression dapat terlihat hasil  nilai Accuracy ( Confusion Matrix ) sebagai berikut:
Gambar 5. Hasil Pengujian menggunakan rapid miner pada algoritma Logistic Regression
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  gambar  5,  akurasi model  algoritma  Naïve  Bayes  dapat  dihitung  dengan menggunakan persamaan berikut:
Accuracy = TP+TN TP+TN+Fp+FN
= 223+16 223+46+15+16 = 239 300 = 0,7966
Jumlah True Yes (TP) sebanyak 223 record yang tergolong aman dan False Not yes (FN) sebanyak 15 record yang tergolong False unsafe .  Selanjutnya  46  Benar  Tidak diklasifikasikan sebagai tidak aman dan 16 catatan Benar Tidak diklasifikasikan sebagai Tidak Aman. Berdasarkan gambar  5  di  atas  menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi menggunakan  algoritma Logistic Regression adalah 79,67%.  Tahapan  terakhir  yaitu  membandingkan  hasil
akurasi dari masing-masing algoritma. Berdasarkan hasil olah  analisis  dari  3  algoritma  yang  sudah  dilakukan sebelumnya, maka dapat dirangkum hasilnya seperti pada tabel berikut ini:
Tabel 5. Hasil dari Perbandingan Performa ke-3
Algoritma Accuracy AUC Decision Tree 81,00% 0.628 Naïve Bayes 73.33% 0.679 Logistic Regression 79.67% 0.663
Dapat dilihat pada tabel bahwa akurasi tertinggi terdapat pada algoritma Decision Tree yang menghasilkan grafik seperti berikut:
Gambar 6. Grafik Hasil Decision Tree

## 4. Kesimpulan
Algoritma decision tree menghasilkan tingkat nilai akurasi yang  tertinggi  dibandingkan  algoritma Naïve Bayes dan Logistic Regression dalam  mengklasifikasi  opini  bahaya penggunaan  rokok  elektrik  dengan  akurasi  81,00%  dan nilai  AUC  0,628.  Grafik  hasil  pengolahan  data menggunakan  algoritma Decision Tree menunjukkan bahwa  pendapat  bahwa  rokok  elektrik  memang berbahaya.  Dan  faktor  terbesar  yang  mempengaruhi pendapat tersebut adalah dari variabel C yaitu seseorang yang  memiliki  teman  dekat  yang  merokok  vape/rokok elektrik.  Dengan  hasil  akurasi  yang  tinggi  tersebut, penerapan  algoritma Decision Tree pada  penelitian  ini memiliki  akurasi  yang  lebih  tinggi  sehingga  dapat digunakan untuk memberikan solusi atas masalah pro dan kontra apakah penggunaan rokok elektrik berbahaya atau tidak.

## Daftar Pustaka
[1] World Heald Organization, Who Global Report on Trends in Prevalence of Tobacco Smoking 2000- 2025, Second Edition . 2018.
[2] A. Sameera, R. K. Patel, K. Bharadwaj, M. M. A. Mir,  and  S.  T.  Ahmed,  “Pros  and  Cons  of  e-
cigarettes- A  brief  note,” J.  Chem.  ,  Biol.  Phys. Sci. , vol. 5, no. 4, pp. 4083–4088, 2015.
[3] G.  Heydari,  A.  E.  Ahmady,  F.  Chamyani,  M. Masjedi,  and  L.  Fadaizadeh,  “Electronic Cigarette,  Effective  or  Harmful  for  Quitting Smoking and Respiratory Health: A Quantitative Review  Papers,” Lung  India ,  vol.  34,  no.  1,  pp. 25–28, 2017, doi: 10.4103/0970-2113.197119.
[4] D.  Leader,  “The  Pros  and  Cons  of  Vaping Are They a Safer Alternative For People Living with COPD?,” 2020. https://www.verywellhealth.com/the-pros-and- cons-of-e-cigarettes-915015.
[5] P. Callahan-Lyon, “Electronic Cigarettes: Human Health Effects,” Tob. Control , vol. 23, no. SUPPL. 2,  2014,  doi:  10.1136/tobaccocontrol-2013- 051470.
[6] J. M. Rudd and J. Lewis Priestley, “A Comparison of Decision Tree with Logistic Regression Model for  Prediction  of  Worst  Non-Financial  Payment Status in Commercial Credit,” Grey Lit. from PhD Candidates ,  vol.  5,  no.  January,  2017,  [Online]. Available:
http://digitalcommons.kennesaw.edu/dataphdgrey lit/5. [7]
A.  Ashari,  I.  Paryudi,  and  A.  M.  Tjoa, “Performance Comparison between Naïve Bayes, Decision  Tree  and  k-Nearest  Neighbor  in Searching  Alternative  Design  in  an  Energy Simulation Tool,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 4, no. 11, pp. 33–39, 2013.
[8] T.  K.  Bhowmik,  “Naive  bayes  vs  logistic regression: Theory, implementation and experimental validation,” Intel. Artif. , vol. 18, no. 56, pp. 14–30, 2015, doi: 10.4114/ia.v18i56.1113.
[9] K.  S.  Nugroho,  “Validasi  Model  Klasifikasi
Machine Learning pada RapidMiner,” https://ksnugroho.medium.com/ , 2020.
https://ksnugroho.medium.com/validasi-model- machine-learning-pada-rapidminer-
50be0080df14.
[10] X. Wu and V. Kumar, The Top Ten Algorithms in Data Mining, Chapman & Hall/CRC Data Mining and  Knowledge  Discovery ,  vol.  53,  no.  9.  Boca Raton: CRC Press, 2009.
[11] Ainurrohmah,  “Akurasi  Algoritma  Klasifikasi pada Software Rapidminer dan Weka,” in Prisma , 2021,  vol.  4,  pp.  493–499,  [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/.
[12] C. Vercellis, Business  Intelligence: Data Mining and  Optimization  for  Decision  Making .  West Sussex: John Wiley & Sons Ltd Registered, 2009.
[13] J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei, Data  mining Concepts  and  Techniques  (Third  Edition) . Waltham: Morga Kaufmann Publishers, 2015.