## Penerapan Linear Sampling Dalam Komparasi Decision Tree Dan Deep Learning Pada Pelajar Pecandu Narkoba
Saifudin 1 , Sunanto 2
1,2 Universitas Bina Sarana Informatika Jl. HR Bunyamin No. 106 Pabuwaran, Purwokerto Utara, Banyumas, Jawa Tengah, Indonesia e-mail: 1 saifudin.sfn@bsi.ac.id, 2 sunanto.sun@bsi.ac.id
Artikel Info : Diterima : 12-07-2024 | Direvisi : 30-07-2024 | Disetujui : 31-07-2024
Abstrak - Pencandu narkoba berdasarkan laporan dari badan narkotika nasional (BNN) di Indonesia lebih dari 7 juta orang direntang usia 15-64 tahun. Jumlah pelajar yang menjadipecandu narkoba meningkat setiap tahunnya, fenomena  ini  sangat  mengkhawatirkan  mengkhawatirkan  sebab  pelajar  ialah  generasi  penerus  bangsa  yang diharapkan  bisa  jadi  pemimpin  di  masa  depan.  Di  area  sekolah,  tekanan  buat  berprestasi  serta  diterima  oleh kelompok  sebaya  kerap  kali  mendesak  pelajar  buat  mencari  pelarian  lewat  pemakaian  zat-zat  terlarang.  Tidak hanya  itu,  minimnya  pengawasan  orang  tua  serta  rendahnya  pemahaman  hendak  bahaya  narkoba  pula  ikut berkontribusi terhadap kenaikan permasalahan kecanduan ini. Penelitian ini mengkomparasi metode decision tree dan deep  learning untuk  mencari  nilai  akurasi  tertinggi  diantara  dua  metode  tersebut,  sedangkan  pengambilan sampling dengan menggunakan linear sampling . Nilai akurasi tertinggi ada pada metode decision tree dengan nilai akurasisebesar 69,50%, presisi 100% dan recall 0%.

## Kata kunci: Decision Tree, Deep Learning, linear sampling
Abstrack - Drug addicts based on a report from the National Narcotics Agency (BNN) in Indonesia are more than 7 million people in the age range of 15-64 years. The number of students who become drug addicts is increasing every  year,  this  phenomenon  is  very  worrying  because  students  are  the  next  generation  of  the  nation  who  are expected to become leaders in the future. In school areas, the pressure to excel and be accepted by peer groups often urges students to seek escape through the use of prohibited substances. Not only that, the lack of parental supervision  and  low  understanding  of  the  dangers  of  drugs  also  contribute  to  the  increase  in  this  addiction problem.  This  study  compares  the  decision  tree  and  deep  learning  methods  to  find  the  highest  accuracy  value between  the  two  methods,  while  sampling  is  done  using  linear  sampling.  The  highest  accuracy  value  is  in  the decision tree method with an accuracy value of 69.50%, 100% precision and 0% recall.
Keywords: Decision Tree, Deep Learning, linear sampling

## PENDAHULUAN
Kecanduan narkoba di golongan pelajar ialah permasalahan sungguh- sungguh yang berakibat luas pada kesehatan, prestasi akademik, serta kehidupan sosial mereka. Fenomena ini tidak cuma terjalin di negara-negara maju namun pula di negara- negara berkembang, tercantum Indonesia. Dalam laporan dari Badan Narkotika Nasional (BNN) Indonesia pengguna narkoba lebih 7 juta direntang umur 10-64 tahun (Jaya & Khairina, 2022) , jumlah pelajar yang terjerat dalam bundaran narkoba terus bertambah tiap tahunnya, dalam 10 tahun terakhir meningkat sekitar 45% pencandu narkobanya(Patnode, 2023). Fenomena ini mengkhawatirkan sebab pelajar ialah generasi penerus bangsa yang diharapkan bisa jadi pemimpin di masa depan (Badan Narkotika Nasional, 2023). Salah satu aspek utama yang mendesak pelajar berupaya narkoba merupakan tekanan sosial serta tekanan pikiran akademik. Di area sekolah, tekanan buat  berprestasi  serta diterima oleh kelompok sebaya kerap kali mendesak pelajar buat mencari pelarian lewat pemakaian zat-zat terlarang. Tidak hanya itu, minimnya pengawasan orang tua
Volume 4 No. 2 Agustus 2024 | E-ISSN: 2798-6845
serta  rendahnya  pemahaman  hendak  bahaya  narkoba  pula  ikut  berkontribusi  terhadap  kenaikan  permasalahan kecanduan ini.

## METODE PENELITIAN
Metode pengambilan sampel linier (LSM) paling sering  digunakan metode inversi  kualitatif, dan telah terbukti secara numerik  sebagai  metode yang cepat dan andal  dalam banyak situasi  (Chen, 2017).  Metode pengambilan sampel linier (LSM) adalah teknik hamburan terbalik kualitatif untuk merekonstruksi bentuk target. Ini memiliki beberapa  kualitas  yang  bermanfaat,  termasuk  menghindari  optimasi  nonlinier  dan  perkiraan  hamburan  yang disederhanakan (BurfeinDecision Tree, 2023). Metode pengambilan sampel linier adalah metode kualitatif untuk solusi  masalah  hamburan  terbalik  berdasarkan  pengamatan  bahwa  profil  hamburan  dapat  dideteksi  oleh  semua titik grid di mana norma Euclidean dari solusi reguler optimal sebagian besar besar. Deep learnng telah muncul sebagai  alat  yang  ampuh  untuk  analisis  dan  prediksi  perilaku,  memungkinkan  ekstraksi  pola  dan  wawasan kompleks dari data berskala besar (Frank & Babatunde, 2024). Teknologi Deep Learning menggunakan beberapa lapisan  untuk  mewakili  abstraksi  data  untuk  membangun  model  komputasi.  Meskipun deep  learning membutuhkan  waktu  lama  untuk  melatih  model  karena  banyaknya  parameter,  dibutuhkan  waktu  singkat  untuk dijalankan selama pengujian dibandingkan dengan algoritme machine learning lainnya (Sarker, 2021). Alur kerja Deep Learning yang khas untuk memecahkan masalah dunia nyata, yang terdiri dari tiga tahap berurutan: 1. Pemahaman dan pra pemrosesan data
2. Pembuatan dan pelatihan model deep learning
3. Validasi dan interpretasi .
Sumber : (Sarker, 2021)
Gambar 1. Alur kerja deep learning
Decision tree merupakan salah satu teknik pemodelan data populer yang umum digunakan dalam banyak masalah pembelajaran yang diawasi dunia nyata. Decision Tree adalah algoritma membagi dan mengatasi secara rekursif dari atas ke bawah.
Decision treee memiliki struktur hierarki yang terdiri dari satu simpul induk dan dua simpul anak. Setiap simpul induk  memiliki  kondisi  pemisahan  yang  menentukan  prediktor  dan  nilai  batas  terkait.  Kondisi  pemisahan ditentukan  untuk  mengurangi  jumlah  pengotor  tertimbang  di  dua  simpul  anak  yang  dihasilkan.  Pengurangan ketidakmurnian yang dicapai dengan pemisahan dari simpul induk ke simpul turunannya disebut sebagai perolehan informasi, dan berbagai kriteria pemisahan digunakan untuk mengukur perolehan informasi. Simpul terakhir atau simpul daun mengakhiri pembagian dan mewakili kelas prediksi dari variabel respon (Lee et al., 2024) .
Decision tree digunakan sebagai model prediktif yang memetakan pengamatan tentang suatu item (diwakili dalam cabang)  untuk  kesimpulan  tentang  nilai  target  item  (diwakili  dalam  daun).  Decision  tree  merupakan  salah  satu pendekatan  pemodelan  prediktif  yang  digunakan  dalam  statistik,  penambangan  data,  dan  pembelajaran  mesin (Ahishakiye et al., 2017). Ini membagi himpunan data hingga semua instans himpunan data milik nilai kelas yang sama. Ada beberapa keuntungan dari Decision Tree misalnya mudah diimplementasikan dan mudah dimengerti,
Volume 4 No. 2 Agustus 2024 | E-ISSN: 2798-6845
dibutuhkan sedikit pengetahuan sebelumnya, hubungan non-linear tidak mempengaruhi kinerja pohon. Decision Tree dapat digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi (Saurav et al., 2023).
Sumber: (Maillo et al., 2020) Gambar 2. Alur kerja decision tree
Dalam memilah atribut yang akan digunakan selaku root , bisa ditetapkan dari nilai gain yang tertinggi. Perhitungan dalam memastikan nilai gain bisa nampak menggunakan rumus sebagai berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) −   ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan: S = himpunan kasus A = atribut n = jumlah partisi atribut A |Si| = jumlah kasus pada partisi ke-i |S| = jumlah kasus dalam S

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini digunakan pemodelan menggunakan rapid miner, data-data yang dalam dataset dimasukan kedalam rapidminer  untuk dilakukan proses mencari akurasi dengan kedua metode yang digunakan yaitu metode deep  learning dan  metode decision  tree .  Data  diperoler  dari machine  learning  repository (Masih,  2024),  pada penelitian ini menggunakan dataset yang memiliki 11 atribut dengan jumlah data sebanyak 50.342 baris. Proses untuk  mendapatkan nilai  akurasi  dari  metode deep learning dan decision  tree diawali dengan membaca data-data  dilanjutakan  dengan  pemisahan  data  antara data  sampling dan data  training ,  proses  selanjutnya dimasukan kedalam metode yang digunakan untuk menghasilkan akurasi digunakan performance . Setelah proses dilakukan semuanya hasil alhir yang didapatkan adalah nilai akurasi dari kedua model yang digunakan.
Volume 4 No. 2 Agustus 2024 | E-ISSN: 2798-6845
Gambar 4. Pengujian menggunakan decision tree
Tabel 1. Komparasi kinerja deep learning dan decision tree No Algoritma Akurasi Presisi Recall Tidak Ya Tidak Ya 1 Deep Learning 32.16% 71.25% 30.57% 4.00% 96.32% 2 Decision Tree 69.50% 69.50% 0.00% 100% 0.00%
Berdasarkan tabel 1, pengujian untuk memprediksi pelajar pecandu narkoba menggunakan metode deep learning dan decision tree menghasilkan  nilai akurasi  tertinggi terdapat  pada  metode decision  tree  dengan nilai akurasi 69,50%.

## KESIMPULAN
Metode Deep Learning dan decision  tree dapat  digunakan untuk memprediksi  akurasi pelajar pencadu narkoba dengan  nilai  akurasi  diatas  69%.  Berdasarkan  pengujian  data,  metode decision  tree mempunyai  nilai  akurasi, presisi dan recall yang tertinggi dibandingakan dengan metode deep learning yaitu dengan nilai akurasi sebesar 69,50%, presisi 100% recall 0%.

## REFERENSI
Ahishakiye, E., Taremwa, D., Opiyo, E., & Niyonzima, I. (2017). Crime Prediction Using Decision Tree (J48) Classification Algorithm. International Journal of Computer and Information Technology (ISSN: 2279 – 0764) . Badan Narkotika Nasional. (2023). Laporan Tahunan Penyalahgunaan Narkoba di Indonesia . https://puslitdatin.bnn.go.id/konten/unggahan/2022/07/IDR-2022.pdf
Burfeindt, M. H. F. A. (2023). Linear Sampling Method Imaging of Three-dimensional Conducting Targets from Limited Apertures via Phase-delay-constrained Formulations. Progress In Electromagnetics Research , 178 , 63–81. https://doi.org/10.2528/PIER23040504 Chen, X. (2017). Linear Sampling Method. In Computational Methods for Electromagnetic Inverse Scattering (pp. 103–121). https://doi.org/10.1002/9781119311997.ch5
Frank, L., & Babatunde, A. (2024). Deep Learning for Behavioral Analytics and Prediction .
Jaya, T. P., & Khairina. (2022). Bocah 10 Tahun Kecanduan Narkoba, Berawal dari Dikasih Gratis oleh Teman.
Kompas.Com . https://regional.kompas.com/read/2022/01/27/141648978/bocah-10-tahun-kecanduan- narkoba-berawal-dari-dikasih-gratis-oleh-teman
Lee, J., Sim, M., & Hong, J.-S. (2024). Assessing Decision Tree Stability: A Comprehensive Method for Generating a Stable Decision Tree. IEEE Access , PP , 1. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3419228 Maillo, J., Triguero, I., & Herrera, F. (2020). Redundancy and Complexity Metrics for Big Data Classification:
Towards Smart Data. IEEE Access , PP , 1. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2991800
Volume 4 No. 2 Agustus 2024 | E-ISSN: 2798-6845
Patnode, A. (2023). UNODC World Drug Report 2023 warns of converging crises as illicit drug markets continue to expand . https://www.unodc.org/unodc/en/press/releases/2023/June/unodc-world-drug-report- 2023-warns-of-converging-crises-as-illicit-drug-markets-continue-to-expand.html?testme
Sarker, I. H. (2021). Deep Learning: A Comprehensive Overview on Techniques, Taxonomy, Applications and Research Directions. SN Computer Science , 2 (6), 420. https://doi.org/10.1007/s42979-021-00815-1 Saurav, Z., Mitu, M. M., Ritu, N. S., Hasan, Md. A., Arefin, S., & Farid, D. Md. (2023). A New Method for Learning Decision Tree Classifier. 2023 International Conference on Electrical, Computer and Communication Engineering (ECCE) , 1–6. https://doi.org/10.1109/ECCE57851.2023.10101557 Students Drugs Addiction Dataset (2024). https://www.kaggle.com/datasets/atifmasih/students-drugs-addiction- dataset/data