Regresi Logistik Biner dengan Proses Resampling dalam Menduga Faktor Determinan Merokok Remaja

Abstract

Merokok merupakan perilaku yang merugikan bagi semua kalangan termasuk remaja. Penelitian ini bertujuan mengetahui determinan merokok remaja. Data yang digunakan adalah data SUSENAS Maret 2020 sebanyak 215.679 remaja. Model disusun sebanyak tiga buah model regresi logistik biner, yaitu model tanpa proses resampling, model dengan proses random undersampling, dan model dengan proses random oversampling. Teknik resampling digunakan karena jumlah remaja yang merokok tidak seimbang dengan yang tidak merokok. Model regresi logistik biner dengan random undersampling dan random oversampling merupakan model terbaik dengan nilai balanced accuracy sebesar 86,54 persen. Berdasarkan regresi logistik biner dengan proses random undersampling dan oversampling, peubah yang memengaruhi status merokok remaja adalah pendidikan, jenis kelamin, status perkawinan, pekerjaan, dan usia. Tipe daerah tempat tinggal juga memengaruhi status merokok remaja pada model dengan random oversampling. Remaja yang cenderung merokok adalah yang tidak tamat SD, laki-laki, kawin, bekerja, tinggal di perdesaan, dan usia yang lebih tua.