Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI)
Vol 5, No 1 (2022): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI)

IMPLEMENTASI METODE KLASIFIKASI DENGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE KERNEL GAUSSIAN RBF UNTUK PREDIKSI PARTISIPASI PEMILU TERHADAP DEMOGRAFI KOTA SURABAYA

Dewi Eka Safitri (Universitas Muhammadiyah Sidoarjo)
Arif Senja Fitrani (Universitas Muhammadiyah Sidoarjo)



Article Info

Publish Date
30 Jun 2022

Abstract

Pemilu ialah proses mencari kekosongan kursi pemerintahan melalui pemilihan oleh warga negara indonesia sesuai dengan ketentuan yang telah ditetapkan. Faktor penting dari kesuksesan terselanggaranya Pemilu ialah partisipasi masyarakat. Partisipasi masyarakat dalam ajang politik dapat dijadikan tolak ukur kesuksesan kegiatan Pemilu serta bisa dinilai untuk evaluasi dan kontrol masyarakat terhadap kinerja eksekutif dan legislatif. Faktor lain yang menunjang kesuksesan Pemilu juga dapat dilihat dari pemerataan pembangunan serta pemberdayaan masyarakat. Penelitian bertujuan untuk mengtahui tingkat partispasi masyarakat Kota Surabya dalam upaya pemerataan sosialisasi Pemilu. Metode yang diterapkan pada penelitian yakni metode klasifikasi menggunakan algortma Support Vector Machine dengan kernel RBF. Data yang dipergunakan yakni data demografi berasal dari laman website resmi BPS Kota Surabaya serta data rekapitulasi pemilu 2019 berasal dari laman website resmi KPU Kota Surabaya. Implementasi SVM menggunakan bahasa pemrograman python dengan hasil pengujian mendapatkan nilai akurasi terbaik dari rasio perbandingan training 80% serta testing 20% yakni 67,91%, serta mendapatkan nilai AUC yakni 0,68.

Copyrights © 2022






Journal Info

Abbrev

IJUBI

Publisher

Subject

Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

Description

Fokus jurnal adalah karya inovatif pada analisis, desain, pengembangan, implementasi, evaluasi program, proyek, dan produk sistem informasi dalam manajemen strategis dan intelijen bisnis. ...