Prediksi Hasil Pemilu Legislatif DKI Jakarta menggunakan Algoritma Naive Bayes dengan Algoritma Genetika sebagai Fitur Seleksi

DIANA, WAHYUNI TRI (2014) Prediksi Hasil Pemilu Legislatif DKI Jakarta menggunakan Algoritma Naive Bayes dengan Algoritma Genetika sebagai Fitur Seleksi. Skripsi,Fakultas Ilmu Komputer.

Preview	PDF Download (874Kb) | Preview
Preview	PDF Download (4012b) | Preview

Abstract

Pemilu merupakan sebuah tonggak untuk menentukan pemimpin dari sebuah negara demokrasi. Hasil pemilu berdampak pada berbagai sektor. Maka dibutuhkan sistem perhitungan cepat atau prediksi untuk memprediksikan hasil pemilu. Saat ini terdapat sebuah sistem perhitungan cepat yang sering disebut quickcount untuk menentukan hasil pemilu secara statistik. Akan tetapi untuk mencapai akurasi yang tinggi, harus disertai perhitungan-perhitungan statistik dan pengambilan sampling beserta jumlah sampel yang tepat. Hal ini akan memakan waktu dan biaya. Atas dasar permasalahan tersebut, dilakukan penelitian untuk menerapkan data mining khususnya naive bayes dalam sistem prediksi hasil pemilu legislatif DKI Jakarta dan menggunakan algoritma genetika sebagai feature selection. Naive bayes merupakan algoritma klasifikasi data mining yang menganggap masing-masing atribut tidak saling berhubungan. Maka dari itu digunakan algoritma genetika untuk membantu naive bayes dalam menentukan atribut-atribut yang harus digunakan sehingga dapat meningkatkan akurasi. Prediksi hasil pemilu legislatif DKI Jakarta menggunakan naive bayes memiliki akurasi 92,28% dan nilai AUC 0,981. Sedangkan prediksi menggunakan naive bayes dan AG sebagai fitur seleksi memiliki akurasi 97,84% dan nilai AUC 0,994. jadi penggunaan AG sebagai fitur seleksi dapat meningkatkan akurasi prediksi hasil pemilu legislatif DKI Jakarta.

Actions (login required)