Uji Akurasi K-Means dalam Prediksi Partisipasi Pemilu pada Demografi Wilayah Kabupaten Pasuruan

Abstract

The term Indonesia as a democratic country is legitimately echoed because Indonesia has used elections as a means to change leaders. Elections or general elections are a democratic party held in the process of realizing Indonesian sovereignty. The main factor considered to be successful in an election is participation. Participation is a measure of the success of an election. Why is it said like that? Because the extent to which the number of voters participate in elections or general elections, the more citizens exercise their right to vote, the greater the level of participation that is considered successful. This research aims to predict election participation in the demographics of Pasuruan Regency. The process of predicting or classifying uses the K - Means algorithm plus the Inertia and Silhouette evaluation models. The results of this research have been carried out in predicting election participation in the demographics of the Pasuruan Regency area which was carried out using the K-Means Algorithm with 4 variables, namely 64% election participation with 3 clusters as a comparison and research adventures with 4 clusters with 68% community participation in the election.

Keywords: Data Mining; K-Means; Participation; Elections; Predictions.

Abstrak

Sebutan Indonesia sebagai negara demokrasi secara sah digaungkan sebab indonesia telah mendayagunakan pemilu sebagai sarana untuk melakukan pergantian pemimpin. Pemilu atau pemilihan umum adalah sebuah pesta demokrasi yang dilakukan dalam proses perwujudan kedaulatan Indonesia. Faktor utama dianggap berhasilnya sebuah pemilu adalah partisipasi. Partisipasi menjadi tolak ukur berhasilnya sebuah pemilu. Mengapa dikatakan seperti itu, Karena sejauh mana jumlah pemilih berpartisipasi dalam pemilu atau pemilihan umum semakin banyak warga yang menggunakan hak pilihannya, semakin besar tingkat partisipasi yang dianggap berhasil. Pada penelitian ini bertujuan untuk memprediksi Partisipasi Pemilu pada Demografi Wilayah Kabupaten Pasuruan. Proses dalam memprediksi atau mengklasifikasikan menggunakan algoritma K-Means ditambah model evaluasi Inertia dan Silhouette. Hasil penelitian ini yang sudah dilakukan dalam memprediksi partisipasi pemilu dalam demografi wilayah Kabupaten Pasuruan yang dilakukan dengan menggunakan Algoritma K-Means dengan 4 Variabel yaitu sebanyak 64 % partisipasi pemilu dengan 3 cluster sebagai perbandingan dan petualangan penelitian dengan 4 cluster sebanyak 68 % partisipasi masyarakat dalam pemilu.