Analisis Prediksi Hasil Pemilu Legislatif Dpr Ri Dki Jakarta Tahun 2024 Menggunakan Metode Klasifikasi Dengan Algoritma Random Forest Dan Gradient Boosting

Rangga Febrian Effendy, . (2024) Analisis Prediksi Hasil Pemilu Legislatif Dpr Ri Dki Jakarta Tahun 2024 Menggunakan Metode Klasifikasi Dengan Algoritma Random Forest Dan Gradient Boosting. Masters thesis, Universitas Pamulang.

	Text COVER.pdf Restricted to Registered users only Download (717kB)
	Text BAB I.pdf Restricted to Registered users only Download (151kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (682kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (153kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (798kB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (137kB)
	Text JURNAL.pdf Restricted to Registered users only Download (468kB)

Abstract

Dalam pemilihan umum, erat kaitannya dengan prediksi, prediksi memainkan peran penting dalam mendapatkan hasil perolehan pemilu legislatif di masa depan. Prediksi hasil pemilihan umum dapat dilakukan melalui serangkaian proses untuk menemukan pola dan pengetahuan dari sekumpulan data menggunakan teknik data mining. Untuk mendapatkan hasil prediksi yang akurat di masa depan, diperlukan suatu algoritma yang dapat dijadikan sebagai pemodelan prediksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil pengujian model dan prediksi pemilu legislatif DPR RI DKI Jakarta tahun 2024 menggunakan metode klasifikasi dengan algoritma random forest dan gradient boosting serta mengetahui pola dan pengetahuan dari hasil prediksi itu sendiri. Berdasarkan hasil pengujian model, algoritma random forest memiliki nilai accuracy 95,2%, precision 80% dan recall 38,1%. Sedangkan gradient boosting memiliki nilai accuracy 95,8%, precision 72,2% dan recall 61,9%. Adapun pola dan pengetahuan dari hasil prediksi yaitu calon anggota legislatif yang terpilih rata-rata berada pada nomor urut 1 dan 2, memiliki suara sah mulai dari 63.529, berstatus petahana dan berpendidikan S3.

Item Type:	Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords:	Pemilu, DPR RI, Legislatif, Prediksi, Orange
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	miko
Date Deposited:	25 Nov 2024 03:19
Last Modified:	25 Nov 2024 03:19
URI:	http://repository.unpam.ac.id/id/eprint/15320

Actions (login required)

View Item