IMPLEMENTASI METODE KLASIFIKASI DENGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE KERNEL GAUSSIAN RBF UNTUK PREDIKSI PARTISIPASI PEMILU TERHADAP DEMOGRAFI KOTA SURABAYA - Dewi Eka Safitri; Arif Senja Fitrani (Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI), 2022)
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.