Optimasi Neural Network Dengan Algoritma Genetika Untuk Prediksi Hasil Pemilukada - Mohammad Badrul (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Bina Insani, 2016)
Abstrak : Indonesia merupakan salah satu negara demokratis di dunia ini. Negara Indonesia yang terdiri dari beberapa kepulauan melahirkan berbagai macam suku dan budaya. Negara Indonesia yang terdiri dari beberapa kepulauan dibagi menjadi 33 provinsi. Negara Indonesia merupakan Negara demokratis. Pemilu yang diselenggarakan di Indonesia adalah untuk memilih pimpinan baik Presiden dan wakil presiden, anggota DPR, DPRD, dan DPD. Penelitian yang berhubungan dengan pemilu sudah pernah dilakukan oleh peneliti yaitu dengan menggunakan metode decision tree atau dengan menggunakan neural network Dalam penelitian ini dibuatkan model algoritma neural network dan model algoritma neural network berbasis algoritma genetika. Setelah dilakukan pengujian dengan dua model yaitu algoritma neural network dan algoritma genetika maka hasil yang didapat adalah algoritma neural network menghasilkan nilai akurasi sebesar 98,50 % dan nilai AUC sebesar 0,982, namun setelah dilakukan penambahan yaitu algoritma neural network berbasis algoritma genetika nilai akurasi sebesar 93.03 % dan nilai AUC sebesar 0,971.Kata kunci : algoritma genetika, akurasi, pemilu, neural networkAbstract : Indonesia is one of the democratic countries in the world. State of Indonesia which consists of several islands spawned various tribes and cultures. State of Indonesia which consists of several islands divided into 33 provinces. Indonesia is a democratic country. Elections were held in Indonesia is to choose the heads of both the president and vice president, members of Parliament, Parliament and Council. Research relating to the election had been conducted by researchers is using decision tree method or by using a neural network In this study created a model neural network algorithms and neural network algorithm model based on genetic algorithms. After testing the two models of neural network algorithms and genetic algorithms then the results obtained is a neural network algorithm produces a value of 98.50% accuracy and AUC value of 0.982, but after the addition of a neural network algorithm that is based on a genetic algorithm accuracy value of 93.03 % and AUC value of 0.971.Keyword: accuracy, elections, genetic algoritm, neural network algorithm