Klasifikasi Partisipasi Pemilih pada Pemilihan Walikota Bima Tahun 2024 Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier - Anggreni Anggreni; Akrimul Hakim; Arif Rahman; Muhammad Imam Dinata (Puslitbang Sekawan Institute Nusa Tenggara, 2026)
Faktor-faktor demografis yang mempengaruhi tingkat partisipasi pemilih, seperti umur, jenis kelamin, dan tingkat Pendidikan adalah hal yang penting, agar hasilnya dapat menjadi dasar bagi strategi meningkatkan partisipasi pemilih dalam pemilihan umum. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari survei terhadap 800 responden di Kota Bima, yang mencakup variabel umur, jenis kelamin, pendidikan, dan tingkat partisipasi dalam pemilu. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengklasifikasikan partisipasi pemilih dalam Pemilihan Wali Kota Bima tahun 2024 dengan memanfaatkan metode Naïve Bayes Classifier. Metode Naïve Bayes Classifier dipilih karena kemampuannya dalam klasifikasi data kategorikal secara efektif dengan prinsip probabilitas kondisional. Proses dimulai dengan tahapan preprocessing data untuk membersihkan dan mengubah data mentah menjadi data numerik yang siap diproses algoritma, diikuti dengan pembagian data menjadi data pelatihan dan pengujian. Klasifikasi dilakukan dengan membangun model untuk memprediksi status partisipasi pemilih sebagai