cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Edy Kurniawan
Contact Email
jsn.sekawan@gmail.com
Phone
-
Journal Mail Official
jsn.sekawan@gmail.com
Editorial Address
Puslitbang Sekawan Institute Nusa Tenggara Jl. Bandeng No 25 Lingkungan Telaga Mas Kampung Arab Ampenan, Kota Mataram, NTB
Location
Kota mataram,
Nusa tenggara barat
INDONESIA
Jurnal Sains Natural
Published by Puslitbang Sekawan Institute Nusa Tenggara
ISSN : -     EISSN : 29873258     DOI : https://doi.org/10.35746/jsn.v1i2.343
Core Subject : Health, Science, Education, Engineering,
Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Mathematics Nursing Physics Public Health
Jurnal Sains Natural : merupakan Jurnal Ilmiah bidang sains dan eksakta yang dikelola oleh Pusat Penelitian dan Pengembangan (PUSLIBLTBANG) SEKAWAN Institue, Mataram, Nusa Tenggara Barat Jurnal ini dikelola oleh para dosen dan praktisi yang berasal dari berbagai background perguruan tinggi di Indonesia khususnya NTB. Jurnal Sains Natural terbit 4 (empat) kali dalam 1 tahun yaitu setiap bulan Februari, Mei, Agustus, danNovember. Jurnal Sains Natural menargetkan setiap issues terdiri dari 20 artikel per volume secara konsisten setiap terbit. Cakupan dan Fokus Jurnal ini pada Bidang Ilmu Sains  dan atau yang serumpun dengannya dengan cakupan tema seperti Biologi, Kimia, Fisika, Matematika, Statistik, Ilmu Komputer, Sains Data dan lainnya yang masih serumpun dengan bidang Ilmu Sains dan Eksakta.
Arjuna Subject : Umum - Umum
Articles 1 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 4 No. 1 (2026): Februari" : 1 Documents clear
Klasifikasi Partisipasi Pemilih pada Pemilihan Walikota Bima Tahun 2024 Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Anggreni, Anggreni; Hakim, Akrimul; Rahman, Arif; Dinata, Muhammad Imam
Jurnal Sains Natural Vol. 4 No. 1 (2026): Februari
Publisher : Puslitbang Sekawan Institute Nusa Tenggara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35746/jsn.v4i1.898

Abstract

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 "Ya" atau "Tidak". Model yang dikembangkan berhasil melakukan proses klasifikasi yang efektif dengan mengelompokkan data pemilih ke dalam kategori partisipasi ”Ya” dan ”Tidak” berdasarkan variabel usia, jenis kelamin, dan pendidikan, dengan akurasi keseluruhan mencapai 91%..

Page 1 of 1 | Total Record : 1

 1 

Filter by Year

2026 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 4 No. 1 (2026): Februari Vol. 3 No. 2 (2025): Agustus Vol. 3 No. 1 (2025): Februari Vol. 2 No. 4 (2024): November Vol. 2 No. 3 (2024): Agustus Vol. 2 No. 2 (2024): Mei Vol. 2 No. 1 (2024): Februari Vol 1 No 4 (2023): November Vol. 1 No. 4 (2023): November Vol. 1 No. 3 (2023): Agustus Vol. 1 No. 2 (2023): May Vol 1 No 1 (2023): Februari Vol. 1 No. 1 (2023): Februari More Issue