Available online at https://ejournal.almaata.ac.id/index.php/IJUBI Indonesian Journal of Business Intelligence Volume 5 | Issue 1 | June (2022)
IJUBI Indonesian Journal ---- of ---- Business Intelligence

## IMPLEMENTASI METODE KLASIFIKASI DENGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE KERNEL GAUSSIAN RBF UNTUK PREDIKSI PARTISIPASI PEMILU TERHADAP DEMOGRAFI KOTA SURABAYA
Dewi Eka Safitri 1 , Arif Senja Fitrani 2 1,2 Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, dewiekasafitri7@umsida.ac.id , asfjim@umsida.ac.id
Jl. Raya Gelam No. 250 Candi Sidoarjo Keywords: Classification, Prediction, SVM, Election Participation, Demographics

## Abstract
General Elections (Elections) find the process of finding government seats through elections by Indonesian citizens in accordance with predetermined provisions. An important factor in the success of holding elections is public participation. Community participation in political events can be used as a benchmark for the success of election activities and can be assessed for evaluation and community control of the performance of the executive and legislature. Another factor that supports the success of the election can also be seen from the distribution of development and community empowerment. This study aims to determine the level of participation of the people of Surabaya City in an effort to evenly distribute election socialization. The method applied in this research is the classification method using the Support Vector Machine (SVM) algorithm with the Radial Basis Function (RBF) kernel. The data used are demographic data originating from the official website of the Central Statistics Agency (BPS) Surabaya City and 2019 election recapitulation data originating from the official website of the KPU (General Election Commission) Surabaya City. The SVM implementation uses the python programming language with the test results getting the best accuracy value from the 80% training comparison ratio and 20% testing which is 67.91%, and getting the Area Under the Curve (AUC) value of 0.68.
Kata Kunci:
Klasifikasi, Prediksi, SVM, Partisipasi Pemilu, Demografi

## Abstrak
Pemilihan Umum (pemilu) ialah proses mencari kekosongan kursi pemerintahan melalui pemilihan oleh warga negara indonesia sesuai dengan ketentuan yang telah ditetapkan. Faktor penting dari kesuksesan terselenggaranya 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 mengetahui tingkat partisipasi masyarakat Kota Surabaya dalam upaya pemerataan sosialisasi Pemilu. Metode yang diterapkan pada penelitian yakni metode klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM ) dengan kernel Radial Basis Function (RBF). Data yang dipergunakan yakni data demografi berasal dari laman website resmi Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Surabaya serta data rekapitulasi pemilu 2019 berasal dari laman website resmi Komisi Pemilihan Umum (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 Area Under the Curve (AUC) yakni 0,68.

## Pendahuluan
Indonesia negara dengan asas demokrasi dimana pemilihan umum menjadi hal yang terpenting untuk menentukan legislatif dan eksekutif melalui mekanisme Pemilu. Pemilu merupakan proses untuk mencari dan mengisi kekosongan kursi legislatif dan eksekutif yang dipilih oleh warga negara dengan ketentuan yang sudah ditetapkan [1]. Pemilu dianggap sebagai langkah awal dalam keseluruhan tatanan kehidupan bernegara yang demokratis [2]. Pemilu mempunyai tujuan penting untuk menghasilkan kepemimpinan yang menjunjung tinggi aspirasi rakyat. Faktor penting dari kesuksesan terselenggaranya Pemilu ialah partisipasi masyarakat. Partisipasi masyarakat dalam ajang politik dapat dijadikan tolak ukur kesuksesan kegiatan Pemilu. Selain itu, partisipasi masyarakat pada Pemilu juga bisa dinilai untuk evaluasi serta kontrol masyarakat terhadap kinerja eksekutif dan legislatif [3].
KPU telah melaporkan hasil rekapitulasi Pemilu tahun 2019. Sesuai dengan hasil tersebut, pelaksanaan Pemilu 2019 mengalami peningkatan jumlah partisipasi masyarakat dibandingkan dengan penyelenggaraan Pemilu tahun 2014 yakni sebesar 81,93% yang semula diprediksi hanya mencapai 77,5%. Menurut data yang telah dirilis oleh KPU, total Daftar Pemilih Tetap (DPT) dalam Pemilu 2019 mencapai angka 199.987.870 jiwa. Sedangkan,
total masyarakat yang mempergunakan hak pilih sejumlah
158.012.506 jiwa. Hal ini dapat dijadikan sebagai tolak ukur meningkatnya kesadaran diri masyarakat akan hak serta kewajibannya [4].
Faktor lain yang menunjang kesuksesan Pemilu juga dapat dilihat dari pemerataan pembangunan serta pemberdayaan masyarakat. Progres tersebut secara keseluruhan terdiri atas keadaan geografis, pemerintahan, kependudukan
serta ketenagakerjaan, sosial, pertanian, serta data pendukung yang lain sangat perlu dipetakan agar dapat bermanfaat dalam pelaksanaan pemerataan pembangunan serta dapat dijadikan pengetahuan dasar untuk keseluruhan jenjang masyarakat agar dapat
ikut berperan serta dalam efektifitas perencanaan, evaluasi, serta pengendalian pembangunan yang terpadu dan berkelanjutan dengan tujuan untuk mendorong otonomi daerah ke arah yang lebih baik [5]. Penelitian yang pernah dilakukan untuk mengklasifikasi partisipasi pemilu dengan menerapkan Algoritma Naïve Bayes sehingga diperoleh akurasi sebesar 97% [6]. Selain itu terdapat penelitian lain tentang partisipasi pemilu dengan menerapkan Algoritma C4.5 sehingga mendapatkan akurasi mencapai
77% [7]. Terdapat penelitian tentang penerapan Algoritma SVM dengan akurasi dari kernel RBF sebesar 97,50% [8]. Data demografi yang menunjang pemerataan pembangunan serta pemberdayaan masyarakat secara keseluruhan terdiri atas keadaan geografis, pemerintahan, kependudukan,
ketenagakerjaan, sosial, pertanian dan data pendukung yang lain. Penelitian lain menyatakan, hubungan antara demografi dengan partisipasi politik sehingga diperoleh hasil yang didapatkan yakni keikutsertaan masyarakat dalam kegiatan kampanye serta pengawasan Pemilu masuk dalam kategori rendah [9]. Kondisi tersebut berbanding terbalik dengan partisipasi masyarakat dalam mempergunakan hak pilih relatif baik dan masuk kategori sedang.
Masalah yang sering timbul dalam perhelatan Pemilu adalah partisipasi masyarakat. Pada penelitian ini mencoba mengukur partisipasi masyarakat dengan kondisi demografi yang ada pada suatu daerah (kelurahan). Demografi bisa disajikan dalam bentuk data BPS yang diterbitkan tiap tahun. Pada data BPS mengulas terkait semua aspek sosial kemasyarakatan, mulai dari geografi, pemerintahan, sumber daya manusia, penduduk, ketenagakerjaan, pendidikan, industri, pariwisata, perbankan, koperasi, dan perdagangan. Dari kondisi diatas terkait demografi, kami mencoba mengaitkan kondisi demografi tersebut dengan partisipasi pemilu (dalam metode prediksi).
Permasalahan yang dibahas dalam penelitian ini tentang pengaruh demografi pada suatu
daerah
terhadap tingkat partisipasi masyarakat dalam pemilu. Sebagai contoh hubungan data demografi dengan partisipasi pemilu yakni mayoritas pendidikan masyarakat dalam sebuah daerah dikategorikan tinggi, serta tingkat partisipasi dalam pemilu juga tinggi. Sehingga bisa diketahui, bahwa tingkat pendidikan masyarakat tinggi akan berpengaruh dengan partisipasi pemilu juga ikut tinggi.
Prediksi partisipasi pemilu dapat dilakukan melalui berbagai macam tahapan guna untuk menemukan informasi dengan bidang keilmuan Data Mining [10]. Algoritma yang mempunyai tingkat ketepatan tertinggi dalam memprediksi sebuah permasalahan yakni SVM, hal itu didasari pada penelitian terdahulu yang telah dijelaskan dalam paragraf ke-4. SVM merupakan model classification dalam kategori supervised learning [11]. SVM mendapatkan solusi secara global optimal yakni solusi yang didapat ada pada seluruh range nilai input dataset , Algoritma lain hanya mendapatkan local optimal yakni solusi yang didapat ada pada kisaran range nilai tertentu saja [12].
Dengan penerapan SVM, diharapkan hasil yang diperoleh dapat membantu untuk proses melihat partisipasi masyarakat terhadap pelaksanaan Pemilu di Kota
Surabaya.

## Landasan Teori
1. Pemilu Pemilu ialah proses mencari kekosongan kursi pemerintahan melalui pemilihan umum oleh warga negara indonesia dengan ketentuan yang sudah ditetapkan. Pemilu merupakan wadah untuk kegiatan demokrasi dengan 6 asas yakni (1) langsung, (2) umum, (3) bebas, (4) rahasia, (5) jujur, dan (6) adil sesuai dasar hukum UUD dan dasar negara Pancasila [13]. Keberlangsungan pemilu dipengaruhi oleh empat faktor yakni:
Pemilih ialah warga negara Indonesia yang mempunyai hak suara pada kegiatan Pemilu berdasarkan
ketentuan oleh
KPU berlandaskan UUD. Adapun syarat untuk menjadi pemilih ialah (1) genap berusia 17 tahun atau telah kawin, (2) berakal sehat, (3) tidak sedang dicabut hak pilih oleh
pengadilan, (4) berada pada domisili administratif yang dibuktikan oleh KTP [14].
Tempat pemungutan Suara (TPS) yakni tempat dimana pemilih bisa menyumbangkan hak suaranya dengan cara mencoblos pasangan sesuai dengan keinginan masing- masing [15].
Rekapitulasi merupakan kegiatan merangkum keseluruhan hasil yang didapat menjadi lebih sederhana sehingga mudah dipahami dan memberikan sebuah informasi kepada pembaca [16].
Peserta Pemilu ialah partai politik serta calon independen yang telah mendaftar mengikuti Pemilu dengan ketentuan telah memenuhi persyaratan yang sudah ditetapkan sebagai peserta Pemilu [17].
Dalam penelitian ini menggunakan data Rekapitulasi Pemilu 2019 pada tingkat TPS dimana nantinya akan berfokus pada jumlah pemilih terdaftar serta pengguna hak pilih.
2. Demografi Demografi merupakan ilmu tentang kependudukan. Faktor yang menunjang pemerataan pembangunan serta pemberdayaan masyarakat secara keseluruhan terdiri atas keadaan geografis, pemerintahan, kependudukan serta ketenagakerjaan, sosial, pertanian, serta data pendukung yang lain sangat perlu dipetakan agar
bermanfaat dalam pelaksanaan pemerataan pembangunan serta dijadikan pengetahuan dasar untuk keseluruhan jenjang masyarakat agar ikut berperan serta dalam efektifitas perencanaan, evaluasi, serta pengendalian pembangunan yang terpadu dan berkelanjutan dengan tujuan untuk mendorong otonomi daerah ke arah yang lebih baik [18].
3. Klasifikasi Klasifikasi yakni sebuah proses yang dipergunakan dalam memetakan input menjadi output untuk diidentifikasikan dalam kategori kelas tertentu. Kategori yang dijadikan sebagai target dalam sebuah target misalnya dikelompokkan menjadi “Tinggi” atau “Rendah”. Contoh Algoritma klasifikasi yakni SVM, Nai ̈ ve Bayes, Decision Tree, Neural Network KNN [19].

## 4. Prediksi
Prediksi yakni proses memakai sejumlah Atribut untuk memperkirakan nilai yang akan datang melalui Atribut lain. Tujuan prediksi untuk mendapatkan model sehingga dapat memberikan penjelasan serta membedakan kelas pada prediksi mendatang. Contoh : Memprediksi harga rumah dari atribut yang lain seperti luas tanah, jumlah kamar [20].
5. SVM SVM ialah model classification supervised learning. Tujuan SVM ialah menemukan batas pemisah ( hyperplane) untuk memaksimalkan margin sehingga didapat performa yang maksimal. SVM dapat memprediksi secara optimal, baik terhadap regresi ataupun klasifikasi. Di masa kini. permasalahan tidak bisa dipecahkan secara linier. Hal itu menyebabkan perlu diterapkan pemecahan masalah secara non-linier. Untuk mengubah data dari non-linier ke dalam bentuk linier diperlukan suatu fungsi yang bernama kernelisasi. Kernel didefinisikan menjadi fungsi yang menggambarkan fitur data mulai dari perspektif terendah menjadi fitur baru dengan perspektif yang lebih besar. 3 variasi kernel yang sering digunakan untuk pemecahan masalah secara non-linier dengan persamaan sebagai berikut [21].
a) Kernel Polynomial �( �, �) = (�. � + �) � �, �) = (�. � + �) � �, �) = (�. � + �) � (1)
b) Kernel Gaussian RBF
� �, � = ��� − �−� . 2 2.� 2 (2) c) Kernel Linear � �, � = �. � (3)
Dengan x dan y ialah pasangan dua data pada semua bagian data training, Parameter � ialah sigma, C ialah complexity, d ialah degree , − � − � . 2 ialah kuadrat dari jarak vektor x dan y.

## 6. Kernel Gaussian RBF
Kernel Gaussian RBF merupakan salah satu macam kernel SVM yang berguna untuk mengatasi permasalahan klasifikasi non linier. Kernel RBF mampu dijadikan sebagai opsi pertama dalam klasifikasi. Kernel RBF dapat memetakan data menjadi ruang dimensi dengan tingkatan lebih tinggi. Pertimbangan berikutnya ialah kernel RBF mempunyai total parameter yang mampu mempengaruhi keefektifan pemilihan model yang lebih sedikit jika dibandingkan dengan kernel polynomial . Hal itu mengakibatkan kernel RBF mempunyai kesulitan numerik yang cenderung lebih sedikit dan dapat dipergunakan dalam permasalahan multiclass
[22] .
Gambar 1. Prosedur Penelitian Klasifikasi SVM

## Metode
Penelitian ini memakai pendekatan kuantitatif. Lokasi penelitian pada BPS dan KPU Kota Surabaya. Waktu yang diperlukan untuk penghimpunan data yakni selama 2 bulan terhitung dari Januari 2022. Subjek dari penelitian yakni tingkat partisipasi masyarakat dalam Pemilu 2019. Data yang dipergunakan merupakan data sekunder yakni demografi serta rekapitulasi
Pemilu. Prosedur penelitian terdiri dari 4 tahap yakni: (1) Data Collection, (2) Preprocessing , (3) Modeling SVM, (4) Evaluasi.
Adapun penjabaran dari tahapan pada Gambar 1 ialah sebagai berikut:
1. Data Collection
Tahap awal adalah proses pengumpulan data. Data yang dipergunakan yakni data demografi berasal dari laman website resmi BPS Kota Surabaya serta data rekapitulasi hasil pemilu berasal dari laman website resmi KPU Kota Surabaya. Total keseluruhan data sebanyak 8.146 record, terdiri atas 20 atribut yakni 1 atribut target serta 19 atribut prediktor. Pada dataset terdapat 4.207 record berlabel tinggi dan 3.939 berlabel rendah. Tabel 1 menunjukkan ke-20 atribut pada dataset. Tabel 1. Atribut Penelitian Atribut Keterangan Skala Y Label Nominal X1 Jumlah Penduduk Numerik X2 Sistem Peringatan Dini Bencana Alam Numerik X3 Sistem Peringatan Dini Bencana Alam Khusus Tsunami Numerik X4 Perlengkapan Keselamatan Numerik X5 Rambu-rambu dan Jalur Evakuasi Bencana Numerik X6 Normalisasi Sungai Numerik X7 Minimarket/ Swalayan Numerik X8 Toko/Warung Kelontong Numerik X9 Warung/Kedai Makanan Numerik X10 Koperasi Numerik X11 Jumlah Menara Telepon Seluler (BTS) Numerik X12 Jumlah Operator Layanan Komunikasi Telepon Seluler Numerik X13 Kondisi Sinyal Telepon Seluler Nominal X14 Jenis Transportasi Nominal X15 Keberadaan Angkutan Umum Nominal X16 Jenis Permukaan Jalan Nominal X17 Dapat Dilalui Roda 4 atau Lebih Nominal X18 Kantor Pos Numerik X19 Agen jasa ekspedisi swasta Numerik
Tabel 2 menjelaskan deskripsi dari masing- masing atribut yang ada pada dataset.
Tabel 2. Deskripsi Atribut Penelitian Atribut Deskripsi Y Tinggi/Rendah, 0 = Rendah, 1 = Tinggi X 1 Total penduduk X 2 Respon terhadap bencana alam X 3 Respon terhadap bencana alam khusus tsunami X 4 Ketersediaan alat mitigasi bencana X 5 Ketersedian papan penunjuk arah tentang posko bencana X 6 Perawatan sungai X 7 Banyaknya supermarket X 8 Banyaknya warung atau toko kelontong X 9 Banyaknya rumah makan X 10 Banyaknya koperasi X 11 Banyaknya menara telpon seluler X 12 Banyaknya operator layanan komunikasi X 13 Kondisi sinyal telpon seluler 1 = Sinyal Sangat Kuat 2 = Sinyal Kuat 3 = Sinyal Lemah 4 = Tidak Ada Sinyal X 14 Jenis transportasi yang dipergunakan 1 = Darat 2 = Air 3 = Darat dan Air 4 = Udara X 15 Kehadiran angkutan umum 1 = Ada, dengan trayek tetap 2 = Ada, tanpa trayek tetap 3 = Tidak ada angkutan umum X 16 Jenis permukaan jalan yang dilalui 1 = Aspal/Beton 2 = Diperkeras (kerikil, batu, dll) 3 = Tanah 4 = Lainnya X 17 Apakah jalan bisa dilalui kendaraan roda 4 atau lebih 1 = Sepanjang tahun 2 = Sepanjang tahun kecuali kondisi tertentu 3 = Tidak dapat dilalui sepanjang tahun X 18 Keberadaan Kantor Pos
X 19 Keberadaan agen ekspedisi barang

## 2. Preprocessing
Dalam tahap ini data yang telah diperoleh masih data mentah sehingga memerlukan pengolahan lebih lanjut. Tahapan preprocessing terdiri dari pembersihan data ( data cleaning), gabung dataset, normalisasi ( data scaling) , seleksi atribut ( data selection), serta random dataset. Langkah pertama dari preprocessing ialah data cleaning yang berguna untuk penanganan missing value .
Gambar 2 menunjukkan hasil pengecekan missing value dari semua atribut pada dataset.

## Gambar 2. Atribut Missing Value
Berdasarkan Gambar 2 dari 20 atribut, atribut yang mempunyai missing value hanya 4 yakni atribut X12, X8, X9, X3, sedangkan 16 atribut lainnya tidak mempunyai missing value. 4 atribut tersebut mempunyai total missing value dibawah 30% sehingga dilakukan imputasi mempergunakan nilai median untuk atribut X12, X8, X9, X3.
Langkah kedua yakni penggabungan dataset. Data yang diperoleh berasal dari 2 instansi yang berbeda sehingga perlu digabungkan. Langkah ketiga yakni normalisasi dengan menggunakan fungsi min-max normalization .
Langkah keempat yakni korelasi atribut untuk melihat atribut yang mempunyai pengaruh pada dataset. Gambar 3 menunjukkan hasil rangking pada seluruh atribut.
Gambar 3. Rangking Atribut
Berdasarkan Gambar 3 dapat dilihat ada 2 atribut yang berkorelasi cukup rendah dengan nilai 0 yakni atribut X16 serta X14.
Langkah terakhir yakni random dataset. Langkah ini dapat memaksimalkan keterwakilan bobot setiap instance pada semua atribut. 3. Modeling Algoritma SVM Sebelum melakukan implementasi algoritma SVM, terlebih dahu dataset dibagi dalam 2 bagian yakni training serta testing . Data training akan dipergunakan untuk melakukan proses pelatihan menggunakan algoritma SVM. Setelah itu, data testing diinputkan untuk melakukan proses pengujian yang nantinya akan menghasilkan hasil prediksi. Pembagian data training dan data testing akan dibagi menjadi 2 kelompok. Kelompok 1 dengan rasio 70%:30%. Kelompok 2 dengan rasio
80%:20%. Setelah itu, inisialisasi nilai parameter algoritma SVM, dalam penelitian ini akan menggunakan kernel RBF. Setelah itu dilakukan proses perhitungan algoritma SVM.
4. Evaluasi Tahap evaluasi dengan mempergunakan confusion matrix untuk mendapatkan nilai akurasi, sensitivitas, spesifisitas. Dipergunakan juga ROC Curve (AUC). Validitas serta ketepatan hasil yang telah terprediksi dievaluasi sesuai dengan nilai tersebut.

## Hasil dan Pembahasan
Implementasi SVM menggunakan bahasa pemrograman python. Langkah awal dilakukan optimasi kernel, kernel yang digunakan adalah RBF dengan inisialisasi Cost (C) = 1 dan Gamma = 1. Gambar 4 serta Gambar 5 menunjukan hasil klasifikasi SVM.
Gambar 4. Confusion Matrix Rasio 70%:30% Berdasarkan Gambar 4 dapat dilihat rasio 70%:30% menghasilkan 884 diklasifikasikan dengan benar sebagai Rendah. 326 salah diklasifikasikan sebagai Tinggi. 471 salah diklasifikasikan sebagai Rendah. 763 diklasifikasikan dengan benar sebagai Tinggi.
Gambar 5. Confusion Matrix Rasio 80%:20% Pada Gambar 5 dapat dilihat rasio 80%:20% menghasilkan 572 diklasifikasikan dengan benar sebagai Rendah. 234 salah diklasifikasikan sebagai Tinggi. 289 salah diklasifikasikan sebagai Rendah. 535 diklasifikasikan dengan benar sebagai Tinggi.
Selain melakukan evaluasi dengan confusion matrix, juga digunakan Receiver operating characteristic (ROC) Curve .
Gambar 6. ROC Curve RBF Rasio 80%:20%
Pada Gambar 6 menunjukkan evaluasi ROC Curve dengan nilai AUC pada kernel RBF rasio 80%:20% yakni 0.68, hasil ini menunjukan bahwa nilai dari AUC sudah cukup baik karena nilai AUC melebihi 0.5 serta posisi garis ROC Curve diatas garis linier.
Dari Gambar 4 serta Gambar 5 didapatkan nilai akurasi, sensitivitas serta spesifisitas dalam Tabel 3. Tabel 3. Hasil Pengujian Algoritma SVM Rasio Akurasi Sensitivitas Spesifisitas AUC 70%:30% 0.6738 0.6183 0.7305 0.67 80%:20% 0.6791 0.6957 0.7096 0.68 Pada Tabel 3 dapat diketahui bahwa rasio akurasi SVM terbaik ialah 80%:20% yakni 0.6791. Selain itu, jika dilihat dari nilai sensitivitas yang mempunyai nilai terbaik ialah rasio 80%:20% yakni 0.6957. Berdasarkan nilai spesifisitas, yang mempunyai nilai terbaik ialah rasio 70%:30% yakni 0.7305. Berdasarkan nilai AUC, yang mempunyai nilai terbaik ialah rasio 80%:20% yakni 0.68. Melihat hal tersebut, rasio 80%:20% lebih unggul dibandingkan 70%:30%.

## Kesimpulan dan Saran
Kesimpulan dari penelitian yakni penerapan algoritma SVM terhadap prediksi partisipasi Pemilu mendapatkan nilai akurasi yakni 67,91%. Hasil ini didapatkan dari rasio 80%:20% dengan total data training yang dipergunakan sebanyak 6.516 record dan data testing yang dipergunakan sebanyak 1.630 record dari total keseluruhan data sebanyak 8.146 record. Serta mendapatkan nilai AUC yakni 0,68. Dapat disimpulkan bahwa model prediksi yang dihasilkan oleh
algoritma
SVM mampu memprediksi partisipasi Pemilu di Kota Surabaya.
Adapun saran untuk penelitian berikutnya yakni dapat mencoba menggunakan variasi kernel yang ada pada algoritma SVM selain kernel RBF serta dapat menggunakan kombinasi angka yang lain untuk inisialisasi parameter kernel.

## Referensi
[1] Sarbaini, “Demokratis Dan Kebebasa Memilih Warga Negara Dalam Pemilihan Umum,” Inovatif , Vol. Viii, No.
1, Pp. 105–116, 2015.
[2] Sodikin, Hukum Pemilu, Pemilu Sebagai Praktek Ketatanegaraan . Bekasi: Gramata Publising, 2014.
[3] D. M. Liando, “Pemilu Dan Partisipasi Politik Masyarakat (Studi Pada Pemilihan Anggota Legislatif Dan Pemilihan Presiden Dan Calon Wakil Presiden Di Kabupaten Minahasa Tahun 2014),” Lppm Bid. Ekososbudkum , Vol. 3, No. 2, Pp. 14–28, 2016.
[4] Komisi Pemilihan Umum, Rencana Strategis Komisi Pemilihan Umum 2020 - 2024 , 1st Ed. Jakarta: Komisi Pemilihan Umum, 2020.
[5] Badan Pusat Statistik Kota Surabaya, Kecamatan Kenjeran Dalam Angka 2021 . Surabaya: Bps Kota Surabaya, 2021.
[6] A. Chowiyah, “Penerapan Data Mining
Mengguankan Metode Klasifikasi Naive Bayes Untuk Memprediksi Partisipasi Pemilihan Gubernur Dan Wakil Gubernur Di Desa Jemirahan Kecamatan Jabon,” Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, 2019.
[7] F. L. Kodriyah, “Penerapan Data Mining
Dalam Melihat Pengaruh Milenial Terhadap Tingkat Golput Suatu Tps Menggunakan Algoritma C4.5 Berbasis Web,” Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, 2019. [8] I. P. A. P. Wibawa, I. K. A. Purnawan, D. P. S. Putri, N. K. Dwi, And Rusjayanthi, “Prediksi Partisipasi Pemilih Dalam Pemilu Presiden 2014 Dengan Metode Support Vector Machine,” Ilm. Merpati
(Menara Penelit. Akad. Teknol. Informasi) ,
Vol. 7, No. 3, Pp. 182–192, 2019, Doi: Https://Doi.Org/10.24843/Jim.2019.v07. i03.p02.
[9] L. P. Martha, “Hubungan Karakteristik Demografis Masyarakat Dengan Tingkat Partisipasi Politik (Studi Kasus Pilpres 2014 Di Kecamatan Cibinong Bogor),” Repos. Univ. Pakuan , 2014, [Online].
Available: Https://Repository.Unpak.Ac.Id/Tukan gna/Repo/File/Files- 20180531052833.Pdf. [10] S. Nurhayati, Kusrini, And E. T. Luthf, “Prediksi Mahasiswa Drop Out Menggunakan Metode Support Vector Machine,” J. Ilm. Sisfotenika , Vol. 5, No. 1, Pp. 82–93, 2015, Doi: Http://Dx.Doi.Org/10.30700/Jst.v5i1.25. [11] B. Santosa, Data Mining Teknik Pemanfaatan Data Untuk Keperluan Bisnis . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2017.
[12] And P. B. Davies, Database Systems Third Edition . New York: Palgrave Macmillan,
2004.
[13] Republik Indonesia, Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 15 Tahun 2011 Tentang Penyelenggaraan Pemilihan Umum . 2011.
[14] Republik Indonesia, Pasal 348 Uu No 7 Tahun 2017 Tentang Pemilu . Indonesia, 2017.
[15] Badan Pengawas Pemilihan Umum Republik Indonesia, Peraturan Badan Pengawas Pemilihan Umum Republik Indonesia Nomor 11 Tahun 2016 Tentang Pengawasan Pemungutan Dan Penghitungan Suara Di Tempat Pemungutan Suara Dalam Pemilihan Gubernur Dan Wakil Gubernur, Bupati Dan Wakil Bupati, Serta Walikota Dan Wakil W .
Indonesia, 2016.
[16] Komisi Pemilihan Umum, Peraturan Komisi Pemilihan Umum Nomor 11 Tahun 2015 Tentang Rekapitulasi Hasil Penghitungan Suara Dan Penetapan Hasil Pemilihan Gubernur Dan Wakil Gubernur, Bupati Dan Wakil Bupati, Dan/Atau Walikota Dan Wakil Walikota . Indonesia, 2015.
[17] Komisi Pemilihan Umum, Undang- Undang Republik Indonesia Nomor 12

## Tahun 2003 Tentang Pemilihan Umum Anggota Dewan Perwakilan Rakyat, Dewan
Perwakilan Daerah, Dan Dewan Perwakilan Rakyat Daerah . Indonesia, 2017.
[18] Badan Pusat Statistik Kota Surabaya, Kecamatan Asemrowo Dalam Angka 2021 . Surabaya: Bps Kota Surabaya, 2021.
[19] B. Santoso And A. Umam, Data Mining Dan Big Data Analytics: Teori Dan Implementasi Menggunakan Python & Apache Spark , 2nd Ed. Yogyakarta: Penebar Media Pustaka, 2018.
[20] M. Ridwan, M., Suyono, H., & Sarosa, “Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Eeccis , Vol. 7, No. 1, Pp. 59–64,
2013.
[21] E. Prasetyo, Data Mining . Yogyakarta: Andi Offset, 2014.
[22] C.-J. Hsu, C.-W., Chang, C.-C. & Lin, A Practical Guide To Support Vector Classification . Department Of Computer Science National Taiwan University,
2016.