## OPTIMASI ALGORITMA NEURAL NETWORK DENGAN ALGORITMA GENETIKA DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK

## MEMPREDIKSI HASIL PEMILUKADA

## Mohammad Badrul
Program Studi Sistem Informasi STMIK Nusa Mandiri Jakarta
Jl. Damai No. 8 Warung Jati Barat (Margasatwa) Jakarta Selatan Telp. (021) 78839513 Fax. (021) 78839421 Mohammad.mbl@nusamandiri.ac.id
Abstract  Indonesia  has  one  of  the  islands spread from Sabang to Merauke. State of Indonesia which  consists  of  several  islands  gave  birth  to  a wide variety of ethnic and cultural diversity. State of  Indonesia  which  consists  of  several  islands divided into 34 provinces. Indonesia is one country that  adheres  to  the  democratic  system  in  the world. to achieve this goal, one of which is seen at the  democratic  party  to  choose  the  future  leaders who  will  represent  the  people  in  parliament. 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. The method used  was  limited  without  doing  optimization method  for  the  algorithm.  In  this  study, researchers  will  conduct  research  focusing  on  the optimization using genetic algorithm optimization and  particle  swarm  optimization  with  the  aid  of neural  network  algorithms.  After  testing  the  two models  of  neural  network  algorithms  and  genetic algorithms  are  the  results  obtained  by  the  neural network  algorithm  optimization  particle  swarm optimization algoritmasi accuracy value amounted  to  98.85%  and  the  AUC  value  of  0.996. While  the  neural  network  algorithm  with  genetic algorithm optimization accuracy values of 93.03% and AUC value of 0.971
Intisari  Indonesia  merupakan  salah  satu negara  kepulauan  yang  tersebar  dari  sabang sampai  dengan  Merauke.  Negara  Indonesia  yang terdiri  dari  beberapa  kepulauan  melahirkan berbagai  macam  suku  dan  budaya  yang  sangat majemuk.  Negara  Indonesia  yang  terdiri  dari beberapa  kepulauan  dibagi  menjadi  34  provinsi. Indonesia  merupakan  salah  negara  yang menganut  sistem  demokratis  di  dunia  ini.  untuk mewujudkan  hal  tersebut,  salah  satunya  terlihat pada saat pesta demokratis untuk memilih calon pemimpin  bangsa  yang  akan  mewakili  rakyat duduk di parlemen. 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. Metode  yang  digunakan  hanya  sebatas  metode saja  tanpa  melakukan  optimasi  untuk  algoritma tersebut.  Dalam  penelitian  ini,  peneliti  akan melakukan penelitian yang menitikberatkan pada optimasi dengan menggunakan optimasi algoritma genetika dan particle swarm optimization  dengan  bantuan  algoritma  neural network.  Setelah  dilakukan  pengujian  dengan dua  model  yaitu  algoritma  neural  network  dan algoritma  genetika  maka  hasil  yang  didapat adalah algoritma neural network dengan optimasi algoritmasi  particle  swarm  optimization  nilai akurasi  sebesar  98,85  %  dan  nilai  AUC  sebesar 0,996.  Sedangkan  algoritma  neural  network dengan optimasi algoritma genetika nilai akurasi sebesar 93.03 % dan nilai AUC sebesar 0,971.
Kata  Kunci  :  Algoritma  Genetika,  Algoritma neural  network,  Particle  Swarm  Optimization, Pemilu.

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara kepulauan  yang  tersebar  dari  Sabang  sampai dengan  Merauke.  Negara  Indonesia  yang  terdiri dari  beberapa  kepulauan  melahirkan  berbagai macam  suku  dan  budaya  yang  sangat  majemuk. Negara  Indonesia  yang  terdiri  dari  beberapa kepulauan  dibagi  menjadi  34  provinsi  dari Provinsi  Paling  barat  yaitu  Nangroe  Aceh Darussalam  dan  provinsi  paling  timur  adalah provinsi  Papua.  Indonesia  merupakan  salah negara  yang  menganut  sistem  demokratis  di dunia  ini. untuk  mewujudkan  hal  tersebut, salah satunya  terlihat  pada  saat  pesta  demokratis untuk memilih calon pemimpin bangsa yang akan mewakili  rakyat  duduk  di  parlemen  melalui pemilihan umum. Pemilihan umum adalah sarana pelaksanaan  kedaulatan  rakyat  dalam  negara kesatuan  Republik  Indonesia  yang  berdasarkan pancasila  dan  UUD  1945  (Undang-Undang  RI No.10, 2008). Pemilihan umum adalah salah satu pilar utama untuk memilih pemimpin dari sebuah
demokrasi  atau  bisa  disebut  yang  terutama (Santoso,  2004).  Pemilu  merupakan  sarana  yang sangat  penting  bagi  terselenggaranya  sistem politik  yang  demokratis,  Karena  itu,  tidak mengherankan banyak negara yang ingin disebut sebagai negara demokratis menggunakan pemilu sebagai  mekanisme  membangun  legitimasi. Pemilu  bertujuan  untuk  memilih  anggota  DPR, DPRD  provinsi,  dan  DPRD  kabupaten/kota  yang dilaksanakan  dengan  sistem  proporsional terbuka  (Undang-Undang  RI  No.10,  2008). Dengan  sistem  pemilu  langsung  dan  jumlah partai  yang  besar  maka  pemilu  legislatif memberikan peluang yang besar pula bagi rakyat Indonesia  untuk  berkompetisi  menaikkan  diri menjadi anggota legislatif. Pemilu legislatif tahun 2009 diikuti sebanyak 44 partai yang terdiri dari partai nasional dan partai lokal. Pemilu Legislatif DKI  Jakarta  Tahun  2009  terdapat  2.268  calon anggota DPRD dari 44 partai yang akan bersaing memperebutkan  94  kursi  anggota  Dewan Perwakilan  Rakyat  DKI    Jakarta.  Prediksi  hasil pemilihan umum perlu diprediksi dengan akurat, karena hasil prediksi yang akurat sangat penting karena  mempunyai  dampak  pada  berbagai macam  aspek  sosial,  ekonomi,  keamanan,  dan lain-lain  (Borisyuk,  Borisyuk,  Rallings,  & Thrasher,  2005).  Bagi  para  pelaku  ekonomi, peristiwa  politik  seperti  pemilu  tidak  dapat dipandang  sebelah  mata,  mengingat  hal  tersebut dapat  mengakibatkan  risiko  positif  maupun negatif  terhadap  kelangsungan  usaha  yang dijalankan.
Metode  prediksi  hasil  pemilihan  umum sudah  pernah  dilakukan  oleh  peneliti  (Rigdon, Jacobson,  Sewell,  &  Rigdon,  2009)  melakukan prediksi  hasil  pemilihan  umum  dengan menggunakan  metode  Estimator  Bayesian. (Moscato,  Mathieson,  Mendes,  &  Berreta,  2005) melakukan  penelitian  untuk  memprediksi pemilihan presiden
Amerika Serikat
menggunakan  decision  tree.  (Choi  &  Han,  1999) memprediksi  hasil  pemilihan  presiden  di  Korea dengan  metode  Decision  Tree.  (Nagadevara  & Vishnuprasad, 2005) memprediksi hasil pemilihan umum dengan model classification tree dan neural network. (Borisyuk, Borisyuk, Rallings, &  Thrasher,  2005)  yang  memprediksi  hasil pemilihan  umum  dengan  menggunakan  metode neural network.
Dari  beberapa  metode  yang  digunakan untuk  melakukan  penelitian  dalam  bidang pemilihan umum, metode yang digunakan hanya sebatas  metode  saja  tanpa  melakukan  optimasi untuk  algoritma  tersebut.  Penggunaan  optimasi dalam  penelitian  di  bidang  data  mining  sangat membantu  untuk  mengetahui  nilai  akurasi  dari data  sebagai  opsi  untuk  meningkatkan  performa dari  data.  Dalam  penelitian  ini  peneliti  akan
melakukan penelitian yang menitikberatkan pada optimasi  data  dengan  menggunakan  algoritma optimasi  yaitu  algoritma  genetika  dan  metode particle  swarm  optimization  dengan  bantuan algoritma  neural  network.  Setelah  dilakukan pengujian  dengan  dua  model  yaitu  algoritma neural  network  dan  algoritma  genetika  maka hasil  yang  didapat  adalah  algoritma  neural network  dengan  optimasi  algoritmasi  particle swarm optimization nilai akurasi sebesar 98,85 % dan  nilai  AUC  sebesar  0,996.  Sedangkan algoritma  neural  network  dengan  optimasi algoritma genetika nilai akurasi sebesar 93.03 % dan nilai AUC sebesar 0,971.

## BAHAN DAN METODE

## Pemilihan Umum
Pemilihan  umum  adalah  salah  satu  pilar utama  dari  sebuah  demokrasi,  kalau  tidak  dapat yang  disebut  yang  terutama.  Sentralitas  dari posisi  pemilihan  umum  dalam    membedakan sistem  politik  yang  demokratis  dan  bukan tampak jelas dari beberapa definisi yang diajukan oleh  beberapa  peneliti.  Salah  satu  konsepsi modern awal mengenai demokrasi yang diajukan oleh  Joseph  Schumpeter  dan  kemudian  dikenal dengan  mazhab  Schumpeterian  menempatkan penyelenggaraan  pemilihan  umum  yang  bebas dan  berkala  sebagai  kriteria  utama  bagi  sebuah sistem  politik  untuk  dapat  disebut  sebagai sebuah  demokrasi  (Santoso,  2004).  .  Dalam sebuah  negara  demokrasi,  pemilihan  umum merupakan salah satu pilar utama untuk memilih pemimpin  yang  nantinya  akan  mewakili  rakyat untuk duduk dipemerintahan mulai dari anggota DPRD tingkat II, DPRD Tingkat I, DPR RI dan DPD.
Dalam  khazanah  demokrasi  kontemporer, posisi  pemilihan  umum  memperoleh  penguatan. Kajian  akademis  mengenai  demokrasi  mengenal dua  kategori  pemaknaan  besar,  yaitu  konsepsi minimalis  dan  maksimalis.  Demokrasi  minimalis atau prosedural dikenakan kepada sistem-sistem politik yang melaksanakan perubahan kepemimpinan  secara  reguler  melalui  suatu mekanisme  pemilihan  yang  berlangsung  bebas, terbuka  dan  melibatkan  massa  pemilih  yang universal.  Sedangkan  konsep  maksimalis  adalah pelaksanaan  pemilihan  umum  tidaklah  cukup bagi  suatu  sistem  politik  untuk  mendapatkan gelar demokrasi karena konsep ini mensyaratkan penghormatan terhadap hak-hak sipil yang lebih luas (Santoso, 2004). Pemilu di Indonesia terbagi dari dua bagian, yaitu (Sardini, 2011):
1. Pemilu orde baru Sistem  pemilihannya  dilakukan  secara proporsional  tidak  murni,  yang  artinya  jumlah penentuan  kursi  tidak  ditentukan  oleh  jumlah penduduk  saja  tetapi  juga  didasarkan  pada
wilayah  administrasi.  Pemilu  orde  baru  dimulai pada  tahun  1955  sebagai  pemilu  pertama  yang diselenggarakan di negara Indonesia.
2. Pemilu era reformasi Dikatakan  sebagai  pemilu  reformasi  karena dipercapatnya  proses  pemilu  di  tahun  1999 sebelum  habis  masa  kepemimpinan  di  pemilu tahun  1997.  Terjadinya  pemilu  era  reformasi  ini karena produk pemilu pada tahun 1997 dianggap pemerintah  dan  lembaga  lainnya  tidak  dapat dipercaya.
Sistem  pemilihan  DPR/DPRD  berdasarkan ketentuan dalam  UU nomor 10 tahun 2008 pasal 5 ayat 1  sistem yang digunakan dalam pemilihan legislatif  adalah  sistem  proporsional  dengan daftar terbuka, sistem pemilihan DPD
dilaksanakan  dengan  sistem  distrik  berwakil banyak UU nomor 10 tahun 2008 pasal 5 ayat 2. Menurut  UU  No.  10  tahun  2008,  Peserta pemilihan  anggota  DPR/D  adalah  partai  politik peserta  Pemilu,  sedangkan  peserta  pemilihan anggota DPD adalah perseorangan. Partai politik peserta  Pemilu  dapat  mengajukan  calon sebanyak-  banyaknya  120  persen  dari  jumlah kursi  yang  diperebutkan  pada  setiap  daerah pemilihan  demokratis  dan  terbuka  serta  dapat mengajukan  calon  dengan  memperhatikan keterwakilan perempuan sekurang-kurangnya 30 %.  Partai  Politik  Peserta  Pemilu  diharuskan  UU untuk  mengajukan  daftar  calon  dengan  nomor urut (untuk mendapatkan Kursi). Karena itu dari segi  pencalonan  UU  No.10  Tahun  2008 mengadopsi sistem daftar calon tertutup.
UU  No.10  Tahun  2008  mengadopsi  sistem proporsional  dengan  daftar  terbuka.    sistem proporsional  merujuk  pada  formula  pembagian kursi  dan/atau  penentuan  calon  terpilih,  yaitu setiap partai politik peserta pemilu mendapatkan kursi proporsional dengan jumlah suara sah yang diperolehnya.  Penerapan  formula  proporsional dimulai  dengan  menghitung  bilangan  pembagi pemilih  (BPP),  yaitu  jumlah  keseluruhan  suara sah yang diperoleh seluruh partai politik peserta pemilu  pada  suatu  daerah  pemilihan  dibagi dengan  jumlah  kursi  yang  diperebutkan  pada daerah pemilihan tersebut.

## Algoritma Neural Network
Neural network adalah suatu sistem pemroses informasi yang memiliki karakteristik menyerupai  dengan  jaringan  saraf  biologi  pada manusia.  Neural  network  didefinisikan  sebagai sistem komputasi di mana arsitektur dan operasi diilhami  dari  pengetahuan  tentang  sel  saraf biologis  di  dalam  otak,  yang  merupakan  salah satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba menstimulasi proses pembelajaran  pada  otak  manusia  tersebut (Astuti, 2009).
Neural  network  dibuat  berdasarkan  model saraf  manusia  tetapi  dengan  bagian-bagian  yang lebih  sederhana.  Komponen  terkecil  dari  neural network  adalah  unit  atau  yang  biasa  disebut dengan  neuron  dimana  neuron  tersebut  akan mentransformasikan  informasi  yang  diterima menuju  neuron  lainnya  (Shukla,  Tiwari,  &  Kala, 2010).

## Gambar 1. Model neural network
Neural  network  terdiri  dari  dua  atau  lebih lapisan, meskipun sebagian besar jaringan terdiri dari  tiga  lapisan:  lapisan  input,  lapisan tersembunyi,  dan  lapisan  output  (Larose,  2005). Pendekatan  neural  network  dimotivasi  oleh jaringan  saraf  biologis.  Secara  kasar,  neural network  adalah  satu  set  terhubung  input/output unit,  di  mana  masing-masing  sambungan memiliki  berat  yang  terkait  dengannya.  Neural network  memiliki  beberapa  properti  yang membuat  mereka  populer  untuk  clustering. Pertama,  neural  network  adalah  arsitektur pengolahan  inheren  paralel  dan  terdistribusi. Kedua, neural network belajar dengan menyesuaikan  bobot  interkoneksi  dengan  data, Hal  ini  memungkinkan  neural  network  untuk "menormalkan"  pola  dan  bertindak  sebagai  fitur (atribut)  extractors  untuk  kelompok  yang berbeda.  Ketiga,  neural  network  memproses vektor  numerik  dan  membutuhkan  pola  objek untuk  diwakili  oleh  fitur  kuantitatif  saja (Gorunescu, 2011).
Neural network  terdiri  dari  kumpulan  node (neuron)  dan  relasi.  Ada  tiga  tipe  node  (neuron) yaitu,  input,  hidden  dan  output.  Setiap  relasi menghubungkan  dua  buah  node  dengan  bobot tertentu dan juga terdapat arah yang menujukkan aliran data dalam proses (Kusrini & Luthfi, 2009). Kemampuan  otak  manusia  seperti  mengingat, menghitung, mengeneralisasi, adaptasi, diharapkan  neural  network  dapat  meniru kemampuan  otak  manusia.  Neural  network berusaha  meniru  struktur/arsitektur  dan  cara kerja otak manusia sehingga diharapkan bisa dan mampu  menggantikan  beberapa  pekerjaan manusia.  Neural  network  berguna  untuk memecahkan  persoalan  yang  berkaitan  dengan pengenalan  pola,  klasifikasi,  prediksi  dan  data mining (Shukla, Tiwari, & Kala, 2010).
\ hidd en 1 hidd en 2 hidd en 3 hidd en 4 inpu t 1 inpu t 2 inpu t 3 outp ut 1 outp ut 2
Input  node  terdapat  pada  layer  pertama dalam neural network. Secara umum setiap input node merepresentasikan sebuah input parameter seperti  umur,  jenis  kelamin,  atau  pendapatan. Hidden  node  merupakan  node  yang  terdapat  di bagian  tengah.  Hidden  node  ini  menerima masukan dari input node pada layer pertama atau dari  hidden  node  dari  layer  sebelumnya.  Hidden node mengombinasikan semua masukan berdasarkan  bobot  dari  relasi  yang  terhubung, mengkalkulasikan,  dan  memberikan  keluaran untuk layer berikutnya.
Output node mempresentasikan  atribut  yang  diprediksi (Kusrini & Luthfi, 2009).
Setiap  node  (neuron)  dalam  neural network merupakan  sebuah  unit  pemrosesan.  Tiap  node memiliki  beberapa  masukan  dan  sebuah keluaran.  Setiap  node  mengkombinasikan beberapa  nilai  masukan,  melakukan  kalkulasi, dan  membangkitkan  nilai  keluaran  (aktifasi). Dalam  setiap  node  terdapat  dua  fungsi,  yaitu fungsi  untuk  mengkombinasikan  masukan  dan fungsi  aktifasi  untuk  menghitung  keluaran.
Terdapat beberapa metode untuk mengkombinasikan masukan antara lain weighted sum, mean, max,  logika  OR,  atau  logika AND  (Kusrini  &  Luthfi,  2009).  Serta  beberapa fungsi  aktifasi  yang  dapat  digunakan  yaitu heaviside  (threshold),  step  activation,  piecewise, linear,  gaussian,  sigmoid,  hyperbolic  tangent (Gorunescu, 2011).
Salah satu keuntungan menggunakan neural network adalah bahwa neural network cukup kuat sehubungan dengan data. Karena neural network berisi  banyak  node  (neuron  buatan)  dengan bobot  ditugaskan  untuk  setiap  koneksi  (Larose, 2005).
Algoritma  neural  network  mempunyai karakteristik-karakteristik    lainnya  antara  lain (Astuti, 2009),
1. Masukan  dapat  berupa  nilai  diskrit  atau  real yang memiliki banyak dimensi..
2. Keluaran  berupa  vektor  yang  terdiri  dari beberapa nilai diskrit atau real
3. Dapat mengetahui permasalahan secara black box, dengan hanya mengetahui nilai masukan serta keluarannya saja.
4. Mampu  menangani  pembelajaran  terhadap data yang memiliki derau(noise).
5. Bentuk  dari  fungsi  target  pembelajaran  tidak diketahui  karena  hanya  berupa  bobot-bobot nilai masukan pada setiap neuron.
6. Karena  harus  mengubah  banyak  nilai  bobot pada  proses  pembelajaran,  maka  waktu pembelajaran  menjadi  lama,  sehingga  tidak cocok untuk masalah-masalah yang memerlukan waktu cepat dalam pembelajaran.
7. Neural  network  hasil  pembelajaran  tiruan dapat dijalankan dengan tepat.
Penelitian  di  bidang  neural  network dimulai  pada  masa  komputer  digital.  McCulloch dan  Pitts  (1943)  mengemukakan  model matematika  pertama  untuk  neural  network. Rosenblatt  (1962)  mengemukakan  model perceptron  dan  algoritma  pembelajaran  pada tahun  1962.  Minsky  dan  Papert  (1969) menunjukkan keterbatasan single layer perceptron  untuk  menyelesaikan  masalah  yang nonlinearly  separable.  Kemudian  Rumelhart,
Hinton, and Williams (1986) yang mempresentasikan  algoritma  backpropagation untuk  multilayer  perceptron  yang  dapat menyelesaikan masalah yang nonlinearly separable (Han & Kamber, 2007). Aplikasi neural network  telah  banyak  dimanfaatkan  untuk berbagai  kepentingan  seperti  di  bidang Elektronik,
Otomotif, Perbankan,
Sistem penerbangan  udara,  Dunia  hiburan,  transportasi publik,  telekomunikasi,  bidang  Kesehatan, Keamanan,  bidang  Robotika,  Asuransi,  Pabrik, Financial,  Suara,  Pertambangan  dan  sistem pertahanan (Astuti, 2009).
Algoritma  yang  paling  populer  pada algoritma  neural  network  adalah  algoritma backpropagation. Algoritma pelatihan
backpropagation  atau  ada  yang  menterjemahkan menjadi propagasi balik pertama kali dirumuskan oleh  Paul  Werbos  pada  tahun  1974  dan dipopulerkan oleh Rumelhart bersama McClelland  untuk  dipakai  pada  neural  network. Meode backpropagation pada awalnya dirancang untuk  neural  network  feedforward,  tetapi  pada perkembangannya,  metode  ini  diadaptasi  untuk pembelajaran pada model neural network lainnya (Astuti,  2009).  Salah  satu  metode  pelatihan terawasi  pada  neural  network  adalah  metode backpropagation,  di  mana  ciri  dari  metode  ini adalah  meminimalkan  error  pada  output  yang dihasilkan oleh jaringan.
Metode  algoritma  backpropagation  ini banyak  diaplikasikan  secara  luas.  backprogation telah  berhasil  diaplikasikan  di  berbagai  bidang, antaranya  bidang  finansial,  pengenalan  pola tulisan  tangan,  pengenalan  pola  suara,  sistem kendali,  pengolah  citra  medika.  backprogation berhasil  menjadi  salah  satu  metode  komputasi yang handal. Algoritma backpropagation mempunyai  pengatuaran  hubungan  yang  sangat sederhana yaitu: jika keluaran memberikan hasil yang  salah,  maka  penimbang  (weight)  dikoreksi supaya  galatnya  dapat  diperkecil  dan  respon jaringan selanjutnya diharapkan akan mendekati nilai yang benar. Algoritma ini juga berkemampuan  untuk  memperbaiki  penimbang pada  lapisan  tersembunyi  (hidden  layer) (Purnomo & Kurniawan, 2006).
Inisialisasi
awal bobot jaringan
backpropagation  yang  terdiri  atas  lapisan  input, lapisan  tersembunyi,  dan  lapisan  output  (Astuti, 2009). Tahap pelatihan backpropagation merupakan  langkah  untuk  melatih  suatu  neural network yaitu dengan cara melakukan perubahan penimbang  (sambungan  antar  lapis  yang membentuk  neural  network  melalui  masing- masing  unitnya).  Sedangkan  penyelesaian masalah  akan  dilakukan  jika  proses  pelatihan tersebut telah selesai, fase ini disebut dengan fase mapping atau proses pengujian/testing.
Langkah  pembelajaran  dalam  algoritma bakpropagation  adalah  sebagai  berikut  (Myatt, 2007):
1.    Inisialisasi  bobot  jaringan  secara  acak (biasanya antara
-0.1 sampai 1.0)
2.  Untuk  setiap  data  pada  data  training,  hitung input  untuk  simpul  berdasarkan  nilai      input dan  bobot  jaringan  saat  itu,  menggunakan rumus:
Input j = + ᶿj 3.  Berdasarkan  input  dari  langkah  dua, selanjutnya membangkitkan output. untuk  simpul  menggunakan  fungsi  aktifasi sigmoid: Output = 4.  Hitung  nilai  Error antara  nilai  yang  diprediksi dengan nilai yang sesungguhnya
menggunakan rumus:
Error j = output j . ( 1- output j ).(Target j -Output j ) 5. Setelah nilai Error dihitung, selanjutnya dibalik ke layer sebelumnya (bakpropagation). Untuk menghitung  nilai  Error  pada  hidden  layer, menggunakan rumus: Errorj = Output j (1-Output j ) k W jk
6.  Nilai  Error  yang  dihasilkan  dari  langkah sebelumnya  digunakan  untuk    memperbarui bobot relasi menggunakan rumus:
W ij = W ij + l . Error j . Output i
Algoritma Particle Swarm Optimization Feature  Selection  terkait  erat  dengan masalah pengurangan dimensi dimana tujuannya adalah  untuk  mengidentifikasi  fitur  dalam kumpulan data-sama pentingnya, dan membuang fitur lain seperti informasi yang tidak relevan dan berlebihan dan akurasi dari seleksinya pada masa depan  yang  dapat  ditingkatkan.  Pengurangan dimensi  tersebut  dilakukan  dengan  menekan seminimal  mungkin  kerugian  yang  dapat  terjadi akibat  kehilangan  sebagian  informasi.  Tujuan pengurangan dimensi dalam domain data mining adalah  untuk  mengidentifikasi  biaya  terkecil  di mana  algoritma  data  mining  dapat  menjaga
tingkat  kesalahan  di  bawah  perbatasan  garis efisiensi(Maimon & Rokach, 2010).
Masalah  feature  selection    mengacu  pada pemilihan  fitur  yang  sesuai  yang  harus diperkenalkan dalam analisis untuk memaksimalkan  kinerja  dari  model  yang dihasilkan.  Feature  selection  adalah  proses komputasi,  yang  digunakan  untuk  memilih  satu set  fitur  yang  mengoptimalkan  langkah  evaluasi yang  mewakili  kualitas  fitur  (Salappa,  Doumpos, & Zopounidis, 2007).
Sebuah algoritma feature selection ditandai dengan  strategi  yang  digunakan  untuk  mencari subset  yang  tepat  dari  fitur,  proses  seleksi  fitur, ukuran  evaluasi  yang  digunakan  untuk  menilai kualitas  fitur  dan  interaksi  dengan  metode klasifikasi
yang digunakan untuk
mengembangkan  model  akhir  (Maimon  & Rokach,  2010).  Salah  satu  metode  yang  sering digunakan  adalah  metode  Particle  swarm optimization.
Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  adalah teknik  optimasi  berbasis  populasi  yang dikembangkan  oleh  Eberhart  dan  Kennedy  pada tahun 1995, yang terinspirasi oleh perilaku sosial kawanan  burung  atau  ikan  (Park,  Lee,  &  Choi, 2009).    Particle  swarm  optimization  dapat diasumsikan  sebagai  kelompok  burung  secara mencari  makanan  disuatu  daerah.  Burung tersebut  tidak  tahu  dimana  makanan  tersebut berada, tapi mereka tahu sebarapa jauh makanan itu  berada,  jadi  strategi  terbaik  untuk menemukan  makanan  tersebut  adalah  dengan mengikuti  burung  yang  terdekat  dari  makanan tersebut  (Salappa,  Doumpos,  &  Zopounidis, 2007).  Particle  swarm  optimization  digunakan untuk memecahkan masalah optimasi.
Serupa  dengan  algoritma  genetik  (GA), Particle swarm optimization melakukan pencarian  menggunakan  populasi  (swarm)  dari individu  (partikel)  yang  akan  diperbaharui  dari iterasi.  Particle  swarm  optimization  memiliki beberapa  parameter  seperti  posisi,  kecepatan, kecepatan maksimum, konstanta percepatan, dan berat  inersia.  Particle  swarm  optimization memiliki  perbandingan  lebih  atau  bahkan pencarian  kinerja  lebih  unggul  untuk  banyak masalah optimasi dengan lebih cepat dan tingkat konvergensi  yang  lebih  stabil  (Park,  Lee,  &  Choi, 2009).
Untuk  menemukan  solusi  yang  optimal, masing-masing  partikel  bergerak  kearah  posisi yang  terbaik  sebelumnya  dan  posisi  terbaik secara  global.  Sebagai  contoh,  partikel  ke-i dinyatakan  sebagai:  xi  =  (xi1,  xi2,....xid)  dalam ruang  d-dimensi.  Posisi  terbaik  sebelumnya  dari partikel  ke-i  disimpan  dan  dinyatakan  sebagai pbesti  =  (pbesti,1,  pbesti,2,...pbesti,d).  Indeks partikel  terbaik  diantara  semua  partikel  dalam
kawanan  group  dinyatakan  sebagai  gbestd. Kecepatan  partikel  dinyatakan  sebagai:  vi  = (vi,1,vi,2,....vi,d).  Modifikasi  kecepatan  dan  posisi partikel  dapat  dihitung  menggunakan  kecepatan saat  ini  dan  jarak  pbesti,  gbestd  seperti ditunjukan persamaan berikut:
vi,d = w * vi,d + c1 * R * (pbesti,d - xi,d) + c2 * R * (gbestd - xi,d) (2.1) xid = xi,d + vi,d (2.2) Dimana:
Vi, d    = Kecepatan partikel ke-i pada iterasi ke-i w         = Faktor bobot inersia c1, c2   = Konstanta akeselerasi (learning rate) R         = Bilangan random (0-1) Xi, d    = Posisi saat ini dari partikel ke-i pada iterasi ke-i pbesti  = Posisi terbaik sebelumnya dari partikel ke-i gbesti  = Partikel terbaik diantara semua partikel dalam satu kelompok atau populasi n         = Jumlah partikel dalam kelompok d         = Dimensi
Persamaan  (2.1)  menghitung  kecepatan baru  untuk  tiap  partikel  (solusi  potensial) berdasarkan  pada  kecepatan  sebelumnya  (Vi,m), lokasi  partikel  dimana  nilai  fitness  terbaik  telah dicapai (pbest), dan lokasi populasi global (gbest untuk  versi  global,  lbest  untuk  versi  local)  atau local  neighborhood  pada  algoritma  versi  local dimana nilai fitness terbaik telah dicapai.
Persamaan  (2.2)  memperbaharui  posisi tiap partikel pada ruang solusi. Dua bilangan acak c1  dan  c2  dibangkitkan  sendiri.  Penggunaan berat inersia w telah memberikan performa yang meningkat  pada  sejumlah  aplikasi.  Hasil  dari perhitungan  partikel  yaitu  kecepatan  partikel diantara interval [0,1] (Park, Lee, & Choi, 2009).

## Algoritma Genetika
Algoritma  genetika  adalah  algoritma pencarian  heuristik  yang  didasarkan  atas mekanisme  evolusi  biologis.  Keberagaman  pada evolusi  biologis  adalah  variasi  dari  kromosom antar  individu  organisme.  Variasi  kromosom  ini akan  mempengaruhi  laju  reproduksi  dan  tingkat kemampuan  organisme  untuk  tetap  hidup (Kusumadewi & Purnomo, 2005). Pada dasarnya ada 4 kondisi yang sangat mempengaruhi proses evaluasi, yakni sebagai berikut :
a. Kemampuan organisme untuk melakukan reproduksi
b. Keberadaan populasi organisme yang bisa melakukan reproduksi
c. Keberadaan organisme dalam suatu populasi
d. Perbedaan kemampuan untuk survive. Individu  yang  lebih  kuat(fit)akan  memiliki tingkat survival dan tingkat
reproduksi  yang  lebih  tinggi  jika  dibandingkan dengan  individu  yang  kurang  fit.  Pada  kurun waktu  tertentu  (sering  dikenal  dengan  istilah generasi), populasi secara keseluruhan akan lebih banyak memuat organisme yang fit (Kusumadewi & Purnomo, 2005).
Algoritma  genetika  pertama  kali  dirintis John  Holland  dari  Universitas  Michigan  pada tahun  1960-an,  algoritma  genetika  telah diaplikasikan  secara  luas  pada  berbagai  bidang. algoritma  genetika  banyak  digunakan  untuk memecahkan  masalah  optimasi,  walaupun  pada kenyataannya  juga  memiliki  kemampuan  yang baik  untuk  masalah-masalah  selain  optimasi. John  Holland  menyatakan  bahwa  setiap  masalah yang berbentuk adaptasi (alami maupun buatan) dapat diformulasikan dalam terminologi genetika. algoritma genetika adalah simulasi dari proses  evolusi  Darwin dan  operasi  genetika  atas kromosom.
Pada  algoritma  genetika,  teknik  pencarian dilakukan  sekaligus  atas  sejumlah  solusi  yang mungkin  dikenal  dengan  istilah  populasi. Individu  yang  terdapat  dalam  satu  populasi disebut dengan istilah kromosom. Kromosom ini merupakan  suatu  solusi  yang  masih  berbentuk simbol.  Populasi  awal  dibangun  secara  acak, sedangkan  populasi  berikutnya  merupakan  hasil evolusi  kromosom-kromosom  melalui  iterasi yang disebut dengan istilah generasi. Pada setiap generasi, kromosom akan melalui proses evaluasi dengan  menggunakan  alat  ukur  yang  disebut dengan  fungsi  fitness.  Nilai  fitness  dari  suatu kromosom akan menunjukkan kualitas kromosom  dalam  populasi  tersebut.  Generasi berikutnya dikenal dengan istilah anak (offspring) terbentuk dari gabungan 2 kromosom generasi  sekarang  yang  bertindak  sebagai  induk (parent) dengan menggunakan operator penyilangan (crossover). Selain operator penyilangan,  suatu  kromosom  dapat  juga dimodifikasi  dengan  menggunakan  operator mutasi.  Populasi  generasi  yang  baru  dibentuk dengan  cara  menyeleksi  nilai  fitness  dari kromosom  anak  (offspring),  serta  menolak kromosom-kromosom  yang  lainnya  sehingga ukuran populasi (jumlah kromosom dalam suatu populasi)  konstan.  Setelah  melakukan  berbagai generasi,  maka  algoritma  ini  akan  konvergen  ke kromosom  yang  terbaik  (Kusumadewi  & Purnomo, 2005).
Misalkan  P  (generasi)  adalah  popoulasi dari  suatu  generasi,  maka  secara  sederhana algoritma  genetika  terdiri  dari  langkah-langkah berikut (Larose D. T., 2006):
 Langkah 0 : inisialisasi
Asumsikan bahwa data yang dikodekan dalam string  bit  (1  dan  0).  Tentukan  probabilitas crossover  atau  p c Crossover  rate  dan
probabilitas  mutasi  atau  laju  mutasi  p m . Biasanya,  p c dipilih  menjadi  cukup  tinggi (misalnya,  0,7),  dan  p m dipilih  sangat  rendah (misalnya, 0,001)
 Langkah  1:  Populasi  yang  dipilih,  terdiri  dari satu set n kromosom setiap panjang i.
 Langkah  2:  cocokkan  f(x)  dihitung  untuk setiap kromosom dalam populasi.
 Langkah  3:  ulangi  melalui  langkah-langkah berikut sampai n keturunan telah dihasilkan  Langkah 3a: Seleksi. Menggunakan nilai- nilai  dari  fungsi  fitness  f(x)  dari langkah  2,  menetapkan  probabilitas seleksi untuk setiap kromosom dengan fitness  yang  lebih  tinggi  memberikan probabilitas  yang  lebih  tinggi  seleksi. Istilah yang biasa untuk cara probabilitas  ini  ditugaskan  adalah metode  roda  roulette.  Untuk  setiap kromosom  x i ,  menemukan  proporsi kebugaran  ini  kromosom  untuk  total kebugaran  menyimpulkan  atas  semua kromosom.  Artinya,  menemukan  f(x i )
/ x i )  dan  menetapkan  proporsi ini  menjadi  probabilitas  memilih bahwa kromosom untuk menjadi orang tua. Kemudian pilih sepasang kromosom  untuk  menjadi  orangtua, berdasarkan probabilitas. Biarkan kromosom yang sama memiliki potensi yang  akan  dipilih  untuk  menjadi orangtua  yang  lebih  dari  sekali. Membiarkan kromosom untuk berpasangan  dengan  dirinya  sendiri akan  menghasilkan  salinan  pohon kromosom  yang  ke  generasi  baru.  Jika analis  prihatin  konvergen  ke  optimum lokal  terlalu  cepat,  mungkin  pasangan tersebut seharusnya tidak diperbolehkan.  Langkah  3b:  Crossover.  Pilih  lokus  yang dipilih  secara  acak  (titik  crossover) untuk  tempat    melakukan  crossover. Kemudian,  dengan  pc  probabilitas, melakukan crossover dengan orang tua yang  dipilih  dalam  langkah  3a: sehingga  membentuk  dua  keturunan baru.  Jika  crossover  tidak  dilakukan, mengkopi dua salinan tepat dari orang tua  untuk  menjadi  diteruskan  kepada generasi baru.
 Langkah  3c:  Mutasi.  Dengan  p m probabilitas,  melakukan  mutasi  pada masing-masing  keturunan  dua  pada setiap titik lokus. Kromosom kemudian mengambil  tempat  mereka  di  populasi baru.  Jika  n  ganjil,  buang  satu kromosom baru secara acak.
 Langkah  4  :  populasi  kromosom  baru menggantikan populasi saat ini
 Langkah 5: Periksa apakah kriteria penghentian  telah  dipenuhi.  Sebagai  contoh, adalah  perubahan  kebugaran  rata-rata  dari generasi  ke  generasi  makin  kecil?  Jika konvergensi tercapai, berhenti dan melaporkan  hasil,  jika  tidak,  lanjutkan  ke langkah 2.

## Pengujian K-Fold Cross Validatio
Cross  Validation  adalah  teknik  validasi dengan  membagi  data  secara  acak  kedalam  k bagian dan masing-masing bagian akan dilakukan proses klasifikasi (Han & Kamber, 2007). Dengan menggunakan  cross  validation  akan  dilakukan percobaan  sebanyak  k.  Data  yang  digunakan dalam  percobaan  ini  adalah  data  training  untuk mencari  nilai  error  rate  secara  keseluruhan. Secara  umum  pengujian  nilai  k  dilakukan sebanyak  10  kali  untuk  memperkirakan  akurasi estimasi.  Dalam  penelitian  ini  nilai  k  yang digunakan  berjumlah  10  atau  10-fold  Cross Validation.

## Gambar 2. Ilustrasi 10 Fold Cross Validation
Pada  gambar  2  terlihat  bahwa  tiap percobaan  akan  menggunakan  satu  data  testing dan  k-1  bagian  akan  menjadi  data  training, kemudian  data  testing  itu  akan  ditukar  dengan satu  buah  data  training  sehingga  untuk  tiap percobaan  akan  didapatkan  data  testing  yang berbeda-beda.

## Confusion Matrix
Confusion  matrix  memberikan  keputusan yang  diperoleh  dalam  traning  dan  testing, confusion matrix memberikan penilaian performance  klasifikasi  berdasarkan  objek dengan benar atau salah (Gorunescu, 2011).
Confusion  matrix  berisi  informasi  aktual (actual)  dan  prediksi  (predicted)  pada  sistem klasifikasi.  Berikut  tabel  penjelasan  tentang conusion matrix.
Tabel 1. Confusion Matrix Classificati on Predicted Class Observed Class Class = Yes Class = No Class  = Yes A (True Positif-tp) B (False negatif- fn) Class  = No C (False positif- fp) D (true negative– tn)
Keterangan: True Positive (tp)  =    proporsi  positif  dalam  data set yang diklasifikasikan positif True  Negative  (tn)  =  proporsi  negative  dalam data set yang diklasifikasikan  negative False Positive (fp)  =  proporsi  negatif  dalam  data set yang diklasifikasikan potitif FalseNegative(fn) = proporsi negative dalam data set yang diklasifikasikan  negatif Berikut  adalah  persamaan  model  confusion matrix:
a. Nilai  akurasi  (acc)  adalah  proporsi  jumlah prediksi yang benar.
Dapat dihitung dengan menggunakan persamaan:
b. Sensitivity  digunakan  untuk  membandingkan proporsi  tp  terhadap  tupel  yang  positif,  yang dihitung dengan menggunakan persamaan:
c. Specificity  digunakan  untuk  membandingan proporsi tn terhadap tupel yang negatif, yang dihitung dengan menggunakan persamaan:
d. PPV (positive predictive value) adalah proporsi kasus  dengan  hasil  diagnosa  positif,  yang dihitung dengan menggunakan persamaan:
e. NPV  (negative  predictive  value)  adalah proporsi kasus dengan hasil diagnosa negatif, yang dihitung dengan menggunakan persamaan:
Curve ROC Curve ROC (Receiver Operating Characteristic) adalah cara lain untuk
mengevaluasi  akurasi  dari  klasifikasi  secara visual (Vercellis, 2009). Sebuah grafik ROC adalah plot  dua  dimensi  dengan  proporsi  positif  salah (fp) pada sumbu X dan proporsi positif benar (tp) pada  sumbu  Y.  Titik  (0,1)  merupakan  klasifikasi yang sempurna terhadap semua kasus positif dan kasus negatif. Nilai positif salah adalah tidak ada (fp = 0) dan nilai positif benar adalah tinggi (tp = 1).  Titik  (0,0)  adalah  klasifikasi  yang memprediksi  setiap  kasus  menjadi  negatif  {-1}, dan  titik  (1,1)  adalah  klasifikasi  yang memprediksi  setiap  kasus  menjadi  positif  {1}. Grafik  ROC  menggambarkan  trade-off  antara manfaat  (‘true  positives’)  dan  biaya  (‘false positives’). Berikut tampilan dua jenis kurva ROC (discrete dan continous).
Gambar 3. Grafik ROC (discrete dan continous) (Gorunescu, 2011)
Pada  Gambar  3,  garis  diagonal  membagi  ruang ROC, yaitu:
1. (a)  poin  diatas  garis  diagonal  merupakan hasil klasifikasi yang baik.
2. (b) point dibawah garis diagonal merupakan hasil klasifikasi yang buruk.
Dapat disimpulkan bahwa, satu point pada kurva ROC adalah lebih baik dari pada yang lainnya jika arah  garis  melintang  dari  kiri  bawah  ke  kanan atas  didalam  grafik.  Tingkat  akurasi  dapat  di diagnosa sebagai berikut (Gorunescu, 2011): Akurasi 0.90 – 1.00 = Excellent classification Akurasi 0.80 – 0.90 = Good classification Akurasi 0.70 – 0.80 = Fair classification Akurasi 0.60 – 0.70 = Poor classification Akurasi 0.50 – 0.60 = Failure

## Metode penelitian
Menurut  Sharp  et  al  (Dawson,  2009) penelitian  adalah  mencari  melalui  proses  yang metodis  untuk  menambahkan  pengetahuan  itu sendiri dan dengan yang lainnya, oleh penemuan fakta  dan  wawasan  tidak  biasa.  Pengertian lainnya,  penelitian  adalah  sebuah  kegiatan  yang bertujuan  untuk  membuat  kontribusi  orisinal terhadap ilmu pengetahuan (Dawson, 2009).
Penelitian ini adalah penelitian eksperimen  dengan  metode  penelitian  sebagai berikut :
1.  Pengumpulan data
Pada  pengumpulan  data  dijelaskan  tentang bagaimana  dan  darimana  data  dalam  penelitian
ini didapatkan, ada dua tipe dalam pengumpulan data,  yaitu  pengumpulan  data  primer  dan pengumpulan data sekunder. Data primer adalah data  yang  dikumpulkan  pertama  kali  untuk melihat  apa  yang  sesungguhnya  terjadi.  Data sekunder  adalah  data  yang  sebelumnya  pernah dibuat oleh seseorang baik di terbitkan atau tidak (Kothari, 2004). Dalam pengumpulan data primer dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode observasi  dan  interview,  dengan  menggunakan data-data  yang  berhubungan  dengan  pemilu ditahun  2009.  Data  yang  didapat  dari  KPUD Jakarta  adalah  data  pemilu  tahun  2009  dengan jumlah data sebanyak 2268 record, terdiri dari 11 variabel  atau  atribut.  Adapaun  variabel  yang digunakan  yaitu  no  urut  partai,  nama  partai, suara sah partai, no urut caleg, nama caleg, jenis kelamin,  kota  adminstrasi,  daerah  pemilihan, suarah  sah  caleg,  jumlah  perolehan  kursi. Sedangkan varaibel tujuannya yaitu hasil pemilu. 2.  Pengolahan awal data Jumlah  data  awal  yang  diperoleh  dari pengumpulan  data  yaitu  sebanyak  2.268  data, namun  tidak  semua  data  dapat  digunakan  dan tidak  semua  atribut  digunakan  karena  harus melalui  beberapa  tahap  pengolahan  awal  data (preparation  data).  Untuk  mendapatkan  data yang berkualitas, beberapa teknik yang dilakukan sebagai berikut (Vercellis, 2009):
a. Data  validation,  untuk  mengidentifikasikan dan menghapus data yang ganjil (outlier/noise),  data  yang  tidak  konsisten, dan data yang tidak lengkap (missing value).
b. Data  integration  and  transformationi,  untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi algoritma.  Data  yang  digunakan  dalam penulisan  ini  bernilai  kategorikal.  Data ditransformasikan kedalam software Rapidminer.  Tabel  kategorikal  atribut terlihat pada table 3.2.
c. Data  size  reduction  and  discritization,  untuk memperoleh  data  set  dengan  jumlah  atribut dan  record  yang lebih  sedikit  tetapi  bersifat informative.
3.  Model yang diusulkan
Model  yang  diusulkan  pada  penelitian  ini berdasarkan state of the art tentang prediksi hasil pemilihan umum adalah menggunakan algoritma neural  network  dengan  menerapkan  optimasi algoritma  genetika  dan  optimasi  dengan  Particle swarm optimization.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode Neural Network Algoritma neural network adalah algoritma untuk  pelatihan  supervised  dan  didesain  untuk operasi  pada  feed  forward  multilapis.  Algoritma neural  network  bisa  dideksripsikan  sebagai
berikut:  ketika  jaringan  diberikan  pola  masukan sebagai  pola  pelatihan  maka  pola  tersebut menuju  ke  unit-unit  pada  lapisan  tersembunyi untuk  diteruskan  ke  unit-unit  lapisan  terluar. Hasil  terbaik  pada  eksperiment  adalah  dengan accuracy  yang  dihasilkan  sebesar  98.50  dan AUCnya 0.982.
Dari  ekperimen  terbaik  di  atas  maka didapat  arsitektur  neural  network  dengan menghasilkan  enam  hiddden  layer  dengan  tujuh atribut  input layer  dan  dua  output layer.  Gambar arsitektur neural network terlihat pada gambar 4 dibawah ini

## Gambar 4. Arsitektur neural network

## Metode Neural Network berbasis PSO
Particle  Swarm  Optimization  memiliki perbandingan  lebih  atau  bahkan  pencarian kinerja  lebih  unggul  untuk  banyak  masalah optimasi  dengan  lebih  cepat  dan  tingkat konvergensi yang lebih stabil. Untuk menemukan solusi  yang  optimal,  masing-masing  partikel bergerak  kearah  posisi  yang  terbaik sebelumnya dan  posisi  terbaik  secara  global.  Hasil  terbaik pada  eksperiment  diatas  adalah  dengan  accuracy yang dihasilkan sebesar 98.85 dan AUCnya 0.996.
Langkah  selanjutnya  adalah  menyeleksi atribut  yang  digunakan  yaitu jenis kelamin, no. urut  parpol,  suara  sah  partai,    jumlah  perolehan kursi, daerah pemilihan, no. urut caleg, suara sah caleg  dan  1  atribut  sebagai  label  yaitu  hasil pemilu. Dari hasil eksperiment dengan menggunakan  algoritma  neural network  berbasis particle  swarm  optimization  diperoleh  beberapa atribut atribut yang berpengarug terhadap bobot atribut    yaitu  :  Juml.  Perolehan  kursi  dengan bobot  0.143,  no.  urut  caleg  dengan  bobot  0.344 dan  suara  sah  caleg  dengan  bobot  1.  Sedangkan atribut lainnya seperti: jenis kelamin, nomor urut partai,  suara  sah  partai,  daerah  pemilihan  dan suara sah caleg tidak berpengaruh terhada bobot atribut. Dari  ekperimen  terbaik  di  atas  maka didapat  arsitektur  neural  network  dengan menghasilkan  lima  belas  hiddden  layer  dengan dua  atribut  input  layer  dan  dua  output  layer.
Gambar  arsitektur  neural  network  terlihat  pada gambar 5 dibawah ini
Gambar 5. Arsitektur neural network berbasis PSO
Neural Network berbasis Algoritma Genetika Algoritma
neural network bisa dideksripsikan  sebagai  berikut:  ketika  jaringan diberikan  pola  masukan  sebagai  pola  pelatihan maka  pola  tersebut  menuju  ke  unit-unit  pada lapisan  tersembunyi  untuk  diteruskan  ke  unit- unit  lapisan  terluar.  Sedangkan  Algoritma genetika  adalah  algoritma  pencarian  heuristik yang didasarkan atas mekanisme evolusi biologis. Keberagaman pada evolusi biologis adalah variasi dari kromosom antar individu organisme. Variasi kromosom  ini  akan  mempengaruhi  laju reproduksi  dan  tingkat  kemampuan  organisme untuk tetap hidup. Pengujian dengan mengunakan  neural  network  berbasis  algoritma genetika  didapatkan  nilai  accuracy  93.03  % dengan  nilai  precision  91.28  %  dan  nilai  AUC adalah 0.971.

## Analisa Evaluasi dan Validasi Model
Gambar 5. Pengujian cross validation Dari  hasil  pengujian  diatas,  baik  evaluasi menggunakan  counfusion  matrix  maupun  ROC
curve  terbukti  bahwa  hasil  pengujian  algoritma neural  network  berbasis  algoritma  genetika memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi dibandingkan dengan algoritma neural network. Nilai  akurasi  untuk  model  algoritma  neural network sebesar 98.50 % dan nilai akurasi untuk model  algoritma  neural  network  berbasis Algortima  genetika  sebesar  93.03  %  dengan selisih akurasi 5.47 %.
Sedangkan  evaluasi  menggunakan  ROC curve  sehingga  menghasilkan  nilai  AUC  (Area Under  Curve)  untuk  model  algoritma  neural network  mengasilkan  nilai  0.982  dengan  nilai diagnosa  Excellent  Classification,  sedangkan untuk  algoritma  neural  network    berbasis algoritma  genetika  menghasilkan  nilai  0.971 dengan nilai diagnose Excellent Classification, dan selisih nilai keduanya sebesar  0.011.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  eksperiment  yang dilakukan  dari  hasil  analisis  optimasi  model algoritma  neural  network  berbasis  algoritma genetika.  Model  yang  dihasilkan  diuji  untuk mendapatkan  nilai  accuracy, precision, recall dan AUC  dari  setiap  algoritma  sehingga  didapat pengujian  dengan  menggunakan  neural  network didapat  nilai  accuracy  adalah  91.64  %  dengan nilai  precision  91.20  %  dan  nilai  AUC  adalah 0.942. sedangakan pengujian dengan mengunakan  neural  network  berbasis  algoritma genetika  didapatkan  nilai  accuracy  93.03  % dengan  nilai  precision  91.28  %  dan  nilai  AUC adalah  0.971.  maka  dapat  disimpulan  pengujian model  pemilu  legislatif  DKI  Jakarta  dengan menggunakan  neural  network  dengan  neural network  berbasis  algoritma  genetika    didapat bahwa  pengujian  neural  network  berbasis algoritma  genetika  lebih  baik  dari  pada  neural network sendiri.
Dengan  demikian  dari  hasil  pengujian model  diatas  dapat  disimpulkan  bawa  neural network berbasi  algoritma genetika memberikan pemecahan untuk permasalahan pemilu legislatif DKI Jakarta lebih akurat.

## REFERENSI
Astuti, E. D. (2009). Pengantar Jaringan Saraf Tiruan. Wonosobo: Star  Publishing. Borisyuk, R., Borisyuk, G., Rallings, C., & Thrasher, M. (2005). Forecasting the 2005 General
Election:A Neural Network Approach. The
British Journal of Politics & International Relations Volume 7, Issue 2 , 145-299.
Choi, J. H., & Han, S. T. (1999). Prediction of
Elections Result using Descrimination of
Non-Respondents:The Case of the 1997 Korea Presidential Election. Dawson, C. W. (2009). Projects in Computing and Information  System  A  Student's  Guide. England: Addison-Wesley.
Gorunescu,  F.  (2011).  Data  Mining  Concepts, Model and Technique. Berlin: Springer. Han,  J.,  &  Kamber,  M.  (2007).  Data  Mining Concepts and Technique. Morgan Kaufmann publisher Kothari,  C.  R.  (2004).  Research  Methology methodes  and  Technique.  India:  New  Age Interntional.
Kusrini,  &  Luthfi,  E.  T.  (2009).  Algoritma  Data mining. Yogyakarta: Andi.
Larose,  D.  T.  (2005).  Discovering  Knowledge  in
Data. Canada: Wiley Interscience.
Maimon, O., & Rokach, L. , 2010, Data Mining and
Knowledge  Discovery  Handbook.  London:
Springer. Moscato, P., Mathieson, L., Mendes, A., & Berreta, R. (2005). The Electronic Primaries:Prediction  The  U.S.  Presidential Using  Feature  Selection  with  safe  data.
ACSC  '05  Proceeding  of  the  twenty-eighth Australian conference on Computer Science Volume 38 , 371-379.
Myatt,  G.  J.  (2007).  Making  Sense  of  Data  A
Practical  Guide  to  Exploratory  Data Analysis  and  Data  Mining.  New  Jersey:  A John Wiley & Sons, inc., publication.
Nagadevara,  &  Vishnuprasad.  (2005).  Building Predictive  models  for  election  result  in india  an  application  of  classification  trees and neural network. Journal of Academy of Business and Economics Volume 5 .
Park,  T.  S.,  Lee,  J.  H.,  &  Choi,  B.  ,  2009, Optimization for Artificial Neural Network with  Adaptive  inertial  weight  of  particle swarm optimization. Cognitive Informatics,
IEEE International Conference , 481-485.
Purnomo,  M.  H.,  &  Kurniawan,  A.  (2006). Supervised  Neural  Network.  Suarabaya: Garaha Ilmu. Rigdon,  S.  E.,  Jacobson,  S.  H.,  Sewell,  E.  C.,  & Rigdon, C. J. (2009). A Bayesian Prediction Model  For  the  United  State  Presidential Election.  American  Politics  Research
volume.37 , 700-724. Salappa, A., Doumpos, M., & Zopounidis, C. , 2007, Feature Selection Algorithms in Classification  Problems:  An  Experimental Evaluation.  Systems  Analysis,  Optimization and Data Mining in Biomedicine , 199-212. Santoso, T. (2004). Pelanggaran pemilu 2004 dan penanganannya. Jurnal demokrasi dan Ham , 9-29.
Sardini,  N.  H.  (2011).  Restorasi penyelenggaraan pemilu  di  Indonesia.  Yogyakarta:  Fajar Media Press.
Shukla,  A.,  Tiwari,  R.,  &  Kala,  R.  (2010).  Real Life Application of Soft Computing. CRC Press.
Undang-Undang RI No.10. (2008). Vercellis,  C.  (2009).  Business  Intelligence  :  Data Mining  and  Optimization  for  Decision Making. John Wiley & Sons, Ltd.

## BIODATA  PENULIS
Mohammad Badrul, M.Kom Penulis  adalah  Dosen  Tetap di  STMIK  Nusa  Mandiri Jakarta.  Penulis  Kelahiran  di
Bangkalan  01  Januari  1984. Penulis menyelesaikan
Program  Studi  Strata  1  (S1) di  Kampus  STMIK  Nusa Mandiri  Prodi  Sistem  Informasi    dengan  gelar S.Kom  pada  tahun  2009  dan  menyelesaikan progarm  Srata  2  (S2)  di  Kampus  yang  sama dengan  Prodi  ilmu  Komputer  dengan  gelar M.Kom  pada  tahun  2012.  Selain  mengajar, Penulis juga aktif dalam membimbing mahasiswa yang  sedang  melakukan  penelitian  khususnya  di tingkat  Strata  1  dan  penulis  juga  terlibat  dalam tim  konsorsium  di  Jurusan  Teknik  Informatika STMIK  Nusa  Mandiri  untuk  penyusunan  bahan ajar. Saat ini penulis memiliki Jabatan Fungsional Asisten  ahli  di  kampus  STMIK  Nusa  Mandiri Jakarta.  Penulis  tertarik  dalam  bidang  kelimuan Data  mining,  Jaringan  komputer,  Operating sistem  khususnya  open  source,  Database, Software engineering dan Research Metode.