## ALGORITMA C4.5 UNTUK PREDIKSI HASIL PEMILIHAN LEGISLATIF DPRD DKI JAKARTA
1 Evicienna, 2 Hilda Amalia
1,2 Jurusan Komputerisasi Akuntansi AMIK Bina Sarana Informatika Jakarta Jl. Ciledug Raya No. 168 Ulujami, Jakrta Selatan email: 1 evicienna.eca@bsi.ac.id , 2 hilda.ham@bsi.ac.id

## ABSTRACT
Elections are a means of implementation of the sovereignty of the people in the Unitary State of Indonesia based on Pancasila and 1945 Constitution. Elections held in Indonesia is to choose the leadership  of  both  the  president  and  vice  president,  member  of  parliament,  parliament,  and  the DPD. The election results should be predicted accurately, because an impact on various aspects of social,  economic,  security,  and  others.  Based  on  these  problems  we  need  a  model  that  can accurately  predict  the  outcome  of  the  election.  C4.5  algorithm  model  is  a  model  that  is  easy  to understand and has a good degree of accuracy. By using the C4.5 algorithm models the obtained results are of high accuracy values for the election results in the amount of 97.84% and the AUC value obtained is 0.970 with a diagnosis rate Excellent Classification
Keyword : C4.5 Algorithm, Prediciton, Election
.
I. Pendahuluan
Pemilu adalah sarana pelaksanaan kedaulatan  rakyat  dalam  Negara  Kesatuan  RI yang berdasarkan pancasila dan UUD 1945(UU RI  nomor  3  tahun  1999).  Pemilihan  Umum (pemilu)  merupakan  salah  satu  pilar  utama untuk memilih pimpinan(Sardini, 2011). Untuk penetapan  caleg  DPRD  terpilih  dilaksanakan dengan  sistem  suara  terbanyak  pada  pemilu tahun 2009. Dengan ketentuan suara terbanyak, penetapan  caleg  terpilih  ditetapkan  peringkat suara sah terbanyak pertama, kedua, ketiga, dan seterusnya.  Ketentuan  ini  tertuang  dalam peraturan  KPU  nomor  15  tahun  2009. Ketentuan ini membuat sistem penetapan calon terpilih  menjadi  berbeda  dengan  pemilu  tahun 2004.  Setiap  lima  tahun  tatacara  perhitungan suara  selalu  berubah  sesuai  dengan  peraturan perundang-undangan  yang  berlaku.  Prediksi hasil  pemilihan  umum  perlu  diprediksi  dengan akurat, karena hasil prediksi yang akurat sangat penting  dan  mempunyai  dampak  diberbagai 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.
Algoritma  C4.5  atau  disebut  dengan pohon  keputusan  adalah  sebuah  pohon  dimana
terdapat  node  internal  yang  mendeskripsikan atribut-atribut,  setiap  cabang  menggambarkan hasil  dari  atribut  yang  diuji,  dan  setiap  daun menggambarkan kelas. Pohon keputusan dengan  mudah  dapat  dikonversi  ke  aturan klasifikasi.  Secara  umum  pohon  keputusan memiliki akurasi yang baik, namun keberhasilan  penggunaan  tergantung  pada  data yang diolah.
Penelitian  sebelumnya  pernah  membahas mengenai  prediksi  pemilu  dengan  motode decision tree maupun classification tree dengan nilai  akurasi  baik.  Dari  beberapa  penelitian tersebut  dilakukan  dengan  model clasification tree dan neural  network hasil  akurasi  yang didapat  untuk classification  tree sebesar 92,82% dana neural network sebesar 96,82%(Vishnuprasad, 2005), model k-Feature Set hasil  akurasinya  80%(Moscato,  Mathieson, &  Berretta,  2004),  dan  model  CHAID  ( Chi- squared  Automatic  Interaction  Detection ) total estimasi  yang  didapat  sebesar  97,9%(Choi  & Han, 1999).
Pada  penelitian  ini  akan  memprediksi hasil  pemilu  dengan  menggunakan  algoritma dengan  menganalisis  sejumlah  atribut  yang menjadi  parameter  untuk  prediksi  hasil  pemilu DPRD  DKI  Jakarta,  diantaranya:  nama  partai, no  urut  partai,  suara  sah  partai,  nama  caleg, kota  administrasi,  jenis  kelamin,  suara  sah caleg,  no  urut  caleg,  jumlah  perolehan  kursi, dan daerah pemilihan.
II. Kajian Literatur
a.      Data Mining
Data  mining  adalah  salah  satu  cabang ilmu komputer  yang banyak menarik perhatian masyarakat. Data mining adalah tumpukan data yang  sudah  tersimpan  selama  bertahun-tahun yang dimasukkan kedalam database tetapi tidak digunakan kembali atau disebut “data sampah”. Data  mining  digunakan  untuk  menggali  dan mendapatkan  informasi  dari  data  dengan jumlah  besar(Gorunescu,  2011).  Salah  satu metode  data  mining  adalah  pengklasifikasian data, yaitu kegiatan mengekstrak dan memprediksi  label  kategori  untuk  masing- masing  data.  Adapun  salah  satu  model pengklasifikasin  dari  data  mining  tersebut adalah  algoritma  C4.5  yang  akan  dijadikan sebagai model pada penelitian ini. b.   Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 adalah hasil dari pengembangan algoritma ID3 ( Iterative
Dichotomiser ) yang dikembangkan oleh Quinlan(Han  &  Kamber,  2006).  Algoritma C4.5 atau pohon keputusan mirip sebuah pohon dimana  terdapat  node  internal  (bukan  daun) yang  mendeskripsikan  atribut-atribut,  setiap cabang  menggambarkan hasil dari atribut yang diuji,  dan  setiap  daun  menggambarkan  kelas. Pohon keputusan dengan mudah dapat dikonversi  ke  aturan  klasifikasi.  Secara  umum keputusan  pengklasifikasi  pohon  memiliki akurasi yang  baik,  namun keberhasilan penggunaan  tergantung  pada  data  yang  akan diolah. Adapun  tahapan  yang  digunakan  dalam membuat
sebuah pohon
keputusan
menggunakan  algoritma  C4.5  yang  ada  di penelitian ini(Gorunescu, 2011) yaitu:
1. Mempersiapkan  data training ,  dapat diambil  dari  data  histori  yang  pernah terjadi sebelumnya dan sudah dikelompokan dalam kelas-kelas tertentu.
2. Menentukan  akar  dari  pohon  dengan menghitung  nilai gain yang  tertinggi
dari masing-masing atribut atau berdasarkan nilai index entropy
terendah. Sebelumnya dihitung terlebih  dahulu  nilai index  entropy , dengan rumus: Keterangan: i = himpunan kasus m = jumlah partisi i f(i,j) = proposi j terhadap i
3. Hitung  nilai gain dengan  rumus:
Keterangan: p = jumlah partisi atribut ni = proporsi ni terhadap i n  = jumlah kasus dalam n
4. Ulangi langkah ke-2 hingga semua record terpartisi
Proses partisi pohon keputusan akan berhenti disaat: a. Semua tupel dalam record dalam simpul m mendapat kelas yang sama
b. Tidak ada atribut dalam record yang dipartisi lagi
c. Tidak ada record didalam cabang yang kosong.

## III. Metode Penelitian
Terdapat  empat  metode  penelitian  yang umum  digunakan,  yaitu  A ction  Research , E xperiment ,  C ase  Study ,  dan  S urvey (Dawson, 2009). Pada penelitian kali ini  yang digunakan adalah  penelitian Experiment ,  yaitu  penelitian yang  melibatkan  penyelidikan  perlakuan  pada parameter/variabel  tergantung  dari  penelitinya dan  menggunakan  tes  yang  dikendalikan  oleh si  peneliti  itu  sendiri.  Dalam  penelitian eksperimen digunakan spesifikasi software dan hardware sebagai  alat  bantu  dalam  penelitian pada Tabel 1.
Tabel 1 Spesifikasi Hardware dan Software
Software Hardware Sistem Operasi: Win 7 CPU: Dual Core Data Mining: Rapid Miner Memory: 1 GB Hardisk; 250 GB
Pada  penelitian  ini,  data  yang  digunakan adalah  data  pemilu  tahun  2009.  Data  pemilu tersebut      akan  diolah  menggunakan  model algoritma  C4.5  untuk  mendapatkan  nilai akurasi yang baik dan  dapat digunakan sebagai rules dalam  memprediksi  hasil  pemilu.  Dalam penelitian ini akan dilakukan beberapa langkah-langkah atau tahapan penelitian seperti yang terdapat pada gambar 1.
Gambar 1 Tahapan Penelitian
1. Pengumpulan Data Pada penelitian ini digunakan pengumpulan  data  sekunder,  yaitu  mengambil data pemilu ditahun 2009, menggunakan buku, jurnal,  publikasi,  dan  lain-lain.  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 prediktor 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. Sendangkan variabel tujuannya  yaitu  hasil  pemilu.  Berikut  contoh data pemilu tahun 2009 pada Tabel 2: Pengumpulan Data Pengolahan Data Awal Model yang Diusulkan Eksperiment & Uji Model Algoritma C4.5 Evaluasi & Validasi Model Algoritma C4.5
2. Pengolahan Data Awal Untuk mendapatkan data yang berkualitas  terdapat  teknik preprocessing yang digunakan pada penelitian ini, yaitu:
1. Data integration and transformation , untuk  meningkatkan  akurasi  dan efisiensi  algoritma(Vercellis,  2009). Data yang digunakan dalam penulisan  ini  bernilai  kategorikal. Data ditransformasikan kedalam angka menggunakan software RapidMiner,  terlihat  pada  Tabel  3 Tabel 3 Candidate Split Algoritma C4.5 Candidate Split Child Nodes 1 Suara sah caleg < 6989.500 Suara sah caleg > 6989.500 Suara sah caleg < 4295.500 Suara sah caleg > 4295.500 Suara sah caleg < 8529.500 Suara sah caleg > 8529.500 Suara sah caleg < 4488 Suara sah caleg > 4488 Suara sah caleg < 2589.500 Suara sah caleg > 2589.500 Suara sah caleg < 2919.500 Suara sah caleg > 2919.500 Suara sah caleg < 5600.500 Suara sah caleg > 5600.500 Suara sah caleg < 5898 Suara sah caleg > 5898 Suara sah caleg < 6319 Suara sah caleg > 6319 Suara sah caleg < 3643.500 Suara sah caleg > 3643.500 2 Suara  sah  partai < 49839 Suara sah partai > 49839 Suara  sah  partai < 16982.500 Suara sah partai > 16982.500 Suara  sah  partai < 43039.500 Suara sah partai > 43039.500 Suara  sah  partai < 46526 Suara sah partai > 46526 Suara  sah  partai < 21615 Suara sah partai > 21615 Suara  sah  partai < 28368.500 Suara sah partai > 28368.500 Suara  sah  partai < 26112 Suara sah partai > 26112 3 Jumlah perolehan kursi < 14.500 Jumlah  perolehan kursi > 14..500 Jumlah perolehan kursi < 5 Jumlah  perolehan kursi > 5 4 Nama partai = Partai Amanat Nasional Nama partai = Partai Damai Sejahtera Nama  partai  =  Partai  Demokrasi Indonesia Perjuangan
Nama partai = Partai Demokrat Nama  partai  =  Partai  Gerakan Indonesia Raya Nama partai = Partai Golkar Nama  partai  =  Partai  Keadilan
Sejahtera Nama  partai  =  Partai  Peduli  Rakyat Nasional Nama  partai  =  Partai  Persatuan
Pembangunan
3. Model yang Diusulkan
Model yang diusulkan pada penelitian ini adalah  menggunakan  algoritma  C4.5,  yang terlihat pada Gambar 2

## Gambar 2 Model yang Diusulkan
Algoritma  C4.5  yaitu  model  untuk mengubah  data  menjadi  pohon  keputusan dengan aturan-aturannya ( rules ).

## IV. PEMBAHASAN
a. Eksperimen Adapun eksperimen yang dilakukan pada penelitian ini adalah:
1. Menghitung  jumlah  kasus  class  YA  dan class  TIDAK  serta  nilai Entropy dari semua  kasus.  Kasus  dibagi  berdasarkan atribut  pada  Tabel  2.3  dengan  jumlah kasus  2268 record ,  kelas  YA  ada  94 record dan  kelas  TIDAK  sebanyak  2174 record sehingga didapat entropy :
=  (-94/2268  .  log 2 (94/2268))  +  (- 2174/2268 . log 2 (2174/2268))
= 0.2488
2. Hitung  nilai  Gain  dari  masing-masing atribut pada Tabel 3, sebagai contoh untuk suara sah caleg:
≤ 6989.500 = 2203/2268 > 6989.500 = 65/2268 Atribut  suara  sah  caleg  <  6989.500  terdiri dari  32  class  YA  dan  2171  class  TIDAK, dan  untuk  atribut  suara  sah  caleg  > 6989.500  terdiri  dari  62  class  YA  dan  3 class  TIDAK.  Nilai  Entropynya  dapat dihitung sebagai berikut:
Suara sah caleg < 6989.500 = ((-32/2203 . log2 (32/2203) + (-2171/2203.
log2 (2171/2203))
= 0.10949
Suara  sah  caleg  >  6989.500  =  ((-62/65  . log2 (62/65) + (-3/65 . log2 (3/65)) = 0.26983
E  split suara  sah  caleg    =  ((2203/2268 (0.10949) + (65/2268 (0.26983)) = 0.11408
Gain suara sah caleg    = 0.2488 – 0.11408 = 0.1347 Perhitungan entropy dan gain untuk semua atribut  dilakukan,  untuk  mendapatkan  nilai gain  tertinggi.  Hasil  perhitungan  seluruh atribut terlihat pada tabel 4
Tabel 4 Informasi Gain Algoritma C4.5
Candidate Split Kasus YA  TIDAK Entropy Gain suara sah caleg <= 6989.500 2203 32 2171 0.114081 0.134719 > 6989.500 65 62 3 <= 4295.500 2162 14 2148 0.091322 0.157478 > 4295.500 106 80 26 <= 8529.500 2220 47 2173 0.147927 0.100873 > 8529.500 48 47 1 <= 4488 2166 18 2148 0.103082 0.145718 > 4488 102 76 26 <= 2589.500 2055 0 2055 0.09298 0.15582 > 2589.500 213 94 119 <= 2919.500 2078 2 2076 0.093822 0.154978 > 2919.500 190 92 98 <= 5600.500 2185 23 2162 0.102994 0.145806 > 5600.500 83 71 12 <= 5898 2190 27 2163 0.112752 0.136048 > 5898 78 67 11 <= 6319 2198 29 2169 0.109622 0.139178 > 6319 70 65 5 <= 3643.500 2132 11 2121 0.101675 0.147125 > 3643.500 136 83 53 suara sah partai <= 49839 1802 23 1779 0.204852 0.043948 > 49839 466 71 395 <= 16982.500 1338 0 1338 0.193707 0.055093 > 16982.500 930 94 836
<= 43039.500 1758 20 1738 0.203941 0.044589 > 43039.500 510 74
436
<= 46526 1778 22 1756 0.205463 0.043337 > 46526 490 72 418
<= 21615 1452 5 1447 0.182026 0.066774 > 21615 816 89 727 <= 28368.500 1571 12 1559  0.2055406 0.043394 > 28368.500 697 82 615 <= 26112 1530 10 1520 0.204726 0.044074 > 26112 738 84 654 jumlah perolehan kursi <= 14.500 2053 44 2009 0.209417 0.039383 > 14.500 215 50 165 <= 5 1535 9 1526 0.202427 0.046373 > 5 733 85 648 nama partai 0.085542 PAN 109 4 105 0.010907 PDS 98 4 94 0.010631 PDIP 111 11 100 0.022813 Partai Demokrat 112 32 80 0.042623 Gerindra 74 6 68 0.013246 Partai Golkar 112 7 105 0.016656 PKS 101 18 83 0.030111 PPRN 85 0 85 0 PPP 103 7 96 0.016271
b. Pengujian Sementara untuk pengujian yang dilakukan mengguanakan
K-Fold Cross
Validation yang terlihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 4 Pengujian K-Fold Cross Validation Algoritma C4.5
Model klasifikasi bisa dievaluasi berdasarkan  kriteria  seperti  tingkat  akurasi, kecepatan, kehandalan, skabilitas, dan interpretabilitas(Vercellis, 2009). Mencari
nilai  akurasi  dan  AUC  menggunakan  model
confusion matrix dan ROC ( Receiver
Operating Characteristic ). a. Confusion Matrix Berikut tabel Confusion Matrix algoritma  C4.5,  dari  tabel  ini  terlihat  nilai akurasi yang didapat adalah 97,84%.
Tabel 5 Model counfusion matrix untuk Algoritma C4.5
Dari  tabel  diatas  terlihat  bahwa  jumlah True Positive adalah 2153 record
diklasifikasikan  sebagai  TIDAK  terpilih  dan False Negative sebanyak 28 record diklasifikasikan sebagai TIDAK terpilih tetapi YA terpilih. Berikutnya 66 record untuk True Negative (TN)  diklasifikasikan  sebagai  YA
terpilih,  dan  21 record False  Positive (FP) diklasifikasin  sebagai  YA  terpilih  ternyata TIDAK.
b. Evaluasi ROC
Pada grafik ROC terlihat nilai AUC( Area  Under  Curve )  sebesar  0.970 dengan nilai akurasi Excellent Classification .

## V. KESIMPULAN
Hasil eksperimen dan evaluasi penelitian prediksi hasil pemilihan legislatif DPRD DKI Jakarta  menggunakan  algoritma  C4.5  terbukti akurat,  terlihat  dari  hasil  yang  didapat  yaitu sebesar nilai akurasi sebesar 97.84% dan nilai AUC  sebesar  0.970  dengan  tingkat  diagnosa Excellent Classification .

## DAFTAR PUSTAKA
Borisyuk,  R.,  Borisyuk,  G.,    Rallings,  C.,  & thrasher,  M.  (2005).  Forcesting  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). Predictionof Election  Results  Using  Discrimination  of Non-Respondents.
Dawson,  C.  W.  (2009). Project  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.  (2006).  Data  Mining Concepts  and  technique.  San  Francisco:
Diane Cerra
Moscato,  P.  Mathieson,  L.  Mendes,  A.,  &
Berretta,  R.  (2004).  The  Electronic Primaries:  Predicting  the  U.S.  Presidency Using  Feature  Selection  with  Safe  Data Reduction. Sardini, N. H. (2011). Restorasi Penyelenggaraan  Pemilu  di  Indonesia. Yogyakarta: Fajar Media Press
Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 3
Tahun 1999. Tentang: Pemilihan Umum.
Vercellis,  C.  (2009).  Business  Inelligentce: Data  Mining  and  Optimization for Decision Making. Southern Gate, Chichester,  West  Sussex:  John  Wiley  &
Sons, Ltd.
Vishnuprasad,  N.  (2005).  Building  Predictive Models  for  Election  Results  In  Indiana-an
Application of Classification