## PERBANDINGAN ALGORITMA C4.5 DAN NEURAL NETWORK UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PEMILU LEGISLATIF DKI JAKARTA
Mohammad Badrul Program Studi Sistem Informasi STMIK Nusa Mandiri Jakarta Jl. Damai No. 8 Warung Jati Barat (Margasatwa) Jakarta Selatan.Telp. (021) 78839513 mohammad.mbl@nusamandiri.ac.id

## ABSTRACT
General  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.  In  this  study  comparison  of  data  mining  methods,  namely  C4.5  and neural  network  algorithm  is  applied  to  both  the  data  legislative  candidates  to  be  elected  to  the legislature  and  were  not  selected.  C4.5  algorithm  is  one  of  the  algorithms  in  a  decision  tree method  that  converts  the  data  into  a  decision  tree  using  entropy  calculation  formula.  While  the neural  network  algorithm  is  a  method  like  human  neurons  to  find  the  best  path.  From  the  test results to measure the performance of both methods using cross validation test method, confusion matrix and ROC curves is known that the neural network has the highest accuracy value which is equal  to  98.50%,  followed  by  the  C4.5  algorithm  method  with  97.84%  accuracy  values.  AUC values  for  the  neural  network  method  showed  the  highest  value  of  0.982  and  a  decision  tree algorithm with a value of 0.970.
Kata Kunci : Elections, C4.5 algorithm, neural network algorithm, accuracy .

## PENDAHULUAN
Pemilihan  umum  (Pemilu)  adalah sarana  pelaksanaan  kedaulatan  rakyat  dalam negara  kesatuan  Republik  Indonesia  yang berdasarkan  pancasila  dan  Undang-Undang Dasar  1945  (Undang-Undang  RI  No.10 Tahun  2008  tentang  Pemilihan  umum). 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  Dewan  Perwakilan Rakyat  (DPR),  Dewan  Perwakilan  Rakyat
Daerah  (DPRD)  provinsi,  dan  Dewan Perwakilan Rakyat Daerah (DPRD) kabupaten/kota  yang  dilaksanakan  dengan sistem proporsional terbuka (Undang-Undang RI  No.10  Tahun  2008  tentang  Pemilihan umum).  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  Dewan  Perwakilan  Rakyat  Daerah (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,  dan 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,  dan  Rigdon, 2009)  melakukan  prediksi  hasil  pemilihan umum dengan menggunakan metode Estimator  Bayesian. (Moscato,  Mathieson, Mendes,  dan  Berreta,  2005)  melakukan penelitian  untuk  memprediksi  pemilihan presiden  Amerika  Serikat  menggunakan decision  tree. (Choi  dan  Han,  1999)
memprediksi  hasil  pemilihan  presiden  di Korea  dengan  metode  Decision  Tree.
(Nagadevara dan Vishnuprasad, 2005) memprediksi  hasil  pemilihan  umum  dengan model classification tree dan neural network. (Borisyuk,  Borisyuk,  Rallings,  dan  Thrasher, 2005)  yang  memprediksi  hasil  pemilihan umum  dengan  menggunakan  metode neural network. Tetapi  belum  ada  yang  melakukan perbandingan metode-metode tersebut sehingga belum diketahui metode yang paling akurat.
Untuk  itu  dalam  penelitian  ini  akan dilakukan perbandingan metode neural network  dengan metode  yang  layaknya neuron  manusia  untuk  mencari  jalur  terbaik dan  metode  algoritma  C4.5  dengan  merubah data  menjadi  pohon  keputusan  menggunakan rumus    perhitungan  entropi.  Pada  penelitian ini, penulis menggunakan aplikasi rapidminer sehingga  diperoleh  metode  dengan akurasi prediksi  hasil  pemilihan  umum  Legislatif  di DKI Jakarta.

## BAHAN DAN METODE
Pemilihan  umum  (Pemilu)  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 Dewan Perwakilan Rakyat Daerah (DPRD) tingkat II, Dewan Perwakilan  Rakyat  Daerah  (DPRD)  Tingkat I,  Dewan  Perwakilan  Rakyat  (DPR)  RI  dan Dewan Pimpinan Daerah (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  Dewan  Perwakilan Rakyat  (DPR)/Dewan  Perwakilan  Rakyat Daerah  (DPRD)  berdasarkan  ketentuan dalam    Undang-Undang  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  Undang-Undang nomor  10  tahun  2008  pasal  5  ayat  2  tentang pemilihan  umum.  Menurut  Undang-Undang No. 10 tahun 2008 tentang pemilihan umum, 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
Undang-Undang untuk mengajukan  daftar  calon  dengan  nomor  urut (untuk  mendapatkan  Kursi).  Karena  itu  dari segi  pencalonan  Undang-Undang  No.10 Tahun  2008  tentang  Pemilihan  umum mengadopsi sistem daftar calon tertutup.
Undang-Undang  No.10  Tahun  2008 tentang Pemilihan Umum 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 C4.5
Algoritma  C4.5  adalah  hasil  dari pengembangan  algoritma  ID3  ( Iterative Dichotomiser )  yang  dikembangkan  oleh Quinlan  (Han  dan  Kamber  2006).  Algoritma ini  digunakan  untuk  membangun  sebuah pohon  keputusan  yang  mudah  dimengerti, fleksibel, dan menarik karena dapat divisualisasikan dalam bentuk gambar (Gorunescu,  2011).  Sebelumnya  diakhir tahun  1970  sampai  awal  tahun  1980  J.  Ross Quinlan,  seorang  peneliti  dibidang machine learning , membuat sebuah algoritma decision tree yang  dikenal  dengan  ID3  ( Iterative Dichotomiser ). 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.
Sumber : Gorunescu, 2011 Gambar 1 Contoh konsep pohon keputusan sederhana
Pada  Gambar  1  variabel  target  untuk pohon  keputusan  adalah  membeli  pada  toko,
dengan  pengklasifikasian  ya  atau  tidak. Variabel predictor adalah  taxable  income (<34.000  atau  >  34.000),  marital  status (married,  divorced,  atau  single).  Simpul  akar merupakan  simpul  keputusan,  pengujiannya apakah  taxable  income  <  34.000  atau  > 34.000.
Desicion  Tree menyerupai  struktur flowchart, yang  masing-masing  internal node- nya dinyatakan sebagai atribut pengujian,  setiap  cabang  mewakili  output dari  pengujian,  dan  setiap node daun (terminal node) menentukan  label class. Node paling  atas  dari  sebuah  pohon  adalah node akar  (Han  dan  Kamber,  2007).  Salah satu  metode  klasifikasi  yang  menarik melibatkan  konstruksi  pohon  keputusan, koleksi node keputusan,  terhubung  oleh cabang-cabang,  memperpanjang  bawah  dari simpul  akar  sampai  berakhir  di node daun. Dimulai  di node  root, yang  oleh  konvensi ditempatkan  di  bagian  atas  dari  diagram pohon  keputusan,  atribut  diuji  pada node keputusan, dengan setiap hasil yang mungkin dihasilkan dalam suatu cabang. Setiap cabang kemudian  mengarah  baik  ke node lain keputusan  atau  ke node daun  untuk mengakhiri (Larose, 2005).
Sumber : Larose, 2005
Gambar 2. Contoh Decision Tree
Ada  beberapa  tahap  dalam  membuat  sebuah pohon  keputusan  dengan  algoritma  C4.5 (kusrini dan Lutfi, 2009), yaitu:
1. Menyiapkan  data  training.  Data  training biasanya  diambil  dari  data  histori  yang pernah  terjadi  sebelumnya  dan  sudah dikelompokan  ke  dalam  kelas-  kelas tertentu.
2. Menentukan  akar  dari  pohon.  Akar  akan diambil  dari  atribut  yang  terpilih,  dengan cara  menghitung  nilai  gain  dari  masing- masing  atribut,  nilai  gain  yang  paling tinggi yang akan menjadi akar pertama. Sebelum  menghitung  gain  dari    atribut, hitung dahulu nilai entropy yaitu:
( 1 , 2 ) Buy from shop?  NO (Record 2,3,6) Y e
s ( R e c o r
d 1) N o ( R e c o r d 4 ) Y e
s ( R e c o r d 5) Taxable income < 34000 Y e s N o Status = Married
Marital Status Status = Divorved
Status =
Single
Keterangan: S : himpunan kasus A : atribut N : jumlah partisi S
Pi : proporsi dari Si terhadap S
3. Kemudian hitung nilai gain dengan metode informasi gain:
4. Ulangi langkah ke-2 hingga semua tupel terpartisi.
5. Proses partisi pohon keputusan akan berhenti saat:
a. Semua tupel dalam node N mendapat kelas yang sama.
b. Tidak ada atribut di dalam tupel yang dipartisi lagi.
c. Tidak  ada  tupel  di  dalam  cabang yang kosong.

## 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, dan Kala, 2010).
Sumber : Shukla, Tiwari, dan Kala, 2010 Gambar 3 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 dan 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,  dan  Kala, 2010).
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 dan Luthfi, 2009).
Setiap  node  ( neuron) dalam neural network merupakan  sebuah  unit  pemrosesan.
\ h i d d e n 1 h i d d e n 2 h i d d e n 3 h i d d e n 4 i n p u t 1 i n p u t 2 i n p u t 3 o u t p u t 1 o u t p u t 2
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 dan  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  (Alpaydin,
2010). 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  dan  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 dan 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

## Pengujian K-Fold Cross Validation
Cross Validation adalah teknik validasi  dengan  membagi  data  secara  acak kedalam  k bagian dan  masing-masing bagian akan  dilakukan  proses  klasifikasi  (Han  dan 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.
Sumber : Han dan Kamber, 2007
Gambar 4. Ilustrasi 10 Fold Cross Validation
Pada  gambar  4  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 Sumber : Gorunescu, 2011 Classifica tion 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 ).
Sumber : Gorunescu, 2011
Gambar 5. Grafik ROC ( discrete dan continous )
Pada  Gambar  2.4  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.
Tabel 2. Atribut yang digunakan
Sumber : Penelitian Tahun 2014
3.  Model yang diusulkan
Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan analisis komparasi menggunakan tiga metode klasifikasi  data mining.  Metode yang diusulkan  untuk  pengolahan  data  mahasiswa adalah  pengunaan  algoritma  C4.5, naïve bayes dan neural network. Data diolah sesuai dengan  algoritmanya  masing-masing,  yakni data mahasiswa diolah menggunakan metode algoritma  C4.5, naïve  bayes dan neural network, setelah  diolah  dan  menghasilkan model, maka terhadap model yang dihasilkan tersebut dilakukan pengujian
menggunakankan k-fold  cross  validation, kemudian  dilakukan  evaluasi  dan  validasi hasil  dengan confusion  matrix dan  kurva
ROC. Tahap selanjutnya adalah membandingkan  hasil  akurasi  dan  AUC  dari setiap  model,  sehingga  diperoleh  model  dari metode klasifikasi yang mana yang
memperoleh nilai akurasi dan AUC tertinggi.
Dalam  tahapan  ini  akan  dilakukan  beberapa langkah-langkah metode yang diusulkan data yaitu seperti berikut: No  Atribut Nilai 1 Nama Partai Nama Partai Peserta Pemilu Leislatif 2 Nama Calon Legislatif Nama Peserta Pemilu Legislatif dari Partai Politik 3 Jenis kelamin Jenis kelamin caleg ( L/ P) 4 Kota Administrasi Nama 5 Kota administrasi di DKI Jakarta 5 No.urut parpol Nomor urut partai politik dari KPU 6 Suara sah partai Jumlah akumulasi perolehan suara partai politik 7 Juml.perolehan kursi Jumlah perolehan kursi partai 8 Daerah pemilihan Daerah pemilihan (1/2/3/4/5) 9 No.urut caleg Nomor urut caleg di partai politik tersebut 10 Suara sah caleg Jumlah suara sah caleg
Sumber : Dawson, 2009
Gambar 6. Model yang diusulkan
Hasil  pengujian  dengan  akurasi  yang paling  tinggi  adalah  metode  yang  akan digunakan untuk prediksi kelulusan mahasiswa  ini.  Berikut  gambaran  kateristik dari masing-masing metode:
a. Algoritma C4.5 yaitu salah satu algoritma dalam metode decision tree yang merubah data menjadi pohon keputusan menggunakan rumus perhitungan entropi.
b. Neural  network yaitu  metode  layaknya neuron manusia  untuk  mencari  jalur terbaik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Decision Tree
Algoritma  C4.5  dan  pohon  keputusan ( decision  tree) merupakan  dua  model  yang tidak  terpisahkan,  karena  untuk  membangun sebuah pohon keputusan, dibutuhkan algoritma C4.5. Tujuan utama dari menganalisis  data  dengan  menggunakan algoritma Decision  Tree ini  adalah  ingin mendapatkan  rule  (Witten, Frank, dan Hall, 2011)  yang  akan  dimanfaatkan  untuk pengambilan keputusan pada data baru.
Berikut  pohon  keputusan  dan  algoritma C4.5  yang  terbentuk  dari  pengolahan  data pemilu legislatif DKI Jakarta.
Sumber : Penelitian tahun 2014
Gambar 7. Pohon keputusan algoritma C4.5
Berdasarkan eksperiment yang penulis lakukan,  hasil  terbaik  menunjukan  bahwa, tingkat akurasi dengan menggunakan algoritma  C4.5  adalah  sebesar  97,84%  dan AUC dari algoritma C4.5 sebesar 0.970.

## 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 2 seperti di bawah ini
Sumber : Penelitian tahun 2014
Gambar 8. Arsitektur neural network

## Analisa Evaluasi dan Validasi Model
Hasil  dari  pengujian  model  yang dilakukan  adalah  memprediksi  hasil  pemilu legislatif  DKI  Jakarta  2009  adalah  dengan membandingkan algoritma  C4.5 dan neural network untuk  menentukan  nilai accuracy dan AUC.
Dalam menentukan nilai tingkat keakurasian  dalam  algoritma  C4.5 dan algoritma neural network,
Metode
pengujiannya  menggunakan cross  validation dengan desain modelnya sebagai berikut.
Sumber : Penelitian tahun 2014
Gambar 9. Pengujian cross validation
Dari  hasil  pengujian  diatas,  baik evaluasi  menggunakan counfusion  matrix maupun  ROC curve terbukti  bahwa  hasil pengujian  algoritma neural  network berbasis PSO memiliki  nilai akurasi  yang lebih tinggi dibandingkan dengan algoritma neural network .
Dari hasil pengujian algoritma decision  tree  dan  neural  network,  baik evaluasi  menggunakan counfusion  matrix maupun  ROC curve terbukti  bahwa  hasil pengujian algoritma neural network memiliki nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan dengan algoritma decision tree.
Nilai  akurasi  untuk  model  algoritma neural  network  sebesar  98.50  %  dan  nilai AUC sebesar 0.982. sedangkan akurasi untuk metode decision tree sebesar 97.84 % dengan AUC sebesar 0.970, dapat dilihat pada Tabel 1 dibawah ini:
Tabel 3. Perbandingan nilai akurasi Accuracy AUC Decision Tree 97.84 0.970 Neural Network 98.50 0.982 Sumber : Penelitian tahun 2014

## KESIMPULAN
Dari Dari hasil perbandingan algoritma decision  tree dan  algoritma neural network diperoleh  hasil  yaitu  nilai  akurasi yang  dapat  untuk  algoritma decision  tree sebesar 97.84 %. Sedangkan  untuk algoritma neural  network nilai  akurasi  yang  dihasilkan dari algoritma ini sebesar 98.50 %. Dari hasil tersebut didapatkan selisih untuk nilai akurasi antara  algoritma decision  tree dan  algoritma neural  network yaitu  0.66  %.  Sementara untuk  evaluasi  menggunakan  ROC curve untuk  kedua  model  yaitu,  untuk  model algoritma neural  network nilai  AUC  adalah
0.982  dengan  tingkat  diagnosa Excellent Classification ,  dan  untuk  model  algoritma decision tree nilai AUC adalah 0.970 dengan tingkat  diagnosa Excellent  Classification. Dari  evaluasi  ROC curve tersebut  terlihat bahwa model neural network lebih tinggi jika dibandingkan dengan algoritma decision tree.
Dari  hasil  tersebut  didapatkan  selisih  antara kedua  model  yaitu  0.012.  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa algoritma neural network lebih akurat dalam memprediksi hasil pemilu legislatif jika dibandingkan dengan algoritma decision tree.

## DAFTAR PUSTAKA
Astuti,  E.  D.  (2009).  Pengantar  Jaringan Saraf Tiruan . Wonosobo: Star Publishing.
Borisyuk, R., Borisyuk, G., Rallings,  C., dan Thrasher,  M.  (2005). Forecasting  the 2005 General Election:A Neural Network  Approach. The  British  Journal of  Politics  dan  International    Relations Volume 7, Issue 2 , 145-299.
Choi, J. H., dan 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., dan Kamber, M. (2007). Data Mining Concepts and Technique. Morgan Kaufmann publisher
Vol.X, No.2 September 2014
Kothari,  C.  R.  (2004). Research  Methology methodes  and  Technique. India:  New Age Interntional.
Kusrini,  dan  Luthfi,  E.  T.  (2009). Algoritma Data mining. Yogyakarta: Andi.
Larose, D. T. (2005). Discovering Knowledge in Data. Canada: Wiley Interscience.
Moscato, P., Mathieson, L.,  Mendes,  A., dan
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  dan  Sons,  inc., publication.
Nagadevara,  dan  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 . Purnomo,  M.  H.,  dan  Kurniawan,  A.  (2006). Supervised Neural Network.
Suarabaya: Garaha Ilmu.
Rigdon, S. E., Jacobson, S. H., Sewell, E. C., dan  Rigdon,  C.  J.  (2009). A  Bayesian Prediction Model For the United State
Presidential
Election . American
Politics  Research  volume.37 ,  700- 724.
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.,  dan  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  dan Sons, Ltd.
Witten,  H.  I.,  Eibe,  F.,  dan  Hall,  A.  M. (2011). Data Mining Machine Learning Tools and Techiques. Burlington: Morgan Kaufmann Publisher.

## 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 Jakarta 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 .