## PREDIKSI HASIL PEMILU LEGISLATIF DKI JAKARTA DENGAN METODE  NEURAL NETWORK BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

## Mohammad Badrul
Jurusan Teknik Informatika
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri Jl. Kramat raya No. 25 Jakarta Pusat 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.  The releated research of general election usually using decision tree algorithm or neural  network  algorithm.  Each  of  methode  has  strong  and  weakness,  but  neural  neutwok algorithm  can  solve  problem  in  decision  tree  algorithm.  The  accuracy  using  neural  network algorithm  in  predicting  the  election  has  less  accurate.  In  this  study  created  a  model  neural network algorithm and neural network algorithm model based genetic algorithm to get the rule in predicting  the  outcome  of  legislative  elections  and  provide  a  more  accurate  value  of  accuracy. After  testing  the  two  models  namely  neural  network  algorithm  and  neural  network  algorithm based  on  particle  swarm  optimization,  the  results  obtained  are  the  neural  network  algorithm produces  an  accuracy  value  by  98,50%  and  the  AUC  value  of  0.982,  but  after  the  addition  of neural  network  algorithm  based  on  particle  swarm  optimization  value  of  98,85  %  accuracy  and AUC value of 0.996. So both methods have accuracy rate of 0.35 % difference and the difference in the AUC of  0.14.
Keyword : Elections, neural network algorithm, particle swarm optimization algorithm,  accuracy.

## I. Pendahuluan
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.
Decision  tree mempunyai  kelebihan  yaitu mempunyai  kelebihan  dalam  prediksi  karena struktur  algoritmanya  mudah  dimengerti  dan tingkat  kesalahannya  cukup  kecil  sedangkan kelemahan  algoritma decision  tree adalah keandalan  cabang  yang  lebih  rendah  menjadi lebih  buruk  dari  cabang  di  atasnya,  pohon keputusan  yang  dihasilkan  tidak  optimal  dan tidak  bisa  menggunakan  sampel  yang  lebih besar  (Sug,  2009),  karena  itu  tidak  mudah untuk  memahami  pohon  keputusan  besar  dan masalah overfitting data  bisa  terjadi  dengan target data terbatas yang ditetapkan.
Neural network dapat memecahkan masalah decision tree karena memiliki kelebihan  pada  prediksi non  linear ,  memiliki performance  yang  sangat  baik  di  parallel processing dan kemampuan untuk mentoleransi kesalahan (Xiao & Shao, 2011). Hal ini sangat tepat  untuk  karakteristik  data  prediksi  hasil pemilu  pada  penelitian  ini. Neural  network merupakan  metode  yang  sering  digunakan untuk  memprediksi  hasil  pemilu  legislatif karena  data  yang  di  sajikan  untuk  metode  ini harus besar dan non linear (Gill, 2005) . Teknik paling  populer  pada  metode neural  network adalah  algoritma backpropation yang  banyak digunakan untuk memecahkan banyak masalah di  dunia  nyata  dengan  membangun  model terlatih  yang  menunjukkan  kinerja  yang  baik dalam  beberapa  masalah non-liner (Park,  Lee, & Choi,
2009) . Namun algoritma backpropagation mempunyai beberapa kelemahan. Pertama, algoritma backpropagation bisa  terjebak  dalam  masalah lokal  minimum,  hal  ini  dapat  menyebabkan kegagalan  untuk  mencari  solusi  yang  optimal dalam  pemilihan  fitur  pada  bobot  atribut  yang digunakan.  Kedua,  algoritma backpropagation memiliki  kecepatan konvergen yang  terlalu lambat yang pada akhirnya algoritma backpropagation sangat tergantung pada parameter  awal  seperti  jumlah  masukan,  node tersembunyi, output,  learning  rate dan  bobot koneksi  dalam  jaringan  (Park,  Lee,  &  Choi, 2009). Masalah umum lainnya adalah mempunyai  kelemahan  pada  perlunya  data training  yang  besar  dan  optimasi  yang digunakan    kurang  efisien  (Xiao  &  Shao, 2011). Hal ini dapat dipecahkan karena jumlah
data training pada penelitian ini sebanyak 2268 record.
Particle swarm
optimization (PSO)
merupakan  algoritma  optimasi  yang  efektif yang  dapat  memecahkan    masalah  yang  ada pada  algoritma neural  network yang  pada umumnya menggunakan algoritma backpropagation (Park,  Lee,  &  Choi,  2009). Particle swarm optimization memiliki perbandingan  lebih  untuk  pemilihan  fitur  dan memiliki  kinerja  lebih  unggul  untuk  banyak masalah  optimasi  dengan  lebih  cepat  dan tingkat  konvergensi  yang  lebih  stabil  (Ling, Nguyen, &  Chan, 2009). Karakteristik particle swarm  optimization adalah  interaksi  sosial yang  mempromosikan  pembagian  informasi antara  partikel  yang  akan  membantu  dalam pencarian  solusi  yang  optimal  (Park,  Lee,  & Choi,  2009). Particle  swarm  optimization memiliki  beberapa  parameter  seperti  posisi, kecepatan,  kecepatan  maksimum,  percepatan konstanta  dan  berat  inersia.  Dalam  teknik Particle  swarm  optimization terdapat  beberapa cara untuk melakukan pengoptimasian diantaranya: meningkatkan bobot atribut ( attribute  weight) terhadap  semua  atribut  atau variabel  yang  dipakai,  menseleksi  atribut ( attribute selection), dan feature selection.
Pada penelitian ini particle swarm optimization
akan diterapkan untuk memecahkan masalah yang terjadi pada neural network dengan  memilih  fitur pada  bobot atribut untuk  memaksimalkan  kinerja  dari model  yang  dihasilkan  sehingga  hasil  prediksi pemilu legislatif DKI Jakarta lebih akurat.

## II.  Kajian Literatur

## 2.1  Pemilihan Umum
Pemilihan  umum  adalah  salah  satu  pilar utama dari sebuah demokrasi, kalau tidak dapat yang  disebut  yang  terutama.  Pemilu  di Indonesia  terbagi  dari  dua  bagian,  yaitu (Sardini,  2011):  yaitu  Pemilu  orde  baru  yaitu Sistem pemilihannya dilakukan secara proporsional  tidak  murni,  yang  artinya  jumlah penentuan  kursi  tidak  ditentukan  oleh  jumlah penduduk  saja  tetapi  juga  didasarkan  pada wilayah  administrasi  dan  pemilu  era  reformasi yaitu  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.

## 2.2  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
\ hidde n 1 hidde
n 2
hidde n 3 hidde n 4 input 1 input 2 input 3 output 1 output 2
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).
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).
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).  Metode  pelatihan  terbimbing/terawasi (supervised  learning) adalah  pelatihan  yang memasukkan  target  keluaran  dalam  data  untuk proses  pelatihan.  Ada  beberapa  metode pelatihan terbimbing yang telah ditemukan oleh para  peneliti,  diantaranya  adalah  yang  paling sering  diaplikasikan  adalah perseptron dan backpropagation ( feedforward) .
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.
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.
Berikut  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

## 2.3  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).

## III.  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 yaitu (Vercellis, 2009): data validation,  data  integration  and  transformation dan  data  size  reduction  and  discritization. Sehingga  diperoleh  atribut  antara  lain,  jenis kelamin,  no.urut  parpol,  suara  sah  partai, jumlah  perolehan  kursi,  daerah  pemilihan, nomor urut caleg dan suara sah caleg.
3.  Model yang diusulkan
Model yang diusulkan pada penelitian ini berdasarkan state  of  the  art tentang  prediksi hasil pemilihan umum adalah dengan menerapkan neural  network dan neural network berbasis Particle  swarm  optimization , yang terlihat pada Gambar dibawah ini
Particle Swarm Optiization Atribute Weighting represented by this particle Traning NN Model Evaluation fitness of particle Update particle best and global best Update particle velocity and global position Is stop condition satisfied ? Optimal NN Atribute obtined Optimal NN clasification model obtined A particle in the population Given a population of particles with random positions and velocities Yes No

## Gambar 2. Model yang diusulkan
Pada  Gambar  3.1.  menunjukan  proses yang  dilakukan  dalam  tahap  modeling  untuk menyelesaikan  prediksi  hasil  pemilihan  umum dengan  menggunakan  dua  metode  yaitu algoritma neural network dan algoritma neural network dengan Particle swarm optimization.
4.  Eksperiment dan pengujian model Untuk  memilih  arsitektur neural  network yang  tepat,  agar  menghasilkan nilai  akurasi dan  nilai  AUC  yang  terbesar ,  diperlukan pengaturan  ( adjustment )  untuk  parameter- parameter neural  network  antara  lain  training cycle,  learning  rate, momentu,  hidden  layer dan  neuron  size. Untuk  memilih  arsitektur neural  network yang  tepat,  agar  menghasilkan nilai  akurasi  dan  nilai  AUC  yang  terbesar , diperlukan  pengaturan  ( adjustment )  untuk parameter-parameter neural  network .  Berikut ini adalah parameter-parameter yang membutuhkan adjustment :
a.   Training cycle, learning rate, dan momentum Training  cycle adalah  jumlah  perulangan training  yang  perlu  dilakukan  untuk mendapatkan  error  yang  terkecil.  Nilai training  cycle bervariasi  mulai  dari  1
sampai dengan tak terhingga. Learning rate adalah  variabel  yang  digunakan  oleh algoritma  pembelajaran  untuk  menentukan bobot dari neuron (K & Deepa, 2011). Nilai yang  besar  menyebabkan  pembelajaran lebih  cepat  tetapi  ada  osilasi  bobot, sedangkan  nilai  yang  kecil  menyebabkan pembelajaran  lebih  lambat.  Nilai learning rate harus berupa angka positif kurang dari 1.
Momentum
digunakan untuk meningkatkan convergence ,  mempercepat waktu pembelajaran dan mengurangi osilasi.  Nilai  momentum  bervariasi  dari  0 ke 1.
b.   Hidden Layer
Ada  2  masalah  dalam  pengaturan hidden layer ,  yaitu  penentuan  jumlah hidden  layer dan penentuan size atau jumlah neuron dari hidden  layer .  Saat  ini  tidak  ada  alasan teoritis untuk menggunakan neural network dengan  lebih  dari  dua hidden  layer . Bahkan,  untuk  banyak  masalah  praktis, tidak  ada  alasan  untuk  menggunakan  lebih dari satu hidden layer (K & Deepa, 2011). Penentuan  jumlah neuron yang  terlalu sedikit  akan  mengakibatkan underfitting , yaitu  jaringan  kurang  dapat  mendeteksi
sinyal  atau  pola  dalam  set  data.  Jumlah neuron yang terlalu banyak akan mengakibatkan overfitting ,  yaitu  jumlah informasi  dalam training  set yang  terbatas, tidak  cukup  untuk  melatih  semua neuron dalam hidden layer .
c.   Arsitektur neural network Arsitektur neural network tersusun dari tiga buah lapisan ( layer ), yaitu input, hidden layer, dan output . hidden layer terletak diantara input dan output.
5.  Evaluasi dan validasi hasil
Setelah  ditemukan  nilai  akurasi  yang paling  ideal  dari  parameter  di  atas  akan terbentuk  struktur  algoritma  yang  ideal  untuk pemecahan  masalah  tersebut. Model  yang diusulkan pada penelitian tentang prediksi hasil pemilihan  umum  adalah  dengan  menerapkan neural  network dan neural  network berbasis Particle swarm optimization . Penerapan algoritma neural  network dengan  menentukan nilai training  cycle terlebih  dahulu.  Setelah didapatkan  nilai  akurasi  dan  AUC  terbesar, nilai training cycle tersebut akan dijadikan nilai yang  akan  digunakan  untuk  mencari  nilai akurasi  dan  AUC  tertinggi  pada learning  rate dan momentum .  Setelah  ditemukan  nilai  yang paling  tinggi  dari training  cycle,  learning  rate dan momentum selanjutnya adalah menentukan ukuran  ( size )  pada hidden  layer tersebut. Sedangkan penerapan algoritma neural network berbasis Particle  swarm  optimization berdasarkan  pada  nilai training  cycle pada algoritma  tersebut.  Setelah  ditemukan  nilai akurasi  yang  paling    ideal  dari  parameter tersebut langkah selanjutnya adalah
menentukan nilai learning rate dan momentum.  Setelah  ditemukan  nilai  akurasi yang  paling  ideal  dari  parameter  tersebut langkah selanjutnya adalah menentukan hidden layer dan neuron  size sehingga  terbentuk struktur algoritma yang ideal untuk pemecahan masalah tersebut.

## IV.  Pembahasan
4.1  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  3  seperti di bawah ini
Gambar 3. Arsitektur neural network
4.2  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 4 dibawah ini
Gambar 4. Arsitektur neural network berbasis PSO 4.3  Analisa Evaluasi dan Validasi Model Hasil dari pengujian model yang dilakukan  adalah  memprediksi  hasil  pemilu legislatif  DKI  Jakarta  2009  dengan neural network dan neural  network berbasis particle swarm  optimization untuk  menentukan  nilai accuracy dan AUC. Dalam menentukan nilai tingkat keakurasian dalam  model neural network dan algoritma neural network berbasis particle swarm  optimization. Metode  pengujiannya menggunakan cross  validation dengan  desain modelnya sebagai berikut.

## 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  PSO 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  PSO  sebesar  98.85  %  dengan  selisih akurasi 0.35 %.
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  PSO ( Particle  Swarm  Optimization )  menghasilkan nilai  0.994  dengan  nilai  diagnose Excellent
Classification, dan  selisih  nilai  keduanya sebesar 0.12.

## V.    Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  eksperiment  yang dilakukan  dari  hasil  analisis  optimasi  model algoritma neural  network berbasis particle swarm  optimization memberikan  nilai  akurasi yang  lebih  tinggi  yaitu  98.85  %  dibandingkan dengan model algoritma neural network 98.50 %. Dari hasil tersebut didapatkan selisih antara kedua  model  yaitu  0.35  %.  Sementara  untuk evalusai 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 neural  network berbasis particle  swarm  optimization nilai  AUC  adalah
0.996  dengan  tingkat  diagnosa Excellent
Classification. Dari  evaluasi  ROC curve tersebut  terlihat  bahwa  model neural  network berbasis particle  swarm  optimization lebih tinggi  jika  dibandingkan  dengan  algoritma neural  network.  Dari  hasil  tersebut  didapatkan selisih antara kedua model yaitu 0.14. Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma neural network berbasis particle  swarm  optimization lebih  akurat  dalam  memprediksi  hasil  pemilu legislatif.

## Daftar Pustaka
Astuti, E. D. , 2009, Pengantar Jaringan Saraf Tiruan. Wonosobo: Star Publishing.
Berndtssom,  M.,  Hansson,  J.,  Olsson,  B.,  & Lundell,  B.  ,  2008, A  Guide  for  Students in  Computer  Science  and  Information Systems. London: Springer.
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.
Gill, G. S. , 2005,  Election Result Forecasting Using  two  layer  Perceptron  Network. Journal  of  Theoritical  and  Applied Information Technology Volume.4 No.11 , 144-146.
Gorunescu,  F.  ,  2011, Data  Mining  Concept Model Technique. India: Springer.
Gray, D. E. , 2004, Doing Research in the Real World. New Delhi: SAGE.
Han,  J.,  &  Kamber,  M.  ,  2007, Data  Mining Concepts and Technique. Morgan Kaufmann publisher. K,  G.  S.,  &  Deepa,  D.  S.  ,  2011,  Analysis  of
Computing  Algorithm  using  Momentum
in Neural Networks. Journal of computing, volume 3, issue 6 , 163-166.
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.
Ling,  S.  H.,  Nguyen,  H.  T.,  &  Chan,  K.  Y.  , 2009, A New Particle Swarm Optimization Algorithm for Neural Network  Optimization. Network  and System Security, third International Conference , 516-521.
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.
Sug, H. , 2009, An Empirical Determination of Samples  for  Decision  Trees. AIKED'09 Proceeding of the 8th WSEAS
international  conference  on  Artificial intelligence, Knowledge enggineering and data bases , 413-416.
Undang-Undang RI No.10 , 2008.
Vercellis,  C.  ,  2009, Business  Intelligence  :
Data  Mining  and  Optimization  for
Decision  Making. John  Wiley  &  Sons, Ltd.
Xiao, & Shao, Q. , 2011, Based on two Swarm Optimized algorithm of neural network to prediction  the  switch's  traffic  of  coal. ISCCS  '11  Proceeding  of  the  2011 International  Symposium  on  Computer Science and Society , 299-302.
Mohammad  Badrul,  M.Kom  adalah  Staff Pengajar  di  STMIK  Nusa  Mandiri  Jakarta. Penulis  menyelesaikan  Study  Strata  1  (S1)  di Kampus STMIK Nusa Mandiri dengan Jurusan Sistem  Informasi    dengan  gelar  S.Kom  dan menyelesaikan  progarm  Srata  2  (S2)  di Kampus  yang  sama  dengan  jurusan  ilmu Komputer  dengan  gelar  M.Kom.    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.  Penulis  tertarik  dalam  bidang  kelimuan Data  mining,  Jaringan  ,  Operating  system khusunya  open  source  ,  Database,  Software engineering dan Research Metode.