## PENERAPAN METODE  NEURAL NETWORK UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PEMILU LEGISLATIF

## Mohammad Badrul
STMIK Nusa Mandiri Jurusan Teknik Informatika Jl. Kramat Raya No. 25, Jakarta Pusat mohammad.mbl@nusamandiri.ac.id

## ABSTRACT
General  Elections  in  Indonesia  has  undergone  several  changes  of  election  period  to  another period  Elections  .  During  the  New  Order  elections  ,  we  know  the  proportional  electoral  system with  closed  lists  .  The  election  of  candidates  is  not  determined  voters  ,  but  the  authority  of  elite political party in accordance with the order of the list of candidates along with the serial number . In such systems , political  parties become  very  strong position  against  its cadres in  parliament  . But on the one hand , and the social basis of political relations representatives and constituents to be  weak  .  This  is  what  causes  the  position  of  elected  candidates  they  become  "  distant  "  in conjunction  with  constituents  .  Excitement  choose  direct  representatives  of  the  people  are  just starting  to  be  accommodated  in  the  2004  elections  through  Law  no.  12  In  2003  ,  using  a proportional system with open lists of candidates . Voters not only chose the symbol of a political party , but also given the opportunity to choose caleg.Penelitian relating to the election had been conducted  by  the  researchers  by  using  the  decision  tree  method  and  classification  tree  and Bayesian  estimators  .  In  this  study,  researchers  will  use  the  neural  network  method  .  Neural networks  have  shown  promising  results  in  the  prediction  of  time-series  data  as  compared  to  the traditional  approach  so  that  the  results  of the  legislative  election  predictions  are  more  accurate Jakarta.
Keyword : General Elections, neural network algorithm,  accuracy .

## I. PENDAHULUAN
Pemilihan  Umum  di  Indonesia  telah mengalami  beberapa  perubahan  dari  periode Pemilu  ke  periode  Pemilu  yang  lain.  Selama pemilu  Orde  Baru,  kita  mengenal  sistem pemilu  proporsional  dengan  daftar  tertutup. Keterpilihan  calon  legislatif  bukan  ditentukan pemilih,  melainkan  menjadi kewenangan elite partai  politik  sesuai  dengan  susunan  daftar caleg  beserta  nomor  urut.  Dalam  sistem demikian,  kedudukan  parpol  menjadi  sangat kuat  terhadap  kadernya  di  parlemen.  Namun di satu sisi, basis sosial dan relasi politik para wakil  rakyat  dengan  konstituen  menjadi lemah.  Inilah  yang  menyebabkan  kedudukan caleg  terpilih  mereka  menjadi  ”jauh”  dalam hubungannya dengan konstituen.
Sistem  pemilu  demikian  juga  dianggap membuat  lembaga  perwakilan  rakyat  menjadi elitis, ekslusif, tidak tersentuh oleh masyarakat,  serta  tidak  sensitif  terhadap problem  rakyat.  Seiring  tuntutan  reformasi
tahun  1998,  sistem  pemilu  tersebut  mulai ditinggalkan.  Pada  Pemilu  1999,  sistem  yang digunakan  pada  dasarnya  tidak  mengalami perubahan  dibandingkan  pemilu  Orde  Baru dengan  menggunakan  sistem  proporsional berdasarkan  daftar  tertutup.  Pemilih  masih terbatas mencoblos tanda gambar parpol.
Semangat memilih langsung wakil rakyat  baru  mulai  diakomodasi  pada  Pemilu 2004 melalui UU No. 12 Tahun 2003, dengan menggunakan  sistem  proporsional  dengan daftar  calon  terbuka.  Pemilih  tidak  hanya memilih  tanda  gambar  parpol,  tetapi  juga diberi  kesempatan  memilih  caleg.  Namun, penerapan  ketentuan  ini  terkesan  sengaja dilemahkan  dengan  pengaturan  ketentuan suara  sah  dan  penetapan  calon  terpilih.  Suara sah  parpol  harus  dicoblos  bersamaan  pada kolom  tanda  gambar  parpol  dan  calegnya. Pemilih  yang  mencoblos  caleg  saja  dianggap tidak sah. Sementara mencoblos tanda gambar parpol saja sah. Peraturan yang terkesan rumit
dan  tidak  mempermudah  pemilih  untuk memilih  caleg  mereka  secara  langsung  ini, dimanfaatkan  oleh  parpol  dalam  sosialisasi dan kampanye mereka untuk mencoblos tanda gambar parpol saja dengan dalih  menghindari suara rusak atau tidak sah Peraturan yang menggambarkan berlakunya sistem pemilu proporsional
dengan  daftar terbuka  setengah  hati  ini  masih dipersulit  lagi  dengan  ketentuan  penetapan caleg  yang  langsung  terpilih,  yang  harus memenuhi ketentuan bilangan pembagi pemilihan  (BPP).  Jika  tidak  ada  caleg  yang memperoleh  angka  BPP,  kursi  yang  didapat parpol di daerah pemilihan, menjadi hak caleg berdasarkan  nomor  urut  terkecil.  Sementara itu  untuk  mencapai  angka  BPP  dengan membagi  jumlah  suara  sah  seluruh  parpol peserta pemilu dengan  jumlah kursi di daerah pemilihan  (DPR,  DPRD  provinsi  dan  DPRD
kabupaten/kota) sungguh sangat kecil kemungkinannya. 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.
Pada penelitian ini peneliti akan
menggunakan  metode neural  network. Neural network telah  menunjukkan  hasil  yang menjanjikan  dalam  prediksi  untuk  data  time- series dibandingkan dengan pendekatan tradisional(5) 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.
Tanggal  31  Maret  2008,  menjadi  awal dari  perubahan  sistem  Pemilihan  Umum  di Indonesia.  Pemerintah  mengesahkan  Undang Undang  Nomor  10  Tahun  2008  tentang Pemilihan Umum Anggota Dewan Perwakilan Rakyat,  Dewan  Perwakilan  Daerah,  Dan Dewan  Perwakilan  Rakyat  Daerah.  Secara umum,  diberlakukannya  Undang  Undang Nomor  10  Tahun  2008  mengakibatkan berubahnya  sistem  pemilu  di  Indonesia,  dari sistem  proporsional  terbuka  “setengah  hati”, menjadi  sistem  proporsional  yang  memberi harapan semangat pilih langsung.
Pasal  5  Ayat  (1)  UU  10  Tahun  2008 tentang  Pemilu  Legislatif,  tidak  tampak berbeda dengan
Pemilu 2004, tetap mendasarkan  pada  prinsip  proporsional  atau perwakilan  berimbang.  Artinya,  suatu  daerah pemilihan  diwakili  sejumlah  wakil  yang didapat  dari  perolehan  suara  partai-partai politik  peserta  pemilu.  Yang  membedakan, ketentuan penetapan caleg terpilih yang diatur dalam Pasal 214 yang didasarkan pada sistem nomor  urut  setelah  tidak  ada  caleg  yang memperoleh  sekurang-kurangnya  30%  BPP. Sementara  caleg  yang  memenuhi  ketentuan memperoleh  sekurang-kurangnya  30%  lebih banyak  dari  jumlah  kursi  yang  diperoleh parpol peserta pemilu, kursi diberikan kepada caleg yang memiliki nomor urut lebih kecil di antara  caleg  yang  memenuhi  ketentuan sekurang-kurangnya  30%  dari  BPP.  Dengan demikian  sistem  proporsional  terbuka  yang digunakan  pada  Pemilu  2009,  masih  tetap menerapkan  pembatasan  ketentuan  perolehan suara  sekurang-kurangnya  30%  BPP  bagi caleg untuk langsung ditetapkan sebagai caleg terpilih.
Bila  kita  menerapkan  Undang  Undang Nomor  10  Tahun  2008  pada  hasil  Pemilu
2004,  dari  550  anggota  DPR  yang  terpilih, hanya  116  orang  (21,1%)  yang  memperoleh suara  terbanyak  dan  sekurang-kurangnya mencapai  30%  BPP.  Sementara  yang  lain, sebagian  besar  anggota  DPR  434  orang (78.9%)  terpilih  karena  nomor  urut  dalam daftar calon. Artinya, posisi dalam nomor urut daftar  calon  tetap  menjadi  faktor  yang  lebih utama  dalam  menentukan  seorang  calon terpilih. Keputusan Mahkamah Konstitusi menyatakan  bahwa  pasal  214  huruf  a,  b,  c,  d ,dan  e  UU  No  10/2008  tentang  Pemilu anggota DPR, DPD, dan DPRD, bertentangan dengan UUD RI 1945. Selanjutnya,
menyatakan  pasal  214  huruf  a,  b,  c,d,  dan  e UU  No  10/2008  tidak  mempunyai  kekuatan hukum  mengikat.  Pertimbangan  dari  putusan ini  di  antaranya,  ketentuan  pasal  214  huruf a,b,c,d,  dan  e  UU  No  10/2008  yang menyatakan  bahwa  calon  anggota  legislatif terpilih  adalah  calon  yang  mendapat  suara  di atas  30  persen  dari  bilangan  pembagian pemilu  (BPP)  atau  menempati  nomor  urut lebih  kecil,  dinilai  bertentangan  dengan makna  substantif  dengan  prinsip  keadilan sebagaimana  diatur  dalam  pasal  28  d  ayat  1 UUD 1945.
Dengan keluarnya Keputusan Mahkamah Konstitusi  tersebut,  maka  penetapan  calon anggota legislatif pada Pemilu 2009 tidak lagi memakai  sistem  nomor  urut  dan  digantikan dengan  sistem  suara  terbanyak.  Hal  ini memunculkan  berbagai  respon  dari  berbagai kalangan dan dari berbagai sisi.
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  Data Mining
Data  mining telah  menarik  banyak perhatian  dalam  dunia  sistem  informasi  dan dalam  masyarakat  secara  keseluruhan  dalam beberapa  tahun  terakhir,  karena  ketersediaan luas  dalam  jumlah  besar  data  dan  kebutuhan segera untuk  mengubah data tersebut menjadi informasi  yang  berguna  dan  pengetahuan. Informasi  dan  pengetahuan  yang  diperoleh dapat  digunakan  untuk  aplikasi  mulai  dari pasar  analisis,  deteksi  penipuan,  dan  retensi pelanggan,  untuk  pengendalian  produksi  dan ilmu pengetahuan eksplorasi (Han & Kamber, 2007).  Adanya  ketersediaan  data  yang melimpah,  kebutuhan  akan  informasi  atau pengetahuan sebagai sarana pendukung dalam pengambilan  keputusan  baik  bagi  individu, organisasi, perusahaan dan pemerintahan.
Banyaknya data, ditambah dengan kebutuhan  untuk  alat  analisis  data  yang  kuat, telah  digambarkan  sebagai  kaya  data  tapi miskin  informasi.  Jumlah  data  yang  tumbuh secara  cepat,  dikumpulkan  dan  disimpan dalam  repositori  data  yang  besar  dan  banyak, telah  jauh  melampaui  kemampuan  manusia untuk  memahami  data-data  tesebut  tanpa mampu  mengelolah  data  tersebut.  Akibatnya, data  yang  dikumpulkan  dalam  repositori  data yang  besar  menjadi  ”kuburan  data”  (Han  & Kamber, 2007).
Hal  ini  melatarbelakangi  lahirnya  suatu cabang  ilmu  pengetahuan  baru  yaitu data mining. Data mining adalah untuk mengekstrasikan atau
“menambang” pengetahuan dari kumpulan banyak data (Han dan  Kamber,  2007).  Data  mining  adalah teknik  yang  merupakan  gabungan  metode- metode analisis data secara berkesinambungan dengan algoritma-algoritma untuk  memproses data berukuran besar. Data mining merupakan proses  menemukan  informasi  atau  pola  yang penting dalam  basis data berukuran besar dan merupakan kegiatan untuk menemukan informasi  atau  pengetahuan  yang  berguna secara  otomatis  dari  data  yang  jumlahnya besar. Data  mining, sering  juga  disebut knowledge  discovery  in  database ( KDD), adalah  kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan, pemakaian  data  historis  untuk  menemukan pola  keteraturan,  pola  hubungan  dalam  set data berukuran besar (Santosa, 2007).
Keluaran  dari  data  mining  ini  dapat  dijadikan untuk memperbaiki pengambilan keputusan di masa  depan.  Dalam data  mining data disimpan  secara  elektronik  dan  diolah  secara otomatis,  atau  setidaknya  disimpan  dalam komputer.  Data  mining  adalah  tentang menyelesaikan  masalah  dengan  menganalisa data yang telah ada dalam database (Witten & Frank, 2011).
Berdasarkan tugasnya, data mining dikelompokkan menjadi (Larose, 2005):
1. Deskripsi Mencari cara untuk menggambarkan pola dan trend  yang  terdapat  dalam  data.  Sebagai contoh, seorang pengumpul
suara mengungkap  bukti  bahwa  mereka  yang diberhentikan  dari  jabatannya  saat  ini,  akan kurang mendukung dalam pemilihan presiden. Untuk  deskripsi  ini  bisa  dilakukan  dengan exploratory data analysis, yaitu metode grafik untuk menelusuri data dalam mencari pola dan tren (Larose, 2005). 2. Estimasi Estimasi  mirip seperti klasifikasi tapi variabel sasaran  adalah  numerik.  Model  dibuat menggunakan record yang  lengkap,  juga  ada variable targetnya. Kemudian untuk data baru,
estimasi nilai variable target dibuat berdasarkan  nilai  prediktor.  Contoh,  untuk estimasi  tekanan  darah  pada  pasien,  variabel prediktornya  umur,  jenis  kelamin,  berat badan,  dan  tingkat  sodium  darah.  Hubungan antara  tekanan  darah,  dan  variable  prediktor pada  data  training  akan  menghasilkan  model kemudian diaplikasikan pada data baru. Untuk melakukan  estimasi  bisa  digunakan neural network atau  metode statistic seperti point estimation dan confidence interval
estimations,  simple  linear regression dan correlation, dan multiple  regression (Larose, 2005). 3. Prediksi Prediksi mirip seperti klasifikasi dan estimasi, tapi  hasilnya untuk  memprediksi  masa depan. Contoh, memprediksi  harga barang tiga bulan mendatang,  memprediksi  presentasi  kenaikan angka  kematian  karena  kecelakaan  tahun mendatang jika kecepatan berkendara
dinaikkan. Metode dan teknik untuk
klasifikasi  dan  estimasi,  jika  cocok,  bisa  juga
digunakan  untuk  prediksi,  termasuk  metode statistik.  Algoritma  untuk  prediksi  antara  lain regression  tree dan  model tree (Han  & Kamber, 2007). 4. Klasifikasi Dalam  klasifikasi,  sasarannya  adalah  variabel kategori,  misalkan  atribut  penghasilan,  yang bisa  dikategorikan  menjadi  tiga  kelas  atau kategori  yaitu,  tinggi,  sedang,  dan  rendah. Model  data  mining  membaca  sejumlah  besar record tiap record berisi  informasi  pada variabel  target.  Contoh,  dari  sebuah  data  set misalkan mau mengklasifikasikan penghasilan seseorang yang datanya tidak terdapat pada dataset, berdasarkan  karakteristik  yang  berhubungan dengan orang itu seperti, umur, jenis kelamin, dan  pekerjaan.  Tugas  klasifikasi  ini  cocok untuk  metode  dan  teknik data  mining. Algoritma  akan  mengolah  dengan  cara membaca  data  set  yang  berisi  variabel predictor dan  variabel  taget  yang  telah diklasifikasikan, yaitu penghasilan. Di sini algoritma ( software) “mempelajari”
kombinasi  variabel  mana  yang  berhubungan dengan  penghasilan  yang  mana.  Data  ini disebut training set. Kemudian algoritma akan melihat  ke  data  baru  yang  belum  termasuk klasifikasi  manapun.  Berdasarkan  klasifikasi pada data set kemudian algoritma  akan  memasukkan  data  baru tersebut  ke  dalam  klasifikasi  yang  mana. Misalkan seorang professor wanita berusia 63 tahun bisa jadi diklasifikasikan ke dalam kelas penghasilan tinggi. Algoritma klasifikasi yang banyak digunakan secara luas untuk
klasifikasi  antara  lain decision  tree, bayesian classifier, dan neural  network (Gorunescu, 2011)
5. Clustering
Clustering mengacu  pada  pengelompokkan record-record, observasi,  atau  kasus-kasus  ke dalam kelas-kelas dari objek yang mirip. Pada clustering tidak  ada  variabel  sasaran.  Sebuah cluster adalah  koleksi  record  yang  mirip  satu sama lain, dan tidak mirip dengan record pada cluster. Tidak  seperti  klasifikasi,  pada clustering tidak ada variabel target. Clustering tidak  menglasifikasi  atau  mengestimasi  atau memprediksi
tetapi mencari untuk
mensegmentasi  seluruh  data  set  ke subgroup yang relative sejenis  atau cluster, dimana
kemiripan record di dalam cluster
dimaksimalkan  dan  kemiripan  dengan record
di luar cluster diminimalkan. Contoh
clustering,
untuk  akunting  dengan  tujuan  audit  untuk mensegmentasi financial  behaviour ke  dalam kategori  ramah  dan  curiga,  sebagai  alat reduksi  dimensi  ketika  data set  memiliki ratusan  atribut,  untuk clustering ekspresi  gen, dimana kuantitas gen bisa terlihat mempunyai behavior yang  mirip.  Algoritma  untuk clustering antara lain, hierarchical agglomerative clustering, Bayesian clustering, self  –  organizing  feature  maps,  growing hierarchical self - organizing maps (Wu,2009). 6. Asosiasi
Tugas  asosiasi  untuk  data  mining  adalah kegiatan  untuk  mencari  atribut  yang  “go together”. Dalam  dunia  bisnis,  asosiasi dikenal  sebagai affinity  analysis atau market basket analysis, tugas asosiasi adalah membuka rules untuk  pengukuran  hubungan antara dua atribut atau lebih. Contoh asosiasi, prediksi degradasi dalam jaringan komunikasi, menemukan barang apa di supermarket yang  dibeli  bersama  dengan  barang  lain  yang tidak  pernah  dibeli  bersama,  menemukan proporsi  kasus  dimana  obat  baru  akan memperlihatkan efek samping yang berbahaya.  Untuk  menemukan association rules, bisa dilakukan dengan algoritma a priori dan algoritma GRI ( Generalized Rule Induction) (Larose, 2005).

## 2.3  Neural Network
Neural  network adalah  suatu  sistem pemroses informasi yang memiliki
karakteristik  menyerupai  dengan  jaringan saraf  biologi  pada  manusia. Neural  network didefinisikan  sebagai  sistem  komputasi  di mana  arsitektur  dan  operasi  diilhami  dari pengetahuan  tentang  sel  saraf  biologis  di dalam  otak,  yang  merupakan  salah  satu representasi  buatan  dari  otak  manusia  yang selalu mencoba menstimulasi proses pembelajaran  pada  otak  manusia  tersebut (Astuti, 2009).
Neural  network dibuat  berdasarkan  model saraf  manusia  tetapi  dengan  bagian-bagian yang lebih sederhana. Komponen terkecil dari neural  network adalah  unit  atau  yang  biasa
disebut  dengan neuron dimana neuron tersebut  akan  mentransformasikan  informasi yang diterima menuju neuron lainnya (Shukla, Tiwari, & Kala, 2010).
Gambar 1 . Model neural network
Neural  network terdiri  dari  dua  atau lebih  lapisan,  meskipun  sebagian  besar jaringan terdiri dari tiga lapisan: lapisan input, lapisan  tersembunyi,  dan  lapisan  output (Larose,  2005).  Pendekatan neural  network dimotivasi oleh jaringan saraf biologis. Secara kasar, neural  network adalah  satu  set terhubung input/output unit,  di  mana  masing- masing  sambungan  memiliki  berat  yang terkait  dengannya. Neural  network memiliki beberapa  properti  yang  membuat  mereka populer  untuk clustering .  Pertama, neural network adalah  arsitektur  pengolahan inheren paralel  dan  terdistribusi.  Kedua, neural network belajar  dengan  menyesuaikan  bobot interkoneksi dengan data, Hal ini memungkinkan neural network untuk
"menormalkan"  pola  dan  bertindak  sebagai fitur (atribut) extractors untuk kelompok yang berbeda.  Ketiga, neural  network memproses vektor  numerik  dan  membutuhkan  pola  objek untuk  diwakili  oleh  fitur  kuantitatif  saja (Gorunescu, 2011).
Neural  network terdiri  dari  kumpulan node  ( neuron )  dan  relasi.  Ada  tiga  tipe  node ( neuron )  yaitu, input,  hidden dan output . Setiap  relasi  menghubungkan  dua  buah  node dengan  bobot  tertentu  dan  juga  terdapat  arah yang  menujukkan  aliran  data  dalam  proses (Kusrini  &  Luthfi,  2009).  Kemampuan  otak manusia  seperti  mengingat,  menghitung, mengeneralisasi,  adaptasi,  diharapkan neural network dapat  meniru  kemampuan  otak manusia. Neural  network berusaha  meniru
struktur/arsitektur dan cara kerja otak manusia sehingga diharapkan bisa dan mampu menggantikan  beberapa  pekerjaan  manusia. Neural  network berguna  untuk  memecahkan persoalan  yang  berkaitan  dengan  pengenalan pola,  klasifikasi,  prediksi  dan  data  mining (Shukla, Tiwari, & Kala, 2010).
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
\ hi d hi d hi d hi d in p in p in p ou tp ut ou tp ut
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 = ∑ 𝑂𝑖𝑊𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 + ᶿj
3.  Berdasarkan  input  dari  langkah  dua, selanjutnya membangkitkan output.
untuk  simpul  menggunakan  fungsi  aktifasi sigmoid:
Output = 1 1+ 𝑒−𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡 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 ) ∑ 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑛 𝑘=1 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

## 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 untuk memprediksi  hasil  pemilu  Legisltif  DKI Jakarta,  yang  terlihat  pada  Gambar  dibawah ini Gambar 2 . Model yang diusulkan
Pada  Gambar  3.1.  menunjukan  proses yang  dilakukan  dalam  tahap  modeling  untuk menyelesaikan prediksi hasil pemilihan umum dengan  menggunakan  metode  yaitu  algoritma neural network.
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 . 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.
IV.  PEMBAHASAN
4.1  Metode Neural Network
Algoritma neural network adalah
algoritma  untuk  pelatihan supervised dan didesain  untuk  operasi  pada feed  forward multilapis.  Hasil  eksperiment  yang  peneliti lakukan tanpa merubah parameter yang ada di neural network adalah 98,10.
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.  Penulis  melakukan perubahan  parameter  yang  ada  di  algoritma neural  network  antara  lain training  cycle, learning  rate,  momentum,  hidden  layer  dan neuron size.
Nilai training  cycles dalam  penelitian  ini ditentukan  dengan  cara  melakukan  uji  coba memasukkan  nilai  dengan  range  100  sampai dengan 1500 untuk training cycles ,  serta nilai 0.3  untuk  learning  rate  dan  0.2  untuk momentum . Nilai training  cycles dipilih  berdasarkan nilai  akurasi  dan  nilai  AUC  terbesar  yang dihasilkan.  Berdasarkan  hasil  percobaan  di atas,  dipilih  nilai training  cycles sebesar  200.
Nilai  200  ini  selanjutnya  dipakai  untuk percobaan  dalam  menentukan  nilai learning rate . Nilai learning  rate ditentukan  dengan cara melakukan dengan uji coba memasukkan nilai  dengan range 0.1  sampai  dengan  0.9. Nilai training  cycles dipilih  dari  percobaan sebelumnya yaitu 200, sedangkan 0.2 digunakan untuk nilai momentum .
Nilai learning  rate dipilih  berdasarkan nilai accuracy dan  nilai  AUC  terbesar  yang dihasilkan.  Berdasarkan  hasil  percobaan  di atas,  dipilih  nilai learning  rate sebesar  0.2. Nilai  0.2  ini  selanjutnya  dipakai  untuk percobaan dalam menentukan nilai momentum . Nilai momentum ditentukan  dengan  cara melakukan dengan uji coba memasukkan nilai dengan range 0  sampai  dengan  0.9. Nilai training  cycles 200  dan learning  rate 0.2 dipilih berdasarkan percobaan sebelumnya. Berdasarkan  hasil  percobaan  di  atas,  maka untuk  parameter neural  network dipilih  nilai 200  untuk training  cycles ,  0.2  untuk  l earning rate dan 0.3 untuk momentum . Langkah  selanjutnya  adalah  menentukan jumlah hidden  layer dan neuron  sizes untuk mencari  nilai  akurasi  dan  AUC  yang  paling tinggi.  Pada  jumlah hidden  layer sebanyak  1, dilakukan  percobaan  pada neuron  sizes dengan range 1 sampai dengan 25 sizes. 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
Dengan nilai setiap weight model algoritma neural network terjelaskan pada tabel 4.5 untuk nilai bobot hidden layer dan tabel 4.6. untuk nilai output layer.
Tabel 1.  nilai bobot hidden layer
Tabel  2.  Nilai Bobot akhir untuk output layer
4. 2  Analisa Evaluasi dan Validasi Model Hasil dari pengujian model yang dilakukan adalah  memprediksi  hasil  pemilu  legislatif DKI  Jakarta  2009  dengan neural  network untuk menentukan nilai accuracy dan AUC. Dalam menentukan nilai tingkat keakurasian  dalam    model neural  network, metode pengujian
yang dilakukan
menggunakan cross  validation dengan  desain modelnya sebagai berikut.

## Gambar 4. Pengujian cross validation
Dari  hasil  pengujian  diatas,  baik  evaluasi menggunakan counfusion  matrix maupun ROC curve terbukti  bahwa  hasil  pengujian algoritma neural  network setelah  dilakukan perubahan pada parameter yang yang meliputi parameter    pada  learning  rate,  training  cyle dan momentum.
Nilai  akurasi  untuk  model  algoritma neural  network  sebesar  98.50  %.  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.

## V.     PENUTUP
Berdasarkan  hasil  eksperiment  yang dilakukan  dari  hasil  analisis  optimasi  model algoritma neural  network sebesar  98,10  % dan  nilai  AUC  sebesar  0.987.  setelah dilakukan perubahan pada beberapa parameter yang  meliputi  training  cycle,  learning  rate, momentum,  neuron  size  dan  hidden  layer diperoleh  nilai  akurasi  yang  baru  yaitu  98,50 % dan nilai AUC sebesar 0.982
Dari  hasil  tersebut  didapatkan  selisih antara  kedua  model  yaitu  0.40  %.  Sementara untuk  evalusai  menggunakan  ROC curve untuk  kmodel  yaitu,  untuk  model  algoritma neural  network nilai  AUC  adalah  0.987 dengan tingkat diagnosa Excellent Classification ,  dan  untuk  setelah  dilakukan perubahan  parameter  nilai  AUC  adalah  0.982 dengan tingkat diagnosa Excellent
Classification. Dari  evaluasi  ROC curve tersebut terlihat  bahwa  model neural  network lebih  tinggi jika  dibandingkan  dengan algoritma  neural  network  yang  sudah  diubah parameternya.  Dari  hasil  tersebut  didapatkan selisih  antara  kedua  model  yaitu  0.14. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma neural  yang  duubah  parameternya  lebih akurat  dalam  memprediksi  hasil  pemilu legislatif.

## DAFTAR PUSTAKA
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.
Min Qi and G. Peter Zhang, "Trend Time– Series Modeling and Forecasting with Neural Networks," IEEE, 2008.
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.

## Biodata Penulis
Mohammad  Badrul, 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.