## PREDIKSI HASIL PEMILU LEGISLATIF DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR

## Mohammad Badrul
Program Studi Sistem Informasi STMIK Nusa Mandiri Jakarta Jl. Damai No. 8 Warung Jati Barat (Margasatwa) Jakarta Selatan. Telp. (021) 78839513 Fax. (021) 78839421 mohammad.mbl@nusamandiri.ac.id
Abstract  — 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 K-Nearest Neighbor method  .  K-Nearest  Neighbor  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.
Intisari — 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.  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.Penelitian  yang  berhubungan dengan  pemilu  sudah  pernah  dilakukan  oleh peneliti  yaitu  dengan  menggunakan  metode decision tree dan classification tree dan estimator bayesian.  Pada  penelitian  ini  peneliti  akan menggunakan metode K-Nearest  Neighbor. algoritma K-Nearest Neighbor telah menunjukkan hasil yang menjanjikan dalam prediksi untuk data time-series  dibandingkan  dengan  pendekatan tradisional  sehingga  hasil  prediksi  pemilu legislatif DKI Jakarta lebih akurat.
Kata  Kunci : akurasi,  algoritma K-Nearest Neighbor , Pemilu.

## 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(Undang-Undang  RI  No.10 Tahun 2008). 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 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[1].  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.  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  melakukan prediksi hasil pemilihan umum dengan menggunakan metode Estimator Bayesian (Rigdon,  Jacobson,  Sewell,  dan  Rigdon, 2009) ,  dan (Nagadevara  dan  Vishnuprasad,  2005) memprediksi  hasil  pemilihan  umum  dengan  model classification tree dan neural network.
Pada penelitian ini peneliti akan menggunakan metode K-Nearest Neighbor untuk meprediksi  hasil  pemilu  Legislatif  DKI  Jakarta sehingga  hasil  prediksi  ini  bisa  digunakan  oleh pihak yang terkait dengan Pemilihan tersebut.

## BAHAN DAN METODE

## A. Pemilihan Umum
Pemilihan  umum  adalah  salah  satu  pilar utama  dari  sebuah  demokrasi,  kalau  tidak  dapat yang  disebut  yang  terutama  (Sardini,  2011). Pemilu di Indonesia terbagi dari dua bagian, 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.

## B. 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 dan 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 dan 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.  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 dan Frank, 2011).
Berdasarkan tugasnya, data mining dikelompokkan menjadi :
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 trend.
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 [9].
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 .
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 .
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 . 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)I .

## C. Algoritma K-Nearest Neighbor
K-Nearest    Neighbor    (KNN)    termasuk kelompok    instance-based    learning  atau algoritma  supervised  learning  (Kusrini,  2009). Perbedaan  antara supervised  learning dengan unsupervised  learning adalah  pada supervised learning bertujuan  untuk  menemukan  pola  baru dalam  data  dengan  menghubungkan  pola  data yang  sudah  ada    dengan  data  yang  baru. Sedangkan  pada unsupervised  learning ,  data belum  memiliki  pola  apapun,  dan  tujuan unsupervised  learning untuk  menemukan  pola dalam sebuah data.
Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN) adalah  sebuah  metode  untuk  melakukan klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek  tersebut.  K-NN  merupakan  salah  satu metode  pengklasifikasian  data  berdasarkan similaritas dengan label data.
Algoritma  ini  juga  merupakan  salah  satu teknik    lazy  learning.    kNN    dilakukan      dengan mencari  kelompok  k  objek  dalam  data  training yang  paling  dekat  (mirip)  dengan  objek  pada data baru atau data testing.  Contoh  kasus,  misal diinginkan    untuk    mencari    solusi    terhadap masalah    seorang    pasien    baru    dengan menggunakan    solusi    dari    pasien  lama.  Untuk
mencari  solusi  dari  pasien    baru    tersebut digunakan    kedekatan    dengan    kasus  pasien lama,  solusi  dari  kasus  lama  yang    memiliki kedekatan    dengan    kasus    baru    digunakan sebagai  solusinya.    Terdapat    pasien  baru  dan  4 pasien lama,  yaitu  P,  Q,  R,  dan  S  (Gambar  1). Ketika    ada    pasien    baru    maka    yang    diambil solusi    adalah  solusi    dari    kasus    pasien    lama yang  memikili  kedekatan terbesar.

## Sumber : ( Larose, 2009 )
Gambar 1 .   ilustrasi   kasus   algoritma

## KNN
Misal  D1  adalah  jarak  antara  pasien  baru dengan  pasien  P,  D2  adalah  jarak  antara  pasien baru  dengan  pasien  Q,  D3  adalah  jarak  antara pasien  baru  dengan  pasien  R,  D4  adalah  jarak antara pasien baru dengan pasien S. Dari ilustrasi gambar  terlihat  bahwa  D2  yang  paling  terdekat dengan kasus baru. Dengan demikian maka solusi dari kasus pasien Q yang akan digunakan sebagai solusi dari pasien baru tersebut.
Ada  banyak  cara  untuk  mengukur  jarak kedekatan  antara  data  baru  dengan  data  lama (data training ),  diantaranya  e uclidean  distance dan manhattan distance ( city block distance ), yang paling  sering  digunakan  adalah euclidean distance (Larose, 2005), yaitu:
….. (1)
Dimana a = a1,a2, …, an, dan b = b1, b2, …, bn mewakili  n  nilai  atribut  dari  dua record .  Untuk atribut  dengan  nilai  kategori,  pengukuran dengan euclidean distance tidak  cocok.    Sebagai penggantinya,  digunakan  fungsi  sebagai  berikut (Larose, 2005): different(ai,bi)  { 0 jika ai = bi = 1 selainnya Dimana   ai   dan   bi   adalah  nilai  kategori.  Jika nilai atribut antara dua record yang dibandingkan  sama  maka  nilai  jaraknya  0, artinya mirip, sebaliknya, jika berbeda maka nilai kedekatannya 1, artinya tidak mirip sama sekali. Misalkan  atribut  warna  dengan  nilai  merah  dan merah,  maka  nilai  kedekatannya  0,  jika  merah dan biru maka nilai kedekatannya 1.
Untuk  mengukur  jarak  dari  atribut  yang mempunyai nilai besar, seperti atribut pendapatan, maka dilakukan normalisasi. Normalisasi  bisa  dilakukan  dengan min-max
normalization atau Z-score  standardization [9]. Jika  data training terdiri  dari  atribut  campuran antara numerik dan kategori, lebih baik gunakan min-max normalization . Untuk menghitung kemiripan kasus, digunakan rumus(Kusrini, 2009):
…… (2) Keterangan : P = Kasus baru q = Kasus yang ada dalam penyimpanan n = Jumlah atribut dalam tiap kasus i  = Atribut individu antara 1 sampai dengan n f  =  Fungsi similarity atribut  i  antara  kasus  p dan kasus q w  = Bobot yang diberikan pada atribut ke-i

## D. 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 2. 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.

## E. Confusion Matrix
Confusion  matrix memberikan  keputusan yang  diperoleh  dalam traning dan testing , confusion matrix memberikan penilaian
performance klasifikasi berdasarkan objek dengan benar atau salah (Gorunescu, 2011).
Confusion  matrix berisi  informasi  aktual ( actual )  dan  prediksi  ( predicted) pada  sistem klasifikasi.  Berikut  tabel  penjelasan  tentang conusion matrix.

## Tabel 1. Confusion Matrix
Classificati on Predicted Class Observed Class Class = Yes Class = No Class = Yes A (True Positif- tp) B (False negatif- fn) Class = No C (False positif- fp) D ( true negative –
tn)
Keterangan:
True Positive (tp)  =    proporsi  positif  dalam  data set yang diklasifikasikan positif
True  Negative (tn)  =  proporsi  negative  dalam data set yang diklasifikasikan  negative
False Positive (fp)  =  proporsi  negatif  dalam  data set yang diklasifikasikan potitif
FalseNegative (fn) = proporsi negative dalam data set yang diklasifikasikan  negatif Berikut  adalah  persamaan  model confusion matrix:
a. Nilai  akurasi  (acc)  adalah  proporsi  jumlah prediksi yang benar.
Dapat dihitung dengan menggunakan persamaan:
b. Sensitivity  digunakan  untuk  membandingkan proporsi  tp  terhadap  tupel  yang  positif,  yang dihitung dengan menggunakan persamaan:
c. Specificity  digunakan  untuk  membandingan proporsi tn terhadap tupel  yang negatif, yang dihitung dengan menggunakan persamaan:
d. PPV ( positive predictive value) adalah proporsi kasus  dengan  hasil  diagnosa  positif,  yang dihitung dengan menggunakan persamaan:
e. NPV  ( negative  predictive  value) adalah proporsi kasus dengan hasil diagnosa negatif, yang dihitung dengan menggunakan persamaan:

## F. Curve ROC
Curve ROC ( Receiver Operating
Characteristic) adalah cara lain untuk mengevaluasi  akurasi  dari  klasifikasi  secara visual (Vircellis, 2009). Sebuah grafik ROC adalah
..... (3) ..... (4) ..... (5) ..... (6)
..... (7)
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 3. 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[10]: 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
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.  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(Vercelis,  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 K-Nearest  Neighbor untuk memprediksi  hasil  pemilu  Legisltif  DKI Jakarta, yang terlihat pada Gambar dibawah ini
4. Eksperiment dan pengujian model Pada penelitian ini, penulis akan menerapkan  algoritma K-Nearest  Neighbor untuk  memprediksi  seberapa  akurat  data yang ada.
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 algoritma K-Nearest Neighbor .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Metode K-Nearest Neighbor
Algoritma K-Neraerst Neighbor adalah sebuah  metode  untuk  melakukan  klasifikasi terhadap  objek  berdasarkan  data  pembelajaran yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  objek tersebut.
Hasil eksperiment yang penulis lakukan, data sebanyak  2.268    data  yang  penulis  analisis terlihat  bahwa  nilai  akurasi  sebesar  81.35  % seperti gambar yang terlihat di bawah ini.
Sumber : (Data Penelitian, 2015)

## Gambar 4. Nilai Akurasi
Informasi  yang  dihasilkan  dari  pengolahan data  tersebut  dapat  diperoleh  gambaran  data seperti  dua  gambar  di  atas  yaitu  nilai  accuracy dan kurva auc. Disamping informasi gambar yang terlihat seperti di atas, penulis juga menyertakan informasi yang bisa di lihat oleh analis data yaitu performance  vector  dimana  bedanya  dengan table  accuracy  adalah  jika  table  accuracy informasi  yang  di  hasilkan  dalam  bentuk  tabel. Namun  jika  ingin  melihat  hasil  analisis  dalam bentuk  teks  bisa  dilihat  dalam  bentuk  teks  yaitu performance  vector.  Seperti  yang  terlihat  di gambar di bawah ini.
Sumber : (Data Penelitian, 2015)

## Gambar 5. Performance Vector
Sedangkan  nilai  kurva  AUC  yang  terbentuk dari  data  tersebut  adalah  0.500  dengan menggunakan  data  yang  sama  seperti  gambar yang terlihat dibawah ini.

## Sumber : (Data Penelitian, 2015)

## Gambar 6. Kurva AUC
Disamping penggambaran Curva AUC seperti di atas, penulis  juga menyajikan hasil kurva AUC menggunakan  model  plot  view  seperti  di  bawah ini.
Sumber : (Data Penelitian, 2015)
Gambar 7. Confusion Matrix Gambar Confusion Matrix Plot View

## B. Analisa Evaluasi dan Validasi Model
Hasil  dari  pengujian  model  yang  dilakukan adalah  memprediksi  hasil  pemilu  legislatif  DKI Jakarta  2009  dengan  menggunakan  algoritma K- Nearest  Neighbor untuk  menentukan  nilai accuracy dan AUC.
Dalam  menentukan  nilai  tingkat  keakurasian dalam    model K-Nearest  Neighbor, metode pengujian  yang  dilakukan menggunakan cross validation dengan  desain  modelnya  sebagai berikut.

## Sumber : (Data Penelitian, 2015)

## Gambar 8. Pengujian cross validation
Dari  hasil  pengujian  diatas,  baik  evaluasi menggunakan counfusion  matrix maupun  ROC curve terbukti bahwa hasil pengujian algoritma K- Nearest Neighbor .
Nilai akurasi untuk model algoritma K-Nearest Neighbor sebesar  81.35  %.  Sedangkan  evaluasi menggunakan  ROC curve sehingga  menghasilkan nilai  AUC  ( Area  Under  Curve) untuk  model algoritma K-Nearest  Neighbor mengasilkan  nilai
0.500 dengan nilai diagnosa Excellent Classification.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil eksperiment yang dilakukan  dari  hasil  analisis  optimasi  model algoritma K-Nearest  Neighbor sebesar  81.35  % dan  nilai  AUC  sebesar  0.500  dengan  tingkat diagnosa Excellent  Classification . Data ini nantinya  bisa  digunakan  oleh  pihak  yang membutuhkan informasi terkait pemilihan umum khususnya  pemilihan  umum  di  tingkat  Daerah  I atau Daerah II.

## REFERENSI
Dawson,  C.  W.  ,  2009, Projects in Computing and Information  System  A  Student's  Guide. England: Addison-Wesley.
Gorunescu,  F.  ,  2011, Data Mining Concept Model Technique. India: Springer.
Han,  J.,  &  Kamber,  M.  ,  2007, Data  Mining Concepts and Technique. Morgan Kaufmann publisher.
Han,  J.,  dan  Kamber,  M.  (2007). Data  Mining Concepts  and  Technique. Morgan  Kaufmann publisher Kusrini,  &  Luthfi,  E.  T.  ,  2009, Algoritma  Data mining. Yogyakarta: Andi. Larose,  D.  T.  ,  2005, Discovering  Knowledge  in Data. Canada: Wiley Interscience. 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 .
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.
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.
Undang-Undang RI No.10 , 2008. Vercellis,  C.  ,  2009, Business  Intelligence  :  Data Mining  and  Optimization  for  Decision Making. John Wiley & Sons, Ltd.
Witten,  I.  H.,  Frank,  E.,  &  Hall,  M.  A.  2011. Data Mining:  Practical  Machine  Learning    and Tools .    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 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  khusunya open source, Database, Software engineering dan Research Metode.