Vol. 8 No. 1, Juni, 2024, Hal. 21-27 DOI: 10.29408/edumatic.v8i1.24838

## Penerapan Algoritma Support Vector Machine untuk Memprediksi Tingkat Partisipasi Pemilu terhadap  Kualitas Pendidikan
Anifah Warda Anggraeni 1, * , Arif Senja Fitrani 1 , Ade Eviyanti 1
1 Program Studi Informatika, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, Indonesia
* Correspondence: 201080200034@umsida.ac.id

## Copyright : © 2024 by the authors
Received: 26 Desember 2023 | Revised: 28 Desember 2023 | Accepted: 16 Januari 2024 | Published: 20 Juni 2024

## Abstrak
Pemilu  adalah  sarana  demokrasi  untuk  memilih  pemimpin.  Partisipasi  masyarakat  dalam  pemilu penting untuk demokrasi yang sehat. Kualitas pendidikan mempengaruhi partisipasi masyarakat dalam pemilu.  Oleh  karena  itu,  pemerintah  perlu  meningkatkan  kualitas  pendidikan  di  daerah  Kabupaten Pasuruan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi tingkat partisipasi pada pemilu terhadap kualitas Pendidikan di Kabupaten Pasuruan. Dalam penelitian ini menggunakan dataset sektor Pendidikan yang diperoleh dari data BPS Kabupaten Pasuruan tahun 2022 dan tingkat partisipasi pemilu yang diperoleh dari rekapitulasi hasil pemilu tahun 2019. Analisis data dilakukan dengan tahapan  eksperimen untuk menentukan  variabel  yang  akan  diprediksi  (variabel  target)  dan  variabel  yang  digunakan  untuk memprediksinya (variabel prediktor) dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan tiga kernel, yaitu linear, rbf, dan polynomial. Hasil temuan menunjukkan akurasi sebesar 88,4% untuk kernel linear, 88,5% untuk kernel rbf, dan 88,5% untuk kernel polynomial. Kualitas pendidikan dapat mempengaruhi tingkat partisipasi pemilu. Hal ini karena kualitas pendidikan yang tinggi dapat meningkatkan kesadaran masyarakat akan pentingnya berpartisipasi dalam pemilu.
Kata kunci: pemilu; partisipasi; prediksi; support vector machine

## Abstract
Elections are a democratic means of choosing leaders. Public participation in elections is important for  a  healthy  democracy.  The  quality  of  education  influences  public  participation  in  elections. Therefore, the government needs to improve the quality of education in the Pasuruan Regency area. This  research  aims  to  predict  the  level  of  participation  in  elections  on  the  quality  of  education  in Pasuruan  Regency.  This  research  uses  the  Education  sector  dataset  obtained  from  BPS  data  for Pasuruan Regency in 2022 and the level of election participation obtained from the recapitulation of the  2019  election  results.  Data  analysis  was  carried  out  in  an  experimental  stage  to  determine  the variables  to  be  predicted  (target  variables)  and  the  variables  used  to  predict  it  (predictor  variable) using  the  Support  Vector  Machine  (SVM)  algorithm  with  three  kernels,  namely  linear,  rbf,  and polynomial. The findings show an accuracy of 88.4% for the linear kernel, 88.5% for the rbf kernel, and  88.5%  for  the  polynomial  kernel.  The  quality  of  education  can  influence  the  level  of  election participation. This is because high quality education can increase public awareness of the importance of participating in elections.

## Keywords: election; participation; prediction; support vector machine

## PENDAHULUAN
Indonesia adalah sebuah negara demokrasi yang menerapkan pemilu sebagai cara untuk mengubah  siklus  pemimpin.  Penyelenggaraan  pemilu  di  Indonesia  adalah  bentuk  yang meyakinkan adanya demokrasi pada sistem pemerintahan Indonesia  (Pulungan et al., 2020). Pemilihan  umum  (Pemilu)  merupakan  bentuk  demokrasi  yang  sebenarnya  serta  sarana  bagi
rakyat untuk mendeklarasikan kedaulatan atas negara (Wardhani & Sukma 2018). Setiap warga negara mempunyai hak untuk memilih dalam pemilu. Masyarakat menggunakan mekanisme pemungutan suara untuk memutuskan apakah kandidat tersebut menang atau kalah (Hukubun et al., 2023). Pemilu merupakan sistem demokrasi dalam kehidupan politik, untuk mewujudkan demokrasi politik yang sehat diperlukan partisipasi Masyarakat (Moento et al., 2019).
Partisipasi  Masyarakat  diperlukan  untuk memastikan  hak  pilihnya  di  dalam  pemilihan presiden dalam pemilihan umum (Dairul et al., 2021). Meningkatnya jumlah masyarakat yang berpartisipasi dalam pemilu merupakan standar kesuksesan dalam penyelenggaraan pemilihan umum  sekaligus  sebagai  gambaran  dari  proses  demokrasi  yang  sudah  pernah  terlaksana (Wibawa et al., 2019). Keterlibatan masyarakat saat pemilu tidak hanya ditentukan oleh jumlah orang yang mengeluarkan hak pilihnya pada TPS. Keterkaitan anggota partai pada saat proses pemilihan kandidat atau pasangan kandidat, melaporkan setiap perilaku yang tidak biasa pada saat proses pemilihan, serta membahas kebijakan alternatif yang akan diambil untuk partisipan pemilu  meliputi    mendukung  maupun  menentang  secara  demokratis  kepada  kandidat, melakukan  Pendidikan  pemilih,  melakukan  survey  mengenai  persepsi  atau  kecenderungan pemilih merupakan bentuk dari partisipasi lainnya (Millah & Dewi, 2021). Pada pemilu 2019, jumlah  partisipasi  mencapai  81,93%  dibandingkan  dengan  perkiraan  awal  yang  diprediksi sebesar 77,5%. Ada beberapa faktor yang dapat mempengaruhi tingkat partisipasi  Masyarakat, khususnya kualitas pendidikan.
Pendidikan merupakan sesuatu yang disepakati menjadi hal utama di negara manapun (Nur  et  al.,  2022).  Pendidikan  adalah  upaya  menciptakan  suasana  dan  proses  pembelajaran peserta  didik  secara  energik  dapat  menumbuhkan  potensi  dirinya  meliputi  intensitas  jiwa, penanganan  diri,  karakter,  kepintaran,  karakter  serta  keahlian  (Pristiwanti  et  al.,  2022). kecerdasan,  Kualitas Pendidikan suatu negara yaitu salah satu faktor penentu kemajuan bangsa (Kurniawati,  2022).  Ada  beberapa  hal  yang  dapat  mempengaruhi  kualitas  Pendidikan  mulai dari  jenjang  TK  sederajat  hingga  SMA  sederajat    meliputi  jumlah  infrastruktur  /  bangunan sekolah , jumlah murid, jumlah guru, sarana dan prasarana, dan lingkungan. Dengan demikian, kemajuan suatu negara dan juga wilayah dapat dilihat dari kualitas Pendidikan negara dan juga wilayah  tersebut.  Data  tersebut  bisa  diperoleh  dari  BPS.  Data  Pendidikan  ini  dapat dihubungkan dengan data partisipasi menggunakan metode svm.
Partisipasi masyarakat dalam Pemilu masih menjadi masalah yang sering terjadi. Untuk mengatasi permasalahan partisipasi dalam pemilu, perlu dilakukan prediksi tingkat partisipasi yang akan terjadi. Penelitian yang dilakukan oleh (Safitri & Fitrani, 2022) menggunakan satu kernel  dalam  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  yaitu  kernel  Gaussian  Rbf  dengan hasil  akurasi  67,91%  untuk  memprediksi  partisipasi  pemilu  berdasarkan  demografi  Kota Surabaya.  Sedangkan  pada  penelitian  ini  melakukan  pembaruan  dengan  dataset  sektor Pendidikan  di  Kabupaten  Pasuruan  menggunakan  tiga  kernel  yaitu  kernel  linear,  rbf,  dan polynomial.
Pengujian algoritma SVM membutuhkan tahap preprocessing terlebih dahulu (Hidayat et al., 2021). Adapun tahapan yang dilakukan dalam preprocessing terdiri dari data cleaning, data Integration, data transformation, serta random dataset (Amri et al., 2023; Armansyah & Ramli,  2022).  Data  cleaning  merupakan  proses  mengidentifikasi,  mengoreksi,  dan menghilangkan  kesalahan  atau  ketidak  konsistenan  data,  agar  data  dapat  digunakan  secara akurat  (Hidayat  et  al.,  2021;  Rizky  et  al.,  2021;  Zai,  2022).  Data  integration  adalah  proses menggabungkan  data  dari  berbagai  sumber  menjadi  satu,  sehingga  data  tersebut  dapat digunakan  secara  bersamaan  dan  efisien  (Andini  et  al.,  2022).  Data  transformation  adalah proses perubahan atau pemrosesan data dari sumber aslinya ke dalam format atau struktur yang diperlukan (Widaningsih, 2022) sedangkan random dataset, tujuan dari random dataset adalah untuk  memaksimalkan  keterwakilan  bobot  setiap instance untuk  semua atribut  (Gründler  & Krieger,  2021).  Salah  satu  metode  statistik  yang  bisa  diterapkan  untuk  mengklasifikasikan
yaitu SVM. SVM adalah teknik guna mendapatkan hyperplane yang dapat memisahkan dua tuple  dari  dua  kelas  berbeda  (Luter  Laia  &  Setyawan,  2020).  SVM  diawali  dengan  teori pembelajaran  statistic  dan  melakukan  perhitungan  yang menghasilkan  hasil  yang  lebih  baik dibandingkan dengan metode statistik lainnya  (Prayoga et al., 2023). Dalam algoritma SVM terdapat tiga kernel yaitu kernel rbf, polynomial, dan linear. Oleh sebab itu, tidak seluruhnya data  latih  digunakan  pada  proses  prediksi  (Handayani  et  al.,  2021).  Penelitian  ini  bertujuan untuk  memprediksi  tingkat  partisipasi  pemilu  terhadap  kualitas  pendidikan  di  Kabupaten Pasuruan  untuk  melihat  seberapa  pengaruh  kualitas  pendidikan  terhadap  partisipasi  pemilu. Dengan demikian, jika kualitas pendidikan yang tinggi maka dapat meningkatkan kesadaran masyarakat akan pentingnya berpartisipasi dalam pemilu.

## METODE
Penelitian ini menggunakan metode eksperimen, di mana  kami melakukan eksperimen dengan  menentukan  variabel  yang  akan  diprediksi  (variabel  target)  dan  variabel  yang digunakan untuk memprediksinya (variabel prediktor).  Data yang digunakan dalam penelitian ini  diperoleh  dari  dua  sumber,  yaitu  data  BPS  Kabupaten  Pasuruan  tahun  2022  dan  data rekapitulasi hasil pemilu tahun 2019. Kedua data tersebut merupakan data private yang belum pernah digunakan dalam penelitian-penelitian sebelumnya. Analisis data terdiri dari tiga tahap, yaitu input, preprocessing , dan proses
Tahap  awal  input,  proses  pengumpulan  data.  Data  yang  digunakan  adalah  sektor Pendidikan yang bersumber dari BPS Kabupaten Pasuruan tahun 2022 dan data rekapitulasi pemilu  di  Kabupaten  Pasuruan  tahun  2019.  Selanjutnya  pada  tahap  kedua  dilakukan Preprocessing,  Preprocessing adalah  proses  mengolah  data  mentah  atau  data  yang  tidak terstruktur menjadi data yang terstruktur (Isnain et al., 2021). Adapun tahapan yang dilakukan dalam preprocessing terdiri  dari  data  cleaning,  data  Integration,  data  transformation,serta random dataset.
Tahap  terakhir adalah  proses,  di  mana  dilakukan  penerapan  algoritma  Support  Vector Machine (SVM)  dengan  tiga  kernel,  yaitu  kernel  linear,  kernel  Rbf,  dan  kernel  polynomial. Model dataset yang digunakan adalah rasio 70%:30%, dengan 13 atribut dan  4378 instance. Pada tahap ini mendapatkan hasil dari proses pengujian yang telah dilakukan dengan metode Support Vector Machine (SVM) menerapkan tiga kernel yaitu kernel Linear, kernel Rbf.dan kernel polynomial.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil
Data  penelitian  ini  diperoleh  dari  dua  sumber,  yaitu  data  BPS  tahun  2022  dan  data rekapitulasi hasil pemilu tahun 2019. Data tersebut berupa dataset dari data sektor pendidikan yang berjumlah 4.378 data dengan 13 variabel.
Gambar 1. Dataset penelitian
Gambar 1 menunjukkan dataset penelitian yang akan diuji dengan algoritma SVM, Variabel X merupakan  data  sektor  Pendidikan  dari  BPS,  sedangkan  Y  merupakan  tingkat  partisipasi. Setelah  data  diperoleh,  dilakukan  tahap  preprocessing  yaitu  data  cleaning  menggunakan median.  Pada  tahap  ini,  data  dibersihkan  dari  kesalahan,  duplikasi,  dan  nilai  yang  hilang. Kemudian, data dinormalisasi menggunakan median untuk mencari nilai tengah. Pada gambar 2 menunjukkan data yang belum di median.

## Gambar 2. Data sebelum di median
Selanjutnya, data dimediankan untuk mencari nilai tengah. Kemudian, data dinormalisasi menggunakan  median  untuk  mencari  nilai  tengah.  Pada  gambar  3  menunjukkan  data  yang sudah di median. Pada gambar 7 data yang sudah melalui proses median yaitu pada variabel X7 SMP Bangunan, X8 SMP Guru, X9 SMP Murid, X10 SMA Bangunan, X11 SMA Guru, dan X12 SMA Murid.
Gambar 3. Data sesudah di median
Tabel 1. Hasil pengujian
Kernel Prediksi   Accuracy Precision  Recall F1-score Linear Rendah 88,4% 0,00 0,00 0,00 Tinggi 0,88 1,00 0,94 Rbf Rendah 88,5% 0,67 0,03 0,05 Tinggi 0,89 1,00 0,94 Polynomial Rendah 88,5% 0,67 0,03 0,05 Tinggi 0,89 1,00 0,94
Pada  tahap  pengujian,  algoritma  SVM  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  dengan bantuan tools Google Collaboratory dan Bahasa pemrograman Python. Hasil analisis pada tabel 1 menunjukkan bahwa tingkat partisipasi pemilu terhadap kualitas pendidikan dapat diprediksi dengan akurasi tinggi menggunakan ketiga kernel algoritma tersebut. Akurasi yang diperoleh adalah sebesar 88,4% menggunakan kernel linear, 88,5% menggunakan kernel rbf, dan 88,5% menggunakan kernel polynomial.  Pada tahap akhir, evaluasi dilakukan menggunakan metode confusion matrix untuk mengukur akurasi ketiga kernel algoritma tersebut. Evaluasi dilakukan dengan membagi data menjadi 70% data latih (3.064 data) dan 30% data uji (1.314 data). Hasil evaluasi dapat dilihat pada tabel 2.
Berdasarkan hasil pengujian ketiga kernel tersebut setelah dilakukan evaluasi confusion matrix pada tabel 2. Diketahui kernel polynomial mendapatkan akurasi sebesar 88,5% dimana data yang diprediksi benar sebanyak 1.164 data dan data yang diprediksi salah 150 data, kernel linear mendapatkan akurasi sebesar 88,4% dimana data yang diprediksi benar sebanyak 1.162 data dan data yang diprediksi salah 152 data, kernel rbf mendapatkan akurasi sebesar 88,5%
dimana  data  yang  diprediksi  benar  sebanyak  1.164  data  dan  data  yang  diprediksi salah  150 data.
Tabel 2. Hasil evaluasi confusion matrix Kernel True Positive True Negative False Positive False Negative Total Accuracy Polynomial 4 1.160 148 2 1.314 88,4% Linear 0 1.162 152 0 1.314 88,5% Rbf 4 1.160 148 2 1.314 88,5%

## Pembahasan
Pada penelitian ini, data yang digunakan berupa dataset dari data BPS tahun 2022 dan data  rekapitulasi  hasil  pemilu  tahun  2019  dengan  13  variabel.  Tiga  kernel  algoritma  yang digunakan,  yaitu  kernel  linear,  rbf,  dan  polynomial,  diuji  untuk  melakukan  prediksi  dengan total data uji berjumlah 1.314. Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan tiga kernel tersebut, kernel RBF dan kernel polynomial menunjukkan hasil prediksi yang tinggi.
Pada algoritma SVM, akurasi yang diperoleh sebesar 88,4% dengan menggunakan kernel linear,  88,5%  dengan  menggunakan  kernel  RBF,  dan  88,5%  dengan  menggunakan  kernel polynomial.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Safitri  &  Fitrani,  2022)  menunjukkan  bahwa akurasi algoritma SVM dengan menggunakan kernel rbf sebesar 67,91%. Dengan demikian, pada  penelitian  ini  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  tinggi  terutama  pada  kernel  rbf dibandingkan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Safitri  &  Fitrani,  2022),  perbedaan akurasi yang signifikan dapat dipengaruhi oleh beberapa hal, salah satunya mengenai isi data yang terdapat pada dataset.
Hasil  pengujian  algoritma  SVM  dengan menggunakan  tiga  kernel,  yaitu  kernel  linear, RBF, dan polynomial, menunjukkan bahwa algoritma SVM dapat meningkatkan keakuratan hasil  prediksi.  SVM  dapat  meningkatkan  keakuratan  hasil  prediksi  karena  mampu  mencari hyperplane yang paling optimal untuk memisahkan dua kelas data. Pada penelitian ini, akurasi prediksi  tingkat  partisipasi  pemilu  terhadap  kualitas  pendidikan  di  Indonesia  menggunakan algoritma  SVM  mencapai  88,4%  dengan  menggunakan  kernel  linear,  88,5%  dengan menggunakan kernel RBF, dan 88,5% dengan menggunakan kernel polynomial. Hasil prediksi tersebut  menunjukkan  bahwa  kualitas  pendidikan  berpengaruh  pada  partisipasi  pemilu. Semakin  tinggi  kualitas  pendidikan,  maka  semakin  tinggi  pula  tingkat  partisipasi  pemilu. Kualitas  Pendidikan  meliputi  jumlah  sekolah,  guru,  dan  murid.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena kualitas pendidikan yang tinggi dapat meningkatkan kesadaran masyarakat akan pentingnya hak dan kewajibannya sebagai warga negara, termasuk hak dan kewajiban untuk berpartisipasi dalam pemilu.

## SIMPULAN
Hasil penelitian Penerapan metode SVM untuk memprediksi tingkat  partisipasi pemilu terhadap  kualitas  Pendidikan  di  Kabupaten  Pasuruan,  dengan  menggunakan  tiga  kernel menghasilkan nilai akurasi sebesar 88,5% pada kernel polynomial, 88,4% kernel linear, dan 88,5%  kernel  rbf.  Dapat  dilihat  hasil  terbaik  diperoleh  dengan  menggunakan  kernel  rbf  dan polynomial  dari  total  data  keseluruhan  4378 instance .  Kualitas  pendidikan  dapat mempengaruhi tingkat partisipasi pemilu. Hal ini dapat terjadi karena kualitas pendidikan yang tinggi dapat meningkatkan kesadaran masyarakat akan pentingnya untuk berpartisipasi dalam pemilu.

## REFERENSI
Amri,  Z.,  Kusrini,  K.,  &  Kusnawi,  K.  (2023).  Prediksi  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa menggunakan Algoritma Naïve Bayes, Decision Tree, ANN, KNN, dan SVM. Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika , 7 (2), 187-196.
https://doi.org/10.29408/edumatic.v7i2.18620
Andini,  Y.,  Hardinata,  J.  T.,  Purba,  Y.  P.,  Studi,  P.,  Informasi,  S.,  Utara,  S.,  &  Apriori,  M. (2022).  Penerapan  Data  Mining  Terhadap  Tata  Letak  Buku. Jurnal  Technology Informatics & Computer System , XI (1), 9–15.
Armansyah, A., & Ramli, R. K. (2022). Model Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu dengan  Metode  Naïve  Bayes. Edumatic:  Jurnal  Pendidikan  Informatika , 6 (1),  1-10. https://doi.org/10.29408/edumatic.v6i1.4789
Dairul, Akbar, B., Djaenuri, A., & Lukman, S. (2021). Model Baru Partisipasi Masyarakat Pada Pelaksanaan Pilkada Era Pandemi Covid-19 Di Provinsi Banten. Jurnal Education and Development , 9 (3), 446–451. https://doi.org/10.54783/ijsoc.v3i3.347
Gründler,  K.,  &  Krieger,  T.  (2021).  Using  Machine  Learning  for  measuring  democracy:  A practitioners  guide  and  a  new  updated  dataset  for  186  countries  from  1919  to 2019. European Journal of Political Economy , 70 , 102047.
https://doi.org/10.1016/j.ejpoleco.2021.102047
Handayani, F. (2021). Komparasi Support Vector Machine, Logistic Regression Dan Artificial Neural  Network  Dalam  Prediksi  Penyakit  Jantung. JEPIN  (Jurnal  Edukasi  Dan Penelitian Informatika) , 7 (3), 329-334. https://doi.org/10.26418/jp.v7i3.48053
Hidayat,  W.,  Ardiansyah,  M.,  &  Setyanto,  A.  (2021).  Pengaruh  Algoritma  ADASYN  dan SMOTE  terhadap  Performa  Support  Vector  Machine  pada  Ketidakseimbangan  Dataset Airbnb. Edumatic: Jurnal Pendidikan
Informatika , 5 (1), 11–20. https://doi.org/10.29408/edumatic.v5i1.3125
Hidayat,  W.,  Utami,  E.,  Iskandar,  A.  F.,  Hartanto,  A.  D.,  &  Prasetio,  A.  B.  (2021). Perbandingan  Performansi  Model  pada  Algoritma  K-NN  terhadap  Klasifikasi  Berita Fakta  Hoaks  Tentang  Covid-19. Edumatic:  Jurnal  Pendidikan  Informatika , 5 (2),  167- 176. https://doi.org/10.29408/edumatic.v5i2.3664
Hukubun, R. D., Samangun, W. A., Manila, P. S., Tahalea, H., Pattippeilohy, G. V., Supusepa, A.,  ...  &  Lewerissa,  S.  (2023).  Penyuluhan  dan  Fasilitasi  Pemilihan  Umum  Bagi Masyarakat Negeri Hatalai. Jurnal Insan Pengabdian Indonesia , 1 (4), 31-41.
Isnain, A. R., Sakti, A. I., Alita, D., & Marga, N. S. (2021). Sentimen Analisis Publik Terhadap Kebijakan  Lockdown  Pemerintah  Jakarta  Menggunakan  Algoritma  Svm. Jurnal  Data Mining Dan Sistem Informasi , 2 (1), 31-37. https://doi.org/10.33365/jdmsi.v2i1.1021
Kurniawati,  F.  N.  A.  (2022).  Meninjau  Permasalahan  Rendahnya  Kualitas  Pendidikan  Di Indonesia Dan Solusi. Academy of Education Journal , 13 (1), 1–13. https://doi.org/10.47200/aoej.v13i1.765
Luter  Laia,  M.,  &  Setyawan,  Y.  (2020).  Perbandingan  Hasil  Klasifikasi  Curah  Hujan Menggunakan Metode Svmdan Nbc. JurnalStatistika Industri Dan Komputasi , 05 (2), 51– 61.
Millah, N. S., & Dewi, D. A. (2021). Skpp Bawaslu Sebagai Sarana Pendidikan Politik Dalam Upaya Meningkatkan Partisipasi Politik Warga Negara. Jurnal Kewarganegaraan , 5 (2), 355–363. https://doi.org/10.31316/jk.v5i2.1583
Moento, P. A., Fitriani;, F., & Maturan, A. Y. (2019). Strategi Komisi Pemilihan Umum Dalam Meningkatkan  Partisipasi  Masyarakat  Dalam  Pemilihan  Umum. Societas :  Jurnal Ilmu Administrasi Dan Sosial , 8 (2), 109–121. https://doi.org/10.35724/sjias.v8i2.2518 Nur, F., Swari, I., Kurniawati, R. A., Hutasoit, A. A., Nurrani, P. G., Amilia, R., Gunawan, D., & Soekamto, H. (2022). Edu Geography . 10 (2), 45–50.
https://doi.org/10.15294/edugeo.v10i2.59986
Prayoga,  P.  R.,  Purnawansyah,  P.,  Hasanuddin,  T.,  &  Darwis,  H.  (2023).  Klasifikasi  Daun Herbal  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  dan  Support  Vector  Machine  dengan  Fitur Fourier  Descriptor. Edumatic:  Jurnal  Pendidikan  Informatika , 7 (1),  160–168. https://doi.org/10.29408/edumatic.v7i1.17521
Pristiwanti, D., Badariah, B., Hidayat, S., & Dewi, R. S. (2022). Pengertian Pendidikan. Jurnal Pendidikan Dan Konseling (JPDK) , 4 (6), 1707–1715.
Pulungan, M. C., Rahmatunnisa, M., & Herdiansah, A. G. (2020). Strategi Komisi Pemilihan Umum  Kota  Bekasi  Dalam  Meningkatkan  Partisipasi  Pemilih  Pada  Pemilu  Serentak Tahun 2019. Politea : Jurnal Politik Islam , 3 (2), 251–272. https://doi.org/10.20414/politea.v3i2.2439
Rizky, M., Ridha, A. A., & Prihandani, K. (2021). Penentuan Paket Promosi Pakaian PT. D&C Production dengan Menggunakan Algoritma FP-Growth. Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika , 5 (2), 177-186. https://doi.org/10.29408/edumatic.v5i2.3714
Safitri,  D.  E.,  &  Fitrani,  A.  S.  (2022).  Implementasi  Metode  Klasifikasi  Dengan  Algoritma Support  Vector  Machine  Kernel  Gaussian  Rbf  Untuk  Prediksi  Partisipasi  Pemilu Terhadap  Demografi  Kota  Surabaya. Indonesian  Journal  of  Business  Intelligence (IJUBI) , 5 (1), 36-44. https://doi.org/10.21927/ijubi.v5i1.2259
Wardhani, P. S. N., & Sukma, P. (2018). Partisipasi politik pemilih pemula dalam pemilihan umum. Jurnal Pendidikan Ilmu-Ilmu Sosial , 10 (1), 57-62.
https://doi.org/10.24114/jupiis.v10i1.8407
Wibawa, I. P. A. P., Purnawan, I. K. A., Putri, D. P. S., & Rusjayanthi, N. K. D. (2019). Prediksi Partisipasi Pemilih dalam Pemilu Presiden 2014 dengan Metode Support Vector Machine. Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) , 7 (3), 182- 192. https://doi.org/10.24843/jim.2019.v07.i03.p02
Widaningsih, S. (2022). Penerapan Data Mining untuk Memprediksi Siswa Berprestasi dengan Menggunakan  Algoritma  K  Nearest  Neighbor. JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika Dan Sistem Informasi) , 9 (3), 2598–2611. https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i3.859 Zai, C. (2022). Implementasi Data Mining Sebagai Pengolahan Data. Jurnal Portal Data , 2 (3),
1-12.