## KLASIFIKASI TINGKAT PARTISIPASI PEMILU BERDASARKAN SEKTOR INDUSTRI MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Yusuf Raharja 1) , Arif Senja Fitrani 2) , Rohman Dijaya 3)
1,2,3 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo email: 201080200017@umsida.ac.id, asfjim@umsida.ac.id, rohmandijaya@umsida.ac.id

## Abstract
Elections represent the highest form of people's power and a democratic means to elect representatives and leaders. Public participation, influenced by demographics especially in the industrial sector, is a crucial indicator  of  an  election's  success.  This  research  aims  to  classify  the  level  of  electoral  participation  in Pasuruan  Regency  based  on  demographic  aspects,  particularly  in  the  industrial  sector  of  Pasuruan Regency. The demographic dataset includes geography, population, industrial sector and other aspects at the village level sourced from the Pasuruan Regency Central Statistics Agency with a total of 80 attributes designated  as  predictor  attributes  and  2019  election  recapitulation  data  on  the  level  of  community participation  at  the  voting  place  specified  as  target  attribute.  The  preprocessing  steps  include  data cleaning, data transformation, data integration, attribute correlation, random dataset, forming two model datasets, and splitting the data with a 70:30 ratio. The method used in this research is the classification method with the Naïve Bayes algorithm. The results of the testing of model dataset 1 produced an accuracy of 61.8% and model dataset two produced an accuracy of 67.6%. The number of industries in Pasuruan Regency does not have a significant influence on the level of public participation in elections in Pasuruan Regency.

## Keywords: Classification, Data Mining, Election Participation, Industrial Sector, Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  yang menerapkan  konsep  demokrasi,  di  mana  negara ini  memiliki  bentuk  sistem  pemerintahan  yang mengedepankan kedaulatan rakyat [1]. Pemilihan umum  adalah  bentuk  dari  kekuasaan  tertinggi yang  ada  pada  rakyat  dan  menjadi  suatu  sarana demokrasi  untuk  melahirkan  wakil  rakyat  dan pemimpin yang menjunjung tinggi aspirasi rakyat [2].  Pemilihan  umum  dilaksanakan  berdasarkan prinsip  langsung,  umum,  bebas,  rahasia,  jujur, dan  adil  [3].  Faktor  penting  dalam  pemilihan umum yaitu partisipasi masyarakat [4].
Partisipasi  masyarakat  dalam  pemilihan umum  dapat  menjadi  indikator  suksesnya pemilihan  umum  tersebut  [5].  Keikutsertaan masyarakat  dalam  pemilu  semakin  tinggi menandakan  bahwa  masyarakat  mengikuti, memahami  dan  berpartisipasi  dalam  kegiatan kenegaraan, sebaliknya jika keikutsertaan masyarakat dalam pemilu semakin rendah, hal ini menunjukkan bahwa masyarakat kurang menghargai atau berkepentingan terhadap masalah  atau  kegiatan  negara  [6].  Jumlah
partisipasi  masyarakat  di  seluruh  Indonesia dalam  pemilu  tahun  2019  mencapai  81,93%, yang  awalnya  diprediksi  hanya  77,5%  [7]. Tingkat  partisipasi  masyarakat  dalam  pemilu dapat  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor,  salah satunya  adalah  pada  aspek  demografi  di  daerah tersebut.
Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Kabupaten Pasuruan  setiap  tahun  rutin  menerbitkan publikasi  data,  publikasi  tersebut  berisi  data mengenai  segala  aspek  yang  terdapat  di  setiap desa  di  seluruh  kecamatan  di  Kabupaten Pasuruan.  Demografi  menjadi  salah  satu  aspek yang  dibahas  pada  publikasi  tersebut,  sektor industri  termasuk  salah  satu  bagian  dari demografi.  Data  aspek  demografi  yang  terdapat pada publikasi data Badan Pusat Statistik (BPS) dan data aspek yang berkaitan dengan demografi dapat  dihubungkan  dengan  data  partisipasi masyarakat  dalam  pemilu  menggunakan  bidang keilmuan data mining .
Data  mining adalah  proses  penemuan informasi secara otomatis dengan mengenali pola serta hubungan yang tersembunyi dalam data [8].
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 136
Klasifikasi merupakan metode dalam data mining yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  data berdasarkan  keterikatan  data  terhadap  data sampel,  didalam  metode  klasifikasi  terdapat berbagai algoritma, salah satunya yaitu algoritma naïve  bayes  [9].  Algoritma  naïve  bayes menggunakan  teorema  Bayes  sebagai  dasar dengan asumsi bahwa variabel-variabelnya tidak saling  bergantung  atau  independen [10]. Algoritma naïve bayes memiliki kelebihan yaitu kecilnya  data  latih  yang  digunakan  sehingga perhitungan dapat dilakukan secara efisien  [11]. Kelemahan  algoritma  naïve  bayes  yaitu  ketika data  yang  harus  diklasifikasi  memiliki  banyak fitur  dapat  membuat  algoritma  naïve  bayes menghasilkan akurasi yang rendah [12].
Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Dewi  Eka  Safitri  untuk  mengklasifikasi  tingkat partisipasi  pemilu  berdasarkan  demografi  Kota Surabaya  menggunakan  algoritma  SVM  dengan kernel  gaussian  rbf  dan  menggunakan  2  model dataset, pada penelitian tersebut peneliti melakukan  pengujian  pada  semua  atribut prediktor terhadap atribut target meskipun atribut prediktor  mempunyai  tingkat  korelasi  yang rendah  terhadap  atribut  target.  Hasil  pengujian pada  penelitian  tersebut  mendapatkan  hasil akurasi  sebesar  67.91%  pada  rasio  80:20  dan 67.31% pada rasio 70:30 [7].
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi tingkat partisipasi pemilu berdasarkan aspek demografi, lebih khusus pada sektor industri yang ada di Kabupaten Pasuruan menggunakan dataset demografi yang bersumber dari  data  BPS  Kabupaten  Pasuruan  tahun  2022 yang ditetapkan sebagai atribut prediktor dan data rekapitulasi  pemilu  tahun  2019  yang  ditetapkan sebagai atribut target. Tahap preprocessing pada penelitian  ini  meliputi  meliputi  data cleaning , data transformation ,  data integration ,  korelasi atribut, random dataset, membentuk  dua  model dataset  dan  yang  terakhir  melakukan split data dengan  rasio  70:30.  Tahap process atau pengujian  dilakukan  menggunakan  algoritma naïve  bayes  dengan  melakukan  pengujian terhadap 2 model dataset, pengujian pada model dataset pertama yaitu melakukan pengujian pada semua  atribut  prediktor  terhadap  atribut  target sedangkan  pengujian  pada  model  dataset  kedua yaitu  melakukan  pengujian  dengan  mengurangi
atribut  prediktor  berdasarkan  tingkat  korelasi antara  atribut  prediktor  dengan  atribut  target. Evaluasi  hasil  dilakukan  pada  setiap  kecamatan di  Kabupaten  Pasuruan  untuk  menjelaskan hubungan  antara  sektor  industri  yang  ada  di Kabupaten  Pasuruan  dengan  tingkat  partisipasi masyarakat dalam pemilu di Kabupaten Pasuruan.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  berjenis  eksperimental, yakni  eksperimen  model  klasifikasi  terhadap tingkat  partisipasi  masyarakat  dalam  pemilihan umum  dengan  menerapkan  algoritma  naïve bayes.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar  1  menunjukkan  tahapan  dalam penelitian ini yang diawali dengan data collection atau  pengumpulan  data,  kemudian  melakukan preprocessing terhadap  data  yang  sudah dikumpulkan,  selanjutnya  melakukan process atau  pengujian  menggunakan  algoritma  naïve bayes, setelah melakukan pengujian akan muncul hasil  dari  pengujian  dan  hasil  tersebut  akan dievaluasi  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  dan presisi.
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 137
2.1. Data Collection Data collection adalah  tahap  awal  dalam penelitian  ini,  pada  tahap  ini  dilakukan pengumpulan data. Data yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  data  yang  berasal  dari publikasi data oleh Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Pasuruan tahun 2022 yang diperoleh dari situs resmi Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Pasuruan serta data rekapitulasi  pemilu  di  Kabupaten  Pasuruan tahun  2019  yang  diperoleh  dari  situs  resmi Komisi  Pemilihan  Umum  (KPU).  Tabel  1 menunjukkan  atribut  dataset  yang  terdiri  dari 80 atribut prediktor dan 1 atribut target.
Tabel 1. Atribut Dataset No Atribut Kelompok Atribut Atribut X1 - X3 Geografi Luas  Total  Area  {X1},  Jarak  Ke  Ibukota  Kecamatan  {X2},  Jarak  Ke  Ibukota Kabupaten {X3} X4 - X7 Pemerintah Jenis Kelamin Kepala desa {X4}, Pendidikan Tertinggi Kepala Desa {X5}, Pasar Desa  {X6},  Kepemilikan  Aset  Desa  Lainnya  (Lapangan  Olahraga,  Pemandian Umum, dll) {X7} X8 – X12 Penduduk Jumlah  Penduduk  {X8},  Kepadatan  Penduduk  per  km²  {X9},  Rasio  Jenis Kelamin  {X10},  Jumlah  Penduduk  Laki-Laki  {X11},  Jumlah  Penduduk Perempuan {X12} X13 - X24 Pendidikan Jumlah Bangunan TK / Sederajat {X13},  Jumlah Guru TK / Sederajat {X14}, Jumlah Murid TK / Sederajat {X15}, Jumlah Bangunan SD / Sederajat {X16}, Jumlah Guru SD / Sederajat {X17}, Jumlah Murid SD / Sederajat {X18}, Jumlah Bangunan SMP / Sederajat {X19}, Jumlah Guru SMP / Sederajat {X20}, Jumlah Murid  SMP  /  Sederajat  {X21},  Jumlah  Bangunan  SMA  /  Sederajat  {X22}, Jumlah Guru SMA / Sederajat {X23}, Jumlah Murid SMA / Sederajat {X24} X25 - X38 Kemudahan Mencapai Sarana Pendidikan dan Kesehatan Terdekat SD {X25}, MI {X26}, SMP {X27}, MTs {X28}, SMA {X29}, MA {X30}, SMK {X31}, Akademi / Perguruan Tinggi {X32}, Rumah Sakit {X33}, Rumah Sakit Bersalin  {X34},  Poliklinik/Balai  Pengobatan  {X35},  Puskesmas  (Rawat  Inap) {X36}, Puskesmas (Tanpa Rawat Inap) {X37}, Apotik {X38} X39 Kesehatan Jumlah Warga Penderita Gizi Buruk {X39} X40 Lingkungan Jumlah Pengguna Listrik {X40} X41 - X46 Agama Jumlah Masjid {X41}, Jumlah Mushola {X42}, Jumlah Gereja Protestan {X43}, Jumlah Gereja Katolik {X44}, Jumlah Pura {X45}, Jumlah Vihara {X46} X47 - X51 Bencana Alam Jumlah  Gempa  Bumi  {X47},  Jumlah  Tanah  Longsor  {X48},  Jumlah  Banjir {X49},  Jumlah  Kekeringan  {X50},  Jumlah  Sistem  Peringatan  Dini  Bencana Alam {X51} X52 - X53 Lahan Luas  Lahan  Kosong  {X52},  Luas  Lahan  Untuk  Bangunan  Dan  Pekarangan {X53} X54 - X58 Infrastruktur Jenis  Permukaan  Jalan  {X54},  Dapat  Dilalui  Roda  4  atau  Lebih  {X55}, Perusahaan/Agen Jasa Ekspedisi Swasta {X56}, Jumlah Menara Telepon Seluler {X57}, Kekuatan Sinyal Telepon Seluler {X58}
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/
138
X59 - X65 Lembaga Keuangan Jumlah  Bank  Umum  Pemerintah  {X59},  Jumlah  Bank  Umum  Swasta  {X60}, Jumlah  Bank  Perkreditan  {X61},  Jumlah  Koperasi  Unit  Desa  {X62},  Jumlah Koperasi Industri Kecil dan Kerajinan Rakyat {X63}, Jumlah Koperasi Simpan Pinjam {X64}, Jumlah Koperasi Lainnya {X65} X66 - X71 Sarana Perdagangan Jumlah Kelompok Pertokoan {X66}, Jumlah Pasar dengan Bangunan Permanen {X67}, Pasar dengan Bangunan Semi Permanen {X68}, Pasar tanpa Bangunan {X69}, Jumlah Minimarket / Swalayan / Supermarket {X70}, Restoran/Rumah Makan {X71} X72 - X80 Industri Jumlah Industri dari Kulit {X72}, Jumlah Industri Furniture dari Kayu {X73}, Jumlah Industri Barang Logam {X74}, Jumlah Industri Tekstil dan Pakaian Jadi {X75},  Jumlah  Industri  Barang  Galian  Bukan  Logam  {X76},  Jumlah  Industri Anyaman  Kayu  {X77},  Jumlah  Industri  dari  Makanan  dan  Minuman  {X78}, Jumlah Industri Percetakan {X79}, Jumlah Reparasi Mesin dan Peralatan {X80} Y Pemilu Tingkat Partisipasi Masyarakat 2.2. Preprocessing
Preprocessing merupakan  tahapan  yang dilakukan  setelah  tahap input ,  pada  tahap  ini data yang telah terkumpul akan diolah menjadi data  yang  siap  untuk  diproses  menggunakan algoritma naïve bayes [13]. Tahapan preprocessing terdiri  dari  data cleaning, data integration ,  data transformation,  random dataset, korelasi atribut, model dataset dan split data.
a. Data cleaning
Data cleaning adalah  langkah  untuk mengidentifikasi kesalahan yang ada pada data  seperti  duplikasi  data,  inkonsistensi data,  data  tidak  lengkap,  yang  kemudian akan  diambil  keputusan  terhadap  data tersebut  seperti  penghapusan  data  yang tidak  sesuai  atau  perbaikan  terhadap  data [14].  Median  atau  mean cleaning akan dilakukan  pada  atribut  yang  memiliki missing values .
b. Data transformation Data transformation merupakan  langkah untuk  melakukan  perubahan  format  dan bentuk data yang bertujuan untuk mempermudah dalam proses mining [15].
Transformasi  data  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  mengubah  tipe  data  pada dataset  menjadi  numerik,  salah  satu contohnya  seperti  mengubah  baris  data yang  memiliki  nilai  “tinggi”  menjadi  3,
“sedang”  diubah  menjadi  2,  “rendah” diubah menjadi 1.
c. Data integration
Data integration adalah  penggabungan data  yang  berasal  dari  sumber  yang berbeda  [16].  Integrasi  data  dalam penelitian  ini  yaitu  penggabungan  data BPS  Kabupaten  Pasuruan  tahun  2022 dengan  data  rekapitulasi  pemilu  di Kabupaten Pasuruan tahun 2019. Integrasi data dapat dilakukan jika kondisi dua data yang  mempunyai  kesamaan  pada  hirarki konsep,  dalam  hal  ini  data  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  dan  rekapitulasi  pemilu memiliki  kesamaan  hirarki  konsep  yaitu pada tingkatan desa.
d. Random dataset Random dataset dilakukan untuk memaksimalkan keterwakilan bobot setiap baris data pada semua atribut [7].
e. Korelasi atribut Korelasi  atribut  dilakukan  untuk  melihat seberapa  besar  tingkat  korelasi  antara atribut prediktor terhadap atribut target.
f. Model dataset Dua  model  dataset yang  digunakan  pada pengujian,  model  dataset 1  terdiri  dari seluruh  atribut  dan  model  dataset 2 dilakukan  pengurangan  atribut  dengan melihat  tingkat  korelasi  atribut  prediktor terhadap  atribut  target.  Model  dataset  1
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 139
terdiri dari 81 atribut dan model dataset 2 terdiri  dari  61  atribut,  pengurangan dilakukan pada atribut X2, X10, X15, X20, X21,  X26,  X37,  X39,  X40,  X41,  X42, X49,  X50,  X51,  X55,  X57,  X61,  X62, X64, X67.
g. Split data Split data  merupakan  langkah  terakhir dalam  tahap preprocessing ,  dataset akan dibagi menjadi 2 bagian yaitu data training dan  data testing [17].  Data training digunakan oleh algoritma klasifikasi untuk membentuk  model  klasifikasi  [18].  Data testing berfungsi  untuk  untuk  mengukur keberhasilan classifier dalam  melakukan klasifikasi dengan akurat [19]. Rasio yang digunakan  pada  penelitian  ini  untuk membagi  antara  data training dan  data testing yaitu 70:30.

## 2.3. Process
Process merupakan tahapan yang dilakukan setelah  tahap preprocessing , pada  tahap ini akan  dilakukan  proses  pengujian  terhadap dataset menggunakan metode klasifikasi dengan  algoritma  naïve  bayes.  Pengujian dilakukan  menggunakan  2  tipe  model  dataset. Rasio  yang  digunakan  untuk  membagi  data yaitu  70:30.  Data training memiliki  jumlah baris  data  sebanyak  3063  dan  data testing memiliki jumlah baris data sebanyak 1314.
2.4. Result
Result adalah  tahapan  yang  dilakukan setelah  tahap process selesai  dilakukan,  pada tahap  ini  akan  menampilkan  hasil  dari  proses pengujian menggunakan algoritma naïve bayes yang berupa hasil klasifikasi tinggi atau rendah tingkat partisipasi masyarakat dalam pemilu.

## 2.5. Evaluasi
Evaluasi  adalah  tahap  terakhir  dalam penelitian ini. Evaluasi kinerja algoritma naïve bayes  dalam  penelitian  ini  menggunakan confusion  matrix untuk  memperoleh  nilai akurasi dan presisi [20].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  dua  tipe model  dataset.  Model  dataset  1  terdiri  dari  81 atribut dan 4377 baris data, model dataset 2 terdiri dari 61 atribut dan 4377 baris data. Implementasi algoritma  naïve  bayes  menggunakan  bahasa pemrograman python.

## 3.1. Akurasi dan Presisi
Gambar 2. Confusion matrix Model Dataset 1
Gambar  2  menunjukkan  hasil confusion matrix pada  model  dataset  1.  430  data diklasifikasikan  dengan  salah  sebagai  rendah, 732  data  diklasifikasikan  dengan  benar  sebagai tinggi,  81  data  diklasifikasikan  dengan  benar sebagai  rendah  dan  71  data  diklasifikasikan dengan salah sebagai tinggi.
Gambar 3. Confusion Matrix Model Dataset 2
Gambar  3  menunjukkan  hasil confusion matrix pada  model  dataset  2.  342  data
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 140
diklasifikasikan  dengan  salah  sebagai  rendah, 820  data  diklasifikasikan  dengan  benar  sebagai tinggi,  69  data  diklasifikasikan  dengan  benar sebagai  rendah,  dan  83  data  diklasifikasikan dengan salah sebagai tinggi.
Tabel 2. Hasil Pengujian Algoritma Naïve Bayes
Model Dataset Akurasi Presisi Model Dataset 1 0.618 0.911 Model Dataset 2 0.676 0.908
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  hasil akurasi  terbaik  dalam  pengujian  menggunakan algoritma naïve bayes adalah pada model dataset 2 dengan nilai akurasi sebesar 0.676 atau 67.6%. Nilai presisi terbaik adalah pada model dataset 1 dengan  nilai  presisi  sebesar  0.911  atau  91.1%. Hasil akurasi model dataset 1 dan 2 menunjukan bahwa  tingkat  korelasi  antara  atribut  prediktor dan  atribut  target  memiliki  pengaruh  yang signifikan terhadap nilai akurasi model. Penelitian [7] mendapatkan hasil akurasi sebesar 67.38% pada model dataset 1 dengan menggunakan  rasio  70:30  dan  hasil  akurasi sebesar  67.91%  pada  model  dataset  2  dengan menggunakan  rasio  80:20,  hasil  pada  penelitian tersebut tidak meningkat secara signifikan karena peneliti  tetap  melakukan  pengujian  pada  semua atribut prediktor terhadap atribut target meskipun atribut  prediktor  memiliki  tingkat  korelasi  yang rendah terhadap atribut target.

## 3.2. Industri dan Tingkat Partisipasi Pemilu
Gambar 4. Jumlah Industri
Gambar 4 menunjukkan jumlah industri pada  setiap  kecamatan  di  Kabupaten  Pasuruan. Kecamatan  Purwosari  dan  Kecamatan  Gondang
Wetan merupakan dua kecamatan yang memiliki jumlah industri terbanyak di Kabupaten Pasuruan, dengan jumlah industri masing-masing sebanyak 1052 dan 1000. Kecamatan Puspo dan Kecamatan  Tosari  merupakan  dua  kecamatan yang  memiliki  jumlah  industri  paling  sedikit  di Kabupaten  Pasuruan,  dengan  jumlah  industri masing-masing sebanyak 50 dan 2.
Gambar 5. Tingkat Partisipasi Pemilu
Gambar 5 menunjukkan tingkat partisipasi masyarakat dalam pemilu pada setiap kecamatan  di  Kabupaten  Pasuruan,  dengan kategori  rendah  dan  tinggi  di  level  Tempat Pemungutan  Suara  (TPS).  Tingkat  partisipasi pemilu  pada  setiap  kecamatan  digambarkan dalam  bentuk  persentase  untuk  memberikan gambaran  yang  lebih  jelas  tentang  tingkat partisipasi pemilu.
Tabel  3  menunjukkan  jumlah  industri pada  setiap  kecamatan  di  Kabupaten  Pasuruan, serta  persentase  tingkat  partisipasi  masyarakat dalam pemilu di setiap kecamatan di Kabupaten Pasuruan  dengan  kategori  rendah  dan  tinggi  di level Tempat Pemungutan Suara (TPS). Kecamatan  Bangil  dan  Kecamatan  Lekok memiliki  tingkat  partisipasi  pemilu  dalam kategori  rendah  yang  persentasenya  terbesar diantara  kecamatan  lainnya  dengan  masing- masing  kecamatan  memiliki  persentase  sebesar 48%  dan  45%,  namun  jumlah  industri  di Kecamatan  Bangil  dan  Kecamatan  Lekok tergolong  tinggi  atau  diatas  rata-rata  dengan jumlah industri masing-masing sebanyak 477 dan 445. Kecamatan Gondang Wetan dan Kecamatan Lumbang  merupakan  dua  kecamatan  yang memiliki  tingkat  partisipasi  pemilu  dalam
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 141
kategori  tinggi  yang  persentasenya  terbesar diantara  kecamatan  lainnya  dengan  masing- masing  kecamatan  memiliki  persentase  yang sama  yaitu  100%,  jumlah  industri  pada Kecamatan Gondang Wetan tergolong tinggi atau diatas rata-rata dengan jumlah industri sebanyak 1000  sedangkan  Kecamatan  Lumbang  memiliki
jumlah  industri  yang  tergolong  rendah  atau dibawah  rata-rata  dengan  jumlah  industri sebanyak  156.  Evaluasi  hasil  menunjukkan bahwa  jumlah  industri  di  Kabupaten  Pasuruan tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan terhadap  tingkat  partisipasi  masyarakat  dalam pemilu di Kabupaten Pasuruan.
Tabel 3. Jumlah Industri dan Tingkat Partisipasi Pemilu Kecamatan Jumlah Industri Tingkat Partisipasi Masyarakat Dalam Pemilu Rendah Tinggi Bangil 477 48% 52% Beji 281 10% 90% Gempol 286 3% 97% Gondang Wetan 1000 0% 100% Grati 337 0% 100% Kejayan 502 0% 100% Kraton 354 7% 93% Lekok 445 45% 55% Lumbang 156 0% 100% Nguling 272 30% 70% Pandaan 274 20% 80% Pasrepan 343 3% 97% Pohjentrek 237 0% 100% Prigen 211 8% 92% Purwodadi 429 2% 98% Purwosari 1052 10% 90% Puspo 50 14% 86% Rejoso 436 0% 100% Rembang 445 8% 92% Sukorejo 547 6% 94% Tosari 2 0% 100% Tutur 191 2% 98% Winongan 300 0% 100% Wonorejo 162 13% 87%

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  dengan algoritma naïve bayes yaitu dapat mengklasifikasi tingkat partisipasi pemilu berdasarkan  aspek  demografi  dan  menciptakan model  dataset  dengan  korelasi  atribut  dalam
mempertimbangkan  kualitas  di  masing-masing atribut. Khusus pada sektor industri di Kabupaten Pasuruan,  akurasi  tertinggi  yakni  pada  model dataset  2  dengan  nilai  akurasi  sebesar  67.6%. Evaluasi  hasil  pada  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  jumlah  sektor  industri  di  Kabupaten
Pasuruan tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap tingkat partisipasi masyarakat dalam pemilu di Kabupaten Pasuruan.

## 5. REFERENSI
[1] U. Nufikha, H. Yayuk, and T. Meiwatizal, “Urgensi Etika Demokrasi Di Era Global: Membangun Etika Dalam Mengemukakan Pendapat Bagi Masyarakat Akademis Melalui Pendidikan Kewarganegaraan,” J. Kewarganegaraan ,  vol.  5,  no.  2,  p.  18, 2021, doi: 10.31316/jk.v5i2.1576.
[2] A. Kristian Sumual, M. Gerson Lontaan, and  Y.  Supit,  “Pelaksanaan  Pemilu  Di Indonesia Berdasarkan Perspektif Undang Undang Dasar 1945,” J. Law Nation , vol. 2, no. Mei, pp. 103–112, 2023.
[3] A.  Dedi,  “Analisis  Sistem  Pemilihan Umum  Serentak  2019,” Moderat  J.  Ilm. Ilmu Pemerintah. , vol. 5, no. 3, pp. 213– 226, 2019, doi: 10.25147/moderat.v5i3.2676. [4] W.  Kusuma,  B.  Permatasari,  and  R.  A.
Suntara, “Peningkatan Pengawasan
Partisipatif  Masyarakat  Desa  dalam Pelaksanaan  Pemilihan  Umum  Serentak Tahun 2024 melalui Penyuluhan Hukum,”
DAS  SEIN  J.  Pengabdi.  Huk.  dan  Hum. , vol.  2,  no.  2,  pp.  93–104,  2022,  doi: 10.33756/jds.v2i2.15256.
[5] M.  Gultom,  M.  Silalahi,  G.  Hutagalung, and J. A. Marbun, “Pengaruh Sosialisasi Terhadap  Tingkat  Partisipasi  Pemilih Dalam  Menggunakan  Hak Pilihnya  Pada Pemilu  Di  Kabupaten  Toba  Samosir,” J. Reg. Plan. , vol. 2, no. 1, pp. 26–41, 2020, doi: 10.36985/jrp.v2i1.591.
[6] Z. Abidin AS and D. Kurnia,
“Implementasi  Nilai-Nilai  Demokrasi Dalam  Pemilihan  Kepala  Desa  Di Kabupaten  Bandung  Barat,” J.  Acad. Praja , vol. 5, no. 1, pp. 1–12, 2022, doi:
10.36859/jap.v5i1.700. [7] D.  E.  Safitri  and  A.  S.  Fitrani,
“IMPLEMENTASI METODE KLASIFIKASI DENGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE  KERNEL  GAUSSIAN  RBF UNTUK PREDIKSI PARTISIPASI PEMILU  TERHADAP  DEMOGRAFI
KOTA  SURABAYA,” Indones.  J.  Bus. Intell. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  36,  2022,  doi:
10.21927/ijubi.v5i1.2259.
[8] O.  Manurung  and  P.  S.  Hasugian, “Analisa  Algoritma  Apriori  Untuk Peminjaman  Buku  Pada  Perpustakaan SMA 1 Silima Pungga-Pungga Parongil,” Remik ,  vol.  4,  no.  1, pp.  154–160,  2019, doi: 10.33395/remik.v4i1.10445.
[9] M. Wibowo and R. Ramadhani,
“Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Data Mining  Untuk  Rekomendasi  Tanaman Pangan,” vol. 5, pp. 913–921, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3086.
[10] M. M. Arif, H. Setiawan, A. S. Fitrani, F. Sains, and U. Muhammadiyah, “Penggunaan Datamining Untuk Memprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  di
Universitas  Muhammadiyah  Sidoarjo Dengan Algoritma Naive Bayes,” vol. 4, no. 3, pp. 622–629, 2023, doi: 10.30645/kesatria.v4i3.210.
[11] B. Laurensz and Eko Sediyono, “Analisis Sentimen  Masyarakat  terhadap  Tindakan
Vaksinasi dalam Upaya Mengatasi Pandemi Covid-19,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 10, no. 2, pp. 118– 123, 2021, doi: 10.22146/jnteti.v10i2.1421. [12] A. N. Sihananto and H. Maulana, “STUDI LITERATUR  TENTANG  PERFORMA NAÏVE BAYES DALAM KLASIFIKASI  DATA,” Pros.  Semin. Nas. Inform. Bela Negara , vol. 2, pp. 132– 135, 2021, doi: 10.33005/santika.v2i0.134. [13] M.  Saputra et  al. ,  “Analisis  metode algoritma  k-  nearest  neighbor  (knn)  dan naive  bayes  untuk  klasifikasi  diabetes mellitus,” vol. 6, pp. 723–729, 2023, doi: 10.37600/tekinkom.v6i2.942.
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 143
[14] R.  I.  Borman  and  M.  Wati,  “Penerapan Data  Maining  Dalam  Klasifikasi  Data Anggota Kopdit Sejahtera Bandarlampung Dengan Algoritma Naïve Bayes,” J.  Ilm.  Fak.  Ilmu  Komput. ,  vol.
09, no. 01, pp. 25–34, 2020.
[15] F.  A.  Pratama,  R.  Narasati,  and  D.  R. Amalia,  “Pengaruh  Kata  Cashback Terhadap Peningkatan Penjualan Menggunakan  Data  Mining,” J.  Ilm. Manaj. Inform. dan Komput. , vol. 3, no. 2, pp. 1–5, 2019, doi: 10.32485/kopertip.v3i2.66.
[16] S.  Anastassia  Amellia  Kharis  and  A. Haqqi Anna Zili, “Learning Analytics dan Educational  Data  Mining  pada  Data
Pendidikan,” J.  Ris.  Pembelajaran  Mat. Sekol. ,  vol.  6,  pp.  12–20,  2022,  doi: 10.21009/jrpms.061.02.
[17] M. Thoriq,
“Peramalan Jumlah Permintaan Produksi Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Algoritma Backpropagation,” J.  Inf.  dan  Teknol. ,
vol. 4, pp. 27–32, 2022, doi: 10.37034/jidt.v4i1.178.
[18] A.  S.  Fitriani,  “Penerapan  Data  Mining Menggunakan  Metode  Klasifikasi  Naïve Bayes  untuk  Memprediksi  Partisipasi
Pemilihan  Gubernur,” JTAM  (Jurnal Teor. dan Apl. Mat. , vol. 3, no. 2, pp. 98– 104, 2019, doi: 10.31764/jtam.v3i2.995.
[19] S. Melangi,
“Klasifikasi Usia
Berdasarkan  Citra  Wajah  Menggunakan
Algoritma Artificial Neural Network dan
Gabor  Filter,” Jambura  J.  Electr. Electron.  Eng. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  60–67, 2020, doi: 10.37905/jjeee.v2i2.6956.
[20] A. Damuri, U. Riyanto, H. Rusdianto, and M.  Aminudin,  “Implementasi  Data Mining  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes
Untuk  Klasifikasi  Kelayakan  Penerima Bantuan  Sembako,” JURIKOM  (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 8, no. 6, p. 219, 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.