JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) http://journal.ummat.ac.id/index.php/jtam p-ISSN 2597-7512 | e-ISSN 2614-1175 Vol. 3, No. 2, Oktober  2019, Hal. 98-104

## Penerapan Data Mining Menggunakan Metode Klasifikasi Naïve Bayes untuk Memprediksi Partisipasi Pemilihan Gubernur
1 Arif Senja Fitriani
1 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, Indonesia
1 asfjim@umsida.ac.id
INFO ARTIKEL ABSTRAK Riwayat Artikel: Diterima: 27-07-2019 Disetujui: 01-10-2019 Abstrak:  Pemilihan  Umum  (PEMILU)  merupakan  peristiwa  politik  yang  penting untuk  menentukan  seorang  pemimpin  dalam  Negara  demokrasi.  Pemilihan  Umum (PEMILU)  untuk  periode  tahun  2019-2024  di  Jawa  Timur  telah  dilaksanakan  pada 27 Juni 2018 dengan dua pasangan calon gubernur dan calon wakil gubernur. Melalui Pemilihan  Umum  (PEMILU)  semua  pihak  bisa  terakomodasi  apa  yang  diinginkan dan  dicita-citakan  sehingga  terwujud  kehidupan  yang  lebih  baik.  Masyarakat merupakan komponen penentu berhasil atau tidaknya suatu pelaksanaan Pemilihan Umum. Oleh karena itu, dalam penelitian ini peneliti meneliti partisipasi pemilu di Desa  Jemirahan  Kecamatan  Jabon  dengan  menggunakan  metode  klasifikasi,  yaitu algoritma Naïve Bayes. Data diperoleh dari Komisi Pemilihan Umum (KPU) Sidoarjo. Data  tersebut  di  uji  menggunakan  metode  klasifikasi  Naive  Bayes  dengan Tools Weka  dan  Websitedengan  6  variabel  yang  sudah  ditentukan.  Dataset  di  ambil sebanyak 300 data dibagi 2 yaitu sebanyak 65% dari 195 data Training dan sebanyak 35%    dari  105  data  Testing.  Hasil  prediksi    partisipasi  pemilu  dari  dataset  yang diambil sebanyak 300 data dibagi 2 yaitu sebanyak 65% dari 195 data  Training dan sebanyak  35%  dari  105  data  Testing.Hasil  prediksi  berdasarkan  set  atribut kehadiran,  untuk  kehadiran  dengan  105  data  diperoleh  nilai  97%  prediksi kebenarannya dan diperoleh nilai 3% prediksi kesalahannya.
Abstract:  General Election (PEMILU) is an important political event to determine a leader in democratic country. General Election (PEMILU) for the period 2019-2024 in East Java was held on June 27, 2018 with two pairs of candidates for governor and deputy governor candidates. Through the General Election (PEMILU) all parties can be accommodated what they want and aspire to so that a better life can be realized. The community is the determining component of the success or failure of a General Election.  Therefore,  in  this  study  the  researchers  examined  the  participation  of elections  in  Jemirahan  Village,  Jabon  District  by  using  a  classification  method,  the Naïve Bayes algorithm. Data obtained from the General Election Commission (KPU) Sidoarjo. The data was tested using the Naive Bayes classification method with Weka Tools and Website with 6 predetermined variables. The dataset was taken as much as 300 data divided by 2, as much as 65% of 195 training data and as much as 35% of 105 Testing data. The results of the prediction of election participation from the dataset taken were 300 data divided by 2, as many as 65% of 195  training data and 35% of 105 data  Testing. Prediction results are based on the presence attribute set, for the presence with 105 data, the value of 97% of the truth prediction is obtained and the value of the 3% prediction of error is obtained.
Kata Kunci:
Data Mining;
Metode Naïve Bayes; Partisipasi Masyarakat.
Keywords: Data Mining; Naïve Bayes Method; Community Participation.
https://doi.org/10.31764/jtam.v3i2.995
This is an open access article under the CC–BY-SA license
——————————  ——————————

## A. LATAR BELAKANG
Pemilihan Umum (PEMILU) merupakan peristiwa  politik  yang  penting  untuk  menentukan pemimpin  dalam  Negara  demokrasi,  dimana  proses
tersebut  memperjuangkan  kepentingan  politik dalam bentuk proses seleksi terhadap lahirnya wakil rakyat  dan  pemimpin  dalam  rangka  perwujudan demokrasi,  karena  pemilu  merupakan  suatu rangkaian  kegiatan  politik  untuk  menampung
Arif Senja Fitriani, Penerapan Data Mining… 99 kepentingan  rakyat,  yang  kemudian  dirumuskan dalam  berbagai  bentuk  kebijakan.  Pemilihan  umum merupakan  suatu  sarana  demokrasi  membentuk sistem kekuasaan negara yang berkedaulatan rakyat dan  permusyawaratan  perwakilan  yang  digariskan oleh  UUD  1945  (Alimuddin,  Sadali,  &  Wasil,  2017). Pemilihan  umum  melahirkan  kekuasaan  yang  dari bawah menurut kehendak rakyat dan dipergunakan sesuai dengan keinginan rakyat,  begitu juga dengan pemilihan kepala daerah (Kadir & Mamentu, 2017).
Pemilihan  kepala  daerah  dilaksanakan  untuk memilih  gubernur,  bupati  dan  wali  kota  sebagai pemimpin  daerah.  Oleh  karena  itu,  pelaksanaan kedaulatan  rakyat  tidak  dapat  dilepaskan  dari pemilihan  umum  karena  pemilihan  umum merupakan  konsekuensi  logis  yang  dianut  prinsip kedaulatan  rakyat  (demokrasi)  dalam  kehidupan berbangsa  dan  bernegara  sehingga  setiap  warga negara berhak ikut aktif dalam proses politik (Khair, Suud,  &  Rispawati,  2018).  Baik  warga  negara tersebut  dipilih  maupun  memilih  dalam  proses  ini yang  diselenggarakan  oleh  komisi  pemilihan  umum (KPU) (Rahmawati, 2019).
Pemilihan  anggota  badan  eksekutif  baru dilaksanakan  mulai  tahun  2004,  oleh  karena  itu masih banyak masalah yang terjadi dalam pemilihan tersebut  terutama  dalam  hal  Daftar  Pemilih  Tetap. Peraturan KPU No. 26 Tahun 2013 dijelaskan bahwa DPT  merupakan  warga  yang  telah  terdata  untuk memilih pada Tempat Pemungutan Suara (TPS) yang telah ditunjuk (Purwati, 2015).
Beberapa  masalah  terkait  DPT  diantaranya Komisi  Pemilihan  Umum  (KPU)  sulit  mendapatkan NIK  orang-orang  yang  berada  di  lembaga pemasyarakatan atau tahanan, pemilih pemula yang belum  meiliki  Kartu  Tanda  Penduduk  (KPU)  yang sedang belajar di asrama mahasiswa, pesantren dan lain-lain  yang  berada  di  luar  kota  yang  jumlahnya diperkirakan  3-5%  dari  NIK  invalid,  pemilih  yang tidak  memiliki  identitas  kependudukan,  Pemilih dengan  KTP/Kartu  Keluarga  lama  dan  NIK  invalid sekitar 7-19% dan pemilih yang sulit ditemui sekitar 5-8% sehingga KPU harus mendatangi rumah-rumah sebagaimana  yang  diatur  dalam  peraturan perundang-undangan.  Hal  ini  bisa  memungkinkan tidak semua DPT dapat terdaftar.
Dengan  adanya  berbagai  masalah-masalah tersebut,  mengakibatkan  kurangnya  partisipasi masyarakat  untuk  mengikuti  pemilu  ini.Jika
kemungkinan  DPT  yang  tidak  akan  memilih diketahui  lebih  awal  oleh  KPU,  maka  akan  lebih memudahkan  di  dalam  menentukan  target sosialisasi  pemilu  dan  untuk  menambah  persentase partisipasi  masyarakat.  Oleh  karena  itu  diperlukan analisis untuk memprediksi DPT yang berpartisipasi pada pemilu yang akan datang.
Data  mining  merupakan  ekstraksi  informasi atau  pola  yang  penting  dan  menarik  dari  data  yang sangat  besar  yang  ada  di  dalam  database  (Mining, 2016), (Iskandar & K. Suprapto, 2015). Data mining mempunyai salah satu teknik yaitu teknik klasifikasi, yang  berguna  untuk  memprediksi  suatu  nilai  dari target  variabel  kategori.  Sedangkan  Naïve  bayes Classifier  adalah  salah  satu  metode  klasifikasi  yang digunakan dalam data mining yang didasarkan pada keputusan Bayes (Muktamar, 2017), (Utami, Kusuma, &  Buono,  2017).  Naïve  Bayes  Classifier  mempunyai kemampuan klasifikasi seperti metode decision tree dan  neural  network.metode  ini  dapat  digunakan untuk  memprediksi  probabilitas  keanggotaan  suatu class (Kusuma & Srirahayu, 2016).
Oleh  karena  itu  dalam  penelitian  ini  ingin diketahui  partisipasi  masyarakat  dalam  pemilihan Gubernur  dan  Wakil  Gubernur  di  Desa  Jemirahan Kecamatan  Jabon  dengan  menggunakan  metode klasifikasi Naïve Bayes.

## B. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan pendekatan penelitian  kualitatif.  Fokus  penelitian  ini  adalah memprediksi  partisipasi  pemilihan  Gubernur  dan Wakil Gubernur di Desa Jemirahan Kecamatan Jabon Kabupaten Sidoarjo.
Data  pemilu  yang  diambil  adalah  data  dari Komisi  Pemilihan Umum  (KPU) Sidoarjo  khususnya di  Desa  Jemirahan  Kecamatan  Jabon.  Data  akan diolah menggunakan metode klasifikasi naïve bayes untuk  mengetahui  siapa  saja  partisipasi  pemilihan Gubernur dan Wakil Gubernur pada bulan juni 2018 di Desa Jemirahan Kecamatan Jabon.
Data yang digunakan sebanyak 300 data. Dataset dibagi  menjadi  dua  data  yaitu  :  Data Training dan Data Testing .  Data Training digunakan  oleh algoritma  klasifikasi  untuk  membentuk  sebuah model classifier .  Sedangkan  Data Testing digunakan untuk  mengukur  sejauh  mana classifier berhasil melakukan klasifikasi dengan benar (Sunardi, Fadlil, & Suprianto, 2018).
100 | JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) | Vol. 3, No. 2, Oktober 2019, Hal. 98-104

## 1. Metode Naïve Bayes
Metode  Naïve  Bayes  adalah  metode  untuk menghitung nilai probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dari  dataset.  Naïve Bayes  diasumsikan  sebagai  penyederhanaan  nilai atrribut  secara  kondisional  saling  bebas  jika  diberi nilai  output  (Amelia,  Lumenta,  &  Jacobus,  2017). Keuntungan  menggunakan  Naïve  Bayes  adalah metode ini hanya membutuhkan dua data yaitu data training ( training set ) dan data Testing ( Testing set) untuk  menguji  suatu  data  yang  ingin  diperoleh. Teorema Naïve Bayes adalah (Saleh, 2015):
( | ) ( | )  ( ) ( ) (1)
Dengan  X  adalah  Data  dengan  class  yang  belum diketahui, H adalah  Hipotesis data yang merupakan suatu class yang spesifik, P(H|X) adalah Probabilitas hipotesis  H  berdasarkan  pada  kondisi  X  (posteriori probabilitas),  P(H)  adalah  Probabilitas  hipotesis  H (prior  probabilitas),  P(X|H)  adalah  Probabilitas  X berdasarkan  pada  kondisi  hipotesis  H,  dan  P(X) adalah Probabilitas X (Jananto, 2013).
Untuk  menjelaskan  suatu  metode  naivebayes maka  perlu  diketahui  dulu  proses  klasifikasinya memerlukan  petunujk  untuk  menentukan  sebuah class yang cocok untuk dianalisis.

## 2. Tools Weka
WEKA  merupakan  sebuah Tools yang  praktis. Kepanjangan dari WEKA adalah Waikato
Environment  for  Knowledge  Analysis ,  dibuat  di Universitas Waikato, New Zaeland. WEKA juga dapat digunakan  pada  beberapa  tingkatan  berbeda  serta mengandung Tools untuk pre-processing data  yaitu: klasifikasi,  regresi,  klustering,  asosiasi  dan visualisasi (Pujiono, Amborowati, & Suyanto, 2013).
Dengan  adanya  berbagai  algoritma  pada Tools WEKA  maka  dapat  dibandingkan  untuk  memilih yang  terbaik  dan  dapat  menyelesaikan  suatu masalah.  WEKA  bersifat multiplatform dan  dapat digunakan  sebagai library dalam  aplikasi  java.Pada perkembangan  WEKA  dengan  versi  3.8  dapat menangani  data  yang  besar  dengan  menggunakan Hadoop dan Spark. WEKA  menyediakan  empat  (4) interface untuk mengelolah dataset , yaitu :
a. Explorer : digunakan untuk mencari algoritma yang tepat. Semua data akan di load ke memori
b. Experimenter:  digunakan  untuk  mencari parameter yang cocok. Proses yang dilakukan dapat diautomatisasi.
c. Knowledgeflow:  digunakan  untuk  meproses data stream. Konfigurasi ynag dilakukan dapat diatur  dan  menangani  data  yang  berukuran besar.
d. Simple CLI (Command Line Interface)

## 3. Perancangan Sistem
Perancangan  aplikasi  penerapan data  mining prediksi  partisipasi  pemilihan  Gubernur  dan  Wakil Gubernur dapat dibagi menjadi tahapan berikut ini, yaitu:
a. Diagram Klasifikasi b. Pengumpulan Data
c. Perhitungan Manual
d. Tahapan WEKA/Perancangan User Interface

## 4. Diagram Klasifikasi
Adapun diagram alir proses simulasi data sesuai Gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Diagram Klasifikasi

## 5. Pengumpulan Data
Pencarian  dan  pengumpulan  data  dilaksanakan terlebih dahulu sebelum melakukan penelitian.Berikut adalah kegiatan yang
dilaksanakan  dalam  pencarian  dan  pengumpulan data yang mendukung penelitian ini.
a. Studi  Literatur.  Metode  ini  dilakukan  studi literatur terhadap konsep aplikasi yang akan digunakan  dengan  mencari  data  yang berhubungan  dengan  data  kependudukan untuk  Pemilihan  Umum  (PEMILU).  Teori yang digunakan berasal dari buku jurnal dan penelitian  terdahulu  yang  mendukung penyelesaian  masalah  pada  penelitian  yang akan dilakukan.
b. Observasi.  Metode  pengumpulan  data dilakukan  dengan  penelitian  di  Kantor Komisi Pemilihan Umum (KPU)
Sidoarjo.Sehingga,  dengan  adanya  data  yang diperoleh dapat di implementasikan kedalam sistem aplikasi yang ingin dibuat.

## 6. Variabel dan Fitur
Variabel  merupakan  suatu  kumpulan  variabel yang  terdiri  dari  bagian  entitas.  Variabel  yang digunakan  untuk  data  pemilu  sebanyak  6  attribut. Sedangkan  fitur  adalah  isi  dari  variabel.  Data  yang sudah diperoleh dari Komisi Pemilihan Umum (KPU) dapat  diketahui  variabel    dan  fitur  yang  digunakan sesuai Tabel 1 berikut ini:
Tabel 1. Variabel dan Fitur No. Variabel Fitur Deskripsi 1 Nama - Nama, Fitur Kategorikal 2 Usia Numerik {17,18,19,20,20,21, 22,23,24,25, 26,27,28,29,30,31,3 2,33,34,35, 36,37,38,39,40,41,4 2,43,44,45, 46,47,48,49,50,51,5 2,53,54,55, 56,57,58,59,60,61,6 2,63,64,65, 66,67,68,69,71,73,7 4,76,77,78, 80,83} Usia, Fitur Numerik
3 Jenis Kelamin Kategorikal {L, P} Laki-laki, Perempuan 4 Jarak Kategorikal {J1, J2, J3} J1= 0-150 meter, J2= 150-200 meter, J3= >200 meter 5 Status Nikah Kategorikal { B, S, P} B= Belum Nikah S= Nikah P= Pernah Nikah 6 Kehadiran  Kategorikal Hadir dan Tidak Hadir

## C. HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Data Input
Data  diperoleh  dari  Komisi  Pemilihan  Umum (KPU)  Sidoarjo.Data  tersebut  di  uji  menggunakan metode  klasifikasi Naive  Bayes dengan Tools  Weka dan Website. Dataset  di  ambil  sebanyak  300  data
dibagi 2 yaitu sebanyak 65% dari 195 data Training dan  sebanyak  35%    dari  105  data Testing .  Adapun dataset, training dan testing sesuai Tabel 2 dan Tabel 3 berikut ini.
Tabel 2. Dataset No Responden Usia  JK Jarak SN  Hadir 1 Responden1 33 L 0-150 B H 2 Responden2 19 L >200 B TH 3 Responden3 51 L >200 S H 4 Responden4 43 L >200 S H 5 Responden5 22 L >200 B H 6 Responden6 60 L >200 S H 7 Responden7 22 L >200 B TH 8 Responden8 22 L 0-150 B H 9 Responden9 31 L 150-200 B H 10  Responden10 30 L 150-200 B H
Tabel 3 . Data Training dan Testing No  Usia  JK Jarak Status Hadir 1 54 P >200 S ? 2 20 L >200 B ? 3 39 P 150-200 S ? 4 76 P 150-200 S ? 5 61 L 150-200 S ? 6 44 L >200 S ? 7 71 P 150-200 S ? 8 50 P >200 S ? 9 42 P 150-200 S ? 10 27 P >200 S ?
2. Data Pre Processing
Data  yang  belum  diproses  merupakan  data mentah,  maka  perlu  disiapkan  terlebih  dahulu  agar bisa dipakai dalam proses Data Mining . Proses yang digunakan pada tahapan ini untuk mengetahui hasil dari perhitungan klasifikasi  Naïve  Bayes pada Tools Weka  dan  Website.  Berikut  adalah  rancangan  User Interface  yang  dibuat  dengan  menggunakan Tools Weka GUI Chooser.
a. Set File Arff
b. Open file .csv Langkah pertama yaitu menentukan pembagian  data Training dan  data Testing dengan ektensi CSV.
c. Save .arff
Selanjutnya  masing-masing  file  disimpan dengan  default  format  file  dari  WEKA  yaitu ARFF,  file  akan  berubah  ekstensi  menjadi training .arff  dan Testing .arff
3. Set Training (Algoritma Naïve Bayes)
a. Open training set. arff
b. Choose Classify Naïve Bayes
102 | JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) | Vol. 3, No. 2, Oktober 2019, Hal. 98-104
Untuk  melihat  apa  yang  dihasilkan  oleh probabilitasdengan data training ini,
gunakan metode klasifikasi dengan algoritma Naïve  Bayes, pada  tahap  proses  ini  dengan menentukan  di  tab Classify menentukan pilihan ”Choose” akan  mengarahkan  pada Classifier. Akan disajikan berbagai metode di sub  menu  yang  terdapat  di  WEKA.  Dimana penentuan sub menu pada penelitian kali ini diarahkan  pada  WEKA  Classify  Bayes  Naïve Bayes
c. Use Training Set Langkah  selanjutnya  adalah  menentukan training test dengan menentukan pili han  ” Test  Options ”  ” Use  Training  Set ” Kemudian  lakukan  pengujian  pada  data
Testing untuk mengetahui prediksi partisipasi Pemilihan  Gubernur  di  Desa
Jemirahan Kecamatan Jabon.
d. Start Training Set
Pilih ”Start” untuk  memulai  memproses training  set pada  data  yang  berasal  dari training .arff
e. Save model Dari  rangkaian  proses training  set yang sudah  diketahui  penyajian output baik  teks maupun  grafik.  Tahap  akhir  yaitu  terlebih dahulu  untuk  menyimpan ”Save model” dari hasil output dari ”Classifier”.

## 4. Set Testing
Dengan  mengulang  dari  tahapan  mulai dari  ” Open  file ”  dengan  menentukan  lagi  file training1 .arff  dan  dilanjutkan  dengan  memilih tab  ” Classify ”  untuk  mengawali  tahapan  pengujian Testing  set .  Tujuannya  adalah  untuk  membuktikan bahwa penyajian data training yang sudah diproses dan  diakhiri  dengan  menyimpan  proses  hasil  data training .
a. Open Training Set .arff
b. Choose Classify Naïve Bayes
Untuk  melihat  apa  yang  dihasilkan  oleh probabilitasdengan  data training ini,  gunakan metode  klasifikasi  dengan  algoritma Naïve Bayes, pada  tahap  proses  ini  dengan menentukan  di  tab Classify menentukan pilihan ”Choose” akan  mengarahkan  pada Classifier. Akan  disajikan  berbagai  metode  di sub  menu  yang  terdapat  di  WEKA.  Dimana penentuan sub menu  pada  penelitian  kali  ini diarahkan  pada  WEKA  Classify  Bayes 
Naïve Bayes
c. Load Model
Selanjutnya  memanggil  data training yang sudah  disimpan  sebelumnya.Dengan  tujuan untuk  menguji  data  dari  data Testing yang sudah  siap.  Di “Result  list” klik  kanan pilih ”Load  Model” untuk  memanggil  data model
d. Open File Testing .arff
e. Re-Evaluate Model On CurrentTest Set Hasil dari data Testing1 .arrf, yang sebelumnya sudah  disimpan  sekarang  ditampilkan  lagi setelah  dilakukan  pemanggilan  dan  hasilnya ditampilkan  di ”Classifier  Output” .  Langkah terakhir, untuk menguji data test yaitu dengan langkah  klik  kanan  di ”Result  list”, pilih Re- evaluate model on current .
Gambar 2. Re-Evaluate Model On Current .
5. Menghitung Jumlah dan Probabilitas
Untuk menghitung probabilitas data target/class perlu kita ketahui jumlah data terlebih dahulu. Dari studi  kasus  yang  diangkat  yaitu  dalam menentukan kehadiran dan ketidakhadiran partisipasi Pemilihan Gubernur dan Wakil Gubernur berdasarkan usia 17
Arif Senja Fitriani, Penerapan Data Mining… 103 sampai  83  tahun.  Jumlah  probabilitas  diambil sebanyak  300  data  pemilu,  dan  data  tersebut dinamakan  dataset.  Adapun  hasil  persentase  dari trining  dan  testing  data  sesuai  Tabel  4  dan  Tabel  5 berikut ini.
a. Berdasarkan jumlah dataset (100, 200, 300) 65% data training dan 35% data Testing .
Tabel  4 . Hasil Persentase Dari Dataset Class % Prediksi Benar  Salah  Hasil 100 data 30 5 35 86.15 % 200 data 62 8 70 89.23 % 300 data 92 13 105 87.69 % b. Berdasarkan jumlah setiap atribut
(usia,jenis kelamin, jarak, status nikah) Tabel  5. Hasil Persentase Atribut Class % Prediksi Benar  Salah  Hasil Usia 4 101 105 4.06% Jenis Kelamin 100 5 105 100% Jarak 44 61 105 100% Status Nikah 100 5 105 100% 6. Berdasarkan Perhitungan Tools Weka ,
Website dan Manual
Tabel  6. Perbandingan Hasil Persentase Class % Prediksi  Benar  Salah  Hasil Weka 92 13 105 87.69 % Website 96 9 105 91.66% Manual 102 3 105 97%
Berdasarkan  Tabel  6  di  atas  terlihat  bahwa metode  algoritma  Naïve  Bayes  menyatakan  hasil prediksi tingkat  kehadiran Pemilihan Gubernur dan Wakil  Gubernur  2018  yaitu  97%  (102)  data menyatakan benar dan 3% (3) tidak benar.

## D. SIMPULAN DAN SARAN
Dari  penelitian  yang  sudah  dilakukan,  maka dapat  disimpulkan  bahwa  untuk  memprediksi partisipasi  masyarakat  dalam  Pemilihan  Umum (PEMILU) di Desa Jemirahan Kecamatan Jabon dapat dilakukan  menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes dengan  10  variabel  yang  sudah  ditentukan.  Hasil prediksi partisipasi pemilu dari dataset yang diambil sebanyak 300 data dibagi 2 yaitu sebanyak 56% dari 195 data Training dan sebanyak 35% dari 105 data Testing .  Hasil  prediksi  berdasarkan  set  atribut kehadiran.  Untuk  kehadiran  dengan  105  data
diperoleh  nilai  97%  prediksi  kebenarannya  dan diperoleh nilai 3% prediksi kesalahannya.
Adapun saran yang dapat diberikan ialah untuk penelitian  selanjutnya,  dapat  menggunakan  metode lain  untuk    memprediksi  partisipasi  Pemilihan Umum  (PEMILU)  dan  mengetahui  hasil  persentase yang  lebih  baik.  Untuk  penyelenggara  pemilu,  bisa menggunakan  metode  ini  untuk  mempermudah menyediakan akses data kehadiran.

## REFERENSI
Alimuddin,  Sadali,  M.,  &  Wasil,  M.  (2017).  Prediksi  Hasil Pemilu  Legislatif  Kabupaten  Lombok  Timur Menggunakan Algoritma Naive Bayes Berbasis PSO. Jurnal Informatika Hamzanwadi , 2 (2), 1 – 19. Amelia,  M.  winny,  Lumenta,  A.  S.  .,  &  Jacobus,  A.  (2017).
Prediksi Masa Studi Mahasiswa dengan Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes. Jurnal Teknik
Informatika , 11 (1), 1-10.
https://doi.org/10.35793/jti.11.1.2017.17652 Iskandar,  D.,  &  K.  Suprapto,  Y.  (2015).  Perbandingan Akurasi Klasifikasi Tingkat. Jurnal Ilmiah NERO , 2 (1), 37 – 43. https://doi.org/10.21107/NERO.V2I1.42
Jananto, A. (2013). Algoritma Naive Bayes untuk Mencari Perkiraan  Waktu  Studi  Mahasiswa. Teknologi Informasi DINAMIK , 18 (1), 9 – 16.
Kadir,  A.  A.,  &  Mamentu,  M.  (2017).  Partisipasi  Politik Masyarakat  Dalam  Pemilihan  Walikota  Dan  Wakil Walikota  Kota  Tidore  Kepulauan  di  Kecamatan Tidore  Tahun  2015. Jurnal  Jurusan  Ilmu Pemerintahan , 2 (2), 1-7. Khair,  M.,  Suud,  S.,  &  Rispawati,  R.  (2018).  Partisipasi Politik  dalam  Pemilihan  Umum  Kepala  Daerah Tahun  2013. Jurnal Pendidikan Sosial Keberagaman ,
5 (2), 8-15, 9-18 https://doi.org/10.29303/juridiksiam.v5i2.62
Kusuma,  A.  P.,  &  Srirahayu,  I.  (2016).  Sistem  Pencarian Katalog  Buku  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Clasifier  (NBC)  Pada  Aplikasi  Mulia-Bookstore Berbasis  Android. Antivirus :  Jurnal  Ilmiah  Teknik Informatika , 10 (2). https://doi.org/10.35457/antivirus.v10i2.161
Mining,  D.  (2016).  Penerapan  Data  Mining  Untuk Mengolah  Data  Pada  Perpustakaan  Sma  Negeri  2 Lubuk Pakam. Jurnal Ilmiah INFOTEK , 1 (1), 2 – 5. Muktamar,  B.  A.  (2017).  Analisis  Performa  Algoritme Weighted Naive Bayes Classifier. Teknomatika , 10 (1),
29 – 40.
Pujiono, S., Amborowati, A., & Suyanto, M. (2013). Analisis Kepuasan  Publik  Menggunakan  Weka  Dalam Mewujudkan  Good  Governance  di  Kota  Yogyakarta. Jurnal Dasi , 14 (2), 45 – 55. Purwati,  N.  (2015).  Perancangan  Sistem  E-Voting  Untuk Pemilihan Kepala Daerah (Pilkada). Jurnal Bianglala Informatika , 3 (1), 18 – 27. S, Y. S., & Rahmawati, D. (2019). Peran Komisi  Pemilihan Umum  Dalam  Mensosialisasikan  Pemilihan  Umum Serentak  2019  Pada  Kelompok  Marjinal  Kota
104 | JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) | Vol. 3, No. 2, Oktober 2019, Hal. 98-104
Bandung. Jurnal Signal , 7 (2), 1-12. https://doi.org/10.33603/signal.v7i2.2416 Saleh,  A. (2015). Penerapan Data Mining Dengan Metode Klasifikasi  Naïve  Bayes  Untuk  Memprediksi Kelulusan  Mahasiswa  Dalam  Mengikuti  English Proficiency  Test. Konferensi  Nasional  Sistem Informasi Universitas Klabat , 1 – 6. Sunardi, Fadlil, A., & Suprianto. (2018). Analisis Sentimen Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Pada Angket Mahasiswa. Jurnal SAINTEKBU , 10 (2), 1 – 9. Utami, D. K., Kusuma, W. A., & Buono, A. (2017). Klasifikasi Metagenom  dengan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier. Jurnal Ilmu Komputer Dan Agri-Informatika , 3 (1),  9- 17. https://doi.org/10.29244/jika.3.1.9-17