Klasifikasi Partisipasi Pemilih pada Pemilihan Walikota Bima Tahun 2024 Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier

Penulis

  • Anggreni Anggreni Program Studi Sistem dan Teknologi Informasi, Universitas Muhammadiyah Mataram
  • Akrimul Hakim Program Studi Sistem dan Teknologi Informasi, Universitas Muhammadiyah Mataram
  • Arif Rahman Program Studi Sistem dan Teknologi Informasi, Universitas Muhammadiyah Mataram
  • Muhammad Imam Dinata Program Studi Sistem dan Teknologi Informasi, Universitas Muhammadiyah Mataram

DOI:

https://doi.org/10.35746/jsn.v4i1.898

Kata Kunci:

Data Demografis, klasifikasi, Naïve Bayes Classifier, pemilih, Walikota

Abstrak

Faktor-faktor demografis yang mempengaruhi tingkat partisipasi pemilih, seperti umur, jenis kelamin, dan tingkat Pendidikan adalah hal yang penting, agar hasilnya dapat menjadi dasar bagi strategi meningkatkan partisipasi pemilih dalam pemilihan umum. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari survei terhadap 800 responden di Kota Bima, yang mencakup variabel umur, jenis kelamin, pendidikan, dan tingkat partisipasi dalam pemilu. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengklasifikasikan partisipasi pemilih dalam Pemilihan Wali Kota Bima tahun 2024 dengan memanfaatkan metode Naïve Bayes Classifier. Metode Naïve Bayes Classifier dipilih karena kemampuannya dalam klasifikasi data kategorikal secara efektif dengan prinsip probabilitas kondisional. Proses dimulai dengan tahapan preprocessing data untuk membersihkan dan mengubah data mentah menjadi data numerik yang siap diproses algoritma, diikuti dengan pembagian data menjadi data pelatihan dan pengujian. Klasifikasi dilakukan dengan membangun model untuk memprediksi status partisipasi pemilih sebagai "Ya" atau "Tidak". Model yang dikembangkan berhasil melakukan proses klasifikasi yang efektif dengan mengelompokkan data pemilih ke dalam kategori partisipasi ”Ya” dan ”Tidak” berdasarkan variabel usia, jenis kelamin, dan pendidikan, dengan akurasi keseluruhan mencapai 91%..

Unduhan

Data unduhan tidak tersedia.

Referensi

Ardiyan, B. (2025). ANALISIS KAMPANYE CALON WALIKOTA DALAM PILKADA KOTA BEKASI TAHUN 2024 MELALUI MEDIA. Bagus Surya Ardiyan. WALIKOTA_DALAM_PILKADA_KOTA_BEKASI_TAHUN_2024_MEL ALUI_MEDIA. https://www.academia.edu/127068692/ANALISIS_KAMPANYE_CALON_

E. S. Romaito, M. K. Anam, Rahmaddeni, Ulfah, and A. Noviciate, “Dalam Analisa Sentimen Pilkada Pada Twitter,” CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal), pp. 169–179, 2021, https://doi.org/10.22303/csrid.13.3.2021.169-179

KPU Kota Bima (2024). Laporan Kinerja Komisi Pemilihan Umum. LAKIP Kobi 2024 Ketua.pdf - Google Drive

K. Aeni and M. F. Asy’ari, “Prediksi Kepuasan Layanan Akademik Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 7, no. 3, pp. 601–609, 2020, https://doi.org/10.35957/jatisi.v7i3.603.

Maruci, C. (2025). “The 2025 Regional Head Elections (Pilkada) Phenomenon: Preparation, Candidates, and Political Dynamics in the Election”, Sultan Agung Notary Law Review, 7(1), 21. https://doi.org/10.30659/SANLAR.7.1.21-40

Mola, S. A. S. (2025). ”Analisis Sentimen Terhadap Data Komentar Publik Mengenai Isu UU Pilkada 2024 Menggunakan Metode Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor”, Journal of Informatics Management and Information Technology. ISSN 2773-44744 (Media Online). 5(3), 337-343, https://doi.org/10.47065/jimat.v5i3.514

Purba, A. R. (2023). Tinjauan Yuridis Pelaksanaan Pemilihan Kepala Daerah (Pilkada) Serentak. Jurnal Ilmiah METADATA, 5(3), 47-64. https://doi.org/10.47652/metadata.v5i3.393

Prayoga, R. G. (2025). Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Pelaksanaan Pemilihan Kepala Daerah Tangerang Selatan 2024Menggunakan Metode Naïve Bayes Clasifier. Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta. https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123456789/89016

Tinambunan, H. S. R., & Abrianto, B. O. (2021). Persoalan Dilematis Lembaga Perwakilan Daerah Dalam Sistem Ketatanegaraan Indonesia. Jurnal Magister Hukum Udayana (Udayana Master Law Journal), 10(1), 64-78. https://doi.org/10.24843/JMHU.2021.V10.I01.P06

Putra, R. F., Zebua, R. S. Y., Budiman, B., Rahayu, P. W., Bangsa, M. T. A., Zulfadhilah, M., ... & Andiyan, A. (2023). Data Mining: Algoritma dan Penerapannya. PT. Sonpedia Publishing Indonesia.

Statistik Politik, Volume 11 ISSN 2303-2448 BPS,2023 Statistik Politik 2023 - Badan Pusat Statistik Indonesia

Thwe, P. (2021). Naïve Bayes Classifier for Sentiment Analysis. https://www.academia.edu/download/87172887/IJCIRAS1711.pdf

Umat, Y. N. K., Nafsyi, D. R., Kusumaningsih, D., & Hakim, L. (2024). Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Pemilihan Gubernur Daerah Khusus Jakarta Menggunakan Algoritma Naive Bayes Dan Regresi Logistik. Rabit: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab, 9(2), 211-224. https://doi.org/10.36341/rabit.v9i2.4778

Wijaya, B. A., Kumar, V., Jhon Wau, B. F., Tanjung, J. P., & Dharshinni, N. P. (2022). Application of Data Mining using Naive Bayes for Student Success Rates in Learning. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 6(4), 1980. https://doi.org/10.30865/MIB.V6I4.4639

Winarti, T., Indriyawati, H., Vydia, V., & Christanto, F. W. (2021). Performance comparison between naive bayes and k-nearest neighbor algorithm for the classification of Indonesian language articles. IAES International Journal of Artificial Intelligence, 10(2), 452. https://doi.org/10.11591/ijai.v10.i2.pp452-457

Diterbitkan

2025-12-18

Terbitan

Bagian

Articles

Cara Mengutip

Anggreni, A., Hakim, A., Rahman, A., & Dinata, M. I. (2025). Klasifikasi Partisipasi Pemilih pada Pemilihan Walikota Bima Tahun 2024 Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. Jurnal Sains Natural, 4(1), 1-13. https://doi.org/10.35746/jsn.v4i1.898

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama