Prediksi hasil pemilu presiden Indonesia menggunakan metode pohon keputusan = Prediction result for president election in Indonesia using decision tree method

Wibowo, Michael (2020) Prediksi hasil pemilu presiden Indonesia menggunakan metode pohon keputusan = Prediction result for president election in Indonesia using decision tree method. Bachelor thesis, Universitas Pelita Harapan.

	Text (Title) Title.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (4MB)
Preview	Text (Abstract) Abstract.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (457kB) | Preview
Preview	Text (ToC) ToC.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (486kB) | Preview
Preview	Text (Chapter1) Chapter1.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (462kB) | Preview
	Text (Chapter2) Chapter2.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (538kB)
	Text (Chapter3) Chapter3.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (468kB)
	Text (Chapter4) Chapter4.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (653kB)
	Text (Chapter5) Chapter5.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (492kB)
Preview	Text (Bibliography) Bibliography.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (455kB) | Preview
	Text (Appendices) Appendices.pdf Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)

Abstract

Prediksi dalam sebuah pemilu merupakan hal yang diinginkan oleh sebuah partai politik. Partai politik perlu meneliti lebih lanjut untuk menggunakan hasil pemilu yang telah dilaksanakan untuk mengetahui kekuatan dan kelemahannya disuatu daerah pemilihan tertentu dan menentukan sumber daya manusia dan jumlah kursi yang harus dipersiapkan. Skripsi ini akan menggunakan metode pohon keputusan untuk mencari hasil prediksi Pemilihan Umum 2019 di Indonesia yang baru saja dilaksanakan. Dengan menggunakan faktor yang sudah ada seperti wilayah penelitian Jawa Timur dan perolehan suara setiap partai politik di Jawa Timur. Faktor tersebut akan diolah sedemikian rupa sehingga hasil yang diperoleh daripada model pohon keputusan yang dibuat akan akurat dan dapat memprediksi hasil yang sesuai dengan fakta yang sudah terjadi di Indonesia. Model pohon keputusan ini akan terus berkembang seiring banyaknya faktor yang akan digunakan dalam penelitian, semakin banyak faktor yang dapat diambil oleh peneliti untuk memprediksi maka akan semakin akurat pula hasil yang akan diprediksi oleh model pohon keputusan yang akan dibuat. Tingkat keakuratan model pohon keputusan ini akan dicari menggunakan matriks sehingga kita dapat mengetahui bagaimana hasil prediksi kita. Umumnya untuk hasil akurasi yang sudah bagus berada pada angka 70% . Jika model sudah menyentuh angka 70% maka model pohon keputusan yang dibuat sudah sesusai dengan hasil fakta dunia nyata./Prediction in election is something that political parties want. Political parties need examine further to know the benefit and the loss of an election in any particular region and to know the result of an election to determine candidates and chair that they need to reserve. This final project will use the the decision tree method to search for the predicted results of the 2019 General Election in Indonesia that has just been held. By using existing factors such as the region in East Java and the vote acquisition of each political party in East Java. These factors will be processed in such a way that the results obtained rather than the decision tree model made will be accurate and can predict results that are in accordance with the facts that have already occurred in Indonesia. This decision tree model will continue to develop along with the many factors that will be used in research, the more factors that can be taken by researchers to predict the more accurate the results that will be predicted by the decision tree model to be made. The accuracy of this decision tree model will be sought using a matrix so that we can find out how our prediction results are. Generally for accuracy results that are already good are at number 70%. If the model has touched number 70% then the decision tree model made is already in accordance with the results of real world facts.

Actions (login required)

View Item