ANALISIS FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PEMILIHAN GUBERNUR DAERAH KHUSUS JAKARTA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN REGRESI LOGISTIK

Abstrak

Pemilihan Gubernur dan Wakil Gubernur Daerah Khusus Jakarta (DKJ) tahun 2024 melibatkan masyarakat dalam menentukan pemimpin untuk periode 2024-2029. Penelitian ini bertujuan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan pemilih menggunakan algoritma Naive Bayes dan Regresi Logistik. Data survei dikumpulkan melalui kuesioner Google Form dari masyarakat Jakarta yang berusia 17-71 tahun. Proses analisis melibatkan beberapa tahapan, yaitu identifikasi masalah, studi literatur, pengumpulan data, preprocessing, serta pembagian data menjadi data latih dan data uji. Algoritma Naive Bayes digunakan untuk memprediksi parameter klasifikasi berdasarkan pendidikan, popularitas, dan rekam jejak calon, sementara Regresi Logistik memprediksi faktor yang mempengaruhi keputusan pemilih. Naive Bayes menunjukkan akurasi tinggi dengan keunggulan dalam kecepatan dan pengolahan data berukuran besar, sementara Regresi Logistik menunjukkan kekuatan dalam analisis klasifikasi biner dan multinomial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor  rekam jejak memiliki pengaruh signifikan terhadap keputusan pemilih. Akurasi prediksi Naive Bayes mencapai 85,00% dan Regresi Logistik 80,00%. Hasil analisis juga mengungkapkan bahwa faktor popularitas dan pendidikan calon memiliki pengaruh rasional terhadap keputusan pemilih, meskipun tidak sekuat rekam jejak. Selain itu, penggunaan dua algoritma ini memberikan pandangan yang komprehensif dalam memahami perilaku pemilih di Jakarta. Berdasarkan hasil yang ada, dapat disimpulkan bahwa calon gubernur dan wakil gubernur juga bisa berfokus pada peningkatan rekam jejak dan popularitas mereka untuk meningkatkan peluang terpilih.