Penerapan Algoritma Support Vector Machine dalam Memprediksi Tingkat Partisipasi Pemilu Berdasarkan Data Indeks Desa Membangun pada Wilayah Tapal Kuda

Abstract

Tingkat partisipasi pemilih mencerminkan tidak hanya kualitas demokrasi, tetapi juga kesadaran sosial masyarakat. Di wilayah Tapal Kuda, Jawa Timur, variasi partisipasi antar desa menunjukkan adanya pengaruh dari kondisi pembangunan yang beragam. Penelitian ini mengkaji penerapan Indeks Desa Membangun (IDM) untuk memprediksi tingkat partisipasi pemilih menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Data penelitian berasal dari publikasi IDM tahun 2024 yang memuat ribuan data desa dengan indikator sosial, ekonomi, dan infrastruktur. Hasil analisis menunjukkan bahwa model SVM mencapai akurasi sebesar 76%, dengan nilai precision 0,75 dan recall 0,76. Model terbukti lebih efektif dalam mengenali pola partisipasi tinggi, menandakan bahwa kemajuan desa dan akses terhadap layanan dasar berperan penting dalam meningkatkan partisipasi masyarakat. Temuan ini menegaskan bahwa pendekatan SVM berbasis data IDM dapat menjadi landasan bagi perumusan strategi kebijakan untuk mendorong keterlibatan politik masyarakat, khususnya di wilayah pedesaan.