Mufidah, Karima (2020) Analisis Jejaring Sosial Terhadap Calon Anggota Legislatif Dalam Pemilihan Umum 2019 Berdasarkan Data Komisi Pemilihan Umum (KPU). Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
05211640000045-Undergraduate_Thesis.pdf Download (2MB) | Preview |
Abstract
Pada tahun 2019, Indonesia menggelar pemilu serentak untuk memilih Presiden dan Wakil Presiden, DPR, DPRD Provinsi, DPD, dan DPRD Kabupaten/Kota. Komisi Pemilihan Umum (KPU) telah melakukan seleksi pada calon legislatif (caleg) yang mendaftar pemilu sebelum dilakukan pemungutan suara dimana hasil seleksi tersebut berupa Daftar Calon Tetap (DCT) yang akan dimasukkan ke dalam surat suara. Dari ribuan caleg yang ada dalam DCT, beberapa dari mereka kemungkinan memiliki hubungan, baik itu kerabat, saudara, maupun pasangan. Hal ini dapat diketahui dari data diri caleg pada website KPU yang didapatkan dengan menggunakan web crawler. Untuk mengetahui pola hubungan antar caleg, penelitian ini menggunakan metode Social Network Analysis (SNA), yaitu teknik untuk memetakan hubungan antar individu pada jejaring sosialnya. Algoritma SNA yang digunakan pada penelitian ini adalah algoritma centrality dan algoritma community detection. Algoritma centrality berfungsi untuk menentukan pengaruh individu terhadap jejaring sosialnya, sedangkan algoritma community detection berfungsi untuk mendeteksi kelompok pada jejaring sosial berdasarkan perilaku individunya. Sebelum dilakukan proses perhitungan algoritma SNA, dataset harus dilakukan string matching terlebih dahulu untuk mengetahui kesamaan alamat yang dimiliki oleh masing-masing caleg. Hasil pemetaan hubungan caleg divisualisasikan menggunakan D3js dalam bentuk force directed graph pada sebuah website statis. Berdasarkan perhitungan algoritma centrality, nilai degree centrality dan pagerank tertinggi dimiliki oleh caleg-caleg yang memiliki hubungan kerabat paling banyak, nilai tertinggi pada betweenness centrality dimiliki oleh caleg bernama Ardherisa Marliza, dan untuk nilai tertinggi pada closeness centrality dimiliki oleh caleg bernama Hendarsam Marantoko. Sedangkan untuk hasil algoritma community detection ditemukan bahwa terdapat 60 kelompok yang terdiri dari 2-4 caleg dan/atau anggota yang memiliki hubungan kerabat. Hal ini mengindikasikan bahwa terdapat 60 keluarga yang mengikuti Pemilu 2019, baik dari partai pengusung yang sama maupun tidak. Dari hasil algoritma community detection dapat diketahui bahwa caleg yang memiliki relasi yang banyak hanya kemungkinan 9,375% untuk menang dalam pemilu.
===============================================================================================
In 2019, Indonesia has held simultaneous elections to elect the President and Vice President, the House of Representatives, and the Regional Representative Council. The General Election Commission (KPU) has conducted a selection of legislative candidates who registered for the election before the vote where the results of the selection will be in the form of a Permanent Candidate List (DCT) which will be included in the ballot papers. Through the thousands of candidates in the DCT, some of them are likely to have a relationship, be it a relative or spouse. This can be known from the personal data of candidates on the KPU website obtained by using a web crawler. To find out the pattern of relationships between candidates, this study uses the Social Network Analysis (SNA) method, which is a technique for mapping relationships between individuals on their social networks. SNA algorithm that used in this research is centrality algorithm and community detection algorithm. The centrality algorithm functions to determine the effect of individuals on their social networks, while the community detection algorithm functions to detect groups on social networks based on their individual behavior. Before the SNA algorithm is calculated, the dataset must first be done string matching to find out the similarity of addresses owned by each candidate. The results of mapping the relationship of candidates are visualized using D3js in the form of force directed graphs on a static website. Based on the calculation of the centrality algorithm, the highest value of degree centrality and pagerank are owned by the candidates who have the most kin relations, the highest value in the betweenness centrality is owned by the candidate named Ardherisa Marliza, and for the highest value in the closeness centrality is owned by the candidate named Hendarsam Marantoko. As for the results of the community detection algorithm, it was found that there were 60 groups consisting of 2-4 candidates and/or members who had relatives. This indicates that there were 60 families participating in the 2019 Election, both from the same supporting party or not. From the results of the community detection algorithm it can be seen that candidates who have a lot of relationships only have a 9.375% chance of winning the election.
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | calon legislatif, graph database, neo4j, pemilihan umum 2019, social network analysis, 2019 general election, legislative candidates |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) > T57.5 Data Processing |
| Divisions: | Faculty of Information Technology > Information System > 57201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | Karima Mufidah |
| Date Deposited: | 25 Aug 2020 01:08 |
| Last Modified: | 06 Nov 2023 11:45 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/80875 |
Actions (login required)
 |
View Item |