## RANCANG BANGUN APLIKASI UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT PENGANGGURAN DI KOTA PALANGKA RAYA MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA
Devi Karolita 1) , Ade Chandra Saputra 2)
1 Fakultas Teknik, Universitas Palangka Raya email : devi_karolita@yahoo.com
2 Fakultas Teknik, Universitas Palangka Raya

## Abstract
Pengangguran adalah sebuah masalah yang sulit di pecahkan di negara manapun terutama di negara  berkembang  seperti  indonesia.  Angka  pengangguran  yang  tinggi  disebabkan  oleh  semakin banyaknya jumlah penduduk yang memasuki usia produktif dan masuk dalam kategori angkatan kerja tetapi  tidak  diikuti  pertambahan  jumlah  lapangan  kerja.  Angka  pengangguran  yang  tinggi  juga disebabkan oleh karena tidak stabilnya kondisis sosial politik suatu negara sehingga negara tersebut tidak dapat menciptakan lapangan kerja yang cukup atau dapat juga disebabkan karena penduduk yang masuk dalam angakatan kerja tersebut tidak memenuhi standart kualitas tenaga kerja.Data yang tercatat di Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Kota Palangkaraya tahun 2011 ada sebanyak 7.128 orang pencari kerja, dari jumlah ini permintaan tenaga kerja hanya 625 orang, sehingga masih ada sisa pencaker 6.503 orang. Struktur penduduk di Kota Palangkaraya berupa diagram piramida yang 57 persen lebih berusia 0-15 tahun yang didalamnya termasuk 22 persen angkatan kerja. Sementara usia produktif hanya sekitar 29,85%. Pertumbuhan ekonomi notabene akan memberikan lapangan kerja yang lebih luas. Namun diakui, pertumbuhan tenaga kerja di Kota Palangkaraya masih belum diimbangi dengan lapangan kerja yang ada.Untuk dapat menentukan jumlah lapangan kerja yang harus  dalam  setiap  tahunnya  maka  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat  memprediksi  jumlah angkatan kerja yang ada.Algoritma Genetika merupakan evolusi atau perkembangan dunia komputer dalam  bidang  kecerdasan  buatan  (artificial  inteligent).  Sebenarnya  algoritma  genetika  ini terinspirasi oleh teori evolusi Darwin (walaupun pada kenyataannya teori tersebut terbukti keliru).
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  adalah  sistem  komputasi  yang  didasarkan  atas  permodelan sistem  syaraf  biologis  (neurons)  melalui  pendekatan  dari  sifat-sifat  komputasi  biologis  (biological computation). Dalam memecahkan permasalahan sebuah sistem yang menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan  akan  dilatih  terlebih  dahulu  untuk  mengenali  pola-pola  yang  ada  pada  permasalahan kemudian  sistem  akan  mengerti  dan  dapat  menyelesaikan  permasalahan  yang  sesuai  dengan  pola yang  sudah  dilatihkan  dengan  otomatis.  Perkembangan  Algoritma  Genetika  dapat  digabungkan dengan Jaringan Syaraf Tiruan untuk menyelesaikan permasalahan prediksi dan optimasi. Algoritma Genetika  dapat  digunakan  untuk  membantu  pencarian  bobot-bobot  dari  Jaringan  Syaraf  Tiruan sehingga  diperoleh  hasil  yang  optimal.  Hasil  optimal  ditunjukan  dengan  kesalahan  prediksi  yang minimal.  Karena  itu  maka  penelitian  ini  akan  menggabungkan  Algoritma  Genetika  dan  Jaringan Syaraf  Tiruan  yang  akan  digunakan  untuk  memprediksi  jumlah  pengangguran  pada  tahun-tahun mendatang berdasarkan data pengangguran pada tahun-tahun sebelumnya.

## Keywords: Algoritma Genetika, Jaringan Syaraf Tiruan
1. PENDAHULUAN
Dewasa ini kecerdasan buatan
berkembang  pesat  melaju  bersama  kecepatan perkembangan teknologi komputer dari hari ke hari  kian  berkembang.  Manusia  selalu berupaya untuk memudahkan segala permasalahan  yang  dihadapi.  Salah  satunya membuat  alat  bantu  untuk  memudahkan pekerjaannya  memecahkan  masalah  yang dihadapi.
Pengangguran  adalah  sebuah  masalah yang  sulit  di  pecahkan  di  negara  manapun terutama  di  negara  berkembang  seperti indonesia.  Angka  pengangguran  yang  tinggi disebabkan  oleh  semakin  banyaknya  jumlah penduduk  yang  memasuki  usia  produktif  dan masuk  dalam  kategori  angkatan  kerja  tetapi tidak  diikuti  pertambahan  jumlah  lapangan kerja.  Angka  pengangguran  yang  tinggi  juga disebabkan  oleh  karena  tidak  stabilnya
kondisis  sosial  politik  suatu  negara  sehingga negara  tersebut  tidak  dapat  menciptakan lapangan  kerja  yang  cukup  atau  dapat  juga disebabkan  karena  penduduk  yang  masuk dalam angakatan kerja tersebut tidak memenuhi standart kualitas tenaga kerja.Data yang  tercatat  di  Dinas  Tenaga  Kerja  dan Transmigrasi  Kota  Palangkaraya  tahun  2011 ada  sebanyak  7.128  orang  pencari  kerja,  dari jumlah ini permintaan tenaga kerja hanya 625 orang, sehingga masih ada sisa pencaker 6.503 orang. Struktur penduduk di Kota
Palangkaraya  berupa  diagram  piramida  yang 57  persen  lebih  berusia  0-15  tahun  yang didalamnya  termasuk  22  persen  angkatan kerja. Sementara usia produktif hanya sekitar 29,85%. Pertumbuhan ekonomi notabene akan memberikan  lapangan  kerja  yang  lebih  luas. Namun  diakui,  pertumbuhan  tenaga  kerja  di Kota  Palangkaraya  masih  belum  diimbangi dengan  lapangan  kerja  yang  ada.Untuk  dapat menentukan jumlah lapangan kerja yang harus dalam  setiap  tahunnya  maka  diperlukan sebuah sistem yang dapat memprediksi jumlah angkatan  kerja  yang  ada.Algoritma  Genetika merupakan  evolusi  atau  perkembangan  dunia komputer  dalam  bidang  kecerdasan  buatan ( artificial  inteligent ).  Sebenarnya  algoritma genetika  ini  terinspirasi  oleh  teori  evolusi Darwin  (walaupun  pada  kenyataannya  teori tersebut terbukti keliru).
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  adalah sistem  komputasi  yang  didasarkan  atas permodelan  sistem  syaraf  biologis  ( neurons ) melalui  pendekatan  dari  sifat-sifat  komputasi biologis  ( biological  computation ).  Dalam memecahkan  permasalahan  sebuah  sistem yang  menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan akan  dilatih  terlebih  dahulu  untuk  mengenali pola-pola  yang  ada  pada  permasalahan kemudian  sistem  akan  mengerti  dan  dapat menyelesaikan  permasalahan  yang  sesuai dengan  pola  yang  sudah  dilatihkan  dengan otomatis.  Perkembangan  Algoritma  Genetika dapat  digabungkan  dengan  Jaringan  Syaraf Tiruan  untuk  menyelesaikan  permasalahan prediksi  dan  optimasi.  Algoritma  Genetika dapat  digunakan  untuk  membantu  pencarian bobot-bobot  dari  Jaringan  Syaraf  Tiruan sehingga  diperoleh  hasil  yang  optimal.  Hasil optimal ditunjukan dengan kesalahan prediksi yang minimal. Karena itu maka penelitian ini akan menggabungkan Algoritma Genetika dan Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang  akan  digunakan
untuk  memprediksi  jumlah  pengangguran pada tahun-tahun mendatang berdasarkan data pengangguran pada tahun-tahun sebelumnya.

## 2. KAJIAN LITERATUR DAN PEGEMBANGAN HIPOTESIS
Telah  banyak  dikembangkan  aplikasi prediksi  yang  ditujukan  untuk  menyelesaikan masalah pada domain yang spesifik. Beberapa penelitian dan pengembangan sistem prediksi menggunakan algoritma genetika dan jaringan syaraf tiruan :
Al  huda  dkk  (2005)  melakukan penelitian untuk peramalan time series saham menggunakan backpropagation neural network berbasis algoritma genetika. Penelitian yang dikembangkan ini menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan  dengan pelatihan  backpropagation  berbasis  algoritma genetika. Arsitektur yang diterapkan adalah 4- 4-1 dengan panjang kromosom 25. Bobot dan bias  pada  Jaringan  Syaraf  Tiruan  didapatkan secara  acak  dan  diubah  menjadi  kromosom pada  waktu  pelatihan  dengan  algortima genetika. Pada penelitiannya data trend series yang  digunakan  adalah  data  saham  hari  PT Telekomunikasi Indonesia. Hasil dari penelitian  diperoleh  kombinasi  learning  rate, momentum,peluang crossover, peluang mutasi, jumlah populasi, dan jumlah generasi berturut-turut  adalah  learning  rate  0.004, momentum  0.7,  peluang  crossover  0.7, peluang mutasi 0.1, jumlah populasi 100, dan jumlah  generasi  1000  yang  menghasilkan tingkat akurasi rata-rata 87%.
Kemudian  ada  penelitan  lagi  yang dilakukan  oleh  Syarifuddin,dkk  (2006)  yang melakukan  penelitian  untuk  memprediksi curah  hujan  dengan  menggunkan  jaringan syaraf  tiruan  sebagai  alat  bantu  perencanaan pertanian  di  NTT.  Penelitian  menggunakan data  curah  hujan  bulanan  selama  10  tahun (1996-2005)  di  stasiun  Naibonat  (Kupang), Netpalla di Mollo Utara (TTS), Kabir (Alor), Weitabula (Sumba  Barat), Waingapu (Sumba Timur),  Bajawa  (Ngada)  dan  Larantuka (Flores  Timur)  yang  diperoleh  dari  Balai Pengawasan  Daerah  Aliran  Sungai  (BPDAS) Benanain-Noelmina di Kupang, data Southern Oscillation  Index (SOI)  dan Sea  Surface Temperature  Anomalies (ASST)  tahun  yang sama  yang  diunduh  dari  nooa.gov.Arsitektur JST yang digunakan adalah Model ANN yang digunakan  dalam  studi  ini  merupakan  model
untuk memprediksi curah hujan tiga bulan ke depan  (t+3).  Model  disusun  menggunakan  7 parameter  pada  lapisan  input,  yaitu:  Indeks bulan  pada  tiga  bulan  ke  depan  (t+3)  –X 1 , curah hujan pada saat t (sekarang) – X 2 , Curah hujan  pada  saat  t+1  (curah  hujan  satu  bulan kedepan) –X 3 , curah hujan pada saat t+2 (curah hujan dua bulan ke depan) –X 4 , SOI pada saat t (sekarang) –X 5 , SOI pada saat t+2 (dua bulan kedepan)  –  X 6 ,  dan  ASST  pada  saat  t (sekarang) –X7. Data mereka olah dalam satu lapisan  tersembunyi  yang  terdiri  dari  8-11 simpul  dimana  pemilihan  jumlah  simpul tersebut  dilakukan  dengan  sistem trial dan error berdasarkan rentang yang telah ditentukan  Proses learning atau training  set untuk  menentukan  nilai  bobot  v jk dan  w ij dilakukan  dengan  metode  Nguyen-Widrow (1990)  melalui  iterasi,  menggunakan  fasilitas solver pada MS Excel 2007. Target dari proses iterasi  adalah  menentukan  nilai  Y  sedekat mungkin dengan nilai T sehingga menghasilkan  galat  yang  mendekati  nol. Proses  dihentikan  jika  galat  pada  iterasi  ke- (m) dengan iterasi ke- (m-1) berselisih 0,0001. Model  dianggap  layak  untuk  digunakan setelah  melewati  tahapan  uji  sensitivitas  dan validasi.  Uji  sensitivitas  dilakukan  dengan mambangun  sebanyak  mungkin  training  set model dan pemberian umpan/input bobot yang bervariasi  hingga  diperoleh  model  terbaik sementara Validasi dilakukan dengan fasilisas data  analysis Uji  F  pada  Ms.  Excel  2007. Model  prediksi  curah  hujan  telah  dibangun pada tujuh stasiun hujan di NTT yaitu Bajawa, Larantuka,  Naibonat,  Netpalla,  Waitabula, Waingapu  dan  Kabir.  Model  cukup  mampu memprediksi  curah  hujan  yang  diindikasikan dengan  nilai  R 2 yang  berkisar  antara  0,774-
0,952, serta dapat memprediksi fluktuasi curah hujan yang acak pada nilai-nilai ekstrim yang tinggi  terutama  untuk  lima  stasiun  yaitu Larantuka,  Netpalla,  Waitabula,  Waingapu dan Kabir. Hasil validasi model memperlihatkan  bahwa  pada  semua  model yang dipilih, memiliki F hitung < F kritik dan P  >  0,005  yang  menunjukkan  tidak  terdapat perbedaan  antara  hasil  prediksi  dengan  data aktual  yang  berarti  model  valid  untuk digunakan.
Firdaus dkk (2007) melakukan penelitian  menggunakan  algoritma  genetika pada  pelatihan  jaringan  syaraf  tiruan  yang digunakan  untuk  peramalan  debit  inflow
waduk  sengguruh.  Pada  penelitian  ini digunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  sebagai model peramalan debit inflow dengan metode pelatihan  Algoritma  Genetika.  Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan menggunakan
Algoritma Genetika dilakukan dengan mengkodekan bobot dan bias jaringan kedalam kromosom dan nilai fitness didapat dari error hasil  proses  feddforward.  Pada  penelitian  ini beberapa  parameter  genetika  seperti  besar probabilitas  crossover  (pc)  dan  jumlah generasi  mempengaruhi  besar  nilai  fitness maksimal yang didapat pada proses pelatihan. Hasil  pelatihan  digunakan  untuk  melakukan peramalan keakuratan mencapai 87,272%.
Dari  Tinjauan  pustaka  tersebut  maka peneliti melakukan penelitian untuk mengimplementasikan  Algoritma  Genetika pada Jaringan Syaraf Tiruan untuk memprediksi  jumlah  pengangguran  di  Kota
Palangka Raya.
3. METODE PENELITIAN
Tahapan penelitian , yaitu:
1. Studi Pustaka dan Observasi
Metode  ini  melakukan  studi  pustaka terhadap  buku,  jurnal  ilmiah  nasional  dan internasional sebagai pendukung dalam penelitian Sistem Prediksi tingkat pengangguran menggunakan Algoritma Genetika  dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Data diambil dari Kantor BPS Palangka Raya.
2. Analisis Sistem
Proses  pencarian  kebutuhan  difokuskan pada software untuk  mengetahui  sifat  dari website yang akan dibuat, seperti manajemen hak  akses  pengguna  beserta  fasilitas-fasilitas yang ada, pemodelan proses bisnis menggunakan flowchart dan Entity Relationship Diagram (ERD).
3. Desain Sistem Proses  ini  digunakan  untuk  membuat rancang  bangun  sistem  seperti,  perancangan basis  data,  struktur  navigasi,  antarmuka  dan perancangan sistem prediksi penganguran.

## Lokasi Penelitian
Objek  penelitian  ini  dilakukan  pada  Kota Palangka Raya Kalimantan Tengah.

## Rancangan Sistem
Mengingat  pentingnya  prediksi  tentang jumlah  pengangguran  di  masa  yang  akan datang  maka  diperlukan  sebuah  sistem  yang dapat  memprediksikan  jumlah  pengangguran di waktu yang akan datang dengan
menggunakan  data  jumlah  pengangguran periode – periode sebelumnya. Proses mula – mula  dilatihkan  dengan  data  pengangguran periode  sebelumnya,  misalnya  data  yang  ada adalah  data  pengangguran  tahun  2012,  2013, 2014.  Maka  data  tahun  2012  dan  2013 dijadikan  sebagai  masukan  dan  untuk  data 2014  digunakan  sebagai  target  keluaran  yang diinginkan.  Dari  penyesuaian  antara  data masukan  dan  keluaran jaringan  syaraf Tiruan akan menghasilkan bobot – bobot yang dapat
memetakan  data  masukan  ke  data  target keluaran  sistem  yang  diinginkan.  Apabila error (kesalahan)  yang  dihasilkan  Jaringan Syaraf Tiruan sudah lebih kecil dibandingkan toleransi error yang ditetapkan maka pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan tersebut sudah dapat di sebut optimal.
Gambaran  umum  dari  sistem  yang digunakan  dalam  sistem  prediksi  tingkat pengangguran adalah sebagai berikut :

## Gambar 3.1 Gambaran Umum Sistem

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Prediksi  tentang  jumlah  pengangguran di masa yang akan datang memerlukan sebuah sistem yang dapat membantu untuk memberikan informasi prediksi jumlah pengangguran  di  waktu  akan  datang  dengan menggunakan  data  jumlah  pengangguran periode  periode  sebelumnya.  Proses  mula  – mula  dilatihkan  dengan  data  pengangguran periode masa lalu. Misalnya dalam penelitian ini  menggunakan  data  pengangguran  tahun
2012,  2013  dan  2014. Maka  data  tahun  2012 dan  2013  dijadikan  sebagai  masukan  dan untuk  data  tahun  2013  digunakan  sebagai targer  keluaran  yang  diinginkan.  Dari penyesuaian  antara  data  masukan  dan  data keluaran jaringan syaraf tiruan akan menghasilkan bobot-bobot yang dapat memetakan  data  masukan  ke  data  target keluaran sistem yang diinginkan. Apabila error yang  dihasilkan  oleh  Jaringan  Syaraf  Tiruan sudah lebih kecil di bandingkan toleransi error
yang  ditetapkan  maka  pelatihan  Jaringan Syaraf  Tiruan  tersebut  sudah  dapat  disebut optimal.
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian : 1. Normalisasi Data Normalisasi data adalah proses
pengubahan  data  pengangguran  asli  menjadi data yang range nya antara 0.1 dan 0,9 karena fungsi  aktivasi  yang  digunakan  adalah fungsi sigmoid biner yang nilai fungsi tersebut pernah mencapai 0 ataupun 1 (siang,JJ, 2005). Rumus yang digunakan pada proses ini adalah :
𝑋 = 0.8 ∗ (𝑋 − 𝑎 ) 𝑏 − 𝑎 + 0.1 Keterangan : X = Data yang telah di normalisasi Y = Data yang belum di normalisasi
a = Data terkecil
b = Data terbesar
2. Implementasi Algoritma Genetika
Pada  dasaranya  GA  menyelesasikan permasalahan  dengan  melakukan  perkawinan silang antara kromosom terbaik yang dimilikinya, dengan harapan sifat – sifat baik dari  kromosom  –  kromosom  tersebut  akan menurun  pada  kromosom  keturunannya. Tahapan dalam algen :
A. Algoritma Genetika
Proses intinya adalah :
1. Populasi awal
2. Menghitung  nilai  fitness  dari  kromosom dalam populasi
3. Melakukan reproduksi untuk membentuk populasi baru
4. Menjadikan  populasi baru menjadi
populasi sekarang yang digunakan untuk generasi berikutnya. B. Menghitung nilai fitness
Nilai fitnees digunakan untuk
menunjukan  seberapa  baik  suatu  kromosom/ solusi dalam sebuah populasi yaitu kromosom yang  punya  nilai  RMSE  dari  JST  yang minimal.  Jadi  kromosom  –  kromosom  dalam populasi akan di hitung nilai fitnessnya , tetapi dari  nilai  fitness  yang  telah  dihitung  tersebut dihasilkan nilai – nilai fitness dengan asumsu : nilai  fitness  yang  terbaik  adalah  nilai  fitness terbesar.  Untuk  mengubah  asumsi  tanpa
mengubah  sifat  penyebaran  nilai  fitness tersebut menjadi asumsi yang umum digunakan. C. Reproduksi Reproduksi merupakan bagian
terpenting  dari  GA,  karena  disini  merupakan penentuk  seberapa  bagus suatu turunan  dapat dihasilkan yang akan berpengaruh pada solusi terbaik yang dapat ditemukan oleh GA
D. Pemilihan kromosom induk (seleksi) Proses ini digunakan untuk menentukan kromosom  mana  yang  akan  dijadikan  induk dan akan diturunkan menjadi kromosom pada populasi baru. Metode yang digunakan untuk memilih kromosom induk dengan menggunakan  roullete  whell.  Dalam  roullete wheel  bagian  inisialisasi  TotalFitness  adalah hasil  penjumlahan  dari  nilai  fitness  semua kromosom  dalam  populasi,  N  adalah  jumlah kromosom dalam populasi.
E. Crossover Proses ini bertujuan untuk mengawinkan  dua  buah  kromosom  agar terbentuk kromosom turunan yang diharapkan lebih  baik  daripada  kromosom  induknya karena  offspring  merupakan  penggabungan dua sifat kromosom induk yang baik .
F. Mutasi Proses  ini  dibuat  karena  untuk mencegah  suatu  kromosom  terjebak  dalam local  optima(  solusi  yang  dihasilkan  baik, tetapi  solusi  belum  merupakan  solusi  terbaik yang mungkin). Dengan asumsi bahwa solusi yang awalnya baik, yang kemudian dikawinkan  belum  tentu  solusi  berikutnya adalah baik pula.
G. Tahap Pelatihan Tahap  ini  adalah  proses  pengenalan pola – pola data yang telah di normalisasi agar sistem dapat menentukan bobot – bobot yang dapat  memetakan  antara  data  input  dengan data target output yang diinginkan.
Input yang digunakan adalalah berupa data pengangguran perbulan dari periode lalu tahun  2012  dan  tahun  2013.  Target  yang digunakan  adalah  berupa  nilai  output  yang diinginkan  data  pengangguran  periode  tahun 2014. Masing – masing input yang dilatihkan memiliki target output tersendiri.
Gambar 3.2 Diagram Alir Tahap Pelatihan
H. Tahap pengujian
Setelah bobot yang terbaik pada tahap
pelatihan  didapat,  maka  nilai  pembobot tersebut  digunakan  untuk  mengolah  data masukan  untuk  menghasilkan  keluaran  yang sesuai.  Hal  ini  digunakan  untuk  menguji
apakah  JST  dapat  bekerja  dengan  baik  yaitu dapat  memprediksi  pola  data  yang  telah dilatihkan  dengan  tingkat  kesalahan  yang kecil.
Gambar 3.3 Tahap Pengujian.
I. Alir Sistem
Gambar 3.4 Alir Sistem Prediksi
Gambar 3.5. Form Pelatihan
Gambar 3.6 Form Validasi
Gambar 3.7 Form Uji Coba Evaluasi tahap
pelatihan Tahap  pelatihan  bertujuan  untuk mencari  bobot  –  bobot  terbaik  pada  setiap layer. Jaringan dilatih dengan data pengangguran  tahun  2012  sampai  dengan tahun  2014.  Pola  data  pertama  adalah  data tahun 2012 dan data tahun 2013 menjadi input sedangkan  data  tahun  2014  menjadi  target output  untuk  pola  data  kedua  adalah  tahun
2013 dan tahun 2014 mejadi input sedangkan data tahun 2015 menjadi target output.
Arsitektur  jst  terdiri  dari  satu  layer input  dengan  24  node  yang  isinya  adalah  2 tahun data pengangguran. Satu layer tersembunyi dengan default 50 node dan satu layer  output  dengan  12  node.  Jumlah  node input sesuai dengan banyaknya data pada dua tahun  yang  ditampilkann  perbulan.  Jumlah node output sesuai dengan jumlah data output yang dilatihkan satu tahun dan 12 bulan.
Jumlah  node  hidden  diperoleh  dari hasil  percobaan  sebagai  berikut.  Sistem dilatihkan  dengan  pola  tahun  2012  dan  2013 sebagai input dan tahun 2014 sebagai output. Selanjutnya  pola  data  tahun  2013  dan  2014 sebagai input data tahun 2015 sebagai output. Kondisi  pelatihan  dari  sistem  akan  berhenti jika  nilai  error  yang  dihasilkan  sistem  lebih kecil dari nilai toleransi error yang ditetapkan atau jumlah nilai fitness yang telah dilakukan telah  mencapai  nilai  tertinggi.  Parameter percobaan dilihat pada table berikut
Tabel 1. Parameter Percobaan No  Parameter JST + ALGEN Nilai 1 Jumlah hidden node 50 2 Toleransi error 1.5 3 Populasi 25 4 Jumlah Gen 50 5 Max Fit 100 6 Mutasi 5 7 Crossover 75
Dari  table  tersebut  nilai  parameter  diatas diperoleh nilai
MAPE = 1.47078954531854 RMSE = 19641.6390694794 Fitness= 40.472892634978 Evaluasi tahap validasi Tahap  validasi  dilakukan  pada  form  valiadsi setelah  sistem  dilatihkan  dengan  pola  data input periode 2012 sampai dengan 2014 sistem menghasilkan bobot – bobot untuk menentukan  prediksi  pada  periode  –  periode data selanjutnya.
Pada  tahap  validasi  ini  sistem  diuji  dengan pola data sebagai berikut :
1. Pola data pertama
Input  1  adalah  data  pengangguran  periode tahun 2012
Input  2  adalah  data  pengangguran  periode tahun 2013
Hasil  dari  valiadsi  sistem  untuk  tahun  2014 terlihat pada table 2.
Tabel 2. Hasil dari valiadsi sistem untuk tahun 2014 terlihat pada table Bulan Data Aktual Hasil Predisksi Selisih  Selisih (%) 1 9505 8765 739 -8.44 2 9415 12087 -2671 22.10 3 9575 9879 -304 3.08 4 9327 9815 -488 4.98 5 9736 10620 -883 8.32 6 9950 10896 -945 8.68 7 9201 8725 476 -5.46 8 9522 9489 330 -0.35 9 10057 11374 -1316 11.58 10 11037 14068 -3030 21.54 11 10485 15793 -5308 33.61 12 10699 12362 -1663 13.45 2. Pola data kedua
Input 1 adalah data pengangguran tahun 2013 Input 2 adalah data pengangguran tahun 2014 Hasil  Dari  validasi  sistem  untuk  tahun  2015 adalah dapat terlihat pada table 3.
Tabel 3. Hasil Dari validasi sistem untuk tahun 2015 adalah dapat terlihat pada table 3 Bulan Data actual Hasil prediksi Selisis Selisih (%) 1 10653 11158 -504 4.07 2 10180 12194 -2014 20.12 3 10425 10576 -151 15.15 4 10391 10552 -160 16.00 5 10683 11547 -863 9.65 6 11257 12639 -1381 14.10 7 11297 11028 268 3.12 8 11257 12084 -827 8.72 9 11217 12901 -1680 17.51 10 11337 14457 -3120 31.23 11 9636 15118 -5481 -55.03 12 116841 13982 -2297 -23.0
Sistem  menghasilkan  RMSE  sebesar 4679.959 dan MAPE sebesar 0.28%
Evaluasi tahap uji coba Tahap  uji  coba  dilakukan  pada  form uji coba, setelah sistem dilatihkan dengan pola data  input  periode  2012  sampai  dengan  2015 sistem  menghasilkan  bobot-bobot  untuk menentukan prediksi untuk periode  – periode data selanjutnya yang datanya belum dilatihkan pada sistem.
Pada  tahap  validasi  ini  sistem  diuji dengan pola data sebagai berikut
Input  1  adalah  data  pengangguran periode tahun 2012
Input  2  adalah  data  pengangguran periode tahun 2013
Target output adalah data pengangguran periode tahun 2014 Hasil  uji  coba  sistem  untuk  tahun 2012, 2013 dan 2014 adalah sebagai berikut Tabel 5 . Tahun 2012 Bulan   Data actual Hasil prediksi Selisih Selisih (%) 1 10653 9779 873 -8.93 2 10180 9816 363 -3.70 3 10425 9946 478 -4.81 4 10391 9664 727 -7.53 5 10683 10075 608 -6.04 6 11257 10626 630 -5.93 7 11297 9482 1814 -19.1 8 11257 10015 1241 -12.39 9 11217 10416 800 -7.68 10 11337 11711 -74 3.19 11 9636 10995 -1359 12.36 12 11684 11298 386 -3.41 Sistem  menghasilkan  RMSE  sebesar 75235.886 dan MAPE sebesar 6.092% Tabel  6.  Hasil  Uji  coba  sistem  untuk tahun 2013 Bulan   Data actual Hasil prediksi Selisih Selisih (%) 1 11821 12939 -159 1.32 2 13426 12324 1462 -12.22 3 13678 10773 1269 -10.22 4 14057 10874 2359 -20.16 5 14062 12256 1408 -11.13 6 14344 13562 1156 8.76 7 14616 12513 3380 -30.08 8 14701 13486 2457 -20.07 9 13199 13606 -196 0.14 10 14552 14724 -111 7.12 11 13868 14533 604 4.17 12 15714 14745 828 -5.56 Sistem  menghasilkan  RMSE  sebesar 11584.943 dan MAPE sebesar 0.660% Tabel.7 uji coba sistem tahun 2014 Bulan   Data actual Hasil prediksi Selisih  Selisih (%) 1 15708  16002 3976 -33.89 2 14380  12482 2459 -20.57 3 14253  12220 1619 -12.81 4 13358  12326 1343 -11.17 5 13722  13628 1689 -14.04 6 13708  15453 122 -0.08 7 13954  15812 3158 -29.25 8 13963  16094 1397 -11.12 9 13810  15335 537 -4.05 10 14760  15122 -1096 6.91 11 12453  12325 -1931 13.42 12 14472  16096 -317 2.14
Sistem  menghasilkan  RMSE  sebesar
11691.366 dan MAPE sebesar 0.542 % Membandingkan hasil prediksi Untuk menilai kinerja kedua algoritma
penggunanaan jaringan syaraf tiruan menggunakan Backprogpagation dibandingkan  dengan  gabungan  JS  dan ALGEN, maka hasil perbandingan : Tabel. 8 Tabel Perbandingan TAHUN MAPE  JST BP MAPE  JST + ALGEN 2012 7.46 % 6.09 % 2013 7.67 % 0.66% 2014 8.26 % 0.54% Berdasarkan  table  tersebut  dapat dilihat hasil prediksi pengangguran menggunakan JST dan ALGEN lebih baik jika dibandingan  dengan  JST  BP  dikarenakan algoritma JST dan ALGEN dapat menghasilkan bobot yang lebih optimal

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dihasilkan dari penelitian ini : 1. Rancang bangun prediksi dapat digunakan  untuk  melakukan  prediksi penganggunran  di  palangka  raya  , dengan konfigurasi parameter pelatihan prediksi  menggunakan  JST  terbaik didapat dari hasil percobaan menghasilkan konfigurasi jumlah hidden  layer  50  dan  batas  tahun pelatihan adalah 2012
2. Perbandingan keakuratan prediksi dengan  membandingkan  MAPE  antara JST  Backpropagation  dan  JST  dengan
ALGEN  untuk  tahun 2012  adalah  7.46 %  untuk  JST  BP  dan  6.09%  untuk metode JST dengan ALGEN. Perbandingan keakuratan prediksi dengan  membandingkan  MAPE  antara JST  Backpropagation  dan  JST  dengan ALGEN  untuk  tahun 2013  adalah  7.67 %  untuk  JST  BP  dan  0.66%  untuk metode JST dengan ALGEN. Perbandingan keakuratan prediksi dengan  membandingkan  MAPE  antara JST  Backpropagation  dan  JST  dengan ALGEN  untuk  tahun 2014  adalah  8.26 %  untuk  JST  BP  dan  0.55%  untuk metode JST dengan ALGEN.
6. REFERENSI [1] Al  huda,dkk.  2005.  Peramalan  time series saham menggunakan backpropagation neural network berbasis  algoritma  genetika, Jurnal
Teknik  Informatika  PTIIK  Universitas Brawijaya , Malang.
[2]    Fadlisyah, dkk. 2009. Algoritma Genetik . Graha Ilmu. Yogyakarta.
[3] Fausett,  L.  1994. Fundamental  of
Neural Network : Architecture, Algorithm and Application . New Jersey. Prentice-Hall.
[4] Firdaus, dkk. 2007. Penerapan Algoritma  Genetika  pada  Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan untuk Peramalan Debit Inflow Waduk Sengguruh. Jurnal Teknik  Informatika  PTIIK  Universitas Brawijaya, Malang.
[5] Kusumadewi, S. 2003. Artificial Intelligence  (Teknik  dan  Aplikasinya).
Graha Ilmu. Yogyakarta.
[6] Makridakis,  dkk.  1999. Metodedan Aplikasi  Peramalan  Edisi  Kedua . (diterjemahkan  oleh  :  Suminto,  Hari). Binarupa  Aksara.  Jakarta.  Terjemahan dari  : Forecasting  Methods  and
Applications, Second Edition.
[7] Neves,  J,  and  Cortez,  P.  1998. Combining Genetic Algorithms, Neural Networks  and  Data  Filtering  for  Time Series  Forecasting. Departamento  de Informatica  Universidade  do  Minho.
Portugal.
[8] Pandjaitan,  L.W.  2002. Dasar-Dasar Komputasi Cerdas. Andi Offset. Yogyakarta.
[9] Siang, J.J. 2005. Jaringan Syaraf Tiruan dan  Pemrogramannya  Menggunakan MATLAB . Andi Offset. Yogyakarta.