## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin

## Analisa Perbandingan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Metode Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penerimaan Tenaga Kerja
Erwin Panggabean 1 , Jijon R. Sagala 2
STMIK Pelita Pelita Nusantara Medan, Jl. Iskandar Muda No.1 Medan, Sumatera Utara, 20154 Indonesia Email Penulis Korespondensi : 1 erwinpanggabean8@gmail.com
Abstrak- Salah satu dari ilmu komputer yang sangat berkontribusi dalam perkembangan teknologi masa kini dan masa depan  adalah  pengembangan  jenis-jenis  algoritma  atau  metode  yang  ada  dilingkungan  ilmu  kecerdasan  buatan  dan penerapan  sistem  cerdas  melalui  metode  yang  sudah  ada    saat  ini  dan  yang  akan  ditemukan  kemudian  oleh  para peneliti-peneliti  dibidang  teknologi  informatika.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode  galat  mundur (Backpropagation) untuk menentukan tenaga kerja terbaik sesuai dengan kriteria-kriteria yang ditentukan pada bidang masing-masing  unit  pekerjaan  yang  ditetapkan.  Proses  perhitungan  dari  galat  mundur  jaringan  syaraf  tiruan  untuk mendukung keputusan kepada pimpinan menetukan tenaga kerja terbaik akan dibandingkan dengan    metode yang ada pada  sitem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  Method(SAW)  maupun Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) untuk mendapat hasil yang akan dianalisa apakah lebih baik atau lebih buruk.
Kata Kunci: Kecerdasan Buatan,Galat Mundur,Jaringan Syaraf Tiruan,TOPSIS.
Abstract- One of the computer sciences that greatly contributes to the development of present and future technology is the development of the types of algorithms or methods that exist within the science of artificial intelligence and the application  of  intelligent  systems  through  methods  that  already  exist  today  and  which  will  be  discovered  later  by scientists. researchers in the field of information technology. In this study, the Backpropagation method was used to determine the best workforce according to the criteria determined in the field of each work unit that was determined. The calculation process of the backward error of artificial neural networks to support decisions for leaders to determine the  best  workforce  will  be  compared  with  existing  methods  in  decision  support  systems  using  the  Simple  Additive Weighting Method (SAW) and Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) to get the results to be analyzed whether better or worse.
Keywords: Artificial Intelligence, Backward Error, Artificial Neural Networks, TOPSIS.

## 1. PENDAHULUAN
Perekrutan tenaga kerja baru adalah salah satu langkah yang diambil oleh manajemen perusahaan atau  institusi  baik  negeri  maupun  swasta  dalam  rangka  meningkatkan  sumberdaya  manusia  (SDM). Setiap tahun biasanya instansi pemerintah maupun swasta memerlukan tenaga kerja baru untuk mengisi berbagai formasi tenaga kerja yang ada di institusinya masing-masing menggunakan beberapa cara atau metode dan algoritma yang berbeda-beda.Penerimaan calon tenaga kerja ini didasarkan kepada ketentuan dan  persyaratan  yang  sesuai  dengan  standar  kompetensi  SDM  dari  instansi  tersebut  sehingga  calon tenaga kerja nantinya mampu meningkatkan kinerja perusahaan.
Saat  ini  penerimaan  tenaga  kerja  telah  menggunakan  sistem  komputerisasi  dan  menerapkan algoritma atau metode tertentu untuk memperoleh tenaga kerja terbaik sesuai harapan institusi maupun perusahaan yang  menggunakannya,  namun  tidak  jarang  terdengar baik  memlalui  media  masa  maupun elektronik  para  tenaga  kerja  tersebut  mengecewakan  institusinya,  perusahaan  dimana  tempat  kerja karyawan tersebut bekerja, pun juga belum diberitahukan secara jelas apa dan siapakah salah [1].
Memprediksi  kualitas  calon  tenaga  kerja  yang  sesuai  dengan  syarat  yang  diperlukan  oleh institusi dengan sistem konvensional pada saat penerimaan tenaga kerja baru dengan memperhatikan syarat administrasi, tes potensi, tes kesehatan, tentu saja persyaratan ini tidak menjamin bahwa calon tenaga kerja tersebut nantinya dapat berkerja dengan baik.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Sampai  saat  ini  sistem  prediksi  penerimaan  calon  tenaga  kerja  secara  konvensional  belum pernah ada penelitian yang menguji seberapa besar akurasi ketepatan kinerjanya.Pada penelitian ini sistem seleksi calon tenaga kerja secara konvensional akan dipergunakan sebagai konsep dasar untuk menemukan  metode  dalam  menganalisis  kinerja  calon  tenaga  kerja  dengan  menggunakan  media komputer dengan pendekatan sistem jaringan saraf tiruan. Sehingga didapat ketepat an pola prediksi calon  tenaga  kerja  baru.Sehingga  akhirnya  pihak  personalia  instansi  pemerintah  maupun  swasta memperoleh informasi yang sebenarnya tentang kinerja calon tenaga kerja yang akan diterimanya, Hesti  Wulansih,Farid  Wajdi,  ”  Analisis  pengaruh  tingkat  pendidikan  dan  pengalaman  kerja  terhadap produktivitas  kerja  karyawan  pada  perusahaan  furniture  cv    mugiharjo  kragilan  boyolali  ”,  naskah publikasi fakultas ekonomi dan bisnis universitas muhammadiyah surakarta 2014[2].
Melalui  penelitian  ini  pada  akhirnya  diharapkan  dapat  memberikan  pola  terutama  tentang prinsip-prinsip  penerimaaan  calon  tenaga  kerja  swasta  maupun  pemerintahan  dilaksankan  dengan  lebih baik  sehingga  memberikan  output  yang  sesuai  untuk  pemenuhan  kebutuhan  SDM  selaras  dengan persyaratan  keterampilan,  keahlian,  dan  perofesi  yang  diperlukan  dalam  mewujudkan  tugas  dan  fungsi institusi serta tujuan pembangunan Indonesia seutuhnya.
Jaringan    syaraf    tiruan  (JST)      merupakan    salah    satu    sistem  pemrosesan  informasi yang  didesain  dengan  menirukan  cara  kerja  otak  manusia  dalam  menyelesaikan  suatu  masalah  dengan melakukan proses belajar melalui perubahan bobot sinapsisnya. Jaringan syaraf tiruan mampu mengenali kegiatan dengan berbasis masa lalu. Data masa  lalu akan dipelajari oleh  jaringan syaraf tiruan sehingga mempunyai kemampuan untuk memberi keputusan terhadap data yang belum pernah dipelajari. Jaringan syaraf tiruan, seperti manusia, belajar dari suatu contoh karena mempunyai karateristik yang adaptif, yaitu dapat belajar dari data sebelumnya dan mengenal pola data yang selalu berubah, selain itu jaringan syaraf tiruan merupakan sistem yang tak  terprogram,artinya semua keluaran atau kesimpulan yang ditarik oleh jaringan di dasarkan pada pengalamannya selama mengikuti proses pembelajaran atau pelatiha[3]n. Proses      penerimaan      pegawai      memerlukan  cara  yang  profesional  dan  akurat  agar menghasilkan  sumber  daya  manusia  yang  dapat  mendukung  mutu  dan  kesuksesan  sebuah    organisasi. Penerimaan pegawai biasanya    berlangsung lama, karena organisasi atau perusahaan harus memeriksa dan menyeleksi  terlebih  dahulu  kriteria  dan  persyaratan  yang  dilengkapi  oleh  calon  pegawai  dengan  teliti. Melihat  keadaan  tersebut,  dalam  meyeleksi  penerimaan  pegawai  dibutuhkan  sebuah  sistem  pendukung keputusan  (SPK)  agar  penerimaan  pegawai  dapat    dilaksanakan  dengan    lebih  akurat,  cepat  dan  tidak subjektif, Berdasarkan    hasil    uji    pengguna    didapatkan hasil  bahwa  SPK  dengan  metode  TOPSIS ini  dapat  diimplementasikan  dengan  mudah[4],  serta  dapat  membantu  dalam  memberikan  rekomendasi pelamar    terbaik sesuai dengan kriteria yang ditentukan pada proses penerimaan pegawai di Rumah Sakit Akademik  UGM.  Hasil  implementasi  SPK  TOPSIS  seleksi  penerimaan  pegawai  dapat  dimanfaatkan langsung  oleh    pelamar  untuk  mengetahui  hasil    perangkingan    secara  [5],  [6],  “Sistem  pendukung keputusan penerimaan pegawai  dengan metode TOPSIS”, Jurnal Sains, Teknologi dan Industri, Vol.  14, No. 2, Juni 2017, pp.108 – 116 ISSN 1693-2390 print/ISSN 2407-0939 online[7][6][5]

## 2. METODOLOGI  PENELITIAN

## 2.1.Jenis dan Pendekatan  Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode penelitian deskriptif kualitatif.Peneliti  berusaha menggambarkan,  meringkas  berbagai  situasi  dan  kondisi  atau  fenomena  yang    ada    menjadi    objek penelitian.    Format    deskriptif    kualitatif    dianggap    tepat  digunakan  untuk  meneliti  masalah  yang membutuhkan studi  mendalam, seperti  studi tingkah laku konsumen,efek media, dan implementasi suatu kebijakan[8], [9].

## Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian terletak di Jln. Iskandar Muda No. 1 Medan, dalam menyelesaikan masalah dan memaksimalisasikan  penggunaan  metode  Fuzzy  SAW  di  Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  dan Komputer    Jurusan Informatika (STMIK PENUSA) Medan, seperti ditunjukkan gambar berikut ini[10] :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 14/05/2022 ; Accepted: 12/06/2021 ; Published: 28/06/2021
Gambar 1. Lokasi Penelitian STMIK Pelita Nusantara Medan

## 2.2.Variabel Penelitian  dan Defenisi  Operasional
Variabel  penelitian  sesuai  dengan  judul  penelitian  yang  sedang  dilakukan  saat  ini  adalah  varibel yang  digunakan  untuk  membentuk  sistem  pendukung  keputusan  bebrasis  WEB  menggunakan pemrograman PHP/HTML[11].

## 2.3.Variabel Penelitian
PHP mendukung tipe data berikut ini: a.Integer b.Double c.String d.Array e.Object
Tipe variabel ini tidak perlu ditentukan oleh programmer, melainkan ditentukan pada saat runtime oleh PHP dengan kebergantungan pada konteks pemakaian variabel tersebut.

## 2.4. Defenisi  Operasional
Definisi  operasional  adalah  mendefinisikan  variable  secara  operasional  berdasarkan  karakteristik yang  diamati  yang  memungkinkan  peneliti  untuk  melakukan  observasi  atau  pengukuran  secara  cermat terhadap suatu objek atau fenomena (Alimul Hidayat, 2007.Aditya, Ig. Dodiet).   Handout Mata Kuliah: “ Metodologi  Research  ” .  Mendefinisikan  variable  secara  operasional  adalah  menggambarkan /mendeskripsikan variable penelitian sedemikian rupa,sehingga variable tersebut bersifat :
1. Spesifik ( Tidak Beinterpretasi Ganda )
2. Terukur ( Observable atau Measurable )
Definisi  operasional  ditentukan  berdasarkan  Parameter  yang  dijadikan  ukuran  dalam  penelitian. Sedangkan  cara  pengukuran  adalah  Cara  dimana  variable  dapat  diukur  dan  ditentukan  karakteristiknya. Sehingga dalam Definisi Operasional mencakup penjelasan tentang :
1. Nama variable
2. Definisi variable berdasarkan konsep/maksud penelitian.
3. Hasil Ukur / Kategori
4. Skala Pengukuran.
Variabel  akan  sangat  berguna  dalam  PHP,  terutama  karena  kita  tahu  PHP  banyak  digunakan  untuk menampilkan  halaman  hompage  yang  dinamis,  yang  cerdas,  yang  mampu  merespons  keinginan pengunjungnya.
Dalam PHP penamaan variabel harus memenuhi beberapa aturan, yaitu:
1. Diawali dengan tanda $. Sebenarnya tanda $ sendiri tidak termasuk nama dari variabel ini, tetapi hanya sekedar memberitahukan bahwa apa yang anda tulis adalah variabel. Jadi "$ini" adalah variabel, dan "ini" bukan variabel.
2. Setelah tanda $, variabel harus diawali dengan huruf. Tidak boleh memulai variabel dengan angka, atau  tanda  baca  lainnya.  Sebagai  contoh  "$3tidakvalid"  bukanlah  penamaan  variabel  yang dibenarkan.
3. Nama  variabel  hanya  terdiri  dari  huruf,  angka  dan  tanda  garis  bawah  (_).  Jadi  nama  seperti "$boleh_dong" dibenarkan, dan nama seperti "$apa_liat-liat" tidak dibenarkan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
4. Tidak dibenarkan memberikan nama variabel dengan sesuatu (perintah, dan lain-lain) yang sudah ada  dan  memiliki  fungsi  tertentu.  Misalnya  anda  tidak  dibenarkan  menamakan  variabel  anda dengan "$print".
5. Penamaan variabel pada PHP case sensitive, artinya huruf besar dibedakan dengan huruf kecil. Contohnya variabel "$ini" tidak sama dengan variabel "$iNi"
Operasional penggunaan variabel dan tipe data sesui dengan judul penelitian ditunjukkan pada tabel berikut:
Tabel 1. Calon_Teanaga_Kerja Field Type Null Key IdCalon varchar(10) NO PRI NamaCalon varchar(20) YES JenisKelamin varchar(15) YES TempatLahir varchar(20) YES TanggalLahir date YES Alamat varchar(20) YES Jabatan varchar(20) YES No_hp varchar(12) YES
IdCalon = Primary key
Tabel 2 .Penilaian
Id = Primary Key Auto_increment

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  pelatihan  dilakukan  menggunakan  mathlab.Mathlab  telah  menyediakan  sarana  pelatihan  dan pengujian  pada  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  algoritma  perambatan  galat  mundur.  Proses  pelatihan dilakukan  mencari  konfigurasi  terbaik  dengan  cara  mengubah  konstanta  belajar  dan  jumlah  lapisan tersembunyi secara coba-coba.
Tabel 3. Pelatihan JST dengan perubahan konstanta dan jumlah lapisan tersembunyi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Keterangan KB : Konstanta Belajar LT    : Lapisan Tersembunyi TK : Tidak Konvergen Hasil pengujian mengguanakan sistem berbasis WEB digunakan terhadap beberapa responden seperti ditampilkan pada gambar 5.1.
Gambar 2. Hasil Eksekusi Program TOPSI Dan Output TOPSIS:
Gambar 3. Output Sistem Pendukung Keputusan TOPSIS
Pengujian dilakukan melalui 2 tahap, pertama pengujian terhadap data hasil kinerja tenaga kerja yang dilatihkan  dan  kedua  pengujian  pada  data  tenaga  kerja  baru  yang  belum  pernah  dilatihkan  sebelumnya. Adapun hasil pengujian terhadap 25 data tenaga kerja baru    diperoleh sebagai berikut :
Tabel di atas menunjukkan bahwa pelatihan yang dilakukan oleh jaringan saraf tiruan mencapai 100%. Hal ini disebabkan ouput pelatihan yang ditampilkan oleh computer sesuai dengan target yang ditentukan. Dari hasil penelitian diperoleh pola terbaik hasil percobaan sebagai berikut :
Konfigurasi jaringan syaraf tiruan yang dipergunakan.
Tabel 4 . Konfigurasi JST Yang digunakan Model Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Jumlah Sel Masukan 5

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Jumlah se
lapisan tersembunyi Jumlah lapisan sel keluaran 2 Galat yang diijinkan 0.1 Konatanta Belajar Fungsi Aktivasi Logsig Training Parameter tp=[ ] tp=[disp-freq max-epoch error-goal Lr error-ratio] disp-freq Selang tampilan 10 max-epoch Jumlah max iterasi 10000 error-goal Nilai galat yang diperbolehkan 0.1 Lr Konstanta Belajar error-ratio Rasio galat 1.04 Inisialisasi bobot [w1,b1,w2,b2]=initff(p, ,'logsig',t,'logsig') Pelatihan [w1,b1,w2,b2]=trainbp(w1,b1,'log sig',w2,b2,'logsig',p,t,tp) Tanpa menggunakan momentum untuk mempercepat konvergen Iterasi Konvergen

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa Ada hubungan yang positif    antara kinerja tenaga kerja dengan  nilai  pada  saat  syarat    masuk  tenaga  kerja  ini  dibuktikan  adanya    konvergensi  dari  data  yang dimasukkan      pada  perangkat  lunak  jaringan  syaraf  tiruan,  Hasil  penelitian  menggunakan  lapisan tersembunyi    dan  dengan  konstatnta  belajar  diperoleh  nilai  konvergen  paling  cepat,  Perangkat  lunak ( software ) analisis kinerja tenaga kerja baru yang dikembangkan mengunakan metode Jaringan saraf tiruan dengan algoritma galat mundur ( backpropagation) ) mampu menganalisis kinerja tenaga kerja didasarkan pada  nilai  pada  syarat  menjadi  tenaga  kerja,  Sistempendukung  keputusan  lebih  sederhana  dalam pengoperasian  aplikasinya  untuk  mendapatkan  calon  tenaga  kerja  yang  memiliki  nilai  test  tertinggi dibandingkan  dengan  JST  menggunakan  perangkat  mathlab,  Mathlab  lebih  korektif  dalam  melakukan proses perhitungan hasil test calon pegawai yang di simulasikan lewat lapisan-lapisan JST-nya.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Belajar, A. Permainan, and U. Paud, “Al Fitrah Journal Of Early Childhood Islamic Education”.
[2] Setyoningsih,  “E  LEARNING:PEMBELAJARAN  INTERAKTIF  BERBASIS  TEKNOLOGI INFORMASI.”
[3] H.  Singh,  M.  M.  Giawa,  N.  Zulfa,  and  Y.  Simbolon,  “Model  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dalam Pengenalan Penyakit Asam Lambung,” vol. 2, no. 1, pp. 39–42, 2020.
[4] W. R. A. Situmorang and M. Jannah, “Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Memprediksi Hasil Panen Padi Pada Desa Pagar Jati Dengan Metode Backpropagation,” vol. 3, no. 3, pp. 167–175, 2021.
[5] R. Kusnadi and M. Jannah, “Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Jumlah Bagasi Lion Air dan Batik Air di Bandar Udara Kualanamu Dengan Metode Backpropagation,” vol. 3, no. 3, pp. 293–302, 2021.
[6] S. K. Sari and J. Manurung, “Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Tingkat Pemahaman  Siswa  Pada  Mata  Pelajaran  Ujian  Akhir  Sekolah  (  UAS  )  Di  SD  Mis  An  Nur Sukamandi Menggunakan Metode Backpropragation,” vol. 3, no. 3, pp. 283–292, 2021.
[7] A.  I.  Yahya  and  R.  F.  Siahaan,  “Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi Kemampuan  Konsumen  Dalam  Mencicil  Kendaraan  Roda Dua  Di  Adira  Finance  Lubuk  Pakam Dengan Metode Backpropagation,” vol. 3, no. 3, pp. 40–47, 2021.
[8] S.  W.  Ningsih  and  Sulindawaty,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Kinerja  Aparatur Kecamatan Di Kantor Camat Galang Dengan Menggunakan Metode AHP,” JIKOMSI [Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi] , vol. 3, no. 3, pp. 67–72, 2021.
[9] A.  Juanda  and  F.  A.  Sianturi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Tetap  pada Trinity  Teknologi  Nusantara  Dengan  Metode  Moora,” JIKOMSI  [Jurnal  Ilmu  Komputer  dan Sistem Informasi] , vol. 3, no. 3, pp. 277–282, 2021.
[10] S.  W.  Ningsih  and  Sulindawaty,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Kinerja  Aparatur Kecamatan Di Kantor Camat Galang Dengan Menggunakan Metode AHP,” JIKOMSI [Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi] , vol. 3, no. 3, pp. 67–72, 2021.
[11] O.  Laia  and  P.  Marpaung,  “Penerapan  Logika  Fuzzy  Mamdani  Untuk  Memprediksi  Stok Persediaan  Barang  Proyek  (  Studi  Kasus :  Pt  .  Andhy  Putra  Medan  ),” JIKOMSI  [Jurnal  Ilmu Komputer dan Sistem Informasi] , vol. 3, no. 3, pp. 48–59, 2021.