Aplikasi Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan untuk

## Memprediksi Tingkat Pengangguran di Kota Batam dengan Menggunakan Algoritma Pembelajaran

## Backpropagation
Dodi Prima Resda * , Jhon Hericson Purba, Miranda, Arista Sitanggang, Maidel Fani, Andy Triwinarko #
Jurusan Teknik Informatika
Ahmad Yani Street, Batam Centre, Batam 29461, Indonesia dodi.prima@polibatam.ac.id

## Abstrak
Ketidakseimbangan antara penawaran dan permintaan tenaga kerja sering menyebabkan pengangguran di suatu wilayah.  Tingkat  pengangguran  berfungsi  sebagai  indikator  kunci  untuk  menilai  kesehatan  ekonomi  secara keseluruhan. Pemanfaatan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) sebagai alat prediksi telah muncul sebagai solusi yang andal  untuk  meramalkan  tingkat  pengangguran  di  Kota  Batam,  dengan  menggunakan  7  parameter  input. Metodologi  yang  digunakan  dalam  model  prediksi  ini  adalah  algoritma  Backpropagation.  Ini  melibatkan pembagian  dataset  menjadi  dua  komponen  berbeda:  data  pelatihan,  yang  terdiri  dari  4  bagian,  dan  data  yang tersisa disisihkan untuk tujuan pengujian. Pembagian ini menghasilkan alokasi yang cukup besar yaitu 95% untuk data pelatihan dan 79% yang signifikan untuk data pengujian. Keakuratan yang dicapai oleh model ini menjadi dasar untuk mengevaluasi potensi keberhasilannya dalam meramalkan tingkat pengangguran di tahun mendatang. Dengan memanfaatkan kemampuan Artificial Neural Networks dan menggunakan metodologi Backpropagation, dimungkinkan untuk memprediksi tingkat pengangguran di Kota Batam. Hasil dari pendekatan analitis ini dapat menjadi  referensi  untuk  mengatasi  masalah  ketidakseimbangan  tenaga  kerja,  sekaligus  menyediakan  alat pragmatis untuk  meningkatkan  perencanaan  ekonomi  dan  perumusan  kebijakan  untuk  masa  depan  yang  lebih berkelanjutan.
Kata kunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Backpropagation, Prediksi

## Abstract
The  imbalance  between  labor  supply  and  demand  often  leads  to  unemployment  in  a  given  region.  The unemployment  rate  serves  as  a  key  indicator  to  assess  the  overall  health  of  the  economy.  Utilizing  Artificial Neural Networks (ANN) as a predictive tool has emerged as a reliable solution to forecast unemployment rates in Batam City, using 7 input parameters. The methodology employed in this predictive model is the Backpropagation algorithm. This involves dividing the dataset into two distinct components: training data, consisting of 4 parts, and the  remaining  data  set  aside  for  testing  purposes.  This  division  results  in  a  substantial  allocation  of  95%  for training  data  and  a  significant  79%  for  testing  data.  The  accuracy  achieved  by  this  model  forms  the  basis  to evaluate  its  potential  success  in  forecasting  unemployment  rates  for  the  upcoming  year.  By  harnessing  the
Vol. 15 No. 1, April 2023, 91-96
e -ISSN: 2548-9828
capabilities  of  Artificial  Neural  Networks  and  employing  the  Backpropagation  methodology,  it  is  possible  to predict unemployment rates in Batam City. The outcomes of this analytical approach can serve as a reference to address labor imbalance issues, while also providing a pragmatic tool to enhance economic planning and policy formulation for a more sustainable future.
Keyword:  Artificial Neural Networks, Backpropagation, Predictions

## 1. Pendahuluan
Pengangguran dapat diartikan sebagai kondisi dimana warga  suatu  negara  yang  sudah  cukup  umur  untuk dapat  bekerja  menganggur  dan  tidak  aktif  mencari pekerjaan. Pengangguran suatu masalah yang banyak terjadi  diberbagai  negara  termasuk  Indonesia  dan sangat  mengambil  banyak  perhatian  yang  dapat memberikan  dampak  yang  besar  pada  kestabilitasan social  dan  sangat  berpengaruh  pada  perekonomian suatu negara.
Begitu  pesatnya  kemajuan  ilmu  pengetahuan  dan teknologi membuat manusia dengan mudahnya untuk melakukan  penelitian  sehingga  terciptalah  sebuat sistem  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  yang  diadaptasi dari cara kerja otak manusia untuk mempelajari atau mengenal  suatu  pola  data  yang  diberikan.  Diperkuat dengan metode pembelajaran Backpropagation untuk mendapatkan keluaran yang sangat akurat mendekati target yang ditetapkan. Penelitian ini memiliki tujuan untuk memprediksi tingkat pengangguran pada tahun yang akan datang menggunakan data ketenagakerjaan di  Kota  Batam  menggunakan  sistem  penerapan  JST dengan algoritma pembelajaran atau metode

## Backpropagation

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumulan  data  adalah  metode  yang digunakan dalam pengumpulan data untuk penelitian,
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  teknik pengumpulan data yaitu Studi Pustaka:
Studi  Pustaka  yaitu  teknik  mengumpulkan  data dengan  mencari  sumber  informasi  dari  buku  dan jurnal-jurnal  ilmiah  untuk  membantu  pembuatan aplikasi penerapan JST ini.

## 2.2. Metode Pengembangan Sistem Waterfall
Gambar 1. Metode Pengembangan Sistem Wartefall
Proses pengembangan perangkat lunak ini menggunakan  metode  waterfall  yang  merupakan komponen yang sangat penting untuk pengembangan proyek Systems  Development  Life  Cycle  (SDLC ).
Waterfall merupakan model sangat populer digunakan untuk pengembangan aplikasi pada perusahaan besar. Langkah-langkah  metode  pengembangan  perangkat lunak waterfall:
 Requirement
Pada langkah ini penulis menganalisa dan menentukan  kebutuhan  yang  akan  digunakan  untuk membuat suatu aplikasi.
 Design
Pada  langkah  ini,  penulis  melakukan  desain  sistem digunakan pada aplikasi berdasarkan analisa kebutuhan.
 Development (Coding)
Development  mengimplementasikan  dari  seluruh perancangan yang telah dibuat dengan kode program sesuai dengan desain sistem.
 Testing (Pengujian Program)
Pada langkah ini, penulis akan melakukan pengujian terhadap kode program yang telah dibuat.
 Maintenance (Pemeliharaan Sistem)
Pada langkah ini, penulis akan melakukan maintenance terhadap  sistem  yang  telah  dibuat  agar dapat mengetahui adanya  kesalahan  yang ditemukan
pada tahapan sebelumnya.

## 2.3. Gambaran Umum Sistem

## Gambar 2. Gambaran Umum Sistem
Penginputan data ketenagakerjaan pada aplikasi harus dilakukan    terlebih  dahulu,  kemudian  data  tersebut ditransformasikan  kedalam  fungsi  aktivasi  sigmoid binner, langkah selanjutnya user menentukan inputan parameter  yang  akan  digunakan  untuk  proses pembelajaran  terhadap  pola  data  inputan,  setelah  itu data inputan bisa dilakukan training/pelatihan data.
Berdasarkan  data  training  tersebut  user  bisa melakukan  simulasi  pelatihan  dan  pengujian  untuk menguji  keakuratan  sistem  dan  juga  memprediksi angka  pengangguran  untuk  tahun  yang  akan  datang karena  JST  sudah  belajar  mengenali  dan  mengolah suatu pola data dari data inputan tersebut

## 2.4. Use case Diagram

## Gambar 3. Use Case Diagram
 Login  :  user  dapat  login  dengan  menggunakan email.
 Menginput  data  :  user  harus  menginput  data terlebih dahulu untuk bisa menggunakan sistem
prediksi.
 Transformasi  data  :  data  yang  sudah  diinput harus ditransformasikan.
 Input parameter arsitektur : user bisa menginput parameter  arsitektur  untuk  menentukan  proses
pembelajaran  pola  data  yang  akan  dilakukan sistem JST.
 Pelatihan  data  :  user  bisa  melakukan  training pada data inputan.
 Pengujian  data  :  user  bisa  menguji  data  yang tidak  diikutkan  training  untuk  menguji  ke akurasiannya.
 Uji implementasi sistem : dari hasil keakurasian data  training,  user  bisa  melakukan  prediksi untuk  angka  pengangguran  pada  tahun  yang akan datang.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Aplikasi berhasil dibangung setelah melalui tahapan metode waterfall
 Analisan Kebutuhan :
Kebutuhan perangkat yang digunakan agar aplikasi bisa di pakai tersedia pada table 1.
TABLE I
S AMPLES OF T IMES R OMAN T YPE S IZES AND S TYLES U SED FOR
F ORMATTING A PES T ECHNICAL W ORK Hardware 1. Komputer/Laptop software 1. Xampp 2. MySQL Database 3. Chrome 4. Internet 5.Data Excel (Data kependudukan Kota Batam)
 Design
Gambar  6.  Adalah  design  user  interface  pada pengembangan aplikasi:
Gambar 6. Design User Interface.
 Development/Implementasi :
Implementasi pada aplikasi ini disajikan pada table 1.

## TABLE I

## IMPLEMENTASI APLIKASI
Bahasa pemrograman PHP Framework CI (CodeIgniter) Database MySQL
 Testing :
Black  box  testing  yang  digunakan  untuk  menguji fungsionalitas aplikasi sebagai berikut :
TABLE 2 B LACK B OX T ESTING
No Input Output yang diharapkan Hasil 1. Pengguna mengisi email  dan  password di halaman login dan menekan tombol masuk
Pengguna masuk ke halaman dashboard
Berhasil 2. Pengguna  mengirim data  sesuai  template pada fitur Data Upload Data Data tampil dalam Daftar sementara  hasil upload
Berhasil 3. Pengguna  mengklik Download  Template Excel Pengguna mendapatkan template excel
Berhasil 4. Pengguna  membagi data  dalam  Jumlah Data Pelatihan, Pengujian dan mengklik tombol simpan
Data terbagi sesuai input dan muncul  pop  up untuk menyimpan
atau cancel
Berhasil
5. Pengguna  mengklik
Ya,  Simpan  pada pop up Data  tersimpan secara permanen Berhasil 6. Pengguna  mengklik tombol  Cancel  pada pop up Data tidak tersimpan
Berhasil 7. Pengguna  mengklik tombol Data List Data  yang  di upload  menjadi dua bagian, Data  Pelatihan dan Data
Pengujian dengan tipe data Normal Berhasil
8. Pengguna mengisi nama  grup  data  dan memilih  tipe  data Transformasi Muncul tampilan data yang  sudah  di transformasikan
Berhasil
Pengguna  mengklik tombol Training, mengisi  parameter dan mengklik tombol simpan Parameter tersimpan Berhasil 8 Pengguna  mengklik tombol Training, mengisi nama training, memilih data  dan  parameter dan mengklik tombol Mulai Training Muncul  pop  up Mulai  Training Sekarang? Berhasil 9 Pengguna  mengklik tombol  Ya,  Mulai pada pop up Data  akan  di training Berhasil 10 Pengguna  mengklik Cancel pda pop up Data  tidak akan di training Berhasil 11 Pengguna  mengklik Daftar  Training  dan mengisi  data  Data Training Muncul  grafik perbandingan target  dan  hasil training
Berhasil 12 Pengguna  mengklik Data Pelatihan, mengisi nama simulasi, memilih grup  data  dan  data training lalu mengklik mulai simulasi Muncul  pop  up Mulai  Simulasi
Sekarang? Berhasil 13 Pengguna  mengklik Ya,  Mulai  pada  pop up Muncul  grafik simulasi prediksi data pelatihan Berhasil 14 Pengguna  mengklik Cancel pada pop up Data  tidak akan dilatih Berhasil 15 Pengguna  mengklik Data Pengujian, mengisi nama simulasi, memilih
grup  data  dan  data training lalu mengklik mulai simulasi
Muncul  pop  up Mulai  Simulasi Sekarang? Berhasil
16 Pengguna  mengklik Ya,  Mulai  pada  pop up Muncul  grafik simulasi prediksi data pelatihan
Berhasil
17 Pengguna  mengklik Cancel pada pop up Data  tidak akan dilatih Berhasil 18 Pengguna  mengklik Prediksi, mengisi nama
group prediksi,  nama  data, time series, data 1-7, dan  data  training lalu  mengklik  mulai prediksi Muncul  grafik hasil prediksi Berhasil
19 Pengguna  mengklik reset dan memasukkan  kode reset Semua data pada sistem terhapus Berhasil

## 3.1.  Pembahaan
Pengolah data yang akan dilakukan adalah merancang pembagian  data  berdasarkan  jumlah  data  untuk  2 matrik  yaitu  matrik P untuk  pelatihan  dan  matrik Q untuk  pengujian.  Target  yang  diinginkan  dari  hasil keluaran  berupa  nilai  tingkat  pengangguran  di  Kota Batam.

## 3.2. Training Data
Pelatihan ( training ) dan Pengujian ( testing ) dilakukan untuk memberikan pengenalan terhadap pola dari data input  dan  keluaran  yang  dibuat  sebagai  matrik P untuk pelatihan dan matrik Q untuk pengujian. Dari 7 data  yang  didapat,  penulis  membaginya  berdasarkan jumlah  data  dan  arsitektur.  Table  3.  Adalah pembagian terhadap data input.
TABLE 3 J UMLAH D ATA DAN P OLA A RSITEKTUR Jumlah Data Pola Arsitektur Total P
Q
7 4 3 7-5-1
Gambar 3. Adalah hasil dari data yang diikutkan
Pelatihan  dengan  hasil  keakurasian  sangat  baik mencapai persentase sebesar 95%.
Gambar 5. Hasil Training
Gambar 6.  Menandakan Training Sukses
Training test sukses dengan nilai MSE : 0.000999947 artinya  nilai  MSE  nya  sudah  dibawah  0.001 (ditetapkan  konstanta  pembelajaran  terbaik),  karena nilai  MSE  dari  training  diatas  dibawah  dari  nilai konstanta  MSE  yang  ditetapkan  dan  dengan  iterasi 573  artinya  sistem  prediksi  ini  butuh  mengulang pembelajaran sebanyak 573 iterasi sampai sistem bisa mendapatkan  outputnya  mendekati  nilai  target  yang ditentukan.

## 3.3. Pengujian Data
Setelah  mendapatkan  keakurasian  yang  sangat  baik dari  training  data  pada  sistem,  penulis  melakukan pengujian data yang tidak diikut sertakan pada proses training,  untuk  menguji  berapa  persen  keakurasiaan yang bisa dicapai oleh system. Gambar 9 adalah hasil dari pengujian data :
Gambar 7. Hasil Pengujian
Didapatkan hasil dari pengujian data keakurasiannya sebesar  79%.  Dimana  sistem  mampu  mempelajari data  tanpa  melakukan  training  pada  data  penguji terlebih dahulu.

## 3.4. Hasil Analisis
Dari  hasil  training  dengan  akurasi  mencapai  95% dimana  bisa  dikatakan  sistem  mampu  memperoleh pendekatan  yang  sangat  baik  dengan  target  yang diinput, sehingga kita bisa menggunakan data training tersebut untuk memprediksi untuk tahun berikutnya.
TABLE 4
D ATA T ARGET T AHUN S EBELUMNYA Tahun Target (Y) 2014 35.735 2015 33.992 2016 39.894 2017 47.364 2018 54.018 2019 49.644 2020 87.903 2021 ?
Dengan menggunakan data pada table 4. diatas untuk menguji  implementasi  JST  diperoleh  prediksi  angka pengangguran pada tahun 2021 adalah 44.178.

## 4. Kesimpulan
Aplikasi prediksi dengan menggunakan Jaringan Syaraf  Tiruan  bisa  dijadikan  sebagai  alat  bantu untuk  memprediksi  tingkat  pengangguran  di Kota  Batam  dengan  menggunakan  7  parameter inputan.
Metode yang digunakan adalah metode
Backpropagation dengan membagi data set yang digunakan menjadi 2 bagian yaitu 4 untuk  data pelatihan dan sisanya lagi untuk data pengujian.
Dari  pembagian  data  tersebut  diperoleh  sebesar 95%  untuk  data  pelatihan  dan  79%  untuk  data pengujian.  Dengan  keakurasian  tersebut  dapat digunakan  untuk  uji  implementasi  terhadap prediksi angka pengangguran ditahun berikutnya.
Merujuk pada hasil penelitian, penulis mempunyai saran untuk penelitian berikutnya:
Untuk  penelitian  selanjutnya,  disarankan  untuk menambah  data  sebagai  inputan  pada  sistem, karena dengan hal itu sistem jaringan akan lebih baik  lagi  dalam  pengenalan  pola  suatu  data sehingga  hasil  yang  akan  didapatkan  akan menjadi lebih baik lagi.
Walaupun JST  memiliki  banyak  kelebihan, JST juga  mempunyai  sejumlah  kekurangan,  karena dengan kekurangannya sehingga untuk mengambil keputusan disarankan untuk menggunakan  tambahan  kebijakan  lainnya.
Karena  ini  adalah  sistem  buatan  dan  prediksi hanyalah prediksi tidak bisa benar dan juga tidak bisa salah.

## Daftar Pustaka
[1] Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Batam.
[2] Y.  A.  Lesnussa,  S.  Latuconsina,  and  E.  R. Persulessy,  “Aplikasi  Jaringan  Saraf  Tiruan
Backpropagation  untuk  Memprediksi  Prestasi Siswa  SMA  (  Studi  kasus :  Prediksi  Prestasi
Siswa  SMAN  4  Ambon  ),”  Jurnal  Matematika
Integratif, vol. 11, no. 2, pp. 149–160, 2015.
[3] E,dang Triana “ Model Permalan Harga Saham Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik”
2008.
[4] M.F.  Andrijasa  dan  Mistianingsih.  (2010). “Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk
Memprediksi Jumlah Pengangguran di Provinsi Kalimantan  Timur  Dengan  Menggunakan
Algoritma  Pembelajaran  Backpropagation”  Vol
5 No. 1 Februari 2010.
[5] Kurniawan, Arief. 2006, ” Jaringan Saraf Tiruan Teori  Dan  Aplikasi”  ,  Andi  Yogyakarta,
Yogyakarta.
[6] Randi Rian Putra (2019). “Implementasi Metode Backpropagation  Jaringan  Saraf  Tiruan  Dalam Memprediksi Pola Pengunjung Terhadap Transaksi” Vol.3, No.1. Juni 2019.
[7] Juli  Wahyunu,  Yuri  Widya  Paranthy,  Anjar Wanto  (2018).  “Analisis  Jaringan  Saraf  Dalam
Estimasi Tingkat Pengangguran Terbuka Penduduk  Sumatera  Utara”  Vol.3  No.1  Juni
2018.
[8] Maulia  Usnaini,  V.  Y.  (2021).  Perancangan Sistem Informasi Pendataan Penduduk Berbasis Web  Menggunakan  Metode  Waterfall.  Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta, 1, 36–55.
[9] Irwanto. (2021). Perancangan Sistem Informasi Sekolah Kejuruan dengan Menggunakan
Metode  Waterfall  (Studi  Kasus  SMK  PGRI  1
Kota Serang-Banten). Lectura: Jurnal
[10] “Metode Waterfall: Pengertian, Sejarah,
Manfaat  &  Tahapanya,”  8  Mei  2023. https://www.sekawanmedia.co.id/blog/metode- waterfall/