## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 2, February 2021, Page 199-209 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## Implementasi Algoritma Backpropagation Dalam Memprediksi Jumlah Penduduk Usia Produktif Pada Kota Pematangsiantar
Mhd Ridho Azhar, Sumarno, Indra Gunawan
Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 ridho.azhar1997@gmail.com, 2 sumarno@amiktunasbangsa.ac.id, 3 indra@amiktunasbangsa.ac.id Submitted: 15/02/2021 ; Accepted: 26/02/2021 ; Published: 27/02/2021
Abstrak− Usia produktif sendiri merupakan penduduk pada kelompok usia antara 15 hingga 64 tahun, baik bekerja, sekolah, dan  mengurus rumah tangga, dalam hal ini individu yang berada pada ruang lingkup usia produktif adalah orang-orang yang masih  dapat  bekerja  dengan  baik  untuk  menghasilkan  suatu  produk  dan  jasa.  Penelitian  ini  menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan  (JST)  dengan  metode  backpropgation.  Algoritma  backpropagation  merupakan  salah  satu  metode  yang  ada  pada jaringan syaraf tiruan sebagai algoritma prediksi, estimasi, klasifikasi, dan pengenalan pola. Data penelitian merupakan data sekunder yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2013 sampai dengan 2015. Data dibagi menjadi 2 bagian yakni data pelatihan dan pengujian. Ada 5 model arsitektur yang digunakan pada penelitian ini. 2-20-1, 2-21-1, 2-22-1, 2-23- 1, 2-24-1. Dari ke 5 model arsitektur yang digunakan di peroleh 1 model terbaik yaitu 2-24-1 dengan tingkat akurasi 80%, MSE 0.00085177 dan epoch 100. Sehingga model ini bagus untuk memprediksi jumlah penduduk usia produktif pada kota pematangsiantar dimasa yang akan datang.
Kata Kunci: Jumlah Penduduk Usia Produktif; JST; Prediksi; Backpropagation; Matlab
Abstract− The productive age itself is a population in the age group between 15 to 64 years, whether they work, go to school, and take care of the household, in this case individuals who are in the scope of productive age are people who can still work well  to  produce  a  product  and  services.  This  study  uses  an  Artificial  Neural  Network  (ANN)  with  the  backpropgation method.  The  backpropagation  algorithm  is  one  of  the  existing  methods  of  neural  networks  as  a  prediction,  estimation, classification,  and  pattern  recognition  algorithm.  The  research  data  is  secondary  data  sourced  from  the  Central  Statistics Agency (BPS) from 2013 to 2015. The data is divided into 2 parts, namely training and testing data. There are 5 architectural models  used in  this  study.  2-20-1,  2-21-1,  2-22-1,  2-23-1,  2-24-1.  Of  the 5  architectural  models used,  the best  1  model  is obtained,  namely  2-24-1  with  an  accuracy  level  of  80%,  MSE  0.00085177  and  epoch  100.  So  this  model  is  good  for predicting the number of productive age population in the city of Pematangsiantar in the future.
Keywords : Total Population Productive Age; ANN; Prediction; Backpropagation; Matlab

## 1. PENDAHULUAN
Pematang Siantar merupakan salah satu wilayah yang ada di Provinsi Sumatera Utara dengan jumlah penduduk usia  produktif  yang  berdasarkan  data  yang  di  peroleh  melalui website Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  kota Pematangsiantar  pada  tahun  2015  mencapai  178.316  jiwa  berbanding  dengan  jumlah  penduduk  keseluruhan yang berjumlah 247.411 jiwa. Penduduk dengan usia produktif sendiri merupakan penduduk pada kelompok usia antara  15  hingga  64  tahun,  baik  bekerja,  sekolah,  dan  mengurus  rumah  tangga.  Dalam  hal  ini  individu  yang berada  pada  ruang  lingkup  usia  produktif  adalah  orang-orang  yang  masih  dapat  bekerja  dengan  baik  untuk menghasilkan  suatu  produk  dan  jasa.  Namun  dalam  pernerapannya,  penduduk  usia  produktif  yang  seharusnya berada  dalam ruang lingkup  kerja  di  kota Pematangsiantar,  masih  banyak  yang  belum  memenuhi  kriteria  yang ada  berdasarkan  data  yang  ada.  Penduduk  usia  produktif  sendiri  mempunyai  kriteria  yaitu,  masih  sanggup  dan energik  umtuk  bekerja,  masih  bisa  berkarya,  bekerja  keras  dan  pekerja  cerdas,  memiliki  pandangan  untuk kedepan, dan mandiri. Namun, berdasarkan data yang diperoleh terdapat satu variable data yang tidak sesuai atau berbanding terbalik dengan kriteria yang sudah disebutkan, yaitu adanya pengangguran terbuka dalam data yang tercantum penduduk usia produktif di kota Pematangsiantar.
Pengangguran  terbuka  adalah  angkatan  kerja  yang  sama  sekali  tidak  mempunyai  pekerjaan. Pengangguran  ini  terjadi  karena  angkatan  kerja  tersebut  belum  mendapat  pekerjaan  padahal  telah  berusaha secara maksimal atau dikarenakan faktor malas mencari pekerjaan atau malas bekerja. Sehingga, pada penelitian ini  penulis  tertarik  untuk  memprediksi  jumlah  penduduk  usia  produktif  yang  di  dalam  nya  terdapat  beberapa variabel  data  yaitu,  bekerja,  pengangguran  terbuka,  sekolah,  mengurus  rumah  tangga,  dan  lainnya  di  luar variable yang di tentukan dengan menerapkan algoritma pembelajaran backpropagation, agar nantinya hasil dari penelitian  ini  dapat  di  pergunakan  oleh  pemerintah  daerah  sebagai  acuan  atau  gambaran  untuk  mengambil kebijakan  dalam  membuka  dan  menyetarakan  peluang  pekerjaan  bagi  penduduk  usia  produktif  yang  ada  di kotamadya Pematangsiantar.
Algoritma  pembelajaran backpropagation merupakan  salah  satu  metode  yang  ada  pada  jaringan  syaraf tiruan  sebagai  algoritma  prediksi,  estimasi,  klasifikasi,  dan  pengenalan  pola.  Dalam  penelitian  ini,  penuilis menerapkan  algoritma  backpropagation  sebagai  metode  untuk  memprediksi  jumlah  penduduk  usia  produktif, karena pada penerapannya, backpropagation mampu memperkecil tingkat error nya nilai pada suatu data[1], [2].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Algoritma Backpropagation
“Algoritma backpropagation merupakan  salah  satu  model  jaringan  syaraf  tiruan  umpan  mundur  dengan menggunakan  pelatihan  terbimbing  yng  disusun  berdasar  pada  algoritma  kesalahan  perambatan  balik”[3], “sering digunakan dalam menyelesaikan masalah-masalah yang rumit disebabkan karena algoritma ini memiliki dasar  matematis  yang  kuat  dan  dilatih  dengan  menggunakan  metode  belajar  terkontrol”[4].  “ Backpropagation adalah pelatihan jenis terkontrol ( supervised ) yang bermakna pelatihannya menggunakan pola penyesuaian bobot untuk mencapai nilai kesalahan yang minimun antara keluaran hasil prediksi dengan keluaran yang nyata [5]“.

## 2.2 Software Matlab
“Matlab merupakan software tepat sebagai alat komputasi yang melibatkan penggunaan matriks dan vektor, juga mendukung  berbagai  algoritma  untuk  jaringan  syaraf  tiruan  diantaranya  adalah  algoritma backpropagation dengan menyediakan fungsi-fungsi khusus untuk menyelesaikan model jaringan syaraf tiruan”[4].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada implementasi algoritma backpropagation untuk melakukan proses prediksi jumlah penduduk usia produktif pada kota Pematangsiantar, diperlukan data sebagai berikut:
1) Data Input
Pada  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  data  input  jumlah  penduduk  usia  produktif  yang  diperoleh melalui  website  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Pematangsiantar.  Data  input  yang    digunakan  berupa  data matriks  tahun  yang  dimulai  dari  2013  hingga  2015.  Data  input  jumlah  penduduk  usia  produktif  yang digunakan dapat dilihat pada tabel 1. berikut.
Tabel 1. Data Jumlah Penduduk Usia Produktif No Uraian 2013 2014 2015 1 Bekerja 100.958 91.802 110.785 2 Pengangguran Terbuka 7.145 9.373 11.593 3 Sekolah 26.321 30.762 22.008 4 Mengurus Rumah Tangga 27.233 32.007 24.580 5 Lainnya 7.248 12.106 9.350 (Sumber : Website Badan Pusat Statistik Pematangsiantar)

## 2) Transformasi Data
Transformasi data dilakukan dengan melakukan normalisasi data yang bertujuan agar nantinya nilai data awal dapat sesuai dengan apa yang dibutuhkan JST. Sebelum melakukan normalisasi, data yang ada akan dikelompokkan menjadi 2 jenis data, yaitu sebagai berikut.
a) Data Pelatihan ( Training Data )
Proses  ini  dilakukan  untuk  melakukan training  data terhadap  data  latih.  Pada  penelitian  ini penulis  melakukan  3  pembagian  data  input  terhadap  5  data  awal  yang  digunakan,  dengan penerapan sebagai berikut.
a) Data awal penduduk usia produktif
: 2013-2015 b) Data Pelatihan ( Training Data ) : 2013-2014 c) Target Data : 2014 Data pelatihan ( Training Data ) yang sudah dikelompokkan dapat dilihat pada tabel 2. berikut.
Tabel 2. Data Pelatihan (Training Data) Uraian 2013 2014 Target Bekerja 100.958 91.802 91.802 Pengangguran Terbuka 7.145 9.373 9.373 Sekolah 26.321 30.762 30.762 Mengurus Rumah Tangga 27.233 32.007 32.007 Lainnya 7.248 12.106 12.106
Data  sudah  dikelompokkan  menjadi  data  pelatihan  ( training  data ),  untuk  mendapatkan  hasil sesuai  dengan  fungsi  aktivasi  yang  digunakan  yaitu  sigmoid  biner,  dimana  pola  input  data diskalakan  pada  rentang  0-1  dilakukan  konversi  data  melalui  normalisasi  data  dengan persamaan yang sudah ditentukan. Normalisasi  data yang sudah dikonversi  dapat  dilihat pada tabel 3 berikut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Tabel 3. Normalisasi Training Data
Uraian 2013 2014 Target Bekerja 0,9000 0,8219 0,8219 Pengangguran Terbuka 0,1000 0,1190 0,1190 Sekolah 0,2635 0,3014 0,3014 Mengurus Rumah Tangga 0,2713 0,3120 0,3120 Lainnya 0,1009 0,1423 0,1423 b) Data Pengujian ( Testing Data )
Data  pengujian  dilakukan  untuk  melakukan  uji  coba  sistem  terhadap  data  uji.  Sesuai  pada pembagian  data  pelatihan,  tidak  jauh  berbeda  pada  data  pengujian  dengan  pembagian  3  data input pada 5 data awal yang digunakan, dengan penerapan sebagai berikut.
a) Data awal penduduk usia produktif   : 2013-2015
b) Data input pengujian ( Testing Data ) : 2014-2015 c) Target data : 2015 Data pengujian ( Testing Data ) yang sudah dikelompokkan dapat dilihat pada tabel 4. berikut.
Tabel 4. Data Pengujian (Testing Data) Uraian 2014 2015 Target Bekerja 91.802 110.785 110.785 Pengangguran Terbuka 9.373 11.593 11.593 Sekolah 30.762 22.008 22.008 Mengurus Rumah Tangga 32.007 24.580 24.580 Lainnya 12.106 9.350 9.350
Seperti  halnya  pada  data  pelatihan  ( training  data ),  setelah  data  dikelompokkan  menjadi  data pengujian  ( testing  data )  dilakukan  konversi  data  melalui  normalisasi  data  sesuai  dengan persamaan yang sudah  ditentukan. Normalisasi  data yang sudah dikonversi  dapat  dilihat pada tabel 5. berikut.
Tabel 5. Normalisasi Testing Data Uraian 2014 2015 Target Bekerja 0,7503 0,9000 0,9000 Pengangguran Terbuka 0,1002 0,1177 0,1177 Sekolah 0,2689 0,1998 0,1998 Mengurus Rumah Tangga 0,2787 0,2201 0,2201 Lainnya 0,1217 0,1000 0,1000

## 3.2   Pemilihan Arsitektur Terbaik
Data input yang sudah dinormalisasi akan diolah dengan menggunakan software Matlab R2011b dengan menyisipkan lapisan tersembunyi ( hidden layer ). Pada penelitian ini terdapat lima model arsitektur yaitu 2-20-1, 2-21-1,  2-22-1,  2-23-1,  2-24-1,  dan  2-25-1.  Dari  kelima  model  tersebut  dapat  diperoleh  satu  model  arsitektur terbaik  dibandingkan  dengan  model  arsitektur  lainnya,  yaitu  arsitektur  2-24-1.  Model  arsitektur  dapat  dilihat pada tabel 6 di bawah ini
Tabel 6. Arsitektur Backpropagation No.  Arsitektur Training Testing Epoch  Waktu MSE MSE Akurasi 1 2 - 20 - 1 3109 0:56 0.00063869  0.37254282 100 2 2 - 21 -1 3795 1:01 0.00099198  0.87153455 60 3 2 - 22 - 1 583 0:14 0.00100378  0.28598602 20 4 2 - 23 - 1 91 0:01 0.00100852  0.55804045 40 5 2 - 24 - 1 3221 0:24 0.00085177  0.17159564 80
Berdasarkan  gambar  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  penulis  memulai  penelitian  ini  dengan  menentukan  masalah yang akan diteliti dan tujuan penelitian ini dibuat. Setelah masalah ditentukan, maka penulis mengambil data dari Badan  Pusat  Statistik  Pematangsiantar  dan  melakukan  validasi  data.  Apabila  data  sudah  valid  maka  data  akan diproses  dengan  melakukan  transformasi  data  melalui  normalisasi  data  pelatihan  dan  data  pengujian  pada software Microsoft Excel . Setelah itu menentukan pola, dengan pola yang sudah diperoleh.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## 3.3 Pelatihan dan pengujian data dengan matlab.
Dalam melakukan pelatihan dan pengujian hasil dari pengelolahan data untuk meprediksi jumlah pengangguran dikota Pematagsiantar, maka pengolahan data tersebut juga akan diujikan ke dalam sistem komputerisasi. Dalam melakukan pengujian data, penulis menggunakan Software Matlab R2011. Langkah  pertama  yang  harus  dilakukan  dalam  menerapkan  algoritma Backpropagation adalah  membagi  data yang  akan  diuji  menjadi  dua  bagian,  dimana  bagian  pertama  adalah  untuk  data  pelatihan  dan  bagaian  kedua adalah  untuk  data  pengujian.  Data  pelatihan  jumlah  pengangguran  dikota  Pematangsiantar  dapat  di  lihat  pada tabel 7. berikut.
Tabel 7. Data Training Sebelum Dinormalisasikan(2013-2014) / Target 2014
Uraian 2013 2014 Target Bekerja 100,958 91,802 91,802 Pengangguran Terbuka 7,145 9,373 9,373 Sekolah 26,321 30,762 30,762 Mengurus Rumah Tangga 27,233 32,007 32,007 Lainnya 7,248 12,106 12,106
Data Training yang telah dinormalisasi dapat dilihat pada table 8 berikut :
Tabel 8. Data Training Sesudah Dinormalisasikan(2013-2014) / Target 2014
Uraian 2013 2014 Target Bekerja 0.9000 0.8219 0.8219 Pengangguran Terbuka 0.1000 0.1190 0.1190 Sekolah 0.2635 0.3014 0.3014 Mengurus Rumah Tangga 0.2713 0.3120 0.3120 Lainnya 0.1009 0.1423 0.1423 Data pengujian ( Testing) sebelum dinormalisasi dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9. Data Training Sebelum Dinormalisasikan(2014-2015) / Target 2016
Uraian 2014 2015 Target Bekerja 91,802 110,785 110,785 Pengangguran Terbuka 9,373 11,593 11,593 Sekolah 30,762 22,008 22,008 Mengurus Rumah Tangga 32,007 24,580 24,580 Lainnya 12,106 9,350 9,350 Data Testing yang telah dinormalisasi dapat dilihat pada tabel 10
Tabel 10. Data Training Sesudah Dinormalisasikan(2014-2015) / Target 2016
Uraian 2014 2015 Target Uraian 2014 Bekerja 0.7503 0.9000 0.9000 Bekerja 0.7503 Pengangguran Terbuka 0.1002 0.1177 0.1177 Pengangguran Terbuka 0.1002 Sekolah 0.2689 0.1998 0.1998 Sekolah 0.2689 Mengurus Rumah Tangga 0.2787 0.2201 0.2201 Mengurus Rumah Tangga 0.2787 Lainnya 0.1217 0.1000 0.1000 Lainnya 0.1217

## 3.4 Pengujian Data
Pada penelitian ini menggunakan 5 (lima) model arsitektur pelatihan dan pengujian data yakni 2-20-1, 2-21-1, 2- 22-1, 2-23-1, 2-24-1. Pelatihan pengujian ke 5 (lima) arsitektur dapat dilihat sebagai berikut :
a) Pengujian Data dengan Model Arsitektur 2-20-1 Pada tahap ini pelatihan dan pengujian data dengan algoritma Backpropagation model arsitektur 2-20-1. Maksudnya  pelatihan  dan  pengujian  data  menggunakan layer masukan  sebanyak  2 neuron ,  20 layer tersembunyi dan 1 neuron keluaran. Gambar 1 dapat dijelaskan bahwa pelatihan dan pengujian dengan model  arsitektur  2-20-1  menghasilkan epoch sebesar  3109  dalam  waktu  23  detik.  Hasil  akurasi  dari pengujian  menggunakan  model  arsitektur  2-20-1  dapat  dilihat  pada  tabel  4.5  terdapat  5  (lima)  jenis kegiatan  yang  dipakai  dalam  pengujian.  Nilai  target  diperoleh  dari  tabel  data  normalisasi  tahun  2015, nilai output diperoleh  dari  hasil  pelatihan  menggunakan Sorftware  Matlab  R2011b dengan  rumus [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT), nilai error diperoleh  dari error ^2  (^  =  pangkat),  jumlah  SSE

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
adalah  total  keseluruhan  nilai  SSE.  Nilai  MSE  diperoleh  dari  SSE/5  (nilai  SSE  dibagi  nilai  data)  dan hasil  1  (benar)diperoleh  dari  rumus =if(error<=0,01;1;0) untuk  data  pengujian.  Nilai  akurasi  (%) diperoleh dari jumlah benar / 5*100 (5 = jumlah data).
Gambar 1. Pelatihan menggunakan Model Arsitektur 2-20-1
Tabel 11. Hasil Akurasi Data Testing Dengan Model Arsitektur 2-20-1
No Pola Target Output Error SSE Hasil 1 Pola 1  0.90000  1.82170  -0.92170  0.84953089 1 2 Pola 2  0.11769  0.17170  -0.05401  0.00291706 1 3 Pola 3  0.19983  0.76610  -0.56627  0.32066011 1 4 Pola 4  0.22012  0.78320  -0.56308  0.31706322 1 5 Pola 5  0.10000  0.27480  -0.17480  0.03055504 1 1.49017128 100 MSE 0.37254282
b) Pengujian Data dengan Model Arsitektur 2-21-1
Pada tahap ini pelatihan dan pengujian data dengan algoritma Backpropagation model arsitektur 2-21-1. Maksudnya  pelatihan  dan  pengujian  data  menggunakan layer masukan  sebanyak  2 neuron ,  21 layer tersembunyi dan 1 neuron keluaran. Dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 2. Pelatihan menggunakan Model Arsitektur 2-21-1
Gambar  2  dapat  dijelaskan  bahwa  pelatihan  dan  pengujian  dengan  model  arsitektur  2-21-1 menghasilkan epoch sebesar  350  dalam  waktu  3  detik.  Hasil  akurasi  dari  pengujian  menggunakan model arsitektur 2-21-1 dapat dilihat pada tabel 4.6 terdapat 5 (lima) jenis kegiatan yang dipakai dalam pengujian. Nilai target diperoleh dari tabel data normalisasi tahun 2015, nilai output diperoleh dari hasil pelatihan menggunakan Sorftware Matlab R2011b dengan rumus [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT), nilai error diperoleh dari error ^2 (^ = pangkat), jumlah SSE adalah total keseluruhan nilai SSE. Nilai MSE  diperoleh  dari  SSE/5  (nilai  SSE  dibagi  nilai  data)  dan  hasil  1  (benar)diperoleh  dari  rumus =if(error<=0,01;1;0) untuk data pengujian. Nilai akurasi (%) diperoleh dari jumlah benar / 5*100 (5 = jumlah data).
Tabel 12. Hasil Akurasi Data Testing dengan Model Arsitektur 2-21-1
No Pola Target Output Error SSE Hasil 1 Pola 1  0.90000 2.69980 -1.79980  3.23928004 1 2 Pola 2  0.11769 0.15550 -0.03781  0.00142959 1 3 Pola 3  0.19983  -0.14570 0.34553 0.11939196 0 4 Pola 4  0.22012  -0.13490 0.35502 0.12603660 0

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
5 Pola 5  0.10000 0.14920 -0.04920  0.00242064 1 3.48613818 60 MSE 0.87153455
c) Pengujian Data dengan Model Arsitektur 2-22-1
Pada  tahap  ini  pelatihan  dan  pengujian  data  dengan  algoritma Backpropagation menggunakan  model arsitektur 2-22-1 .  Maksudnya  pelatihan  dan  pengujian  data  menggunakan layer masukan  sebanyak  2 neuron ,  22 layer tersembunyi  dan  1 neuron keluaran.  Pengujian  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  model arsitektur 2-22-1 dapat dilihat pada gambar 3. dibawah ini.
Gambar 3. Pelatihan Menggunakan Model Arsitektur 2-22-1
Gambar  3.  dapat  dijelaskan  bahwa  pelatihan  dan  pengujian  dengan  model  arsitektur  2-22-1 menghasilkan epoch sebesar  2960  dalam  waktu  22  detik.  Hasil  akurasi  dari  pengujian  menggunakan model arsitektur 2-22-1 dapat dilihat pada tabel 4.7. terdapat 5 (lima) jenis kegiatan yang dipakai dalam pengujian. Nilai target diperoleh dari tabel data normalisasi tahun 2015, nilai output diperoleh dari hasil pelatihan menggunakan Software Matlab R2011b dengan rumus [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT), nilai error diperoleh dari : target – output, nilai SSE diperoleh dari : error ^2 (^ = pangkat), jumlah SSE adalah  total  keseluruhan  nilai  SSE.  Nilai  MSE  diperoleh  dari  :  jumlah  SSE/5  (banyak  jenis  kegiatan) dan hasil 1 (benar) diperoleh dari rumus = IF(error<=0.01;1;0) untuk data pengujian. Nilai akurasi (%) diperoleh dari : jumlah benar/5*100.
Tabel 13. Hasil Akurasi Data Testing Dengan Model Arsitektur 2-22-1 No Pola Target Output Error SSE Hasil 1 Pola 1  0.90000  -0.03500 0.93500 0.87422500 0 2 Pola 2  0.11769 0.14660 -0.02891  0.00083578 1 3 Pola 3  0.19983  -0.26830 0.46813 0.21914703 0 4 Pola 4  0.22012  -0.00290 0.22302 0.04973628 0 5 Pola 5  0.10000  -0.04710 0.14710 0.02163841 0 1.14394409 20 MSE 0.28598602
d) Pengujian Data dengan Model Arsitektur 2-23-1
Pada  tahap  ini  pelatihan  dan  pengujian  data  dengan  algoritma Backpropagation menggunakan  model arsitektur 2-23-1 .  Maksudnya  pelatihan  dan  pengujian  data  menggunakan layer masukan  sebanyak  2 neuron , 23 layer tersembunyi dan 1 neuron keluaran.
Pengujian jaringan syaraf tiruan dengan model arsitektur 2-23-1 dapat dilihat pada gambar 4. dibawah ini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Gambar  4.  dapat  dijelaskan  bahwa  pelatihan  dan  pengujian  dengan  model  arsitektur 2-23-1 menghasilkan epoch sebesar 6416 dalam waktu 48 detik. Hasil akurasi dari pengujian menggunakan model arsitektur 2-23-1 dapat dilihat pada tabel 4. terdapat 5 (lima)  jenis  kegiatan  yang  dipakai  dalam  pengujian.  Nilai  target  diperoleh  dari  tabel  data  normalisasi tahun 2015, nilai output diperoleh dari hasil pelatihan menggunakan Software Matlab R2011b dengan rumus [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT), nilai error diperoleh  dari  :  target  – output, nilai  SSE diperoleh  dari  : error ^2  (^  =  pangkat),  jumlah  SSE  adalah  total  keseluruhan  nilai  SSE.  Nilai  MSE diperoleh  dari  :  jumlah  SSE/5  (banyak  jenis  kegiatan)  dan  hasil  1  (benar)  diperoleh  dari  rumus = IF(error<=0.01;1;0) untuk data pengujian. Nilai akurasi (%) diperoleh dari : jumlah benar/5*100.
Tabel 14. Hasil Akurasi Data Testing dengan Model Arsitektur 2-23-1 No Pola Target Output Error SSE Hasil 1 Pola 1  0.90000 2.38890 -1.48890  2.21682321 1 2 Pola 2  0.11769 0.07850 0.03919 0.00153587 0 3 Pola 3  0.19983 0.11510 0.08473 0.00717941 0 4 Pola 4  0.22012 0.30150 -0.08138  0.00662330 1 5 Pola 5  0.10000  -0.20840 0.30840 0.09511056 0 2.23216179 40 MSE 0.55804045
e) Pengujian Data dengan Model Arsitektur 2-24-1
Pada  tahap  ini  pelatihan  dan  pengujian  data  dengan  algoritma Backpropagation menggunakan  model arsitektur 2-24-1 .  Maksudnya  pelatihan  dan  pengujian  data  menggunakan layer masukan  sebanyak  2 neuron , 24 layer tersembunyi dan 1 neuron keluaran.
Pengujian jaringan syaraf tiruan dengan model arsitektur 2-24-1 dapat  dilihat pada gambar  5. dibawah ini.
Gambar 5. Pelatihan Menggunakan Model Arsitektur 2-24-1
Gambar  5.  dapat  dijelaskan  bahwa  pelatihan  dan  pengujian  dengan  model  arsitektur 2-24-1 menghasilkan epoch sebesar 3221 dalam waktu 24 detik.
Hasil  akurasi  dari  pengujian  menggunakan  model  arsitektur 2-24-1 dapat  dilihat  pada  tabel  4.9. terdapat  5  (lima)  jenis  kegiatan  yang  dipakai  dalam  pengujian.  Nilai  target  diperoleh  dari  tabel  data normalisasi  tahun  2015,  nilai output diperoleh  dari  hasil  pelatihan  menggunakan Software Matlab R2011b dengan rumus [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT), nilai error diperoleh dari : target – output, nilai SSE diperoleh dari : error ^2 (^ = pangkat), jumlah SSE adalah total keseluruhan nilai SSE. Nilai MSE  diperoleh  dari  :  jumlah  SSE/5  (banyak  jenis  kegiatan)  dan  hasil  1  (benar)  diperoleh  dari  rumus = IF(error<=0.01;1;0) untuk data pengujian. Nilai akurasi (%) diperoleh dari : jumlah benar/5*100.
Tabel 15. Hasil Akurasi Data Testing dengan Model Arsitektur 3-45-1
No Pola Target Output Error SSE Hasil 1 Pola 1  0.90000  1.26690  -0.36690  0.13461561 1 2 Pola 2  0.11769  0.07420 0.04349 0.00189139 0 3 Pola 3  0.19983  0.74070  -0.54087  0.29253882 1 4 Pola 4  0.22012  0.72740  -0.50728  0.25733672 1 5 Pola 5  0.10000  0.11700  -0.01700  0.00028900 1 0.68638255 80 MSE 0.17159564

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
f) Kesimpulan Pelatihan dan Pengujian Jaringan Saraf Tiruan
Kesimpulan  dari  pelatihan  dan  pegujian  data  dapat  dilihat  pada  tabel  16.  yang  menggunakan  5  model arsitektur.
Tabel 16. Kesimpulan Pelatihan dan Pengujian Jaringan Algoritma Backpropagation NO  Arsitektur Training Testing Epoch  Waktu MSE MSE Akurasi 1 2 - 20 - 1 3109 0:56 0.00063869  0.37254282 100 2 2 - 21 -1 3795 1:01 0.00099198  0.87153455 60 3 2 - 22 - 1 583 0:14 0.00100378  0.28598602 20 4 2 - 23 - 1 91 0:01 0.00100852  0.55804045 40 5 2 - 24 - 1 100 0:04 0.00085177  0.17159564 80
Berdasarkan  tabel  16.  dapat  dijelaskan  bahwa  model  arsitektur  pelatihan 2-24-1 menggunakan layer masukan  sebanyak  2 neuron , layer tersembunyi  sebanyak  24 neuron dan layer keluaran  sebanyak 1 neuron dengan epoch sebesar 100 iterasi, waktu 00:04, MSE pelatihan sebesar 0.00085177 dan MSE pengujian sebesar 0.17159564 dengan tingkat akurasi sebesar 80%.
g) Hasil Estimasi Menggunakan Algoritma Backpropagation Dalam melakukan proses estimasi untuk beberapa tahun berikutnya, penelitian ini menggunakan data pengujian dengan model arsitektur terbaik yakni 2-24-1.
h) Hasil Prediksi Tahun 2016 Menggunakan Model Arsitektur 2-24-1 Untuk mendapatkan hasil prediksi, penulis menggunakan Software Matlab R2011b dengan data yang diolah  merupakan  data  pengujian  (testing)  dan  menggunakan  model  arsitektur  terbaik  yakni 2-24-1 . Hasil prediksi tahun 2016 dapat dilihat pada tabel 17.
Tabel 17. Prediksi Tahun 2016 No Data Real Target Target Prediksi Prediksi 1 110,785 0.9000 0.9000 110785 2 11,593 0.1177 0.0742 6079 3 22,008 0.1998 0.2199 24553 4 24,580 0.2201 0.1966 21598 5 9,350 0.1000 0.1463 15221
Berdasarkan  tabel  17.  dapat  dijelaskan  bahwa  data  real  diperoleh  dari  tahun  2015,  data  target diperoleh  dari  data  testing  tahun  2015  yang  telah  dinormalisasi,  target  prediksi  diperoleh menggunakan Software Matlab R2011b dengan Source Code sebagai berikut : >> net=newff(minmax(PP),[45,1],{'tansig','tansig'},'traingd'); >> net.LW{1,1}; >> net.b{1}; >> net.LW{2,1}; >> net.b{2}; >> net.trainParam.epochs=100000; >> net.trainParam.goal = 0.001; >> net.trainParam.Lr = 0.01; >> net.trainParam.show = 1000; >> net=train(net,PP,TT) [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT)
i) Hasil Prediksi Tahun 2017 Menggunakan Model Arsitektur 2-24-1 Untuk mendapatkan hasil prediksi, penulis menggunakan Software Matlab R2011b dengan data yang diolah  merupakan  data  pengujian  ( testing )  dan  menggunakan  model  arsitektur  terbaik  yakni 2-24-1 . Hasil prediksi tahun 2017 dapat dilihat pada tabel 18.
Tabel 18. Prediksi Tahun 2017 No Data Real Target Target Prediksi Prediksi 1 110785 0.88000 0.88000 108167 2 6079 0.09769 0.05420 98712 3 24553 0.17983 0.20010 13101 4 21598 0.20012 0.17650 10013 5 15221 0.08000 0.12620 3429

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Berdasarkan  tabel  18.  dapat  dijelaskan  bahwa  data  real  diperoleh  dari  tahun  2016,  data  target diperoleh  dari  data  testing  tahun  2016  yang  telah  dinormalisasi,  target  prediksi  diperoleh menggunakan Software Matlab R2011b dengan Source Code sebagai berikut : >> net=newff(minmax(PP),[45,1],{'tansig',' tansig '},'traingd'); >> net.LW{1,1}; >> net.b{1}; >> net.LW{2,1}; >> net.b{2}; >> net.trainParam.epochs=100000; >> net.trainParam.goal = 0.001; >> net.trainParam.Lr = 0.01; >> net.trainParam.show = 1000; >> net=train(net,PP,TT) [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT)
j) Hasil Prediksi Tahun 2018 Menggunakan Model Arsitektur 2-24-1
Untuk mendapatkan hasil prediksi, penulis menggunakan Software Matlab R2011b dengan data yang diolah  merupakan  data  pengujian  ( testing )  dan  menggunakan  model  arsitektur  terbaik  yakni 2-24-1 . Hasil prediksi tahun 2018 dapat dilihat pada 19.
Tabel 19. Prediksi Tahun 2018 No Data Real Target Target Prediksi Prediksi 1 110903 0.9000 0.89960 110852 2 12754 0.1509 0.13330 13101 3 23879 0.2358 0.18590 19811 4 21863 0.2205 0.25360 28447 5 8853 0.1212 0.15440 15793
Berdasarkan    tabel  19.  dapat  dijelaskan  bahwa  data  real  diperoleh  dari  tahun  2017,  data  target diperoleh  dari  data  testing  tahun  2017  yang  telah  dinormalisasi,  target  prediksi  diperoleh menggunakan Software Matlab R2011b dengan Source Code sebagai berikut : >> net=newff(minmax(PP),[45,1],{'tansig',' tansig '},'traingd'); >> net.LW{1,1}; >> net.b{1}; >> net.LW{2,1}; >> net.b{2}; >> net.trainParam.epochs=100000; >> net.trainParam.goal = 0.001; >> net.trainParam.Lr = 0.01; >> net.trainParam.show = 1000; >> net=train(net,PP,TT) [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT)
k) Hasil Prediksi Tahun 2019 Menggunakan Model Arsitektur 2-24-1 Untuk mendapatkan hasil prediksi, penulis menggunakan Software Matlab R2011b dengan data yang diolah  merupakan  data  pengujian  ( testing )  dan  menggunakan  model  arsitektur  terbaik  yakni 2-24-1 . Hasil prediksi tahun 2019 dapat dilihat pada tabel 20.
Tabel 20. Prediksi Tahun 2019 No Data Real Target Target Prediksi Prediksi 1 110852 0.8996 0.89790 110595 2 13101 0.1333 0.12750 16461 3 19811 0.1859 0.24050 30269 4 28447 0.2536 0.24980 31405 5 15793 0.1544 0.1101 14335
Berdasarkan  tabel  20.  dapat  dijelaskan  bahwa  data  real  diperoleh  dari  tahun  2019,  data  target diperoleh  dari  data  testing  tahun  2019  yang  telah  dinormalisasi,  target  prediksi  diperoleh menggunakan Software Matlab R2011b dengan Source Code sebagai berikut : >> net=newff(minmax(PP),[45,1],{'tansig',' tansig '},'traingd'); >> net.LW{1,1}; >> net.b{1}; >> net.LW{2,1};

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 2, February 2021, Page 199-209 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
>> net.b{2}; >> net.trainParam.epochs=100000; >> net.trainParam.goal = 0.001; >> net.trainParam.Lr = 0.01; >> net.trainParam.show = 1000; >> net=train(net,PP,TT) [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT)
l) Hasil Prediksi Tahun 2020 Menggunakan Model Arsitektur 2-24-1
Untuk  mendapatkan  hasil  prediksi,  penulis  menggunakan Software Matlab  R2011b  dengan  data yang diolah merupakan data pengujian ( testing ) dan menggunakan model arsitektur terbaik yakni 2- 24-1. Hasil prediksi tahun 2020 dapat dilihat pada tabel 21.
Tabel 21. Prediksi Tahun 2020 No Data Real Target Target Prediksi Prediksi 1 110595 0.8979 0.9055 111257 2 16461 0.12750 0.1531 20725 3 30269 0.2405 0.1890 25044 4 31405 0.2498 0.2387 31024 5 14335 0.1101 0.1486 20183
Berdasarkan  tabel  21.  dapat  dijelaskan  bahwa  data  real  diperoleh  dari  tahun  2019,  data  target diperoleh  dari  data  testing  tahun  2019  yang  telah  dinormalisasi,  target  prediksi  diperoleh menggunakan Software Matlab R2011b dengan Source Code sebagai berikut : >> net=newff(minmax(PP),[45,1],{'tansig',' tansig '},'traingd'); >> net.LW{1,1}; >> net.b{1}; >> net.LW{2,1}; >> net.b{2}; >> net.trainParam.epochs=100000; >> net.trainParam.goal = 0.001; >> net.trainParam.Lr = 0.01; >> net.trainParam.show = 1000; >> net=train(net,PP,TT) [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT)

## 3.5 Pembahasan
Berdasarkan    arsitektur    jaringan    syaraf    tiruan  tersebut  didapatkan  hasil  prediksi  jumlah  penduduk  usia produktif hingga 2020 di Pematangsiantar mengalami kenaikkan yang cukup stabil  dibandingkan hasil prediksi jumlah penduduk usia produktif  tahun  sebelumnya.  Sebagai perbandingan hasil prediksi jumlah penduduk usia produktif, maka dapat dilihat  pada  tabel 22. untuk  data  jumlah  penduduk usia produktif 3 tahun  kebelakang yaitu  tahun  2013 hingga 2015 dan data prediksi jumlah penduduk usia produktif 5 tahun kedepan yaitu tahun 2015 hingga 2020.
Tabel 22. Perbandingan Data Jumlah Penduduk usia produktif Uraian 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Bekerja 100,958 91,802 110,785 110785 110903 110852 110595 111257 Pengangguran Terbuka 7,145 9,373 11,593 6079 12754 13101 16461 20725 Sekolah 26,321 30,762 22,008 24553 23879 19811 30269 25044 Mengurus Rumah Tangga 27,233 32,007 24,580 21598 21863 28447 31405 31024 Lainnya 7,248 12,106 9,350 15221 8853 15793 14335 20183
Berdasarkan  tabel 22. Jumlah  penduduk usia produktif mengalami peningkatan setiap tahunnya. Namun dalam hal  ini, hasil prediksi  yang diperoleh   menggunakan metode Backpropagation dengan model arsitektur terbaik yakni  2-24-1  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  80%  merupakan  suatu  hal  yang  masih  merupakan  prediksi  yang dapat  digunakan  sebagai  acuan  atau  tidak.  Dengan  hasil  yang  diperoleh  dapat  digunakan  sebagai  acuan  di Pematangsiantar.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 2, February 2021, Page 199-209 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Hasil  prediksi  jumlah  penduduk  usia  produktif  tahun  2015  hingga  tahun  2020  mengalami  penaikan  dan penurunan dibanding jumlah penduduk usia produktif 3 tahun sebelumnya yakni tahun 2013 hingga tahun 2015. Setelah dilakukan pelatihan dan pengujian menggunakan 5 model arsitektur yakni 2-20-1, 2-21-1, 2-22-1, 2-23- 1,  dan  2-24-1,  maka  didapat  1  arsitektur  terbaik  dengan  model  2-24-1  yang  memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi yaitu 80% dan dengan learning rate yaitu 0.01, jumlah epoch sebanyak 3221 iterasi dengan waktu 24 detik dan nilai Mean Squared Error (MSE) terendah dibanding dengan model arsitektur lain sebesar 0.17159564.

## REFERENCES
[1] D.  Syahfitri,  A.  P.  Windarto,  M.  Fauzan,  and  Solikhun,  “Peningkatan  Nilai  Akurasi  Prediksi  Algortima Backpropogation (Kasus : Jumlah Pengunjung Tamu pada Hotel berbintang di Sumatera Utara),” J. Inf. Syst. Res. , vol. 2, no. 1, pp. 90–101, 2020.
[2] I. C. Saragih, D. Hartama, and A. Wanto, “Prediksi Perkembangan Jumlah Pelanggan Listrik Menurut Pelanggan Area Menggunakan Algoritma Backpropagation,” Build. Informatics, Technol. sicience , vol. 2, no. 1, pp. 48–54, 2020.
[3] T.  Ujianto,  B.  Winardi,  and  Karnoto,  “Proyeksi  Kebutuhan  Energi  Listrik  APJ  Pekalongan  Tahun  2014-2018 Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Metode Backpropagation Dengan Software MATLAB R2014A,” TRANSIENT , p. 638, 2015.
[4] R. L. Gema and D. Kartika,  “Algoritma Propagasi Balik Dalam Pencarian Pola Training Terbaik Untuk Menentukan Prediksi Produksi Usaha Songket Silungkang Dengan Menggunakan MATLAB,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komput. , p. 59, 2018.
[5] Y. D. Lestari, “Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Prediksi Penjualan jamur Menggunakan Algoritma Backpropagation,” J. ISD , p. 41, 2017.