Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.1.1047 Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 31-38 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## POLAK-RIBIERE CONJUGATE GRADIENT ALGORITHM IN PREDICTING THE PERCENTAGE OF OPEN UNEMPLOYMENT IN NORTH SUMATRA PROVINCE
Nanda Amalya *1 , Solikhun 2
1,2 Informatics Engineering Study Program, STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1 nandaamalya2323@gmail.com , 2 solikhun@amiktunasbangsa.ac.id
(Article received: May 14, 2023; Revision: June 7, 2023; published: January 31, 2024)

## Abstract
The economic problem that has a direct impact on human life and welfare is unemployment. One of the cities in Indonesia with the highest unemployment rate is North Sumatra Province. For example, Tebing Tinggi City had the highest unemployment rate of 9.73% in 2017, while Nias Selatan had the lowest percentage of 0.31%. This research is important to do in order to anticipate the unemployment rate in North Sumatra for any party, be it the government or the private sector, so that they can work together to overcome the problem of unemployment in the future which is the main problem in the economy. For example, the government creates programs to help reduce the number of unemployed, provide preparation or do other things, helping people to become more imaginative and have skills so they can compete in the world market. Predicting unemployment has been the subject of many studies,  one  of  which  is  by  utilizing  artificial  neural  networks.  This  study  aims  to  predict  the  percentage  of unemployed  in  North  Sumatra  from  2022  to  2026,  using  the  Backpropagation  Neural  Network  Algorithm,  the Conjugate Gradient Polak-Ribiere method and Matlab version 2011 for research and data analysis. This research utilizes open action rate stimulation data for the population of North Sumatra based on residents aged over 15 years from 2017 to 2021. Using five architectural models, namely: 4-50-1, 4-55-1, 4-70- 1, 4-75-1, and 4-77-1. The final results were obtained using the most accurate architectural model, namely model 4-75-1 which has a Mean Squared Error (MSE) of 0.0000004288 and an accuracy rate of 100% with a time of 00.09 at epoch 452.
Keywords : Backpropagation, Conjugate Gradient Polak-Ribiere, Neural Network, Prediction, Unemployment.

## ALGORITMA CONJUGATE GRADIENT POLAK-RIBIERE DALAM MEMPREDIKSI PERSENTASE PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI SUMATERA UTARA

## Abstrak
Masalah ekonomi  yang berdampak langsung pada kehidupan dan kesejahteraan  manusia adalah pengangguran. Salah satu kota di Indonesia dengan tingkat pengangguran tertinggi adalah Provinsi Sumatera Utara. Misalnya, Kota Tebing Tinggi memiliki persentase pengangguran tertinggi 9,73% pada tahun 2017, sedangkan Nias Selatan memiliki persentase terendah 0,31%. Penelitian tersebut penting dilakukan agar menjadi antisipasi terhadap tingkat pengangguran di Sumatera Utara bagi pihak manapun, baik itu pemerintah ataupun swasta agar dapat bekerja sama untuk  mengatasi  masalah  pengangguran  di  masa  mendatang  yang  menjadi  masalah  pokok  utama  dalam perekonomian.  Seperti  contohnya  pemerintah  membuat  program  untuk  membantu  mengurangi  jumlah pengangguran,  memberikan  persiapan  atau  melakukan  hal-hal  lain,  membantu  orang  dengan  menjadi  lebih imajinatif dan memiliki keterampilan sehingga mereka dapat bersaing di pasar dunia. Memprediksi pengangguran telah menjadi subjek banyak penelitian, salah satunya yaitu dengan memanfaatkan jaringan saraf tiruan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi persentase pengangguran di Sumatera Utara dari tahun 2022 sampai dengan tahun 2026,  dengan  menggunakan  algoritma Backpropagation Neural  Network metode Conjugate  Gradient  Polak- Ribiere dan Matlab versi 2011 untuk penelitian dan analisis data. Penelitian ini memanfaatkan data open action rate stimulasi penduduk Sumatera Utara berdasarkan penduduk berusia di atas 15 tahun dari tahun 2017 sampai dengan tahun 2021. Dengan menggunakan lima model arsitektur, yaitu :  4-50-1, 4-55-1, 4-70-1, 4-75-1, dan 4- 77-1. Diperoleh hasil akhir dengan menggunakan model arsitektur yang paling akurat yaitu model 4-75-1 yang memiliki Mean Squared Error (MSE) sebesar 0.0000004288 dan tingkat akurasi 100% dengan waktu 00.09 pada epoch 452.
Kata kunci : Backpropagation, Conjugate Gradient Polak-Ribiere, Neural Network, Pengangguran, Prediksi.
32 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 31-38

## 1. PENDAHULUAN
Pengangguran
merupakan salah satu permasalahan besar yang selalu diperhatikan bangsa Indonesia  dari  tahun  ke  tahun  selain  kemiskinan. Pengangguran saat ini merupakan masalah signifikan yang  harus  segera  diselesaikan  [1].  Tidak  adanya upaya maksimal dari otoritas pemerintah dan swasta dalam menciptakan lapangan kerja adalah salah satu pemicu  meningkatnya  jumlah  pengangguran  di Indonesia,  terutama  ditambah  dengan  rendahnya pelatihan  yang  didanai  pemerintah  dan  kekurangan SDM,  yang  membuat  individu  tidak  layak  untuk mencari pekerjaan [2].
Orang  yang  sedang  mencari  pekerjaan,  tidak bekerja sama sekali, sedang mencari pekerjaan yang layak, atau hanya bekerja dua hari dalam seminggu, dianggap sebagai pengangguran. Kurangnya korelasi antara jumlah orang yang mencari pekerjaan dengan jumlah pekerjaan yang tersedia biasanya merupakan akar  penyebab  pengangguran  [3].  Produktivitas  dan pendapatan  masyarakat  akan  menurun  akibat pengangguran,  dimana  dapat  menyebabkan  atau mengakibatkan  munculnya  masalah-masalah  sosial dan kemiskinan. Akibatnya, pengangguran seringkali menjadi  masalah  bagi  perekonomian.  Dengan membandingkan  jumlah  pengangguran  dengan jumlah  orang  yang  bekerja,  tingkat  persentase pengangguran dapat dihitung [4].
Salah  satu  ekonomi  makro  yang  berdampak langsung pada kehidupan manusia adalah pengangguran  [5].  Dalam  kehidupan  bermasyarakat tingkat  kesejahteraan  masyarakat  dapat  dilihat  dari tingkat penganggurannya [6]. Saat ini, pengangguran merupakan  masalah  signifikan  yang  harus  segera diselesaikan.  Di  setiap  provinsi,  khususnya  di Provinsi
Sumatera
Utara, permasalahan pengangguran terus menerus menjadi topik utama [7]. Perluasan pengangguran di negara-negara berkembang adalah karena lambannya pengembangan  pintu  pembukaan  potensi  bisnis dibanding  kan  dengan  perkembangan  cepat  tenaga kerja  [8]. Penyebab  pengangguran  di  sebabkan  oleh banyak  faktor  seperti  contohnya  faktor  pendidikan  , dimana  riwayat  pendidikan  menjadi  syarat  dalam beberapa  pekerjaan  [9].  Dan  untuk  penyebab umumnya pengangguran adalah karena para pencari kerja  atau  jumlah  angkatan  kerja  tidak  sebanding dengan jumlah lapangan pekerjaan yang tersedia.
Penelitian  tersebut  penting  dilakukan  adalah agar menjadi antisipasi terhadap tingkat pengangguran  di  Sumatera  Utara  bagi  pihak manapun,  baik  itu  pemerintah  ataupun  swasta  agar dapat  bekerja  sama  untuk  mengatasi  masalah pengangguran  di  masa  mendatang  yang  menjadi masalah  pokok  utama  dalam  perekonomian  [10]. Seperti  contohnya  pemerintah  membuat  program untuk membantu mengurangi jumlah pengangguran, memberikan  persiapan  atau  melakukan  hal-hal  lain, membantu orang dengan menjadi lebih imajinatif dan
memiliki  keterampilan  sehingga  mereka  dapat bersaing di pasar dunia. Memprediksi pengangguran telah  menjadi  subjek  di  banyak  penelitian,  salah satunya  yaitu  dengan  memanfaatkan  jaringan  saraf tiruan,  sebuah  sistem  adaptif  yang  dapat  mengubah strukturnya untuk memecahkan masalah berdasarkan informasi  eksternal  maupun  internal  yang  mengalir melalui jaringan tersebut [11].
Pada penelitian-penelitian sebelumnya,  metode estimasi area kecil telah digunakan dalam penelitian sebelumnya untuk memperkirakan atau memprediksi tingkat pengangguran terbuka di Jambi. Zero Inflated Binomial  adalah  model  yang  digunakan.  Kajian  ini sampai  pada  kesimpulan  yang  sama  dengan  kajian yang  dilakukan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS), yaitu dari 100 orang yang bekerja, empat orang yang menganggur  [11].  Selanjutnya  dilakukan  penelitian untukmelihat  persentase  tingkat  pengangguran terbuka  di  Sumatera  Utara  tahun  2010-2015 menggunakan jaringan saraf tiruan Backpropagation. Penelitian  ini  menghasilkan  akurasi  sebesar  88% dengan nilaiMSE sebesar 0,55701127 [13]. Dan pada penelitian  kali  ini,  penelitian  dilakukan  untuk memprediksi tingkat  persentase  pengangguran terbuka  di  Sumatera  Utara  dengan  menggunakan Jaringan  Saraf  Tiruan  metode  Conjugate  Gradient Polak-Ribiere.
Salah  satu  masalah  yang  menarik  dalam  ilmu pengetahuan  adalah  peramalan  atau  prediksi,  dan masih  banyak  lagi  selain  itu.  Dalam  praktiknya, peramalan  atau  prediksi  biasanya  digunakan  untuk memprediksi  berbagai  variabel,  termasuk  volume aliran  sungai,  nilai  tukar  mata  uang,  dan  penjualan. Ada  banyak  cara  untuk  membuat  prediksi, diantaranya  yaitu  dengan  menggunakan  teknik kecerdasan buatan. Salah satu alat yang paling umum digunakan  untuk  tujuan  tersebut  adalah  Artificial Neural  Network  (ANN)  atau  Jaringan  Saraf  Tiruan (JST) [14].
Istilah  Artificial  Neural  Network  (ANN)  atau Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  mengacu  pada  sistem yang dimodelkan setelah jaringan saraf manusia dan terdiri  dari  kumpulan  unit  pemrosesan  diskrit  [15]. Paradigma  pemrosesan  informasi  yang  disebut Jaringan  Saraf  Tiruan  didasarkan  pada  sistem  sel saraf  biologis,  seperti  halnya  otak  memproses informasi.  Jaringan  Saraf  Tiruan  berfungsi  mirip dengan  manusia,  yang  menggunakan  contoh  untuk mempelajari  cara  memecahkan  masalah  yang mengikuti  pola  serupa.  Sebuah  sistem  pemrosesan informasi  yang  dikenal  sebagai  Artificial  Neural Network (ANN) adalah model matematis pemahaman  manusia  (juga  dikenal  sebagai  kognisi manusia)  yang  karakteristiknya  mirip  dengan Jaringan Saraf Biologi (JSB) [16].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Sumber Data
Mengumpulkan serta menyediakan data adalah hal pertama yang dilakukan untuk mendesain model jaringan syaraf tiruan [17]. Dataset atau data mentah Persentase  pengangguran  terbuka  pada  penduduk berusia 15 tahun ke atas di Sumatera Utara dari tahun 2017  hingga  2021  dapat  dilihat  pada  tabel  1,  data tersebut  diperoleh  melalui  website  https://www. bps.go.id/.
Tabel 1. Data Mentah Persentase Pengangguran Terbuka
Penduduk Sumatera Utara 15 Tahun Keatas (2017 – 2021) No Kabupaten Tahun 2017 2018 2019 2020 2021 1 Sumatera Utara 5,6 5,56 5,41 6,91 6,33 2 Nias 1,19 1,62 1,09 3,49 3,12 3 Mandailing Natal 5,75 4,43 6,37 6,5 6,12 4 Tapanuli Selatan 5,8 5,28 4,17 4,42 4 5 Tapanuli Tengah 7,39 6,38 7,26 7,54 7,24 6 Tapanuli Utara 1,89 1,42 1,33 2,94 1,54 7 Toba Samosir 2,18 2,15 1,26 2,5 0,83 8 Labuhan Batu 7,09 6,98 5,7 6,05 5,66 9 Asahan 5,95 5,26 6,86 7,24 6,39 10 Simalungun 5,62 5,1 4,39 4,58 4,17 11 Dairi 1,42 1,69 1,58 1,75 1,49 12 Karo 1,34 1,5 1,09 1,83 1,95 13 Deli Serdang 6,16 7,06 5,74 9,5 9,13 14 Langkat 3,57 4,67 5,3 7,02 5,12 15 Nias Selatan 1,28 3,77 2,25 4,15 3,91 16 Humbang Hasundutan 0,31 0,34 0,33 0,84 1,94 17 Pakpak Bharat 0,49 0,43 0,19 1,93 1,36 18 Samosir 1,28 1,35 1,25 1,2 0,7 19 Serdang Bedagai 5,98 5,1 4,37 5,54 3,93 20 Batu Bara 5 5,39 6,69 6,48 6,62 21 Padang Lawas Utara 3,21 3,15 3,21 3,11 3,19 22 Padang Lawas 4,24 4,1 4,24 4,11 4,07 23 Labuhanbatu Selatan 5,68 4,79 4,8 4,9 4,71 24 Labuanbatu Utara 6,35 5,67 5,84 6,82 5,71 25 Nias Utara 2,67 2,4 3,07 4,54 3 26 Nias Barat 1,23 1,23 1,63 1,71 0,74 27 Sibolga 9,29 8,61 7,4 8 8,72 28 Tanjungbalai 5,5 5,58 6,82 6,97 6,59 29 Pematangsiantar 8,8 12,1
4 11,0 9 11,5 11 30 Tebing Tinggi 9,73 7,23 8,6 9,98 8,37 31 Medan 9,46 8,25 8,53 10,7 4 10,8 1 32 Binjai 5,95 7,4 6,14 8,67 7,86 33 Padangsidimpuan 3,78 5,18 4,34 7,45 7,18 34 Gunungsitoli 6 5,92 5,59 5,94 4,8

## 2.2. Kerangka Kerja Penelitian
Setelah  semua  data  terkumpul,  diolah  untuk menghasilkan  data  yang  dapat  digunakan  untuk menyelesaikan  permasalahan  prediksi  presentase tingkat pengangguran di sumatera utara. Identifikasi presentase  tingkat  pengangguran  dan  pengumpulan data  dimungkinkan  oleh  hal  ini.  Berdasarkan bagaimana  data  diolah,  temuan  penelitian  dapat digunakan  untuk  membuat  kesimpulan.  Sebagai kesimpulan,  strategi  pemecahan  masalah  yang dikembangkan di awal akan disajikan. Pada Gambar
1 merupakan alur kerja dari kerangka kerja penelitian yang dilakukan.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.3. Backpropagation
Metode  penurunan  gradient  untuk  membatasi atau  mengurangi  kesalahan  kuadrat  error  output (keluaran) merupakan pengertian dari Backpropagation.  Ada  3  tahapan  yang  harus diselesaikan  dalam  persiapan  jaringan,  yaitu  tahap perambatan-balik, tahap perambatan maju, dan tahap perubahan  bobot  dan  bias.  Terdapat  hidden  layer, input  layer  dan  output  layer  didalam  arsitektur jaringan ini [12]. Pada gambar 2 menunjukkan model struktur jaringan saraf tiruan.

## Gambar 2. Model Struktur Jaringan Saraf Tiruan

## 2.4. Conjugate Gradient Polak Ribiere
Conjugate  Gradient  Polak-Ribiere  digunakan sebagai metode dalam penelitian ini. Fungsi pelatihan jaringan yang memperbarui nilai bobot dan nilai bias sesuai  dengan  konjugasi  gradient  propagasi  balik dengan pembaruan konjugasi Polak-Ribiere merupakan pengertian dari Conjugate gradient Polak- Ribiere  [18].  E.  Stiefel  dan  M.R.  Hestenes mengembangkan  algoritma  conjugate  gradient. Ketika pertama kali digunakan untuk menyelesaikan persamaan  linier  atau  matriks  secara  iteratif, pendekatan ini digunakan [19]. Arah pencarian pada Algoritma  Conjugate  Gradient  Polak  Ribiere ditentukan oleh arah konjugasi. Umumnya, algoritma ini  lebih  cepat  konvergen  dibandingkan  dengan
Awal Dataset
Data Pengujian Data Pelatihan Conjugate Gradient Polak Ribiere Evaluasi Prediksi (Performance) Akhir Output Bobot Unit Pengolah j Wj1 Wj2 Wj3 Input X 1 X 2 X 3

## 34
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 31-38
metode  derivasi  tercepat  [20].  Fungsi  pelatihan jaringan  yang  disebut  Gradient  Konjugasi  Polak Ribiere  membuat  Polak-Ribiere  memperbarui  nilai bobot dan bias berdasarkan gradient propagasi balik konjugasi [21].

## 2.5. Perancangan Arsitektur
Berikut adalah salah satu contoh arsitektur yang akan  digunakan  untuk  melakukan  pelatihan,  terdiri dari  3  input  layer  yaitu  1  blok  input  layer,  1  blok hidden  layer,  dan  1  blok  output  layer  [22].  Berikut contoh  arsitektur  model  4-5-1.  Pada  Gambar  3 menunjukkan arsitektur jaringan saraf tiruan.
Gambar 3. Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan (4-5-1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pendefinisian input dan target
Data  pengangguran  penduduk  Sumatera  Utara berdasarkan  usia  15  tahun  ke  atas  dari  tahun  2017 sampai  2021  kemudian  akan  diolah  oleh  Artificial Neural  Network  (ANN)  atau  Jaringan  Saraf  Tiruan (JST)  dengan  menggunakan  metode  conjugate gradient polak-ribiere. Data harus digambarkan atau diubah  ke  dalam  bentuk  numerik  antara  0  sampai dengan 1 agar data dapat dikenali oleh Jaringan Saraf Tiruan, baik isi maupun variabelnya yang merupakan masukan  data  pengangguran  penduduk  Sumatera Utara  berdasarkan  usia  15  tahun  ke  atas  dari  tahun 2017  sampai  2021  sebagai  pengenalan  pola  dan keluaran  yang  merupakan  prediksi  pengangguran penduduk  Sumatera  Utara  berusia  15  tahun  ke  atas dari  tahun  2022  sampai  2026  yang  didapatkan  dari model  arsitektur  terbaik  pada  saat  penentuan  pola terbaik.  Hal  ini  disebabkan  jaringan  menggunakan logsig (fungsi aktivasi sigmoid biner) dengan rentang 0 sampai 1. Agar definisi setiap variabel lebih mudah diingat, nilai yang digunakan ditentukan berdasarkan kategorinya [23].

## 3.2. Penetapan Masukan (Input) dan Target
Hasil yang ingin dicapai pada proses ini adalah terprediksinya  suatu  nilai  sebagai  penentuan  untuk pola arsitektur yang terbaik dari beberapa rangkaian penentuan  pola  yang  dikerjakan.  Penetapan  pola terbaik  untuk  prediksi  pengangguran  adalah  dengan memilih  tingkat  error  minimum  dari  target
pengangguran.  Semakin  kecil  error  minimum  suatu target, maka semakin bagus. 0,000 - 0,001 merupakan nilai  kesalahan/error  minimum  yang  terbaik  [24]. Untuk  itu  dalam  transformasi  ada  dua  data  yang digunakan  untuk  melakukan  prediksi,  yaitu  Data Latih dan Data Uji yang diambil dari data Persentase Pengangguran Terbuka Penduduk Sumatera Utara 15 Tahun Keatas (2017 – 2021).

## Tabel 2. Data Latih Persentase Pengangguran Terbuka Penduduk Sumatera Utara 15 Tahun Keatas
No Kabupaten Tahun 2017 2018 2019 2020 Tar get 1 Sumatera Utara 5,6 5,56 5,41 6,91 6,91 2 Nias 1,19 1,62 1,09 3,49 3,49 3 Mandailing Natal 5,75 4,43 6,37 6,5 6,5 4 Tapanuli Selatan 5,8 5,28 4,17 4,42 4,42 5 Tapanuli Tengah 7,39 6,38 7,26 7,54 7,54 6 Tapanuli Utara 1,89 1,42 1,33 2,94 2,94 7 Toba Samosir 2,18 2,15 1,26 2,5 2,5 8 Labuhan Batu 7,09 6,98 5,7 6,05 6,05 9 Asahan 5,95 5,26 6,86 7,24 7,24 10 Simalungun 5,62 5,1 4,39 4,58 4,58 11 Dairi 1,42 1,69 1,58 1,75 1,75 12 Karo 1,34 1,5 1,09 1,83 1,83 13 Deli Serdang 6,16 7,06 5,74 9,5 9,5 14 Langkat 3,57 4,67 5,3 7,02 7,02 15 Nias Selatan 1,28 3,77 2,25 4,15 4,15 16 Humbang Hasundutan 0,31 0,34 0,33 0,84 0,84 17 Pakpak Bharat 0,49 0,43 0,19 1,93 1,93 18 Samosir 1,28 1,35 1,25 1,2 1,2 19 Serdang Bedagai 5,98 5,1 4,37 5,54 5,54 20 Batu Bara 5 5,39 6,69 6,48 6,48 21 Padang Lawas Utara 3,21 3,15 3,21 3,11 3,11 22 Padang Lawas 4,24 4,1 4,24 4,11 4,11 23 Labuhanbatu Selatan 5,68 4,79 4,8 4,9 4,9 24 Labuanbatu Utara 6,35 5,67 5,84 6,82 6,82 25 Nias Utara 2,67 2,4 3,07 4,54 4,54 26 Nias Barat 1,23 1,23 1,63 1,71 1,71 27 Sibolga 9,29 8,61 7,4 8 8 28 Tanjungbalai 5,5 5,58 6,82 6,97 6,97 29 Pematangsiantar 8,8 12,1 4 11,0 9 11,5 11,5 30 Tebing Tinggi 9,73 7,23 8,6 9,98 9,98 31 Medan 9,46 8,25 8,53 10,7 4 10,7 4 32 Binjai 5,95 7,4 6,14 8,67 8,67 33 Padangsidimpuan 3,78 5,18 4,34 7,45 7,45 34 Gunungsitoli 6 5,92 5,59 5,94 5,94
Tabel  2  merupakan  Data  Latih  Persentase Pengangguran Terbuka Penduduk Sumatera Utara 15 Tahun Keatas.
Tabel 3. Data Uji Persentase Pengangguran Terbuka Penduduk Sumatera Utara 15 Tahun Keatas
No Kabupaten Tahun 2018 2019 2020 2021 Targ et 1 Sumatera Utara 5,6 5,56 5,41 6,33 6,33 2 Nias 1,19 1,62 1,09 3,12 3,12 3 Mandailing Natal 5,75 4,43 6,37 6,12 6,12 4 Tapanuli Selatan 5,8 5,28 4,17 4 4 5 Tapanuli Tengah 7,39 6,38 7,26 7,24 7,24 6 Tapanuli Utara 1,89 1,42 1,33 1,54 1,54 7 Toba Samosir 2,18 2,15 1,26 0,83 0,83 8 Labuhan Batu 7,09 6,98 5,7 5,66 5,66 9 Asahan 5,95 5,26 6,86 6,39 6,39
10 Simalungun 5,62 5,1 4,39 4,17 4,17 11 Dairi 1,42 1,69 1,58 1,49 1,49 12 Karo 1,34 1,5 1,09 1,95 1,95 13 Deli Serdang 6,16 7,06 5,74 9,13 9,13 14 Langkat 3,57 4,67 5,3 5,12 5,12 15 Nias Selatan 1,28 3,77 2,25 3,91 3,91 16 Humbang Hasundutan 0,31 0,34 0,33 1,94 1,94 17 Pakpak Bharat 0,49 0,43 0,19 1,36 1,36 18 Samosir 1,28 1,35 1,25 0,7 0,7 19 Serdang Bedagai 5,98 5,1 4,37 3,93 3,93 20 Batu Bara 5 5,39 6,69 6,62 6,62 21 Padang Lawas Utara 3,21 3,15 3,21 3,19 3,19 22 Padang Lawas 4,24 4,1 4,24 4,07 4,07 23 Labuhanbatu Selatan 5,68 4,79 4,8 4,71 4,71 24 Labuanbatu Utara 6,35 5,67 5,84 5,71 5,71 25 Nias Utara 2,67 2,4 3,07 3 3 26 Nias Barat 1,23 1,23 1,63 0,74 0,74 27 Sibolga 9,29 8,61 7,4 8,72 8,72 28 Tanjungbalai 5,5 5,58 6,82 6,59 6,59 29 Pematangsiantar 8,8 12,1 4 11,0 9 11 11 30 Tebing Tinggi 9,73 7,23 8,6 8,37 8,37 31 Medan 9,46 8,25 8,53 10,8 1 10,8 1 32 Binjai 5,95 7,4 6,14 7,86 7,86 33 Padangsidimpuan 3,78 5,18 4,34 7,18 7,18 34 Gunungsitoli 6 5,92 5,59 4,8 4,8
Tabel  3  merupakan  Data  Uji  Persentase Pengangguran Terbuka Penduduk Sumatera Utara 15 Tahun Keatas.

## 3.3. Pengolahan Data
Menormalisasikan  data  latih  dan  uji  dari
Persentase Pengangguran Terbuka Penduduk Sumatera  Utara  15  Tahun  Keatas  (2017  –  2021) merupakan  cara  pengolahan  data  yang  akan dilakukan.  Pada  tabel  1  adalah  data  mentah Persentase Pengangguran Terbuka Penduduk Sumatera Utara 15 Tahun Keatas (2017 – 2021) yang akan di normalisasikan.
Tabel 4. Normalisasi Data Latih Persentase Pengangguran Terbuka Penduduk Sumatera Utara 15 Tahun Keatas No Kabupaten Tahun 2017 2018 2019 2020 Targ et 1 Sumatera Utara 0,462 0,459 0,449 0,550 0,550 2 Nias 0,167 0,196 0,160 0,321 0,321 3 Mandailing Natal 0,472 0,384 0,514 0,522 0,522 4 Tapanuli Selatan 0,476 0,441 0,366 0,383 0,383 5 Tapanuli Tengah 0,582 0,514 0,573 0,592 0,592 6 Tapanuli Utara 0,214 0,182 0,176 0,284 0,284 7 Toba Samosir 0,233 0,231 0,172 0,255 0,255 8 Labuhan Batu 0,562 0,555 0,469 0,492 0,492 9 Asahan 0,486 0,439 0,547 0,572 0,572 10 Simalungun 0,464 0,429 0,381 0,394 0,394 11 Dairi 0,182 0,200 0,193 0,204 0,204 12 Karo 0,177 0,188 0,160 0,210 0,210 13 Deli Serdang 0,500 0,560 0,472 0,723 0,723 14 Langkat 0,326 0,400 0,442 0,557 0,557 15 Nias Selatan 0,173 0,340 0,238 0,365 0,365
16 Humbang Hasundutan 0,108 0,110 0,109 0,144 0,144 17 Pakpak Bharat 0,120 0,116 0,100 0,216 0,216 18 Samosir 0,173 0,178 0,171 0,168 0,168 19 Serdang Bedagai 0,488 0,429 0,380 0,458 0,458 20 Batu Bara 0,422 0,448 0,535 0,521 0,521 21 Padang Lawas Utara 0,302 0,298 0,302 0,295 0,295 22 Padang Lawas 0,371 0,362 0,371 0,362 0,362 23 Labuhanbatu Selatan 0,468 0,408 0,409 0,415 0,415 24 Labuanbatu Utara 0,512 0,467 0,478 0,544 0,544 25 Nias Utara 0,266 0,248 0,293 0,391 0,391 26 Nias Barat 0,170 0,170 0,196 0,202 0,202 27 Sibolga 0,709 0,664 0,583 0,623 0,623 28 Tanjungbalai 0,455 0,461 0,544 0,554 0,554 29 Pematangsian tar 0,676 0,900 0,830 0,857 0,857 30 Tebing Tinggi 0,739 0,571 0,663 0,755 0,755 31 Medan 0,721 0,640 0,658 0,806 0,806 32 Binjai 0,486 0,583 0,498 0,668 0,668 33 Padangsidimp uan 0,340 0,434 0,378 0,586 0,586 34 Gunungsitoli 0,489 0,484 0,462 0,485 0,485
Tabel  4  merupakan  Normalisasi  Data  Latih Persentase Pengangguran Terbuka Penduduk
Sumatera Utara 15 Tahun Keatas.
Tabel 5. Normalisasi Data Uji Persentase Pengangguran Terbuka Penduduk Sumatera Utara 15 Tahun Keatas
No Kabupaten Tahun 2018 2019 2020 2021 Targ et 1 Sumatera Utara 0,462 0,459 0,449 0,511 0,511 2 Nias 0,167 0,196 0,160 0,296 0,296 3 Mandailing Natal 0,472 0,384 0,514 0,497 0,497 4 Tapanuli Selatan 0,476 0,441 0,366 0,355 0,355 5 Tapanuli Tengah 0,582 0,514 0,573 0,572 0,572 6 Tapanuli Utara 0,214 0,182 0,176 0,190 0,190 7 Toba Samosir 0,233 0,231 0,172 0,143 0,143 8 Labuhan Batu 0,562 0,555 0,469 0,466 0,466 9 Asahan 0,486 0,439 0,547 0,515 0,515 10 Simalungun 0,464 0,429 0,381 0,366 0,366 11 Dairi 0,182 0,200 0,193 0,187 0,187 12 Karo 0,177 0,188 0,160 0,218 0,218 13 Deli Serdang 0,500 0,560 0,472 0,698 0,698 14 Langkat 0,326 0,400 0,442 0,430 0,430 15 Nias Selatan 0,173 0,340 0,238 0,349 0,349 16 Humbang Hasundutan 0,108 0,110 0,109 0,217 0,217 17 Pakpak Bharat 0,120 0,116 0,100 0,178 0,178 18 Samosir 0,173 0,178 0,171 0,134 0,134 19 Serdang Bedagai 0,488 0,429 0,380 0,350 0,350 20 Batu Bara 0,422 0,448 0,535 0,530 0,530 21 Padang Lawas Utara 0,302 0,298 0,302 0,301 0,301 22 Padang Lawas 0,371 0,362 0,371 0,360 0,360 23 Labuhanbatu Selatan 0,468 0,408 0,409 0,403 0,403 24 Labuanbatu Utara 0,512 0,467 0,478 0,470 0,470 25 Nias Utara 0,266 0,248 0,293 0,288 0,288
36 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 31-38
26 Nias Barat 0,170 0,170 0,196 0,137 0,137 27 Sibolga 0,709 0,664 0,583 0,671 0,671 28 Tanjungbalai 0,455 0,461 0,544 0,528 0,528 29 Pematangsian tar 0,676 0,900 0,830 0,824 0,824 30 Tebing Tinggi 0,739 0,571 0,663 0,648 0,648 31 Medan 0,721 0,640 0,658 0,811 0,811 32 Binjai 0,486 0,583 0,498 0,613 0,613 33 Padangsidimp uan 0,340 0,434 0,378 0,568 0,568 34 Gunungsitoli 0,489 0,484 0,462 0,409 0,409 Tabel  5  Merupakan  Normalisasi  Data  Uji Persentase Pengangguran Terbuka Penduduk Sumatera Utara 15 Tahun Keatas.

## 3.4. Training dan Testing
Terdapat  5  pola  Arsitektur  yang  digunakan untuk  training  dan  testing  pada  prediksi  Persentase Pengangguran Terbuka Penduduk Sumatera Utara 15 Tahun  Keatas  dengan  menggunakan  algoritma backpropagatin  metode  Conjugate  Gradient  Polak- Ribiere, kelima pola arsitektur tersebut yaitu : 4-50- 1, 4-55-1, 4-70-1, 4-75-1, dan arsitektur 4-75-1.
Tabel 6. Training dan Testing Arsitektur Epoch Waktu MSE Accuracy 4-50-1 203 00.03 0,0000018821 94% 4-55-1 259 00.05 0,0000018688 97% 4-70-1 422 00.08 0,0000019724 97% 4-75-1 452 00.09 0,0000004288 100% 4-77-1 389 00.07 0,0000005721 100%
Pada  tabel  6  dapat  dilihat  Prediksi  Tingkat Pengangguran  Terbuka  penduduk  usia  15  tahun  di Sumatera  Utara  selama  lima  tahun  ke  depan,  dari tahun  2022  sampai  dengan  tahun  2026.  Dengan menggunakan  aplikasi/software  Matlab  versi  2011 dan  Microsoft  Excel,  perhitungan  dilakukan  dengan menggunakan model arsitektur terbaik yaitu 4-75-1.
Tabel 7. Hasil Prediksi Persentase Pengangguran Terbuka Penduduk Sumatera Utara 15 Tahun Keatas (2022-2026)
No Kabupaten Tahun 2022 2023 2024 2025 2026 1 Sumatera Utara 6,0 5,7 5,1 4,6 4,3 2 Nias 3,2 3,5 3,7 4,0 4,1 3 Mandailing Natal 5,8 5,5 5,0 4,5 4,2 4 Tapanuli Selatan 4,0 4,1 4,1 4,1 4,2 5 Tapanuli Tengah 6,8 6,3 5,5 4,8 4,3 6 Tapanuli Utara 1,9 2,4 3,0 3,7 4,0 7 Toba Samosir 1,3 2,0 2,7 3,5 4,0 8 Labuhan Batu 5,4 5,3 4,8 4,4 4,2 9 Asahan 6,0 5,7 5,1 4,6 4,3 10 Simalungun 4,1 4,2 4,2 4,1 4,2 11 Dairi 1,8 2,4 3,0 3,7 4,0 12 Karo 2,2 2,8 3,2 3,7 4,1 13 Deli Serdang 8,4 7,6 6,3 5,1 4,4 14 Langkat 5,0 4,9 4,6 4,3 4,2 15 Nias Selatan 3,9 4,0 4,1 4,1 4,1 16 Humbang Hasundutan 2,2 2,7 3,2 3,7 4,1 17 Pakpak Bharat 1,7 2,3 2,9 3,6 4,0
18 Samosir 1,1 1,9 2,6 3,5 4,0 19 Serdang Bedagai 3,9 4,1 4,1 4,1 4,1 20 Batu Bara 6,2 5,9 5,2 4,6 4,3 21 Padang Lawas Utara 3,3 3,6 3,7 4,0 4,1 22 Padang Lawas 4,0 4,2 4,1 4,1 4,2 23 Labuhanbatu Selatan 4,6 4,6 4,4 4,3 4,2 24 Labuanbatu Utara 5,4 5,3 4,8 4,4 4,2 25 Nias Utara 3,1 3,5 3,7 3,9 4,1 26 Nias Barat 1,2 1,9 2,7 3,5 4,0 27 Sibolga 8,1 7,3 6,1 5,0 4,4 28 Tanjungbalai 6,2 5,9 5,2 4,6 4,3 29 Pematangsian tar 10,0 8,9 7,1 5,5 4,4 30 Tebing Tinggi 7,7 7,1 6,0 5,0 4,3 31 Medan 9,9 8,7 7,1 5,4 4,4 32 Binjai 7,3 6,7 5,8 4,9 4,3 33 Padangsidimp uan 6,7 6,3 5,5 4,7 4,3 34 Gunungsitoli 4,7 4,7 4,4 4,3 4,2
Tabel  7  merupakan  Hasil  Prediksi  Persentase Pengangguran Terbuka Penduduk Sumatera Utara 15 Tahun Keatas (2022-2026).

## 4. DISKUSI
Dari  hasil  prediksi  persentase  pengangguran terbuka  penduduk  Sumatera  Utara  15  tahun  ke  atas dari  tahun  2022  sampai  dengan  2026  yang  telah  di lakukan, menunjukkan bahwa persentase penggangguran  di  Sumatera  Utara  mengalami penurunan.  Menggunakan  model  arsitektur  4-75-1 yang  memiliki  nilai  Mean  Squared  Error  (MSE) sebesar  0.0000004288  dan  tingkat  akurasi  100% dengan  waktu  00.09  pada  epoch  452.  Berbeda dibandingkan dengan penelitian sebelumnya tentang ”Analisis  Jaringan  Saraf  Dalam  Estimasi  Tingkat Pengangguran  TerbukaPenduduk  Sumatera  Utara”, Dimana  penelitian  tersebut  merupakan  penelitian yang  dilakukan  untuk  mengetahui  presentase pengganguran terbuka penduduk diatas 15 tahun dari tahun  2016  sampai  dengan  2020,  Dimana  hasil  dari penelitian tersebut menghasilkan akurasi 88% dengan nilai  Mean  Squad  Error  (MSE)  0.055701127 menggunakan model arsitektur 4-55-1 [24].

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini  antara  lain,  Penggunaan  arsitektur  4-75-1  dapat melakukan prediksi dengan MSE 0,0000004288 dan akurasi 100%.
Dari  tabel  hasil  prediksi,  dapat  dilihat  bahwa persentase  pengangguran  terbuka  penduduk  di provinsi Sumatera Utara  umur 15 tahun  keatas, dari tahun 2017-2021 mengalami peningkatan sedangkan dari tahun 2022-2026 mengalami penurunan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]
W. Saputra, J. T. Hardinata, And A. Wanto, “Penerapan Metode Resilient Dalam
Menentukan Model Arsitektur Terbaik Untuk Prediksi Pengangguran Terbuka Di Indonesia,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. , Pp.
21–29, 2019.
[2]
M.  P.  Nasional,  “Faktor-Faktor  Yang
Mempengaruhi Pengangguran Dan inflikasinya  terhadap  Indeks  Pembangunan Di Indonesia,” Ятыатат , Vol. Вы12у, No. 235,  P.  245,  2007,  [Online].  Available: Http://Digilib.Unila.Ac.Id/4949/15/Bab Ii.Pdf
[3] L.  Marini  And  N.  T.  Putri,  “Peluang
Terjadinya Pengangguran Di Provinsi Bengkulu :  Seberapa  Besar?,” Converg.  J. Econ. Dev. , Vol. 1, No. 2, Pp. 70–83, 2020, Doi:10.33369/Convergence-Jep.V1i2.10900.
[4] D. Setiawan, “Upaya Mengentaskan
Pengangguran  Terdidik  Melalui  Rintisan Desa  Vokasi  Berbasis  Unggulan  Daerah  Di Kecamatan  Ciwidey  Kabupaten  Bandung,”
Empowerment ,  Vol.  2,  No.  2,  Pp.  56–71, 2018, [Online]. Available: Http://E-
Journal.Stkipsiliwangi.Ac.Id/Index.Php/Emp owerment/Article/View/598
[5] S.  Hermuningsih,  “Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi,” No. September, Pp. 78–89, 2018.
[6] R.  D.  Sinaulan,  “Masalah  Ketenagakerjaan Di Indonesia,” Ideas J. Pendidikan, Sos. Dan Budaya ,  Vol.  5,  No.  1,  P.  55,  2019,  Doi: 10.32884/Ideas.V5i1.173.
[7] D.  R.  Swaramarinda,  “Analisis  Dampak Pengangguran Terhadap Kemiskinan Di Dki Jakarta,” J. Pendidik. Ekon. Dan Bisnis , Vol.
2, No. 2, P. 63, 2014, Doi: 10.21009/Jpeb.002.2.5.
[8] B. Hartono And R. Hapsari, “Kajian Metode Small  Area  Estimation  Untuk  Menduga Tingkat Pengangguran Terbuka,” J.  Litbang Sukowati    Media  Penelit.  Dan  Pengemb. , Vol.  1,  No.  2,  Pp.  95–106,  2018,  Doi: 10.32630/Sukowati.V1i2.27.
[9] V. T. Zianrini And E. D. Utami, “Determinan Pengangguran  Lulusan  Sma  Di  Provinsi Sumatera  Utara  Tahun  2019,” Semin.  Nas. Off.  Stat. ,  Vol.  2021,  No.  1,  Pp.  811–820, 2021, Doi:
10.34123/Semnasoffstat.V2021i1.1050.
[10] Putri,  “Produk  Mie  Samyang  (  Studi  Pada Mahasiswa  Di  Kota  Banda  Aceh  )  Disusun Oleh :  Putri  Fakultas  Ekonomi  Dan  Bisnis Islam  Universitas  Islam  Negeri  Ar-Raniry Banda Aceh 2021 M / 1442 H,” Skripsi , 2021.
[11] S.  Setti  And  A.  Wanto,  “Analysis  Of
Backpropagation  Algorithm  In  Predicting The Most Number Of Internet Users In The World,” J. Online Inform. , Vol. 3, No. 2, P. 110, 2019, Doi: 10.15575/Join.V3i2.205.
[12] M.  Andrijasa Et  Al. ,  “Penerapan  Jaringan
Syaraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi  Jumlah Pengangguran Di Provinsi Kalimantan Timur Dengan Menggunakan Algoritma Pembelajaran  Backpropagation,” J.  Inform. Mulawarman , Vol. 5, No. 1, 2010.
[13] S.  Solikhun,  M.  Safii,  And  A.  Trisno, “Jaringan  Saraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi
Tingkat Pemahaman Sisiwa Terhadap Matapelajaran Dengan Menggunakan Algoritma Backpropagation,” J-Sakti (Jurnal
Sains Komput. Dan Inform. , Vol. 1, No. 1, P. 24, 2017, Doi: 10.30645/J-Sakti.V1i1.26.
[14] J. I. Komputer, F. Matematika, D. A. N. Ilmu, And  P.  Alam,  “Untuk  Memprediksi  Luas Area Serangan,” 2016.
[15] Alimuddin, Teori Dan Aplikasi Dasar Sistem Kendali Cerdas , Vol. 55. 2020.
[16] S.  Annisa,  Z.  Lubis,  And  A.  Najmita, “Perancangan  Aplikasi  Jaringan  Syaraf Tiruan ( Neural Networks ) Untuk Pedeteksi Keaslian  Uang  Kertas,” J.  Electr.  Technol. , Vol. 5, No. 1, Pp. 1–8, 2020.
[17] M.  Roynaldi,  M.  Simanjuntak,  And  ..., “Jaringan  Saraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi Jumlah Pengangguran Di Kota Binjai Dengan Menggunakan  Metode  Backpropagation,” Jtik  (Jurnal  Tek.  … ,  Vol.  5,  No.  1,  2021,
[Online]. Available:
Https://Www.Jurnal.Kaputama.Ac.Id/Index.
Php/Jtik/Article/View/419
[18] W. Widyastuti And I. F. Soesianto, “Aplikasi Algoritma Conjugate Gradient Pada Jaringan Syaraf  Tiruan  Perambatan  Balik,” Univ. Gadjah Mada … , 2004, [Online]. Available: Https://Repository.Usd.Ac.Id/3148/2/1935_
Full.Pdf
[19] J.  Wang,  X.  Chi,  And  T.  Gu,  “Nonlinear Conjugate  Gradient  Methods  And  Their Implementations By Tao On Dawning 2000-
Ii,” … Environ. 2003, Ed. Jun Zhou … , Pp. 1– 4, 2003, [Online]. Available: Http://Www.Angelfire.Com/Me3/Farewell/ Numerico/Paper2.Pdf
[20] L.  C.  D.  Susasimy  And  W.  Sulistijanti, “Peramalan Kurs Dolar Amerika Serikat Dan
Riyal  Arab  Saudi  Terhadap  Rupiah  Dengan Neural  Network  Conjugate  Gradient  Polak Ribiere,” Proceeding  Of  The  Urecol ,  Pp.
136–147, 2021, [Online]. Available: Http://Repository.Urecol.Org/Index.Php/Pro ceeding/Article/View/1679%0ahttp://Reposi tory.Urecol.Org/Index.Php/Proceeding/Artic le/Download/1679/1645
[21] A.  P.  Windarto,  S.  Solikhun,  H.  Handrizal, And  M.  Fauzan,  “Jaringan  Saraf  Tiruan Dalam  Memprediksi  Sukuk  Negara  Ritel Berdasarkan  Kelompok  Profesi  Dengan
38 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 31-38
Backpropogation  Dalam  Mendorong  Laju Pertumbuhan  Ekonomi,” Klik  -  Kumpul.  J. Ilmu  Komput. ,  Vol.  4,  No.  2,  P.  184,  2017, Doi: 10.20527/Klik.V4i2.90.
[22] M. R. Alwanda, R. P. K. Ramadhan, And D.
Alamsyah, “Implementasi Metode Convolutional Neural Network Menggunakan  Arsitektur  Lenet-5  Untuk Pengenalan  Doodle,” J.  Algoritm. ,  Vol.  1,
No. 1, Pp. 45–56, 2020, Doi:
10.35957/Algoritme.V1i1.434.
[23] A. P. Windarto, M. R. Lubis, And Solikhun, “Model  Arsitektur  Neural  Network  Dengan Backpropogation Pada Prediksi Total Laba,”
Kumpul.  J.  Ilmu  Komput. ,  Vol.  05,  No.  02, Pp. 147–158, 2018.
[24] J. Wahyuni, Y. W. Paranthy, And A. Wanto, “Analisis  Jaringan  Saraf  Dalam  Estimasi Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Penduduk
Sumatera Utara,” Vol. 3, No. 1, 2018.