## Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation untuk Meramalkan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di Provinsi Maluku
Yopi Andry Lesnussa 1* , Endro Risamasu 2
*e-mail: yopi_a_lesnussa@yahoo.com
Program Studi Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Pattimura

## ABSTRACT
Open Unemployment is a population of working age who does not have any work, who are  actively  looking  for  work. Backpropagation is  an  algorithm  in  artificial  neural networks  (ANN)  that  is  used  to  predict  or  predict  data.  In  this  study,  the  Open Unemployment  Rate  will  be  predicted  in  Maluku  Province.  Based  on  the  results  of training analysis obtained an average forecasting success of 92.59% with the smallest error is MAPE = 0.0741%. The result prediction of 5 next years shows the fluctuatif data from 2019 (9.5134) to 2023 (9.7924).
Keywords : Backpropagation, artificial neural networks, Open Unemployment Rate.

## ABSTRAK
Pengangguran terbuka (Open Unemployment) adalah penduduk usia kerja yang tidak mempunyai pekerjaan apapun, yang secara aktif mencari pekerjaan. Backpropagation adalah  salah  satu  algoritma  pada  jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  yang  digunakan  untuk meramalkan  atau  prediksi  data.  Dalam  penelitian  ini  akan  diramalkan  Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di Provinsi Maluku. Berdasarkan hasil analisis pelatihan diperoleh rata-rata keberhasilan permalan  sebesar 92.59%  dengan error terkecil yaitu MAPE = 0.0741%. Hasil peramalan 5 tahun ke depan menunjukan data fluktuatif dari tahun 2019 (9.5134) sampai tahun 2023 (9.7924).
Kata Kunci: Backpropagtion, jaringan saraf tiruan, tingkat pengangguran terbuka

## PENDAHULUAN
Pengangguran ( Unemployment ) menjadi  salah  satu  permasalahan  utama ketenaga  kerjaan  yang  di  hadapi  negara berkembang, termasuk Indonesia.
Pengangguran  merupakan jumlah tenaga kerja  dalam  perekonomian  yang  secara aktif  mencari  pekerjaan  tetapi  belum mendapatkan  pekerjaan(Sukirno  2003). Berdasarkan  jam  kerja  pengangguran dibedakan  menjadi  tiga,  antara  lain pengangguran  terselubung  ( Disguessed Unemployment ),  setengah pengangguran
( Under Unemployment ) dan pengangguran terbuka ( Open
Unemployment ) (Harfina S 2009),
(Harfina S 2009) .
Penganggguran terbuka ( Open Unemployment )  adalah  penduduk  usia kerja  yang  tidak  mempunyai  pekerjaan apapun,  yang  secara  aktif  mencari pekerjaan. Tingkat pengangguran Terbuka  (TPT)  adalah  persentase  jumlah pengangguran  terhadap  jumlah  angkatan kerja(Harfina  S  2009),  (BPS  2018). Meramalkan Tingkat pengangguran Terbuka  (TPT)  selalu  menjadi  bagian penting dalam mengetahui jumlah pengangguran.  Dengan  memanfaatkan
kemajuan dan teknologi & informasi yang semakin  pesat  saat  ini,  dapat  dirancang sebuah sistem jaringan saraf tiruan  (JST) dalam meramalkan Tingkat Pengangguran Terbuka  (TPT)  dengan  menggunakan Metode
Backpropagation
(Puspitaningrum 2004).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk meramalkan
tingkat pengangguran terbuka  (TPT)  di  Provinsi  Maluku menggunakan  metode Backpropagation . Selanjutnya,  penelitian  ini  diharapkan dapat menjadi alternatif untuk Meramalkan Tingkat
pengangguran Terbuka (TPT) di Provinsi Maluku setiap tahunnya

## BAHAN DAN METODE
Penelitian  ini  menggunakan  data Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT) Provinsi  Maluku  yang  diperoleh  dari Badan  Pusat  Statistika  (BPS)  Provinsi Maluku.  Tipe  penelitian  adalah  studi kasus,  dengan  mengaplikasikan  Jaringan saraf  tiruan Backpropagation untuk meramalkan  atau  memprediksi  tingkat pengangguran terbuka selama  5 tahun ke depan  dari  Tahun  2005-2018  (selama  14
Tahun).  Metode  yang  digunakan  yaitu metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation (Fausett 2017) ,
(Puspitorini  2017).  Berikut  merupakan
Flowchart atau  bagan  alir  dari  proses training dan testing pada metode Backpropagation (Lesnussa  et  al.  2018), (Lesnussa,  Latuconsina,  and  Persulessy
2015):
Gambar 1.  Diagram Alir Proses Training pada Jaringan Backpropagation
Gambar 2. Diagram Aliran Proses Testing
pada Jaringan Backpropagation

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini variabel yang digunakan  adalah  Tingkat  pengangguran Terbuka (TPT) yang diperoleh dari Badan Pusat  Statistik,  masing-masing  data merupakan rekap tahunan selama 14 tahun terakhir  dari  2005-2018  pada  Tabel  1. Data  kemudian  di  normalisasi  ke  dalam selang  [0,1;  0,9]  dengan  mengunakan scalling  minmax (Nasution,  Khotimah, and Chamidah 2019), sebagai berikut:
x new = 0.8 ( x-x min ) x max -x min +0.1
Data  yang  telah  dinormalisasi  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 1.  Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Maluku
No  Tahun Jumlah 1 2005 15.01 2 2006 13.72 3 2007 12.20 4 2008 10.67 5 2009 10.57 6 2010 9.97 7 2011 10.81
8 2012 7.71 9 2013 9.91 10 2014 10.51 11 2015 9.93 12 2016 7.05 13 2017 9.29 14 2018 7.27 Tabel  2.  Tingkat  Pengangguran  Terbuka yang telah di normalisasi No Tahun Normalisasi 1 2005 0.9000 2 2006 0.7704 3 2007 0.6176 4 2008 0.4638 5 2009 0.4538 6 2010 0.3935 7 2011 0.4779 8 2012 0.1663 9 2013 0.3874 10 2014 0.4477 11 2015 0.3894 12 2016 0.1000 13 2017 0.3251 14 2018 0.1221
Pada  tahap  preprocessing,  data yang  telah  di  ditransformasi  melalui proses  normalisasi  data  diatas  kemudian akan digunakan sebagai parameter masukan.  Pada  tahap  ini  data  dibentuk menjadi, 2 variabel data time series dan 1 sebagai  data  target.  Data  ini  kemudian dibuat  pola  atau  skema  pembagian  data seperti pada Tabel 3 dan Tabel 4, sebagai berikut:
Tabel  3.  Skema  Pembagian  data  Untuk Prediksi
No X1 X2 Target 1 Data 2005 Data 2006 Data 2007 2 Data 2006 Data 2007 Data 2008 ... … … … 11 Data 2014 Data 2015 Data 2017
12 Data 2015 Data 2016 Data 2018 Tabel  4.    Data    Tingkat  pengangguran Terbuka (TPT) yang telah di normalisasi No X1 X2 Target 1 0.9000 0.7704 0.6176 2 0.7704 0.6176 0.4638 3 0.6176 0.4638 0.4538 4 0.4638 0.4538 0.3935 5 0.4538 0.3935 0.4779 6 0.3935 0.4779 0.1663 7 0.4779 0.1663 0.3874 8 0.1663 0.3874 0.4477 9 0.3874 0.4477 0.3894 10 0.4477 0.3894 0.1000 11 0.3894 0.1000 0.3251 12 0.1000 0.3251 0.1221

## Proses Pelatihan dan Pengujian
Alokasi pembagian data pelatihan ( training )  dan  pengujian  ( testing )  pada penelitian  ini  dibagi  menjadi  70%  data pelatihan  dan  30%  data  pengujian. Sehingga  dari  total  data  pada  Tabel  4, diperoleh data pelatihan sebanyak 8 data, sedangkan  data  pengujian  sebanyak  4 data,  seperti  pada  Tabel  5  dan  Tabel  6, berikut:
Tabel 5.  Data  Pelatihan ( Training )
No X1 X2 Target 1 0.9000 0.7704 0.6176 2 0.7704 0.6176 0.4638 3 0.6176 0.4638 0.4538 4 0.4638 0.4538 0.3935 5 0.4538 0.3935 0.4779 6 0.3935 0.4779 0.1663 7 0.4779 0.1663 0.3874 8 0.1663 0.3874 0.4477
Tabel 6.  Data  Pengujian ( Testing ) 1 0.3874 0.4477 0.3894 2 0.4477 0.3894 0.1000 3 0.3894 0.1000 0.3251 4 0.1000 0.3251 0.1221
Pada  metode Backpropagation ,
arsitektur sebuah jaringan akan menentukan keberhasilan target yang akan dicapai karena tidak semua permasalahan dapat diselesaikan dengan arsitektur yang sama. Arsitektur jaringan yang diterapkan yaitu arsitektur jaringan multilayer. Salah satu  metode  yang  masuk  pada  kategori arsitektur  jaringan  multilayer  ini  yaitu metode Backpropagation .  Banyaknya Hidden layer ditentukan  sendiri  oleh pengguna  sistem  melalui  cara  percobaan konvergensi  terbaik  ( trial  and  error ), sampai  diperoleh  hasil  konvergensi pelatihan yang paling baik (jumlah epoch terkecil). Parameter sistem masukan untuk pembentukan  pola  arsitektur  jaringan, yaitu:
Net Size : Input Layer : 2 neuron Hidden Layer : 3-3-1 neuron Output Layer : 1 neuron
Max epoch /iterasi : 500 Goal / Target (MSE): 0.000001
Dari hasil proses training data pada Tabel 5  diperoleh  hasil training seperti  pada Gambar 4, berikut:
Gambar  4.  Progress Neural  Network
Training
Berikut  analisis  data training yang dilakukan berdasarkan data pada Tabel 5, sebagai berikut:
Gambar 5. Plot performance
Berdasarkan  Gambar  4,  dapat  diketahui hasil  dari  proses  JST backpropagation yang  ditampilkan  dalam  bentuk  grafik.
Pada  Gambar  5,  menunjukkan  proses pembelajaran  pada  setiap epoch .  Pada proses  ini,  iterasi  dihentikan  pada epoch ke- 4, karena batas epoch yang diinginkan sudah  tercapai  MSE  =  0.097921,  dimana MSE  ini  merupakan  MSE  yang  muncul ketika  pelatihan  selesai  dilakukan  sesuai dengan iterasi yang ditentukan.
Gambar 6. Plot Train State
Gambar  6.  menunjukkan train  state dengan gradient sebesar 2.0288× 10 9 , mu sebesar  1 × 10 7 validation checks sebesar 0 pada iterasi ke 4.
Gambar 7. Plot Regression
Selanjutnya  pada  Gambar  7. menunjukkan  hubungan  antara  target dengan output jaringan  pada  data pelatihan.  Dari  pengujian  pada  data pelatihan  untuk  kecocokan  antara output jaringan dengan target diperoleh koefisien korelasi  (R)  bernilai  0.54849  dimana untuk  hasil  terbaik  adalah  bernilai  1, dengan  koefisien  korelasi  sebesar  itu menunjukkan  bahwa  jaringan  sudah mampu  memprediksi  dengan  baik  sesuai dengan data yang ada.
Setelah melakukan pengujian ( training) dan pelatihan ( testing) , didapat keluaran/ output prediksi  seperti  pada bagian output  training dan testing .  Di dalam pelatihan nilai bobot dan bias awal ditentukan  dengan  bilangan  acak  kecil agar  mendapatkan  error  yang  minimum, agar hasil prediksi tidak  berubah  – ubah, karena jika tidak diberi batasan nilai bobot dan  bias-nya  maka output jaringannya akan  berubah-ubah  setelah  membentuk jaringan jika dilakukan pelatihan berulang kali meskipun dengan lapisan tersembunyi yang  sama.  Adapun  hasil  pelatihan  dan pengujian didapat sebagai berikut:
Tabel 7. Data Hasil Pelatihan (Menggunakan Tahun 2006-2014)
No Target Tes Asli Target Keluaran JST 1 12.20 11.4744 2 10.67 11.0275 3 10.57 10.5195 4 9.97 10.1110 5 10.81 10.0420 6 7.71 9.9446 7 9.91 9.9436 8 10.51 9.2875
peramalan/prediksi  menggunakan  rata- rata  persentase eror  absolut (MAPE) dengan rumus:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑|𝑒 𝑖 | 𝑥 𝑎𝑠𝑙𝑖 (100%)
𝑛
Setelah  dihitung  diperoleh  MAPE  = 0.0741  atau  dapat  dikatakan  rata-rata keberhasilan  prediksi/peramalan  sebesar 92.59%.
Gambar 8. Grafik Hasil Pelatihan ( training ) (Perbandingan Hasil Prediksi dengan Target Asli)
Pada
Gambar
8, menunjukan perbandingan  antara  target  asli  dengan keluaran  jaringan  JST  pada  data  training dengan learning rate (α) = 0.1.
Tabel 8. Data Hasil Pengujian ( testing ) (Menggunakan Tahun 2014-2018)
No Target Tes Asli Target Keluaran JST 1 9.93 9.9074 2 7.05 10.0234 3 9.29 9.6656 4 7.27 9.0701
Ukuran akurasi peramalan/prediksi menggunakan  rata-rata  persentase eror absolut (MAPE) dengan rumus:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑|𝑒 𝑖 | 𝑥 𝑎𝑠𝑙𝑖 (100%) 𝑛
Setelah  dihitung  diperoleh  MAPE  = 0.1780  atau  dapat  dikatakan  rata-rata
keberhasilan  prediksi/peramalan  sebesar 82.2%.
Dari hasil pada tahapan pengujian pada Tabel 8. dan menggunakan jaringan yang sudah dilatih maka dapat  dilakukan prediksi  untuk  Tingkat  pengangguran Terbuka  (TPT)  5  tahun  ke  depan  dari tahun  2019,  dapat  diperoleh  dari  hasil pengolahan  dengan Software Matlab, dengan hasil sebagai berikut:
Tabel  9.  Hasil  Peramalan  Tingkat Pengangguran  Terbuka  (TPT)  Provinsi
Maluku Tahun Hasil Peramalan dengan JST Backpropagation 2019 9.5134 2020 9.1437 2021 9.7058 2022 9.6490 2023 9.7924

## KESIMPULAN
Pada bagian hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa rata-rata keberhasilan prediksi/peramalan sebesar 82.2%,
dengan  MAPE  =  0.1780,  diperoleh  pada saat  nilai learning  rate 0.1,  dengan arsitektur jaringan hidden layer terbaik 3- 3-1  neuron, epoch /iterasi:  500.  Hasil peramalan/prediksi  tingkat  pengangguran menujukan  fluktuasi  dari  tahun  2019 (9.5134) sampai tahun 2023 (9.7924).

## DAFTAR PUSTAKA
Awan,  Jehangir  Ashraf  and  Onaiza Maqbool.  2010.  “Application  of
Artificial  Neural  Networks  for Monsoon  Rainfall  Prediction.”  in
Proceedings - 2010 6th International Conference
on
Emerging Technologies, ICET 2010 . BPS.  2018.  “Tingkat  Pengangguran
Terbuka.” Https://Www.Bps.Go.Id .
Fausett, Laurene. 2017. Fundamentals Of Neural
Network Architectures,
Algorithms, and Applications . Harfina  S,  Dewi.  2009.  “Faktor-Faktor Yang  Mempengaruhi  Pengangguran Terselubung  Di  Perdesaan  Jawa Tengah,  Analisis  Data  Sakernas
2007.” Jurnal Kependudukan Indonesia . Hopfield,  J.  J.  1982.  “Neural  Networks and Physical Systems with Emergent Collective Computational Abilities.”
Proceedings of the National
Academy  of  Sciences  of  the  United States of America . Lesnussa, Yopi A., S. Latuconsina, and E. R.  Persulessy.  2015.  “Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Untuk Memprediksi  Prestasi  Siswa  SMA (Studi Kasus: Prediksi Prestasi Siswa SMAN 4 Ambon).” Jurnal Matematika Integratif .
Lesnussa, Yopi Andry, C. G. Mustamu, F. Kondo  Lembang,  and  M.  W. Talakua.  2018.  “Application  Of Backpropagation  Neural  Networks In  Predicting  Rainfall  Data  In Ambon City.” International  Journal of Artificial Intelligence Research . McCulloch,  Warren  S.  and  Walter  Pitts. 1943.  “A  Logical  Calculus  of  the Ideas Immanent in Nervous Activity.” The Bulletin of Mathematical Biophysics . Nasution,  Darnisa  Azzahra,  Hidayah Husnul Khotimah, and Nurul
Chamidah.  2019.  “Perbandingan
Normalisasi  Data  Untuk  Klasifikasi
Wine  Menggunakan  Algoritma  K-
NN.”
Computer
Engineering,
Science and System Journal . Puspitaningrum, Diyah. 2004. “Pengantar Jaringan  Syaraf  Tiruan.” Jurnal Transformatika .
Puspitorini,  Sukma.  2017.  “Penyelesaian Masalah Traveling Salesman
Problem Dengan Jaringan Saraf Self Organizing.” Media Informatika . Rumelhart, David E., Geoffrey E. Hinton, and  Ronald  J.  Williams.  1986.
“Learning Representations by Back- Propagating Errors.” Nature .
Smith,  Jason  and  Robert  N.  Eli.  1995.
“Neural-Network Models of Rainfall-Runoff Process.” Journal of Water  Resources  Planning  and Management . Sukirno,  Sadono.  2003. Pengantar  Teori Mikroekonomi .
Vasudevan,  Bintu  G.,  Bhawani  S.  Gohil, and  Vijay  K.  Agarwal.  2004. “Backpropagation  Neural-Network- Based  Retrieval  of  Atmospheric Water  Vapor  and  Cloud  Liquid Water  from  IRS-P4  MSMR.” IEEE Transactions  on  Geoscience  and Remote Sensing .