## Analisis Jaringan Saraf Dalam Estimasi Tingkat Pengangguran Terbuka Penduduk Sumatera Utara
Juli Wahyuni 1 , Yuri Widya Paranthy 2 , Anjar Wanto 3*
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar Jln. Sudirman Blok A No. 1, 2 dan 3 Pematangsiantar, Sumatera Utara -  INDONESIA
1 juliwahyuni.1607@gmail.com, 2 yuri.widya2015@gmail.com, 3* anjarwanto@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak — Pengangguran  merupakan  salah  satu  masalah  ekonomi  yang  mempengaruhi  kehidupan  manusia  secara  langsung.  Di  Indonesia tingkat persentase pengangguran cukup tinggi, khususnya pada provinsi Sumatera Utara. Contohnya tercatat pada tahun 2010, kota sibolga memilik  tingkat  pengangguran  yang  paling  tinggi  yaitu  berada  di  angka  17.50%  dari  total  penduduknya.  Berbeda  dengan  Samosir  yang hanya memilik 0.55% pengangguran dari total penduduknya. Untuk dapat mengurangi jumlah pengangguran, khususnya di Sumatera Utara maka  perlu  dilakukan  estimasi  tingkat  pengangguran  untuk  tahun-tahun  mendatang,  agar  pemerintah  memiliki  acuan  dalam  menentukan kebijakan  sehingga  dapat  melakukan  penanggulangan  terhadap  jumlah  pengangguran.  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  terfokus pada data tingkat pengangguran terbuka penduduk umur 15 tahun keatas dari tahun 2010-2015 di Sumatera Utara. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation. Analisa data dilakukan dengan algoritma backpropagation menggunakan Matlab. Arsitektur jaringan yang digunakan ada 5 model (4-55-1, 4-57-1, 4-59-1, 4-61-1 dan 4-77-1), dengan model yang terbaik adalah 4- 55-1  dengan  Learning  Rate  yang  digunakan  0.01.  Sehingga  menghasilkan  tingkat  akurasi  88%  dengan  nilai  Mean  Squared  Error  (MSE) adalah 0,55701127 . Kata kunci — Pengangguran, Estimasi, Penduduk, Jaringan Saraf, Sumatera Utara .
Abstract — Unemployment  is  one  of  the  economic problems  that  affect  human  life  directly.  In  Indonesia  the  level of  unemployment is  quite high, especially in North Sumatra province. For example, recorded in 2010, sibolga city has the highest unemployment rate that is at 17.50% of the total population. In contrast to Samosir who only have 0.55% unemployment out of the total population. In order to reduce the number of unemployment, especially in North Sumatra, it is necessary to estimate the unemployment rate for the coming years, so that the government has  a  reference  in  determining  the  policy  so  that  it  can  handle  the  number  of  unemployed.  The  data  used  in  this  study  focuses  on  open unemployment  rate data of  the  population  aged 15  years and  over  from  2010-2015  in  North  Sumatra. The  method  used in  this  research  is Artificial  Neural  Network  Backpropagation.  Data analysis  is done  by  backpropagation algorithm using  Matlab.  Network  architecture  used there are 5 models (4-55-1, 4-57-1, 4-59-1, 4-61-1 and 4-77-1), with the best model is 4-55-1 with Learning Rate used 0.01. So as to produce an accuracy of 88% with the Mean Squared Error (MSE) is 0.55701127 . Keywords — Unemployment, Estimation, Population, Neural Network, North Sumatera .

## I. P ENDAHULUAN
Pengangguran merupakan masalah makro ekonomi  yang  mempengaruhi  kehidupan  manusia secara langsung [1]. Pengangguran saat ini menjadi masalah  utama  yang  harus  segera  diselesaikan. Masalah  pengangguran  sampai  saat  ini  masih menjadi perhatian utama disetiap Provinsi khususnya  di  Provinsi  Sumatera  Utara  [2]. Peningkatan  pengangguran  di  negara  negara  yang sedang  berkembang  disebabkan  oleh  lambatnya pertumbuhan kesempatan kerja daripada pertumbuhan yang cepat dari angkatan kerja [3].
Jumlah  pengangguran  di  indonesia  khusunya  di Sumatera  utara  mengalami  peningkatan.  Ada beberapa faktor yang mempengaruhi perkembangan pengangguran dari tahun ke tahun  yang semangkin meningkat.  Pengangguran  yang  tinggi  termasuk  ke dalam  masalah  ekonomi  dan  sosial,  orang-orang yang  menganggur  suatu  saat  bisa  kehilangan kepercayaan  dirinya  sehingga  dapat  menimbulkan tindakan  kriminal,  perselisihan  dengan  masyarakat dan  sebagainya  [4].  Tercapainya  pertumbuhan ekonomi  yang  tinggi  dan  pemerataan  pendapatan,
berarti  secara  langsung  maupun  tidak  langsung akan  mengurangi  jumlah  pengangguran  yang merupakan keadaan dimana sesorang yang tergolong  angkatan  kerja  namun  tidak  memliki pekerjaan  serta  menurunkan  tingkat  kemiskinan, dimana  kemiskinan  adalah  ketidakmampuan  dalam memenuhi  standar minimum kebutuhan dasar  yang baik  itu  kebutuhan  makan  maupun  non  makan  [5]. Tingkat  pengangguran  yang  semangkin  bertambah mengakibatkan indonesia mengalami perekonomian yang  sangat  krisis  dan  menjadi  salah  satu  pokok masalah  yang  harus  diselesaikan.  Pengangguran  di Indonesia  hampir  merata  salah  satunya  terdapat  di Pulau  Sumatera  khususnya  Sumatera  Utara.  Salah satu  pengangguran  terbesar  ada  yang  ada  di Indonesia  salah  satunya  terdapat  di  provinsi Sumatera  Utara.    Sumatera  memiliki  berbagai  kota yang  angka  tingkat  penganggurannya  mencapai 19,21%  yaitu  di  daerah  kota  Sibolga.  Kota  sibolga tercatat  memiliki  tingkat  pengangguran  yang pertahunnya  mengalami  perubahan  yang  sangat signifikan.  Untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada tabel 1.

## TABEL I
PERSENTASE TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA SUMATERA UTARA Kabupaten/Kota Persentase Tingkat Pengangguran Terbuka Umur 15 Tahun Keatas 2010  2011  2012  2013  2014  2015 Sumatera Utara 7,43  6,37  6,20  6,53  6,23  6,71 Nias 2,57  4,69  0,15  0,87  0,44  0,92 Mandailing Natal 4,21  4,52  6,42  8,02  6,55  5,78 Tapanuli Selatan 3,35  4,18  2,42  4,46  7,60  5,91 Tapanuli Tengah 6,24  5,22  5,26  8,53  4,90  4,98 Tapanuli Utara 2,26  3,85  2,27  2,34  0,59  2,56 Toba Samosir 2,56  2,35  1,98  1,69  0,73  3,47 Labuhan Batu 7,04  5,88  7,80  8,93  7,72  11,39 Asahan 8,91  6,14  7,32  5,22  1,84  5,82 Simalungun 6,43  4,62  5,41  5,56  7,48  5,75 Dairi 2,06  2,60  1,43  1,90  1,50  1,26 Karo 1,55  4,46  2,00  2,08  1,02  2,23 Deli Serdang 9,02  7,69  6,85  7,54  7,00  6,38 Langkat 8,69  5,78  5,98  7,10  6,60  8,02 Nias Selatan 2,43  5,23  0,48  2,79  0,49  0,40 Humbang Hasundutan  0,69  3,56  0,35  0,30  0,36  1,22 Pakpak Bharat 1,48  3,92  1,13  3,57  2,64  2,88 Samosir 0,55  2,26  1,31  1,12  1,05  1,28 Serdang Bedagai 6,32  4,89  5,68  6,13  7,14  7,18 Batu Bara 7,95  4,97  6,77  6,98  7,42  6,32 Padang Lawas Utara 3,34  4,61  6,59  3,91  10,90  5,01 Padang Lawas 7,05  4,95  7,47  4,85  5,66  5,95 Labuhanbatu Selatan 5,50  3,92  8,55  8,86  4,83  4,15 Labuanbatu Utara 5,95  4,93  7,23  7,61  10,88  8,75 Nias Utara 3,29  4,75  3,52  3,39  2,71  4,02 Nias Barat 0,59  3,83  1,18  0,91  1,00  2,96 Sibolga 17,50  9,82  19,21  10,07  12,41  10,25 Tanjungbalai 10,25  10,88  14,75  8,98  8,05  10,06 Pematangsiantar 10,40  9,50  6,14  6,61  9,26  9,47 Tebing Tinggi 9,54  8,36  11,33  7,36  7,23  10,46 Medan 13,11  9,97  9,03  10,01  9,48  11,00 Binjai 11,64  8,73  9,80  6,83  7,60  10,00 Padangsidimpuan 8,58  8,81  9,10  6,80  6,29  6,96 Gunungsitoli 2,56  6,09  7,93  8,36  8,06  10,00 Sumber : Badan Pusat Statistik Sumatera Utara Dalam mengatasi jumlah pengangguran penduduk  di  indonesia  khususnya  di  provinsi sumatera,  pemerintah  harus  memiliki  cara  yang tepat  untuk  menanggulanginya.  Salah  satu  nya adalah  dengan  melakukan  estimasi  perkembangan pertumbuhan  pengangguran  untuk  tahun-tahun berikutnya.  Agar  nantinya  pemerintah  dapat
menentukan  kebijakan  yang  tepat  dan  sedini mungkin  untuk  mengatasi  pengangguran  ini. Jaringan  Saraf  Backpropagation  adalah  salah  satu metode yang pas untuk  mengestimasi pertumbuhan pengangguran  di  indonesia,  karena  algoritma Backpropagation  mampu  memberikan  hasil  yang lebih  akurat  dalam  perkiraan  karena  metode  ini melakukan  berulang  pelatihan  untuk  mendapatkan model  terbaik  dan  juga  dapat  dianalisis  dalam matematika  [6][7].  Alasan  lain  karena  algoritma Backpropagation telah banyak dan berhasil diterapkan dalam beragam aplikasi, seperti pengenalan  pola,  pemilihan  lokasi  dan  perkiraan [8][9].
Pada  penelitian  sebelumnya,  [10]  melakukan penelitian  untuk  meramal  jumlah  pengangguran  di Provinsi  Sumatera  Selatan  menggunakan  metode ARIMA.  Pada  penelitian  ini  hasil  terbaik menggunakan model ARIMA (2,1,1). [11] Penelitian dilakukan untuk mengestimasi pengangguran terbuka di Indonesia dengan menggunakan metode Bayesian dan Genetika. Dari perbandingan  kedua  metode  ini,  metode  Bayesian adalah  metode  yang  terbaik.  Kelemahan  dari penelitian-penelitian  ini  adalah  kurang  jelasnya keakuratan  dan  kualitas  dari  hasil  estimasi  yang telah  dilakukan.  Berdasarkan  penelitian-penelitian tersebut  maka  penulis  akan  melakukan  estimasi untuk  melihat  persentase  tingkat  pengangguran terbuka penduduk Sumatera Utara yang berumur 15 tahun keatas menggunakan algoritma backpropagation.  Penelitian  ini  nantinya  akan menghasilkan  akurasi  sebesar  88%  dengan  model arsitektur terbaik 4-55-1.

## A. Analisis
Analisis  merupakan  suatu  upaya  penyelidikan untuk melihat, mengamati,mengetahui, menemukan, memahami, menelaah, mengklasifikasi, dan mendalami  serta  menginterpretasikan  fenomena yang  ada  [12].  Analisis  pada  sebuah  estimasi (perkiraan)  sangat  penting  dilakukan  pada  sebuah penelitian,  agar  penelitian  menjadi  lebih  tepat  dan terarah [13][14].

## B. Estimasi
Estimasi adalah suatu kegiatan untuk memperkirakan  suatu  kejadian  di  masa  yang  akan datang berdasarkan dengan nilai nilai yang di dapat dari  masa  lalu  dan  masa  sekarang  [15][16]. Pengertian lain menjelaskan bahwa estimasi merupakan  usaha  menduga  atau  memperkirakan sesuatu  yang  akan  terjadi  di  waktu  mendatang
dengan  memanfaatkan  berbagai  informasi  yang relevan  pada  waktu-waktu  sebelumnya  (historis) melalui suatu metode ilmiah [17][18].

## C. Backpropagation
Metode backpropagation (propagasi balik) merupakan  metode  pembelajaran  lanjut  yang  di dikembangkan  dari  aturan  perceptron,  hal  yang ditiru  dari  perceptron  adalah  tahapan  dalam algoritma  jaringan  [19][20].  Algoritma  ini  bersifat iteratif  yang  mudah  dan  sederhana  yang  biasanya berkinerja baik, bahkan dengan data yang kompleks. Tidak  seperti  Algoritma  pembelajaran  lainnya (seperti  pembelajaran  Bayesian),  backpropagation memiliki  sifat  komputasi  yang  baik  apalagi  bila data yang tersaji berskala besar [21][22] .

## D. Pengangguran
Pengangguran  merupakan  salah  satu  masalah utama  yang  sering  dihadapi  oleh  hampir  semua negara  terutama  di  negara-negara  berkembang. Salah satu faktor yang dapat mempengaruhi jumlah pengangguran adalah jumlah penduduk [23].

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A.  Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka kerja penelitian yang digunakan untuk menyelesaikan  masalah  penelitian  ini  dapat  dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Dari  gambar  kerangka  kerja  diatas  maka  masing- masing langkah dapat di uraikan sebagai berikut :
 Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  data  yang  di  peroleh  dari  BPS yang  merupakan  hasil  dari  laporan  jumlah pengangguran indonesia.

##  Studi Pustaka
Tahap  ini  merupakan  tahap  dimana  sebuah langkah  awal  dalam  penelitian  ini  untuk melengkapi  pengetahuan  dasar  beserta  teori- teori dalam penelitian ini.
 Mengidentifikasi Masalah Pada  tahap  indentifikasi  masalah  ini,  setelah semua  data  terpenuhi  dan  diperoleh  data  yang sangat  akurat  untuk  melakukan  konversi  data sesuai dengan bobot yang telah ditentukan.
 Praproses
Pada  tahap  ini  yang  dikerjakan  ialah  merubah tipe data dann atribut data yang bertujuan untuk mempermudah  dalam  pemahaman  isi  record data,  dan  melakukan  seleksi  data  dengan memperhatikan kekonsistenan data .

##  Menentukan Model
Hasil  pada  tahap  ini  beberapa  model  bagian jaringan Saraf tiruan dengan metode backpropagation  untuk  menentukan  sebuah pola.
 Menguji Hasil Pengolahan Data Dalam  pengujian  hasil  pengolahan  data digunakan sebuah software Matlab R2011b.
 Mengestimasi Estimasi dilakukan dengan cara membandingkan jumlah dengan model jaringan Saraf tiruan dan Backpropagation yang akurat.
 Mengevaluasi Hasil Akhir Evalusi  hasil  akhir  ini  untuk  melihat  dan mengetahui hasil akhir dari testing pengolahan data .

## B.  Data Yang Digunakan
Dalam  penelitian  ini,  data  yang  digunakan adalah data tingkat pengangguran terbuka penduduk umur  15  tahun  keatas  di  provinsi  Sumatera  Utara yang  bersumber  dari  Badan  Pusat  Statistik Sumatera  Utara.  Data  ini  nanti  nya  akan  dibagi menjadi  dua,  yakni  data  training  dan  data  testing. Data  tahun  2010-2013  dijadikan  menjadi  data training dengan target tahun 2014 serta data testing dari tahun 2011-2014 dengan target tahun 2015.
C.  Normalisasi Data Data mentah (data awal) yang telah dikumpulkan  harus  terlebih  dahulu  dinormalisasi dengan  fungsi  Sigmoid.  Artinya  data  yang dinormalisasi  nanti  nya  akan  menghasilkan  nilai antara  0  dan  1  (Tidak  boleh  0  dan  1,  apalagi  lebih dari itu), karena hal itu sudah merupakan ketentuan
0.8( ) ' 0.1 x a x b a    
dari  normalisasi.  Normalisasi  data  dilakukan dengan menggunakan persamaan :
Keterangan : ( x’ = Normalisasi data, x = Data yang akan  dinormalisasi, a  = Data  terendah, b  = Data tertinggi)
Tabel  II  merupakan  data  training  yang  telah  di normalisasi berdasarkan data yang ada pada tabel 1 menggunakan  rumus  persamaan  (1),  yakni  data tahun 2010-2013 dengan target tahun 2014.
T ABEL II N ORMALISASI DATA TRAINING ( TAHUN 2010-2013) / TARGET TAHUN 2014 Kabupaten/Kota Tahun 2010 2011 2012 2013  Target Sumatera Utara 0,40556  0,36107  0,35393  0,36779  0,35519 Nias 0,20157  0,29056  0,10000  0,13022  0,11217 Mandailing Natal 0,27041  0,28342  0,36317  0,43033  0,36863 Tapanuli Selatan 0,23431  0,26915  0,19528  0,28090  0,41270 Tapanuli Tengah 0,35561  0,31280  0,31448  0,45173  0,29937 Tapanuli Utara 0,18856  0,25530  0,18898  0,19192  0,11847 Toba Samosir 0,20115  0,19234  0,17681  0,16464  0,12434 Labuhan Batu 0,38919  0,34050  0,42109  0,46852  0,41773 Asahan 0,46768  0,35142  0,40094  0,31280  0,17093 Simalungun 0,36359  0,28762  0,32078  0,32707  0,40766 Dairi 0,18017  0,20283  0,15373  0,17345  0,15666 Karo 0,15876  0,28090  0,17765  0,18101  0,13652 Deli Serdang 0,47230  0,41647  0,38122  0,41018  0,38751 Langkat 0,45845  0,33631  0,34470  0,39171  0,37072 Nias Selatan 0,19570  0,31322  0,11385  0,21081  0,11427 Humbang Hasundutan 0,12267  0,24313  0,10839  0,10630  0,10881 Pakpak Bharat 0,15582  0,25824  0,14113  0,24355  0,20451 Samosir 0,11679  0,18856  0,14869  0,14071  0,13778 Serdang Bedagai 0,35897  0,29895  0,33211  0,35100  0,39339 Batu Bara 0,42739  0,30231  0,37786  0,38667  0,40514 Padang Lawas Utara 0,23389  0,28720  0,37030  0,25782  0,55121 Padang Lawas 0,38961  0,30147  0,40724  0,29727  0,33127 Labuhanbatu Selatan 0,32455  0,25824  0,45257  0,46558  0,29643 Labuhanbatu Utara 0,34344  0,30063  0,39717  0,41312  0,55037 Nias Utara 0,23179  0,29307  0,24145  0,23599  0,20745 Nias Barat 0,11847  0,25446  0,14323  0,13190  0,13568 Sibolga 0,82823  0,50588  0,90000  0,51637  0,61459 Tanjungbalai 0,52392  0,55037  0,71280  0,47062  0,43158 Pematangsiantar 0,53022  0,49244  0,35142  0,37114  0,48237 Tebing Tinggi 0,49412  0,44460  0,56925  0,40262  0,39717
Kabupaten/Kota Tahun 2010 2011 2012 2013  Target Medan 0,64397  0,51217  0,47272  0,51385  0,49161 Binjai 0,58227  0,46013  0,50504  0,38038  0,41270 Padangsidimpuan 0,45383  0,46348  0,47566  0,37912  0,35771 Gunungsitoli 0,20115  0,34932  0,42655  0,44460  0,43200
Tabel  III  merupakan  data  testing  yang  telah  di normalisasi berdasarkan data yang ada pada tabel 1 menggunakan  rumus  persamaan  (1),  yakni  data tahun 2011-2014 dengan target tahun 2015.
T ABEL III NORMALISASI DATA TESTING ( TAHUN 2011-2014) / TARGET TAHUN 2015 Kabupaten/Kota Tahun 2011 2012 2013 2014  Target Sumatera Utara 0,36107  0,35393  0,36779  0,35519  0,37534 Nias 0,29056  0,10000  0,13022  0,11217  0,13232 Mandailing Natal 0,28342  0,36317  0,43033  0,36863  0,33631 Tapanuli Selatan 0,26915  0,19528  0,28090  0,41270  0,34176 Tapanuli Tengah 0,31280  0,31448  0,45173  0,29937  0,30273 Tapanuli Utara 0,25530  0,18898  0,19192  0,11847  0,20115 Toba Samosir 0,19234  0,17681  0,16464  0,12434  0,23935 Labuhan Batu 0,34050  0,42109  0,46852  0,41773  0,57177 Asahan 0,35142  0,40094  0,31280  0,17093  0,33799 Simalungun 0,28762  0,32078  0,32707  0,40766  0,33505 Dairi 0,20283  0,15373  0,17345  0,15666  0,14659 Karo 0,28090  0,17765  0,18101  0,13652  0,18730 Deli Serdang 0,41647  0,38122  0,41018  0,38751  0,36149 Langkat 0,33631  0,34470  0,39171  0,37072  0,43033 Nias Selatan 0,31322  0,11385  0,21081  0,11427  0,11049 Humbang Hasundutan 0,24313  0,10839  0,10630  0,10881  0,14491 Pakpak Bharat 0,25824  0,14113  0,24355  0,20451  0,21459 Samosir 0,18856  0,14869  0,14071  0,13778  0,14743 Serdang Bedagai 0,29895  0,33211  0,35100  0,39339  0,39507 Batu Bara 0,30231  0,37786  0,38667  0,40514  0,35897 Padang Lawas Utara 0,28720  0,37030  0,25782  0,55121  0,30399 Padang Lawas 0,30147  0,40724  0,29727  0,33127  0,34344 Labuhanbatu Selatan 0,25824  0,45257  0,46558  0,29643  0,26789 Labuanbatu Utara 0,30063  0,39717  0,41312  0,55037  0,46097 Nias Utara 0,29307  0,24145  0,23599  0,20745  0,26243 Nias Barat 0,25446  0,14323  0,13190  0,13568  0,21794 Sibolga 0,50588  0,90000  0,51637  0,61459  0,52392 Tanjungbalai 0,55037  0,71280  0,47062  0,43158  0,51595 Pematangsiantar 0,49244  0,35142  0,37114  0,48237  0,49119 Tebing Tinggi 0,44460  0,56925  0,40262  0,39717  0,53274 (1) 0.8( ) ' 0.1 x a x b a    
Kabupaten/Kota Tahun 2011 2012 2013 2014  Target Medan 0,51217  0,47272  0,51385  0,49161  0,55540 Binjai 0,46013  0,50504  0,38038  0,41270  0,51343 Padangsidimpuan 0,46348  0,47566  0,37912  0,35771  0,38583 Gunungsitoli 0,34932  0,42655  0,44460  0,43200  0,51343

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A.  Analisis
Sebelum  training  dan  testing  dilakukan,  terlebih dahulu  dianalisa  parameter  yang  tepat  yang  akan digunakan  untuk  memperoleh  hasil  yang  optimal. Analisa dan percobaan dilakukan dengan menggunakan  matlab.  Dari  beberapa  kali  analisa dan  percobaan  yang  dilakukan  menggunakan matlab, maka parameter yang tepat untuk dilakukan training dan testing dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Parameter Yang Digunakan
Dari  gambar  2  dapat  dijelaskan  bahwa  neuron hidden layer yang digunakan bersifat random. Akan tetapi pada gambar penulis mencontohkan penggunaan  55  neuron  hidden  layer  dengan  1 output  (keluaran).  Sedangkan  fungsi  aktifasi  yang digunakan  adalah tansig dan logsig dengan  dungsi pelatihan traingd. bobot_hidden = net_keluaran.IW{1,1}; bobot_keluaran = net_keluaran.LW{2,1}; bias_hidden = net_keluaran.b{1,1}; bias_keluaran = net_keluaran.b{2,1};
Maksimum  epochs  pelatihan  100000,  dengan  Goal (untuk  menentukan  batas  MSE  agar  iterasi dihentikan ) 0.001, learning rate (laju pembelajaran) 0.01  serta  perintah  yang  digunakan  untuk menampilkan  frekuensi  perubahan  MSE  (Show) 1000.

## B.  Hasil
Pada  tabel  IV  dapat  dilihat  perbandingan  dari  5 model arsitektur jaringan yang digunakan. Dari ke 5 model  arsitektur  ini,  tingkat  Epoch  dan  waktu diperoleh  dengan  menggunakan  aplikasi  Matlab, sedangkan  MSE  dan  Akurasi  dari  masing-masing
model  arsitektur  diperoleh  dengan  menggunakan perhitungan  pada  Microsoft  Excel.  Sehingga penulis berkesimpulan dari ke 5 model arsitektur ini diperoleh model arsitektur terbaik menggunakan  4- 55-1.
T ABEL IV
PERBANDINGAN HASIL 5 MODEL ARSITEKTUR
Arsitektur Traning Testing Epoch  Waktu MSE MSE Akurasi 4-55-1 519 0:00:05  0,002885088 0,55701127 88% 4-57-1 511 0:00:05  0,002987668  0,00000416 70% 4-59-1 573 0:00:06  0,002998786  0,429226883 82% 4-61-1 756 0:00:07  0,002998759  0,385115512 82%
4-77-1 823 0:00:08  0,002980779  0,590895884 85%
Gambar 3.  Hasil Terbaik dengan Arsitektur 4-55-1
Dari  gambar  3  dapat  dijelaskan  bahwa  model arsitektur  terbaik  adalah  4-55-1  dengan  Epoch sebesar  519  iterasi  dan  waktu  yang  cukup  cekap, yakni 00.05 detik.
Pada  tabel  5  dapat  dilihat  hasil  estimasi  Tingkat Pengangguran Terbuka Penduduk berumur 15 tahun di Sumatera Utara untuk 5 tahun yang akan datang, yakni  tahun  2016-2020.  Hasil  ini  diperoleh  dari perhitungan dengan model arsitektrur terbaik (4-55- 1)  menggunakan  aplikasi  Matlab  dan  Microsoft Excel.
T ABEL V

## HASIL ESTIMASI PERSENTASE TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA PENDUDUK SUMATERA UTARA
Kabupaten/Kota Persentase Tingkat Pengangguran Terbuka Penduduk (>15 Tahun) 2016 2017 2018 2019  2020 Sumatera Utara 3,78 1,79 0,20 1,35 1,43
Kabupaten/Kota Persentase Tingkat Pengangguran Terbuka Penduduk (>15 Tahun) 2016 2017 2018 2019  2020 Nias 0,13 1,20 0,04 1,21 1,38 Mandailing Natal 4,66 1,75 0,20 1,07 1,37 Tapanuli Selatan 3,99 1,01 0,40 1,43 1,41 Tapanuli Tengah 2,90 0,73 0,47 1,27 1,36 Tapanuli Utara 3,25 1,39 0,33 1,26 1,37 Toba Samosir 1,96 1,52 0,55 1,11 1,38 Labuhan Batu 7,12 3,12 0,13 1,16 1,39 Asahan 3,74 1,34 0,48 1,25 1,33 Simalungun 3,25 1,91 0,10 1,38 1,38 Dairi 1,45 0,52 1,25 1,24 1,37 Karo 0,04 0,29 0,23 1,33 1,38 Deli Serdang 4,52 1,79 0,58 1,25 1,40 Langkat 4,64 2,04 0,14 1,32 1,31 Nias Selatan 2,19 0,28 0,36 1,12 1,38 Humbang Hasundutan 2,52 0,28 0,11 1,25 1,37 Pakpak Bharat 1,12 1,08 0,55 1,35 1,40 Samosir 0,77 0,18 0,79 0,99 1,39 Serdang Bedagai 4,69 1,64 0,19 1,07 1,42 Batu Bara 3,19 1,25 0,32 1,03 1,29 Padang Lawas Utara 3,11 1,08 0,33 1,16 1,45 Padang Lawas 4,48 2,34 0,08 1,22 1,40 Labuhanbatu Selatan 2,45 1,46 0,28 0,95 1,37 Labuanbatu Utara 5,50 2,02 0,35 1,28 1,34 Nias Utara 2,32 0,22 0,09 1,24 1,38 Nias Barat 0,74 0,68 0,56 1,05 1,39 Sibolga 6,21 2,53 0,10 1,18 1,35 Tanjungbalai 6,16 2,19 0,18 1,33 1,39 Pematangsiantar 5,41 2,64 0,37 1,18 1,41 Tebing Tinggi 5,64 2,64 0,09 1,26 1,37 Medan 6,65 2,35 0,45 1,25 1,36 Binjai 7,46 1,97 0,13 1,26 1,36 Padangsidimpuan 3,66 0,87 0,35 1,18 1,38 Gunungsitoli 5,67 1,90 0,24 1,04 1,43

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini antara lain :
 Dengan  arsitektur  4-55-1  dapat  melakukan estimasi dengan akurasi 88%.
 Dari  tabel  hasil  estimasi,  dapat  dilihat bahwa tingkat pengangguran terbuka penduduk  umur  15  tahun  keatas,  dari  tahun
2016-2017  mengalami  penurunan  namun dari 2018-2020 mengalami peningkatan.
R EFERENSI [1] D. Setiawan, ―Upaya

## Mengentaskan
Pengangguran  Terdidik  Melalui  Rintisan Desa  Vokasi  Berbasis  Unggulan  Daerah  Di Kecamatan  Ciwidey  Kabupaten  Bandung,‖ Jurnal  EMPOWERMENT ,  vol.  2,  no.  2,  pp. 56–71, 2013.
[2] A.  Soleh,  ―Masalah  Ketenagakerjaan  Dan Pengangguran  Di  Indonesia,‖ Jurnal  Ilmiah Cano  Ekonomos ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  83–92, 2017.
[3] D.  R.  Swaramarinda,  ―Analisis  Dampak Pengangguran  Terhadap  Kemiskinan  Di  Dki Jakarta,‖ Jurnal  Pendidikan  Ekonomi  dan Bisnis  (JPEB)  Oktober ,  vol.  2,  no.  2,  pp. 2302–2663, 2014.
[4] M.  H.  Prasaja,  ―Pengaruh  Investasi Asing,Jumlah Penduduk dan Inflasi
Terhadap  Pengangguran  Terdidik  di  Jawa Tengah,‖ Economics  Development  Analysis Journal , vol. 2, no. 3, pp. 72–84, 2013.
[5] N. L. N. P. Ani and A. A. N. B. Dwirandra, ―Pengaruh  Kinerja  Keuangan  Daerah  pada Pertumbuhan  Ekonomi,  Pengangguran  dan Kemiskinan  Kabupaten  dan  Kota,‖ E-Jurnal Akuntansi , vol. 6, no. 3, pp. 481–497, 2014.
[6] S.  Putra  Siregar  and  A.  Wanto,  ―Analysis Accuracy of Artificial Neural Network Using Backpropagation  Algorithm  In  Predicting Process (Forecasting),‖ International Journal Of Information System & Technology , vol. 1, no. 1, pp. 34–42, 2017.
[7] A.  Wanto,  M.  Zarlis,  Sawaluddin,  D. Hartama, J. T. Hardinata, and H. F. Silaban, ―Analysis  of  Artificial  Neural  Network Backpropagation  Using  Conjugate  Gradient Fletcher  Reeves  In  The  Predicting  Process,‖
Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol. 930, no. 1, pp. 1–7, 2017.
[8] A. Wanto, A. P. Windarto, D. Hartama, and I. Parlina,  ―Use  of  Binary  Sigmoid  Function
And  Linear  Identity  In  Artificial  Neural Networks For Forecasting Population Density,‖ International Journal Of
Information System & Technology , vol. 1, no. 1, pp. 43–54, 2017.
[9] M.  A.  P.  Hutabarat,  M.  Julham,  and  A. Wanto, ―Penerapan Algoritma
Backpropagation Dalam Memprediksi
Produksi  Tanaman  Padi  Sawah  Menurut Kabupaten/Kota  di  Sumatera  Utara,‖ Jurnal semanTIK , vol. 4, no. 1, pp. 77–86, 2018.
[10]  E. Munarsih,
―Peramalan Jumlah Pengangguran  di  Provinsi  Sumatera  Selatan dengan  Metode  Autoregressive  Integreted Moving Average (ARIMA),‖ Jurnal Penelitian  Sains ,  vol.  19,  no.  1,  pp.  1–5,
2017.
[11]  D.  E.  Ratnawati,  D.  P.  Adwandha,  Y.  F. Arifin,  and  Machsus,  ―Perbandingan  Antara Metode Bayesian-Backpropagation dan
Genetic-Backpropagation Pada Prediksi Jumlah Pengangguran Terbuka Di Indonesia,‖ Seminar  Nasional  Penelitian  &
Pengabdian  pada  Masyarakat ,  pp.  241–245,
2011.
[12]  Y.  Astutik  and  L.  Kurniawan,  ―Analisis Kesalahan Siswa Dalam Menyelesaikan Soal Cerita Aritmatika Sosial,‖ Jurnal Pendidikan Matematika STKIP PGRI Sidoarjo , vol. 3, no. 1, pp. 95–100, 2015.
[13]  A.  Wanto  and  A.  P.  Windarto,  ―Analisis Prediksi Indeks Harga Konsumen
Berdasarkan  Kelompok  Kesehatan  Dengan Menggunakan  Metode  Backpropagation,‖
Jurnal  &  Penelitian  Teknik  Informatika Sinkron , vol. 2, no. 2, pp. 37–43, Oct. 2017. [14]  A.  Wanto et  al. ,  ―Analysis  Of  Standard Gradient Descent  With  GD Momentum And Adaptive LR For SPR  Prediction,‖
International  Conference  of  Computer, Environment,  Agriculture,  Social  Science, Health Science, Engineering and Technology (3rd ICEST) , pp. 1–9, 2018.
[15]  T.  Syahputra,  J.  Halim,  and  K.  Perangin- angin,  ―Penerapan  Data  Mining  Dalam Memprediksi Tingkat Kelulusan Uji Kompetensi  (  UKOM  )  Bidan  Pada  STIKes Senior Medan Dengan Menggunakan
Metode  Regresi  Linier  Berganda,‖  vol.  17, no. 1, pp. 1–7, 2018.
[16]  R.  E.  Pranata,  S.  P.  Sinaga,  and  A.  Wanto, ―Estimasi  Wisatawan  Mancanegara  Yang Datang  ke  Sumatera  Utara  Menggunakan
Jaringan Saraf,‖ Jurnal semanTIK , vol. 4, no. 1, pp. 97–102, 2018.
[17]  A.  Wanto,  ―Optimasi  Prediksi  Dengan Algoritma  Backpropagation  Dan  Conjugate Gradient  Beale-Powell  Restarts,‖ Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 3, no. 3, pp. 370–380, Jan. 2018.
[18]  M.  Fauzan et  al. ,  ―Epoch  Analysis  And Accuracy 3 ANN Algorithm Using

## Consumer Price Index Data In Indonesia,‖ in
International  Conference  of  Computer, Environment,  Agriculture,  Social  Science, Health Science, Engineering and Technology (3rd ICEST) , 2018, pp. 1–7.
[19]  F.  R.  D.  B.  Simangunsong  and  S.  D. Nasution,  ―Aplikasi  Jaringan  Saraf  Tiruan Untuk  Memprediksi  Jumlah  Pasien  Rawat Inap  dengan  Metode  Back  Propagation,‖ Jurnal  Riset  Komputer  (JURIKOM) ,  vol.  2, no. 6, pp. 43–47, 2015.
[20]  E.  Hartato,  D.  Sitorus,  and  A.  Wanto, ―Analisis  Jaringan  Saraf  Tiruan  Untuk
Prediksi Luas Panen Biofarmaka di
Indonesia,‖ Jurnal  semanTIK ,  vol.  4,  no.  1, pp. 49–56, 2018.
[21]  A. Wanto, ―Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Dalam  Memprediksi  Jumlah  Kemiskinan Pada  Kabupaten/Kota  Di  Provinsi  Riau,‖ Kumpulan  jurnaL  Ilmu  Komputer  (KLIK) , vol. 5, no. 1, pp. 61–74, 2018.
[22]  A.  Wanto et  al. ,  ―Levenberg-Marquardt Algorithm  Combined  With  Bipolar  Sigmoid Function  To  Measure  Open  Unemployment Rate In Indonesia,‖ International Conference of  Computer,  Environment,  Agriculture, Social  Science,  Health  Science,  Engineering and Technology (3rd ICEST) , pp. 1–7, 2018.
[23]  T.  B.  H.  dan  S.  U.  Masjkuri,  ―Analisis Pengaruh  Jumlah  Penduduk,  Pendidikan, Upah  Minimum  Dan  Produk  Domestik Regional  Bruto  (PDRB)  Terhadap  Jumlah
Pengangguran Di Kabupaten Dan KotaProvinsi  Jawa  Timur  Tahun  2010-
2014,‖ Jurnal Ilmu Ekonomi Terapan , vol. 2, no. 1, pp. 1–11, 2017.