## NEURAL NETWORK BERBASIS ALGORITMA GENETIKA UNTUK PREDIKSI KESEMPATAN KERJA
ST. Aminah Dinayati Ghani 1 , Purwanto 2 , Catur Supriyanto 3
1 STMIK Dipanegara Makassar, 2,3 Univeristas Dian Nuswantoro
* 1 amyudinus2016@gmail.com
Disetujui: Maret 2018. Dipublikasikan: April 2018

## ABSTRAK
Kesempatan    kerja    merupakan    aspek      kehidupan    yang      paling  dibutuhkan  dalam  memenuhi kebutuhan  hidup  manusia.  Oleh  karena  itu  perlu  diketahui  faktor-faktor  ekonomi  apa  saja  yang mempengaruhi  pertumbuhan  kesempatan  kerja  dengan  cara  pengelolaan  yang  tepat  untuk mengantisipasi  kemungkinan  buruk  yang  dapat  mengganggu  pertumbuhan  kesempatan  kerja. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui akurasi dari prediksi  kesempatan kerja dengan menggunakan Neural  Network dan  pembobotan  menggunakan  Algoritma  Genetika.    Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  akurasi  yang  didapatkan  untuk  prediksi  kesempatan  kerja menggunakan Algoritma Neural Network adalah sebesar 87,45 % dengan AUC 0,89 termasuk dalam good  classification ,  sedangkan  apabila  menggunakan  Algoritma Neural  Network berbasis Algoritma Genetika untuk pembobotan atribut maka nilai akurasi yang didapatkan adalah sebesar 88,30 % dan AUC 0,92 termasuk dalam excelent classification. Kata kunci: Neural Network, Algoritma Genetika, Kesempatan Kerja.

## ABSTRACT
Employment is an aspect of life is most needed in meeting human needs. Therefore, please note the economic  factors  that  influence  the  growth  of  employment  by  means  of  proper  management  to anticipate the possibility of bad that can interfere with the growth of employment. The purpose of this study was to determine the accuracy of the prediction of employment by using Neural Network and weighting using Genetic Algorithms. The results showed that the prediction accuracy is obtained for  employment using Neural  Network algorithm is equal to 87.45% with 0.89 AUC included in good classification.
Kata kunci: Neural Network, Algoritma Genetika, Kesempatan Kerja.

## PENDAHULUAN
Dimensi  masalah  kesempatan  kerja memang  cukup  rumit,  bukan  hanya  sekedar keterbatasan lapangan pekerjaan atau peluang  kerja  serta  rendahnya  produktivitas namun  jauh  lebih  serius  dengan  penyebab yang  berbeda-beda.  Pada  dasawarsa  yang lalu,  masalah  pokoknya  tertumpu  pada kegagalan  penciptaan  lapangan  kerja  yang baru pada tingkat yang sebanding dengan laju pertumbuhan output industri. Seiring dengan berubahnya  lingkungan  makro  ekonomi mayoritas negara-negara berkembang, angka
pengangguran yang meningkat pesat terutama  disebabkan  oleh  ”terbatasnya permintaan”  tenaga  kerja,  yang  selanjutnya semakin diciutkan oleh faktor-faktor eksternal  seperti  memburuknya  kondisi neraca  pembayaran,  meningkatnya  masalah utang luar negeri dan kebijakan lainnya, yang pada gilirannya telah mengakibatkan kemerosotan  pertumbuhan  industri,  tingkat upah, dan akhirnya penyedian lapangan kerja (Todaro M.P. Smith, 2006).
Pengangguran adalah suatu kondisi di mana  seseorang  yang  ingin  bekerja  dan
mempunyai  kemampuan  dibidang  masing- masing tetapi dikarenakan terbatasnya suatu pekerjaan  yang  tersedia  dan  tidak  memadai bahkan bisa juga tidak tersedianya lapangan kerja. Permasalahan penggangguran merupakan permasalahan nasional yang telah lama  dirasaakan  oleh  bangsa  Indonesia. Berikut gambar.1 yang merupakakan  grafik dari  jumlah  pengangguran  di  Indonesia  dari tahun 2007 sampai dengan tahun 2013:

## Gambar 1  Grafik Tingkat Penangguran di Indoesia
Grafik di atas memperlihatkan angka pengangguran  di  Indonesia  dalam  beberapa tahun terakhir menunjukkan penurunan yang terjadi  secara  perlahan  dan  berkelanjutan, Meskipun  demikian  masih  menjadi  masalah karena masih besarnya jumlah pengangguran.  Data  statistik  terakhir  dari Badan  Pusat  Statistik  mengenai  jumlah pengangguran  pada  bulan  Februari  2016 adalah  sebanyak  7,02  juta  jiwa,  angka  yang amat besar karena banyaknya pengangguran ini  bahkan  mengalahkan  jumlah  populasi  di beberapa  provinsi  di  Indonesia.  Untuk  itu, cara  yang  paling  utama  untuk  mengatasi pengangguran  adalah  melakukan  perluasan kesempatan  kerja.  Perluasan  kesempatan kerja  sangat  penting  untuk  tenaga  kerja karena menyangkut pemenuhan kesejahteraan hidup.
Prediksi
kesempatan kerja merupakan  masalah  yang  menarik  untuk diteliti.  Riset  bidang  komputer  untuk memprediksi  kesempatan  kerja    perlu dilakukan  dalam  rangka  mengetahui  faktor- faktor  yang  berpengaruh  pada    prediksi kesempatan    kerja    seperti    pengeluaran pemerintah,      jumlah    kredit  serta  upah minimum  provinsi    dalam  suatu  negara. Faktor  yang  mempengaruhi  masalah  yang terjadi disebabkan karena banyaknya indikator-indikator  dari  faktor-faktor  yang berpengaruh  pada  kesempatan  kerja.    Oleh sebab itu, dibutuhkan  sebuah metode untuk memprediksi    faktor-faktor  apa  saja  yang mempunyai pengaruh pada kesempatan kerja tersebut.  Dengan menganalisa data yang ada menggunakan  klasifikasi,  maka  diharapkan bisa  didapatkan  model  prediksi  yang  akurat sesuai  dengan  yang  telah  terjadi.  Hasil peramalan  yang  diperoleh  dapat  digunakan untuk mengetahui akurasinya.
Lee  dan    Choi S .  (Lee  and  S.  Choi, 2013)  menyajikan  investigasi  kepailitan multi-industri termasuk konstruksi, ritel, dan manufaktur  pada    perusahaan    di  Korea dengan  menggunakan  jaringan  syaraf  back- propagation (BNN). Penelitian ini bermaksud untuk  menunjukkan  model  spesifik  industri untuk  memprediksi  kebangkrutan  dengan memilih  variabel  independen  yang  sesuai. Hasil prediksi ini menunjukkan akurasi untuk BNN adalah 81,43 %, sedangkan akurasi dari Multiple  Discriminant  Analysis adalah sebesar 74,82 % . Hasil prediksi menunjukkan  bahwa ANN lebih  baik  dari Multiple  Discriminant  Analysis di  tiga industri.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa penangkapan model jaringan saraf yang lebih baik  untuk    pola  nonlinear  antara  variabel independen  dan  kebangkrutan  dibandingkan dengan MDA.
(Shifei,  Chunyang,  dan    Junzhao, 2011)  menggunakan  algoritma  genetika untuk  menghindari  terjadinya stuck pada lokal  minimum ,  dan  memberikan  hasil  yang
0 20 40 60 80 100 120 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Angkatan Kerja Bekerja Pengangguran
Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja - TPAK Tingkat Pengangguran Terbuka - TPT
lebih  stabil  dengan  cara  menentukan  bobot jaringan  yang  bisa  beradaptasi  pada    setiap iterasi  terhadap  model  arsitektur  yang  telah ditentukan  secara  manual.  (Kim  dan  Kang, 2012)  menyatakan bahwa algoritma genetika digunakan  sebagai  alat  yang  efektif  untuk memecahkan  suatu  operasi  pencarian  lokal. Algoritma Genetika dapat mencegah optima lokal  dengan  menggunakan  crossover  dan mutasi  operator. Penelitian ini mengusulkan sebuah  teknik  optimasi  cakupan  berbasis algoritma genetika untuk tujuan memecahkan  masalah  multi-collinearity. Hasil empiris dengan prediksi kebangkrutan pada perusahaan-perusahaan Korea menunjukkan  bahwa  optimasi  algoritma genetika  yang  diusulkan  dapat  membantu untuk merancang beragam sistem  klasifikasi yang sangat akurat.
Berdasarkan  hal  tersebut  di  atas sehingga  peneliti  tertarik  untuk  mengambil judul Neural  Network berbasis  Algoritma Genetika untuk Prediksi Kesempatan Kerja.

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  5 atribut bertipe numerikal, yaitu : Pengeluaran Pemerintah (x1), Jumlah Kredit (x2), Upah Minimum (x3), Investasi (x4) dan Pertumbuhan Ekonomi (x) dan labelnya yaitu kesempatan  kerja  (Y).  Adapun  desain Eksperimennya dapat dilihat pada gambar  5 di bawah ini :
Gambar 2 Desain Eksperimen
Data preprocessing yang dilakukan adalah discreatization dan normalisasi data:

## Decreatization
Discretization  adalah    data  yang berupa  numerik  diubah  menjadi    data berbentuk  nominal  untuk    label  kesempatan kerja,  yang dilakukan dengan menggunakan metode  cut  point    yang  mengacu  pada  nilai riil  dalam  kisaran  nilai  kontinyu  dengan membagi rentang menjadi dua interval  yang sama,  satu  interval  kurang  dari  atau  sama dengan cut point dan interval lainnya interval lebih besar dari cut point  (Bramer, 2007).
𝑐𝑢𝑡 𝑝𝑜𝑖𝑛𝑡  = max 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 − min 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 2 Normalisasi
Normalisasi dibutuhkan sebelum proses data mining, agar tidak ada parameter yang  mendominasi  dalam  perhitungan  jarak antar data. Semua variabel akan dinormalisasi pada rentang 0 sampai dengan 1 (H. Liu, et al , 2002) dengan menggunakan persamaan pada rumus berikut  ini:
𝑥 ′ = 𝑥 − min 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 max 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 − min 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒
Data  didiscreatization  dan  dinormalisasi langkah  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah dengan  mencari  model  terbaik  untuk aristektur  dari Neural  Network dengan  cara menentukan Neuron pada Hidden  Layer , menentukan Training  Cycle ,  menentukan Learning Rate , menentukan Momentum. Setelah mendapatkan arsitektur terbaik  dari Neural  Network kemudian melakukan pembobotan dengan menggunakan  Algoritma  Genetika    jaringan hidden layer dan jaringan outputnya dengan harapan  dapat    meningkatkan  akurasi  dan AUC pada    prediksi    kesempatan  kerja. Adapun  klasifikasi dari  predikis kesempatan kerja  yang    akan  dihasilkan  adalah Berpegaruh besar dan berpengaruh kecil.

## Klasifikasi
Klasifikasi merupakan salah satu teknik dasar dalam bidang data mining . Teknik klasifikasi diperlukan untuk dapat melakukan pengenalan  pola,  prediksi  nilai,  hingga pengambilan keputusan. Dalam hal pengambilan  keputusan,  diperlukan  sistem rekomendasi yang berperan dalam memberikan  rekomendasi  sejumlah item kepada user sehingga  dapat  membantu user dalam  mengambil  keputusan  (R.  Rismala, 2016).  Algoritma  klasifikasi  yang  telah banyak  dipakai  secara  luas,  yaitu ,  Neural Networks, Analisa  Statistik ,  Algoritma Genetika,  Rough  sets,  Support  Vector Machine, Decision/classification trees, Memory  based  reasoning,  Support  vector Machines  (SVM) ,  dan Bayesian  classifiers/ Naïve Bayes  classifiers  Metode Rule Based, Klasifikasi data terdiri dari 2 langkah proses. Pertama  adalah learning (fase  training),  di mana  algoritma  klasifikasi  dibuat  untuk menganalisa
data training
lalu direpresentasikan dalam bentuk rule klasifikasi.  Proses  kedua  adalah  klasifikasi, dimana data tes digunakan untuk memperkirakan  akurasi  dari rule klasifikasi (Han and Kamber, 2011) .

## Kesempatan Kerja
Kesempatan    kerja  adalah  suatu  keadaan  di mana semua pekerja yang ingin bekerja pada suatu  tingkat  upah  tertentu  akan  dengan mudah  mendapatkan  pekerjaan  ( Gorunescu , 2011).  Pandangan  lain  tentang  kesempatan kerja  yang  mengartikan  kesempatan  kerja sebagai lapangan pekerjaan yang sudah diisi ( employment )  dan  lapangan  pekerjaan  yang masih  lowong (vacancy ).  Dari  lapangan pekerjaan yang masih lowong tersebut timbul kebutuhan  tenaga  kerja.  Adanya  kebutuhan tersebut  berarti  ada  kesempatan  kerja  bagi orang  yang  menganggur.  Dengan  diisinya
lapangan pekerjaan oleh para penganggur itu, maka  berarti  kesempatan  kerja  adalah lapangan pekerjaan yang sudah diduduki/diisi ( Sukirno, 2010) .
Berdasarkan  berbagai  pandangan mengenai  kesempatan  kerja  tersebut,  maka kesempatan  kerja  secara  umum  dapat diartikan  sebagai  suatu  keadaan  yang mencerminkan  jumlah  dari  total  angkatan kerja   yang  dapat diserap atau  ikut  secara aktif dalam kegiatan perekonomian. kesempatan  kerja  dapat  dibedakan  menjadi dua  kategori yaitu  kesempatan  kerja permanen  yaitu  kesempatan  kerja  yang memungkinkan  orang  bekerja  secara  terus menerus  sampai  mereka  pensiun  atau  tidak mampu lagi untuk bekerja. Kategori lainnya adalah  kesempatan  kerja  temporer,  yaitu kesempatan  kerja  yang  memungkinkan seseorang  bekerja  dalam  waktu  yang  relatif singkat,  kemudian  kembali  menganggur untuk  menunggu  Kesempatan  Kerja  baru berikutnya.
Adapun beberapa faktor yang mempengaruhi kesempatan  kerja  tersebut  adalah  :  (1) Pengeluaran  Pemerintah:  Secara  teoritik dalam  APBN,  Pengeluaran  Pemerintah ( Government  Expenditure )  diarahkan  untuk dua tujuan utama, yaitu pertama, pengeluaran untuk menjalankan mesin birokrasi atau roda pemerintahan dan kedua, pengeluaran untuk merangsang  atau  menggerakkan  kegiatan ekonomi  secara  umum.  (2)  Jumlah  Kredit: (Bastian, 2006) mendefinisikan kredit adalah peminjaman  uang  atau  tagihan  yang  dapat dipersamakan dengan itu berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam meminjam  antara  bank  dan  pihak  lain  yang mewajibkan pihak meminjam untuk melunasi  utangnya  setelah  jangka  waktu tertentu dengan jumlah  bunga, imbalan atau pembagian  hasil  keuntungan.  (3)  Upah Minimum:  Berdasarkan  kebijakan  upah
minimum  Indonesia  Upah  adalah  hak pekerja/buruh  yang diterima dan dinyatakan dalam  bentuk  uang  sebagai  imbalan  dari pengusaha  atau  pemberi  kerja  kepada pekerja/buruh yang ditetapkan dan dibayarkan  menurut  suatu  perjanjian  kerja, kesepakatan,  atau  peraturan  perundang- undangan, termasuk tunjangan bagi pekerja/buruh  dan  keluarganya  atas  suatu pekerjaan dan/atau jasa yang telah atau akan dilakukan. (4) Investasi:
Investasi
didefinisikan  sebagai  pembentukan  modal tetap  domestic  (domestic  fixed  capital formation)  yang  kemudian  membedakan Investasi atas Innvestasi Bruto dan Investasi(suindayah). (Mankiw, 2007)
membagi  Investasi  kedalam  tiga  kategori; Investasi Tetap Bisnis, Investasi Residensial dan  Investasi  Persediaan.  Investasi  Tetap Bisnis (Business Fixed Investment) melingkupi  pembelian  peralatan  peralatan untuk proses produksi. Investasi Residensial ( Residential Investment )
mencakup pembelian rumah baru baik untuk ditinggali maupun  untuk  dipersewakan.  Sedangkan Investasi  Persediaan (Inventory  Investment ) meliputi barang barang termasuk barang jadi dan  setengah  jadi  serta  bahan  bahan  dan perlengkapan  yang  ditempatkan  digudang oleh perusahaan. (5) Pertumbuhan Ekonomi: Pertumbuhan  ekonomi  diartikan  sebagai perkembangan kegiatan dalam perekonomian yang menyebabkan   barang   dan   jasa  yang diproduksi  dalam    masyarakat  bertambah dan  kemakmuran  masyarakat  meningkat ( Gorunescu ,  2011).    Jadi  pertumbuhan ekonomi mengukur prestasi dari perkembangan suatu
perekonomian.
Disamping  itu,  tenaga  kerja  bertambah sebagai  akibat  perkembangan  pertumbuhan penduduk.

## Artificial Neural Network
Artificial Neural Network (ANN) atau biasa disebut  dengan  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST) merupakan  sebuah  sistem  jaringan  yang modelnya  berdasarkan  pada  sistem  jaringan saraf  manusia.  Tujuan    dibuatnya Neural Network adalah  untuk  membuat  sebuah sistem  yang  mampu  belajar  sendiri  sesuai dengan  kondisi  lingkungan  dan    data  yang kita  berikan  serta  dapat  dimodelkan  data secara statistic  non  linier ,  pemodelan  yang kompleks  tersebut  dapat  menghubungkan antara  input  dan  output  agar  menemukan pola-pola data seperti  c urve fitting (Utomo, 2015).
Artificial Neural Network ( ANN) merupakan konsep dari rekayasa pengetahuan  dalam  bidang  kecerdasan buatan  yang  dirancang    dengan  mengadopsi sistem  saraf  manusia,  yang  pemrosesan utamanya  terdapat    di  otak.  Bagian  terkecil dari  otak  manusia  adalah  sel  saraf  yang disebut  unit  dasar  proses    informasi  atau neuron . Ada sekitar 10 miliar neuron dalam otak manusia dan sekitar 60 tereliun koneksi (sinaps/ synapse )  antar neuron dalam  otak manusia.  Dengan  menggunakan  neuron- neuron  tersebut  secara  simultan,  otak manusia  dapat  memproses  informasi  secara paralel dan cepat (Utomo, 2015).
Artificial  Neural  Networks  (ANN), dikenal juga  dengan  istilah multilayer  perceptron , memiliki bentuk umum sebagai berikut [16]:
𝑦 𝑘 (𝑥, 𝑤) = 𝜎 (∑ 𝑤 𝑘𝑗 (2) ℎ (∑ 𝑤 𝑗𝑖 (1) 𝑥 𝑖 + 𝑤 𝑗0 (1) 𝐷 𝑖=1 ) + 𝑤 𝑘0 (2) 𝑀 𝑗=1 )
dimana :
w kj , w ji a : parameter bobot w k0 , w j0 : parameter bias h(.), σ(.) : fungsi aktivasi
sehingga  secara  sederhana  ANN    adalah suatu fungsi non linear dari suatu himpunan variabel  input  {x i }  ke  himpunan  variabel
output  {y k }  yang    dikontrol  oleh  parameter bobot dan bias (Eko P., 2014).
Beberapa  permasalahan  yang  dapat diselesaikan  dengan  ANN  adalah  prediksi, klasifikasi,  optimasi  dan  pengenalan  pola. Berdasarkan kemampuan yang dimiliki, hasil dari pembelajaran Artificial Neural Network dapat  digunakan  untuk  menemukan  solusi dari suatu permasalahan. Di bawah ini adalah struktur ANN (Bishop, 1999).
Gambar 3. Desain Umum Artificial Neural Network
Backpropagation juga  merupakan bagian  dari  model Neural  Network yang paling populer serta dapat  melakukan suatu pembelajaran  untuk    prediksi  pada  data mining (Utomo, 2015). Algoritma Backpropagation merupakan  bagian  dari algoritma supervised
(pembelajaran
terawasi) yang sering dipakai oleh perceptron dengan  banyak  lapisan  untuk merubah bobot-bobot yang terhubung dengan neuron-neuron yang ada pada lapisan tersembunyi.  Algoritma  ini  menggunakan error keluaran untuk  mengubah nilai bobot- bobotnya  dalam  arah  mundur  ( backward ).
Untuk mendapatkan error ini tahap perambatan  maju  ( forward  propagation ) harus  dikerjakan  terlebih  dahulu  (Apriliyah, et al ).
Algoritma Genetika Algoritma  Genetika  (AG) adalah  algoritma pencarian yang berdasarkan pada mekanisme seleksi  alamiah  dan  genetika  alamiah.  Pada
awalnya algoritma genetika digunakan untuk algoritma  pencarian  parameter-parameter optimal. Namun seiring dengan perkembangannya,  algoritma  genetika  dapat diaplikasikan  untuk  berbagai  masalah  lain misalnya untuk pembelajaran, pemrograman otomatis,  peramalan,dan    lain  sebagainya. Dalam    bidang soft  computing ,  algoritma genetika  telah  banyak  digunakan  untuk mendapatkan  nilai-nilai  parameter  yang optimal untuk  jaringan syaraf tiruan maupun utase fuzzy (Yanti, 2011).
Untuk memeriksa hasil optimasi, kita membutuhkan fungsi fitness, yang menandakan  gambaran  hasil (solusi) yang sudah  dikodekan.  Selama  berjalan  induk harus  digunakan  untuk  reproduksi,  pindah silang dan utase untuk menciptakan keturunan. Jika Algoritma Genetika didesain secara  baik,  populasi  akan  mengalami konvergensi  dan  akan  didapatkan  sebuah solusi yang optimum (Yanti, 2011).
Terdapat beberapa komponen dalam algoritma  genetika,  yaitu  (Suyanto,  2011) seperti gambar di bawah ini:
Gambar 4. Alur Kerja Algoritma Genetika

## Confusion Matrix dan AUC
Confusion Matrix merupakan data set yang  hanya  memiliki  dua  kelas,  yaitu  kelas yang satu sebagai positif dan kelas yang lain sebagai negatif. Confusion Matrix terdiri dari dari  empat  sel  yaitu True  Possitives  (TP), False  Possitives  (FP,  True  Negatives  (TN) dan False  Negatives  (FT) (Zamani  dan Amaliah, 2012).
AUC (Area Under Curve) mengukur kinerja diskriminatif dengan memperkirakan probabilitas output dari sampel yang dipilih secara acak dari populasi positif atau negatif, semakin  besar AUC (Area  Under  Curve) maka semakin kuat klasifikasi yang digunakan karena AUC (Area Under Curve) merupakan  bagian  dari  daerah  unit  persegi. Nilai dari AUC adalah antara 0,0 – 1,0. Nilai AUC dapat  dibagi  menjadi  beberapa kelompok yaitu :
a. 0.90-1.00   = Excelent Classification b. 0.80-0.90 = Good Classification c. 0.70-0.80 = Fair Classification d. 0.60-0.70 = Poor Classification e. 0.50-0.60 = Failure

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  percobaan  pertama  penulis menggunakan    algoritma  Neural  Network terlebih dahulu tanpa menggunakan Algoritma genetika  untuk optimasi.
Percobaan  tersebut  menggunakan 231 data dan 5 atribut prediktor  yang sudah dinormalisasi menjadi  data numerik terlebih dahulu. Percobaan tersebut dilakukan beberapa  kali  untuk mendaptkan arsitektur dari Neural Network dengan mengubah nilai dari  jumlah  Neuron  pada  Hidden  Layer, Training Cycle, Learning Rate dan Momentum sehingga dihasilkan nilai terbaik untuk  masing-masing  seperit  tampak  pada tabel 1 di bawah ini :
Tabel 1. Nilai Terbaik untuk Neural Network
Neur on Traini ng Cycle Learni ng Rate Mome n tum Akura si AUC 10 500 0,3 0,2 86,14 0,883 10 500 0,3 0,3 85,71 0,880 10 500 0,3 0,4 83,97 0,879 10 500 0,3 0,5 83,97 0,884 10 500 0,3 0,6 85,27 0,882 10 500 0,3 0,7 86,58 0,889 10 500 0,3 0,8 87,45 0,890 10 500 0,3 0,9 85,27 0,896
Berdasarkan  hasil  percobaan  di  atas untuk mencari model terbaik pada arsitektur neural  network adalah  yaitu neuron  hidden layer 10, training cycle 500, learning rate 0,3 dan momentum 0,8 dapat dilihat akurasi dan AUC untuk  prediksi  kesempatan  kerja dengan  menggunakan  tools RapidMiner seperti pada tabel 2 di bawah ini:
Tabel 2.  Akurasi Neural Network
Accuracy: 87.45% +/- 5.98% (mikro:87.45%) True Kecil True besar Class precision Prediksi Kecil 100 13 88.50% Prediksi Besar 16 102 86.44% Class recall 86.21% 88.70%
Akurasi  yaitu  proporsi  jumlah  prediksi  nilai yang benar, yaitu:
Akurasi = TP + TN TP + FN + FP + TN Akurasi = 100 + 102 100 + 102 + 16 + 13 = 87,45 %
Berdasarkan  tabel  2  di  atas  maka dapat  dilihat  bahwa  akurasi  untuk  prediksi
kesempatan  kerja  dengan  menggunakan metode Neural  Network adalah  sebesar  87, 45  %,  sedangkan AUC  (Area  Under  Curve) ditampilkan  dalam  bentuk  grafik  pada gambar  6  di  bawah  ini  dengan  nilai AUC sebesar 0,890 termasuk dalam good classification.
Gambar 5. AUC Prediksi Kesempatan Kerja dengan
Metode
Gambar 6. Model Arsitektur Neural Network
Adapun nilai bobot yang didapatkan dengan menggunakan  tools RapidMiner untuk optimasi  menggunkn  Algritma  Genetika adalah seperti yang ditampilkan pada tabel 3 di bawah ini :
Tabel 3:  Bobot Atribut Algoritma Genetika Attibute Weight (Bobot) Pengeluaran Pemerintah (x1) 1 Jumlah Kredit (x2) 1
Upah Minimum (x3) 1 Investasi (x4) 1 Pertumbuhan Ekonomi (x5) 1
Berdasarkan  hasil  experimen  yang  sudah dilakukan menggunakan Neural Network dan dioptimasi menggunakan
Algoritma
Genetika didapatkan hasil akurasi dan AUC terbaik seperti pada tabel 4 sebagai berikut :
Tabel 4.  Akurasi Neural Network dan Algoritma Genetika Accuracy : 88.30% +/- 14.00% (mikro:82.00%) True Kecil True besar Class precision Prediksi Kecil 102 13 90.91% Prediksi Besar 14 102 85.76% Class recall 85.21% 91.30% Akurasi = TP + TN TP + FN + FP + TN Akurasi = 102 + 102 102 + 102 + 14 + 13 =   88,30 % Berdasarkan  tabel  4      di  atas  maka  dapat dilihat  bahwa  akurasi  untuk  prediksi kesempatan  kerja  dengan  menggunakan metode  Neural  Network  berbasis  Algoritma Genetika adalah sebesar 88,30 % sedangkan untuk AUC (Area Under Curve) ditampilkan grafik  pada  gambar  8  di  bawah  ini  dengan nilai AUC sebesar  0,921  masuk  dalam excelent classification.
Gambar 7. AUC Prediksi Kesempatan Kerja dengan Neural Network berbasis GA
Berdasarkan hasil eksperimen di atas dengan menggunakan confusion  matrix dan AUC dapat  dilihat  bahwa  hasil  pengujian  dengan metode Neural  Network berbasis Algoritma Genetika  memiliki  nilai  akurasi  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  menggunakan  metode
Neural Network tanpa menggunakan optimasi Algoritma Genetika.
Nilai akurasi yang didapatkan dengan metode Neural  Network adalah  87,45%  dan AUC 0,890  dengan  nilai  diagnosa good classification , sedangkan untuk nilai akurasi dengan  menggunakan Neural  Network berbasis Algoritma Genetika sebesar  88,30% dan AUC 0,920  dengan  nilai  diagnosa excelent classification .
Hasil  akurasi  dengan  menggunakan Neural Network berbasis Algoritma genetika lebih tinggi 0,85 % dibandingkan bila hanya menggunakan metode Neural Network saja. Berdasarkan hal tersebut maka dapat disimpulkan  bahwa  penggunaan  optimasi Algoritma  Genetika  dapat  meningkatkan akurasi  dari  metode Neural  Network saja untuk prediksi kesempatan kerja.
Untuk  lebih  jelasnya  dapat  di  lihat pada  gambar  4.7.  dan  gambar  9  dan  10    di bawah ini:
Gambar 8. Grafik Perbandingan Akurasi

## Gambar 9.  Grafik Perbandingan AUC

## PENUTUP
Klasifikasi    Hasil  dari  eksperimen yang  telah  dilakukan  pada  penelitian  ini dapat disimpulkan sebagai berikut : (1) Hasil evaluasi yang sudah dilakukan menggunakan metode Neural  Network untuk  prediksi kesempatan  menghasilkan  nilai  akurasi sebesar 87,45 % dengan AUC 0,890 dengan nilai diagnosa Good Classification . (2) Hasil evaluasi yang sudah dilakukan menggunakan metode Neural  Network yang  dioptimasi menggunakan Algoritma
Genetika memberikan nilai akurasi  88,30 % dan AUC
0,920  dengan  nilai  diagnosa excellent classification yang  lebih  tinggi  untuk prediksi  kesempatan  kerja.  Berdasarkan  hal tersebut  di  atas  maka  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  dengan  menggunakan optimasi Algoritma Genetika akan
meningkatkan  akurasi  sebesar  0,85  % dibandingkan  bila  hanya  menggunakan metode Neural  Network saja  demikian  pula dengan  nilai  untuk  AUC  meningkat  sebesar 0,03  lebih  baik  daripada  hanya  dengan menggunakan  metode Neural  Network saja untuk prediksi Kesempatan Kerja.
87.45% 88.30% 87.00% 87.20% 87.40% 87.60% 87.80% 88.00% 88.20% 88.40% NN NN + GA Perbandingan Akurasi NN dan Akurasi NN + GA 0.89 0.92 0.875 0.88 0.885 0.89 0.895 0.9 0.905 0.91 0.915 0.92 0.925 NN NN + GA Perbandingan AUC NN dan AUC NN + GA

## DAFTAR PUSTAKA
Todaro M.P. Smith, Pembangunan Ekonomi (Edisi  Kesembilan).  (Drs.  Haris Munandar,  MA  dan  Puji  A.L.,  SE, Pentj) . Jakarta: Gelora Aksara Pratama, 2006
S.  Lee  and  W.  S.  Choi,  “A  multi-industry bankruptcy  prediction  model  using back-propagation neural network and multivariate  discriminant  analysis,”
Expert Syst. Appl. , vol. 40, no. 8, pp.
2941–2946, 2013.
S. Ding, C. Su, and J. Yu, “An optimizing BP neural  network  algorithm  based  on genetic algorithm,” Artif. Intell. Rev. , vol. 36, no. 2, pp. 153–162, 2011.
M.  J.  Kim  and  D.  K.  Kang,  “Classifiers selection  in  ensembles  using  genetic algorithms for bankruptcy prediction,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol. 39, no. 10, pp. 9308–9314, 2012.
M.  Ridwan,  H.  Suyono,  and  M.  Sarosa,
“Penerapan  Data  Mining  Untuk
Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Eeccis , vol.
7, no. 1, pp. 59–64, 2013. D. C. P. Buani, “Optimasi Algoritma Naïve Bayes dengan Menggunakan Algoritma  Genetika  untuk  Prediksi Kesuburan (Fertility),” vol. 4, 2016. R.  Rismala,  “Penerapan  Teknik  Klasifikasi pada Sistem Rekomendasi
Menggunakan  Algortima  Genetika,” vol. II, no. 3, 2016.
J.  H.  dan  M.  Kamber,  “Data  Mining:
Concepts,  Models,  and  Techniques,” dalam  Springer  ,  Verlag  Berlin Heidelberg.,” 2011. F.  Gorunescu,  “Data  Mining:  Concept, Models and Tsechniques.pdf.”
Springer, 2011.
S.  Sukirno, Ekonomi  Pembangunan  (Edisi Kedua). jakarta: KENCANA Prenada Media Group, 2010.
Hakim  Abdul,  “Ekonomi  Pembangunan (Cetakan Kedua).,” 2004.
Bastian,  “Akuntansi  Perbankan,  Edisi Pertama,” vol. edisi Pert, 2006.
G. N. Mankiw, Principles of Economocs , ??? Edi. Cengage Learning Asia Pte Ltd., 2007.
W.  Utomo,  “Prediksi  Nilai  Ujian  Nasional Produktif Sekolah Menengah Kejuruan Menggunakan Metode
Neural Network,” vol. 14, no. 1, pp.
33–41, 2015.
Prasetyo  Eko, Data  Mining  Mengolah  Data Menjadi  Informasi  Menggunakan
Matlab, Aldo Sahala, Ed. Yogyakarta: CV. Andi Offset, 2014. Bishop, “Neural Networks,” Pattern Recognit. , 1999.
Apriliyah and A. W. W. M, Wayan Firdaus, “Perkiraan  Penjualan  Beban  Listrik
Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Resilent Backpropogation (RPROP),” vol. 4, no. 32, pp. 14–21, 2008. N.  Yanti,  “Penerapan  Metode  Neural Network Dengan Struktur Backpropagation Untuk Prediksi
Stok  Obat  Di  Apotek(Studi  Kasus : Apotek  Abc),” Snati ,  vol.  2011,  no. Snati, pp. C15–C20, 2011.
Suyanto, Algoritma  Genetika .  Yogyakarta: C.V Andi Offset, 2011.
A. M. Zamani and B. Amaliah, “Implementasi  Algoritma  Genetika
pada Struktur Backpropagation Neural  Network  untuk  Klasifikasi Kanker Payudara,” J.  Tek.  POMITS , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2012.
M. Bramer, “Principles of Data Mining, ser. Undergraduate  Topics  in  Computer Science,” Vasa , pp. 221–238, 2007. H. Liu, F. Hussain, C. L. Tan, and M. Dash, “Discretization: An enabling technique,” Data Min. Knowl.
Discov. ,  vol.  6,  no.  4,  pp.  393–423, 2002..