IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION SEBAGAI ESTIMASI LAJU TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA PADA PROVINSI JAWA TIMUR

Sofi Dwi Purwanto

Abstract


Teknologi pengenalan pola dengan jaringan syaraf tiruan (JST) dapat dimanfaatkan untuk menjadi solusi dalam mengatasi berbagai permasalahan ekonomi seperti halnya pengangguran. Dalam penelitian ini aplikasi jaringan syaraf tiruan digunakan untuk mengestimasi laju tingkat pengangguran pada provinsi Jawa Timur dengan tujuan agar dapat melakukan antisipasi secara dini apabila terjadi lonjakan angka pengangguran sewaktu-waktu. Metode yang digunakan untuk menganalisis permasalahan ini adalah backpropagation. Pemilihan metode backpropagation dikarenakan metode tersebut bersifat self-adaptability, mandiri, dan memiliki kemampuan pemetaan non-linear yang baik. Data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 96 data, 80 data digunakan untuk pelatihan, sedangkan 16 data digunakan untuk pengujian. Sumber data diperoleh dari open data Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jawa Timur. Dari hasil pengujian sistem diperoleh tingkat akurasi tertinggi dalam mengestimasi laju tingkat pengangguran terbuka adalah sebesar 87%. Arsitektur jaringan yang paling baik digunakan dalam mengestimasi jumlah tingkat pengangguran terbuka adalah dengan variasi jumlah iterasi 1000, toleransi kesalahan 0.00001, dan banyaknya variasi neuron hidden layer 10. Arsitektur jaringan tersebut menghasilkan MSE terbaik sebesar 0,000309


Full Text:

PDF

References


Badan Pusat Statistik, “Data Jumlah Angkatan Kerja, Penduduk Bekerja, Pengangguran, TPAK dan TPT 1986-2013,” [Online]. Tersedia: http//www.bps.go.id/webbeta/frontend/ linkTabelStatis/ view/id/973.html, 2014. Direktorat Tindak Pidana Narkoba Bareskrim POLRI & BNN, “Narkoba; Menjadi Masalah Serius,” [Online]. Tersedia: http// dedihumas.bnn.go.id/read/section/artikel/2011/10/10/160/narkobamenjadi- masalah-serius.html, 2012. Hermawan, Erwan, “Tawuran Sekolah Naik 44 Persen,” [Online]. Tersedia: http//www.tempo.co/read/ news/2013/11/20/083531130/ Tawuran-Sekolah-Naik-44-Persen.html, 2012. Hermawan, A, “Jaringan Syaraf Tiruan, Teori, dan Aplikasi,” Yogyakarta: Andi, 2006. Guangming Wang, Xiangna Zheng, “The Unemployment Rate Forecast Model Basing on BP Neural Network,” in Proc. International Conferences on Electronic Computer Technology. IEEE Computer Society, pp. 475-478, 2009. M.F. Andrijasa, Mistianingsih, “Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Jumlah Pengangguran di Provinsi Kalimantan Timur Dengan Menggunakan Algoritma Pembelajaran Backpropagation,” Jurnal Informatika Mulawarman, Vol 5 No. 1 2010, pp. 50-54, Februari 2010. Siang, J.J, “Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemrogramannya Menggunakan MATLAB,” Yogyakarta: Andi, 2009.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.