OPTIMASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK PREDIKSI JUMLAH PENGANGGURAN DI SUMATERA UTARA

Sumatera Utara merupakan salah satu Provinsi berkembang berdasarkan taraf hidup
kesejahteraan masyarakat. Permasalahan yang dihadapi Provinsi termasuk
Sumatera Utara adalah pengangguran. Penyebab terjadinya pengangguran antara
lain adalah jumlah lapangan kerja yang tersedia lebih kecil dari jumlah
lulusan/pencari kerja. Tidak sebandingnya jumlah lapangan kerja dengan jumlah
lulusan/pencari kerja tersebut yang menyebabkan tingginya tingkat pengangguran
di Sumatera Utara. Dalam hal tersebut maka diperlukan penerapan Jaringan Syaraf
Tiruan untuk membantu pemerintah mengetahui jumlah perkembangan
pengangguran di Sumatera Utara. Penelitian ini dilakukan menggunakan Optimasi
Metode Backpropagation dengan algoritma Particle Swarm Optimazation dan
bantuan Aplikasi RapidMiner. Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini yaitu
model arsitektur yang terbaik adalah 3-5-1 dengan jumlah RMSE 0.018+/-0.000
dalam implementasi Backpropagation, sedangkan dalam implementasi
Backpropagation + Particle Swarm Optimization jumlah RMSE 0.017+/-0.000
(lebih baik dengan selisih 0.001). Semakin kecil Root Mean Squared Error maka
semakin baik model tersebut. Adapun manfaat/kontribusi yang dapat diberikan dari
hasil penelitian tersebut adalah membantu pemerintah untuk mengetahui prediksi
pertumbuhan jumlah pengangguran di Sumatera Utara sehingga dapat melakukan
tindakan untuk menanggulanginya.
Kata Kunci : Pengangguran, Sumatera Utara, Backpropagation, Particle Swarm
Optimization, Prediksi