Aplikasi Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan untuk Memprediksi Tingkat Pengangguran di Kota Batam dengan Menggunakan Algoritma Pembelajaran Backpropagation

Abstract

Ketidakseimbangan antara penawaran dan permintaan tenaga kerja sering menyebabkan pengangguran di suatu wilayah. Tingkat pengangguran berfungsi sebagai indikator kunci untuk menilai kesehatan ekonomi secara keseluruhan. Pemanfaatan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) sebagai alat prediksi telah muncul sebagai solusi yang andal untuk meramalkan tingkat pengangguran di Kota Batam, dengan menggunakan 7 parameter input. Metodologi yang digunakan dalam model prediksi ini adalah algoritma Backpropagation. Ini melibatkan pembagian dataset menjadi dua komponen berbeda: data pelatihan, yang terdiri dari 4 bagian, dan data yang tersisa disisihkan untuk tujuan pengujian. Pembagian ini menghasilkan alokasi yang cukup besar yaitu 95% untuk data pelatihan dan 79% yang signifikan untuk data pengujian. Keakuratan yang dicapai oleh model ini menjadi dasar untuk mengevaluasi potensi keberhasilannya dalam meramalkan tingkat pengangguran di tahun mendatang. Dengan memanfaatkan kemampuan Artificial Neural Networks dan menggunakan metodologi Backpropagation, dimungkinkan untuk memprediksi tingkat pengangguran di Kota Batam. Hasil dari pendekatan analitis ini dapat menjadi referensi untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan tenaga kerja, sekaligus menyediakan alat pragmatis untuk meningkatkan perencanaan ekonomi dan perumusan kebijakan untuk masa depan yang lebih berkelanjutan.