Neural Network Berbasis Algoritma Genetika untuk Prediksi Kesempatan Kerja

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.
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.