Prediksi Tingkat Pengangguran Kota Malang Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System
Daftar Isi:
- Dalam beberapa tahun ini masalah pengangguran merupakan salah satu masalah yang belum terselesaikan meskipun semua upaya dilakukan untuk menurunkan jumlah tingkat pengangguran. tingkat pengangguran masih mengalami kenaikan dari tahun ke tahun. Prediksi adalah proses perkiraan atau pengukuran berdasarkan perilaku data masa lampau untuk diproyeksikan ke masa depan. Salah satu metode yang dipakai untuk memprediksi adalah metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) dimana metode ini merupakan gabungan antara Logika Fuzzy dan Jaringan Syaraf Tiruan. Metode ANFIS ini menggunakan fungsi keanggotaan menggunakan generalized bell ̀§sistem inferensi menggunakan fuzzy SUGENO Orde-Satu, fungsi aktivasi sigmoid biner dan parameter yang berkaitan erat dengan pengangguran agar dapat diimplementasikan sebuah sistem untuk prediksi tingkat pengangguran. Untuk mendapatkan struktur ANFIS yang terbaik, dilakukan pelatihan dengan beberapa parameter untuk jumlah data yang berbeda, dan learning rate dengan rentang 0,1 sampai 0,9. Keberhasilan dari sistem ini adalah dengan menghitung nilai Root Mean Square Error (RMSE). RMSE yang diperoleh dari hasil pelatihan sebesar 1,274 dan mampu memprediksi dengan baik dengan tingkat akurasi sebesar 93,33% dari 30 data uji.