• Telp/Fax: 085767845317



Koleksi

Terbaru

Implementasi Algoritma One-step Secant untuk Peramalan Pengangguran Terbuka Menurut Tamatan Pendidikan Tertinggi


Dedi Suhendro, S.E., M.Si, (2022) Implementasi Algoritma One-step Secant untuk Peramalan Pengangguran Terbuka Menurut Tamatan Pendidikan Tertinggi, Jurnal Penelitian ,STIKOM Tunas Bangsa
Jurnal Penelitian
Dedi Suhendro, S.E., M.Si, | pdf
Download (601346)
Abstrak
Berdasarkan data tingkat pengangguran terbuka menurut tamatan pendidikan tertinggi di
Indonesia menampilkan jumlah pengangguran per semester nya yang memiliki nilai tidak stabil
kadang naik dan kadang turun. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan
kemampuan dan kinerja salah satu fungsi pelatihan pada algoritma backpropagation yaitu one
step secant, yang nantinya dapat digunakan untuk dijadikan acuan dalam hal peramalan data
Algoritma one-step secant merupakan algoritma yang mampu melatih jaringan apapun selama
fungsi input, bobot dan transfer nya memiliki fungsi turunan dan algoritma ini mampu
membuat pelatihan lebih efisien karena tidak membutuhkan waktu yang sangat lama. Data
yang digunakan pada penelitian ini adalah data pengangguran terbuka menurut pendidikan
tertinggi yang ditamatkan di Indonesia tahun 2006-2021 berdasarkan semester, yang bersumber
dari Badan Pusat Statistik Indonesia. Berdasarkan data ini akan dibentuk dan ditentukan model
arsitektur jaringan yang digunakan dengan metode One-step secant, antara lain 14-13-2, 14-16-
2, 14-19-2, 14-55-2, dan 14-77-2. Dari 5 model ini setelah dilakukan pelatihan dan pengujian
diperoleh hasil bahwa model arsitektur terbaik adalah 14-19-2 (14 adalah input layer, 19 adalah
jumlah neuron hidden layer dan 2 adalah output layer). Tingkat akurasi dari model arsitektur
untuk semester 1 dan semester 2 ini adalah 75% dengan nilai MSE sebesar 0,00130797 dan
0,00388535.