Prediksi Tingkat Pengangguran di Wilayah Provinsi Jawa Timur Menggunakan Metode Elman Recurrent Neural Network (ERNN) - Panjaitan, Tompo; Anggraeny, Fetty Tri; Al Haromainy, Muhammad Muharrom (Jurnal Media Infotama, 2024)
Tingkat pengangguran merupakan indikator penting dalam mengukur kesehatan ekonomi suatu negara dan kesejahteraan masyarakatnya. Dalam konteks Indonesia, masalah pengangguran terbuka menjadi tantangan yang perlu ditangani secara serius untuk mencapai pertumbuhan ekonomi yang inklusif dan berkelanjutan. Oleh karena itu dilakukan penelitian penerapan metode Elman Recurrent Neural Network untuk prediksi tingkat Pengangguran di wilayah Provinsi Jawa Timur. Data yang digunakan yaitu data Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Provinsi Jawa Timur dari tahun 2001 sampai dengan tahun 2022. Data tersebut dirubah kedalam bentuk data time series dengan variabel berjumlah 5. Penelitian ini menggunakan jumlah epoch 500, learning rate (α) 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8,0.9 dan 0.1, dan toleransi error 0.001. Hasil pengujian MSE pada penelitian ini menunjukkan nilai MSE terkecil pada learning rate 0.01 dengan data latih 90% dan data uji 10% dengan nilai MSE 0,061227.