Penerapan Metode Resilient dalam Menentukan Model Arsitektur Terbaik untuk Prediksi Pengangguran Terbuka di Indonesia - Widodo Saputra; Jaya Tata Hardinata; Anjar Wanto (Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia, 2019)
Metode Resilient merupakan salah satu metode Jaringan Saraf Tiruan yang sering digunakan untuk melakukan sebuah prediksi, terutama pada data times series (berkelanjutan). Metode ini mampu melakukan prediksi dengan belajar dari data-data yang sudah pernah terjadi sebelumnya dengan terlebih dahulu membentuk model arsitektur jaringan yang tepat. Oleh karena itu, penelitian ini akan membahas tentang model arsitektur jaringan terbaik yang tepat untuk melakukan prediksimenggunakan metode Resilient. Metode ini pengembangan dari metode Backpropagation. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data pengangguran terbuka menurut pendidikan tertinggi yang ditamatkan di Indonesia tahun 2005-2018 berdasarkan semester, yang bersumber dari Survei Angkatan Kerja Nasional (Sakernas) yang diperoleh dari website Badan Pusat Statistik Indonesia. Berdasarkan data ini akan dibentuk dan ditentukan model arsitektur jaringan yang digunakan dengan metode Resilient, antara lain 12-6-2, 12-12-2, 12-18-2, 12-24-2, 12-12-12-2, 12-12-18-2, 12-18-18-2 dan 12-18-24-2. Dari 8 model ini setelah dilakukan pelatihan dan pengujian diperoleh hasil bahwa model arsitektur terbaik adalah 12-18-2 (12 adalah input layer, 18 adalah jumlah neuron hiden layer dan 2 adalah output layer). Tingkat akurasi dari model arsitektur untuk semester 1 dan semester 2 ini adalah 75% dengan nilai MSE sebesar 0,00052083 dan 0,00105823.