Melola Discovery

← Melola Discovery

Journal SINTA 3

SISTEM PREDIKSI TINGKAT PENGANGGURAN DI PROVINSI MALUKU MENGGUNAKAN ANFIS (ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM)

BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan · Vol. 12 No. 2 (2018) · pp. 099–106

DOI
10.30598/vol12iss2pp099-106ar621
ISSN
2615-3017, 1978-7227
Published
2018-12-13
Publisher
PATTIMURA UNIVERSITY
Language
eng

Abstract

Pengangguran merupakan salah satu permasalahan yang belum terselesaikan dengan baik sampai saat ini meskipun sudah dilakukan berbagai upaya untuk menurunkan jumlah tingkat pengangguran. Tingkat pengangguran masih mengalami kenaikan dari tahun ke tahun. Untuk itu dilakukan prediksi jumlah tingkat pengangguran untuk membuat kebijakan yang perlu dilakukan berdasarkan hasil prediksi. Pada penelitian ini akan dibuat sistem prediksi tingkat pengangguran menggunakan ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System). Untuk mendapatkan struktur ANFIS yang baik dan keanggotaan yang akan dipilih dilakukan pelatihan data lalu dipilih fungsi keanggotaan dengan error terkecil sebagai keanggotaan parameter yang diuji. Kemudian data diuji menggunakan fungsi keanggotaan tersebut lalu menghasilkan sebuah sistem prediksi yang nantinya menjadi sistem yang digunakan sebagai prediksi. Hasil penelitian ini diperoleh rata-rata presentasi error sistem prediksi tingkat pengangguran sebesar 4.49%.

Collaboration network of the authors

33 authors · 90 co-authorship links · 28 across different organisations

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • Universitas Pattimura
  • Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya
  • Universitas Nahdlatul Ulama Surabaya
  • Darul Ulum Islamic University
  • Institut Teknologi Sepuluh Nopember
  • Diponegoro University
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Teguh HerlambangUniversitas Nahdlatul Ulama Surabaya6
Andy SuryowinotoInstitut Teknologi Adhi Tama Surabaya4
Zeth Arthur LeleuryUniversitas Pattimura4
Venn Yan Ishak IlwaruUniversitas Pattimura4
Mozart Winston TalakuaUniversitas Pattimura3
Ferry Kondo LembangUniversitas Pattimura2
Lexy Janzen SinayUniversitas Pattimura2
Fajar Annas SusantoUniversitas Nahdlatul Ulama Surabaya2
Hendro NurhadiInstitut Teknologi Sepuluh Nopember2
Yopi Andry LesnussaUniversitas Pattimura2
Y. SambonoUniversitas Pattimura2
Francis Yunito RumlawangUniversitas Pattimura1
Henry Junus WattimanelaUniversitas Pattimura1
Yuniasih MJ TaihuttuUniversitas Pattimura1
M. H. HahuryUniversitas Pattimura1
Serly SurlialyUniversitas Pattimura1
Vilomina EnusUniversitas Pattimura1
Rethalina WaasUniversitas Pattimura1
Fitri R. N. TihuruaUniversitas Pattimura1
Jeky TetimelayUniversitas Pattimura1
Elvinus R. PersulessyUniversitas Pattimura1
Glevi E. MadoUniversitas Pattimura1
Syella Z LimbaUniversitas Pattimura1
Moch ZakariaInstitut Teknologi Adhi Tama Surabaya1
Firman YudiantoUniversitas Nahdlatul Ulama Surabaya1
Dinita RahmaliaDarul Ulum Islamic University1
Abdul MuhithDarul Ulum Islamic University1
Muhammad Sawal BaitalDiponegoro University1
Angga Adhitya WidjanarkoInstitut Teknologi Adhi Tama Surabaya1
Yuliyanto Agung PrabowoInstitut Teknologi Adhi Tama Surabaya1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/barekeng/oai, first harvested 5 Nov 2026, last seen 8 Nov 2026.
Original metadata (oai_dc) 
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en-US">SISTEM PREDIKSI TINGKAT PENGANGGURAN DI PROVINSI MALUKU MENGGUNAKAN ANFIS (ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM)</dc:title>
	<dc:creator>Rahakbauw, Dorteus Lodewyik</dc:creator>
	<dc:creator>Tanassy, Muh. Iskandar</dc:creator>
	<dc:creator>Tomasouw, Berny P.</dc:creator>
	<dc:description xml:lang="en-US">Pengangguran merupakan salah satu permasalahan yang belum terselesaikan dengan baik sampai saat ini meskipun sudah dilakukan berbagai upaya untuk menurunkan jumlah tingkat pengangguran. Tingkat pengangguran masih mengalami kenaikan dari tahun ke tahun. Untuk itu dilakukan prediksi jumlah tingkat pengangguran untuk membuat kebijakan yang perlu dilakukan berdasarkan hasil prediksi. Pada penelitian ini akan dibuat sistem prediksi tingkat pengangguran menggunakan ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System). Untuk mendapatkan struktur ANFIS yang baik dan keanggotaan yang akan dipilih dilakukan pelatihan data lalu dipilih fungsi keanggotaan dengan error terkecil sebagai keanggotaan parameter yang diuji. Kemudian data diuji menggunakan fungsi keanggotaan tersebut lalu menghasilkan sebuah sistem prediksi yang nantinya menjadi sistem yang digunakan sebagai prediksi. Hasil penelitian ini diperoleh rata-rata presentasi error sistem prediksi tingkat pengangguran sebesar 4.49%.</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en-US">PATTIMURA UNIVERSITY</dc:publisher>
	<dc:date>2018-12-13</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/barekeng/article/view/621</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.30598/vol12iss2pp099-106ar621</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en-US">BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan; Vol 12 No 2 (2018): BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan; 099-106</dc:source>
	<dc:source>2615-3017</dc:source>
	<dc:source>1978-7227</dc:source>
	<dc:source>10.30598/vol12iss2year2018</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/barekeng/article/view/621/596</dc:relation>
	<dc:relation>https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/barekeng/article/view/621/597</dc:relation>
</oai_dc:dc>