-, Radifah (2017) Optimasi Fuzzy Time Series Dengan Algoritme Genetika Untuk Meramalkan Jumlah Pengangguran Di Jawa Timur. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Pengangguran menjadi salah satu masalah penting yang terjadi di Indonesia. Pengangguran yang tinggi berdampak pada tingkat perekonomian dan kemiskinan warga Indonesia khususnya di Jawa Timur. Karena dengan meningkatnya jumlah pengangguran dapat mengurangi pendapatan dan produktivitas masyarakat. Beberapa faktor penyebab meningkatnya jumlah pengangguran membuat pemerintah mengalami kesulitan dalam mengatasi jumlah pengangguran tiap tahunnya yang mengalami naik turun. Sehingga dengan memprediksi jumlah pengangguran di Jawa Timur dapat mempermudah pemerintah dalam mengatasi jumlah pengangguran dan memperluas tenaga kerja khususnya di Jawa Timur. Metode yang dilakukan pada penelitian ini Fuzzy Time Series menggunakan Algoritme Genetika. Nilai parameter algoritme genetika terbaik adalah dengan melakukan pengujian terhadap parameter algoritme genetika dan menghasilkan nilai rata-rata fitness terbaik. Hasil pengujian parameter algoritme genetika adalah dengan ukuran populasi ke 525, kombinasi crossover rate dan mutation rate ke 0,8 dan 0,2 dan pada generasi ke 1100 dengan nilai rata-rata fitness paling optimal yaitu 13,840314614 dengan nilai Root Mean Square Error(RMSE) sebesar 0,0722526928.
English Abstract
Unemployment becomes one of the important points that are occurred in Indonesia. High unemployment rate has an impact on the economic and poverty levels of Indonesians especially in East Java. The increase number of unemployment can reduce the income and productivity of society. Several factors that are causing the increase of unemployment make the government difficult to overcome the numbers of unemployment annually that experience ups and downs. So, by predicting the number of unemployment in East Java, it can facilitate the government in overcoming the unemployment rate and expanding the workforce especially in East Java. The method that is used in this study is Fuzzy Time Series that use Genetic Algorithm. The best genetic algorithm parameter values are by testing to the genetic algorithm parameters and producing the best average fitness value. The result of genetic algorithm parameter test are with the population size of 525, the combination of crossover rate and mutation rate of 0,8 and 0,2 and at generation of 1200 which reaches the most optimal average fitness value is 13,840314614 with Root Mean Square Error(RMSE) value equal to 0,0722526928.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2017/796/051800103 |
| Uncontrolled Keywords: | Peramalan, Pengangguran, Fuzzy Time Series, Algoritme Genetika |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 005 Computer programming, programs, data > 005.1 Programming |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Yusuf Dwi N. |
| Date Deposited: | 12 Jan 2018 07:31 |
| Last Modified: | 24 Nov 2021 06:38 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/7976 |
Preview |
Text
BAB VI.pdf Download (708kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB V.pdf Download (998kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB IV.pdf Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
Bagian Depan.pdf Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
Daftar Pustaka.pdf Download (457kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB VII.pdf Download (447kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB I.pdf Download (491kB) | Preview |
Preview |
Text
jurnal-Radifah.pdf Download (897kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB II.pdf Download (905kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB III.pdf Download (615kB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |