UMN Knowledge Center

rancang bangun sistem rekomendasi pemilihan lowongan pekerjaan menggunakan metode k-nearest neighbor

Gustinus, Wirya (2018) rancang bangun sistem rekomendasi pemilihan lowongan pekerjaan menggunakan metode k-nearest neighbor. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img]
Preview
Text
BAB I.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (800kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB III.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (796kB) | Preview
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB)
[img]
Preview
Text
BAB V.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (733kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB II.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (858kB) | Preview
[img]
Preview
Text
HALAMAN AWLA.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
LAMPIRAN.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview

Abstract

Dalam penelitian sistem rekomendasi pemilihan lowongan pekerjaan berfungsi untuk memberikan rekomedasi lowongan pekerjaan bagi para calon pencari pekerjaan karena karyawan merupakan salah satu aset penting dalam tumbuh kembangnya perusahaan bagi sebuah perusahaan besar maupun kecil. Dibuatnya sistem rekomendasi pekerjaan ini diharapkan dapat menurunkan data pengangguran terutama di Indonesia yang menurut data Badan Pusat Statistik mencapai kurang lebih 5,33% dari 131,55 juta orang angkatan kerja pada bulan Februari 2017. Dengan dibangunnya sistem rekomendasi pemilihan lowongan pekerjaan dengan menilai karakter dari setiap individu dan merekomendasikannya dengan metode KNearest Neighbor. Sistem ini dibangun dengan bahasa pemrograman PHP, Javascript, dan HTML untuk platform berbasis web. Data training diperoleh dari rekomendasi pakar ahli, dan referensi buku. Pencobaan sistem diberikan kepada user untuk mencoba sistem dengan mengisi informasi user dan mengisi tes psikologi lalu dihitung dengan Euclean Distance pada metode KNN. Setelah mendapatkan feedback dari user tingkat realibitas sistem dihitung dengan skala likert dan mencapai nilai rata-rata 87% dari pengguna, dan kepuasan pengguna terhadap aplikasi mencapai 85%. Dimana menyatakan bahwa pengguna puas dengan sistem rekomendasi jobschit.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Subjects: T Technology > T Technology (General) > T10.5-11.9 Communication of technical information
T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology
T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology > T58.59 Algorithm
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Informatika
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 01 Feb 2019 02:31
Last Modified: 01 Feb 2019 02:31
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/5106

Actions (login required)

View Item View Item