SISTEM REKOMENDASI PEKERJAAN MENGGUNAKAN METODE CONTENT-BASED FILTERING

DEWANTI, ELVIRA REZA (2024) SISTEM REKOMENDASI PEKERJAAN MENGGUNAKAN METODE CONTENT-BASED FILTERING. Other thesis, UPN "Veteran" Yogyakarta.

	Text ABSTRAK.pdf Download (29kB)
	Text COVER.pdf Download (187kB)
	Text DAFTAR ISI.pdf Download (31kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (94kB)
	Text PENGESAHAN PEMBIMBING.pdf Download (1MB)
	Text PENGESAHAN PENGUJI.pdf Download (1MB)
	Text SKRIPSI FULL_ELVIRA REZA DEWANTI_123190118.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)

Abstract

Masa kuliah menjadi titik penting bagi mahasiswa dalam menentukan jenjang karir
selanjutnya. Namun, untuk menentukan pekerjaan yang sesuai dapat menjadi tantangan
bagi mahasiswa yang belum yakin dengan tujuan karirnya setelah lulus. Penggunaan
sistem rekomendasi, khususnya dengan pendekatan content-based filtering, dapat
digunakan untuk membantu mahasiswa dalam menemukan pekerjaan yang sesuai dengan
minat dan profil mereka. Penelitian sebelumnya telah menunjukkan bahwa pendekatan
content-based filtering efektif dalam memberikan rekomendasi yang relevan dan
bermanfaat bagi pengguna. Hasil pengujian sistem ini menunjukkan rata-rata Precision@3
bernilai 0.91, Precision@5 bernilai 0.90, Recall@3 bernilai 0.34, dan Recall@5 bernilai
0.55. Berdasarkan nilai Precision@K sistem rekomendasi dengan menggunakan content-based filtering ini dapat memberikan hasil rekomendasi yang relevan dengan profil
pengguna, tetapi berdasarkan nilai Recall@K sistem ini belum menampilkan keseluruhan
data yang relevan kepada pengguna.
Kata kunci: Content-Based Filtering, Cosine Similarity, Pekerjaan, TF-IDF

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Content-Based Filtering, Cosine Similarity, Pekerjaan, TF-IDF
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	A.Md Apriliani Kusuma Wardhani
Date Deposited:	30 May 2024 07:25
Last Modified:	30 May 2024 07:25
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/39562

Actions (login required)

View Item