KLASIFIKASI REKOMENDASI LOWONGAN KERJA PADA FRESH GRADUATE MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DAN NAIVE BAYES

Suherman, Ilham (2023) KLASIFIKASI REKOMENDASI LOWONGAN KERJA PADA FRESH GRADUATE MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DAN NAIVE BAYES. Skripsi thesis, UNAMA.

	Text BAB I.pdf Download (218kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (744kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (321kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (941kB)
	Text BAB V.pdf Download (109kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (296kB)

Abstract

Bekerja merupakan hal yang fundamental dalam kehidupan seseorang. Dalam arti luas, itu adalah aktivitas utama manusia. Bagi Mahasiswa yang baru menyelesaikan kuliah mencari pekerjaan pertama bukanlah pilihan yang mudah bagi mereka, setiap sarjana yang baru lulus pasti berharap agar bidang studi yang telah dipelajari menjadi pedoman karir mereka selanjutnya.Oleh Karena itu, penulis mempelajari dan melakukan analisis data minning menggunakan dataset “Job Description and Salary in Indonesia” yang diambil dari website “kagggle” agar mendapat rekomendasi pekerjaan yang sesuai dengan para freshgraduate. Penulis mengunakan data berdasarkan kategori pengalaman kerja di bawah 1 tahun. Dalam melakukan analisis ini, penulis menggunakan tools RapidMiner. Metode yang digunakan adalah K-means dan Naïve Bayes. Dari analisis metode K-means tersebut menunjukkan bahwa gaji dengan 5 juta kebawah lebih cocok diambil oleh para freshgraduate dari pada gaji di atas 5 juta yan

Actions (login required)

View Item