Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.092
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IC Tech: Majalah Ilmiah SmartComp IC Tech: Majalah Ilmiah
Arochman, Arochman
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Other

Published : 21 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 21 Documents
Search

 1   2   3 
Sistem Rekomendasi Pemilihan Kerja Siswa SMK Dengan Menggunakan Algoritma Decision Tree Halim, Muhamad Faisal; Maulana, Much. Rifqi; Hapsoro, Hermanus Wim; Arochman, Arochman; Ilyas, Agus
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 12, No 3 (2023): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v12i3.4957

Abstract

Banyaknya lulusan SMK setiap tahunnya menjadi salah satu pondasi untuk memajukan bangsa ini, namun hal tersebut tidak selalu diikuti dengan ketersediaan lapangan pekerjaan yang memadai, oleh karena itu Banyak lulusan SMK yang menganggur dan sulit memasuki dunia kerja. Peran bursa kerja khusus (BKK) pada sekolah sangat penting, karena berhubungan langsung dengan pemetaan kompetensi siswa dan perusahaan dengan lowongan pekerjaan baru. Namun sering kali kinerja pada sistem BKK tidak berjalan dengan baik dan optimal, dan susahnya melakukan pemetaan kompetensi siswa yang masih dilakukan dengan manual, dengan demikian obyektivitas hasilnya rendah. Sistem rekomendasi perusahaan untuk lulusan SMK menjadi solusi yang dapat menunjang hal-hal tersebut. Dengan memanfaatkan data lulusan sebelumnya dengan menggunakan variable nilai akademis matematika raport, rata-rata raport, rata-rata us, ujian praktik kejuruan sebagai fitur prediktor, pemetaan kompetensi siswa untuk disalurkan pada perusahaan dapat dilakukan dengan mudah dan obyektivitas menjadi lebih tinggi. Dengan memanfaatkan algoritma decision tree untuk menentukan hasil rekomendasi dan CRISP-DM sebagai metode pengambangan sistem diperoleh evaluasi metrik akurasi sebesar 61%. Maka dengan adanya sistem rekomendasi ini proses dalam menyeleksi lulusan untuk disalurkan ke perusahaan tertentu dapat dilakukan dengan mudah dan lebih efisien dan hasil dari rekomendasi dapat digunakan sebagai pengambilan keputusan kedepannya nanti.
Co-Authors Emalia, Deasy Fayola, Regnata Revi Halim, Muhamad Faisal Hapsoro, Hermanus Wim Ilyas, Agus Maulana, Much. Rifqi Murtini Murtini, Murtini Nur Fadhilah Prasetiono, Slamet Joko Prastuti Sulistyorini Rusli, Christian Yulianto Sulistiyaningsih, Riski Tory Ariyanto Tri Agus Setiawan Yulianto Rusli, Christian