Sistem Klasterisasi Data Pencari Kerja Green Jobs Menggunakan Metode K-Means (Studi Kasus: ZonaEBT) - Alfikri, Muhammad Dhani; Prawira, Dian; Sari, Renny Puspita (Coding: Jurnal Komputer dan Aplikasi, 2025)
ZonaEBT merupakan perusahaan yang bergerak di bidang informasi dan publikasi energi terbarukan, termasuk menyediakan informasi lowongan kerja dalam sektor green jobs. Saat ini, terdapat data profil kandidat yang tersimpan di database ZonaEBT. Namun, data tersebut belum terorganisir dengan baik. Terutama, belum adanya pengelompokan data berdasarkan karakteristik serupa, seperti umur, pendidikan terakhir, IPK, pengalaman kerja, dan ekspektasi gaji. Hal ini menyulitkan perusahaan dalam menentukan konten informasi yang relevan dan tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem klasterisasi data pencari kerja green jobs menggunakan metode k-means. Sistem ini dirancang untuk mengelompokkan data berdasarkan kriteria seperti umur, pendidikan terakhir, IPK, pengalaman kerja, dan ekspektasi gaji. Hasil penelitian ini berupa sistem klasterisasi data pencari kerja green jobs yang menghasilkan dua buah cluster. Cluster 1 beranggota 216 orang dengan karakteristik serupa sedangkan cluster 2 beranggota 33 orang dengan karakteristik serupa. Validasi hasil clustering menggunakan nilai Silhouette Coefficient sebesar 0,6339, yang menunjukkan kualitas pemisahan cluster dalam kategori baik. Pengujian fungsional sistem menggunakan metode black box yang menunjukkan bahwa seluruh fungsi sistem berjalan sesuai perancangan. Sementara itu, pengujian antarmuka sistem memperoleh nilai persentase 86,9% yang menunjukkan hasil sangat baik. Kata kunci: ZonaEBT, Green Jobs, K-Means, Klasterisasi Data, Cluster