Klasifikasi Bidang Pekerjaan IT pada LinkedIn Menggunakan TF-IDF dan Cosine Similarity - Dafa Fahreza Putra; Raissa Amanda Putri (Jurnal Multimedia dan Teknologi Informasi (Jatilima), 2026)
LinkedIn menjadi salah satu platform utama dalam publikasi lowongan kerja, namun banyak lowongan bidang Teknologi Informasi (IT) memiliki ketidaksesuaian antara judul jabatan dan isi deskripsi pekerjaan sehingga menyulitkan pencari kerja dalam memahami kebutuhan kompetensi secara akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan bidang pekerjaan IT pada LinkedIn serta memvalidasi konsistensi label jabatan berdasarkan kesamaan deskripsi pekerjaan. Data dikumpulkan melalui proses web scraping menggunakan Selenium dengan total 417 data pada lima kategori, yaitu Frontend Developer, Backend Developer, Data Analyst, Cloud Engineer, dan UI/UX Designer. Tahapan pengolahan data dilakukan melalui preprocessing teks meliputi case lipat, tokenizing, stopword removal, dan stemming. Selanjutnya, fitur teks dibentuk menggunakan pembobotan TF-IDF dan tingkat kemiripan antar dokumen dihitung menggunakan metode cosine kesamaan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa dari 417 data lowongan, sebanyak 393 data (94,24%) teridentifikasi valid karena label judul jabatan sesuai dengan deskripsi pekerjaan yang paling mirip, sedangkan 24 data (5,76%) terindikasi tidak valid. Setelah validasi, kategori dengan jumlah lowongan terbanyak adalah Cloud Engineer sebesar 155 data (39,44%), diikuti Data Analyst sebesar 107 data (27,23%), UI/UX Designer sebesar 57 data (14,50%), Frontend Developer sebesar 54 data (13,74%), dan Backend Developer sebesar 20 data (5,09%). Penelitian ini memberikan kontribusi berupa pendekatan berbasis kesamaan teks untuk membantu validasi klasifikasi TI lowongan sehingga informasi kebutuhan kompetensi pada lowongan kerja dapat lebih konsisten dan mudah dianalisis.