Analisis Data Lowongan Kerja Sekretaris Pada Masa Pandemi Covid-19 Dengan Metode Data Mining Klasterisasi - Fenti Sofiani; Dyah Retno Utari (Akademi Sekretari Budi Luhur, 2022)
Pada masa pandemi COVID-19, banyak perusahaan di Indonesia yang melakukan pemutusan hubungan kerja karena menurunnya perekonomian secara nasional. Oleh karena itu informasi lowongan kerja menjadi hal yang langka dan diburu oleh para pencari kerja. Lowongan kerja merupakan salah satu informasi yang dibutuhkan bagi lulusan pendidikan tinggi program studi vokasi kesekretariatan. Informasi lowongan kerja memuat kualifikasi calon pekerja yang dibutuhkan oleh pemberi kerja. Selain dibutuhkan oleh lulusan, informasi ini juga dapat diolah menjadi pengetahuan penting bagi pengelola program studi. Pengelola program studi dapat menyiapkan lulusan untuk memenuhi kualifikasi yang dibutuhkan pemberi kerja berdasarkan informasi lowongan kerja. Penelitian ini menganalisis data lowongan kerja sekretaris di harian surat kabar nasional pada masa pandemi COVID-19 selama lima belas bulan. Penelitian ini menggunakan metode klasterisasi data mining yaitu algoritma K-Means pada enam puluh tiga lowongan kerja dan analisis statistik deskriptif. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan model klasterisasi data lowongan kerja kesekretarisan, sehingga pengelola program studi memiliki strategi untuk menyiapkan lulusan yang cepat mendapatkan pekerjaan yang dibutuhkan, terutama di masa pandemi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada masa pandemi lowongan kerja sekretaris terbagi menjadi tiga kategori yaitu klaster info lowongan kerja untuk lulusan dengan kompetensi teknologi informasi tanpa pengalaman kerja dan status lulusan baru, klaster kedua info lowongan kerja untuk lulusan berpengalaman, dan klaster ketiga berupa info lowongan kerja tanpa spesifikasi tertentu. Model klasterisasi dievaluasi dengan indeks Davies Bouldin, dengan nilai indeks 0,09, artinya model yang terbentuk relatif optimal. Disarankan untuk penelitian selanjutnya melibatkan data lowongan kerja di media elektronik dan membandingkan kinerja algoritma klasterisasi lainnya, seperti K-Medoids