Penerapan Algoritma Naive Bayes Pada Pemilihan Jenis Pelatihan Kerja (Studi Kasus: Upt Blk Ponorogo): Naive Bayes, Pelatihan Kerja, Sistem Rekomendasi, UPT BLK, Ketenagakerjaan - Arya Giri Pangestu; Fajaryanto C, Adi; Prasetyo, Angga (FORTEI Regional VII Jawa Timur, 2025)
Ketenagakerjaan merupakan elemen penting dalam pembangunan suatu wilayah. Tingkat produktivitas dan daya serap tenaga kerja menjadi indikator kesejahteraan penduduk dan kemajuan suatu daerah. Pemerintah Kabupaten Ponorogo melalui UPT Balai Latihan Kerja (BLK) menyelenggarakan pelatihan berbasis kompetensi untuk meningkatkan kualitas tenaga kerja dan mengurangi angka pengangguran. Namun, proses pemilihan jenis pelatihan kerja sering kali belum berbasis data dan cenderung subjektif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem rekomendasi pelatihan kerja berbasis web dengan menerapkan teknik data mining menggunakan Algoritma Naive Bayes. Data yang digunakan diperoleh dari 1300 peserta pelatihan tahun 2021 dan 2022 di UPT BLK Ponorogo. Atribut yang digunakan mencakup jenis kelamin, pendidikan, jurusan, dan status pekerjaan. Sistem ini dibangun menggunakan framework Laravel dengan database MySQL. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu merekomendasikan jenis pelatihan secara tepat, seperti pelatihan Bahasa Jepang, Otomotif Roda Dua, dan lain-lain, sesuai dengan karakteristik peserta. Dengan demikian, sistem ini dapat dijadikan alat bantu pengambilan keputusan dalam menentukan jenis pelatihan kerja yang lebih efektif dan tepat sasaran.