<![CDATA[: Pencocokan lulusan SMK dengan dunia kerja yang sesuai sering menjadi tantangan. Banyak lulusan bekerja di bidang yang tidak relevan, sementara perusahaan kesulitan menyaring pelamar. Penelitian ini mengusulkan sistem rekomendasi pekerjaan berbasis algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) untuk SMK Makarya 1 Jakarta. Sistem menganalisis profil lulusan menggunakan atribut seperti jurusan, nilai rata-rata, dan lama magang. Data kategorikal dikonversi ke numerik dan dinormalisasi dengan Min-Max Scaling untuk menghitung jarak Euclidean secara akurat. Prediksi dilakukan dengan mencari k tetangga terdekat pada data training. Sistem diimplementasikan sebagai aplikasi web dengan fitur pengisian survei, manajemen data, dashboard analitik, dan ekspor data. Hasil pengujian Black Box menunjukkan semua fungsi berjalan sesuai harapan. Sistem juga dapat mendeteksi ketidaksesuaian antara jurusan dan profesi, serta memberikan rekomendasi yang relevan. Hasilnya, sistem KNN terbukti efektif dalam meningkatkan kecocokan penempatan kerja dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih objektif. Kata Kunci: Rekomendasi Pekerjaan, KNN, SMK, Machine Learning, Sistem Rekomendasi]]>
Copyrights © 2026
