Analisis Kurikulum Sistem Informasi dan Kebutuhan Iduka Menggunakan Teknik Natural Language Processing (NLP)

Renata H. Salalu (Universitas Muhammadiyah Gorontalo)
Wahyudin Hasyim (Universitas Muhammadiyah Gorontalo)
Hilmansyah Gani (Universitas Muhammadiyah Gorontalo)
Tri Pratiwi Handayani (Universitas Muhammadiyah Gorontalo)

Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi
Vol. 9 No. 4 (2026): Agustus, 2026

Abstrak - Perkembangan teknologi informasi yang semakin pesat menuntut Program Studi Sistem Informasi untuk menghasilkan lulusan yang memiliki kompetensi sesuai dengan kebutuhan Industri, Dunia Usaha, dan Dunia Kerja (IDUKA). Dinamika kebutuhan keterampilan di dunia kerja mengharuskan adanya evaluasi kurikulum secara berkala agar materi pembelajaran yang diberikan tetap relevan dengan perkembangan industri. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kesesuaian kurikulum Program Studi Sistem Informasi dengan kebutuhan IDUKA melalui identifikasi dan perbandingan kompetensi yang terdapat pada kurikulum dan data lowongan pekerjaan. Penelitian ini menggunakan teknik Natural Language Processing (NLP) dengan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Cosine Similarity. Data penelitian berupa dokumen kurikulum Program Studi Sistem Informasi dan data lowongan pekerjaan bidang Teknologi Informasi yang diperoleh melalui proses web scraping pada platform Jobstreet. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, text preprocessing yang terdiri atas cleaning, case folding, stopword removal, dan tokenizing, pembobotan TF-IDF, serta pengukuran tingkat kemiripan menggunakan Cosine Similarity. Dari proses pengumpulan data diperoleh 2.956 data lowongan pekerjaan, yang setelah melalui proses seleksi dan penghapusan data duplikat menghasilkan 1.981 data valid untuk dianalisis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode TF-IDF dan Cosine Similarity mampu mengukur tingkat kesesuaian antara kompetensi dalam kurikulum dan kebutuhan IDUKA secara objektif. Nilai Cosine Similarity menunjukkan bahwa kategori Pemrograman Web memperoleh nilai 0,79 dengan tingkat relevansi tinggi, Pemrograman Dasar memperoleh nilai 0,56, Basis Data sebesar 0,49 dengan tingkat relevansi sedang, sedangkan kategori Analisis dan Tools serta Infrastruktur Jaringan masing-masing memperoleh nilai 0,22 dan 0,20 yang menunjukkan tingkat relevansi rendah. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kurikulum Program Studi Sistem Informasi telah memiliki kesesuaian yang baik pada kompetensi inti bidang pemrograman, namun masih memerlukan pengembangan pada beberapa bidang kompetensi agar lebih selaras dengan kebutuhan IDUKA. Kata kunci: Kurikulum Sistem Informasi; IDUKA; Natural Language Processing (NLP); TF-IDF; Cosine Similarity; Web Scraping; Abstract - The rapid development of information technology requires the Information Systems Study Program to produce graduates whose competencies align with the needs of Industry, Business, and the World of Work (IDUKA). The dynamic changes in workforce skill demands necessitate periodic curriculum evaluation to ensure that the learning materials remain relevant to industrial developments. This study aims to analyze the alignment between the Information Systems curriculum and IDUKA requirements by identifying and comparing the competencies contained in the curriculum and job vacancy data. This study employs Natural Language Processing (NLP) techniques using the Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) and Cosine Similarity methods. The research data consist of the Information Systems curriculum documents and Information Technology job vacancy data obtained through a web scraping process from the Jobstreet platform. The research stages include data collection, text preprocessing consisting of cleaning, case folding, stopword removal, and tokenizing, TF-IDF weighting, and similarity measurement using Cosine Similarity. A total of 2,956 job vacancy records were collected, and after data selection and duplicate removal, 1,981 valid records were obtained for analysis. The results indicate that the TF-IDF and Cosine Similarity methods are effective in objectively measuring the alignment between curriculum competencies and IDUKA requirements. The Cosine Similarity scores show that the Web Programming category achieved a score of 0.79, indicating high relevance. Basic Programming obtained a score of 0.56, while Database achieved a score of 0.49, indicating moderate relevance. Meanwhile, the Analysis and Tools and Network Infrastructure categories obtained scores of 0.22 and 0.20, respectively, indicating low relevance. These findings suggest that the Information Systems curriculum has a strong alignment with core programming competencies but still requires further development in several competency areas to better meet the evolving needs of IDUKA. Keywords: Information Systems Curriculum; IDUKA; Natural Language Processing (NLP); TF-IDF; Cosine Similarity; Web Scraping;