<![CDATA[Perkembangan platform pencarian kerja digital seperti Glints menghadirkan tantangan baru berupa kelebihan beban informasi (information overload) bagi pencari kerja dalam menyeleksi lowongan yang sesuai dengan kualifikasinya. Penelitian ini menerapkan metode Content-Based Filtering berbasis Vector Space Model (VSM) dengan representasi vektor biner dan perhitungan Cosine Similarity untuk mencocokkan profil pelamar dengan syarat lowongan kerja. Sistem diuji menggunakan 20 sampel data lowongan yang diekstraksi dari platform Glints, dengan lima atribut pembanding utama: kategori pekerjaan, posisi, pendidikan, tipe kerja, dan gaji. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu melakukan perangkingan lowongan secara descending berdasarkan skor kemiripan, menghasilkan tiga kelompok skor (0,7746; 0,6325; dan 0,4472), dengan lowongan Frontend Developer Internship dan Backend Developer Internship menempati rekomendasi teratas karena kecocokan pada tiga dari lima atribut. Pendekatan ini terbukti sederhana secara komputasi dan mudah diinterpretasikan, namun memiliki keterbatasan berupa nilai kemiripan yang identik antar-lowongan (tie score) dan kegagalan pencocokan posisi akibat logika exact match yang kurang fleksibel terhadap variasi penamaan posisi di dunia nyata.]]>
Copyrights © 2026
