Implementasi Metode TF-IDF dan K-Nearest Neighbor untuk Seleksi Pelamar Kerja

JOFARDHO ADLINNAS

Informasi Dasar

20.04.2470
006.31
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Indonesia merupakan salah satu negara dengan jumlah penduduk terbesar didunia dan mengalami peningkatan disetiap tahunnya, maka dari itu jumlah tenaga kerja juga terus meningkat pada setiap tahunnya dari berbagai jenis tingkatan pendidikan. Perekrutan pegawai merupakan salah satu proses penting menyaring pelamar yang berkualifikasi dan memenuhi standar organisasi/perusahaan. Proses perekrutan pelamar kerja yang dengan jumlah yang banyak menjadikan salah satu faktor bagi perusahaan membutuhkan waktu dan biaya lebih pada proses penyeleksian. Salah satu cara untuk memudahkannya proses seleksi, dengan memberi label/skor pada hasil wawancara pelamar oleh expert/ahli. Untuk menyelesaikan masalah tersebut digunakannya metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) sebagai extraksi fitur dan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dengan cosine similarity untuk menghitung jarak tetangga terdekat, sebagai klasifikasi terhadap teks hasil wawancara pelamar. Hasil dari proses ini menunjukkan bahwa KNN merupakan pendekatan yang cukup efektif karena tingkat akurasi KNN mampu menghasilkan keakuratan rata- rata mencapai 65.2%.

Subjek

Machine Learning
 

Katalog

Implementasi Metode TF-IDF dan K-Nearest Neighbor untuk Seleksi Pelamar Kerja
 
 
 

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

JOFARDHO ADLINNAS
Perorangan
Kemas Muslim L
 

Penerbit

Universitas Telkom
Bandung
2020

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini