Implementasi Metode TF-IDF dan K-Nearest Neighbor untuk Seleksi Pelamar Kerja
JOFARDHO ADLINNAS
Informasi Umum
Kode
20.04.2470
Klasifikasi
006.31 - Machine Learning
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Machine Learning
Dilihat
265 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
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%.
Koleksi & Sirkulasi
Seluruh (1) koleksi tidak tersedia
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | JOFARDHO ADLINNAS |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Kemas Muslim L |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2020 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
