Pencocokan kesesuaian pekerjaan kini merupakan sesuatu yang penting, apalagi bagi Career Development Center (CDC), yang mana menjadi jembatan bagi pelamar kerja dengan disiplin ilmunya dalam berbagai lowongan bursa tenaga kerja yang tersedia. Dengan memanfaatkan teknologi terkomputerasi kini bisa dijadikan solusi dalam mencocokkan dokumen pelamar kerja dengan berbagai lowongan pekerjaan yang masuk di CDC. Pencarian similaritas dapat digunakan dalam mencocokkan objek antara dokumen pelamar kerja berdasarkan kesamaan objek dengan lowongan pekerjaan yang tersedia. Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) bisa dijadikan salah satu metode dalam mengatasi masalah ini, PLSA merupakan metode pendekatan probabilitas untuk dua model seperti kata dan dokumen. Dalam Tugas Akhir ini metode PLSA digunakan untuk mengetahui kesamaan dokumen antara dokumen pelamar kerja dengan lowongan pekerjaan. Dengan PLSA dapat menghasilkan representasi yang lebih baik terhadap informasi-informasi ke dalam bentuk blok teks, bukan seperti pembobotan frekuensi kata yang dihitung dalam suatu dokumen yang membutuhkan dimensi vektor yang besar. Metode similaritas juga digunakan dalam penyelesaian masalah ini untuk mencari similaritas dokumen pelamar kerja dan lowongan kerja. Sehingga, dengan pengimplementasian PLSA dan metode similaritas, objek-objek antar dokumen yang memiliki hubungan semantik dapat ditemukan similaritasnya dan pengaruh parameter laten dari PLSA itu sendiri terhadap similaritas antar dokumen tersebut. Akurasi hasil yang dicapai dalam penelitian ini adalah precision at n sebesar 75.5% dengan variabel laten optimal yang dicapai pada variabel laten 13.
Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA), similaritas, laten, semantik, Career Development Center (CDC)