Analisis Sistem Rekomendasi Pada Job Recommendation Berdasarkan Profil Linkedin Menggunakan Cosine Similarity

Abstract

Kemajuan teknologi melahirkan era otomatisasi yang sudah banyak memberikan perubahan di berbagai sektor dalam kehidupan manusia. Namun ada beberapa hal yang tidak dapat diproses oleh mesin secara langsung, karena mesin tidak bisa melakukan proses pengolahan data secara otomatis. Permasalahan ini juga yang terdapat dalam alur perekrutan karyawan dimana proses filtering calon karyawan akan banyak memakan waktu, selain itu tingkat kecocokan data calon karyawan dengan data pekerjaan yang akan dilamar tidak bisa diukur. Maka untuk mendukung hal tersebut dibutuhkan keterampilan data science yang dapat mengubah sebuah data menjadi informasi. Begitu juga dalam masalah sehari-hari seperti mencari pekerjaan atau mencari karyawan, data science dapat memberikan rekomendasi content-based recommendation. Dalam permasalahan yang diangkat dalam penelitian ini maka metode yang akan digunakan adalah content-based filtering yang dilakukan dengan menghitung kemiripan antara konten. Selain itu dalam penelitian ini akan menggunaka pendekatan Cosine Similarity untuk membandingkan kedekatan antar teks atau text matching. Dengan perpaduan tersebut akan dihasilkan sebuah sistem rekomendasi pekerjaan yang visualisasinya akan ditampilkan dalam web menggunakan flask. Dengan adanya sistem rekomendasi pekerjaan diharapkan memberikan rekomendasi pekerjaan yang sesuai bagi para pencari kerja dan juga memberikan calon karyawan yang sesuai bagi HRD.

Kata Kunci: Sistem Rekomendasi, Content-Based Recommendation, Cosine Similarity