Melola Discovery

← Melola Discovery

Prosiding

ALGORITMA NAÏVE BAIYES UNTUK PREDIKSI PROFESI BERDASARKAN SKILL JOB SEEKER

Prosiding Seminar Nasional Riset Kuantitatif Terapan 2017 · Vol. 1 No. 1 (2017)

Published
2017-12-13
Publisher
Prosiding Seminar Nasional Riset Kuantitatif Terapan 2017
Language
eng

Abstract

Banyak hal yang dilakukan oleh organisasi atapun perusahaan dalam mencari sumber daya manusia yang berkualifikasi dan berkompeten. Cara yang digunakan adalah memanfaatkan teknologi untuk memberikan informasi lowongan kerja dan melakukan seleksi calon pelamar. Namun, kedua hal tersebut masih sangat menyulitkan penyedia kerja dalam menyaring calon pelamar. Sehingga untuk mengatasi hal tersebut salah satu cara yang dapat digunakan adalah menerapkanteknik klasifikasi data mining menggunakan metode Naïve Bayes dalam memprediksikan profesi berdasarkan keahlian pencari kerja. Pada penelitian ini menggunakan 657 yang dipilih secara random dan diuji dengan menggunakan teknik ten cross validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keakuratan akurasi mencapai persentase 97.26 %, atau terdapat 639 data testing terklasifikasi dengan benar.Kata kunci— Data Mining, Naïve Bayes, Job Seeker

Collaboration network of the authors

40 authors · 123 co-authorship links · 1 across different organisations · showing the 40 most connected

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • Universitas Halu Oleo
  • Universitas Gadjah Mada
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Jumadil NangiUniversitas Halu Oleo8
La SurimiUniversitas Halu Oleo6
Adha Mashur SajiahUniversitas Halu Oleo6
Arman ArmanUniversitas Halu Oleo5
Edi CahyonoUniversitas Halu Oleo5
Bambang PramonoUniversitas Halu Oleo3
Gusti Arviana RahmanUniversitas Halu Oleo2
Andi TenriawaruUniversitas Halu Oleo2
Muhammad ArfanAffiliation unknown2
Umar RamdaniUniversitas Halu Oleo2
Fitria Rihin UyunUniversitas Halu Oleo2
Statiswaty StatiswatyUniversitas Halu Oleo2
Rahmat RamadhanUniversitas Halu Oleo2
L.M. Fid AksaraUniversitas Halu Oleo2
Ambo Wonua NusantaraAffiliation unknown2
Ika Purwanti NingrumUniversitas Halu Oleo2
Dian Safitri DurukaUniversitas Halu Oleo1
Umu KhabibahUniversitas Halu Oleo1
Amal AnugraUniversitas Halu Oleo1
Gunawan GunawanUniversitas Halu Oleo1
La Ode Muhammad Hafidz Abdillah Sam MongkitoUniversitas Halu Oleo1
Budi Wijaya RaufUniversitas Halu Oleo1
Ferdinand Murni HamunduUniversitas Halu Oleo1
Fazlul Rachmat MubbaraqUniversitas Halu Oleo1
Sri Ayu LestariAffiliation unknown1
Achirul Slamet SugiartoAffiliation unknown1
La Ode SaidiAffiliation unknown1
Ferdinand Murni HamunduAffiliation unknown1
SahrulAffiliation unknown1
Edi WinarkoUniversitas Gadjah Mada1
La Ode Muh. Golok JayaUniversitas Halu Oleo1
Wa Ode ErmaliantiUniversitas Halu Oleo1
Mulatifa LalihaUniversitas Halu Oleo1
Sutardi SutardiUniversitas Halu Oleo1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://ojs.uho.ac.id/index.php/snrkt2017/oai, first harvested 30 Okt 2026, last seen 1 Nov 2026.
Original metadata (oai_dc) 
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en-US">ALGORITMA NAÏVE BAIYES UNTUK PREDIKSI PROFESI BERDASARKAN SKILL JOB SEEKER</dc:title>
	<dc:creator>Hastuti, Dewi</dc:creator>
	<dc:creator>Syair, Ayu Sabrina</dc:creator>
	<dc:creator>Setiyorini, Asih</dc:creator>
	<dc:creator>Bolu, WD. Rizqanun Karyima</dc:creator>
	<dc:creator>Purnamasari, Yuwanda</dc:creator>
	<dc:creator>Ransi, Natalis</dc:creator>
	<dc:description xml:lang="en-US">Banyak hal yang dilakukan oleh organisasi atapun perusahaan dalam mencari sumber daya manusia yang berkualifikasi dan berkompeten. Cara yang digunakan adalah memanfaatkan teknologi untuk memberikan informasi lowongan kerja dan melakukan seleksi calon pelamar. Namun, kedua hal tersebut masih sangat menyulitkan penyedia kerja dalam menyaring calon pelamar. Sehingga untuk mengatasi hal tersebut salah satu cara yang dapat digunakan adalah menerapkanteknik klasifikasi data mining menggunakan metode Naïve Bayes dalam memprediksikan profesi berdasarkan keahlian pencari kerja. Pada penelitian ini menggunakan 657 yang dipilih secara random dan diuji dengan menggunakan teknik ten cross validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keakuratan akurasi mencapai persentase  97.26 %, atau terdapat 639 data testing terklasifikasi dengan benar.Kata kunci— Data Mining, Naïve Bayes, Job Seeker</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en-US">Prosiding Seminar Nasional Riset Kuantitatif Terapan 2017</dc:publisher>
	<dc:contributor xml:lang="en-US"></dc:contributor>
	<dc:date>2017-12-13</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:type xml:lang="en-US">Peer-reviewed Article</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://ojs.uho.ac.id/index.php/snrkt2017/article/view/3252</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en-US">Prosiding Seminar Nasional Riset Kuantitatif Terapan 2017; Vol 1, No 1 (2017): Seminar Nasional Riset Kuantitatif Terapan 2017</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://ojs.uho.ac.id/index.php/snrkt2017/article/view/3252/2474</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en-US">Copyright (c) 2017 Prosiding Seminar Nasional Riset Kuantitatif Terapan 2017</dc:rights>
</oai_dc:dc>