## PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES UNTUK MEREKOMENDASIKAN PEKERJAAN YANG SESUAI TERHADAP FRESH GRADUATE
Ikrima Ningrumsari Mulyanan, Muhammad Yusril Helmi Setyawan, Woro Isti Rahayu D4 Teknik Informatika, Universitas Logistik dan Bisnis International
Ikrimaningrum02@gmail.com

## ABSTRAK
Di era teknologi  yang kini  berkembang,  banyak  lulusan baru  yang  menghadapi tantangan dalam  mencari pekerjaan  yang cocok dengan spesialisasi  mereka. Sebagai  solusi, sistem rekomendasi pekerjaan khusus untuk lulusan  teknik  informatika  telah  dirancang  dengan  memanfaatkan  metode  Naïve  Bayes.  Sistem  ini  dirancang untuk  memberikan  saran  pekerjaan  berdasarkan  faktor  seperti  keahlian,  riwayat  pendidikan,  dan  pengalaman magang.  Dari  pengujian  yang  dilakukan,  sistem  ini  menunjukkan  tingkat  keberhasilan  prediksi  sebesar  78%. Meski terdapat hambatan pada data pelatihan, sistem ini mampu mengklasifikasikan profil ke dalam subsektor IT dengan ketepatan sebesar 83%.
Kata kunci: Sistem rekomendasi , Naïve bayes, Klasifikasi

## 1. PENDAHULUAN
Data  adalah  kumpulan  sebuah  informasi  atau deskripsi  tentang  sesuatu  yang  diperoleh  dengan mengamati  atau  mencari  sumber  tertentu.  Data  yang diperoleh dapat berupa asumsi atau fakta karena belum diolah  lebih  lanjut.  Setelah  diolah  dengan  penelitian atau eksperimen, data dapat berbentuk lebih kompleks seperti  database,  informasi  atau  bahkan  solusi  untuk menyelesaikan masalah tertentu. Data juga diperlukan untuk diolah dan disajikan dalam dunia bisnis [1].
Dalam  era  sekarang  ini  muncul  sebuah  bidang profesi  baru  yaitu  data  science.  Data  science merupakan gabungan dari inferensi data, pengembangan  algoritma,  dan  juga  teknologi  untuk memecahkan masalah analitik yang kompleks. Dalam data science juga terdapat analisis prediktif suatu data untuk  difilter  dan  ditemukan  data  yang  benar  agar menghasilkan  suatu  data  yang  akurat  sesuai  dengan data  yang  sebenarnya.  Data  science  atau  ilmu  data adalah seperangkat prinsip fundamental yang mendukung  dan  memandu  ekstraksi  berprinsip informasi dan pengetahuan dari data [3].
Pada sistem rekomendasi ini, penulis menggunakan  content-based  filtering  atau  content- based recommendation. Content Based Recommendation  memanfaatkan  informasi  beberapa item/data  untuk  digunakan  sebagai  referensi  yang terkait dengan informasi yang digunakan sebelumnya. Tujuan dari content based recommendation agar dapat memprediksi persamaan dari sejumlah informasi yang didapat dari data sebelumnya [4].
Saat ini, banyak lulusan baru atau Fresh Graduate perguruan  tinggi  yang  menghadapi  tantangan  dalam mencari  pekerjaan  yang  sesuai  dengan  keahlian  dan ketertarikan  mereka.  Meskipun  terdapat  sejumlah besar  lowongan,  tidak  seluruhnya  cocok  dengan ekspektasi dan kompetensi para Fresh Graduate [53]. Oleh  karena  itu,  diperlukan  sebuah  mekanisme  yang bisa  menyarankan  pekerjaan  yang  tepat  berdasarkan informasi relevan. Fresh Graduate yang dimaksudkan
pada  pembuatan  sistem  rekomendasi  ini  adalah  pada lulusan yang berhubungan dengan teknik informatika.
Naïve Bayes adalah teknik klasifikasi berdasarkan Teorema Bayes dengan asumsi independensi  di  antara  para  prediktor.  Dalam  istilah sederhana,  Naïve  Bayes  classifier  mengasumsikan bahwa  kehadiran  fitur  tertentu  di  kelas  tidak  terkait dengan  kehadiran  fitur  lainnya.  Model  Naïve  Bayes mudah  dibangun  dan  sangat  berguna  untuk  set  data yang sangat besar [5].
Metode Naïve Bayes dikenali sebagai pendekatan  Machine  Learning  yang  efisien  untuk klasifikasi [5]. Dengan menggunakan pendekatan ini, harapannya lulusan baru dapat menerima rekomendasi pekerjaan  yang  sesuai  dengan  keahlian,  pengalaman, dan minat mereka.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Klasifikasi
Naive Bayes adalah sebuah metode statistik yang digunakan  untuk  klasifikasi  dan  prediksi  di  bidang ilmu  komputer  dan  statistik.  Metode  ini  didasarkan pada teorema Bayes, yang  memungkinkan kita untuk menghitung  probabilitas  suatu  peristiwa  berdasarkan probabilitas  peristiwa  lain  yang  berkaitan  dengan peristiwa tersebut. Naive Bayes memiliki aplikasi luas dalam  pengolahan  bahasa  alami,  pengenalan  pola, klasifikasi dokumen, deteksi spam, dan lainnya [2].
Pada  dasarnya,  Naive  Bayes  menghitung probabilitas bahwa suatu objek termasuk dalam suatu kategori  berdasarkan  informasi  yang  diberikan  oleh fitur-fitur yang terkait dengan objek tersebut. Metode ini  cocok  untuk  masalah-masalah  di  mana  data  yang digunakan  memiliki  banyak  fitur  atau  atribut,  dan  di mana perlu untuk melakukan klasifikasi dengan cepat [3].

## 2.2. Rekomendasi
Rekomendasi  bertujuan  untuk  membantu  orang atau  organisasi  membuat  keputusan  yang  lebih  baik dan informasi berdasarkan pada data atau pengetahuan
yang  ada  [5].  Rekomendasi  dapat  berupa  saran, panduan, atau nasihat yang ditujukan untuk membantu pengambilan keputusan atau tindakan tertentu [6].

## 2.3. Pekerjaan
Pekerjaan  adalah  aktivitas  atau  tugas  yang dilakukan  oleh  individu  dalam  pertukaran  atas  upah atau  kompensasi  tertentu.  Aktivitas  ini  dapat  berupa usaha fisik, mental, atau kreatif yang dilakukan untuk mencari nafkah, memberikan  kontribusi  pada masyarakat, atau memenuhi kebutuhan pribadi [2].

## 2.4. Fresh Graduates
Fresh  graduates  merupakan  suatu  istilah  yang digunakan  untuk  merujuk  kepada  individu-individu yang  baru  saja  menyelesaikan  pendidikan  formal mereka,  seperti  gelar  sarjana  atau  gelar  pendidikan tinggi lainnya, dan belum memiliki pengalaman kerja profesional yang signifikan setelah lulus [7].

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  yang  digunakan  dalam  proses pelaksanaan  penelitian  ini.  Penulis  mengambil referensi  dengan  mengikuti  tahapan  model Cross- Industry  Standard Process for Data Mining (CRISP- DM). Dalam penelitian ini penulis membuat beberapa tahapan, sebagai berikut :
Berikut  penjabaran  tahapan  alur  metodologi penelitian :
1. Business Understanding atau pemahaman Bisnis, merujuk pada pemahaman  mengenai tujuan dan sasaran  bisnis,  menilai  situasi  yang  ada,  serta mengkonversi  tujuan  bisnis  tersebut  menjadi sasaran dalam data mining.
2. Data  Understanding ,  dalan  tahap  ini  meliputi kegiatan  pengumpulan  data,  analisis  data,  serta evaluasi  atas  mutu  data  yang  akan  digunakan selama  pelaksanaan  internship.  Data  yang menjadi rujukan dalam internship ini berasal dari berbagai platform media. Oleh karena itu, banyak literatur  yang  menjadi  acuan.Sumber  data  yang digunakan dalam internship ini merupakan data- data  yang  terdapat  dari  berbagai  media.  Maka sumber literatur banyak didapatkan dari literatur, artikel  atau jurnal, tulisan  ilmiah, dan situs web pendukung.
3. Data  Preparation ,  adalah  suatu  proses/langkah yang  dilakukan  untuk  membuat  data  mentah menjadi  data  yang  berkualitas  (input  yang  baik untuk  data  mining  tools).  Tahap  ini  merupakan proses menghilangkan data mentah dan membersihkannya menjadi data yang berkualitas. preprocessing adalah langkah persiapan data yang diperlukan untuk klasifikasi rekomendasi  pekerjaan.  Preprocessing  yang terdiri  dari Drop  NA , Tokenization , Remove Punctuation , Remove Stopwords , dan Stemming .
4. Pemodelan, Di tahapan ini, berbagai jenis teknik pemodelan  diseleksi  dan  diaplikasikan  pada
dataset  yang  telah  disusun  guna  memenuhi kebutuhan bisnis tertentu.
5. Evaluasi,  Di  fase  ini,  model  yang  telah dikembangkan diuji untuk menilai keakuratannya.  Langkah  ini  bertujuan  untuk menentukan  seberapa  baik  model  yang  terpilih mencapai target bisnis, dan  menentukan apakah diperlukan pendekatan lain atau model tambahan untuk evaluasi lebih lanjut.
Untuk  menyelesaikan  metodologi  peneliltian sesuai  dengan  langkah-langkah  di  atas,  dibutuhkan beberapa metode seperti di bawah ini.

## 3.1. Drop NA
Proses  pembersihan  data  yang  pertama  adalah drop  NA,  dimana  data  NA  kosong  atau  salah  satu kolom dalam dataset adalah null atau null . Pada tahap ini data yang kosong akan dibuang atau dihapus [6].

## 3.2. Tokenazitaion
Teknik  ini  memisahkan  dokumen  menjadi serangkaian  kata,  membentuk  vektor  dari  kata-kata tersebut, yang disebut sebagai " bag-of-words ". Proses tokenization adalah dengan membagi teks yang semula berupa kalimat, nantinya akan dipisahkan dan menjadi token [7].

## 3.3. Remove Functuation
Pada tahap ini, tanda baca yang diberikan dalam data  akan  dihapus  selain  tanda  baca,  tag,  angka, karakter khusus, emoticon dan lain-lain yang biasanya ada di data twitter akan dihancurkan [8].

## 3.4. Remove Stopwords
Ini adalah teknik yang menghilangkan kata-kata kosong  yang  sering  digunakan  dan  tidak  berguna untuk  klasifikasi  teks.  Ini  mengurangi  ukuran  tubuh pengumpulan  data,  analisis  data,  serta  evaluasi  atas mutu  data  yang  akan  digunakan  selama  pelaksanaan internship.  Data  yang  menjadi  rujukan  dalam internship  ini  berasal  dari  berbagai  platform  media. Oleh karena itu, banyak literatur yang menjadi acuan.

## 3.5. Stemming
Bekerja  dengan  menghapus  akhiran  kata, menurut aturan tata bahasa, dan menurunkan kata dari sebuah kata [10].

## 3.6. Naive Bayes
Naive Bayes terkenal lebih unggul dibandingkan dengan  metode  klasifikasi  lain  yang  lebih  kompleks. Selanjutnya,  kita  akan  melihat  rumusan  dari  metode Naive  Bayes.  Teorema  Bayes  memberikan  metode untuk  menghitung  probabilitas  posterior  P(X|H) berdasarkan  P(X),  P(H),  dan  P(H|X).  Persamaan berikut akan menunjukkan perhitungannya.
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 ) 𝑃(𝑋) . 𝑃(𝐻) (1)
Keterangan : X =  Data  dengan  class  yang  belum diketahui H =  Hipotesis data merupakan suatu class spesifik P(H|X) =  Probabilitas  hipotesis  H  berdasar kondisi X (posteriori probabilitas) P(H) =  Probabilitas hipotesis H (prior
probabilitas)
P(X|H) =  Probabilitas  X  berdasarkan  kondisi pada hipotesis H P(X)
=  Probabilitas X
Naive  Bayes  menggunakan  metode  probabilitas posterior  untuk  memprediksi  probabilitas  kelas  yang berbeda  berdasarkan  berbagai  atribut  [11]–[13]. Algoritma  ini  sebagian  besar  digunakan  dalam klasifikasi teks dan dengan masalah memiliki beberapa kelas [14].

## 4. HASIL DAN DISKUSI
Di bagian ini akan menjawab semua hal yang ada pada  bab  sebelumnya  tentang  metodologi  penelitian. Dari  mulai  hasil  proses scraping ,  pembersihan  data, pembuatan  model  klasifikasi  rekomendasi  pekerjaan menggunakan naive  bayes sampai  dengan  evaluasi. Adapun untuk pembuatan model penulis menggunakan flowchart pada gambar.
Gambar 1. Flowchart Pembuatan Model

## 4.1. Pengumpulan Data
Data diambil dari  beberapa platform linkedin  & glassdoor menggunakan bahasa pemrograman Python, dengan  library  selenium.  Data  yang  diambil  untuk dijadikan  suatu  dataset  terkait  10  bidang  pekerjaan yang  akan  menjadi  label  setiap  klasifikasi  pekerjaan yang  ada.  Data  berbentuk  csv  dan  menggunakan  3 kolom yaitu deskripsi, skill, dan label. Berikut contoh hasil pengumpulan data pada tabel.
Tabel 1. Pengumpulan Data Deskripsi Skill Label Staff Administrasi merupakan pekerjaan yang banyak dicari oleh berbagai perusahaan, baik skala besar maupun kecil. Peran Admin Teliti, Keuangan, Dokumen, dan Admin Staff Administrasi
Deskripsi Skill Label memang penting karena mengatur segala urusan administrasi perusahaan.
Meski demikian, sebagian orang menilai bahwa pekerjaan staff Administrasi itu mudah Seorang ilmuwan data adalah individu yang mengendalikan teknologi pengolahan informasi. Mereka memiliki tanggung jawab yang meluas mulai dari analisis hingga memperoleh wawasan atau saran untuk pertumbuhan bisnis. Ilmuwan data memiliki tugas untuk menganalisis beragam jenis data dalam skala besar (big data) yang terkumpul di suatu perusahaan. Python, R, SQL Data Scientist Programmer merupakan salah satu pekerjaan yang ditekuni oleh orang-orang yang membuat program berdasarkan lembar spesifikasi software engineering. Ketika membuat suatu program, ada diagram alur yang perlu dianalisis dan kemudian diubah menjadi bahasa komputer melalui kode- kode khusus agar bisa menjadi instruksi bagi komputer untuk melakukan fungsi tertentu. Beberapa contoh bahasa pemrograman meliputi CSS, SQL, HTML, JavaScript, PHP, XML, dan Python. HTML, CSS, Javascript, SQL, PHP, Django, Java, Golang, UI, UX Programmer ( Software Developer )
Keseluruhan label yang akan menjadi rekomendasi pada penelitian ini adalah.
Gambar 2. Label Rekomendasi

## 4.2. Data Preparation
Setelah  data  dikumpulkan,  melakukan  langkah persiapan  data  yang  mencakup  beberapa  langkah. Langkah  awal  adalah  adalah  membersihkan  data dengan  melakukan  drop  NA.  Kemudian,  melakukan proses tokenization yaitu  dengan  membagi  dokumen menjadi kata/istilah ( bag-of-word ). Contoh data yang melewati tokenization pada tabel.
Tabel 1 . Proses Tokenization Data Sebelum Proses Tokenization Data Setelah Proses Tokenization Data Scientist -adalah suatu profesi analisis data, yang akan memproses data menjadi sebuah kesimpulan. [Data, Scientist, -, adalah, suatu, profesi, analisis, data, ,, yang, akan, memproses, data, menjadi,
sebuah, kesimpulan]
Langkah berikutnya adalah "Penghapusan Tanda Baca".  Di  tahap  ini,  tanda  baca  dihilangkan, tag, angka, spesial karakter, emoticon, dan simbol lainnya. Contoh data yang melewati tahap ini pada tabel.
Tabel 2 . Proses Remove Punctuation Data Sebelum Proses Remove Punctuation Data Setelah Proses Remove Punctuation Data Scientist -adalah suatu profesi analisis data, yang akan memproses data menjadi sebuah kesimpulan. Data Scientist adalah suatu profesi analisis data yang akan memproses data menjadi sebuah kesimpulan.
Setelah itu, dilakukan stemming untuk membuang akhiran kata menurut beberapa tata bahasa aturan dan mendapatkan kara dasar dari kata ttersebut. Berikut adalah contoh data yg melewati tahap ini pada tabel.
Tabel 3. Proses Stemming Data Sebelum Proses Stemminng Data Setelah Proses Stemminng Data Scientist adalah suatu profesi analisis data yang akan memproses data menjadi sebuah kesimpulan Data Scientist adalah suatu profesi analisis data yang akan proses data jadi buah simpul.
Tahap  terakhir  adalah  proses remove  stopwords untuk menghilangkan kata-kata yang sering digunakan yang tidak berarti dan tidak berguna seperti pada tabel.
Tabel 4. Proses Remove Stopwords Data Sebelum Proses Remove Stopwords
Data Setelah Proses Remove Stopwords Data Scientist adalah suatu profesi analisis data yang akan proses data jadi buah simpul Data Scientist profesi analisis data proses data buah simpul

## 4.3. Modelling
Pada proses modelling, dilakukan proses feature selection  dengan  menggunakan  teknik  TF-IDF. Penerapan TF-IDF dilakukan dengan memanfaatkan n =  1  (unigram).  Berikut  contoh  penerapan  teknik  TF- IDF di bawah ini.
Keterangan : Dokumen 1 = Python itu mudah Dokumen 2 = PHP itu lebih mudah
Tabel 5 . Kemunculan Term Pada Dokumen Term D1 D2 Skor TF Python 1 0 1/5=0.2 Itu 1 1 2/5=0.4 Mudah 1 1 2/5=0.4 PHP 0 1 1/5=0.2 Lebih 0 1 1/5=0.2 Tabel tersebut menunjukkan perhitungan Frekuensi Istilah (TF) dari kata-kata di dua dokumen, D1  dan  D2.  TF  dihitung  dengan  membagi  frekuensi kata di suatu dokumen dengan total kata di dokumen tersebut.  Contohnya,  kata  "python"  muncul  1  kali  di D1 dengan skor TF 0,2, sementara "itu" dan "mudah" muncul  2  kali  dengan  skor  TF  0,4.  Kata  "PHP"  dan "lebih" masing-masing memiliki skor TF 0,2. Tabel ini mengukur  seberapa  sering  setiap  kata  muncul  relatif terhadap total kata di kedua dokumen.
Tabel 6. Skor DF Term D1 D2 Skor DF Python 1 0 1 Itu 1 1 2 Mudah 1 1 2 PHP 0 1 1 Lebih 0 1 1
Tabel tersebut menampilkan hitungan Document Frequency  (DF)  untuk  kata-kata  di  dokumen  D1  dan D2.  DF  mengukur  berapa  banyak  dokumen  yang memuat  kata  tertentu.  Sebagai  contoh,  "python" ditemukan hanya di D1 (DF=1), sedangkan "itu" dan "mudah"  ditemukan  di  kedua  dokumen  (DF=2). Sementara  "PHP"  dan  "lebih"  masing-masing ditemukan  di  satu  dokumen  (DF=1).  Tabel  ini menggambarkan seberapa sering sebuah kata muncul di antara kedua dokumen yang diteliti.
Tabel 7 . Skor IDF Term Skor DF Skor IDF (1/DF) Python 1 1 Itu 2 0.5 Mudah 2 0.5 PHP 1 1 Lebih 1 1 Tabel tersebut menunjukkan Document Frequency  (DF)  dan  Inverse  Document  Frequency (IDF)  dari  beberapa  kata  dalam  metode  pembobotan TF-IDF.  Kolom  "Skor  DF"  menampilkan  frekuensi kemunculan kata dalam kumpulan dokumen.
Sementara kolom "Skor IDF (1/DF)" menggambarkan keunikan  kata  tersebut;  kata  yang  jarang  muncul memiliki  skor  IDF  tinggi.  Sebagai  contoh,  "python" dan  "PHP"  memiliki  DF=1  dan  IDF=1,  sedangkan "itu" dan "mudah" memiliki DF=2 dan IDF=0,5. Tabel ini  memberikan  pandangan  tentang  relevansi  dan keunikan kata-kata dalam sebuah kumpulan dokumen.
Tabel 8 . Nilai TF-IDF Term Skor TF Skor DF Skor TF.IDF Python 0.2 1 0.2 Itu 0.4 0.5 0.16 Mudah 0.4 0.5 0.16 PHP 0.2 1 0.2 Lebih 0.2 1 0.2
Tabel tersebut menunjukkan perhitungan pembobotan  TF-IDF  untuk  beberapa  kata.  Kolom "Term"  mencantumkan  kata-kata  yang  dievaluasi. "Skor  TF"  mengukur  frekuensi  kemunculan  kata dalam  dokumen  tertentu,  sementara  "Skor  IDF" menilai  seberapa  jarang  kata  tersebut  muncul  di seluruh kumpulan dokumen, memberikan bobot lebih pada kata-kata yang lebih unik.
"Skor TF.IDF" adalah hasil kali dari TF dan IDF, menunjukkan  signifikansi  kata  dalam  konteks dokumen  dan  keseluruhan  kumpulan  dokumen. Sebagai  contoh,  walaupun  "itu"  dan  "mudah"  sering muncul  dalam  satu  dokumen,  skor TF.IDF-nya  lebih rendah  karena  frekuensinya  yang  tinggi  di  seluruh dokumen.  Kemudian  dengan  proses  di  atas, menghasilkan output pada gambar.
Gambar 3. TF-IDF pada Python
Setelah  melewati feature  selection ,  dilakukan pemodelan  dengan  proses splitting data  dengan beberapa  Eksperimen.  Eksperimen  pertama  data testing 10%, Eksperimen kedua 20%, dan Eksperimen ketiga  30%.  Proses  pemodelan  menggunakan  model Multinomial Naive Bayes Classifier. Berikut di bawah ini skenarionya pada tabel.
Tabel 9. Skenario Eksperimen No Eksperimen Test Size Train Size 1 Eksperimen 1 10% 90% 2 Eksperimen 2 20% 80% 3 Eksperimen 3 30% 70%
Tabel  tersebut  menampilkan  tiga  uji  coba menggunakan metode Naïve Bayes, khususnya varian "MultinomialNB". Tabel ini mencakup:
a) Kolom "No" untuk urutan uji coba.
b) "Percobaan"  yang  menunjukkan  identifikasi setiap uji coba.
c) "Jenis  Naïve  Bayes"  yang  menunjukkan  bahwa semua uji coba menggunakan varian "MultinomialNB".
d) "Test Size" dan "Train Size" yang menampilkan persentase data untuk pengujian dan pelatihan.
Dari  tabel  ini,  kita  bisa  menyimpulkan  bahwa setiap uji coba memiliki proporsi pembagian data yang berbeda,  yang  bisa  mempengaruhi  hasil  model. Misalnya,  "Percobaan  1"  menggunakan  90%  data untuk pelatihan dan 10% untuk pengujian.  Hasil  dari pengujian terhadap 3 pecobaan tersebut terdapat pada tabel dan gambar sampai gambar .
Tabel 10. Hasil Pengujian
No Eksperimen Test Size Train Size Akurasi 1 Eksperimen 1 10% 90% 76.74% 2 Eksperimen 2 20% 80% 85.88% 3 Eksperimen 3 30% 70% 82.81%
Tiga  eksperimen  dilakukan  dengan  pembagian data  berbeda  untuk  pelatihan  dan  pengujian.
"Eksperimen 1" mencapai akurasi 76.74%,
"Eksperimen 2" 85.88%, dan "Eksperimen 3" 82.81%. Meskipun  dengan  proporsi  pelatihan  berbeda, "Eksperimen  2"  yang  menggunakan  80%  data pelatihan  dan  20%  pengujian  menghasilkan  akurasi tertinggi.
Gambar 4 . Report Classification Eksperimen 1
Gambar  berikut  merupakan  tampilan  pada python  pengujian  atau  experimen  pertama.  Pada Experimen  ini  menggunakan  10%  dari  data keseluruhan sebagai data pengujian, lalu mengindikasikan  fraksi  dari  keseluruhan  data  yang dialokasikan untuk pelatihan.
Gambar 5 . Confusion Matrix Eksperimen 1
Pada experimen 1  ini 90% dari keseluruhan data dijadikan  sebagai  data  pelatihan  akurasi  percobaan  1 mencapai akurasi sebesar 76,74%.
Gambar 6 . Report Classification Eksperimen 2 Gambar  berikut  merupakan  tampilan  pada python  pengujian  atau  experimen  kedua.  Pada Experimen 2 menggunakan 20% dari data keseluruhan sebagai  data  pengujian,  lalu  mengindikasikan  fraksi dari  keseluruhan  data  yang  dialokasikan  untuk pelatihan.
Gambar 7. Confusion Matrix Eksperimen 2
Pada experimen 2 ini 80% dari keseluruhan data dijadikan  sebagai  data  pelatihan  akurasi  percobaan  2 mencapai akurasi sebesar 85,88%. Kita dapat menarik kesimpulan  bahwa  pada  percobaan  2,  meski  hanya
menggunakan 80% dari data untuk pelatihan, berhasil mencapai akurasi tertinggi, mengindikasikan efisiensi tertentu  dalam  model  tersebut  dibandingkan  dengan eksperimen lainnya.
Gambar 8 . Report Classification Eksperimen 3
Gambar  berikut  merupakan  tampilan  pada python pengujian atau experimen ketiga. Experimen 3 menggunakan 30% dari data keseluruhan sebagai data pengujian, lalu mengindikasikan fraksi dari keseluruhan data yang dialokasikan untuk pelatihan.
Gambar 9 . Confusion Matrix Eksperimen 3
Pada eksperimen 3 ini 70% dari keseluruhan data dijadikan  sebagai  data  pelatihan  akurasi  percobaan  3 mencapai akurasi sebesar 82,81%. Setelah mendapatkan  akurasi  dari  pengujian  model  dengan  3 percobaan  seperti  diatas,  maka  akurasi  paling  tinggi diperoleh dengan
menggunakan model MultinomialNB  +  Test  Size  20%  +  Train  Size  80% dengan  total  akurasi  85.88%  serta  jika  dibulatkan menjadi 86%.
Gambar 10. Tampilan Home
Setelah  mendapatkan  akurasi  dari  pengujian model  dengan  3  Eksperimen  sebelumnya,  maka akurasi paling tinggi diperoleh dengan  menggunakan model  yang  di  bulatkan  menjadi  86%.  Maka  model yang  paling  tinggi  akan  di deploy pada  sistem  yang akan dibangun menggunakan framework Flask . Perhatikan  gambar  diatas!  Gambar  tersebut merupakan  hasil  implementasi framework dan  ada pada halaman home.
Gambar 11. Tampilan Form Input
User  diminta  mengisikan  nama,  jurusan, pengalaman  magang,  bahasa  pemrograman  yang dikuasai  serta  project  apakah  yang  telah  dikerjakan. Lalu  setelah  itu  klik  pada button  submit dan  data tersebut akan disimpan dan dibaca oleh sistem.
Gambar 12. Tampilan Hasil Prediksi
Gambar berikut merupakan output dari halaman home  yang sebelumnya sudah diisi oleh user. Sistem akan membaca input yang diisikan oleh user dan akan menampilkan hasil prediksi
Gambar 13. Tampilan Hasil Pemodelan
Gambar berikut merupakan tampilan dari hasil permodelan yang telah dibuat. Model berikut mencakup model MultinomialNB + Test Size + Train Size.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan evaluasi dari penelitian ini, penulis menarik sejumlah kesimpulan sebagai berikut: Metode recommendation  system dapat  menjadi  solusi  dalam merekomendasikan pekerjaan untuk fresh graduate . Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  dan membangun  sistem  rekomendasi  pekerjaan  dengan metode  Naïve  Bayes  untuk  lulusan  baru,  yang melibatkan  tahapan  dari  pemahaman  data  hingga evaluasi  kinerja.  Efektivitas  metode  ini  diukur berdasarkan  relevansi  rekomendasi  pekerjaan  bagi Fresh  Graduate.  Hasil  menunjukkan  potensi  dan tantangan  dari  metode  ini,  dengan  sistem  mencapai prediksi  sebesar  78%  dan  kemampuan  khusus  dalam menempatkan  profil  ke  subsektor  IT  dengan  akurasi 83%.
Melakukan optimalisasi data dengan menggunakan  dataset  yang  lebih  besar  untuk meningkatkan  performa  model.  Menambahkan  lebih banyak atribut atau fitur yang mungkin mempengaruhi rekomendasi  pekerjaan.  Mencoba  metode  klasifikasi lain selain Naïve Bayes, seperti Pohon Keputusan atau Jaringan Syaraf Tiruan. Menyatukan sistem ini dengan platform pencarian kerja untuk membantu lulusan baru menemukan  pekerjaan  yang  sesuai.  Rekomendasi  ini diharapkan  dapat  mendukung  penelitian  dan  inovasi berikutnya  di  bidang  rekomendasi  pekerjaan  dengan pendekatan pembelajaran mesin.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  H. Abdurrohman, R. Dini, and A. P. Muharram, “Evaluasi Performa metode Deep Learning untuk Klasifikasi  Citra  Lesi  Kulit  The  HAM10000,” Seminar  Nasional  Instrumentasi,  Kontrol  dan Otomasi (SNIKO) , pp. 10–11, 2018.
[2]  A.  Apriani,  H.  Zakiyudin,  and  K.  Marzuki, “Penerapan  Algoritma  Cosine  Similarity  dan
Pembobotan TF-IDF System Penerimaan Mahasiswa Baru pada Kampus Swasta,” Jurnal Bumigora Information Technology (BITe) , vol. 3, no. 1, pp. 19–27, Jul. 2021, doi: 10.30812/bite.v3i1.1110.
[3]  R.  J.  Brunner  and  E.  J.  Kim,  “Teaching  data science,”  in Procedia  Computer  Science , Elsevier  B.V.,  2016,  pp.  1947–1956.  doi: 10.1016/j.procs.2016.05.513.
[4]  V. S. Dave, B. Zhang, M. Al Hasan, K. Aljadda, and M. Korayem, “A Combined Representation Learning  Approach  for  Better  Job  and  Skill Recommendation,” Proceedings  of  The  27th ACM  International  Conference  on  Information and  Knowledge  Management ,  pp.  1997–2005, Oct. 2018.
[5]  Z.  Fayyaz,  M.  Ebrahimian,  D.  Nawara,  A. Ibrahim,  and  R.  Kashef,  “Recommendation systems:  Algorithms,  challenges,  metrics,  and business  opportunities,” Applied Sciences (Switzerland) ,  vol.  10,  no.  21,  pp.  1–20,  Nov. 2020, doi: 10.3390/app10217748.
[6]  D. Ramdan, F. Valentino, N. Ikhsan, and A. Sani, “Penerapan  Data  Mining  Terhadap  Prediksi Mahasiswa  Drop  Out  Pada  Kampus  STMIK Widuri  Jakarta  Dengan  Metode  Decision  Tree C4.5,” JBPI  -  Jurnal  Bidang  Penelitian Informatika ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  141–150,  2023, [Online]. Available: https://ejournal.kreatifcemerlang.id/index.php/jb pi
[7]  M. A. Rofiqi, Abd. C. Fauzan, A. P. Agustin, and A.  A.  Saputra,  “Implementasi  Term-Frequency Inverse  Document  Frequency  (TF-IDF)  Untuk Mencari  Relevansi  Dokumen  Berdasarkan Query,” ILKOMNIKA:  Journal  of  Computer Science  and  Applied  Informatics ,  vol.  1,  no.  2,
pp. 58–64, Dec. 2019,
doi:
10.28926/ilkomnika.v1i2.18.
[8]  I. Lailia Nur Rohmatun Nazila and D. Tri Utari, “Pemodelan  Topik  Keluhan  Masyarakat  Pasca Pandemi Menggunakan Metode Latent Dirichlet Allocation  (LDA)  (Studi  kasus:  Kabupaten Sleman  Tahun  2022),” Prosiding  Pendidikan Matematika, Matematika,  dan  Statistika ,  vol.  7,
2023.
[9]  A. P. Wibawa, F. Miftahuddin, and Suyono, “K- Medoids Clustering Untuk Pembentukan Database  Stopword  Bahasa  Jawa,” Ranah (Jurnal Kajian Bahasa) , pp. 261–269, 2021, doi: 10.26499/rnh/v9i2.1490.
[10]  A.  Guterres,  Gunawan,  and  J.  Santoso, “Stemming Bahasa Tetun Menggunakan
Pendekatan Rule Based,” Teknika , vol. 8, no. 2, pp. 142–147, Oct. 2019,
doi:
10.34148/teknika.v8i2.224.
[11]  M.  Ridho  Handoko  and  Neneng,  “Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Selama Kehamilan
Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Berbasis Web,” Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Informasi (JTSI) , vol. 2, no. 1, pp. 50–58, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[12]  A.  Damuri,  U.  Riyanto,  H.  Rusdianto,  and  M. Aminudin,  “Implementasi  Data  Mining  dengan Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi Kelayakan  Penerima  Bantuan  Sembako,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 8, no. 6, pp.
219–225,
Dec. 2021,
doi:
10.30865/jurikom.v8i6.3655.
[13]  D.  Alita,  I.  Sari,  and  A.  Rahman  Isnain, “Penerapan  Naive  Bayes  Classifier  Untuk Pendukung  Keputusan  Penerima  Beasiswa,” JDMSI , vol. 2, no. 1, pp. 17–23, 2021.
[14]  M.  Ibrahim,  “Enriching  Consumer  Health Vocabulary  Using  Enhanced  GloVe  Word Embedding,” Corneel University , 2020