KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 3, Desember 2023, Hal 1512-1522 DOI 10.30865/klik.v4i3.1480 https://djournals.com/klik

## Pengembangan Persona Berbasis Survey Menggunakan Analisis Klaster Untuk Representasi Calon Tenaga Kerja
Enjelina Tampubolon, Dedy Kurniawan * , Pacu Putra, Rudi Sanjaya
Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia Email: 1 09031182025027@student.unsri.ac.id, 2,* dedykurniawan@unsri.ac.id, 3 pacuputra@unsri.ac.id, 4 m.rudi.sjy@ilkom.unsri.ac.id Email Penulis Korespondensi: dedykurniawan@unsri.ac.id
Abstrak− Fenomena sulitnya mencari pekerjaan menjadi salah satu isu yang dihadapi oleh generasi  masa kini terutama dikalangan lulusan  muda.  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  mengeluarkan  data  terkait  jumlah  pengangguran  di  Indonesia  pada  tahun  2023  yaitu mencapai 5,45%. Dengan begitu saat ini ada sekitar tujuh juta orang yang tidak memiliki pekerjaan tetap. Kondisi ini disebabkan oleh kurangnya kesiapan dari calon pelamar baik secara keterampilan, pengetahuan, dan informasi serta tingginya persaingan kerja. Pada penelitian ini, dilakukan survey terhadap 200 responden berdasarkan random sampling kepada mahasiswa aktif dan fresh graduate dari berbagai latar belakang pendidikan. Data survey tersebut digunakan dalam pengembangan persona untuk keterwakilan calon pengguna dengan menggunakan analisis klaster. Persona adalah pendekatan desain dalam HCI yang berpusat pada pengguna yang membantu pengembang  memahami  motivasi,  kebutuhan,  keterampilan,  dan  tantangan  yang  dihadapi.  Pendekatan  ini  digunakan  ketika pengembang  memiliki  pengetahuan  yang  terbatas  tentang  perilaku  individu  pengguna  target.  Dengan  demikian,  persona  dapat digunakan untuk menciptakan kelompok pengguna dasar yang mewakili kebutuhan dan karakteristik yang lebih luas. Pengembangan persona juga memiliki keuntungan yaitu biaya pengembangan yang murah serta akses cepat dan mudah. Hasil akhir dari penelitian ini akan menyajikan pengembangan dua persona berbasis data dari total delapan klaster yang dibentuk. Klaster satu (n = 24) dan klaster dua (n = 84) dipilih menjadi data pedoman penulis dalam membuat persona utama.  Persona yang disajikan dapat digunakan dalam penelitian dan pengembangan aplikasi untuk meningkatkan kesadaran akan kebutuhan dan permintaan end-user .
Kata Kunci: Analisis Klaster; Persona; Kebutuhan Pengguna; User Experience; K-Means; Survey; Kuesioner
Abstract− The phenomenon of difficulty finding work is one of the issues faced by the current generation, especially among young graduates. The Central Statistics Agency (BPS) released data regarding the number of unemployed in Indonesia in 2023, which reached 5.45%. This means that currently there are around seven million people who do not have permanent work. This condition is caused by a lack of readiness of prospective applicants in terms of skills, knowledge and information as well as high job competition.  In this research, a survey was conducted on 200 respondents based on random sampling of active students and fresh graduates from various educational backgrounds. The survey data is used in developing personas to represent potential users using cluster analysis. Personas are  a  user-centered  design  approach  in  HCI  that  helps  developers  understand  their  motivations,  needs,  skills,  and  challenges.  This approach is used when developers have limited knowledge about the individual behavior of target users. Thus, personas can be used to create  basic  user  groups  that  represent  broader  needs  and  characteristics.  Persona  development  also  has  the  advantages  of  low development costs and fast and easy access. The final results of this research will present the development of two data-based personas from a total of eight clusters formed. Cluster one (n = 24) and cluster two (n = 84) were chosen as the author's guiding data in creating the main persona. The personas presented can be used in research and application development to increase awareness of end-user needs and demands .
Keywords : Cluster Analysis; Persona; User Needs; User Experience; K-Means; Survey; Questionnaires

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  digital  yang  semakin  berkembang,  teknologi  telah  membawa  perubahan  terhadap  cara  informasi  disajikan kepada  masyarakat  luas.  Beragam  jenis  aplikasi  dihadirkan  seperti  aplikasi  yang  dapat  membantu  proses  bisnis perusahaan,  aplikasi  yang  membantu  kehidupan  manusia  sehari-hari,  hingga  aplikasi  yang  hanya  digunakan  sebagai hiburan. Human-Computer  Interaction (HCI)  merupakan  suatu  bidang  kajian  dalam  ilmu  komputer  yang  berfokus terhadap cara manusia berinteraksi dengan teknologi melalui antarmuka grafis [1][2]. Salah satu bagian dari HCI adalah user  experience .  Dalam  pengembangan user  experience penting  untuk  memahami  kebutuhan  dari  calon  pengguna sehingga  diharapkan  mampu  meningkatkan  pengalaman  pada  saat  penggunaan  aplikasi  [3].  Produk  aplikasi  yang dikembangkan  pada  hakekatnya  harus  dapat  mengatasi  permasalahan  dan  mempermudah  pengguna  dalam  memenuhi kebutuhannya [4][5].
Salah satu permasalahan saat ini adalah kesulitan bagi tenaga kerja muda dalam mendapatkan pekerjaan. Menurut IMF  [6],  tantangan  terhadap  pengangguran  meningkat  secara  pesat  di  negara-negara  berkembang  seperti  Indonesia. Sebagaimana  dinyatakan  oleh  ILO  [6],  jumlah  pengangguran  mencapai  201  juta  di  tahun  2021.  Hal  ini  dikarenakan keterampilan dan pengalaman yang kurang memadai dari calon tenaga kerja yang tidak sesuai dengan standar perusahaan. Bahkan program pendidikan di bangku kuliah gagal memenuhi ekspetasi pasar tenaga kerja [7][8]. Kompetensi dianggap sebagai faktor penting bagi calon tenaga kerja, untuk modal mereka mendapatkan pekerjaan. Namun sayangnya sangat sedikit dari fresh graduate yang dapat membuktikan bahwa mereka memiliki standar kompetensi yang cukup [9]. Faktor lain  yaitu  akses  yang  masih  terbatas  ke  informasi  lowongan  kerja,  kurangnya  pengalaman,  serta  sulitnya  mencari pekerjaan ditengah tingginya persaingan kerja [10].
Penelitian ini dilakukan untuk menggali lebih dalam kebutuhan dari calon tenaga kerja yaitu mahasiswa dan fresh graduate dalam pengembangan website sebagai solusi untuk permasalahan yang telah dipaparkan sebelumnya. Penelitian ini  berfokus  kepada  pengembangan user  experience dengan  pendekatan  persona.  Persona  merupakan  alat  pendukung untuk memahami apa yang diinginkan pengguna untuk sebuah aplikasi dan juga dapat digunakan sebagai referensi untuk
Enjelina  Tampubolon,  Pengembangan  Persona  Berbasis  Survey  Menggunakan  Analisis  Klaster  Untuk  Representasi Calon Tenaga Kerja
proses desain user interface [11]. Persona dapat memberikan model hipotesis dari pengguna target, mengurangi hambatan kognitif dalam penggunaan, meningkatkan presisi dalam menentukan kelompok pengguna, penyediaan kesamaan dasar komunikasi, dan menyediakan skenario untuk mengidentifikasi asumsi sosial pengguna [12]. Persona juga telah banyak dikembangkan dan digunakan, misalnya dalam bidang pengembangan perangkat lunak, evaluasi angkutan umum, desain produk dan pengembangan layanan, dan untuk perangkat lunak bisnis [12].
Terdapat beberapa studi yang mengulas terkait pengembangan persona diantaranya yaitu penelitian Sinziana [13] yang mengusulkan metodologi dengan menggabungkan data kuantitatif dan kualitatif untuk tujuan menghasilkan persona yang representatif  dari komuter.  Penelitian  ini  menggunakan  analisis  klaster  sebagai  metode  analisis  kuantitatif  untuk mengetahui  pola  perilaku  serta  menggabungkan  dengan kumpulan  data  kualitatif  untuk validasi  dan  pengayaan  profil persona.  Penelitian  ini  menghasilkan  empat  profil  persona  yang  digunakan  untuk  memahami  perilaku  perjalanan  dan pilihan moda masyarakat Norwegia Selatan yang memiliki ketergantungan terhadap mobil. Penelitian lain karya Schäfer [12] yaitu perancangan aplikasi kesehatan untuk lansia dengan mengembangkan persona berbasis data sebagai pendekatan praktik  terbaik  dalam  merancang  sistem  bantuan  medis  dan  pemantauan  yang  dapat  dioperasikan  oleh  para  lansia  itu sendiri. Penelitian ini juga menggunakan analisis klaster dengan hasil akhir delapan persona dipilih. Adapun penelitian lain  yang  dilakukan  oleh  Muhammad  Azzam  dkk  [14],  klaster  dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan  prestasi akademik siswa ke dalam tiga kategori sehingga menghasilkan rekomendasi ke pihak sekolah dalam penentuan jurusan. Penelitian lainnya dilakukan oleh Batrels [15] dalam perancangan intervensi eHealth untuk penyakit kronis. Dalam studi tersebut, para peneliti berpendapat bahwa persona dapat membantu tim pengembangan, menghemat biaya, dan digunakan dalam intervensi agar pasien dapat mengidentifikasi dirinya.
Beberapa  penelitian  terdahulu  [12][13][14][15],  telah  memberikan  dasar  ilmiah  yang  kuat  yang  menjadikan persona sebagai alat untuk mendapatkan kebutuhan dari pengguna secara spesifik. Diskusi semakin berkembang terkait pembuatan,  validasi,  dan  penggunaan  persona  yang  berbasiskan  data  misalnya  dalam  pengembangan  perangkat  lunak [11],  pengembangan  layanan  [14],  evaluasi  angkutan  umum  [13],  dan  kebutuhan  akan  infromasi  kesehatan  [12]. Meskipun  demikian,  masih  kurangnya  penelitian  terhadap  calon  tenaga  kerja,  usia  18-25  dalam  konteks  penggunaan produk  layanan  teknologi  dan  informasi  untuk    pengembangan  diri  dalam  persiapan  karir.  Hampir  tidak  ada  upaya penelitian yang berfokus pada analisis kuantitatif  untuk merepresentasikan kebutuhan para calon tenaga kerja. Karena kurangnya  instruksi  dalam  literatur  mengenai  proses  pembuatan  persona  berdasarkan  kumpulan  data  kuantitatif, penelitian ini berfokus pada pengolahan ini secara transparan dan mudah dipahami.
Berdasarkan  uraian  diatas,  penelitian  ini  akan  mengembangkan  persona  dengan  pendekatan  kuantitatif menggunakan  analisis  klaster K-Means .  Analisis  klaster K-Means digunakan  untuk  menganalisis  data  sehingga memberikan wawasan tentang karakteristik kelompok-kelompok calon tenaga kerja usia 18-25 tahun. Hasil analisis akan memberikan  gambaran  terkait  kelompok  persona  berdasarkan  fakta  dan  angka  yang  terukur  serta  sistematis.  Tujuan penelitian adalah menghasilkan persona untuk keterwakilan calon tenaga kerja, mengevaluasi penggunaan perangkat dan aplikasi teknologi informasi dalam pencarian kerja, serta afinitas dan kesiapan kerja. Dengan begitu diharapkan persona dapat bersifat objektif yang dapat digunakan untuk pengembangan sistem kedepannya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada penelitian ini, akan menggunakan metode penelitian kuantitatif yang menyajikan alur penelitian secara terukur dan sistematis. Metode kuantitatif dipilih karena dapat memberikan analisis yang mendalam untuk data-data yang di peroleh dari  lapangan  [16].  Penelitian  dimulai  dengan  tahap  identifikasi  masalah  untuk  mengamati  secara  langsung  objek penelitian guna memperoleh pemahaman mendalam tentang fenomena yang terjadi secara nyata. Analisis dan pengolahan data pada penelitian ini menggunakan metode klaster K-Means . K-Means merupakan salah satu  metode dalam bidang data  mining  yang  bertujuan  mengelompokkan  (Clustering)  sebuah  data  kedalam  satu  bentuk  atau  lebih  klaster  [17]. Dengan  demikian  data-data  yang  memiliki  karakteristik  cenderung  serupa  akan  dikelompokkan  ke  dalam  satu  klaster yang  sama.  Sebaliknya,  data-data  yang  memiliki  karakteristik  berbeda  akan  dikelompokkan  dalam  kelompok  yang berbeda [18]. Adapun ciri-ciri dari klaster yang baik yaitu:
1. Homogenitas  ( within-cluster ),  yaitu  mengacu pada  tingkat keseragaman  atau kemiripan antara  anggota  dalam  satu kelompok klaster yang sama.
2. Heterogenitas ( between-cluster ), merujuk pada perbedaan atau variasi antara kelompok klaster yang berbeda. Individu-individu yang memiliki perbedaan atau jarak yang lebih besar akan ditempatkan dalam kelompok yang berbeda.  Semakin  besar  nilai  ukuran  kemiripan  atau  jarak  antara  dua  objek,  semakin  besar  pula  perbedaan  di  antara keduanya sehingga cenderung tidak termasuk dalam kelompok yang sama.
Enjelina  Tampubolon,  Pengembangan  Persona  Berbasis  Survey  Menggunakan  Analisis  Klaster  Untuk  Representasi Calon Tenaga Kerja
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Pada  gambar  1  menjelaskan  langkah-langkah  serta  urutan  yang  akan  dilakukan  dalam  proses  penelitian.  Pada penelitian ini dimulai dengan tahap identifikasi masalah untuk mengamati langsung objek penelitian guna memperoleh pemahaman mendalam tentang fenomena yang terjadi secara nyata. Tahap kedua adalah pembuatan instrumen penelitian yang  dilakukan  dengan  perumusan  konstruk,  penyusunan  butir  pertanyaan,  validitas  konten,  dan  uji  coba  instrumen. Tahap  ketiga  yaitu  pengumpulan  data  dengan  studi  literatur  dan  survey  menggunakan  kuesioner.  Tahap  keempat pengolahan data menggunakan analisis klaster dan tahap kelima perancangan persona berdasarkan klaster yang terbentuk.

## a. Identifikasi Masalah
Tahap  identifikasi  masalah  merupakan  langkah  yang  dilakukan  oleh  peneliti  untuk  memperoleh  pemahaman tentang  permasalahan  yang  sedang  dihadapi.  Dalam  tahap  ini,  peneliti  melakukan  observasi  langsung  terhadap fresh graduate dan mahasiswa aktif di Universitas Sriwijaya untuk mengetahui masalah dan kekhawatiran yang mereka hadapi dalam  mencari  pengalaman  untuk  persiapan  setelah  lulus  kuliah.  Setelah  diketahui  kondisi  di  lapangan  maka  akan dilakukan identifikasi terhadap permasalahan yang ada dan menentukan rumusan masalah, tujuan penelitian dan mencari literatur yang sesuai.

## b. Pembuatan Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian merupakan suatu alat yang digunakan untuk mengumpulkan data atau melakukan pengukuran terhadap objek dari variabel penelitian. Pentingnya memiliki instrumen yang valid, konsisten, dan reliabel adalah untuk memastikan bahwa data yang diperoleh akurat dan sesuai dengan keadaan sebenarnya [19]. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan instrumen penelitian berupa kuesioner. Kelayakan dan keandalan kuesioner akan diukur menggunakan uji validitas dan reliabilitas instrumen.
1.   Merumuskan Konstruk
Setelah melakukan studi literatur maka akan dibuat konstruk berdasarkan tujuan penelitian. Konstruk adalah elemen dari  kuesioner  yang  digunakan  untuk  mendefinisikan  tujuan  penilaian  sebuah  kuesioner  terhadap  objek  kuesioner [20].  Oleh  karena  itu,  kuesioner  akan  dibuat  berdasarkan  komponen  pada  persona  yaitu  demografi,  bio,  tujuan, motivasi, frustasi, dan preferensi [12]. Berikut adalah konstruk penelitian yang dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Konstruk Penelitian Variabel penelitian Demografi [12] Name Gender Age Place Educational Motivasi [10] Interpersonal Communication Needs Online Identity Needs Information Needs Career Advancement Needs Technical Affinity
Enjelina  Tampubolon,  Pengembangan  Persona  Berbasis  Survey  Menggunakan  Analisis  Klaster  Untuk  Representasi Calon Tenaga Kerja
Attitudes  toward  Technical Equipment [12] Technical Experience and Preferences Ownership and Reason for Purchase Internet Usage Installing Programs Integration of Technology into Everyday Life Employability [8] Skill Experience Knowledge Interest
2.   Penyusunan Butir Pertanyaan
Pada tahapan ini, untuk setiap konstruk akan disusun indikator-indikator atau pertanyaan-pertanyaan spesifik sebagai bagian dari instrumen pengumpulan data. Indikator yang dibuat harus mencerminkan dengan baik aspek-aspek penting dari  masing-masing  konstruk. Oleh  karena  itu,  kuesioner  akan  mengkombinasikan  instrumen  seperti  demografi standar, hal yang berkaitan dengan motivasi, kesiapan kerja dan sikap terhadap peralatan teknis.
3.   Validitas Konten
Pada tahapan ini, dilakukan validitas konten yaitu instrumen akan dinilai oleh ahli yang memiliki pengetahuan pada bidang yang terkait. Instrumen bisa dinyatakan valid secara konten tergantung dari ahli [19]. Validitas konten pada penelitian ini dilakukan oleh tiga orang ahli yang terdiri dari seorang mahasiswa jurusan Pendidikan Bahasa Indonesia sebagai ahli yang menilai dari aspek tata bahasa, seorang mahasiswa jurusan Psikologi sebagai ahli yang menilai dari aspek  psikologis  (motivasi,  preferensi,  dan  kebutuhan)  calon  pengguna  aplikasi,  dan  seorang fresh  graduate yang menilai dari aspek kesesuaian dengan kebutuhan calon pengguna aplikasi. Hasil validitas konten yang dilakukan oleh tiga  ahli  terhadap  29  butir  pertanyaan,  maka  diperoleh  24  butir  pertanyaan  yang  di  terima  dan  3  butir  pertanyaan ditolak.
4.   Uji Validitas dan Reliabilitas
Langkah selanjutnya adalah melakukan pilot test pada instrumen tersebut untuk menguji validitas dan reliabilitasnya. Dalam tahap ini, peneliti akan menyebarkan kuesioner kepada sekelompok kecil responden untuk memeriksa apakah pertanyaan-pertanyaan atau item-item dalam instrumen dapat dijawab dengan jelas oleh responden.
a) Uji Validitas
Uji validitas merupakan sebuah parameter yang mengindikasikan sejauh mana suatu instrumen pengukur dapat dengan  tepat  mengukur  variabel  yang  dimaksud  [21].  Penting  untuk  melakukan  pengujian  validitas  guna memastikan bahwa pertanyaan yang diajukan tidak menghasilkan data yang menyimpang dari gambaran variabel yang  dimaksud.  Uji  validitas  dapat  diukur  melalui  korelasi  product  moment  atau  korelasi  Pearson.  Apabila diperoleh R hitung > R tabel , maka instrumen yang dibuat telah berkorelasi signifikan terhadap skor total sehingga dapat dinyatakan valid. Sedangkan sebaliknya, apabila R hitung < R tabel , maka instrumen yang dibuat sama dengan tidak valid [21].
b) Uji Reliabilitas
Uji  Reliabilitas  mengukur  sejauh  mana  suatu  instrumen  pengukur  dapat  diandalkan  atau  dipercaya.  Suatu instrumen pengukur dapat  dikatakan reliabel berdasarkan sejauh mana hasilnya tetap sama meskipun dilakukan pengukuran berulang kali dan kestabilan jawabannya dari waktu ke waktu. Namun, perhitungan reliabilitas hanya dapat dilakukan setelah variabel pada kuesioner tersebut teruji valid [21]. Oleh karena itu, penting untuk mengukur validitas terlebih dahulu sebelum  melakukan pengujian reliabilitas. Jika pertanyaan pada kuesioner tidak valid, maka  pengujian  reliabilitas  tidak  dianjurkan  dilanjutkan.  Kuesioner  dikatakan  reliabel  jika  nilai  keseluruhan instrumen lebih besar dibandingkan nilai dari Cronbach’s Alpha.

## c.   Pengumpulan Data
Pada tahapan ini, dilakukan pengumpulan data yang sebenarnya dengan menggunakan instrumen yang telah dibuat sebelumnya.  Kuesioner  akan  disebarkan  kepada  200  responden  dengan  target  mahasiswa  dan fresh  graduate yang memiliki  latar  belakang  berbagai  bidang  studi.  Ini  dimaksud  untuk  mendapatkan  data  yang  lebih  bervariasi  dan representatif tentang pandangan dan pengalaman mahasiswa dan fresh graduate secara umum.

## d.   Pengolahan Data
Pada tahapan ini dilakukan pengolahan data dengan menggunakan analisis klaster pada software SPSS 27. Analisis klaster  merupakan  salah  satu  teknik  analisis  data  yang  bertujuan  untuk  mengelompokkan  objek-objek  berdasarkan kesamaan atau perbedaan karakteristiknya. SPSS ( Statistical Package for the Social Sciences) adalah salah satu aplikasi populer yang digunakan untuk melakukan analisis statistik pada data penelitian. Proses pengolahan data dilakukan dengan Metode  non  hirarki  ( K-Means )  dengan  menentukan  jumlah  klaster  lebih  dulu.  Hasil  akhir  dari  analisis  ini  adalah penentuan keanggotaan setiap individu dalam kelompok-kelompok yang terbentuk. Kelompok-kelompok ini didasarkan pada kriteria tertentu dan mencakup individu-individu yang saling dekat satu sama lain. Pengolahan data pada penelitian ini menggunakan tahapan sebagai berikut:
1. Data  Selection, penulis  memilih  indikator  yang  sesuai  dengan  indikator  yang  dibutuhkan  dalam  pembentukan klasterisasi agar memberikan hasil ynag lebih akurat.
Enjelina  Tampubolon,  Pengembangan  Persona  Berbasis  Survey  Menggunakan  Analisis  Klaster  Untuk  Representasi Calon Tenaga Kerja
2. Data  Preprocessing, penulis  membersihkan  data  yang  outlier,  dimana  terdapat  beberapa  responden  yang  salah melakukan  pengisian  kuesioner.  Selain  itu,  penulis  harus  memastikan  format  pengisian  sudah  serupa  pada  setiap variabel.
3. Data Transformation, dimana data diubah menjadi data yang dapat dimengerti oleh software pengolahan data SPSS.
4. Data  Mining, merupakan  tahapan  pengelompokkan  data  menjadi  delapan  klaster  dengan  menggunakan  analisis klaster K-Means .
5. Interpretation, merupakan proses mengubah pola data pada software SPSS menjadi informasi yang mudah di pahami dan sudah siap digunakan untuk perancangan persona.
e.   Perancangan Persona
Persona merupakan alat desain yang digunakan pengembang untuk membantu menganalisis kebutuhan pengguna sehingga diharapkan dapat memahami masalah dengan menciptakan produk atau fitur yang sesuai dengan pengguna [1]. Hasil analisis klaster dari survei yang dikumpulkan sebelumnya akan dilanjutkan dengan pembuatan profil persona yang merepresentasikan  kelompok-kelompok  pengguna  dengan  atribut  serupa.  Persona  ini  akan  memberikan  wawasan mendalam tentang preferensi, tujuan, dan tantangan yang dihadapi oleh setiap kelompok pengguna.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data hasil penyebaran kuesioner dikumpulkan dalam rentang waktu dua minggu. Pada tahap awal penelitian, kuesioner hanya disebarkan kepada 43 orang untuk dilakukan uji validitas dan uji reliabilitas. Setelah instrumen diperbaiki dan di revisi maka kueisioner kembali disebarkan kepada pengguna yang lebih luas. Jumlah akhir responden yang  didapatkan adalah sebanyak 212 orang.  Namun terdapat beberapa data outlier sehingga hanya 200 data saja yang akan dilakukan analisis klaster.
Hasil  dan  pembahasan  dari  penelitian  ini  menunjukkan  karakteristik  pengguna  secara  detail  dengan  penyajian delapan jenis kelompok pengguna yang memiliki ciri khusus pada setiap klasternya. Ini memberikan  rincian yang jelas mengenai  fitur  apa  yang  perlu  ada  dalam  sebuah  aplikasi  sehingga  memudahkan  pengembang  aplikasi  dalam perancangan. Pada penelitian sebelumnya tidak dilakukan proses metode kuantitatif secara menyeluruh. Pada penelitian ini penulis melakukan perumusan konstruk guna mendapatkan variabel yang menggali motivasi, preferensi, dan kesiapan kerja  dari  calon  tenaga  kerja.  Pada  penelitian  ini  penulis  juga  menggunakan  validitas  konten  dan  pilot  test  untuk memastikan  instrumen  yang  dibuat  dapat  mengukur  dengan  tepat  variabel  penelitian.  Pada  penelitian  terdahulu, pengembangan persona tidak menjelaskan secara spesifik Teknik analisis data dengan klaster K-Means .

## 3.1 Pengumpulan Data
Setelah dilakukan validitas konten oleh ahli, maka umpan balik tersebut harus direvisi sesuai saran atau masukan dari ahli. Selanjutnya instrumen yang telah diperbaiki harus di uji validitas untuk menentukan apakah suatu kuesioner dapat dianggap valid atau tidak. Kuesioner juga harus di uji reliabilitasnya untuk mengetahui tingkat konsistensi jawaban dari waktu ke waktu.

## a.   Uji Validitas
Instrumen  penelitian  pada  penelitian  ini  pada  awalnya  memuat  27  butir  pertanyaan,  namun  setelah  dilakukan validitas konten oleh tiga ahli maka didapatkan 24 butir pertanyaan yang diterima. Penulis kemudian melakukan revisi untuk  instrumen  sesuai  dengan  hasil  dari  validitas  ahli  tersebut.  Selanjutnya, dilakukan uji  validitas  terhadap  24 butir pertanyaan tersebut kepada 250 responden mahasiswa dan fresh graduate . Untuk uji validitas ini, instrumen hanya disebar ke sejumlah responden kecil yaitu 43 responden. Pengujian dilakukan menggunakan program SPSS 27.
Tabel 2. Uji Validitas Variabel Item Pertanyaan R hitung Sig. (2 tailed)  Keterangan Motivasi Item 1 0.351 Valid Item 2 0.371 Valid Item 3 0.370 Valid Item 4 0.400 Valid Item 5 0.453 Valid Item 6 0.395 Valid Item 7 0.416 Valid Item 8 0.359 Valid Attitudes toward Technical Equipment Item 11 0.559 Valid Item 12 0.750 Valid Item 13 0.461 Valid Item 14 0.324 Valid Item 15 0.356 Valid Item 16 -0.077 Tidak valid
Enjelina  Tampubolon,  Pengembangan  Persona  Berbasis  Survey  Menggunakan  Analisis  Klaster  Untuk  Representasi Calon Tenaga Kerja
Item 17 0.352 Valid Item 19 0.344 Valid Item 20 0.347 Valid Employability Item 21 0.459 Valid Item 22 0.356 Valid Item 23 0.320 Valid Item 24 0.337 Valid Item 25 0.00 Tidak valid Item 26 0.414 Valid Item 27 0.754 Valid
Tabel 2 merupakan hasil uji validitas instrumen. Pertanyaan dapat dinyatakan valid jika hasil nilai dari R hitung > R tabel dengan alpha 0,05. Dalam penelitian ini terdapat 22 butir pertanyaan pada kuesioner adalah valid serta 2 butir pertanyaan yang tidak valid. Sehingga butir pertanyaan yang tidak valid akan dihapus dari kuesioner.
b.   Uji Reliabilitas
Setelah didapatkan variabel valid berdasarkan uji validitas maka dilakukan uji reliabilitas terhadapat 22 variabel tersebut. Kuesioner akan dikatakan reliabel apabila nilai keseluruhan instrumen tersebut lebih besar dibandingkan nilai dari Cronbach’s Alpha. Taraf  signifikan  yang  biasa  digunakan dalam pengujian reliabilitas adalah 0,5; 0,6; atau 0,7. Pengujian reliabilitas dikatakan reliabel seperti pada hasil dalam tabel berikut.
Tabel 3. Uji Reliabilitas Croncbach’s Alpha rTabel Keterangan 0.692 0.6 Reliabel
Berdasarkan pengujuan reliabilitas pada tabel 3 didapatkan  nilai Cronbach’s Alpha  sebesar 0,6, Dimana sesuai dengan taraf signifikan yang digunakan sehingga kuesioner dapat dikatakan reliabel.

## 3.2 Data Selection
Dari keseluruhan indikator yang ada, hanya ada beberapa indikator yang digunakan untuk klasterisasi. Diantaranya yaitu data keilmuan, umur, dan status pendidikan, serta 24 indikator lain yaitu item 1 sampai item 24. Berikut ini merupakan Data Selection pada tabel 4.
Tabel 4. Data Selection No Nama Umur Jenis Kelamin Status X1 X2 X3 X4 … X24 1 Mutiara Triarizki 22 Perempuan Freshgradute Ya Ya Tidak Ya … UI UX Designer 2 Suci Kolbia 21 Perempuan Mahasiwa Ya Tidak Ya Ya … Pengajar 3 Yurnaningsih 20 Perempuan Mahasiwa Ya Ya Ya Ya … UI UX Designer 4 Valenora Cassandra 21 Perempuan Mahasiwa Ya Ya Ya Ya … Data Specialist 5 Septa Rahmayuni 21 Perempuan Mahasiwa Ya Ya Ya Ya … Data Specialist 6 Sintya Agustina 20 Perempuan Mahasiwa Ya Ya Ya Ya … Pengajar 7 Amanda Julia 21 Perempuan Mahasiwa Ya Ya Ya Ya … Data Specialist 8 Ruth Mei Sasmita 19 Perempuan Mahasiwa Ya Ya Ya Ya … Data Specialist 9 Fikriyah Rahmatin 20 Perempuan Mahasiwa Ya Ya Ya Ya … Data Specialist 10 Fachri Auliya 21 Laki-Laki Mahasiwa Ya Ya Ya Ya … UI UX Designer … …… … … … … … … … … 200 Riky Fernando 21 Laki-Laki Mahasiswa … Pengajar

## 3.3 Data Preprocessing
Dalam  tahapan Preprocessing ,  terdapat  serangkaian  langkah  yang  dilakukan  untuk  menyiapkan  data  sebelum  proses selanjutnya.  Proses Preprocessing bertujuan  membersihkan  data  dengan  tujuan  meningkatkan  kualitas  hasil pengelompokkan data.  Data  yang  dipilih  diperiksa  dan  diatur  ulang  agar  formatnya  tetap  konsisten.  Selanjutnya,  data dibersihkan dari nilai yang Missing Value atau Noisedata . Pada penelitian ini penulis menghilangkan  data  yang  tidak tidak sesuai,  dimana  data Missing terdapat  di  atribut  satuan, persediaan,  pemakaian  dan  permintaan.  Pada  langkah ini,  penulis  mengurangi  jumlah  baris  dalam  tabel data menjadi 200 data.

## 3.4 Data Transformation
Pada tahapan ini dilakukan penyesuaian tipe data pada setiap variabel seperti data yang bersifat nominal sehingga perlu dilakukan  inisialisasi  terlebih  dahulu.  Hal  ini  disebabkan  karena  dalam  klastering,  pengolahan  data  hanya  dilakukan dengan menggunakan tipe data numerik. Berikut hasil  proses  transformation  data pada gambar tabel  2.
Enjelina  Tampubolon,  Pengembangan  Persona  Berbasis  Survey  Menggunakan  Analisis  Klaster  Untuk  Representasi Calon Tenaga Kerja
Gambar 2. Grafik Hasil klaster

## 3.5 Analisis Klaster K-Means
Kumpulan  data  hasil  survey  kepada  200  responden  selanjutnya  dievaluasi  secara  deskriptif  menggunakan  IBM  SPSS Statistics 27. Untuk  bisa  mengelompokkan data-data tersebut dalam beberapa klaster, maka diperlukan langkah-langkah sesuai yaitu :
a. Menentukan jumlah K yang akan di klasterisasi, dalam hal ini penulis akan mengelompokkan data menjadi delapan klaster. Ini didasarkan pada jumlah yang umum diterapkan dalam pengembangan persona[12][13]. Delapan persona memastikan refleksi yang lebih baik dan untuk menjamin variasi karakteristik dari individu [12]. Sebelum melakukan klasterisasi, perlu dilakukan standarisasi data terlebih dahulu. Berikut proses menentukan jumlah cluster pada software SPSS 27 yang ditampilkan pada gambar 3:
b. Menempatkan initial cluster center dari setiap klaster, dengan menentukan secara acak sehingga diperoleh titik pusat dari setiap klaster. Berikut initial cluster center sesuai tabel 4:
Enjelina  Tampubolon,  Pengembangan  Persona  Berbasis  Survey  Menggunakan  Analisis  Klaster  Untuk  Representasi Calon Tenaga Kerja
Gambar 4. Initial Cluster Center
c. Kemudian dalam proses klasterisasi penting untuk menghitung jarak antara setiap data yang ada dengan setiap pusat klaster. Klaster yang akan diidentifikasi ditentukan oleh jarak terdekat antara data tersebut dan pusat klaster. Dalam mengukur jarak antara semua data dan pusat klaster, peneliti menggunakan konsep jarak Euclidean. Perhitungan  akan terus  berlanjut  sampai  seluruh  baris  data  memiliki  nilai  untuk  setiap  klaster.
d. Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  kembali  untuk  menentukan  pusat  klaster  berdasarkan keanggotaan  klaster  saat  ini.  Pusat  klaster  didefinisikan  sebagai  nilai  rata-rata  dari  seluruh  data  atau  objek  dalam kluster tertentu. Atau, jika diinginkan, median dari klaster tersebut juga dapat digunakan.
e. Tahap terakhir, objek akan ditugaskan kembali menggunakan pusat klaster yang baru. Apabila tidak ada perubahan lagi, maka proses pengelompokkan dianggap selesai.

## 3.6 Intrepetasi/Evaluation
a. Hasil analisis klaster
Setelah  dilakukan analisis  klaster  dengan  tepat,  maka  diperoleh  hasil  nilai  dari pengelompokkan anggota berdasarkan klaster dan jumlah anggota dalam setiap klaster tersebut. Adapun setiap klaster diberikan label sebagai klaster satu, klaster dua, klaster tiga, klaster empat, klaster lima, klaster enam, klaster tujuh, dan klaster delapan.
Tabel 6. Deskripsi Klaster Label klaster Jumlah klaster 1 24 anggota 2 84 anggota 3 11 anggota 4 9 anggota 5 4 anggota 6 4 anggota 7 5 anggota 8 59 anggota
Dari tabel 6 dapat dilihat bahwa klaster dua memiliki jumlah anggota terbanyak yaitu 84 orang, klaster delapan dengan  anggota  sebanyak  59  orang,  klaster  satu  sebanyak  24  orang,  klaster  tiga  sebanyak  11  orang,  klaster  empat sebanyak 9 orang, klaster tujuh sebanyak 5 orang, dan klaster lima dan enam sebanyak 4 orang.
Enjelina  Tampubolon,  Pengembangan  Persona  Berbasis  Survey  Menggunakan  Analisis  Klaster  Untuk  Representasi Calon Tenaga Kerja
Gambar 5. Grafik Hasil klaster
Berdasarkan gambar 6, pola dan analisis data yang terbentuk, dapat dilihat adanya kemiripan antara karakteristik klaster satu (ditandai dengan warna hijau) dan klaster delapan (ditandai dengan warna kuning) yang ditandakan dengan jarak  yang  dekat  antar  anggota  dua  klaster  tersebut.  Maka  dari  itu,  penulis  hanya  akan  mengembangkan  dua  persona utama  yaitu  klaster  satu  (ditandai  dengan  warna  merah)    dan  klaster  dua  yang  memiliki  jarak  terjauh  dengan  jumlah anggota  dominan  dibanding  dengan  klaster  tiga,  empat,  lima,  enam,  dan  tujuh.  Sedangkan  klaster  delapan  memiliki karakterisitik data yang hampir mirip dengan klaster dua, dengan hal yang membedakannya adalah variabel employability dimana klaster dua cenderung belum memiliki pengalaman dan pengetahuan yang cukup untuk terjun ke dunia kerja. Ini berbanding terbalik dengan klaster delapan, sehingga klaster dua menjadi lebih prioritas dalam penelitian ini. Berikut uraian singkat dari dua klaster utama yang akan digunakan untuk mengembangkan profil persona.
a. Klaster Satu
Klaster ini terdiri dari n = 24, dimana anggota klaster dicirikan oleh fresh graduate . Anggota klaster ini mengganggap bahwa yang terpenting dalam sebuah pekerjaan adalah kesempatan untuk berkembang. Mereka cenderung aktif dan sering menggunakan media online untuk mencari program magang dan pekerjaan dalam kehidupan sehari-hari. b. Klaster Dua
Klaster ini terdiri dari n = 84, dimana anggota klaster dicirikan oleh mahasiswa aktif yang belum pernah memiliki pengalaman kerja seperti magang atau volunteer. Mereka juga merasa tidak memiliki pengalaman dan pengetahuan yang cukup di bidang karir yang diharapkan. Anggota klaster ini cenderung merasa tidak percaya diri untuk terjun kedunia kerja. Mereka cenderung khawatir terhadap karirnya di masa depan dan merasa kesulitan mencari informasi seputar magang. Bagi anggota klaster ini, networking dan identitas digital adalah hal yang paling mempengaruhi karir mereka dimasa depan.

## 3.7 Perancangan Persona
Selanjutnya  dibuat  profil  persona  dari  tiga  klaster  ini.  Persona  yang  dibuat  merupakan  rangkuman  dari  pola  calon pengguna dasar dengan tujuan, kebutuhan, dan ketakutan. Deskripsi kemudian ditambahkan pada persona berdasarkan data dan elemen fiksi yang dapat dipertanggungjawabkan (Schäfer et al., 2019). Data untuk kelompok umur, domisili, universitas dan bidang ilmu dipilih berdasarkan data yang paling umum responden. Sebagai sumber informasi eksternal lebih  lanjut,  foto  juga  ditambahkan  dan  disesuaikan  dengan  karakterisitik  masing-masing  persona.  Foto yang realistis akan mempermudah identifikasi persona.
Gambar 7 merupakan persona Mutiara. Mutiara termasuk ke dalam klaster satu yang merupakan fresh graduate yang  mengalami  kesulitan  mendapatkan  pekerjaan  setelah  lulus  kuliah  (n  =  17  dari  total  24  sampel).  Ini  dikarenakan
Enjelina  Tampubolon,  Pengembangan  Persona  Berbasis  Survey  Menggunakan  Analisis  Klaster  Untuk  Representasi Calon Tenaga Kerja
kurangnya pengalaman kerja seperti magang dan volunteer (n = 12). Ilmu komputer dipilih sebagai bidang ilmu Mutiara, sesuai data yang dikumpulkan (n = 11) dan karir yang diharapkan adalah Programming (n = 4). Umur yang dipilih yaitu 23  merupakan  umur  rata-rata  dari  anggota  klaster.  Sedangkan  lokasi  dan  universitas  dipilih  bersamaan  dengan  data Mutiara yang sebenarnya pada survey. Klaster Mutiara mempersiapkan karir dengan cara membangun relasi (n = 7) dan mencari program magang (n = 7). Bagi anggota klaster ini, hal yang terpenting dalam sebuah pekerjaan adalah kesempatan untuk berkembang (n = 16). Jika terdapat aplikasi pengembangan karir, Mutiara cenderung akan menggunakannya untuk mencari lowongan kerja atau magang (n = 13). Mutiara sering menggunakan platform untuk mencari program magang dan  lowongan  kerja  dalam  kehidupan  sehari-hari  (n  =  17).  Dalam  mencari  lowongan  kerja,  Mutiara  biasanya menggunakan  aplikasi  LinkedIn  (n  =  13)  sebagai  media  online  utamanya.  Tantangan  yang  dihadapi  Mutiara  dalam penggunaan platform tersebut adalah tingkat persaingan yang tinggi (n = 10). Fitur menyimpan portfolio (n = 10) dipilih sebagai  fitur  khusus  yang  diinginkan  dalam  sebuah  website  informasi  lowongan  kerja.  Mutiara  beranggapan  bahwa penggunaan media sosial atau teknologi sangat membantu dalam proses pencarian magang (n = 22). Skill yang dipilih untuk persona Mutiara adalah komunikasi (n = 6), programmer (n = 4), dan data analysis (n = 4). Skill microsoft excel ditambahkan juga sebagai unsur fiksi. Persona ini telah memiliki pengalaman mengikuti program magang maupun project (n = 23) sehingga dia merasa sudah memiliki pengalaman yang cukup dalam bidang yang diminati (n = 15). Persona Mutiara juga merasa sudah memiliki pengetahuan yang cukup pada bidang karir yang diharapkan (n =15). Dengan begitu klaster ini terdiri dari anggota yang merasa percaya diri untuk terjun ke dunia kerja (n = 22).

## Gambar 7. Persona Amanda
Gambar  8  merupakan persona  Amanda.  Amanda  termasuk  ke dalam klaster  kedua yaitu  mahasiswa  aktif yang merasa  kesulitan  mencari  informasi  seputar  magang  dan  projek  (n  =  75  dari  total  84  sampel).  Anggota  klaster  ini cenderung  khawatir  dengan  karirnya  dimasa  depan  (n  =  81).  Anggota  klaster  ini  menganggap  koneksi  (n  =  83)  dan identitas digital (n = 83) sangat penting untuk menunjang karir. Ilmu Komputer dipilih sebagai bidang ilmu Amanda, sesuai data yang dikumpulkan (n = 45) dan karir yang diharapkan adalah Data Specialist (n = 16). Umur yang dipilih yaitu 21 merupakan umur rata-rata dari anggota klaster. Sedangkan lokasi dan universitas dipilih bersamaan dengan data Amanda yang sebenarnya pada survey. Anggota klaster ini mempersiapkan karir dengan cara membangun relasi (n = 39), mencari program magang (n = 19) dan membangun proyek untuk portofolio (n = 15). Bagi Amanda, hal yang terpenting dalam sebuah pekerjaan adalah keseimbangan kerja-kehidupan (n = 28) dan lingkungan kerja yang baik (n = 26). Jika terdapat aplikasi pengembangan karir, Amanda cenderung akan menggunakannya untuk mencari program magang (n = 42) atau membangun tim untuk bekerja sama (n = 8).  Amanda jarang menggunakan platform untuk mencari program dalam kehidupan sehari-hari (n = 63). Dalam mencari lowongan kerja, Amanda biasanya menggunakan aplikasi Instagram (n = 56) sebagai media online utamanya. Tantangan yang dihadapi Amanda dalam penggunaan platform tersebut adalah kurangnya  informasi  yang  jelas  tentang  persyaratan  lowongan  (n  =  23)  dan  kesulitan  menyesuaikan  curriculum  vitae dengan kebutuhan perusahaan (n = 15). Fitur profil untuk menampilkan skill dan sertifikasi (n = 26) dipilih sebagai fitur khusus yang diinginkan dalam sebuah website informasi lowongan kerja. Skill yang dipilih untuk persona Amanda adalah desain (n = 25), komunikasi (n = 18), dan manajemen (n = 8). Skill microsoft excel juga ditambahkan sebagai unsur fiksi. Anggota klaster ini tidak memiliki pengalaman bekerja seperti magang maupun projek (n = 44) sehingga merasa tidak memiliki pengalaman yang cukup dalam bidang yang diminati (n = 79). Persona Mutiara juga merasa tidak memiliki pengetahuan yang cukup pada bidang karir yang diharapkan (n =78). Dengan begitu klaster ini terdiri dari anggota yang merasa tidak percaya diri untuk terjun ke dunia kerja (n = 46).

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, dihasilkan delapan klaster yang masing-masing terdiri dari anggota dengan kesamaan karakterisitik data. Klaster yang terbentuk juga memiliki perbedaan antar klasternya sehingga semakin jauh jarak antar klaster maka klaster tersebut akan dipisahkan. Pada penelitian ini terdapat tiga klaster yang memiliki jumlah anggota terbanyak yaitu klaster satu (n = 24) yang diidentifikasi sebagai klaster fresh graduate , klaster kedua (n = 84)
Enjelina  Tampubolon,  Pengembangan  Persona  Berbasis  Survey  Menggunakan  Analisis  Klaster  Untuk  Representasi Calon Tenaga Kerja
sebagai mahasiswa aktif yang tidak memiliki pengalaman magang, dan klaster tiga (n = 59) sebagai mahasiswa aktif yang sudah  memiliki  pengalaman  kerja.  Dari  hasil  analisis  disimpulkan  bahwa  klaster  dua  dan  klaster  tiga  memiliki karakteristik  yang  hampir  serupa  sehingga  hanya  akan  dipilih  salah  satu  saja.  Oleh  karena  itu  peneliti  hanya mengembangkan  dua  persona  yaitu  persona fresh  graduate berdasarkan  klaster  satu dan mahasiswa  aktif  berdasarkan klaster  kedua.  Penulis  menyimpulkan  bahwa  pengembangan  persona  berbasis  survey  dengan  menggunakan  analisis klaster dapat dilakukan untuk menghasilkan profil calon pengguna yang relevan dan tidak bias karena mempertimbangkan data kuantitatif, data eksternal, dan elemen fiksi. Persona digunakan dalam penelitian dan pengembangan untuk mengatasi masalah yang diuraikan dalam pendahuluan. Berdasarkan hasil analisis terhadap delapan klaster, penulis dapat memahami lebih  baik  preferensi  dan  perilaku  pengguna  untuk  pengembangan  aplikasi  secara  lebih  lanjut.  Dengan  memahami perbedaan antara kelompok pengguna maka akan memberikan solusi yang tepat dan sesuai dengan kebutuhan masing- masing  kelompok  sehingga  membantu  pengembangan  produk  menjadi  lebih  efektif.    Persona  yang  dihasilkan  dalam penelitian  ini  meningkatan  kesadaran  penulis  terhadap  permintaan  end-user.  Meskipun  demikian,  diharapkan  pada penelitian selanjutnya dilakukan pengembangan delapan persona secara lengkap untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam dan lengkap terkait kebutuhan calon tenaga kerja terhadap aplikasi persiapan karir. Selain itu, perlu dilakukan validasi terhadap persona yang telah dibuat.

## REFERENCES
[1] Y. Yun, D. Ma, and M. Yang, “Human–computer interaction-based Decision Support System with Applications in Data Mining,” Future Generation Computer Systems, vol. 114, pp. 285–289, 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.future.2020.07.048.
[2] B. Monea, “Looking At Screens: Examining Human-Computer Interaction and Communicative Breakdown in an Educational Online Writing Community,” Comput Compos, vol. 58, p. 102605, 2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.compcom.2020.102605.
[3] K.  M.  Ghufron,  W.  A.  Kusuma,  and  F.  Fauzan,  “Penggunaan  User  Persona  Untuk  Evaluasi  Dan  Meningkatkan  Ekspektasi Pengguna Dalam Kebutuhan Sistem Informasi Akademik,” SINTECH (Science and Information Technology) Journal, vol. 3, no. 2, pp. 90–99, 2020.
[4] R. Shafrida Kurnia, “Implementasi User Journey Map pada Evaluasi User Experience Aplikasi Mobile Tunanetra,” Agustus, vol. 1, no. 4, 2019.
[5] E. Prasetyo, K. Nugroho, and K. Hadiono, “ANALYSIS OF USER EXPERIENCE TESTING STMIK AKI WEBSITE USING SUPR-Q IN PERSPECTIVE HUMAN-COMPUTER INTERACTION,” SOSCIED, vol. 6, no. 1, pp. 223–233, 2023.
[6] W. E. O. Update, “January 2021: Policy Support and Vaccines Expected to Lift Activity.” January, 2021.
[7] L. Mai, “Skill gap from employers’ evaluation: a case of VNU graduates,” VNU Journal of Science: Education Research, vol. 34, May 2018, doi: 10.25073/2588-1159/vnuer.4137.
[8] H. Tushar and N. Sooraksa, “Global employability skills in the 21st century workplace: A semi-systematic literature review,” Heliyon, vol. 9, no. 11, p. e21023, 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e21023.
[9] T. Harry, W. Chinyamurindi, T. Mjoli, and W. Chinyamurindi, “Perceptions of factors that affect employability amongst a sample of final-year students at a rural South African university,” Jul. 2018.
[10]  X. Zhao and A. Cox, “Chinese students’ study in the UK and employability: the views of Chinese employers, students and alumni, and UK teachers,” Journal of Education and Work, vol. 35, no. 4, pp. 422–440, May 2022, doi: 10.1080/13639080.2022.2073339.
[11]  E. D. Wahyuni, W. A. Kusuma, H. R. Abdillah, and H. Y. Sari, “Perspektif Awam Dalam Implementasi Elisitasi Kebutuhan Menggunakan User Persona,” Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi, vol. 9, no. 3, pp. 468–479, 2020.
[12]  K.  Schäfer  et  al.,  “Survey-based  personas  for  a  target-group-specific  consideration  of  elderly  end  users  of  information  and communication systems in the German health-care sector,” Int J Med Inform, vol. 132, p. 103924, 2019.
[13]  S. I. Rasca, K. Markvica, and B. Biesinger, “Persona Design Methodology for Work-Commute Travel Behaviour Using Latent Class Cluster Analysis,” Multimodal
Transportation, vol. 2, no. 4, p. 100095, 2023, doi:
https://doi.org/10.1016/j.multra.2023.100095.
[14]  M.  A.  Al  Fauzie,  Y.  Yuliadi,  and  J.  A.  Putra,  “Clustering  Data  Menggunakan  Metode  K-Means  untuk  Rekomendasikan Pembelajaran Akademik bagi Siswa Aktif dalam Ekstrakurikuler,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 4, no. 1, pp. 642–648, 2023.
[15]  S. L. Bartels et al., “Using Personas in the development of eHealth interventions for chronic pain: A scoping review and narrative synthesis,” Internet Interv, vol. 32, p. 100619, 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.invent.2023.100619.
[16]  P.  S.  Wardanu  and  J.  Aryanto,  “Implementasi  Metode Waterfall Pada  Sistem  Informasi  Pencarian  Lowongan  Kerja  Berbasis Web,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 4, no. 3, pp. 1411–1423, 2023.
[17]  A. Sulistiyawati and E. Supriyanto, “Implementasi Algoritma K-means Clustring dalam Penetuan Siswa Kelas Unggulan,” Jurnal Tekno Kompak, vol. 15, no. 2, pp. 25–36, 2021.
[18]  R. K. Dinata, S. Safwandi, N. Hasdyna, and N. Azizah, “Analisis k-means clustering pada data sepeda motor,” INFORMAL: Informatics Journal, vol. 5, no. 1, pp. 10–17, 2020.
[19]  F. Yusup, “Uji validitas dan reliabilitas instrumen penelitian kuantitatif,” Tarbiyah: Jurnal Ilmiah Kependidikan, vol. 7, no. 1, 2018.
[20]  M.  Kharisma  and  S.  Anggraeni,  “Pengaruh  Kualitas  Layanan  Bjb  Net  Terhadap  Kepuasan  Nasabah  Bank  Bjb  Rasuna  Said Menggunakan Metode Webqual 4.0,” Jurnal TECHNO Nusa Mandiri, vol. 15, no. 1, pp. 13–18, 2018.
[21]  L. Amanda, F. Yanuar, and D. Devianto, “Uji validitas dan reliabilitas tingkat partisipasi politik masyarakat kota Padang,” Jurnal Matematika UNAND, vol. 8, no. 1, pp. 179–188, 2019.