Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.1.1258 Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 153-161 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## JOB-POSITION RECOMMENDER SYSTEM USING KNOWLEDGE BASED RECOMMENDATION METHOD AT ATMI POLYTECHNIC SURAKARTA
Dinita Christy Pratiwi *1 , Vihi Atina 2 , Joni Maulindar *3
1,3 Informatics Engineering, Faculty of Computer Science, Universitas Duta Bangsa Surakarta, Indonesia 2 Informatics Management, Faculty of Computer Science, Universitas Duta Bangsa Surakarta, Indonesia Email: 1 210103163@mhs.udb.ac.id , 2 vihi_atina@udb.ac.id , 3 joni_maulindar@udb.ac.id
(Article received: July 31, 2023; Revision: August 18, 2023; published: February 13, 2024)

## Abstract
ATMI Polytechnic Surakarta, one of the vocational colleges in Surakarta, currently has 152 employees and 13 managerial positions. The human resource management (HRM) unit has a strategy for selecting study program leaders  and  managers,  but  the  procedure  is  still  done  by  hand  and  is  not  based  on  standardized  calculations. Therefore,  a  job-position  recommender  system  is  needed.  This  system  aims  to  recommend  candidates  with  the highest  similarity  score  to  the  desired  job  criteria.  The  recommendation  system  was  developed  using  the Knowledge-Based Recommendation method and the system development method employs a prototype. The stages included communication, quick planning, quick design modeling, prototype construction, and deployment, delivery and feedback. The calculation results show that an employee with the initials ADR has the highest similarity score for the job-position as head of the D3 Industrial Mechanical Engineering (TMI) study program  with a score of 0.87. Therefore, this system can be used as a reference mechanism in building a job recommendation system at ATMI Polytechnic Surakarta.
Keywords : Job-Position, Knowledge Based Recommendation, Prototype, Recommender System, Similarity.

## SISTEM REKOMENDASI JABATAN MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE BASED RECOMMENDATION PADA POLITEKNIK ATMI SURAKARTA

## Abstrak
Salah  satu  perguruan  tinggi  vokasi  di  Kota  Surakarta  yaitu  Politeknik  ATMI  Surakarta  saat  ini  memiliki  152 karyawan dan 13 jabatan manajer. Terkait dengan pemilihan manajer dan ketua program studi (kaprodi), unit HRM telah memiliki mekanisme untuk memilih manajer dan kaprodi hanya masih secara manual dan tidak berdasarkan perhitungan yang baku. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem rekomendasi jabatan. Sistem ini bertujuan untuk merekomendasikan  kandidat  dengan  nilai  kesamaan  ( similarity )  tertinggi  terhadap  kriteria  jabatan  yang  dicari. Sistem  rekomendasi  ini  dibuat  dengan  menggunakan  metode Knowledge  Based  Recommendation ,  dan  metode pengembangan sistem menggunakan Prototype . Tahapan yang dilakukan yaitu communication, quick planning, quick  design  modeling,  prototype  construction, dan deployment,  delivery  and  feedback .  Hasil  dari  perhitungan menunjukkan karyawan berinisial  ADR memiliki nilai similarity tertinggi untuk jabatan sebagai ketua program studi (kaprodi) D3 Teknik Mesin Industri (TMI) dengan nilai 0,87. Oleh karena itu, sistem ini dapat digunakan sebagai mekanisme acuan dalam membangun sistem rekomendasi jabatan pada Politeknik ATMI Surakarta.
Kata kunci : Jabatan, Knowledge Based Recommendation, Prototipe, Similarity, Sistem Rekomendasi.

## 1. PENDAHULUAN
Prinsip  “ The  Right  Man  in  The  Right  Place ” digunakan  oleh  organisasi  sebagai  dasar  dalam pengelolaan  sumber  daya  organisasi,  termasuk  di dalamnya  sumber  daya  manusia.    Organisasi  harus jeli dalam menemukan kesesuaian antara kompleksitas pekerjaan dengan keterampilan karyawan  [1].  Kesesuaian  ini  dapat  mengurangi kemungkinan karyawan yang mengundurkan diri [2]. Untuk  menciptakan  kesesuaian  ini,  peran  pimpinan
organisasi  sangat  penting  [3].  Terlebih,  setiap pimpinan organisasi dapat memiliki gaya kepemimpinan  yang  berbeda.  Gaya  kepemimpinan ini  menentukan  keberhasilan  pimpinan  dalam mempengaruhi dan mengarahkan setiap karyawan di bawahnya untuk menjalankan setiap tugas pokok dan fungsinya [4].
Keputusan pimpinan dalam menetapkan tujuan dan  rencana  organisasi  turut  menentukan  kemajuan organisasi  di  masa  depan  [5].  Besarnya  pengaruh
keberadaan pimpinan ini membuat proses pemilihan pimpinan  menjadi  hal  yang  krusial  bagi  setiap  jenis organisasi. Termasuk organisasi di bidang pendidikan yaitu  perguruan  tinggi.  Politeknik  ATMI  Surakarta merupakan salah satu perguruan tinggi vokasi di Kota Surakarta. Politeknik ATMI Surakarta per tahun 2022 memiliki jumlah karyawan sebanyak 152 orang. Pada dasarnya, setiap karyawan memiliki kesempatan yang sama  untuk  mendapatkan  jabatan  terbaik  sesuai kemampuannya masing-masing [6]. Setiap karyawan berhak  mendapatkan  sarana  promosi  dan  apresiasi dengan menempatkannya pada posisi dalam organisasi sesuai kemampuannya [7].
Politeknik  ATMI  Surakarta  memiliki  total  13 posisi  pimpinan  organisasi  yaitu  jabatan  di  level manajerial  yang  terdiri  dari  manajer  unit  kerja  dan ketua  program  studi  (kaprodi).  Posisi  manajer  unit kerja  meliputi  unit-unit  berikut:  Sistem  Penjaminan Mutu Internal (SPMI), Administrasi Akademik (AA), Lembaga  Pengabdian  dan  Pelayanan  kepada Masyarakat  (LPPM),  Lembaga  Sertifikasi  Profesi- Rekognisi Pembelajaran Lampau (LSP-RPL), Training Center ( TC ), dan Pusat Unggulan Teknologi Plastik  (PUT-P).  Sedangkan  posisi  kaprodi  meliputi program studi berikut: D2 Teknik Manufaktur Mesin (TMM), D3 Teknik Mesin Industri (TMI), D3 Teknik Mekatronika  (TMK),  D3  Teknik  Perancangan Mekanik dan Mesin (TPM), D4 Rekayasa Teknologi Manufaktur  (RTM),  D4  Perancangan  Manufaktur (PM),  dan  D4  Teknologi  Rekayasa  Mekatronika (TRMK).
Terkait dengan pemilihan manajer dan kaprodi yang  bertujuan  untuk  memperbaharui  produktifitas sumber  daya  manusia  agar  lebih  baik  lagi  [8]. Kegiatan  ini  memiliki  alur  pemilihan  yang  sudah berjalan  dimulai  dari  unit Human  Resources Management (HRM)  mengumpulkan  data  riwayat pekerjaan  dan  jabatan  kandidat  yang  disesuaikan dengan  kriteria  jabatan  yang  dibutuhkan.  Hasil  dari data  tersebut,  unit  HRM  akan  menyerahkannya kepada  direksi  yang  memiliki  wewenang  untuk memilih  manajer unit kerja dan kaprodi.  Unit HRM saat  ini  telah  memiliki  mekanisme  untuk  memilih manajer  dan  kaprodi  hanya  pendataan  masih  secara manual  belum  otomatis  terkumpul  dan  tidak berdasarkan  perhitungan  yang  baku.  Dengan demikian,  data  yang  diberikan  oleh  unit  HRM tersebut  masih  berupa  daftar  riwayat  pekerjaan  dan jabatan  kandidat.  Hal  ini  menyebabkan  proses pemilihan jabatan yang sering kali melibatkan banyak kandidat dengan berbagai kriteria menjadi tugas yang rumit dan memakan waktu [9]. Subyektivitas dan bias personal  juga  dapat  mempengaruhi  keputusan pemilihan  karyawan  [10],  [11].  Selanjutnya,  adanya keterbatasan  personil  pada  unit  HRM  untuk mengelola informasi kandidat membutuhkan pemikiran yang rasional dan analisis yang mendalam karena mempengaruhi hasil keputusan [12].
Berdasarkan latar belakang tersebut, Politeknik ATMI  Surakarta  membutuhkan  suatu  sistem
pendukung keputusan [13] berupa sistem rekomendasi jabatan. Dengan adanya sistem ini dapat membantu  dalam  menentukan  karyawan  terbaik secara akurat dan cepat berdasarkan kriteria penilaian jabatan [14]. Sistem ini akan mengolah data kandidat untuk  merekomendasikan  kandidat  dengan  nilai kesamaan  ( similarity )  tertinggi  terhadap  kriteria jabatan  yang  dicari  berdasarkan  hasil  perhitungan metode Knowledge  Based  Recommendation .  Agar sistem ini lebih mudah diakses darimana saja, maka pembuatan  sistem  berbasis  website  dengan  SDLC ( Software  Development  Life  Cycle )  menggunakan pendekatan Prototype model [15].

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  alur  yang  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian
Pada metode
pengembangan sistem, menggunakan Prototype untuk  membangun  sistem rekomendasi  ini  [16].  Penggunaan  metode  ini memiliki  banyak  keunggulan,  salah  satunya  dapat mensimulasikan model yang efisien sesuai kebutuhan sistem [17].  Tahapan Prototype yang digunakan pada penelitian ini terbatas pada tahapan:
1. Communication :  tahap  awal  untuk  mengetahui fitur  dan  layanan  yang  dibutuhkan  oleh  unit HRM  sebagai  pihak  yang  mengelola  seluruh data karyawan di Politeknik ATMI Surakarta.
2. Quick  Plan :  tahap  perencanaan  sistem  dengan menggunakan  garis  besar  proses  bisnis  sistem dan berfokus pada tampilan sistem.
3. Modelling Quick Design : tahap pemodelan data yang  dibutuhkan  berdasarkan  kriteria  jabatan dan  data  karyawan.  Pemodelan  data  dibuat dengan merancang sketsa detail fitur menggunakan Unified  Modeling  Language ( UML ) yaitu berupa Use Case Diagram . Metode Unified Modeling Language ( UML ) merupakan pemodelan  secara  visual  sebagai  sarana  untuk merancang  dan/atau  membuat  sistem  yang berorientasi  objek  [18].  Salah  satu  macam diagram UML yang  digunakan  pada  penelitian ini  yaitu berupa Use  Case Diagram yang akan menjelaskan  interaksi  antara  aktor  dan  sistem, setiap use case memiliki spesifikasi fungsionalitas  sistem  fitur  apa  saja  yang  dapat
dilakukan  oleh  aktor  [19].  Perhitungan  nilai kesamaan  ( similarity )  menggunakan  metode Knowledge Based Recommendation System .
4. Prototype  Construction :  tahap  ini  melakukan pengkodean  berdasarkan  rancangan  yang  telah dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan framework CodeIgniter 3.
5. Deployment, Delivery and Feedback: melakukan  penggunaan  dan  pengujian  sistem.
Pengujian
metode sistem rekomendasi menggunakan  metode recall and presicion untuk mengukur hasil rekomendasi sistem. Sistem  rekomendasi  merupakan  aplikasi  atau algoritma  yang  dapat  merekomendasikan  secara personal  dan  relevan  kepada  pimpinan  berdasarkan data  karyawan  dan  informasi  jabatan  dengan  tujuan meningkatkan kepuasan pengguna, efektivitas bisnis, dan keterlibatan karyawan [20]. Sistem rekomendasi menawarkan beberapa saran kepada pimpinan sesuai kriteria  yang  dipersyaratkan  [21].  Secara  formal, sistem  pemberi  rekomendasi  mencoba  memberikan rekomendasi  suatu  item  yang  paling  cocok  dengan memprediksi minat pengguna berdasarkan pada suatu item  [22].  Sistem  rekomendasi  dibangun  dengan metode Knowledge Based Recommendation . Metode Knowledge  Based  Recommendation menghitung  data  secara  independen  dari  peringkat pengguna  individual  baik  dalam  bentuk  kesamaan antara  persyaratan user dan item atau  berdasarkan aturan  rekomendasi  yang  eksplisit  berfokus  pada aspek  information filtering [23].  Melalui  metode Knowledge Based Recommendation , sistem menghasilkan list rekomendasi karyawan berdasarkan  pengetahuan  tentang  karyawan  dan kriteria jabatan untuk  menempati jabatan  yang tepat [24].  Karyawan  yang  memiliki  nilai similarity tertinggi antara kandidat dan kriteria jabatan menjadi proses inti metode Knowledge Based Recommendation System [25]. Dasar dari Knowledge
Based Recommendation System
menggunakan pengetahuan kontekstual untuk membuat rekomendasi  [26].  Saat  ini,  algoritma machine learning pada sistem rekomendasi dengan Knowledge  Based  Recommendation sudah  dipakai secara  efektif  di  berbagai  bidang  salah  satunya kesehatan [27], bisnis pakaian [28], e-commerce [29], promosi pariwisata  [24], pemilihan produk UMKM, paket  instalasi  CCTV  [30]    dan  termasuk  sistem manajemen sumber daya manusia. Metode ini dipilih dalam  penelitian  ini  untuk  mengetahui  skala peringkat  kesesuaian  kandidat  terhadap  kriteria jabatan.
Metode  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini dengan  studi  dokumen  dan  wawancara.  Studi dokumentasi  mencakup  studi  pada  dokumen penilaian  kinerja  tahunan  karyawan,  dokumen standar promosi jabatan, dokumen data karyawan dan dokumen daftar kriteria jabatan. Sedangkan pengumpulan  data  berupa  wawancara,  dilakukan
dengan  melakukan  wawancara  dengan  kepala  unit HRM dan direksi.
Dalam  pembuatan  sistem  rekomendasi  jabatan ini terdapat delapan kriteria jabatan yaitu Kompetensi,  Pendidikan,  Pelatihan,  Masa  Kerja, JAFA  (Jabatan  Fungsional),  Umur,  Pengalaman Pekerjaan,  dan  Penilaian  Kinerja  ( Technical  Skill , Human Skill , Management Skill , and Business Skill ). Alur algoritma sistem rekomendasi jabatan ini dapat ditunjukkan pada Gambar 2 berikut:
Gambar 2. Alur Algoritma Sistem Rekomendasi
Pada metode Knowledge Based
Recommendation ,  pencarian  kandidat  dilakukan dengan menggunakan teknik Case Based . Teknik ini digunakan untuk menghitung tingkat similarity antara kriteria  jabatan  dan  kandidat  untuk  memprediksi jabatan yang tepat dengan mengklasifikasikan setiap objek  yang  berbeda  [31].  Penilaian similarity mengukur  kesamaan  antara  dua  objek  sehingga mendapatkan  nilai  perbandingan  setiap  objek.  Nilai similarity tertinggi  dari  perbandingan  tersebut dianggap  paling  menyerupai  dengan  nilai  0-1  [32]. Rumus  nilai similarity pada Knowledge  Based Recommendation ditunjukkan  oleh  Persamaan  1 berikut:
𝑆𝑖𝑚(𝑢𝑠𝑒𝑟, 𝑖𝑡𝑒𝑚) = 𝑊 1 × 𝑆 1 + 𝑊 2 × 𝑆 2 + ⋯ +
𝑊 𝑛 × 𝑆 𝑛 (1) Dimana 𝑆𝑖𝑚(𝑢𝑠𝑒𝑟, 𝑖𝑡𝑒𝑚)
adalah nilai kesamaan ( similarity ), 𝑊 adalah bobot kriteria dan 𝑆 adalah nilai perbandingan kriteria.
Pengujian  sistem  yang  digunakan  dalam membangun  rekomendasi  jabatan  menggunakan precision and recall .  Metode  ini  paling  sering digunakan  untuk  mengukur  perhitungan  performa dalam berbagai aplikasi pencarian informasi dengan memberikan  nilai range [0,1]  untuk  setiap  set prediksi  item  sehubungan  dengan  kebenaran dasarnya [33]. Rumus pengujian sistem rekomendasi sebagai berikut:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑡𝑝 𝑡𝑝+𝑓𝑛 (2) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑡𝑝 𝑡𝑝+𝑓𝑝 (3)
156 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 153-161

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Communication
Tahapan  ini  dilakukan  dengan  mengumpulkan data  menggunakan  metode  studi  dokumen  dan wawancara.  Hasil  tahap  ini  berupa  daftar  kriteria jabatan,  daftar  data  karyawan,  kriteria  penilaian kinerja karyawan, dokumen standar promosi jabatan. Data ini digunakan untuk menghitung nilai kesamaan ( similarity ).

## 3.2. Quick Plan
Secara garis besar, gambaran pemodelan sistem rekomendasi  jabatan  memiliki  dua  hak  akses  yaitu Admin yang berasal dari unit HRM dan Direksi.
Gambar 3. Alur Sistem Rekomendasi
Alur  sistem  rekomendasi  penempatan  jabatan ini sesuai Gambar 3 sebagai berikut : a. User role Admin dapat mengelola data kandidat karyawan sesuai kriteria yang telah dibuat. Data tersebut  digunakan  untuk  menghitung  nilai similarity .
b. Sistem  rekomendasi  ini  akan  menghitung  dan mendeteksi kriteria mana saja yang mempunyai kesamaan dengan data dari kandidat yang telah di  masukkan  oleh  Admin.  Sistem  ini  akan menganalisa  kriteria  jabatan  dan  mencari kesimpulan kandidat terpilih.
c. User role Direksi  memilih  posisi  jabatan  yang dicari.  Kemudian,  sistem  akan  menampilkan hasil  rekomendasi  yang  terpilih  berdasarkan perhitungan  sistem  sesuai dengan  kriteria pada jabatan tersebut.
Pada Tabel 1 ,  terdapat  data  sampel  kandidat  sesuai kriteria  jabatan  yang  diminta.  Kriteria  jabatan  yang diminta  dan  disaring  ( filter )  adalah  memiliki pendidikan  minimal  S2.  Data  sampel  ini  yang selanjutnya  akan  diproses  untuk  mencari  nilai similarity .
Tabel 1. Data Sampel Kandidat No Nama Kompetensi Pendidikan Pelatihan Umur Pengalaman Pekerjaan
Masa Kerja JAFA Penilaian Kinerja 1 ADR Teknik Mesin S2 4 40 4 17 AA 2.7 2 THS Teknik Mesin S2 5 40 3 22 - 2.75 3 HPP Teknik Mekatronika S2 3 34 2 12 - 2.61 4 ATN Teknik Mesin S2 5 39 4 17 - 2.5 5 FTP Teknik Elektro S2 4 40 3 17 AA 2.73 6 GAP Administrasi S2 4 41 4 14 - 2.64 7 ANN Teknik Elektro S2 3 41 2 17 AA 2.65 8 IHS Teknik Elektro S2 5 52 4 21 AA 2.61 9 ASH Teknik Industri S2 3 36 2 4 AA 2.68 10  YTT Teknik Industri S2 4 44 2 18 AA 2.62 Selanjutnya pada Tabel 2 , terdapat data 13 kriteria jabatan beserta bobot kriteria jabatan. Penentuan nilai bobot kriteria
jabatan  diperoleh  dari  hasil  wawancara  dengan direksi.
Tabel 2. Data Kriteria Jabatan No Jabatan Kompetensi (16%) Pendidikan (24%) Pelatihan (10%) Umur (4%) Pengalaman Pekerjaan (12%) Masa Kerja (10%) JAFA (5%) Penilaian Kinerja (25%) 1 Manager SPMI Administrasi S1 5 31 5 10 L 3.3 2 Manager AA Administrasi S1 5 31 3 10 AA 3 3 Manager LPPM Administrasi S1 5 31 3 10 AA 3.2 4 Manager LSP-RPL Administrasi S1 5 31 3 10 AA 3.1 5 Manager TC Administrasi S1 5 31 3 10 AA 3 6 Manager PUTP Administrasi S1 6 31 3 10 AA 3 7 Kaprodi D2 TMM Teknik Mesin S2 6 31 4 10 AA 3.5 8 Kaprodi D3 TMI Teknik Mesin S2 6 31 4 10 AA 3.5 9 Kaprodi D3 TMK Teknik Mekatronika S2 6 31 4 10 AA 3.5 10 Kaprodi D3 TPM Manufaktur S2 6 31 4 10 AA 3.5 11 Kaprodi D4 RTM Teknik Mesin S2 7 31 6 10 AA 3.8 12 Kaprodi D4 PM Manufaktur S2 7 31 6 10 AA 3.8 13 Kaprodi D4 TRMK Teknik Mekatronika S2 7 31 6 10 AA 3.8
Keterangan: Nilai bobot kriteria jabatan ditunjukkan oleh presentase di dalam tanda kurung
Berdasarkan Tabel 2, jika direksi ingin mencari kandidat terpilih dengan nilai tertinggi untuk jabatan Kaprodi  D3  TMI,  maka  kriteria  yang  digunakan adalah:
1. Kompetensi : Teknik Mesin 2. Pendidikan : S2
3. Pelatihan : min. 6x
4. Masa kerja : min. 10 tahun
5. Jabatan Fungsional : AA
6. Umur : min 31 tahun
7. Pengalaman pekerjaan : 4x
8. Nilai kinerja karyawan : 3.5 Berdasarkan data sampel 10 kandidat sebelumnya, telah melalui seleksi oleh tim HRD yang menghasilkan  5  kandidat  terbaik.  Maka  hasil perhitungan nilai similarity ditunjukkan oleh Tabel 3.
Dari  hasil  perhitungan  ini  didapatkan  bahwa karyawan  berinisial  ADR  memiliki  nilai similarity tertinggi yaitu 0,870 maka ADR yang direkomendasikan  untuk  menjadi  Kaprodi  TMI. Urutan nilai similarity adalah 0,870 ; 0,827 ; 0.824 ; 0,641  ;  0,628  yang  dimiliki  oleh  inisial  karyawan ADR, BYP, ATN, ASH, dan ANN.
Tabel 3. Perhitungan Similarity dengan metode Knowledge Based Recommendation Jabatan Kompetensi Riwayat Pendidikan Pelatih an Masa Kerja JaFa Usia Pengalaman Pekerjaan Kinerja Karyawan Simila rity Kaprodi D3 TMI Teknik Mesin S2 6 10 AA 31 4 3,5 ADR Teknik Mesin S2 4 17 AA 40 4 2,7 Konversi 1 1 0,667 0,300 1 0,710 1 0,771 𝑊 1 × 𝑆 1 0,160 0,240 0,067 0,012 0,050 0,028 0,120 0,193 0,870 ATN Teknik Mesin S2 5 17 - 39 4 2,5 Konversi 1 1 0,833 0,300 0 0,742 1 0,714 𝑊 2 × 𝑆 2 0,16 0,24 0,083 0,012 0 0,030 0,12 0,179 0,824 BYP Teknik Mesin S2 4 23 AA 45 3 2,61 Konversi 1 1 0,6667 0,3 1 0,5484 0,75 0,7457 𝑊 3 × 𝑆 3 0,16 0,24 0,0667 0,012 0,05 0,0219 0,09 0,1864 0,827 ASH Teknik Industri S2 3 4 AA 36 2 2,68 Konversi 0 1 0,5000 0,4 1 0,8387 0,5 0,7657 𝑊 4 × 𝑆 4 0 0,24 0,0500 0,016 0,05 0,0335 0,06 0,1914 0,641 ANN Teknik Elektro S2 3 17 AA 41 2 2,65 Konversi 0 1 0,5 0,3 1 0,677 0,5 0,757 𝑊 5 × 𝑆 5 0 0,24 0,05 0,012 0,05 0,027 0,06 0,189 0,628

## 3.3. Modelling Quick Design
Ini  merupakan  contoh  sub-bab  kedua.  Isinya dapat disesuaikan dengan kebutuhan
Pada Gambar 3 merupakan Use Case Diagram sistem rekomendasi jabatan. Diagram ini menunjukkan  semua  fitur  dapat  digunakan  dengan melalui proses login sistem terlebih dahulu. Terdapat dua  akses User yaitu  admin  dan  direksi. User role admin dapat menambah data karyawan dan kandidat.
Gambar 3. Use Case Diagram Sistem Rekomendasi
User role direksi memiliki fitur menambah nilai pembobotan,  menambah  kriteria  penilaian,  melihat data  kandidat,  mencari  jabatan,  dan  melihat rekomendasi kandidat. Semua aktifitas tersebut harus melalui  proses  Login.  Kebutuhan  fungsional  dari sistem rekomendasi sebagai berikut :
a. User role Admin
1) Tambah karyawan
Admin  dapat  menambah  data  list  karyawan beserta  nilai  dari  tiap  kriteria  karyawan.  Nilai tersebut yang akan digunakan untuk perhitungan kedalam sistem rekomendasi.
2) Tambah data kandidat
Memiliki  relasi  Include  dengan  Tambah Karyawan  karena  fungsi  ini  dapat  dijalankan ketika  Admin  telah  menambahkan  data karyawan.  Admin  dapat  memilih  karyawan tersebut  menjadi  calon  kandidat  untuk  setiap jabatan.
Gambar 4. ERD Sistem Rekomendasi.
b. User role Direksi
1) Tambah Kriteria Jabatan Direksi  dapat  menambahkan  kriteria  apa  saja untuk setiap jabatan.
2) Tambah Nilai Pembobotan Direksi dapat menambah data nilai pembobotan dari  setiap  kriteria.  Memiliki  relasi  Include
dengan  tambah  kriteria  jabatan,  dimana  fungsi ini  dapat  berjalan  jika  tambah  kriteria  jabatan sudah dilakukan.
3) Melihat Jabatan Direksi dapat melihat data jabatan yang tersedia pada sistem ini.
4) Mencari Jabatan
Direksi  dapat  mencari  data  jabatan  yang dibutuhkan.  Memiliki  relasi Extends dengan melihat jabatan dimana menjadi fitur tambahan jabatan.
5) Melihat rekomendasi kandidat
Direksi  dapat  melihat  riwayat  hasil  dari perhitungan rekomendasi dari setiap kandidat.

## Perancangan hubungan entitas ditunjukkan oleh
Entity  Relationship  Diagram ( ERD )  untuk  sistem rekomendasi jabatan ini dapat dilihat Gambar 4.

## 3.4. Construction of prototype
Berdasarkan  perancangan  sistem  yang  telah dibuat  maka  tampilan  halaman  sistem  rekomendasi jabatan adalah sebagai berikut a. Halaman Login
Halaman  ini  merupakan  halaman  awal  sistem dapat  dilihat  pada  Gambar  5. User wajib  login terlebih  dahulu  untuk  memulai  sesi  pada  sistem  ini. User admin dan direksi diminta untuk mengisi Email dan  Password.  Jika  login  berhasil,  maka User akan masuk ke halaman fitur sesuai masing-masing role .
Gambar 5. Halaman Login
b. Halaman Data Kandidat
Halaman ini merupakan halaman khusus untuk User admin.  Pada  halaman  ini,  admin  mengisi  data kandidat  sesuai  dengan  delapan  kriteria  jabatan  dan melakukan  filter  data  sebagai  calon  kandidat  pada suatu  jabatan.  Halaman  data  kandidat  dapat  dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Halaman Data Kandidat
c. Halaman Pemilihan Jabatan
Halaman ini merupakan halaman khusus untuk User direksi. Halaman ini menampilkan form jabatan yang  akan  dipilih  dan  calon  kandidat  yang  telah  di saring  oleh  admin.  Tampilan  halaman  pemilihan jabatan dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Halaman Pemilihan Jabatan
d. Halaman Rekomendasi Kandidat
Halaman ini merupakan halaman khusus untuk User direksi.  Halaman  ini  menampilkan  hasil generate  rekomendasi  jabatan  terhadap  kandidat. Berisi  tentang  data  nilai similarity tertinggi  dan perbandingan  dengan  data  kandidat  yang  lain. Tampilan  halaman  rekomendasi  kandidat  dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Halaman Rekomendasi Kandidat.

## 3.5. Deployment, delivery & feedback
Tahapan ini dilakukan pengujian menggunakan metode precision dan recall yang  bertujuan  untuk mengukur kelengkapan dan ketepatan hasil pencarian rekomendasi. Tahap ini akan menguji 5 jabatan yaitu Kaprodi  D3  TMI,  Kaprodi  D3  TRMK,  Manager SPMI, Manager AA, Manager TC.
Hasil  pengujian precision dan recall dapat dilihat pada Tabel 4.
Berdasarkan hasil tersebut menunjukkan bahwa pengujian precision sebesar  100%  hasil  pencarian yang relevan sehingga ukuran ketepatan dari kriteria yang relevan dari semua kandidat. Selanjutnya, dalam pengujian recall menghasilkan  100%  data  yang
dikembalikan oleh sistem menunjukkan kelengkapan kriteria  yang  relevan  dengan  semua  kandidat  yang relevan.  Maka  sistem  rekomendasi  ini  memiliki efektivitas tinggi karena nilai evaluasi precision and recall memiliki rata-rata diatas 90%.
Tabel 4. Pengujin Precision and Recall NO Jabatan Target Selected Relevan (tp) fn fp Precision Recall 1 Kaprodi D3 TMI 4 4 4 0 0 1 1 2 Kaprodi D3 TRMK 3 3 3 0 0 1 1 3 Manager SPMI 4 4 4 0 0 1 1 4 Manager AA 3 3 3 0 0 1 1 5 Manager TC 4 4 4 0 0 1 1 Rata-rata 1 1 Rata-rata (%) 100% 100%

## 4. DISKUSI
Penelitian  ini  membutuhkan  beberapa  sumber referensi sebagai bahan pengembangan dan perbandingan  dengan  penelitian  yang  terdahulu. Referensi yang diambil adalah sebagai berikut.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Atina  dan Hartanti  pada  tahun  2022  tentang  suatu  analisis pemodelan Knowledge  Based  Recommendation untuk sistem rekomendasi pemilihan produk pakaian. Memiliki 5 pilihan atribut pencarian dengan 20 data sampel dengan metode pengembangan sistem RAD. Sistem  ini  menghitung  nilai similarity antara kebutuhan  pelanggan  dengan  atribut  yang  dimiliki oleh masing-masing produk pakaian [25].
Tinjauan  penelitian  lain  dari  Firdonsyah  dan Fauzan  tahun  2021  membuat  suatu  rancang  bangun sistem  pendukung  keputusan  perubahan  jabatan kepegawaian  menggunakan Decision  Table .  Hasil dari penelitian tersebut bahwa rancangan DFD level 0  dan  level  1  dengan  metode  penentuan  kelayakan kandidat,  maka  muncul  hasil  alur  perhitungan Decision Table [34].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Lely  Meilina, dkk tahun 2023 melakukan seleksi penerimaan tenaga pendidik dengan metode Fuzzy K-Nearest Neighbor . Seleksi  ini  mencari  nilai k tetangga  terdekat  antara data  latih  dengan  data  uji  serta  menentukan keanggotaan dari masing-masing data [35].
Berdasarkan  dari  referensi  terdahulu,  metode Knowledge  Based  Recommendation ini  layak digunakan sebagai acuan sistem rekomendasi karena memiliki kriteria atau persyaratan untuk menentukan rekomendasi lebih dari 1 frasa.  Maka dari itu, metode Knowledge Based Recommendation digunakan pada penelitian  ini.  Metode  ini  menghitung  penilaian jabatan  dari  8  kriteria  dengan  pembobotan  yang berbeda-beda  sesuai  keputusan  Direksi.  Kriteria tersebut  dipilah  antara Numeric dan Text untuk dihitung  menggunakan  teknik Case  Based .  Hasil perhitungan tersebut muncul nilai kesamaan ( similarity )  dari  tiap  kandidat.  Nilai similarity tertinggi ini yang dapat memberikan hasil pemilahan data karyawan dalam proses pengambilan kebutusan sesuai  dengan  kriteria  jabatan  tersebut  dan mengurangi tindak bias personal dalam mempengaruhi keputusan.

## 5. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa perancangan  sistem  rekomendasi  jabatan  dengan metode Knowledge Based Recommendation menemukan  kandidat  dengan  nilai  tertinggi  sesuai dengan  kriteria  yang  diminta  yaitu  sebesar  0.87. Kandidat  tersebut  dinilai  dengan  memanfaatkan aturan  yang dirancang berbasis pengetahuan kriteria jabatan dengan skala pembobotan tertentu. Pemodelan Knowledge  Based  Recommendation ini dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam  membangun sistem  rekomendasi  jabatan  pada  Politeknik  ATMI Surakarta. Penelitian selanjutnya adalah sistem dapat menambahkan  fitur  deteksi  dan  notifikasi  otomatis jika  ada  karyawan  yang  masa  jabatannya  habis, sistem  dapat  merekam  kondisi  terkini  kebutuhan suatu  kriteria  jabatan  untuk  memberikan  calon kandidat selanjutnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih diberikan kepada Politeknik  ATMI  Surakarta  yang  telah  memberikan izin pelaksanakan penelitian

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T. Toyba,  T.  A.  Nengsih,  and  R.  Fielnanda, “Analisis  Kesesuaian  Penempatan  Kerja, Beban  Kerja  Terhadap  Prestasi  Karyawan Pada Bank 9 Syariah Jambi,” J. Penelit. Ilmu Ekon. dan Keuang. Syariah , vol. 1, no. 3, pp. 156–171, 2023.
[2] S.  Karam,  M.  Nagahi,  V.  L.  Dayarathna (Nick), J. Ma, R. Jaradat, and M. Hamilton, “Integrating  systems  thinking  skills  with multi-criteria decision-making technology to recruit  employee  candidates,” Expert  Syst. Appl. ,  vol.  160,  p.  113585,  2020,  doi: 10.1016/j.eswa.2020.113585.
[3] W.  S.  Prasetyaningtyas,  K.  Raharjo,  and  T. W.  Afrianty,  “Pengaruh  Kepemimpinan Transformasional  dan  Budaya  Organisasi Terhadap Knowledge Sharing dan Kepuasan Kerja,” J. Ekon. dan Bisnis , vol. 23, no. 2, pp.
160 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 153-161
379–399, 2020, doi: 10.24914/jeb.v23i2.3049. [4] S. A. Qalati, Z. Zafar, M. Fan, M. L. Sánchez
Limón,  and  M.  B.  Khaskheli,  “Employee performance under
transformational leadership  and  organizational  citizenship behavior: A  mediated model,” Heliyon ,  vol. 8, no. 11, 2022, doi: 10.1016/j.heliyon.2022.e11374.
[5] J.  Okrah  and  B.  Irene,  “The  Effect  of  Top Managers’  Years  of  Experience  on Innovation,” Int.  J.  Innov.  Stud. ,  2023,  doi: 10.1016/j.ijis.2023.03.004.
[6] I.  Beltrán-Martín  and  J.  C.  Bou-Llusar, “Examining  the  intermediate  role  of employee abilities, motivation and opportunities to participate in the relationship between HR bundles and employee performance,” BRQ Bus. Res. Q. , vol. 21, no.
2, pp. 99–110,
2018, doi: 10.1016/j.brq.2018.02.001.
[7] S. N. Ambo, R. Mujiastuti, and E. Susilowati, “Analisis  Pemilihan  Tenaga  Kependidikan Terbaik  Menggunakan  Metode  Weighted Product,” JISA(Jurnal  Inform.  dan  Sains) , vol.  2,  no.  2,  pp.  34–40,  2019,  doi: 10.31326/jisa.v2i2.491.
[8] R.  N.  Husaini  and  S.  Sutama,  “Manajemen Sumber  Daya  Manusia  Dalam  Instansi Pendidikan,” Didakt.  J.  Pendidik.  dan  Ilmu Pengetah. ,  vol.  21,  no.  1,  pp.  60–75,  2021, doi: 10.30651/didaktis.v21i1.6649.
[9] M.  Mesran,  J.  Afriany,  and  S.  H.  Sahir,
“Efektifitas  Penilaian  Kinerja  Karyawan Dalam Peningkatan Motivasi Kerja Menerapkan  Metode  Rank  Order  Centroid
(ROC)  dan  Additive  Ratio  Assessment (ARAS),” Pros.  Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci. , vol.  1,  no.  September,  p.  813,  2019,  doi: 10.30645/senaris.v1i0.88.
[10] S. Rahayu and A. Sindar, “Sistem Pendukung
Keputusan Penilaian Kinerja Guru Menggunakan  Metode  Simple  Additive
Weighting,” J.  Ilmu  Komput.  dan  Inform. , vol.  2,  no.  2,  pp.  103–112,  2022,  doi: 10.54082/jiki.28.
[11] R.  S.  Hayati  and  S.  Aliyah,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Promosi  Jabatan Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory,” IT  (Informatic Tech. J. , vol. 8, no.
2, p. 103,
2021, doi:
10.22303/it.8.2.2020.103-111.
[12] S.  Sunarti,  “Prediksi  Promosi  Jabatan Karyawan  Dengan  Algoritma  C4.5  (Studi Kasus:  Apartemen  Senayan  Jakarta),” Techno.COM ,  vol.  18,  no.  4,  pp.  288–298, 2019, doi: 10.33633/tc.v18i4.2471.
[13] B. F. A. Santoso and I. Susilawati, “Decision
Support System of Public Service
Satisfaction  Using  Topsis  Method  At Regional  I  BKN  Yogyakarta,” J.  Tek.
Inform. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  27–32, 2021, doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.1.42.
[14] A.  Ahmad  and  Y.  I.  Kurniawan,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pegawai Terbaik  Menggunakan  Simple  Additive
Weighting,” J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 101–108, 2020, doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.2.14. [15] P.  Yoko,  R.  Adwiya,  and  W.  Nugraha, “Penerapan Metode Prototype dalam
Perancangan  Aplikasi  SIPINJAM  Berbasis Website pada Credit Union Canaga Antutn,”
J.  Ilm.  Merpati  (Menara  Penelit.  Akad. Teknol. Informasi) , vol. 7, no. 3, p. 212, 2019, doi: 10.24843/jim.2019.v07.i03.p05.
[16] T.  Pricillia  and  Zulfachmi,  “Perbandingan Metode  Pengembangan  Perangkat  Lunak (Waterfall,  Prototype,  RAD),” J.  Bangkit Indones. , vol. 10, no. 1, pp. 6–12, 2021, doi: 10.52771/bangkitindonesia.v10i1.153.
[17] K.  A.  Obayes  and  A.  Hamzah,  “Using  of Prototyping  in  Develop  an  Employee Information  Management,” Meas.  Sensors , vol.  24,  no.  October,  p.  100557,  2022,  doi: 10.1016/j.measen.2022.100557.
[18] I.  Sommerville, Software  Engineering  (9th ed.;  Boston,  Ed.).  Massachusetts:  Pearson Education. 2011.
[19] D. Karyaningsih, D. Fernando, A. R. Sofian, and  F.  Luthfi,  “Augmented  Reality  Virtual Guide  Museum  Multatuli  Rangkasbitung Based on Android,” JISA(Jurnal Inform. dan Sains) , vol. 5, no. 2, pp. 173–180, 2022, doi: 10.31326/jisa.v5i2.1434.
[20] M.  Muttaqin et  al. , Data  Science  dan Pembelajaran  Mesin ,  1st  ed.  Yayasan  Kita Menulis, 2023.
[21] S. N. Mohanty, A. Elngar, S. Jain, P. Gupta, and  J.  M.  Chatterjee, Recommender  System with  Machine  Learning  and  Artificial Intelligence Practical Tools and Applications in Medical, Agricultural and Other Industries . USA: Wiley Global Headquarters, 2020.
[22] K.  Tarnowska,  Z.  W.  Ras,  and  L.  Daniel,
Recommender System for Improving
Customer Loyalty . Springer, 2020.
[23] D. Jannach, Z. Markus, A. Felfernig, and G. Friedrich, Recommender Systems . Cambridge University Press, 2010.
[24] R. K. Mishra, J. A. A. Jothi, S. Urolagin, and K. Irani, “Knowledge Based Topic Retrieval For Recommendations And Tourism
Promotions,” Int.  J.  Inf.  Manag.  Data
Insights , vol. 3, no. 1, p. 100145, 2023, doi:
10.1016/j.jjimei.2022.100145. [25] V. Atina and D. Hartanti, “Knowledge Based Recommendation  Modeling  for  Clothing Product Selection Recommendation System,” J.  Tek.  Inform. ,  vol.  3,  no.  5,  pp. 1407–1413, 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.5.584.
[26] A. Agarwal, D. S. Mishra, and S. V. Kolekar, “Knowledge-based  recommendation  system using semantic web rules based on Learning styles for MOOCs,” Cogent Eng. , vol. 9, no.
1, 2022,
doi: 10.1080/23311916.2021.2022568.
[27] D. Wendimu and K. Biredagn, “Developing
A  Knowledge-Based  System  For  Diagnosis And Treatment Recommendation Of
Neonatal Diseases,” Cogent Eng. , vol. 10, no. 1, 2023, doi: 10.1080/23311916.2022.2153567.
[28] V. Atina and D. Hartanti, “Clothing Product Selection  Recommendation  System  With Knowledge Based Recommendation Method,” Proceeding  Int.  Conf.  Sci.  Heal. Technol. , pp. 344–357, 2022, doi:
10.47701/icohetech.v3i1.2267.
[29] S.  Sutono,  A.  Musrifah,  and  H.  L.  Fauzy, “Metode Knowledge Based Recommendation Dengan Backward Chaining  Untuk  Perancangan  Aplikasi  E-
Commerce,” Media J. Inform. , vol. 14, no. 2, p. 63, 2022, doi: 10.35194/mji.v14i2.2555.
[30] M.  Muhith,  D.  Hartanti,  and  J.  Maulindar, “Sistem  Rekomendasi  Pemilihan  Paket Instalasi  CCTV  menggunakan  Metode Knowledge  Based  pada  CCTV  Center
Delanggu,” Pros.  Semin.  Nas.  Teknol.  Inf. dan Bisnis , pp. 222–227, 2022.
[31] P.  Liang,  Y.  Xu,  W.  Li,  Y.  Zhang,  and  Q. Tian,  “A  case-based  reasoning  method  of recognizing liquefaction pits induced by 2021
MW  7.3  Madoi  earthquake,” Earthq.  Res. Adv. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  100182,  2023,  doi:
10.1016/j.eqrea.2022.100182.
[32] N.  Rico,  P.  Huidobro,  A.  Bouchet,  and  I. Díaz,  “Similarity  measures  for  interval- valued  fuzzy  sets  based  on  average embeddings and its application to hierarchical  clustering,” Inf.  Sci.  (Ny). ,  vol. 615, pp. 794–812, 2022, doi:
10.1016/j.ins.2022.10.028.
[33] P.  Fränti  and  R.  Mariescu-Istodor,  “Soft Precision  and  Recall,” Pattern  Recognit. Lett. ,  vol.  167,  pp.  115–121,  2023,  doi: 10.1016/j.patrec.2023.02.005.
[34] A.  Firdonsyah  and  A.  Fauzan,  “Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Perubahan Jabatan Kepegawaian Menggunakan Decision Table,” J.
Aikomternate , vol. 1, no. 1, pp. 1–13, 2021.
[35] L. Meilina, N. P. Sastra, and D. M. Wiharta, “Lecturers  Admissions  Selections  Model
Using  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor  Method,”
J.  Tek.  Inform. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  449–456, 2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.2.740