p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Sistem Informasi Saran Karir Mahasiswa Berbasis Web
Catur Wulandari a1 , Lailatul Hidayah b2
a Departemen Sistem Informasi, Universitas Internasional Semen Indonesia Jl. Veteran, Gresik catur.wulandari@uisi.ac.id
b Departemen Informatika, Universitas Internasional Semen Indonesia Jl. Veteran, Gresik lailatul.hidayah@uisi.ac.id

## Abstrak
Pengolahan informasi pada perguruan tinggi menjadi komponen krusial didalam era digital ini. Namun, hingga saat  ini  pengolahan  informasi  mahasiswa  pada  perguruan  tinggi  belum  maksimal,  seperti  masih  manualnya pengolahan  data,  termasuk  pada  pengolahan  nilai  perkuliahan  mahasiswa.  Nilai  yang  didapatkan  mahasiswa pada setiap mata kuliah memiliki keterkaitan dengan keahlian dan kecenderungan peminatan bidang. Sehingga, nilai tersebut dapat menjadi cerminan bidang keahlian yang dikuasai oleh mahasiswa. Penelitian pengembangan situs saran karir ini bertujuan untuk membantu mahasiswa dalam melihat potensi bidang keahlian mereka dan potensi peminatan terhadap karir kedepan. Pada situs saran karir ini, data akademis  mahasiswa diolah  untuk memberikan saran tentang bidang minat yang dapat mereka ambil pada program studi Sistem Informasi. Lebih jauh lagi, data keahlian mahasiswa digunakan sebagai kata kunci pada pencarian situs situs lowongan pekerjaan untuk  memberikan  gambaran  karir  berdasarkan  kebutuhan  pasar  tenaga  kerja  yang  ada  pada  saat  situs dijalankan.  Hasil  pengambilan  data  pada  situs  lowongan  kerja  diolah  dengan  metode  ekstraksi  regular expression menggunakan bahasa pemrograman hypertext preprocessor.  Pengujian dilakukan pada situs saran karir  dengan  data  akademis  dapat  menghasilkan  saran  karir  yang  sesuai  dengan  kecenderungan  keahlian mereka.  Hasil  saran  bidang  minat  memetakan  sebanyak  52  mahasiswa  cenderung  kepada  bidang  minat  Sains Data (Data Science), 39 mahasiswa cenderung kepada bidang minat ERP, dan 167 mahasiswa cenderung kepada bidang minat Audit TI. Sedangkan untuk saran karir diberikan berbeda-beda setiap mahasiswa dengan memilih nama mereka masing-masing pada situs.
Kata kunci: Saran Karir Mahasiswa, Sistem Informasi Karir, Sistem Informasi Nilai

## Web-based Student Career Website Information System

## Abstract
Information processing in higher education is a crucial component in today's digital era. However, until now, the processing of student information in higher education institutions has not been maximal, such as manual data processing,  including  in  processing  student  marks.  The  marks  that  students  get  in  each  subject  are  related  to their  expertise  and  tendencies  of  field  specialization.  So,  this  can  reflect  the  areas  of  expertise  mastered  by students. This career advice site development research aims to assist students in seeing the potential for their field  of  expertise  and  the  potential  for  future  careers.  On  this  career  advice  site,  student  academic  data  is processed to provide suggestions about areas of interest that they can take in the Information Systems program. Furthermore, student expertise data is used as keywords on job search site searches to provide an overview of careers based on existing labor market needs at the time the site is run. The results of data retrieval on the job site  were  processed  by  regular  expression  extraction  method  using  the  hypertext  preprocessor  programming language. Tests conducted  on career advice sites with  academic data can generate career advice that  matches their skill set. The results of the suggested areas of interest map as many as 52 students tend to the Data Science interest  field,  39  students  tend  to  the  ERP  interest  area,  and  167  students  tend  to  the  IT  Audit  interest  field. Whereas career advice is given differently for each student by choosing their respective names on the website.
Keywords: career website, student career website , student career information system

## I. P ENDAHULUAN
Saat  ini  masyarakat  Indonesia  menilai  masih  terdapat jurang  pemisah  antara  keahlian  lulusan  perguruan  tinggi
dengan  permintaan  calon  pengguna  lulusan  dimana  para lulusan  perguruan  tinggi  belum  siap  “pakai”  begitu mereka  lulus  perkuliahan  seperti  pada  artikel  [1].  Hal tersebut  mengakibatkan  meningkatnya  pengangguran  dan
waktu  tunggu  dari  lulusan  perguruan  tinggi.  Salah  satu penyebab  hal  tersebut  adalah  ketidakcocokan  antara keahlian  yang  diperoleh  dengan  permintaan  dunia  kerja. Hal ini mengakibatkan pihak universitas harus mengevaluasi  kembali  kurikulum  serta  keahlian-keahlian yang  diajarkan  kepada  mahasiswa  selama  perkuliahan. Pada  sisi  mahasiswa,  hal  tersebut  diakibatkan  kurangnya informasi  terhadap  permintaan  keahlian  oleh  para  pihak calon  pengguna  lulusan  sehingga  kurang  membekali  diri dengan  pengetahuan  dan  keahlian  tambahan  di  luar  hal- hal yang mereka pelajari selama menjadi mahasiswa.
Selain masalah kurangnya informasi terhadap kebutuhan  calon  pengguna  lulusan,  mahasiswa  juga kurang  menyadari  akan  potensi  akademis  yang  mereka miliki.  Hal  tersebut  membuat  mereka  belum  memiliki gambaran  yang  jelas  akan  karir  yang  akan  mereka  jalani atau tekuni setelah lulus dari perguruan tinggi.
Untuk  mengatasi  permasalahan-permasalahan  tersebut di  atas,  harus  dilakukan  sebuah  mekanisme  dalam menjembatani kesenjangan antara keahlian lulusan dengan permintaan  calon  pengguna  lulusan.  Salah  satu  solusi yang  dapat  ditawarkan  adalah  dengan  membuat  sebuah sistem  yang  mampu  mengolah  data  akademis  mahasiswa dan merubahnya menjadi saran karir. Data akademis yang berupa  nilai  perkuliahan  akan  dihitung  poin  rata-ratanya untuk  dijadikan  sebagai  acuan  saran  bidang  minat  yang bisa  diambil,  yaitu  bidang  sistem  enterprise,  audit teknologi informasi, atau sains data.
Ketika situs saran karir ini dijalankan, situs tidak hanya menghitung  data  kecenderungan  peminatan,  tetapi  juga menghubungkannya  dengan  situs  lowongan  pekerjaan. Kata  kunci  yang  diambil  pada  setiap  bidang  minat  akan digunakan  untuk  menyaring  saran-saran  karir  dari  situs lowongan  kerja  menggunakan  metode regular  expression seperti pada penelitian [2], [3], [4].
Studi  kasus  penelitian  ini  akan  difokuskan  pada program  studi  Sistem  Informasi  Universitas  Internasional Semen Indonesia tahun masuk 2015 sampai 2018. Asumsi data akademik adalah data mahasiswa, data silabus beserta data  rencana  pembelajaran  dilengkapi  dengan  data  nilai mahasiswa.  Sistem  yang  disusun  merupakan  sistem berbasis website yang  dapat  diakses  kapan  saja  dan terhubung  dengan  internet  agar  dapat  mengambil  saran karir pada website pencari kerja.

## II. M ETODOLOGI
Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan perancangan  basis  data  dan  perancangan  situs.  Setelah proses merancang sistem informasi basis data situs dengan pengambilan  data  nilai  mahasiswa  informasi  pada  situs gapura.uisi.ac.id  kemudian  dilakukan  pencarian  karir secara  otomatis  yang  sesuai  dengan  keahlian  mahasiswa yang bersangkutan pada situs jobstreet.co.id menggunakan  metode  web  scraping  serta  ekstraksi  teks menggunakan regular expression.

## A. Tahapan penelitian
Pengambilan  data  mahasiswa  dilakukan  dengan  web scrapping  manual  pada  website  gapura.uisi.ac.id  untuk kemudian  disimpan  pada  basis  data  MySQL.  Data mahasiswa  yang  diambil  antara  lain  informasi  tentang mahasiswa serta data nilai setiap mata kuliah. Diperlukan juga  informasi  mengenai  data  mata  kuliah  yang didapatkan  dari  pengambilan  informasi  pada  dokumen rencana pembelajaran setiap mata kuliah.
Tahap  berikutnya  adalah  proses  matching  antara kecenderungan minat mahasiswa dengan kebutuhan pasar tenaga  kerja.  Langkah  yang  dilakukan  adalah  dengan esktraksi  data  pada  situs  pencari  kerja  dengan menggunakan  kata  kunci  yang  tersedia  pada  hasil  saran bidang minat mahasiswa.

## B. Pengambilan Data dari Situs
Pengambilan  data  yang  bersumber  dari  intenet  dapat menggunakan  salah  satu  dari  metode  situs  scraping  atau situs  crawling.  Situs  scraping  dan  situs  crawling merupakan  sebuah  istilah  terhadap  segala  macam  bentuk pengambilan  data  dari  internet.  Pengambilan  data  dari internet  dengan  menggunakan  metode  crawling  akan mengambil  keseluruhan  data  dari  sebuah  situs  dan melakukan pengindeksan dokumen, seperti pada penelitian-penelitian  sebelumnya  [5],  [6],  [7].  Algoritma dari  sebuah  tool  situs  crawling  akan  mengenali  semua tautan  yang  ada  pada  situs  dan  menelusuri  semua  tautan yang  ada  kemudian  menyimpan  semua  komponen  situs kedalam  penyimpanan  lokal  atau  basis  data  lokal.  Situs scraping  berbeda  dari  situs  crawling  dari  sisi  skala pengambilan  data.  Situs  scraping  merupakan  sebuah aktivitas  pengambilan  data  otomatis  pada  sebuah  situs dengan hanya mengambil data dalam jumlah yang sedikit. Pada  penelitian  ini  digunakan  metode  pengambilan  data scraping  pada  sebuah  situs  lowongan  sebab  informasi yang  diperlukan  hanya  sebagian  dan  tidak  diperlukan untuk mengambil keseluruhan data yang ada situs tersebut.

## Gambar 1 Flowchart penelitian
Pengambilan isi situs menyangkut isu legalitas terhadap situs  yang  bersangkutan.  Pada  situs  seperti  google memperbolehkan  pengambilan  isi  dari  hasil  mesin pencarian mereka selama pengguna memakai  Application Programming Interface (API) yang sudah disediakan oleh mereka.  Pengguna  yang  ingin  mengambil  isi  dari  situs tidak  diperkenankan  menggunakan  tool  robot  atau  yang dikenal  dengan  istilah  bot.  Pada  situs  lain  tidak  terdapat peraturan  yang  sedetail  ini,  sehingga  pengguna  dapat melakukan  pengambilan  isi  situs  tanpa  melanggar ketentuan penyedia layanan situs. Hanya saja hal tersebut tetap harus dilakukan secara  bertanggung jawab sehingga tidak  mengganggu  keberlangsungan  layanan  situs  yang kita  jadikan  tujuan  pengambilan  data  berdasarkan  jurnal [8].
Beberapa  cara  yang  digunakan  untuk  melakukan scraping sebuah  situs  antara  lain  seperti  yang  disebutkan pada penelitian-penelitian sebelumnya [9], [10], [11]:
1) Scraping  manual: Scraping  manual  dilakukan dengan  melakukan  pengambilan  data  keseluruhan  situs dan memilih data-data yang dibutuhkan. Scraping dengan metode  ini  memerlukan  dua  langkah  yaitu  proses pengambilan isi situs dan langkah kedua adalah pemilihan data yang dibutuhkan. Proses tahap pertama adalah proses yang cepat, akan tetapi langkah kedua akan membutuhkan waktu yang sangat lama.
2) Copy  dan  paste: Melakukan  copy  dan  paste secara  manual  dari  sebuah  situs  dengan  mengambil  data- data  yang  dibutuhkan  dan  meninggalkan  data-data  yang tidak  dibutuhkan.  Menggunakan  metode  copy  paste  ini akan  menghasilkan  output  berupa  dokumen  yang  mudah dibaca  karena  dapat  melakukan  paste  pada  lokasi dokumen yang diinginkan.
3) Mengambil halaman situs
Mengambil  semua  script  halaman  situs  dengan menggunakan  script  HTML  readLine  dan  menyimpan setiap baris teks secara terpisah.
Teknik scraping yang digunakan pada penelitian adalah dengan menggunakan screen scraping yaitu mengambil isi halaman situs  dengan mengabaikan coding pada halaman tersebut seperti pada penelitian [12]. Plain text yang juga berisi struktur HTML diekstraksi dari halaman situs.

## C. Operasi String Hypertext Preprocessor
Hypertext Preprocessor atau yang dikenal sebagai PHP merupakan  sebuah  lingkungan  pemrograman  situs  yang menggunakan  prinsip  client  server.  PHP  merupakan sebuah  scripting  tak  berbayar  dan  masih  bertahan  hingga saat  ini.  PHP  merupakan  sebuah  bahasa  scripting  umum yang dapat mengakomodasi atau mengintegrasikan segala macam  bentuk  Bahasa  pengembangan  situs,  antara  lain HTML, Cascading Style Sheet,  Javascript, Ajax. Dengan menggunakan prinsip client-server pada PHP, maka kode pemrograman  akan  dieksekusi  pada  server  dan  tidak diketahui oleh pengguna (client).
Gambar  2  Diagram  relasi  lingkungan  pengembangan  situs  berbasis client-server.  (Sumber:  https://www.fiverr.com/josesilva872/solve-situs- server-problems)
Salah  satu  fungsi  pada  PHP  yang  memungkinkan pembuat  program  untuk  mengambil  data  eksternal  dari situs  lain  yaitu  DOM  (document  object  model)  yang dilanjutkan dengan implementasi regular expression. PHP memiliki fungsi untuk membuka halaman sebuah website secara  realtime,  membuat  DOM  serta  melakukan  regular expression.  Fungsi  file_get_contents  membuka  sebuah halaman situs yang ditampilkan pada URL yang diberikan kepada fungsi. Hasil pengambilan data akan dikembalikan oleh  fungsi  file_get_contents  berupa  String  baik  berupa teks  maupun  berupa  gambar  pada  situs.  Fungsi file_get_contents  menggunakan  teknik  memory  mapping, sehingga  memberikan  hal  yang  positif  dari  sisi performansi  server  [13],  [14].    Parameter-parameter  yang digunakan untuk fungsi file_get_contents antara lain:
a) Parameter  nama  file,  yang  dapat  berupa  path  lokasi file atau alamat sumber data yang ingin diambil.
b) Parameter  include  path,  merupakan  flag  yang menerima  nilai  Boolean.  Jika  nilainya  TRUE  maka nilai di dalam
variabel
FILE_USE_INCLUDE_PATH akan digunakan selama  pencarian  data.  Pada  PHP  versi  5,  variabel FILE_USE_INCLUDE_PATH.
c) Parameter  context,  digunakan  untuk  mengirimkan beberapa  data  sumber  daya  untuk  mendapatkan  isi file.
d) Parameter  start,  digunakan  untuk  menspesifikkan offset  mulai  dari  sebuah  file  untuk  membaca  file tersebut  pada  sebuah  posisi  di  pertengahan  sumber file.
e) Parameter  limit,  digunakan  untuk  menspesifikkan limit berakhir selama proses pengambilan data.

## D. Metode Pengambilan Data dari Sumber Eksternal
Pengambilan  data  nilai  mahasiswa  dilakukan  scraping secara  manual  dari  situs  gapura.uisi.ac.id  dengan  copy paste  baris  per  baris  data.  Data  yang  diperoleh  dari  situs gapura.uisi.ac.id difilter berdasarkan program studi Sistem Informasi.  Hasil  filter  merupakan  data  nilai  semua mahasiswa program studi Sistem Informasi.
Dari  basis  data  tabel  nilai  setiap  mahasiswa  dan  tabel track  mata  kuliah,  maka  dilakukan  query  menggunakan syntax SQL. Syntax SQL dituliskan di dalam program file PHP  untuk  diambil  nilainya  dan  dilakukan  perhitungan nilai  indeks  prestasi  untuk  setiap  track  mata  kuliah.  Pada program studi sistem informasi terdapat tiga bidang minat
sehingga  setiap  orang  akan  mendapat  tiga  hasil perhitungan  indeks  prestasi  yaitu  indeks  prestasi  untuk bidang minat ERP, Audit TI dan Data Science. Data nilai indeks  prestasi  tersebut  akan  ditampilkan  dalam  grafik dengan  menampilkan  persentase  keahlian  masing-masing bidang minat.
Pada  pengambilan  data  dari  sumber  eksternal  yang berupa  file  teks  dilakukan  langsung  menggunakan  fungsi yang  telah  disediakan  oleh  PHP  yang  berkaitan  dengan operasi file. File eksternal yang digunakan pada penelitian ini adalah file teks dengan format JSON.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Sebelum  dimulai  pengembangan  atau  rancang  bangun situs  saran  karir  mahasiswa,  dilakukan perancangan basis data  terlebih  dahulu.  Perancangan  basis  data  dilakukan agar  pengolahan  data  nilai  mahasiswa  dan  saran  karir dapat lebih akurat.

## A. Pembuatan Basis Data
Desain  sistem  informasi  basis  data  pada  situs  ini dilakukan  menggunakan  sistem  manajemen  basis  data MySQL  dengan  perangkat  lunak  untuk  desain  basis  data yaitu  MySQL  Workbench.  Tahap  awal  dilakukan pembuatan  tabel  pada  MySQL  dan  dilakukan  reverse engineer  pada  software  MySQL  Workbench  untuk didapatkan diagram relasi antar tabel. Melalui fitur reverse engineer yang disediakan oleh MySQL Workbench, tabel- tabel  yang  telah  dibuat  kemudian  dibuatkan  diagram relasinya oleh perangkat lunak.

## Penjelasan masing-masing tabel
1. Tabel matkul
Tabel ini menyimpan data tentang mata kuliah yang berisi dua atribut yaitu atribut kode_matakul (primary key) yang menyimpan  kode  mata  kuliah    dan  atribut  nama_matkul yang digunakan untuk menyimpan data nama mata kuliah.
2. Tabel detail_matkul
Tabel  ini  berisi  tabel  keahlian  yang  diajarkan  pada  setiap mata  kuliah.  Table  ini  berisi  tiga  atribut  yaitu  atribut iddetail_matkul  yang  menyimpan  kode  detail  mata  kuliah (primary key), atribut nama_matkul yang menyimpan data nama  mata  kuliah,  atribut  target_skill  yang  menyimpan target keahlian yang tertulis pada silabus mata kuliah, serta adanya  atribut  matkul_kode_matkul  yang  merupakan foreign key dari atribut pada tabel matkul.

## 3. Tabel detail_track
Tabel ini merupakan tabel master yang berisi tentang detail bidang  minat  yang  ada  pada  program  studi  Sistem Informasi.

## 4. Tabel matkul_has_detail_track
Tabel  yang  terbuat  secara  otomatis  sebagai  konsekuensi relasi antara tabel matkul dan detail_track yang merupakan many-to-many . Tabel ini hanya berisi primary key dari dua table  yang  berelasi  yaitu    matkul_kode_matkul  yang merupakan primary key dari table matkul dan detail_track_id_track  yang  merupakan  primary  key  dari table detail_track.

## 5. Tabel mahasiswa.
Tabel  ini  berisi  data  tentang  mahasiwa  yang  terdiri  dari tiga  atribut  yaitu  atribut  NIM  yang  menimpan  nilai  induk mahasiswa,  atribut  nama_mahasiswa  yang  menyimpan data  nama  mahasiswa  serta  atribut  tahun_masuk  yang menyimpan data tahun masuk mahasiswa.
Gambar 8 Tabel mahasiswa
Gambar 3 Diagram relasi basis data Gambar 4 Tabel matkul Gambar 5 Tabel detail_matkul Gambar 6 Tabel detail_track
Gambar 7 Tabel matkul_has_detail_track
6. Tabel nilai_mhs.
Tabel  ini  berisi  data  nilai  mahasiswa  untuk  setiap  mata kuliah  yang  terdiri  dari  lima  atribut,  antara  lain  atribut id_nilai  yang  merupakan  pimary  key  table  yang menyimpan id data, atribut nama_matkul yang menyimpan nama mata kuliah, atribut nilai yang menyimpan nilai mata kuliah.  Dua  atribut  lain  merupakan  atribut  foreign  key yaitu  mahasiswa_NIM  yang  merupakan  atribut  dari  table mahasiswa  agar  table  nilai  terelasi  dengan  tabel mahasiswa,  serta  atribut  matkul_kode_matkul  yang merupakan  atribut  dari  tabel  matkul  agar  tabel  nilai  nilai terelasi dengan tabel matkul.
7. Table  matkulskill.  Table  ini  berisi  data  skill  output  yang dihasilkan  pada  mata  kuliah  beserta  software  yang digunakan.

## B. Sistem Ekstraksi Informasi Data Mahasiswa
Pengambilan  data  nilai  mahasiswa  dilakukan  scraping secara  manual  dari  situs  gapura.uisi.ac.id  dengan  copy paste  baris  per  baris  data.  Data  yang  diperoleh  dari  situs gapura.uisi.ac.id difilter berdasarkan program studi Sistem Informasi.  Hasil  filter  merupakan  data  nilai  semua mahasiswa program studi Sistem Informasi.
Dari  basis  data  tabel  nilai  setiap  mahasiswa  dan  tabel track  mata  kuliah,  maka  dilakukan  query  menggunakan syntax SQL. Syntax SQL dituliskan di dalam program file PHP  untuk  diambil  nilainya  dan  dilakukan  perhitungan nilai  indeks  prestasi  untuk  setiap  track  mata  kuliah.  Pada program studi sistem informasi terdapat tiga bidang minat sehingga  setiap  orang  akan  mendapat  tiga  hasil perhitungan  indeks  prestasi  yaitu  indeks  prestasi  untuk bidang minat ERP, Audit TI dan Data Science. Data nilai indeks  prestasi  tersebut  akan  ditampilkan  dalam  grafik dengan  menampilkan  persentase  keahlian  masing-masing bidang minat.
Pada  pengambilan  data  dari  sumber  eksternal  yang berupa  file  teks  dilakukan  langsung  menggunakan  fungsi yang  telah  disediakan  oleh  PHP  yang  berkaitan  dengan operasi file. File eksternal yang digunakan pada penelitian ini adalah file teks dengan format JSON.

## C. Pencarian Saran Karir
Pencarian  karir  mahasiswa  dilakukan  berdasarkan  kata kunci  yang  dideskripsikan  dalam  tabel  basis  data.  Data yang akan menjadi kata kunci pencarian pekerjaan adalah data  keahlian  mahasiswa  baik  dari  sisi  keilmuan  pada mata  kuliah  maupun  dari  pengetahuan  software  yang digunakan.  Pencarian  ini  dilakukan  untuk  setiap  bidang minat  pada  program  studi  Sistem  Informasi.  Keahlian yang  diambil  adalah  keahlian  dari  mata  kuliah  pada bidang minat yang mendapatkan nilai A. Mahasiswa akan mendapatkan tiga saran karir  teratas dari pencarian untuk setiap  bidang  minat.  Pencarian  saran  karir  dilakukan menggunakan  situs  jobstreet.co.id  sehingga  algoritma yang digunakan mengikuti algoritma pencarian pada situs jobstreet.co.id. Pencarian dilakukan dengan menggunakan  kata  kunci  dari  keahlian  mahasiswa  dan software  yang  telah  digunakan.  Kata  kunci  yang  telah diambil  akan  dijadikan  bagian  dari  alamat  URL  untuk mengakses situs jobstreet.co.id dan melakukan pencarian. Kemudian  dilakukan  penambahan  parameter  para  URL untuk menambah keakuratan pencarian yaitu menambahkan  spesialisasi  pencarian  dalam  bidang teknologi informasi.
Keakuratan  pencarian  ini  tergantung  dari  seberapa detail  dan  akurat  pendefinisian  data  keahlian  pada  setiap mata  kuliah.  Selain  itu,  pencarian  karir  akan  bergantung juga pada algoritma pencarian lowongan yang diaplikasikan pada situs jobstreet.co.id.
Aktivitas  pengambilan  data  dari  situs  jobstreet.co.id dilakukan  menggunakan  fungsi  yang  sudah  tersedia  pada PHP  yaitu  fungsi  file_get_content  dengan  menggunakan parameter URL situs sebagai tujuan pengambilan data.
Situs  jobstreet.co.id  akan  menampilkan  daftar  judul lowongan  pekerjaan  yang  berkaitan  dengan  kata pencarian. Pada masing-masing judul lowongan pekerjaan mengandung  hyperlink  yang  akan  menuju  kepada  detail informasi  mengenai  lowongan  pekerjaan.  Sehingga  tahap awal  seleksi  informasi  dari  hasil  pencarian  adalah  yang mengandung tag HTML <a>.

## D. Pemilahan dan Pengambilan Data pada Situs
Pemilahan  data  situs  untuk  mengetahui  bagian  mana yang  harus  diambil  menggunakan  cara  pemilahan  secara manual  untuk  mendeteksi  pola  data.  Setelah  diketahui pola data pada situs, maka dilakukan filter secara otomatis pada  data  yang  diambil  menggunakan  regular  expression seperti  pada  penelitian-penelitian  terdahulu  [15],  [16] untuk  mengubah  pola  data  menjadi  sebuah  syntax. Regular expression didukung oleh lingkungan pemrograman PHP yaitu melalui fungsi preg_match_all.
Fungsi  preg_match_all  akan  mencocokan  pola  yang telah  dideskripsikan  pada  syntax  regular  expression dengan String data situs. Kemudian hasil yang didapatkan akan  disimpan  ke  dalam  sebuah  variabel.  Jika  hasil  yang didapatkan  lebih  dari  satu,  maka  variabel  penyimpanan data akan berupa array.
Hasil  yang  didapatkan  kemudian  disimpan  pada variabel  array.  Kemudian  dilakukan  pengambilan  jumlah lowongan pekerjaan yang ditampilkan dari hasil pencarian untuk  dapat  juga  mengambil  informasi  pencarian  pada
Gambar 9 Tabel nilai_mhs
Gambar 10 Tabel matkulskill
halaman  hasil  yang  berikutnya  dengan  menggunakan regular expression untuk dapat mengenali pagination . Langkah  berikutnya  adalah  mengambil  link  halaman- halaman hasil berikutnya.
Situs  saran  karir  menampilkan  resume  keahlian mahasiswa  program  studi  sistem  informasi  pada  halaman home.  Terpetakan  pada  grafik  bahwa  52  mahasiswa cenderung  kepada  bidang  minat  Sains  Data  (Data Science),  39  mahasiswa  cenderung  kepada  bidang  minat ERP, dan 167 mahasiswa cenderung kepada bidang minat Audit TI.

## IV. K ERANGKA M AKALAH DAN L AYOUT H ALAMAN
Cara  mudah  agar  format  makalah  Anda  sesuai  dengan format  makalah  yang  kami  perlukan,  gunakan  dokumen ini sebagai template dan ketik teks Anda di dalamnya. Situs  menyediakan  fitur  untuk  melihat  data  per mahasiswa secara lebih detail dengan menyediakan kotak pencarian  pada  bagian  kanan  atas  situs.  Untuk  mencari data  mahasiswa,  pengguna  dapat  mengetikkan  nama mahasiswa  yang  bersangkutan  pada  kotak  pencarian  dan kemudian klik tombol “Refresh Graph”.

## Gambar 12 Data saran bidang minat untuk nama mahasiswa yang dicari
Bersamaan  dengan  bergantinya  gambar  grafik  dari persentase  keahlian  mahasiswa  secara  keseluruhan,  akan muncul  saran  karir  bagi  mahasiswa  yang  muncul  pada bagian  bawah  grafik.  Saran  karir  ini  diambil  dari  sebuah situs lowongan kerja secara real-time .
Gambar 13 Data saran karir untuk nama mahasiswa yang dicari
Apabila data yang tertampil dirasa kurang cukup detail, maka pengguna dapat menekan tombol “Show/Hide Data” untuk menampilkan data detail nilai mahasiswa yang bersangkutan.
Gambar 14 Data rincian nilai untuk nama mahasiswa yang dicari

## V. K ESIMPULAN
Data nilai mahasiswa merupakan aspek yang selama ini belum  pernah  diolah  untuk  memberikan  informasi  yang bermanfaat  bagi  para  mahasiswa.  Hal  ini  menyebabkan data tersebut hanyalah sebagai sebuah data nilai dan tidak memberikan  informasi  lain  yang  berguna  bagi  mereka. Pada penelitian ini data nilai mahasiswa yang diolah dapat digunakan  untuk  mengetahui  kecenderungan  peminatan mahasiswa. Lebih jauh lagi, sistem dapat mengambil kata kunci  keahlian  mahasiswa  dan  memberikan  saran  karir yang berkaitan dengan data akademis yang  mereka miliki berdasarkan  informasi  lowongan  pekerjaan  pada  situs pencari kerja.
Gambar 15 Resume hasil situs saran karir mahasiswa

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terimakasih  atas  hibah  penelitian  oleh  Lembaga Penelitian  dan  Pengabdian  Masyarakat  Universitas Internasional Semen Indonesia dengan Kontrak Penelitian Nomor: 10/KP.01/11-01/04.18
Gambar 11 Halaman awal situs saran karir.

## D AFTAR P USTAKA
[1] L.  Rahadian,  “Bisnis,”  14  March  2019.  [Online].  Available: https://ekonomi.bisnis.com/read/20190314/9/899732/indef- kemampuan-angkatan-kerja-tak-sebanding-dengan-kebutuhan- industri. [Diakses 13 July 2020].
[2] A.  Priyanto  dan  M.  R.  Ma'arif,  “Implementasi  Web  Scraping dan  Text  Mining  untuk  Akuisisi  dan  Kategorisasi  Informasi Laman  Web  Tentang  Hidroponik,” Indonesian  Journal  of Information Systems, vol. 1, no. 1, pp. 25-33, 2018.
[3] M.  R.  Ma’arif,  “Integrasi  Laman  Web  Tentang  Pariwisata Daerah  Istimewa  Yogyakarta  Memanfaatkan  Teknologi  Web Scrapping dan Text Mining,” Teknomatika, vol. 9, no. 1, pp. 71- 80, 2016.
[4] P.  A.  Johnson,  R.  E.  Sieber,  M.  Nicolas  dan  J.  Ariwi,
“Automated  web  harvesting  to  collect  and  analyse  user- generated content for tourism,” Current Issues in Tourism, vol. 15, no. 3, pp. 293-299, 2012.
[5] A. Priadana and A. W. Murdiyanto, “Pemantauan Tren Hashtag pada  Instagram  Menggunakan  Web  Scraping,” Jurnal Pekommas, vol. 5, no. 1, pp. 23-30, 2020.
[6] E.  Vargiu  and  M.  Urru,  “Exploiting  web  scraping  in  a collaborative  filteringbased  approach  to  web  advertising,” Artificial Intelligence Research,, vol. 2, no. 1, pp. 44-54, 2013.
[7] R.  C.  Pereira  dan  V.  T,  “Web  Scraping  of  Social  Networks,” International Journal of Innovative Research in Computer, vol. 3, no. 7, pp. 237-240, 2015.
[8] F.  Jennings  dan  J.  Yates,  “Scrapping  over  data:  are  the  data scrapers'  days  numbered?,” Journal  of  Intellectual  Property
Law & Practice, Volume 4,  Issue 2, February 2009, vol. 4, no. 2, pp. 120-129, 2008.
[9] A. V. Saurkar, K. G. Pathare dan S. A. Gode, “An Overview On Web Scraping Techniques And Tools,” International Journal on
Future  Revolution  in  Computer  Science  &  Communication Engineering, vol. 4, no. 4, pp. 363-367, 2018.
[10] M. A. Kausar, V. S. Dhaka dan S. K. Singh, “Web Crawler: A Review,” International  Journal  of  Computer  Applications, vol. 63, no. 2, p. 975, 2013.
[11] R. Diouf, E. N. Sarr, O. Sall, B. Birregah, M. Bousso dan S. N. Mbaye,  “Web  Scraping:  State-of-the-Art  and  Areas  of Application,”  dalam 2019  IEEE  International  Conference  on
Big Data (Big Data) , Los Angeles, CA, USA, USA, 2019.
[12] S.  M,  S.  S.  B  dan  M.  R,  “A  Novel  Approach  for  News Extraction  using  Web  Scrapping,”  dalam International  Journal of Engineering Research & Technology , 2018.
[13] A. Rahmatulloh dan R. Gunawan, “Web Scraping with HTML DOM  Method  for  Data  Collection  of  Scientific  Articles  from Google  Scholar,” Indonesian  Journal  of  Information  Systems,
vol. 2, no. 2, 2020.
[14] V.  Mitra,  H.  Sujaini  dan  A.  B.  P.  Negara,  “Rancang  Bangun Aplikasi Web Scraping untuk Korpus Paralel Indonesia - Inggris dengan  Metode  HTML  DOM,” Jurnal  Sistem  dan  Teknologi Informasi, vol. 5, no. 1, pp. 36-41, 2017.
[15] K.  K.  Rao,  S.  Nagaraj  dan  D.  G.  Raju,  “The  Efficient  way  to Identify  the  Regular  Expressionin  Text  Databases,” International Journal of Advanced Science and Technology, vol. 35, pp. 11-28, 2011.
[16] S.  M.  Utomo,  “Web  Scraping  pada  Situs  Wikipedia menggunakan  Metode  Ekspresi  Regular,” Jurnal  Teknologi Informasi DINAMIK, vol. 18, no. 2, pp. 153-160, 2013.