Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 610-621

## Model Sistem Rekomendasi Guna Peningkatan Kesesuaian Kebutuhan Program Kampus Merdeka Belajar
Dwi Agus Diartono 1 *, R. Soelistijadi 2 , Herny Februariyanti 3 , Eri Zuliarso 4
1,3 Sistem Informasi, Universitas Stikubank
2,4 Teknik Informatika, Universitas Stikubank E-mail: dwieagus@edu.unisbank.ac.id 1 , r.soelistijadi@edu.unisbank.ac.id 2 , hernyfeb@edu.unisbank.ac.id 3 , eri299@edu.unisbank.ac.id 4

## Abstract
This  paper  discusses  the  automatic  matching  of  students  applying  for  the  Internship and Independent Study (MSIB) program with partner companies. Many companies offer MSIB  programs.  This  makes  it  difficult  for  students  to  register  according  to  their competence.  For  this  reason,  a  system  is  needed  that  will  help  students  recommend vacancies  according  to  their  competence.  This  research  will  build  a  MSIB  recruitment recommendation  system.  The  research  will  begin  by  building  a  database  of  activity details  for  apprentice  and  independent  study  program  partners.  Details  of  partner activities  contain  program  descriptions,  Developed  Competencies  and  Participant Criteria.  This  data  will  be  used  to  build  a  MSIB  vacancy  recommendation  system. Matching is done by comparing the Company's needs with the portfolio. At the beginning of  the  research,  notes  will  be  made  based  on  students  who  are  accepted  into  the  MSIB program.  Next,  build  a  matching  system  between  the  MSIB  vacancies  offered  and  the work portfolios made by students. This system is expected to help students to be accepted into  the  MSIB  program.  The  model  used  is  content-based  recommendation  system.  A content-based recommendation system will provide a list of vacancies that best match the student portfolio. The content-based recommendation system will use the cosine similarity algorithm and K-Nearest Neighbor (K-NN).
The  output  of  this  study  is  a  recommendation  model  for  recruiting  apprenticeship programs  and  independent  studies.  It  is  hoped  that  this  system  will  help  students determine internship programs and independent studies that suit their portfolios.
Keywords: Certified  Independent  Study  Internship/Study  (MSIB);  Content  Based Recommendation System; cosine-similarity; Kampus Merdeka

## Abstrak
Tulisan  ini  membahas  pencocokan  otomatis  mahasiswa  yang  mendaftar  program Magang  dan  Belajar  Mandiri  (MSIB)  dengan  perusahaan  rekanan.  Banyak  perusahaan menawarkan program MSIB. Hal ini mempersulit siswa untuk mendaftar sesuai dengan kompetensinya.  Untuk  itu  diperlukan  suatu  sistem  yang  akan  membantu  mahasiswa merekomendasikan  lowongan  kerja  sesuai  dengan  kompetensinya.  Penelitian  ini  akan membangun  sistem  rekomendasi  rekrutmen  MSIB.  Riset  akan  dimulai  dengan membangun  database  detail  kegiatan  bagi  mitra  magang  dan  program  studi  mandiri. Rincian  kegiatan  mitra  memuat  uraian  program,  Kompetensi  yang  Dikembangkan  dan Kriteria  Peserta.  Data  ini  akan  digunakan  untuk  membangun  sistem  rekomendasi lowongan MSIB. Pencocokan dilakukan dengan membandingkan kebutuhan Perusahaan dengan  portofolio.  Pada  awal  penelitian  akan  dibuat  catatan  berdasarkan  mahasiswa yang  diterima  di  program  MSIB.  Selanjutnya,  membangun  sistem  pencocokan  antara lowongan  MSIB yang  ditawarkan dengan  portofolio kerja  yang  dibuat oleh  mahasiswa. Sistem  ini  diharapkan  dapat  membantu  mahasiswa  untuk  dapat  diterima  di  program MSIB.  Model  yang  digunakan  adalah  sistem  rekomendasi  berbasis  konten.  Sistem rekomendasi  berbasis  konten  akan  memberikan  daftar  lowongan  yang  paling  sesuai
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 610-621
dengan  portofolio  siswa.  Sistem  rekomendasi  berbasis  konten  akan  menggunakan algoritma cosine similarity dan K-Nearest Neighbor (K-NN) Keluaran dari penelitian ini adalah model rekomendasi rekrutmen program pemagangan dan  studi  mandiri.  Sistem  ini  diharapkan  dapat  membantu  mahasiswa  menentukan program magang dan studi mandiri yang sesuai dengan portofolionya.
Kata kunci : Magang / Studi Studi Mandiri Bersertifikat (MSIB); Sistem Rekomendasi Berbasis Konten; kesamaan kosinus; Kampus Merdeka

## 1. Pendahuluan
Program  Magang  Berkualitas  dan  Studi  Independen  (MBSI)  diluncurkan Direktorat  Jenderal  Pendidikan  Tinggi  (Dikti)  Kementerian  Pendidikan  dan Kebudayaan  (Kemendikbud)  pada  bulan  April  tahun  2021  sebagai  implementasi Merdeka Belajar Kampus Merdeka yang merupakan salah satu dari delapan program yang  disiapkan  Ditjen  Dikti  [1].  Program  MBSI  ini  dilatarbelakangi  fenomena paradoksal  yang  kerap  dihadapi  yaitu  begitu  banyak  jumlah  para  mahasiswa  di Indonesia  namun  di  sisi  lain  sangat  sedikit  ada  banyak  lowongan  kerja  yang  perlu diisi  sumber  daya  manusia  (SDMI)  [2].  Data  Kementerian  Magang  /  studi independen (Kemnaker) Agustus 2020 menunjukkan adanya 9,77 juta pengangguran terbuka  (semua  lulusan)  dan  masih  banyak  peluang  kerja  yang  dibuka  di  berbagai kanal  sampai  2021.  Di  samping  itu,  perusahaan  juga  kerap  mengalami  kekecewaan karena  mendapati  tingkat  kehadiran  yang  rendah  pada  tahap  seleksi  dan  tidak  bisa mendapatkan SDM yang sesuai dengan keinginan.
Program Magang dan Studi Independen Bersertifikat Kampus Merdeka ini adalah sebuah  upaya  pemerintah  menjembatani  dan  mengamankan  ketersediaan  talenta berkualitas  bagi  industri  nasional.  Khususnya,  yang  membutuhkan  solusi  alternatif untuk mendapatkan talenta yang sesuai dengan kualifikasi dan cocok dengan budaya organisasi  [3].  Kementerian    Pendidikan,    Kebudayaan,    Riset,    dan    Teknologi (Kemendikbudristek)    melalui  Direktorat  Jenderal  Pendidikan  Tinggi,  Riset,  dan Teknologi  (Ditjen  Diktiristek)  mengumumkan  13.272  mahasiswa  dinyatakan  lolos dalam  seleksi  dan  diterima  sebagai  peserta  pada  program  Magang  dan  Studi Independen  Bersertifikat  periode  pertama  tahun  2021.  Sedangkan  yang  melamar  ± 50.000 mahasiswa.
Ada  dua  masalah  yang  dihadapi  oleh  mahasiswa  untuk  mendaftar  program magang dan studi independen, yaitu:
1. Ada  banyak  perusahaan  atau  lembaga  yang  menawarkan  lowongan  program MSIB. Hal ini menyulitkan untuk memeriksa satu persatu dan menemukan yang paling cocok dengan portofolio mahasiswa. Ini membutuhkan waktu dan sumber daya mahasiswa.
2. Meyakinkan pihak perusahaan atau lembaga bahwa mahasiswa memenuhi kriteria yang  ditetapkan.  Ada  banyak  portofolio  yang  dikirimkan  oleh  mahasiswa  di seluruh  Indonesia.  Hal  ini  tentu  menyulitkan  bagi  lembaga  /  perusahaan  untuk memilih  mahasiswa  yang  paling  sesuai  dengan  kriteria  yang  dibutuhkan.  Untuk itu  diperlukan  suatu  system  yang  membantu  mahasiswa  merokemendasikan portofolio mereka dengan kompetensi yang paling dibutuhkan oleh perusahaan. Menilai kompetensi mahasiswa adalah fungsi yang penting, kompleks, dan memakan waktu dalam manajemen Sumber Daya Manusia (SDM). Bagian yang paling menantang adalah kurangnya struktur dan format standar untuk membuat deskripsi profil mahasiswa yang diinginkan untuk peran yang dibutuhkan [4].
Penyaringan resume yang efektif membutuhkan pengetahuan domain sehingga  dapat memahami  relevansi  dan  penerapannya  untuk  suatu  lowongan  MSIB.  Dengan  sejumlah besar  lowongan  MSIB  akan  menyulitkan  mahasiswa  untuk  memilih  yang  paling  sesuai
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 610-621
dengan  portofolio  mereka  dengan  harapan  pelung  besar  untuk  diterima.Untuk  itu diperlukan system yang membantu mahasiswa untuk memilih lowongan program Magang dan Studi Independen yang paling sesuai dengan portofolio mereka. Beberapa penelitian telah dibuat untuk membuat portofolio secara otomatis[4,5].
Machine Learning dan Knowledge Discovery telah menyelidiki aplikasi terkait sumber daya manusia selama lebih dari satu dekade [6]. Mayoritas pendekatan mendukung tugas perekrut  atau  headhunter,  menggunakan  pemrosesan  bahasa  alami,  pendekatan  statistik atau  hibrida  [7,8]  untuk  mengidentifikasi  dan  memberi  peringkat  pada  kandidat  dengan keterampilan profesional yang ditargetkan.

## 2. Metodologi Penelitian
Portofolio  Elektronik  atau  portofolio  digital  dengan  cepat  menjadi  topik  populer di pendidikan tinggi di seluruh dunia. Portofolio elektronik, atau portofolio berbasis web,  adalah  kumpulan  bukti  elektronik  yang  dikumpulkan  dan  dikelola  oleh seseorang.  E-portofolio  juga  didefinisikan  sebagai  representasi    elektronik    dari pekerjaan    seseorang    yang  berupa  koleksi    digital    bertujuan    yang  menunjukkan upaya,  kemampuan,  dan  kemajuan  menuju  pencapaian  atau  tujuan  tertentu.  Koleksi ini  dapat  ditampilkan  diberbagai  jenis  media  digital  seperti  audio,  video,  teks,  dan grafik  [9].  Dari  perspektif  pendidikan,  e-portofolio  adalah  semacam  ruang  online pribadi  untuk  belajar,  di  mana  siswa  dapat  menyajikan  sumber  daya  digital    yang relevan  dengan  studi  mereka  sendiri  dan  menautkan  ke  siswa  dan  guru  lain  untuk kolaborasi  dan  umpan.  Ini  bisa  menjadi  alat  berbasis  bukti  yang  fleksibel  yang melibatkan  siswa  dalam  proses  refleksi  berkelanjutan  dan  analisis  pembel ajaran kolaboratif.
Disisi  lain  dari  sudut  pandang  perspektif  pekerjaan,  e -portofolio  memungkinkan siswa  untuk  menunjukkan  pekerjaan  mereka  kepada  pemberi  pekerjaan      [10].  Ini dapat menjadi alat yang berharga bagi siswa yang sedang mencari pekerjaan kare na memungkinkan  calon  pemberi  kerja  mengakses  pekerjaan  yang  telah  dipilih  siswa untuk menunjukkan prestasi mereka. [11].  Perguruan tinggi harus mendorong siswa untuk  memposting  resume,  referensi,  contoh  proyek  tertulis  maupun  presentasi mereka di  e-portofolio  yang  mereka  miliki untuk menunjukkan  kemampuan  mereka kepada  calon  pemberi  kerja.  Namun  demikian  karena  banyak  perusahaan  atau lembaga yang membuka lowongan magang dan studi independen , maka seharusnya ada system yang membantu mahasiswa membuat e-portofolio.
Sementara  itu  pendekatan  pembuatan  sistem  perekrutan  secara  elektronik  (E - recruitment) biasanya menggunakan
Content and Knowledge Based Recommendation (CKBR)  [12,15].  Pemrosesan  Bahasa  Alami  digunakan  dalam CKBR  untuk  melakukan  ekstraksi  tata  bahasa,  leksikal  dan  fitur  semantik  dari  CV, surat  portofolio  dan  pengumuman  pekerjaan.  Fitur-fitur  ini  mungkin  ditambah menggunakan  database  eksternal  atau  ontologi  domain  (misalnya  pengumuman dengan  keterampilan  yang  dibutuhkan  untuk  pekerjaan  ini).  Selai n  itu,  kesamaan dibangun  dari  model  statistik  [12]  atau  pengetahuan  ahli  untuk  menghitung  tingkat kecocokan  antara  pekerjaan  dan  resume.  [15]  membangun  ontologi  dari  dokumen kandidat dan mencocokkannya dengan ontologi pekerjaan untuk menghitung tingkat kecocokan.
Machine  Learning [ ML ]  adalah  teknologi  kunci  yang  memungkinkan  untuk membangun  sistem  yang  skalabel.  Dalam  [14],  rekomendasi  pekerjaan  ditujukan sebagai  masalah  pembelajaran  mesin  yang  diawasi,  mengeksploitasi  transisi pekerjaan  masa  lalu,  CV  karyawan,  dan  data  institusi.  Dalam  [15], ML supervise semi  terstruktur  digunakan  untuk  mengeksploitasi  struktur  CV  dan  dokumen pengumuman pekerjaan.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 610-621
Model  rekomendasi    perekrutan  mahasiswa  dalam  program  MSIB  dirancang untuk  mengambil  deskripsi  pekerjaan  dan  portofolio    sebagai  masukan  dan memberikan daftar perusahaan   yang paling dekat  dengan  deskripsi  portofolio  yang diberikan. Ini dilakukan dengan menggunakan dua pendekatan :
1) Content  Based  Recommendation menggunakan Cosine  Similarity :  Memberikan rekomendasi berdasarkan kemiripan atribut dari kompetensi yang dibutuhkan di lowongan MSIB.  Model  akan  membandingkan  antara  portofolio  mahasiswa  dengan  lowongan MSIB dengan Cosine S imilarity .
2) k-Nearest  Neighbours :  Dalam  model  ini,  k-NN  digunakan  untuk  mengidentifikasi portofolio  yang  paling  dekat  dengan  deskripsi  lowongan  MSIB  yang  diberikan,  dengan kata lain, portofolio yang cocok dengan deskripsi pekerjaan yang diberikan.
Model  yang  dirancang  diharapkan  paling  sesuai  untuk  menyaring    deskripsi pekerjaan    program  MSIB  oleh  mahasiswa.  Ini  akan  membantu  mahasiswa  untuk mengklasifikasikan portofolio sesuai persyaratan dan dengan mudah mengidentifikasi    portofolio    yang  paling  cocok  dengan  deskripsi  pekerjaan    yang dibutuhkan.  Model  tersebut  akan  membantu  mahasiswa  dalam  mempercepat pemilihan  lowongan  MSIB,  dan    pada  saat  yang  sama  memastikan  kredibilitas proses  pemilihan,  karena  mereka  akan  dapat  menyaring  ribuan  lowongan  MSIB dengan  sangat  cepat  dengan  kecocokan  yang  tepat,  yang  tidak  mungkin  dilakukan manusia  dalam  waktu  dekat.  Ini  akan  membantu  dalam  membuat  proses  rekrutmen yang  efisien  dan  sangat  efektif  dalam  mengidentifikasi  talenta  yang  tepat. Selanjutnya,  model  memberikan  peringkat  lowongan  MSIB  yang  sesuai  dengan portofolio,  sehingga  memudahkan  mahasiswa  dengan  memberikan  daftar  lowongan pekerjaan  sesuai  dengan  relevansinya  dengan  pekerjaan.  Rekomendasi  yang  dibuat oleh  model  ini  untuk  industri  yang  bervariasi  tetapi  model  akan  lebih  ditingkatkan untuk  menargetkan  industri  tertentu  yang  akan  membuatnya  lebih   efektif  sehingga dapat memberikan rekomendasi yang lebih baik.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data    yang  digunakan    dalam  penelitian  ini    berupa  portofolio  mahasiswa  dan portofolio tempat magang yang diambil dari website website
https://kampusmerdeka.kemdikbud.go.id yang merupakan situs resmi dari Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan (Kemendikbud).
Selanjutnya  dilakukan  proses  pembersihan  data.  Proses  pembersihan  data  dilakukan untuk  membuang  tanda  baca  dan  simbol-simbol  selain  alphabet.  Setelah  proses pembersihan  data  kemudian  dilakukan  proses  Tokenisasi  yang  merupakan  proses pemisahan  suatu  rangkaian  karakter  berdasarkan  karakter  spasi  atau  tanda  baca. Kemudian  dilanjutkan  proses  Stopword  removal  yang  merupakan  proses  penghapusan term  yang  tidak  memiliki  arti  atau  tidak  relevan.  Setelah  itu  proses  Stemming  yang digunakan untuk mengubah term yang masih melekat dalam term tersebut sebagai awalan, sisipan,  dan  akhiran.  Proses  stemming  dilakukan  dengan  cara  menghilangkan  semua imbuhan  ( affixes )  baik  yang  terdiri  dari  awalan  ( prefixes ),  sisipan  ( infixes ),  akhiran ( suffixes ) dan kombinasi dari awalan dan akhiran ( confixes ) pada kata turunan. Penelitian  ini  akan  menggunakan  pendekatan Content  Based  Filtering .  Sistem  akan memilih dan melakukan peringkat item berdasarkan kesamaan profil pengguna dan profil item.  Keuntungan  dari  pendekatan  ini  yaitu  pengguna  mendapatkan  wawasan  tentang mengapa  suatu  item  dianggap  relevan  untuk  mereka,  karena  konten  di  setiap  item  telah diketahui  dari  representasinya  Kesamaan  antara  representasi  dari  pengguna  dan representasi  dari  item  akan  didasarkan  pada  prinsip  kedekatan  yang  menyatakan  bahwa jarak dari dua deskripsi item secara langsung berkaitan dengan kesamaan mereka .
Selain  itu  minat  atau  preferensi  pengguna  juga  diwakili  oleh  serangkaian  fitur  yang sama yang disebut sebagai profil pengguna. Rekomendasi dibuat dengan membandingkan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 610-621
portofolio  mahasiswa  dengan  deskrispi  lowongan  yang  dinyatakan  dalam  set  fitur  yang sama.  Pendekatan  paling  sederhana  untuk  rekomendasi  berbasis  konten  yaitu  dengan menghitung  kesamaan  profil  pengguna  dengan  setiap  item.  Salah  satu  cara  untuk merepresentasikan  agar  dapat  digunakan  sebagai  komponen  pembelajaran  yaitu  dengan Vector Space Model .
Vector  Space  Model ( VSM )  adalah  metode  untuk  melihat  tingkat  kedekatan  atau kesamaan  ( similarity )  term  dengan  cara  pembobotan  term.  Dokumen  dipandang  sebagi sebuah vektor yang  memiliki magnitude (jarak) dan direction (arah). Pada Vector Space Model, sebuah istilah direpresentasikan dengan sebuah dimensi dari ruang vektor.  Ruang vector  ini  digunakan  untuk  membangun  model  klasifikasi  dan  system  rekomendasi berbasis konten.
Sistem  pencocokan  lowongan  MSIB  dengan  portofolio  mahasisa  ditujukan  untuk merekomendasikan  pelamar  MSIB  mendapatkan  lowongan  yang  sesuai,  sistem melibatkan dua mode yang masing-masing disebut sebagai mode penyaringan kolaboratif ( Cf )  dan  mode  mulai    dingin  ( Cs ).  Masukannya  mencakup  matriks  kolaboratif 𝑴 yang merekam  portofolio  dari  pelamar  MSIB  dan  pengumuman  lowongan  MSIB.  Kerangka lengkap untuk model yang diusulkan ditunjukkan pada Gambar 1 dibawah ini.
Gambar 1. Model Sistem Rekomendasi
Data portofolio untuk tempat
magang diambil dari website https://kampusmerdeka.kemdikbud.go.id.  Data  tempat  magang  yang  digunakan  sebanyak 76 lokasi magang.
Gambar 2. Data tempat magang (kampusmerdeka)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 610-621
Sementara  berikut  nama  data  portofolio  untuk  nama  program,  nama  perusahaan  dan alamat.
Ganbar 3. Data portofolio program, nama perusahaan dan alamat.
Selanjutnya  dilakukan  proses  pembersihan  data.  Proses  pembersihan  data  dilakukan untuk  membuang  tanda  baca  dan  simbol-simbol  selain  alphabet.  Setelah  proses pembersihan  data  kemudian  dilakukan  proses  Tokenisasi  yang  merupakan  proses pemisahan  suatu  rangkaian  karakter  berdasarkan  karakter  spasi  atau  tanda  baca. Kemudian  dilanjutkan  proses Stopword  Removal yang  merupakan  proses  penghapusan term  yang  tidak  memiliki  arti  atau  tidak  relevan.  Setelah  itu  proses Stemming yang digunakan  untuk  mengubah  term  yang  masih  melekat  dalam  term  tersebut  sebagai awalan,  sisipan,  dan  akhiran.  Proses  stemming  dilakukan  dengan  cara  menghilangkan semua imbuhan ( affixes ) baik yang terdiri dari awalan ( prefixes ), sisipan ( infixes ), akhiran ( suffixes ) dan kombinasi dari awalan dan akhiran ( confixes ) pada kata turunan.
Gambar 4. Cuplikan Program Stemming
Selanjutnya  dihitung Term  Frequency ( TF ) dan Inverse  Document  Frequency ( IDF ) . Term  Frequency merupakan  frekuensi  kemunculan  term i pada  dokumen j dibagi  dengan total term pada dokumen j. Ditulis dalam rumus :
(1)
Inverse  Document  Frequency ( IDF )  berguna  menghitung  bobot  suatu term jika kemunculannya banyak tersebar diseluruh dokumen. Dituliskan dalam rumus :
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 610-621
(2)
Perhitungan cosine  similarity digunakan  untuk  menghitung  kemiripan  profil  mahasiswa dengan tempat magang atau studi independent. Adapun rumus cosine similarity adalah :
(3)
Implementasi dalam kode Bahasa Python adalah sebagai berikut :
Gambar 5. Perhitungan cosine similarity dengan Python
Kinerja sistem rekomendasi berbasis konten didokumenkan dengan mengukur tingkat presisi dan recall . Precision ( P ) , recall ( R ) , F-measure biasa digunakan untuk evaluasi kinerja penelitian CBRS. Presisi adalah rasio jumlah dokumen yang relevan dalam hasil k pertama  dengan  jumlah  total  dokumen  yang  diambil ( TR N )[19].  Hasil  yang  muncul merupakan  prediksi  rekomendasi  tempat  magang  yang  sesuai  dengan  portofolio mahasiswa  berdasarkan cosine  similiaritas .  Dalam  hal  ini  diurutkan  mulai  dari  yang memiliki kesesuaian paling sesuai hingga paling rendah.
Kinerja sistem rekomendasi berbasis konten didokumenkan dengan mengukur tingkat presisi dan recall . Precision ( P ) , recall ( R ) , F-measure biasa digunakan untuk evaluasi kinerja penelitian CBRS. Presisi adalah rasio jumlah dokumen yang relevan dalam hasil k pertama  dengan  jumlah  total  dokumen  yang  diambil ( TR N )[19]. Ukuran  akurasi  dilihat menggunakan  presisi,  sedangkan  ukuran akurasi adalah recall .  Presisi  (P) dan  recall (R) dihitung dengan rumus (1) dan (2)
TR tp tp P N tp fp   
(4)
tp menyatakan dokumen yang relevan yang terambil dan fp menyatakan dokumen yang terambil tetapi tidak relevan.
Recall (R) dinyatakan sebagai rasio dokumen relevan yang diambil dengan banyaknya dokumen yang relevan dalam database .
RI tp tp R N tp fn    (5)
tp menyatakan dokumen yang relevan yang terambil dan RI N menyatakan dokumen yang relevan  di database . RI N didapatkan  dari  harga tp fn  , fn menyatakan  banyaknya dokumen yang sebenarnya termasuk dalam kelompok yang relevan tetapi tidak terambil.
F-Measure digunakan  untuk  mengukur  rerata harmonic P  dan  R,  dinyatakan  dengan rumus (3).  Harga F -measure menandakan prediksi yang lebih baik. P and R adalah harga dari presisi dan recall .
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 610-621
. 2 P R F P R  
(6)
Harga precision,  recall  dan  F-measure yang  tinggi  (mendekati  1.0)  menunjukkan sistem temu kembali informasi bekerja  dengan efektif [20]. Hal ini dapat diartikan bahwa sistem mampu menyajikan informasi yang relevan [21].
Hasil  uji  coba  query  menggunakan  data  transkrip  mahasiswa  dari  program  studi Teknik  Informatika,  Sistem  Informasi,  Manajemen,  Akuntansi,  Teknik  Industri,  dan Sastra Inggris.
Contoh query 1: Program studi : teknik informatika KompetensiyangDikembangkan":["logika  pemrograman  struktur  data  pemrograman berorietani  obyek  sistem  database  analisa  perancangan  rekayasa  perangkat  lunak  sistem machine learning pengolahan dokumen grafika computer"],
Gambar 6. Hasil uji coba query menggunakan data transkrip mahasiswa dari program studi Teknik Informatika.
Contoh query 2: Program studi : sistem informasi "KompetensiyangDikembangkan":["logika pemrograman sistem database analisa perancangan  sistem  teknik data  mining  data  warehouse pemrograman  web  service visualisasi informasi basisdata terdistribusi"],
Gambar 7. Hasil uji coba query menggunakan data transkrip mahasiswa dari program Sistem Informasi.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 610-621
Contoh query 3: Program studi : sastra inggris "KompetensiyangDikembangkan":[' listening reading speaking writing grammar linguistics  indonesian  culture  basic  paradigm  in  culture  science  major  thoughts  in philosophy character of entrepreneur' ],
Gambar 8. Hasil uji coba query menggunakan data transkrip mahasiswa dari program studi Sastra Inggris.
Program studi : Manajemen "KompetensiyangDikembangkan":['bisnis  pengantar  manajemen  pengantar  akuntansi pengantar  ekonomi  mikro  akuntansi  keuangan  menengah    manajemen  keuangan manajemen sumber daya manusia'].
Gambar 9. Hasil uji coba query menggunakan data transkrip mahasiswa dari program studi Manajemen.
Dari hasil query didapatkan hasil Diagram Batang seperti di bawah ini.
Gambar 10. Diagram Batang hasil query pada data transkrip mahasiswa program studi Teknik Informatika, Sistem Informasi, Manajemen, Akuntansi, Teknik Industri, dan
Sastra Inggris.
Jenis  konten  yang  kemungkinan  besar  mengarah  pada  kecocokan  magang  /  studi independen yang berhasil akan bergantung pada tujuan dan persyaratan khusus dari sistem rekomendasi  magang  /  studi  independen.  Jenis  konten  yang  menghasilkan  rekomendasi magang / studi independen yang akurat dan relevan:
a) Persyaratan  magang  /  studi  independen  yang  terperinci  dan  akurat:  Agar  sistem rekomendasi  magang  /  studi  independen  berbasis  konten  dapat  membuat rekomendasi yang akurat, persyaratan magang / studi independen harus terperinci dan  akurat.  Ini  dapat  mencakup  informasi  tentang  keterampilan  dan  pengalaman yang  dibutuhkan,  tanggung  jawab  magang  /  studi  independen,  dan  kualifikasi serta pendidikan yang dibutuhkan.
b) Informasi  mahasiswa  terkini:  Agar  sistem  berbasis  konten  dapat  membuat rekomendasi  yang  relevan,  informasi  tentang  pengalaman  kerja  dan  pendidikan mahasiswa di masa lalu harus mutakhir dan akurat. Ini dapat mencakup informasi tentang keterampilan dan pengalaman mahasiswa, serta pendidikan atau pelatihan terkait yang telah mereka terima.
c) Rekomendasi  magang  /  studi  independen  yang  relevan  dan  beragam:  Untuk memberikan layanan yang berharga bagi mahasiswa, sistem rekomendasi magang /  studi independen  berbasis  konten  harus  dapat  membuat  rekomendasi  magang  / studi  independen  yang  relevan  dan  beragam.  Ini  dapat  mencakup  berbagai magang / studi independen di industri yang berbeda dan dengan persyaratan yang berbeda,  untuk  menyediakan  berbagai  pilihan  bagi  mahasiswa  untuk dipertimbangkan.
Ada  beberapa  manfaat  dari  sistem  rekomendasi  magang  /  studi  independen  berbasis konten untuk mahasiswa. Manfaat ini meliputi:
a) Rekomendasi  yang  dipersonalisasi:  Sistem  rekomendasi  magang  /  studi independen  berbasis  konten  dapat  memberikan  rekomendasi  magang  /  studi independen  yang  dipersonalisasi  kepada  mahasiswa  berdasarkan  pengalaman kerja dan pendidikan mereka sebelumnya. Ini dapat membantu mahasiswa untuk mengidentifikasi  peluang  kerja  yang  mungkin  cocok  untuk  keterampilan  dan pengalaman  mereka,  dan  dapat  menghemat  waktu  dan  upaya  mereka  dalam proses pencarian kerja.
b) Variasi  rekomendasi  yang  lebih  banyak:  Karena  sistem  berbasis  konten  dapat merekomendasikan  magang  /  studi  independen  yang  serupa,  tetapi  tidak  harus identik  dengan,  magang  /  studi  independen  yang  sebelumnya  dimiliki  oleh
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 610-621
mahasiswa,  sistem  ini  dapat  memberikan  variasi  rekomendasi  yang  lebih  besar. Ini  dapat  membantu  mencegah  sistem  terjebak  dalam  "gelembung  filter"  yang hanya  merekomendasikan  jenis  magang  /  studi  independen  yang  sama  berulang kali.
c) Tidak perlu data mahasiswa lain: Sistem rekomendasi magang / studi independen berbasis  konten  tidak  memerlukan  data  mahasiswa  lain  untuk  membuat rekomendasi.  Ini  membuatnya  sangat  berguna  dalam  situasi  di  mana  data mahasiswa terbatas atau ketika data mahasiswa tidak tersedia.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  dari  hasil  pengujian  dan  analisis  dari  implementasi  yang  telah dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  berdasarkan  hasil  pengujian  dan  analisis  dari implementasi  yang  telah  dilakukan.  Jenis multiple  seeds  queri cukup  berpengaruh terhadap  hasil  rekomendasi  film  menggunakan content  based  filtering dengan  fitur judul, genre ,  dan  sinopsis,  pembobotan TF-IDF ,  dan cosine  similarity . multiple seeds queri memperkuat nilai bobot untuk term yang ada pada ke semua kuer i yang memungkinkan untuk mendapat hasil rekomendasi dengan tema yang sama. multiple seeds  queri memperbanyak  jumlah  term  dan  genre  sehingga  melebarkan  hasil rekomendasi  terhadap  film  dengan  tema  yang  berbeda.  Dari  evaluasi  yang  telah dilakukan  dengan  metode  MAP@K  kepada  tiga  pengguna.  Tingkat  akurasi  dari penggunaan  metode content  based  filtering dalam  sistem  rekomendasi  film  dengan fitur judul, genre , dan sinopsis, pembobotan TF-IDF , dan cosine similarity dihitung mencapai  0.823254  untuk  jenis single  queri dan  0.7500556  untuk  jenis multiple seeds queri .
Pembuatan sistem pemberi rekomendasi berbasis konten melibatkan pendefinisian tujuan  dan  persyaratan  sistem,  mengumpulkan  dan  membersihkan  data, mengembangkan  dan  menerapkan  algoritme  rekomendasi,  mengeval uasi  dan menguji  sistem,  serta  menerapkan  dan  memeliharanya  dari  waktu  ke  waktu . Sistem rekomendasi  magang  /  studi  independen  berbasis  konten  bekerja  dengan menggunakan  algoritme  untuk  menganalisis  karakteristik  mahasiswa  dan  peluang kerja  serta  membuat  rekomendasi  magang  /  studi  independen  yang  dipersonalisasi kepada  mahasiswa  berdasarkan  pengalaman  kerja  dan  pendidikan  mereka sebelumnya.
Keberhasilan  sistem  rekomendasi  magang  /  studi  independen  berbasis  konten akan bergantung pada kualitas dan relevansi konten yang digunakan untuk membuat rekomendasi.  Dengan  memastikan  bahwa  persyaratan  magang  /  studi  independen dan  informasi  mahasiswa  terperinci,  akurat,  dan  terkini,  dimungkinkan  untuk mengembangkan  sistem  yang  dapat  memberikan  rekomendasi  magang  /  studi independen  yang  berharga  dan  efektif.  Sistem  rekomendasi  magang  /  studi independen  berbasis  konten  dapat  memberikan  manfaat  berharga  bagi  mahasiswa dengan  membantu  mereka  mengidentifikasi  peluang  kerja  yang  mungkin  cocok untuk  keterampilan  dan  pengalaman  mereka,  dan  dengan  memberikan  lebih  banyak variasi rekomendasi kerja.

## Daftar Pustaka
[1] Neni  Herlina,  2021,  Delapan  Kegiatan  Diluar  Program  Studi,  dikti.kemdikbud, https://dikti.kemdikbud.go.id/epustaka/delapan-kegiatan-diluar-program-studi/
[2] Saputro,  Bagus  Ardi,  et  al.  "Partisipasi  Program  Studi  Di  Universitas  Pgri Semarang  Dalam  Implementasi  Program  Merdeka  Belajar  Kampus  Merdeka (Mbkm)." Dimensi Pendidikan 17.3 (2021).
[3] Rochana,  Rochana,  R.  M.  Darajatun,  and  Muhamad  Arief  Ramdhany.  "Pengaruh implementasi  kebijakan  kampus  merdeka  terhadap  minat  dan  keterlibatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 610-621
mahasiswa."  Journal  of  Business  Management  Education  (JBME)  6.3  (2021):  11- 21.
[4] Al Idrus, Shofiyah, et al. "An Automated Portfolio for Job Opportunities." 2021 7th International  Conference  on  Electrical,  Electronics  and  Information  Engineering (ICEEIE). IEEE, 2021.
[5] Lorenzo,  George,  and  John  Ittelson.  "An  overview  of  e-portfolios."  Educause learning initiative 1.1 (2005): 1-27..
[6] Shaha  T  Al-Otaibi  and  Mourad  Ykhlef.  A  survey  of  job  recommender  systems. International Journal of the Physical Sciences, 7(29):5127–5142, 2012.
[7] Rémy  Kessler,  Nicolas  Béchet,  Mathieu  Roche, Juan-Manuel Torres-Moreno, and Marc  El-Bèze.  A  hybrid  approach  to  managing  job  offers  and  candidates.  Inf. Process. Manage., 48(6).
[8] V.  Senthil  Kumaran  and  A.  Sankar.  Towards  an  automated  system  for  intelligent screening  of  candidates  for  recruitment  using  ontology  mapping  expert.  Int.  J. Metadata Semant. Ontologies, 8(1):56–64, 2013.
[9] Yu,    Ti.   "E‐portfolio,   a  valuable   job   search  tool  for  college  students." Campus-Wide Information Systems (2012).
[10] Yancey,   K.B.   “Digitized  student portfolios”,  in  Cambridge, B.L. et al.  (Eds), Electronic  Portfolio:  Emerging  Practices  in  Student,  Faculty,  and    Institutional Learning,    American  Association  for  Higher  Education,  Washington,  DC,  pp.  15- 30.(2001)
[11] Ward,  C.   and  Moser,  C.   ,  “E-portfolios   as  a  hiring  tool:   do  employers really  care?”, EDUCAUSE Quarterly, Vol. 4, pp. 13-14.(2008)
[12] Kessler, Rémy, et al. "A hybrid approach to managing job offers and candidates." Information processing & management 48.6 (2012): 1124-1135.
[13] V.  Senthil  Kumaran  and  A.  Sankar.  Towards  an  automated  system  for  intelligent screening  of  candidates  for  recruitment  using  ontology  mapping  expert.  Int.  J. Metadata Semant. Ontologies, 8(1):56–64, 2013.
[14] Ioannis    Paparrizos,    B.    Barla    Cambazoglu,    and    Aristides    Gionis.    Machine learned    job  recommendation.  In  Proc.  ACM  Conference  on  Recommender Systems,  RecSys ’11, 2011.
[15] Xing  Yi, James  Allan,  and  W.  Bruce  Croft.  Matching  resumes  and  jobs  based  on relevance  models.  In  Proc.  SIGIR  Conference  on  Research  and  Development  in Information Retrieval, pages 809–810. ACM, 2007.
[16] Breiman, Leo. "Random forests." Machine learning 45.1 (2001): 5-32.
[17] Rish,I.,etal.,.Anempirical  study  of  the  naïve  bayes  classifier,  in:IJCAI2001 workshop on empirical methods in artificial intelligence,pp.41–46. 2001.
[18] Nasrabadi,N.M.,2007.Pattern recognition and machine learning. Journal ofelectronic imaging 16,049901
[19] Sch¨olkopf,B.,Smola,A.J.,Bach,F.,etal.,2002.Learningwithkernels:supportvectorma chines,re gularization,optimization,andbeyond.MITpress
[20] Sak  H,  Senior  A,  Beaufays  F  (2014)  Long  short-term  memory  recurrent  neural network  architectures  for  large  scale  acoustic  modeling.  In:  Fifteenth  annual conference of the international speech communication association.