## Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia
Vol.13, No.2, Tahun  2019 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)

## Pembuatan Sistem Pencarian Pekerjaan Menggunakan TF-IDF
Arif Tirtana 1 , Adnan Zulkarnain 2 , Yohanes Dwi Listio 3
STIKI Malang
1 arif.tirtana@stiki.ac.id, 2 adnan.zulkarnain@stiki.ac.id, 3 yohanes@stiki.ac.id
ABSTRAK .Seiring berjalannya waktu, kehidupan manusia terus mengalami perubahan.Begitu pula untuk konteks pekerjaan manusia  sebagai  kegiatan  untuk  pemenuhan  kebutuhan.  Namun  dalam  proses  penyampaian  informasi  pekerjaan  masih terkendala  proses  penyampaian  informasi  dari  penyedia  pekerjaan  kepada  pencari  pekerjaan,  sehingga  berdampak  kepada para  pencari  pekerjaan  yang  kesulitan  untuk  mendapat  informasi  tentang  lowongan  pekerjaan,  maupun  proses  pendaftaran pada pekerjaan sesuai dengan keinginan pencari kerja. Dari permasalahan diatas maka diperlukan sebuah keterbaruan dalam mempermudah  para  pencari  pekerjaan  dalam  pencarian  pekerjaan  ini,  dalam  hal  ini  pencarian  lowongan  pekerjaan.Pada penelitian  ini  dibuat  sebuah  mesin  pencari  untuk  memudahkan  para  pencari  kerja  dalam  mendapatkan  informasi  pekerjaan sesuai  dengan  kata  kunci  yang  dimasukkan  oleh  pengguna,  menggunakan  metode  TF-IDF.  Hasil  pengujian  sistem menunjukkan  metode  TF-IDF  lebih  lama  dalam  proses  pencarian  dibandingkan  dengan full  query tetapi  memberikan  hasil pencarian yang lebih relevan dibandingkan dengan full query . Kata Kunci : mesin pencari, pekerjaan, information retrieval, TF-IDF .
ABSTRACT . Over  time,  human  life  continues  to  change.  Likewise  for  the  context  of  human  work  as  an  activity  to  fulfill needs.  However,  in  the  process  of  delivering information  work  is still  constrained  by  the  process of  delivering information from job providers to job seekers, thus impacting job seekers who have difficulty getting information about job vacancies, as well as the process of registering for jobs in accordance with the wishes of job seekers. From the problems above, we need an update to make it easier for job seekers to find jobs, in this case the search for job vacancies. In this study a search engine was created to make it easier for job seekers to get job information in accordance with the keywords entered by users, using the TF-IDF method. The results of the system testing show that the TF-IDF method is longer in the search process compared to the full query but provides more relevant search results than the full query.
Keywords : search engine, job, information retrieval, TF-IDF.

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  data  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  tingkat  pengangguran  terbuka  di  Indonesia  (TPT)  pada bulan  Februari  2019  sebesar  5,01%  dari  jumlah  penduduk  Indonesia  usia  kerja  yaitu  sebesar  6,82  juta  orang, jumlah tersebut sudah mengalami peningkatan jika dibandingkan dengan jumlah TPT pada Februari 2018 yakni sebesar  5,13%  dari  jumlah  penduduk  usia  kerja  yaitu  sebesar  6,87  juta  orang,  dari  data  tersebut  jumlah  TPT berkurang sebanyak 50 ribu orang(Statistik, 2019).Namun jumlah TPT sebanyak 6,82 juta orang tersebut bukan jumlah yang sedikit, dan harus diperbaiki dari waktu ke waktu. Ada beberapa faktor yang menjadi kendala ketika mencari pekerjaan dan pada akhirnya  mempengaruhi seseorang dalam  mencari pekerjaan, salah satunya adalah sulitnya untuk mendapat informasi lengkap mengenai lowongan pekerjaan (Anissatush Sholiha, Rochdi Wasono, 2010).
Mesin  pencari  merupakan  sebuah  alat  bantu  yang  digunakanuntuk  membantu  pengguna  dalam  mencari informasi  sesuai  dengan  kata  kunci  ( keyword) yang  dimasukkan.  Mesin  pencari  yang  handal  memiliki kemampuan untuk menampilkan informasi yang tepat dan juga akurat  (Putu Wuri Handayani, I Made Wiryana, 2017).Mesin pencari atau sering disebut dengan sistem temu kembali ( information retrieval system) yang ada saat ini  telah  banyak  dibuat,  namun  tidak  semua  mesin  pencari  memberikan  hasil  pencarian  yang  relevansehingga menyebabkan  sulitnya  masyarakat  untuk  mendapat  informasi  yang  cepat  dan  akurat(Amin  &  Purwatiningtyas, 2015).Oleh  karena  itu  diperlukan  adanya  metode  untuk  memperbaiki  kekurangan  tersebut.  Salah  satu  metode yang memiliki kemampuan tersebut adalah metode TF-IDF (Fitri, 2017).Dari penjelasan yang telah disampaikan sebelumnya,  maka  dalam  penelitian  ini  akan  membuat  sistem  pencarian  pekerjaan  menggunakan  TF-IDF  yang diberi nama JobFinder.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dari  studi  literatur  dan  penelitian  terkait  sebelumnya,  maka  pada  penelitian  ini  disusun  metodologi penelitian  yang  dibagi  menjadi  beberapa  tahap,  antara  lain  pada  tahap  pertama  dilakukan  studi  literaturyang mencakup  kajian  penelitian  terdahulu  terkait  dengan  pembuatan  mesin  pencari, information  retrieval ,  dan
mempelajari perhitungan dan algoritma  metode Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF). Pada tahap  kedua  dilakukan  tahap  pengumpulan  data  ( crawling  data )dengan  menggunakan tools yang  disematkan dalam browser yaitu  menggunakan  Web  Scrapper,  proses  pengumpulan  data  ( crawling) pencarian pekerjaandiambil  dari  5 website pencarian  pekerjaan,  antara  lain jobstreeet.com,  jobsdb.com,  karir.com, careerbuilder.com dan jobsid.com .Adapun tahapan pengumpulan data terdapat pada gambar 1 di bawah ini.
Start Setting Web Scrapper Pada Browser Proses crawling url pada website Menyiapkan url dan fitur yang ingin diambil Menyiapkan browser yang digunakan Data url tersimipan Konversi data menjadi .csv Data lowongan pekerjaan End Gambar 1 Alur Pengumpulan Data
Tahap ketiga yaitu tahap seleksi data, apakah data yang telah dikumpulkan sebelumnya sudah sesuai atau masih  perlu  perbaikan,  jika  data  yang  dikumpulkan  telah  sesuai  maka  dilanjutkan  pada  tahap  pembuatan program, dan jika data yang dikumpulkan belum sesuai maka dilakukan tahap crawling data ulang. Setelah tahap pengumpulan  data  dilakukan,  perlu  dilakukan  perhitungan  manual  untuk  menyusun  algoritma  pemrograman dengan menggunakan bahasa PHP dengan framework CodeIgniter. Adapun contoh perhitungan  (Tirtana, 2019) menggunakan TF-IDF sebagai berikut:

## Contoh daftar pekerjaan
1. job kebutuhan on-site support engineer pada project infrastructure lokasi penempatan jakarta spesifikasi s1 teknik informatika ilmu komputer teknik industri sma smk diploma tidak diproses syarat ipk minimal 3,00 diutamakan  dapat  berkomunikasi  dengan  baik  bersedia  bertugas  travelling  ke  seluruh  wilayah  indonesia sehat jasmani dan rohani
2. requirements education degree d1 s1 gender female, age 30 years working time full time currently living in jakarta or surrounding area skill and experience in using fluent in japanese language intermediate to advance  fluent  in  english  basic  to  intermediate  skill  in  using  office  word  excel  internet  and  email  good interpersonal and communication skills good teamwork and hard worker
3. persyaratan dan kemampuan yang dibutuhkan pria wanita maksimal 28 tahun, belum menikah pendidikan s1  sistem  informasi  teknik  informatika  dengan  ipk  minimal  2,75  memiliki  kemampuan  dasar pemrograman  yang  kuat  menguasai  database  oracle  menguasai  pembuatan  tabel  index  prosedur  function menguasai pemrograman dengan developer 2000 form report grafik memiliki loyalitas dan motivasi yang tinggi  komunikatif  kreatif  dan  inisatif  mampu  bekerja  sama  dalam  tim  berorientasi  kepada  target pengalaman tidak diutamakan
4. job on site support engineer for infrastructure project work location jakarta specification bachelor degree of  computer  science  information  engineering  information  system  diploma  or  high  school  degree  will  be not processed male  minimum 25 years old minimum  gpa 3.00 at leats 3 years of experience in the same field having knowledge on computer networking, such as lan wan tcp ip pc mastering office applications able  to  speak  english  have  good  communication  and  able  to  work  hard  willing  to  be  placed  around Indonesia
5. requirements memiliki  pengalaman  1-2  tahun  di  bidang  research  development  it  atau  it  operations memiliki pengalaman dengan berbagai os windows unix linux dsb serta client server deployment memiliki pengalaman  dengan  berbagai  jenis security  devices dan banking  peripheral mampu  bekerja  secara independen ataupun dalam kelompok
Dari  daftar  pekerjaan  di  atas  dilakukan  perhitungan  menggunakan  metode  TF-IDF  sesuai  dengan persamaan 1 sampai 4 di atas. Detail perhitungan dengan menggunakan keyword “Teknik Informatika” terdapat pada tabel 1 di bawah ini.

## Tabel 1 Perhitungan TF-IDF
Unique Words Doc.
Freq Term Freq Unique Words Doc.
Freq Term Freq ID. 1 ID. 2 ID. 3 ID. 4 ID. 5
ID. 1 ID. 2 ID. 3 ID. 4 ID. 5 Word Counts 74 59 66 81 43
Word Counts
74 59 66 81 43
job
2 0.0135 0 0 0.0123 0 dibutuhkan 1 0 0 0.0152 0 0 kebutuhan 1 0.0135 0 0 0 0 pria 1 0 0 0.0152 0 0 on-site 1 0.0135 0 0 0 0
tahun, 1 0 0 0.0152 0 0 support 2 0.0135 0 0 0.0123 0 belum 1 0 0 0.0152 0 0 engineer 2 0.0135 0 0 0.0123 0 menikah 1 0 0 0.0152 0 0 pada 1 0.0135 0 0 0 0
pendidikan 1 0 0 0.0152 0 0 project 2 0.0135 0 0 0.0123 0 sistem 1 0 0 0.0152 0 0 infrastructure 2 0.0135 0 0 0.0123 0 informasi 1 0 0 0.0152 0 0 lokasi 1 0.0135 0 0 0 0 2,75 1 0 0 0.0152 0 0 penempatan 1 0.0135 0 0 0 0
dasar 1 0 0 0.0152 0 0 jakarta 3 0.0135 0.0169 0 0.0123 0 pemrograman 1 0 0 0.0005 0 0 spesifikasi 1 0.0135 0 0 0 0 kuat 1 0 0 0.0152 0 0 s1 3 0.0135 0.0169 0.0152 0 0 database 1 0 0 0.0152 0 0 teknik 2 0.0004 0 0.0152 0 0
oracle 1 0 0 0.0152 0 0 informatika 2 0.0135 0 0.0152 0 0 pembuatan 1 0 0 0.0152 0 0 ilmu 1 0.0135 0 0 0 0
tabel
1 0 0 0.0152 0 0 komputer 1 0.0135 0 0 0 0
index
1 0 0 0.0152 0 0 industri 1 0.0135 0 0 0 0 prosedur 1 0 0 0.0152 0 0 sma 1 0.0135 0 0 0 0 function 1 0 0 0.0152 0 0 smk 1 0.0135 0 0 0 0 developer 1 0 0 0.0152 0 0 diploma 2 0.0135 0 0 0.0123 0 2000 1 0 0 0.0152 0 0 tidak 2 0.0135 0 0.0152 0 0 form 1 0 0 0.0152 0 0 diproses 1 0.0135 0 0 0 0 report 1 0 0 0.0152 0 0 syarat 1 0.0135 0 0 0 0 grafik 1 0 0 0.0152 0 0 ipk 2 0.0135 0 0.0152 0 0 loyalitas 1 0 0 0.0152 0 0 minimal 2 0.0004 0 0.0152 0 0 motivasi 1 0 0 0.0152 0 0 3,00 1 0.0135 0 0 0 0 tinggi 1 0 0 0.0152 0 0 diutamakan 2 0.0135 0 0.0152 0 0 komunikatif 1 0 0 0.0152 0 0 memiliki 3 0.0135 0 0.0005 0 4E-05 kreatif 1 0 0 0.0152 0 0 pengalaman 3 0.0135 0 0.0152 0 4E-05 inisiatif 1 0 0 0.0152 0 0 3 2 0.0135 0 0 0.0123 0 sama 1 0 0 0.0152 0 0 tahun 2 0.0004 0 0 0 0.0233 tim 1 0 0 0.0152 0 0 wanita 2 0.0135 0 0.0152 0 0 berorientasi 1 0 0 0.0152 0 0
usia 1 0.0135 0 0 0 0 kepada 1 0 0 0.0152 0 0 maksimal 2 0.0135 0 0.0152 0 0 target 1 0 0 0.0152 0 0 28 2 0.0135 0 0.0152 0 0 on
1 0 0 0 0.0003 0 menguasai 2 0.0135 0 1E-05 0 0 site
1 0 0 0 0.0123 0 aplikasi 1 0.0135 0 0 0 0 for
1 0 0 0 0.0123 0 office 3 0.0135 0.0169 0 0.0123 0 work 1 0 0 0 0.0003 0 mampu 3 0.0004 0 0.0152 0 0.0233 location 1 0 0 0 0.0123 0 bekerja 3 7E-06 0 0.0152 0 0.0233 specification 1 0 0 0 0.0123 0 dalam 3 0.0135 0 0.0152 0 0.0233 bachelor 1 0 0 0 0.0123 0 bidang 2 0.0135 0 0 0 0.0233 of 1 0 0 0 0.0003 0 dokumentasi 1 0.0135 0 0 0 0
computer 1 0 0 0 0.0003 0 berbahasa 1 0.0135 0 0 0 0 science
1 0 0 0 0.0123 0 inggris 1 0.0135 0 0 0 0
information 1 0 0 0 0.0003 0 teliti 1 0.0135 0 0 0 0 engineering
1 0 0 0 0.0123 0 dan 3 7E-06 0 1E-05 0 0.0233
system 1 0 0 0 0.0123 0 dengan 3 0.0004 0 0.0005 0 0.0011 high
1 0 0 0 0.0123 0 deadline 1 0.0135 0 0 0 0 school 1 0 0 0 0.0123 0 sanggup 1 0.0135 0 0 0 0 will 1 0 0 0 0.0123 0 keras 1 0.0135 0 0 0 0 be 1 0 0 0 0.0003 0 dapat 1 0.0135 0 0 0 0 not 1 0 0 0 0.0123 0 berkomunikasi 1 0.0135 0 0 0 0 processed
1 0 0 0 0.0123 0 baik 1 0.0135 0 0 0 0 male 1 0 0 0 0.0123 0 bersedia 1 0.0135 0 0 0 0 minimun
1 0 0 0 0.0123 0 bertugas 1 0.0135 0 0 0 0 25 1 0 0 0 0.0123 0 travelling 1 0.0135 0 0 0 0 old 1 0 0 0 0.0123 0 ke 1 0.0135 0 0 0 0 minimum
1 0 0 0 0.0123 0 seluruh 1 0.0135 0 0 0 0 gpa 1 0 0 0 0.0123 0 wilayah 1 0.0135 0 0 0 0 3 1 0 0 0 0.0123 0 indonesia 2 0.0135 0 0 0.0123 0
at 1 0 0 0 0.0123 0 sehat 1 0.0135 0 0 0 0 least
1 0 0 0 0.0123 0 jasmani 1 0.0135 0 0 0 0 the 1 0 0 0 0.0123 0 rohani 1 0.0135 0 0 0 0
same 1 0 0 0 0.0123 0 requirements 2 0 0.0169 0 0 0.0233 field 1 0 0 0 0.0123 0 education 1 0 0.0169 0 0 0 having 1 0 0 0 0.0123 0 degree 2 0 0.0169 0 0.0003 0 knowledge 1 0 0 0 0.0123 0 d1 1 0 0.0169 0 0 0 networking, 1 0 0 0 0.0123 0 gender 1 0 0.0169 0 0 0 such 1 0 0 0 0.0123 0 female. 1 0 0.0169 0 0 0 as 1 0 0 0 0.0123 0 age 1 0 0.0169 0 0 0 lan 1 0 0 0 0.0123 0 30 1 0 0.0169 0 0 0 wan 1 0 0 0 0.0123 0 years 2 0 0.0169 0 0.0003 0 tcp 1 0 0 0 0.0123 0 working 1 0 0.0169 0 0 0 ip 1 0 0 0 0.0123 0 time 1 0 0.0006 0 0 0 pc 1 0 0 0 0.0123 0 full 1 0 0.0169 0 0 0 mastering 1 0 0 0 0.0123 0
currently 1 0 0.0169 0 0 0 applications 1 0 0 0 0.0123 0 living 1 0 0.0169 0 0 0 able
1 0 0 0 0.0003 0 in 2 0 0 0 0.0123 0 speak 1 0 0 0 0.0123 0 or 2 0 0.0169 0 0.0123 0 have 1 0 0 0 0.0123 0 surrounding 1 0 0.0169 0 0 0 willing 1 0 0 0 0.0123 0 area 1 0 0.0169 0 0 0 placed 1 0 0 0 0.0123 0 skill 1 0 0.0006 0 0 0
around 1 0 0 0 0.0123 0 and 2 0 3E-07 0 0.0123 0 2-Jan 1 0 0 0 0 0.0233 experience 2 0 0.0169 0 0.0123 0 di 1 0 0 0 0 0.0233 using 1 0 0.0006 0 0 0 research 1 0 0 0 0 0.0233 fluent 1 0 0.0006 0 0 0 development 1 0 0 0 0 0.0233 japanese 1 0 0.0169 0 0 0 it 1 0 0 0 0 0.0011 language 1 0 0.0006 0 0 0 atau 1 0 0 0 0 0.0233 intermediate 1 0 0.0006 0 0 0
operations 1 0 0 0 0 0.0233 to 2 0 0.0006 0 6E-06 0 berbagai 1 0 0 0 0 0.0011 advance 1 0 0.0169 0 0 0 os 1 0 0 0 0 0.0233 english 2 0 0.0169 0 0.0123 0 windows 1 0 0 0 0 0.0233 basic 1 0 0.0169 0 0 0 unix 1 0 0 0 0 0.0233 word 1 0 0.0169 0 0 0 linux 1 0 0 0 0 0.0233 excel 1 0 0.0169 0 0 0 dsb 1 0 0 0 0 0.0233 internet 1 0 0.0169 0 0 0 serta 1 0 0 0 0 0.0233 email 1 0 0.0169 0 0 0
client 1 0 0 0 0 0.0233 good 2 0 0.0006 0 0.0123 0 server 1 0 0 0 0 0.0233 interpersonal 1 0 0.0169 0 0 0 deployment 1 0 0 0 0 0.0233 communication 2 0 0.0169 0 0.0123 0 jenis 1 0 0 0 0 0.0233 skills 1 0 0.0169 0 0 0
security 1 0 0 0 0 0.0233 teamwork 1 0 0.0169 0 0 0
devices 1 0 0 0 0 0.0233 hard 2 0 0.0169 0 0.0123 0 banking 1 0 0 0 0 0.0233 worker 1 0 0.0169 0 0 0 peripheral 1 0 0 0 0 0.0233 persyaratan 1 0 0 0.0152 0 0 secara 1 0 0 0 0 0.0233 kemampuan 1 0 0 0.0005 0 0 independen 1 0 0 0 0 0.0233 yang 1 0 0 1E-05 0 0 ataupun 1 0 0 0 0 0.0233 kelompok 1 0 0 0 0 0.0233
Dari hasil perhitungan pada tabel 1 perhitungan TF IDF di atas didapatkan hasil perhitungan TF-IDF pada tabel 2 berikut ini.
Tabel 2 Hasil Perhitungan TF-IDF Dokumen Nilai TF-IDF 1 0,038 2 0 3 0,082 4 0 5 0
Dari  hasil  perhitugan  TF-IDF  pada  tabel  2  di  atas,  didapatkan  bahwa  dokumen  3  memiliki  korelasi  dengan query yang  dimasukkan  oleh user paling  sesuai  dengan  nilai  0,082  dan  selanjutnya  dokumen  1  dengan  nilai 0,038. Maka hasil yang ditampilkan pada halaman hasil pencarian sesuai dengan perangkingan metode TF-IDF.
Setelah  melakukan  perhitungan  di  atas,  tahap  selanjutnya  adalah  membuat  algoritma  pemrograman  untuk mengimplementasikan metode diatas.Tahap keempat adalah pembuatan programsesuai dengan arsitektur sistem temu kembali informasi yang terdapat pada gambar 1, dan tahap terakhir adalah pengujian sistem, menggunakan metode blackbox dengan  metode  BVA.  Setelah  dilakukan  pengujian  maka  hasil  pengujian  tersebut  dilakukan analisis dan pembahasan sehingga dapat ditarik kesimpulan dari penelitian  yang telah dilakukan.Adapun detail dari metodologi penelitian terdapat pada gambar 2 di bawah ini.
Start Install add-on Web Scrapper Pada Browser Proses crawling url pada website Menyiapkan url dan fitur yang ingin diambil Menyiapkan browser yang digunakan Data url tersimipan Konversi data menjadi .csv Data lowongan pekerjaan Kajian Penelitian Terdahulu Mempelajari sistem informasi temu kembali Mencari beberapa jurnal terkait TF-IDF Mempelajari algoritma sistem Melakukan perhitungan manual Tidak Seleksi Data Data Sesuai? Ya Antarmuka Pengguna Text Operation Operasi Query Pencarian Ranking Indexing Database Teks DB Manager Module Logical view query Retrieved docs Logical view Index Inverted file User need User feedback text text Ranked docs Black Box Testing Boundary Value Analysis Analisis & Pembahasan Selesai Kesimpulan Gambar 2 Metodologi Penelian
Secara  spesifik  tahap  pengembangan  dari  model  RAD  seperti  yang  telah  dijelaskan  pada  landasan  teori terdiri  dari  tiga  tahap  yaitu,  tahap  perencanaan  kebutuhan  ( requirement  planning), tahap  desain  ( desain), dan tahap implementasi ( implementation).
Pada tahap pertama  yaitu menentukan rencana kebutuhan ( requirement planning ), antara lain kebutuhan perangkat  keras,  perangkat  lunak,  kebutuhan  input,  kebutuhan  informasi,  dan  kebutuhan  antar  muka.Adapun secara detail kebutuhan terdapat pada keterangan di bawah ini:
1. Kebutuhan Perangkat Keras
a. Prosesor : AMD Ryzen 5 2500U APU (2GHZ~3,6GHZ) b. Memori : 1228 MB DDR4 2400 MHZ c. Kartu Grafis
: AMD Radeon Vega 8 Graphics
d. Harddisk
: HDD 1 TB dan SSD 128 GB
e. Sistem Operasi : Windows 10
2. Kebutuhan Perangkat Lunak
a. XAMPP Control Panel
b. Navicat Premium 12 c. Visual Studio Code d. Browser Google Chrome e. Bahasa Pemrograman PHP dengan framework CodeIgniter

## 3. Kebutuhan Antarmuka Pengguna ( user interface)
Kebutuhan  antarmuka  pengguna  antara  lain,  tampilan  administrator,  tampilan  pengguna,  dan  tampilan hasil  pencarian  pengguna.Secara  spesifik  use  case  diagram  dari  sistem  yang  dibuat  terdapat  pada  gambar  3  di bawah ini.
Administrator Login Input Data Pekerjaan Input Keyword Pencarian Logout User <<include>> Update Delete Edit <<include>> <<include>> <<include>> Gambar 3 Use Case Diagram

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## a) Implementasi Antarmuka Pengguna
Pada halaman implementasi antarmuka pengguna ( user interface) ini terdiri dari halaman login administrator, halaman  input keyword  (query), dan  halaman  menampilkan  hasil  pencarian user. Secara  berturut  akan ditampilkan pada halaman di bawah ini.

## 1. Halaman Login Admin
Pada halaman login administrator  terdapat dua textbox, yang pertama user dapat memasukkan email yang digunakan  sebagai username dan password .Secara  lebih  detail  halaman  login  administrator  terdapat  pada gambar 4.
Gambar 4 Login Administrator

## 2. Halaman Input Keyword
Pada  halaman input  keyword terdapat  satu  buah textbox yang  berfungsi  untuk  memasukkan  input  berupa query yang  akan  diolah  oleh  sistem  pencarian  dan  kemudian  .  Secara  lebih  detail  halaman input  keyword terdapat pada gambar 5 di bawah ini.

## Gambar 5 Input Keyword

## 3. Halaman Lihat Hasil Pencarian
Pada halaman lihat hasil pencarian, user dapat melihat hasil pencarian sesuai dengan query yang dimasukkan, dan user dapat memasukkan query lain apabila ingin mencari lowongan pekerjaan dengan keyword yang lain.
Gambar 6 Halaman Menampilkan Hasil Query

## b) Pengujian Sistem
1.  Tahap  pengujian  sistem  yang  pertama  yaitu  menggunakan  metode black  box dengan  menggunakan Boundary Value Analysis (BVA). Pertama adalah menentukan skenario yang akan diujikan terutama yaitu untuk kolom textfield yang ada pada sistem.Pada tabel 3 akan dijelaskan mengenai skenario pengujian pada kolom username dan password untuk login administrator, dan pada tabel 4 akan dilakukan pengujian untuk textfield dari mesin pencari yang telah dibuat.
Tabel 3 Hasil Uji Field Username dan Password Data Sampel Username Data Sampel Password Perkiraan Hasil Hasil Kesimpulan admin admin TRUE TRUE Success Admin password FALSE FALSE Success administrator administrator FALSE FALSE Success admin1 admin FALSE
FALSE Success
Tabel 4 Hasil Uji Field Input Query Data Sampel Username Perkiraan Hasil Hasil Kesimpulan Teknik Informatika TRUE TRUE Success Programmer TRUE TRUE Success Database TRUE TRUE Success Web TRUE TRUE Success
2. Tahap pengujian sistem  yang  kedua  yaitu  membandingkan  waktu  komputasi antara sistem  menggunakan metode TF-IDF dan tanpa menggunakan ( full query). Tabel perbandingan waktu komputasi dapat dilihat pada tabel 5 di bawah ini.
Tabel 5 Perbandingan Waktu Komputasi Search Keyword Full Query TF-IDF Hasil Pencarian Waktu (s) Hasil Pencarian Waktu (s) Android Developer 1.056 0,2567 456 0,9939 IT Consultant 4.680 0,1432 1.325 0,9071 Web Designer 2.667 0,1282 697 0,9581 Web CodeIgniter 2.652 0,14 699 0,991 Sistem Analis 908 0,1294 324 0,9304 Android Web Developer 2.961 0,1557 1.013 0,8943 Rata-rata 0,1589 0,9458

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan pertama yang dapat ditarik dari penelitian yang telah dilakukan membuktikan bahwa sistem yang  telah  dibuat  terbukti  dapat  menampilkan  hasil query yang  sesuai  dengan keyword yang  dimasukkan  oleh pengguna. Kesimpulan kedua yang dapat ditarik adalah dengan penerapan metode TF-IDF terbukti bahwa hasil query yang ditampilkan menjadi lebih relevan jika dibandingkan dengan tanpa metode pembobotan ( full query). Namun  metode  TF-IDF  cenderung  memakan  waktu  yang  lebih  lama  jika  dibandingkan  dengan  tanpa  metode pembobotan  ( full  query). Dengan  rata-rata  pencarian  per  kata  kunci  ( keyword )jika  tanpa  menggunakan  metode pembobotanyang  dimasukkan  oleh  pengguna  sebesar  0,1589  detik,  sedangkan  jika  menggunakan  metode pembobotan TF-IDF sebesar 0,9458.
Saran  untuk  pengembangan  penelitian  selanjutnya  adalah  dengan  menambahkan  metode  praproses  teks seperti tokenization, stemming, stopword removal dan filtering dari database lowongan pekerjaan, yang bertujuan untuk meningkatkan kecepatan komputasi dan meningkatkan tingkat akurasi keyword pencarian. Saran lain yaitu untuk  menggunakan  metode  untuk  mengukur  kemiripan  teks  misalkan  dengan  menggunakan  metode cosine similarity.

## DAFTAR RUJUKAN
Anissatush  Sholiha,  Rochdi  Wasono,  T.  W.  U.  (2010). FAKTOR-FAKTOR  DOMINAN  YANG MEMPENGARUHI LAMA MENCARI PEKERJAAN DI SEMARANG MENGGUNAKAN . 1–8.
Fitri,  M.  (2017). Perancangan  Sistem  Temu  Balik  Informasi  Dengan  Metode  Pembobotan  Kombinasi  TF-IDF Untuk Pencarian Dokumen Berbahasa Indonesia . 41 (1), 19–25.
Putu  Wuri  Handayani,  I  Made  Wiryana,  J.-T.  M.  (2017).  Mesin  Pencari  Berbasiskan  Semantik  Untuk  Bahasa Indonesia. Jurnal Sistem Informasi MTI-UI , 4 (January), 1–12.
Ria  Melita,  Victor  Amrizal,  Hendra  Bayu  Suseno,  T.  D.  (2018).  Penerapan  Metode  Term  Frequency  Inverse Document  Frequency  (Tf-Idf)  Dan  Cosine  Similarity  Pada  Sistem  Temu  Kembali  Informasi  Untuk Mengetahui  Syarah  Hadits  Berbasis  Web  (Studi  Kasus:  Hadits  Shahih  Bukhari-Muslim). Jurnal  Teknik Informatika , 11 (2), 149–164. https://doi.org/10.15408/jti.v11i2.8623 Statistik, B. P. (2019). Berita Resmi Statistik Keadaan Ketenagakerjaan Indonesia Februari 2019 . 5 (41), 1–16.
Tirtana,  A.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelompok  Untuk  Menentukan  Penerima  AGC  Award Menggunakan Metode Simple Additive Weighting dan Borda. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT , 4 (1), 43–47. https://doi.org/10.30591/jpit.v4i1.1062