INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 3 Tahun 2023 Page 5636-5646 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Sistem Rekomendasi Magang Berbayar Menggunakan Metode Content-based Filtering
Rieza Ichlas UI Amal Sukma Putra 1 🖂 , Jati Sasongko Wibowo 2
Teknik Informatika – Unisbank Semarang
Email: riezaichlas06@gmail.com 1 🖂

## Abstrak
Media  informasi  terkait  magang  masih  sulit  didapatkan  sehingga  menyulitkan  mahasiswa  dan mahasiswi  untuk  mencari  tempat  magang.  Informasi  ini  biasanya  terdapat  pada  papan  informasi perusahaan, pamflet, brosur, media sosial dan media lainnya. Informasi yang diberikan kepada media terkadang kurang lengkap dalam memberikan persyaratan yang dibutuhkan serta cara pendaftaran yang kurang jelas. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem yang dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi kepada mahasiswa dan mahasiswa dalam mencari informasi magang berbayar  dengan  menggunakan  metode  content-based  filtering.  Sistem  rekomendasi  magang berbayar menggunakan algoritma content-based filtering yang dapat menampilkan 10 rekomendasi berdasarkan  kriteria  atau  kata  kunci  yang  dicari.  Proses  pencarian  Unicorn  Startup  Companies menggunakan  algoritma  content-based  filtering  untuk  mendapatkan  rekomendasi  paid apprenticeship yaitu perusahaan Bukalapak dengan kemiripan terbesar yaitu 0,866.
Kata Kunci: Sistem Rekomendasi Magang, Media Informasi, Content-based Filtering

## Abstract
Media information related to internships is still difficult to obtain, making it difficult for students to find internships. This information is usually found on company information boards, pamphlets, brochures, social media, and other media. The information provided to the media is sometimes incomplete in providing the required requirements, and the method of registration is unclear. This study aims to build a system that can be used to provide recommendations to students and university students seeking information on paid internships using the content-based filtering method. The paid internship recommendation  system  uses  a  content-based  filtering  algorithm  that  can  display  10 recommendations  based  on  the  criteria  or  keywords  you  are  looking  for.  The  search  process  for Unicorn  Startup  Companies  uses  a  content-based  filtering  algorithm  to  get  paid  apprenticeship recommendations, namely the Bukalapak company with the greatest similarity, namely 0.866.
Keywords: Internship Recommendation System, Media Information, Content-based Filtering

## PENDAHULUAN
Institusi  Penyelenggara  Pendidikan  di  tingkat  Sekolah  Menengah  Kejuruan  dan Perguruan  Tinggi  umumnya  menyelenggarakan  Praktek  Kerja  Lapangan  (PKL)  sebagai persiapan  untuk  masuk  ke  dunia  kerja.  Program  magang  berfungsi  sebagai  sarana  untuk mengatasi  kesenjangan  antara  pengetahuan  teoritis  dan  lingkungan  profesional  di  dunia nyata dalam bidang masing-masing (Ismail et al., 2018). Magang adalah pengalaman belajar yang membantu siswa menjadi lebih mahir dalam keterampilan lunak (Lutfia & Rahadi, 2020). Selain  itu,  magang  dapat  menambah  kualitas  diri  pemagang  dan  memperkaya  ilmu  yang belum dipelajari sebelumnya saat  pembelajaran akademik  (Wijaya, 2019). Bagi  pelajar dan mahasiswa tahun terakhir wajib mengikuti kegiatan ini karena digunakan sebagai salah satu syarat kelulusan.
Magang di perusahaan dapat dikategorikan ke dalam dua jenis yang berbeda: magang berbayar  dan  magang  tidak  berbayar.  Magang  sangatlah  diminati  oleh  para  pelajar  dan mahasiswa  karena  disamping  memperoleh  ilmu  baru,  juga  mendapatkan  uang  saku  yang dapat meringankan biaya kuliah maupun biaya untuk sehari-harinya selama magang. Saat ini, masih banyak  perusahaan  yang menyelenggarakan kegiatan magang yang tidak  berbayar padahal aturan mengenai magang berbayar di Indonesia yang tertuang pada Pasal 13 ayat (1) Peraturan  Menteri  Ketenagakerjaan  Nomor  6  Tahun  2020  mengatur  tentang penyelenggaraan  pemagangan  di  dalam  negeri  yang  mencakup  hak-hak  peserta pemagangan, termasuk pemberian uang saku. Alokasi uang saku sesuai dengan perjanjian pemagangan yang telah disepakati bersama.
Media  informasi  yang  berkaitan  dengan  magang  masih  sulit  didapatkan  sehingga menyulitkan  para  pelajar  dan  mahasiswa  dalam  melakukan  pencarian  tempat  magang. Informasi  ini  biasanya terdapat pada  papan informasi perusahaan,  pamflet,  brosur, media sosial dan media lainnya. Informasi yang diberikan pada media tersebut ada kalanya kurang lengkap  dalam  menyediakan  persyaratan  yang  dibutuhkan  maupun  cara  pendaftarannya yang kurang jelas. Terkadang pelajar dan mahasiswa ada yang belum mempunyai tempat untuk magang berbayar sesuai keahliannya dan sampai sejauh ini, belum ada sistem yang dapat memberikan rekomendasi ke pemagang dalam mencari informasi magang.
Sistem  rekomendasi  mencakup  dua  metodologi  utama,  yaitu  pemfilteran  kolaboratif dan pemfilteran berbasis konten. Penyaringan kolaboratif adalah sistem rekomendasi yang banyak digunakan yang menghasilkan rekomendasi item dengan memanfaatkan preferensi pengguna  lain.  Pendekatan  penyaringan  berbasis  konten  menyarankan  beberapa  item dengan  menilai  kemiripan  antara  item  yang  direkomendasikan  dan  item  yang  dipilih. Metodologi  ini  tetap  tidak  terpengaruh  oleh  keadaan,  terlepas  dari  apakah  item  yang dimaksud baru, belum pernah dipilih oleh pengguna mana pun, atau tidak. Menurut (Ricci et al., 2015), penggunaan metode pemfilteran berbasis konten tidak menghasilkan rekomendasi yang tidak terduga. Disarankan untuk menahan diri dari menggunakan praktik semacam itu, karena  individu  yang  mencari  item  tertentu  sering  menunjukkan  kecenderungan  untuk mengeksplorasi  item  lain  yang  memiliki  atribut  serupa.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini menggunakan pendekatan penyaringan berbasis konten.
Dalam  penelitian  (Larasati  &  Februariyanti,  2021)  pendekatan  penyaringan  berbasis konten  digunakan  untuk  memberikan  rekomendasi  produk.  Metode  ini  mengandalkan analisis deskripsi produk dan ketersediaannya. Nilai kemiripan produk yang mengandung kata kunci tertentu akan dihitung, dan produk akan diurutkan dalam urutan menurun berdasarkan nilai kemiripannya. Studi yang dilakukan oleh (Alkaff et al., 2020) menggunakan pendekatan pemfilteran berbasis konten untuk menawarkan rekomendasi buku. Metode ini melibatkan pemeriksaan  kemiripan  item  berdasarkan  fitur-fiturnya,  dengan  memanfaatkan  kemiripan pohon berbobot untuk analisis. Nilai presisi sebesar 88% diperoleh dari hasil pengujian yang diperoleh dari evaluasi 5 skenario pengujian. Penelitian yang dilakukan oleh (Fajriansyah et al., 2021) menggunakan pendekatan penyaringan berbasis konten untuk menghasilkan hasil rekomendasi dengan memeriksa kemiripan bobot istilah dalam kantong kata yang berasal dari  preprocessing  sinopsis  dan  judul  film.  Penelitian  ini  melibatkan  tiga  partisipan  dan mengumpulkan  data  sebanyak  4000  judul  film.  Hasil  pengujian  menunjukkan  nilai  akurasi sebesar  0,823254,  yang  ditentukan  dengan  menggunakan  rata-rata  presisi  rata-rata.
Penelitian  selanjutnya  menggunakan  pendekatan  penyaringan  berbasis  konten  untuk memberikan rekomendasi untuk magang yang dibayar, dengan mempertimbangkan kriteria yang diinginkan untuk posisi pekerjaan, jurusan akademis, dan lokasi magang.

## METODE PENELITIAN
Metodologi  yang  digunakan  untuk  mengumpulkan  data  untuk  menginformasikan pengembangan  sistem  adalah  metode  studi  literatur.  Metode  studi  literatur  melibatkan pengumpulan  data  melalui  pemeriksaan  literatur,  laporan,  dan  jurnal  yang  relevan  yang berkaitan dengan metode pemfilteran berbasis konten.

## Analisis Permasalahan
Permasalahan  yang  terjadi  pada  pencarian  rekomendasi  informasi  magang  berbayar adalah  media  informasi  yang  berkaitan  dengan  magang  masih  sulit  didapatkan  dan  para pelajar dan mahasiswa kesusahan dalam melakukan pencarian tempat magang yang berbayar. Informasi  tempat  magang  yang  berbayar  yang  ada  kurang  lengkap  dalam  menyediakan persyaratan yang  dibutuhkan maupun cara  pendaftarannya  yang kurang jelas.  Pelajar dan mahasiswa belum mempunyai tempat untuk magang berbayar sesuai keahliannya, dan belum adanya sistem yang memberikan kemudahan ke pemagang dalam mencari informasi magang yang  berbayar.  Dalam  upaya  mewujudkan  pencarian  rekomendasi  tempat  magang  yang berbayar  sesuai  dengan  minat  dan  keahlian  maka  diperlukan  suatu  sistem  rekomendasi tempat  magang  berbayar  yang  meliputi  pencarian  posisi  pekerjaan,  jurusan  dan  lokasi magang  menggunakan  metode content-based  filtering.  Pendekatan  pemfilteran  berbasis konten  menyarankan  beberapa  item  dengan  menilai  kemiripan  antara  item  yang direkomendasikan dan item yang dipilih. Metodologi ini tetap tidak terpengaruh oleh keadaan, terlepas dari apakah item yang dimaksud baru dan belum dipilih oleh pengguna mana pun, atau jika item tersebut bukan item baru.
Algoritma Content-based Filtering
Algoritma content-based  filtering  dalam  sistem  rekomendasi  magang  berbayar diperlihatkan seperti gambar 1
Gambar 1 Flowchart Content-based Filtering
Algoritma content-based  filtering  dalam  sistem  rekomendasi  magang  berbayar  yaitu pilih  kategori  magang  berbayar  dan  masukkan  kata  kunci  yang  akan  dicari.  Sistem  akan melakukan perubahan ke dalam lowercase, pembersihan kata kunci yang dimasukkan yang terdiri  dari  proses  tokenisasi  dan  penghilangan  kata  penghubung  ( stopword).  Hitung similaritas dengan content-based filtering dengan rumus sim (A, B) = 𝑛(𝐴 ∩𝐵) √𝑛(𝐴 ∩𝐵)
Keterangan:
sim(A,B) = Nilai similaritas dari item A dan item B n(A) = Banyaknya fitur konten item A n(B) = Banyaknya fitur konten item B
n(A ∩ B) = Banyaknya fitur konten yang terdapat pada item A dan juga  terdapat pada item B

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Halaman home seperti pada gambar 2 akan ditampilkan informasi dari perusahaan yang menyediakan magang berbayar.

## Gambar 2. Home
User dapat memilih kategori perusahaan yang menyediakan magang berbayar seperti gambar 3. Pada menu kategori akan  ditampilkan informasi nama perusahaan dan jumlah magang yang dapat diajukan oleh pelamar.

## Gambar 3. Pemilihan Kategori
Pelamar  dapat  mencari  magang  yang  diinginkan  dengan  memilih  kriteria  jurusan, kriteria kota atau kriteria posisi atau kata kunci pada menu pencarian kemudian klik tombol cari untuk menampilkan hasil pencarian seperti gambar 4.
Gambar 4. Hasil Pencarian
Halaman  detail  informasi  seperti  pada  gambar  5  akan  menampilkan  informasi lengkap  dari  perusahaan  yang  telah  dipilih.  Detail  informasi  akan  menampilkan  nama perusahaan,  alamat,  posisi  yang  dibutuhkan,  jurusan  yang  dicari,  lokasi,  uang  saku  yang diterima, tanggal masuk, periode magang  dan keterangan perusahaan. Pada halaman detail informasi, pelamar juga dapat mengajukan lamaran jika sesuai dengan kriteria yang dicari.

## Gambar 5. Detail Informasi

## Analisis
Proses  pencarian  magang  berbayar  dengan  algoritma content-based  filtering untuk lokasi pekerjaan di Jakarta Selatan yaitu :
a. Diketahui dataset magang berbayar yang ada di lokasi Jakarta Selatan diperlihatkan seperti tabel 1.
Tabel 1 Dataset Penelitian Kode Perusahaan Deskripsi P1 Bukalapak Perusahaan Ecommerce yang juga termasuk startup Unicorn P2 ByteDance Perusahaan teknologi internet Cina yang merupakan induk  TikTok P3 Royal HaskoningDKV Perusahaan konsultan independen yang mengintegrasikan teknologi digital dan solusi perangkat lunak
b. Data  perusahaan  magang  berbayar  yang  ingin  dicari  adalah  Perusahaan  Startup Unicorn (C).
c. Proses  preprocesing  yang  terdiri  dari  lowercase,  menghilangkan  stopword  dan stemming menggunkaan library Sastrawi diperlihatkan seperti tabel 2.
Tabel 2 Preprocesing No P1 P2 P3 C 1  perusahaan  perusahaan  perusahaan perusahaan 2  ecommerce  teknologi konsultan startup 3  startup internet independen unicorn 4  unicorn cina integrasi 5 induk teknologi 6 tiktok digital 7 solusi 8 perangkat 9 lunak
d. Menghitung  prosentase  similatitas  dengan  content-based  filtering  dengan  rumus sim(A,B) = n(A ∩B)/√(n(A ∩B) )
e. Langkah-langkah  perhitungan  similatitas  antara  perusahaan  magang  berbayar  (P) dengan kata kunci (C) dijelaskan sebagai berikut:
a) Hitung Jarak P1 dan C
➢ Total fitur konten dari item profile P1, n(A)= 4
➢ Total fitur konten dari item profile yang dicari, n(B)= 3
➢ Total kemiripan fitur konten dari kedua item profile adalah n(A ∩ B) =  3
➢ Nilai similaritas = 3 √4 𝑥 3 = 0,866
Tabel 3. Perhitungan Jarak P1 dan C Kode Perusahaan n(A)  n(B) n(A ∩ B) P1 perusahaan ecommerce  startup unicorn 4 3 C perusahaan startup unicorn 3 Similaritas 0,866

## b) Hitung jarak P2 dan C
➢ Total fitur konten dari item profile P2, n(A)= 6
➢ Total fitur konten dari item profile yang dicari, n(B)= 3
➢ Total kemiripan fitur konten dari kedua item profile adalah n(A ∩ B) =  1
➢ Nilai similaritas = 1 √6 𝑥 3 = 0,236
Tabel 4  Perhitungan Jarak P2 dan C Kode Perusahaan n(A)  n(B) n(A ∩ B) P2 perusahaan teknologi internet cina induk tiktok 6 1 C perusahaan startup unicorn 3 Similaritas 0,236

## c) Hitung jarak P3 dan C
➢ Total fitur konten dari item profile P3, n(A)= 9
➢ Total fitur konten dari item profile yang dicari, n(B)= 3
➢ Total kemiripan fitur konten dari kedua item profile adalah n(A ∩ B) =  1
➢ Nilai similaritas = 1 √9 𝑥 3 = 0,192

## Tabel 5 Perhitungan Jarak P3 dan C
Kode Perusahaan n(A)  n(B) n(A ∩ B) P3 perusahaan konsultan independen integrasi teknologi digital solusi perangkat lunak 9 1 C perusahaan startup unicorn 3 Similaritas 0,192
f. Kesimpulan dari hasil pencarian magang berbayar dengan lokasi Jakarta Selatan dan kata  kunci  Perusahaan  Startup  Unicron  mendapatkan  rekomendasi  sebagai perusahaan  magang  berbayar  adalah  perusahaan  Bukalapak  dengan  similaritas terbesar yaitu 0,866.
g. Hasil  pencarian  sistem  penyedia  informasi  magang  berbayar  ditampilkan  seperti gambar 6.
Gambar 6. Hasil Pencarian Pertama

## SIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  terciptanya  sistam  yang  dapat  memberikan rekomendasi magang berbayar dari kriteria yang dicari menggunakan algoritma content- based  filtering.  Sistem  rekomendasi  magang  berbayar  menggunakan  algoritma  content- based filtering dapat menampilkan 10 rekomendasi berdasarkan kriteria atau kata kunci yang dicari.  Proses  pencarian  Perusahaan  Startup  Unicorn  menggunakan  algoritma content- based filtering mendapatkan rekomendasi magang berbayar adalah perusahaan Bukalapak dengan similaritas terbesar yaitu 0,866.

## DAFTAR PUSTAKA
Alkaff, M., Khatimi, H., & Eriadi, A. (2020). Sistem Rekomendasi Buku Menggunakan Weighted Tree  Similarity  dan Content-based  Filtering.  MATRIK  J.  Manajemen,  Tek.  Inform.  Dan Rekayasa Komput, 20(1), 193 – 202.
Ernawati, E., Johar, A., & Setiawan, S. (2019). Implementasi Metode String Matching Untuk Pencarian Berita Utama Pada Portal Berita Berbasis Android (Studi Kasus: Harian Rakyat Bengkulu). Pseudocode, 6(1), 77-82.
Fajriansyah,  M.,  Adikara,  P.  P.,  &  Widodo,  A.  W.  (2021).  Sistem  Rekomendasi  Film Menggunakan Content-based Filtering. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer E-ISSN, 2548, 964X.
Februariyanti, H., Laksono, A. D., Wibowo, J. S., & Utomo, M. S. (2021). Implementasi Metode Collaborative  Filtering  Untuk  Sistem  Rekomendasi  Penjualan  Pada  Toko  Mebel. Jurnal Khatulistiwa Informatika, 9(1).
Ismail, I., Hasan, H., & Musdalifah, M. (2018). Pengembangan kompetensi mahasiswa melalui efektivitas program magang kependidikan. Edumaspul: Jurnal Pendidikan, 2(1), 124 – 132. Larasati, F. B. A., & Februariyanti, H. (2021). Sistem Rekomendasi Product Emina Cosmetics Dengan Menggunakan Metode Content-Based Filtering. Jurnal Manajemen Informatika Dan Sistem Informasi, 4(1), 45 – 54.
Lutfia,  D.  D.,  &  Rahadi,  D.  R.  (2020).  Analisis  Internship  bagi  peningkatan  kompetensi mahasiswa. Jurnal Ilmiah Manajemen Kesatuan, 8(3), 199 – 204.
Muslihudin,  M.  (2016). Analisis  dan  perancangan  Sistem  Informasi  menggunakan  model Terstruktur dan UML. Penerbit Andi.
Nugroho, B. (2013). Dasar pemograman web Php – MySQL dengan dreamweaver. Yogyakarta: Gava Media.
Nurfalah, F., & Pambudi, A. (2022). Sistem Rekomendasi Event Online Menggunakan Metode Content-based Filtering. Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer, 15(2), 271-279.
Pressman, R. S. (2002). Rekayasa perangkat lunak pendekatan praktisi (buku satu). Yogyakarta:
Andi.
Ricci, F., Rokach, L., & Shapira, B. (2015). Introduction to recommender systems handbook. In Recommender systems handbook (pp. 1 – 35). Springer.
Wijaya,  N.  I.  (2019).  Efektifitas  Program  Magang  Mahasiswa  Bersertifikasi  (PMMB)  Dalam Mendukung Tujuan Mata Kuliah Kerja Praktik (KP) di Universitas Hang Tuah. Proceeding Indonesian Carrier Center Network (ICCN) Summit 2019, 1(1), 82 – 89.