© 2022 Jurnal Ilmiah Informatika with CC BY NC licence

## Faculty of Sains and Technology, Ibrahimy University
S4-Accredited : 105/E/KPT/2022 Journal page is available to : https://journal.ibrahimy.ac.id/index.php/JIMI

## PERBANDINGAN  METODE  KLASIFIKASI  DATA  MINING  UNTUK  DETEKSI KEASLIAN LOWONGAN PEKERJAAN DI MEDSOS
Mohammad Malik Fajar 1) , Annisa Rizkiana Putri 2) , Khadijah Fahmi Hayati Holle 3)
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim 2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim 3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim
email: 1 18650033@student.uin-malang.ac.id, 2 18650048@student.uin-malang.ac.id, 3 khadijah.holle@uin-malang.ac.id
ARTICLE INFO ABSTRACT Article History: Recieved   :  6 January 2022 Accepted   :  20 June 2022 Published  :  30 June 2022 The  COVID-19  pandemic  has  resulted  in  more  and  more  people losing their jobs. Due to layoffs or bankrupt companies. This has resulted  in  many  people  looking  for  job  vacancies.  Job  vacancies are  circulating  on  social  media  but  there  are  real  and  fake  ones.
Irresponsible  people  create  job  vacancies  on  social  media  with fraudulent purposes or for personal gain. So, a comparison of data mining  classification  methods  was  made  for  the  detection  of authenticity of job vacancies on social media. The method used is naive  bayes,  KNN,  and  decision  tree.  In  order  to  find  out  which method has the highest accuracy value and can be used to classify the authenticity of job vacancies, and fraud on social media can be prevented. Based on this research, the method that has the highest accuracy value is the KNN method. The accuracy value is 94.93%, while the Decision Tree model has an accuracy value of 91.57% and the  Naive  Bayes  model  has  an  accuracy  of  84.35%.  The  KNN method  is  the  best  method  for  classifying  the  authenticity  of  job vacancies.
Keywords: Classification Naïve Bayes KNN Decision Tree Accuracy Value IEEE style in citing this article:
M. M. Fajar, A. R. Putri, K. F. H. Holle ,  “ Perbandingan  Metode
Klasifikasi Data Mining Untuk Deteksi  Keaslian  Lowongan Pekerjaan di
Medsos ”, Jurnal.ilmiah.informatika ,  vol.  7, no. 1, pp. 41-48, Jun. 2022.
Corresponding Author: Mohammad Malik Fajar Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim
Malang
© 2022 Jurnal Ilmiah Informatika (Scientific Informatics Journal) with CC BY NC licence

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  menempati  posisi  keenam terbesar  di  dunia  dan  keempat  di  Asia dalam tindak kejahatan di internet, meski tidak  disebutkan  secara  rinci  kejahatan macam  apa  saja  yang  terjadi  di  Indonesia maupun  Warga  Negara  Indonesia  yang terlibat  dalam  kejahatan  tersebut.  Hal  ini sebagai  peringatan  bagi  semua  untuk mewaspadai kejahatan yang telah, sedang, dan akan muncul dari pengguna teknologi informasi.  Banyak  orang  yang  mencari pekerjaan  melalui  media  sosial  di  zaman yang  serba  modern.  Namun  tidak  semua lowongan  pekerjaan  yang  ada  di  media sosial  benar.  Banyak  orang  yang  tidak bertanggung jawab memposting lowongan pekerjaan dengan tujuan untuk penipuan  atau  kepentingan  pribadi.  Hal ini  menyebabkan  pencari  kerja  tidak mendapatkan pekerjaan yang  layak namun ditipu oleh oknum tertentu.
Banyak  modus  penipuan  yang  terjadi di  internet,  salah  satu  modusnya  adalah dengan  cara  memalsukan  informasi lowongan dari perusahaan dan mempublikasikannya yang datanya seakan-akan  milik  perusahaan  tersebut. Contoh kasus yang terjadi, tahun 2007 dan 2009  Perusahaan Go  Public yang  sering muncul dalam facebook, email dan google tentang  Informasi  lowongan  kerja  online. Bertujuan  memberikan  peluang  kepada pencari  kerja  di  era  digital  ini.  Namun disamping  itu  sering  sekali  informasi lowongan  kerja  tersebut  tidak  benar  atau palsu,  hal  tersebut  menjadi  masalah hukum  yaitu  tentang  pemalsuan  dan penipuan  situs  informasi  lowongan  kerja dengan  motif  untuk  mencari  keuntungan dengan cara memanipulasi situs informasi lowongan kerja tersebut untuk dipublikasikan,  kemudian  pencari  kerja dalam melakukan pelamaran juga dilakukan secara online, hal ini seringkali meresahkan  para  pencari  kerja  dan
perusahaan  lainnya,  karena  nama  baik perusahaan akan tercemar
Pada  penelitian  ini,  penulis  akan membandingkan  model  klasifikasi  untuk menentukan  suatu  postingan  lowongan pekerjaan  pada  media  sosial  merupakan postingan  lowongan  pekerjaan  asli  atau palsu.  Dimana  dalam  pembuatan  model- model klasifikasi  ini memanfaatkan dataset  yang  didapatkan  dari  situs kaggle.com,  dan  pembuatan  model  ini dibuat melalui aplikasi rapidminer. Kemudian  model-model  tersebut  akan dibandingkan performanya untuk mencari model  klasifikasi  yang  terbaik  dan memiliki  nilai  akurasi  tertinggi.  Dalam penelitian  ini  model  klasifikasi  yang digunakan  atau  yang  akan  dibandingkan adalah  Naive  Bayes,  KNN  (K-Nearest Neighbor), dan Decision Tree.
Berdasarkan penelitian yang dilakukan untuk  membangun  model  klasifikasi peserta  didik  untuk  mengelompokkan peserta  program  pendidikannya.  Pada percobaannya, didapatkan hasil
bahwasanya Decision Tree C 4.5
memberikan  hasil  terbaik  dengan  akurasi 96.73  %  [1].  Berdasarkan  penelitian terdahulu yang melakukan yang membandingkan  model  klasifikasi  untuk prediksi  penyakit  kulit.  Model  klasifikasi yang  akan  dibandingkan  antara  lain Decision  Tree,  Naive  Bayes,  K-Nearest Neighbor  (KNN),  dan  Support  Vector Machine  (SVM).  Pada  percobaannya, didapatkan hasil bahwasanya Naive Bayes dan SVM merupakan algoritma klasifikasi yang  lebih  baik  dibandingkan  C4.5  dan KNN untuk prediksi penyakit kulit [2], [3]. Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh Riyan  Eko  Putri,  yang  membandingkan metode  naive  bayes  dan  KNN  dalam analisis  data  status  kerja  di  Kabupaten Demak tahun 2012. Hasil dari penelitiannya  diperoleh  nilai  laju  error untuk  metode  naive  bayes  sebesar  0.0591 dan metode KNN sebesar 0.0394. Sehingga
metode  KNN  lebih  baik  dibandingkan dengan  metode  naive  bayes  dalam  hal mengklasifikasikan status kerja di Kabupaten  Demak  tahun  2012  [4]. Penelitian  berikutnya  dilakukan  untuk melakukan  klasifikasi  masyarakat  miskin di  wilayah  pemerintahan  Kecamatan Tibawa  Kab.  Gorontalo  menggunakan metode  naive  bayes.  Berdasarkan  hasil pengujian  confussion  matrix  dengan teknik split validasi dan menggunakan
metode naive bayes menghasilkan tingkat akurasi sebesar 73% dengan nilai Precision sebesar 92% dan Recall sebesar 86% [5].

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan adalah  metode  CRISP-DM.  CRIPS-DM merupakan  salah  satu  standar  proses untuk  data  mining,  dimana  terdapat  6 proses yakni pada gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitian
Business
understanding adalah tahapan  pertama  dalam  metode  CRISP- DM.  Dibutuhkan  pemahaman  tentang substansi  dari  kegiatan  data  mining  yang akan  dilakukan  [6].  Menentukan  tujuan dari penelitian berdasarkan situasi  bisnis yang  ada.  Sedangkan  data  understanding adalah proses pengumpulan dan mempelajari  suatu  dataset,  sehingga berdasarkan data
tersebut dan teridentifikasi  masalah  dan  menghasilkan summary  data  yang  bertujuan  untuk memastikan  apakah  data  sudah  seperti yang diharapkan atau adanya penyimpangan  yang  perlu  ditangani dalam  tahap  berikutnya.  Yaitu  tahap preparation.  Pada  tahap  ini  dilakukan pembersihan  data  yang  akan  digunakan dalam  modeling.  Melakukan  perubahan pada variabel jika diperlukan. Melakukan data  transformation  sehingga  data  siap untuk modeling [7]. Dalam tahap modeling  diterapkan  algoritma  data mining,  dan  memilih  tools  data  mining untuk  mendapatkan  hasil.  Kemudian
dilakukan  tahap  evaluasi  terhadap  model yaitu  interpretasi  terhadap  hasil  data mining  yang  ditunjukkan  dalam  proses pemodelan  pada  tahap  sebelumnya    [6]. Tahap terakhir deployment yaitu penyusunan  laporan  dari  informasi  yang telah  didapatkan  dari  hasil  evaluasi  pada tahapan sebelumnya

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Business Understanding
Problem yang diangkat dalam penelitian yaitu banyaknya pengangguran yang  disebabkan  oleh  pandemi  covid-19. Ada  yang  tempat  kerjanya  mengalami kebangkrutan atau menjadi pegawai yang ter  PHK.  Hal  ini  menyebabkan  banyak orang  berusaha  mencari  pekerjaan  baik secara  langsung  maupun  lewat  media sosial.  Postingan  lowongan  pekerjaan  di media  sosial  jumlahnya  tidak  terbatas. Namun  hal  ini  juga  merugikan  sebagian pencari  kerja  karena  lowongan  pekerjaan tersebut sebenarnya tidak ada atau palsu. Orang-orang  yang  tidak  bertanggung
jawab,  membuat  lowongan  pekerjaan palsu  untuk  kepentingan  pribadi  dan penipuan.
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu melakukan  perbandingan  antara  metode klasifikasi  decision  tree,  KNN  dan  naive bayes. Hasil yang terbaik dari 3 metode ini akan  digunakan  untuk  mengklasifikasi lowongan  pekerjaan  yang  ada  di  media sosial termasuk kedalam lowongan pekerjaan asli atau palsu.
3.2 Data Understanding
Penelitian  ini  menggunakan  dataset yang  bersumber  dari  kaggle.com.  Dataset yang  digunakan  penulis  berjudul fake  job postings . Berisikan data lowongan pekerjaan  yang  benar  dan  palsu.  Format dari  dataset  yaitu  csv.  Atribut  yang  ada dalam  dataset  yaitu job_id,  title,  location, department,  salary_range,  company_profile, description, requirements, benefits,
telecommuting, has_questions,
employment_type, required_experience,
required_education,  industry,  function  dan fraudulent.
Gambar 2. Atribut yang digunakan
3.3 Data Preparation
Data yang digunakan mencapai 17880
data  dengan  atribut  sebanyak  18  atribut. Kemudian  tipe  dari  data  ini  adalah
polynomial dan juga binomial . Missing data ditemukan dalam dataset yang digunakan sebanyak 49468 data seperti pada gambar
3.
Gambar 3. Missing Data Dalam Dataset
Pada  tahap  data preparation langkah pertama  yaitu  menggunakan Read  CSV untuk membaca dataset. Kemudian
sambungkan  dengan Replace dan Replace Missing  Value untuk  mengganti  data-data pada atribut company_profile dengan value 0
untuk missing value dan value 1 untuk yang bukan missing  value .  Kemudian  langkah selanjutnya  disambungkan  dengan Select Attributes yang digunakan untuk memilih atribut  mana  saja  yang  akan  digunakan
atau yang akan dihapus. Dan yang terakhir yakni Filter  Examples yang  digunakan untuk memilih atau menyaring data yang tidak  ada missing  value nya . Tahap-tahap tersebut digambarkan pada gambar 4.
Gambar 4. Data Preparation Setelah dijalankan tahap-tahap tersebut, maka missing value pada dataset akan hilang dan siap untuk diproses. Hasil data preparation seperti pada gambar 5. Gambar 5. Hasil Data Preparation

## 3.4 Modeling
Tahapan  berikutnya  yaitu modeling.
Setelah  data  siap  digunakan,  maka dilakukan split data  yang  bertujuan
membagi dataset menjadi data training dan data testing. Selanjutnya  sambungkan dengan multiply, seperti gambar 6.
Gambar 6. Split Data dan Multiply
Kemudian  Model  algoritma  yang digunakan  decision  tree,  KNN  dan  naive bayes.  Digunakan cross  validation  nominal
untuk menggunakan model-model
tersebut  karena  data  berupa  nominal. Kemudian  masing-masing cross  validation dari  model  disambungkan  ke  T-test, seperti gambar 7.

## Gambar 7. Gambar Modeling
Di  dalam cross  validation  nominal tersebut berisi pemodelan-pemodelan dari masing-masing  algoritma.  Gambar  dari pemodelan algoritma Decision Tree, KNN,
dan  Naive  Bayes  didalam cross  validation nominal digambarkan  pada  gambar  8, gambar 9, dan gambar 10.
Gambar 8. Gambar Model Decision Tree

## Gambar 10. Gambar Model N aive Bayes
3.5 Evaluation
Dalam  tahap evaluation dilihat  dari hasil accuracy yang  dihasilkan  tiap-tiap model.  Hasil accuracy dari  tiap  model didapatkan  bahwa  model  yang  memiliki accuracy paling tinggi adalah model KNN dengan  nilai accuracy sebesar  94.93%, sedangkan  untuk  model  Decision  Tree
memiliki nilai accuracy sebesar 91.57% dan untuk model naive bayes memiliki accuracy sebesar  84.35%.  Untuk  hasil  T-test  dapat dilihat  di  gambar  11,  sedangkan  untuk detail  nilai accuracy tiap  model  dapat dilihat  di  gambar  12,  gambar  13,  dan gambar 14.
Gambar 11. Gambar Hasil T-test
Gambar 12. Gambar Nilai Accuracy Model Decision Tree Gambar 13. Gambar Nilai Accuracy Model KNN
Gambar 14. Gambar Nilai Accuracy Model Naive Bayes

## 3.6 Deployment
Model  yang  telah  digunakan  untuk mendeteksi  keaslian  postingan  pekerjaan di  medsos  sudah  bisa  dijalankan,  namun nilai  accuracy  nya  perlu  ada  peningkatan lagi agar benar-benar bisa dan lebih akurat untuk  mendeteksi  keaslian  postingan pekerjaan di medsos. Untuk meningkatkan accuracy  nya  bisa  dilakukan  dengan menambahkan jumlah data yang digunakan untuk proses mining, menambahkan  varian  data,  semakin  data itu bervariasi semakin banyak
menghasilkan pengetahuan, dan mencoba model lain tentunya juga dengan menambahkan jumlah dana dan menambahkan varian data.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  mengenai  perbandingan metode  klasifikasi  data  mining  untuk deteksi  keaslian  lowongan  pekerjaan  di media  sosial  menggunakan  3  metode. Metode  decision  tree,  KNN,  dan  naive bayes.  Model  yang  menghasilkan  nilai accuracy  tertinggi  adalah  model  KNN dengan  nilai  sebesar  94.93%,  sedangkan untuk model Decision Tree memiliki nilai accuracy sebesar 91.57% dan untuk model naive  bayes  memiliki accuracy sebesar 84.35%.  Berdasarkan  nilai  accuracy  yang didapatkan,  model  yang  paling  baik digunakan  untuk  klasifikasi  deteksi keaslian  lowongan  pekerjaan  di  media sosial yaitu model KNN.

## 5. REFERENSI
[1] I. Sutoyo, “Perbandingan 5 Algoritma
Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  Data Peserta Didik,” Simnasiptek 2017 , 2017.
[2]  D.  Prajarini,  S.  Tinggi,  S.  Rupa,  D. Desain, and V. Indonesia, “Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi
Data Mining Untuk Prediksi Penyakit
Kulit,” Informatics Journal , vol. 1, no. 3,
2016.
[3]  N.  I.  Wibowo,  T.  A.  Maulana,  H. Muhammad, and N. A. Rakhmawati, “Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi Sentimen  Twitter  Terhadap  Insiden
Kebocoran  Data  Tokopedia,” JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) , vol. 6, no. 2, 2021, doi:
10.14421/jiska.2021.6.2.120-129.
[4]  R. E. Putri, Suparti, and R. Rahmawati, “Perbandingan  Metode  Klasifikasi Naãve Bayes Dan K-Nearest Neighbor Pada  Analisis  Data  Status  Kerja  Di Kabupaten  Demak  Tahun  2012,”
Jurnal Gaussian , vol. 3, no. 4, 2014.
[5] H.  Annur,  “Klasifikasi  Masyarak at Miskin  Menggunakan  Metode  Naive
Bayes,” ILKOM  Jurnal  Ilmiah ,  vol.  10, no. 2, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165.
[6] G. Fiastantyo, “Perbandingan Kinerja Metode  Klasifikasi  Data  Mining Menggunakan  Naive  Bayes  dan Algoritma C4.5 untuk Prediksi Ketepatan Waktu Kelulusan Mahasiswa,” Semantic Journal , 2014.
[7]  A.  W. Indra Purnama,  Ragil  Saputra, “Implementasi Data Mining Menggunakan Crisp-Dm Pada Sistem Informasi  Eksekutif  Dinas  Kelautan Dan Perikanan Provinsi Jawa Tengah,” Annual Review of Information Science and Technology , vol. 36, 2017.