2558 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2558-2572 E- ISSN 2503-2933

## Implementasi Metode CTR Estimate Dan GLMIX Rangking Model Untuk Rekomendasi Lowongan Pekerjaan
Mawaddah Harahap* 1 , Immanuel Francisco Sinambela 2 , Sirano Lahagu 3 , Anggi Putra Agung Siregar 4
12345 Universitas Prima Indonesia; Jl.Sekip Simpang Sekambng, (061) 4578890
12345 Program Studi Teknik Iformatika, FTIK, Universitas Prima Indonesia, Medan e-mail: * 1 mawaddah@unprimdn.ac.id, 2 nuelnambela@gmail.com, 3 ranofranc27@gmail.com,
4 anggipasiregar22@gmail.com.

## Abstrak
Proses  mencari  pekerjaan  dan  proses  perekrutan  karyawan  secara  konvensional  dari segi  biaya  dan  waktu  dinilai  kurang  efektif  dan  efisien.  Dalam  membantu  pencari  pekerjaan memperoleh  pekerjaan  sesuai  dengan  keinginan  dan  membantu  penyedia  pekerjaan memperoleh  kandidat  yang  berpotensi,  dibutuhkan  sebuah  aplikasi  rekomendasi.  Sebuah aplikasi  rekomendasi  pekerjaan  yang  sesuai  dengan kebutuhan standard  perusahaan  memiliki beberapa  peran  seperti  rekomendasi  pekerjaan  apa  yang  paling  sesuai  dengan  pengguna. Untuk  menyelesaikan  persoalan  tersebut,  dapat  diterapkan  aplikasi  rekomendasi.  Dalam penelitian ini menerapkan metode Click Through Rate (CTR) Estimate dan Generalized Linear Mixed  (GLMix)  ranking  model.  Dalam  metode  ini,  akan  digunakan  konsep  job  boosting  and penalization  untuk  mengatur  nilai  scoring  dari  setiap  pekerjaan.  Jika  sebuah  pekerjaan diprediksi  memiliki  nilai  lebih  kecil  daripada  nilai  target  minimum,  maka  nilai  scoring  dari pekerjaan tersebut akan dilakukan proses boosting. Penelitian ini menghasilkan sebuah sebuah aplikasi website rekomendasi pekerjaan dengan menerapkan metode CTR Estimate dan GLMix Ranking Model yang dapat memberikan peluang pekerjaan kepada user berdasarkan kualifikasi ilmu  dan  jurusan  yang  dimiliki  use.  Pada  website  tersedia  sebuah  fasilitas  pengujian  metode CTR Estimate dan GLMix Ranking Model.
Kata kunci: Sistem Rekomendasi Pekerjaan, Metode Click Through Rate (CTR) Estimate dan Generalized Linear Mixed ( GLMix) Ranking Model , job boosting and penalization

## Abstract
The process of looking for a job and the process of recruiting employees conventionally in terms of cost and time are considered less effective and efficient. In helping job seekers get the  job  they  want  and  helping  job  providers  find  potential  candidates,  a  recommendation application  is  needed.  A  job  recommendation  application  that  meets  the  company's  standard needs has several roles such as recommending what jobs are most suitable for users. To solve this  problem,  a  recommendation  application  can  be  applied.  In  this  study  apply  the  Click Through Rate (CTR) Estimate and Generalized Linear Mixed (GLMix) ranking model. In this method,  the  concept  of  job  boosting  and  penalization  will  be  used  to  set  the  scoring  value  of each  job.  If  a  job  is  predicted  to  have  a  value  less  than  the  minimum  target  value,  then  the scoring value of the job will be carried out by a boosting process. This study resulted in a job recommendation  website  application  by  applying  the  CTR  Estimate  method  and  the  GLMix Ranking  Model  which  can  provide  job  opportunities  to  users  based  on  the  knowledge
qualifications and majors owned by use. On the website, there is a testing facility for the CTR Estimate and GLMix Ranking Model methods.
Keywords : Job Recommendation System, Click Through Rate (CTR) Estimate and Generalized Linear Mixed (GLMix) Ranking Model Method, job boosting and penalization

## 1. PENDAHULUAN
alam menemukan informasi lowongan pekerjaan, biasanya pelamar masih menggunakan cara sederhana yaitu dengan melihat informasi dari media cetak seperti koran, majalah, brosur atau informasi dari orang ke orang.[1] Demikian juga halnya dengan isntansi yang berencana  ingin  membuka  lowongan  kerj(loker),  biasanya  membutuhkan    biaya  yang  cukup besar,  dengan  menyediakan  informasi  loker  melalui  media  cetak  seperti  koran,[2]  mauoun melalui jasa pencari karyawan.
Proses  pencarian  kerja  dan  proses  rekrutmen  tersebut  dari  segi  biaya  dan  waktu  dinilai kurang  efektif  dan  efisien.  Untuk  menyelesaikan  permasalahan  diatas,  maka  dapat  digunakan aplikasi  pencari  pekerjaan  berbasis web .  Namun,  pencari  pekerjaan  sering  kewalahan  dalam mencari  pekerjaan  yang  diinginkannya,  karena  banyaknya  lowongan  pekerjaan  yang  tersedia. Dalam membantu pencari pekerjaan mendapatkan pekerjaan sesuai dengan yang diinginkan dan membantu penyedia pekerjaan menemukan kandidat yang berpotensi, maka dibutuhkan sebuah aplikasi rekomendasi yang dapat membantu.
Permasalahan  rekomendasi  pekerjaan  kepada  pemakai  secara  fundamental  berbeda dengan  permasalahan  sistem  rekomendasi  tradisional  seperti  rekomendasi  buku,  produk  atau film kepada pemakai. Salah satu perbedaan utamanya adalah sebuah pekerjaan yang di- posting secara  khusus  hanya  memerlukan  satu  atau  beberapa  orang  karyawan  yang  memenuhi kualifikasi saja, sedangkan buku, produk atau film yang sama dapat direkomendasikan kepada ratusan  ataupun  ribuan  pemakai.  Menurut  Borisyuk,  sebuah  aplikasi  rekomendasi  pekerjaan yang ideal mestinya dapat memenuhi beberapa peran seperti merekomendasikan pekerjaan yang paling  relevan  terhadap  user,  menjaminkan  bahwa  setiap  lowongan  yang publish akan mendapatkan  sejumlah  kandidat  dari  lamaran  yang  memenuhi  standard  kualifikasi  dan menjaminkan  bahwa  setiap  pekerjaan  yang publish tidak  dapat  menerima  terlalu  banyak lamaran.[3]
Penelitian Dwi Astuti mengenai Sistem Rekomendasi Lowongan Pekerjaan Untuk Fresh Graduate  Menggunakan  Metode Weighted  Product (WP)  Berbasis  Android.  [4]  Penelitian Firdaus  mengenai  Implementasi Simple  Additive  Weighting untuk  Rekomendasi  Pencari  Kerja Terbaik Dalam Sistem Informasi Lowongan Kerja.[5] Penelitian Dwi Astuti hanya memberikan rekomendasi  daftar  pekerjaan  kepada  pemakai  saja,  sedangkan  penelitian  persoalan  tersebut, maka  dapat  diterapkan  metode  sistem  rekomendasi.  Salah  satu  metode  yang  dapat  diterapkan adalah  metode Click  Through  Rate (CTR) Estimate dan Generalized  Linear  Mixed ( GLMix) ranking  model .  Gabungan  metode  ini  akan  memprediksi  pekerjaan  yang  cocok  untuk  pencari pekerjaan  dengan  menggunakan  beberapa  kriteria  input  yaitu  pengalaman  kerja,  tingkat pendidikan dan umur. Dalam metode ini, akan digunakan konsep job boosting and penalization untuk  mengatur  nilai scoring dari  setiap  pekerjaan.  Jika  sebuah  pekerjaan  diprediksi  dengan memilih  nilai  lebih  kecil  daripada  nilai  target  minimum,  maka  nilai scoring dari  pekerjaan tersebut  akan  dilakukan  proses boosting .  Sementara  itu,  apabila  sebuah  pekerjaan  diprediksi memiliki nilai lebih besar daripada nilai target maksimum, kemudian nilai scoring tersebut akan dilakukan proses penalization .
D
2560 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2558-2572 E-ISSN 2503-2933

## 2. METODE PENELITIAN
Aplikasi pencarian pekerjaan berbasis web ini menggunakan metode Click Through Rate (CTR)  Estimate  dan  Generalized  Linear  Mixed  (GLMix)  Ranking  Model untuk  melakukan proses  pencarian  dan  pencocokkan  pekerjaan  sesuai  dengan  kriteria  yang  diinginkan  oleh pemakai( user) . Proses rekomendasi pekerjaan untuk pelamar pekerjaan akan dimulai pengisian data  perusahaan, user pencari  pekerjaan  dan  jenis  pekerjaan.  Setelah  itu, user juga  harus menentukan target maksimum (maxApps) dan target minimum pelamar (minApps). Kemudian, akan dihitung estimasi CTR dan membuat model peramalan ketertarikan dan model peramalan jumlah pelamar. Berdasarkan data estimasi CTR tersebut akan dihitung nilai skor untuk setiap pekerjaan.  Jika  nilai lower  bound Confidence  Interval (CI)  dari  sebuah  pekerjaan  lebih  besar daripada  maxApps  maka  akan  dikenakan  skor  penalti  terhadap  pekerjaan  yang  bersangkutan. Sementara itu, jika nilai upper bound Confidence Interval (CI) dari sebuah pekerjaan lebih kecil daripada minApps, maka akan diberikan skor tambahan terhadap pekerjaan yang bersangkutan. Jika  sebuah  pekerjaan  tidak  memenuhi  kedua  ketentuan  diatas,  maka  tidak  terjadi  perubahan nilai  skor  dari  pekerjaan  tersebut.  Semua  pekerjaan  tersebut  akan  diurutkan  berdasarkan  nilai skornya secara menurun dan akan ditampilkan k buah pekerjaan dengan nilai skor tertinggi.
Berikut ini adalah prosedur kerja dari algoritma Click Through Rate (CTR) Estimate dan Generalized Linear Mixed (GLMix) Ranking Model berikut diberikan gambaran flowchart pada gambar 1:
Mawaddah, et., al [Implementasi Metode CTR Estimate Dan GLMIX Rangking Model Untuk Rekomendasi Lowongan Pekerjaan]
Gambar 1 . Flowchart Diagram dari Metode Click Through Rate (CTR) Estimate dan Generalized Linear Mixed (GLMix) Ranking Model.
2562 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2558-2572 E-ISSN 2503-2933

## 2.1.   Prosedur Penentuan Estimasi CTR
Prediksi nilai CTR untuk waktu berikutnya (t + 1) dapat dilakukan dengan menggunakan rumus (1) berikut:
µ j,t+1 = α j,t+1 / s j,t+1 (1)
Sementara  itu,  untuk  menghitung  nilai mean E  dan variance Var  dari  CTR,  dapat digunakan rumus (2), (3) berikut:
) ( * ) ' exp( ) ' exp( ] [ , 1 1 , r r x x E i j t i ji T i i ji i j + + = ∑ ∑ = + = µ β β µ (2) ) ( * ) ) ' exp( ( ) ) ' exp( ))( ' exp( ( ] | [ , 1 2 1 1 : , : 1 , r r x r x x Var i j t t ji T t i T i ji ji t i j T j + + + = ∑ ∑ ∑ = + = = µ β β β µ µ (3)
Proses  kerja  dari  setiap  prosedur  yang  terdapat  pada flowchart sistem  pada  gambar  2 dapat dirincikan sebagai berikut:
) ( * ) ' exp( ) ' exp( ] [ , 1 1 , r r x x E i j t i ji T i i ji i j + + = ∑ ∑ = + = µ β β µ ) ( * ) ) ' exp( ( ) ) ' exp( ))( ' exp( ( ] | [ , 1 2 1 1 : , : 1 , r r x r x x Var i j t t ji T t i T i ji ji t i j T j + + + = ∑ ∑ ∑ = + = = µ β β β µ µ
Gambar 2. Flowchart Diagram dari Prosedur Penentuan Estimasi CTR.
2564 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2558-2572 E-ISSN 2503-2933

## 2.2. Prosedur Penentuan Model Peramalan Ketertarikan
Rumusan  yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai  mean  E  dan  variance  dari  mode peramalan ketertarikan dapat dirincikan pada rumus (4), (5) berikut:
) ( * ) ' exp( ) ' exp( ] [ , 14 1 30 2 ) 1 ( , r v r x x v E i j i ji i ji i j + + = ∑ ∑ = = + β β (4)
) ( * ) ) ' exp( ( ) ) ' exp( ))( ' exp( ( ] | [ , 1 2 1 1 : 1 , : ) 1 ( , r v r x r x x v v Var i j t t ji T t i T i ji ji t j T i j + + + = ∑ ∑ ∑ = + = = + β β β (5) Mulai j = 1
Output nilai E dan Var dari v j,1:t untuk setiap pekerjaan t = 1 j = j + 1 Jika j < jlh_pekerjaan Tidak Ya Selesai Hitung nilai Hitung nilai ) ( * ) ' exp( ) ' exp( ] [ , 14 1 30 2 ) 1 ( , r v r x x v E i j i ji i ji i j + + = ∑ ∑ = = + β β ) ( * ) ) ' exp( ( ) ) ' exp( ))( ' exp( ( ] | [ , 1 2 1 1 : 1 , : ) 1 ( , r v r x r x x v v Var i j t t ji T t i T i ji ji t j T i j + + + = ∑ ∑ ∑ = + = = + β β β
Gambar 3. Flowchart Diagram dari Prosedur Penentuan Model Peramalan Ketertarikan.

## 2.3. Prosedur Penentuan Model Peramalan Jumlah Pelamar
Beberapa  pendekatan  untuk  memperoleh  nilai  E[c j,(t+1):T ]  dan  Var[c j,(t+1):T ]  seperti persamaan pada rumus (6), (7) berikut:
E[c j,(t+1):T ] = E[ µ j,t ] * E[v j,(t+1):T ]  (6) Var[c j,(i+1):T ] = (Var[ µ 1,(t+1) ] + E[ µ 1,(t+1) ] 2 ) * (Var[v 1,(t+1):T ] + E[v 1,(t+1):T ] 2 ) – (E[ µ 1,(t+1) ] * E[v 1,(t+1):T ]) 2 (7)
Gambar 4.  Flowchart Diagram dari Prosedur Penentuan Model Peramalan Jumlah Pelamar.
2.4. Prosedur Penentuan Nilai Confidence Interval (CI)
Dengan  menggunakan η =  1.96  untuk  interval  kepercayaan  sebesar  95  %,  maka  dapat diperoleh  interval  kepercayaan  (CI  = Confidence  Interval )  dari  c j,1:T dengan  menggunakan rumus (8) berikut:
] [ ] [ ) | ( : ) 1 ( , : ) 1 ( , : 1 , : 1 , : 1 , T t j T t j t j t j T j c Var c E c c c CI + + − + = η ] [ ] [ ) | ( : ) 1 ( , : ) 1 ( , : 1 , : 1 , : 1 , T t j T t j t j t j T j c Var c E c c c CI + + + + = η (8)
2566 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2558-2572 E-ISSN 2503-2933
] [ ] [ ) | ( : ) 1 ( , : ) 1 ( , : 1 , : 1 , : 1 , T t j T t j t j t j T j c Var c E c c c CI + + − + = η ] [ ] [ ) | ( : ) 1 ( , : ) 1 ( , : 1 , : 1 , : 1 , T t j T t j t j t j T j c Var c E c c c CI + + + + = η
Gambar 5. Flowchart Diagram dari Prosedur Penentuan Nilai Confidence Interval (CI).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses pengujian berdasarkan hasil prediksi untuk setiap harinya dalam satu bulan. Proses pengujian dataset dilakukan pada 100 pekerjaan, 100 perusahaan, 100 orang pemakai( user) , 100 ketertarikan dan 100 lamaran. Proses pengujian dataset yang telah dilakukan dapat uraikan pada tabel 1  berikut ini:
Tabel 1. Hasil Pengujian RMSE Waktu Rekomendasi Nilai RMSE 2 Agustus 2018 0.40077040237883 3 Agustus 2018 0.39149541084975 4 Agustus 2018 0.44194785942208 5 Agustus 2018 0.39959369912213 6 Agustus 2018 0.37769726485718 7 Agustus 2018 0.3895347396996 8 Agustus 2018 0.40295982047274 9 Agustus 2018 0.20446508295857 10 Agustus 2018 0.22269605371068
Hasil pengujian dataset tersebut disajikan dalam bentuk grafik pada gambar 6 berikut ini:
Gambar 6. Grafik Hasil Pengujian.jpg
Sementara itu, proses pengujian terhadap nilai CTR asli dan nilai prediksi CTR dilakukan pada tanggal 4 Agustus 2018 seperti pada gambar  7 berikut ini:
Gambar 7. Grafik Selisih Prediksi CTR.jpg
Berdasarkan  hasil selisih nilai prediksi CTR pada grafik gambar 7 diatas, terlihat bahwa nilai  prediksi  hasil  seleksi  CTR  dari  banyak  pekerjaan  lumayan  rendah.  Grafik  yang  hanya terlihat  meningkat  hanya  pada  bebapa  bagian tertentu  saja.  Hal  ini  signifikan    pada  nilai  hasil prediksi CTR cukup akurat
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,    diperoleh  beberapa  informasi  sebagai berikut ini:
1. Selisih  hasil  nilai  prediksi  CTR  terdapat  informasi,    bahwa  selisih  hasil  nilai  prediksi  dari kebanyakan  pekerjaan cukup  rendah  sehingga  hasil prediksi  nilai  CTR  yang  didapat cukup akurat.
2. Aplikasi  menghasilkan  sistem  rekomendasi  dengan  tingkat  kesalahan  rendah  yaitu:  nilai RMSE dibawah 0.5.
2568 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2558-2572 E-ISSN 2503-2933
3. Semakin  banyak  lamaran  pekerjaan  dan  jumlah  ketertarikan  setiap  pekerjaan,  sehingga tingkat akurasi hasil rekomendasi pekerjaan akan semakin bagus.
Sementara  untuk  melakukan  pengujian  terhadap  hasil  rekomendasi,  dilakukan pengujian terhadap pelamar terhadap beberapa perusahaan. Data pengujian diambil dari dataset pada kaggle.com yang dapat diakses pada alamat website
https://www.kaggle.com/jobspikr/30000-latest-healthcare-jobs-emedcareers-europe.
Tabel 2. Hasil Pengujian yang Diperoleh. Nama Perusahaan Jabatan Rekomndasi Direkrut Berhasil PPD GLOBAL LTD Senior  /  Medical  Writer (Regulatory) Ya Ya Ya AL Solutions Manager of Biometrics Ya Ya Ya Seltek Consultants Ltd Field  Service  Engineer  | Chromatography Tidak Tidak Ya Docs International UK Limited Data  Manager  of  Project Management Ya Ya Ya Hyper Recruitment Solutions Ltd Strategic Market Analyst Tidak Tidak Ya BCF Recruitment Ltd Senior  Mechanical  Design Engineer Ya Ya Ya Austin Fraser Head of Quality Excellence Ya Ya Ya Hyper Recruitment Solutions Ltd Quality Assurance (QA) Document Controller Tidak Ya Tidak Iqvia Ltd. Clinical Data Team Lead Ya Ya Ya Barrington James Ltd SENIOR HEALTH ECONOMIST Ya Ya Ya Barrington James Ltd Advanced Medical Writer Ya Ya Ya Iqvia Ltd. *Clinical Research Associate Or SrCRA (F / M) Ya Ya Ya Skills Alliance (Pharma) Limited Study Coordinator Tidak Tidak Ya Novella Clinical Resourcing Regulatory  Affairs  Specialist (Medical Devices) Homebased UK / EU Ya Ya Ya NonStop Recruitment Regulatory Operations Leader, Switzerland Ya Tidak Tidak CW Recruitment Specialists Ltd Trainee Sales Rep *4 Ya Ya Ya EF Medical Program Coordinator Ya Ya Ya Kirkham Young Ltd Sales Specialist Ya Tidak Tidak CK Clinical Clinical Supplies Manager Tidak Tidak Ya Hays Life Sciences Medical Writer Ya Ya Ya Barrington James Ltd Regulatory Affairs Manager Ya Ya Ya 0203 8757550 Business Development Manager Tidak Tidak Ya
Barrington James Ltd Senior Medical Writing Tidak Ya Tidak Evolve Selection Limited Clinical Sales Manager Ya Ya Ya CK Clinical Principal Statistician Tidak Tidak Ya Skills Alliance (Pharma) Limited Medical Lead Ya Ya Ya Optimus Life Sciences Quality / Validation Engineer Ya Tidak Tidak Barrington James Ltd QA Site Operations Manager   Tidak Tidak Ya Barrington James Ltd HEALTH ECONOMIST Ya Ya Ya CK Clinical Senior Regulatory Executive   Ya Tidak Tidak Axess Ltd Associate  Director  Medical Affairs Haematology UK Tidak Ya Tidak Evolve Selection Limited GP Representative Tidak Tidak Ya IQVIA-Talent Management Centre Nurse Advisor Tidak Tidak Ya i-Pharm Consulting Ltd CRA II Ya Ya Ya Hays Life Sciences Interim  Medical  Information Specialist Ya Ya Ya Kirkham Young Ltd Sales Specialist Tidak Ya Tidak NonStop Recruitment Sales Excellence Manager Tidak Tidak Ya RBW Consulting Solutions Ltd Regulatory Affairs Specialist Ya Ya Ya EF Medical Scientific Projects Leader Ya Ya Ya Barrington James Ltd Innovation Formulation Senior Manager Tidak Ya Tidak RBW Consulting Solutions Ltd Medical  Writer,  Independent Agency / London Tidak Tidak Ya NonStop Recruitment Quality Engineer Ya Tidak Tidak CROS NT Limited Senior/Principal Data Manager Ya Ya Ya i-Pharm Consulting Ltd GCP QA Manager Tidak Tidak Ya NonStop Recruitment Senior Regulatory Affairs Ya Ya Ya Kleboe Jardine Ltd GMP Laboratory Manager Ya Tidak Tidak BMS Performance Regional Sales Manager Ya Ya Ya Ashfield Product Specialist Tidak Tidak Ya Austin Fraser Regulatory Affairs Officer Ya Ya Ya Barrington James Ltd Mid Ya Ya Ya
Akurasi = Total Berhasil / Total Data * 100 % Akurasi = 39 / 50 * 100 % Akurasi = 78 %
2570 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2558-2572 E-ISSN 2503-2933

## 4. KESIMPULAN
Metode Click  Through  Rate (CTR) Estimate dan Generaliez  Linear  Mixed  (GLMix) Ranking Model adalah dua gabungan metode ini akan memprediksi pekerjaan yang cocok untuk pencarian dan pencocokan pekerjaan yang sesuai dengan kriteria yang diinginkan user . Metode ini menggunakan konsep job boosting and penalization untuk mengatur nilai scoring dari setiap pekerjaan.  Sasaran  utama  dari  metode Click  Through  Rate (CTR) Estimate dan Generaliez Linear Mixed (GLMix) Ranking Model memberikan rekomendasi terhadap pencari dan penyedia pekerjaan. Metode Click Through Rate (CTR) Estimate dan Generaliez Linear Mixed (GLMix) Ranking  Model mampu  memberikan  hasil Website rekomendasi  pekerjaan  untuk  memberikan rekomendasi lowongan pekerjaan kepada user berdasarkan kualifikasi dan jurusan dari user.

## 5.  SARAN
Dalam  meningkatkan  kualitas  hasil  penelitian  diharapkan  kepada  peneliti  selanjutnya untuk memberikan pengembangan, diantaranya yaitu membandingkan dengan algoritma lainnya seperti  Metode  CTR  Estimate  Dan  GLMIX  Rangking  yang  dapat  memberikan  hasil  akurasi terbaik  dalam  merekomendasi  lowongan  kerja.  Menguji  pada  dataset  lainnya  untuk  menguji akurasi dari algoritma yang digunakan pada penelitian ini.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Puji  dan  syukur  peneliti  panjatkan  kehadirat  Tuhan  Yang  Maha  Esa,  karena  telah memberikan  rahmat-Nya  sehingga  peniliti  dapat  menyelesaikan  tugas  akhir  yang  berjudul “ Implementasi Metode CTR Estimate Dan GLMIX Rangking Model Untuk Rekomendasi Lowongan  Pekerjaan”. Peneliti  berharap  karya  ilmiah  ini  bermanfaat  bagi  peneliti  dan pembaca  serta  dapat  menjadi  refrensi  peneliti  selanjutnya  yang  akan  melakukakan  penelitian. Atas dukungan dan bantuan dari semua pihak peneliti mengucapkan terima kasih.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Maryanah  Safitri,  Aldhila  Novianti,  Astrid  Noviriandini,  2018, Sistem  Informasi Lowongan Kerja Berbasis Web, Jurnal PILAR Nusa Mandiri Vol. 14, No. 1 Maret 2018.
[2] Destriyana  Darmastuti,  2014 ,  Implementasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) Dalam  Sistem  Informasi  Lowongan  Kerja  Berbasis  Web  Untuk  Rekomendasi  Pencari Kerja  Terbaik, Program  Studi  Teknik  Informatika  Jurusan  Teknik  Elektro  Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura.
[3] F. Borisyuk, L. Zhang, and K. Kenthapadi, 2017 , LiJAR: A System For Job Application Redistribution Towards Efficient Career Marketplace . In KDD.
[4]     Dwi  Astuti,  Aryo  Pinandito,  Ratih Kartika  Dewi,  2017 ,  Sistem  Rekomendasi  Lowongan Pekerjaan  Untuk  Fresh  Graduate  Menggunakan  Metode  Weighted  Product  Berbasis Android, Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol. 1, No. 12,
Desember 2017, hlm. 1518-1525, http://j-ptiik.ub.ac.id, e-ISSN: 2548-964X.
[5]    Firdaus,  2017, Implementasi  Simple  Additive  Weighting  untuk  Rekomendasi  Pencari Kerja  Terbaik  Dalam  Sistem  Informasi  Lowongan  Kerja ,  Jurnal  Edik  Informatika, Penelitian  Bidang  Komputer  Sains  dan  Pendidikan  Informatika  V2.i1(53-62),  ISSN: 2407-0491, E-ISSN : 2541-3716.
[6] Fathurrahman, M. I., Nurjanah, D. dan Rismala, R, 2017, Sistem Rekomendasi pada Buku Dengan  Menggunakan  Metode  Trust-Aware  Recommendation ,  ISSN:  2355-9365  e- Proceeding of Engineering: Vol.4, No.3 Desember 2017.
[7] Hu, G. N., Dai, X. Y., Song, Y., Huang, S. J. and Chen, J. J., 2016, A Synthetic Approach for Recommendation: Combining Ratings , Social Relations, and Reviews.
[8] Kristiyanti, L., Sugiharto, A. dan Arif, H. 2015 , Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pengajar  Les  Privat  Untuk  Siswa  Lembaga  Bimbingan  Belajar  Dengan  Metode  AHP (Studi Kasus LBB System Cerdas), Jurnal    Masyarakat     Informatika,    Volume     4, Nomor    7,    ISSN    2086–4930
[9] Saweduling,  P.,  2014, Motivasi  Kerja,  Kompensasi,  Pelatihan  dan  Pengembangan, Karakteristik  Pekerjaan  Terhadap  Prestasi  Kerja  Guru  SMP  di  Kabupaten  Kepulauan Talaud, ISSN 2303-1174.
[10]  Tang,  J.,    Hu,  X.,    Gao,  H.,  and  Liu,  H.,  2014, Exploiting  Local  and  Global  Social Context For Recommendation. In IJCAI.
[11]  Yuan, 2014, Toward A User-Oriented Recommendation System For Real Estate Websites, Information Systems 38(2):231–243.
[12]  L.  Rokach  and  O.  Maimon,  2015, Data  Mining  with  Decision  Trees ,  Israel:  World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd.
[13]  A. Nandaru, B. Sudarsono and B. D. Yuwono, 2014, "Studi Registrasi Point Cloud pada Pemrosesan  Data  Terrestrial  Laser  Scanner  (TLS)  (Studi  Kasus:  Jembatan  Gading Batavia,  Kelapa  Gading,  Jakarta  Utara)," Jurnal  Geodesi  Undip,  Vol.  3,  No.  ISSN :2337-845X, 2014.
[14]  D. Abdullah, C. I. Erliana and J. , "Implementasi Metode Rough Set Untuk Menentukan Data  Nasabah  Potensial  Mendapatkan  Pinjaman," Template  Artikel  Seminar  Prosiding SENATKOM 2015 , no. ISSN : 2460-4690.
[15]  M. Indra Setiawan, Jenie Sundari, Doni Andriansyah, 2019 , Rekomendasi Pekerjaan yang sesuai pada Situs Lowongan Kerja dengan Penerapan Simple Additive Weighting (SAW), Jurnal  Ilmiah  Informatika  Global  Volume  10  No.  02  Desember  2019,  ISSN  PRINT  : 2302-500X, ISSN ONLINE : 2477-3786.
[16]  Angga  Hendri  Kusuma, Moh  Abdullah  Anshori,  Mila  Kusumawardani,  2019, Perancangan dan Implementasi  Pencarian  Lowongan  Pekerjaan  Industri  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada Android, JURNAL Jartel: Jurnal Jaringan Telekomunikasi, ISSN (print): 2407-0807, ISSN (online): 2654-6531.
2572 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2558-2572 E-ISSN 2503-2933
[17]  Isabela  Maharani,  Aris  Budianto,  Rosihan  Ari  Yuana , 2018, Sistem  Rekomendasi  Bursa Kerja  Khusus  (BKK)  SMK  Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting, Jurnal SISTEMASI,  Volume  7,  Nomor  3  September  2018:  220–229,  ISSN:2302-8149,  E- ISSN:2540-9719.
[18]  Suwarno,  Bebas  Widada,  Sri  Siswanti,  2018, Sistem  Informasi  Lowongan  Pekerjaan Berbasis Web pada Balai Latihan Kerja Boyolali, Jurnal TIKomSiN, ISSN : 2338-4018.
[19]  Beti Susilawati, 2018, Rancang Bangun Sistem Informasi Lowongan Pekerjaan Berbasis Web,  Jurnal  Cendikia  Vol.  XVI  Cendikia  2018 ,  Bandar  Lampung,  Oktober  2018,    P- ISSN:0216-9436, E-ISSN:2622-6782.
[20]  Dede  Wira  Trise  Putra,  Jendra  Jonika  Putra,  2018, Perancangan  Sistem  Informasi Pencarian Lowongan Pekerjaan, Jurnal TEKNOIF, Vol. 6 No. 1 April 2018, ISSN: 2338- 2724, e-ISSN: 2598-9197.
[21]  Wahyu  Tisno  Atmojo,  2018, Perancangan  Sistem  Informasi  Lowongan  Kerja  Berbasis Web pada PT. Bina Analisindo Semesta , Jurnal TEKNOIF, Volume III–Nomor 1, Maret 2018.