KLASIFIKASI PENERIMAAN TENAGA KERJA TERTUTUP MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)
Fridy Mandita 1) , Rizal Kurnia Pratama 2)
1, 2) Teknik Informatika, Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya Jl. Semolowaru No.45, Menur Pumpungan, Kec. Sukolilo, Surabaya, Jawa Timur 60118 e-mail: fridymandita@untag-sby.ac.id 1) , rkurniapratama@gmail.com 2)
(Naskah masuk : 16 Januari 2024 Diterima untuk diterbitkan : 16 April 2024)

## ABSTRAK
Perusahaan yang telah menerapkan pemanfaatan teknologi tidak akan lepas dari pengolahan data atau informasi, akan tetapi tidak semua perusahaan dapat memaksimalkan pengolahan data yang mereka miliki, salah satunya di CV. Arfa Nusantara Teknologi, data calon karyawan yang masuk ke dalam sebuah  perusahaan  tidak dilakukan  pengolahan  lebih  lanjut.  Penelitian  ini  mencoba  untuk  melakukan  pengolahan  terhadap  data  calon tenaga kerja yang masuk ke sebuah perusahaan dengan tujuan untuk mengklasifikasikan data calon tenaga kerja menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  berdasarkan  variabel  skor  tes  teknis,  total  nilai  bobot keahlian, minimum gaji yang diminta dan lama pengalaman kerja. Hasilnya akan diklasifikasikan menjadi paling baik,  cukup  baik dan  kurang baik.  Tujuannya  adalah  membantu  tim  penilai perusahaan  dalam  memilih  calon tenaga  kerja  terbaik  dan  mengetahui  akurasi  algoritma.  Penelitian  ini  juga  mencoba  berbagai  jumlah pengambilan  tetangga  KNN  dan  menerapkan  K-Fold  Cross  Validation  untuk  menentukan  model  klasifikasi terbaik. Model optimal dengan akurasi, presisi dan recall 100% dicapai pada pembagian k = 4 dan 5 dalam uji coba  10  K-Fold  Cross  Validation.  Algoritma  KNN  menunjukkan  kinerja  terbaik  pada  ketetanggaan  k  =  7. Pengujian System Usability Scale mendapatkan skor 80,21 (Kategori B).
Kata kunci: Klasifikasi, K-Nearest Neighbor, K-Fold Cross Validation, Penerimaan Tenaga Kerja

## ABSTRACT
Companies that have implemented the use of technology will not be separated from data or information processing,  but  not  all  companies  can  maximise  the  data  processing  they  have,  one  of  which  is  at  CV.  Arfa Nusantara Teknologi, data on prospective employees who enter a company is not processed further. This research tries  to  process  data  on  prospective  workers  who  enter  a  company  with  the  aim  of  classifying  prospective workforce data using the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm based on technical test score variables, total skill weight value, minimum salary requested and length of work experience. The results will be classified into best, good  enough  and  less  good.  The  goal  is  to  help  the  company's  assessment  team  in  selecting  the  best  labour candidates  and  determine  the  accuracy  of  the  algorithm.  This  research  also  tries  various  numbers  of  KNN neighbour retrieval and applies K-Fold Cross Validation to determine the best classification model. The optimal model  with  100%  accuracy,  precision  and  recall  was  achieved  at  division  k  =  4  and  5  in  10  K-Fold  Cross Validation trials. The KNN algorithm showed the best performance at k = 7 neighbourhoods. The System Usability Scale test received a score of 80.21 (Category B).
Keywords: Classification, K-Nearest Neighbor, K-Fold Cross Validation, Labor Recruitment

## I. PENDAHULUAN
Departemen Sumber Daya Manusia (SDM) sangat penting dalam perusahaan atau organisasi mana pun, karena departemen ini terutama bertanggung jawab untuk mengawasi operasi penting termasuk manajemen proses rekrutmen, penyediaan pendidikan tenaga kerja, analisis kebijakan tenaga kerja, dan kesejahteraan karyawan. Seringkali, departemen SDM bekerja sama dengan departemen terkait yang membutuhkan personel tambahan untuk membentuk tim penilai sendiri ketika merekrut personel baru. Banyak faktor yang dipertimbangkan oleh kelompok ini dalam proses evaluasi calon kandidat. Proses seleksi,  yang  merupakan  komponen  penting  dalam  manajemen  personalia,  terjadi  setelah  analisis pekerjaan, yang menghasilkan deskripsi pekerjaan dan prasyarat bagi calon karyawan untuk memenuhi posisi tertentu [1]. Mengidentifikasi dan menarik calon kandidat, mengevaluasi lamaran mereka, dan
pada akhirnya mempekerjakan individu yang paling memenuhi syarat merupakan prosedur seleksi [2]. Dalam  fase  penyaringan  lamaran,  departemen  SDM  melakukan  pemeriksaan  menyeluruh  terhadap setiap  lamaran  untuk  menentukan  kandidat  mana  yang  memenuhi  persyaratan  organisasi.  Prosedur penyaringan  mengalami  kesulitan  karena  banyaknya  aplikasi  yang  masuk.  Setelah  kandidat  berhasil menyelesaikan  tahap  penyaringan  CV,  departemen  SDM  dihadapkan  pada  tugas  menilai  kesesuaian setiap individu untuk organisasi, yang dapat mengakibatkan gangguan dan inefisiensi proses perekrutan [3].  Banyak waktu yang masih terbuang oleh sejumlah tim penilai karena mereka terus mengandalkan proses manual untuk membandingkan data kandidat. Waktu sangat penting dalam mencapai keakuratan evaluasi  oleh  karena  itu,  algoritma  yang  mudah  diinterpretasikan  dan  diimplementasikan  sangatlah penting, khususnya dalam klasifikasi. Terdapat berbagai macam metode yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi data, yang dimana setiap metode memiliki kelebihan dan kekurangannya masing- masing dan metode dapat berjalan dengan baik berdasarkan dari objek dataset yang akan diolah [4].
Adapun penelitian sebelumnya yang juga membahas mengenai klasifikasi terkait penerimaan siswa baru menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) , Decision Tree Classifier , Naive Bayes Classifier , Support  Vector  Machine  (SVM) dan AdaBoost .  Tujuan  penelitian  adalah  untuk  menilai kualitas  algoritma,  khususnya  kemampuannya  dalam  memastikan  preferensi  calon  siswa  terhadap program studinya. Algoritma KNN Classifier menunjukkan tingkat akurasi tertinggi mencapai 72,2%. Sebaliknya, Decision  Tree  Classifier mencapai  tingkat  akurasi  terendah  yaitu  33,4%.  Algoritma tambahan  yang  mencapai  tingkat  akurasi  dalam  rentang  menengah  adalah Naive  Bayes  Classifier (60,7%), Support  Vector  Machine  (SVM) (61,7%),  dan Adaptive  Boosting  (AdaBoost) (62,4%). Berdasarkan  hasil  evaluasi  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma KNN menunjukkan  akurasi yang unggul dalam memodelkan preferensi program studi berdasarkan dataset penerimaan mahasiswa baru,  mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  72,2%  [5].  Adapun  penelitian  lainnya  yang  telah  dilakukan sebelumnya  yang  juga  membahas  mengenai  klasifikasi  terkait  rekomendasi  penentuan  penerimaan beasiswa pada Universitas Kuningan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan Naive Bayes . Pada algoritma KNN menggunakan perhitungan euclidean distance . Variabel yang digunakan yaitu  IPK,  pekerjaan  orang  tua,    jumlah  tanggungan  dan  penghasilan  orang  tua.  Dari  kesimpulan penelitian tersebut dihasilkan tingkat akurasi untuk algoritma KNN adalah sebesar 100% dan algoritma Naïve Bayes sebesar 99,89% [6].
Pada  penelitian  lain  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  yang  juga  membahas  mengenai klasifikasi  terkait  diagnosis  penyakit  diabetes  melitus  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN) dan Naive  Bayes .  Penelitian  ini  mengklasifikasikan  kedalam  2  kategori  yaitu  dinyatakan terdiagnosa dan tidak terdiagnosa. Pada algoritma KNN menggunakan perhitungan euclidean distance . Dari  hasil  penelitian  dengan  membandingkan  kedua  algoritma  tersebut  di  hasilkan  tingkat  akurasi dimana  algoritma Naïve  Bayes mendapatkan  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  sebesar  80% dibandingkan  dengan  algoritma KNN sebesar  75%,  selain  itu  nilai recall dari  algoritma KNN lebih tinggi 0,92 dan untuk nilai precision algoritma Naïve Bayes lebih tinggi dengan nilai 0,86 [7]. Berdasarkan 2 penelitian sebelumnya dimana algoritma KNN mendapatkan akurasi yang tinggi dibandingkan  algoritma  lainnya  akan  tetapi  di  salah  satu  penelitian  terduhulu  juga  menyebutkan algoritma selain KNN lebih tinggi akurasinya, dari sini dapat dikatakan bahwa akurasi dari algoritma juga bergantung dari data studi kasus yang akan digunakan dalam klasifikasi, maka dari itu dilakukan penelitian yang bertujuan untuk menyelidiki dan menerapkan algoritma KNN dalam masalah klasifikasi terhadap data penerimaan calon tenaga kerja yang ada di CV. Arfa Nusantara Teknologi guna untuk mendapatkan  tingkat  akurasi  dari  algoritma,  selain  itu  dalam  penelitian  ini  juga  akan  membahas mengenai evaluasi performa model menggunakan K-Fold Cross Validation untuk mendapatkan model terbaik yang akan di terapkan dalam klasifikasi.  Dari hasil penelitian ini akan dikembangkan sebuah sistem  berbasis  web  dengan  menerapkan  proses  klasifikasi  terhadap  data  calon  tenaga  kerja menggunakan algoritma KNN berdasarkan variabel hasil skor tes teknis dari tim penilai, total nilai bobot keahlian,  minimum  gaji  yang  diminta  dan  jumlah  tahun  pengalaman  bekerja.  Diharapkan  dengan adanya penelitian ini sistem yang akan akan dikembangkan dapat memberikan daftar calon tenaga kerja kedalam  beberapa  kategori  yaitu  sangat  baik,  cukup  baik  dan  kurang  baik  sehingga  masalah  yang dihadapi oleh departemen SDM dapat terselesaikan.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1. Metode Pengembangan Waterfall
Terdapat berbagai metode dalam proses pengembangan perangkat lunak salah satunya adalah waterfall yang banyak digunakan dalam proses pengembangan. Metode waterfall memiliki pendekatan desain  air  terjun  menggunakan  prosedur  yang  secara  bertahap  bergerak  dari  atas  ke  bawah  secara sequensial, menyerupai penampilan air terjun [8].
Gambar 2. 1 Metode Pengembangan Waterfall
Tahapan metode pengembangan waterfall memiliki 5 tahapan sebagai berikut [8][9]:

## 1. Requirement Definition
Pada tahap ini dilakukan proses pengumpulan informasi terkait kebutuhan fungsional maupun non-fungsional sistem dengan melibatkan pengguna dan pemangku kepentingan. Dalam tahap ini  juga  dilakukan  proses  pengamatan  dilapangan  untuk  mengidentifikasi  masalah  dan kebutuhan apa saja yang nantinya akan diakomodir oleh sistem yang akan dibangun.
2. System & Software Design
Pada tahap ini  dilakukan proses pembuatan desain sistem yang lebih spesifik yang nanti akan ditujukan untuk memudahkan tim pengembang dalam mengembangkan sistem. Desain sistem mencakup User Interface , ERD , Use Case , Activity Diagram dan lain-lain.
3. Implementation & Unit Testing
Pada tahap ini tim pengembang akan mulai melakukan proses pengkodean sistem berdasarkan desain sistem yang telah dibuat pada proses sebelumnya dan melakukan pengujian secara kecil untuk memastikan kode yang dibuat berjalan sesuai dengan desain yang dibuat.
4. Integration & System Testing
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  secara menyeluruh  terhadap  sistem  yang telah  dibangun untuk  memastikan  apakah  sistem  yang  dibangun  telah  memenuhi  kebutuhan  yang  telah didefinisikan di tahap sebelumnya, sehingga apabila terdapat kebutuhan yang belum terpenuhi maka akan dilakukan pengkajian ulang terhadap sistem.
5. Operation & Maintenance
Pada  tahap  ini  sistem  sudah  bisa  digunakan  oleh  pengguna,  akan  tetapi  sistem  akan  butuh maintenance secara rutin untuk memastikan agar sistem yang telah dibangun berjalan dengan optimal  dan  bahkan  memungkinkan  untuk  terjadinya  penambahan  fitur  baru  seiring  dengan peningkatan kebutuhan.

## 2.2. K-Nearest Neighbor
Data yang telah dihitung jarak kedekatannya dan diurutkan berdasarkan yang teredekat ke yang terjauh nantinya hanya akan diambil data sejumlah nilai dari k. Dimana nilai k ialah jumlah dari tetangga terdekat  yang  akan  diambil  sebagai  penentu  klasifikasi  dengan  melihat  kelas  dominan  yang  muncul pada data yang diambil sejumlah nilai k tersebut [10]. Menurut penelitian terdahulu terdapat berbagai macam  cara  untuk  menghitung  jarak  kedekatan  antar  data  diantaranya Euclidean , Manhattan ,
Minkowski dan Chebychev [11]. Perhitungan jarak pada data berdimensi tinggi lebih baik menggunakan Euclidean , Manhattan dan Minkowski sedangkan  untuk  data  berdimensi  rendah  lebih  baik menggunakan Chebychev , selain itu dari perhitungan jarak Euclidean , Manhattan dan Minkowski hanya Manhattan yang tidak menggunakan perhitungan kuadrat sehingga hanya pada k = 1 saja mendapatkan hasil  terbaik  jika  dibandingkan  dengan Euclidean dan Minkowski yang  memiliki  akurasi  terbaik  di beberapa  jumlah  k.  Rumus  yang  di  gunakan  pada Euclidean adalah  yang  paling  umum  dan  mudah dimengerti secara intuitif dibandingkan dengan Minkowski yang dimana diharuskan menentukan nilai p  yang  menjadikannya  sebuah  tantangan  dalam  beberapa  kasus.  Sehingga  penulis  memilih menggunakan perhitungan jarak Euclidean Distance .
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑(𝑥 𝑖 −   𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (2. 1)
Keterangan: 𝑑(𝑥, 𝑦) =  Jarak
𝑥 𝑖 =  Data testing
𝑦 𝑖
=  Data training 𝑖 =  Variabel data 𝑛 =  Dimensi data

## 2.3. Confussion Matrix
Confusion Matrix adalah statistik yang digunakan untuk menilai efektivitas dan kualitas model yang dibangun [12]. Terutama diterapkan dalam domain penambangan data, ini menilai akurasi dengan menyediakan tabel yang mengilustrasikan data pengujian yang benar dan salah diklasifikasikan. Nilai- nilai dalam matriks konfusi kemudian digunakan untuk menghitung akurasi, presisi, dan recall . Tabel 2. 1 Confussion Matrix Aktual Prediksi Positive Negative Positive TP ( True Positive ) FP ( False Positive ) Negative FN ( False Negative )  TN ( True Negative )
Keterangan:
TP =  Jumlah di mana data sebenarnya positif dan prediksi juga menunjukkan positif.
FP =  Jumlah di mana data sebenarnya negatif tapi prediksi menunjukkan positif.
FN =  Jumlah di mana data sebenarnya positif tapi prediksi menunjukkan negatif.
TN =  Jumlah di mana data sebenarnya negatif dan prediksi juga menunjukkan negatif
1. Akurasi
Akurasi  berfungsi  sebagai  metrik  penilaian  dengan  membandingkan  jumlah  kelas  yang diprediksi positif dan negatif pada kenyataannya dibandingkan dengan seluruh kumpulan data yang digunakan. Perhitungan nilai akurasi dapat dilakukan melalui rumus berikut:
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =

## 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 (2. 2)

## 2. Presisi
Presisi  berfungsi  sebagai  metrik  penilaian  dengan  membandingkan  jumlah  kelas  yang diprediksi  positif  pada  kenyataannya  dengan  jumlah  total  kelas  yang  diprediksi  positif. Perhitungan nilai presisi dapat dilakukan melalui rumus berikut:
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (2. 3)
3. Recall
Recall berfungsi sebagai metrik penilaian dengan mengontraskan jumlah kelas yang diprediksi positif  pada  kenyataannya  dengan  jumlah  total  dari  semua  kelas  yang  diprediksi  positif  dan negatif pada kenyataannya. Perhitungan nilai recall dapat dilakukan melalui rumus berikut:
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (2. 4)

## 2.4. K-Fold Cross Validation
Dengan menggunakan metode ini untuk mempartisi data ke dalam set pelatihan dan pengujian, peneliti sering kali mengurangi bias pengambilan sampel. Dengan mempartisi kumpulan data secara berulang menjadi subset pelatihan dan pengujian, K-Fold Cross Validation memberikan setiap titik data peluang  untuk  disertakan  dalam  kumpulan  pengujian  [13].  Metodologi  ini  melibatkan  pembagian stokastik kumpulan data menjadi beberapa partisi. Setiap eksperimen menggunakan partisi ke-k sebagai set pengujian dan partisi yang tersisa sebagai set pelatihan di seluruh k iterasi data yang dipartisi. Pada penelitian ini akan menggunakan K-Fold Cross Validation dengan nilai k = 5 dan 10. Pada penelitian sebelumnya bahwa nilai k = 5 dan 10 sama-sama direkomendasikan walaupun semakin kecil nilai k akan memiliki bias yang tinggi dari pada nilai k yang tinggi akan memiliki bias yang rendah, akan tetapi semua bergantung pada tujuannya [14]. Penelitian ini juga memiliki tujuan untuk menguji ketangguhan dataset yang ada, maka dibutuhkan nilai k yang kecil pada K-Fold Cross Validation agar mengetahui seberapa besar bias pada data.

## 2.5. PHP
PHP merupakan singkatan dari Hypertext Prepocessor . Ini adalah bahasa pemrograman open source yang  paling  banyak  digunakan  dalam  membangun  web  dinamis.  Bahasa  pemrograman  ini merupakan Server-Side  Scripting yang  dimana  sumber  kode  dijalankan  diserver  dan  hasilnya  akan dikirimkan ke peramban web sehingga bisa diintegrasikan dengan HTML [15] . Bahasa pemrograman ini  juga  memiliki  dukungan  untuk  dapat  terhubung  dengan  database  seperti MySQL , PostgreSQL , Oracle dan lain-lain.

## 2.6. Laravel
Laravel merupakan  sebuah framework web  yang  berbasis  bahasa  pemrograman PHP yang dikembangkan  oleh  Taylor  Otwell.  Framework  ini  bersifat open  source yang  bisa  dengan  mudah dilakukan  kustomisasi  sumber  kodenya. Framework ini  memiliki  arsitektur MVC  (Model  View Controller) yang  dimana  membuat  sumber  kode  yang  akan  dibuat  menjadi  lebih  tersusun  rapi  [16]. Laravel merupakan framework  PHP yang  saat  ini  paling  populer  digunakan  oleh  para  pengembang karena  memiliki  berbagai  macam  fitur  mulai  dari  autentikasi,  otorisasi, ORM  (Object  Relation Mapping) , validasi dan lain-lain, tidak hanya itu laravel ini memiliki banyak dukungan ekstensi gratis dari berbagai pengembang yang bisa diunduh.

## 2.7. System Usability Scale
Pada  tahun  1986,  John  Brooke  mengembangkan System  Usability  Scale  (SUS) . SUS adalah metode  yang  yang  digunakan  untuk  mengukur  seberapa  efektif  suatu  sistem  dengan  mengajukan pertanyaan  khusus  kepada sekelompok  peserta [17]. SUS terdiri  dari  sepuluh  pertanyaan,  dan  setiap pertanyaan dilengkapi dengan lima pilihan jawaban, mulai dari sangat setuju hingga sangat tidak setuju dan nilai maksimal skor berkisar 0 hingga 100. Adapun aturan untuk menentukan skor SUS [18]:
1. Setiap pertanyaan yang memiliki nomor ganjil nantinya untuk skor pertanyaan yang dipilih dikurangi 1 (X-1).
2. Setiap pertanyaan yang memiliki nomor genap nantinya nilai 5 dikurangi skor pertanyaan yang dipilih (5-X).
3. Setelah semua skor pertanyaan didapatkan dan dijumlahkan secara keseluruhan kemudian hasilnya dikalikan dengan 2,5.
𝑆𝑘𝑜𝑟 𝑆𝑈𝑆 = ((𝑋1 − 1) + (5 − 𝑋2) + (𝑋3 − 1) + (5 − 𝑋4) + (𝑋5 − 1) + (5 − 𝑋6) + (𝑋7 − 1) + (5 − 𝑋8)
+ (𝑋9 − 1) + (5 − 𝑋10)) x 2,5          (2. 5)
Rata-rata skor SUS yang diperoleh dari beberapa investigasi adalah 68. Oleh karena itu, Skor SUS di atas 68 dianggap di atas rata-rata, sedangkan skor di bawah 68 dianggap di bawah rata-rata. Namun,
penting  untuk  diperhatikan  bahwa  kategori  penilaian  pada SUS telah  ditetapkan  oleh  penelitian sebelumnya [19].
Tabel 2. 2 Kategori Nilai SUS Kategori Skor Penilaian A 90 - 100 B 80 - 90 C 70 - 80 D 60 - 70 F < 60

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini mengembangkan suatu sistem berbasis web yang dapat memberikan bantuan tim penilai  saat  melakukan  proses  rekrutmen  dengan  memprediksi  calon  tenaga  kerja  yang  melamar diperusahaan ke dalam tiga kategori: sangat baik, cukup baik dan kurang baik menggunakan algoritma KNN dengan  perhitungan  jarak euclidean  distance dengan  nilai  k  ketetanggaan  5,  7  dan  10.  Untuk pengujian algoritma KNN agar mendapatkan model terbaik yang nanti akan digunakan oleh sistem akan mengimplementasikan K-Fold Cross Validation menggunakan nilai k pembagian 5 dan 10. Pada sistem yang  telah  dibuat  nantinya  juga  akan  dilakukan  penilaian SUS untuk  mendapatkan  penilaian  dari responden secara langsung terkait dengan fungsionalitas sistem dan kemudahan dalam menggunakan sistem.

## 3.1. Entity Relationship Diagram
Entity Relationship Diagram (ERD) merupakan diagram visual yang dapat menjelaskan tentang hubungan tabel  satu  dengan  lainnya  yang  akan  menjadi  tempat  penampungan  data  dari  proses  yang akan  terjadi  pada  sistem  atau  biasa  disebut database [20].  Database  yang  akan  digunakan  dalam penelitian ini adalah PostgreSQL.

## 3.2. Hasil Evaluasi K-Nearest Neighbor dan K-Fold Cross Validation
Berdasarkan  penelitian  ini  akan  digunakan  data  calon  tenaga  kerja  yang  pernah  melamar  di perusahaan yang dimana akan dilakukan proses klasifikasi berdasarkan variabel hasil skor tes teknis dari tim penilai, total nilai bobot keahlian, minimum gaji yang diminta dan jumlah tahun pengalaman bekerja.

## Tabel 3. 2 Dataset Calon Tenaga Kerja
Indeks  Nilai Tes  Bobot Keahlian  Pengalaman Kerja  Min. Gaji  Klasifikasi 1 75 55 0 4000000 3 2 85 75 0 4500000 2 3 80 65 0 4500000 3 4 80 75 0 6000000 3 5 70 60 0 4000000 3 6 85 90 0 4000000 1 7 70 65 0 3500000 3 8 80 75 0 6000000 3 9 75 75 0 3500000 2 10 80 80 0 4000000 1 11 85 85 1 3500000 1 … … … … … … 106 75 50 0 4000000 3 107 80 70 0 4000000 2 108 85 75 0 4500000 2 109 70 70 0 6000000 3 110 80 75 0 6000000 3
Dalam  investigasi  ini,  sejumlah  eksperimen  dilakukan  agar  model  prediktif  optimal  untuk klasifikasi  data  rekrutmen  tenaga  kerja  dapat  dikembangkan.  Eksperimen  yang  dilakukan  meliputi evaluasi algoritma KNN melalui pemanfaatan rumus (2.1) untuk menghitung jarak euclidean distance , dengan  memperhatikan  berbagai  nilai  k  (5,  7,  dan  10),  dan  mengeksekusi K-Fold  Cross  Validation dengan nilai k yang bervariasi (5 dan 10). Investigasi tersebut melibatkan pembagian kumpulan data lengkap,  yang  terdiri  dari  110  data  yang  dapat  dilihat  pada Tabel  3. ,  menjadi  dua  bagian  berbeda: kumpulan pelatihan, yang dipilih secara acak, dan kumpulan pengujian. Pembagian ini ditentukan oleh K-Fold Cross Validation , dengan K-Fold 5 menerima pembagian 80%:20% dan K-Fold 10 menerima pembagian  90%:10%.  Hasilnya,  rasio  data  pelatihan-pengujian  untuk  setiap K-Fold adalah  sebagai berikut: 88:22 untuk K-Fold 5 dan 99:11 untuk K-Fold 10. Evaluasi akurasi, presisi dan recall dihitung menggunakan rumus (2.2) untuk akurasi, menggunakan rumus (2.3) untuk presisi dan menggunakan rumus (2.4) untuk recall . Hasil percobaan yang dilakukan dirinci pada Tabel 3. 1 .
Tabel 3. 1 Hasil Evaluasi Klasifikasi
Jumlah K-Fold  K (K-Fold)  K (Tetangga KNN)  Akurasi  Presisi  Recall
5 1
5 0,86 0,86 0,89 7 0,82 0,83 0,84 10 0,73 0,8 0,75 2 5 0,95 0,97 0,89 7 0,91 0,86 0,86 10 0,77 0,73 0,74 3 5 0,82 0,78 0,78 7 0,73 0,67 0,67 10 0,91 0,92 0,89 4 5 1 1 1 7 0,95 0,92 0,98 10 0,95 0,92 0,98 5 5 0,95 0,93 0,93 7 0,95 0,93 0,93 10 0,77 0,68 0,63 10 1 5 0,82 0,87 0,78
Jumlah K-Fold  K (K-Fold)  K (Tetangga KNN)  Akurasi  Presisi  Recall 7 0,82 0,9 0,78 10 1 1 1 2 5 0,91 0,93 0,93 7 0,91 0,93 0,93 10 0,82 0,85 0,85 3 5 0,82 0,83 0,85 7 0,82 0,83 0,85 10 0,82 0,81 0,85 4 5 1 1 1 7 1 1 1 10 1 1 1 5 5 1 1 1 7 1 1 1 10 1 1 1 6 5 1 1 1 7 1 1 1 10 0,91 0,92 0,89 7 5 1 1 1 7 1 1 1 10 0,91 0,89 0,92 8 5 1 1 1 7 1 1 1 10 0,91 0,58 0,67 9 5 1 1 1 7 1 1 1 10 0,91 0,92 0,92 10 5 1 1 1 7 1 1 1 10 0,82 0,83 0,89
Berdasarkan  hasil  evaluasi  pada Tabel  3.  1 ,  terlihat  bahwa  terdapat  beberapa  uji  coba  yang menghasilkan  nilai  evaluasi  yang  sangat  baik  dan  berhasil  memprediksi  semua  data testing dengan tepat.  Jika  diamati  lebih  detail,  penerapan  10  pembagian K-Fold  Cross  Validation lebih  banyak memprediksi semua data testing dengan tepat dengan rentang nilai akurasi antara 82% hingga 100% jika dibandingkan pada 5 pembagian K-Fold Cross Validation yang memiliki rentang nilai akurasi 73% hingga 100%. Semakin tinggi nilai pembagi K-Fold maka semakin tinggi pula variasi data yang dapat terjadi pada data training dan testing . Sehingga semakin banyak kemungkinan model akan jauh lebih baik maupun sebaliknya. Hal tersebut juga sangat dipengaruhi oleh proses random data pada K-Fold Cross  Validation yang  memungkinkan  data  akan  terbagi  menjadi  sangat  baik,  cukup  baik,  maupun kurang baik. Dengan beberapa kombinasi variasi data ini, penulis akan mendapatkan urutan data yang paling tepat, yang dapat merepresentasikan data training dan testing dengan baik, sehingga model yang dihasilkan jauh lebih optimal. Selanjutnya dapat dilihat beberapa grafik sebagai analisis hasil penerapan uji coba pada penelitian ini.
Berdasarkan  grafik Gambar  3.  2 menunjukan  perbandingan  waktu  eksekusi  antara K-Fold Cross Validation menggunakan k bernilai 5 dan 10 untuk menguji coba model terlihat hasil perbedaan nya  tidak  terlalu  jauh  dikarenakan  jumlah  dataset  yang  digunakan  juga  tidak  terlalu  besar  pada penelitian  ini.  Pada  5 K-Fold mendapatkan  waktu  eksekusi  yang  lebih  rendah  dikarenakan  jumlah perulangan untuk menguji model lebih sedikit dibandingkan dengan 10 K-Fold .
Gambar 3. 3 Grafik Hasil Evaluasi Ketetanggaan Pada K-Fold 5
Berdasarkan grafik Gambar 3. 3 menunjukkan bahwa rata-rata nilai akurasi, presisi, dan recall pada pemilihan jumlah ketetanggaan algoritma KNN pada K-Fold Cross Validation 5 yang memiliki rata- rata nilai paling baik ada pada ketetanggaan 5 dengan rata-rata nilai akurasi 92%, presisi 91% dan recall 90%. Sedangkan pada ketetanggaan 7 memiliki rata-rata nilai akurasi 87%, presisi 84% dan recall 86% dimana nilai ini lebih kecil  dibandingkan ketetanggaan 5. Sedangkan pada ketetanggaan 10 memiliki rata-rata  nilai  akurasi  83%,  presisi  81%  dan recall 80%  dimana  nilai  ini  yang  paling  kecil  diantara semua ketetanggaan.
Berdasarkan grafik Gambar 3. 4 menggambarkan bahwa rata-rata nilai dari akurasi, presisi, dan recall berdasarkan  pemilihan  jumlah  ketetanggaan  algoritma KNN di K-Fold  Cross  Validation 10  yang memiliki rata-rata nilai paling baik ada pada ketetanggaan 7 dengan hasil dari rata-rata nilai akurasi 96%,  presisi  97%  dan recall 96%.  Sedangkan  pada  ketetanggaan  5  memiliki  rata-rata  nilai  akurasi, presisi dan recall yang sama yaitu 96% dimana nilai ini hampir sama dengan ketetanggaan 7 hanya saja pada bagian presisi ketetanggaan 5 lebih rendah 1%. Sedangkan pada ketetanggaan 10 memiliki rata- rata nilai akurasi 91%, presisi 88% dan recall 90% dimana nilai ini yang paling kecil diantara semua ketetanggaan. Jika dibandingkan dengan rata-rata nilai tertinggi ketetanggaan 5 pada K-Fold 5 untuk rata-rata  nilai  ketetanggaan  7  pada K-Fold 10  masih  lebih  besar.  Dapat  disimpulkan  bahwa  jumlah ketetanggaan KNN sangat  menentukan  hasil  prediksi  akhir,  semakin  jauh  ketetanggaan  yang diperhitungkan, semakin bermacam-macam hasil kelas yang diprediksi, sedangkan probabilitas suara penentuan kelas data testing sama antar tetangga. Sehingga semakin tinggi jumlah ketetanggaan yang diperhitungkan, banyak kemungkinan hasil prediksi semakin tidak akurat.
Gambar 3. 5 Grafik Hasil Evaluasi K-Fold
Selanjutnya berdasarkan grafik Gambar 3. 5 sama dengan penjelasan sebelumnya yaitu hasil prediksi pada penerapan 10 jumlah K-Fold Cross Validation lebih tinggi dibandingkan dengan 5 K- Fold Cross Validation . Nilai rata-rata akurasi, presisi dan recall mencapai 94%. Sedangkan penerapan 5 K-Fold Cross Validation memiliki nilai rata-rata akurasi 87%, presisi 85% dan recall 85%. Nilai-nilai tersebut membuktikan pernyataan diatas bahwa semakin tinggi nilai pembagi K-Fold maka semakin tinggi  pula  variasi  data.  Tidak  hanya  mendapatkan  variasi  data  yang  paling  baik,  bisa  juga  terdapat kemungkinan mendapatkan variasi data yang paling buruk. Sebaliknya semakin kecil nilai pembagi K- Fold maka semakin kecil pula variasi data dan tidak menjamin variasi data yang didapatkan menjadi yang paling baik.
Selanjutnya berdasarkan grafik yang ditunjukan pada Gambar 3. 6 terlihat bahwa rata-rata nilai evaluasi pada k = 4 merupakan pembagian data yang paling stabil dibandingkan pembagian data dengan nilai k yang lain pada 5 K-Fold Cross Validation dengan rata-rata hasil nilai akurasi 97%, presisi 95% dan recall 99% . Dapat  disimpulkan  bahwa  k  =  4  merupakan  pembagian  yang  paling  baik  dengan random  data training dan testing paling  optimal.  Dengan  demikian  seluruh  data training ini  dapat merepresentasikan keadaan data testing dengan baik. Sebaliknya nilai k = 3 terlihat paling rendah nilai evaluasinya  dengan  nilai  hasil  rata-rata  akurasi  82%,  presisi  79%  dan recall 78%.  Oleh  sebab  itu, pembagian  pada  k  =  3  merupakan  variasi  random  data training dan testing yang  buruk,  sehingga prediksi data testing banyak yang gagal atau salah prediksi.
Gambar 3. 7 Grafik Hasil Evaluasi Pembagian 10 K-Fold
Berdasarkan  grafik Gambar  3.  7 menunjukkan  bahwa  rata-rata nilai  evaluasi pada  k  =  4  dan  k  =  5 merupakan pembagian data yang paling stabil dibandingkan pembagian data dengan hasil dari k yang lain  pada  10 K-Fold  Cross  Validation dengan  hasil  nilai  rata-rata  akurasi,  presisi  dan recall adalah 100% . Dapat  disimpulkan  bahwa  k  =  4  dan  k  =  5  merupakan  pembagian  yang  paling  baik  dengan random  data training dan testing paling  optimal.  Artinya  bahwa  seluruh  data training dapat merepresentasikan keadaan data testing dengan baik. Sebaliknya nilai k = 3 terlihat paling rendah nilai- nilai  evaluasinya  dengan  hasil  nilai  rata-rata  adalah  akurasi 82%,  presisi  82% dan recall 85%.  Oleh sebab  itu,  pembagian  pada  k  =  3  merupakan  variasi  random  data training dan testing yang  buruk, sehingga  prediksi  data testing banyak  yang  gagal  atau  salah  prediksi.  Dapat  dilihat  pada  grafik pembagian K-Fold Cross Validation dengan pembagian 10 memiliki rata-rata nilai akurasi, presisi dan recall diatas 80% bahkan terdapat k yang menyentuh nilai 100%, jika dibandingkan dengan pembagian 5 terdapat rata-rata nilai dibawah 80%.

## 3.3. Antarmuka Sistem
Sistem  yang  dibangun  menggunakan  bahasa  pemrograman Laravel  Framework yang berbasiskan PHP sedangkan  untuk  desain  menggunakan material  design ,  berikut  antarmuka  sistem masing-masing menu yang ada pada sistem.
Gambar 3. 8 Tampilan Login
Gambar 3. 9 Tampilan Form Ubah Password
Gambar 3. 10 Tampilan Form Ubah Profil
Gambar 3. 11 Tampilan Tabel User
Gambar 3. 12 Tampilan Form User
Gambar 3. 14 Tampilan Form Keahlian
Gambar 3. 15 Tampilan Tabel Jabatan
Gambar 3. 16 Tampilan Form Jabatan
Gambar 3. 17 Tampilan Tabel Periode Penilaian
Gambar 3. 18 Tampilan Form Periode Penilaian
Gambar 3. 20 Tampilan Form Tenaga Kerja
Gambar 3. 21 Tampilan Form Assignment Tim Penilai
Gambar 3. 23 Tampilan Form Jadwal Wawancara
Gambar 3. 24 Tampilan Form Pengumpulan Hasil Tes
Gambar 3. 25 Tampilan Form Penilaian

## 3.4. Pengujian System Usability Scale
Pada pengujian SUS ini guna menilai seberapa besar kegunaan dari sebuah sistem yang telah dibuat maka penulis telah mengumpulkan beberapa jawaban dari responden melalui formulir kuesioner yang berisi 10 pertanyaan yang ditujukan pada Tabel 3. 2 [21].

## Tabel 3. 2 Komponen Pertanyaan SUS

## No  Komponen Pertanyaan
1 Saya berpikir akan menggunakan sistem ini lagi.
2 Saya merasa sistem ini rumit untuk digunakan.
3 Saya merasa sistem ini mudah digunakan.
4 Saya membutuhkan bantuan dari orang lain atau teknisi dalam menggunakan sistem ini.
5 Saya merasa fitur-fitur sistem ini berjalan dengan semestinya
6 Saya merasa ada banyak hal yang tidak konsisten (tidak serasi pada sistem ini).
7 Saya merasa orang lain akan memahami cara menggunakan sistem ini dengan cepat.
8 Saya merasa sistem ini membingungkan.
9 Saya merasa tidak ada hambatan dalam menggunakan sistem ini.
10 Saya perlu membiasakan diri terlebih dahulu sebelum menggunakan sistem ini.
Jawaban dari setiap responden nantinya akan dilakukan perhitungan menggunakan rumus (2. 5) . Berikut data skor akhir jawaban dari responden yang berhasil di dapatkan yang berjumlah 12 responden yang selanjutnya dilakukan rata-rata terhadap semua skor akhir responden untuk mendapatkan kategori nilai SUS .
Tabel 3. 3 Jawaban Kuesioner SUS
No Nama X1  X2  X3  X4  X5  X6  X7  X8  X9  X10 Skor 1 Riska 5 1 5 1 5 1 5 1 5 3 95 2 Chafid 5 1 5 1 5 1 5 1 5 1 100 3 Farida 4 5 5 2 5 1 5 1 4 4 75 4 Diiky 5 1 5 1 5 1 5 1 5 1 100
5 Yuri 5 1 5 5 5 1 4 2 4 5 72,5 6 Gama 4 1 5 5 5 2 4 1 4 4 72,5
No Nama X1  X2  X3  X4  X5  X6  X7  X8  X9  X10 Skor 7 Rizky 1 1 1 2 5 1 5 2 5 2 72,5 8 Ikbar 5 1 5 3 4 2 5 2 5 3 82,5 9 Tama 4 2 4 1
5 2 4 2 4 2 80 10 Hayu 5 1 5 4
5 1 4 5 5 5 70 11 Hafied 4 3 4 4 4 3 4 3 4 4 57,5 12 Aloy 4 2 4 4
4 2 4 2 4 4 85 Rata - Rata 80,21
Dari hasil rata-rata diatas diperoleh nilai sebesar 80,21 yang jika dilihat pada Tabel 2. 2 maka kategori nilai yang di dapat untuk kegunaan sistem yang telah dibuat adalah B.

## IV. KESIMPULAN
Penelitian  ini  memiliki  beberapa  kesimpulan  dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan. Aplikasi dari hasil uji SUS mendapatkan rata-rata nilai dari keseluruhan responden sebesar 80,21 yang dimana  skor  tersebut  masuk  kedalam  kategori  nilai  B  yang  bisa  dikatakan  dari  segi  kegunaan  dan kemudahaan  yang  dirasakan  oleh  responden  cukup  memenuhi.  Pada  pengujian  algoritma KNN menggunakan  perhitungan  jarak euclidean  distance didapatkan  model  terbaik  dengan  nilai  rata-rata akurasi, presisi, recall sebesar 100% pada pembagian k = 4 dan k = 5 di uji coba pengambilan 10 K- Fold  Cross  Validation ,  sedangkan  nilai  ketetanggaan  metode KNN paling  baik  ada  di  k  =  7.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa masih ada beberapa kekurangan, seperti fitur yang dimiliki oleh sistem masih  sangat  sedikit  dikarenakan  dalam  pengembangannya  disesuaikan  dengan  kebutuhan  saat penelitian berlangsung, akan tetapi tidak menutup kemungkinan akan terjadi peningkatan kebutuhan dalam  perusahan  yang  mengharuskan  terjadinya  penambahan  fitur  atau  penyesuaian  terhadap  fitur sebelumnya.  Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  juga  sedikit  sehingga  dibutuhkan penambahan jumlah dataset agar tingkat akurasi dalam proses klasifikasi lebih tinggi dari sebelumnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Chandra  dan  S.  Tinggi  Ilmu  Ekonomi  YPUP  Makassar,  “ANALISIS  SISTEM  SELEKSI PENERIMAAN  KARYAWAN  TERHADAP  KINERJA  KARYAWAN  PADA  PT  ANUGRAH BUSANA INDAH DI MAKASSAR,” 2020.
[2] Y. Yanti, Gunawan A, dan R. Firdaos, “Rekrutmen, Seleksi dan Penempatan Pegawai,” Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan , vol. 9, no. 10, hlm. 676–688, 2023, doi: 10.5281/zenodo.7991063.
[3] A. Rahmat, K. Auliasari, dan Y. A. Pranoto, “IMPLEMENTASI METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) UNTUK SELEKSI CALON KARYAWAN BARU (Studi Kasus : BFI Finance Surabaya),” 2020.
[4] A. M. Argina, “Indonesian Journal of Data and Science Penerapan Metode Klasifikasi K-Nearest Neigbor pada Dataset Penderita Penyakit Diabetes,” vol. 1, no. 2, hlm. 29–33, 2020.
[5] I. G. T. Isa dan F. Elfaladonna, “Penilaian Kinerja Akurasi Metode Klasifikasi dalam Dataset Penerimaan Mahasiswa Baru Universitas XYZ,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) , vol. 8, no. 2, hlm. 292–298, 2022, [Daring]. Tersedia pada: https://jurnal.untan.ac.id/index.php/jepin/article/view/54316
[6] A.  Sumiah  dan  N.  Mirantika,  “Perbandingan  Metode  K-Nearest  Neighbor  dan  Naive  Bayes  untuk Rekomendasi  Penentuan  Mahasiswa  Penerima  Beasiswa  pada  Universitas  Kuningan,”  vol.  6,  2020, [Daring]. Tersedia pada: https://journal.uniku.ac.id/index.php/buffer
[7] N. Marito Putry dan B. Nurina Sari, “KOMPARASI ALGORITMA KNN DAN NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI DIAGNOSIS PENYAKIT DIABETES MELITUS,” Jurnal Sains dan Manajemen , vol. 10, no. 1, 2022.
[8] G.  W.  Sasmito,  J.  T.  Informatika,  H.  Bersama,  J.  Mataram,  N.  09,  dan  P.  Lor,  “Penerapan  Metode Waterfall  Pada  Desain  Sistem  Informasi  Geografis  Industri  Kabupaten  Tegal,”  vol.  2,  no.  1,  2017, [Daring]. Tersedia pada: http://www.tegalkab.go.id,
[9] M.  Badrul,  “PENERAPAN  METODE  WATERFALL  UNTUK  PERANCANGAN  SISTEM INFORMASI INVENTORY PADA TOKO KERAMIK BINTANG TERANG,” vol. 8, no. 2, 2021.
[10] R.  D.  Sitepu  dan  E.  Buulolo,  “KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Komputer) IMPLEMENTASI ALGORITMA NEAREST NEIGHBOR PADA PENERIMAAN PEGAWAI BARU PADA MTS IKHWANUTS TSALITS TALUN KENAS”, [Daring]. Tersedia pada: http://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/komik
[11] W. Wahyono, I. N. P. Trisna, S. L. Sariwening, M. Fajar, dan D. Wijayanto, “Comparison of distance measurement  on  k-nearest  neighbour  in  textual  data  classification,” Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Komputer , vol. 8, no. 1, hlm. 54–58, Jan 2020, doi: 10.14710/jtsiskom.8.1.2020.54-58.
[12] R. B. Anshori dkk. , “Klasifikasi Citra Kanker Serviks Menggunakan Deep Residual Network,” vol. 8, no. 6, hlm. 3163–3170, 2022.
[13] E. Gokgoz dan A. Subasi, “Comparison of decision tree algorithms for EMG signal classification using DWT,” 2015.
[14] T.  Hastie,  R.  Tibshirani,  dan  J.  Friedman,  “Springer  Series  in  Statistics  The  Elements  of  Statistical Learning Data Mining, Inference, and Prediction.”
[15] P. F. Laravel dkk. , “PEMANFAATAN FRAMEWORK LARAVEL DAN FRAMEWORK BOOTSTRAP PADA  PEMBANGUNAN  APLIKASI  PENJUALAN  HIJAB  BERBASIS  WEB,” Jurnal  Media Infotama , vol. 18, no. 1, hlm. 2022.
[16] D.  Purnama  Sari,  R.  Wijanarko,  dan  J.  X.  Menoreh  Tengah,  “Implementasi  Framework  Laravel  pada Sistem Informasi Penyewaan Kamera (Studi Kasus Di Rumah Kamera Semarang),” vol. 2, no. 1, hlm. 32–36, 2019.
[17] I.  Listiowarni  dan  N.  P.  Dewi,  “Pemanfaatan  Klasifikasi  Soal  Biologi  Cognitive  Domain  Bloom’s Taxonomy  Menggunakan  KNN  Chi-Square  Sebagai  Penyusunan  Naskah  Soal,” Digital  Zone:  Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi , vol. 11, no. 2, hlm. 185–195, 2020.
[18] D.  W.  Ramadhan,  B.  Soedijono,  dan  E.  Pramono,  “PENGUJIAN  USABILITY  WEBSITE  TIME EXCELINDO MENGGUNAKAN SYSTEM USABILITY SCALE (SUS) (STUDI KASUS: WEBSITE TIME EXCELINDO).” [Daring]. Tersedia pada: https://excelindo.co.id
[19] A. Bangor, P. Kortum, dan J. Miller, “Determining what individual SUS scores mean: Adding an adjective rating scale,” J Usability Stud , vol. 4, no. 3, hlm. 114–123, 2009.
[20] K. ’ Afiifah, Z. Fira Azzahra, A. D. Anggoro, D. Redaksi, R. Akhir, dan D. Online, “Universitas Negeri Jakarta; Jl. Rawamangun Muka Raya No.11 RW.14 Rawamangun,” JURNAL INTECH , vol. 3, no. 1, hlm. 8–11.
[21] B.  Said  dan  F.  Prasetyo  E.P.,  “Layanan  e-Surat  Berbasis  Mobile  Application  di  Desa  Waru  Barat Pamekasan,” InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan) , vol. 4, no. 1, hlm. 111– 115, Sep 2019, doi: 10.30743/infotekjar.v4i1.1637.