## Model Klasifikasi Machine Learning untuk Prediksi Ketepatan Penempatan Karir
*Hendri Mahmud Nawawi 1 , Agung Baitul Hikmah 2 , Ali Mustopa 3 , Ganda Wijaya 4
1) Informatika, Fakulas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri
2) Sistem Informasi Kampus Kota Tasikmalaya, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika
3) Teknik Informatika Kampus Kota Pontianak, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika
4) Sistem Informasi, Fakulas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri
1,4 Jl. Raya Jatiwaringin No.2, Cipinang Melayu, Kec. Makasar, Kota Jakarta Timur, DKI Jakarta
2,3 Jl. Kramat Raya No.98, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, DKI Jakarta Email: 1 hendri.hiw@nusamandiri.ac.id, 2 agung.abl@bsi.ac.id, 3 ali.aop@bsi.ac.id, 4 ganda.gws@nusamandiri.ac.id

## ABSTRACT
The complexity of the job market requires individuals and organizations to understand the trends and  needs  of  the  world  of  work.  One  of  the  main  challenges  is  the  right  career  placement.  That  is becoming increasingly popular is the use of Machine Learning (ML) algorithms in the decision-making process. ML classification models such as Random Forest, Decision Tree, Naïve Bayes, KNN, and SVM have  demonstrated  their  potential  in  uncovering  hidden  patterns  from  data,  including  a  person's educational  history,  work  experience  and  interests.  In  this  research,  the  application  of  the  ML classification  model  is  aimed  at  predicting  career  placement.  From  the  data  sample  used  of  215,  this research evaluates the effectiveness of various ML models in the context of career placement. As a result, the Random Forest Model is superior to other proposed models with an accuracy value of 87% and an AUC/ROC  value  of  0.93  which  indicates  a  very  good  classification  value.  Meanwhile,  the  SVM  model with  Linear  Kernel  shows  the  lowest  performance  with  an  accuracy  value  of  67%.  Apart  from  getting information  on  the  best  accuracy  and  AUC/ROC  values,  the  results  of  this  research  found  that  the 'ssc_presentage'  attribute  (high  school  exam  percentage)  is  an  important  factor  in  career  placement decisions.
Keywords : machine learning; random forest; job placement; classification; prediction

## ABSTRAK
Kompleksitas pasar kerja mengharuskan individu dan organisasi memahami tren serta kebutuhan dunia  kerja.  Salah  satu  tantangan utama  adalah  penempatan  karir  yang  tepat.  Pendekatan yang  semakin populer  adalah  penggunaan  algoritma Machine  Learning (ML)  dalam  proses  pengambilan  keputusan. Model  klasifikasi  ML  seperti Random  Forest,  Decision  Tree,  Naïve  Bayes ,  KNN,  dan  SVM  telah menunjukkan  potensinya  dalam  mengungkap  pola  tersembunyi  dari  data,  termasuk  riwayat  pendidikan, pengalaman kerja dan minat seseorang. Dalam penelitian ini, penerapan model klasifikasi ML ditujukan untuk  memprediksi  penempatan  karir.    Dari  sampel  data  yang  digunakan  sebanyak  215,  penelitian  ini mengevaluasi efektivitas berbagai model ML dalam konteks penempatan karir. Hasilnya, Model Random Forest lebih  unggul  dibandingkan  model  lain  yang  diusulkan  dengan  nilai  akurasi  mencapai  87%  dan nilai  AUC/ROC  0,93  yang  menunjukkan  nilai  klasifikasi  sangat  baik.  Sedangkan,  model  SVM  dengan Kernel Linier menunjukkan performa terendah dengan nilai akurasi sebesar 67%.    Selain mendapatkan informasi  nilai  akurasi  dan  AUC/ROC  terbaik  hasil  penelitian  ini  menemukan  bahwa  atribut ‘ssc_presentage’ (persentase  ujian  sekolah  menengah  atas)  merupakan  faktor  penting  dalam  keputusan penempatan karir.
Kata kunci : machine learning; random forest ; penempatan karir; klasifikasi; prediksi
ISSN 2088-1770 (Print) ISSN 2503-3247(Online) Vol. 14 No.1 (2024) 13-25

## 1. PENDAHULUAN
Era  modern  telah  dipenuhi  oleh kompleksitas  pasar  kerja  yang  terus berubah,  maka  dari  itu  penting  bagi individu  maupun  organisasi  untuk memahami  dan  mengantisipasi  tren serta kebutuhan di dunia kerja (Umar et al.,  2018).  Salah  satu  aspek  krusial dalam  mengelola  sumber  daya  manusia adalah  penempatan  karir  yang  tepat (Danuri  &  Jaroji,  2019).  Hal  ini menyebabkan munculnya bidang- bidang pengetahuan baru seperti analisis sumber  daya  manusia  (SDM)  (yang mencakup  topik  terkait  lainnya,  seperti analisis  tenaga  kerja  dan  analisis sumber  daya  manusia  (Pessach  et  al., 2020).  Keputusan yang akurat dan tepat dalam  menempatkan  individu  pada peran tertentu tidak
hanya mempengaruhi produktivitas dan kepuasan karyawan, tetapi juga berdampak  pada  kesuksesan  organisasi secara  keseluruhan  (Metalita  et  al., 2021).
Dalam upaya
untuk mengoptimalkan  proses  penempatan karir,  muncul  paradigma  baru  yang mengandalkan  teknologi  dan  analisis data (Sukmawati et al., 2022). Di sinilah model  klasifikasi  berbasis machine learning hadir  sebagai  alat  yang  efektif
untuk  mengatasi  kompleksitas  dan variabilitas dalam pengambilan
keputusan penempatan karir. Prinsip dalam algoritma
Machine  Learning (ML)  telah  menjadi populer  saat  ini  untuk  memecahkan berbagai  masalah  dan  mendukung dalam  banyak  proses  pengambilan keputusan  (Aravind  et  al.,  2019). Model-model  ini  dapat  memanfaatkan berbagai data seperti riwayat pendidikan, pengalaman kerja,
keterampilan,  minat,  serta  faktor-faktor lain  yang  berpotensi  mempengaruhi kecocokan individu dengan peran tertentu (Bao et al., 2023).
Penelitian  tentang  klasifikasi penempatan  kerja  terhadap  pekerja imigran menggunakan dua model algoritma  C45  dan  naïve  bayes,  akurasi tertinggi  oleh  model  C45  dengan presentasi  84,84%  sedangkan  naïve bayes  sebesar  58,29%  (Sukmawati  et al.,  2022).  Model  klasifikasi machine learning juga diterapkan  pada  kasus klasifikasi  kejadian  berat  badan  lahir  di Indonesia,  hasil  penelitian  menunjukan metode machine learning seperti Random  Forest,  CART,  Naïve  Bayes , dan SVM untuk  klasifikasi  risiko  Berat Badan  Lahir  Rendah  (BBLR).  Dengan teknik resample ,  ketepatan  klasifikasi
meningkat, terutama pada data imbalanced (tidak  seimbang). Random Forest menunjukkan  hasil  terbaik, dengan beberapa faktor kunci mempengaruhi risiko Berat Badan Lahir Rendah (BBLR) seperti jarak kelahiran, pemeriksaan  kehamilan,  dan  umur  ibu (Sihombing & Yuliati, 2021).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk menjelaskan dan menggambarkan penerapan  model  klasifikasi machine learning dalam  prediksi  ketepatan penempatan  karir.    Model  klasifikasi yang  digunakan  pada  penelitian  ini yaitu Random  Forest,  Decision  Tree,
Naïve  Bayes,  KNN dan SVM untuk mempelajari pola-pola tersembunyi dari dataset  penelitian . Model  terpilih  akan dijadikan sebagai usulan untuk pengembangan  penelitian  dan  membuat keputusan  penempatan  karir  yang  lebih tepat dan akurat, penelitian ini menghasilkan  nilai  akurasi  jauh  lebih baik dari penelitian sebelumnya dengan nilai akurasi sebesar 87,16%. Perbedaan dari penelitian sebelumnya dengan yang diusulkan jika pada penelitian
(Sukmawati et al., 2022) jenis data yang
diteliti  memiliki  kesamaan  dari  objek yang diteliti tentang klasifikasi
penempatan  kerja    sedangkan  pada penelitian  (Sihombing  &  Yuliati,  2021)
karakteristik dataset yang diteliti memiliki  kesamaan  dengan  inputan multiple  attribut  terhadap  satu  variabel target  mengusulkan  banyak  model untuk mencari model terbaik.
Dengan  demikian,  penelitian  ini memiliki  potensi  untuk  memberikan kontribusi terhadap pengembangan strategi pengelolaan sumber daya manusia yang lebih efisien dan berdampak  positif  bagi  individu  untuk memprediksi  posisi  karir  sesuai  dengan pendidikan  dan  kemampuan  maupun organisasi dalam hal rekrutmen terhadap kandidat karyawan.

## 2. METODE
Agar  penelitian  yang  dilakukan dapat  terarah  berdasarkan  sesuai  urutan maka  diperlukan  metode  penelitian. Pada penelitian ini tahapan atau metode penelitian digambarkan pada Gambar 1.
Gambar 1.  Metode Penelitian
Metode penelitian dalam machine learning (ML) biasanya
melibatkan  serangkaian  langkah  yang sistematis untuk mengembangkan, melatih, dan mengevaluasi model ML.

## 2.1. Pemahaman Masalah
Sebelum  memulai  penelitian, penting untuk memahami masalah yang ingin  diselesaikan  terutama  pada  kasus data  yang  kompleks.  Apakah  itu klasifikasi,  regresi,  pengelompokan, atau  jenis  tugas Machine  Learning lainnya  (Pusporani  et  al.,  2019).    Pada penelitian  ini jenis dataset  yang digunakan cenderung memiliki karakteristik  klasifikasi  dikarenakan terdiri dari dua kelas utama yaitu ya dan tidak.

## 2.2. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  bersumber dari  dataset  publik  yang  dapat  diakses secara  terbuka  dari  repository kaggle .
Penelitian ini menggunakan dataset Job
Placement (Penempatan  Karir)  yang terdiri  dari  13  atribut  utama  dimana  12 atribut  sebagai  label  dan  satu  atribut sebagai variabel target.

## 2.3. Pra-pemprosesan Data
Tahap  pra  pemrosesan  data  atau preprocessing merupakan  tahapan  yang sangat  penting  (Afiasari  et  al.,  2023) . Tujuannya agar data yang diproses tidak terdapat  informasi  yang  kosong  atau
null sehingga dapat mempengaruhi hasil yang  diharapkan  (Gata  et  al.,  2023). Data mentah seringkali perlu dibersihkan  dan diproses sebelum
digunakan. Ini bisa melibatkan penghapusan data yang hilang, normalisasi,  dan  transformasi  fitur (Anggraini et al., 2021).

## 2.4. Pemilihan Model
Dalam  analisis  ini,  berbagai model  klasifikasi  telah  diuji  untuk memprediksi  kesuksesan  penempatan posisi  pekerjaan  berdasarkan  dataset penelitian. Model-model yang dianalisis termasuk Random  Forest,  Naive  Bayes, SVM,  KNN dan Decision  Tree .    Dasar pemilihan  model  yang  diajukan  pada penelitian  ini  melihat  kecenderungan atau  karakteristik  dataset  yang  diteliti seperti  jenis  fitur  data,  ukuran  dataset, dan kompleksitas komputasi.
a. Random Forest
Random  forest adalah  teknik yang  membangun  sejumlah  pohon keputusan  dengan  menggabungkan root node,  node  internal,  dan  node daun.  Pada  proses  pembentukannya, atribut  dan  data  dipilih  secara random  berdasarkan  aturan  tertentu (Sihombing & Yuliati, 2021). Rumus Persamaan 1 random forest :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑌 ) = ∑𝑖 𝑝 ( 𝑐 | 𝑌 ) 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝 ( 𝐶 | 𝑌 ) (1)
𝑌 adalah  himpunan  kasus,  dan  ( 𝑐 | 𝑌 ) adalah  proporsi  nilai 𝑌 terhadap kelas 𝑐 .
b. Naïve Bayes Metode Naïve Bayes merupakan salah satu teknik klasifikasi yang terkenal dan
termasuk dalam daftar sepuluh
algoritma  utama  di  bidang  data mining  (Pusporani  et  al.,  2019). Rumus  naïve  bayes  pada  Persamaan 2.
𝑃 ( 𝑌 | 𝑋 ) = 𝑃 ( 𝑋 | 𝑌 ) ∗ 𝑃 ( 𝑌 ) 𝑃 ( 𝑋 ) (2)
Y  adalah  data  class  (belum
diketahui), P(Y|X) adalah
probabilitas  Y  berdasar  kondisi  X,
P(Y|X) adalah probabilitas X berdasar  kondisi  Y,  P(Y)  adalah probabilitas  dari  Y,  dan  P(X)  adalah probabilitas dari X.
c. Support Vector Machine
SVM termasuk dalam kategori supervised  learning, teknik SVM  dalam  pembelajaran  mesin dirancang  untuk  mengklasifikasikan data,  baik  yang  bersifat  linear maupun  non-linear.  Konsep  utama dari SVM adalah meningkatkan jarak
hyperplane (batas keputusan) terhadap data yang
di
klasifikasikannya (Sihombing & Yuliati,  2021).    Kernel  Linear digunakan pada penelitian ini dikarenakan karakteristik dataset yang  menghasilkan  klasifikasi  biner 0  dan  1  sehingga  lebih  sederhana dalam  mengambil  sebuah  keputusan. Rumus  SVM  dengan  kernel  linear pada persamaan 3:
𝐾 ( 𝑥 , 𝑦 ) = 𝑥 𝑇 𝑦 (3)
K(x,y)  adalah  nilai  kernel  linier antara dua vektor x dan y,  x T adalah transpos  dari  vektor  x,  dan  y  adalah vektor kedua.
d. K- Nearest Neighbor
K- Nearest  Neighbor (K-NN) adalah  metode  berbasis  supervisi yang  membutuhkan  data  latihan untuk mengkategorikan objek berdasarkan kedekatan jaraknya.
Esensi dari K-NN adalah menentukan  seberapa  dekat  suatu informasi yang akan dinilai dengan k tetangga  terdekatnya  dalam  dataset pelatihan  (Hozairi  et  al.,  2021). Rumus K-NN pada Persamaan 4
𝑑𝑖 = ∑ ( 𝑥𝑖𝑗 − 𝑝𝑗 ) 2 𝑛 𝑖=1 (4)
di  adalah  jarak  sampel,  xij  adalah data  sampel  pengetahuan,  pj  adalah data  input  var  ke-j,  dan  n  adalah jumlah sampel.
e. Decision Tree
Struktur model Decision Tree mirip  dengan  diagram  alir,  setiap node internal menggambarkan variabel  prediktor  yang  memisahkan data,  sementara  setiap  node  daun menandakan  kelas  hasil  dari  proses klasifikasi  (Pusporani  et  al.,  2019).
Rumus Decision Tree
pada Persamaan 5.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆 ) = ∑ 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (5)
S = himpunan kasus, n =  jumlah partisi S, dan Pi = proporsi dari Si terhadap S.

## 2.5. Pelatihan Model
Setelah
memilih model klasifikasi  machine  learning  langkah selanjutnya adalah melakukan pelatihan terhadap  dataset  penelitian  dimana  data akan  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu data  pelatihan  ( training )  dan  data pengujian  ( testing )  pada  penelitian  ini pembagian  data  dibagi  menjadi  80:20 dimana  sebanyak  80%  dijadikan  data training dan 20% sebagai data testing .
Dalam melakukan pelatihan model  teknik  yang  biasa  digunakan adalah  dengan  menggunakan cross validation . Cross  validation adalah pendekatan untuk mengeksploitasi sampel  pelatihan  dan  penilaian  akurasi
beberapa  kali  sehingga  berpotensi meningkatkan keandalan hasil (Ramezan  et  al.,  2019).  Teknik  ini sering  digunakan  dalam  pembelajaran mesin  untuk  memeriksa  seberapa  baik suatu  model  akan  generalisasi  ke kumpulan data baru (Firdaus, 2022).

## 2.6. Evaluasi Model
Dalam mengukur kinerja performa model klasifikasi yang digunakan  dalam  klasifikasi  binari Confusion  Matriks merupakan  matriks yang biasanya digunakan untuk memperoleh informasi mengenai
prediksi aktual dan prediksi yang dibuat oleh model (Visa et al., n.d.). Confusion matriks terdiri dari empat bagian:
1. True  Positive  (TP): Kasus    dimana hasil  prediksi  model  adalah  positif dan  sesuai  dengan  kondisi  aktual yang juga positif.
2. False  Positive  (FP): Kasus  dimana model  memprediksi  positif,  tapi kenyataannya negatif.
3. True Negative (TN): Kasus dimana model  secara  akurat  memprediksi hasil  negatif  yang  sesuai  dengan realitas yang memang negatif.
4. False Negative (FN): Kasus dimana model  memprediksi  negatif,  tapi kenyataannya positif.
Kriteria  yang  diusulkan  dalam
memberikan rekomendasi terhadap model  pilihan  dilihat  dari  seberapa besarnya  nilai  akurasi  yang  ditunjukan oleh  setiap  model.    Beberapa  evaluasi model  yang  digunakan  pada  penelitian ini diantaranya:
a. Akurasi.    Seberapa  sering  model menghasilkan  prediksi  yang  benar (Sihombing & Yuliati, 2021).
Rumus akurasi pada Persamaan 6.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁
(6)
b. Recall:  Dari  semua  kasus  positif,
seberapa  banyak  yang  benar-benar dideteksi  oleh  model  (Firdaus,
2022). Rumus Recall pada
Persamaan 7. 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁
(7)
c. Precision:  Dari  semua  prediksi positif, seberapa banyak yang benar- benar  positif  (Kharisma  et  al.,
2023). Rumus Precision pada
Persamaan 8. 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (8)
d. F1-Score:  Sebuah  ukuran  yang
menggabungkan recall dan precision (Firdaus, 2022). Seperti pada Persamaan 9.
𝐹𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
(9)
e. AUC/ROC:  Area  di  bawah  kurva karakteristik operasi penerima, yang
menggambarkan kinerja model dalam mengklasifikasikan data dalam  kategori  positif  atau  negatif (Siahaan  et  al.,  2021).    Aturan pengambilan keputusan dalam menentukan  nilai  AUC/ROC  pada Tabel 1.
Tabel 1. Nilai AUC/ROC Nilai Klasifikasi 0,90-1,00 Sangat baik 0.80-0.90 Baik 0,70-0,80 Sedang 0,60-0,70 Buruk 0,50-0,60 Salah Sumber: (Siahaan et al., 2021)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  yang  ditampilkan  pada bagian  ini,  menyajikan  dan  membahas temuan  utama  yang  diperoleh  dari analisis data penempatan karir. Analisis ini  bertujuan  untuk  memahami  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  penempatan pekerjaan  serta  untuk  membandingkan kinerja  berbagai  model  klasifikasi dalam memprediksi kesuksesan penempatan.  Dengan  memahami  hasil ini,  perusahaan  dapat  merumuskan strategi  yang  lebih  tepat  dalam  proses rekrutmen  serta  meningkatkan  efisiensi program pelatihan mereka.
Pertama-tama,  pada  bagian  ini hasil yang ditampilkan adalah eksplorasi  data  awal  yang  memberikan gambaran tentang distribusi dan
karakteristik  dari  data  yang  ada.
Selanjutnya,  membahas  kinerja  dari masing-masing  model  klasifikasi  yang telah  diterapkan,  termasuk Random
Forest,  Naive  Bayes,  SVM,  KNN dan Decision Tree (C45).

## 3.1. Dataset Penelitian
Pada  penelitian  ini  dataset  yang digunakan  bersumber  dari  kaggel.com dimana  jumlah  total  data  sebanyak  215 dan  terdiri  dari  12  atribut  label  dan  1 atribut  target.    Secara  detail  atribut- atribut  yang  digunakan  pada  penelitian ini dijelaskan pada Tabel 2.
Tabel 2. Atribut Dataset Atribut Keterangan gender Jenis kelamin kandidat ssc_percentage Persentase ujian sekolah menengah atas (Kelas 10) ssc_board Dewan pendidikan untuk ujian ssc hsc_percentage Persentase ujian sekolah menengah atas (Kelas 12) hsc_borad Dewan pendidikan untuk ujian hsc hsc_subject Mata pelajaran untuk hsc degree_percentage Persentase nilai dalam gelar sarjana undergrad_degree Jurusan gelar sarjana work_experience Pengalaman kerja sebelumnya emp_test_percentage Persentase tes bakat spesialisasi Jurusan pasca sarjana - (spesialisasi MBA) mba_percent Persentase nilai dalam gelar MBA status (target) Ditempatkan / Tidak Ditempatkan Sumber: (Raza, 2023) Pada Tabel 2 menjelaskan
masing-masing  keterangan  dari  setiap atribut  penelitian  dimana  berdasarkan dari 12 atribut inputan akan menghasilkan  klasifikasi  atau  target apakah kandidat ditempatkan atau tidak.
Detail  dari  dataset  yang  akan  diteliti dijelaskan pada Tabel 3.
Tabel 3. Dataset Penelitian
gen der ssc percen tage ssc boar d hsc percen tage hsc boar d hsc subject degree percen tage undergrad degree work experi ence Emp test percen tage specializ ation Mba percent status M 67 Oth ers 91
Oth ers
Comm erce 58 Sci & Tech No 55 Mkt&H R 58.8 Placed M 79.33 Cent ral 78.33 Oth ers Scienc e 77.48 Sci & Tech Yes 86.5 Mkt&Fi n 66.28 Placed F 77 Cent ral 87
Cent ral
Comm erce 59 Comm& Mgmt No 68 Mkt&Fi n 68.63 Placed
.. .. .. .. .. ..
.. .. .. ... … … …
F 46 Oth ers 49.2 Oth ers Comm erce 79 Comm & Mgmt No 74.28 Mkt&Fi n 53.29 Not Placed M 82 Cent ral 64 Cent ral Scienc e 66 Sci & Tech Yes 67 Mkt&Fi n 62.14 Placed Sumber : (Raza, 2023) Pada  Tabel  3 sample dataset penelitian dijelaskan secara rinci masing-masing  atribut  masukan  ( input ) dan  menghasilkan  satu  atribut  target pada  kolom  status  ( placed/not  placed ) sebagai output .

## 3.2. Preprocessing
Pada  tahap preprocessing dataset dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  data training dan testing pembagiannya pada
Gambar 2.
Gambar 2. Data Training dan Testing (Sumber : Penelitian, 2023)
Pada  Gambar  2  data training dan  data testing dibagi  berdasarkan skala  80:20  artinya  80%  data  atau sebanyak  172  dijadikan  data  pelatihan
( training) ditunjukan pada bar berwarna biru dan 43 data sebagai data pengujian ( testing )  ditunjukan  pada  bar  dengan warna  merah  teknik sampling yang digunakan  dengan cross  validation artinya  sample  dipilih  secara  acak. Penelitian  ini  menggunakan  semua feature atribut  untuk  mendapatkan feature paling  berpengaruh  dari  dataset yang diteliti.

## 3.3. Modeling
Pada  tahapan  ini  merupakan tahapan paling penting dalam klasifikasi dengan  memodelkan  metode  klasifikasi pada  penelitian  ini  yaitu Random Forest,  Decision  Tree,  Naïve  Bayes, KNN dan SVM untuk  dilihat  seberapa besar nilai yang yang dihasilkan dengan menggunakan kelima  metode  yang dibandingkan  nilai  akurasi  terbaik adalah  yang  menjadi  rekomendasi model  terbaik  untuk  hasil  penelitian. Secara  rinci  Tabel  4  menjelaskan  hasil dari performa model.
Tabel 4. Performa Model Klasifikasi
Model Akurasi AUC Recall Precision F1-Score Random Forest Classifier 0.8716 0.9304 0.9492 0.8783 0.9109 K Neighbors Classifier 0.8425 0.8815 0.9485 0.8450 0.8920 Decision Tree Classifier 0.8144 0.7580 0.9061 0.8397 0.8693 Naive Bayes 0.7958 0.8524 0.8712 0.8443 0.8543 SVM - Linear Kernel 0.6752 0.0000 0.6659 0.7858 0.6428
Berdasarkan hasil penelitian pada  Tabel  4,  Model Random  Forest menunjukkan  kinerja  terbaik  dalam semua metrik yang diberikan dibandingkan  model  lainnya  yang  diuji pada  penelitian  ini.  Nilai  akurasi Random  Forest sebesar  0,87  atau  87%,
diikuti  oleh  KNN  dengan  nilai  akurasi sebesar 0,84 (84%), Decision Tree 0,81 (81%),  Naïve  Bayes  0,79  (79%) sementara  SVM  dengan  Kernel  Linier memiliki  kinerja  yang  paling  rendah nilai akurasinya 0.67 atau 67%.

## 3.4. Evaluasi Model
Setelah  melihat  hasil  pada  Tabel  4, performa  model Random  Forest memiliki nilai  paling  baik  diantara  model  klasifikasi lainnya  yang  diuji  pada  penelitian  ini. Berikut Gambar 3 nilai confusion matriks.
Gambar 3. Confusion Matrix
Pada Gambar 3 merupakan hasil confusion  matrix dari  model random forest dimana  dari  43  data testing atau 20% dari total jumlah dataset berdasarkan  hasil  klasifikasi  dapat diambil  kesimpulan  10  data  yang
diprediksi  benar  hasilnya  juga  benar (sesuai),  3  data  yang  diprediksi  benar tetapi  hasilnya  salah  (tidak  sesuai),  2 data  yang  diprediksi  salah  tetapi hasilnya  benar  (tidak  sesuai)  dan  28 data yang diprediksi salah hasilnya juga salah (sesuai).
Selanjutnya  menampilkan  nilai AUC/ROC yang dihasilkan oleh model. Hasilnya pada Gambar 4.
Gambar 4. Curva AUC/ROC
Gambar  4  menampilkan  kurva AUC/ROC  dari  model random  forest garis  warna  biru  pada  kurva  mendekati angka 1 atau 100%  karena nilai kinerja modelnya mencapai 93%, maka dari itu berdasarkan  ketentuan  nilai  AUC/ROC kinerja  model random  forest dalam mengklasifikasikan data ketepatan penempatan karir bernilai sangat baik.
Visualisasi  berdasarkan  model terpilih yaitu random forest ditampilkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Visualisasi Pohon Keputusan
Gambar  5  menunjukan  prediksi yang  kemungkinan  terjadi  pada  kasus penempatan  karir,  warna  biru  tua menunjukan kelas placed (ditempatkan) dan warna orange tua menunjukan kelas not placed (tidak ditempatkan).
Selanjutnya melihat Feature Importance  yang digunakan  untuk menentukan  atribut  atau  fitur  mana dalam dataset yang paling berkontribusi terhadap kinerja model prediktif dengan Random  Forest hasilnya  pada  Gambar
6.
Gambar 6. Visualisasi Fitur Importance
Gambar  6  menunjukan  bahwa atribut ssc_presentage atau  Persentase ujian sekolah menengah atas (Kelas 10) merupakan  fitur  paling  penting  dari penempatan  karir  berdasarkan  dataset penelitian.    Hasil  ini  menampilkan atribut  paling  penting  yang  ditemukan oleh  model  penelitian  terpilih  yang tidak  disampaikan  pada  penelitian sebelumnya.    Penelitian  sebelumnya hanya  berfokus  pada  hasil  nilai  akurasi dan AUC terbaik saja.
Pada  hasil  yang  didapatkan berdasarkan  pengujian  model Random
forest merupakan model terbaik dibandingkan  dengan  model  lainnya, maka  dari  itu  dapat  disimpulkan  bahwa karakteristik dataset penelitian ini memiliki  klasifikasi  dengan  berbagai kriteria keputusan yang kompleks.

## 4. KESIMPULAN
Model klasifikasi
machine learning diterapkan  pada  klasifikasi penempatan karir dengan jumlah sampel 215  data,  Berdasarkan hasil  penelitian menunjukan  model random  forest memiliki  nilai  akurasi  paling  unggul dengan  nilai  akurasi  sebesar  0,87  atau 87%  dan  nilai  AUC/ROC  sebesar  0,93 dengan  tingkat  klasifikasi  sangat  baik, hal  ini  menunjukkan  bahwa  dataset dalam penelitian ini mengandung klasifikasi  yang  kompleks  dengan beragam  kriteria  keputusan  dan  atribut ssc_presentage atau  persentase  ujian sekolah  menengah  atas  kelas  10  di identifikasi  sebagai  fitur  terpenting dalam  penempatan  karir  berdasarkan hasil penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Afiasari,  N.,  Suarna,  N.,  &  Rahaningsi,
N.  (2023).  Implementasi  Data Mining Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Clustering  dengan  Metode  K-
Means. Jurnal  SAINTEKOM ,
13 (1),
100–110. https://doi.org/10.33020/saintek om.v13i1.402 Anggraini,  S.,  Akbar,  M.,  Wijaya,  A., Syaputra,  H.,  &  Sobri,  M. (2021). Klasifikasi Gejala Penyakit  Coronavirus  Disease
19  (COVID-19)  Menggunakan
Machine  Learning. Journal  of
Software  Engineering  Ampera , 2 (1),
57–68.
https://doi.org/10.51519/journals ea.v2i1.105
Aravind,  T.,  Reddy,  B.  S.,  Avinash,  S., & Jeyakumar, G. (2019).
Information  of  Under  Graduate Students. Proceedings  of  the Third  International  Conference
on I-SMAC , 542–546. Bao,  Y.,  Peng,  Y.,  &  Wu,  C.  (2023). Deep Learning-Based Job Placement in Distributed Machine Learning Clusters With Heterogeneous Workloads. IEEE/ACM Transactions on Networking , 31 (2),  634–647.
https://doi.org/10.1109/TNET.2 022.3202529
Danuri, D., & Jaroji, J. (2019). Elisitasi
Kebutuhan Perangkat  Lunak Rekrutmen  Pegawai  Dengan Pendekatan Soft System Methodology. Just  TI  (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi) , 10 (2), 42. https://doi.org/10.46964/justti.v1 0i2.110 Firdaus,  I.  A.  (2022).  Deteksi  Infeksi Mycoplasma Pneumoniae Pneumonia Menggunakan Komparasi Algoritma Klasifikasi  Machine  Learning. JOINTECS (Journal of Information  Technology  and Computer  Science) , 7 (1),  35. https://doi.org/10.31328/jointecs .v7i1.3242
Gata, W., Surohman, S., & Nawawi, H. M. (2023). Twitter in analysis of policy sentiments of the omnibus law work creative design . 020011.
https://doi.org/10.1063/5.012854
6
Hozairi,  H.,  Anwari,  A.,  &  Alim,  S.
(2021).  Implementasi  Orange
Data  Mining  Untuk  Klasifikasi
Kelulusan  Mahasiswa  Dengan Model K-Nearest Neighbor,

## Decision  Tree  Serta  Naive
Bayes. Network  Engineering Research  Operation , 6 (2),  133. https://doi.org/10.21107/nero.v6 i2.237 Kharisma,  I.  L.,  Septiani,  D.  A., Fergina,  A.,  &  Kamdan,  K. (2023).  Penerapan  Algoritma Decision  Tree  untuk  Ulasan Aplikasi  Vidio  di  Google  Play. Jurnal  Nasional  Teknologi  dan Sistem Informasi , 9 (2), 218–226.
https://doi.org/10.25077/TEKN OSI.v9i2.2023.218-226 Metalita, E., Handiyani, H., Afriani, T., &  Rayatin,  L.  (2021).  Analisis
Jenjang Karir dan Minat Menjadi Perawat Intensif. Jurnal
Keperawatan  Silampari , 5 (1),
156–167.
https://doi.org/10.31539/jks.v5i1
.2907
Pessach,  D.,  Singer,  G.,  Avrahami,  D., Chalutz  Ben-Gal,  H.,  Shmueli, E.,  &  Ben-Gal,  I.  (2020). Employees recruitment: A
prescriptive  analytics  approach via machine learning and mathematical programming.
Decision  Support  Systems , 134 ,
113290. https://doi.org/10.1016/j.dss.202 0.113290 Pusporani,  E.,  Qomariyah,  S.,  & Irhamah,  I.  (2019).  Klasifikasi Pasien  Penderita  Penyakit  Liver dengan  Pendekatan  Machine Learning. Inferensi , 2 (1),  25. https://doi.org/10.12962/j272138 62.v2i1.6810
Ramezan,  C.  A.,  Warner,  T.  A.,  &
Maxwell, A. E. (2019).
Evaluation  of  sampling  and cross-validation tuning strategies for regional-scale machine learning  classification. Remote
Sensing ,
11 (2).
https://doi.org/10.3390/rs110201 85 Raza, A. (2023). Job Placement Dataset [dataset]. https://www.kaggle.com/dataset s/ahsan81/job-placement- dataset?resource=download Siahaan,  R.  A.,  Nasution,  M.,  & Hasibuan,  M.  N.  S.  (2021).
Model Data Mining untuk Perancangan Aplikasi Diagnostik  Inflammatory  Liver Disease. Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas , 145–153. https://doi.org/10.54367/jtiust.v6 i1.1277 Sihombing,  P.  R.,  &  Yuliati,  I.  F.  (2021). Penerapan Metode Machine Learning  dalam  Klasifikasi  Risiko Kejadian Berat Badan Lahir Rendah  di  Indonesia. MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer , 20 (2), 417–426. https://doi.org/10.30812/matrik.v20 i2.1174
Sukmawati,  S.,  Sulastri,  S.,  Februariyanti,
H., & Jananto, A. (2022). Perbandingan  Algoritma  C4.5  Dan Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Klasifikasi Pekerja Migran
Indonesia. I N F O R M A T I K A , 14 (1),
7. https://doi.org/10.36723/juri.v14i1. 280 Umar,  R.,  Fadlil,  A.,  &  Yuminah,  Y. (2018). Sistem Pendukung Keputusan  dengan  Metode  AHP untuk  Penilaian  Kompetensi  Soft Skill Karyawan. Khazanah Informatika : Jurnal Ilmu Komputer  Dan  Informatika , 4 (1), 27–34. https://doi.org/10.23917/khif.v4i1.5 978
Visa, S.,  Ramsay, B.,  &  Ralescu,  A. (n.d.).
Confusion  Matrix-based  Feature Selection .