Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 71-83 E- ISSN 2503-2933 71

## Klasifikasi Tren Posisi Dalam Industri Teknologi Informasi Menggunakan Metode Naive Bayes
In’am Falahuddin* 1 ,  Arita Witanti 2 1,2 Universitas Mercu Buana Yogyakarta; Gg. Jemb. Merah No.84C, Soropadan, Condongcatur, Kec. Depok, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55283
3 Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Yogyakarta e-mail: * 1 inamfalahuddin06@gmail.com , 2 arita@mercubuana-yogya.ac.id

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  sangat  cepat  menghasilkan  informasi  mengenai  lowongan pekerjaan  setiap  harinya  yang  menciptakan  ekosistem  dinamis  sehingga  hal  tersebut  telah mengubah lanskap  pekerjaan  dengan  munculnya  berbagai  posisi  baru  yang  berkaitan  dengan teknologi  baru.  Oleh  karena  itu  pemahaman  tentang  tren  posisi  kerja  menjadi  sangat  penting bagi  pelamar  untuk  mengantisipasi  kebutuhan  pasar  dan  mempersiapkan  diri  secara  tepat. Klasifikasi  tren  posisi  merupakan  proses  mengidentifikasi  dan  menganalisis  judul  lowongan pekerjaan  kedalam  kategori  yang  sedang  populer.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  pembuatan model  klasifikasi  menggunakan  metode  Naive  Bayes  dalam  pengelompokan  judul  lowongan pekerjaan berdasarkan kategori. Naive Bayes merupakan teknik prediksi berbasis probabilistik yang  didasarkan  pada  Teorema  Bayes,  namun  peneliti  menggunakan  parameter  representasi teks  TF-IDF  untuk  menghitung  bobot  kata  dalam  dataset  judul  lowongan  pekerjaan.  Data diambil  dari  dua  platform  pencari  kerja  yaitu  jobs.linkedin.com  dan  jobstreet.com  yang menghasilkan  tujuh  kategori  dari  7.254  dataset.  Hasil  klasifikasi  menggunakan  metode  naive bayes memberikan hasil yang baik dengan tingkat accuracy 82.77%. Kemudian hasil pengujian yang didapatkan dengan perbandingan 8:2 menghasilkan nilai rata-rata F1-Score 82.78%.
Kata kunci —Klasifikasi, TF-IDF, Naive Bayes Classifier , Lowongan Pekerjaan

## Abstract
The rapid development of technology generates information about job vacancies every day,  creating  a  dynamic  ecosystem  that  has  changed  the  employment  landscape  with  the emergence of new positions related to new technologies. Therefore, understanding job position trends  is  crucial  for  applicants  to  anticipate  market  needs  and  prepare  accordingly.  Position trend classification is the process of identifying and analyzing job titles into categories that are currently  popular.  This  research  aims  to  create  a  classification  model  using  the  Naive  Bayes method  in  grouping  job  vacancy  titles  by  category.  Naive  Bayes  is  a  probabilistic-based prediction technique based on Bayes' Theorem, but researchers use TF-IDF text representation parameters  to  calculate the  weight  of  words  in  the job  title dataset.  Data  was taken  from two job  search  platforms,  jobs.linkedin.com  and  jobstreet.com,  which  resulted  in  seven  categories from  7,254  datasets.  Classification  results  using  the  naive  bayes  method  provide  good  results with an accuracy rate of 82.77%. Then the test results obtained with a ratio of 8: 2 produce an average F1-Score value of 82.78%.
Keywords —Classification, TF-IDF, Naive Bayes Classifier
72 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 71-83 E-ISSN 2503-2933
1. PENDAHULUAN
erkembangan  teknologi  sangat  cepat  di  segala  bidang  kehidupan.  dengan  perkembangan teknologi yang sangat cepat akan menghasilkan banyak informasi setiap harinya terutama pada  platform  perantara  antara  pelamar  dan  perusahaan  yang  akan  menghasilkan  data mengenai  lowongan  pekerjaan  setiap  harinya.  Informasi  lowongan  pekerjaan  saat  ini  dapat diakses  melalui  berbagai  media  seperti  koran,  brosur,  atau  melalui  website  pihak  ketiga  [1]. Pihak  ketiga  akan  menyediakan  informasi  lowongan  pekerjaan  dari  berbagai  perusahaan  pada website  mereka  seperti  pada  platfom  jobstreet  dan  linkedin.  Dengan  perkembangan  teknologi yang  sangat  cepat,  platform  seperti  JobStreet  dan  LinkedIn  menjadi  semakin  penting  sebagai perantara antara pelamar kerja dan perusahaan. Hal ini menciptakan ekosistem yang dinamis di mana  pelamar  dengan  mudah  menemukan  informasi  pekerjaan  yang  sesuai,  sementara perusahaan  dapat  dengan  cepat  mengidentifikasi  kandidat  potensial  yang  cocok  dengan kebutuhan mereka. Perkembangan teknologi telah mengubah lanskap pekerjaan di industri ini, dengan  munculnya  berbagai  posisi  baru  yang  berkaitan  dengan  teknologi  baru,  seperti  data scientist, cloud engineer, dan ahli keamanan informasi. Dalam konteks ini, pemahaman tentang tren  posisi  kerja  menjadi  sangat  penting  bagi  pelamar  kerja  dan  perusahaan  untuk mengantisipasi  kebutuhan  pasar  dan  mempersiapkan  diri  secara  tepat.  Namun,  melacak  tren posisi  kerja  yang  terus  berubah  dalam  industri  teknologi  informasi  dapat  menjadi  tugas  yang menantang.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  pembuatan  model  klasifikasi terhadap judul  posisi  kerja  dalam  industri  teknologi  informasi  dengan  memanfaatkan  platform perantara antara pelamar dan perusahaan. Diharapkan dari hasil penelitian ini akan memberikan informasi  bagi  pelamar  sehingga  dapat  mempersiapkan  diri  untuk  karier  di  industri  teknologi informasi lebih dini.
Dalam  penelitian  ini  data  diambil  dari  dua  platform  perantara  antara  pelamar  dan perusahaan  yaitu  jobstreet  dan  linkedin.  dua  platform  tersebut  termasuk  dalam  kategori  yang populer,  aktual,  dan  terpercaya.  Pencarian  berdasarkan  posisi  yang  saat  ini  sedang  tren  pada industri  teknologi  informasi  akan  dilakukan  pengelompokan  ke  dalam  tujuh  posisi  utama terlebih dahulu yaitu:  1)Desain dan Pengalaman Pengguna (UI/UX), 2)Pengembang Perangkat Lunak, 3)Teknologi Cloud, 4)Teknologi Pemelajaran Mesin (Machine Learning), 5)Analisis dan Pengelolaan Data,  6)Keamanan Cyber, 7) Konsultan Teknologi.
Klasifikasi  judul  lowongan  pekerjaan  dapat  dilakukan  secara  otomatis  dan  manual, keduanya dapat diaplikasikan sesuai dengan kebutuhan dan skala operasional. Klasifikasi secara otomatis  terdapat  tiga  jenis  pembelajaran  yaitu  unsupervised  classification,  supervised classification,  dan  semi-supervised  classification[2].  Supervised  classification,  model pembelajaran  mesin  diberi  label  pada  set  data  latih  yang  telah  ditentukan  sebelumnya  yang memungkinkan  model  dapat  mengidentifikasi  pola  dan  mengkategorikan  sesuai  dengan  judul lowongan pekerjaan. Sementara itu, dalam unsupervised classification, model tidak diberi label pada data, dan algoritma ditugaskan untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripan fitur, seringkali dengan tujuan menemukan pola yang tersembunyi. Sedangkan pada semi-supervised classification, metode ini mencoba untuk memanfaatkan informasi yang terbatas dalam kategori untuk  membantu  dalam  mengklasifikasikan  data  yang  tidak  memiliki  label  dengan menggunakan teknik-teknik pembelajaran yang lebih maju.
Penelitian  mengenai  klasifikasi  text  mining  pada  metode  Naïve  Bayes  telah  dilakukan oleh peneliti-peneliti sebelumnya untuk melakukan perbandingan algoritma supervised learning pada  judul  skripsi  dan  perbandingan  algoritma  Naïve  Bayes  terhadap  ulasan  aplikasi  Threads dan Twitter. Pada perbandingan algoritma supervised learning yang dilakukan pada judul skripsi menunjukkan bahwa beberapa algoritma memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi daripada yang lain, hasil ini memberikan gambaran yang jelas mengenai performa relatif dari masing-masing
P
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 71-83 E- ISSN 2503-2933 73
algoritma dalam konteks klasifikasi teks. Sedangkan untuk perbandingan algoritma Naive Bayes terhadap  aplikasi  Threads  dan  Twitter  menunjukkan  bahwa  Naïve  Bayes  dapat  memberikan hasil  yang  baik  dalam  konteks  ini,  namun  terdapat  kemungkinan  perbedaan  signifikan  dalam performa  algoritma  tergantung  pada  sifat  dan  struktur  data  teks  yang  diolah.  Pada  kedua penelitian tersebut  belum  ada  kesimpulan  umum  yang  menyatakan  algoritma  mana  yang  lebih unggul dalam berbagai konteks klasifikasi teks. Hal ini menjadi menarik untuk eksplorasi lebih lanjut karena karakteristik data dapat mempengaruhi performa algoritma Naïve Bayes terutama dalam integrasi parameter TF-IDF pada konteks klasifikasi teks untuk data lowongan pekerjaan, dengan  harapan  penelitian  ini  memberikan  kontribusi  yang  berharga  dalam  pemahaman  dan pengembangan model klasifikasi teks menggunakan metode Naïve Bayes [3], [4], [5].

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk  memperkuat  dasar  klasifikasi  yang  akan  digunakan  peneliti  melakukan  kajian terlebih  dahulu  pada  penelitian  sebelumnya.  Selanjutnya  dilakukan  pengumpulan  dataset melalui  proses  scraping  pada  platform  jobstreet.com  dan  linkedin.com  dengan  total  data  yang didapat  sebanyak  7.254  dataset  yang  akan  dilanjutkan  ke  tahap  berikutnya  yaitu  proses preprocessing  untuk  menghasilkan  dataset  yang  terstruktur.  Setelah  mendapatkan  dataset  yang terstruktur,  data  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  data testing dan  data training .  Data training berfungsi  untuk  dasar  pelatihan  model  klasifikasi  yang  akan  memprediksi  suatu  objek, sedangkan data testing untuk mengukur tingkat akurasi dan kinerja dari sebuah algoritma yang digunakan  dalam  klasifikasi  objek  tersebut  melalui confusion  matrix .  Pada  penelitian  ini presentase  pembagian  data  dilakukan  oleh  20%  data testing dan  80%  data training .  Karena dataset yang dibutuhkan hanya judul dari setiap informasi lowongan pekerjaan maka digunakan algoritma TF IDF untuk menghitung bobot dan kemiripan dari setiap kata pada judul lowongan pekerjaan. Alur proses penelitian dapat dilihat seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahap Penelitian

## 2.1   Text Pre-Processing
Tahap pre-processing sangat  penting  dilakukan  sebelum  melakukan  proses  klasifikasi guna  mendapatkan  model  klasifikasi  yang  baik.  Fungsi pre-processing pada  klasifikasi  adalah untuk  membangun  kumpulan  term  yang  berisi  topik  pada  dokumen  terkait.  Perancangan  alur preprosesing dapat dilihat seperti pada Gambar 2 [6].
74 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 71-83 E-ISSN 2503-2933
Gambar 2.  Tahap Preprocessing
Terdapat perbedaan antara proses preprocessing yang dilakukan pada analisis sentimen dan  proses preprocessing pada  penelitian  ini,  pada  analisis  sentimen  terdapat  term  yang  tidak baku.  Sebaliknya,  pada  data  judul  lowongan  pekerjaan  memiliki  struktur  kalimat  yang  cukup jelas sehingga tidak terlalu banyak noise (gangguan). Adapun tahap pre-processing yaitu: 1. Tokenization merupakan proses memisahkan kata pada tiap kalimat, paragraf, istilah, simbol, atau beberapa elemen bermakna lainnya menjadi potongan kata tunggal atau termword [7].
2. Case  folding merupakan  proses  untuk  mentransformasi  teks,  dimana  seluruh  karakter dikonversi  menjadi  huruf  kecil  dan  karakter  non-alfabet  seperti  angka  dan  simbol dihilangkan [8].
3. Stopwords merupakan penghapusan term penghubung yang merupakan komponen data yang tidak informatif dan sering muncul pada setiap dokumen [9].

## 2.2 TF-IDF features
TF-IDF merupakan singkatan dari Term Frequency-Inverse Document Frequency . Term Frequency adalah seberapa  sering  kata tersebut  muncul  dalam  suatu  dokumen,  semakin  tinggi nilai TF-nya maka semakin tinggi juga bobotnya [10]. Sedangkan Inverse Document Frequence (IDF)  mengukur  seberapa  umum  atau  jarang  sebuah  kata  muncul  dalam  seluruh  dokumen. Semakin jarang kata tersebut muncul (semakin kecil nilai TF), maka semakin tinggi nilai IDF- nya  dan  juga  sebaliknya.  Sehingga  TF-IDF  merupakan  metrik  statistik  yang  digunakan  untuk menilai  kepentingan  relatif  sebuah  kata  dalam  suatu  dokumen  yang  terkait  dengan  seluruh korpus  pada  dokument  tersebut  [11].  Rumus  untuk  menentukan  bobot  dari  setiap  kata menggunakan TF-IDF adalah:
1. TF ( Term Frequency )
Term Frequency merupakan metode paling dasar dalam memberikan bobot pada sebuah kata (term)  dalam  sebuah  dokumen  [12].  Bobot  kata t dalam  dokumen d diberikan  dengan persamaan (1)[6]:
(1)
Keterangan : = Nilai term frequency = Frekuensi dari term pada data d

## 2. IDF ( Inverse Document Frequency)
Jika  TF  menghitung  seberapa  sering  term  muncul  dalam  suatu  dokumen  maka  IDF memperhatikan  seberapa  umum  kata  tersebut  muncul  dalam  seluruh  dokumen.  Nilai  IDF untuk sebuah kata 't' dihitung menggunakan rumus (2)[6]:
(2)
Keterangan :
= Nilai IDF dari term t
= Banyak dokumen = Nilai DF dari term t
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 71-83 E- ISSN 2503-2933 75

## 2.3   Metode Naive Bayes
Penerapan  metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Naive  Bayes  Classifier. Naive  Bayes  Classifier dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasi  judul  lowongan  pekerjaan berdasarkan  bidang  kategori  pada  industri  Teknologi  Informasi.  Metode  Naive  Bayes  dipilih karena  kemampuannya  dalam  mengklasifikasi  data  berdasarkan  probabilitas  kondisional  dari fitur-fitur  yang  diberikan,  sehingga  dapat  membantu  dalam  memahami  tren  dan  kebutuhan posisi  pekerjaan  dalam  industri  Teknologi  Informasi. Naive  Bayes  Classifier merupakan  salah satu algoritma supervised classifier yang  sederhana akan  tetapi  memiliki  tingkat  efisensi  yang bagus [2]. Dari proses penerapan model klasifikasi dapat divisualisasikan seperti pada gambar 6[13].

## Gambar 3.  Alur Proses Model Algoritma Naive Bayes
Metode ini cocok untuk aplikasi di berbagai bidang, termasuk klasifikasi teks, analisis sentimen,  dan  sistem  rekomendasi.  Dengan  asumsi  independensi  antara  fitur-fitur  tersebut, Naive  Bayes  dapat  menghasilkan  model  yang  cepat  dan  efisien  untuk  melakukan  prediksi membuatnya  menjadi  salah  satu  pilihan  yang  populer  dalam  analisis  data  dan  pembelajaran mesin. Persamaan yang digunakan dalam penerapan metode Naive Bayes adalah sebagai berikut (3) [14]:
76 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 71-83 E-ISSN 2503-2933
| | .
(3)
Keterangan : C = suatu kelas spesifik X = vector input (attribut) P(C|X)  = kelas berdasarkan input X yang telah diketahui (probabilitas posterior). P(X|C)  = probabilitas setiap input X berdasarkan kondisi pada kelas disebut juga sebagai likelihood. P(C) = probabilitas dari kelas yang sedang dicari berdasarkan keseluruhan data (probabilitas prior). P(X) = probabilitas suatu input dari keseluruhan data (probabilitas margin atau probabilitas prior).
Dalam klasifikasi Naïve Bayes, data yang diolah akan dikelompokkan ke dalam tujuh kelas yang berbeda.  Fitur  utama  dari  Naïve  Bayes  adalah  asumsi  yang  kuat  terhadap  setiap  kondisi  atau  peristiwa yang terjadi. [15].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dimulai  dengan  mengambil  data  secara  online  menggunakan  bahasa pemrograman  Python  dan  bantuan  perangkat  lunak  PyCharm  untuk  melakukan scraping data. Data tersebut berasal dari judul lowongan pekerjaan yang terdapat pada platform Jobstreet dan LinkedIn  Jobs.  Berdasarkan keyword pencarian  terkait  teknologi  informasi  untuk  Jobstreet sedangkan keyword pencarian  desain,  developer,  analis,  pembelajaran  mesin,  cloud,  dan network untuk linkedin jobs. Total data yang didapatkan adalah 7.254 baris data yang disimpan dalam  format  .csv.  Setelah  mendapatkan  hasil  dari  proses  scraping  data  selanjutnya  adalah pelabelan  secara  manual  berdasarkan  kategori  yang  sudah  ditentukan  yaitu:    1)Desain  dan Pengalaman  Pengguna  (UI/UX),  2)Pengembang  Perangkat  Lunak,  3)Teknologi  Cloud, 4)Teknologi  Pembelajaran  Mesin  (Machine  Learning),  5)Analisis  dan  Pengelolaan  Data, 6)Jaringan dan Infrastruktur, 7) Konsultan Teknologi. Hasil dari data yang sudah dikelompokan berdasarkan kategori dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 4. Visualisasi Data Judul Lowongan Pekerjaan Berdasarkan Kategori

## 3.1   Text Pre-Processing
Data set yang telah didapat dari hasil scraping merupakan data yang belum terstruktur. Dengan  data  set  yang  terstruktur  maka  akan  menghasilkan  hasil  analisis  yang  baik  dan  sesuai yang diharapkan. Berikut dataset klasifikasi judul lowongan pekerjaan yang telah diambil dari platform  jobstreet  dan  linkedin.  Pada  tahap  ini  data  judul  lowongan  pekerjaan  akan  ditandai dengan cara melakukan labelisasi dengan ketujuh kategori yang sudah di tentukan.
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 71-83 E- ISSN 2503-2933 77
Gambar 5.  Hasil Case Folding
Gambar  4  menunjukan  hasil tokenize. Dimana  data  tersebut  akan  memisahkan  setiap kata kedalam array . Hasil dari tokenize ditunjukan pada gambar  4.
Gambar 6.  Hasil Tokenize
Setelah  melalui  tahap tokenize ,  tahap  terakhir  yaitu stopwards ,  proses  dimana penghapusan kata hubung pada judul lowongan pekerjaan seperti kata ‘ke’, di’, ‘dan’, ‘dari’ dan sebagainya. Hasil dari stopwords ditunjukan pada gambar 5.
Gambar 7.  Hasil Stopwords

## 3.2   TF-IDF Feature
Hasil  dataset  yang  sudah  terstruktur  akan  digunakan  sebagai  dasar  implementasi klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes. Sebelum  mengaplikasikan model Naïve Bayes, akan  menggunakan  TF-IDF  terlebih  dahulu  untuk  menentukan  bobot  kata (term weighting) dalam  dokumen.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  kata  yang  paling  penting  atau informatif  dalam  judul  lowongan  pekerjaan.  Dengan  menggunakan  TF-IDF,  akan  mengurangi dampak  kata-kata  umum  dan  hanya  mempertimbangkan  kata-kata  yang  memiliki  kontribusi signifikan  dalam  proses  klasifikasi.  Ini  akan  membantu  meningkatkan  akurasi  dan  kualitas model Naïve Bayes dalam klasifikasi teks berdasarkan term-term yang relevan dan bermakna.
Tabel 1. Hasil Perhitungan TF-IDF Term TF|IDF = TF*IDF D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 ‘akulaku’ 0.59 0 0 0 0 0 0 ‘analyst’ 0.38  0.47 0 0 0 0 0 ‘bioinformatics’ 0 0.73 0 0 0 0 0 ‘cloud’ 0 0 0 0.64 0 0 0 …. … … … … … … … ‘teknologi’ 0 0 0 0.41 0 0.54 0
78 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 71-83 E-ISSN 2503-2933

## 3.3   Metode Naive Bayes
Setelah  melalui  tahap  pembobotan term yang  didapat  dari  proses  TF-IDF  proses selanjutnya  adalah  mengembangkan  model  klasifikasi  menggunakan  metode  Naive  Bayes. Naive Bayes digunakan karena asumsi sederhana yang diterapkan pada model ini cocok dengan data  teks  yang  memiliki  karakteristik  seperti  pada  data  judul  lowongan  pekerjaan.  Pada  tahap ini,  model  Naive  Bayes  dilatih  menggunakan  data  training  yang  telah  diproses.  Kemudian, model  tersebut  diuji  menggunakan  data  testing  untuk  mengevaluasi  performanya.  Metrik evaluasi  seperti  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score  digunakan  untuk  menilai  kinerja  model klasifikasi  Naive  Bayes.  Dari  evaluasi  ini,  kita  dapat  memahami  seberapa  baik  model  dapat mengklasifikasikan  data  yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya.  Klasifikasi  algoritma  Naïve Bayes akan menggunakan library “sklearn.naive_bayes” dengan Naive Bayes versi multinomial, data training dan data testing akan dibagi dengan rasio 8:2 dalam proses ini.
Sesuai dengan alur proses pada Gambar 6. Proses pertama yaitu membaca data training yang sudah disediakan. Hasil dari data training menunjukkan ketidakseimbangan dalam jumlah data, seperti yang terlihat pada Gambar 2. Untuk mengatasi masalah tersebut, diperlukan proses penyeimbangan  data  menggunakan  Teknik oversampling dengan  menggandakan  sampel  dari kelas  minoritas  untuk  menyamakan  jumlah  sampel  antara  kelas  minoritas  dan  mayoritas, penting  dari  proses  ini  untuk  mengoptimalkan  kinerja  model  terutama  pada  kelas  minoritas. Visualisasi dari hasil penyeimbangan data dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 8. Visualisasi Penyeimbangan Data Menggunakan Teknik Oversampling
Selanjutnya  adalah  menghitung  probabilitas  prior  dan  hitung  probabilitas  data training setiap kategori atau fitur pada Tabel 2 dan Tabel 3. Probabilitas prior untuk setiap kelas hasilnya sama  yang  berarti  distribusi  kelas  dalam  data  latih  seimbang,  setiap  kelas  memiliki  jumlah sampel  yang  sama.  Dalam  kasus  ini  karena  setiap  kelas  memiliki  jumlah  sampel  yang  sama, maka probabilitas prior untuk setiap kelas juga akan sama.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Probabilitas Prior Tiap Kategori
Kategori Probabilitas prior tiap kelas Analisis dan Pengelolaan Data 0.14285714285714285 Pengembang Perangkat Lunak 0.14285714285714285 Teknologi Cloud 0.14285714285714285 Jaringan dan Infrastruktur 0.14285714285714285 Konsultan Teknologi 0.14285714285714285
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 71-83 E- ISSN 2503-2933 79
Tabel 3. Hasil Perhitungan Probabilitas Fitur Fitur Probabilitas Data Training Setiap Kategori D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 [1] 2.32157161e-04  2.61677995e-04  2.36618174e-04  2.17961438e-04  4.27281294e-04  2.28720742e-04  2.65850307e-04 [2] 6.76792272e-03  2.61677995e-04  2.36618174e-04  2.17961438e-04  2.28301141e-04  2.28720742e-04  2.65850307e-04 [3] 2.32157161e-04  2.61677995e-04  2.36618174e-04  2.17961438e-04  4.56602282e-04  2.28720742e-04  3.60718885e-03 …. … … … … … … …
Setelah  mendapatkan  hasil  perhitungan  probabilitas  prior  setiap  kategori  dan probabilitas data training setiap kategori dalam model Naive Bayes, langkah selanjutnya adalah menggunakan model naïve bayes untuk membuat prediksi pada data baru atau data yang tidak terlihat  sebelumnya  (data  uji).  Proses  ini  melibatkan  penggunaan  model  yang  sudah  dilatih untuk  mengklasifikasikan  sampel  data  baru  ke  dalam  salah  satu  kategori  yang  sesuai.  Setelah memiliki  data  uji  maka  akan  didapatkan  perhitungan  probabilitas  posteriornya  seperti  pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Probabilitas Posterior Data Testing No Probabilitas Posterior D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 [5282] 5.60219322e-03  1.65320137e-03  5.80101525e-03  1.10301707e-03  9.82438885e-01  1.68956808e-03  1.71211953e-03
[4853] 8.29389437e-01  2.31419191e-04  1.71535309e-02  1.02668096e-01  6.61909957e-04  9.07449296e-04  4.89881572e-02
[1228] 1.92216035e-02  4.09042072e-04  1.97691319e-03  2.87049305e-03  7.98993691e-04  3.40156697e-04  9.74382798e-01
[5672] 8.03920502e-03  4.13268654e-03  5.92596014e-03  6.30826854e-03  9.64428234e-01  1.59678949e-03  9.56885657e-03 …. … … … … … … …
[3187] 1.19431412e-01  2.30849037e-02  1.93699551e-01  2.54905784e-02  1.37253319e-01  1.91536550e-02  4.81886581e-01
Hasil dari diagram batang F1-score memberikan gambaran yang jelas tentang performa model  klasifikasi  untuk  setiap  kategori.  Dengan  menggunakan  metrik  F1-score,  kita  dapat mengevaluasi keseimbangan antara presisi ( precision ) dan recall dari model untuk setiap kelas. Diagram  batang  pada  Gambar  8.  ini  membantu  dalam  mengidentifikasi  kategori-kategori  di mana  model  memiliki  performa  yang  baik,  serta  kategori-kategori  di  mana  model  perlu ditingkatkan.
F1 - Score merupakan hasil rata-rata dari perbandingan antara precision dan recall . F1- score yang dapat diperoleh melalui persamaan (7) [14].
F1-Score =2 x ! "# .  $%& ! "#'$%&& 100% (7)
80 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 71-83 E-ISSN 2503-2933
Gambar 9. Visualisasi Hasil F1-Score Setiap Kategori

## 3.4   Evaluasi dan Pengujian
Confussion  matrix digunakan  dalam  pengujian  model  pada  penelitian  ini. Confussion matrix adalah  tabel  yang  melaporkan  jumlah  data  uji  yang  diklasifikasikan  dengan  benar  dan jumlah  data  uji  yang  salah  diklasifikasikan.  Setiap  baris  matriks  mewakili  kelas  data  aktual, sedangkan  setiap  kolom  mewakili  kelas  data  prediksi,  atau  sebaliknya.  Contoh Confussion matrix dalam klasifikasi biner diberikan pada Tabel 5 [16] :
Tabel 5. Confusion Matrix Algoritma Kelas Prediksi D1  D2  D3 Kelas Sebenarnya D1  TP  FN  … D2  FP  TN  … D3  … … …
Keterangan:
TP =  True  Positive,  jumlah  dokumen  yang  berasal  dari  kelas  D1  yang  benar diklasifikasikan sebagai kelas D1
TN =  True Negative, banyaknya dokumen kelas D2 yang benar dan tergolong kelas D2.
FP =  False Positive, banyaknya dokumen kelas D2 yang benar dan tergolong kelas D1. FN =  False Negative, banyaknya dokumen kelas D1 yang benar dan tergolong kelas D2.
Perhitungan akurasi dinyatakan dalam persamaan (4) [14].
Akurasi = +'+ +',','+ 100% (4)
Precision merupakan  perbandingan  antara  prediksi  yang  benar  positif  (TP)  dan  total hasil prediksi positif. Precision dapat diperoleh melalui persamaan (5) [14].
Precision = + +', 100% (5)
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 71-83 E- ISSN 2503-2933 81
Recall merupakan  perbandingan  antara prediksi  yang  benar positif (TP)  dan  total  data benar positif. Recal dapat diperoleh melalui persamaan (6) [14].
Recall = + +', 100% (6)
Dengan  menggunakan  fungsi  confusion_matrix  dari  pustaka sklearn.metrics ,  dapat dengan  mudah  menghasilkan  confusion  matrix  untuk  set  data  uji  sehingga  dapat  memeriksa kinerja model naïve bayes dengan melihat distribusi prediksi yang benar dan salah.
Gambar 10. Hasil Perhitungan Menggunakan Sklearn.Metrics
Tabel 6. Hasil Perhitungan Class Precision  Recall  F1-Score Support Analisis dan Pengelolaan Data 0.76 0.81 0.78 224 Pengembang Perangkat Lunak 0.59 0.83 0.69 42 Teknologi Cloud 0.70 0.87 0.78 62 Jaringan dan Infrastruktur 0.88 0.85 0.87 510 Konsultan Teknologi 0.93 0.93 0.93 105 Teknologi Pembelajaran Mesin 0.75 0.78 0.76 176 Desain dan Pengalaman Pengguna 0.88 0.79 0.83 332
Setelah  melakukan  proses  perhitungan  proses  selanjutnya  adalah  melakukan  proses pengujian yang hasilnya dapat dilihat pada Tabel 7.
82 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 71-83 E-ISSN 2503-2933

## Tabel 7. Hasil Pengujian
Pengukuran  Persentase F1-Score 82.78% Accuracy 82.77%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  mengenai  klasifikasi  tren  posisi  dalam  industri Teknologi Informasi  menggunakan  metode  Naive  Bayes,  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  ini memberikan  hasil  yang  baik  dengan  tingkat  akurasi  mencapai  82.77%.  Pengujian  dengan perbandingan 8:2 juga menghasilkan nilai rata-rata F1-Score sebesar 82.78%. Hasil dari model klasifikasi  yang  telah  dirancang  diharapkan  dapat  menjadi  acuan  bagi  penelitian  selanjutnya dalam pengembangan model klasifikasi yang lebih baik di masa mendatang.

## 5. SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  saran  yang  dapat  diberikan  untuk penelitian selanjutnya adalah menggunakan data yang lebih luas atau lebih banyak. Data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  bersifat  terbatas,  hanya  mencakup  periode  hingga  tanggal  4 Maret 2024, khususnya dalam konteks data lowongan pekerjaan yang hanya berlaku pada bulan tersebut dengan jumlah data sebanyak 7.254 row data. diharapkan penggunaan data yang lebih besar  dapat  menghasilkan  hasil  klasifikasi  yang  lebih  optimal  dengan  nilai  akurasi  yang  lebih baik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  ucapkan  terima  kasih  kepada  seluruh  pihak  kampus  dan  pihak  eksternal  yang telah berkolaborasi dan memberikan dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] “Optimasi  Hasil  Pencarian  pada  Web  Scrapping  Menggunakan  Pembobotan  Kata  TF- IDF,” Edy  Prayitno,  Totok  Suprawoto,  Beny  Fajar  Riyanto ,  Accessed:  May  12,  2024. [Online]. Available: https://bajangjournal.com/index.php/JIRK/article/view/822/549
[2] U.  Pujianto,  T.  Widiyaningtyas,  D.  D.  Prasetya,  and  B.  Romadhon ,  “TEKNO  Jurnal Teknologi  Elektro  dan  Kejuruan  Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  Untuk Klasifikasi  Judul  Skripsi  dan  Tugas  Akhir  Berdasarkan  Kelompok  Bidang  Keahlian,” 2017. [Online]. Available: http://journal2.um.ac.id/index.php/tekno
[3] W.  M.  P.  Dhuhita,  M.  F.  K.  A.  Darmawan,  L.  Triana,  and  N.  Ankisqiantari, “Perbandingan  Algoritma  Supervised  Learning  untuk  Klasifikasi  Judul  Skripsi Berdasarkan  Bidang  Dosen,” Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi ,  Vol.  8,
No. 2, Aug. 2022, doi: 10.28932/jutisi.v8i2.4960.
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 71-83 E- ISSN 2503-2933 83
[4] R. Kosasih and A. Alberto , “Sentiment Analysis of Game Product On Shopee Using The TF-IDF Method and Naive Bayes Classifier,” ILKOM Jurnal Ilmiah , vol. 13, no. 2, pp. 101–109, Aug. 2021, doi: 10.33096/ilkom.v13i2.721.101-109.
[5] M.  Iqbal,  A.  Davy  Wiranata,  R.  Suwito,  and  R.  Faiz  Ananda, “KLIK:  Kajian  Ilmiah Informatika  dan  Komputer  Perbandingan  Algoritma  Naïve  Bayes,  KNN,  dan  Decision Tree terhadap  Ulasan  Aplikasi  Threads dan  Twitter,”  Media  Online , Vol.  4,  No.  3,  pp. 1799–1807, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i3.1402.
[6] “Skripsi Keyword Extraction Judul Berita Online di Indonesia Menggunakan Metode Tf- Idf  Program  Studi  Informatika  Fakultas  Teknologi  Informasi  Universitas  Mercu  Buana Yogyakarta Tahun 2024.”
[7] V. S and J. R, “Text Mining: open Source Tokenization Tools – An Analysis,” Advanced Computational  Intelligence:  An  International  Journal  (ACII) ,  Vol.  3,  No.  1,  pp.  37–47, Jan. 2016, doi: 10.5121/acii.2016.3104.
[8] A.  T.  Hardianti,  A.  R.  Manga,  and  H.  Darwis, “Penerapan  Metode  Naïve  Bayes  pada Klasifikasi  Judul  Jurnal,” Prosiding  Seminar  Nasional  Ilmu  Komputer  dan  Teknologi Informasi , Vol. 3, No. 2, 2018.
[9] S.  Sarica  and J.  Luo, “Stopwords  in  Technical  Language  Processing,” PLoS  One ,  Vol. 16, No. 8 August, Aug. 2021, doi: 10.1371/journal.pone.0254937.
[10]  J.  Li, “A  Comparative  Study  of  Keyword  Extraction  Algorithms  For  English  Texts,” Journal of Intelligent Systems , Vol. 30, No. 1, pp. 808–815, Jan. 2021, doi: 10.1515/jisys- 2021-0040.
[11]  P.  Eko,  P.  Utomo,  U.  Khaira,  and  T.  Suratno ,  “Analisis  Sentimen  Online  Review Pengguna Bukalapak Menggunakan Metode Algoritma TF-IDF,” 2019.
[12]  A. P. Wijaya and H. A. Santoso , “Naive Bayes Classification pada Klasifikasi Dokumen Untuk  Identifikasi  Konten  E-Government  Naïve  Bayes  Classification  on  Document Classification to Identify E-Government Content,” Journal of Applied Intelligent System , Vol. 1, No. 1, pp. 48–55, 2016.
[13]  A.  R.  Damanik,  S.  Sumijan,  and  G.  W.  Nurcahyo, “Prediksi  Tingkat  Kepuasan  Dalam Pembelajaran  Daring  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,” Jurnal  Sistim  Informasi dan Teknologi , pp. 88–94, Aug. 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i3.49.
[14]  M.  Arvyantomo,  N.  Ratama,  and  K.  Kunci, “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Indonesia Terhadap  Invasi  Russia  di  Ukraina  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  pada  Media Sosial Facebook.” [Online]. Available: https://journal.mediapublikasi.id/index.php/logic
[15]  M. Oris et al. , “Merdeka Kreatif di Era Pandemi Covid-19 Suatu Pengantar.”
[16]  I.  Widhi  Saputro  and  B.  Wulan  Sari, “Uji  Performa  Algoritma  Naïve  Bayes  untuk Prediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  Naïve  Bayes  Algorithm  Performance  Test  for  Student Study Prediction,” Citec Journal , Vol. 6, No. 1, 2019.