## Journal of Information System Research (JOSH)

## Implementasi Sistem Informasi Pengolahan Data Alumni Membantu Akreditas dan Bursa Kerja Metode Content Based Filtering
Fitri Rahma Yanti * , Yahfizham
Sains Dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sumatra Utara, Deli Serdang Jl. Lap Golf No 120, Kp. Tengah, Kec. Pancur Batu, Kabupaten Deli Serdang, Indonesia Email: 1,* fitrirahmafitri720@gmail.com , 2, yahfizham@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: fitrirahmafitri720@gmail.com Submitted: 11/07/2024; Accepted: 25/07/2024; Published: 26/07/2024
Abstrak −Penulis membuat sistem informasi data alumni dan bursa kerja di SMKN 1 Kutacane karena Data alumni belum tertata dengan lengkap dan data yang tersedia pada file-file hanya menyajikan data lulusan dan data usulan ijazah, Terdapat masalah  lain  pada  sistem  yang  berjalan  yaitu  pihak  sekolah  kesulitan  melacak  identitas  karier  alumni  yang  telah  bekerja, menikah, atau melanjutkan pendidikan, serta pihak sekolah kesulitan dalam memberikan atau merekomendasikan informasi lowongan  pekerjaan  di  bursa  kerja,  karena  data  alumni  belum  terdapat  di  sekolah,  dan  masih  menggunakan  manual  lewat WhatsApp grup.Oleh karena itu, penulis membuat sistem informasi data alumni dan bursa kerja khusus dengan rekomendasi menggunakan metode content based filtering berbasis web. Metode content based filtering dapat digunakan untuk menyarankan informasi  lowongan  pekerjaan  yang  sesuai  dengan  profil  pengguna  atau  pencari  kerja.  profil  pengguna  atau  pencari  kerja sehingga dapat mempermudah proses pencarian informasi. aplikasi bursa kerja khusus digunakan untuk merekomendasikan informasi  lowongan pekerjaan  yang  tepat  bagi  alumni  mahasiswa.  Dalam  sistem  ini dapat  memudahkan  guru  mendapatkan data alumni dan bisa membantu akreditas dengan data alumni.
Kata Kunci: Content Based Filtering; Sistem informasi; Data Alumni; Bursa Kerja; Website
Abstract −The author created an information system for alumni data and the job market at SMKN 1 Kutacane because alumni data has not been completely organized and the data available in the files only presents graduate data and diploma proposal data. There is another problem with the running system, namely that the school has difficulty tracking identity. career alumni who have worked, married, or continued their education, as well as schools have difficulty providing or recommending job vacancy information on the job market, because alumni data is not yet available at the school, and they still use manuals via WhatsApp  groups.  Therefore,  the  author  created  a  system  information  on  alumni  data  and  special  job  markets  with recommendations using web-based content based filtering methods. The content based filtering method can be used to suggest job vacancy information that matches the profile of the user or job seeker. user or job seeker profile so that it can simplify the process  of  searching  for  information.  A  special  job  market  application  is  used  to  recommend  appropriate  job  vacancy information for student alumni. This system can make it easier for teachers to obtain alumni data and can help with accreditation with alumni data.
Keywords : Content Based Filtering; Information Systems; Alumni Data; Job Fair; Website

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi sangat pesat dalam era globalisasi sekarang ini,  Sumber daya manusia yang berkualitas tinggi sangat dipengaruhi oleh teknologi. Dengan kemajuan teknologi saat ini, kita bisa mendapatkan data dengan cepat, tepat, dan akurat. Selain itu, teknologi menyediakan berbagai layanan yang dibutuhkan semua pihak sesuai dengan kebutuhannya. baik di lingkungan pemerintahan maupun institusi pendidikan. Tidak terlepas dari teknologi untuk kebutuhan primer dan sekunder, terutama di bidang pendidikan dan perguruan tinggi, baik negeri maupun swasta [1].
Salah satu untuk mendapatkan informasi yang cepat yaitu penggunaan website salah satunya dalam dunia pendidikan.  Teknologi  informasi  tidak  hanya  merupakan  kebutuhan  yang  sangat  vital  bagi  sebuah  institusi pendidikan, akan tetapi juga memberikan nilai lebih bagi institusi tersebut. Penerapan sistem informasi akademik di sekolah merupakan suatu hal yang sangat membantu pihak sekolah dalam penyampaian informasi yang lebih terstruktur [2].
Sistem informasi data alumni merupakan suatu kegiatan administrasi akademis yang mengatur pengarsipan yang berkaitan dengan data siswa, data guru, serta rencana kegiatan yang dapat dikelola dan untuk memperoleh suatu informasi dengan mudah dan cepat, saat ini masih banyak Sekolah Menengah Kejuruan masih menggunakan metode  konvensional  data  hanya  di  simpan  didalam  komputer,  untuk  menangani  masalah  tersebut  maka dibutuhkan suatu sistem informasi pengolahan data alumni berbasis web
Alumni  memainkan peran penting dalam pengembangan sebuah sekolah karena  mereka dapat berfungsi sebagai  cerminan  kualitas  pendidikan  di  suatu  tempat  sekolah.  Dengan  mendukung  alumni  yang  baik,  sekolah dapat dipandang dengan lebih baik dan berkualitas.[3] SMKN 1 Kutacane merupakan salah satu sekolah menengah kejuruan yang ada di Provinsi aceh kabupaten aceh tenggara, Sama dengan smk pada umumnya di Indonesia masa pendidikan sekolah ditempuh yaitu dalam jangka waktu tiga tahun mulai dari Kelas 1, Kelas 2, dan Kelas 3. SMKN 1 Kutacene pada saat ini masih belum menggunakan teknologi sistem informasi pengolahan data alumni, mereka masih  menggunakan    cara  secara  manual  yang  mengakibatkan  penyimpanan  data  yang    suka  hilang  dan  tidak teratur. Pengelolaan data di SMK Negeri 1 kutacane masih menggunakan cara yang konvensional seperti mencatat

## Journal of Information System Research (JOSH)
di buku besar serta memakai aplikasi microsoft excel, tetapi kurang efisien dan terdapat beberapa kendala, yaitu data-data  yang  ada  didalam  buku  besar  bisa  saja  terkenaka  air  atau  robek  dan  file-file  yang  tersimpan  pada komputer bisa hilang atau terhapus. Data alumni belum tertata dengan lengkap dan data yang tersedia pada file- file hanya menyajikan data lulusan dan data usulan ijazah. Selain itu SMKN 1 Kutacane tidak membuat pengolahan bursa kerja di website, bahkan mereka belum memiliki  website untuk pengenalan sekolah, untuk data-data dan pengumuman semua diolah secara manual dan di tempel di dinding, banyak data alumni yang belum terintegrasi dan berserakan di perpustakaan dan banyaknya data alumni yang telah usang dan dimakan oleh tikus, pengerjaan data alumni secara manual juga menambah waktu kerja staf tata usaha yang harus mengetik dan menyusun nya kedalam sebuah map file, hal ini membuat kerja staff tata usaha dan operator menjadi kurang efektif. Pengolahan berkas-berkas dan   pengelolaan data alumni  yang belum  terintegrasi dalam sistem,  membuat sulit bagi sekolah untuk menelusuri dan mendata alumni untuk membantu akreditasi dan rekomendasi busra kerja kepada alumni. Terdapat masalah lain pada sistem  yang berjalan  yaitu pihak sekolah  kesulitan  melacak identitas  karier alumni yang telah bekerja, menikah, atau melanjutkan pendidikan, serta pihak sekolah kesulitan dalam memberikan atau merekomendasikan  informasi  lowongan  pekerjaan  di  bursa  kerja,  karena  karena  masih  menggunakan  grup whatsApp alumni dan didalam grup tersebut tidak semua alumni berada di dalamnya sehingga tidak semua alumni mendapatkan informasi tersebut karena belum menggunakan sistem website dan data alumni belum terdapat di sekolah.
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Febriyani  dan  Wedyawati  (2021)  membahas  tentang  sistem informasi data alumni, menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL . Tujuan dari website ini agar dapat membantu  pengelolaan  data  alumni  dan  bisa  mendapatkan  informasi  yang  efektif  dan  efisien[4].  Penelitian  ini menemukan  bahwa  sistem  informasi  alumni  sangat  bermanfaat  bagi  lembaga  pendidikan  namun,  kurangnya silaturahmi  menyebabkan  banyak  kegiatan  tidak  sampai  kepada  alumni  dan  informasi  lowongan  pekerjaan. Metode  Rapid Application Development (RAD) berbasis web  memungkinkan pengembangan sistem  Rad  yang cepat  dan  responsif  untuk  memenuhi  kebutuhan  stakeholder[5]. Selanjutnya  penelitian  ini  membahas  Dimana penelitian ini mengkaji content based filtering yang cenderung merekomendasikan jurusan sesuai minat, bakat dan kemampuan siswa-siswi smk di kabupaten sleman[6]. Penelitian terdahulu mengenai Sistem Rekomendasi Buku Perpustakaan  Sekolah  memakai  Metode  Content-Based  Filtering  dibangun  menggunakan  peprograman php,javascit dan perhitungan menggunakan cosine similarity,sehinnga sekarang siswa mudah memilih buku yang disukainya [7].selanjutnya mengenai Dengan masalah pendukung aktor politik seringkali kesulitan menentukan siapa yang akan mereka dukung untuk tokoh politiknya. maka Sistem Rekomendasi Komunikasi Politik Melalui Media  Sosial  penelitian  ini  menggunakan  Metode  Content  Based  Filtering  dan  algoritma  K-Nearest  Neighbor berbasis web bisa membantu[8].
Meskipun terdapat penelitian terdahulu membahas data alumni dan metode content based filtering namun belum ada penelitian yang membahas secara khusus tentang sistem informasi pengolahan data alumni membantu akreditas  dan  bursa  kerja  menggunakan  metode  content  based  filtering.oleh  karena  itu  penelitian  ini  menjadi penting dilakukan karena akan berkontribusi dalam pengembangan sistem informasi data alumni smkn 1 kutacane yang lebih efektif dan efesien.
Setelah  membahas  permasalahan  diatas,  penelitian  ini  membutuhkan  sistem  informasi  data  alumni, Penelitian ini bertujuan untuk membantu sekolah SMKN 1 kutacane, dan alumni sekolah dengan adanya website data alumni ini dapat memudahkan para alumni. Sistem informasi pengolahan data alumni juga dapat membantu dalam  akreditasi  sekolah  serta  memfasilitasi  pencarian  bursa  kerja  bagi  SMKN  1  Kutacane  dalam merekomendasikan lowongan pekerjaan kepada para alumni sesuai dengan jurusan yang mereka ambil di sekolah. Dengan adanya sistem ini admin dapat melacak perkembangan karier alumni, memperbaiki kurikulum berdasarkan umpan balik dari dunia kerja dengan menggunakan rekomendasi metode content based filtering, sedangkan untuk pengembangan  sistem  ini  menggunakan  metode  RAD  yang  dapat  mempersingkat  waktu  dalam  pembangunan sistem sehingga sistem yang dikembangkan dapat mengurangi waktu untuk pengembangan ulang setelah tahap implementasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Research and Development (R&D) adalah  metode penelitian yang digunakan untuk menghasilkan produk tertentu, dan  menguji  keefektifan  produk  tersebut.  Dalam  melaksanakan  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode penelitian  R&D.  Prosedur  penelitian  pengembangan  pada  dasarnya  terdiri  dari  dua  tujuan  utama,  yaitu mengembangkan produk, dan menguji keefektifan produk dalam mencapai tujuan. Tujuan pertama disebut sebagai fungsi pengembang sedangkan tujuan kedua disebut validasi. Dengan demikian, konsep penelitian pengembangan lebih cepat diartikan sebagai upaya pengembangan yang sekaligus disertai dengan upaya validasinya [9] R&D ini memiliki  langkah-langkah  antara  lain  penelitian  menemukan  potensi  masalah,  mengumpulkan  informasi,  riset skala  kecil, planning, pengembangan desain, uji coba tahap awal, revisi hasil uji coba, uji coba kembali, revisi hasil, uji kelayakan, revisi terakhir, dan implementasi [10].

## Journal of Information System Research (JOSH)

## 2.2 Tahapan penelitian
Penelitian  ini  diawali  dengan  identifikasi  masalah,  kemudian  dilanjutkan  dengan  studi  literatur  untuk mengumpulkan  informasi  yang  relevan.  Setelah  itu,  dilakukan  pengumpulan  data  dan  analisis  data  untuk mendapatkan data primer, serta studi pustaka untuk memperkuat temuan dengan referensi dari sumber terpercaya. Setelah  semua  data  terkumpul,  tahap  analisis  data  dilakukan  untuk  menemukan  pola  dan  kesimpulan  yang signifikan. Kemudian dilakukan pengembangan sistem dengan menggunakan pengembangan RAD dan didapatkan sistem yang sesuai. Berikut adalah bagan dari tahapan penelitian yang dilakukan oleh peneliti.
Gambar 1 .Tahapan Penelitian

## 2.3 Metode Pengembangan Sistem
Metode Rapid Application Development (RAD) merupakan sebuah metode pengembangan perangkat lunak yang bertujuan untuk menghasilkan aplikasi dengan cepat dan efisien[14]. Tujuan utama dari pendekatan RAD adalah untuk menghemat waktu dan biaya pengembangan dengan melibatkan pengguna dalam setiap fase pengembangan sistem.  Terdapat  tiga  fase  dalam  RAD  yang  melibatkan  penganalisis  dan  pengguna  dalam  tahap  penilaian, perancangan, dan penerapan[15].
Metode  RAD  memiliki  fase-fase  melakukan  perencanaan  syarat-syarat  kebutuhan  sistem,  melibatkan pengguna untuk merancang sistem dam membangun sistem (kegiatan ini dilakukan secara berulang-ulang hingga mencapai kesepakatan bersama) [16]. Terdapat empat fase yang ada pada metode RAD yaitu.
Gambar 2. Tahapan Metode Rapip Application Development
a. Fase Requirements Planing pada tahap ini pertemuan antara analis dan pengguna mengidentifikasi tujuan dari system  yang  akan  dibangun,  kemudian  mengidentifikasi  syarat-syarat  informasi  yang  akan  muncul  untuk mencapai tujuan tersebut.
b. RAD  design  workshop,  selama  fase  desain  pengguna,  pengguna  berinteraksi  dengan  analisis  sistem  dan mengembangkan model dan prototype yang mewakili semua proses sistem, keluaran dan masukan (Irwanto, 2021). Selama proses ini, pengguna merespon prototype yang ada dan analis memperbaiki modul-modul yang dirancang berdasarkan respon pengguna
c. Implementasi pada tahap ini yaitu implementasi kedalam sistem informasi berbasis web. Fase ini berfokus pada program  dan  tugas  pengembangan  sistem  yang  serupa  dengan  SLDC.  Namun  di  RAD,  pengguna  terus berpartisipasi  dan  masih  dapat  menyarankan  perubahan  atau  peningkatan  saat  sistem  dikembangkan. Kemudian dilakukan konversi data, pengujian, pergantian ke sistem baru dan pelatih pengguna[17].

## 2.3 Sistem Rekomendasi
Sistem rekomendasi berbasis konten (Content-based recommendation system) menggunakan ketersediaan konten (sering  juga  disebut  dengan  fitur  atribut  atau  karakteristik)  sebuah  item  sebagai  basis  dalam  pemberian
Identifikasi Masalah
Studi Literatur
Pengumpulan Data
Analisis Data
Penerapan RAD
Hasil Sistem

## Journal of Information System Research (JOSH)
rekomendasi. Pada metode content based, sistem belajar untuk merekomendasikan item yang mirip dengan item yang pernah disukai oleh user[18].
Sistem  rekomendasi  menyediakan  pengguna  sebuah  informasi  daftar  item-item  yang  sesuai  dengan keinginan masing-masing pengguna. Sistem rekomendasi menyimpulkan prefensi pengguna dengan menganalisis ketersediaan  data  pengguna.  Informasi  tentang  pengguna  dan  lingkungannya[19].  Oleh  karena  itu  sistem rekomendasi  akan  menawarkan  kemungkinan  penyaringan  informasi  personal  sehingga  hanya  informasi  yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensi pengguna yang akan ditampilkan di sistem dengan menggunakan sebuah teknik atau  model rekomendasi. Sistem rekomendasi  harus menggunakan  model  yang tepat. Agar rekomendasi yang diberikan kepada pengguna sesuai dengan apa yang dibutuhkan pengguna[20].
Metode content based filtering biasa digunakan untuk merekomendasikan berita, artikel, situs web dan lowongan  pekerjaan.  Metode  tersebut  akan  mengekstrak  informasi  yang  terdapat  pada  item  kemudian membandingkannya  dengan  informasi  item  yang  sesuai,  pernah  dilihat  dan  disukai  oleh  user.  Metode  content based  similarity  memberikan  rekomendasi  dari  beberapa  objek  memiliki  atribut  atau  data  yang  mirip,  objek direkomendasikan dan objek yang telah dipilih. metode ini tidak memiliki faktor bergantung pada situasi seperti item tersebut merupakan item baru yang belum pernah dipilih ataupun bukan item baru. Metode ini mempunyai sifat user independence[21].
TF-IDF merupakan metode algoritma yang digunakan dalam perhitungan pada pemberian bobot setiap kata yang akan digunakan. Metode ini menjadi salah satu teknik yang paling sering digunakan dalam melakukan vektorisasi  teks[16].  Untuk  menghitung  skor  TF-IDF  dari  suatu  istilah  dapat  menggunakan  persamaan  sebagai berikut:
𝑤𝑖, 𝑗 = 𝑡𝑓𝑖, 𝑗  × 𝑙𝑜𝑔 (𝑁+1) (𝑑𝑓𝑖) + 1 (1)
Berdasarkan rumus diatas  dapat diketahui dimana wi,j merupakan bobot dokumen ke I terhadap kata j, Tf, I merupakan banyaknya kata I yang dicari pada sebuah dokumen j, N merupakan total dokumen yang ada, dan Dfi merupakan banyaknya dokumen yang mengandung kata i

## 2.3.1 Metode TF-IDF (Term Frequency Inverse Document Frequency)
Metode TF/IDF (Term Frequency / Invers Document Frequency) merupakan suatu cara untuk memberikan bobot hubungan suatu kata (term) terhadap dokumen. Metode ini menggabungkan dua konsep untuk perhitungan bobot yaitu, frekuensi kemunculan sebuah kata di dalam sebuah dokumen tertentu dan inverse frekuensi dokumen yang mengandung  kata  tersebut  [23].  Frekuensi  kemunculan  kata  di  dalam  dokumen  yang  diberikan  menunjukkan seberapa penting kata tersebut. Frekuensi dokumen yang mengandung kata menunjukkan seberapa umum kata itu muncul. Sehingga bobot hubungan antara sebuah kata dan sebuah dokumen akan tinggi apabila frekuensi kata itu tinggi  didalam  dokumen  dan  frekuensi  keseluruhan  dokumen  yang  mengandung  unsur  kata  yang  rendah  pada kumpulan dokumen (database). Rumus umum untuk TF-IDF dan Cosine Similarity:
𝐼𝐷𝐹 = 𝑡𝑓𝑡𝑖 𝑥 𝐼𝐷𝐹 (2)
𝐼𝐷𝐹 = 𝑡𝑓𝑡𝑖 𝑥 𝑙𝑜𝑔 𝑁 𝑑𝑓𝑡𝑖 + 1 (3)
𝜔𝐷 ( 𝑡𝑖 ) = 𝑡𝑓𝑡𝑖𝑥 log ( 𝑁 𝑑𝑓 )+1 √∑( 𝑡𝑓𝑡𝑖𝑥 log ( 𝑁 𝑑𝑓𝑡𝑖 )+1) (4)
𝑐𝑜𝑠 ( 𝑄 , 𝐷 ) = ∑ 𝜔𝑄 ( 𝑡𝑖 ) 𝑀 𝑟 =1 𝑥 𝜔𝐷 ( 𝑡𝑖 ) (5)
Flowchart algoritma sistem TF-IDF menunjukkan alur kerja algoritma, alur tersebut berisikan langkah awal hingga akhir. Dimulai dengan  proses  awal input, proses, hingga output  yang dihasilkan. Secara umum berikut flowchart dari TF-IDF

## Journal of Information System Research (JOSH)
Pada alur flowchart tersebut pertama melakukan input data alumni, perhitungan TF-IDF. Setelah data di proses  terpenuhi  kemudian  di  lakukan  proses  perhitungan  profil  user  selanjutnya  menghitung  nilai  bobot,  jika perhitungan  benar  hasil  rekomendasi  akan  berhasil  jika  tidak  akan  Kembali  pada  proses  input  data  dan  proses perhitungan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Activity  diagram  menjabarkan  berupa  informasi  akses  user  /  alumni  terhadap  penggunaan  website  sistem informasi. Pada sisi admin memiliki control akses dan fitur berupa registrasi, update materi, edit data user, dan lihat data user, dimana kemampuan ini tidak terdapat pada user dan sistem / server secara hirarki. Kemudian pada level user terdapat menu dan fitur yang berupa lanjutan dari control akses dan fitur oleh admin, tetapi tetap dibawah jalur  perantara  sistem/  server.  Aktivitas  login  dan  dashboard  dijelaskan  langkah  demi  langkah,  dimulai  dengan aktivitas  menjalankan  aplikasi,  kemudian  mengisi  form  login  dan  menekan  submit  untuk  masuk  ke  halaman dashboard.
Gambar 4 . Activity Diagram
Pada gambar 4 mengenai proses untuk melakukan login admin dan user, ketika admin dan user membuka aplikasi maka sistem akan mengarahkan admin ke form login, setelah itu admin harus menginputkan  username dan password untuk mengakses atau menuju ke halaman utama.

## 3.1 DFD (Data Flow Diagram)

## 3.1.1 DFD Level Konteks
Level  Konteks  pada  Sistem  Alumni.  Diagram  konteks  merupakan  bagan  alir  karena  secara  umum  yang menggambarkan  arus  dari  dokumen  yang  berkaitan  dengan  sistem  yang  nantinya  akan  dirancang.  DFD  level konteks  juga  menggambarkan  proses  keseluruhan  proses  yang  terdapat  pada  sistem,  serta  menggambarkan hubungan  sistem  dengan  eksternal  entity[22].  Yang  dimaksud  dengan  eksternal  entity  disini  yaitu  admin  dan alumni yang berinteraksi. Perancangan alur Proses untuk program Alumni. Berikut ini adalah flowmap aplikasi dari sistem informasi alumni.

## Journal of Information System Research (JOSH)

## 3.1.2 DFD Diagram Level 0
Diagram level 0 merupakan pecahan dari Diagram Konteks, di dalam diagram ini memuat penyimpanan data dan interaksi serta aluran informasi apa saja yang ada dalam sistem yang nantinya digunakan untuk merancang
Gambar 6 . DFD Level 0 pada sistem data alumni 3.1.3 DFD Level 1
DFD level 1 mengelola data alumni merupakan sub-proses dari proses mengelola data alumni. Dalam DFD level 1 ini menjelaskan secara lebih detail dari proses mengelola alumni oleh admin. Terdapat 1 proses  untuk alumni yaitu mengubah/mengedit alumni.
Gambar 7 . DFD Level 1 Mengelola Data alumni

## 3.2 Penerapan Content Based Filtering
Untuk data yang digunakan sebanyak 7 item dan algoritma content based filtering yang digunakan adalah td-idf, untuk perhitungan manualnya sebagai berikut:
Tabel 1 . Content based filtering
KODE STATUS STATUS A1 STUDYING A2 JOB A3 FREE A4 BUSINESS A5 WORK&STUDYING
Perhitungan manual berdasarkan kesesuain makna dan term potensial dari kebutuhan, sehingga total jumlah kebutuhan yang terambil (retrived) dan jumlah relevan berdasarkan handtrace (relevan) akan membentuk kinerja rata-rata precision dan recall dari semua dataset dengan menggunakan nilai ambang batas atau threshold.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1102−1114 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5546
Tabel 2 . Kata kunci consine similarity
Selanjutnya Perhitungan manual pada excel untuk menentukan nilai TF terlihat pada tabel 3 sebagai berikut :
Tabel 3. Nilai TF
Term (t) kata kunci tf D1  D2  D3  D4  D5  D6  D7  D8  D9  D10 studying 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 akuntansi 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 laki-laki 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 2021 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 kutacane 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ilham amin 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 desain 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 free 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 job 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 pemasaran 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 2020 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 ansari 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 arya wijaya 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 job 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 teknik 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 kecantikan 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 perempuan 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 bella safira 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 habibullah 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 business 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 tanoh alas 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 kutabatu 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 manajemen 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 work & studying 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 batam 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 jupriadi 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 simpang semadam 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 karmila sari 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 kutacane 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 naina putri 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 busana 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Setelah melakukan perhitungan, Langkah selanjutnya menghitung nilai IDF sebagai berikut :
Tabel 4 . Nilai IDF term (t) kata kunci tf idf D1  D2  D3  D4  D5  D6  D7  D8  D9  D10  df log(n/df) studying 0 1 0 0
0 0 0 0 0 1 0 2 0,7403627 akuntansi 1 1 0 0
0 0 0 0 0 1 0 3 0,5642714 laki-laki 0 1 0 1
0 0 1 0 0 0 0 3 0,5642714 2021 0 1 1 0
0 1 1 1 0 0 1 6 0,2632414 kutacane 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 2 0,7403627 ilham amin 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 2 0,7403627 Desain 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0,7403627
NO. BIODATA
1 STUDYING , AKUNTANSI , laki-laki,2021, kutacane
2 2021, ilham amin, DESAIN, FREE
3 laki-laki, JOB , PEMASARAN , 2020, ansari
4 arya wijaya, JOB , 2020, laki-laki, TEKNIK
5 KECANTIKAN , perempuan, 2021, JOB , bella safira
6 habibullah, BUSINESS , 2021, PEMASARAN , laki-laki, tanoh alas
7 Kuta batu, 2021, perempuan, FREE , MANAJEMEN
8 WORK & STUDYING , batam, 2020, TEKNIK , jupriadi
9 2020, AKUNTANSI , perempuan, simpang semadam, STUDYING , karmila sari 10 perempuan, kutacane, BUSANA , JOB , 2021, naina putri

## Journal of Information System Research (JOSH)
term (t) kata kunci tf idf D1  D2  D3  D4  D5  D6  D7  D8  D9  D10  df log(n/df) Free 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 2 0,7403627 Job 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 4 0,4393327 pemasaran 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 3 0,5642714 2020 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 4 0,4393327 Ansari 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 3 0,5642714 arya wijaya 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 2 0,7403627 Job 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 2 0,7403627 Teknik 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 3 0,5642714 kecantikan 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 2 0,7403627 perempuan 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 4 0,4393327 bella safira 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 2 0,7403627 habibullah 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 2 0,7403627 business 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 3 0,5642714 tanoh alas 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 3 0,5642714 kutabatu 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 2 0,7403627 manajemen 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 2 0,7403627 work & studying 0 1 0 0 1
0 1 0 1 0 0 4 0,4393327 Batam 0 0 0 1 0
0 0 0 1 0 0 2 0,7403627 jupriadi 0 1 1 0 0
1 0 0 1 0 0 4 0,4393327 simpang semadam 0 0 0 1 0
0 0 0 0 1 0 2 0,7403627 karmila sari 0 0 1 0 0
0 1 0 0 1 0 3 0,5642714 kutacane 0 0 0 1 1
0 0 1 0 0 1 4 0,4393327 naina putri 0 1 0 0 0
0 0 0 1 0 1 3 0,5642714 busana 1 0 0 0 0
0 0 0 0 0 1 2 0,7403627
Dihitung IDF  untuk setiap kata  menggunakan persamaan 2. Sebagai contoh  hubungan kata angkat pada Dokumen 1 : 𝐼𝐷𝐹 = 𝑡𝑓𝑡𝑖 𝑥 𝑙𝑜𝑔 𝑁 / 𝑑𝑓𝑡𝑖 = 1 x 𝑙𝑜𝑔 11/2 = 0,740362689
Dengan cara yang sama untuk semua kata yang lain, maka akan diperoleh hasil perhitungan IDF sebagai tabel berikut :
Tabel 5 . Hasil Perhitungan Idf term (t) df idf akuntansi 3 0,5642714 desain 2 0,7403627 pemasaran 3 0,5642714 kecantikan 2 0,7403627 manajemen 2 0,7403627 teknik 3 0,5642714 busana 2 0,7403627
Selanjutnya untuk melakukan Perhitungan manual pada excel untuk bobot tf-idf sebagai berikut : 𝜔𝐷 ( 𝑡𝑖 ) = 𝑡𝑓𝑡𝑖𝑥 log ( 𝑁 𝑑𝑓 )+1 √∑( 𝑡𝑓𝑡𝑖𝑥 log ( 𝑁 𝑑𝑓𝑡𝑖 )+1) = 1 𝑥 log ( 2 1 )+1 √∑(1 𝑥 log ( 2 1 )+1) = 1 𝑥 0,740362689 = 0,740363689
Dengan  cara  yang  sama  untuk  semua  kata  yang  lain,  maka  akan  diperoleh  hasil  perhitungan  IDF sebagaimana Tabel 6.
Tabel 6 . Nilai Bobot tf-idf idf wdt=tf.idf log(n/df) q D1 D2 D3 D4 D5 D6
D7 D8 D9 D10 0,7404 0 0,74 0 0 0 0 0 0 0 0,74 0 0,5643 0,564  0,564 0 0 0 0 0 0 0 0,564 0 0,5643 0 0,564 0 0,5643 0 0 0,564 0 0 0 0 0,2632 0 0,263  0,263 0 0 0,263  0,263  0,2632 0 0 0,2632 0,7404 0 0,74 0 0 0 0,74 0 0 0 0 0 0,7404 0 0 0,74 0 0 0 0 0 0,74 0 0 0,7404 0,74 0 0,74 0 0 0 0 0 0 0 0 0,7404 0 0 0,74 0 0 0 0 0,7404 0 0 0

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1102−1114 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5546
idf wdt=tf.idf log(n/df) q D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10 0,4393 0 0 0 0,4393  0,439  0,439 0 0 0,439 0 0 0,5643 0,564 0 0 0,5643 0 0 0,564 0 0 0 0 0,4393 0 0 0 0,4393  0,439 0 0 0 0,439  0,439 0 0,5643 0 0,564 0 0,5643 0 0,564 0 0 0 0 0 0,7404 0 0 0 0 0,74 0 0 0,7404 0 0 0 0,7404 0 0 0 0 0,74 0 0 0 0 0 0,7404 0,5643 0,564 0 0 0 0,564 0 0 0 0,564 0 0 0,7404 0,74 0 0 0 0 0,74 0 0 0 0 0 0,4393 0 0 0 0 0 0,439 0 0,4393 0 0,439  0,4393 0,7404 0 0 0 0 0 0,74 0 0 0,74 0 0 0,7404 0 0 0 0 0 0 0,74 0 0 0 0,7404 0,5643 0 0 0,564 0 0 0 0,564 0 0,564 0 0 0,5643 0 0 0 0 0,564 0 0,564  0,5643 0 0 0 0,7404 0 0 0 0,7404 0 0 0 0,7404 0 0 0 0,7404 0,74 0 0 0 0 0 0 0,7404 0 0 0 0,4393 0 0,439 0 0 0,439 0 0,439 0 0,439 0 0 0,7404 0 0 0 0,7404 0 0 0 0 0,74 0 0 0,4393 0 0,439  0,439 0 0 0,439 0 0 0,439 0 0 0,7404 0 0 0 0,7404 0 0 0 0 0 0,74 0 0,5643 0 0 0,564 0 0 0 0,564 0 0 0,564 0 0,4393 0 0 0 0,4393  0,439 0 0 0,4393 0 0 0,4393 0,5643 0 0,564 0 0 0 0 0 0 0,564 0 0,5643 0,7404 0,74 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,7404
Berdasarkan tabel diatas dapat kita lihat nilai dari tf-idf. Sedangkan untuk Pengukuran tingkat kemiripan kebutuhan dalam pengklasifian kategori berdasarkan persamaan 4. 𝑐𝑜𝑠 ( 𝑄 , 𝐷 ) = ∑ 𝜔𝑄 ( 𝑡𝑖 ) 𝑀 𝑟 =1 𝑥 𝜔𝐷 ( 𝑡𝑖 ) = ( 𝜔𝑄 1 𝑇 1 ∗𝜔𝐷 1 𝑇 1 ) + ( 𝜔𝑄 1 𝑇 2 ∗ 𝜔𝐷 1 𝑇 2 ) + ( 𝜔𝑄 1 𝑇 3 ∗ 𝜔𝐷 1 𝑇 3 ) + ( 𝜔𝑄 1 𝑇 4 ∗ 𝜔𝐷 1 𝑇 4 ) = (0,740362689* 0) + (0,5642 * 0, 5642) + (0,5642 * 0, 5642) + (0 * 0,740362689) = 0,31832164 Term-term indikator dari tipe kategori Q ditemukan dengan mempertimbangkan sekumpulan kebutuhan D dari semua tipe kategori Q pada suatu data training. Masing-masing term diberikan suatu nilai pembobotan TF- IDF, dan term-term ini diurutkan secara menurun[17]. Term akan di rangking dan  teratas diidentifikasi sebagai term-term  indikator  pada  tipe  kategori  Q  tertentu.  Perhitungan  manual  berdasarkan  kesusaian  makna  dan  term potensial  dari  kebutuhan,  sehingga  total  jumlah  kebutuhan  yang  terambil  (retrieved)  dan  jumlah  relevan berdasarkan handtrace (relevan) akan membentuk kinerja rata-rata precision dan recall dari semua dataset dengan menggunakan nilai ambang batas atau threshold

## 3.2 Implementasi
Website ini hanya digunakan untuk siswa dan alumni SMKN1 Kutacane. Untuk login ke website tersebut alumni harus menggunakan username dan password yang telah dimiliki. Sistem rekomendasi menggunakan content based filtering  yang  digunakan  untuk  menyarankan  informasi  alumni  dan  lowongan  kerja  sesuai  dengan  keahlian, sehingga mempermudah proses pencarian. Halaman login adalah halaman yang berfungsi untuk login alumni dan admin dengan memasukkan username dan password untuk dapat masuk kedalam sistem. Pada sistem bursa kerja khusus ini terdapat dua login yaitu login admin dan login alumni. Yang menjadi admin  adalah petugas operator sekolah, dan untuk login ke admin petugas harus mengisi username dan password terlebih dahulu selanjutnya klik login seperti tampilan di bawah ini:
Pada  tampilan  utama  menampilkan  foto  sekolah  dan  visi  dari  SMKN  1  Kutacane,  selain  itu  juga menampilkan menu bursa kerja, akreditasi sekolah dan tampilan galeri alumni

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1102−1114 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5546
Gambar 9. Halaman Login
Pada gambar 9 menampilkan halaman login untuk admin dan alumni SMKN 1 Kutacane.
Gambar 10. Halaman utama admin
Pada gambar 10 dihalaman data alumni ini berisi tentang data alumni SMKN1 Kutacane.  Didalam menu data alumni terdapat menu dashboard SMK, menu abilities dan menu tables
Gambar 11 . Halaman cari data alumni
Pada  gambar  di  atas  ini  menampilkan  rekomendasi  pencarian  alumni  yang  sudah  bekerja,kuliah,, usaha,mencari kerja dan kuliah sambil kerja. Dan dipenelitian ini data kegiatan alumni dapat membantu akreditas sekolah seperti ditunjukan pada gambar 11. bahwa tamatan smkn1 kutacane berprestasi dan bagus didunia kerja dan Pendidikan sehingga statistic kegiatan alumni ini bisa membantu akreditas,karena alumni yang berbobot. Dan juga  ada  fitur  akreditas  yang  berisi  jumlah  siswa,jumlah  pengajar  dan  tentang  sarana  dan    prasarana  untuk membantu  akreditasi  sekolah.  Dan  dapat  ditambahkan  oleh  admin  sekolah  seperti  gambar  12  dibawah  ini,dan informasi dapat dilihat dihalaman utama.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1102−1114 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5546
Gambar 13. Tambah Informasi MembantunAkreditasi
Dihalaman data alumni berisi tentang data alumni SMKN1 Kutacane. Didalam menu data alumni terdapat menu dashboard SMK, menu abilities dan menu tables.Pada menu utama alumni terdapat dokumentasi informasi, ucapan selamat datang di website dan menu, yang dimana terdapat profil, keluar dan menu discuss with alumni. Selain  itu  juga  terdapat  informasi  alumni  dan  table  show  data,  table  informasi  lowongan  pekerjaan  yang  di rekomendasikan sesuai jurusan alumni dan profil alumni. keterangan perusahaan, posisi, bidang keahlian, alamat dan administrasi seperti gambar 14.
Gambar 14 . Tampilan menu dashboard alumni yang terdapat tabel lowongan kerja (bursa kerja)
Gambar 15. Rekomendasi Lowongan Pekerjaan
Gambar 15 menunjukan rekomendasi Halaman lowongan pekerjaan ini menyediakan informasi pekerjaan sesuai dengan profil dan jurusan atau keahlian di waktu sekolah dismkn 1 kutacane, jika alumni jurusan akuntansi maka lowongan pekerjaan akan direkomendasikan pekerjaan yang menyangkut akuntansi seperti itu juga jurusan yang lainnya. dengan menggunakan metode content besed filtering rekomendasi data alumni sesuai dengan jurusan alumni itu sendiri supaya tertata dengan rapi dan bagus. Dan juga bisa melihat seluruh lowongan pekerjaan yang ada dismkn 1 kutacane dengan mengklik tombol di samping dia akan menampilkan semua lowongan pekerjaan. Sedangkan untuk menu edit profil alumni terdapat beberapa keterangan yang bisa diubah alumni diantaranya yaitu nama, password, jenis kelamin, domisili alumni, dan pekerjaan alumni seperti gambar dibawah ini
Gambar 16. Edit Profil Alumni
Pengujian atau evaluasi aplikasi bertujuan  untuk memastikan bahwa aplikasi telah memiliki fungsi seperti yang diharapkan dan  mencari kesalahan  yang terdapat pada aplikasi  website bursa  kerja di SMKN 1 Kutacane dengan rekomendasi menggunakan metode content based filtering. Pengujian ini dilakukan untuk menguji bahwa implementasi program telah sesuai dengan target. Metode pengujian yang digunakan adalah pengujian blackbox. pengujian blackbox dimana pengujian ini dilakukan untuk memastikan tanggapan/respons atas suatu event atau

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1102−1114 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5546
masukan akan menjelaskan proses yang tepat dan menghasilkan keluaran/output sesuai dengan rancangan yang telah dibuat. Uji ini dilakukan dengan dua login yaitu login admin dan login alumni.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan maka dapat ditarik kesimpulan.Implementasi Sistem informasi data alumni dan bursa kerja yang telah dibuat dapat meminimalisir waktu pada pengelolaan data hasil penelusuran informasi alumni dan bursa kerja.Sistem informasi alumni memberikan informasi kepada alumni mengenai bursa kerja dan membantu akreditasi. Sistem informasi alumni juga salah satu  membantu akreditas dengan informasi alumni prestasi dan karir alumni setelah tamat. Metode content based filtering dengan algoritma TF-IDF dan cosine similarity dapat diterapkan. Sistem mampu memberikan filtering terhadap bursa kerja pada data alumni. Dengan adanya program aplikasi website bursa kerja di SMKN 1 Kutacane dapat membantu alumni untuk mendapatkan informasi alumni dan lowongan pekerjaan. Dengan menggunakan metode content based filtering dengan system rekomendasi  membantu  siswa  alumni  untuk  mendapatkan  informasi  lowongan  pekerjaan  yang  sesuai  dengan keahliannya Berdasarkan hasil pengujian, sistem ini bekerja sesuai rancangan untuk dapat membangun website yang dapat membantu SMKN 1 Kutacane dalam mengelola data alumninya dan memberikan informasi kepada para alumni mengenai bursa kerja dan akreditasi.

## REFERENCES
[1] P. L. Jatika, F. Saputra,  M. Pajar, K. Putra,  and A. R. Isnain, “Rancang Bangun Sistem Informasi Pengelolaan Data Alumni Di SMA Negeri 1 Gedong Tataan,” vol. 4, pp. 60–66, 2023.
[2] A. Kirana, P. Febria, T. Haryanti, and D. Sutorejo, “Perancangan Sistem Informasi Pengelolahan Data Alumni Berbasis Web,” no. September, pp. 3327–3334, 2022.
[3] J. Mahasiswa and U. Negeri, “View metadata, citation and similar papers at core.ac.uk” access date Jun 2024
[4] I. Febriyani and V. Wedyawati, “Perancangan Sistem Informasi Data Alumni Sekolah Tinggi Agama Islam ( STAI )  - YDI Lubuk Sikaping Pasaman,” vol. 7, no. 2, pp. 191–199, 2021.
[5] A. R. Rizqiah, N. Ichsan, L. Hakim, and S. Ayumida, “SISTEM INFORMASI ALUMNI BERBASIS WEB,” vol. 15, no. 1, pp. 161–171, 2024.
[6] J. Jurnal, S. Dan, T. Jsit, V. No, and J. Hal, “Sistem Rekomendasi Jurusan SMK Menggunakan Metode Content-Based Filtering Di Kabupaten Sleman,” vol. 3, no. 2, pp. 291–300, 2023.
[7] R. Ardiansyah et al., “Jurnal Computer Science and Information Technology ( CoSciTech ) Sistem Rekomendasi Buku Perpustakaan Sekolah menggunakan Metode Content-Based Filtering,” vol. 4, no. 2, pp. 510–517, 2023.
[8] S. S. Hilabi, H. Prabowo, H. L. H. S. Warnars, and T. N. Mursitama, “Recommendation System Model for Political Communication through Social Media using Content Based Filtering Method,” Int. J. Appl. Eng. Technol., vol. 4, no. 1, pp. 34–39, 2022.
[9] S. Fransisca, R. N. Putri, M. Kom, and S. Artikel, “PEMANFAATAN TEKNOLOGI RFID UNTUK PENGELOLAAN INVENTARIS SEKOLAH DENGAN METODE ( R & D ) ( Studi Kasus : SMK Global Pekanbaru ),” vol. 1, no. 1, 2019.
[10]  M. Alda, C. Muzaddidah, and P. Siswa, “RANCANG BANGUN LAYANAN PENGADUAN SISWA PADA MIS AS- SAHIDAH BERBASIS,” vol. 6, pp. 3196–3203, 2023.
[11]  P.  F.  Aulia  and  M.  D.  Irawan,  “Pengembangan  Aplikasi  Layanan  Pasien  Menerapkan  Metode  Rapid  Aplication Development Berbasis Mobile,” vol. 4, no. 4, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3557.
[12]  M.  Alda,  A.  Wardana,  M.  Hafi,  I.  Isnan,  M.  Naufal,  and  F.  Hibrizi,  “Perancangan  Aplikasi  SPPD  Berbasis  Mobile Menggunakan  Metode  Rapid  Application  Development  (  RAD  ),”  vol.  5,  no.  2,  pp.  394–404,  2024,  doi: 10.47065/josh.v5i2.4659.
[13]  I. A. Rachman and K. M. L, “Retweet Prediction Based on User-Based , Content-Based , and Time-Based Features Using ANN Optimized with GWO,” vol. 4, no. 1, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1067.
[14]  Alkaff, M., Khatimi, H., & Eriadi, A. Sistem Rekomendasi Buku pada Perpustakaan Daerah Provinsi Kalimantan Selatan Menggunakan  Metode  Content-Based  Filtering.  MATRIK :  Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika  Dan  Rekayasa Komputer, 20(1), 193–202, 2020. https://doi.org/10.30812/matrik.v20i1.617
[15]  J. Publikasi and T. Informatika, “Penerapan Model Information Retrieval Untuk  Pencarian Konten Pada Perpustakaan Digital,” vol. 1, no. 3, 2022.
[16]   Arif, Y. M., Nurhayati, H., Nugroho, S. M. S., & Hariadi, M. Destinations Ratings Based Multi-Criteria Recommender System for Indonesian Halal Tourism Game. International Journal of Intelligent Engineering and Systems, 15(1), 282– 294, 2022.  https://doi.org/10.22266/IJIES2022.0228.26
[17]  P. N. Raharjo, A. Handojo, and H. Juwiantho, “Sistem Rekomendasi Content Based Filtering Pekerjaan dan Tenaga Kerja Potensial menggunakan Cosine Similarity” 2022
[18]  D.  B.  Paillin,  Y.  Widiatmoko,  F.  Teknik,  and  U.  Pattimura,  “Rancangan  Aplikasi  Monitoring  Online  Untuk Meningkatkan Pemeliharaan Prediktif Pada PLTD,” vol. 01, pp. 9–17, 2021, doi: 10.21456/vol11iss1pp9-17.
[19]  D. Septiani, I. Isabela, “Analisis term frequency inverse document frequency (tf-idf) dalam temu kembali informasi pada dokumen teks,” vol. 25, pp. 81–88., 2022
[20]   Nurman Hidayat and Kusuma Hati (2021) ‘Penerapan Metode Rapid Application Development (RAD) dalam Rancang Bangun  Sistem  Informasi  Rapor  Online  (SIRALINE)’,  Jurnal  Sistem  Informasi,  10(1),  pp.  8–17.  2021.  doi: 10.51998/jsi.v10i1.352
[21]    E.  Hutabri,  “Penerapan  Metode  Rapid  Application  Development  (RAD)  Dalam  Perancangan  Media  Pembelajaran Multimedia,” Innov. Res. Informatics, vol. 1, no. 2, pp. 57–62, 2019.

## Journal of Information System Research (JOSH)
[22]    Geetha,  G.,  Safa,  M.,  Fancy,  C.,  &  Saranya,  D.  A  Hybrid  Approach  using  Collaborative  filtering  and  Content  based Filtering for Recommender System. Journal of Physics: Conference Series, 1000(1).2020. https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1000/1/012101.
[23]    Erlangga,  E.,  &  Sutrisno,  H.  Sistem  Rekomendasi  Beauty  Shop  Berbasis  Collaborative  Filtering.  EXPERT:  Jurnal Manajemen Sistem Informasi Dan Teknologi, 10(2), 47.2020.  https://doi.org/10.36448/jmsit.v10i2.1611