Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing e-ISSN  2655-9102, Volume 1, No. 1, Januari 2019, pp 38-40
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

## Analisa  Dan  Implementasi  Metode  Knowledge  Base Recomendation Dalam Penerimaan Karyawan

## Agustina Simangunsong
Manajemen Informatika, STMIK Pelita Nusantara Medan, Jl. Iskandar Muda No.1 Medan
Email : agustinasimangunsong93@gmail.com
Abstract - Rekomendasi usaha pertama yang dilakukan perusahaan untuk memperoleh karyawan yang qualified  dankempeten  yang  akan  ikut  sarta  mengerjakan  semua  pekerjaaan  pada  perusahaan.  Untuk mempermudah  perusahaan  maka  perusahaan  membuat  berbasis  web  (website)  untuk  menyeleksi karyawan dimana perusahaan akan mengambil data para pelamar sebagai bahan pertimbangan. Metode Knowledge Based Recommendation sering juga di kenal istilah metode penilaian. konsep dasar metode Knowledge  based  recommendation  adalah  mencari  penilaian,  ketanggapan  dan  prestasi.  Metode  ini membutuhkan proses normalisasi keputusan kesuatu skala yang dapat di perbandingkan dengan semua alternative yang ada. sistem rekomendasi ini dirancang untuk memberikan kemudahan pada pelamar dan perusahaan yang akan menggunakan sistem rekomendasi karyawan.
Kata kunci : Sistem Recomendasi,  Knowledge based recomendation

## 1. Pendahuluan
Sistem rekomendasi di defenisikan sebagai aplikasi pada website e-commerce untuk mengusulkan informasi dan  menyediakan  fasilitas  yang  di  inginkan  pengguna  dalam  membuat  suatu  keputusan.  Tidak  hanya  pada teknologi perangkat keras atau perangkat lunak saja. Salah satu metode komputasi yang cukup berkembang saat ini  adalah  sistem  rekomendasi.  Kunci  keberhasilan  di  era  global  di  antaranya  adalah  kemampuan  di  dalam proses  pengambilan  keputusan  secara  cepat,  tepat  sasaran  dan  dapat  dipertanggungjawabkan.  Mempunyai banyak  data  dan  informasi  sering  kali  menjadi  hal  yang  membuat  bingung  jika  tidak  mampu  mengolahnya dengan cepat menjadi pilihan-pilihan terbaik. Namun, sebelum itu dilakukan dibutuhkan adanya suatu standart atau  kriteria  yang  mampu  menjawab  satu  pertanyaan  penting  mengenai  seberapa  baik  pilihan  dapat memecahkan suatu masalah yang dihadapi.
Survei  yang  dilakukan  oleh  Stanford  Research  Institute,  Harvard  University  dan  Carnegie  foundation menyimpulkan:  bahwa  lima  belas  persen  (15%)  dari  alasan  mengapa  seseorang  berhasil  meraih  keberhasilan dalam pekerjaan banyak ditentukan oleh penguasaan pengetahuan dan keterampilan mengenai manusia. Survei yang lain pada 16 (enam belas) jenis industri di Amerika menunjukan bahwa ternyata persentasi seseorang tidak ditentukan  oleh  faktor  pendidikan  formal  apakah  seseorang  tersebut  sarjana  atau  bukan  sarjana,  bukan  oleh faktor jenis kelamin apakah seseorang itu laki-laki atau perempuan, bukan oleh ras apakah mereka itu kulit putih atau kulit hitam, dan juga bukan oleh umur apakah diatas 40 tahun atau di bawah 40 tahun.

## 2. Landasan Teori
2.1 Knowledge-based recommendation Knowledge-based  recommendation merupakan  metode  yang  memanfaatkan perzonalization  rule pada knowledge-based (basis  pengetahuan)  . Perzonalization  rule merupakan  aturan-aturan  yang  dirancang  pada basis  pengetahuan  dengan  skala  prioritas  tertentu.  Skala  prioritas  diatur  tingkatannya  berdasarkan  prediksi prioritas kebutuhan pelanggan terhadap suatu produk (item). Produk yang memenuhi prioritas terbanyak akan dijadikan rekomendasi bagi pelanggan.
2.2 Pengertian Utility – based recommendation
Utility  based recommendation merupakan metode yang memanfaatkan score (nilai kegunaan ) suatu item sebagai  acuannya.  Suatu  item  dinilai  pada  tiap  domain  penilaian,  setelah  itu  score  item  pada  tiap  domain dihitung  secara  total.  item    yang  memiliki  total  score  terbesarlah  yang  akan  dijadikan  rekomendasi  bagi perusahaan.  Prioritas  domain  penilaian  diatur  oleh  perusahaan,  dengan  kata  lain  domain  penilaian  dengan tingkat  prioritas  lebih  tinggi  akan  memiliki  score  lebih  tinggi  pula.  Metode  ini  hampir  sama  dengan  Metode Bayasian Network.
2.3 Pengertian User-based collaborative  filtering
User-based  collaborative  filtering  merupakan  metode  rekomendasi  yang  didasari  atas  adanya  kesamaan kebutuhan perusahaan dan pelamar. Kesamaan kebutuhan pelanggan dalam suatu komunitas dideteksi, setelah
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing e-ISSN  2655-9102, Volume 1, No. 1, Januari 2019, pp 38-40
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
itu  dilakukan  pemilihan  berdasarkan  tingkat  kesamaan  tertinggi.  Kegiatan  pelanggan  lain  (dalam  komunitas yang sama) dengan tingkat kesamaan kebutuhan yang tinggi akan dijadikan acuan rekomendasi bagi pelamar yang membutuhkan rekomendasi 2.4 Pengertian Item – based collaborative filtering
Aplikasi berbasis web dapat digunakan untuk berbagai macam tujuan yang berbeda. Sebagai contoh palikasi berbasis  web  dapat  digunakan  untuk  membuat invoice dan  dan  memberikan  caya  yang  mudah  dalam penyimpanan  data  di  database.  Aplikasi  ini  juga  dapat  dipergunakan  untuk  mengatur  persediaan  karena  fitur tersebut sangat berguna khususnya bagi mereka yang berbisnis ritel. Bukan hanya itu, aplikasi berbasis web juga dapat bekerja memonitoring sistem dalam hal tampilan. Bahkan jumlah dari aplikasi berbasis web sudah tidak terhitung lagi, yakni dapat di desain dan di sesuaikan untuk berbagai jenis industri.
Selain  fungsi-fungsi  tersebut,  salah  satu  ke  unggulan  kompetitif  dari  aplikasi  berbasis  web  adlah  bahwa aplikasi tersebut ringan dan dapat di akses dengan cepat melalui browser dan koneksi internet atau intranet ke server. Ini berarti bahwa pengguna dapat mengakses data atau bahkan komputer PC di rumah mereka dengan mudah, tidak seperti aplikasi-aplikasi dekstop dimana pengguna harus menginstal perangkat lunak atau aplikasi yang diperlukan hanya untuk mengakses data informasi.

## 3. Implementasi
3.1. Halaman Registrasi Halaman ini digunakan  untuk  menampilkan user  registrasi untuk pendaftaran berupa biodata dan untuk mendapatkan ID member dan kata sandi.
Gambar 1. Menu registrasi Algoritma : 1. Buka web browser
2. Ketik pada URL file:///G:/skripsi%20fadly/pendaftaran2.html
3. Maka akan muncul gambar diatas
4. Maka isi semua kolom untuk melengkapi data
5. Lalu klik tombol lanjut

## 3.2. Data Setelah Registrasi
Halaman  ini  digunakan  untuk  menampilkan  menu  setelah  kita  berhasil  mendaftar  dan  mendapat  ID  dan password
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing e-ISSN  2655-9102, Volume 1, No. 1, Januari 2019, pp 38-40
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Gambar 2. Data Pelamar Algoritma : 1. Setelah melakukan pendaftaran
2. Maka muncul lihat data
3. Berfungsi untuk melihat data yang sudah di input
3.3. Data Range
Halaman  ini  digunakan  untuk  penilaian  yang  telah  dilakukan  dengan  4  cara  penilaian  yaitu,  pendidikan, prestasi, kemampuan, kecerdasan.
Gambar 3. Hasil Data Range Algoritma :
1. Hasil dari test rekomendasi
2. Maka setelah selesai data di simpan
3. Data dapat di ubah oleh admin

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  yang  dilakukan  mengenai  sistem  rekomendasi  penerimaan  karyawan  ini,  maka penulias mengambil beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1. Menerapkan metode Knowledge Based recommendation dalam seleksi rekomendasi karyawan dengan cara menganalisa yang menjadi kriteria penilaian, sehingga analisa tersebut sebuah keputusan dapat menjadi lebih daik dan terukur.
2. Aplikasi berbasis  web ini  menggunakan  metode Knowledge based recommendation dengan  menggunakan PHP, MySQL dan Notepad++ dapat digunakan untuk membuat program penyeleksian dengan akurasi yang tepat.
5. Referensi
[1]. Al-Bahra bin Ladjamudin. 2005. Analisis dan Desain Sistem Informasi. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[2]. Andi.2008. Web dengan PHP dan MySQL. Madiun
[3]. http://definisipengertian.com/2012/pengertian-definisi-karyawan- menurut-para-ahli/
[4]. https://inisantoso.wordpress.com/2012/09/25/definisi-pekerjaan/
[5]. http://thelittlebomb.blogspot.com/2013/01/pengertian-kepribadian-secara-umum.html
[6]. id.wikipedia.org/wiki/Sistem
[7]. Kadir, Abdul. 2002. Dasar Pemograman Web. Yogyakarta: Andi
[8]. My Earth Makasar 2008 [http://meylonesome.blogspot.com/2008/12/perancangan-sistem-dan-analisis.html]
[9]. Ricci, f. “ Pengenalan Sistem Rekomendasi “ , 2002.yogyakarta