Sistem Rekomendasi Keterampilan dengan Metode User-Based Collaborative Filtering dan Tanimoto Coefficient Similarity
Authors: Denni Kurniawan Riki Aldi Pari, 
Published: October 2021

INTISASISistem rekomendasi merupakan bidang yang dimanfaatkan untuk mengatasi persoalan dalam pencarian informasi yang relevan dari banyaknya kumpulan informasi yang tersedia. Hingga saat ini telah banyak situs web penyedia informasi lowongan kerja, namun pada situs-situs web tersebut masih belum terdapat sistem yang dapat merekomendasikan jenis keterampilan yang sesuai. Sehingga banyak para pencari kerja yang tidak update terhadap jenis keterampilan dibutuhkan di dunia kerja yang terus bertambah seiring perkembangan teknologi. Oleh karena itu, dibuatlah sistem rekomendasi untuk merekomendasikan jenis keterampilan yang sedang tren didunia kerja dan memberikan rekomendasi tempat belajar(pelatihan) untuk memenuhi keterampilan yang disarankan. Sistem rekomendasi yang dikembangkan menggunakan teknik User Based Collaborative Filtering dan Tanimoto Coefficient Similarity. Keluaran yang dihasilkan oleh sistem berupa keterampilan baru dan tempat belajar(pelatihan). Pengujian dilakukan dengan metode Black-Box Testing dan Technology Acceptance Model (TAM). Hasil pengujian menggunakan Black-Box Testing bahwa secara fungsional berjalan dengan baik karena tidak ditemukan adanya error atau bug pada setiap proses pengujian dilakukan. Hasil Pengujian menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) sebesar 88.36%. Pengujian hasil rekomendasi sebesar 82% dan secara keseluruhan hasil rekomendasi dapat diterima dengan baik oleh pengguna. Kata kunci—Sistem rekomendasi keterampilan, user based, collaborative filtering, tanimoto coefficient similarity, black-box testing, technology acceptance model (TAM)..                                                ABSTRACTThe recommendation system is a field that is used to overcome problems in finding relevant information from the large collection of available information. Until now, there have been many websites that provide job vacancy information, but on these websites there is still no system that can recommend the appropriate type of skill. So that many job seekers are not updated on the types of skills needed in the world of work which continues to grow along with technological developments. Therefore, a recommendation system was created to recommend the types of skills that are trending in the world of work and provide recommendations for places to study (training) to meet the recommended skills. The recommendation system developed using User Based Collaborative Filtering and Tanimoto Coefficient Similarity techniques. The output produced by the system is in the form of new skills and a place to learn (training). Testing is carried out using the Black-Box Testing and Technology Acceptance Model (TAM) method. The test results using Black-Box Testing that functionally run well because no errors or bugs were found in each testing process carried out. Test results using the Technology Acceptance Model (TAM) of 88.36%. Testing the results of recommendations by 82% and overall the results of the recommendations can be well received by users. Keywords— Skills recommendation system, user based, collaborative filtering, tanimoto coefficient similarity, black-box testing, technology acceptance model (TAM).