Skripsi/Tugas Akhir

Perancangan Sistem Bursa Kerja Khusus (BKK) dalam Upaya Penempatan Lulusan ke Dunia Kerja Menggunakan Algoritma K-Means: Studi Kasus SMKN 2 Palu

---

Rating Anda tentang Buku ini!

---

ABSTRAK
Penyerapan lulusan ke dunia kerja merupakan tantangan bagi Sekolah Menengah Kejuruan (SMK), termasuk SMKN 2 Palu. Meskipun telah memiliki program Bursa Kerja Khusus (BKK), proses pencocokan kompetensi lulusan dengan kebutuhan industri masih kurang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem BKK berbasis algoritma K-Means guna mengelompokkan lulusan berdasarkan kompetensi, minat, dan kebutuhan industri, sehingga dapat mempermudah proses pencocokan dengan lowongan pekerjaan yang tersedia. Hasil analisis menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu memberikan rekomendasi pekerjaan yang relevan dengan profil lulusan. Algoritma K-Means, yang dikombinasikan dengan metode cosine similarity untuk mengukur tingkat kecocokan, menghasilkan 6 klaster optimal berdasarkan perhitungan Elbow Method dan Silhouette Score. Proses pengelompokan ini meningkatkan akurasi pencocokan serta peluang lulusan untuk memperoleh pekerjaan sesuai dengan kompetensi yang dimiliki. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efektivitas penempatan lulusan SMKN 2 Palu ke dunia kerja serta mempercepat proses seleksi dan rekomendasi pekerjaan secara lebih terstruktur dan efisien.
Kata Kunci: Bursa Kerja Khusus, SMK, Algoritma K-Means, Penempatan Lulusan

ABSTRACT
Absorption of graduates into the workforce is a challenge for Vocational High Schools (SMK), including SMKN 2 Palu. Although it has a Special Job Exchange (BKK) program, the process of matching graduate competencies with industry needs is still less than optimal. This study aims to design a BKK system based on the K-Means algorithm to group graduates based on competencies, interests, and industry needs, so as to facilitate the matching process with available job vacancies. The results of the analysis show that the developed system is able to provide job recommendations that are relevant to the graduate profile. The KMeans algorithm, combined with the cosine similarity method to measure the level of match, produces 6 optimal clusters based on the Elbow Method and Silhouette Score calculations. This grouping process increases the accuracy of matching and the opportunities for graduates to get jobs according to their competencies. Thus, this system is expected to increase the effectiveness of placing SMKN 2 Palu graduates into the workforce and accelerate the selection and job recommendation process in a more structured and efficient manner.
Keywords: Special Job Fair, SMK, K-Means Algorithm, Graduate Placement

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

--

No. Panggil

SKR 25-51 HID p - 0820TI

Penerbit

Makassar : Universitas DIPA., 2025

Deskripsi Fisik

xvi + 98 hlm.; 20,5 x 28,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

--

Klasifikasi

SKR 25-51

Tipe Isi

Text dan Gambar

Edisi/Cetakan

Edisi/Cetakan 25 Februari 2025

Subjek

Skripsi/Tugas Akhir
Algoritma K-Means

Lampiran File