Author (Penulis)

MUHAMMAD DAVID NUR AZIZ
Universitas Nusantara PGRI Kediri

Author Identity (NPM)

11.1.03.02.0258

Abstract

Muhammad David Nur Aziz : Sistem Pendukung Keputusan untuk Memprediksi Ketepatan Lamaran Kerja Menggunakan Metode Naive Bayes, Skripsi, Teknik Informatika, Teknik UNP Kediri, 2016. Pelelitian ini dilatar belakangi hasil pengamatan peneliti, bahwa setiap tahun SMK Islam 1 Durenan meluluskan kurang lebih 300 siswa. Dari sekian banyak siswa yang lulus, banyak sekali siswa yang ikut mendaftar untuk mengikuti tes ke perusahaan yang bekerjasama dengan pihak sekolah, yaitu PT. Indomaret. Sehingga siswa yang tidak memenuhi kriteria yang diminta perusahaan pun ikut mendaftar. Hal ni menimbulkan penumpukan data yang menyulitkan pihak sekolah dalam proses seleksi. Permasalahan penelitian ini adalah (1) Bagaimana membuat aplikasi untuk memudahkan proses seleksi masuk ke perusahaan yang bekerjasama dengan pihak sekolah yaitu PT. Indomaret? (2) Apakah aplikasi dengan menggunakan metode naive bayes bisa digunakan dalam proses penentuan layak tidaknya siswa masuk ke perusahaan yang bekerjasama dengan pihak sekolah yaitu PT. Indomaret? Penelitian ini menggunakan metode naive bayes dengan atribut : Jenis kelamin, usia, tinggi badan, tato, dan komputer. Atribut tersebut diambil dari persyaratan-persyaratan yang dikeluarkan oleh perusahaan yang bekerjasama dengan pihak sekolah, yaitu PT. Indomaret. Sehingga siswa yang akan diseleksi harus memenuhi kriteria. Kesimpulan dari penelitian ini adalah (1) Dengan menggunakan aplikasi sistem pendukung keputusan akan memudahkan proses seleksi masuk ke perusahaan yang bekerjasama dengan pihak sekolah, yaitu PT. Indomaret. (2) Dengan menggunakan aplikasi dengan metode naive bayes ini proses seleksi bisa memudahkan pihak sekolah dan lebih menghemat waktu. Kata Kunci Kata kunci: Ketepatan Lamaran Kerja, Sistem Pendukung Keputusan, Naive Bayes

Keyword

a

Reference

PUBLISHED

2016-02-10

JOURNAL

Simki-Techsain

ISSN

2599-3011

ISSUE

Download PDF

Download PDF Kembali Home