Analisa dan Desain Sistem Rekomendasi Karir Untuk Siswa Smk Dharma Bahari Surabaya Dengan Metode Content-Based Filtering
Keywords:
sistem rekomendasi, karir, Content-Based Filtering, perancangan sistemAbstract
SMK Dharma Bahari Surabaya merupakan sekolah menengah kejuruan yang berorientasi pada kesiapan lulusan dalam memasuki dunia kerja. Namun, masih terdapat siswa yang mengalami kesulitan dalam menentukan pilihan karir sesuai dengan minat, bakat, dan kompetensi yang dimiliki. Permasalahan tersebut menunjukkan perlunya suatu pendekatan sistematis dalam membantu proses penentuan karir siswa. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kebutuhan dan merancang sistem rekomendasi karir berbasis website dengan menggunakan metode Content-Based Filtering. Perancangan sistem dilakukan dengan memanfaatkan data minat dan bakat siswa yang diolah menggunakan teknik pembobotan TF-IDF serta perhitungan kemiripan menggunakan Cosine Similarity. Penelitian ini difokuskan pada tahap analisis dan desain sistem, sehingga menghasilkan rancangan sistem rekomendasi karir yang diharapkan dapat digunakan sebagai dasar pengembangan sistem pada tahap implementasi di masa mendatang.
References
D. Velamentosa, E. Zuliarso, and J. Raya Tri Lomba Juang, “SISTEM REKOMENDASI FILM MENGGUNAKAN METODE CONTENT-BASED FILTERING,” 2025.
A. A. Huda, R. Fajarudin, and A. Hadinegoro, “Sistem Rekomendasi Content-based Filtering Menggunakan TF-IDF Vector Similarity Untuk Rekomendasi Artikel Berita,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 4, no. 3, Dec. 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2511.
A. Rianti, N. W. A. Majid, and A. Fauzi, “MACHINE LEARNING JOURNAL ARTICLE RECOMMENDATION SYSTEM USING CONTENT BASED FILTERING,” JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi, pp. 1–10, Jan. 2024, doi: 10.12962/j24068535.v22i1.a1193.
Y. Chen, X. Zhao, J. Gan, J. Ren, and Y. Fang, “Content-Based Top-N Recommendation using Heterogeneous Relations,” Jun. 2016, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1606.08104
N. C. Kundur, P. M. Dhulavvagol, and P. M. R, “Recommendation System Based on Content Filtering for Specific Commodity,” 2016. [Online]. Available: www.ijltemas.in
J. Fauzi, U. Albab, and A. N. Rohman, “Recommendation System Yogyakarta Tourism Using TF-IDF and Cosine Similarity Methods with Word Normalizer,” 2026. [Online]. Available: http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC
Y. Nuri and E. Senyurek, “Research Abstracts Similarity Implementation By Using TF-IDF Algorithm,” vol. 27, no. 1, pp. 4–10, doi: 10.9790/0661-2701040410.
J. Wong, “IMPLEMENTASI TF-IDF DAN COSINE SIMILARITY UNTUK REKOMENDASI RESEP MASAKAN INDONESIA BERDASARKAN BAHAN MAKANAN,” 2026.
A. Rianti, N. W. A. Majid, and A. Fauzi, “MACHINE LEARNING JOURNAL ARTICLE RECOMMENDATION SYSTEM USING CONTENT BASED FILTERING,” JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi, pp. 1–10, Jan. 2024, doi: 10.12962/j24068535.v22i1.a1193.
A. A. Huda, R. Fajarudin, and A. Hadinegoro, “Sistem Rekomendasi Content-based Filtering Menggunakan TF-IDF Vector Similarity Untuk Rekomendasi Artikel Berita,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 4, no. 3, Dec. 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2511.
R. Hanun, D. Reswara, and A. Susanto, “IMPLEMENTASI CONTENT-BASED FILTERING PADA SISTEM REKOMENDASI BUKU PERPUSTAKAAN,” 2025.
P. R. and H. S. Christopher D. Manning, “6 Scoring, term weighting and the vector space model,” 2009.
A. Fitria, Z. #2, M. Ainul, and Y. #3, “JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Sistem Rekomendasi Lowongan Pekerjaan Menggunakan Content-based filtering”.
S. Winardi, S. Megawan, N. Poi Wong, R. Kurniawan, and F. Andika Putra, “Utilizing TF-IDF Content-based Filtering for Job Recommendation Systems,” Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI), vol. 8, no. 5, 2025.
A. Rifqi Hawari and D. Satria, “‘Innovations to Support Emancipated Learning (MBKM), Research, and Community Services for Sustainable Development Goals’ Job Recommendation System Using the Content-Based Filtering Method,” vol. 05, no. 2, 2022.
Ian. Sommerville, Software engineering. Pearson, 2011.
