PENERAPAN CONTENT-BASED FILTERING UNTUK REKOMENDASI PENEMPATAN DIVISI MAGANG BERDASARKAN PROGRAM STUDI, MINAT, DAN KEAHLIAN

Abstract

Program magang merupakan kegiatan pembelajaran yang memberikan kesempatan kepada mahasiswa untuk memperoleh pengalaman kerja secara langsung di dunia industri. Namun, proses penempatan peserta magang masih sering dilakukan secara manual dengan informasi yang terbatas, sehingga berpotensi menimbulkan ketidaksesuaian antara program studi, minat, dan keahlian peserta dengan kebutuhan divisi. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Content-Based Filtering dalam memberikan rekomendasi penempatan divisi magang berdasarkan profil peserta. Data yang digunakan meliputi program studi, minat, keahlian peserta, dan kebutuhan divisi. Tahapan penelitian terdiri dari pengumpulan data, preprocessing, ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF, serta perhitungan tingkat kemiripan menggunakan cosine similarity. Hasil pengujian terhadap 12 data peserta menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan rekomendasi berdasarkan nilai kemiripan tertinggi. Peserta dengan kemampuan pengembangan aplikasi cenderung direkomendasikan ke divisi IT Support, peserta dengan kemampuan jaringan ke divisi Teknisi, dan peserta dengan kemampuan administrasi serta pengolahan data ke divisi Shared Service. Nilai kemiripan tertinggi diperoleh oleh Taufik Hidayat sebesar 0,5399 pada divisi Teknisi. Dengan demikian, metode Content-Based Filtering dapat mendukung proses penempatan divisi magang secara lebih terarah dan objektif.