Sistem Pendukung Keputusan Terhadap Rekomendasi Tempat Kerja Praktik Bagi Mahasiswa Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom Menggunakan Metode K-nearest Neighbor

Abstract

Abstrak Kerja Praktik (KP) adalah salah satu mata kuliah wajib prodi S1 Teknik Komputer di Telkom University yang berisi 2 (dua) SKS. Kerja praktik dilakukan pada saat libur semester genap. Bentuk kegiatan selama kerja praktik mengikuti kegiatan yang berada dalam perusahaan yang mahasiswa ikuti. Kerja praktik ditujukan kepada mahasiswa tingkat tiga yang berujuan untuk memberikan pengenalan terhadap lingkungan pekerjaan kepada mahasiswa. Dalam alurnya mahasiswa akan memilih perusahaan yang akan dijadikan tempat kerja praktik, lalu mengajukannya kepada pihak fakultas dengan membuat proposal pengajuan, setelah itu fakultas akan mengeluarkan surat kerja praktik yang akan dibawa saat mahasiswa melakukan kerja praktik. Namun, dengan banyaknya tahapan tersebut, masih terdapat banyak mahasiswa yang kesulitan mencari referensi terkait tempat kerja praktik, ditambah tidak adanya rekaman data perusahaan yang dapat dijadikan referensi tempat kerja praktik. Dari permasalahan yang terjadi, maka dibuatlah sistem pendukung keputusan agar dapat menyelesaikan permasalahan mahasiswa yang sulit menemukan perusahaan yang sesuai dengan minatnya. Sistem pendukung keputusan ini dibuat dengan dataset berdasarkan data kerja praktik tahun sebelumnya. Sistem ini dirancang dengan menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor dengan menggunakan bahasa PHP dan python. Setelah dibuatnya sistem pendukung keputusan ini, penulis melakukan pengujian, salah satunya menggunakan pengujian confusion matrix. Dari hasil pengujian tersebut didapatkan tingkat akurasi sekitar 30% dengan menggunakan K yang berbeda-beda. Kinerja aplikasi ini belum maksimal dikarenakan dataset yang terlalu sedikit dan juga terlalu acak sehingga dapat mempengaruhi tingkat akurasi dari sistem tersebut. Kata Kunci: kerja praktik, machine learning, knn Abstract Practical Work (KP) is one of the compulsory courses in Computer Engineering S1 at Telkom University which contains 2 (two) SKS. Practical work is carried out during the even semester break. The form of activities during practical work follows activities that are within the company that students participate in. Practical work is aimed at third-level students who aim to provide an introduction to the work environment for students. In the flow, students will choose a company that will be used as a practical workplace, then submit it to the faculty by making a submission proposal, after that the faculty will issue a practical work letter that will be taken when students do practical work. However, with so many stages, there are still many students who have difficulty finding references related to practical workplaces, plus the absence of company data records that can be used as references for practical workplaces. Of the problems that occur, then made a decision support system in order to solve student problems that are difficult to find companies that match their interests. This decision support system was created with a dataset based on previous year's practical work data. This system was designed using the K-Nearest Neighbor classification method using PHP and python languages. After making this decision support system, the authors conducted a test, one of them using confusion matrix testing. From the test results obtained an accuracy rate of around 30% using different K. The performance of this application is not optimal because the dataset is too small and too random so it can affect the accuracy of the system. Keywords: internship, machine learning, knn