TA : Talent Mapping Identifikasi Minat Bakat Seseorang menggunakan Natural Language Processing

Rosada, Ilham Fahmi Amri (2023) TA : Talent Mapping Identifikasi Minat Bakat Seseorang menggunakan Natural Language Processing. Undergraduate thesis, Universitas Dinamika.

	Text 19410200028-2023-UNIVERSITASDINAMIKA.pdf - Accepted Version Download (1MB)
	Text 19410200028-2023-LAMPIRAN.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (827kB)

Search this title on : |

Abstract

Bakat adalah sebuah kemampuan yang dimiliki tiap diri seseorang yang masih belum disadari dan diketahui sejak awal. Akan tetapi jika seseorang bisa menemukan hal yang disukai dan diminati, maka mempermudah menemukan bakat minat yang dimilikinya. Di Perguruan Tinggi banyak mahasiswa dinyatakan salah memilih jurusan terutama dibidang IT, dan dampak terbesarnya menjadi pemicu peningkatan angka pengangguran. Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Wiryanto, meneliti sebuah Talent data perusahaan karyawan dengan memprediksi analisa menggunakan Machine Learning dengan hasil keluaran peta pembagian “Star” dan “Talent Risk”. Pada penelitian ini mengidentifikasi minat bakat seseorang dengan pengujian sebuah pertanyaan berdasarkan kesukaan, personality dan produktifitas seseorang menggunakan acuan tabel kuadran. Mengola data input melalui Speech Recognition, kemudian di Tokenization untuk memisah sebuah kalimat menjadi pecahan per kata. Lalu reduksi kembali dari pecahan kata menggunakan proses Lemmatization untuk mengolah reduksi bentuk kata awalan dan akhiran menjadi kata dasar, dari hasil tersebut di olah dan dilakukan pencocokan pada dataset. Sehingga memberikan persentase kecocokan pada Referensi Job Skill IT. Pengujian menunjukkan bahwa hasil Pre-Trained Model Network yang digunakan dapat berjalan dengan baik. Menghasilkan nilai akurasi paling tinggi hingga 73.06%, pada Epochs 1000. Pengujian evaluasi Talent Mapping tiap usia, dan mendapatkan nilai tertinggi di usia dewasa dengan persentase rata–rata 42.67%.

Export Record

ASCII Citation Atom BibTeX Dublin Core EP3 XML EndNote HTML Citation JSON METS MODS MPEG-21 DIDL OpenURL ContextObject OpenURL ContextObject in Span RDF+N-Triples RDF+N3 RDF+XML Refer Reference Manager Simple Metadata

Download Statistics

Downloads over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.

View more statistics

Actions (login required)

View Item