MEMPREDIKSI IKLAN LOWONGAN PEKERJAAN PALSU MENGGUNAKAN ALGORITMA
RANDOM FOREST
HALAMAN JUDUL
Skripsi
Untuk memenuhi syarat memperoleh Derajat Sarjana Teknik (S.T.)
Oleh:
DICKY IRIANTO NIM 180155201004
JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS MARITIM RAJA ALI HAJI
HALAMAN PERSEMBAHAN
Skripsi ini penulis persembahkan untuk:
1. Kedua orang tua penulis, yaitu Ayah dan Ibu yang selalu memberi semangat, doa dan dukungan agar dapat terus berjuang demi menggapai cita-cita penulis.
2. Bapak Muhamad Radzi Rathomi, S.Kom., M.Cs selaku Ketua Jurusan 3. Program Studi Teknik Informatika.
4. Ibu Nurfalinda, S.T., M.Cs selaku pembimbing pertama.
5. Ibu Nola Ritha, S.T., M.Cs selaku pembimbing kedua.
6. Dosen penguji yang telah memberikan saran, kritikan dan masukkan terhadap skripsi yang penulis buat.
7. Para dosen dan staff Fakultas Teknik Universitas Maritim Raja Ali Haji (UMRAH).
8. Rekan-rekan Teknik Informatika Angkatan 2018.
HALAMAN MOTO
“Kesabaran adalah kebajikan, dan saya belajar kesabaran. Itu pelajaran yang sulit.”
- ELON MUSK -
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur penulis limpahkan kehadirat Allah Subhanahu Wa Ta’ala, karena berkah dan perlindungan-Nya penulis dapat menyelesaikan skripsi dengan judul “Memprediksi Iklan Lowongan Pekerjaan Palsu Menggunakan Algoritma Random Forest”. Penulisan Skripsi ini dimaksudkan untuk memenuhi salah satu syarat dalam rangka menyelesaikan studi Strata 1 (S1) pada Program Studi Teknik Informatika di Universitas Maritim Raja Ali Haji. Penulis mengucapkan terima kasih atas bimbingan dan bantuan yang diberikan dari berbagai pihak. Oleh karena itu penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada:
1. Kedua Orang tua dan Teman Teman yang telah memberikan dukungan dan doa demi klancaran pengerjaan skripsi ini.
2. Ibu Nurfalinda, S.T., M.Cs. sebagai Pembimbing I dalam menyelesaikan skripsi ini.
3. Ibu Nola Ritha, S.T.,M.Cs. sebagai Pembimbing II dalam menyelesaikan skripsi ini.
4. Bapak Muhamad Radzi Rathomi, S.Kom., M.Cs sebagai Ketua Jurusan Program Studi Teknik Informatika Universitas Maritim Raja Ali Haji.
Penulis menyadari dalam skripsi ini jauh dari kata sempurna, oleh karena itu penulis memohon kritik dan saran yang membangun dari semua pihak. Harapan penulis semoga skripsi ini bermanfaat bagi semua pihak.
Tanjungpinang, 15 Desember 2022
(Dicky Irianto)
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL ... i
HALAMAN PERSETUJUAN ... ii
HALAMAN PENGESAHAN ... iii
PERNYATAAN ORISINALITAS ... iv
HALAMAN PERSEMBAHAN ... v
HALAMAN MOTO ... vi
KATA PENGANTAR ... vii
DAFTAR ISI ... viii
DAFTAR TABEL ... x
DAFTAR GAMBAR ... xi
GLOSARIUM ... xii
ABSTRAK ... xiii
ABSTRACT ... xiv
BAB I PENDAHULUAN ... 1
1.1 Latar Belakang ... 1
1.2 Rumusan Masalah ... 2
1.3 Batasan Masalah ... 2
1.4 Tujuan Penelitian... 2
1.5 Manfaat Penelitian... 3
1.6 Sistematika Penulisan ... 3
BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... 4
2.1 Kajian Literatur ... 4
2.2 Landasan Teori ... 6
2.2.1 Lowongan Pekerjaan ... 6
2.2.2 Iklan ... 6
2.2.3 Random Forest ... 7
2.2.4 Streamlit... 9
2.2.5 Confusion Matrix ... 9
BAB III METODE PENELITIAN ... 11
3.1 Proses Alur Penelitian ... 11
3.2 Studi Pendahuluan ... 12
3.3 Pengumpulan Data ... 12
3.4 Perancangan Sistem... 13
3.4.1 Flowchart Rancangan Sistem ... 13
3.4.2 Perancangan Data Flow Diagram (DFD) ... 16
3.4.3 Perancangan Antarmuka (User Interface) ... 18
3.5 Perhitungan Manual ... 19
3.5.1 Decision Tree Pertama... 23
3.5.2 Decision Tree Kedua ... 35
3.6.2 Implementasi Antarmuka ... 55
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ... 58
4.1 Hasil Akurasi ... 58
4.2 Hasil Prediksi ... 59
BAB V PENUTUP ... 63
5.1 Kesimpulan... 63
5.2 Saran ... 63
DAFTAR PUSTAKA ... 64
DAFTAR TABEL
Tabel 1.1 Tingkat Akurasi Algoritma Penelitian ... 1
Tabel 3.1 Deskripsi Atribut dataset Fake vs Real Job Postings ... 13
Tabel 3.2. Sampel Data Latih Algoritma Random Forest ... 19
Tabel 3.3 Sampel Data Decision Tree Pertama ... 23
Tabel 3.4 Pemisahan Sampel Data Decision Tree Pertama Iterasi 1 ... 26
Tabel 3.5 Pemisahan Sampel Data Decision Tree Pertama Iterasi 2 ... 29
Tabel 3.6 Pemisahan Sampel Data Decision Tree Pertama Iterasi 3 ... 31
Tabel 3.7 Pemisahan Sampel Data Decision Tree Pertama Iterasi 4 ... 33
Tabel 3.8 Sampel Data Decision Tree Kedua ... 35
Tabel 3.9 Pemisahan Sampel Data Decision Tree Kedua Iterasi 1 ... 38
Tabel 3.10 Pemisahan Sampel Data Decision Tree Kedua Iterasi 2 ... 41
Tabel 3.11 Sampel Data Decision Tree Ketiga ... 43
Tabel 3.12 Pemisahan Sampel Data Decision Tree Ketiga Iterasi 1 ... 46
Tabel 3.13 Pemisahan Sampel Data Decision Tree Ketiga Iterasi 2 ... 49
Tabel 3.14 Sampel Data Uji Algoritma Random Forest ... 51
Tabel 3.15 Hasil Majority voting Random Forest ... 53
Tabel 4.1 Data Untuk Proses Prediksi ... 58
Tabel 4.2 Hasil Prediksi ... 58
Tabel 4.3 Hasil Akurasi Model Random Forest ... 60
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Arsitektur Random Forest ... 7
Gambar 2.2 Arsitektur Decision Tree... 8
Gambar 2.3 Confusion Matrix ... 10
Gambar 3.1 Metode Penelitian ... 11
Gambar 3.2 Flowchart rancangan sistem ... 14
Gambar 3.3 Flowchart model algoritma Random Forest ... 15
Gambar 3.4 DFD Level 0 ... 16
Gambar 3.5 DFD Level 1 ... 17
Gambar 3.6 Perancangan Halaman Home ... 18
Gambar 3.7 Perancangan Halaman Prediksi ... 18
Gambar 3.8 Node pertama (akar) ... 26
Gambar 3.9 Hasil pembentukan cabang di node kedua... 28
Gambar 3.10 Hasil pembentukan cabang di node ketiga ... 31
Gambar 3.11 Hasil pembentukan cabang di node keempat... 33
Gambar 3.12 Decision Tree Pertama ... 34
Gambar 3.13 Node pertama (akar) ... 38
Gambar 3.14 Hasil pembentukan cabang di node ke 2 ... 40
Gambar 3.15 Decision Tree Kedua ... 42
Gambar 3.16 Node pertama (akar) ... 46
Gambar 3.17 Hasil pembentukan cabang di node ke 2 ... 48
Gambar 3.18 Decision Tree Ketiga ... 50
Gambar 3.19 Tampilan Halaman Home ... 56
Gambar 3.20 Tampilan Halaman Prediksi ... 56
Gambar 4.1 Skrip model Random Forest bagian pertama ... 60
Gambar 4.2 Skrip model Random Forest bagian kedua ... 60
Gambar 4.3 Confusion Matrix model Random Forest ... 61
