Sistem Pendukung Keputusan Penempatan Kerja Bagi Calon Pencari Kerja Pada Dinas Tenaga Kerja Dan Transmigrasi Kota Mojokerto Menggunakan Metode Algoritma Genetika

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Rina Dewi Indah Sari Aryo Prakosa

Abstrak

Algoritma genetika sebagai cabang dari Algoritma Evolusi yang merupakan metode adaptive yang biasa digunakan untuk memecahkan suatu pencarian nilai dalam sebuah masalah optmasi, algoritma ini bekerja dengan sebuah populasi yang terdiri dari individu-individu yang masing-masing individu mempresentasikan sebuah solusi yang bagi persoalan yang ada. Dalam kaitan ini, individu dilambankan dengan nilai fitness yang akan digunakan untuk mencari solusi terbaik dari persoalan yang ada. Sistem ini merupakan sistem yang dibuat dan dirancang untuk menghasilkan keputusan terbaik dalam penempatan kerja bagi calon pencari kerja. Setiap kriteria yang disyaratkan oleh perusahaan akan melalui proses inisialisasi dan pengkodean secara numerik, begitu pula data dan persyaratan calon pencari kerja akan memliki sebuah nilai untuk dapat diperhitungkan dengan menggunakan algoritma genetika. Besarnya nilai fitnessĀ  serta nilai kombinasi akan mempengaruhi hasil perhitungan dan solusi yang dimunculkan. Dari sebanyak 157 data dan nilai kombinasi yang bedasarkan kuota perusahaan maka tingkkat kecocokan antara output sistem dengan rekomendasi dari pengambilan keputusan pada proses pengujian didapatkan angka sebesar 80% dari sebanyak 44 data pencari kerja yang diambil sesuai dengan kriteria perusahaan.

##plugins.generic.usageStats.downloads##

##plugins.generic.usageStats.noStats##

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

How to Cite
INDAH SARI, Rina Dewi; PRAKOSA, Aryo. Sistem Pendukung Keputusan Penempatan Kerja Bagi Calon Pencari Kerja Pada Dinas Tenaga Kerja Dan Transmigrasi Kota Mojokerto Menggunakan Metode Algoritma Genetika. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, [S.l.], v. 9, n. 1, p. 14-17, peb. 2015. ISSN 2580-8397. Tersedia pada: <https://jurnal.stmikasia.ac.id/index.php/jitika/article/view/103>. Tanggal Akses: 21 sep. 2019
Bagian
Artikel