数据挖掘应用以年龄和教育为基础列出就业求职者的人数。

Achmad Fikri Sallaby, Eko Suryana
{"title":"数据挖掘应用以年龄和教育为基础列出就业求职者的人数。","authors":"Achmad Fikri Sallaby, Eko Suryana","doi":"10.36085/jtis.v1i2.28","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Jumlah pencari kerja terdaftar terdiri dari pendaftar berdasarkan umur dan pendidikan. Masing masing memiliki jumlah pendaftar yang berbeda, dengan pendaftar berdasarkan umur memliki beberapa kategori dan berdasarkan pendidikan memiliki variasi pendidikan yang dimiliki pencari kerja terdaftar. Penelitian ini menerapkan Data Mining dengan menggunakan metode Clustering untuk menentukan jumlah pencari kerja berdasarkan tingkat jumlah pendaftar di Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Provinsi Bengkulu. Algoritma yang digunakan yaitu K-Means Clustering, di mana data dikelompokkan berdasarkan karakteristik yang sama akan dimasukkan ke dalam kelompok yang sama dan set data yang dimasukkan ke dalam kelompok tidak tumpang tindih.Pengujian dilakukan dengan aplikasi Rapid Miner 5.3. Rapid Miner merupakan software Data Mining yang dapat digunakan untuk mengakses beberapa metode yang ada dalam Data Mining, sehingga dapat menghasilkan cluster-cluster dalam pengelompokan data jumlah pencari kerja yang terdaftar.","PeriodicalId":368093,"journal":{"name":"Journal of Technopreneurship and Information System (JTIS)","volume":"317 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2018-10-08","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"2","resultStr":"{\"title\":\"Penerapan Data Mining untuk Menentukan Jumlah Pencari Kerja Terdaftar Berdasarkan Umur dan Pendidikan Menggunakan K-Means Clustering (Studi Kasus di Dinas Tenaga Kerja Dan Transmigrasi Provinsi Bengkulu)\",\"authors\":\"Achmad Fikri Sallaby, Eko Suryana\",\"doi\":\"10.36085/jtis.v1i2.28\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Jumlah pencari kerja terdaftar terdiri dari pendaftar berdasarkan umur dan pendidikan. Masing masing memiliki jumlah pendaftar yang berbeda, dengan pendaftar berdasarkan umur memliki beberapa kategori dan berdasarkan pendidikan memiliki variasi pendidikan yang dimiliki pencari kerja terdaftar. Penelitian ini menerapkan Data Mining dengan menggunakan metode Clustering untuk menentukan jumlah pencari kerja berdasarkan tingkat jumlah pendaftar di Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Provinsi Bengkulu. Algoritma yang digunakan yaitu K-Means Clustering, di mana data dikelompokkan berdasarkan karakteristik yang sama akan dimasukkan ke dalam kelompok yang sama dan set data yang dimasukkan ke dalam kelompok tidak tumpang tindih.Pengujian dilakukan dengan aplikasi Rapid Miner 5.3. Rapid Miner merupakan software Data Mining yang dapat digunakan untuk mengakses beberapa metode yang ada dalam Data Mining, sehingga dapat menghasilkan cluster-cluster dalam pengelompokan data jumlah pencari kerja yang terdaftar.\",\"PeriodicalId\":368093,\"journal\":{\"name\":\"Journal of Technopreneurship and Information System (JTIS)\",\"volume\":\"317 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2018-10-08\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"2\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Journal of Technopreneurship and Information System (JTIS)\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.36085/jtis.v1i2.28\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal of Technopreneurship and Information System (JTIS)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.36085/jtis.v1i2.28","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 2

摘要

求职者的人数由年龄和教育程度组成。每一份清单都有不同的数量,根据年龄进行分类,根据教育进行教育,这些清单上列出了求职者所拥有的各种教育。本研究采用分层方法对本库鲁省就业和移民服务的求职者数量进行了调查。使用的算法是k - branch,根据相同特征对数据进行分类的地方将包含在相同的组中,并将包含在组中的数据集不重叠。测试是在快速采集器应用5.3上进行的。Rapid Miner是一种数据挖掘软件,可以用来访问数据挖掘中存在的几种方法,因此可以在注册工作求职者数据组中产生集群。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Penerapan Data Mining untuk Menentukan Jumlah Pencari Kerja Terdaftar Berdasarkan Umur dan Pendidikan Menggunakan K-Means Clustering (Studi Kasus di Dinas Tenaga Kerja Dan Transmigrasi Provinsi Bengkulu)
Jumlah pencari kerja terdaftar terdiri dari pendaftar berdasarkan umur dan pendidikan. Masing masing memiliki jumlah pendaftar yang berbeda, dengan pendaftar berdasarkan umur memliki beberapa kategori dan berdasarkan pendidikan memiliki variasi pendidikan yang dimiliki pencari kerja terdaftar. Penelitian ini menerapkan Data Mining dengan menggunakan metode Clustering untuk menentukan jumlah pencari kerja berdasarkan tingkat jumlah pendaftar di Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Provinsi Bengkulu. Algoritma yang digunakan yaitu K-Means Clustering, di mana data dikelompokkan berdasarkan karakteristik yang sama akan dimasukkan ke dalam kelompok yang sama dan set data yang dimasukkan ke dalam kelompok tidak tumpang tindih.Pengujian dilakukan dengan aplikasi Rapid Miner 5.3. Rapid Miner merupakan software Data Mining yang dapat digunakan untuk mengakses beberapa metode yang ada dalam Data Mining, sehingga dapat menghasilkan cluster-cluster dalam pengelompokan data jumlah pencari kerja yang terdaftar.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信