Saat ini data dan informasi lowongan pekerjaan di internet jumlahnya sangat banyak dan terus bertambah dari waktu ke waktu. Untuk mengantisipasi membludaknya informasi lowongan pekerjaan maka berkembanglah teknologi mesin pencari. Mesin pencari dalam penelitian ini menggunakan konsep information retrieval. Perancangan dan pembuatan mesin pencari ini memanfaatkan web crawler untuk pengumpulan data informasi lowongan pekerjaan. Data informasi lowongan pekerjaan diambil dari internet, hasil dari proses crawling akan disimpan ke dalam database. Aplikasi web crawler yang digunakan adalah vietspider. Metode cosine similarity digunakan untuk mengukur kemiripan antar dokumen yang terkait dengan query yang diberikan oleh user. Untuk menggunakan aplikasi ini user harus memasukkan query, sehingga akan didapatkan hasil pencarian lowongan pekerjaan menurut query user. Dalam uji coba pertama user memasukkan 3 query yang mengandung kata “lowongan kerja”, yaitu “lowongan kerja”, “lowongan kerja bumn”, dan “lowongan kerja bumn pertamina”. Hasil yang dikembalikan ke user berjumlah sama yaitu 260 dokumen, dengan nilai dari cosine similarity berbeda. Dalam uji coba kedua user memasukkan 3 query yang berbeda sama sekali, yaitu “lowongan bumn”, “jasa raharja persero”, dan “staff railindo global karya”. Hasil yang dikembalikan ke user berjumlah berbeda, yaitu masing masing 246, 72, dan 49. Nilai dari cosine similarity-nya juga berbeda.

The current data and information about jobs in the internet is huge and continues to grow over time. To anticipate it then developed search engine technology. The search engine in this research uses the concept of information retrieval. Design and manufacture of these search engines utilize web crawlers for data collection job information. Data job vacancy information taken from the Internet, the results of the crawling process will be stored into the database. Applications that use web crawlers is vietspider. Cosine similarity method is used to measure the similarity between documents related to a given query by the user. To use this application user must enter a query, so we will get the job vacancy search results according to user queries. In the first trial the user entered 3 query containing the word "job", the "job", "job bumn", and "job bumn pertamina". Results are returned to the user the same amount that is 260 documents, with different values of cosine similarity. In the second trial user to enter three different queries at all, ie "vacancy bumn", "persero raharja services", and "global railindo staff work". Results are returned to the user numbered differently, namely respectively 246, 72, and 49. The value of the cosine similarity is also different.

Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal