[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"detail-sidebar-cat-1-id-113":3,"doc-seo-234084-113":41,"doc-detail-234084-id":108},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",[7,13,17,21,25,29,33,37],{"id":8,"doc_module":9,"doc_module_name":10,"category_name":11,"show_sort_weight":4,"slug":12},178,1,"Template","Faktur","faktur",{"id":14,"doc_module":9,"doc_module_name":10,"category_name":15,"show_sort_weight":4,"slug":16},192,"Formulir","formulir-192",{"id":18,"doc_module":9,"doc_module_name":10,"category_name":19,"show_sort_weight":4,"slug":20},180,"Media Sosial","media-sosial",{"id":22,"doc_module":9,"doc_module_name":10,"category_name":23,"show_sort_weight":4,"slug":24},179,"Poster","poster",{"id":26,"doc_module":9,"doc_module_name":10,"category_name":27,"show_sort_weight":4,"slug":28},176,"Presentasi","presentasi",{"id":30,"doc_module":9,"doc_module_name":10,"category_name":31,"show_sort_weight":4,"slug":32},177,"Resume","resume",{"id":34,"doc_module":9,"doc_module_name":10,"category_name":35,"show_sort_weight":4,"slug":36},182,"Surat","surat-a95d00d3aaf04f3b854ecf140f00d385",{"id":38,"doc_module":9,"doc_module_name":10,"category_name":39,"show_sort_weight":4,"slug":40},183,"Umum","umum-07d1ff437201438088836b2b1ed3c90f",{"code":4,"msg":42,"data":43},"ok",{"site_id":44,"language":45,"slug":46,"title":47,"keywords":48,"description":49,"schema_data":50,"social_meta":101,"head_meta":103,"extra_data":105,"updated_unix":107},113,"id","chapter-i-introduction-fake-job-vacancy-ads","BAB I - PENDAHULUAN - Iklan Lowongan Pekerjaan Palsu","","Bab I membahas latar belakang maraknya iklan lowongan pekerjaan di internet yang sering disertai iklan palsu. Penelitian menyoroti kesulitan membedakan iklan asli dan palsu karena kemiripan konteks. Berdasarkan studi terdahulu yang menggunakan Natural Language Processing dan Machine Learning (Naïve Bayes dan SGD), penelitian ini dikembangkan untuk membangun aplikasi prediksi berbasis web menggunakan algoritma Random Forest. Bab ini merumuskan masalah, membatasi ruang lingkup, menetapkan tujuan serta manfaat, dan menguraikan sistematika penulisan skripsi.",{"@graph":51,"@context":100},[52,68,83],{"@type":53,"itemListElement":54},"BreadcrumbList",[55,59,62,65],{"item":56,"name":57,"@type":58,"position":9},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",{"item":60,"name":10,"@type":58,"position":61},"https://docshare.wps.com/id/template/",2,{"item":63,"name":39,"@type":58,"position":64},"https://docshare.wps.com/id/template/umum/",3,{"item":66,"name":47,"@type":58,"position":67},"https://docshare.wps.com/id/template/chapter-i-introduction-fake-job-vacancy-ads/234084/",4,{"url":66,"name":47,"@type":69,"author":70,"headline":47,"publisher":73,"fileFormat":76,"inLanguage":45,"description":49,"dateModified":77,"datePublished":77,"encodingFormat":76,"isAccessibleForFree":78,"interactionStatistic":79},"DigitalDocument",{"name":71,"@type":72},"Emma Mercer","Person",{"url":56,"name":74,"@type":75},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-09-10",true,{"@type":80,"interactionType":81,"userInteractionCount":4},"InteractionCounter",{"@type":82},"ViewAction",{"@type":84,"mainEntity":85},"FAQPage",[86,92,96],{"name":87,"@type":88,"acceptedAnswer":89},"Mengapa iklan lowongan pekerjaan palsu sulit dibedakan dari yang asli?","Question",{"text":90,"@type":91},"Konten konteks iklan lowongan pekerjaan palsu hampir sama dengan iklan yang asli, sehingga sulit dibedakan.","Answer",{"name":93,"@type":88,"acceptedAnswer":94},"Algoritma apa yang digunakan untuk memprediksi iklan lowongan pekerjaan palsu?",{"text":95,"@type":91},"Algoritma yang digunakan adalah Random Forest.",{"name":97,"@type":88,"acceptedAnswer":98},"Apa saja batasan masalah dalam penelitian ini?",{"text":99,"@type":91},"Penelitian menggunakan Random Forest, dataset Fake vs Real Job Postings dari Kaggle, atribut seperti title dan location serta fitur lain (has_company_logo, has_questions, required_experience, required_education), dan prediksi menghasilkan nilai fraudulent pada aplikasi berbasis web dengan Streamlit dan Python.","https://schema.org",{"og:url":66,"og:type":102,"og:title":47,"og:site_name":74,"og:description":49},"article",{"robots":104,"canonical":66},"index,follow",{"doc_id":106,"site_id":44},234084,1789083629,{"code":4,"msg":5,"data":109},{"doc_id":106,"user_id":110,"nickname":71,"user_avatar":111,"doc_module":9,"category_id":38,"category_name":39,"doc_title":47,"doc_description":49,"doc_content":112,"file_id":113,"file_url":114,"file_type":115,"file_size":116,"view_count":4,"is_deleted":4,"is_public":9,"is_downloadable":9,"audit_status":9,"page_count":64,"language":117,"language_code":45,"site_id":44,"html_lang":45,"table_of_contents":118,"faqs":119,"seo_title":120,"seo_description":49,"update_tm":107,"read_time":9},962084925502,"https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_6f874abed73319feea01a86fa6f0fab8","BAB I  \nPENDAHULUAN  \n1.1 Latar Belakang  \nPada zaman sekarang, iklan lowongan pekerjaan sering ditemukan melalui  \ninternet, baik di media sosial maupun di website. Namun, juga sering ditemukaniklan lowongan pekerjaan yang palsu. Iklan lowongan pekerjaan palsu sulit dibedakan dengan yang asli. Hal itu disebabkan isi konteks iklan lowongan pekerjaan palsu hampir sama dengan yang asli.  \nOleh karena itu, penulis tertarik melakukan penelitian yang berkaitan dengan iklan lowongan pekerjaan palsu. Sebagai tahap awal dalam penelitian, penulis melakukan pengamatan awal terhadap jurnal ilmiah yang terkait dengan  \niklan lowongan pekerjaan palsu, yaitu penelitian yang dilakukan oleh Sabita dkk.,  \n(2021) dengan berjudul “Analisa dan Prediksi Iklan Lowongan Kerja Palsu  \nDengan Metode Natural Language Processing dan Machine Learning”. Penelitian  \ntersebut memiliki konsep penelitian yaitu mendeteksi iklan lowongan pekerjaan  \npalsu menggunakan algoritma-algoritma Machine Learning. Penelitian tersebut  \nmenggunakan metode Natural Language Processing dan membandingkan 2  \nalgoritma, yaitu Naïve Bayes, dan Stochastic Gradient Descent (SGD) . Tingkat  \nakurasi dari kedua algoritma tersebut terdapat pada Tabel 1.1.  \nTabel 1.1 Tingkat Akurasi Algoritma Penelitian  \n| Algoritma | \u003Cbr>Tingkat Akurasi |\n| --- | --- |\n| Naïve Bayes | 97. 1% |\n| \u003Cbr>Stochastic Gradient Descent | 97.7% |\n\nDari penelitian tersebut, penulis tertarik untuk melakukan penelitian berupamembangun aplikasi Machine Learning untuk memprediksi iklan lowongan pekerjaan palsu. Algoritma yang digunakan pada pembuatan aplikasi Machine Learning berbasis web adalah Random Forest. Alasan penulis menggunakanalgoritma Random Forest adalah algoritma Random Forest dapat memberikantingkat akurasi yang tinggi dalam mengklasifikasikan data pada dataset sehingga  \n2  \ndapat memberikan hasil prediksi. Berdasarkan permasalahan dan solusi yang inginditerapkan, maka penelitian ini berjudul “Memprediksi Iklan Lowongan Pekerjaan Palsu Menggunakan Algoritma Random Forest”.  \n1.2 Rumusan Masalah  \nMengacu pada latar belakang diatas, maka rumusan masalah dalampenelitian ini adalah “Bagaimana hasil prediksi iklan lowongan pekerjaan dengan  \nalgoritma Random Forest, apakah asli atau palsu ?”  \n1.3 Batasan Masalah  \nAdapun batasan-batasan masalah dalam penelitian ini adalah sebagai  \nberikut:  \na. Algoritma yang digunakan untuk memprediksi lowongan pekerjaan palsu adalah Random Forest  \nb. Data yang digunakan adalah dataset Fake vs Real Job Postings yang terdapat di website kaggle  \nc. Atribut yang digunakan adalah atribut title dan atribut location sebagaiatribut untuk pencarian data, atribut has_company_logo, has_questions, required_experience, dan required_education, dan atribut fraudulent sebagaiatribut untuk proses prediksi dalam model Random Forest.  \nd. Aplikasi yang akan dibangun adalah aplikasi berbasis web dengan menggunakan library Streamlit dan bahasa pemrograman Python  \n1.4 Tujuan Penelitian  \nTujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:  \na. Memperoleh hasil prediksi dan tingkat akurasi dengan menggunakanalgoritma Random Forest.  \nb. Menampilkan hasil prediksi pada aplikasi berbasis web.  \n3  \n1.5 Manfaat Penelitian  \nManfaat penelitian yang didapatkan adalah dapat diketahui tingkat akurasiserta hasil prediksi iklan lowongan pekerjaan palsu dengan menggunakanalgoritma Random Forest.  \n1.6 Sistematika Penulisan  \nSkripsi ini dilakukan secara sistematis. Adapun sistematika penulisan dalam  \npenelitian ini sebagai berikut:  \na. Bab I. Pendahuluan  \nPada Bab ini akan membahas tentang latar belakang, rumusan masalah,  \nbatasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian dan sistematika  \npenulisan.  \nb. Bab II. Kajian Literatur  \nPada Bab ini menjelasakan tentang penelitian-penelitian terdahulu, konsep  \ndan teori yang pernah digunakan dalam studi kasus dan metode yang sama.  \nc. Bab III. Metodologi Penelitian  \nPada Bab ini akan dipaparkan metode yang digunakan dalam penelitian ya","cbCaitbJTfrHbXYY","https://ap.wps.com/l/cbCaitbJTfrHbXYY","pdf",235524,"Indonesian","# BAB I - PENDAHULUAN\n## 1.1 Latar Belakang\n## 1.2 Rumusan Masalah\n## 1.3 Batasan Masalah\n## 1.4 Tujuan Penelitian\n## 1.5 Manfaat Penelitian\n## 1.6 Sistematika Penulisan","[{\"question\":\"Mengapa iklan lowongan pekerjaan palsu sulit dibedakan dari yang asli?\",\"answer\":\"Konten konteks iklan lowongan pekerjaan palsu hampir sama dengan iklan yang asli, sehingga sulit dibedakan.\"},{\"question\":\"Algoritma apa yang digunakan untuk memprediksi iklan lowongan pekerjaan palsu?\",\"answer\":\"Algoritma yang digunakan adalah Random Forest.\"},{\"question\":\"Apa saja batasan masalah dalam penelitian ini?\",\"answer\":\"Penelitian menggunakan Random Forest, dataset Fake vs Real Job Postings dari Kaggle, atribut seperti title dan location serta fitur lain (has_company_logo, has_questions, required_experience, required_education), dan prediksi menghasilkan nilai fraudulent pada aplikasi berbasis web dengan Streamlit dan Python.\"}]","BAB I - PENDAHULUAN - Iklan Lowongan Pekerjaan Palsu | PDF"]