Sistem Cerdas Pengkategorian Surat Undangan Elektronik Tender Pekerjaan Dengan AutoML

  • Angel Kelly * Mail Universitas Multi Data Palembang, Indonesia
  • Hafiz Irsyad Universitas Multi Data Palembang, Indonesia
  • Eka Puji Widiyanto Universitas Multi Data Palembang, Indonesia
DOI: https://doi.org/10.47065/bit.v5i4.1501

Abstract

Abstrak−Tender merupakan tawaran untuk mengajukan harga, memborong pekerjaan, atau menyediakan barang. Pengelompokan surat undangan elektronik tender pekerjaan merupakan proses penting dalam menentukan apakah tender tersebut termasuk kategori pekerjaan dalam suatu perusahaan. Dataset yang digunakan memiliki jumlah sebanyak 650 judul pekerjaan yang dibagi dengan rasio 80:20, data training sebesar 80% dan data testing sebesar 20%. Pengembangan perangkat lunka ini dilakukan untuk mengelompokan kategori surat undangan elektronik tender menggunakan algoritma AutoML AutoGluon. Hasil dari pengujian yang dilakukan menunjukkan akurasi terbaik yang dihasilkan pada pengujian skenario ketiga (presets High) dengan akurasi sebesar 81.53%, sedangkan skenario pertama (presets Medium) memberikan akurasi terendah sebesar 77.69%.

Kata Kunci: AutoML, AutoGluon, Tender, Surat Undangan Elektronik

References

U. T. Setijohatmo, S. Rachmat, T. Susilawati, Y. Rahman, and K. Kunci, “Analisis Metoda Latent Dirichlet Allocation untuk Klasifikasi Dokumen Laporan Tugas Akhir Berdasarkan Pemodelan Topik,” Pros. 11th Ind. Res. Work. Natl. Semin., pp. 402–408, 2020.

N. Rezki, “Analisis Sentimen Kebijakan Merdeka Belajar Kampus Merdeka Menggunakan Mesin Vektor Pendukung Dengan Ekstraksi Fitur …,” 2022, [Online]. Available: http://repository.unhas.ac.id/id/eprint/23689/%0Ahttp://repository.unhas.ac.id/id/eprint/23689/4/H051181026_skripsi_30-08-2022.pdf

T. Anwar, “COVID19 Diagnosis using AutoML from 3D CT scans,” Proc. IEEE Int. Conf. Comput. Vis., vol. 2021-Octob, pp. 503–507, 2021, doi: 10.1109/ICCVW54120.2021.00061.

M. Blohm, “Leveraging Automated Machine Learning for Text Classification : Evaluation of AutoML Tools and Comparison with Human Performance”.

Uminingsih, M. Nur Ichsanudin, M. Yusuf, and S. Suraya, “Pengujian Fungsional Perangkat Lunak Sistem Informasi Perpustakaan Dengan Metode Black Box Testing Bagi Pemula,” STORAGE J. Ilm. Tek. dan Ilmu Komput., vol. 1, no. 2, pp. 1–8, 2022, doi: 10.55123/storage.v1i2.270.

Isman, Andani Ahmad, and Abdul Latief, “Perbandingan Metode KNN Dan LBPH Pada Klasifikasi Daun Herbal,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 5, no. 3, pp. 557–564, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.3006.

D. Darwis, N. Siskawati, and Z. Abidin, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter Bmkg Nasional,” J. Tekno Kompak, vol. 15, no. 1, p. 131, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i1.744.

J. Heaton, “Applications of Deep Neural Networks with Keras,” vol. 0, 2020, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2009.05673

M. A. Aditya, R. D. Mulyana, I. P. Eka, and S. R. Widianto, “Penggabungan Teknologi Untuk Analisa Data Berbasis Data Science,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains, vol. 7, no. 3, pp. 51–56, 2020.

Dimensions Badge
Published
2024-12-22
How to Cite
Kelly, A., Irsyad, H., & Widiyanto, E. P. (2024). Sistem Cerdas Pengkategorian Surat Undangan Elektronik Tender Pekerjaan Dengan AutoML. Bulletin of Information Technology (BIT), 5(4), 211 - 221. https://doi.org/10.47065/bit.v5i4.1501
Issue
Vol 5 No 4: Desember 2024
Section
Articles

Copyright (c) 2024 Angel Kelly, Hafiz Irsyad, Eka Puji Widiyanto

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  1. Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under Creative Commons Attribution 4.0 International License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
  2. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
  3. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (Refer to The Effect of Open Access).