PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES PADA PEMILIHAN JENIS PELATIHAN KERJA (STUDI KASUS : UPT BLK PONOROGO)

Ketenagakerjaan merupakan elemen penting dalam pembangunan suatu wilayah. Tingkat produktivitas dan daya serap tenaga kerja menjadi indikator kesejahteraan penduduk dan kemajuan suatu daerah. Angka partisipasi penduduk usia 15 tahun ke atas mencerminkan proporsi masyarakat yang termasuk dalam angkatan kerja, baik yang sudah bekerja maupun siap memasuki pasar kerja. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik, tingkat partisipasi angkatan kerja penduduk produktif (usia 15–64 tahun) di Kabupaten Ponorogo mencapai 73,31% pada tahun 2023 dan meningkat menjadi 74,03% pada tahun 2024, yang berarti 74,03% dari total penduduk termasuk dalam angkatan kerja. Pemerintah Kabupaten Ponorogo melakukan berbagai upaya, termasuk pendidikan dan pelatihan melalui penguatan program kejuruan dan fokus pada keterampilan yang relevan dengan kebutuhan pasar, baik di sektor pedesaan maupun manufaktur. Selain itu, peningkatan kualitas tenaga kerja dilakukan melalui penyelarasan kompetensi dengan kebutuhan industri. Langkah selanjutnya dalam bidang ketenagakerjaan dan pengembangan SDM meliputi peningkatan jumlah wirausaha dengan pelatihan khusus bagi generasi muda produktif serta memperluas kesempatan kerja melalui pengembangan industri lokal, seperti perkebunan, dengan pemberdayaan SDM yang didukung digitalisasi proses pemasaran produk. Untuk mendukung upaya tersebut, diperlukan sebuah sistem yang mampu merekomendasikan pelatihan kerja bagi tenaga kerja di UPT BLK Kabupaten Ponorogo. Sistem ini dibangun dengan menerapkan teknik data mining menggunakan Algoritma Naive Bayes untuk memberikan rekomendasi pelatihan yang tepat. Algoritma Naive Bayes dikenal memiliki akurasi tinggi serta keunggulan dalam kesederhanaan, kecepatan, dan kemudahan penggunaan. Diharapkan, penerapan metode ini mampu memprediksi rekomendasi pelatihan yang sesuai dengan kompetensi tenaga kerja secara efektif.