<p>ABSTRACT<br />This research is aimed at providing student location information to students in accordance with<br />their respective competencies. The most important thing is to direct students to an apprenticeship<br />location that is in accordance with their competencies because it will greatly influence their career<br />in the future. Armed with skills at the internship location, students can improve their competence in<br />accordance with market demand (demand driven). The program at the end of semester 5 at the end<br />of the semester students have to find an internship location. Someone is said to be competent in a<br />field if it meets the aspects of knowledge, skill and attitude. Knowledge, skills and attitudes (PKS)<br />are strongly influenced by the learning system and learning environment. The tools developed are<br />an application based on Artificial Intelligence using the Elman Recurrent Neural Network (ERNN)<br />method. ERNN is a Artificial Terms Network method that has a feedback connection from previous<br />input, so that it is expected to improve the performance of ANN. The structure makes iteration will<br />be much faster and convergence will be faster in the training process. The system developed will be<br />able to produce apprenticeship location recommendations in accordance with student competencies<br />using previous apprenticeship data. The data used is measurable and includes a Grade Point<br />Average that represents aspects of knowledge, aspects of skills adapted to subjects related to<br />graduate profiles, personality tests that have international standards developed by John Holland<br />represent aspects of attitude.<br />Keywords : Recommended internship locations, Artificial Terms Network, Artificial<br />Intelligence, demand driven, Successful career in Industry<br />ABSTRAK<br />Penelitian ini adalah bertujuan memberikan informasi lokasi magang kepada mahasiswa sesuai<br />dengan kompetensi masing-masing. Hal yang paling penting adalah mengarahkan mahasiswa ke<br />lokasi magang yang sesuai dengan kompetensinya karena akan sangat besar pengaruhnya dengan<br />karir mereka di masa depan. Dengan berbekal keterampilan di lokasi magang, mahasiswa dapat<br />meningkatkan kompetensinya sesuai dengan permintaan pasar (demand driven). Program saat akhir<br />semester 5 di akhir semester mahasiswa sudah harus mencari lokasi magang. Seseorang dikatakan<br />kompeten di suatu bidang apabila memenuhi telah memenuhi aspek pengetahuan, keterampilan, dan<br />sikap. Pengetahuan, keterampilan, dan sikap sangat dipengaruhi oleh sistem pembelajaran dan<br />lingkungan belajar. Tools yang dikembangkan adalah sebuah aplikasi berbasis Artificial<br />Intelligence menggunakan metode Elman Recurrent Neural Network (ERNN). ERNN adalah<br />sebuah metode Jaringan Syarat Tiruan yang memiliki koneksi umpan balik dari masukan<br />sebelumnya, sehingga diharapkan dapat meningkatkan kinerja JST. Struktur tersebut membuat<br />iterasi akan jauh lebih cepat dan konvergensi akan menjadi lebih cepat dalam proses training.Sistem<br />yang dikembangkan akan dapat menghasilkan rekomendasi lokasi magang sesuai dengan<br />kompetensi mahasiswa menggunakan data magang sebelumnya. Adapun data yang digunakan<br />bersifat terukur dan meliputi ketiga aspek PKS seperti Indeks Prestasi Kumulatif yang mewakili<br />aspek pengetahuan, aspek keterampilan disesuaikan dengan mata kuliah yang berhubungan dengan<br />profil lulusan, tes kepribadian yang sudah berstandar internasional yang dikembangkan oleh John<br />Holland mewakili aspek sikap.</p><p>Kata kunci: Rekomendasi lokasi magang, Jaringan Syarat Tiruan, Artificial Intelligence,<br />demand driven, Sukses berkarir di Industri</p>