Screening CV Otomatis Dalam Natural Language Processing Menggunakan K-Nearest Neighbor Pada Aplikasi SKILLQ

Rizal Muhammad Affandi, Didik Hermanto

Abstract


CV adalah faktor penting yang digunakan oleh divisi HRD untuk menilai kandidat. Namun, divisi HRD sering menghadapi kendala seperti tumpukan CV yang begitu besar dan banyak yang harus dianalisis secara manual, dimana hal ini dapat menyebabkan keterlambatan dan potensi kehilangan kandidat yang berkualitas. Screening CV otomatis merupakan sebuah aplikasi yang menggunakan rumpun ilmu Natural Language Processing (NLP) berbasis Artificial Intelligence (AI) atau juga dikenal dengan Kecerdasan Buatan yang dapat mempersingkat waktu penyeleksian CV dalam jumlah yang banyak. Penelitian ini bertujuan untuk mepermudah, mempercepat dan mengevaluasi para HRD ataupun perusahaan dalam mencari informasi terkait dengan pelamar kerja. Aplikasi ini juga dapat membantu dalam pengambilan keputusan  dan dapat mengurangi kesalahan dalam memeriksa berkas lamaran kerja yang telah masuk. Program Screening CV otomatis yang diberi nama dengan SKILLQ ini berhasil di deploy dengan menggunakan model data terbaik berdasarkan hasil evaluasi yang dilakukan dengan algoritma K-NN yang telah diuji. Hasil dari pengujian dengan menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) didalam pemodelan data dalam bidang Natural Processing Language (NLP) berbasis Artificial Intelligence mampu meningkatkan akurasi serta mengurangi menyeleksi CV secara manual. Screening CV ini berhasil di deploy dan mampu menjawab keresahan HRD terkait jumlah CV yang banyak dengan waktu yang singkat dimana yang sebelumnya CV yang diseleksi secara manual dapat memakan waktu 1 jam kurang lebih dapat diselesaikan dalam hitungan menit sampai hitungan detik

Full Text:

PDF

References


E. D. Madyatmadja, C. P. M. Sianipar, C. Wijaya, and D. J. M. Sembiring, “Classifying Crowdsourced Citizen Complaints through Data Mining: Accuracy Testing of k-Nearest Neighbors, Random Forest, Support Vector Machine, and AdaBoost,” Informatics, vol. 10, no. 4, p. 84, Nov. 2023, doi: 10.3390/informatics10040084.

A. Fadlil, Herman, and D. Praseptian M, “K Nearest Neighbor Imputation Performance on Missing Value Data Graduate User Satisfaction,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 6, no. 4, pp. 570–576, Aug. 2022, doi: 10.29207/resti.v6i4.4173.

A. Ridok, “SENTIMENT ANALYSIS FOR REVIEW MOBILE APPLICATIONS USING NEIGHBOR METHOD WEIGHTED K-NEAREST NEIGHBOR (NWKNN),” Journal of Environmental Engineering & Sustainable Technology JEEST, vol. 03, no. 01, pp. 23–32, 2016, [Online]. Available: http://jeest.ub.ac.id

M. Rival et al., “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Tokopedia Informasi Artikel A B S T R A K,” Intellect : Indonesian Journal of Innovation Learning and Technology, vol. 02, pp. 171–184, 2023, doi: 10.57255/intellect.v2i2.296.

H. Susanto, A. Setyanto, and A. H. Muhammad, “Analisis Sentimen Berita terhadap Bitcoin dengan Metode Klasifikasi K-Nearest Neighbor,” Jurnal Teknik Informatika, vol. 4, no. 2, p. 2024, 2024, [Online]. Available: https://en.wikipedia.org/wiki/2023#References

N. Isnaini, Adiwijaya, M. S. Mubarok, and M. Y. A. Bakar, “A multi-label classification on topics of Indonesian news using K-Nearest Neighbor,” in Journal of Physics: Conference Series, Institute of Physics Publishing, May 2019. doi: 10.1088/1742-6596/1192/1/012027.

S. Syafrizal, M. Afdal, and R. Novita, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi PLN Mobile Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor,” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 4, no. 1, pp. 10–19, Dec. 2023, doi: 10.57152/malcom.v4i1.983.

E. H. Muktafin and P. Kusrini, “Sentiments analysis of customer satisfaction in public services using K-nearest neighbors algorithm and natural language processing approach,” Telkomnika (Telecommunication Computing Electronics and Control), vol. 19, no. 1, pp. 146–154, Feb. 2021, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.V19I1.17417.

M. Muzayyid, A. Hakim, I. Kadek, and D. Nuryana, “RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PENERIMAAN PESERTA MAGANG MENGGUNAKAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING & ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS PADA PT. IDE JUALAN CREATIVE,” ournal of Emerging Information Systems and Business Intelligence, vol. 4, no. 3, 2023.

S. Sahara, R. Agung Permana, U. Bina Sarana Informatika, and S. Antar Bangsa, “METODE KNN PADA SENTIMENT ANALISIS REVIEW PRODUK GAME ANDROID,” Online, 2022. [Online]. Available: www.zdnet.com

D. Sebastian, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Melakukan Klasifikasi Produk dari beberapa E-marketplace,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 5, no. 1, pp. 2443–2229, 2019, doi: 10.28932/jutisi.v5i1.913.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Flag Counter

 

 Jurnal Aplikasi Teknologi dan Komputasi (e-ISSN : xxxx-xxxx, p-ISSN : xxxx-xxxx) dipublikasikan oleh Organisasi ARCES.

 

Visitor Stats