| dc.contributor.author | Baihaqi, Muhammad Afif | |
| dc.contributor.author | Soleh, Muhamad | |
| dc.date.accessioned | 2024-09-18T04:24:29Z | |
| dc.date.available | 2024-09-18T04:24:29Z | |
| dc.date.issued | 2022-02-09 | |
| dc.identifier.uri | http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/2330 | |
| dc.description | Dosen Pembimbing : Muhamad Soleh | en_US |
| dc.description.abstract | Banyaknya perusahaan baru yang muncul di zaman teknologi yang berkembang cepat, perusahan tersebut membutuhkan tenaga kerja sehingga harus merekrut pekerja yang dibutuhkan. Proses rekrutmen dibuka dalam rentang waktu yang ditentukan perusahaan. Membuat jumlah pendaftar yang banyak dan harus diselesaikan dalam waktu tertentu. Membuat tim rekrutmen mengalami kepadatan jam kerja. Dengan kepadatan jam kerja untuk tim rekrutmen, tim tersebut membutuhkan sistem yang dapat membantu pekerjaannya, mengurangi waktu untuk proses rekrutmen, sehingga proses rekrutmen lebih efisien. Oleh karena itu, dibutuhkan sistem yang membantu mengambil keputusan dalam proses rekrutmen dan seleksi. Sistem ini berbasis website untuk membantu tahapan seleksi CV dan transkripsi rekaman ketika wawancara. Sehingga pewawancara dapat terbantu dalam memilah CV dan dapat meninjau kembali apa saja yang sudah dikatakan pelamar untuk memberi penilaian dan keputusan. Pada fitur seleksi CV menggunakan metode WSM (Weighted Sum Model) untuk menghitung skor kemampuan kandidat. Kemudian pada fitur transkripsi rekaman menggunakan speech recognition Google API. Kumpulan CV berformat ZIP akan diekstrak dan dilakukan ektrak skill setiap CV dengan dihitung bobot skill yang dimiliki. Rekaman akan dipotong-potong dengan pola jeda yang didapat kemudian dengan menggunakan speech recognition Google API dapat mengubah rekaman menjadi teks. Hasil dari pengujian terhadap 7 CV, posisi yang diminta berupa mobile developer, dan kemampuan yang diminta adalah Java. Hasil pengujian didapatkan peringkat CV sesuai pembobotan yang sudah ditentukan. Hasil pengujian terhadap 4 orang dengan jenis kelamin berbeda dan 2 teks skrip didapatkan rata-rata akurasi sebesar 84,64%. Sehingga SPK dapat membantu perekrut sebagai pertimbangan untuk menerima pegawai pada saat rekrutmen. | en_US |
| dc.language.iso | other | en_US |
| dc.publisher | Institut Teknologi Indonesia | en_US |
| dc.subject | Sistem Pengambilan Keputusan (SPK) | en_US |
| dc.subject | Rekrutmen | en_US |
| dc.subject | Seleksi | en_US |
| dc.subject | Weighted Sum Model (WSM) | en_US |
| dc.subject | Speech Recognition | en_US |
| dc.title | SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PENERIMAAN PEGAWAI MENGGUNAKAN PENDEKATAN NLP (NATURAL LANGUAGE PROCESSING) | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |
| dc.identifier.nidn | NIDN0302128902 | |
| dc.identifier.nim | NIM1151800052 | |
| dc.identifier.kodeprodi | KODEPRODI55201#Teknik Informatika |