Sistem Rekomendasi Wawancara Calon Karyawan dengan Metode SVM dan Algoritma Kelelawar

Abstract

Seiring dengan semakin tingginya angka angkatan kerja di Indonesia, proses seleksi calon karyawan menjadi semakin kompleks dan membutuhkan waktu cukup lama untuk menemukan calon karyawan yang memiliki peluang besar untuk semakin berkembang. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem rekomendasi calon karyawan memanfaatkan metode Support Vector Machine (SVM) dan algoritma kelelawar serta mengimplementasikan menggunakan framework Flask. Metodologi yang digunakan akan mengacu analisa pokok permasalahan secara mendalam, pengembangan model, dan pengembangan website. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi SVM dan algoritma kelelawar menghasilkan nilai akurasi paling optimal serta mampu membuat proses seleksi tahap awal menjadi lebih efisien dan menghemat waktu. Penelitian ini menunjukkan potensi besar untuk meningkatkan kualitas dan efisiensi dalam proses seleksi calon karyawan di berbagai perusahaan.