Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Salsabila Sangdiva Laksono, Khansa
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer

 1 
Implementasi Improved Sqrt-Cosine Similarity Untuk Pemeringkatan Resume Berdasarkan Kualifikasi Lowongan Kerja Salsabila Sangdiva Laksono, Khansa; Setya Perdana, Rizal; Indriati
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 9 (2025): September 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Ketidaksesuaian antara kualifikasi pelamar dengan kebutuhan penyedia lowongan kerja dapat menjadi salah satu penyebab fenomena pengangguran. Penelitian ini menggunakan pendekatan representasi teks TF-IDF dan Word2Vec untuk implementasi perhitungan similaritas Improved Sqrt-Cosine (ISC) antara resume dengan kualifikasi lowongan kerja, memeringkat lima resume per kualifikasi lowongan kerja, dan dievaluasi hasilnya oleh seorang ahli dengan dua skenario yang melibatkan pemberian bobot pada setiap section dalam resume. Hasil penelitian ini menunjukkan keunggulan pada Word2Vec dengan ISC pada skenario tanpa bobot section dan Word2Vec dengan Cosine Similarity pada skenario dengan bobot section. TF-IDF dengan ISC menunjukkan performa terbaik dalam menghasilkan lima resume yang isiannya relevan dengan deskripsi lowongan kerja. Meskipun implementasi ISC dengan representasi teks Word2Vec unggul karena masih cukup mampu menangkap hubungan semantik kata kunci, tetap kurang disarankan karena mengaburkan hubungan semantik asli akibat nilai absolut. Jika preferensi bobot section dapat menimbulkan bias karena kurang mencerminkan variasi preferensi rekruter pada umumnya, maka implementasi ISC dengan TF-IDF lebih disarankan untuk digunakan.
Co-Authors Indriati Setya Perdana, Rizal