Klasifikasi Kinerja Programmer pada Aktivitas Media Sosial dengan Metode Support Vector Machines - Rusydi Umar; Imam Riadi; Purwono Purwono (CYBERNETICS, 2020)
Peningkatan kebutuhan software di berbagai perusahaan terus meningkat. Kualitas software yang dibutuhkan harus memiliki nilai manfaat yang tinggi bagi perusahaan. Kesalahan dalam perekrutan programmer berakibat fatal terhadap kualitas software yang dihasilkan. Perekrutan profesi ini harus dilakukan dengan prosedur yang benar. Meningkatnya penggunaan media sosial dapat dijadikan sebagai salah satu metode perekrutan kandidat profesional karena sebelumnya belum banyak menyentuh aspek ini. Media sosial telah merekam aktivitas digital yang dilakukan oleh kandidat programmer dalam bentuk data posting sebagai pola kinerja mereka. Tujuan dari penelitian ini adalah menemukan pola kinerja baik atau buruknya programmer dengan cara melakukan klasifikasi berdasarkan postingan media sosial. Penelitian ini berupa implementasi dari metode SVM yang digunakan sebagai sistem klasifikasi otomatis. Hasil penelitian menunjukan persentase akurasi dengan k=10 cross-validation untuk algoritma SVM mencapai angka tertinggi 85,1%, sehingga metode ini dianggap cukup baik dalam melakukan klasifikasi.