Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Kandidat Karyawan Berdasarkan Hasil AI Interview Menggunakan Model Natural Language Processing (Studi Kasus: SecLab Indonesia) - Sultan, Muhammad Attharsyah Firdaus; Rahayudi, Bayu; Wicaksono, Satrio Agung (Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya, 2025)
Proses rekrutmen karyawan telah mengalami transformasi besar akibat perkembangan teknologi informasi, terutama dalam tahap wawancara kerja yang sebelumnya memakan banyak waktu dan sumber daya. Sebagai perusahaan penyedia layanan keamanan siber di Indonesia, SecLab Indonesia membutuhkan sistem rekrutmen yang efisien untuk memastikan kualitas sumber daya manusia sesuai standar tinggi. Untuk mengatasi kendala seperti keterbatasan sumber daya dan banyaknya pelamar, dibuatlah sistem rekomendasi kandidat karyawan berbasis AI interview dengan penilaian otomatis menggunakan model Natural Language Processing (NLP). Sistem ini dibuat dengan metode SDLC model watertfall, memanfaatkan bahasa pemrograman Typescript, teknologi GraphQL di sisi server, dan framework Next.js di sisi klien, serta diintegreasikan dengan model Gemini untuk menciptakan fitur chatbot. Sistem terbagi menjadi dua bagian, yaitu web admin dan AI interview. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berfungsi dengan baik, dimana blackbox testing menghasilkan validitas 100% dari 19 kasus uji, sedangkan usability testing menggunakan System Usability Scale (SUS) memperoleh skor rata-rata 85 untuk kedua web. Selain itu, pengujian akurasi dengan perhitungan Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0,061 membuktikan bahwa penilaian berbasis NLP telah akurat dengan korelasi positif yang cukup kuat.