Review Literature Sistem Rekomendasi Rekrutmen Karyawan

Elmiyadi Novia Farma (Universitas Negeri Malang, Jl. Semarang No. 5 Malang, Jawa Timur, Indonesia)
Harits Ar Rosyid (Universitas Negeri Malang, Jl. Semarang No. 5 Malang, Jawa Timur, Indonesia)

Jurnal Inovasi Teknologi dan Edukasi Teknik
Vol. 2 No. 12 (2022)

The Decision Support System for providing recommendations is expected to be able to assist various parties in providing employee recommendations in the needs of an organization or company. The various factors that affect individual performance make predictions have a high gain. So it is necessary to have a method that can make recommendations that are effective against high gain. To create a recommendation system, data maining techniques are needed. One method in the classification is K-Nearest Neighbor which has the advantage of high gain. K-Nearest Neighbor also has many variations to support optimization such as the combination with the Fuzzy method, namely Fuzzy K-Nearest Neighbor (FK-NN). FK-NN has the advantage of providing labeling for predicted data. Apart from the KNN method, there is the AHP or Analytical Hierarchy Process method which has advantages for multiple criteria. Then TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarty to Ideal Solution) which has the same advantages as the AHP method which is often used for multiple criteria, but cannot carry out criteria if there is only one data. Another method is the WPM or Weighted Product Model which can solve multi-criteria problems, but does not have a minimum limit for each criterion assessment. Sistem Pendukung Keputusan untuk memberikan rekomendasi diharapkan dapat membantu berbagai pihak dalam memberikan rekomendasi karyawan dalam kebutuhan suatu organisasi ataupun perusahaan. Beraneka ragamnya faktor yang mempengaruhi kinerja individu membuat prediksi memiliiki Gain yang tinggi. Sehingga perlu adanya metode yang bisa melakukan rekomendasi yang efektif terhadap gain yang tinggi. Untuk membuat sebuah sistem rekomendasi diperlukan teknik Data Maining. Salah satu metode di dalam klasifikasi adalah K-Nearest Neighbor yang memiliki keunggulan terhadap gain yang tinggi. K-Nearest Neighbor juga mempunyai banyak variasi untuk mendukung optiomalisasi seperti adanya penggabungan dengan metode Fuzzy yaitu Fuzzy K-Nearest Neighbor (FK-NN). FK-NN memiliki keunggulan dalam memberikan pelabelan pada data yang diprediksi. Selain metode KNN, terdapat metode AHP atau Analytical Hierarchy Process memiliki keunggulan untuk multi kriteria. Kemudian TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarty to Ideall Solution) yang memiliki keunggulan sama seperti metode AHP yang sering digunakan untuk multi kriteria, tetapi tidak bisa melakukan kriteria jika data hanya ada satu. Metode yang lain adalah WPM atau Weighted Product Model yang bisa menyelesaikan masalah multi kriteria, tetapi tidak memiliki batas minimal untuk masing-masing penilaian kriteria.