<![CDATA[Penggunaan machine learning dalam proses perekrutan kerja telah meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam seleksi karyawan. Namun, teknologi ini juga menghadirkan tantangan etis, termasuk potensi bias dan diskriminasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi dampak sosial dan kerangka kerja etis terkait penerapan machine learning dalam perekrutan kerja melalui metode Systematic Literature Review (SLR). Hasil analisis menunjukkan bahwa penerapan machine learning dapat memperkuat bias historis, mengurangi keragaman, dan memengaruhi keadilan peluang kerja. Untuk mengatasi tantangan tersebut, diperlukan kerangka kerja etis yang mempertimbangkan transparansi, audit algoritma, dan inklusi. Studi ini memberikan rekomendasi untuk meningkatkan penggunaan machine learning yang adil dan bertanggung jawab di sektor perekrutan kerja.]]>
Copyrights © 2025
