Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen

Proses rekrutmen tradisional seringkali dihadapkan pada tantangan inheren seperti subjektivitas penilai, bias personal, lamanya waktu yang dibutuhkan, dan potensi kehilangan kandidat berkualitas di tengah volume lamaran yang besar. Hal ini dapat berdampak negatif pada kualitas sumber daya manusia yang diperoleh, yang pada gilirannya mempengaruhi kinerja organisasi secara keseluruhan.

Dalam konteks bisnis modern yang dinamis, kebutuhan akan talenta yang tepat sasaran menjadi krusial. Organisasi perlu mengadopsi pendekatan yang lebih terstruktur dan berbasis data untuk mengidentifikasi, mengevaluasi, dan memilih kandidat yang tidak hanya memiliki kualifikasi teknis yang memadai, tetapi juga sesuai dengan budaya perusahaan dan berpotensi untuk berkembang.

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menawarkan solusi potensial untuk mengatasi berbagai kelemahan dalam proses rekrutmen. Dengan memanfaatkan algoritma dan teknik analitik, SPK dapat membantu menyeleksi kandidat secara lebih objektif, mempercepat proses evaluasi, dan memberikan rekomendasi yang lebih akurat kepada pengambil keputusan. Implementasi teknologi terkini seperti Machine Learning (ML) membuka peluang baru untuk meningkatkan kemampuan SPK dalam menganalisis data kandidat yang kompleks dan memprediksi kesuksesan mereka di masa depan.

Oleh karena itu, penelitian ini berfokus pada perancangan dan implementasi SPK rekrutmen yang memanfaatkan kekuatan Machine Learning. Tujuannya adalah untuk menciptakan sebuah sistem yang mampu meningkatkan efektivitas (akurasi pemilihan kandidat yang tepat) dan efisiensi (pengurangan waktu dan biaya rekrutmen) secara signifikan, sehingga memberikan keunggulan kompetitif bagi organisasi dalam pengelolaan sumber daya manusianya.