Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi

Articles

Vol. 10 No. 8 (2026): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi, ISSN 3025-1311

IMPLEMENTASI ARTIFICAL NEURAL NETWORK (ANN) DALAM SISTEM PAKAR KLASIFIKASI KANDIDAT

Submitted
January 8, 2026
Published
2026-01-08

Abstract

Proses rekrutmen karyawan baru merupakan tahapan penting dalam perusahaan karena berpengaruh langsung terhadap kualitas sumber daya manusia yang dihasilkan. Namun, proses penilaian kelayakan kandidat karyawan sering kali masih dilakukan secara subjektif dan membutuhkan waktu yang cukup lama. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem yang mampu membantu pengambilan keputusan secara objektif dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan Artificial Neural Network (ANN) dalam sistem pakar untuk melakukan klasifikasi kelayakan kandidat karyawan baru. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data calon karyawan yang terdiri dari beberapa variabel penilaian yang relevan dengan kebutuhan perusahaan. Metode ANN digunakan sebagai metode utama dalam melakukan klasifikasi, sedangkan Random Forest digunakan sebagai metode pembanding untuk mengevaluasi performa sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Artificial Neural Network mampu memberikan tingkat akurasi yang lebih baik dalam mengklasifikasikan kelayakan kandidat karyawan baru dibandingkan dengan metode Random Forest. Dengan demikian, sistem pakar yang dibangun diharapkan dapat membantu pihak perusahaan, khususnya bagian HRD, dalam menentukan kelayakan kandidat karyawan secara lebih objektif, efektif, dan efisien.

 

References

  1. [1] (Andriani and Purnomo, 2020)A Probabilistic Perspective (no date).
  2. [2] Abdul, C., Wang, W. and Li, Y. (2020) ‘the Impact of Technology on Recruitment Process’, Issues in Information Systems, 21(4), pp. 9–17. Available at: https://doi.org/10.48009/4_iis_2020_9-17.
  3. [3] Alfallah, F., Yuhandri, Y. and Sumijan, S. (2025) ‘Penerapan Artificial Neural Network untuk Memprediksi Persediaan Obat Esensial’, Jurnal KomtekInfo, 12, pp. 63–72. Available at: https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v12i1.630.
  4. [4] Andriani, T. and Purnomo, H.D. (2020) ‘Perancangan Aplikasi Perekrutan Karyawan Berbasis Web Menggunakan Platform Pega’, Aiti, 17(2), pp. 72–85. Available at: https://doi.org/10.24246/aiti.v17i2.72-85.
  5. [5] ARMANDA, R.K. (2023) ‘Prediksi Pertumbuhan Penduduk Kecamatan Cimaragas Kabupaten Ciamis Dengan Metode Artificial Neural’, Jurnal Algoritme, 3(2), pp. 170–178. Available at: https://doi.org/10.35957/algoritme.v3i2.3709.
  6. [6] Bawafi, R.H. (2022) ‘Sistem Prediksi Diagnosa Penyakit Hepatitis Menggunakan Metode Artificial Neural Network (Ann) Single Layer Perceptron Studi Kasus Pada Puskesmas Tambak’, Indexia, 4(2), p. 85. Available at: https://doi.org/10.30587/indexia.v4i2.3526.
  7. [7] Dubey, S.R., Singh, S.K. and Chaudhuri, B.B. (2022) ‘Activation functions in deep learning: A comprehensive survey and benchmark’, Neurocomputing, 503, pp. 92–108. Available at: https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.06.111.
  8. [8] Fadilah, F., Komarudin, A. and Melina (2024) ‘Prediksi Penjualan Obat Berbasis Artificial Neural Network (ANN)’, Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS), 6: No.3, pp. 521–531.
  9. [9] Firdausa, F. and Hasan, A. (2020) ‘Prediksi Dan Analisis Berat Gedung Dengan Structural Analysis Program 2000 (Sap 2000) Dan Metode Artificial Neural Network’, Jurnal Deformasi, 5(1), pp. 1–10. Available at: https://doi.org/10.31851/deformasi.v5i1.4236.
  10. [10] Panggabean, E. and Sagala, J.R. (2021) ‘Analisa Perbandingan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Metode Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penerimaan Tenaga Kerja’, Jurnal Media Informatika, 2(2), pp. 41–44. Available at: https://doi.org/10.55338/jumin.v2i2.697.
  11. [11] Prasetyo, V.R. et al. (2022) ‘Prediksi Rating Film Pada Website Imdb Menggunakan Metode Neural Network’, Network Engineering Research Operation, 7(1), p. 1. Available at: https://doi.org/10.21107/nero.v7i1.268.
  12. [12] Reinfa, F.F. and Nerisafitra, P. (2025) ‘Analisis Chatbot Pendaftaran Mahasiswa Baru Menggunakan Algoritma Artificial Neural Network (Studi Kasus: Universitas Negeri Surabaya)’, Journal of Informatics and Computer Science (JINACS), 6(03), pp. 842–851. Available at: https://doi.org/10.26740/jinacs.v6n03.p842-851.
  13. [12] Retian Asfirah, L. et al. (2024) ‘Pengembangan E-Modul Berbasis Aplikasi Flipbook Pada Mata Kuliah Sistem Operasi Kepelabuhanan Untuk Meningkatkan Literasi Mahasiswa Prodi Transportasi Laut’, Jurnal Inovasi Pendidikan dan Teknologi Informasi (JIPTI), 5(1), pp. 92–104. Available at: https://doi.org/10.52060/pti.v5i1.1824.
  14. [13] Russell, S. and Norvig, P. (2020) Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition, 4ed.
  15. [14] Sari, S.N., Pratama, B.G. and Prastowo, R. (2024) ‘Pemodelan Artificial Neural Network (ANN) Untuk Identifikasi Bangunan Daerah Rawan Longsor’, Device, 14(1), pp. 8–18. Available at: https://doi.org/10.32699/device.v14i1.6701.
  16. [15] Sarker, I. (2021) ‘Deep Learning: A Comprehensive Overview on Techniques, Taxonomy, Applications and Research Directions’, SN Computer Science, 2. Available at: https://doi.org/10.1007/s42979-021-00815-1.
  17. [16] Singh, D. and Singh, B. (2020) ‘Investigating the impact of data normalization on classification performance’, Applied Soft Computing, 97, p. 105524. Available at: https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.105524.
  18. [17] Sulartopo Sulartopo et al. (2023) ‘Transformasi Proyek Melalui Keajaiban Kecerdasan Buatan: Mengeksplorasi Potensi AI Dalam Project Management’, Jurnal Publikasi Ilmu Manajemen, 2(2), pp. 363–392. Available at: https://doi.org/10.55606/jupiman.v2i2.2477.
  19. [18] Zuhri, B. and Harani, N.H. (2023) ‘Aplikasi Rekrutmen Karyawan Menggunakan Artificial Neural Network dan Flask’, Jurnal Sisfotenika, 13(2), pp. 125–138. Available at: http://www.sisfotenika.stmikpontianak.ac.id/index.php/ST/article/view/1367%0Ahttps://www.sisfotenika.stmikpontianak.ac.id/index.php/ST/article/download/1367/836.

Similar Articles

1-10 of 328

You may also start an advanced similarity search for this article.