Implementasi Artificial Intelegence Rekrutmen Karyawan Perusahaan Dengan Konsep Fuzzy Sugeno
Keywords:
Artificial Intelegence, Sistem Perekrutsn Karyawan, Logika Fuzzy, Metode Sugeno, DefuzifikasiAbstract
Perekrutan karyawan perusahaan saat ini harus melewati seleksi tahap demi tahap agar mendapatkan kandidat sesuai dengan skill dan posisi yang benar benar dibutuhkan oleh perusahaan itu sendiri, saat ini banyak perusahaan yang melakukan konsep seleksi seperti kasus ini. Logika fuzzy merupakan logika yang bisa dijadikan sebagai acuan dalam perimaan karyawan pada satu perusahaan. Logika fuzzy meruapak sebuah metode yang mampu memecahkan masalah dan dapat di implementasikan menggunakan software Matlab. Permasalahan pada penelitian ini yaitu kurangnya skill karyawan yang bekerja di perusahaan sesuai dengan bidang dan keahlian yang dimiliki. Tujuan penelitian ini yaitu membantu perusahaan untuk menseleksi karyawan yang dibutuhkan sesuai dengan skill dan keahlian yang dimiliki agar perusahaan bisa berkembang dengan bagus. Penelitian ini menggunakan metode sugeno, dengan menggunakan konsep output 0 dan 1. Operator yang digunakan adalah operator AND, proses penyelesaian kasus ini menggunakan empat tahap yaitu, Fuzifikasi, Aplikasi fungsi implikasi, Mesin Inferensi dan Defuzifikasi. Pada penelitian ini menggunakan empat variable input dan satu variable output. Variabel input yaitu Nilai Pendidikan, Pengalaman Kerja, Keahlian/skill yang dimiliki dan Penampilan sedangkan variable output berupa keputusan diterima atau tidak. Fuzzy ini bisa dijadikan sebagai system pengambilan Keputusan dalam pengrekrutan karyawan pada sebuah perusahaan.References
. Nursyanti, R., Nasution, V. M., & Kurniawan, C. (2021). Fuzzy Logic Metode Mamdani Untuk Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan. Explore:Jurnal Sistem Informasi Dan Telematika, 12(1), 72. Https://Doi.Org/10.36448/Jsit.V12i1.2008
. Suci, A. T., Asyari, H., Prasetiawan, A. Y., & Pratomo, N. A. (2020). Metode Fuzzy TOPSIS Pada Pengambilan Keputusan Rekrutmen Karyawan PT. Erporate Solusi Global. Teknoin, 26(1), 14–22. Https://Doi.Org/10.20885/Teknoin.Vol26.Iss1.Art2
. Pangaribowo, T. (2015). Perancangan Simulasi Kendali Valve Dengan Algoritma Logika Fuzzy Menggunakan Bahasa Visual Basic. Teknologi Elektro, 6(2), 123–135.
. Rizki, S. N. (2018). Fuzzy Logic Memprediksi Tingkat Kecelakaan Kerja Pada PT.Galang Kapal Di Kota Batam. Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 9(2), 151–161. Https://Doi.Org/10.31849/Digitalzone.V9i2.1980
. Sitio, S. L. (2018). Penerapan Fuzzy Inference Sistem Sugeno Untuk Penentuan Jumlah Pembelian Obat. Jurnal Infor Universitas Pamulang, 3(2), 104.
. Oktavia, C. A., & Maulidi, R. (2019). Penerapan Logika Fuzzy Sugeno Untuk Penentuan Reward Pada Game Edukasi Aku Bisa. JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi, 17(2), 117. Https://Doi.Org/10.12962/J24068535.V17i2.A825
. Asrianto, R., & Effendi, A. (2021). Penerapan Logika Fuzzy Dengan Metode Sugeno Untuk Menentukan Besaran Komisi Pada Layanan Jastip Plgd.Store. Journal Of Software Engineering And Information Systems, 2(1), 101–110. Https://Doi.Org/10.37859/Seis.V2i1.3298
. Tundo, T. (2021). Kinerja Logika Fuzzy Sugeno Dalam Menangani Prediksi Kain Tenun Dengan Kombinasi Random Tree Dalam Membangun Rule. Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI), 10(2), 67. Https://Doi.Org/10.23887/Janapati.V10i2.29081
. Normah, Rifai, B., Vambudi, S., & Maulana, R. (2022). Analisa Sentimen Perkembangan Vtuber Dengan Metode Support Vector Machine Berbasis SMOTE. Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI, 8(2), 174–180. Https://Doi.Org/10.31294/Jtk.V4i2