IMPLEMENTASI METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) UNTUK SELEKSI CALON KARYAWAN BARU (Studi Kasus : BFI Finance Surabaya)

Abstract

Proses seleksi merupakan salah satu cara penting yang digunakan untuk memilih yang terbaik. Proses seleksi yang dilakukan BFI Finance Surabaya meliputi beberapa proses, proses tersebut antara lain seleksi CV, tes psikologi, interview, offering letter, cek kesehatan, dan terakhir tanda tangan kontrak. Masalah yang timbul dari proses seleksi ini seperti berkas yang masuk banyak, terdapat kemiripan penilaian calon karyawan, tidak memenuhi panggilan interview, tidak mengerjakan tes psikologi, sudah diterima tempat lain dan bad altitude. Akibat dari permasalahan tersebut adalah proses seleksi yang dilakukan perusahaan dirasa memakan waktu yang lama dan kurang efektif, sehingga menjadi masalah dalam rekrutmen karyawan.

Permasalahan tersebut menjadi latar belakang dilakukannya pengembangan dan pembuatan program seleksi calon karyawan berbasis web yang memudahkan dalam klasifikasi data karyawan baru yang termasuk dalam kategori lolos atau tidak lolos. Dengan menggunakan sistem ini diharapkan dapat membantu pihak HRD dalam mengolah data karyawan dengan tepat dan akurat.

Berdasarkan hasil pengujian sistem yang telah dilakukan, perhitungan manual yang dilakukan menggunakan Microsoft Excel dengan perhitungan yang dilakukan oleh sistem menghasilkan persentase 100%. Dan hasil perhitungan algoritma K- Nearest Neighbor dengan nilai parameter K = 7 menggunakan metode Euclidean Distance didapat nilai akurasi sebesar 91%, nilai presisi sebesar 87%, dan nilai recall sebesar 100%.