Penerapan Algoritma Data Science Dalam Applicant Tracking System
Dalam dunia data science, banyak aplikasi maupun penerapan data science terkhusus dalam dunia kerja. Salah satu penerapan algoritma data science adalah Applicant Tracking System. Siapa disini yang berada di tahap mencari kerja? Pernah terpikirkan tidak dalam benak kita gimana sih cara recruiter menyeleksi ratusan kandidat dengan berbagai kriteria hanya dalam hitungan hari bahkan jam sekalipun? Di masa-masa perekrutan kerja yang semakin kompetitif ini.
Dalam dunia perekrutan kerja yang kompetitif seperti saat ini, ada banyak jobseeker yang bahkan tidak menyadari adalah bahwa data menunjukkan 75 persen dari berkas lamaran kerja sudah ditolak atau tidak lolos seleksi bahkan sebelum direview langsung oleh mata recruiter langsung. Sebelum CV pelamar sampai kepada tangan recruiter, seringkali resume CV kamu akan diterima terlebih dahulu untuk disaring dengan sebuah sistem yang dikenal sebagai Applicant Tracking System. Sistem inilah yang akan menentukan seberapa besar lolos tidaknya kandidat untuk masuk ke tahap selanjutnya dalam proses rekrutmen dunia kerja.
Bagi yang belum tahu ATS, ATS (Applicant Tracking System) adalah program perangkat lunak yang memindai dan menyeleksi konten resume CV dengan menggunakan algoritma berdasarkan pencarian kata kunci (keyword). Kata kunci ini bisa jadi berisi tentang skill atau keterampilan tertentu, tingkat pendidikan, pengalaman kerja sebelumnya, atau bahkan bisa nama "mantan perusahaan" tertentu. Sederhananya, ATS hanya sebatas alat untuk cari kata kunci yang ditentukan oleh recruiter dan perusahaan. Dengan demikian, recruiter bisa memilih CV mana yang berhak lanjut atau tidak hanya dalam waktu singkat.
Penggunaan Applicant Tracking System sangat penting bagi dunia Human Resources. Hal ini tidak terlepas dari peranan machine learning dalam adanya sistem ATS ini. Model machine learning dapat dilatih tentang kandidat yang diterima, keberhasilan pekerjaan mereka, dan data yang mereka berikan dalam aplikasi mereka. Model seperti itu dapat membantu memfilter aplikasi jauh lebih efektif daripada pendekatan berbasis kata kunci yang sederhana.
Selain penyaringan kandidat, perangkat lunak pelacakan pelamar yang didukung dengan Artificial Intelligence menyediakan fitur peringkat kandidat yang memungkinkan bisnis mengidentifikasi kandidat yang paling relevan. Menurut John Bersin, kemajuan machine learning dapat mendorong perusahaan untuk meningkatkan produktivitas dan mempercepat proses perekrutan. Lalu kira-kira apa sebenarnya ATS itu jika ditinjau lebih dalam dan bagaimana cara kerja dari Applicant Tracking System ini?
Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas tentang penerapan algoritma artificial intelligence pada sistem perekrutan yaitu Applicant Tracking System. Hal ini tentunya bermanfaat dan sangat recommended bagi kalian yang kepo terkait dunia machine learning dan artificial intelligence ataupun penerapan dari machine learning. Pastikan simak baik-baik dan keep scrolling on this article guys!
1. Pentingnya Applicant Tracking System dalam Dunia Kerja
Applicant Tracking System (ATS) memindai dan menyeleksi konten resume CV dengan menggunakan algoritma berdasarkan mencari kata kunci (keyword). Kata kunci ini bisa jadi tentang skill atau keterampilan tertentu, tingkat pendidikan, pengalaman kerja sebelumnya, atau bahkan bisa nama "mantan perusahaan" tertentu. Jadi secara sederhana,
ATS hanya sebatas alat untuk cari kata kunci yang ditentukan oleh recruiter dan perusahaan. Dari hasil filtrasi CV ini, baru deh recruiter bisa memilih CV mana yang mau ditindak lanjuti untuk direview. Sistem ini tentunya akan mempermudah recruiter untuk menyeleksi CV yang relevan dan yang dibutuhkan perusahaan
Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis
2. Tantangan Recruiter dalam Penerapan Applicant Tracking System Pada Seleksi CV
Perusahaan mendorong proses yang lebih ramping dan lebih cepat dan hal yang sama berlaku untuk proses perekrutan juga. Oleh karena itu sistem pelacakan pelamar telah menarik perhatian bisnis, 90% dari Perusahaan Fortune 500 menggunakan perangkat lunak ATS untuk membawa bakat terbaik ke perusahaan mereka. Waktu sangat penting dalam perekrutan. Karena persaingan di pasar bakat, individu yang sangat dituntut hanya bertahan di pasar untuk waktu yang terbatas. Salah satu vendor di ruang memperkirakan waktu ini menjadi 10 hari tetapi tentu saja durasi ini tergantung pada jenis posisi dll.
Posting posisi terbuka perusahaan menerima rata-rata 250 aplikasi dan 88% dari resume ini tidak memenuhi syarat. Volume resume yang tinggi ini membutuhkan sumber daya dan waktu yang banyak. Menurut Gartner, perekrut menghabiskan seperempat dari waktu mereka dengan penyaringan resume.
3. Manfaat Penggunaan Applicant Tracking System
Sejatinya bagi seorang recruiter atau HRD sangat berguna dengan kehadiran alat bantu yang satu ini. Applicant Tracking System bermanfaat bagi rekruter untuk mencari kandidat yang sesuai dengan kualifikasi perusahaan. Applicant Tracking System berguna untuk:
Pengurangan waktu perekrutan: Waktu rata-rata untuk mengisi posisi lebih dari 40 hari. Perangkat lunak penyaringan resume dapat mengurangi waktu ini dengan menghilangkan waktu penyaringan manual dari tim SDM.
Pengalaman kandidat yang lebih baik: Sebagai hasil dari pengurangan waktu perekrutan, perekrut kembali ke kandidat yang memenuhi syarat lebih cepat.
Karyawan yang lebih sesuai dengan peran mereka dipekerjakan: Perangkat lunak penyaringan resume yang didukung AI dapat mengurangi negatif palsu dan positif palsu.
Penghematan biaya: Organisasi tidak perlu menghabiskan sumber daya mereka untuk penyaringan resume atau bagian perekrutan otomatis lainnya berkat ATS
4. Penerapan Algoritma Data Science Pada Applicant Tracking System
Model machine learning dapat dilatih tentang kandidat yang diterima, keberhasilan pekerjaan mereka, dan data yang mereka berikan dalam aplikasi mereka. Model seperti itu dapat membantu memfilter aplikasi jauh lebih efektif daripada pendekatan berbasis kata kunci yang sederhana. Selain penyaringan kandidat, perangkat lunak pelacakan pelamar yang didukung AI menyediakan fitur peringkat kandidat yang memungkinkan bisnis mengidentifikasi kandidat yang paling relevan.
Menurut John Bersin, hanya 47% perusahaan yang memiliki software HR yang berusia kurang dari tujuh tahun. Kemajuan dalam pembelajaran mesin dapat mendorong perusahaan-perusahaan ini untuk memperbarui/memperbarui perangkat lunak mereka untuk meningkatkan produktivitas dan mempercepat proses perekrutan.
Baca juga : Beasiswa Data Science yang Bisa Diikuti untuk Upgrade Skill Datamu
5. Sudah Sampai Mana Belajar Bahasa Pemrogramannya?
Sahabat DQ, udah pada tahu belum nih kalau bahasa pemrograman Data Science itu banyak variasinya! Daripada kalian penasaran kita spill yuk, bahasa pemrogramannya. Di DQLab ternyata ada tiga bahasa pemrograman yang bisa kalian pelajari. Kini Sahabat Data DQLab sudah tidak perlu khawatir lagi. Karena sekarang telah tersedia roadmap pembelajaran yang telah dirancang khusus oleh data mentor yang pastinya berpengalaman di ranah industri data.
Mulai dari Tech Company Industries maupun perusahaan-perusahaan lain. Apalagi kalian juga bisa akses modul-modul lengkap kalau kamu sudah subscribe jadinya kamu bisa menjadi lebih siap dengan perbekalannya menjadi seorang Data Scientist. Dengan belajar data science di DQLab sekarang tidak perlu install software lagi. Kamu bisa langsung belajar dari sekarang karena dataset yang telah disediakan sudah sudah terintegrasi dengan live code editor.
Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science secara langsung, caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id dan lakukan signup untuk dapatkan info-info terbaru serta belajar data science. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik dan cobain berlangganan bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor. Tersedia berbagai macam modul-modul yang terupdate mulai dari free hingga platinum semua dapat diakses jika kamu ingin berlangganan buat akses seluruh modul lengkapnya.
Banyak benefit yang tentunya bisa kalian dapatkan kalau join belajar di DQLab. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry dan kamu juga diberikan kesempatan mendapatkan job connector dari perusahaan ternama di ranah industri data. Uniknya kamu bisa langsung apply dari akun kamu loh. So, tunggu apalagi, yuk belajar mencintai bareng-bareng bersama DQLab. Buruan SIGNUP Sekarang ya!
Penulis: Reyvan Maulid