JURNAL SISFOTENIKA Vol. 13 No. 2, Juli 2023 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v13i2.1367

## Aplikasi Rekrutmen Karyawan Menggunakan Artificial Neural Network Dan Flask

## Employee Recruitment Application Using Artificial Neural Network And Flask
Burhanudin Zuhri* 1 , Nisa Hanum Harani 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional, Bandung e-mail: * 1 burhanudinzuhri25@gmail.com , 2 nisa@ulbi.ac.id

## Abstrak
Pendekatan  strategi  berbasis  Artificial  Intelligence  telah  banyak  digunakan  dalam berbagai bidang karena membawa dampak positif yaitu meningkatkan mengoptimalkan proses kegiatan  pada  bidang  tersebut.  Dengan  mengadopsi  pendekatan  tersebut,  perusahaan  dapat meningkatkan pengambilan keputusan secara lebih optimal. Saat ini, sebagian besar perusahaan belum mampu memprediksi kandidat karyawan yang akan bergabung atau tidak dalam proses rekrutmen  karyawan.  Oleh  karena  itu,  dikembangkanlah  sebuah  sistem  klasifikasi  rekrutmen untuk mendukung keputusan pada proses perekrutan secara optimal dengan mengklasifikasikan kandidat  karyawan  yang  memiliki  peluang  akan  bergabung  dalam  suatu  perusahaan menggunakan  pendekatan  Data  Science.  Sistem  ini  dirancang  menggunakan  bahasa pemrograman Python serta menggunakan model prediksi dengan kemampuan interpretasi Deep Learning.  Model  ini  dilatih  dengan  menggunakan  algoritma  Artificial  Neural  Network  (ANN) yang memberikan klasifikasi terbaik berdasarkan variabel yang dimiliki oleh kandidat karyawan. Model dibuat menggunakan dataset sebanyak 11018 data yang telah melalui preprocessing data. Hasil  evaluasi  menggunakan  confusion  matrix  yaitu  akurasi  sebesar  78%.  Dengan  dibuatnya sistem ini, diharapkan perusahaan dapat meningkatkan kualitas sumber daya manusia dengan memprediksi  kandidat  karyawan  terbaik  yang  perpeluang  akan  bergabung  dalam  perusahaan tersebut.
Kata kunci: Sistem Klasifikasi, Rekrutmen Karyawan, Artificial Neural Network, Flask.

## Abstract
Artificial Intelligence-based strategy approaches have been widely used in various fields because they have a positive impact on optimizing the activity process in these fields. By adopting this approach, companies can improve decision-making in a more optimized manner. Currently, most companies have not been able to predict employee candidates who will join or not in the employee  recruitment  process.  Therefore,  a  recruitment  classification  system  is  developed  to support decisions on the recruitment process optimally by classifying employee candidates who have  a  chance  of  joining  a  company  using  a  Data  Science  approach.  This  system  is  designed using  Python  programming  language  and  uses  a  prediction  model  with  Deep  Learning interpretation  capabilities.  The  model  is  trained  using  an  Artificial  Neural  Network  (ANN) algorithm that provides the best classification based on variables owned by employee candidates. The model was created using a dataset of 11018 data that had gone through data preprocessing. The  evaluation  result  using  confusion  matrix  is  an  accuracy  of  78%. With  the  creation  of  this

## Aplikasi Rekrutmen Karyawan Menggunakan Artificial Neural Network Dan Flask
system, it is hoped that companies can improve the quality of human resources by predicting the best employee candidates who are likely to join the company.
Keywords: Classification System, Employee Recruitment, Artificial Neural Network, Flask.

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  proses  dalam  perusahaan  yang  paling  penting  adalah  proses  rekrutmen karyawan  yang  memiliki  dampak  paling  signifikan  di  bidang  sumber  daya  manusia  (SDM) terhadap pertumbuhan pendapatan keuntungan perusahaan dibandingkan dengan fungsi lainnya [1].  Pada  kenyataanya  memang  tidak  dapat  dipungkiri,  bahwa  keputusan  rekrutmen  karyawan yang  buruk  dapat  menyebabkan  karyawan  memiliki  kinerja  yang  tidak  sesuai  dengan  harapan perusahaan dan juga dapat menyebabkan peningkatan turnover atau proses perputaran karyawan dalam mengganti satu karyawan dengan karyawan lain yang didasarkan pada penilaian persentase kinerja  karyawan  tersebut  [2].  Perputaran  karyawan  ini  berkemungkinan  akan  berdampak langsung  terhadap  biaya  penggantian  karyawan  seperti  biaya  wawancara,  perekrutan  ulang, pelatihan  ulang,  dan  lembur  karyawan  baru [3] .  Kemudian  dampak  tidak  langsung  yang  akan dialami oleh perusahaan yaitu akan terjadi penurunan tingkat kualitas pelayanan terhadap klien dan akan terjadi juga penurunan antusiasme kerja pada karyawan itu sendiri  [4]. Hal ini sangat penting mengingat bahwa karyawan memainkan peran penting ketika bekerja di perusahaan baik bekerja  sama  dalam  tim  maupun  individu  [5].  Ketika  setiap  anggota  tim  memiliki  tingkat antusiasme  individu  yang  berbeda  terhadap  tugas  yang  dikerjakan,  maka  hal  tersebut  akan menghalangi  kinerja  tim  yang  baik  [6].  Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  maka  perlu dilakuakan identifikasi kandidat karyawan yang paling relevan atau paling tepat serta memiliki dampak yang signifikan terhadap kinerja perusahaan dalam rangka meningkatkan tata kelola yang ada pada perusahaan.
Oleh  karena  itu,  dengan  melakukan  integrasi  pemodelan  dalam  rangka  meningkatkan peluang  efisiensi  pada  perusahaan  terutama  pada  pemodelan  rekrutmen  karyawan  yang  paling relevan, maka diperlukan pendekatan yang dapat dijadikan panduan dalam membuat keputusan perekrutan  karyawan  [7].  Kunci  dari  pendekatan  ini  adalah  menginterpretasikan  prediksi  dan memberikan penjelasan mengenai bagaimana cara memperoleh prediksi terlepas dari keakuratan model  prediksi  yang  akan  didapatkan,  kepercayaan  perusahaan  pada  model  sering  secara langsung  dipengaruhi  oleh  seberapa  tinggi  tingkat  pemahaman  mengenai  perilaku  model  itu sendiri  [8].  Dengan  pemahaman  mengenai  perilaku  model,  maka  dapat  meningkatkan kepercayaan perusahaan dan perusahaan berpotensi untuk bertindak atau mengambil keputusan berdasarkan  rekomendasi  yang  dihasilkan  oleh  model  tersebut.  Selain  itu,  kualitas  data  yang terdapat  pada  perusahaan  akan  sangat  mempengaruhi  model  dan  memungkinkan  model  untuk memberikan  prediksi  rekomendasi  sesuai  dengan  tingkat  pengetahuan  model  tersebut  [9].  Hal tersebut  juga  berlaku  dalam  pembuatan  keputusan,  seperti  dalam  hal  perekrutan  karyawan. Dengan kata lain, ketika mengadopsi strategi berbasis pemodelan AI pada perusahaan, maka akan dapat  meningkatkan  efisiensi  dalam  pengambilan  keputusan,  produktivitas,  dan  kinerja  sistem pada perusahaan tersebut [10].
Pada penelitian sebelumnya mengenai algoritma untuk melakukan pengklasifikasian data terdapat pada penelitian prediksi efisiensi energi menggunakan Artificial Neural Network (ANN) dengan akurasi sebesar 99.60% [11]. Penelitian mengenai klasifikasi kaca menggunakan Artificial Neural  Network (ANN)  dengan  akurasi  sebesar  96.70  [12].  Penelitian  mengenai  prediksi pergantian  karyawan  menggunakan Support  Vector  Machine (SVM)  dengan  akurasi  sebesar 93.8% [13]. Penelitian mengenai prediksi pembelian mobil menggunakan Decision Tree dengan akurasi  sebesar  92.36% [14] .  Penelitian  mengenai  teknik  penambangan  data  berbasis Artificial Neural Network (ANN) yang optimal untuk prediksi stres pada karyawan yang  bekerja dengan akurasi sebesar 90.9% [15] . Penelitian mengenai klasifikasi kualitas air menggunakan Artificial

## Burhanudin Zuhri, Nisa Hanum Harani
Neural Network (ANN) dengan akurasi sebesar 80.0%[16]. Penelitian mengenai prediksi penyakit diabetes menggunakan Decision Tree dengan akurasi sebesar 71% [17].
Tabel 1. Data Preparation Penelitian Sebelumnya dan Penelitian Saat Ini
Peneli- tian Model Data Preparation Data Cleaning Data Visualiza- tion Encoding Correlati- on Analysis Balancing Data Standari- zation [11] ANN ✓ ✓ ✓ [12] ANN ✓ ✓ [13] SVM ✓ ✓ ✓ ✓ [14] Deci- sion Tree ✓ ✓ ✓ [15] ANN ✓ ✓ [16] ANN ✓ ✓ [17] Deci- sion Tree ✓ ✓ ✓ Model yang diajukan ANN ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓
Berdasarkan pembahasan yang telah dijabarkan dan referensi dari penelitian sebelumnya yang  terdapat  pada  Tabel  1,  menunjukan  bahwa  algoritma Artificial  Neural  Network (ANN) merupakan algoritma dengan akurasi tertinggi yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan suatu data tabular. Sehingga, pada penelitian ini akan menggunakan algoritma yang sama yaitu Artificial Neural Network (ANN) untuk mengklasifikasikan data rekrutmen kandidat karyawan. Kemudian  pada  penelitian  ini  juga  terdapat  peningkatan  ( improvement )  berupa  dilakukannya seluruh  tahap data  preparation secara  tepat  untuk  meningkatkan  performa  model  algoritma. Keluaran  dari  model  prediksi  perekrutan  karyawan  ini  adalah  probabilitas  kandidat  karyawan akan bergabung dan tidak bergabung pada rekrutmen perusahaan. Klasifikasi rekrutmen kandidat karyawan  ini  akan  dievaluasi  menggunakan  rumus confusion  matrix yaitu  dengan  perhitungan nilai accuracy,  precision ,  serta recall .  Manfaat  yang  diharapkan  dari  penelitian  ini  yaitu  dapat membatu  dalam  mengoptimalkan proses  rekrutmen  karyawan menjadi  lebih  baik  yang dimana hasil  dari  klasifikasi  ini  dapat  digunakan  sebagai  alat  pendukung  dalam  pembuatan  dan pengambilan keputusan perekrutan kandidat karyawan. Mengingat rekrutmen karyawan memiliki dampak  paling  signifikan  di  bidang  sumber  daya  manusia  (SDM)  terhadap  pertumbuhan keuntungan perusahaan dibandingkan dengan fungsi lainnya.

## 2. METODE PENELITIAN

## Aplikasi Rekrutmen Karyawan Menggunakan Artificial Neural Network Dan Flask

## Gambar  1 Metode CRISP-DM
Penelitian ini didasarkan pada metode CRISP-DM ( Cross-Industry Standard Process for Data Mining ) adalah sebuah metodologi yang digunakan untuk menganalisis data dan membuat model  prediktif.  CRISP-DM  digunakan  dalam  proyek data  mining dan  analisis  data  untuk mengidentifikasi tren, pola, dan hubungan dalam data [18]. Metode ini dianggap sebagai prinsip panduan  yang  paling  relevan  dan  komprehensif  untuk  melaksanakan  proyek  analitik  [19]. Berdasarkan  Gambar  1,  proses  metode  ini  terdiri  dari  beberapa  tahap  yaitu business understanding,  data  understanding,  data  preparation,  modelling,  evaluation ,  dan deployment . Adapun  penjelasan  dari  tahapan-tahapan  dalam  diagram  alur  metodologi  penelitian  ini  adalah sebahgai berikut.

## 2.1 Business Understanding
Tahap  pemahaman  bisnis  ( business  understanding )  akan  dilakukan  proses  memetakan batasan masalah yang ingin diselesaikan agar tujuan penelitian menjadi lebih terarah dan lebih mudah untuk menemukan solusi. Pada tahap ini akan digunakan metode 4W untuk mempermudah proses  perumusan  masalah  [20].  Metode  4W  ini  berisi  siapa  saja  pihak  yang  terlibat  dalam masalah ( Who ), apa masalah dan faktor pendukung masalah ( What ), kondisi dan tempat masalah diamati ( Where ), serta alasan dan manfaat mengapa masalah tersebut perlu diselesaikan ( Why ). Implementasi metode 4W pada penelitian ini yaitu pihak yang terlibat dalam masalah perekrutan karyawan  adalah  orang  yang  ingin  mencalonkan  diri  sebagai  kandidat  karyawan  pada  suatu perusahaan dan perusahaan sebagai penyelenggara rekrutmen karyawan. Kemudian masalah yang terjadi  yaitu  banyak  perusahaan  yang  akan  melakukan  perekrutan  karyawan  tetapi  perusahaan tersebut  belum  memiliki  sistem  untuk  memprediksi  atau  mengklasifikasikan  apakah  kandidat karyawan akan bergabung atau tidak. Lalu tempat terjadinya masalah tersebut yang diamati yaitu terjadi di kebanyakan perusahaan tempat terjadinya kegiatan perekrutan karyawan. Selanjutnya alasan  mengapa  masalah  tersebut  perlu  diselesaikan  adalah  agar  perusahaan  dapat mengoptimalkan sumber daya manusia mereka dengan menerapkan sistem klasifiikasi perekrutan kandidat  karyawan berdasarkan  beberapa  kriteria  yang  ditetapkan  oleh perusahaan  agar  proses tersebut dapat berjalan dengan tepat dan sesuai dengan tujuan perusahaan.

## 2.2 Data Understanding
Tahap pemahaman data ( data understanding ) akan dilakukan proses akuisisi data yang dibutuhkan dalam penelitian untuk diolah dan dianalisis sesuai dengan permasalahan agar dapat menghasilkan solusi yang terbaik. Adapun data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder  yang  pengumpulannya  tidak  dilakukan  secara  langsung  oleh  peneliti.  Dataset  yang digunakan untuk membuat model klasifikasi ini yaitu dataset rekrutmen karyawan yang tersedia di platform Kaggle  dengan  judul  HR-Dataset  dan  berformat  csv.  Dataset  rekrutmen  karyawan tersebut  memiliki  8995  baris  dan  18  kolom.  Pada  tahap  pemahaman  data  juga  akan  dilakukan peritungan statistik deskriptif untuk setiap variabel termasuk menghitung mean , median , standar deviasi,  dan  kuartil  untuk  variabel  numerik,  serta  menghitung  frekuensi  untuk  variabel kategorikal.

## 2. 3 Data Preparation

## Gambar  2 Data Preparation
Berdasarkan  Gambar  2,  dapat  dijelaskan  bahwa  tahapan  persiapan  data  ( data preparation) dimulai  dengan memahami  apa  yang  terkandung  dalam  data  dan  bagaimana data tersebut dikumpulkan termasuk dengan cara mengidentifikasi jumlah variabel hingga melakukan preprocessing terhadap  data  [19].  Pada  tahap  pemahaman  data  juga  dilakukan  proses penyelidikan  dataset  menggunakan Exploratory  Data  Analysis (EDA)  untuk  mengidentifikasi pola, mamahami karakteristik data, menemukan anomali, dan menguji hipotesis.

## 2. 3.1 Data Cleaning
Pada  tahap data  cleaning terdapat  penanganan outlier menggunakan  jangkauan interkuartil  (IQR)  yang  merupakan  salah  satu  teknik  transformasi  statistik  terbaik  yang  dapat membatasi nilai ekstrim dalam data statistik untuk mengurangi efek outlier [21].

## 2. 3.2 Data Visualization
Pada  tahap data  visualization data  akan  dilakukan  penyaian  data  dalam  bentuk  grafis untuk mengeksplorasi distribusi dan hubungan antara variabel [22]. Setelah dilakukan visualisasi data,  terdapat  jumlah  data  kandidat  karyawan  yang  berlabel  bergabung  ( joined )  lebih  banyak dibandingkan dengan data kandidat karyawan yang berlabel tidak bergabung ( not joined ).

## 2. 3.3 Encoding
Pada tahap data encoding akan diubah data kategorikal ke dalam bentuk numerik unik yang  agar  dapat  diolah  oleh  sistem. Encoding perlu  dilakukan  untuk  memudahkan  dalam melakukan  pengolahan  data  dan  membantu  algoritma  untuk  menangani  data  yang  tidak  dapat diterima sebagai input numerik.

## 2. 3.4 Correlation Analysis
Pada tahap analisis korelasi akan diukur seberapa kuat hubungan antara dua variabel atau lebih  [23]. Pada  penelitian  ini  setiap  kolom  memiliki  korelasi  yang  cukup  lemah  terhadap label/target.  Sehingga  pada  pengolahan  data  ini  tidak  dilakukan  reduksi  terhadap  kolom  pada dataset .

## 2. 3.5 Balancing Data
Pada tahap balancing data akan diubah distribusi data sehingga mendekati proporsi yang seimbang  untuk  menghindari  bias  saat  pembuatan  model.  Pada dataset rekrutmen  karyawan terdapat data dengan label joined dan label not joined dengan jumlah data yang tidak seimbang ( imbalance data ). Untuk mengatasi hal  tersebut, maka akan dilakukan penarikan sampel ulang ( resampling )  menggunakan  teknik over  sampling agar  kedua  label  tersebut  menjadi  seimbang , sehingga komputasi menjadi lebih efisiensi dan kinerja data akan meningkat [24].

## Aplikasi Rekrutmen Karyawan Menggunakan Artificial Neural Network Dan Flask

## 2. 3.6 Standarization
Pada tahap standarisasi data akan dipastikan bahwa semua data memiliki rentang yang sama.  Standarisasi  ini  harus  diimplementasikan  ketika  terdapat  data  yang  tidak  terstruktur  dan mengandung  rentang  nilai  yang  sangat  berbeda [25] .  Pada  penelitian  akan  digunakan MinMaxScaler untuk menyamakan skala dari data yang ada yaitu data akan berada pada kisaran 0 hingga 1.

## 2. 4 Modelling

## Gambar  3 Bagan Artificial Intelligence
Tahap  modelling  atau  pemodelan  akan  dilakukan  proses  penerapan  algoritma  dalam bahasa pemrograman menggunakan metode Deep Learning yang digunakan untuk menemukan pola  dalam  data  sebagai  dasar  pengetahuan  sistem  untuk  melakukan  klasifikasi  atau  membuat keputusan.  Berdasarkan  Gambar  3  dapat  diketahui  bahwa deep  learning merupakan  cabang machine learning yang melakukan pembelajaran secara hirarki yaitu melalui banyak layer [26] . Proses training pada deep  learning dapat  terjadi  tanpa  pengawasan  manusia,  yang  dimana komputer  secara  otomatis  menemukan  pola  dan  kesamaan  dalam  data,  sehingga deep  learning sering diaplikasikan pada teknik klasifikasi, clustering, segmentasi ataupun recognition [27]. Jadi dengan menggunakan metode ini, maka tidak ada keluaran khusus yang diharapkan dan hal ini sering  digunakan  sebagai  alat  eksplorasi  untuk  mendeteksi  variabel  dalam  data,  mengurangi dimensi, atau mengelompokkan kelompok data serupa [28].
Modelling pada  rekrutmen  karyawan  akan  menggunakan  algoritma Artificial  Neural Networks (ANN) yang merupakan sebuah model yang dibuat berdasarkan struktur jaringan saraf pada  makhluk  hidup  dan  terdiri  dari  unit-unit  yang  disebut  " perceptron "  yang  terhubung  satu sama  lain,  di  mana  masing-masing perceptron menerima  input  dari perceptron lainnya, mengolahnya  dengan  menggunakan  sebuah  fungsi  aktivasi,  dan  mengirimkan output ke perceptron lainnya.
Gambar  4 Arsitektur Artificial Neural Networks (ANN)

## Burhanudin Zuhri, Nisa Hanum Harani
Berdasarkan  Gambar  4  dapat  disimpulkan  bahwa Artificial  Neural  Network (ANN) merupakan  salah  satu  algoritma  dalam deep  learning dengan multilayer yang  kompleks  [29]. Layer- layer tersebut dinamakan multilayer perceptron (MLP) [30]. Bagian dari multilayer yaitu input layer, hidden layer, dan output layer dengan tiap layer memiliki banyak perceptron yang memiliki input yang  sama,  namun  bobotnya  berbeda  [31].  Dalam  ANN,  setiap perceptron menerima  input  dari  perceptron  lain  dan  menghasilkan  output  dengan  menggunakan  fungsi aktivasi.  Fungsi  aktivasi  ini  dapat  berupa sigmoid , tangens  hiperbolik ,  atau  ReLU  ( Rectified Linear  Unit ).  Output  dari  setiap  perceptron  kemudian  dikirim  ke  perceptron  lain  melalui  jalur yang  disebut  koneksi  dengan  bobot  yang  berbeda-beda.  Fungsi  aktivasi  adalah  fungsi  yang digunakan  untuk  mengolah  inputan  data.  Sebagai  penggambaran,  fungsi  aktivasi  pada single perceptron dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar  5 Single Perceptron
Rumus linear function:
𝑧 = ∑ 𝑥𝑖𝑤𝑖 + 𝑏 𝑛
𝑖=1
Rumus output:
𝑦 = 𝑓(𝑧)
Tabel 2. Single Perceptron No.  Simbol  Keterangan 1. x input 2. w bobot 3. b bias 4. z linear function 5. f activation function 6. y output
Dapat dilihat pada Gambar 5 dan Tabel 2 diatas, terdapat fungsi transfer yang berfungsi untuk mengubah sejumlah input ( x1, x2, … xn ), bobot ( w1, w2, . . .wn ), dan bias ( b ) menjadi nilai linear  function ( z ).  Kemudian activation  function ( f )  akan  memproses  nilai linear  function ( z ) untuk  dibandingkan  dengan threshold yang  telah  ditentukan.  Lalu activation  function akan mengaktivasi  nilai  menjadi output ( y )  menggunakan step  function dengan  ketentuan  jika  z>0, maka output perceptron adalah 1, sedangkan jika z<=0, maka output perceptron adalah 0 [32].

## 2. 5 Evaluation
Tahap evaluation atau  evaluasi  model  akan  dilakukan  proses  pengkajian  dengan melakukan pemilihan model terbaik yang akan digunakan untuk membuat sistem sesuai dengan tujuan penelitian. Pada tahap ini akan digunakan metode Confusion Matrix untuk mendapatkan

## Aplikasi Rekrutmen Karyawan Menggunakan Artificial Neural Network Dan Flask
beberapa komponen seperti akurasi ( accuracy ), presisi ( precision ), dan recall untuk mengetahui kekuatan dan kelemahan model dalam memprediksi kelas yang benar [33].
Tabel 3. Confusion Matrix Positive Negative True True Positive (TP)  True Negative (TN) False  False Positive (FP)  False Negative (FN)
Berdasarkan Tabel 3 dapat dijelaskan bahwa confusion matrix memuat informasi tentang true positive (TP), true negative (TN), false positive (FP), dan false negative (FN). Dari confusion matrix tersebut  dapat  dihitung  beberapa  metrik  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  performa model seperti berikut.
Accuracy : mengukur seberapa sering model memprediksi dengan benar. Adapaun rumus accuracy adalah sebagai berikut.
Accuracy  =   (TP  +  TN) / (TP  +  TN  +  FP  +  FN)
Precision : mengukur seberapa sering model memprediksi positif yang benar. Adapaun rumus precision adalah sebagai berikut.
Precision  =  TP / (TP  +  FP)
Recall : mengukur seberapa sering model dapat menemukan semua kelas positif. Adapaun rumus recall adalah sebagai berikut.

## Recall  =  TP / (TP  +  FN)

## 2. 5 Deployment
Pada tahap deployment atau penyebaran apliaksi akan dilakukan proses penerapan model terhadap  sebuah  sistem  berdasarkan  hasil  analisa  yang  telah  dilakukan.  Tujuan deployment ini yaitu dapat menyebarkan ke pengguna dan memudahkan pengguna dalam melakukan klasifikasi data atau menggunakan aplikasi. Pada tahap ini, deployment dilakukan menggunakan Ngrok yang dapat mempublikasikan aplikasi website atau server lokal ke internet dengan mudah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  15  variabel  dari  11018  data  yang  telah  diubah  dari  yang sebelumnya  adalah  8995  data  setelah  melakukan over  sampling dikarenakan  terjadi imbalance data . Kemudian dilakukan pembagian data dengan persentase sebesar 80% data training dan 20% data testing , yaitu 8814 data digunakan sebagai data training dan 2204 data digunakan sebagai data testing . Uji coba dilakukan dengan melakukan hyperparameter tuning pada model dan hasil uji coba pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Tuning Hyperparameter
No. Parameter Accuracy Precision Recall Dense Optimizer Loss Epoch 1. 9-3-3-3 Adam binary_cross entropy 60 0.74 0.72 0.77
2. 9-3-3-3 Adam binary_cross entropy 40 0.73 0.71 0.78 3. 9-3-3-3 + Dropout Adam binary_cross entropy 60 0.69 0.64 0.86 4. 9-3-3-3 Adam categorical_c rossentropy 60 0.5 0.0 0.0 5. 128-64- 32-16 SGD binary_cross entropy 60 0.53 0.54 0.38 6. 128-64- 32-16 Adam binary_cross entropy 50 0.74 0.72 0.78 7. 128-64- 32-16 Adam binary_cross entropy 60 0.75 0.73 0.78 8. 128-64- 32-16 + Dropout Adam binary_cross entropy 80 0.78 0.75 0.83
Berdasarkan hasil tuning hyperparameter pada Tabel 3 didapatkan bahwa tingkat akurasi tertinggi yaitu sebesar 78% dengan jumlah hidden layer sebanyak “4” buah, jumlah perceptron yaitu  “128-64-32-16”, optimizer yaitu  “Adam”, loss yaitu “binary  crossentropy” ,  dan epoch sebanyak “100”. Selanjutnya dilakukan training berdasarkan struktur model terbaik. Dari proses training tersebut didapatkan hasil epoch telah berhenti di kisaran angka 0.78 dengan loss sebesar 0.45. Hasil dari proses training tersebut dapat dilihat pada Gambar 6 dan Gambar 7.
Gambar  6 Grafik Training Model Accuracy
Gambar  7 Grafik Training Model Loss

## Aplikasi Rekrutmen Karyawan Menggunakan Artificial Neural Network Dan Flask
Selanjutnya  adalah  tahap  evaluasi  berfungsi  untuk  mengukur  kinerja  klasifikasi  yang telah  dilakukan.  Evaluasi  dilakukan  menggunakan confusion  matrix .  Berikut  merupakan confusion matrix dari hasil klasifikasi data menggunakan algoritma ANN dengan persentase 80% data training dan 20% data testing . Sehingga didapatkan hasil yaitu algoritma ANN memprediksi data  dengan  benar  sebanyak  969  data  kelas  positif  dan  756  data  kelas  negatif.  Hasil  tersebut menunjukkan bahwa algoritma ANN cukup baik untuk mengklasifikasikan data kelas positif dan data kelas negatif seperti pada Gambar 8.

## Gambar  8 Confusion Matrix
Sehingga dapat dilakukan perhitungan sebagai berikut.
Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) = (969 + 759) / (969 + 756 + 133 + 346) = 0.78
Precision = TP / (TP + FP) = 969 / (969 + 133) = 0.87
Recall = TP / (TP + FN) = 969 / (969 + 346) = 0.73
Kemudian dilakukan visualisasi untuk mengetahui variabel/atribut yang dominan dalam menentukan  output.  Korelasi  dari  setiap  variabel  dapat  dilihat  pada  Gambar  9.  Variabel  yang memiliki korelasi terkuat dengan variabel target/label yaitu dengan memiliki nilai yang mendekati nilai  1  dan  sebaliknya.  Disini  dapat  terlihat  bahwa  variabel Candidate  relocate actual , LOB , Candidate  source ,  dan Location merupakan  variabel  dengan  korelasi  terkuat  dengan  variabel target/label Status . Sedangkan variabel Notice periode , Percent hike expected in CTC , Duration

## Burhanudin Zuhri, Nisa Hanum Harani
to  accept  offer , Percent  hike  offered  in  CTC ,  dan Joining  bonus merupakan  variabel  dengan korelasi terlemah dengan variabel target/label Status .

## Gambar  9 Visualisasi Korelasi antar Variabel
Setelah  mengetahui  tingkat  akurasi training dan testing serta  korelasi  antar  variabel selanjutnya  yaitu  dilakukan deployment model. Deployment ini  berfungsi  untuk  memudahkan pengguna  untuk  menggunakan  aplikasi  rekrutmen  karyawan. Deployment pada  penelitian  ini menggunakan  Ngrok  dapat  mempublikasikan  aplikasi website atau server lokal  ke  internet dengan mudah. Website managemen ini dibuat untuk melakukan klasifikasi terhadap data baru yang ditambahkan oleh pengguna. Selain itu, website ini juga dapat digunakan untuk mengelola data rekrutment karyawan seperti menampilkan, menambahkan, mengubah, dan menghapus data rekrutment  karyawan.  Aplikasi  ini  dikembangkan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python dan framework Flask.  Kemudian  untuk  tampilannya  menggunakan  HTML  dan  CSS.  Sebelum pengguna menggunakan aplikasi ini, maka pengguna harus melakukan register dan login pada aplikasi. Pada Gambar 10 merupakan tampilan halaman kelola data rekrutmen karyawan.

## Aplikasi Rekrutmen Karyawan Menggunakan Artificial Neural Network Dan Flask

## Gambar  10 Halaman Kelola Data Rekrutmen Karyawan
Pada  Gambar  11  merupakan  tampilan dashboard yang  berfungsi  untuk  menampilkan visualisai data yang ada pada database rekrutmen karyawan dalam bentuk grafik.

## Gambar  11 Dashboard Visualisasi Data Rekrutmen Karyawan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan bahwa  Aplikasi Klasifikasi  Rekrutmen  Karyawan  Menggunakan Artificial  Neural  Network dan  Flask  telah berhasil dibangun serta mampu mengklasifikasikan beberapa data rekrutmen karyawan yang akan bergabung  dan  tidak  bergabung  pada  perusahaan  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  yaitu  78%. Penelitian ini telah dilakukan dengan beberapa peningkatan untuk mengoptimalkan output yaitu dengan  melakukan  semua  tahap data  preparation .  Dengan  demikian,  diharapkan  aplikasi  dan model ini cukup memungkinkan apabila digunakan  sebagai pendukung pengambilan keputusan pada proses perekrutan karyawan pada suatu perusahaan dengan menyesuaikan beberapa variabel sesuai dengan keutuhan perusahaan tersebut. Kemudian diharapkan untuk melakukan peneliatian lebih lanjut untuk meningkatkan akurasi pada model.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Pessach,  G.  Singer,  D.  Avrahami,  H.  Chalutz  Ben-Gal,  E.  Shmueli,  and  I.  Ben-Gal, “Employees  recruitment:  A  prescriptive  analytics  approach  via  machine  learning  and mathematical  programming,” Decis  Support  Syst ,  vol.  134,  Jul.  2020,  doi: 10.1016/j.dss.2020.113290.
[2] Y. Zhao, M. K. Hryniewicki, F. Cheng, B. Fu, and X. Zhu, “Employee turnover prediction with  machine  learning:  A  reliable  approach,”  in Advances  in  Intelligent  Systems  and Computing , Springer Verlag, 2018, pp. 737–758. doi: 10.1007/978-3-030-01057-7_56.
[3] P. Lyons and R. Bandura, “Employee turnover: features and perspectives,” Development and Learning in Organizations , vol. 34, no. 1. Emerald Group Holdings Ltd., pp. 1–4, Jan. 20, 2020. doi: 10.1108/DLO-02-2019-0048.
[4] R. S. Yadav, S. S. Dash, S. Chakraborty, and M. Kumar, “Perceived CSR and Corporate Reputation:  The  Mediating  Role  of  Employee  Trust,” Vikalpa ,  vol.  43,  no.  3.  SAGE Publications Ltd, pp. 139–151, Sep. 01, 2018. doi: 10.1177/0256090918794823.
[5] Y. Q. Zhu, D. G. Gardner, and H. G. Chen, “Relationships Between Work Team Climate, Individual  Motivation,  and Creativity,” J  Manage ,  vol.  44,  no.  5,  pp.  2094–2115,  May 2018, doi: 10.1177/0149206316638161.
[6] G.  Canbaloğlu,  J.  Treur,  and  P.  H.  M.  P.  Roelofsma,  “Computational  modeling  of organisational learning by self-modeling networks,” Cogn Syst Res , vol. 73, pp. 51–64, Jun. 2022, doi: 10.1016/j.cogsys.2021.12.003.
[7] W. van Zetten, G. J. Ramackers, and H. H. Hoos, “Increasing trust and fairness in machine learning applications within the mortgage industry,” Machine Learning with Applications , vol. 10, p. 100406, Dec. 2022, doi: 10.1016/j.mlwa.2022.100406.
[8] S. Singaravel, J. Suykens, and P. Geyer, “Deep-learning neural-network architectures and methods:  Using  component-based  models  in  building-design  energy  prediction,” Advanced  Engineering  Informatics ,  vol.  38,  pp.  81–90,  Oct.  2018,  doi: 10.1016/j.aei.2018.06.004.
[9] D.  Pavlenko,  L.  Barykin,  S.  Nemeshaev,  and  E.  Bezverhny,  “Individual  approach  to knowledge  control  in  learning  management  system,”  in Procedia  Computer  Science , Elsevier B.V., 2020, pp. 259–263. doi: 10.1016/j.procs.2020.02.162.
[10] A. Jamwal, R. Agrawal, and M. Sharma, “Deep learning for manufacturing sustainability: Models,  applications  in  Industry  4.0  and  implications,” International  Journal  of Information  Management  Data  Insights ,  vol.  2,  no.  2,  Nov.  2022,  doi: 10.1016/j.jjimei.2022.100107.
[11] A.  J.  Khalil,  A.  M.  Barhoom,  B.  S.  Abu-Nasser,  M.  M.  Musleh,  and  S.  S.  Abu-Naser, “Energy  Efficiency  Prediction  using  Artificial  Neural  Network,”  2019.  [Online]. Available: www.ijeais.org/ijapr
[12] M. Jamal El-Khatib, B. S. Abu-Nasser, and S. S. Abu-Naser, “Glass Classification Using Artificial Neural Network,” 2019. [Online]. Available: www.ijeais.org/ijapr
[13] Y. Zhao, M. K. Hryniewicki, F. Cheng, B. Fu, and X. Zhu, “Employee turnover prediction with  machine  learning:  A  reliable  approach,”  in Advances  in  Intelligent  Systems  and Computing , Springer Verlag, 2018, pp. 737–758. doi: 10.1007/978-3-030-01057-7_56.
[14] H. H. Patel and P. Prajapati, “Study and Analysis of Decision Tree Based Classification Algorithms,” International Journal of Computer Sciences and Engineering , vol. 6, no. 10, pp. 74–78, Oct. 2018, doi: 10.26438/ijcse/v6i10.7478.
[15] S. Anitha and M. Vanitha, “Optimal artificial neural network-based data mining technique for  stress  prediction  in  working  employees,” Soft  comput ,  vol.  25,  no.  17,  pp.  11523– 11534, Sep. 2021, doi: 10.1007/s00500-021-06058-9.
[16] K. Sulaiman, L. Hakim Ismail, M. Adib Mohammad Razi, M. Shalahuddin Adnan, and R. Ghazali, “Water Quality Classification Using an Artificial Neural Network (ANN),” in IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering ,  Institute  of  Physics Publishing, Sep. 2019. doi: 10.1088/1757-899X/601/1/012005.
[17] T. Dudkina, I. Meniailov, K. Bazilevych, S. Krivtsov, and A. Tkachenko, “Classification and  Prediction  of  Diabetes  Disease  using  Decision  Tree  Method,” ymposium  on Information Technologies & Applied Sciences , 2021.

## Aplikasi Rekrutmen Karyawan Menggunakan Artificial Neural Network Dan Flask
[18] C.  Schröer,  F.  Kruse,  and  J.  M.  Gómez,  “A  systematic  literature  review  on  applying CRISP-DM process model,” in Procedia Computer Science , Elsevier B.V., 2021, pp. 526– 534. doi: 10.1016/j.procs.2021.01.199.
[19] S. Jaggia, A. Kelly, K. Lertwachara, and L. Chen, “Applying the CRISP-DM Framework for Teaching Business Analytics,” 2020.
[20] F.  Azimah,  K.  Rizky,  and  N.  Wardani,  “SISTEM  PENDETEKSI  GEJALA  AWAL COVID-19  DENGAN  PENGGUNAAN  METODE  AI  PROJECT  CYCLE,”  2022, [Online]. Available: www.kaggle.com.
[21] J. Yang, S. Rahardja, and P. Fränti, “Outlier detection: How to threshold outlier scores?,” in ACM  International  Conference  Proceeding  Series ,  Association  for  Computing Machinery, Dec. 2019. doi: 10.1145/3371425.3371427.
[22] M. Waskom, “seaborn: statistical data visualization,” J Open Source Softw , vol. 6, no. 60, p. 3021, Apr. 2021, doi: 10.21105/joss.03021.
[23] D. (Christina) Geng, J. Innes, W. Wu, and G. Wang, “Impacts of COVID-19 pandemic on urban park visitation: a global analysis,” J For Res (Harbin) , vol. 32, no. 2, pp. 553–567, Apr. 2021, doi: 10.1007/s11676-020-01249-w.
[24] S. Maldonado, J. López, and C. Vairetti, “An alternative SMOTE oversampling strategy for  high-dimensional  datasets,” Applied  Soft  Computing  Journal ,  vol. 76,  pp.  380–389, Mar. 2019, doi: 10.1016/j.asoc.2018.12.024.
[25] B. Deepa and K. Ramesh, “Epileptic seizure detection using deep learning through min max scaler normalization,” Int J Health Sci (Qassim) , pp. 10981–10996, May 2022, doi: 10.53730/ijhs.v6ns1.7801.
[26] H. Liu and B. Lang, “Machine learning and deep learning methods for intrusion detection systems: A survey,” Applied Sciences (Switzerland) , vol. 9, no. 20. MDPI AG, Oct. 01, 2019. doi: 10.3390/app9204396.
[27] S.  Christin,  É.  Hervet,  and  N.  Lecomte,  “Applications  for  deep  learning  in  ecology,” Methods in Ecology and Evolution , vol. 10, no. 10. British Ecological Society, pp. 1632– 1644, Oct. 01, 2019. doi: 10.1111/2041-210X.13256.
[28] S. Dargan, M. Kumar, M. R. Ayyagari, and G. Kumar, “A Survey of Deep Learning and Its  Applications:  A  New  Paradigm  to  Machine  Learning,” Archives  of  Computational Methods in Engineering , vol. 27, no. 4, pp. 1071–1092, Sep. 2020, doi: 10.1007/s11831- 019-09344-w.
[29] O.  Isaac  Abiodun,  A.  Jantan,  A.  Esther  Omolara,  K.  Victoria  Dada,  N.  AbdElatif Mohamed,  and  H.  Arshad,  “State-of-the-art  in  artificial  neural  network  applications:  A survey,” Heliyon , vol. 4, p. 938, 2018, doi: 10.1016/j.heliyon.2018.
[30] M. Al-Emran Khaled Shaalan Editors, “Studies in Systems, Decision and Control 335,” 2021. [Online]. Available: http://www.springer.com/series/13304
[31] C.  Cao et  al. ,  “Deep  Learning  and  Its  Applications  in  Biomedicine,” Genomics, Proteomics and Bioinformatics , vol. 16, no. 1. Beijing Genomics Institute, pp. 17–32, Feb. 01, 2018. doi: 10.1016/j.gpb.2017.07.003.
[32] J. Yang et al. , “Quantization Networks,” 2019.
[33] S.  Ruuska,  W.  Hämäläinen,  S.  Kajava,  M.  Mughal,  P.  Matilainen,  and  J.  Mononen, “Evaluation of the confusion matrix method in the validation of an automated system for measuring feeding behaviour of cattle,” Behavioural Processes , vol. 148, pp. 56–62, Mar.
2018, doi: 10.1016/j.beproc.2018.01.004.