SISTEM EKSTRAKSI DAFTAR RIWAYAT HIDUP MENGGUNAKAN NAMED ENTITY RECOGNITION

Dewi, Risky Eliana (2023) SISTEM EKSTRAKSI DAFTAR RIWAYAT HIDUP MENGGUNAKAN NAMED ENTITY RECOGNITION. Skripsi thesis, UNIVERSITAS TEKNOLOGI DIGITAL INDONESIA.

[img] Text (HALAMAN DEPAN)
1_195611024_HALAMAN_DEPAN - RISKY ELIANA DEWI.pdf - Published Version
Download (263kB)
[img] Text
2_195611024_BAB_1 - RISKY ELIANA DEWI.pdf - Published Version
Download (132kB)
[img] Text
3_195611024_BAB_2 - RISKY ELIANA DEWI.pdf - Published Version
Download (1MB)
[img] Text
4_195611024_BAB_3 - RISKY ELIANA DEWI.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only
Download (170kB)
[img] Text
5_195611024_BAB_4 - RISKY ELIANA DEWI.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only
Download (504kB)
[img] Text
6_195611024_BAB_5 - RISKY ELIANA DEWI.pdf - Published Version
Download (120kB)
[img] Text
7_195611024_DAFTAR_PUSTAKA - RISKY ELIANA DEWI.pdf - Published Version
Download (125kB)
[img] Text
9_195611024_LISTING_PROGRAM - RISKY ELIANA DEWI.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only
Download (114kB)
[img] Text
10_195611024_LAMPIRAN - RISKY ELIANA DEWI.pdf - Published Version
Download (359kB)

Abstract

Kemajuan teknologi dan pertumbuhan ekonomi meningkatkan daya saing dalam bisnis. Perusahaan membutuhkan sumber daya manusia yang berkualitas dan kompeten untuk mengembangkan dan mencapai tujuan, karena kemampuan mereka secara signifikan mempengaruhi kesuksesan perusahaan. Rekrutmen adalah proses penting bagi perusahaan untuk mendapatkan tenaga kerja yang tepat untuk berbagai posisi, dengan tahap awal pelamar mengirimkan daftar riwayat hidup ke perusahaan. Daftar riwayat hidup adalah dokumen ringkas yang berisi kualifikasi, prestasi dan pengalaman pelamar yang relevan. Perusahaan perlu membacanya satu per satu untuk menemukan karyawan yang sesuai, namun proses ini bisa memakan waktu dan rawan terjadi kesalahan, sehingga berpotensi membatasi kesempatan untuk mendapatkan kandidat terbaik. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem ekstraksi daftar riwayat hidup menggunakan Named Entity Recognition (NER). Penelitian ini membuat sistem untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan isi daftar riwayat hidup secara otomatis menggunakan Named Entity Recognition (NER) dengan pendekatan Rule Based, sebuah komponen inti dari ekstraksi informasi yang memberi label pada data masukkan. Penelitian ini melatih model untuk mendeteksi entitas dalam teks riwayat hidup, dengan hasil nilai precision 100%, recall 87% dan f-score 93%. Kata Kunci: Daftar Riwayat Hidup, Ekstraksi Informasi, Rekrutmen, Named Entity Recognition (NER), Rule Based

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information: Pembimbing : Edy Prayitno S.Kom., M.Eng.
Uncontrolled Keywords: Daftar Riwayat Hidup, Ekstraksi Informasi, Rekrutmen, Named Entity Recognition (NER), Rule Based
Subjects: A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Enkripsi Data
A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Bahasa Pemrograman
A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Sistem Informasi
Divisions: Jenjang S1 > Sistem Informasi (S1)
Depositing User: Mr. Andi Setyanto
Date Deposited: 02 Nov 2023 08:55
Last Modified: 29 Nov 2023 05:06
URI: http://eprints.utdi.ac.id/id/eprint/10151

Actions (login required)

View Item View Item
UTDI Repository is powered by EPrints 3 which is developed by the School of Electronics and Computer Science at the University of Southampton. More information and software credits.