| dc.description.abstract | PT PNR, sebagai salah satu perusahaan jasa pertambangan terbesar di Indonesia,
menghadapi persaingan ketat dalam merekrut karyawan yang berkualitas. Dalam upaya
mempertahankan keunggulan kompetitif, PT PNR berusaha menarik dan
mempertahankan karyawan terbaik. Salah satu tahap krusial dalam proses rekrutmen
adalah tes psikologi, yang memberikan gambaran karakteristik potensi calon karyawan.
Namun, hasil dari tes psikologi ini belum sepenuhnya dimanfaatkan secara optimal oleh
PT PNR. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan dengan fokus pada memprediksi
person-job fit menggunakan dua model klasifikasi: Decision Tree dan Random Forest.
Dalam penelitian ini kami memanfaatkan data dari 18 calon karyawan di divisi PL PT
PNR. Karena ukuran sampel yang terbatas, kami melakukan penyesuaian dengan bantuan
teknik augmentasi menggunakan machine learning. Hasil penelitian menunjukkan bahwa
hyperparameter tuning dapat signifikan meningkatkan performa model. Model terbaik
yang dihasilkan dapat menjadi alat bantu bagi PT PNR dalam proses rekrutmen,
membantu memastikan person-job fit yang optimal. | en_US |
