Dampak dari perkembangan industri akhir-akhir ini memunculkan banyak dampak positif, seperti menurunnya tingkat kemiskinan, menurunnya tingkat kesenjangan sosial, meningkatnya kesejahteraan karyawan, dan terbukanya banyak lapangan kerja baru di berbagai sektor. Kebutuhan jasa dan barang oleh masyarakat juga semakin bertambah seiring meningkatnya jumlah populasi yang ada. Maka perusahaan harus menambahkan kapasitas dari produksi yang mereka miliki dengan cara menambah sumber daya manusia. Penambahan sumber daya manusia inilah yang biasa dikenal dengan nama rekrutmen karyawan. Rekrutmen adalah proses memperkerjakan kandidat yang tepat pada pekerjaan yang tepat. Di dalam proses rekrutmen ini akan terjadi sebuah proses yaitu seleksi. Seleksi adalah proses memilih individu yang memiliki kualifikasi yang relevan untuk mengisi pekerjaan di sebuah organisasi dalam proses perekrutan tenaga kerja dalam sebuah instansi atau perusahaan, terdapat sebuah proses ujian yang memerlukan tempat yang memenuhi kriteria sebuah testing center dan juga pengawasan. Sistem sertifikasi ujian online dibuat untuk menjadi solusi. Dengan adanya sistem ujian online dapat memudahkan perusahaan sertifikasi dan juga klien (exam-taker).
Monthly Archives: November 2019
Saat ini teknologi informasi telah banyak memberi manfaat bagi manusia dalam menyelesaikan pekerjaan-pekerjaan tertentu, salah satunya adalah pemanfaatan teknologi informasi pada sistem ujian yang telah mengubah sistem manual menjadi sistem yang lebih praktis yaitu bentuk sistem ujian secara online. Ujian online dapat menghemat pengeluaran biaya untuk mencetak soal dan lembar-lembar jawaban secara manual. Ujian online sendiri sudah banyak dimanfaatkan di Indonesia, namun kebanyakan sistem ujian online yang digunakan adalah sistem ujian CBT (Computer Based Test) dimana dari sisi efektifitas sumber daya yang digunakan, sistem CBT ini dinilai masih kurang baik karena membutuhkan infrastruktur komputer yang kompleks.
Seiring dengan meningkatnya kemudahan akses internet, informasi berkembang dan menyebar dengan sangat cepat. Kemajuan di bidang teknologi informasi dan telekomunikasi berdampak pada munculnya berbagai portal berita online. Arus informasi tidak lagi dikuasai oleh televisi, radio, koran, dan majalah. Masyarakat Indonesia kini mulai beralih dari konsumsi berita dalam bentuk surat kabar ke koran digital atau situs berita online. Jumlah berita yang tersimpan dalam format elektronik terus meningkat. Berita dapat diolah dan digunakan perusahaan untuk mendapatkan informasi tentang sentimen opini publik terhadap perusahaan. Membaca satu per satu berita yang ada di portal berita membutuhkan waktu yang lama. Oleh karena itu diperlukan suatu teknik yang mampu mengklasifikasikan berita tersebut ke dalam positif, netral, dan negatif secara otomatis untuk menganalisis data yang dapat berguna dalam proses pengambilan keputusan. Pada penelitian ini akan dilakukan pengembangan aplikasi web untuk mengukur analisis sentimen pada berita e-commerce berbahasa Indonesia dengan menerapkan metode pembobotan TF-IDF dan metode machine learning yaitu Support Vector Machine. Data yang digunakan merupakan data berita berbahasa Indonesia tentang e-commerce di Indonesia yang berasal dari Bing News. Evaluasi model dilakukan dengan metode 5-fold cross validation.