Perpustakaan Digital ITB

Dalam upaya mengumpulkan sumber daya manusia yang berkualitas atau memenuhi kualifikasi, sebuah organisasi perlu menjalankan beberapa tahapan dalam proses pemilihan kandidat. Salah satu tahapan ini adalah proses wawancara. Proses wawancara ini dapat dioptimalkan dengan bantuan teknologi pembelajaran mesin. Melalui pembelajaran mesin, jawaban wawancara kandidat akan diproses untuk kemudian diklasifikasikan ke dalam tingkatan kemampuan yang terdapat pada kamus kompetensi yang telah ditetapkan oleh organisasi terkait. Model klasifikasi kompetensi kandidat ini dibangun menggunakan satu buah model pre-trained, yang kemudian dilatih menggunakan metode pembelajaran semi-supervised yaitu pseudo-label dan ladder network gamma model. Metode pembelajaran semi-supervised ini membuat model dapat melakukan continuous learning. Model klasifikasi kompetensi kandidat ini merupakan sebuah modul atau subsistem. Untuk berkomunikasi dengan modul lainnya, disediakan API untuk mengakses model klasifikasi kompetensi kandidat. Model yang dilatih menggunakan metode pseudo-label dan ladder network gamma model dievaluasi dengan menggunakan data berlabel sebanyak 36 dan data tanpa label sebanyak 30, yang kemudian data berlabel dibagi menjadi data latih sebesar 28 dan data validasi sebesar 8. Model yang dilatih menggunakan metode pseudo-label memperoleh nilai akurasi terbaik sebesar 87.5% dan model yang dilatih menggunakan metode ladder network gamma model memperoleh nilai akurasi terbaik sebesar 100% pada data uji yang merupakan data validasi. Subsistem penilaian kompetensi berbasis Bahasa Indonesia berhasil dikembangkan dan diintegrasikan dengan subsistem aplikasi web. Model penilaian kompetensi berbasis Bahasa Indonesia juga dapat melakukan continuous learning.