Portal Berita Ekonomi Jum'at, 26 April 2019

Perspektif Baru Bisnis & Ekonomi

  • icon facebook kecil
  • icon twitter kecil
  • icon feed kecil
  • icon youtube kecil
  • icon email kecil
Executive Brief
  • 16:32 WIB. Saham - OJK rilis produk wakaf saham. 
  • 13:17 WIB. Bio Farma - WHO-Unicef menggandeng Bio Farma untuk menyediakan vaksin polio.
  • 13:09 WIB. Pertamina - Tahun 2018, total kontribusi Pertamina Grup untuk APBN mencapai Rp120,8 triliun.
  • 12:12 WIB. Pertamina - Pertamina mengaku tidak akan memaksa Aramco untuk menyetujui valuasi aset Kilang Cilacap.
  • 12:11 WIB. KRAS - Krakatau Steel mengangkat dua direksi baru.
  • 12:09 WIB. Mandiri - Mandiri mencatatkan penyaluran KUR senilai Rp5,17 triliun per kuartal I/2019.

Dear Pelamar Kerja, Begini Cara Bikin CV Biar Lulus Tes AI

Dear Pelamar Kerja, Begini Cara Bikin CV Biar Lulus Tes AI - Warta Ekonomi
WE Online, Jakarta -

Berbagai platform lamaran kerja sejenis Jobstreet, LinkedIn, dan sebagainya menggunakan algoritma AI untuk menyaring ribuan lamaran yang masuk sebelum sampai ke HRD. Pertanyaan yang sering muncul, bagaimana kandidat seharusnya membuat CV yang bisa lolos dari bot dan sistem dan masuk ke tangan manusia ini?

Chief Intelligence Officer of Sparks Research, Jon Christiansen, yang juga melayani perusahaan Fortune 500 di industri perbankan, otomotif, ritel, kesehatan, dan energi, untuk beberapa nama menjelaskan bagaimana algoritma perekrutan dan penyaringan pelamar kerja bekerja.

Cara kerja AI tersebut menurutnya sangat mirip dengan cara kerja SEO untuk situs web, pelacak aplikasi, dan program sejenis menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk menyaring CV/ resume. Dengan NLP ini, sebuah program dapat menberi nilai terhadap resume seseorang sesuai dengan kecocokan kandidat untuk pekerjaan itu. Program melakukannya terutama dengan mencari kata kunci dan frasa yang ditautkan dalam resume itu sendiri.

"Anda akan sering menemukan kata kunci ini dalam lowongan pekerjaan yang diunggah. Kata kunci ini biasanya adalah pengetahuan, keterampilan, dan kemampuan yang dicari perusahaan dalam kandidat yang ideal, dan sering kali mencakup tugas pekerjaan. Paling umum, kata kunci paling penting ditemukan dalam deskripsi pekerjaan," kata dia saat diwawancara Forbes belum lama ini.

Baca Juga: Apa Itu Artificial Intelligence?

Kata kunci ini diperlukan bagi orang-orang HR yang dilatih untuk tunduk pada deskripsi pekerjaan dalam menentukan kandidat mana yang memenuhi syarat untuk posisi terbuka. Algoritma akan menyaring resume untuk menemukan kecocokan dengan kata kunci dalam deskripsi pekerjaan.

Kemudian, program akan mencari spesifikasi pekerjaan (sering disebut "persyaratan", meskipun ini sering tidak "diperlukan" - kualifikasi yang diperlukan untuk dapat melakukan pekerjaan. Ini adalah pengalaman, pelatihan, pendidikan, lisensi dan sertifikasi. Jelas, jika Anda melamar pekerjaan sebagai CPA (certified public accountant), Anda ingin mengatakan bahwa Anda memiliki lisensi atau sertifikat CPA. Jika sebuah perusahaan mencari CPA dengan pengalaman dalam bekerja dengan usaha kecil, Anda ingin menekankan pengalaman di sini.

"Dari sini, suatu program biasanya memberi nilai terhadap satu resume sesuai dengan jumlah atau persen kecocokan dalam resume dan akan menentukan peringkat kandidat berdasarkan kecocokan. Seringkali, mempekerjakan manajer dapat menekankan urutan besarnya untuk pengetahuan, keterampilan, dan kemampuan. Jadi, satu keterampilan mungkin memiliki bobot lebih besar dalam apakah seorang kandidat cocok untuk pekerjaan itu," tambah dia.

Lain dari pada itu, program yang lebih canggih di luar sana benar-benar dapat menggunakan tanggal dari suatu pekerjaan dalam resume dan menghitung panjang perannya. Jadi, jika ingin empat hingga enam tahun, program itu akan melakukan perhitungan untuk melihat seberapa dekat seorang kandidat dengan pengalaman itu.

Bagi pelamar, penting untuk memastikan resume berisi syarat-syarat yang muncul dalam deskripsi pekerjaan, spesifikasi, dan kompetensi. Pastikan resume Anda memenuhi kata kunci ini. Apakah perusahaan menginginkan seseorang yang sangat kompeten dalam perangkat lunak tertentu? Pastikan untuk memiliki bagian yang berbicara tentang itu.

Baca Juga: Seperti Apa Kesiapan Praktisi PR pada Era Artificial Intelligence?

Misalnya seorang kandidat data scientist, akan ada cenderung ada set keterampilan yang sangat spesifik dalam sebuah cluster keterampilan (regresi berganda, pemodelan ekonometrik, analisis cluster, dll) atau yang biasa disebut "pemodelan statistik" atau teknik penting inti di mana kandidat akan ingin mencocokkan ini itunya. Anda akan ingin mengatakan, "Pengalaman dalam pemodelan statistik, khususnya dalam____ (masukkan yang spesifik yang Anda minta)," tambah Jon.

Christiansen menambahkan, kata kunci harus dicari lewat beberapa hal. Pertama, adalah atribut level-permukaan, yang biasanya ditemukan dalam persyaratan pekerjaan. Biasanya lamanya pengalaman (yang sering mencakup penekanan pengalaman), latar belakang pendidikan yang diinginkan, lisensi, dan keterampilan terkait lainnya. Ini biasanya muncul di spesifikasi pekerjaan/persyaratan pekerjaan.

"Ini biasanya item yang lebih mudah diamati dan terukur dari seorang kandidat. Saya dapat memberitahu Anda bahwa saya memiliki gelar di bidang ekonomi misalnya. Anda dapat menghubungi Universitas Clemson dan memverifikasinya. Tetapi Anda tidak dapat dengan mudah mengukur bagaimana saya memimpin tim atau mengelola proses yang rumit," kata dia.

Petunjuk kunci berikutnya adalah latar belakang - apakah latar belakang kandidat cocok dengan yang dicari? Sudahkah mereka menunjukkan kemampuan untuk menulis survei, melakukan analisis, melaporkan kepada manajemen senior, dll Ketiga, cenderung ada keterampilan yang kurang nyata, tetapi sangat penting. Hal-hal seperti "manajemen orang," "koordinasi proyek," atau frasa lain yang menyarankan sesuatu tentang kemampuan untuk melaksanakan tugas. Deskripsi pekerjaan mungkin mengatakan mereka ingin seorang kandidat untuk "mengelola proyek dari awal hingga selesai." Jadi, Anda ingin mengetahui bagaimana Anda telah menghasilkan karya dari ujung ke ujung.

Semua itu biasanya diekspresikan dalam bentuk kata keterangan atau kata sifat - beberapa penekanan pada keinginan untuk keterampilan, kemampuan, atau pengalaman. Kata sifat mungkin istilah seperti "signifikan," "kuat," atau "menarik." Kata keterangan mungkin "berhasil," "secara efektif," atau "efisien." Ini juga muncul dalam kata benda yang ditekankan, seperti "penguasaan," "kecakapan," atau "kompetensi."

Baca Juga: Accenture Sebut Kesetaraan Mampu Tingkatkan Tiga Kali Lipat Inovasi di Dunia Kerja

"Secara umum, CV sangat penting, CV yang cerdas adalah berbicara dengan deskripsi pekerjaan, persyaratan pekerjaan, dll. CV seringkali menjadi produk yang akan dilihat oleh manajer perekrutan begitu seorang kandidat melewati proses penyaringan. Perlu diingat bahwa CV adalah kesempatan untuk berbicara dengan pekerjaan secara lebih detail dan intim melalui berbagi pengalaman dan cerita layaknya interview. Ini adalah kesempatan untuk berbicara langsung dengan manajer perekrutan mengapa Anda cocok di perusahaan tersebut," tambah dia.

Beberapa perusahaan menggunakan algoritma untuk menyaring CV, tetapi algoritma pada akhirnya cenderung lebih terbuka, dalam arti sedikit menyangkut tentang kata kunci dan lebih banyak tentang sentimen, antusiasme, dan semacam karakteristik yang cocok. Ini jarang terjadi, bagaimanapun, karena manajer perekrutan yang baik akan ingin melihat CV dari kandidat terkemuka.

Kesalahan Umum

Christiansen menjelaskan seorang pelamar umumnya melakukan beberapa kesalahan umum. Kesalahan pertama adalah kesalahan nyata: mengirimkan CV umum yang tidak berbicara dengan pekerjaan tertentu atau bukan pekerjaan yang ideal. Dalam hal tes AI, karya seni atau gambar apapun tidak akan cocok dengan model komputasi. Font unik, walaupun keren, tidak akan diterjemahkan dengan baik di mesin dan akan mental. Seorang kandidat cenderung menggunakan template standar yang cantik ketika memformat CV. Gunakan bullet & indention sebagai ganti tabel.

Juga, perlu diingat bahwa banyak posting pekerjaan ditulis dan mencari istilah yang lebih umum. Memiliki gelar sarjana yang terdengar unik atau gelar pekerjaan yang sedikit kreatif tidak akan lulus ujian AI dengan baik. Jika jabatan tidak terdaftar di mana pun, pertimbangkan apakah akan menggunakannya. Anda dapat menemukan satu yang mirip dengan yang digunakan, dan dalam melakukannya, pastikan untuk membuka pekerjaan dan memeriksa laporan ringkasan untuk memastikan itu bekerja.

Terakhir, halaman LinkedIn seorang kandidat menjadi semakin penting, dan harus konsisten dengan resume. Jika seseorang di bagian SDM atau manajer perekrutan melihat dua penampilan berbeda dalam diri seorang kandidat, itu adalah lampu merah.

"Dan bagi para pencari kerja di luar sana, jangan berkecil hati jika Anda tidak memenuhi semua persyaratan. Seperti yang saya catat, ini seringkali bukan persyaratan sebanyak preferensi. Kuncinya adalah melihat deskripsi pekerjaan. Jika Anda melihatnya, dan itu cocok untuk Anda, maka Anda dapat melakukan pekerjaan itu. Tidak masalah jika mereka menginginkan gelar sarjana dan pengalaman lima tahun. Perusahaan jarang mendapatkan semua yang mereka inginkan dari seorang kandidat, jadi jika Anda tidak memiliki 100%, itu tidak masalah," tutup dia.

Tag: Artificial Intelligence, Lowongan Kerja

Penulis: Yosi Winosa

Editor: Cahyo Prayogo

Foto: Unsplash/Mikayla Mallek

Kurs Rupiah

Mata Uang Simbol Nilai Jual Beli
Arab Saudi Riyal SAR 1.00 3,802.70 3,763.93
British Pound GBP 1.00 18,402.67 18,212.34
China Yuan CNY 1.00 2,118.50 2,097.40
Dolar Amerika Serikat USD 1.00 14,259.00 14,117.00
Dolar Australia AUD 1.00 10,024.08 9,917.19
Dolar Hong Kong HKD 1.00 1,817.92 1,799.63
Dolar Singapura SGD 1.00 10,480.71 10,374.81
EURO Spot Rate EUR 1.00 15,883.10 15,722.10
Ringgit Malaysia MYR 1.00 3,453.38 3,416.51
Yen Jepang JPY 100.00 12,770.02 12,641.71

Ringkasan BEI

No Name Today Change Stock
1 Composite Index 6372.787 -75.098 632
2 Agriculture 1421.881 -21.070 21
3 Mining 1794.054 -17.227 47
4 Basic Industry and Chemicals 808.779 -14.126 71
5 Miscellanous Industry 1307.808 -18.810 46
6 Consumer Goods 2452.192 -53.986 52
7 Cons., Property & Real Estate 485.163 -8.513 75
8 Infrastruc., Utility & Trans. 1156.206 -6.210 73
9 Finance 1289.730 -9.597 91
10 Trade & Service 814.879 -3.774 156
No Code Prev Close Change %
1 TMPO 160 190 30 18.75
2 MTPS 1,035 1,195 160 15.46
3 NIKL 2,410 2,620 210 8.71
4 APEX 750 815 65 8.67
5 TRST 370 400 30 8.11
6 LPIN 1,060 1,140 80 7.55
7 DVLA 2,120 2,280 160 7.55
8 CNTX 454 488 34 7.49
9 KBLI 382 410 28 7.33
10 RIGS 302 324 22 7.28
No Code Prev Close Change %
1 TFCO 630 520 -110 -17.46
2 TRIO 108 93 -15 -13.89
3 PADI 715 625 -90 -12.59
4 KIOS 900 800 -100 -11.11
5 CPRI 112 101 -11 -9.82
6 HDTX 119 108 -11 -9.24
7 CAKK 141 129 -12 -8.51
8 ALMI 600 550 -50 -8.33
9 JPFA 1,675 1,540 -135 -8.06
10 GIAA 500 462 -38 -7.60
No Code Prev Close Change %
1 JPFA 1,675 1,540 -135 -8.06
2 SWAT 124 125 1 0.81
3 UNVR 48,650 46,400 -2,250 -4.62
4 BBRI 4,400 4,330 -70 -1.59
5 CPRI 112 101 -11 -9.82
6 MNCN 895 945 50 5.59
7 ESTI 99 98 -1 -1.01
8 PTBA 4,130 4,030 -100 -2.42
9 BBCA 28,150 27,975 -175 -0.62
10 CPIN 5,625 5,200 -425 -7.56