Pendekatan Artifical Intelligence NLP Klasik; Screening CV Berdasarkan Kesesuaian dengan Job Description

Buku ini membahas salah satu pendekatan utama dengan hasil solusi yang efektif, yaitu pendekatan NLP klasik, dalam konteks screening CV berdasarkan kesesuaian dengan job description. Berbagai metode similarity measures seperti Euclidean Distance, Manhattan Distance (L1), Jaccard Similarity, Dice Coefficient, BM25, Cosine Similarity, dan Soft Cosine Measure digunakan untuk mengukur kedekatan antara teks CV dan kebutuhan pekerjaan. Teknik ini sederhana namun transparan, mudah diterapkan, serta mampu memberikan hasil yang konsisten dalam seleksi awal kandidat. Dengan demikian, metode klasik ini menjadi fondasi penting dalam membangun sistem rekrutmen atau bentuk implementasi lain, misalnya kecocokan antar dua dokumen, yang efisien, objektif, dan terukur.