top of page

Klasifikasi Kinerja Programmer dari Aktivitas Media Sosialnya

Ada sebuah penelitian menarik dari mas Rusydi dan kawan-kawan mahasiswanya dari Universitas Ahmad Dahlan tentang cara melihat kinerja programmer dari aktivitasnya dalam bersosial media. Pada tahun 2020, Rusydi Umar, Imam Riyadi, dan Purwono tertarik dengan permasalahan kegagalan perusahaan berbasis teknologi atau yang kita kenal dengan nama Start Up yang diakibatkan oleh kurang solidnya kinerja tim serta banyaknya kesalahan dalam proses rekrutmennya.



Kemajuan perkembangan ekonomi di Indonesia di bidang digital memunculkan berbagai Start Up baru dengan inovasi yang bisa menyisir masyarakat secara global. Kesuksesan besar yang diraih oleh Start Up berskala unicorn seperti Gojek, Tokopedia, Bukalapak, Traveloka ternyata memicu lahirnya startup-startup di Indonesia.


Startup dijadikan role model bisnis yang digunakan untuk memperoleh profit tinggi oleh para pelaku bisnis. Kegagalan startup ternyata menjadi momok mengerikan bagi pelaku industri ini, yang berbanding terbalik dengan berita kesuksesan startup-startup besar yang telah mendapatkan pendanaan. Tim yang bekerja dengan tidak solid serta anggotanya yang tidak kompeten rupanya menjadi salah satu penyebabnya.


Bagian penting dalam kelangsungan hidup startup adalah memiliki programmer dengan kinerja yang baik dan profesional. Proses rekrutmen dan seleksi kandidat profesi ini haruslah tepat dan benar. Budaya bermedia sosial yang terus meningkat dapat dijadikan sebagai salah satu cara untuk mendapatkan kandidat profesional bagi perusahaan. Konten media sosial yang memuat informasi pribadi serta aktivitas umum yang dibuat, dapat digunakan untuk melihat aspek keprofesionalan penggunanya. Cara yang dapat digunakan untuk melihat aspek profesionalitas dari media sosial yaitu dengan melakukan klasifikasi setiap postingan yang telah dibuat. Klasifikasi ini digunakan sebagai alat prediksi masing-masing kandidat programmer dengan hasil kinerja baik atau buruk. Indikator yang dapat digunakan untuk mengukurnya yaitu attitude, komunitas, promosi, portfolio, share knowledge & experiments, mentoring, dan opini diskusi.


Penelitian mereka lakukan dengan beberapa proses seperti pengumpulan data, proses term frequency - inverse document frequency, seleksi fitur, hingga validasi hasil. Berdasarkan hasil penelitian mas Rusydi dan kawan-kawan, diperoleh data bahwa metode SGD dengan pengujian cross validation dalam melakukan klasifikasi kinerja programmer menghasilkan nilai akurasi yang cukup baik yaitu 80,1%. Kontribusi penelitian ini menghasilkan model klasifikasi otomatis hasil posting dari media sosial yang dikhususkan untuk kandidat programmer mungkin dapat juga diterapkan pada profesi lain.


Tertarik banget? Penelitian lengkapnya ada di sini: https://pdfs.semanticscholar.org/2272/1ab9a293263869ec241f87db63e76e6e348d.pdf


Epilog


Jadi buat kamu yang punya tim programmer dan ada niatan evaluasi kinerja kerja kamu dan tim, ini bisa banget buat dijadikan referensi. Sedangkan buat kamu yang profesinya programmer dan ndilalah punya atasan, hati-hati mainin sosial medianya. Karena kalo atasan kamu baca ini, mereka mantengin kamu dari akun-akun sosial media kamu juga. Hihihihi.

0 comments
bottom of page