Analisis Bibliometrik:Tren Penggunaan Metode SVM dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk Rekrutmen Karyawan di Bidang Teknik Informatika (2015-2025)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tren penggunaan metode Support Vector Machine (SVM) dalam sistem pendukung keputusan (DSS) untuk proses rekrutmen karyawan di bidang teknik informatika selama periode 2015 hingga 2025. Dengan menggunakan pendekatan analisis bibliometrik, studi ini mengumpulkan data dari database Scopus sebanyak 2.040 dokumen dan menyaringnya menjadi 225 artikel yang relevan. Data dianalisis menggunakan perangkat lunak VOSviewer dan Biblioshiny untuk mengevaluasi kinerja publikasi, pemetaan sains, serta pola kolaborasi penulis. Hasil analisis menunjukkan bahwa publikasi artikel dengan topik ini meningkat signifikan pada tahun 2025. Kata kunci dominan meliputi “support vector machine”, “machine learning”, dan “recruitment”, yang menandakan meningkatnya perhatian terhadap penerapan teknologi kecerdasan buatan dalam proses seleksi karyawan. Artikel-artikel dengan kutipan tertinggi dan jurnal dengan reputasi tinggi seperti Scientific Reports dan Nature Communications menjadi sumber utama referensi. Visualisasi data menunjukkan integrasi kuat antara pendekatan berbasis data dengan studi berbasis manusia dan biologis, menyoroti pergeseran tren penelitian ke arah pemanfaatan teknologi cerdas. Temuan ini memberikan wawasan penting bagi akademisi dan praktisi dalam merancang DSS yang lebih efektif dan berbasis data.