Dalam proses rekrutmen, banyak perusahaan yang memanfaatkan resume parsing untuk menemukan kandidat terbaik.
Teknologi ini memungkinkan perekrutan menjadi lebih efisien karena perusahaan dapat menghemat waktu dan biaya, sekaligus memastikan bahwa pelamar yang dipilih memiliki kualitas sesuai kebutuhan.
Namun, agar penggunaannya benar-benar efektif, penting bagi perusahaan maupun recruiter untuk memahami bagaimana sistem ini bekerja.
Teknologi resume parsing sendiri hadir dalam beberapa jenis dengan keunggulan masing-masing, sehingga pemilihannya perlu disesuaikan dengan tujuan rekrutmen dan kebutuhan organisasi.
Pada artikel kali ini, GajiHub akan membahas apa itu resume parsing, cara kerja, manfaat, kekurangan, dan beberapa rekomendasi software.
Apa yang Dimaksud dengan Resume Parsing?
Resume parsing atau CV parsing adalah proses otomatis untuk mengambil informasi penting dari sebuah resume dan mengubahnya ke dalam format yang lebih terstruktur.
Teknologi ini menggunakan algoritma atau kecerdasan buatan untuk membaca resume dan mengenali berbagai detail utama, seperti:
- Informasi pribadi: nama, kontak, alamat.
- Pengalaman kerja: jabatan, nama perusahaan, lama bekerja, dan tanggung jawab.
- Pendidikan: gelar, nama institusi, serta tahun kelulusan.
- Keterampilan: meliputi hard skill, soft skill, sertifikasi, atau keahlian khusus.
- Detail tambahan: bahasa yang dikuasai, ringkasan profesional, atau tujuan karier.
Biasanya, resume parsing terintegrasi dengan Applicant Tracking System (ATS).
Tujuannya adalah membantu perekrut menghemat waktu dan tenaga dengan mengotomatiskan proses pencarian kandidat yang sesuai.
Dengan mengekstraksi dan menyusun data seperti informasi kontak, riwayat pekerjaan, hingga keyword terkait, teknologi ini membuat proses rekrutmen menjadi lebih cepat, efisien, dan terarah.
Baca Juga: SEO untuk Rekrutmen: Panduan Menarik Kandidat Terbaik
Bagaimana Cara Kerja Resume Parsing?
Secara teknis, cara kerja resume parsing melalui beberapa tahapan untuk mengekstraksi data yang diperlukan dari sebuah resume.
Tahapan tersebut biasanya mencakup:
1. Ekstraksi Data
Biasanya pelamar mengirimkan resume dalam berbagai format seperti Word atau PDF, sehingga software perlu memindai dan mengonversinya terlebih dahulu menjadi dokumen teks yang dapat diedit.
Proses ini menggunakan Optical Character Recognition (OCR) untuk mengubah tampilan visual menjadi teks digital.
2. Pemrosesan Teks
Setelah diubah menjadi teks, algoritma parsing menganalisis dokumen tersebut dengan memanfaatkan Natural Language Processing (NLP).
Teknologi ini mencari pola tertentu dan membuat keputusan berbasis bahasa, seperti menganalisis tata bahasa atau mengekstraksi nama, tanggal, serta informasi lain yang relevan.
Baca Juga: 10 Font untuk CV ATS Friendly + Kekurangan dan Kelebihannya
3. Strukturisasi Data
Pada tahap akhir, algoritma akan mengenali data yang penting untuk diekstraksi, lalu menyusunnya ke dalam kategori yang relevan menggunakan format standar, misalnya XML atau JSON.
Data yang sudah terstruktur kemudian diimpor ke dalam sistem ATS atau HRIS, sehingga perekrut dapat melakukan pencarian berdasarkan kata kunci dan sistem secara otomatis mengelompokkan resume sesuai kebutuhan lowongan.
Baca Juga: Sensitivity Training: Manfaat, Jenis, dan Cara Melaksanakannya
Apa Saja Manfaat Menggunakan Resume Parsing?
Manfaat utama dari teknologi resume parsing adalah kemampuannya untuk mengotomatisasikan proses screening kandidat.
Selain itu, berikut beberapa manfaat lain dari teknologi ini:
1. Kecocokan Kandidat dan Pekerjaan Lebih Tepat
Dengan dukungan AI, resume parsing dapat mencocokkan kandidat dengan lowongan yang tersedia sehingga memudahkan perekrut menemukan kandidat yang paling sesuai.
2. Proses Perekrutan Lebih Cepat
Resume parsing menghemat waktu dengan mengotomatiskan tahap penyaringan awal pelamar.
Hal ini memungkinkan perekrut lebih fokus berinteraksi langsung dengan kandidat, sehingga waktu perekrutan menjadi lebih singkat.
Baca Juga: 10 Jenis Psikotes dalam Rekrutmen dan Manfaatnya
3. Akurasi dan Keamanan Data Meningkat
Software resume parsing dirancang untuk mengekstraksi informasi penting dan menyimpannya dengan aman di dalam ATS.
Dengan begitu, akurasi data lebih terjaga dan kesalahan dalam alur perekrutan dapat diminimalkan.
4. Pengambilan Keputusan Berbasis Data
Resume parsing membantu memecah data berdasarkan kebutuhan spesifik pekerjaan.
Cara ini dapat mengurangi bias dalam pengambilan keputusan serta menjadi acuan untuk mengukur keberhasilan proses rekrutmen dan meningkatkan strategi perekrutan di masa depan.
Baca Juga: 10 Contoh CV ATS dan Cara Membuatnya
Apa Saja Tantangan dalam Menggunakan Resume Parsing?
Di balik berbagai manfaatnya, resume parsing juga memiliki sejumlah tantangan, antara lain:
1. Keterbatasan Keyword
Karena berfokus pada keyword, kandidat yang sebenarnya memenuhi syarat bisa saja terlewat jika resume mereka tidak memuat istilah yang dicari.
Misalnya, pengalaman “data science” mungkin tidak terbaca jika sistem mencari kata kunci “information analysis.”
2. Format Resume Tidak Standar
Resume yang berisi elemen non-teks seperti gambar, grafik, atau tautan sering kali sulit diproses dengan akurat oleh sistem parsing.
3. Bahasa yang Ambigu
Perbedaan istilah industri, perbedaan bahasa, atau penggunaan kata yang tidak jelas dapat menyulitkan sistem NLP dalam memahami informasi secara tepat.
4. Potensi Frutasi bagi Kandidat
Jika sistem gagal membaca resume dengan benar, kandidat mungkin diminta mengisi data secara manual.
Hal ini dapat menimbulkan rasa frustrasi dan membuat kandidat enggan melanjutkan proses lamaran.
Baca Juga: Tips Membuat CV ATS Friendly dan Juga ContohnyaBaca Juga: Tips Membuat CV ATS Friendly dan Juga Contohnya
Apa Saja Contoh Software Resume Parsing?
Berikut beberapa software resume parsing yang bisa Anda pertimbangkan untuk mempermudah proses rekrutmen:
1. HireEZ
Sebelumnya dikenal dengan nama Hiretual, HireEZ merupakan talent intelligence suite berbasis AI yang menyediakan fitur resume parsing dan CRM rekrutmen.
Alat ini mudah diintegrasikan dengan berbagai ATS serta memiliki fitur penyaringan untuk meningkatkan kecocokan kandidat.
Perekrut juga dapat mencari, menyeleksi, dan terhubung dengan kandidat melalui dasbor yang intuitif.
2. Textkernel (Bullhorn)
Textkernel adalah platform rekrutmen berbasis AI yang dilengkapi dengan parser resume dan CV yang sudah terhubung dengan sistem HR.
Parser ini secara otomatis mengekstraksi data dan menyajikan alat analisis untuk menyederhanakan proses rekrutmen.
Selain itu, platform ini mendukung resume parsing dalam 29 bahasa.
Baca Juga: 10 Contoh CV Mahasiswa dan Cara Membuatnya
3. Zoho Recruit
Zoho Recruit merupakan ATS berbasis cloud sekaligus CRM rekrutmen yang memiliki resume parser bawaan.
Tools ini dapat mengekstraksi informasi detail dari resume atau CV dan langsung menyusunnya ke dalam profil kandidat.
Hal ini memudahkan perekrut menemukan kandidat yang sesuai kebutuhan.
3. Workable
Workable adalah ATS dan sistem manajemen karyawan berbasis AI yang membantu mencocokkan kandidat terbaik dengan lowongan yang tersedia.
Alat resume di dalamnya dapat mengekstraksi sekaligus menganonimkan data dari resume sehingga proses rekrutmen menjadi lebih objektif.
4. Greenhouse
Greenhouse adalah ATS dan sistem manajemen kandidat yang lengkap.
Software ini menyediakan berbagai alat resume parsing untuk mengotomatiskan proses screening kandidat, serta dapat diintegrasikan dengan HRIS maupun sistem manajemen karyawan lainnya.
Baca Juga: 25 Kemampuan dalam CV dan Tips Menulisnya
Bagaimana Tips Mengoptimalkan Resume Parsing?
Agar penggunaan resume parsing benar-benar optimal, ada beberapa hal penting yang dapat diperhatikan:
1. Pahami Software yang Anda Gunakan
Apa pun jenis software yang digunakan, usahakan untuk memahami fitur-fitur yang tersedia.
Selain itu, ikuti setiap pembaruan yang dirilis agar Anda dapat menyesuaikan diri dengan perkembangan teknologi dan memanfaatkannya secara maksimal.
2. Perhatikan Perbedaan Bahasa
Resume parsing bekerja dengan mencocokkan keterampilan dan kata kunci pada deskripsi pekerjaan.
Namun, perbedaan istilah tetap harus dipertimbangkan.
Misalnya, seorang kandidat yang menuliskan dirinya “kreatif” bisa saja sesuai dengan kualifikasi “mengembangkan ide.”
Oleh karena itu, penting untuk memasukkan sinonim atau variasi kata kunci agar semua kandidat potensial tetap terjaring.
Baca Juga: Sosial Media Rekrutmen: Pengertian, Manfaat, dan Strateginya
3. Lakukan Pengecekan Ulang
Jika jumlah pelamar masih memungkinkan, ada baiknya meninjau kembali resume yang tersaring keluar oleh sistem.
Walaupun tingkat akurasinya cukup tinggi, resume parsing bisa saja melewatkan kandidat yang sebenarnya layak.
Dengan melakukan pengecekan ulang, Anda juga dapat membuka peluang menemukan kandidat dengan latar belakang unik yang mungkin cocok.
4. Susun Deskripsi Pekerjaan secara Jelas
Karena cara kerja alat ini mencocokkan resume dengan deskripsi pekerjaan, jadi penting untuk menulis deskripsi lowongan secara spesifik dan detail.
Anda dapat menyertakan keterampilan, kualifikasi, serta ekspektasi pekerjaan dengan jelas. Dengan begitu, kandidat yang melamar lebih sesuai, dan hasil parsing pun lebih akurat.
5. Waspadai Penggunaan Keyword yang Berlebihan
Beberapa kandidat sengaja menambahkan kata kunci dari deskripsi pekerjaan ke dalam resume mereka.
Hal ini bisa menunjukkan bahwa mereka teliti, memiliki perhatian terhadap detail, dan serius terhadap posisi tersebut.
Namun, Anda tetap perlu melakukan penilaian secara menyeluruh agar tidak hanya terpaku pada jumlah kata kunci yang digunakan.
Baca Juga: 10 Contoh CV Tulis Tangan dan Cara Membuatnya
Kesimpulan
Berdasarkan artikel di atas dapat dipahami bahwa resume parsing merupakan tools penting dalam dunia rekrutmen saat ini.
Dengan kemampuannya mengekstraksi, menyusun, dan menyaring data dari resume secara otomatis, proses perekrutan dapat berjalan lebih cepat, efisien, dan akurat.
Teknologi ini tidak hanya membantu perusahaan dalam menemukan kandidat yang tepat, tetapi juga mendukung pengambilan keputusan berbasis data, sehingga kualitas rekrutmen dapat meningkat secara signifikan.
Meskipun memiliki banyak manfaat, resume parsing juga menghadapi tantangan seperti keterbatasan keyword, format dokumen yang tidak standar, hingga potensi kesalahan pembacaan oleh sistem.
Oleh karena itu, perusahaan perlu bijak dalam memanfaatkan teknologi ini dengan tetap melakukan pengecekan manual, menyusun deskripsi pekerjaan yang jelas, serta memahami fitur software yang digunakan.
Cara tersebut dapat menjadi alat yang efektif untuk mendukung strategi rekrutmen jangka panjang.
Selain menggunakan resume parsing, perusahaan juga dapat mempertimbangkan penggunaan software HRIS dari GajiHub untuk memaksimalkan proses rekrutmen.
Dengan software yang dilengkapi fitur payroll, absensi, hingga reimbursement, tim HR bisa lebih fokus dalam proses rekrutmen, sehingga terhindar dari kesalahan perekrutan yang membuat biaya HR membengkak.
Tertarik mencoba GajiHub? Kunjungi tautan ini dan dapatkan coba gratis hingga 14 hari.
- Resume Parsing: Cara Kerja, Manfaat, dan Contoh Software - 19 September 2025
- Rotational Training: Kelebihan & Kekurangan, serta Tipsnya - 19 September 2025
- Sensitivity Training: Manfaat, Jenis, dan Cara Melaksanakannya - 18 September 2025