Analisis Komparatif Rekrutmen Berbasis Artificial Intelligence (AI) Dan Rekrutmen Berbasis Konvensional Terhadap Daya Tarik PT Unilever Bagi Mahasiswa Fakultas Ekonomi Dan Bisnis Universitas Negeri Padang
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbedaan daya tarik PT Unilever antara penggunaan rekrutmen berbasis Artificial Intelligence (AI) dan rekrutmen konvensional serta menguji pengaruh masing-masing metode rekrutmen terhadap daya tarik organisasi. Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan desain komparatif dan kausal. Populasi penelitian ini adalah mahasiswa Fakultas Ekonomi dan Bisnis UniversitasNegeri Padang. Data dikumpulkan dari 284 responden yangterdiri dari 142 responden pada kelompok rekrutmen berbasis Artificial Intelligence (AI) dan 142 responden pada kelompok rekrutmen berbasis konvensional melalui penyebaran kuesioner. Data dianalisis menggunakan Independent Sample t-test dan regresi linear sederhana dengan bantuan SPSS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rekrutmen berbasis AI dan rekrutmen konvensional berpengaruh positif dan signifikan terhadap daya tarik PT Unilever. Selain itu, terdapat perbedaan yang signifikan antara kedua metode rekrutmen tersebut, dimana kelompok rekrutmen AI memiliki rata-rata daya tarik yang lebih tinggi. Namun, rekrutmen konvensional memiliki pengaruh yang lebih kuat dalam menjelaskan daya tarik PT Unilever dibandingkan rekrutmen AI. Temuan ini menunjukkan bahwa kedua metode rekrutmenmampumeningkatkandayatarikorganisasi, meskipun kualitas interaksi dalam rekrutmen konvensional tetap menjadi faktor penting dalam membentuk persepsi calon pelamar
Keywords
Full Text:
PDFReferences
Babaee, A., & Shank, D. B. (2025). Trust and procedural justice mediate the effects of AI hiring on organizational attraction and intent to apply.
Connelly, B. L., Certo, S. T., Ireland, R. D., & Reutzel, C. R. (2021). Signaling Theory: A Review and Assessment. Journal of Management, 37(1), 39–67. https://doi.org/10.1177/0149206310388419
Dessler, G. (2020). Human Resource Management (16th ed.). McGraw-Hill Education. Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A Primer on Partial Least
Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) (3rd ed.). SAGE Publications.
Horodyski, P. (2023). Applicants’ perception of Artificial Intelligence in the recruitment process. Computers in Human Behavior Reports, 11(June), 100303. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2023.100303
Ligeiro, N., Dias, I., & Moreira, A. (2024). Recruitment and Selection Process Using Artificial Intelligence: How Do Candidates React? Administrative Sciences, 14(7).
https://doi.org/10.3390/admsci14070155
Sugiyono. (2020). Metode penelitian kuantitatif, kualitatif, dan R&D. Alfabeta. TY - BOOK%0AAU - Sugiyono%0APY - 2020%0ATI - Metode penelitian kuantitatif, kualitatif, dan R&D%0APB - Alfabeta%0ACY - Bandung%0AER -%0A
Tursunbayeva, A., Fernandez, V., Gallardo-Gallardo, E., & Moschera, L. (2025). Artificial Intelligence and digital data in recruitment. Exploring business and engineering candidates’ perceptions of organizational attractiveness. European Management Journal, March. https://doi.org/10.1016/j.emj.2025.03.002
DOI: https://doi.org/10.17509/ijdb.v5i4.101891
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2026 Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Indonesian Journal of Digital Business is published by Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)
and managed by Department of Digital Business
Jl. Dr. Setiabudi No.229, Kota Bandung, Indonesia - 40154
View My Stats




1.png)