Perjalanan mahasiswa menuju dunia kerja sering terlihat sederhana dari luar. Setelah lulus, seseorang dianggap hanya perlu mencari lowongan, membuat CV, mengirim lamaran, lalu menunggu panggilan wawancara. Namun, kenyataannya proses tersebut tidak sesederhana itu. Mahasiswa tingkat akhir dan fresh graduate justru sering menghadapi kebingungan besar ketika harus menentukan arah karier. Masalahnya bukan hanya karena kurangnya lowongan pekerjaan, tetapi karena terlalu banyak informasi yang tersebar di berbagai platform tanpa panduan yang jelas.

Saat ini, pencari kerja dapat membuka LinkedIn, Glints, JobStreet, Kalibrr, Indeed, dan berbagai platform lainnya dalam satu waktu. Setiap platform menawarkan ratusan bahkan ribuan lowongan dengan format, kriteria, dan informasi yang berbeda. Di satu sisi, kondisi ini memberi lebih banyak peluang. Namun, di sisi lain, jumlah informasi yang terlalu besar dapat membuat pencari kerja sulit menentukan pilihan yang benar-benar sesuai dengan minat, kemampuan, dan tujuan kariernya. Fenomena ini dikenal sebagai information overload, yaitu kondisi ketika seseorang menerima terlalu banyak informasi sehingga kemampuan mengambil keputusan menjadi menurun.

Dalam proposal PKM-KI yang dikembangkan oleh tim kami, permasalahan utama yang diangkat bukan sekadar tingginya angka pengangguran lulusan diploma dan sarjana, tetapi rendahnya kualitas keputusan karier atau job match quality. Berdasarkan data yang digunakan dalam proposal, tingkat pengangguran terbuka lulusan diploma dan sarjana masih menjadi persoalan yang perlu diperhatikan. Namun, masalah yang lebih dekat dengan pengalaman fresh graduate adalah ketidaksesuaian antara pekerjaan yang dipilih dengan kompetensi, minat, dan kesiapan individu. Ketidaksesuaian ini dapat menyebabkan panic applying, turnover awal, hingga menurunnya produktivitas kerja.

Panic applying adalah kondisi ketika pencari kerja melamar banyak pekerjaan secara acak karena merasa cemas, takut tertinggal, atau tidak yakin dengan pilihan kariernya. Alih-alih memilih pekerjaan berdasarkan kecocokan, fresh graduate sering kali hanya mengejar jumlah lamaran yang dikirim. Akibatnya, proses mencari kerja menjadi melelahkan, tidak terarah, dan kurang efektif. Selain itu, ada juga masalah form fatigue, yaitu kelelahan karena harus mengisi data diri, pengalaman, pendidikan, portofolio, dan dokumen pendukung secara berulang di berbagai platform.

Hasil survei pra-PKM terhadap 120 mahasiswa tingkat akhir di Universitas Komputer Indonesia pada Januari 2026 menunjukkan gambaran yang cukup jelas. Responden rata-rata mengakses empat sampai enam platform pencarian kerja per minggu, dengan total paparan lebih dari 200 lowongan. Dari kondisi tersebut, 73% responden mengalami decision paralysis, 68% melakukan panic applying, dan 81% mengalami form fatigue. Data ini menunjukkan bahwa masalah pencarian kerja bukan hanya terletak pada kurangnya informasi, tetapi juga pada cara informasi tersebut dikelola, dipahami, dan digunakan untuk mengambil keputusan.

Bawden dan Robinson (2020) menjelaskan bahwa information overload dapat menurunkan kualitas pengambilan keputusan karena individu kesulitan memfilter informasi yang relevan. Dalam konteks pencarian kerja, hal ini berarti fresh graduate tidak hanya membutuhkan akses terhadap lowongan, tetapi juga membutuhkan sistem yang mampu membantu mereka memahami mana peluang yang paling sesuai. Brown dan Lent (2020) juga menekankan pentingnya career decision self-efficacy, yaitu keyakinan seseorang terhadap kemampuannya dalam mengambil keputusan karier. Ketika seseorang tidak yakin dengan dirinya sendiri, banyaknya pilihan justru dapat memperbesar kebingungan.

Berdasarkan permasalahan tersebut, tim kami mengembangkan PANCARONA sebagai karya inovatif dalam Program Kreativitas Mahasiswa bidang Karya Inovatif. PANCARONA merupakan aplikasi mobile berbasis Android yang dirancang sebagai career decision support system bagi mahasiswa tingkat akhir dan fresh graduate. Aplikasi ini bertujuan membantu pengguna mengenali potensi diri, memahami kesenjangan keterampilan, menerima rekomendasi pekerjaan yang lebih relevan, serta mengurangi beban kognitif dalam proses pencarian kerja.

Nama PANCARONA membawa gagasan bahwa perjalanan karier setiap orang memiliki warna dan arah yang berbeda. Tidak semua mahasiswa harus mengejar jalur karier yang sama, bahkan ketika mereka berasal dari program studi yang sama. Ada mahasiswa yang lebih cocok menjadi software engineer, UI/UX designer, data analyst, digital marketer, entrepreneur, product manager, atau bidang lain yang masih berkaitan dengan kemampuan dan minatnya. Karena itu, aplikasi ini tidak hanya berfungsi sebagai tempat melihat lowongan, tetapi juga sebagai ruang refleksi untuk membantu pengguna memahami dirinya terlebih dahulu sebelum menentukan pilihan.

Konsep utama PANCARONA adalah Reflect-First Model. Artinya, pengguna tidak langsung diberikan daftar lowongan dalam jumlah besar, tetapi diarahkan untuk melakukan refleksi diri terlebih dahulu. Pada tahap awal, pengguna mengisi self-assessment yang mencakup minat, kemampuan, nilai personal, tujuan karier, serta preferensi pekerjaan. Data ini kemudian diproses oleh sistem untuk menghasilkan rekomendasi pekerjaan yang lebih sesuai. Dengan cara ini, proses pencarian kerja tidak lagi dimulai dari pertanyaan “lowongan apa yang tersedia?”, melainkan “pekerjaan seperti apa yang paling sesuai dengan diri saya?”.

Dari sisi teknologi, PANCARONA mengintegrasikan beberapa pendekatan. Pertama, Hybrid Recommender System digunakan untuk menggabungkan metode content-based filtering dan collaborative filtering. Menurut Burke (2021), sistem rekomendasi hybrid dapat meningkatkan akurasi karena tidak hanya mencocokkan konten berdasarkan profil pengguna, tetapi juga mempertimbangkan pola dari pengguna lain yang memiliki karakteristik serupa. Dalam PANCARONA, pendekatan ini digunakan agar rekomendasi karier tidak bersifat umum, melainkan lebih personal dan adaptif.

Kedua, PANCARONA menggunakan Analytic Hierarchy Process atau AHP sebagai metode pengambilan keputusan multi-kriteria. Saat memilih pekerjaan, fresh graduate tidak hanya mempertimbangkan satu faktor. Ada banyak kriteria yang perlu dipikirkan, seperti minat, kemampuan, lokasi, gaji, budaya kerja, jenjang karier, dan kebutuhan skill. AHP membantu menyusun prioritas dari berbagai kriteria tersebut secara lebih sistematis. Saaty dan Vargas (2021) menjelaskan bahwa AHP dapat digunakan untuk membantu proses pemilihan ketika keputusan melibatkan banyak faktor yang perlu dibandingkan.

Ketiga, PANCARONA menerapkan pendekatan nudge theory. Thaler dan Sunstein (2021) menjelaskan bahwa nudge adalah dorongan halus yang membantu seseorang mengambil keputusan lebih baik tanpa memaksa pilihan tertentu. Dalam aplikasi ini, nudge dapat muncul dalam bentuk peringatan skill gap, rekomendasi pelatihan, penjelasan alasan sebuah pekerjaan direkomendasikan, atau visualisasi kecocokan karier. Dengan cara ini, pengguna tetap bebas memilih pekerjaan, tetapi mendapatkan arahan yang lebih jelas sebelum mengambil keputusan.

Fitur utama PANCARONA terdiri dari beberapa bagian. Fitur agregasi lowongan membantu mengumpulkan informasi pekerjaan dari berbagai platform ke dalam satu antarmuka. Dengan fitur ini, pengguna tidak perlu berpindah dari satu platform ke platform lain secara terus-menerus. Fitur rekomendasi karier memberikan daftar pekerjaan yang telah diperingkat berdasarkan kecocokan dengan profil pengguna. Fitur skill gap analysis membantu pengguna mengetahui keterampilan apa yang sudah dimiliki dan keterampilan apa yang perlu ditingkatkan. Sementara itu, fitur auto-fill form dirancang untuk mengurangi kelelahan dalam pengisian data lamaran berulang.

Keunggulan PANCARONA dibandingkan platform pencarian kerja yang sudah ada terletak pada integrasi fiturnya. Platform seperti LinkedIn, Glints, dan Kalibrr memang sudah membantu pencari kerja menemukan lowongan. Namun, sebagian besar masih berfokus pada pencarian berbasis kata kunci. PANCARONA mencoba menawarkan pendekatan yang lebih terarah dengan menggabungkan sistem rekomendasi, pendukung keputusan multi-kriteria, analisis skill gap, dan pendekatan psikologis pengguna. Dengan kata lain, PANCARONA tidak hanya bertanya “pekerjaan apa yang kamu cari?”, tetapi juga membantu menjawab “pekerjaan apa yang paling masuk akal untuk kamu pilih saat ini?”.

Dalam proses pelaksanaannya, pengembangan PANCARONA dirancang menggunakan pendekatan Scrum yang dikombinasikan dengan Human-Centered Design. Scrum dipilih karena proses pengembangan aplikasi membutuhkan fleksibilitas, terutama ketika terdapat perubahan kebutuhan dari pengguna. Schwaber dan Sutherland (2020) menjelaskan bahwa Scrum memungkinkan tim bekerja secara iteratif melalui siklus pengembangan yang jelas. Sementara itu, Human-Centered Design digunakan agar desain aplikasi tidak hanya fokus pada teknologi, tetapi juga pada kenyamanan dan kebutuhan pengguna.

Tahapan pengembangan dimulai dari analisis kebutuhan, yaitu mengidentifikasi masalah utama yang dialami mahasiswa tingkat akhir dan fresh graduate dalam proses pencarian kerja. Setelah itu, tim menyusun desain arsitektur sistem, information architecture, basis data, dan antarmuka pengguna. Tahap berikutnya adalah pengembangan aplikasi, integrasi sistem, pengujian, evaluasi, dan deployment. Dalam tim, pembagian tugas dilakukan sesuai peran masing-masing, mulai dari penemuan ide, desain teknis, penyusunan metode, pengembangan produk, pengujian, hingga pemasaran produk.

Dari sisi teknis, PANCARONA dirancang sebagai aplikasi mobile berbasis Android dengan model client-server. Aplikasi Android berfungsi sebagai client yang menangani interaksi pengguna, sedangkan backend server menangani proses algoritma, pengolahan data, dan manajemen basis data. Teknologi yang dirancang dalam proposal mencakup Flutter untuk pengembangan antarmuka, Firebase untuk autentikasi dan penyimpanan data, Python dan Flask untuk backend, serta scikit-learn untuk mendukung sistem rekomendasi. Kombinasi teknologi ini dipilih karena cukup fleksibel untuk pengembangan aplikasi mobile yang membutuhkan proses data dan rekomendasi.

Pengujian PANCARONA juga dirancang melalui beberapa parameter. Pertama, pengujian fungsional dilakukan untuk memastikan fitur utama berjalan sesuai kebutuhan. Kedua, pengujian usability menggunakan System Usability Scale atau SUS untuk mengukur kemudahan penggunaan aplikasi. Bangor, Kortum, dan Miller (2020) menjelaskan bahwa SUS dapat digunakan untuk menilai apakah sebuah sistem berada pada tingkat kegunaan yang dapat diterima oleh pengguna. Dalam proposal, target skor SUS PANCARONA ditetapkan minimal 75 agar aplikasi tidak hanya berfungsi, tetapi juga nyaman digunakan.

Ketiga, efektivitas keputusan diukur menggunakan Career Decision Self-Efficacy Scale atau CDSE. Pengukuran ini penting karena tujuan PANCARONA bukan hanya menampilkan informasi lowongan, tetapi juga meningkatkan keyakinan pengguna dalam mengambil keputusan karier. Keempat, kualitas rekomendasi diuji menggunakan metrik Precision@10, yaitu menghitung proporsi rekomendasi yang relevan dari sepuluh hasil teratas. Dengan pengujian tersebut, PANCARONA diharapkan dapat dinilai bukan hanya dari tampilan, tetapi juga dari dampaknya terhadap proses pengambilan keputusan.

Sebagai karya inovatif, PANCARONA memiliki potensi untuk dikembangkan lebih jauh. Pada tahap awal, target pengguna difokuskan pada mahasiswa tingkat akhir dan fresh graduate di Bandung Raya, khususnya mahasiswa UNIKOM. Namun, dalam jangka panjang, sistem ini dapat diperluas untuk mahasiswa dari berbagai kampus, pencari kerja pemula, bahkan pelaku UMKM yang membutuhkan talenta sesuai kebutuhan bisnisnya. Dengan adanya sistem yang membantu mencocokkan kompetensi pencari kerja dengan kebutuhan industri, proses rekrutmen dapat menjadi lebih efisien.

PANCARONA juga relevan dengan semangat kewirausahaan digital. Dalam konteks kewirausahaan, produk inovatif tidak selalu berbentuk barang fisik. Aplikasi digital yang menyelesaikan masalah nyata juga termasuk bentuk karya kewirausahaan. PANCARONA berangkat dari masalah yang dekat dengan kehidupan mahasiswa, lalu mengubahnya menjadi peluang inovasi berbasis teknologi. Nilai bisnisnya muncul dari kemampuan aplikasi untuk membantu pengguna mengambil keputusan karier secara lebih terarah, sekaligus membuka peluang kerja sama dengan kampus, platform pelatihan, career center, dan pelaku industri.

Pada akhirnya, PANCARONA dikembangkan dari kesadaran bahwa fresh graduate tidak hanya membutuhkan lebih banyak informasi, tetapi membutuhkan informasi yang lebih terarah. Banyaknya lowongan kerja tidak selalu membuat seseorang lebih mudah memilih. Tanpa sistem pendukung yang tepat, banyak pilihan justru dapat menimbulkan kebingungan. Karena itu, PANCARONA hadir sebagai solusi yang menggabungkan teknologi rekomendasi, pengambilan keputusan multi-kriteria, dan pendekatan psikologis untuk membantu mahasiswa melangkah lebih percaya diri menuju dunia kerja.

Melalui pengembangan PANCARONA, tim kami berharap karya inovatif ini dapat menjadi kontribusi nyata dalam membantu mahasiswa tingkat akhir dan fresh graduate menghadapi tantangan karier. Aplikasi ini tidak dimaksudkan untuk menggantikan keputusan manusia, tetapi untuk membantu pengguna memahami pilihan dengan lebih jernih. Keputusan akhir tetap berada di tangan pengguna, tetapi proses menuju keputusan tersebut dapat dibuat lebih terarah, efisien, dan sesuai dengan potensi diri.

Penulis:
Nama: Nandyto Rizval Zilbran | NIM: 10123245
Jurusan: Teknik Informatika
Kelas: IF6

Referensi

Bangor, A., Kortum, P., & Miller, J. (2020). Determining what individual SUS scores mean. Journal of Usability Studies, 15(2), 78–95.

Bawden, D., & Robinson, L. (2020). Information overload: An overview. In Oxford Encyclopedia of Political Decision Making. Oxford University Press.

Brown, S. D., & Lent, R. W. (2020). Career Development and Counseling: Putting Theory and Research to Work. Wiley.

Burke, R. (2021). Hybrid recommender systems. In Recommender Systems Handbook. Springer.

Saaty, T. L., & Vargas, L. G. (2021). The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, Resource Allocation. RWS Publications.

Schwaber, K., & Sutherland, J. (2020). The Scrum Guide. Scrum.org.

Thaler, R. H., & Sunstein, C. R. (2021). Nudge: The Final Edition. Yale University Press.