Nama : Bimasena Putra Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Sistem Penilaian Video Wawancara yang Adil tanpa Atribut Sensitif menggunakan MAG-BERT-ARL Pembimbing : Dr. Kurniawati Azizah, S.T., M.Phil. Dr. Candy Olivia Mawalim Sistem penilaian wawancara video otomatis telah mendapatkan perhatian dalam beberapa tahun terakhir karena kemudahan dan efisiensinya dalam menyaring kandidat. Namun, kekhawatiran mengenai keadilan telah muncul, terutama mengenai bias yang dapat merugikan demografi tertentu. Penelitian ini mengusulkan MAG-BERT-ARL, sebuah sistem penilaian wawancara video otomatis yang meminimalkan bias tanpa menggunakan atribut sensitif, seperti gender atau etnis, dengan memanfaatkan model multimodal MAG-BERT yang ditambah dengan Adversarially Reweighted Learning (ARL). Melalui eksperimen yang dilakukan pada kumpulan data Layanan Pengujian Pendidikan dan Kesan Pertama, efektivitas pendekatan ini dalam meningkatkan keadilan dan kinerja tanpa menggunakan atribut sensitif ditunjukkan, sebagaimana ditunjukkan oleh peningkatan dalam metrik seperti koefisien korelasi Pearson (hingga 0,17) dan presisi (hingga 0,39), serta equal accuracy yang berkurang (hingga 0,112). Temuan ini menggarisbawahi pentingnya mengintegrasikan teknik peningkatan keadilan seperti ARL dan menyoroti dampak memasukkan isyarat nonverbal terhadap keputusan perekrutan. Penelitian ini berkontribusi pada kemajuan sistem penilaian wawancara otomatis sekaligus memastikan keadilan. Kata kunci: Penilaian Video Wawancara Otomatis, Batasan Keadilan, Interpretabilitas Model, Pembelajaran Adversarial