ANALISIS DATA PEGAWAI UNTUK MEMPREDIKSI GAJI BERDASARKAN FAKTOR-FAKTOR SPESIFIK DENGAN PENDEKATAN MACHINE LEARNING - Ramadhan, Bachtiar; Firdaus, Diash; Adiningrum, Nur Tri Ramadhanti (Naratif (Jurnal Nasional Riset, Aplikasi Dan Teknik Informatika), 2023)
Perusahaan tidak dapat dipisahkan dari tenaga kerjanya. Salah satu faktor yang memengaruhi kemajuan perusahaan adalah kinerja karyawannya. Menyediakan gaji yang sesuai merupakan salah satu faktor penting untuk meningkatkan kinerja tenaga kerja. Sayangnya, pengembangan perusahaan saat ini tidak memiliki media keputusan untuk memprediksi gaji karyawan berdasarkan kualitas data. Studi ini bertujuan untuk menentukan prediksi gaji karyawan berdasarkan faktor-faktor tertentu. Dalam studi ini, faktor-faktor yang diuji termasuk variabel independen berupa Usia, Tingkat Jabatan, Total Tahun Bekerja, dan Tahun di Perusahaan. Kemudian variabel dependen adalah Pendapatan Bulanan. Dalam melakukan prediksi gaji karyawan terdapat beberapa Teknik analisis, Teknik analisis data yang digunakan adalah analisis regresi linier multivariat. Output aplikasi untuk hasil prediksi gaji karyawan akan ditampilkan dalam bentuk web. Pengujian model dilakukan dengan Uji f (ANOVA), R-Squared, Linearitas, Normalitas, Multikolinearitas, Autokorelasi dan Homoskedatisitas. Berdasarkan uji validitas, nilai akurasi 0,909 menunjukkan bahwa MonthlyIncome dipengaruhi oleh faktor independen (Age, YearsAtCompany) sebesar 0,909 atau 90,9%. Nilai sisa dari akurasi tersebut adalah 0,091 atau 9,1% yang artinya MonthlyIncome dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak diketahui sebesar 9,1%. Model yang dibuat berhasil melewati semua uji pada tahap validasi model, sehingga dapat disimpulkan bahwa model yang dibuat dapat bekerja dengan baik untuk memprediksi gaji karyawan. Visualisasi data dari hasil model prediksi gaji karyawan dapat digunakan menjadi bentuk aplikasi berbasis web base dengan menggunakan framework Django. Dengan aplikasi tersebut, admin dapat melakukan prediksi gaji karyawan dengan mudah dan dengan cepat.