Pemodelan Prediksi Alokasi Pagu Belanja Pegawai dengan Metode Neural Network dan Linear Regression - Rudi Hartono; Hendra Adi Saputra; Gandung Triyono (Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 2024)
Belanja Pegawai meupakan belanja rutin yang diterima Aparatur Sipil Negara (ASN) yang merupakan hak pegawai sebagai wujud penghargaan atau kompensasi atas tugas yang telah dilaksanakan untuk mendukung fungsi dan tugas unit organisasi pemerintah. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi alokasi pagu belanja pegawai tersebut dengan mengimplementasikan dan membandingkan kinerja algoritma Neural Network dan Linear Regression. Penelitian ini menggunakan rasio data pelatihan dan pengujian 90:10, 80:20 dan 70:30 dengan hasil pengujian menggunakan algoritma neural network mendapatkan nilai RMSE sebesar 1.528.548.203,391, 1.574.970.259,712, dan 1.502.955.371,784, sedangkan Linear Regression mendapatkan nilai RMSE sebesar 1.525.213.978,925, 1.612.945.104,455, dan 1.540.826.342,006. Berdasarkan hasil perbandingan pada rasio ideal data uji dan latih 80:20, dapat disimpulkan bahwa algoritma Neural Network dengan nilai RMSE 1.574.970.259,712 menunjukkan nilai kinerja yang lebih baik dari pada Linear Regression dengan nilai RMSE 1.612.945.104,455, diharapkan hasil tersebut dapat digunakan untuk membantu prediksi penyedian alokasi pagu belanja pegawai dimasa yang akan datang.