Aplikasi Prediksi Gaji Bulanan Berbasis Web Menggunakan Ektrapolasi Linear - Shinta Puspasari; Dwi Asa Verano; Husnawati (JUPITER (Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer), 2026)
Informasi mengenai rata-rata gaji bersih bulanan di setiap provinsi di Indonesia masih sulit diakses secara cepat dan mudah dipahami oleh masyarakat, sehingga menyulitkan individu dalam memperkirakan kondisi ekonomi di daerah tertentu. Kondisi ini menjadikan pengembangan sistem prediksi gaji sebagai topik penelitian yang penting untuk mendukung pengambilan keputusan, baik bagi pencari kerja maupun pihak terkait lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan aplikasi prediksi gaji sebagai sistem prediksi rata-rata gaji bersih bulanan di Indonesia. Metode yang digunakan adalah ekstrapolasi linier dengan pendekatan metode Newton dan spline kubik Hermite, yang diimplementasikan dalam bahasa pemrograman PHP. Data historis gaji digunakan sebagai dasar perhitungan untuk menghasilkan nilai prediksi pada periode berikutnya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan nilai prediksi yang mendekati data aktual dengan nilai gaji rata – rata Rp. 2.631.791,88, nilai Mean Squared Error (MSE) sebesar 1.489 dan Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 38,59. Hasil ini menunjukkan bahwa metode yang diterapkan cukup efektif dan aplikasi prediksi gaji dapat dimanfaatkan sebagai alat bantu estimasi gaji yang informatif dan mudah digunakan.