Model Prediksi Perhitungan Gaji Karyawan Menggunakan Algoritma Decision Tree dengan Google Colab - Vegadinata, Elsye; Fitriasih, Fitriasih (Insect (Informatics and Security): Jurnal Teknik Informatika, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi perhitungan gaji karyawan menggunakan algoritma Decision Tree yang diimplementasikan dengan Google Colab. Data simulasi sebanyak 100 sampel dibangkitkan menggunakan Python dengan variabel kinerja, lembur, absensi, dan tunjangan sebagai prediktor, serta total gaji sebagai target. Data dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji. Hasil analisis menunjukkan bahwa kinerja merupakan faktor dominan dengan korelasi 0.875 terhadap gaji, sedangkan absensi memiliki korelasi negatif sebesar -0.053. Model Decision Tree mencapai akurasi 90%, precision 88.89%, dan recall 88.89% dengan confusion matrix [[10,1],[1,8]]. Penelitian ini membuktikan bahwa algoritma Decision Tree efektif untuk memprediksi gaji karyawan berbasis kinerja dan dapat diimplementasikan dengan mudah menggunakan Google Colab. Penelitian ini masih menggunakan data simulasi sehingga perlu validasi lebih lanjut dengan data riil perusahaan.