Jurnal Rister
Vol 2 No 1 (2025): Jurnal RISTER : Riset Sistem Cerdas

Implementasi Machine Learning Dengan Metode Regresi Linear Untuk Prediksi Gaji Karyawan Berdasarkan Masa Kerja

Ismail, Ismail (Unknown)
Hidayah, Ainun (Unknown)



Article Info

Publish Date
28 May 2025

Abstract

Permasalahan yang muncul di perusahaan PT. Zhafran Putra Utama Kabupaten Soppeng adalah masih banyak karyawan yang sudah lama bekerja namun tidak mendapatkan kenaikan gaji. Hal ini terjadi karena perusahaan tersebut belum memiliki model atau cara untuk menentukan atau memprediksi besaran gaji yang diterima karyawan berdasarkan pengalaman lama bekerja atau masa kerja. Untuk mengetahui besaran gaji yang diterima karyawan berdasarkan lama bekerja dapat diatasi dengan menggunakan penerapan teknologi sistem cerdas yaitu machine learning. Teknologi machine learning dapat bekerja dengan baik apabila menggunakan metode tertentu sesuai dengan kasus yang akan diselesaikan. Pada kasus prediksi besaran gaji karyawan berdasarkan lama bekerja akan digunakan metode regresi linear sederhana. regresi linier sederhana adalah hubungan secara linear antara satu variabel independen (X) dengan variabel dependen (Y). Hasil implementasi Sistem machine learning dengan metode regresi linear untuk prediksi gaji karyawan berdasarkan masa kerja pada PT. Zhafran Putra Utama Kabupaten Soppeng didapatkan hasil prediksi bahwa dengan lama waktu mengbdi karyawan selama 15 tahun maka diprediksi mendapatkan gaji karyawan sebesar 16700000. dan lama waktu mengbdi karyawan selama 20 tahun maka diprediksi mendapatkan gaji karyawan sebesar 21373.500

Copyrights © 2025






Journal Info

Abbrev

home

Publisher

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Library & Information Science

Description

Jurnal RISTER : Riset Sistem Cerdas adalah lembaga jurnal yang diterbitkan oleh Universitas Lamappapoleonro yang memiliki disiplin ilmu komputer. Jurnal RISTER : Riset Sistem Cerdas didirikan pada tahun 2024 dengan tujuan sebagai wadah untuk mempublikasikan penelitian dosen, Mahasiswa, Peneliti. ...