<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kepuasan kerja dan mengembangkan sebuah dashboard aplikasi web interaktif menggunakan pustaka Python Streamlit. Dashboard ini dirancang untuk memvisualisasikan dan menganalisis pengaruh lingkungan kerja dan kompensasi terhadap kepuasan kerja melalui implementasi model regresi linear. Dengan memanfaatkan dataset yang terdiri dari 32 observasi mengenai skor lingkungan kerja, kompensasi, dan kepuasan kerja, sebuah model regresi linear dikembangkan untuk memprediksi tingkat kepuasan kerja berdasarkan input pengguna untuk variabel lingkungan kerja dan kompensasi. Hasil analisis menunjukkan bahwa model mempunyai koefisien regresi dengan koefisien intersep 0.3309 dan koefisien prediktor masing-masing 0.5621. Koefisien prediktor ini menunjukkan bahwa kedua variabel ini memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap kepuasan kerja. Model ini memiliki Mean Squared Error (MSE) sebesar 0.0912, Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0.2704, menunjukkan performa yang baik dan koefisien determinasi (R-squared) sebesar 0.6851, menunjukkan bahwa model lebih baik dalam menjelaskan variasi data.. Uji signifikansi model menghasilkan nilai F sebesar 50.408 dengan p-value sebesar 4.28e-09, yang menunjukkan bahwa model secara statistik signifikan. Dashboard web dikembangkan dengan library streamlit dari python, menyediakan antarmuka yang intuitif bagi pengguna umum dengan mengunggah file data x-y. Aplikasi, dapat digunakan lebih 2 variabel independen x (prediktor) dan 1 dependen y. Aplikasi dapat mensimulasikan berbagai skenario kinerja karyawan dan memahami potensi dampak dari perubahan dalam lingkungan kerja kebijakan kompensasi terhadap tingkat kepuasan karyawan. Aplikasi web di link publik ini diharapkan dapat menjadi alat bantu praktis dalam pengambilan keputusan yang berbasis data untuk akuntabilitas penilaian kinerja karyawan, sekaligus penerapan hilirisasi penerapan regresi linear bagi lingkungan kerja nyata.]]>
Copyrights © 2026
