Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.ittelkom-pwt.ac.id/index.php/dinda

## Journal of Dinda
Kelompok Keahlian Rekayasa Data Institut Teknologi Telkom  Purwokerto
Vol. 2 No. 2 (2022) 58 - 63
ISSN Media Elektronik: 2809-8064

## Prediksi Gaji Berdasarkan Pengalaman Bekerja Menggunakan Metode Regresi Linear
Muhammad Arif Saputra 1 , Nike Prasetyo 2 , Irsyad Zulfikar 3 , Teguh Rijanandi 4 , Faisal Dharma Adhinata 5 * 1,2,3,4,5 Software Engineering, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
1 19104012@ittelkom-pwt.ac.id, 2 19104068@ittelkom-pwt.ac.id, 3 19104040@ittelkom-pwt.ac.id, 4 19104008@ittelkom- pwt.ac.id, 5* faisal@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstract
Industry cannot be separated from the existence of human resources (HR). Although the industry has advanced and  modern  technology,  the  success  of  a  company  cannot  be  separated  from  the  services  of  superior  human resources. Thus, it is necessary for companies to pay attention to their workers. One of the efforts to improve the quality of human resources is by giving salaries based on work experience. When someone who has worked in a company for a long time, his salary will increase. This study is intended to analyze the prediction  of employee salaries  based  on  years  of  service.  In  this  study, the  testing  factor  uses  variable  (X)  as  a  trigger  factor  for  the variable (Y) consequences. The method used in this research is using the linear regression method. Then we used a questionnaire survey to 30 respondents as a data collection method.
Keywords: Salary, years of service, Linear Regression, prediction

## Abstrak
Industri tidak bisa dipisahkan dari adanya sumber daya manusia (SDM). Walaupun industri memiliki teknologi yang maju dan juga modern, namun berhasilnya suatu perusahaan tak lepas dari jasa para sumber daya manusia yang unggul. Dengan begitu perlu bagi perusahaan untuk memperhatikan para pekerjanya. Salah satu usaha untuk meningkatkan  mutu  SDM  yaitu  dengan  pemberian  gaji  berdasarkan  pengalaman  kerja.  Ketika  seseorang  yang sudah  lama  bekerja  di  suatu  perusahaan  maka  gajinya  akan  semakin  naik.  Penelitian  ini  ditujukan  guna menganalisis  prediksi  gaji  karyawan  berdasarkan  lama  tahun  bekerja.  Dalam  penelitian  ini  faktor  pengujianya menggunakan  variable  (X)  sebagai  faktor  pemicu  terhadap  variable  (Y)  konsekuensi.  Metode  yang  digunakan dalam riset ini yaitu menggunakan metode Regresi linier. Kemudian kami menggunakan survey kuesioner kepada 30 responden sebagai metode pengambilan data. Hasil yang didapatkan yaitu tingkat error MAE 2.05 yang mana sangat bagus.

## Kata kunci: Gaji,masa kerja,Regresi Linear, prediksi
© 2022 Jurnal DINDA

## 1. Pendahuluan
Sumber  daya  manusia  merupakan  factor  paling terpenting  dalam  menentukan  berhasil  tidaknya  suatu pekerjaan  dalam  suatu  organisasi  atau  perusahaan  [1]. Di  era  globalisasi,  persaingan  antar  pelaku  usaha semakin sulit di bidang perdagangan maupun jasa, dan perusahaan  perlu  meningkatkan  kinerjanya  di  segala bidang,  termasuk  keuangan,  sumber  daya  alam, teknologi,  dan  sumber  daya  manusia.  Sudah  memiliki keuangan yang kuat, bahan baku yang murah, teknologi
terkini  dan  didukung  oleh  sistem  manajemen  yang memadai.  Tanpa  adanya  sumber  daya  manusia  yang memadai,  semua  faktor  produksi  tidak  dapat mendukung tercapainya tujuan perusahaan.
Dalam  hal  ini  Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  sebagai salah  satu  komponen  yang  berperan  penting  bagi perusahaan, memiliki peran krusial terhadap terwujudnya  suatu  tujuan  perusahaan  karena  Dalam mewujudkan tujuan yang optimal tentunya perusahaan memerlukan tenaga suatu karyawan [2].
Muhammad Arif Saputra 1 , Nike Prasetyo 2 , Irsyad Zulfikar 3 , Teguh Rijanandi 4 , Faisal Dharma Adhinata 5 Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 2 (2022) 58 – 63
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
Gaji  dapat  berpengaruh  terhadap  antusias  kinerja karyawan, dikarenakan gaji sendiri merupakan motivator  yang  kuat.  maka  dari  itu,  setiap  perusahaan wajib  memperhatikan  upah  beserta  tunjangan  sosial yang diharapkan dari karyawannya [3].
Penggajian  adalah  salah  satu  kegiatan  yang  paling berpengaruh  untuk  melancarkan  suatu  operasional proyek,  dalam  mendukung  karyawannya.  Sistem penggajian  merupakan  salah  satu  yang  berpengaruh dalam  kesejahteraan  tenaga  kerja  sehingga  harus diperhatikan  oleh  suatu  perusahaan  dalam  rangka mencapai suatu tujuan [4]. Pemberian  gaji  yang  sesuai akan  memberikan  dampak    yang  sangat    memotivasi pegawai    dalam    pengajaran  dan    selalu    besikap profesionalisme [5].
Sistem  penghitungan  gaji  pada  karyawan    harus  di rumuskan  supaya  dapat  membayar  gaji  karyawan dengan jumlah yang sesusai, menyiapkan data yang akan di  gunakan  untuk  mengambil  sebuah  keputusan  oleh setiap  perusahaan,  misalnya  dalam  menetapkan  suatu tunjangan  kesehatan,  duka  cita  karyawan,  tunjangan dalam  keselamatan,  jumlah  pensiun  atau  tunjangan lainnya [6].
Untuk  mencapai    tujuan    dalam  suatu  organisasi  yang telah   ditargetkan diperlukan  adanya prestasi kerja  dan gaya    kepemimpinan.  Prestasi  kerja  karyawan  adalah dapat memberikan kontribusi lebih dalam melaksanakan  tugas  dan  tanggung  jawab  serta fungsinya sebagai karyawan di perusahaan [7].
Tingkat  honor  yang  terbilang  cukup  rendah  dapat berdampak pada turunya
produktifitas pekerja,kebalikannya gaji yang cukup dapat menunjang produktifitas  pekerja.  Tinggi  rendahnya  honor  yang diterima  karyawan  dapat  mencerminkan  tingkat kepedulian  pegawai,dan  tingkat  kepedulian  terhadap pegawai sangat berpengaruh pada semangat melaksanakan  kegiatan  perusahaan.  Besar  maupun rendahnya  suatu  honor  bergantung  pada  pangkat seorang  pegawai.  lantaran  honor  adalah  sumber semangat pendorong untuk karyawan pada membuatkan talenta  &  kemampuannya.  Gaji  yang  sinkron  akan menciptakan  kinerja  karyawan  sebagai  lebih  baik  dan memadai, kebalikannya waktu honor sinkron menggunakan  yg  diharapkan,  maka  kinerja  karyawan juga dapat turun [1].
Secara  umum,  produktivitas  didefinisikan  sebagai kinerja individu yang berhasil dari suatu pekerjaan, dan produktivitas  karyawan  adalah  pekerjaan  yang  digapai individu  dalam  menyelesaikan  target  yang  diberikan guna  menggapai  tujuan  perusahaan.  pekerja  harus produktif  untuk  melakukan  pekerjaannya  dengan  baik,
sehingga mereka mampu mencapai tujuan.maka dari itu, produktivitas  karyawan  dapat  mempengaruhi  kinerja industri secara menyeluruh.[8]

## 2. Metode Penelitian
Diagram  alur  dari  riset  ini  ditunjukkan  pada  gambar  1 dibawah ini.

## Gambar 1. Flowchart Alur Riset
1. Mulai: Awalan
2. Pengumpulan  data:  Pengumpulan  data  ini menggunakan responsi
3. Prediksi  gaji  pegawai:  memprediksi  gaji pegawai dengan metode regresi linear
4. Menghitung  gaji:  menggunakan  metode sederhana regresi linear
5. Pembahasan:  membahasa  spesifikasi  gaji  dan menyimpulkan hasil apa yang di dapat
Muhammad Arif Saputra 1 , Nike Prasetyo 2 , Irsyad Zulfikar 3 , Teguh Rijanandi 4 , Faisal Dharma Adhinata 5 Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 2 (2022) 58 – 63
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
6. Pembuatan  laporan:  membuat  laporan  dari hasil pembahasan tersebut
7. Selesai: akhir

## 2.1. Pengumpulan Data
Data gaji dan pengalaman yang kami peroleh dari survei data  yang  valid  menggunakan  google  form  yang  telah kami sebar kepada responden adalah seperti berikut.
Tabel 1. Data gaji dan pengalaman Nama Pengalaman Kerja Gaji M.Slamet Mulyadi 3.3 Tahun 4 juta Suhendra 3 Tahun 4 juta Muhamad rizki sekhrul yusuf 1 Tahun 1 juta Rizki 3 Tahun 3 juta Arif rohazi 2 Tahun 2 juta Rina Nur Rahma 2 Tahun 3 juta Mellyanti 3.3 Tahun 4 juta Aurellia 3.2 Tahun 4 juta Wilna Wulandari 3 Tahun 4 juta Willy ade saputra 2 Tahun 2 juta Anisa nur Rohmah 1 Tahun 5 Juta Nuriyatussya'ban 1 Tahun 1 Juta Muhamad Faiq Abdul Aziz 2 Tahun 1 Juta Agus wantoro 5 Tahun 3.750.000 Eep sugianto 3 Tahun 2.100.000 Wardani 1 Tahun 3 juta Ali imron 2 Tahun 2.800.000 Fadhil 6 Tahun 4.150.000 Waridin 9 Tahun 2.765.821 Aminudin 7 Tahun 5.000.000 Dewanti 1 Tahun 3,6 Juta Wulandari 2 Tahun 3.250.000 Hamdan 28 tahun 3.929.526 Otong 2 Tahun 2,5 Juta Arhan rahman 3 Tahun 5 Juta Rizki anugerah 2 Tahun 4 Juta Alam 2 Tahun 2.310.000 Anggi 4 Tahun 3.200.000
Rizki 3 Tahun 2 juta
Fadli
2 Tahun 3 juta

## 2.2. Prediksi dengan Regresi Linear
Regresi linier sederhana adalah teknik akuisisi data yang menganalisis hubungan antara variabel  pemicu (X) dan variabel  hasil  (Y)  [9].  Sebuah  pemicu  biasanya dilambangkan  dengan  huruf  X  atau  kadang  disebut sebagai variabel prediktor, dan variabel hasil dilambangkan  dengan  huruf  Y  atau  kadang  disebut sebagai  variabel  jawaban.  Cara  menyelesaikan  suatu masalah  dengan  menggunakan  regresi  linier  sederhana dapat digambarkan dengan menggunakan diagram alir di bawah ini.[10].

## Gambar 2. Penyelesaian menggunakan metode regresi linear sederhana
Dalam  melakukan  prediksi  perlu  adanya  tahapan sebelum  memperkirakan  hasil  prediksi,  tahapannya seperti yang di sudah dilihat pada gambar 1. Untuk awal kita  memasukkan  data  gaji  karyawan  dan  data pengalaman bekerja karyawan, setelah itu tentukan data mana  yang  akan  dijadikan  variabel  X  dan  variabel  Y.
Muhammad Arif Saputra 1 , Nike Prasetyo 2 , Irsyad Zulfikar 3 , Teguh Rijanandi 4 , Faisal Dharma Adhinata 5 Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 2 (2022) 58 – 63
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
Untuk  kasus  ini,  data  gaji  karyawan  akan  berperan sebagai variabel pemicu (X) dan data pengalaman kerja sebagai  variabel  konsekuensi  (Y). Tahapan selanjutnya yaitu menjumlah hasil dari a dan b dengan menggunakan rumus dibawah :
𝑎 = (∑ 𝑥 2 ) (∑ 𝑦) − (∑ 𝑥𝑦)(∑ 𝑥) 𝑛(∑ 𝑥 2 ) − (∑ 𝑥) 2 (1)
Keterangan :
a = konstanta
b = koefisien regresi
y = variabel konsekuensi atau variabel response
x = variabel pemicu atau variabel predictor
n = jumlah data
∑y = jumlah data y ∑x = jumlah data x ∑xy = jumlah data xy
ketika  sudah  mengetahui  nilai  a  dan  b,  langkah berikutnya adalah memasukkan nilai tersebut  ke dalam rumus :

## Y = a + bX
Lalu  kita  dapat  menggunakan  rumus  diatas  untuk mendapatkan perkiraan hasil prediksi.
2.3. Mean Absolute Error
Perhitungan tingkat error untuk memperkirakan jumlah gaji  karyawan  berdasarkan  pengalaman  menggunakan Mean Absolute Error (MAE). MAE merupakan metode untuk  menguji  keakuratan  hasil  peramalan  yang  sudah dilakukan.  Nilai  MAE  menunjukkan  kesalahan  absolut rata-rata antara nilai aktual dan prediksi [11]. Persamaan MAE sebagai berikut :
MAE(y, 𝑦 1 ) = 1 𝑛 ∑ 𝑛 𝑖 = 1 |yi - 𝑦 1 𝑖 |
Keterangan :
N = banyaknya data
Yi = data aktual
y’I = data ramalan
3.   Pembahasan
3.1. Penghitungan mengunakan linear regression
3.1.1. Menghitung X 2 , XY dan total
Tabel 2. Perhitungan hasil X 2 , XY dan Total
Pengalaman Kerja X Gaji Y X 2 XY 3,8 4 14,44 15,2 3 4 9 12 1 1 1 1 3 3 9 9 2 2 4 4 2 3 4 6 3,3 4 10,89 13,2 3,2 4 10,24 12,8 3 4 9 12 2 2 4 4 1 5 1 5 1 1 1 1 2 1 4 2
5 3,8 25 19
3 2,1 9 6,3 1 3 1 3 2
2,8 4 5,6 6 4,2 36 25,2
(2)
(3) (4)
Muhammad Arif Saputra 1 , Nike Prasetyo 2 , Irsyad Zulfikar 3 , Teguh Rijanandi 4 , Faisal Dharma Adhinata 5 Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 2 (2022) 58 – 63
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
9 2,8 81 25,2 7 5 49 35
1 3,6 1 3,6 2 3,3 4 6,6 28
4 784 112 2 2,5 4 5 3 5 3 15 2 4 4 8 2 2
4 4 4 3 16 12 3 2
9 6 2 3
4 6
Setelah membangun kumpulan data berdasarkan metode penelitian yang diusulkan, kami menghitung angka a dan b  untuk  mendapatkan  hasil  model  regresi  linier. Selanjutnya ini merupakan cara menghitung nilai a dan b untuk penghitungan gaji berdasarkan pengalaman.
3.1.2. Menghitung nilai a dan b
Hitung nilai a dan b berdasarkan rumus
a = (94,6)( 1119,57 )−( 112,3 )( 394,7 ) 30( 1119,57 )−( 112,3 ) 2
a = 105.911,322− 44.324,81 33.587,1 − 12.611,29 = 61.587,112 20.975,81 a = 2,936 b = 30( 394,7 )−( 112,3 )( 94,6 )
30( 1119,57 )−( 112,3 ) 2
b = 11.841 − 10.623,58
33.587,1 − 12.611,29 = 1.217,42
20.975,81
b = 0,0580
Setelah  menjumlah  a  dan  b,  tahap  selanjutnya  adalah melakukan  prediksi  dengan  mensubstitusikan  point  a dan b pada metode regresi linier. Yaitu, Y = a + b X, di mana  a  adalah  titik  potong,  b  adalah  kemiringan  titik potong,  dan  X  adalah  eksponen  waktu  atau  jumlah periode.
3.1.3. Buat Model Persamaan Regresi Linear
Untuk persamaan regresi liniear bisa dilihat dibawah ini
Y = 2,936 + 0,0580 X
3.1.3. Lakukan Prediksi
Kita akan prediksi jumlah gaji berdasarkan pengalaman seseorang  jika  pengalaman  seseorang  per  10  tahun kedepan  sebesar  5.5  jt  (Variabel  X)  .  Maka  jika menggunakan rumus menjadi.
Y = 2,936+ 0,0580(5.500.000)
Y = 319.002,936 = 319.003
3.1.4 Pengujian Tingkat Keakuratan dan Error
Langkah  selanjutnya  adalah  mengukur  kinerja  model prediktif  Anda  menggunakan  beberapa  metode  untuk mengukur tingkat keakuratan dan error.
MAE(y, 𝑦 1 ) = 1 𝑛 ∑ 𝑛 𝑖 = 1 |yi - 𝑦 1 𝑖 |
Keterangan :
N = banyaknya data
Yi = data aktual y’I = data ramalan
Tabel 3. Perhitungan hasil X 2 , XY dan Total
Data Aktual Data Prediksi y’- y’i 4 2,936 1,631 4 1 3 1 0 1 3 0 3 2 0 2 3 1 2 4 0,7 3,3 4 0,8 3,2 4 1 3
2 0 2 5 4 1 1 0 1
1 1 0 3,8 1,2 2,7 2,1 0,9 1,1 3 2 1 (5)
Muhammad Arif Saputra 1 , Nike Prasetyo 2 , Irsyad Zulfikar 3 , Teguh Rijanandi 4 , Faisal Dharma Adhinata 5 Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 2 (2022) 58 – 63
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
2,8 0,8 2 4,2 1,8 2,6
6,2 2,8 3,4 5 2 3 3,6 2,6 1
3,3 1,3
2 4 2,4 1,6
2,5 0,5 2 5 2 3 4 2
2
2 0 2 3 1 2 2 1 1 3 0 3 4 1 3 4 1 3 1 1 0 Total 61,531 MAE 2,051033333
Pada  tabel  diatas  tingkat  error  dari  metode  MAE menunjukkan nilai 2,051033333 yang didapat dari total y’- y’i/y’ dibagi 30.

## 4.   Kesimpulan
Di  antara  penelitian  yang  sudah  diselesaikan,  Metode yang kita pakai dalam penelitian ini ialah analisis regresi linear  yang  telah  berhasil  memprediksi  gaji  setiap karyawan.  Metode  peramalan  regresi  linier  dapat menghasilkan  prediksi  yang  sangat  kecil.berdasarkan penelitian  di  atas  menyimpulkan  bahwa  penghitungan gaji dengan metode regresi linear menghasilkan tingkat eror  dari  metode  MAE  sebesar  2,051033333  yang  di dapat dengan rumus y’- y’i/y’ dibagi 30. Pada penelitian selanjutnya diharapkan akan dihasilkan MAE yang lebih baik,  dan  tidak  ada  prediksi  hasil  MAE  dengan  hasil kelas yang buruk.

## Daftar Rujukan
[1] J. Penelitian, P. S. Humaniora, L. Nasution, and R. N.  Ichsan,  “GAYA  KEPEMIMPINAN  KEPALA SEKOLAH  TERHADAP  KINERJA  GURU,”
2020.
[2] J.  Aplikasi  Manajemen  dan  Inovasi  Bisnis,  I. Ratnasari,  A.  Mahmud,  and  P.  Studi  Manajemen Sekolah Tinggi Imu Ekonomi KertanegaraMalang, “Pengaruh  Gaji  dan  Insentif  terhadap  Kinerja Karyawan  Bagian  Produksi  PT.  Uniplastindo Interbuana Pandaan,” [Online]. Available: http://jurnal.stiekma.ac.id/index.php/JAMIN, 2020.
[3] Accessed  [Online],  10  June  2022,  “115589-ID- analisis-pengaruh-gaji-dan-tunjangan-kes”. 2022.
[4] H.  Kurniawan,  W.  Apriliah,  I.  Kurniawan,  and  D. Firmansyah,
“PENERAPAN METODE WATERFALL DALAM PERANCANGAN SISTEM  INFORMASI  PENGGAJIAN  PADA SMK BINA KARYA KARAWANG 1.”, 2020.
[5] S.  Seto  and  J.  Merdja,  “Pengaruh  Pemberian  Gaji terhadap Motivasi Kerja dan Profesionalisme Guru Honor,” PEDAGOGIKA, vol. 11, pp. 42–48, 2020.
[6] N. H. Ramadhani, N. Indriyani, and S. Tinggi Ilmu Ekonomi  YPUP  Makassar,  “PEMBAYARAN GAJI  KARYAWAN  YANG  SESUAI  SISTEM DAN  PROSEDUR  STUDI  KASUS  PT.  TASPEN (PERSERO) KANTOR CABANG UTAMA MAKASSAR,” 2020.
[7] Yolanda, O. Lubis, F. Susanti, S. Tinggi, I. Eknomi, and " Kbp, “PENGARUH GAYA KEPEMIMPINAN DAN KOMPENSASI TERHADAP  PRESTASI  KERJA  KARYAWAN
(Studi  pada  PT  JAPFA  COMFEED  INDONESIA (JCI) Tbk Devisi Fam 1 Padang).”, 2021.
[8] R.  Nabawi,  “Pengaruh  Lingkungan  Kerja, Kepuasan Kerja dan Beban Kerja Terhadap Kinerja Pegawai,”  Maneggio:  Jurnal  Ilmiah  Magister Manajemen, vol. 2, no. 2, pp. 170–183, Sep. 2019.
[9] Putra,  Janur  Syah,  Rima  Dias  Ramadhani,  and Auliya Burhanuddin. "Prediksi Harga Saham Bank Bri  Menggunakan  Algoritma  Linear  Regresion Sebagai  Strategi  Jual  Beli  Saham."  Journal  of Dinda: Data Science, Information Technology, and Data Analytics 2.1, 1-10, 2022.
[10] Dosen STIKOM Uyelindo, J. Perintis Kemerdekaan -Kayu  Putih,  P.  Katemba,  and  R.  Koro  Djoh, “PREDIKSI  TINGKAT  PRODUKSI  KOPI MENGGUNAKAN REGRESI LINEAR.”, 2020.
[11] A.  Suryanto,  A.  Muqtadir,  and  S.  Artikel, “PENERAPAN  METODE  MEAN  ABSOLUTE
ERROR (MEA) DALAM ALGORITMA REGRESI LINEAR UNTUK PREDIKSI
PRODUKSI PADI Info Artikel : ABSTRAK,” no. 1, p. 11, 2019.