Implementasi Machine Learning Prediksi Gaji Pekerjaan Perusahaan Rintisan Menggunakan Algoritma Random Forest Dan Framework Flask (Studi Kasus : Pekerjaan Pada Website Techinasia.Com)

Abstract

Indonesia merupakan negara yang memiliki perkembangan teknologi yang sangat pesat karena memiliki 2193 perusahaan rintisan pada tahun 2019, terbanyak kelima di dunia. Menurut Kementrian Komunikasi dan Informatika, Indonesia memiliki kebutuhan sembilan juta talenta digital pada tahun 2030 untuk mewujudkan visi Indonesia menjadi ekonomi digital terkuat di Asia Tenggara. Meningkatnya kebutuhan pekerja di sektor teknologi membuat persoalan lain yaitu menentukan besaran gaji yang sesuai bagi pekerja maupun perusahaan sesuai dengan beban dan tanggung jawab pekerjaannya. Sehingga penulis membuat suatu penelitian yang dapat membantu dalam memprediksi besaran gaji di perusahaan rintisan sesuai dengan kriteria dan jenis pekerjaan di Indonesia seperti nama pekerjaan, ukuran perusahaan, tipe industri, pengalaman kerja, dan besaran gaji. Untuk memprediksi besaran gaji maka digunakan suatu metode Machine Learning yaitu algoritma Random Forest dengan parameter tuning menggunakan SearchGridCV dengan hasil RMSE dari data testing sebesar 3.243.109. Model yang telah dibuat selanjutnya di deploy dengan framework flask di python dan di implementasikan ke website dengan Heroku.