Arsyad, Ari Valdy Pratama (2025) ANALISIS GAJI DATA SCIENCE BERDASARKAN PENGARUH VARIABEL PENGALAMAN DAN KEAHLIAN KERJA MENGGUNAKAN ALGORITMA XGBOOST. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (2MB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (192kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (502kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (350kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (579kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (81kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (188kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Sourcecode - 21.11.4042.zip Restricted to Repository staff only Download (302kB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi.pdf Restricted to Repository staff only Download (646kB) |
Abstract
Data Science adalah bidang ilmu yang berfokus pada kemampuan menganalisis data, pemrograman, dan pemahaman untuk mengolah data berskala besar maupun kecil menjadi informasi yang dapat diambil keputusannya. Seiring meningkatnya permintaan data scientist dalam berbagai industri membuat perbedaan gaji yang signifikan, baik dipengaruhi beberapa faktor seperti pengalaman dan keahlian kerja. Kedua faktor tersebut sangat mempengaruhi gaji data science, sehingga dilakukan analisis gaji data science dengan metode ensemble learning Extreme Gradient Boosting. Dalam Penelitian analisis gaji data science peneliti menggunakan metode penelitian eksperimental. Pengumpulan data dilakukan melalui observasi terkait gaji data science berupa dataset didapatkan di Kaggle. Data dianalisis menggunakan Algoritma Extreme Gradient Boosting. Penelitian ini menjelaskan pengalaman dan keahlian kerja memiliki pengaruh signifikan terhadap gaji data scientist. Dalam proses analisis, peneliti melakukan 6 tahapan mulai dari pengumpulan data sampai dengan tahapan evaluasi data untuk memprediksi gaji data science berdasarkan pengaruh pengalaman dan keahlian kerja. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu profesional di bidang data science untuk penelitian lebih lanjut.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Data Science, Gaji, Pengalaman Kerja, Keahlian Kerja, XGBoost | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 005 Pemrograman komputer, program dan data | ||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 02 May 2025 07:37 | ||
| Last Modified: | 02 May 2025 07:37 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/29824 |
Actions (login required)
 |
View Item |