TY  - THES
N2  - 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.
TI  - ANALISIS GAJI DATA SCIENCE BERDASARKAN PENGARUH VARIABEL PENGALAMAN DAN KEAHLIAN KERJA MENGGUNAKAN ALGORITMA XGBOOST
PB  - Universitas AMIKOM Yogyakarta
A1  - Arsyad, Ari Valdy Pratama
AV  - restricted
KW  - Data Science
KW  -  Gaji
KW  -  Pengalaman Kerja
KW  -  Keahlian Kerja
KW  -  XGBoost
Y1  - 2025/03/13/
UR  - https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/29824/
M1  - bachelor
ID  - universitasamikomyogyakarta29824
ER  -