File1_12240168_Muhammad Rizki Beurata

File1_12240168_Muhammad Rizki Beurata

• By Beurata, Muhammad Rizki; Wijaya, Erhan Agung; Muslimah;
• S1 - Teknik Informatika
• 16
• 150

ABSTRAK

 

Muhammad Rizki Beurata (12240168), Erhan Agung Wijaya (12240181), Muslimah (12240164), Sistem Penggajian Online dengan Prediksi Anggaran Berbasis Machine Learning pada MTs Irsyadul Athfal Depok

 

Perkembangan teknologi informasi menuntut institusi pendidikan untuk mengelola administrasi secara lebih efektif, efisien dan akurat. Salah satu aspek administrasi yang memiliki peran penting adalah sistem penggajian tenaga pendidik. MTs Irsyadul Athfal Depok masih menerapkan sistem penggajian dan absensi secara manual, sehingga berpotensi menimbulkan kesalahan pencatatan, keterlambatan pelaporan, serta kesulitan dalam merencanakan anggaran gaji di masa mendatang. Oleh karena itu, tujuan penulisan tugas akhir ini adalah merancang dan mengimplementasikan sistem penggajian online berbasis web yang terintegrasi dengan fitur prediksi anggaran gaji guna meningkatkan efisiensi operasional dan akurasi perencanaan keuangan sekolah. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah System Development Life Cycle (SDLC) dengan model Waterfall, yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi dan pengujian. Sistem dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL, serta menerapkan algoritma Machine Learning Regresi Linear Sederhana untuk memprediksi anggaran gaji berdasarkan data historis. Kontribusi penelitian ini terletak pada integrasi sistem penggajian operasional dengan fitur prediksi anggaran dalam satu platform berbasis web. Hasil analisis menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mengotomatisasi proses absensi, perhitungan gaji, pembuatan laporan, serta penyediaan slip gaji digital secara akurat dan transparan. Kesimpulannya, sistem penggajian online dengan prediksi anggaran ini dapat mengurangi kesalahan administrasi, meningkatkan efisiensi kerja, serta membantu pihak manajemen MTs Irsyadul Athfal Depok dalam pengambilan keputusan perencanaan anggaran gaji.

Kata Kunci: sistem penggajian, sistem informasi berbasis web, machine learning, regresi linear sederhana, prediksi anggaran.

ABSTRACT

 

Muhammad Rizki Beurata (12240168), Erhan Agung Wijaya (12240181), Muslimah (12240164), Online Payroll System With Budget Prediction Based On Machine Learning At MTs Irsyadul Athfal Depok

 

The rapid development of information technology requires educational institutions to manage administrative processes more effectively, efficiently and accurately. One crucial administrative aspect is the payroll system for teaching staff. MTs Irsyadul Athfal Depok still applies a manual payroll and attendance system, which may cause data recording errors, reporting delays and difficulties in future salary budget planning. Therefore, this final project aims to design and implement a web-based online payroll system integrated with a salary budget prediction feature to improve operational efficiency and financial planning accuracy. The system development method used is the System Development Life Cycle (SDLC) with the Waterfall model, which consists of requirements analysis, system design, implementation and testing stages. The system is developed using PHP as the programming language and MySQL as the database and it applies the Simple Linear Regression Machine Learning algorithm to predict salary budgets based on historical data. The main contribution of this study is the integration of daily payroll operations with budget prediction features within a single web-based platform. The analysis results show that the developed system successfully automates attendance management, salary calculation, report generation and digital salary slip distribution accurately and transparently. In conclusion, the proposed online payroll system with budget prediction reduces administrative errors, improves work efficiency and supports managerial decision-making for salary budget planning at MTs Irsyadul Athfal Depok.

Key Word: Payroll System, Web-Based Information System, Machine Learning, Simple Linear Regression, Budget Prediction.

• Katakunci sistem informasi, analisis, prediksi, web program, absensi
• URL http://
• Penerbit STMIK Nusa Mandiri, Jakarta DKI Jakarta

REFERENSI

DAFTAR PUSTAKA

[1] Shadiq Jafar and Keivin, “Sistem Informasi Penggajian Guru Berbasis ,” Mhs. Bina Insa., vol. 4, no. 2, pp. 205–214, 2020.

[2] R. Rahman, A. Sudiarjo, and Y. Sumaryana, “Prediksi Upah Minimum Provinsi 10 Tahun Kedepan Dengan Menggunakan Model Polynomial Regression,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 8, no. 4, pp. 7666–7673, 2024, doi: 10.36040/jati.v8i4.9889.

[3] E. Aditiawati and R. D. Parashakti, “Pengaruh Kompensasi, Beban Kerja dan Motivasi Terhadap Kinerja Karyawan,” Revenue Lentera Bisnis Manaj., vol. 1, no. 04, pp. 171–180, 2023, doi: 10.59422/lbm.v1i04.90.

[4] A. Trisna and E. Guridno, “Pengaruh Kompensasi, Motivasi, Dan Lingkungan Kerja Terhadap Kinerja Karyawan PT. Saiba Cipta Selaras Kota Jakarta Selatan,” Oikonomia J. Manaj., vol. 17, no. 2, p. 127, Aug. 2021, doi: 10.47313/oikonomia.v17i2.1276.

[5] T. Sinatti, D. Prasetya, A. Rohman, A. Sugiarto, A. F. Daru, and B. Very, “Prediksi Gaji Berdasarkan Masa Kerja Menggunakan Metode Regressi Linier Salary Prediction Based on Years of Service Using the Linear Regression Method Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi,” pp. 1–12, 2024.

[6] Danang Prabowo, “Sistem Informasi Penggajian Pada Perusahaan Berbasis Web,” J. Mhs. Sist. Inf., vol. 6, no. 2, pp. 170–177, 2025, doi: 10.24127/jmsi.v6i2.8983.

[7] S. Masripah and R. R. Az-Zahra, “Perbandingan Pencatatan Data Keuangan Usaha Dagang Menggunakan Teknik Manual dan Penginputan Zahir Accounting,” JAIS - J. Account. Inf. Syst., vol. 2, no. 01, pp. 01–09, 2022, doi: 10.31294/jais.v2i01.1281.

[8] I. A. F. Faiz Zamzami , Nabella Duta Nusa, Sistem Informasi Akuntansi. UGM Press, 2021.

[9] T. Penulis, BUKU AJAR PENGANTAR SISTEM INFORMASI. [Online]. Available: www.buku.sonpedia.com

[10] “Analisis & Perancangan Sistem Informasi.”

[11] Sigit et al, Buku Monograf Digitalisasi Sistem Informasi Penggajian Lembaga Amil Zakat. 2025. [Online]. Available: https://penerbitmafy.com/wp-content/uploads/2025/03/BUKU-MONOGRAF-DIGITALISASI-SISTEM-INFORMASI-PENGGAJIAN-LEMBAGA-AMIL-ZAKAT-rev.pdf

[12] T. Limbong, S. Penerbit, and Y. K. Menulis, “Pemrograman Web Dasar.”

[13] M. Ardhiansyah and D. Pratama, “Aplikasi Forecasting: Memahami Konsep Least Square dan Parabolik Melalui Studi Kasus Praktis,” pp. 1–23, 2024.

[14] A. Aditya Permana et al., Machine Learning. 2023. [Online]. Available: www.globaleksekutifteknologi.co.id

[15] J. Teguh Santoso and Mk. Migunani, Sistem Berorientasi Obyek dengan UML. 2021. [Online]. Available: https://penerbit.stekom.ac.id/index.php/yayasanpat/article/view/158/180

[16] B. Hartono, Cara Mudah dan Cepat Sistem Informasi. 2021.

[17] L. P. Sumirat, D. Cahyono, Y. Kristyawan, and S. Kacung, Dasar-dasar Rekayasa perankat lunak. 2021. [Online]. Available: www.madzamedia.co.id

[18] E. Kedua, “Buku Ajar BASIS DATA.” [Online]. Available: www.medsan.co.id

[19] F. Jannah, M. Muhasshanah, and A. Baijuri, “Aplikasi penggajian guru dan karyawan Madrasah Tsanawiyah Nurul Khoiroh berbasis web,” J. Inf. Syst. Appl. Dev., vol. 2, no. 1, pp. 42–50, 2024, doi: 10.26905/jisad.v2i1.11966.

[20] P. Choirina, A. Nikmah, and B. N. Tasaufi, “Rancang Bangun Sistem Informasi Penggajian Guru dan Karyawan Berbasis Website Studi Kasus MTs. Mamba’ul Jadid,” vol. 1, no. 1, pp. 42–50, 2022.

[21] F. Nathalia Rosiana, N. Anggraini, and J. Subrata, “Sistem Aplikasi Penggajian Karyawan Dan Guru Di Smk Al-Amiriyah Lebaksiu Berbasis Website,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 9, no. 4, pp. 6460–6467, 2025, doi: 10.36040/jati.v9i4.14141.

[22] Y. M. Djaksana and A. Kurniawan, “PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENGGAJIAN BERBASIS WEB MENGGUNAKAN FRAMEWORK LARAVEL PADA PT. ANUGERAH KARYA CIPTA.”

[23] D. Harianto Siahaan, A. Iza Feroza, and M. Alif Khadafi, “Perancangan Sistem Informasi Penggajian Karyawan Pada Pt. Gunung Moria Mega Prima Jakarta Barat,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 9, no. 4, pp. 6524–6530, 2025, doi: 10.36040/jati.v9i4.14134.

[24] C. Esterlita, M. Nona Dince, and P. Libu Lamawitak, “ANALISIS SISTEM AKUNTANSI PENGGAJIAN GURU DAN TENAGA KEPENDIDIKAN (Studi Kasus SD Katolik 001 Lela 1),” Account. UNIPA - J. Akunt., vol. 3, no. 1, pp. 130–148, 2024, doi: 10.59603/accounting.v3i1.231.

[25] R. C. Wewengkang, Z. Tirta Nugraha, and A. M. Armera, “Prediksi Gaji Karyawan dengan Machine Learning Menggunakan Teknik Linear Regression dan Decision Tree,” 2025, [Online]. Available: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/semnaslit

[26] A. Hidayah, “Implementasi Machine Learning Dengan Metode Regresi Linear Untuk Prediksi Gaji Karyawan Berdasarkan Masa Kerja,” vol. 2, no. 1, pp. 1–7, 2025, doi: 10.25126/Rister.

[27] Y. T. Matbouli and S. M. Alghamdi, “Statistical Machine Learning Regression Models for Salary Prediction Featuring Economy Wide Activities and Occupations,” Inf., vol. 13, no. 10, Oct. 2022, doi: 10.3390/info13100495.