Mengenal Regresi Linear, Model Prediksi Liabilitas Imbalan Kerja

Regresi linear adalah salah satu metode yang dapat digunakan untuk memperhitungkan liabilitas imbalan kerja. Dengan menggunakan model prediksi regresi linear, perusahaan dapat mengestimasi pengeluaran liabilitas secara lebih akurat, sehingga tidak membebani kesehatan keuangan usaha.

Setiap karyawan tentunya bekerja untuk melaksanakan tugas yang diberikan oleh perusahaan. Maka dari itu, sudah menjadi kewajiban bagi perusahaan untuk memberikan imbalan kerja yang sesuai dan sepantasnya. Mengingat imbalan kerja termasuk sebagai liabilitas, perusahaan harus memperhitungkan pengeluaran liabilitas secara matang. Penerapan regresi linear sebagai metode prediksi ini membantu perusahaan dalam membuat perhitungan yang lebih terstruktur dan terprediksi, memastikan kesejahteraan karyawan sekaligus menjaga stabilitas finansial perusahaan.

Dalam pembahasan berikut, terdapat penjelasan seputar liabilitas imbalan kerja beserta cara kerja model prediksi regresi berbentuk linear. Mari simak dengan saksama.

Pengertian Liabilitas Imbalan Kerja

Liabilitas imbalan kerja adalah akun utang atau beban yang terdiri atas imbalan-imbalan nan berhak diterima karyawan dan ditanggung oleh perusahaan. Beberapa jenis imbalan kerja yang termasuk liabilitas bagi suatu entitas, antara lain, imbalan kerja jangka pendek, imbalan kerja jangka panjang, imbalan pasca kerja, dan pesangon PKK (Pemutusan Kontrak Kerja).

Memahami Pengertian dan Pentingnya Regresi Linear

Model yang juga disebut regresi linier ini adalah sebuah metode analisis berbasis statistik yang dipakai untuk memprediksi korelasi antara dua atau lebih variabel. Variabel yang dimaksud terbagi menjadi dua kategori, yaitu variabel bebas atau independen (X) dan variabel terikat atau dependen (Y).

Konsep regresi dicetuskan pertama kali oleh Sir Francis Galton (1822–1911). Ilmuwan asal Inggris ini menggunakan regresi untuk menganalisis korelasi antara tinggi badan seorang ayah dengan tinggi anak laki-lakinya.

Analisis yang dilakukan Galton memberikan wawasan tentang tinggi badan anak lelaki yang cenderung kembali ke nilai rata-rata populasi manusia setelah sekian generasi, atau disebut juga sebagai “regresi”. Artinya, seorang ayah yang berbadan tinggi cenderung memiliki anak lelaki yang lebih pendek darinya. Sebaliknya, ayah yang bertubuh pendek cenderung mempunyai anak lelaki yang lebih tinggi.

Berhubungan dengan kegiatan perusahaan, regresi linier sangat penting untuk memprediksi banyak hal. Mulai dari mengevaluasi tren, memperkirakan penjualan, menganalisis pengaruh perubahan harga, mempertimbangkan risiko, hingga memprediksi imbalan kerja.

Cara Kerja Regresi Linear dalam Memprediksi Imbalan Kerja

Imbalan kerja dapat diprediksi menggunakan model regresi linier berdasarkan beberapa hal, seperti golongan jabatan, tingkat jabatan, pendidikan, durasi kerja, kompetensi, ataupun pengalaman kerja.

Sebagai contoh, Anda ingin memprediksi imbalan kerja berdasarkan pengalaman. Berikut langkah-langkah yang perlu diterapkan:

  1. Pertama-tama, kumpulkanlah data yang diperlukan, seperti nama, gaji, dan pengalaman karyawan, terlebih dahulu melalui survei.
  2. Gunakan regresi linier sederhana yang memosisikan X sebagai variabel prediktor dan Y sebagai variabel konsekuensi. Terkait contoh kasus yang ingin diselesaikan, berarti X adalah gaji, sedangkan Y adalah pengalaman kerja. Jadi, rumus yang digunakan adalah

Y = a + bX

  1. Untuk mengetahui nilai a dan b, gunakan rumus berikut:

a = \frac{(\sum x^2)(\sum y) - (\sum xy)(\sum x)}{n(\sum x^2) - (\sum x)^2}

a = konstanta
b = koefisien regresi
y = variabel konsekuensi atau variabel jawaban
x = variabel prediktor atau variabel pemicu
n = jumlah data
∑y = jumlah data y
∑x = jumlah data x
∑xy = jumlah data xy

  1. Perhitungkan pula tingkat eror menggunakan rumus MAE (Mean Absolute Error):

\text{MAE}(y, y^1}) = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |y_i - y^1_i|

n = jumlah data
yi = data aktual
y1i = data prediksi

  1. Jika nilai a dan b sudah diketahui, tinggal hitung menggunakan model persamaan regresi linier di poin no. 2. Kemudian, hitung pula tingkat keakuratan data dengan rumus MAE.

Demikian pembahasan seputar regresi linear, model yang digunakan untuk memprediksi liabilitas imbalan kerja. Dengan menggunakan model tersebut, perusahaan tidak hanya dapat memprediksi pengeluaran untuk manfaat karyawan dari waktu ke waktu, tetapi juga bisa menghindarkan perusahaan dari risiko-risiko kerugian yang berhubungan dengan imbalan kerja di masa depan. Semoga artikel kali ini bermanfaat bagi Anda.

No comment

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *