http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Fuzzy Mamdani untuk Pemerataan Gaji Karyawan

## Fuzzy Mamdani for Equality of Employee Salary
1 Panji Rangga Adzan Fajar Fakharudin*, 2 Donny Avianto
1,2 Informatika, Fakultas Sains & Teknologi, Universitas Teknologi Yogyakarta Jalan Ring Road Utara, Mlati Krajan, Sumberadi, Kec. Mlati, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55284 *e-mail: panji.5200411475@student.uty.ac.id
( received : 21 Oktober 2023, revised : 25 Oktober 2023, accepted : 29 Oktober 2023)

## Abstrak
Setiap pekerjaan di warung kopi memiliki gaji. Gaji merupakan suatu bentuk pengakuan atau imbalan atas hasil yang dicapai. Gaji sering juga disebut dengan upah, yaitu imbalan atas jasa yang diberikan secara teratur kepada karyawan. Fuzzy memiliki beberapa metode salah satunya adalah Fuzzy Mamdani yang  digunakan  untuk  membuat  inferensi  atau  mengambil  sebuah  keputusan  terbaik  dalam  sebuah permasalahan yang memiliki nilai ketidakpastian. Pada tahun 1975, Ebrahim Mamdani mengusulkan metode  Fuzzy  Mamdani.  Fuzzy  Mamdani  merupakan  metode  yang  menggunakan  kaidah  linguistik serta  mempunyai  algoritma  fuzzy  sehingga  dapat  dianalisis  secara  matematis  dan  mudah  dipahami. Nilai input kriteria lama kerja  8, pengalaman 8, dan tanggungan  4. Output berdasarkan perhitungan Fuzzy  Mamdani,  pegawai  tersebut  mendapat  gaji  sebesar  Rp  2.21  juta.  Hasil    penelitian  ini menunjukkan  bahwa  pendapatan  upah  yang  ditawarkan  Warkop  IN`DA  kepada  karyawannya  sudah baik dan tidak jauh dari upah minimum warung kopi tersebut. Ketiga variabel ini mempunyai pengaruh yang besar terhadap hasil akhir perhitungan. Sistem yang  dibuat cukup baik karena hasil  MAE sebesar 0.567 dan hasil  MAPE sebesar 36.720%.
Kata kunci: Fuzzy Mamdani, Gaji, Inferensi, Logika Fuzzy.

## Abstract
Every job in a coffee shop has a salary. Salary is a form of recognition or imbalance for the results achieved. Salary is often also called wages, which is an imbalance in the services provided regularly to employees.  Fuzzy  has  several  methods,  one  of  which  is  Fuzzy  Mamdani  which  is  used  to  make inferences or take the best decision in a problem that has subtle values. In 1975, Ebrahim Mamdani proposed the Fuzzy Mamdani method. Fuzzy Mamdani is a method that uses linguistic rules and has a fuzzy algorithm so that it can be explained mathematically and is easy to understand. The input values for the criteria for length of work are 8, experience 8, and dependents 4. The output is based on Fuzzy Mamdani's  calculations,  the  employee  gets  a  salary  of  IDR  2.21  million.  The  results  of  this  study research that the wage income offered by Warkop IN`DA to its employees is good and not far from the minimum wage of the coffee shop. This third variable has a big influence on the final calculation results. The system created is quite good because the MAE result is 0.567 and the MAPE result is 36.720%.
Keywords: Fuzzy Mamdani, Salary, Inference, Fuzzy Logic.

## 1 Pendahuluan
Suatu perusahaan, instansi ataupun sejenisnya akan memberikan sebuah gaji sebagai apresiasi atau kinerja atas pekerjaan seorang karyawan. Kelemahan perusahaan-perusahaan baru adalah tidak adanya cara perhitungan gaji yang merata. Gaji merupakan kompensasi kerja yang harus dibayar dalam waktu yang tetap, gaji juga dapat diartikan sebagai upah yang harus diterima oleh pekerja dalam wujud benda seperti uang berdasarkan waktu tertentu. Gaji merupakan salah satu faktor pendukung dalam kinerja para karyawan untuk selalu memberikan kemampuan terbaik yang dimiliki untuk perusahaan. Sehingga untuk itu diharapkan adanya sebuah sistem atau program perhitungan gaji yang sederhana namun lebih kompleks  [1].  Kriteria  yang  dapat  digunakan  untuk  perhitungan  gaji  adalah  lama  kerja  karyawan, pengalaman dan tanggungan. Penerapan metode yang diterapkan pada penelitian ini adalah logika fuzzy (fuzzy  logic).  Metode  fuzzy  banyak  digunakan  untuk  mengolah  data  yang  memiliki  unsur ketidakpastian.  Terbukti  beberapa  penelitian  yang  menggunakan  metode  fuzzy  decision  making memiliki kinerja sangat baik [2]. Metode yang digunakan merupakan metode Mamdani, karena metode ini memiliki output atau hasil yang dikeluarkan berbentuk nilai yang tegas. Solusi dari permasalahan sistem  penggajian  karyawan  dengan  membuat  sebuah  program  menggunakan  fuzzy  logic  untuk menghitung pemerataan gaji karyawan.
Penelitian ini memiliki tujuan untuk menciptakan sebuah sistem perhitungan gaji karyawan agar lebih  merata  dan  akurat  dengan  menggunakan  Fuzzy  Mamdani.  Dengan  demikian  penelitian  ini memiliki hasil yang ingin dicapai yaitu perusahaan mampu menentukan gaji yang merata agar tidak ada lagi permasalahan pemberian gaji yang tidak adil di dalam perusahaan tersebut.

## 2 Tinjauan Literatur
Untuk menunjang proses selama penelitian ini dilakukan, peneliti mampu menjelaskan beberapa konsep tinjauan pustaka dan teori penelitian sehingga pada penelitian ini bisa tersusun secara baik serta sistematis yang sesuai pada kebutuhan yang diharapkan di penelitian ini.
Penelitian  tentang  rekomendasi  kenaikan  gaji  karyawan  menggunakan  metode  fuzzy  tsukamoto dengan  permasalahan  berupa  besaran  gaji  dosen  yang  menggunakan  fuzzy  tsukamoto  dalam menentukan besaran gaji. Hasil pengujian yang didapatkan dalam penelitian ini berupa besaran bonus yang  hasilnya  cukup  bervariatif  tergantung  dari  hasil  perhitungan  rules  sebanyak  50  dengan  nilai masukan terdiri dari tujuh variabel [3].
Penelitian  tentang  pengembangan  sebuah  sistem  yang  melakukan  penentuan  gaji  dengan menggunakan  Fuzzy  Mamdani  max-min  dengan  permasalahan  penentuan  gaji  pegawai.  Hasil  dari pengujian  yang  didapatkan  dari  hasil  penerapan  metode  max-min  yang  diuji  dengan  menggunakan matlab sehingga membuat keputusan penentuan gaji lebih objektif [4].
Peneltian  tentang  penentuan  gaji  per  bulan  untuk  karyawan  menggunakan  implementasi  fuzzy tsukamoto dengan permasalahan penentuan gaji bulanan karyawan berdasarkan tingkat pendidikan dan jumlah  jam  kerja.  Hasil  dari  penelitian  ini  berdasarkan  dengan  kriterianya  yaitu  pendidikan  terakhir yang  ditempuh  yaitu  SMA  dan  bekerja  dalam  waktu  kerja  yaitu  32  jam  per  minggunya  adalah  Rp. 1.850.000 hasil ini didapatkan karena nilai perhitungan sebelumnya dengan cara diubah menjadi angka puluhan  yang  dihasilkan  dari  membagi  angka  tersebut  dengan  100.000,  maka  upah  yang  harusnya didapat melalui perhitungan fuzzy tsukamoto harus dikalikan dengan 100.000 [5].
Penelitian  tentang  penerapan  metode  fuzzy  tsukamoto  untuk  mendukung  keputusan  dalam menentukan  besar  gaji  karyawan  pada  hotel  grand  antares  dengan  permasalahan  pengadaan  sistem perhitungan  bonus  karyawan.  Hasil  dari  pengujian  berdasarkan  alternatif  3  karyawan  yang menunjukkan  bahwa  dari  ketiga  karyawan  tersebut  ternyata  karyawan  2  yang  mendapatkan  predikat pertama dengan bonus gaji paling tinggi [6].
Penelitian tentang penerapan metode fuzzy tsukamoto dan mamdani untuk menentukan bonus gaji karyawan pada PT. Indonesia. Pengujian yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan perhitungan skor MAE dan MAPE. Penelitian ini mengungkapkan bahwa skor MAE dan MAPE yang dihasilkan dari nilai prediksi tsukamoto lebih baik dari mamdani dengan nilai MAE mencapai 6.406 dan MAPE 29.577 [7].
Penelitian tentang penarapan fuzzy inference mamdani untuk sistem penunjang keputusan dalam penetapan besar insentif dengan permasalahan penentuan besar insentif berupa bonus tahunan untuk
karyawan.  Hasil  dari  pengujian  yang  didapatkan  dalam  penelitian  ini  berupa  grafik  insentif  dari karyawan yang dihitung menggunakan 31 rule dan mempunyai output 3 MF [8].
Penelitian tentang rancangan untuk sistem informasi penggajian karyawan memakai metode fuzzy tuskamoto  dengan  permasalahan  keakuratan  dalam  mengetahui  nilai  bonus  karyawan  PT.  Olew Plasindo  Jaya.  Hasil  dari  pengujian  ditentukan  berdasarkan  masa  kerja  dan  gaji  bersih  dan  akan mengeluarkan output hasil [9].
Penelitian tentang analisi kedisiplinan dan komunikasi dalam peningkatan prestasi kerja karyawan menggunakan Fuzzy Mamdani dengan permasalahan pembangunan sistem penilaian untuk pencapaian kinerja  karyawan  pada  PT.  Universal.  Hasil  dari  pengujian  yang  didapatkan  dari  penelitian  ini menunjukkan hasil peningkatan prestasi kerja karyawan dengan nilai komunikasi yang berada 86.8 dan kedisiplinan  76.5  mendapatkan  predikat  memuaskan  untuk  meningkatkan  prestasi  kerja  karyawan dengan nilai 77.7 [10].
Penelitian  tentang  penentuan  kelayakan  peminjaman  koperasi  warga  bina  karya  menggunakan fuzzy tsukamoto  dengan permasalahan menentukan kelayakan peminjaman dari suatu koperasi. Hasil dari  pengujian  yang  didapatkan  adalah  aplikasi  atau  sistem  yang  bisa  menentukan  kelayakan  untuk peminjaman warga Bina Karya pada koperasi KPRI yang mempunyai variabel berjumlah 5 yang terdiri dari  penghasilan,  lama  menjadi  anggota,  sisa  pinjaman  sebelumnya,  jumlah  pinjaman  dan  jumlah angsuran [11].
Penelitian  tentang  penggunaan  fuzzy  tsukamoto  dan  sugeno  dalam  menentukan  harga  sepeda motor dengan permasalahan penelitian yaitu menentukan harga yang tepat untuk menjual sepeda motor bekas.  Hasil  dari  pengujian  yang  didapatkan  bahwa  hasil  penerapan  kedua  metode  untuk  harga  jual motor  dibandingkan  menggunakan  MAE  dan  MAPE  dengan  hasil  sugeno  yang  lebih  baik  dari tsukamoto dengan nilai 3.2% [12].
Penelitian  tentang  penerpapan  fuzzy  overlay  untuk  menentukan  lokasi  sementara  tempat pembuangan sampah di Kabupaten Semarang dengan permasalahan dinas yang mengalami hambatan untuk  menetapkan  lokasi  pembangunan  tempat  pembuatan  sampah.  Hasil  dari  pengujian  ditentukan berdasarkan kriteria yang ada pada penelitian tersebut dan berhasil menghasilkan overlay yang baik dan cocok untuk dijadikan tempat pembuangan sampah yang bersifat sementara dengan nilai output yaitu 4 [13].
Penelitian  tentang  penentuan  alat  kontrasepsi  pada  program  keluarga  berencana  dengan menggunakan implementasi fuzzy inference system dengan permasalahan pencocokan alat kontrasepsi untuk  digunakan  oleh  akseptor.  Hasil  dari  pengujian  pada  penelitian  ini  menggunakan  beberapa parameter yang terdiri dari umur, frekuensi sanggama, status kesehatan, efektivitas, harga dan jangka waktu.  Pada  penelitian  ini  memiliki  hasil  perhitungan  korelasi  spearman  yaitu  0.606  yang  termasuk dalam kategori kuat [14].
Penelitian tentang logika fuzzy untuk menganalisis minat peserta didik dalam mengikuti kegiatan ekstrakurikuler  komputer  dengan  permasalahan  sekolah  memiliki  hambatan  dalam  mengukur  minat siswa  dalam  mengikuti  kegiatan  ekstrakurikuler  komputer.  Hasil  dari  pengujian  dari  penelitian  ini memakai  4  variabel  yang  terdiri  dari  perasaan  siswa,  perhatian  siswa,  ketertarikan  siswa  dan keterlibatan siswa. Pada penelitian ini mempunyai hasil yang menunjukkan bahwa nilai ketegasan 38 yang  masuk  dominan  output  tidak  berminat.  Hasil  tersebut  membuat  pihak  sekolah  mampu mempertimbangkan pelaksanaan ekstrakurikuler komputer [15].
Berdasarkan  pada  penelitian  sebelumnya  tentang  perhitungan  gaji  karyawan  memakai  metode tsukamoto, berbeda pada penelitian sebelumnya pada penelitian ini memakai metode mamdani. Pada penelitian lainnya hanya memfokuskan penentuan gaji dan bonus karyawan, sedangkan penelitian ini merujuk kepada pemerataan gaji karyawan. Tujuannya dalam penelitian yang diharapkan adalah pihak perusahaan dapat melakukan pemerataan gaji yang seadil-adilnya sesuai dengan kriteria sehingga tidak terjadi permasalahan antar karyawan yang merasa tidak adil dengan karyawan lainnya.

## 3 Metode Penelitian
Gambar 1 merupakan bagan dari alur penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini. Penelitian ini mempunyai  alur  yang  berawal  dari  pengumpulan  data,  analisis  kebutuhan,  desain  sistem,  dan implementasi. Adapun alur penelitian ini bertujuan untuk menunjang keberhasilan dalam penyelesaian penelitian ini.

## Gambar 1. Metode Penelitian
Penelitian yang dilakukan menggunakan data karyawan yang berasal dari Warkop IN’DA, data ini merupakan data yang telah tercatat selama 1 bulan terakhir. Data ini didapatkan secara langsung dari pemilik warkop. Setelah data terkumpul, selanjutnya dilakukan analisis kebutuhan untuk mendapatkan data yang bersih agar bisa di implementasikan ke dalam sistem perhitungan gaji menggunakan metode Fuzzy Mamdani. Kemudian, penelitian ini menggunakan beberapa desain sistem yaitu diagram konteks, data flow diagram (DFD), flowchart. Entity relationship dan desain antar muka. Tahap implementasi merupakan tahap dalam merealisasikan desain yang sudah dibuat menjadi nyata berbasis web dengan menggunakan bahasa pemrograman python. Tools yang digunakan yaitu software visual studio code yang  digunakan  untuk  pembuatan  kode  python  yang  diperlukan  untuk  membuat  sistem  perhitungan Fuzzy Mamdani. Kemudian google chrome yang digunakan untuk menampilkan hasil dari sistem yang telah dibuat. Untuk hardware yang digunakan memiliki processor yaitu Intel Core™ i5-, RAM 8 GB dan kapasitas penyimpanan 512 GB SSD.
Pengumpulan data Analisis kebutuhan Desain sistem Implementasi

## 4 Hasil dan Pembahasan
Pada Tabel 1 berisikan tentang data karyawan pada warkop IN’DA yang nantinya akan dijadikan sebagai  kriteria  dan  inputan  di  dalam  sistem  pemerataan  jumlah  gaji  karyawan  menggunakan metode Fuzzy Mamdani
Tabel 1. Data Karyawan NO Nama Karyawan  Lama Kerja Tanggungan (ANAK) Gaji (Juta Rupiah) 1. SALMAN 7 TAHUN 4 3.00 2. SRYWAHYUNI 8 TAHUN 4 2.50 3. MUH. DANDI 6 TAHUN 0 2.00 4. VEREL 3 BULAN 0 1.50 5. IMAM 2 BULAN 0 1.50 6. ANCA 2 TAHUN 0 1.50 7. FANDI 7 BULAN 0 1.50 8. MITA 1 BULAN 0 1.20
Rumus-rumus yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 5 rumus :
Rumus Fuzzyfikasi yang dicari tinggi : µ𝑥 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 = 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 (1)
Rumus Fuzzyfikasi yang dicari rendah :
µ𝑥 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ = 𝑏 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 (2)
Fuzzy Operator AND: 𝜇𝐴 ∩ 𝐵(𝑥) = min(𝜇𝐴, 𝜇𝐵), ∀𝑥 ∈ 𝑋
(3)
Fuzzy Agregasi jika hasil akhir rule banyak : 𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 = 𝑏 − 𝑥 𝑏 − 𝑎 (4)
Fuzzy Agregasi jika hasil akhir rule sedikit : 𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 = 𝑥−𝑎 𝑏 − 𝑎 (5)
Mamdani Center of Gravitiy:
𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 = ∑ 𝑐𝑟𝑖𝑠𝑝∗𝑓𝑢𝑧𝑧𝑦
∑ 𝑓𝑢𝑧𝑧𝑦
(6)
Rumus  (1)  merupakan  rumus  yang  digunakan  dalam  mencari  nilai  variabel  yang  tinggi  dengan  x merupakan nilai yang sudah ditetapkan, nilai a merupakan batas nilai bawah, dan b merupakan batas nilai  atas  untuk  µ[x]  merupakan  fungsi  keanggotaan.  Rumus  (2)  merupakan  rumus  yang  digunakan dalam mencari nilai variabel rendah dengan x merupakan nilai yang sudah ditetapkan, nilai a merupakan batas nilai bawah, dan b merupakan batas nilai atas untuk µ[x] merupakan fungsi keanggotaan. Setelah,
rumus  sebelumnya  sudah  diproses  maka  rumus  (3)  yang  merupakan  fuzzy  operator  AND  memiliki fungsi untuk melakukan irisan dari himpunan fuzzy dengan nilai minimum dari nilai fungsi keanggotaan yang  didapatkan.  Rumus  (4)  digunakan  setelah  rumus  sebelumnya  yang  merupakan  fuzzy  operator AND telah di eksekusi, nilai dari rumus tersebut akan di lakukan proses agregasi clipped membership yang memiliki 2 rumus untuk hasil akhir rule banyak dan sedikit. Keterangan dari rumus (4) α-predikat merupakan nilai dari fuzzy operator AND, x merupakan nilai yang di cari, a merupakan nilai bawah dan b merupakan nilai atas. Rumus (5) merupakan rumus yang menentukan hasil akhir Fuzzy Mamdani dengan menggunakan mamdani center of gravity, nilai crisp merupakan nilai yang didapatkan setelah melakukan  fuzzy  agregasi  kemudian  dikalikan  dengan  nilai  α-predikat  yang  didapatkan  di  fuzzy operator AND lalu di bagi dengan nilai α-predikat.

## Implementasi WEB
Hasil  penelitian  yang  dilakukan  merupakan  sistem  penerapan  yang  menggunakan  metode  Fuzzy Mamdani untuk pemerataan jumlah gaji karyawan. Sistem ini dibangun menggunakan HTML, Python dan  Flask.  Pembuatan  prototipe  ini  melalui  beberapa tahap,  yaitu  tahap  halaman  utama,  tahap  input data, serta tahap perhitungan gaji karyawan. Berikut merupakan implementasi pada setiap tahapnya.
Tampilan home ini merupakan halaman utama  atau halaman beranda dari Website Sistem Pemerataan Jumlah  Gaji  Karyawan  Menggunakan  Fuzzy  Mamdani.  Halaman  tersebut  memiliki  fungsi  untuk menampilkan informasi tentang website ini. Adapun Tampilan Home seperti Gambar 2:

## Gambar 2. Tampilan Utama
Ketika  user  mengklik  tombol  start  atau  mengklik  bagian  data  maka  user  akan  dibawa  ke  tampilan berikutnya yaitu tampilan perhitungan. Tampilan hitung merupakan sebuah tampilan di mana user dapat memasukkan  nilai-nilai  kriteria  yang  menjadi  sebuah  tolak  ukur  dari  perhitungan  karyawan  yang nantinya akan diproses dan menghasilkan output besarnya gaji karyawan yang dapat diberikan kepada karyawan tersebut.
Volume 13, Nomor 1, Januari 2024: 305-314                                                                                                            e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Adapun Tampilan Hitung seperti Gambar 3:

## Gambar 3. Tampilan Hitung
Setelah user memasukkan nilainya dan mengklik tombol submit, maka akan ditampilkan besaran gaji yang  akan  dibayarkan  kepada  karyawan  sesuai  dengan  nilai  kriteria  yang  dimasukkan  pengguna. Setelah  perhitungan  selesai,  maka  user  bisa  melihat  grafik  dari Fuzzy  Mamdani pada  bagian  menu Graph. Adapun untuk Tampilan Graph seperti Gambar 4:
Gambar 4. Tampilan Graph
Volume 13, Nomor 1, Januari 2024: 305-314                                                                                                            e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Hasil dari perhitungan :
Tabel 2. Hasil Output Sistem NO Nama Karyawan Lama Kerja Tanggungan Pengalaman  Gaji 1. SALMAN 7 TAHUN 4 ANAK 7 TAHUN Rp. 2.100.000 2. SRYWAHYUNI 8 TAHUN 4 ANAK 8 TAHUN Rp. 2.100.000 3. MUH. DANDI 6 TAHUN 0 ANAK 6 TAHUN Rp. 2.190.000 4. VEREL 3 BULAN 0 ANAK 3 BULAN Rp. 2.050.000 5. IMAM 2 BULAN 0 ANAK 2 BULAN Rp. 2.010.000 6. ANCA 2 TAHUN 0 ANAK 2 TAHUN Rp. 2.010.000 7. FANDI 7 BULAN 0 ANAK 7 BULAN Rp. 2.100.000 8. MITA 1 BULAN 0 ANAK 1 BULAN Rp. 2.000.000
Hasil penelitian yang telah dilakukan seperti Tabel 2 di atas, peneliti menguji kualitas sistem dengan menggunakan MAE dan MAPE. Mean absolute error (MAE) yaitu sebuah metode yang mampu menghitung  nilai  rata-rata  dari  kesalahan  (tidak  menghiraukan  tanda  positif  atau  negatifnya). Mean absolute percentage error (MAPE) yaitu sebuah metode yang mampu menghitung rata-rata kesalahan mutlak yang dikalikan dengan nilai 100% yang menghasilkan angka secara persentase dan dapat dipakai jika ukuran variabel yang di prediksikan sangat menentukan akurasi.
Hasil dari nilai MAPE bisa ditafsirkan ke dalam 4 kategori yaitu <10% = sangat akurat, 10- 20% = baik, 20-50% = wajar, >50% = tidak akurat.
Perhitungan MAE dan MAPE menggunakan nilai gaji dari data yang telah didapatkan dan nilai gaji  dari  output  sistem.  Dengan  perhitungan  yang  dilakukan  menggunakan  data  gaji  dan  output  gaji pada Tabel 3 sistem sebagai berikut.
Tabel 3. Gaji dan Hasil Output Sistem Gaji (Juta) Hasil Output Sistem (Juta) 3 2.21 2.5 2.21 2 2.19 1.5 2.05 1.5 2.01 1.5 2.01 1.2 2.10 1.2 2.00
Volume 13, Nomor 1, Januari 2024: 305-314                                                                                                            e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Perhitungan MAE :
MAE = ∑ |𝑋𝑡−𝐹𝑡| 𝑛 Keterangan : Xt = Nilai prediksi (sistem) Ft = Nilai aktual (data) n = Jumlah data
MAE = (2.21−3)+(2.21−2.5)+(2.19−2)…..+(1.2−2) 8 MAE = 0.567
Perhitungan MAPE : MAPE = 1 𝑛 ∑ |𝑋𝑡−𝐹𝑡| 𝐹𝑡 𝑛 𝑡=1 𝑥 100
Keterangan : Xt = Nilai aktual (data) Ft = Nilai prediksi (sistem) n = Jumlah data
MAPE = ( 3−2.21 2.21 )+( 2.5−2.21 2.21 )+( 2−2.19 2.19 )…..+( 1.2−2 2 )
8 𝑥100
MAPE = 36.720 %
Dari hasil perhitungan MAE dan MAPE, dapat disimpulkan bahwa sistem yang telah dibuat oleh  peneliti  cukup  baik.  Hasil  perhitungan  MAE  menunjukkan  angka  0.567  dan  hasil  perhitungan MAPE  sebesar  36.720%,  sistem  dinilai  baik  jika  hasil  perhitungan  MAE  dan  MAPE  semakin  kecil maka akan semakin baik sistemnya.

## 5 Kesimpulan
Pada  penelitian  ini  menunjukkan  hasil  output  gaji  yang  diberikan  oleh  warkop  IN’DA  kepada karyawannya sudah baik dan tidak jauh dari upah atau gaji minimum warkop. Ketiga variabel sangat berpengaruh terhadap hasil perhitungan akhir. Penelitian ini sudah menggunakan rule yang baik, jika rule  ditambahkan  lebih  dari  8  rule  maka  hasil  yang  didapatkan  bisa  lebih  baik  lagi.  Aplikasi  yang digunakan  mampu  digunakan  dengan  baik  serta  tidak  ada  kendala  saat  menjalankannya.  Jika  user menginputkan nilai dari batas yang ada di dalam sistem maka hasil tidak akan keluar. Dan user hanya bisa menginputkan angka, jika user memasukkan selain angka seperti huruf atau simbol maka sistem tidak akan merespons. Sistem yang telah dibuat cukup baik karena hasil dari MAE = 0.567 dan hasil dari MAPE = 36.720%.

## Referensi
[1]  A.  Mahfud,  “Penentuan  Gaji  Karyawan  Menggunakan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan Metode  Fuzzy  Mamdani” Https://Medium.Com/ ,  vol.  02,  no.  01,  2016,  [Online].  Available: https://medium.com/@arifwicaksanaa/pengertian-use-case-a7e576e1b6bf.
[2]  P.  Apriyanto,  “Implementasi  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Dalam  Merekomendasi  Persentase Kenaikan  Gaji  Karyawan” Molecules ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–12,  2020,  [Online].  Available: http://clik.dva.gov.au/rehabilitation-library/1-introduction-
rehabilitation%0Ahttp://www.scirp.org/journal/doi.aspx?DOI=10.4236/as.2017.81005%0Ahttp:// www.scirp.org/journal/PaperDownload.aspx?DOI=10.4236/as.2012.34066%0Ahttp://dx.doi.org/ 10.1016/j.pbi.201.
[3]  V. Y. P. Ardhana, E. A. M. Sampetoding, D. T. Kumoro, and N. Alamsyah, “Model Berbasis Fuzzy Tsukamoto  Untuk  Perhitungan  Besaran  Gaji  Dosen  Pada  Perguruan  Tinggi  Swasta,” J.  Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 3, pp. 311–318, 2022, doi: 10.30865/json.v3i3.3856.
[4]  A.  B.  Surbakti,  “Penerapan  Fuzzy  Mamdani  Max-Min  Dalam  Pengembangan  Sistem  Informasi Penentuan Gaji,” Eksplora Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 161–170, 2014.
[5]  S.  M.  Saragih,  A.  Lestari,  and  M.  S.  Hutasuhut,  “Implementasi  Fuzzy  Tsukamoto  Dalam Menentukan Upah Gaji Karyawan Perbulan,” Brahmana  J. Penerapan Kecerdasan Buatan , vol. 1, no. 2, pp. 105–110, 2020, doi: 10.30645/brahmana.v1i2.25.
[6]  K.  N.  Silaban,  “Penerapan  Metode  Tsukamoto  (Logika  Fuzzy)  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Menentukan  Besarnya  Gaji  Karyawan  Pada  Hotel  Grand  Antares,” J. Informatics,  Electr.  Electron.  … ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  20–26,  2021,  [Online].  Available: https://djournals.com/jieee/article/view/56%0Ahttps://djournals.com/jieee/article/download/56/1 68.
[7]  D. Prabowo, B. W. Sari, and K. Kunci, “Fuzzy Tsukamoto Dan Mamdani Untuk Penentuan Bonus Gaji Pegawai PT. Indonesia IT,” INFOS J. , vol. 2, no. 1, pp. 25–31, 2019.
[8]  A. Siregar, “Sistem Penunjang Keputusan Untuk Penetapan Besar Insentif Menggunakan Metode Fuzzy Inference System Tipe Mamdani” Braz Dent J. , vol. 33, no. 1, pp. 1–12, 2022.
[9]  D. P. A. Julianto, S. Andryana, and A. Gunaryati, “Rancang Bangun Sistem Informasi Penggajian Karyawan  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist. Informasi) , vol. 8, no. 4, pp. 1710–1722, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i4.1097.
[10] S.  P.  Tamba,  Y.  A.  Wibowo,  and  R.  T.  Damanik,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Mamdani  Untuk Menganalisa  Pentingnya  Kedisiplinan  Dan  Komunikasi  Untuk  Meningkatkan  Prestasi  Kerja Karyawan,” J.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Prima(JUSIKOM  PRIMA) ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  35–39, 2020, doi: 10.34012/jusikom.v3i2.937.
[11] F.  Ahmad,  P.  Irfan,  and  Z.  Abidin,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  untuk  Menentukan Kelayakan  Peminjaman  pada  Koperasi  (  Studi  Kasus  di  KPRI  Warga  Bina  Karya  )  BITe : Bumigora  Information  and  Technology  Bite :  Bumigora  Information  And  Technology,” J. Bumigora Inf. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 102–109, 2019.
[12] D.  P.  P.  Astuti  and  Mashuri,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  dan  Fuzzy  Sugeno  Dalam Penentuan Harga Jual Sepeda Motor,” UNNES J. Math. , vol. 1, no. 2252, pp. 75–84, 2020.
[13] C.  Fibriani  and  G.  A.  Wijayanto,  “Pemodelan  Rekomendasi  Tempat  Pembuangan  Sampah Sementara Menggunakan Fuzzy Overlay Di Kabupaten Semarang,” Sistemasi , vol. 9, no. 1, p. 27, 2020, doi: 10.32520/stmsi.v9i1.571.
[14] V. A. Lestari and E. L. Amalia, “Implementasi Fuzzy Inference System untuk Menentukan Alat Kontrasepsi  Program  Keluarga  Berencana,” Sistemasi ,  vol.  10,  no.  1,  p.  239,  2021,  doi: 10.32520/stmsi.v10i1.1198.
[15] L.  Costaner,  G.  Guntoro,  and  L.  Lisnawita  “Analisis  Minat  Peserta  Didik  Mengikuti  Kegiatan Ektrakurikuler Komputer dengan Metode Logika Fuzzy Analysis of Students to Follow Computer Extracurricular Activities using Fuzzy Logic Method,” vol. 12, pp. 244–256, 2023.