Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Kenaikan Gaji Menggunakan Metode Sugeno (Studi Kasus: PT. Sumatra Tobacco Trading Company)
Tri Wahyuningtiyas Achiriani 1
Program Studi Teknik Informatika STMIK Pelita Nusantara Medan
Jl. Iskandar Muda No.1 Medan, Sumatera Utara, Indonesia Email: triwahyuningtiya@pelitanusantara.ac.id Arjon Samuel Sitio, S.T., M.Kom 2 Program Studi Teknik Informatika STMIK Pelita Nusantara Medan
Jl. Iskandar Muda No.1 Medan, Sumatera Utara,
Indonesia
Email: arjon@pelitanusantara.ac.id
Hengki Tamando Sihotang,S.Kom., M.Kom, CISA 3
Program Studi Teknik Informatika STMIK Pelita Nusantara Medan
Jl. Iskandar Muda No.1 Medan, Sumatera Utara, Indonesia Email: hengki@pelitanusantara.ac.id
Abstract — PT. Sumatra Tobacco Trading Company  (STTC) merupakan perusahaan yang bergerak di bidang pembuatan rokok. Dalam suatu upaya meningkatkan kinerja karyawannya pada  PT.  Sumatra  Tobacco  Trading  Company    (STTC)  memberikan  kenaikan  gaji  kepada karyawan  yang  mempunyai  kinerja  yang  baik.  Dalam  pemberian  kenaikan  gaji  kadang  kala tidak  sesuai  dengan  hasil  kinerjanya.  Pemberian  kenaikan  gaji  sering  kali  di  pukul  rata,  atau kadang kala pemberian kenaikan gaji hanya dengan memperkirakannya saja, tanpa penerapan perhitungan.  Untuk  itulah  perlu  adanya  sistem  pendukung  keputusan  menentukan  kenaikan gaji.  salah  satu  metode  yang  di  gunakan  adalah  menggunakan  metode  logika  fuzzy  sugeno. Metode  ini  di  pilih  karena  mampu  menyelesaikan  penilaian  kinerja  karyawan  berdasarkan kriteria-kriteria  yang  sudah  di  tentukan.  Hasil  dari  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan menentukan  kenaikan  gaji  berupa  laporan  kelayakan  berapa  persen  kenaikan  gaji  pada karyawan yang sudah memenuhi kriteria yang sudah di tentukan
Keywords— Sistem Pendukung Keputusan; Kenaikan Gaji; Fuzzy Logic Sugeno

## I. P ENDAHULUAN
Perusahaan  PT.  Sumatra  Tobacco  Trading  Company (STTC)  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  di bidang produksi rokok yang sangat bergatung kepada karyawan  yang  bekerja  pada  perusahaan  ini,  untuk menghasilak  produk  yang  unggul  dan  tidak mengecewakan. Untuk mewujudkan hal itu, salah satu devis yang membidangi karyawan adalah devisi SDM dan  Umum  yang  mana  tugasnya  adalah  menangani dan  memantau  kegiatan  kinerja  karyawan  serta memberi pelayanan terbaik kepada karyawannya.
Kinerja  karyawan  PT.  Sumatra  Tobacco  Trading Company    (STTC)  akan  dinilai  berdasarka  soft kompetensi  setiap  karyawan,prestasi,  lama  bekerja, posisi  strategis,  dan  pendidikanm  yang  mana  kelima kriteria  ini  akan  menunjukkan  kelayakan  karyawan untuk menerima kenaikan gajinya.
Kenaikan  gaji  karyawan  dilakukan  dengan  cara menilai  ke  lima  kriteria  tersebut  oleh  bagian  SDM dengan  cara  menginput  data  parameter-parameter nilai  yang  teah  terkumpul  melalui  sistem  yang  ada setelah  itu  disampaikan  kepada  manajer  untuk
dipertimbangkan.kenaikan  gaji  telah  diatur  dalam peraturan perusahaan yaitu setiap setahun sekali.
Sampai  saat  ini  PT.  Sumatra  Tobacco  Trading Company    (STTC)  membuat  laporan  kenaikan  gaji mengunakan  penghitungan  microsoft  excel,  sehingga hal tersebut mengkibatkan penilaian akan memungkinkan terjadi kesalahan input, yang menimbulkan  objektivitas  penilaian  terganggu.  oleh karna  masalah  diatas  perlu  ada  solusi  yang  dapat mengatasi masalah tersebut dan memberi rekomendasi keputusan. Pada pekermbangan teknologi  komputer  zaman  sekarang  penulis  merasa perlu  melibatkkan  Teknologi  komputer  dalam mendukung keputsan seorang HRD dalam merekomendasikan  karyawan  yang  layak  menerima kenaikan  gaji.  Beberapa  perusahan  telah  menggukan komputer  dalam  mendukung  keputusannya,  misalnya dalam  merekrut  karyawan,  menentukan  kenaikan jabatan, menentukan posisi yang  cocok dengan  calon karyawan.  Maka  berdasarkan  itu  penulis  mencoba memberi solusi dengan menggunakan sistem pendukung  keputusan  dengan  menggukana  Metode Fuzzy  Sugeno  sebgai  penilai  untuk  dijadikan  bahan pertimbangan  dalam  pengambilan  keputusan  ileh manager  akan  sangat  dibutuhakan  dalam  membantu perusahaan umumnya dan khusus bagia SDM
II. T EORI

## A. Logika Fuzzy
Logika fuzzy pertama di kenalkan oleh Prof. Lotfi A.  Zadeh  pada  tahun1965.  Logika  fuzzy  merupakan suatu  metode  pengambilan  keputusan  berbasis  aturan yang  digunakan  untuk  memecahkan  keabu-abuan masalah  pada  sistem  yang  sulit  dimodelkan  atau memiliki ambiguitas . Dasar logika fuzzy adalah teori himpunan fuzzy.
Gambar 1.Diagram Blok ‘Logika Fuzzy sebagai Black box’

## B. Himpunan Fuzzy
Himpunan  fuzzy  merupakan  suatu  group  yang mewakili  suatu  kondisi  atau  keadaan  tertentu  dalam suatu  variabel  fuzzy.  (Kusuma  Dewi  &  Purnomo;3) Pada himpunan tegas (crisp), nilai keanggotaan suatu item  x  dalam  suatu  himpunan  A,  yang  sering  ditulis dengan  flA[x],  memiliki  dua  kemungkinan,  yaitu  : Satu  (I),  yang  berarti  bahwa  suatu  item  menjadi angota  dalam  suatu  himpunan  atau  Nol  (0),  yang berarti bahwa suatu item tidak menjadi anggota dalam suatu himpunan.
Pada  himpunan  fuzzy  nilai  keanggotaan  terletak pada  rentang  0  sampai  1.  Apabila  x  memiliki  nilai keanggotaan fuzzy flA[ x] = 0 berarti x tidak menjadi anggota  himpunan  A,  demikian  pula  apabila  x
memiliki nilai keanggotaan fuzzy flA[ x] = 1 berarti x menjadi anggota penuh pada himpunan A.
Kemiripan  antara  keanggotaan  fuzzy  dengan probabilitas  terkadang  menimbulkan  kerancuan, karena  memiliki  nilai  pada  interval  [0,1],  namun interpretasi  nilainya  sangat  berbeda.  Keanggotaan fuzzy  memberikan  suatu  ukuran  terhadap  pendapat atau keputusan, sedangkan probabilitas mengindikasikan  proporsi  terhadap  keseringan  suatu hasil bernilai benar dalam jangka panjang.
Didalam  himpunan  fuzzy  terdabat  2  atribut  yang memiliki arti yaitu :
a. Linguistik,  yaitu  penamaan  suatu  group  yang mewakili  suatu  keadaan  atau  kondisi  tertentu, seperti : Muda, Parobaya, Tua.
b. Numeris, yaitu suatu  nilai (angka) yang menunjukkan  ukuran  dari  suatu  variabel  seperti  : 25, 40, 60
Adapun  beberapa  hal  yang  perlu  diketahui  dalam memahami dan mengartikan suatu sistem fuzzy yang ingin dikerjakan, yaitu :
a. Variabel fuzzy Variabel  fuzzy  merupakan  variabel  yang  hendak dibahas dalam suatu system fuzzy. Contoh : umur, temperatur,  permintaan, dan sebagainya.
b. Himpunan fuzzy Fuzzy merupakan suatu grup yang mewakili suatu kondisi atau keadaan tertentu dalam suatu variabel fuzzy.
Contoh:
- Variabel umur,
- terbagi  menjadi  3  himpunan  fuzzy,  yaitu  : muda, parobaya, tua.
- Variabel  temperatur,  terbagi  menjadi  5 himpunan fuzzy, yaitu : dingin, sejuk, normal, hangat, dan panas.
-
1 µ[x] 0 DINGIN SEJUK NORMAL HANGAT PANAS 15 20 25 30 35 40
Gambar 2. Himpunan fuzzy pada variabel temperatur
c. Semesta Pembicaraan
Semesta  pembicaraan  adalah  keseluruhan  nilai yang  diperbolehkan  untuk  dioperasikan  dalam suatu  variabel  fuzzy.  Semesta    pembicaraan merupakan himpunan bilangan real yang senantiasa  naik  (bertambah)  secara  monoton  dari kiri  ke  kanan.  Nilai  semesta  pembicaraan  dapat berupa bilangan positif maupun negatif. Adakalanya nilai semesta pembicaraan ini tidak di
batasi batasanya. Contoh :
- Semesta pembicaraan untuk variabel umur : [0 +∞]
- Semesta pembicaraan untuk variabel temperatur : [0 40]
d. Domain
Domain  himpunan  fuzzy  adalah  keseluruhan  nilai yang  diijinkan  dalam  semesta  pembicaraan  dan boleh di operasikan dalam suatu himpunan fuzzy. Seperti  halnya  semesta  pembicaraan  dan  domain merupakan  himpunan  fuzzy.  Seperti  hal  nya semesta pembicaraan, domain merupakan himpunan  bilangan  real  yang  senantiasa  naik (bertambah)  secara  monoton  dari  kiri  ke  kanan. Nilai  domain  dapat  berupa  bilangan  positif maupun negatif.
Contoh domain himpunan fuzzy :
- muda : [0 45]
- parobaya   : [33 45] - tua
: [45 +∞]
C. Fungsi Keanggotaan
Fungsi  keanggotaan  adalah  suatu  kurva  yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai  keanggotaan  yang  memiliki  nilai  interval  antara 0  dan  I.  Salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk mendapatkan  nilai  keanggotaan  adalah  dengan melalui pendekatan fungsi.
Ada beberapa fungsi yang bisa di gunakan yaitu :
a. Representasi linear naik
1 0 a b domain µ (x) Gambar 2.  Fungsi Linear Naik Fungsi keanggotaan : b. Representasi linear turun
1 0 a b domain µ (x) Gambar 3. Fungsi Linear Turun Fungsi keanggotaan :
c. Representasi Segitiga 1 0 a c b µ (x) Gambar 4.  Fungsi Linear Segitiga Fungsi Keanggotaan : d. Representasi kurva trapezium 1 0 a c b µ (x) d Gambar 5.  Fungsi Linear Trapesium Fungsi keanggotaan : III. M ETODE
Ada  tiga  metode  dalam  sistem  inferensi  kabur yang  sering  digunakan,  yaitu,  metode  Tsukamoto, metode Mamdani, dan metode Takagi Sugeno. Dalam penelitian  ini  langkah  dibahas  penentuan  sistem pendukung  keputusan  menentukan  kenaikan  gaji menggunakan  metode  Sugeno.  Sistem  ini  berfungsi untuk  mengambil  keputusan  melalui  proses  tertentu dengan  mempergunakan  aturan  inferensi  berdasarkan logika kabur.
Penalaran  Sugeno hampir  sama  dengan penalaran Mamdani, hanya saja output (konsekuen) sistem tidak berupa himpunan kabur, melainkan beberapa konstanta  atau  persamaan  linier.  Metode  ini diperkenalkan  oleh Takagi-Sugeno  Kang pada tahun 1985.  Sehingga  metode    ini  sering  juga  dinamakan dengan metode TSK. Metode TSK terdiri dari 2 jenis, yaitu :
a. Metode Kabur Sugeno Orde-Nol Secara  umum  bentuk  model  kabur  Sugeno  Orde- Nol adalah 𝐼𝐹 𝑥 1 𝑖𝑠 𝐴 1 ∩ 𝑥 2 𝑖𝑠 𝐴 2 ∩ 𝑥 3 𝑖𝑠 𝐴 3 ∩ …∩ 𝑥𝑁 𝑖𝑠 𝐴𝑁 𝑇𝐻𝐸𝑁𝑧 = 𝑘 Dengan 𝐴𝑁 adalah  himpunan  kabur  ke- 𝑛 sebagai antesenden  dan 𝑘 adalah  suatu  konstanta  (tegas) sebagai konsekuen.
b. Metode Kabur Sugeno Orde-Satu
Secara  umum  bentuk  model  kabur  Sugeno  Orde- Satu adalah 𝐼𝐹 𝑥 1 𝑖𝑠 𝐴 1  ∩…∩ 𝑥𝑁 𝑖𝑠 𝐴𝑁 𝑇𝐻𝐸𝑁𝑧 = 𝑝 1 ∗𝑥 1 + ⋯ + 𝑝𝑁 ∗𝑥𝑁 + 𝑞 Dengan 𝐴𝑁 adalah  himpunan  kabur  ke- 𝑛 sebagai antesenden dan 𝑝𝑁 adalah suatu konstanta (tegas) sebagai  konsekuen.  Dan 𝑞 juga  merupakan  suatu konstanta  (tegas)  sebagai  konsekuen.  Apabila komposisi  aturan  menggunakan  sugeno,  maka penegasan ( defuzzifikasi ) dilakukan dengan mencari nilai rata-ratanya.
Untuk  mendapatkan  output,  diperlukan  berapa tahapan:
a. Pembentukan himpunan kabur Pada metode Sugeno, baik variabel input maupun variabel output dibagi      menjadi satu atau lebih himpunan kabur.
b. Aplikasi fungsi implikasi Pada  metode  Sugeno,  fungsi  implikasi  yang digunakan adalah Min    (minimum).
c. Penegasan (defuzzifikasi) Dalam  metode  Sugeno,  penegasan  dilakukan dengan  cara  mencari  rata  rata  terbobot  (weight average).
Dengan: 𝑊𝐴 adalah nilai rata-rata terbobot 𝛼𝑖 adalah 𝛼 −predikat ke- 𝑖 𝑧 adalah konsekuensi ke- 𝑖

## A. Tahapan dalam perancangan sistem fuzzy adalah sebagai berikut :
Langkah  ini  sangat  mempengaruhi  perancangan yang  dibuat  beserta  implementasinya.  Kesalahan  dan kekurang sempurnaan pada tahap ini dapat mengakibatkan kesalahan pada perancangan perangkat  lunak,  sehingga  program  tidak  dapat diimplementasikan seperti yang diinginkan.
Variabel-variabel yang diperlukan dalam pembuatan  sistem  pendukung    keputusan  untuk kenaikan  gaji  dengan  logika  fuzzy  sugeno  pada  PT. Sumatra  Tobacco  Tranding  Company  yaitu  prestasi, kompetensi,  posisi  strategis,  pendidikan  dan  berapa lama bekerja di perusahaan tersebut.
Data  yang  digunakan  untuk  mengelola  sistem pendukung  keputusan  kenaikan  gaji  adalah  10  data karyawan  yang  diambil  secara  acak  yang  meliputi data nama karyawan, serta nilai-nilai kriteria masing- masing. Sampel data selengkapnya dapat dilihat pada tabel berikut ini:
T ABEL I. SA MPEL D ATA K ARYAWAN
No Nama Prestasi Lama Bekerja Kompetensi Posisis Strategis Pendidikan
1 Arlina 20 4 Thn 18
15 6
2 Andre Sidabutar 24 6 Thn 27
20 6 3 Darso 27 8 Thn 25 22 9 4 Denis Simanjuntak 14 2 Thn 14 15 6 5 Eka Putri 15 2 Thn 15 14 6 6 Harianto 16 3 Thn 18 15 6 7 Hotma Simorangkir 11 2 Thn 14 12 6 8 Indrawati 18 3 Thn 20 18 6 9 Juliansya 28 6 Thn 22 24 9 10 Suwandi Pasaribu 20 8 Thn 18 15 7

## 1. Pembentukan Himpinan Kabur
Pengaburan  yaitu  proses  di  mana  himpunan  data yang  bersifat  tegas (crips) ke  dalam  kabur (fuzzy) . penelitian  ini  menggunakan  variabel  yaitu  prestasi, lama bekerja, kompetensi, posisi strategis, pendidikan.  Penentuan  variabel  yang  di  gunakan dalam penelitian ini terlihat pada table 2.
T ABEL II. H IMPUNAN K ABUR
Nama Variabel Nama Himpunan Kabur Domain Semesta Pembicaraan Prestasi Rendah [ 15 – 21 ] ( 15 – 30 ) Tinggi [ 22 – 30 ] Lama Bekerja Baru [  2 – 9 ] ( 2 – 20 ) Lama [ 10 – 20 ] Kompetensi Standar [ 15 – 21 ] ( 15 – 30 ) Di atas rata- rata [ 22 – 30 ] Posisi Strategis Ya [ 15 – 21 ] ( 15 – 30 ) Tidak [ 22 – 30 ] Pendidikan Menengah [ 5 – 7 ] ( 5 – 10 ) Tinggi [ 8 – 10 ]
Dalam  kasus  ini  terdapat  5  model  masukan/variabel input  yang  terdiri  dari  :  Prestasi,  lama  bekerja, kompetensi, posisi strategis, pendidikan. Dan 1 model keluaran/variabel output : hasil.
Dari  variabel  variabel  input  dibentuk  himpunan- himpunan fuzzy sebgai berikut:
a. Variabel  Prestasi  terdiri  dari  2  himpinan  yaitu  : rendah dan tinggi.
1 0 15 30 Tinggi Rendah Gambar 7. Variabel Prestas Fungsi keanggotaan:
b. Variabel  Lama  Bekerja  terdiri  dari  2  himpunan yaitu : baru dan lama.
1 0 2 20 Lama Baru Gambar 8. Variabel Lama Bekerja Fungsi keanggotaan :
c. Variabel Kompetensi terdiri dari 2 himpunan yaitu : standar dan di atas rata - rata.
1 0 15 30 Di atas rata-rata Standar Gambar 9. Variabel Kompetensi Fungsi keanggotaan :
d. Variabel  Posisi  Strategis  terdiri  dari  2  himpunan yaitu : tidak dan ya.
1 0 15 30 Ya Tidak Gambar 10.  Variabel Posisi Strategis Fungsi Keanggotaan: e. Variabel Pendidikan terdiri dari 2 himpunan yaitu : menengah dan tinggi
1 0 5 10 Tinggi Menengah Gambar 11.  Variabel Pendidikan Fungsi keanggotaan :
f. Variabel hasil yang terdiri dari 2 himpunan fuzzy, yaitu : tidak layak dan layak
1 0 1 10 layak Tidak layak Gambar 12. Variabel Hasil Fungsi keanggotaan :
Volume 3 Nomor 1, Oktober  2018

## 2. Pembuatan Aturan Fuzzy
Dari  ke  lima  variabel  input  dan  sebuah  variabel output  yang  telah  didefinisikan,  dengan  melakukan analisa  data  terhadap  batas  tiap-tiap  himpunan  fuzzy pada tiap-tiap variable  maka dibentuk 32 aturan fuzzy yang akan dipakai dalam system ini, yaitu :
a. IF  prestasi  rendah  AND  lama  bekerja  baru  AND kompetensi  standar  AND  posisi  strategis  tidak AND  pendidikan  menengah  THEN  hasil  tidak layak
b. IF  prestasi  rendah  AND  lama  bekerja  baru  AND kompetensi  standar  AND  posisi  strategis  tidak AND pendidikan tinggi THEN hasil tidak layak
c. IF  prestasi  rendah  AND  lama  bekerja  baru  AND kompetensi standar AND posisi strategis ya AND pendidikan menengah THEN hasil layak
d. IF  prestasi  rendah  AND  lama  bekerja  baru  AND kompetensi standar AND posisi strategis ya AND pendidikan tinggi THEN hasil layak
e. IF  prestasi  rendah  AND  lama  bekerja  baru  AND kompetensi  di  atas  rata-rata  AND  posisi  strategis tidak  AND  pendidikan  menengah  THEN  hasil layak
f. IF  prestasi  rendah  AND  lama  bekerja  baru  AND kompetensi  di  atas  rata-rata  AND  posisi  strategis ya AND pendidikan menengah THEN hasil layak g. IF  prestasi  rendah  AND  lama  bekerja  baru  AND kompetensi  di  atas  rata-rata  AND  posisi  strategis tidak AND pendidikan tinggi THEN hasil layak
h. IF  prestasi  rendah  AND  lama  bekerja  baru  AND kompetensi  di  atas  rata-rata  AND  posisi  strategis ya AND pendidikan tinggi THEN hasil layak
i. IF  prestasi  rendah  AND  lama  bekerja  lama  AND kompetensi  standar  AND  posisi  strategis  tidak AND pendidikan menengah THEN hasil layak
j. IF  prestasi rendah AND lama bekerja lama AND kompetensi  standar  AND  posisi  strategis  tidak AND pendidikan tinggi THEN hasil layak
k. IF  prestasi rendah AND lama bekerja lama AND kompetensi standar AND posisi strategis ya AND pendidikan menengah THEN hasil layak
l. IF  prestasi rendah AND lama bekerja lama AND kompetensi standar AND posisi strategis ya AND pendidikan tinggi THEN hasil layak
m. IF  prestasi  rendah  AND  lama  bekerja  lama  AND kompetensi  di  atas  rata-rata  AND  postra  tidak AND pendidikan menengah THEN hasil layak
n. IF  prestasi rendah AND lama bekerja lama AND kompetensi  di  atas  rata-rata  AND  posisi  strategis tidak AND pendidikan tinggi THEN hasil layak
o. IF  prestasi rendah AND lama bekerja lama AND kompetensi  di  atas  rata-rata  AND  posisi  strategis ya AND pendidikan menengah THEN hasil layak
p. IF  prestasi rendah AND lama bekerja lama AND kompetensi  di  atas  rata-rata  AND  posisi  strategis ya AND pendidikan tinggi THEN hasil layak
q. IF    prestasi  tinggi  AND  lama  bekerja  baru  AND kompetensi  standar  AND  posisi  strategis  tidak AND pendidikan menengah THEN hasil layak
r. IF    prestasi  tinggi  AND  lama  bekerja  baru  AND kompetensi  standar  AND  posisi  strategis  tidak AND pendidikan tinggi THEN hasil layak
s. IF    prestasi  tinggi  AND  lama  bekerja  baru  AND kompetensi standar AND posisi strategis ya AND pendidikan menengah THEN hasil layak
t. IF    prestasi  tinggi  AND  lama  bekerja  baru  AND kompetensi standar AND posisi strategis ya AND pendidikan tinggi THEN hasil layak
u. IF    prestasi  tinggi  AND  lama  bekerja  baru  AND kompetensi  di  atas  rata-rata  AND  posisi  strategis tidak  AND  pendidikan  menengah  THEN  hasil layak
v. IF    prestasi  tinggi  AND  lama  bekerja  baru  AND kompetensi  di  atas  rata-rata  AND  posisi  strategis tidak AND pendidikan tinggi THEN hasil layak
w. IF    prestasi  tinggi  AND  lama  bekerja  baru  AND kompetensi di atas rata-rata  AND posisi strategis ya AND pendidikan menengah THEN hasil layak
x. IF    prestasi  tinggi  AND  lama  bekerja  baru  AND kompetensi di atas rata-rata  AND posisi strategis ya AND pendidikan tinggi THEN hasil layak
y. IF    prestasi  tinggi  AND  lama  bekerja  lama  AND kompetensi  di  atas  rata-rata  AND  posisi  strategis ya AND pendidikan menengah THEN hasil layak
z. IF    prestasi  tinggi  AND  lama  bekerja  lama  AND kompetensi  di  atas  rata-rata  AND  posisi  strategis ya AND pendidikan tinggi THEN hasil layak aa. IF    prestasi  tinggi  AND  lama  bekerja  lama  AND kompetensi  di  atas  rata-rata  AND  posisi  strategis tidak AND pendidikan tinggi THEN hasil layak bb. IF    prestasi  tinggi  AND  lama  bekerja  lama  AND kompetensi di atas rata-rata  AND posisi strategis tidak  AND  pendidikan  menengah  THEN  hasil layak
cc. IF    prestasi  tinggi  AND  lama  bekerja  lama  AND kompetensi standar AND posisi strategis ya AND pendidikan menengah THEN hasil layak
dd. IF    prestasi  tinggi  AND  lama  bekerja  lama  AND kompetensi  standar  AND  posisi  strategis  tidak AND pendidikan tinggi THEN hasil layak ee. IF    prestasi  tinggi  AND  lama  bekerja  lama  AND kompetensi  standar  AND  posisi  strategis  tidak AND pendidikan menengah THEN hasil layak ff. IF    prestasi  tinggi  AND  lama  bekerja  lama  AND kompetensi standar AND posisi strategis ya AND pendidikan tinggi THEN hasil layak
Volume 3 Nomor 1, Oktober  2018
IV. H ASIL DAN A NALISIS
A. Analisis
1. Pembentukan himpunan kabur : Misal diambil salah satu karyawan dengan nilai untuk  masing- masing variabel sebagai berikut : 20, 8, 18, 15, 7.
a. Fuzzifikasi  variabel  prestasi  dengan  nilai  prestasi karyawan : 20.
1 0 15 30 Tinggi Rendah 20 0,67 0,3 Gambar 13 .Variabel Prestasi
Mencari niai derajat keanggotaan :
b. Fuzzifikasi  variabel  lama  bekerja  dengan  nilai lama bekerja karyawan : 8.
1 0 2 20 Lama Baru 8 0,3 0,6667 Gambar 14.  Variabel Lama Bekerja
Mencari nilai derajat keanggotaan :
c. Fuzzifikasi  variabel  kompetensi  dengan  nilai kompetensi karyawan : 18.
1 0 15 30 Di atas rata-rata Standar 18 0,8 0,2 Gambar 15. Variabel Kompetensi
Mencari nilai derajat keanggotaan :
d. Fuzzifikasi  variabel  posisi  strategis  dengan  nilai postra karyawan : 15.
1 0 15 30 Ya Tidak Gambar 16  Variabel Posisi Strategis Mencari nilai derajat keanggotaan : e. Fuzzifikasi  variabel  pendidikan  dengan  nilai pendidikan karyawan : 7.
1 0 5 10 Tinggi Menengah 7 0,6 0,4

## Gambar 17  Variabel Pendidikan
Mencari nilai derajat keanggotaan :
Selanjutnya  nilai  derajat  keanggotaan  tersebut diimplementasikan kedalam aturan fuzzy.

## 2. Aplikasi implikasi
Aplikasi  fungsi  implikasi  dimana  penggunaan Fungsi  MIN  sebagai    Metode  Implikasinya  dalam menentukan α-predikat minimum dari tiap-tiap aturan yang ditetapkan, maksudnya dari beberapa pernyataan IF  tersebut  diambil  α-predikat  atau  nilai  derajat keanggotaan  terkecil.  Berikut  hasil  implikasi  (hasil implikasi yang bernilai 0 diabaikan).
3. Defuzifikasi
Dalam  metode  sugeno,  penegasan  di  lakukan dengan  cara  mencari  rata-rata  terbobot  (weight average).
Volume 3 Nomor 1, Oktober  2018

## Keterangan :
𝑊𝐴 adalah nilai rata-rata terbobot 𝛼𝑖 adalah 𝛼 −predikat ke- 𝑖 𝑧 adalah konsekuensi ke- 𝑖
Semua  nilai  selain  angka  0  (nol)  pada  perhitungan defuzzifikasi aturan 1sampai 32 dimasukkan kedalam rumus menghasilkan:
Wa = ((0,2*2)+(0,2*3)+(0,33*4)+(0,2*6) +(0,2*6)+(0,33*8)+(0,33*8)+ (0,2*10)+(0,2*10)+(0,2*13)+ (0,2*13)+(0,33*14)+(0,33*1))/ (0,6+0,4+0,2+0,2+0,33+0,33+ 0,2+0,2+0,33+0,33+0,2+0,2+ 0,2+0,2+0,33+0,33) Wa =  6,57

## 4. Perhitungan Kenaikan Gaji
Untuk  keluaran  yang  pertama  adalah  menentukan siapa  yang  berhak  menerima  kenaikan  gaji  dengan melihat  hasil  nilai  dari  setiap  karyawan,  di  mana seperti  yang  telah  di  sampaikan  oleh  HRD  batasan nilai  minimum  yang  di  tentukan  adalah Total  = (apred(min)  *  z)  /  (total  apred(min))  sehingga nilai  karyawan  dengan  nilai  di  bawah  batas  nilai minimum maka tidak akan mendapatkan kenaikan gaji.
Kemudian  untuk  keluaran  yang  kedua  adalah berapa  persentase  kenaikan  gaji  masing-masing karyawan. Untuk menentukan persentase kenaikan  gaji  masing-masing  karyawan  adalah dengan  cara  mendistribusikan  kenaikan  gaji maximal  yang  telah  di  tentukan  perusahaan dengan  nilai  yang  di  peroleh  masing-masing karyawan.  Kenaikan  gaji  maximal  yang  telah  di tentukan  oleh  perusahaan  tahun  2018    adalah 15%. Jadi cara menghitung nya adalah mengalikan nilai yang di peroleh karyawan dengan persentase maximal  gaji  yang  di  tentukan  perusahaan, kemudian di kalikan dengan 0.1
rumus  kenaikan  gaji  =  (Nilai  *  kenaikan  gaji tertinggi * 0.1)
= 6,57 * 15 * 0.1
= 9.855 di bulatkan menjadi 10%.
Jadi,  dengan  menggunakan  metode  sugeno  dengan nilai  prestasi  20,  nilai  lama  bekerja  8,  nilai kompetensi  18,  nilai  posisi  strategis  15,  nilai pendidikan  7,  mendapatkan  nilai  hasil  sebesar  6,57 yang    berarti  karyawan  tersebut  layak  mendapatkan kenaikan gaji 10%.
Dalam  tahap  fuzzy  sugeno  nilai  parameter  sudah  di tentukan  oleh  pihak  perusahaan,  penulis  hanya memasukkan  nilai-nilai  parameter  tersebut  ke  dalam fuzzy sugeno.
B. Hasil
1. Rancangan Aplikasi
Input data karyawan Input batas atas dan batas bawah variabel Input variabel Algoritma fuzzy sugeno View hasil Input variabel prestasi Input variabel lama bekerja Input variabel kompetensi Input variabel posisi strategis Input variabel pendidikan USER Gambar 18. Use Case Diagram 2. Implementasi Sistem
a. Form Data Fuzzy
Form  ini  merupakan  form  yang  digunakan  untuk memasukkan  nilai-nilai  parameter  dari  data  fuzzy untuk karyawan.
Gambar 19 Tampilan Input Data Fuzz
b. Form Fuzzyfikas Form  proses  merupakan  form  utama  dari  aplikasi kenaikan  gaji  dengan  metode  fuzzy  sugeno.  Di  form ini  user  dapat  memasukkan  nilai-nilai  kriteria karyawan. Kemudian hasil akhir akan didapat setalah user menekan tombol proses.
Gambar 20   Tampilan Antar Muka Menu Proses
Output  utama  dari  sistem,  memuat  nilai  masing- masing setiap karyawan. Karyawan berhak mendapatkan  kenaikan  gaji  jika  nilai  karyawan tersebut di atas dari nilai minimum kenaikan gaji.

## Gambar 21  Proses hasil Fuzzy Sugeno

## C. Pembahasan
Pengujian  program  digunakan  untuk  mengetahui Sistem  Pendukung  Keputusan  valid  atau  tidak. Pengujian  validitas  progam  dilakukan  dengan membandingkan hasil perhitungan Sistem Pendukung Keputusan dengan hasil perhitungan manual. Selanjutnya  dalam  pengujian  ini  akan  dicari  tingkat akurasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan menggunakan 10 jenis data yang diambil dari sampel data.  Hasil  perhitungan  tersebut  disajikan  pada  tabel berikut:
T ABEL II. H IMPUNAN K ABUR N0 Nama PS LB KP PS P D Hasi l Man ual Has il Sug eno Kelay akan Kena ikan
Gaji K et T / F
1 Arlina 20 4 18 15 6 4.95 4.95 Layak 7% T 2 Denis 14 2 14 15 6 2.20 2.20 Tidak 0% T 3 Darso 27 8 25 22 9 8.16 8.16 Layak 12% T
4 Andre 24 6 27 20 6 7.84 7.84 Layak 11%
T 5 Eka Putri 15 2 14 15 6 2.20 2.20 Tidak 0% T 6 Harianto 16 3 18 15 6 3.71 3.71 Tidak 0% T 7 Hotma 11 2 14 12 6 2.20 2.20 Tidak 0% T
8 Indrawaty 18 3 20 18 6 5.67 5.67 Layak 9% T 9 Juliansya 28 6 22 24 9 8.60 8.60 Layak 13% T
10. Suwandi 20 8 18 15 7 6.57 6.57 Layak 10% T
Keterangan:
T=  True.  Terjadi  apabila  hasil  perhitungan  Sistem Pendukung  Keputusan  sama  dengan  perhitungan manual
F=  False.  Terjadi  apabila  hasil  perhitungan  Sistem Pendukung Keputusan berbeda dangan hasil perhitungan manual
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan,  maka diperoleh :
Tingkat Valid SPK = (jumlah data akurat/total sampel) * 100% = (10/10) * 100% = 100%
Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem penunjang  keputusan  untuk  pemilihan  karyawan berprestasi telah bekerja dengan baik.

## K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  penelitian  dalam Penelitian  ini,  maka  dapat  di  ambil  kesimpulan sebagai  berikut  :  dengan  membangun  aplikasi  sistem pendukung    keputusan  penentuan  kenaikan  gaji menggunakan metode sugeno dapat di jadikan analisis dalam  menentukan  kenaikan  gaji  karyawan  yang sesuai  dengan  kinerja  masing-masing  karyawan. Mekanisme  pendistribusian  kenaikan  gaji  dengan mengacu    pada  hasil  penilaian  kinerja  karyawan dengan  menggunakan  metode  sugeno  telah  sesuai dengan  yang  di  harapkan,  yaitu  menghasilkan  output berupa  laporan    hasil  persentase  kenaikan  gaji  yang mempunyai validalitas 100%.

## R EFERENCES
[1] Kusrini,  2017.  Konsep  Pendukung  Keputusan.  Yogyakarta  : Andi Yogyakarta.
[2] Sri  Kusuma,  D.,  &  Hari,  P.  2010.  Aplikasi  Logika  Fuzzy untuk Pendukung Keputusan. Yogyakarta : Graha Ilmu.
[3] Fairulzelsaid.  (2014,  Oktober  2014).  Konsep  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK).  Retrieved  Mei  30,  2018,  from Konsep Pengambilan Keputusan: http://fairuzelsaid.com/konsep-sistem-pendukung-keputusan- spk/
[4] Dwi  Purnomo,  P.  et  al.  2014.  Sistem  Pendukung  Keputusan Penetapan  Kenaikan  Gaji  Karyawan  dengan  Menggunakan Metode Algoritma C4.5 pada PT.Harapan Makmur Surakarta, Jurnal Ilmiah SINUS, 12(1). Di temukenali 20 Juni 2018,dari https://p3m.sinus.ac.id
[5] Yanti,  C.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Uuntuk  Menentukan Pemberian  Bonus  Tahunan  Menggunakan  Metode  Fuzzy Logic Tipe Mamdani. Teknologi Informasi., 2016, 12(2), 42- 53.
[6] Asfan  M.    &    Purdianto.  Sistem  Pendukung  keputusan Kenaikan  Jabatan  Menggunakan  Metode  Profil  Matching (Studi  kasus  di  PT.  Industri  Kemasan  gresik).  Seminar
Nasionall  Aplikasi  Teknologi  Informasi,  2013,  48-55. https://media.neliti.com
[7] Belajar Komputer. (2016, 4 5). sejarah visual basic. Retrieved from definisi, sejara, pengertian visual basic: https://belajarkomputer.co.id
[8] fatuhrahmi,  i.  i.  (2013,  11  5).  pengertian  UML.  Retrieved from http://ismimiitsme.blogspot.com
[9] Luciana.  (2012,  9  24).  Diagram  UML.  Retrieved  from Sequence Diagram: http://diagram-uml.blogspot.co.id
[10] Hazistrih.  (2015,  November  19).  Pengertian  dan  Sejarah Microsoft  Visual  Studio  2010.  Ditemukenali  20  juni  2018, dari  :  http://www.dasarpendidikan.com/2014/07/pengertian- keistimewaan-dan-sejarah0microsoft-visual-studio-2010.html