## Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Penilaian Kinerja Karyawan Untuk Menentukan Status Pemberian Reward Level Operator dan Foreman Menggunakan Metode ANFIS
Sandy Irawan 1 , Judi Prajetno Sugiono 2
1,2 Institut Sains Dan Teknologi Terpadu – iSTTS, Surabaya, Indonesia
1 shan_classic@yahoo.com, 2 jpsugiono@stts.edu

## ABSTRAK
Karyawan  dituntut  memiliki  etos  kerja  yang  baik  untuk  memajukan  perusahaan.  Hal  ini  menyebabkan  banyak perusahaan memotivasi karyawannya dengan berbagai cara.  Tujuan umumnya agar kinerja karyawan lebih baik dan  stabil  sehingga  menguntungkan  perusahaan.  Imbalan  diberikan  kepada  karyawan  yang  berprestasi  dan mampu mencapai target tertentu, hal ini lebih efektif dalam memotivasi karyawan daripada hukuman sehingga dapat  menjadi  sumber  motivasi  bagi  karyawan  untuk  bekerja  secara  maksimal.  Dalam  memberikan reward terkadang karyawan tidak sesuai dengan hasil kinerjanya dan tanpa menerapkan perhitungan yang baik. Untuk itu  diperlukan  suatu  sistem  rekomendasi  untuk  mendukung  penilaian  kinerja  karyawan  untuk  mendapatkan reward .  Salah  satu  metode  yang  digunakan  adalah  metode  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS). Metode  ini  dipilih  karena  mampu  melengkapi  penilaian  kinerja  karyawan  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditentukan  dan  digunakan  sebagai  acuan  dalam  pemberian reward .  Jumlah  data  yang  diperoleh  dan  akan digunakan  adalah  sejumlah  537  data  pegawai  yang  akan  dibagi  menjadi  dua  yaitu  data  latih  yang  berfungsi sebagai  model  sebanyak  524  data  dan  data  uji  yang  berfungsi  untuk  menguji  sistem  sebanyak  13  data  dan diperoleh Nilai perhitungan validasi model sebesar 0.867189 atau 87%
Kata Kunci: karyawan, kinerja, ANFIS, SPK.

## ABSTRACT
Employees are required to have a good work ethic to advance their company. This causes  many companies to motivate their employees in various ways. The general goal is for better and more stable employee performance so that it benefits the company. Rewards are given to employees who excel and can achieve certain targets, this is more effective in motivating employees than punishment so that it can be a source of motivation for employees to  work  optimally.  In giving  rewards,  sometimes  employees  do  not  match  the  results  of  their  performance  and without  applying  good  calculations.  For  that,  we  need  a  recommendation  system  to  support  employee performance appraisal to get  rewards. One of the methods used is the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) method. This method was chosen because it can complete employee performance appraisals based on predetermined criteria and is  used as a reference in giving  rewards. The amount of data obtained and will be used is several 537employee data which will be divided into two data, namely training data which functions as a model of 524 data, and test data which functions to test the system of 13 data and obtained the model validation calculation value of 0.867189 or 87%.
Keywords: employee, performance, ANFIS, DSS.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  dunia  kerja  sering  terjadi  persaingan yang  ketat,  karyawan  juga  dituntut  memiliki  etos kerja  yang  baik.  Hal  ini  menyebabkan  banyak perusahaan memotivasi karyawannya dengan berbagai  cara.  Tujuan  umumnya  agar  kinerja pegawai  semakin  baik  dan  stabil  sehingga menguntungkan perusahaan. reward and punishment merupakan  hal-hal  yang  digunakan perusahaan  dalam  menggerakkan  karyawan  untuk bekerja  sama  di  kantor.  Sistem  ini  sudah  lama dikenal di dunia kerja.
Imbalan  diberikan  kepada  karyawan  yang berprestasi  dan  mampu  mencapai  target  tertentu, sedangkan  hukuman  diberikan  kepada  karyawan yang melakukan kesalahan. Reward atau bingkisan
biasanya  berupa  uang,  namun  ada  juga  yang memberikan reward berupa  penghargaan,  promosi bahkan  hari  libur.  Dan  biasanya reward ini  lebih efektif  untuk  memotivasi  karyawan  dibandingkan dengan  ancaman  hukuman  atau  hukuman.  Banyak perusahaan  yang  menawarkan reward besar  bagi karyawannya  setelah  mencapai  prestasi  tertentu yang  bahkan  melebihi  gaji  bulanannya.  Sehingga tidak  salah  jika  perusahaan  menggunakan reward and punishment sehingga menjadi sumber motivasi bagi karyawan untuk bekerja secara maksimal.
Hal yang sama berlaku untuk PT. AAA yang merupakan  perusahaan  terbesar  di  satu  lokasi. Dalam  salah  satu  upaya  untuk  meningkatkan kinerja  karyawannya,  PT.  AAA  memberikan penghargaan  kepada  karyawan  yang  memiliki
kinerja  baik.  Dalam  pemberian reward terkadang karyawan  tidak  sesuai  dengan  hasil  kinerjanya. Imbalan  karyawan  sering  kali  disamakan,  atau kadang  imbalan  hanya  diberikan  kepada  karyawan tanpa menerapkan perhitungan yang kuat. Untuk itu diperlukan  suatu  sistem  rekomendasi  untuk mendukung  penilaian  kinerja  karyawan  untuk mendapatkan reward .  Salah  satu  metode  yang digunakan  adalah  dengan  menggunakan  metode Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS). Metode  ini  dipilih  karena  mampu  menyelesaikan penilaian  kinerja  karyawan  berdasarkan  kriteria yang telah ditentukan, yang nantinya akan dijadikan acuan  dalam  pemberian reward itu  sendiri.  Hasil sistem  pendukung  keputusan  penilaian  kinerja karyawan  untuk  pemberian  penghargaan  juga menentukan  berapa  persentase  imbalan  yang diberikan kepada masing-masing karyawan, sehingga  dalam  penelitian  ini  akan  dibuktikan bahwa  Metode  ANFIS  akan  memiliki  keakuratan yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode lain yang akan diterapkan. Sistem pendukung keputusan rekomendasi  penilaian  kinerja  pegawai  untuk menentukan  status  pemberi  penghargaan  tingkat operator dan foreman pada PT. AAA.
Beberapa  penelitian  terkait  metode  ANFIS antara  lain  penelitian  yang  dilakukan  oleh Papageorgiou,  et  al  [1]  dalam  penelitiannya dikembangkan fuzzy  inference  system (FIS)  dan adaptive  neuro-fuzzy  inference  system (ANFIS) untuk  mengklasifikasikan  kualitas  total  buah  apel berdasarkan  beberapa  kualitas  buah,  yaitu  massa buah,  kekencangan  daging,  kandungan  padatan terlarut.  dan  warna  kulit.  Model  FIS  dievaluasi  di peternakan  yang  sama  untuk  data  tiga  tahun berurutan (2005, 2006 dan 2007) dan menunjukkan 83,54%,  92,73%  dan  96,36%  dari  rata-rata kesesuaian  dengan  hasil  dari  ahli  manusia, sedangkan  ANFIS  memberikan  akurasi  prediksi yang lebih rendah. Evaluasi menunjukkan keuntungan  dari  pendekatan  berbasis  ahli  yang diusulkan  dengan  menggunakan  himpunan fuzzy dan logika fuzzy.
Peneliti  lain,  Mandal  [2]  mengusulkan ANFIS  untuk  mendeteksi  dan  mengklasifikasikan citra  bulir  padi  basmati  yang  hasilnya  ANFIS memiliki  akurasi  yang  lebih  menjanjikan  dalam mengevaluasi  kualitas  beras,  dengan  akurasi klasifikasi  >98,5%  untuk  benih  padi  pecah  dan utuh,  dibandingkan  dengan  teknik  pembelajaran mesin  standar  yaitu,  mesin  vektor  pendukung (SVM)  dan  tetangga  terdekat  K  (KNN).  Efisiensi penggilingan  juga  dinilai  dengan  menggunakan rasio  antara  beras  kepala  dan  persentase  beras pecah dan 77,27% untuk sampel uji. Penelitian oleh Cakit,  et  al  [3]  dengan  menerapkan Structural Equation  Modeling (SEM)  dan Adaptive  Neuro- Fuzzy Inference System (ANFIS) for Safety Culture
Assessment:  Integrated  Modeling  Approach ,  yaitu memodelkan budaya keselamatan industri petrokimia Jepang. Hasil penelitian SEM menunjukkan  bahwa  sikap  karyawan  terhadap keselamatan  kerja,  dukungan  rekan  kerja,  tekanan kerja,  dan  sistem  manajemen  keselamatan  pabrik merupakan  faktor  signifikan  yang  mempengaruhi perilaku pelanggaran, motivasi keselamatan personel,  dan  perilaku  kesalahan  personel.  Selain itu,  penerapan  pendekatan  pemodelan  ANFIS menunjukkan  bahwa  sikap  karyawan  merupakan prediktor  paling  kritis  dari  perilaku  menyimpang dan  perilaku  menyimpang  personel,  sedangkan dukungan  rekan  kerja  merupakan  prediktor  paling kritis  dalam  pemodelan  motivasi  keselamatan personel.
Penelitian  Amara  Karima  [4]  menyajikan pengembangan Adaptif  Neuro  Fuzzy  Inference System (ANFIS)  berdasarkan  algoritma Maximum Power  Point  Tracking (ANFISMPPT)  dengan pengontrol  PI  untuk  meningkatkan  kinerja  sistem panel  fotovoltaik  di  bawah  perubahan  keadaan atmosfer.  Hasilnya  ANFIS-MPPT  mampu  untuk melacak  daya  maksimum  dengan  kecepatan  dan akurasi  yang  tinggi  di  bawah  setiap  kondisi penyinaran.  Dapat  disimpulkan  bahwa  eksekusi ANFIS-MPPT  meningkat  dibandingkan  dengan P&O-MPPT.
Penelitian  lain  dari  Saleh  Forouhari  [5] penelitian  ini  memanfaatkan  indikator  diagnostik yang  diukur  secara  teratur  selama  perawatan  rutin transformator,  terintegrasi  berbasis  logika neuro fuzzy untuk memperkirakan usia secara keseluruhan.  Diharapkan  dengan  penggunaan model ini, kondisi trafo dapat lebih terlacak dengan biaya  keuangan  yang  lebih  sedikit  selama operasional.  Model  yang  diusulkan  menggunakan jumlah  sesedikit  mungkin  parameter  diagnostik diukur  selama  inspeksi  rutin  transformator.  Model ANFIS memberikan hasil yang lebih akurat, hal ini juga  memfasilitasi  adaptif  modifikasi  aturan berdasarkan  hasil  model  dan  pengukuran  praktis. Sedangkan model tidak mempertimbangkan beberapa  parameter  diagnostik  lain  yang  tidak teratur  diukur  selama  pemeriksaan  rutin,  hasilnya bias dianggap sebagai unggulan untuk analisis rinci lebih lanjut. Selain itu, model yang diusulkan dapat dengan  mudah  diperluas  sertakan  parameter masukan lebih lanjut karena ANFIS tidak meminta bobot  statis  yang  telah  ditentukan  sebelumnya untuk  parameter  masukan.  Model  tersebut  dapat diimplementasikan dengan sistem umpan balik dan itu  memungkinkan  pengumpulan,  pemrosesan,  dan adaptasi  parameter  model  secara  real  time  untuk terus meningkatkan akurasi model.
Penelitian  Emir  Zunic  [6]  dalam decission support  system berdasarkan  metode  ANFIS menjelaskan bahwa ANFIS adalah metode
kecerdasan buatan, yang menggunakan cara belajar hibrida  menghubungkan  logika fuzzy dan  jaringan saraf  menjadi  satu  unit.  Pada  saat  yang  sama, jaringan saraf dalam sistem ANFIS menjadi sistem fuzzy untuk  penalaran.  Arsitektur  ANFIS  adalah yang paling mudah dijelaskan pada jaringan ANFIS dengan  dua  input  ( x dan y )  dan  satu  output  ( z ) seperti  pada  jaringan  ANFIS  dengan  fungsi keanggotaan  yang  berbeda  dapat  memiliki  hasil yang  memuaskan  dan  dapat  menjadi  rekomendasi yang kredibel, jaringan dengan fungsi keanggotaan menunjukkan  hasil  klasifikasi  terbaik  dengan akurasi  96,7742%.  Sedangkan  penelitian  mengenai reward oleh  Suparmi  dan  Vicy  [7]  menjelaskan bahwa secara parsial terdapat pengaruh yang positif dan  signifikan reward terhadap  kinerja  karyawan, semakin  baik reward di  perusahaan  maka  akan semakin meningkat kinerja karyawan.
Dari  beberapa  studi  di  atas  penggunaan metode ANFIS banyak digunakan untuk klasifikasi dan  pendekatan.  Namun  penelitian  ini  dilakukan untuk  mengetahui  status  pegawai  yang  akan diberikan reward berdasarkan  beberapa  kriteria, diantaranya spesifikasi masukan yang meliputi nilai kompetensi,  nilai  indisipliner  dan  nilai  kehadiran. Spesifikasi  keluaran  yaitu  penentuan  siapa  yang berhak  menerima reward dengan  melihat  hasil penilaian  bobot  dan  berapa  persen  kenaikan  gaji tiap pegawai, serta struktur ANFIS yang digunakan minimal  terdiri  dari  tiga hidden  layer beserta lapisan  masukan  dan  lapisan  keluaran.  Proses training dilakukan  secara feedforward tanpa backpropagation karena  memang  berdasarkan perhitungan ANFIS sendiri yang bersifat satu arah. Bobot  yang  muncul  dari  perhitungan  yang  ada  di setiap  lapisan  tidak  diinisialisasi  secara  acak  di awal.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## Analisis Perancangan Sistem
Penelitian  ini  diawali  dengan  permasalahan yang ada pada perusahaan di PT. AAA, agar dapat menyelesaikan masalah sekaligus menjawab permasalahan  yang  ada,  maka  dilakukan  analisis terhadap pendekatan yang ada dengan menggunakan  metode  ANFIS  sebagai  sistem pendukung keputusan. Berikut konsep perancangan sistem ANFIS yang akan dijelaskan seperti Gambar 1.

## Gambar 1 . Sistem Desain ANFIS

## Data Akuisisi

## Metode Pemilihan Sampel
Proses  pemilihan  sampel  dilakukan  dengan observasi  langsung.  Pemilihan  sampel  berdasarkan data pegawai tahun 2019.  Sampel dalam penelitian ini  adalah  sebagian  karyawan  yang  bekerja  di  PT. AAA, sehingga terkumpul 537 data. Berikut adalah variabel-variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian ini berdasarkan pedoman penentuan pegawai model 2019  yang  dikeluarkan  oleh  Departemen  Sumber Daya Manusia.

## Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  dilakukan  secara langsung dengan menggunakan:
• Data  Primer  yang  merupakan  sumber  data penelitian yang diperoleh langsung dari sumber aslinya.  Data  penelitian  primer  diperoleh dengan  observasi,  wawancara  dan  kuesioner. Data dicatat dan dikumpulkan untuk persiapan data selanjutnya.
• Data  sekunder  merupakan  sumber  data penelitian yang diperoleh secara tidak langsung melalui media perantara. Data diperoleh secara tidak langsung misalnya dari literatur, dokumentasi,  buku,  jurnal  dan  informasi  lain yang  berkaitan  dengan  kinerja  karyawan  dan ANFIS.

## Adaptive Neuro Fuzzy Inference System
ANFIS  ( Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference Systems )  merupakan  salah  satu  sistem  dalam kelompok neuro  fuzzy ,  yang  merupakan  sistem hybrid dalam soft computing . Sistem hybrid adalah padanan  atau  kombinasi  minimal  dua  metode soft
Training Data
Akuisisi Dat
Pemodelan dan Pelatihan data dengan ANFIS FIS Model Proses Validasi dengan Testing Data Validated FIS Model ANFIS Modelling (Output) Testing Data Sistem Pendukung Keputusan
computing dengan  tujuan  memperoleh  algoritma yang lebih sempurna.
Gambar 2. Struktur ANFIS
Fungsi  masing-masing  lapisan  dapat  dijelaskan sebagai berikut:
• Lapisan  satu,  semua  node  pada  layer  ini merupakan  node  adaptif  (parameter  dapat berubah)  dengan  fungsi  node,  seperti  pada rumus 1 . (1)
dengan parameter b biasanya positif.
Parameter  c  terletak  di  tengah  kurva.  Fungsi keanggotaan  Gaussian  dinyatakan  dengan rumus 2.
(2)
• Lapisan  dua.  Semua  node  di  lapisan  ini  non- adaptif  (parameter  tetap).  Fungsi  node  ini adalah memperbanyak setiap sinyal input yang masuk. Fungsi node, seperti pada rumus 3.
(3)
• Lapisan  tiga,  Setiap  node  di  lapisan  ini  adalah node  non-adaptif  yang  menampilkan  fungsi kekuatan  tembak  yang  dinormalisasi,  yang merupakan  rasio  keluaran  dari  node  i  di  layer sebelumnya  untuk  semua  output  dari  layer sebelumnya,  dengan  bentuk  node  function seperti pada rumus 4.
(4)
• Lapisan  empat,  Setiap  node  pada  layer  ini merupakan  node  adaptif  dengan  fungsi  node, seperti pada rumus 5 .
(5)
• Lapisan  lima.  Pada  layer  ini  hanya  terdapat satu  node  tetap  yang  fungsinya  untuk menambahkan  semua  entri.  Fungsi  node, seperti pada rumus 6 .
(6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengumpulan Data
Setelah  dilakukan  proses  pengumpulan  data karyawan  pada  PT.  AAA  didapatkan  jumlah keseluruhan  data  karyawan  level  foreman  dan operator  sejumlah  537  data  karyawan.  Dari  proses pengumpulan  ini  juga  ditemukan  beberapa  atribut seperti  nomor  induk,  nama,  seksi,  kompetensi, indisipliner,  tanggal  masuk,  level  posisi  dan departemen.  Serta  dari  proses  pengumpulan  data karyawan  pada  PT.  AAA  akan  diambil  sebagian besar  data  atau  sejumlah  524  data  karyawan  yang akan  digunakan  sebagai  data  latih  atau  pemodelan data  dengan  algoritma  ANFIS  dan  sebagian  kecil data atau lebih tepatnya sejumlah 13 data karyawan yang  akan  digunakan  sebagai  data  uji  untuk menguji sistem yang dibuat.

## Perancangan Ilustrasi Sistem
Perancangan Sistem
Gambar 3. Blok Diagram Sistem ANFIS
Pada  tahap  pertama  adalah  penyiapan  data, dimana pada tahap ini dilakukan pengumpulan data yang  diperoleh  dari  staf  bagian  kepegawaian  yang didapatkan  dari  PT.  AAA.  Kemudian  pada  tahap kedua  dilakukan  tahap  pelatihan,  tahap  ini  akan menghasilkan  atribut yang  kemudian  akan menjadi masukan dalam tahap sitem pengambilan keputusan.  Setelah  melakukan  tahap  pelatihan data pada  tahap  kedua,  maka  akan  didapatkan  dataset yang  akan  digunakan  sebagai  inputan  pada  tahap pemodelan menggunakan algoritma ANFIS.
f ( x , a , b , c ) = 1 1 + x - c 2 b a A ( x ) = e ( x - c ) 2 2 a 2 O 2,1 = m A i ( x ). m B i ( x ) = W i
O 3, i = W i w 1 + w 2
O 4, i = O 3, i ( a 4, i = O 3, i ( a i x ) + b i y + g i
O 5, i = S w i y i S
Langkah-langkah pemodelan ANFIS sebagai berikut:
a. Memberikan  pasangan  data  input  dan  output untuk training.
b. ANFIS  melatih  FIS  dengan  inisialisasi  FIS, yaitu mengeset harga awal parameter-parameter fungsi keanggotaan dalam  FIS.  Inisisalisasi FIS meliputi,  pemilihan  jumlah  fungsi  keanggotaan ( membership  function ),  pemilihan  tipe  fungsi keanggotaan (segitiga atau gaussian ), pemilihan jumlah  iterasi  pelatihan  ( epoch ).  ANFIS  trains FIS by  modifying  the  parameters  of  the membership  function  until  a  minimum  error  is obtained between the FIS output and the output training data .
c. ANFIS  melatih  FIS  dengan  memodifikasi parameter  -  parameter  fungsi  keanggotaan sampai  diperoleh  selisih  ( error )  minimal  antara keluaran FIS dengan data pelatihan output.
d. Validasi model yaitu proses pengujian FIS yang sudah dilatih oleh ANFIS, namun menggunakan data input/output yang belum dilatihkan kepada FIS.
Tahap selanjutnya adalah melakukan training  data  dan  kemudian  akan  dilanjutkan dengan  proses  pengambilan  keputusan.  Di  dalam ANFIS diawali dengan menetapkan parameter awal seperti  jumlah membership  function , error  goal , dan epoch .  Kemudian  dilakukan  proses training dan testing sampai  ditemukan  model  data  terbaik yang  selanjutnya  akan  dibuat  acuan  dalam  proses prediksi.

## Ilustrasi Sistem
Gambar 4. Ilustrasi Sistem Penilaian Kinerja Karyawan
PT. AAA Dengan Algoritma ANFIS.
Dari Gambar 4 dapat dijelaskan sebagai alur sistem penilaian  dimulai  dengan user menginputkan  data karyawan  melalui  antar  muka  program  yang  akan dibuat,  selanjutnya  data  akan  diproses  dengan regresi  berdasarkan  pemodelan  ANFIS  dan  output yang  akan  dihasilkan  adalah  sebuah  penilain berdasarkan  pemodelan  ANFIS  dalam  bentuk alert atau  notifikasi  yang  berisi  nilai  perhitungannya pada halaman yang sama.
Gambar 5. Ilustrasi Pemodelan Sistem Dengan Algoritma ANFIS
Dari Gambar 5 dapat dijelaskan sebagai alur sistem  pelatihan  atau  pemodelan  dimulai  dengan user menginputkan nilai mean dan sigma sebanyak 5 kali pada setiap parameter input, selanjutnya data akan  diproses  dengan  pelatihan  berdasarkan pemodelan ANFIS dan output yang akan dihasilkan adalah  sebuah  model  untuk  penilaian  data karyawan berdasarkan kompetensi, indisipliner dan kehadiran.
Gambar 6. Ilustrasi Sistem Penghapusan Data Pegawai
Dari Gambar 6 dapat dijelaskan sebagai alur sistem  penghapusan  data-data  secara  total  yang telah diinputkan pada halaman antarmuka penilaian.  Hal  ini  bertujuan  untuk  membersihkan semua  data  apabila  terdapat  kesalahan  pada parameter-parameter  yang  menentukan  penilaian kinerja  karyawan  seperti  pada  target  kompetensi, current kompetensi,  persentase  kompetensi,  target indisipliner, indisipliner, current indisipliner, persentase indisipliner, target kehadiran, kehadiran, current kehadiran dan persentase kehadiran.
Gambar 7. Ilustrasi Sistem untuk Menentukan Karyawan yang Memenuhi Syarat untuk Mendapatkan Reward
Dari Gambar 5 dapat dijelaskan sebagai alur sistem penetapan karyawan yang layak mendapatkan reward .  Hal  ini  dilakukan  dengan cara  mencari user menginputkan  nilai  minimal kinerja  untuk  dicarikan  data  karyawan  yang memiliki  nilai  lebih  dari  nilai  minimal  yang  telah diinputkan.  Setelah  didapatkan  sejumlah  data karyawan lalu akan dicari berdasarkan nilai kinerja
yang tertinggi, jika nilai tertinggi terdapat lebih dari satu  nama  karyawan  maka  data  karyawan  yang memiliki  nilai  kinerja  tertinggi  akan  dicari berdasarkan masa kerja karyawan yang paling lama bekerja  di  PT.  AAA.  Jika  terdapat  lebih  dari  satu nama karyawan maka data karyawan yang memiliki masa  kerja  paling  lama  akan  dicari  berdasarkan posisi  karyawan  yang  dimana  diprioritaskan  posisi foreman.  Jika  terdapat  lebih  dari  satu  nama karyawan  maka  data  karyawan  yang  memiliki posisi foreman akan dicari berdasarkan departemen karyawan  berada  yang  dimana  diprioritaskan departemen produksi.

## Model Interpretasi

## Learning Process Model (Training)
Pada proses pelatihan atau pembuatan model data  latih  untuk  penilaian  kinerja  karyawan  PT. AAA dengan menggunakan algoritma ANFIS  akan menggunakan  data  sejumlah  524  data  karyawan yang  dimana  nantinya  akan  dibuatkan  tiga  model data latih. Ketiga model data latih tersebut memiliki fungsi  ang  berbeda-beda  untuk  menilai  kinerja karyawan.  Ketiga  model  tersebut  meliputi  model kompetensi  yang  dimana  atribut  target  kompetensi dan current kompetensi bertidak sebagai data input dalam  pemodelan  menggunakan  algoritma  ANFIS, sedangkan  atribut  bobot  kompetensi  bertindak sebagai data target dalam pemodelan menggunakan algoritma  ANFIS.  Selanjutnya,  model  indisipliner yang  dimana  atribut  target  indisipliner,  indisipliner dan current indisipliner bertidak sebagai data input dalam  pemodelan  menggunakan  algoritma  ANFIS, sedangkan  atribut  bobot  indisipliner  bertindak sebagai data target dalam pemodelan menggunakan algoritma  ANFIS.  Dan  yang  terakhir,  model kehadiran  yang  dimana  atribut  target  kehadiran, kehadiran  dan current kehadiran  bertidak  sebagai data input dalam pemodelan menggunakan algoritma ANFIS, sedangkan atribut bobot kehadiran  bertindak  sebagai  data  target  dalam pemodelan menggunakan algoritma ANFIS.

## Model Validation Process (Testing)
Pada  proses  pengujian  data  uji  terhadap model  data  latih  penilaian  kinerja  karyawan  PT. AAA  akan  menggunakan  data  sejumlah  13  data karyawan  pada  PT  tersebut.  Proses  pengujiannya sendiri  dilakukan  dengan  menginputkan  nilai kinerja  pada  masig-masing  karyawan  tersebut, sehingga  misal  pada  karyawan  bernama  Bambang Setiawan  perlu  diinputkan  nilai  target  kompetensi, current kompetensi, target indisipliner, indisipliner, current indisipliner, target kehadiran, kehadiran dan current kehadiran.  Dari  menginputkan  nilai-nilai kinerja tersebut nantinya akan didapatkan tiga nilai bobot,  yaitu  bobot  kompetensi,  bobot  indisipliner dan  bobot  kehadiran  berdasarkan  dari  perhitungan prediksi  menggunakan  model  penilaian  kinerja karyawan PT. AAA yang telah dibuat.

## Hasil Pengujian Sistem ANFIS
Hasil Ujicoba dan Pemodelan Data Pada pemodelan data karyawan ini menggunakan  sejumlah  524  data  karyawan  dari jumlah  keseluruhan  data,  yaitu  sejumlah  537  data karyawan. Penggunaan sejumlah 524 data karyawan  ini  digunakan  sebagai  data  latih  atau dasar  untuk  membuat  pemodelan  ANFIS  untuk penilaian  kinerja  karyawan  berdasarkan  kategori kompetensi,  indisipliner  dan  kehadiran.  Pada pemodelan ANFIS untuk penilaian kinerja karyawan  berdasarkan  kategori  kompetensi  akan menggunakan  2  kolom  sebagai  data  input  yaitu kolom  target  kompetensi  dan current kompetensi, serta 1 kolom sebagai data target yaitu kolom bobot kompetensi. Berhubung untuk membuat pemodelan ANFIS  membutuhkan  sebuah  membership,  maka untuk  pembuatan membership pada  pemodelan ANFIS  untuk  penilaian  kinerja  berdasarkan kategori kompetensi dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Keanggotaan Pemodelan Anfis untuk Penilaian Kinerja Pegawai Berdasarkan Atribut Kompetensi.
Membership M 1 S1 M 2 S2 M 3 S3 M4 S4 M 5 S5 Target Kompetensi 0 1 -1 2 -4 10 -7 7 5 1 Current Kompetensi 1 2 2 3 -2 10 -10.5 5 4 3
Pada  pemodelan  ANFIS  untuk  penilaian kinerja  karyawan  berdasarkan  kategori  indisipliner akan  menggunakan  3  kolom  sebagai  data  input yaitu  kolom  target  indisipliner,  indisipliner  dan current indisipliner,  serta  1  kolom  sebagai  data
target  yaitu  kolom  bobot  indisipliner.  Untuk pembuatan  membership  pada  pemodelan  ANFIS untuk  penilaian  kinerja  berdasarkan  kategori indisipliner dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Tabel Keanggotaan Pemodelan ANFIS untuk Penilaian Kinerja Karyawan Berdasarkan Atribut Indisipliner
Membership M1 S1 M2 S2 M3 S 3 M 4 S4 M5 S5 Target Indisipliner 0 1 -1 2 -4 10 -7 7 5 1 Indisipliner 1 2 2 3 -2 10 -10.5 5 4 3 Current Indisipliner 2 3 -1 1 4 2 -5 5 -7 7
Pada  pemodelan  ANFIS  untuk  penilaian kinerja  karyawan  berdasarkan  kategori  kehadiran akan  menggunakan  3  kolom  sebagai  data  input yaitu kolom target kehadiran, kehadiran dan current kehadiran,  serta  1  kolom  sebagai  data  target  yaitu
kolom bobot kehadiran. Untuk pembuatan membership  pada  pemodelan  ANFIS  untuk penilaian  kinerja  berdasarkan  kategori  kehadiran dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Tabel Keanggotaan Pemodelan ANFIS untuk Penilaian Kinerja Karyawan Berdasarkan Atribut Kehadiran
Membership M 1 S 1 M 2 S 2 M 3 S 3 M 4 S 4 M 5 S 5 Target Kehadiran 0 1 -1 2 -4 10 -7 7 5 1 Kehadiran 1 2 2 3 -2 10 -10.5 5 4 3 Current Kehadiran 2 3 -1 1 4 2 -5 5 -7 7

## Pengujian Penilaian Karyawan
Pada  pengujian  penilaian  kinerja  karyawan pada  sistem  yang  telah  dibuat  akan  menggunakan sejumlah  13  data  karyawan  dari  keseluruhan  data karyawan,  yaitu  537  karyawan.  Untuk  menguji  13 data  karyawan  tersebut,  data  yang  diinputkan meliputi  target  kompetensi, current kompetensi, target indisipliner, indisipliner, current indisipliner, target  kehadiran,  kehadiran, current kehadiran, tanggal  bergabung,  level  posisi  dan  departemen tempat kerja. Dari keseluruhan data karyawan yang diinputkan,  nantinya  sistem  pada  aplikasi  akan memprediksi  nilai  bobot  kompetensi,  nilai  bobot indisipliner dan nilai bobot kehadiran menggunakan pemodelan  ANFIS  yang  telah  dibuat.  Setelah  itu ketiga  nilai  bobot  tersebut  dijumlahkan  sehingga akan  didapatkan  nilai  kinerja  karyawan  tersebut secara  keseluruhan.  Untuk  mengetahui  data  input karyawan  berdasarkan  atribut  kompetensi  dari  13 data karyawan dapat dilihat pada Tabel 4.
Untuk  mengetahui  data  input  karyawan untuk penilaian kinerja berdasarkan atribut indisipliner  dari  13  data  karyawan  dapat  dilihat pada  Tabel  5  yang  dimana  pada  tabel  tersebut berisikan  tiga  kolom  atau  tiga  data,  yaitu  kolom target indisipliner, indisipliner dan current indisipliner.
Tabel 4. Tabel Data Input Karyawan Berdasarkan
Atribut Kompetensi Target Kompetensi Current Kompetensi 43 29 43 29 43 20 43 22
Target Kompetensi Current Kompetensi 43 23 43 23 43 27 41 31 41 31 41 18 41 18 41 18 41 18 Tabel 5 . Tabel Data Input Karyawan Berdasarkan Atribut Indisipliner. Target Indisipliner Indisipliner Current Indisipliner 8 0.5 7.5 8 0 8 8 3.5 4.5 8 1 7 8 0 8 8 3.5 4.5 8 1.5 6.5 8 0 8 8 1 7 8 1.5 6.5 8 0 8 8 0 8 8 0 8
Untuk  mengetahui  data  input  karyawan untuk penilaian kinerja berdasarkan atribut kehadiran dari 13 data karyawan dapat dilihat pada Tabel  6  yang  dimana  pada  tabel  tersebut  berisikan tiga  kolom  atau  tiga  data  yang  diinputkan,  yaitu kolom  target  kehadiran,  kehadiran  dan current kehadiran.
Tabel 6. Tabel Data Input Karyawan Berdasarkan Atribut Kehadiran Target Kehadiran Kehadiran Current Kehadiran 8 0.999495968 7.995967742 8 1 8 8 0.937247984 7.497983871 8 0.951108871 7.608870968 8 0.97328629 7.786290323 8 0.992691532 7.941532258 8 0.962701613 7.701612903 8 0.998739919 7.989919355 8 0.999495968 7.995967742 8 0.999243952 7.993951613 8 0.993447581 7.947580645 8 1 8 8 0.962701613 7.701612903
Untuk mengetahui data input karyawan yang dimana  digunakan  sebagai  opsi  dalam  proses penentuan reward dari keseluruhan data karyawan, 13  data  karyawan  yang  diinputkan  juga  akan menginputkan tanggal karyawan tersebut bergabung,  level  posisi  dan  kategori  departemen karyawan  tersebut  dapat  dilihat  pada  Tabel  7  yang dimana  pada  tabel  tersebut  berisikan  tiga  kolom atau tiga data yang diinputkan, yaitu kolom tanggal bergabung, level posisi dan kategori departemen.
Data  13  karyawan  di  atas  akan  dimasukkan secara satu persatu untuk menguji hasil perhitungan kinerja  karyawan  dari  pemodelan  524  data karyawan untuk memprediksi nilai kinerja karyawan  secara  total  yang  meliputi  kategori kompetensi,  indisipliner  dan  kehadiran  dengan menggunakan  sistem  aplikasi  yang  telah  dibuat. Sedangkan  untuk  contoh  proses  pengujian  dari sistem aplikasi terhadap penilaian kinerja karyawan dapat  dilihat  pada  Gambar  8  sebagai  proses menginputkan  data  individu  dan  kinerja  karyawan dan  Gambar  9  sebagai  hasil  proses  perhitungan sistem  aplikasi  terhadap  nilai  keseluruhan  kinerja karyawan.
Table 7. Tabel Input Data Untuk Kelengkapan Data Karyawan Tanggal Gabung Level Posisi Kategori Departemen 7/1/1998 Foreman Non Produksi 7/1/1998 Foreman Non Produksi 9/1/1994 Operator Non Produksi 3/1/2002 Operator Non Produksi 6/1/2002 Operator Non Produksi 7/1/2002 Operator Non Produksi 7/1/2002 Operator Non Produksi 4/1/1992 Foreman Non Produksi 7/1/1998 Foreman Non Produksi 7/1/1998 Operator Non Produksi 7/1/1998 Operator Non Produksi 12/1/2000 Operator Non Produksi 8/1/2002 Operator Non Produksi
Gambar 8. Contoh proses input data individu dan kinerja karyawan
Gambar 9. Hasil dari proses penilaian kinerja karyawan
Pada  Tabel  8  dan  Tabel  9  di  bawah  ini adalah keseluruhan perhitungan prediksi kinerja ke- 13  karyawan.  Prediksi  penilaian  kinerja  karyawan berdasarkan kategori kompetensi akan menghasilkan nilai bobot kompetensi dan persentase  kompetensi  yang  pada  kolom  tersebut ditulis  dalam  format  desimal  bukan  persen,  nilai persentase  kompetensi  ini  didapatkan  dengan melakukan  perhitungan  nilai  bobot  kompetensi dikalikan dengan nilai 40% atau 0.4. Untuk prediksi penilaian  kinerja  karyawan  berdasarkan  kategori indisipliner  juga  akan  menghasilkan  nilai  bobot indisipliner  dan  persentase  indisipliner  yang  pada kolom tersebut ditulis dalam format desimal bukan persen,  nilai  persentase  indisipliner  ini  didapatkan
dengan melakukan perhitungan nilai bobot indisipliner  dikalikan  dengan  nilai  20%  atau  0.2. Serta prediksi penilaian kinerja karyawan berdasarkan kategori kehadiran juga akan menghasilkan nilai  bobot  kehadiran  dan  persentase kehadiran  yang  pada  kolom  tersebut  ditulis  dalam format  desimal  bukan  persen,  nilai  persentase kehadiran  ini  didapatkan  dengan  melakukan perhitungan nilai bobot kehadiran dikalikan dengan nilai  20%  atau  0.2.  Sedangkan  untuk  menghitung nilai  kinerja  karyawan  secara  keseluruhan  atau bobot  total  dilakukan  dengan  proses  perhitungan jumlah  nilai  bobot  kompetensi,  nilai  bobot indisipliner  dan  nilai  bobot  kehadiran  dan  untuk persentasenya  adalah  penjumlahan  dari  persentase kompetensi,  persentase  indisipliner  dan  persentase kehadiran.

## Tabel 8. Tabel Hasil Prediksi Kinerja Karyawan
Berdasarkan Atribut Kompetensi dan Indisipliner Bobot Kompetensi Persentase Kompetensi Bobot Indisipliner Persentase Indisipliner 0.714482 0.285793 0.957853 0.191571 0.714482 0.285793 1.001099 0.20022 0.530884 0.212354 0.753255 0.150651 0.571982 0.228793 0.919192 0.183838 0.592349 0.23694 1.001099 0.20022 0.592349 0.23694 0.753255 0.150651 0.673772 0.269509 0.883709 0.176742 0.792407 0.316963 1.001099 0.20022 0.792407 0.316963 0.919192 0.183838 0.52062 0.208248 0.883709 0.176742 0.52062 0.208248 1.001099 0.20022 0.52062 0.208248 1.001099 0.20022 0.52062 0.208248 1.001099 0.20022 Tabel 9 . Tabel Hasil Prediksi Kinerja Pegawai Berdasarkan Atribut Kehadiran dan Nilai Kinerja Pegawai Secara Keseluruhan Attendance Weight Attendance Percentage Weight Total Percentage Total 0.999658 0.199932 2.671993 0.677295 0.999665 0.199933 2.715245 0.685945 0.998814 0.199763 2.282953 0.562767 0.999007 0.199801 2.490181 0.612433 0.99931 0.199862 2.592758 0.637021 0.999569 0.199914 2.345173 0.587504 0.999166 0.199833 2.556648 0.646084 0.999648 0.19993 2.793153 0.717112 0.999658 0.199932 2.711256 0.700733
0.999655 0.199931 2.403984 0.584921 Attendance Weight Attendance Percentage Weight Total Percentage Total 0.999579 0.199916 2.521297 0.608383 0.999665 0.199933 2.521383 0.608401 0.999166 0.199833 2.520885 0.608301 Model Validasi Di dalam ANFIS diawali dengan menetapkan parameter awal seperti jumlah membership  function,  error  goal ,  dan epoch . Kemudian  dilakukan  proses training dan testing sampai  ditemukan  model  data  terbaik  yang selanjutnya  akan  dibuat  acuan  dalam  proses prediksi. Validasi dari performa ANFIS menggunakan penghitungan nilai explained variance score, mean absolute error, mean squared error dan r2 yang dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10 . Pengujian Model Validasi

## Pengujian Penetapan Reward pada Karyawan
Proses  penentuan reward pada  karyawan PT.  AAA  ini  memiliki  beberapa  ketentuan, ketentuannya adalah seperti berikut.
a. Ditentukan berdasarkan nilai kinerja keseluruhan  pada  tiap  karyawan,  sehingga akan diambil nilai kinerja keluruhan karyawan yang  tertinggi  dan  apabila  nilai  tertingginya lebih dari satu karyawan maka akan mengikuti ketentuan nomor 2.
b. Ditentukan  berdasarkan  masa  kerja,  sehingga akan  diambil  masa  kerja  karyawan  yang tertinggi  dan  apabila  nilai  tertingginya  lebih dari  satu  karyawan  maka  akan  mengikuti ketentuan nomor 3.
c. Ditentukan berdasarkan level posisi karyawan, sehingga  akan  di  prioritaskan  dari  posisi foreman dan apabila posisi foreman lebih dari satu karyawan maka akan mengikuti ketentuan nomor 4.
d. Ditentukan  berdasarkan  tempat  departemen karyawan,  sehingga  akan  di  prioritaskan  dari departemen produksi.
Berdasarkan  ketentuan-ketentuan  di  atas, contoh  proses  penentuan reward pada  karyawan
PT.  AAA  ini  nantinya  akan  memunculkan  nama karyawan dari keseluruhan data PT AAA.
Gambar 11. Contoh proses penentuan reward karyawan

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Prediksi penilaian kinerja karyawan berdasarkan kategori kompetensi akan
menghasilkan nilai bobot kompetensi dan persentase kompetensi ditulis dalam format desimal bukan  persen,  nilai  persentase  kompetensi  ini didapatkan  dengan  melakukan  perhitungan  nilai bobot  kompetensi  dikalikan  dengan  nilai  40%  atau 0.4.  Kategori  indisipliner  didapatkan  perhitungan nilai  bobot  indisipliner  dikalikan dengan  nilai 20% atau  0.2.  Kategori  kehadiran  perhitungan  nilai bobot  kehadiran  dikalikan  dengan  nilai  20%  atau 0.2.  Sedangkan  untuk  menghitung  nilai  kinerja karyawan  secara  keseluruhan  perhitungan  jumlah nilai bobot kompetensi, nilai bobot indisipliner dan nilai  bobot  kehadiran  dan  untuk  persentasenya adalah  penjumlahan  dari  persentase  kompetensi, persentase  indisipliner  dan  persentase  kehadiran. Dibandingkan  dengan  penilaian  kinerja  yang didapatkan berdasarkan perhitungan manual dengan nilai  hasil  prediksi  menggunakan  pemodelan algoritma  ANFIS,  didapatkan  nilai  perhitungan validasi pemodelan sebesar 0.867189 atau 87%.
Penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat melakukan  pengujian  untuk  mendapatkan  dataset yang  lebih  berkualitas  dengan  melakukan  proses training dari setiap atribut  guna mendapatkan hasil yang  baik dan  dapat  dijadikan  sebagai  aturan  baku untuk  menentukan  status  pemberian reward karyawan.

## 5. REFERENSI
[1]  E.  I.  Papageorgiou,  K.  Aggelopoulou,  T.  A. Gemtos, and G. D. Nanos, “Development and Evaluation of a Fuzzy Inference System and a Neuro-Fuzzy  Inference  System  for  Grading
Apple Quality,” Appl. Artif. Intell. , vol. 32, no. 3, pp. 253–280, 2018, doi: 10.1080/08839514.2018.1448072.
[2]  D.  Mandal,  “Adaptive  neuro-fuzzy  inference system  based  grading  of  basmati  rice  grains using  image  processing  technique,” Rom.  J. Inf. Sci. Technol. , vol. 22, no. 3–4, 2019, doi: 10.3390/asi1020019.
[3]  E. Çakıt, W. Karwowski, A. Murata, and A. J. Olak,  “Application  of  structural  equation modeling (SEM) and an adaptive neuro-fuzzy inference  system  (ANFIS)  for  assessment  of safety  culture:  An  integrated  modeling approach,” Safety ,  vol.  6,  no.  1,  2020,  doi: 10.3390/safety6010014.
[4]  K. Amara et al. , “Improved Performance of a PV  Solar  Panel  with  Adaptive  Neuro  Fuzzy Inference  System  ANFIS  based  MPPT,” 7th Int.  IEEE  Conf.  Renew.  Energy  Res.  Appl. ICRERA  2018 ,  vol.  5,  pp.  1098–1101,  2018, doi: 10.1109/ICRERA.2018.8566818.
[5]  S.  Forouhari  and  A.  Abu-Siada,  “Application of  adaptive  neuro  fuzzy  inference  system  to support power transformer life estimation and asset  management  decision,” IEEE  Trans. Dielectr. Electr. Insul. , vol. 25, no. 3, pp. 845– 852, 2018, doi: 10.1109/TDEI.2018.006392.
[6]  E.  Žunić,  A.  Djedović,  and  Z.  Avdagić, “Decission  support  system  for  candidates classification  in  the  employment  process based  on  ANFIS  method,” 2016  11th  Int. Symp.  Telecommun.  BIHTEL  2016 ,  pp.  0–5, 2016, doi: 10.1109/BIHTEL.2016.7775718.
[7]  V. Suparmi; Septiawan,  “ Reward dan Punishment Sebagai Pemicu Kinerja Karyawan pada PT Dunia Setia Sandang Asli IV  Ungaran,” J.  Ilm.  UNTAG  Semarang ,  vol. 8, no. 1, pp. 51–61, 2019.