## PENERAPAN ALGORITMA FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK PENILAIAN KINERJA PEGAWAI DENGAN METODE TSUKAMOTO
Recky Marcele Desaily, Rizky Tahara Shita
Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 Telp. (021) 5853753, Fax. (021) 5866369 E-mail : recky.marcele22@gmail.com

## Abstrak
Pengukuran kinerja pegawai pada suatu kantor pemerintahan merupakan hal yang sangat penting untuk evaluasi dan perencanaan kantor dimasa datang.  Setiap tempat mempunyai cara yang berbeda dalam melakukan proses penilaian kinerja pegawai. Penilaian kinerja ini harus dilakukan dengan tepat hingga dapat menjamin perlakuan yang  adil  untuk  para  pegawai  yang  dinilai  pada  penulisan  ini  dibahas  pembuatan  aplikasi  penilaian  kinerja pegawai menggunakan fuzzy inferensi sistem dengan metode tsukamoto. Parameter yang digunakan untuk batasan fungsi  keanggotaan  fuzzy  berdasaarkan    Nilai  Kehadiran    Nilai  Sikap,  Nilai  Kerapihan.  Dengan  ada  nya  hal tersebut, dibutuhkan sebuah aplikasi Untuk membantu pihak kantor dalam menentukan penilaian kinerja pegawai. Data penilaian ini berdasarkan bobot penilaian yang ditetapkan  oleh kepala bagian kerja dengan jangka waktu penilaian  untuk 1 minggu. Peniliaian kinerja  secara umum bertujuan untuk mengevaluasi  hasil kerja  pegawai, dan tujuan nya untuk kenaikan jabatan.  Salah satu metode yang digunakan untuk pembuatan aplikasi  penilaian kinerja  pegawai  yaitu  dengan  menggunakan  fuzzy  inference  system.  untuk  memperoleh  ouput  dalam  fuzzy inference  system  TSUKAMOTO  dibutuhkan  empat  tahapan,  yaitu fuzzifikasi,  pembentukan  rules,menggunakan mesin  inferensi  dengan  implikasi  MIN,defuzzikasi.  Variable  input  pada  kantor  pada  penulisan  adalah  Nilai kehadiran ,nilai kerapihan, Nilai sikap. Variable output nya adalah baik atau buruk, penilaian ditetapkan oleh pihak kantor. Dalam proses penilaian nya dilakukan terus – menerus pada setiap harinya nya pada 50 pegawai tersebut,  dan  jika  terjadi  evaluasi  pegawai  data  penilaian  tersebut  bisa  jadi  acuan  untuk  mengawasi  kinerja pegawai.

## Kata Kunci  : Penilaian,Fuzzy inference system, Metode TSUKAMOTO

## 1. PENDAHULUAN
Penilaian kinerja pegawai dibutuhkan sebagai evaluasi formal kinerja pada saat ini atau Pada  saat  masa  lalu  pegawai  dan  efektivitas dalam bekerja. Tolak ukur kinerja pegawai pada suatu kantor pemerintahan sangat penting untuk evaluasi  dan  untuk  perencanaan  masa  depan. Penilaian kinerja pegawai harus dilakukan untuk mengetahui  kinerja  pegawai.  Apakah  penilaian yang  dicapai  setiap  pegawai  kurang  ,baik  atau sangat  baik  ,dari  penilaian  tersebut  dapat mengawasi  kinerja  pegawai  dengan  hasil  Baik atau  buruk.  Pada  studi  kasus  ini  membahas  50 pegawai..
Untuk dapat menjalankan fungsi nya, kantor tersebut mempunyai beberapa unit kerja dengan tugas  yang  beragam.  Salah  satu  unit  kerja tersebut  adalah  bidang  umum  dan  kepegawaian yang  memiliki  tugas  untuk  mengawasi  masalah dan  melakukan  penilaian  kinerja  pegawai. Terdapat  beberapa  parameter  untuk  melakukan peniaian  kinerja  pegawai,  data  penilaian  ini berdasarkan  bobot  penilaian  oleh  kepala  bagian dengan  jangka  waktu  1  minggu  ,  menigkatkan produktivitas suatu tim kerja , dan tujuan untuk mengevaluasi kinerja pegawai.
Logika fuzzy telah banyak
diimplementasikan pada berbagai sistem penilaian  pegawai,  pada  penelitian  sebelumnya telah dibangun sistem penilaian kinerja pegawai untuk  menilai  kinerja  ,  efisiensi,  dan  efektifitas mereka  dalam  bekerja.  Tiga  parameter  untuk sebagai  masukan  bagi  sistem  inferense  fuzzy adalah  Nilai  Kehadiran,  Nilai  Sikap,  Nilai Kerapihan.  Pada  penelitian  ini  menggunakan konsep  fuzzy  Tsukamoto  untuk  mengukur tingkat  kinerja  pegawai  selama  bekerja  dalam jangka  waktu  1  minggu.  Proses  penulisan menggunakan  fuzzy Tsukamoto akan dilakukan dengan  memberikan  pembobotan  pada  setiap parameter yang terdapat pada penilaian pegawai, kemudian  menghitung  nilai  keanggotaan  setiap parameter  didapatkan  nilai  kinerja  pegawai berdasarkan  kategori  untuk  seluruh  parameter. Nilai  dan  predikat  inilah  yang  menjadi  niai kinerja pegawai.
2. METODE PENELITIAN
2.1. Logika Fuzzy
Logika Fuzzy adalah suatu proses pengambilan  keputusan  berbasis  aturan  yang bertujuan untuk memecahkan masalah, dimana
sistem  tersebut  sulit  untuk  dimodelkan  atau terdapat  ambiguitas  dan  ketidakjelasan  yang berlimpah.  Logika fuzzy ditentukan  oleh persamaan  logika,  bukan  dari  persamaan diferensial kompleks dan berasal dari
pemikiran yang mengidentifikasi serta
mengambil  keuntungan  dari  grayness  antara dua nilai ekstrem (Aryansah, 2015).
Beberapa aplikasi
yang dapat
diimplementasikan menggunakan logika fuzzy adalah transmisi otomatis pada mobil, manajemen  dan  pengambilan  keputusan, ekonomi,  ilmu  kedokteran  dan  biologi, klasifikasi  dan  pencocokan  pola,  psikologi, ilmu  lingkungan  riset  operasi,  teknik,  dan lainlain(Yulmaini, 2015).

## 2.2. Himpunan Fuzzy
Untuk  memahami  logika fuzzy ,  perlu
diperhatikan dahulu tentang konsep himpunan fuzzy . Himpunan fuzzy memiliki dua atribut:
a. Linguistik,  yaitu  nama  suatu  kelompok yang  mewakili  suatu  keadaan  tertentu dengan meggunakan bahasa alami, misalnya  DINGIN,  SEJUK,  dan  PANAS mewakili variabel temperatur.
b. Numeris, yaitu suatu nilai yang menu njukkan  ukuran  dari  suatu  variabel, misalnya 20, 50, 55, dan sebagainya.

## 2.3. Fungsi Keanggotaan Fuzzy
Fungsi derajat
keanggotaan ( membership  function )  adalah  suatu  kurva yang  menunjukkan  pemetaan  titik-titik input data  ke  dalam  derajat  keanggotaan yang  memiliki  interval  antara  0  sampai  1 (Gautama, 2010).
Untuk mendapatkan derajat keanggotaan fuzzy digunakan  pendekatan fungsi.  Ada  beberapa  fungsi  keanggotaan yang dapat digunakan, seperti fungsi linier turun, fungsi linier naik.
a. Representasi Fungsi Linier
Pada representasi linier, pemetaan input ke  derajat  keanggotaannya  digambarkan sebagai suatu garis lurus. Bentuk ini paling sederhana  dan  menjadi  pilihan  yang  baik untuk mendekati suatu konsep yang kurang jelas. Ada 2 keadaan himpunan fuzzy linier, yaitu:
1) Fungsi Linier Turun Fungsi  keanggotaan  kurva  linier
turun, yaitu himpunan fuzzy dimulai dari nilai domain dengan derajat keanggotaan  tertinggi  pada  sisi  kiri, kemudian  bergerak  menurun  ke  nilai domain yang memiliki derajat
keanggotaan lebih rendah. Suatu fungsi derajat keanggotaan fuzzy disebut fungsi linier turun jika mempunyai 2 parameter, yaitu a, b ∈ R, dan dinyatakan  dengan  aturan  (Gautama, 2010)
Gambar 1 : Kurva Fungsi Linier Turun Sumber : (Gautama, 2010)
2) Fungsi Linier Naik
Fungsi  keanggotaan  kurva  linier naik,  yaitu  kenaikan  himpunan fuzzy dimulai  pada  nilai  domain  yang memiliki  derajat  keanggotaan  nol bergerak  ke  kanan  menuju  ke  nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih tinggi. fungsi derajat keanggotaan fuzzy disebut  fungsi  linier naik jika mempunyai 2 parameter, yaitu a,b ∈ R , dan dinyatakan dengan aturan.
Gambar 2: Kurva Fungsi Linier Naik Sumber : (Gautama, 2010)

## 2.4. Operator Dasar Fuzzy
Bila  Jika  G,  H,  A  adalah  himpunan fuzzy maka operator dasar himpunan fuzzy adalah:
2.4.1 Operator AND
Hasil  operator AND didapatkan dengan mengambil keanggotaan minimum  antar  himpunan fuzzy yang tersebut  dan  direpresentasikan  seperti pada gambar 3
Gambar 3 : Representasi Operator AND Sumber : (Gautama, 2010)
2.4.2 Operator OR
Hasil operator OR didapatkan dengan mengambil keanggotaan yang mempunyai nilai maksimum antar himpunan
fuzzy
tersebut dan direpresentasikan seperti pada gambar 4
Gambar 4 : Representasi Operator OR Sumber : (Gautama, 2010)
2.5. Fuzzy Inference System Metode Tsukamoto Sistem  inferensi fuzzy adalah  suatu kerangka komputasi yang didasarkan pada teori himpunan fuzzy ,  aturan fuzzy yang  berbentuk IF - THEN ,  dan  penalaran fuzzy .  Secara  garis besar,  diagram  blok  proses  inferensi fuzzy terlihat pada gambar 5.
Gambar 2 : Diagram Blok Sistem Inferensi Fuzzy Sumber : (Abdurrahman, 2011)
Sistem  inferensi Fuzzy menerima input crisp .  Input  ini  kemudian  di  kirim  ke  basis pengetahuan  yang  berisi  n  aturan fuzzy dalam bentuk IF - THEN . Fire strength (nilai keanggotaan anteseden atau α ) akan dicari pada setiap  aturan.  Apabila  aturan  lebih  dari  satu, maka  akan  dilakukan  agregasi  semua  aturan. Selanjutnya pada hasil agregasi akan dilakukan de fuzzy untuk mendapatkan nilai crisp sebagai output sistem (Abdurrahman, 2011).
Metode Tsukamoto mempunyai alur algoritma seperti berikut:
Gambar 6 Proses Fuzzy Inference System
2.6. Semesta, Parameter nilai,  Himpunan  dan Derajat keanggotaan Fuzzy 1) semesta pembicaraan Dalam menyelesaikan masalah menggunakan  Fuzzy  inference  system diperlukan  semesta  pembicaraan.  Semesta pembicaraan untuk penentuan nilai
karyawan  yang  dibentuk  dapat  dilihat  pada tabel 1.
Tabel 1 Semesta Pembicaraan
Fungsi Variabel Notasi Semesta Pembicaraan Keterangan Input NRKehadiran A [0-10] nilai rata-rata kehadiran NRKerapihan B [0-5] nilai rata-rata kerapihan NRSikap C [0-5] nilai rata-rata sikap Output nilai_karyawan D [0-10] nilai karyawan
2) Parameter Nilai Dalam  Masing  -  Masing  Penilaian
Terdapat tingkatan nilai  yang harus dipatuhi oleh karyawan untuk mendapatkan nilai yang maksimal seperti yang ditunjukan pada tabel
2.
Tabel 2 Perameter Nilai Variabel Keterangan Nilai Kehadiran Jam 08:00 10 Jam 08:10 9
Jam 08:20 8 Jam 08:30 7 Jam 08:40 6
Jam 08:50 5 Jam 09:00 4 Jam 09:10 3 Jam 09:20 2 Jam 09:30 1 Jam  09:40  atau  Tidak Hadir
0
Kerapihan Memakai  seragam  yang ditentukan 1 poin
Memakai ikat pinggang
1 poin
Memekai  sepatu  kulit
hitam 1 poin Memakai  Kaos  Kaki Hitam Panjang
1 poin
Kerapihan Rambut 1 poin Sikap Berbahasa yang baik 1 poin Tepat Waktu 1 poin
Berkomitmen dengan tugas kerja
1 poin
Kerjasama dalam bekerja
1 poin Tidak Mudah Emosi
1 poin 3 ) Himpunan Input dan Output a. Himpunan Input Rincian himpunan input dalam penentuan nilai karyawan terlihat pada tabel 3.
Tabel 3 Input Nilai Variable Himpunan Input Fuzzy Domain Nama Notasi Nama Notasi NRKehadiran A sangat baik Sb [7-10] Baik B [4-8] Rendah R [0-5] NRKerapihan B sangat baik Sb [3-5] Baik B [2-4] Rendah R [0-3] NRSikap C sangat baik Sb [3-5] Baik B [2-4] Rendah R [0-3] b. Himpunan Output
Rincian himpunan output dalam penentuan nilai karyawan terlihat pada tabel 4.
Tabel 4 Himpunan Output Fuzzy Variabel Himpunan Outpu tFuzzy Domain Nama Notasi Nama Notasi Nilai Karyawan D Baik Baik [6-10] Buruk Buruk [1-5]

## 2.7   Derajat Keanggotaan
a) Fungsi Derajat Keanggotaan NRKehadiran Dalam representasi himpunan fuzzy rendah di  gunakan  fungsi  derajat  keanggotaan linier turun dan untuk himpunan fuzzy baik digunakan  fungsi  derajat  keanggotaan segitiga dan himpunan fuzzy sangat baik di gunakan  fungsi  derajat  keanggotaan  linier naik. Bentuk representasi dari fungsi derajat keanggotaan nrkehadiran yang menggunakan  fungsi  derajat  keanggotaan linier terlihat pada gambar 6.

## Gambar 7
Fungsi  derajat  keanggotaan  NRKehadiran dituliskan sebagai berikut:
b) Fungsi Derajat Keanggotaan NRKerapihan Dalam representasi himpunan fuzzy rendah di  gunakan  fungsi  derajat  keanggotaan linier turun dan untuk himpunan fuzzy baik digunakan  fungsi  derajat  keanggotaan segitiga dan himpunan fuzzy sangat baik di gunakan  fungsi  derajat  keanggotaan  linier naik.  Bentuk  representasi  dari  fungsi derajat  keanggotaan  nrkerapihan  yang menggunakan  fungsi  derajat  keanggotaan linier terlihat pada gambar 8.

## Gambar 8
Fungsi  derajat  keanggotaan  nrkerapihan dituliskan sebagai berikut:
c) Fungsi Derajat Keanggotaan Sikap
Dalam representasi himpunan fuzzy rendah di  gunakan  fungsi  derajat  keanggotaan linier turun dan untuk himpunan fuzzy baik digunakan  fungsi  derajat  keanggotaan segitiga dan himpunan fuzzy sangat baik di gunakan  fungsi  derajat  keanggotaan  linier naik.  Bentuk  representasi  dari  fungsi derajat keanggotaan sikap yang menggunakan  fungsi  derajat  keanggotaan linier terlihat pada gambar 9.
Gambar 9
d) Fungsi Derajat Keanggota Nilai Karyawan
Dalam representasi  himpunan  fuzzy  buruk digunakan fungsi derajat keanggotaan linier turun dan himpunan  fuzzy  baik digunakan fungsi  derajat  kenaggotaan  linier  naik.
Bentuk representasinya terlihat pada gambar 10.

## Gambar 10
Fungsi derajat keanggotaan nilai karyawan ditulis sebagai berikut:

## 2.8 Arsitektur Aplikasi
Untuk dapat memahami konsep aplikasi yang dibangun  ,  berikut  ini  merupakan  arsitektur aplikasi yang dapat dilihat pada gambar 10, pada gambar  arsitektur  aplikasi  menjelaskan  secara garis  besar proses dari keseluruhan sistem  yang akan dibangun.

## Gambar 10
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Tampilan Layar Menu Home Gambar 12, di bawah ini merupakan layar
dari menu  home . Menu  Home ini  adalah bagian  pembuka  dari  program  ketika  user membuka program user pertama-tama masuk dahulu ke menu home yang berisi logo kantor.

## 3.2 Tampilan Layar Menu Karyawan
Gambar  13  di  bawah  ini  merupakan layar dari menu Karyawan. Layar ini akan akan  memunculkan  daftar  nama-  nama karyawan  yang  sudah  di input  oleh  user dan  user  juga  dapat  mengedit  dan menghapus data pegawai.
Gambar  13 : Tampilan Layar Menu Karyawan

## 3.3 Tampilan Layar Form Menu Input Nilai
Gambar  14  di  bawah  ini  merupakan
Layar  dari  Menu  Input  nilai.  Layar  ini menapilkan  tombol  cari  yang  akan mencari  minggu  keberapa  yang  akan diliihat  dan  juga  ada  tombol  input  nilai untuk melakukan input nilai.
Gambar 14 : Tampilan Layar Menu Input Nilai

## 3.4 Tampilan Layar Form Menu Proses Input Nilai
Gambar 15 dibawah ini merupakan layar  Form  Menu  Proses  Input  Nilai,layar ini  berfungsi  untuk  menginput  nilai karyawan yang ingin dinilai.
Gambar 15 : Tampilan Layar Proses Input Nilai
3.5 Tampilan Layar Menu Report
Pada  Gambar  16  dibawah  ini merupakan  tampilan  layar  menu  repotr, menu ini berfungsi untuk melihat data yang sudah disimpan tiap  minggu  nya atau data perorangan pegawai yang sudah di simpan .

## Gambar 16 Tampilan Layar Menu Report

## 4. KESIMPULAN
Setelah  melewati  tahap  perancangan  dan implementasi program, maka dapat disimpulkan bahwa:
a. Fuzzy  Inference  System dapat  digunakan untuk menentukan rekomendasi  berdasarkan nilai kerja pegawai.
b. Hasil dari out put kinerja pegawi tergantung kepada nilai pegawai serta rules yang dipakai dalam fuzzy inference system .
c. Hasil output yang dihasilkan merupakan hasil
terbaik  dikarenakan  menggunakan  nilai kinerja pegawai
didalam proses perhitungannya.
d. Waktu  yang  dihasilkan  dalam  proses penilaian  pegawai  tergolong  cepat  karena kurang dari 1 detik per pegawai.
e. Hasil  output  membantu  pihak  kantor  untuk mengawasi  kinerja  pegawai  dalam  jangka waktu seminggu.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdurrahman,  G.,  2011. PENERAPAN  METODE TSUKAMOTO  (LOGIKA  FUZZY)  DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN JUMLAH PRODUKSI BARANG BERDASARKAN DATA PERSEDIAAN DAN JUMLAH PERMINTAAN .  UNIVERSITAS  NEGERI YOGYAKARTA. Aryansah,  2015.  IMPLEMENTASI  LOGIKA FUZZY UNTUK PENENTUAN
PEMINATAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE  SUGENO  PADA  SMA  N  1 PEMALI. , pp.1–8.
Gautama, M.G., 2010. PENENTUAN JURUSAN DI SMA  N  8  SURAKARTA  DENGAN  FUZZY INFERENCE  SYSTEM  (FIS)  MAMDANI .
UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA. Yulmaini  (2015).  PENGGUNAAN  METODE
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) MAMDANI DALAM PEMILIHAN PEMINATAN MAHASISWA UNTUK TUGAS AKHIR, 1 (Juni),15.