## IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY TAHANI UNTUK MODEL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN EVALUASI KINERJA KARYAWAN

## Ghofar Taufiq
Komputerisasi Akuntansi AMIK Bina Sarana Informatika Jakarta Jl. RS Fatmawati No. 24, Pondok Labu, Jakarta ghofar.gft@bsi.ac.id

## Abstract
 The  main  purpose  of  employee performance  evaluation  is  to  monitor  and determine  the  performance  of  an  employee  in  a company, whether it is working optimally or not to conduct  an  assessment  of  the  criteria  for  the performance  of  an  employee  .  As  for  the  criteria regarding the evaluation of staff performance will be  evaluated  in  this  study  was  the  presence  , quality  of  work  ,  creativity  ,  technical  skills  , communication  skills  and  attitude  .  These  criteria still  have  data  that  is  ambiguous  (  vague  )  .  By Tahani  fuzzy  ,  ambiguous  data  that  can  be processed  to  remove  ambiguity  data.  The  aim  of this  study  is  to  apply  fuzzy  logic  with  Tahani method for evaluating employee performance and yield ranking of employee performance evaluation results  .  While  the  outcome  of  this  research  is  a model  of  a  decision  support  system  for  employee performance evaluation with fuzzy logic approach Tahani  methods  that  provide  information  about the  results  of  the  performance  evaluation  of employees .

## Intisari
 Tujuan  utama  dari  evaluasi  kinerja karyawan  ini  untuk  memantau  kinerja  seorang karyawan  dan  menentukan  apakah  karyawan tersebut  bekerja  secara  optimal  atau  tidak. Adapun  kriteria  mengenai  evaluasi  kinerja karyawan  yang  akan  dinilai  dalam  penelitian  ini adalah  kehadiran,  kulaitas  kerja,  kreatifitas, technical skills, communication skills dan attitude. Penilaian  dari  kriteria-kriteria  tersebut  masih memiliki  data  yang  ambigu  (kabur).  Dengan menggunakan fuzzy Tahani,  data  yang  diproses dapat  dihilangkan  ambiguitasnya.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  menerapkan  logika fuzzy dengan metode Tahani untuk mengevaluasi kinerja  karyawan  dan  peringkat  hasil  hasil evaluasi  kinerja  karyawan.  Sementara  hasil penelitian  ini  adalah  model  dari  suatu  sistem pendukung  keputusan  untuk  evaluasi  kinerja karyawan  dengan  pendekatan  logika  fuzzy metode  Tahani  yang  memberikan  informasi mengenai hasil evaluasi kinerja karyawan.
Kata  Kunci : Decision  Support  Systems,  Fuzzy Tahani, Performance

## PENDAHULUAN
Sumber  daya  manusia  (SDM)  dalam  sebuah organisasi  ataupun  perusahaan  baik  besar maupun  kecil  merupakan  aset  penting  dan berharga  serta  menjadi  sumber  keunggulan bersaing bagi perusahaan. Maju ataupun mundurnya  sebuah  perusahaan  tidak  terlepas dari  SDM  yang  dimiliki  oleh  setiap  perusahaan. Dengan  SDM  yang  berkualitas  serta  mempunyai kinerja  yang  baik  dapat  membawa  perusahaan untuk  maju  serta  mencapai  tujuan  dari perusahaan  itu  sendiri.  Sebaliknya,  SDM  yang mempunyai  kinerja  buruk  tidak  akan  membawa kemajuan bagi perusahaan namun akan membawa  keterpurukan  bagi  perusahaan  itu sendiri.  Standarisasi  yang  jelas perlu  dilakukan agar  pengelolaan  SDM  dapat  diarahkan  untuk memberikan  konstribusi  positif  bagi  organisasi atau  perusahaan.  Begitupun  dalam  hal evaluasi kinerja  karyawan  sebuah  organisasi  atau perusahaan  perlu  melakukan  perencanaan  yang jelas  dan  tepat  dalam  melakukan  penilaian evaluasi  kinerja  karyawan.  Hal  ini  dimaksudkan agar  perusahaan  dapat  mengontrol  serta memberikan  solusi  perbaikan  terhadap  kinerja karyawannya.
Masalah  yang  dihadapi  dalam  melakukan evaluasi  kinerja  salah  satunya  yaitu  penilaian yang  masih  kurang  obyektif.  Kurang  obyektifnya penilaian  terhadap  evaluasi  kinerja  seorang karyawan dapat mempengaruhi kegiatan perusahaan  dalam  mencapai  tujuan  sehingga perusahaan mengalami kemunduran atau bahkan bias  samapai  jatuh  bangkrut.  Berdasarkan  latar belakang  di  atas  peneliti  mencoba  menerapkan logika  fuzzy  model  Tahani  dalam  melakukan evaluasi kinerja karyawan.
Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan  logika  fuzzy  dengan  metode  Tahani untuk evaluasi kinerja karyawan dan menghasilkan rangking dari hasil evaluasi kinerja karyawan.  Penelitian  ini  bermanfaat  bagi pembuat  keputusan  ( decision  maker ) dalam melakukan  evaluasi  kinerja  seorang  karyawan yang dapat diketahui kinerjanya selama bertahun-tahun  bekerja  diperusahaan.  Hal  ini
tentunya  dapat  dijadikan  sebagai  perencanaan jenjang karir (promosi jabatan) ataupun pemberian reward bagi  para  karyawan  yang  ada diperusahaan.

## BAHAN DAN METODE

## Kinerja
Kinerja  merupakan  suatu  hasil  kerja  yang dicapai  seseorang  dalam  melaksanakan  tugas- tugas yang dibebankan kepadanya yang didasarkan  atas  kecakapan,  pengalaman  dan kesungguhan  serta  waktu  (Hasibuan,  2006). Kinerja  dalam  organisasi  merupakan  jawaban dari  berhasil  atau  tidaknya  tujuan  organisasi yang  telah  ditetapkan.  Kinerja  adalah  keluaran yang dihasilkan oleh fungsi-fungsi atau indikator- indikator  suatu  pekerjaan  atau  suatu  profesi dalam  waktu  tertentu  (Wirawan,  2009).  Kinerja adalah  hasil  kerja  secara  kualitas  dan  kuantitas yang  dicapai  oleh  seorang  pegawai  dalam melaksanakan  tugasnya  sesuai  dengan  tanggung jawab yang diberikan kepadanya (Mangkunegara, 2010).
Penilaian kinerja adalah alat yang berfaedah tidak  hanya  untuk  mengevaluasi  kerja  dari  para karyawan,  tetapi  juga  untuk  mengembangkan dan  memotivasi  kalangan  karyawan.  Dalam penilaian  kinerja  tidak  hanya  semata-mata menilai  hasil  fisik,  tetapi  pelaksanaan  pekerjaan secara  keseluruhan  yang  menyangkut  berbagai bidang  seperti  kemampuan,  kerajinan,  disiplin, hubungan kerja atau hal-hal khusus sesuai bidang tugasnya semuanya layak untuk dinilai (Simamora, 2006).

## Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Penunjang  Keputusan  adalah  suatu sistem  yang  berbasis  komputer  yang  ditujukan untuk  membantu  pengambil  keputusan  dalam memanfaatkan  data  dan  model  tertentu  untuk memecahkan  berbagai  persoalan  yang  semi terstruktur  dan  tidak  terstruktur.  Konsep  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau Decision Support  System  (DSS) pertama  kali  diungkapkan pada  awal  tahun  1970-an  oleh  Michael  S.  Scott Morton  dengan  istilah Management  Decision System (Turban et al, 2010).
Sistem  Pendukung  Keputusan  terdiri  atas  4 komponen  utama  atau  subsistem  yaitu  (Turban et al, 2010) :
1.   Data  Management,  meliputi  database  yang mengandung  data  yang  relevan  untuk berbagai situasi dan diatur oleh software yang disebut Database Management Systems (DBMS).
2. Model Management , melibatkan model finansial, statistikal, management science , atau berbagai  model  kuantitatif  lainnya,  sehingga
dapat memberikan ke sistem suatu kemampuan analitis, dan manajemen software yang diperlukan.
3. Communication  (dialog  subsystem) yaitu  User dapat berkomunikasi dan memberikan perintah pada SPK melalui subsistem ini, yang berarti menyediakan antarmuka.
4.  Knowledge  Management  yaitu  Subsistem optional  yang  dapat  mendukung  subsistem lain  atau  bertindak  sebagai  komponen  yang berdiri sendiri.
SPK dibangun dari subsistem berikut ini (Turban,
2005): 1.   Subsistem Manajemen
Data (Data
Management  Subsystem),  meliputi  beberapa basis  data  yang  berisi  data  yang  relevan dengan  keadaan  dan  dikelola  software  yang disebut DBMS (Database Management System). 2.   Subsistem Manajemen Model (Model Management  Subsystem),  berupa  sebuah paket  software  yang  berisi  model-model finansial,  statistik,  management  science,  atau model kwantitatif, yang menyediakan kemampuan
analisa dan software management yang sesuai. 3.   Subsistem Manajemen Pengetahuan (Knowledge Management Subsystem), merupakan  subsistem  (optional)  yang  dapat mendukung  subsistem  lain  atau  berlaku sebagai  komponen  yang  berdiri  sendiri (independent).
4.   Subsistem Antarmuka Pengguna (User
Interface  Subsystem),  merupakan  subsistem yang  dapat  dipakai  oleh  user  untuk berkomunikasi dan memberi perintah (menyediakan user interface).
5.   Pengguna  (user),  termasuk  di  dalamnya adalah  pengguna  (user),  manager,  dan pengambil keputusan.

## Logika Fuzzy
Logika  fuzzy  adalah  merupakan  salah  satu komponen  pembentuk soft-computing ,  yang pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Prof.  Lotfi  A. Zadeh  pada  tahun  1965.  Dasar  logika  fuzzy adalah  teori  himpunan  fuzzy  yang  didalamnya terdapat  peranan  derajat  keanggotaan  sebagai penentu  keberadaan  elemen  dalam  suatu himpunan yang sangat penting. Nilai keanggotaan atau  derajat  keanggotaan  atau membership function menjadi ciri utama dari penalaran logika fuzzy tersebut (Kusumadewi & Purnomo, 2010).
Logika fuzzy adalah  suatu  cara  tepat  untuk memetakan  suatu  ruang input ke  dalam  suatu ruang output. Teknik  ini  menggunakan  teori matematis himpunan fuzzy . Logika fuzzy berhubungan  dengan  ketidakpastian  yang  telah menjadi  sifat  alamiah  manusia.  Ide  dasar  dari
logika fuzzy muncul  dari  prinsip  ketidakjelasan. Teori fuzzy pertama  kali  dibangun  dengan menganut  prinsip  teori  himpunan.  Dalam himpunan  konvensional  ( crisp ),  elemen  dari semesta adalah anggota atau bukan anggota dari himpunan.  Dengan  demikian,  keanggotaan  dari himpunan adalah tetap (Kusumadewi & Purnomo, 2010).
Fungsi Keanggotaan Fungsi  keanggotaan  ( membership  function ) adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaannya  (derajat  keanggotaan)  yang memeiliki interval antara 0 sampai 1 (Kusumadewi & Purnomo, 2010). Untuk mendapatkan  nilai  keanggotaan  dalam  penilitian ini dengan melakukan fungsi sebagai berikut :
1. Representasi Linier
Pada  representasi  linier,  pemetaan  input  ke derajat  keanggotaannya  digambarkan  sebagai  2 garis  lurus.  Bentuk  ini  paling  sederhana  dan menjadi pilihan yang baik untuk mendekati suatu konsep  yang  kurang  jelas  (Kusumadewi  & Purnomo, 2010). Dalam fungsi ini ada 2 keadaan himpunan  fuzzy  yang  linear  yaitu  yang  pertama adalah  kenaikan  himpunan  dimulai  pada  nilai domain  yang  memiliki  derajat  keanggotaan  nol (0)  bergerak  ke  kanan  menuju  ke  nilai  domain yang  memiliki  derajat  keanggotaan  yang  lebih tinggi  (Kusumadewi  &  Purnomo,  2010).  Hal  ini disajikan dalam gambar berikut ini :
Sumber : Kusumadewi & Purnomo (2010) Gambar 1. Representasi Linear Naik
Untuk representasi linear
naik fungsi keanggotaanya  digambarkan  dalam  ekspresi berikut ini :
µ [ x ] = ........ (1)
Keadaan  himpunan  yang  kedua  merupakan kebalikan  dari  yang  pertama,  yaitu  garis  lurus dimulai  dari  nilai  domain  dengan  derajat
keanggotaan  tertinggi  pada  sisi  kiri,  kemudian bergerak menurun kenilai domain yang memiliki nilai  derajat  keanggotaan  yang  lebih  rendah (Kusumadewi & Purnomo, 2010).
Sumber : Kusumadewi & Purnomo (2010) Gambar 2. Representasi Linear Turun
Untuk representasi linear turun fungsi keanggotaanya  digambarkan  dalam  ekspresi berikut ini :
…….. (2) 2. Representasi Kurva Segitiga
Kurva  segitiga  pada  dasarnya  adalah  merupakan gabungan antara 2 garis (linear) yang digambarkan berikut ini :
Sumber : Kusumadewi & Purnomo (2010) Gambar 3. Representasi Kurva Segitiga
Untuk representasi kurva segitiga fungsi keanggotaanya  digambarkan  dalam  ekspresi berikut ini :
………. (3) derajat keanggotaan µ(x) 0 1 a b domain derajat keanggotaan µ(x) 0 1 a b domain derajat keanggotaan µ(x) 0 1 a c domain b

## Fuzzy Tahani
Fuzzy Tahani merupakan salah satu metode fuzzy  yang  menggunakan  basis  data  standar. Pada  basis  data  standar,  data  diklasifikasikan berdasarkan bagaimana data tersebut dipandang oleh user. Oleh karena itu pada basis data standar data  yang  ditampilkan  akan  keluar  seperti  data yang  telah  disimpan.Fuzzy  database  model Tahani masih menggunakan relasi standar, tetapi model  Tahani  ini  menggunakan  teori  himpunan fuzzy  pada  suatu  variabel  untuk  mendapatkan informasi  pada querynya.  Sehingga pada pencarian data menggunakan rumus dari derajat keanggotaan pada suatu variabel himpunan fuzzy (Kusumadewi & Purnomo, 2010).
Berikut  ini  adalah  tahapan  logika  fuzzy  model Tahani (Kahar, 2013) :
1.   Menggambarkan fungsi
keanggotaan
( membership  function )  untuk  setiap  kriteria atau  variabel  fuzzy,  yaitu  suatu  kurva  yang menunjukkan  pemetaan  titik-titik  input  data ke  dalam  nilai  keanggotaannya  (derajat keanggotaan) yang memiliki interval antara 0 sampai  1,  salah  satu  cara  yang  dapat digunakan  adalah  dengan  pendekatan  fungsi. Pendekatan  fungsi  keanggotaan  berbentuk segitiga.
2.   Fuzzifikasi adalah fase pertama dari perhitungan  fuzzy  yaitu  pengubahan  nilai tegas  ke  nilai  fuzzy.  Dimana  setiap  variabel fuzzy dihitung  nilai  derajat  keanggotaanya terhadap setiap himpunan fuzzy.
3.   Fuzzifikasi Query diasumsikan  sebuah  query konvensional  ( nonfuzzy )  DBMS  yang  akan mencoba  membuat  dan  menerapkan  sebuah sistem  dasar  logika fuzzyquery atau  disebut juga  dengan  pembentukan query dengan menggunakan relasi dasar.
Operator  yang  digunakan  untuk  relasi  dasar dalam  pembentukan query pada  himpunan fuzzy yaitu sebagai berikut (Kahar, 2013):
a. Interseksi,  operator  ini  berhubungan dengan operasi interseksi
pada
himpunan. α-predikat sebagai hasil operasi  dengan  operator  AND  diperoleh dengan  mengambil  nilai  keanggotaan terkecil  antar  elemen  pada  himpunan- himpunan  yang  bersangkutan  dengan persamaan berikut:
µ A  B = min ( µ A ( x ) , µ B ( y ) ) ........ (4)
b.   Union,  operator  ini  berhubungan  dengan operasi  union  pada  himpunan.  Α-predikat sebagai  hasil  operasi  dengan  operator  OR diperoleh dengan mengambil nilai keanggotaan  terbesar  antar  elemen  pada himpunan-himpunan  yang  bersangkutan dengan persamaan berikut :
µ A  B = max ( µ A ( x ) , µ B ( y ) ) …….. (5)
c.   Komplemen,  operator  ini  berhubungan dengan operasi komplemen pada himpunan. Α-predikat sebagai hasil operasi  dengan  operator  NOT  diperoleh dengan  mengurangkan  nilai  keanggotaan elemen pada himpunan yang bersangkutan dari 1 dengan persamaan berikut ini :
µ = 1 - µ A ( x ) …….. (6)
4.  Setelah  diperoleh  hasil  operasi  relasi  dari pembentukan query, maka data hasil rekomendasi  baik  operator  AND  atau  OR adalah nilai rekomendasi > 0.

## Metode Penelitian
Guna  mendukung  penulisan  ini,  penulis melakukan metode penelitian yaitu studi pustaka yang  dilakukan  untuk  mencari  referensi  acuan yang  berkaitan  dengan  topik  penulisan  yang dibahas dari informasi yang bersumber dari buku teori,  jurnal  mau  artikel  ilmiah  lainnya  guna menambah pengetahuan, wawasan serta pengembangan  konsep  teoritis  terutama  dalam penggunaan  logika  fuzzy  metode  Tahani. Berikutnya  adalah  wawancara  yang  dilakukan kepada  pihak  manajemen  perusahaan  dengan bagian  atau  departemen  yang  melakukan  proses evaluasi  kinerja  karyawan,  dalam  hal  ini  adalah human  resource  department guna  mengetahui sistem  konvensional  yang  berlaku  dalam perusahaan  tentang  proses  evaluasi  kinerja karyawan,  yaitu  apa  saja  yang  menjadi  kriteria dan cara penilaian evaluasi kinerja karyawan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Fungsi Keanggotaan (Membership
Function )
Dalam melakukan evaluasi kinerja karyawan banyak  parameter  yang  dijadikan  kriteria penilaian. Setelah melakukan wawancara dengan pihak terkait, maka penulis mendapatkan kriteria apasaja  yang  dijadikan  sebagai  evaluasi  kinerja karyawan.  Berikut  ini  adalah  kriteria-kriteria (variabel) yang digunakan sebagai dasar evaluasi kinerja  karyawan  dengan  menggunakan  fuzzy Tahani adalah :
Tabel 1. Variabel Evaluasi Kinerja Karyawan
Nama Variabel Semesta Pembicaraan Himpunan Fuzzy Kehadiran [0, 100] Buruk, Cukup, Baik Kualitas Kerja [0, 100] Buruk, Cukup, Baik Kreatifitas [0, 100] Buruk, Cukup, Baik Technical skills [0, 100] Buruk, Cukup, Baik Communication skills [0, 100] Buruk, Cukup, Baik Attitude [0, 100] Buruk, Cukup, Baik Sumber : Hasil Penelitian (2015)

## Fungsi Keanggotaan
Dalam penelitian ini penulis menggunakan 2  fungsi  keanggotan  pada  fuzzy  yang  dijadikan sebagai  pemetaan  nilai  input  pada  derajat keanggotaan nilai fuzzy yaitu representasi linear dan  representasi  kurva  segitiga.  Dari  tabel  1 dapat  ditentukan  variabel  yang  dijadikan  nilai input dalam fungsi keanggotaan yang terdiri dari kehadiran,  kualitas  kerja,  kreatifitas, technical skills,  communication  skills dan attitude .  Maka berdasarkan  tabel  1  dapat  dibuat  suatu  fungsi keanggotaan  dari  masing-masing  variabel  yang ada sebagai berikut :
a. Kehadiran
Fungsi keanggotan untuk
variabel kehadiran  terdiri  dari  3  himpunan  fuzzy  yaitu Buruk, Cukup dan Baik. Untuk fungsi keanggotaanya dapat digambarkan dalam bentuk kurva sebagai berikut :
Sumber : (Hasil Penelitian, 2015) Gambar 4. Grafik fungsi keanggotaan kehadiran
Ekspresi  untuk  fungsi  keanggotaan  fuzzy  untuk variabel kehadiran adalah :
µ Buruk [ a ] =
µ Cukup [ a ] =
µ Baik [ a ] =

## b. Kualitas Kerja
Fungsi  keanggotan  untuk  variabel  kualitas kerja  terdiri  dari  3  himpunan  fuzzy  yaitu  Buruk, Cukup  dan  Baik.  Untuk  fungsi  keanggotaanya dapat  digambarkan  dalam  bentuk  kurva  sebagai berikut :
Sumber : (Hasil Penelitian, 2015) Gambar 5. Grafik fungsi keanggotaan kualitas kerja
Ekspresi  untuk  fungsi  keanggotaan  fuzzy  untuk variabel kualitas kerja adalah :
µ Buruk [ b ] =
µ Cukup [ b ] = µ Baik [ b ] =

## c. Kreatifitas
Fungsi keanggotan untuk variabel kreatifitas  terdiri  dari  3  himpunan  fuzzy  yaitu Buruk, Cukup dan Baik. Untuk fungsi keanggotaanya dapat digambarkan dalam bentuk kurva sebagai berikut:
µ [ a ] Cukup Baik Buruk 0 1 75 85 95 100 µ [ b ] Cukup Baik Buruk 0 1 50 60 80 100
Sumber : (Hasil Penelitian, 2015)
Gambar 6. Grafik fungsi keanggotaan kreatifitas
Ekspresi  untuk  fungsi  keanggotaan  fuzzy  untuk variabel kreatifitas adalah :
µ Buruk [ c ] =
µ Cukup [ c ] =
µ Baik [ c ] =
d. Technical skills
Fungsi  keanggotan  untuk  variabel technical skills terdiri  dari  3  himpunan  fuzzy  yaitu  Buruk, Cukup  dan  Baik.  Untuk  fungsi  keanggotaanya dapat  digambarkan  dalam  bentuk  kurva  sebagai berikut :
Sumber : (Hasil Penelitian, 2015) Gambar 7. Grafik fungsi keanggotaan technical skills
Ekspresi untuk fungsi keanggotaan fuzzy untuk variabel technical skills adalah :
µ Buruk [ d ] =
µ Cukup [ d ] =
µ Baik [ d ] =

## e. Communication skills
Fungsi keanggotan untuk variabel communication  skills terdiri  dari  3  himpunan fuzzy  yaitu  Buruk,  Cukup  dan  Baik.  Untuk  fungsi keanggotaanya dapat digambarkan dalam bentuk
kurva sebagai berikut :
Sumber : (Hasil Penelitian, 2015) Gambar 8. Grafik fungsi keanggotaan communication skills
Ekspresi untuk fungsi keanggotaan fuzzy untuk variabel communication skills adalah :
µ Buruk [ e ] = µ Cukup [ e ] =
µ Baik [ e ] =

## f. Attitude
Fungsi  keanggotan  untuk  variabel attitude terdiri dari 3 himpunan fuzzy yaitu Buruk, Cukup dan  Baik.  Untuk  fungsi  keanggotaanya  dapat digambarkan  dalam  bentuk  kurva  sebagai berikut:
µ CukupCukup BaikBaik Buruk 00 7080 5050 6065 100100 11 µ [ d ] Cukup Baik Buruk 0 1 55 65 80 100 [ c ]µ [ e ]
Buruk
Sumber : (Hasil Penelitian, 2015) Gambar 9. Grafik fungsi keanggotaan attitude
Ekspresi  untuk  fungsi  keanggotaan  fuzzy  untuk variabel attitude adalah :
µ Buruk [ f ] = µ Cukup [ f ] = µ Baik [ f ] =

## 2.     Fuzzifikasi
Berikut ini adalah data sampel penilaian dari evaluasi  kinerja  karyawan  yang    tersaji  pada tabel 2 berikut ini :
Tabel 2. Nilai hasil evaluasi kinerja karyawan
Nama KH KK  KR TS CS AT
Karyawan (%) Deni Suryono 85 70 64 80 64 65
Andri Priyono 95 85 78 82 81 75 Syamsul Ma'arif 75 50 63 53 50 52
Budi Purnama 80 80 72 75 63 60 Cipta Ningsih 70 60 57 67 55 62 Sumber : Hasil Penelitian (2015) Keterangan : KH = Kehadiran (dalam persen)
KK = Kualitas Kerja KR = Kreatifitas TS = Technical skills CS = Communication skills AT = Attitude
Dari  data  nilai  hasil  evaluasi  kinerja karyawan pada tabel 2, langkah selanjutnya yang dilakukan  adalah  proses  fuzzifikasi yaitu melakukan pengubahan nilai tegas ke nilai fuzzy.
Setiap  variabel  fuzzy  dihitung  nilai  derajat keanggotaanya  terhadap  setiap  himpunan  fuzzy. Nilai  tegas  yang  dimaksud  dalam  hal  ini  adalah nilai  hasil  evaluasi  kinerja  karyawan.  Nilai  hasil evaluasi  kinerja  ini  dijadikan  nilai  fuzzy  yang akan  dihitung  nilai  derajat  keanggotaannya terhadap  himpunan  fuzzy  yang  terdapat  dalam variable  fuzzy.  Penghitungan  dilakukan  dengan menggunakan  ekspresi  fungsi  keanggotaan  fuzzy yang  terdapat  dalam  masing-masing  variabel fuzzy dengan berdasarkan pada kurva himpunan fuzzy.  Adapun  hasil  dari  proses  pengolahan  data untuk  masing-masing  kriteria  pada  table  2 dengan  menggunakan  fuzzy  Tahani  sebagai berikut :
a. Kehadiran
Variabel  kehadiran  mempunyai  3  derajat keanggotaan  (himpunan  fuzzy)  yang  terdiri  dari buruk,  cukup  dan  baik.  Hasil  dari  proses fuzzifikasi  untuk  variabel  kehadiran  terdapat dalam table 3 berikut ini :
Tabel 3. Hasil fuzzifikasi variabel kehadiran Nama Karyawan KH Derajat Keanggotaan [a] (%) Buruk Cukup Baik Deni Suryono 85 0 1 0 Andri Priyono 95 0 0 1 Syamsul Ma'arif 75 1 0 0 Budi Purnama 80 0.5 0.5 0 Cipta Ningsih 70 1 0 0
Sumber : Hasil Penelitian (2015)

## b. Kualitas Kerja
Variabel kualitas kerja mempunyai 3 derajat keanggotaan  (himpunan  fuzzy)  yang  terdiri  dari buruk,  cukup  dan  baik.  Hasil  dari  proses fuzzifikasi  untuk  variabel  kehadiran  terdapat dalam table 4 berikut ini :
Tabel 4. Hasil fuzzifikasi variabel kualitas kerja
Nama Karyawan KK Derajat Keanggotaan [b] Buruk Cukup Baik Deni Suryono 70 0 0 0.5 Andri Priyono 85 0 0 1 Syamsul Ma'arif 50 1 0 0 Budi Purnama 80 0 0 1 Cipta Ningsih 60 0 1 0
Sumber : Hasil Penelitian (2015)

## c. Kreatifitas
Variabel  kreatifitas  kerja  mempunyai  3 derajat  keanggotaan  (himpunan  fuzzy)  yang terdiri  dari  buruk,  cukup  dan  baik.  Hasil  dari proses  fuzzifikasi  untuk  variabel  kehadiran terdapat dalam table 5 berikut ini :
µ [ f ] Cukup Baik Buruk 0 70 50 60 100 1
Sumber : Hasil Penelitian (2015)

## Tabel 5. Hasil fuzzifikasi variabel kreatifitas
Nama Karyawan KR Derajat Keanggotaan [c] Buruk Cukup Baik Deni Suryono 64 0 0.6 0.4 Andri Priyono 78 0 0 1 Syamsul Ma'arif 63 0 0.7 0.3 Budi Purnama 72 0 0 1 Cipta Ningsih 57 0.3 0.7 0 Sumber : Hasil Penelitian (2015)
d. Technical skills
Variabel technical  skills mempunyai  3 derajat  keanggotaan  (himpunan  fuzzy)  yang terdiri  dari  buruk,  cukup  dan  baik.  Hasil  dari proses  fuzzifikasi  untuk  variabel  kehadiran terdapat dalam table 6 berikut ini :
Tabel 6. Hasil fuzzifikasi variabel technical skills
Nama Karyawan TS Derajat Keanggotaan [d] Buruk Cukup Baik Deni Suryono 80 0 0 1 Andri Priyono 82 0 0 1 Syamsul Ma'arif 53 1 0 0 Budi Purnama 75 0 0.3 0.7 Cipta Ningsih 67 0 0.9 0.1 Sumber : (Hasil Penelitian (2015)
e. Communication skills Variabel
communication skills kerja mempunyai  3  derajat  keanggotaan  (himpunan fuzzy)  yang  terdiri  dari  buruk,  cukup  dan  baik. Hasil  dari  proses  fuzzifikasi  untuk  variabel kehadiran terdapat dalam tabel 7 berikut ini :
Tabel 7. Hasil fuzzifikasi variabel communication skills Nama Karyawan CS Derajat Keanggotaan [e] Buruk Cukup Baik Deni Suryono 64 0.1 0.9 0 Andri Priyono 81 0 0 1 Syamsul Ma'arif 50 1 0 0 Budi Purnama 63 0.1 0.9 0 Cipta Ningsih 55 0.7 0.3 0
e. Attitude Variabel attitude kerja mempunyai 3 derajat keanggotaan  (himpunan  fuzzy)  yang  terdiri  dari buruk,  cukup  dan  baik.  Hasil  dari  proses fuzzifikasi  untuk  variabel  kehadiran  terdapat dalam table 8 berikut ini :
Tabel 8. Hasil fuzzifikasi variabel attitude
Nama Karyawan AT Derajat Keanggotaan [f] Buruk Cukup Baik Deni Suryono 65 0 0.5 0.5 Andri Priyono 75 0 0 1 Syamsul Ma'arif 52 0.8 0.2 0 Budi Purnama 60 0 1 0 Cipta Ningsih 62 0 0.8 0.2 Sumber : Hasil Penelitian (2015)

## 3.     Fuzzifikasi Query
Berikut  ini  adalah  salah  satu  contoh  kasus untuk melakukan penyeleksian kriteria (variabel) evaluasi  kinerja  karyawan  setelah  dilakukan proses fuzzifikasi dengan ketentuan :
a.  Variabel kehadiran dengan derajat keanggota- an Baik
b. Variabel Kualitas Kerja dengan derajat keang- gotaan Baik
c. Variabel Kreatifitas dengan derajat keanggot- aan Baik
d. Variabel Technical skills dengan derajat keang- gotaan Baik
e. Variabel Communication skills dengan derajat keanggotaan Baik
f. Variabel Attitude dengan derajat keanggotaan Baik
yang  dieksekusi  dengan  menggunakan Structure Query Language (SQL). SQL yang dibentuk adalah sebagai berikut:
SELECT nik, nama_kry, kehadiran, kualitas_kerja,
kreatifitas,
tech_skills, com_skills, attitude, (kehadiran + kualitas_kerja  +  kreatifitas  +  tech_skills  + com_skills  +  attitude)/6  AS  hasil_evaluasi FROM  evaluasi_kry  WHERE  kehadiran  =’Baik’ AND  kualitas_kerja  =’Baik’  AND  kreatifitas =’Baik’  AND  tech_skills  =’Baik’  AND  com_skills =’Baik’ AND attitude =’Baik’;
Maka hasil yang didapat adalah sebagai berikut :
Tabel 9. Hasil fuzzifikasi query kinerja karyawan
Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Dari  table  9  dapat  dilihat  bahwa query dari hasil evaluasi kinerja karyawan dengan menggunakan  fuzzy  Tahani,  untuk  karyawan yang  mempunyai  kinerja  yang  baik  adalah  Andri Priyono.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  nilai  masing- masing  kriteria  adalah  1  dan  nilai  hasil  dari evaluasinya pun adalah 1.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari penelitian  ini  adalah  logika  fuzzy  model  Tahani dapat diterapkan untuk evalusi kinerja karyawan dengan  menggunakan  nilai  kriteria  evaluasi kinerja  karyawan  sebagai  data  input  fuzzy. Dengan logika fuzzy model Tahani proses evalusi kinerja  karyawan  yang  dilakukan  penilaian menjadi lebih adil dan akurat dengan memperhatikan  nilai  yang  proporsional  bagi setiap  kriteria  yang  digunakan.  Logika  fuzzy Tahani  dapat  dijadikan  sebagai  alat  bantu pendukung keputusan dalam melakukan evaluasi kinerja karyawan.

## REFERENSI
Hasibuan,  Malayu  S.P.  2006.  Manajemen  Sumber Daya Manusi. Jakarta: PT Haji Masagung. Kusumadewi,  Sri.  Purnomo,  Hari.  2010.  Aplikasi Logika  Fuzzy  untuk  Pendukung  Keputusan. Edisi  Kedua.  Cetakan  Pertama.  Yogyakarta: Graha Ilmu.
Mangkunegara,  A.A  Anwar  Prabu.  2010. Evaluasi Kinerja SDM . Bandung : PT Revika Aditama.
N Kahar, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Jamkesda Di Kota Jambi”,
Konferensi  Nasional  Informatika.  Vol  1,
2013, p.215-220.
Simamora,  Henry.  2006.  Manajemen  Sumber Daya  Manusia.  Edisi  ketiga,  Cetakan  kedua, Yogyakarta: Penerbitan STIE YKPN.
Turban,  E.,  Jay,  E.A., Decision  Support  System  and Intelligent  System –  7 th Ed  ( Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas Jilid 1 ). 2005. Penerbit Andi Offset, Yogyakarta.
Turban,  E.,  Sharda,  R.,  Delen,  D.  2010. Decision Support and Business Intelligence System, 9th ed. Prentice-Hall, Inc. New Jersey .
Wirawan.  2009.  Evaluasi  Kinerja  Sumber  Daya Manusia. Jakarta: Salemba Empat.

## BIODATA PENULIS
Ghofar Taufiq, M.Kom memperoleh gelar Sarjana Komputer (S.Kom) jurusan Sistem  Informasi  di  STMIK Nusa  Mandiri  Jakarta  pada tahun  2007.  Pada  tahun  2011 penulis memperoleh gelar Magister  Komputer  (M.Kom) pada  tahun  2011  di  Program Pasca  Sarjana  Magister  Ilmu  Komputer  STMIK Nusa  Mandiri  Jakarta.  Mulai  tahun  2004  hingga saat  ini  penulis  masih  aktif  mengajar  sebagai dosen  di  AMIK  Bina  Sarana  Informatika  Jakarta. Dan  dari  tahun  2012  hingga  saat  ini  aktif mengajar  sebagai  dosen  di  STMIK  Nusa  Mandiri Jakarta.  Penulis  juga  aktif  mempublikasikannya pepernya  dalam  prosiding  di  seminar-seminar nasional.
Nama KH KK KR TS CS AT Hasil Karyawan (%) Evaluasi Deni Suryono 0 0.5 0.4 1 0 0.5 0.4 Andri Priyono 1 1 1 1 1 1 1 Syamsul Ma'arif 0 0 0.3 0 0 0 0.05 Budi Purnama 0 1 1 0.7 0 0 0.45 Cipta Ningsih 0 0 0 0.1 0 0.2 0.05