## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)

## SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMBERIAN KELAYAKAN KREDIT MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO
Sanggara Aji 1 , Latifah Rifani 2
Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer
Universitas Narotama Surabaya
sanggaraa33@gmail.com 1 , latifahrifani@gmail.com 2

## ABSTRAK
Suatu organisasi tidak akan bergerak tanpa adanya anggota yang mengerjakan tiap tiap masalah yang ada, begitu juga dengan perusahaan. Suatu perusahaan tidak akan bergerak tanpa adanya sumber daya manusia yang ada di dalamnya. Sumber Daya Manusia yang dimaksud disini mencakup pimpinan dan para  karyawannya.  Mereka  melakukan  jobdesk  mereka  masing  masing  demi  mencapai  tujuan  atas didirikannya  perusahaan  serta  memajukan  perusahaan  tersebut.  Seiring  dengan  berkembangnya perusahaan, semakin banyak pula pekerjaan yang perlu diselesaikan, dengan demikian dibutuhkan lebih banyak  pula  karyawan  yang  dibutuhkan.  Hal  ini  bisa  diatasi  dengan  membuka  lowongan  pekerjaan dengan syarat-syarat atau kriteria yang sesuai dengan cara kerja perusahaan, tetapi perusahaan di tempat perusahaan meneliti ini memiliki kendala dimana direktur utama dan staff HRD tidak bisa mereview kriteria-kriteria pendukung seperti nilai dari test tulis dan test keterampilan yang telah disiapkan. Oleh karena  itu  dibutuhkan  sistem  penunjang  keputusan  dengan  metode  tertentu  yang  dapat  mengatasi masalah tersebut, salah satunya yaitu Fuzzy Tsukamoto. Dimana Fuzzy Tsukamoto ini dapat melakukan pengambilan keputusan dengan memberikan rekomendasi dan pertimbangan dari data yang ada, yang nantinya  akan  digunakan  untuk  menentukan  siapa-siapa  saja  pelamar  yang  nantinya  akan  diterima sebagai pegawai.
Kata Kunci: fuzzy tsukamoto, kecerdasan buatan, sistem pendukung keputusan

## ABSTRACT
An  organization  will  not  wok  properly  without  members  working  on  it  every  aspect,  as  well  as  the company. The Human Resources are referred to the leader and the employees or the staff. They carry out their respective job desks in order to achieve the objectives for the establishment of the company and advance the company. As the company develops, more and more work needs to be done, thus more employees are needed. This can be solved by opening job vacancies, but given the growing conditions of the company, the company cannot just accept job applicants. So, a system is needed that can make decisions to select applicant candidates who have appropriate criteria that are in accordance with the company work’s flow, but the CV. Media Awas where this research was conducted has an issue where the director and HRD staff cannot review supporting criteria such as the writting test and the skills test that has been prepared. Therefore, a decision support system is needed with certain methods that can overcome  these  problems,  one  of  which  is  Fuzzy  Tsukamoto.  Where  Fuzzy  Tsukamoto  can  make decisions  by  providing  recommendations  and  considerations  from  existing  data,  which  will  later  be used to determine which applicants will be accepted as employees.
Keywords: artificial intelligence, decission support system, fuzzy tsukamoto

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)

## 1. PENDAHULUAN
Suatu  perusahaan  tidak  akan  bergerak  tanpa adanya  sumber  daya  manusia  yang  ada  di dalamnya.  Sumber  Daya  Manusia  yang dimaksud  disini  mencakup  pimpinan  dan  para karyawannya.  Mereka  melakukan  jobdesk mereka  masing  masing  demi  mencapai  tujuan atas didirikannya perusahaan serta memajukan perusahaan tersebut. Seiring dengan berkembangnya  perusahaan,  semakin  banyak pula pekerjaan yang perlu diselesaikan, dengan demikian  dibutuhkan  lebih  banyak  pula karyawan yang dibutuhkan. Hal ini bisa diatasi dengan  membuka  lowongan  pekerjaan,  tetapi mengingat  kondisi  perusahaan  yang  semakin berkembang,  perusahaan  tidak  bisa  asal menerima pelamar pekerjaan. Maka, dibutuhkan sebuah sistem yang dapat mengambil  keputusan  untuk  memilih  para kandidat pelamar yang memiliki kriteria sesuai.
Berdasarkan masalah yang ada, maka diperlukan  Sistem  Penunjang  Keputusan  yang dapat  memilih  para  kandidat  pelamar  yang memiliki kriteria sesuai dengan tiap posisi yang terbuka dan memiliki pengalaman  yang sesuai dengan jobdesk dari posisi terbuka ini.  Sistem penunjang  keputusan  atau Decision  Support System , merupakan  sistem  berbasis  komputer yang  berguna  untuk  menunjang  pengambilan keputusan dalam suatu masalah. Ada beberapa metode  yang  dapat  diaplikasikan  pada  Sistem Penunjang  Keputusan,  salah  satunya  adalah Fuzzy Tsukamoto , dimana Fuzzy Tsukamoto ini dapat  melakukan  pengambilan  keputusan dengan memberikan rekomendasi dan pertimbangan dari data yang ada, yang nantinya akan digunakan untuk menentukan siapa-siapa saja  pelamar  yang  nantinya  akan  diterima sebagai pegawai.
Permasalahan  dalam  implementasi  penelitian ini  nantinya  yaitu  bagaimana  mengatasi kesulitan dalam pengambilan sebuah keputusan secara  logis  dalam  memilih  pelamar  yang melamar  ke  CV  Media  Awas  dengan  metode fuzzy Tsukamoto.
Sistem
Pendukung
Keputusan (SPK) merupakan  sebuah  sistem  yang  menyediakan kemampuan  dalam  penyelesaian  masalah  dan komunikasi  untuk  permasalahan  yang  bersifat semi-terstruktur (Rizaldi & Falani, 2020).
Sistem  Pendukung  Keputusan  dikategorikan menjadi  tujuh  model,  salah  satu  model  yang populer  dalam  penyelesaian  masalah  adalah model  heuristic  dimana  terdapat Fuzzy Inference System (FIS) .
Menyatakan bahwa SPK memiliki 6 karakteristik antara lain:
1. Mendukung proses pengambilan keputusan yang menitik beratkan pada manajemen dengan persepsi.
2. Adanya  interface  manusia  atau  mesin dimana  manusia  sebagai  user  tetap memegang kontrol proses pengambilan keputusan.
3. Mendukung  pengambilan  keputusan untuk  membahas  masalah  terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstruktur.
4. Memiliki  kapasistas  dialog  untuk memperoleh  informasi  sesuai  dengan kebutuhan.
5. Memiliki  subsistem-subsistem  yang terintegrasi  sedemikian  rupa  sehingga berfungsi sebagai kesatuan sistem.
6. Membutuhkan  struktur  data  yang komprehensif sehingga dapat melayani kebutuhan  informasi  seluruh  tahap manajemen  (Hermawan  &  Felicia, 2017).
Fuzzy  Logic merupakan  salah  satu  komponen pembentuk soft  computing .  Dasar fuzzy  logic adalah  teori  himpunan fuzzy .  Pada  teori himpunan fuzzy peranan  derajat  keanggotaan sebagai  penentu  keberadaan  elemen  dalam suatu  himpunan  sangatlah  penting.  Nilai keanggotaan  atau  derajat  keanggotaan  atau membership  function  menjadi  ciri  utama  dari penalaran dengan fuzzy logic tersebut (Phoemphon et al., 2018).
Pada  himpunan  tegas, nilai  keanggotaan suatu x  dalam  suatu  himpunan  A,  sering  ditulis dengan  µ A (𝑥) ,  memiliki  dua  kemungkinan yaitu:
1. Satu  (1),  yang  berarti  suatu  item menjadi anggota dalam himpunan.
2. Nol  (0),  yang  berarti  suatu  item  tidak menjadi anggota dalam himpunan.

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
Himpunan fuzzy juga memiliki 2 atribut, yaitu:
1. Linguistik
Penamaan  dalam  suatu  grup  yang  mewakili suatu  keadaan  dengan  menggunakan  bahasa alami, seperti kurang sehat, cukup sehat, sehat.

## 2. Numeris
Suatu  nilai  yang  menunjukkan  ukuran  dari suatu variabel seperti 25, 50, dan 100.
Beberapa  hal  yang  harus  diketahui  mengenai sistem fuzzy adalah:
1. Variabel Fuzzy
Variabel fuzzy merupakan  variabel  yang mempunyai  nilai  yang  tidak  pasti  atau  samar seperti umur, suhu, tinggi, dll.
2. Himpunan Fuzzy
Merupakan  suatu  himpunan  yang  mewakili suatu  kondisi  dari  suatu  grup  dalam  variabel fuzzy .  Misalkan  mengelompokkan  kategori umur  ke  dalam  himpunan  muda,  paruhbaya, dan tua (Falani, n.d.).
Dalam logika tegas, fungsi keanggotaan  menyatakan  keanggotaan  pada suatu  himpunan.  Fungsi  keanggotaan  χA(x) bernilai  1  jika  x  anggota  himpunan  A,  dan bernilai  0  jika  x  bukan  anggota  himpunan  A. Jadi, fungsi keanggotaan ini hanya bisa bernilai 0 atau 1.
χA : x  {0,1}  (1)
Sedangkan dalam logika fuzzy , fungsi keanggotaan  menyatakan  derajat  keanggotaan pada  suatu  himpunan.  Nilai  dari  fungsi keanggotaan ini berada dalam selang [0,1], dan dinyatakan dengan µA.
µA : x  [0,1] (2)
Fungsi  keanggotaan  µA(x)  bernilai  1  jika  x anggota penuh himpunan A, dan bernilai 0 jika x bukan anggota himpunan A. Sedangkan jika derajat keanggotaan berada dalam selang (0,1), misalnya  µA(x)  =  µ,  menyatakan  x  sebagian anggota himpunan A dengan derajat
keanggotaan  sebesar  µ  (Pulukadang  et  al., 2018).
Ada  beberapa  fungsi  keanggotaan  dalam himpunan  fuzzy,  yaitu  fungsi  linier,  fungsi segitiga ( triangle ), dan trapesium ( trapezoidal ).
1. Fungsi Keanggotaan Linier
Persamaan fungsi keanggotaan linier adalah:
𝜇[𝑥] = { 0; 𝑥 ≤ 𝑎 𝑥−𝑎 𝑏−𝑎 ; 𝑎 < 𝑥 < 1: 𝑥 ≥ 𝑏 (3)
Dengan keterangan nilai 𝜇[𝑥] bernilai 0 ketika 𝑥 kurang  dari  sama  dengan 𝑎 .  Nilai 𝜇[𝑥] bernilai 𝑥−𝑎 𝑏−𝑎 ketika 𝑥 di  antara 𝑎 dan 𝑏 .  Serta nilai 𝜇[𝑥] bernilai  1  ketika 𝑥 lebih  dari  sama dengan 𝑏 .
Persamaan  tersebut  direpresentasikan  dalam bentuk grafik sebagai berikut:
Gambar 1. Contoh Grafik Kurva Linier
2. Fungsi
Keanggotaan Segitiga
Persamaan fungsi keanggotaan segitiga adalah:
𝜇[𝑥] = { 0; 𝑥 ≤ 𝑎 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 𝑐 𝑥−𝑎 𝑏−𝑎 ; 𝑎 < 𝑥 < 𝑏
𝑏−𝑥 𝑐−𝑏 ; 𝑏 < 𝑥 < 𝑐 (4)
Dengan keterangan nilai 𝜇[𝑥] bernilai 0 ketika 𝑥 kurang dari sama dengan 𝑎 atau 𝑥 lebih dari sama dengan 𝑐 . Nilai 𝜇[𝑥] bernilai 𝑥−𝑎 𝑏−𝑎 ketika 𝑥 di antara 𝑎 dan 𝑏 . Serta nilai 𝜇[𝑥] bernilai 𝑏−𝑥 𝑐−𝑏 ketika 𝑥 di antara 𝑏 dan 𝑐 .
Persamaan  tersebut  direpresentasikan  dalam bentuk grafik sebagai berikut:

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
Gambar 2. Contoh Grafik Kurva Segitiga
3. Fungsi Keanggotaan Trapesium
Persamaan  fungsi  keanggotaan  trapesium adalah:
𝜇[𝑥] =
{
0; 𝑥 ≤ 𝑎 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 𝑑
𝑥−𝑎 𝑏−𝑎 ; 𝑎 < 𝑥 < 𝑏 1; 𝑏 ≤ 𝑥 ≤ 𝑐 𝑑−𝑥 𝑑−𝑐 ; 𝑐 < 𝑥 < 𝑑
(5)
Dengan keterangan nilai 𝜇[𝑥] bernilai 0 ketika 𝑥 kurang dari sama dengan 𝑎 atau 𝑥 lebih dari sama dengan 𝑑 . Nilai 𝜇[𝑥] bernilai 𝑥−𝑎 𝑏−𝑎 ketika 𝑥 di antara 𝑎 dan 𝑏 . Nilai 𝜇[𝑥] bernilai 1 ketika 𝑥 lebih  dari  sama  dengan 𝑏 dan  ketika 𝑥 lebih kecil  sama  dengan 𝑐 .  Serta  nilai 𝜇[𝑥] bernilai 𝑑−𝑥 𝑑−𝑐 ketika 𝑥 di antara 𝑐 dan 𝑑 .
Persamaan  tersebut  direpresentasikan  dalam bentuk grafik sebagai berikut:

## Gambar 3. Contoh Grafik Kurva Trapesium

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini memiliki konsep dan kerangka penelitian yang berisi cara dan penjelasan agar penelitian ini berjalan dengan baik dan terarah, dimana kerangka yang dimaksud berupa flowchart seperti yang terlihat di bawah ini:
Gambar 1 Kerangka Metodologi Penelitian

## 2.1 Analisa Permasalahan
Agar  sebuah  permasalahan  dalam  studi  kasus yang  kami  teliti  dapat  lebih  dipahami  dalam pembuatan  sistem  pendukung  keputusan  ini, langkah  pertama  yang  kami  lakukan  adalah melakukan  studi  literatur,  wawancara  dan survey.

## 2.1.1 Studi Literatur
Untuk mendukung analisis permasalahan yang akan kami kaji, kami melakukan studi literatur. Dalam  studi  literatur  ada  dua  tahapan  yang kami lakukan. Tahap pertama membandingkan jurnal yang diteliti sebelumnya kemudian tahap selanjutnya mengumpulkan data dan informasi tentang prosedur penciptaan sistem pendukung keputusan.  Pengumpulan  data  kami  lakukan dengan  mempelajari  buku-buku  referensi  dan literatur  pendukung  untuk  pengembangan sistem.

## 2.1.2 Wawancara
Data yang digunakan pada penelitian ini berupa data  yang  menggunakan  metode  wawancara

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
dengan  Direktur  Utama  di  CV.  Media  Awas. Data  yang  diperoleh  dari  hasil  wawancara tersebut terdiri dari beberapa kriteria antara lain Pengalaman kerja, hasil test keterampilan, hasil test Tulis dan hasil Wawancara dengan pelamar pekerjaan.

## 2.1.3 Survey
Pada  tahapan  ini  dilakukan  survey  pelamar pekerjaan  di  CV.  Media  Awas.  Data  yang didapat  berupa  data  para  pelamar  yang  akan bekerja di CV. Media Awas.

## 2.2 Pembentukan Aturan
Pada pembentukan aturan, dibuat aturan sesuai dengan  model  Tsukamoto  yaitu  menggunakan Fuzzy  Inference  System (FIS).  Setelah  Analisa permasalahan, adapun aturan yang dibuat pada penelitian  ini  menggunakan  variable input berupa  nilai  pengalaman  kerja,  nilai  dari  hasil test keterampilan, nilai hasil test tulis dan nilai dari wawancara kerja. adapun variable output , berupa  hasil  dari  seleksi  para  pelamar pekerjaan. Untuk format aturan telah ditetapkan sebagai berikut.
[Ri] IFxi is Aij º… º xin is AnTHEN Keputusan is Bi,dengan:
Ri : aturan fuzzy ke-i (i=1… m). xij : bobot nilai kriteria ke-j yang relevan dengan aturan ke-i
Aij : himpunan fuzzy untuk variable bobot nilai kriteria ke-j yang relevan dengan aturan ke-i
º : operator AND
n : banyak kriteria
Bi : himpunan fuzzy untuk variable rekomendasi keputusan pada aturan ke-i.
Untuk  menentukan  keputusan  seleksi dari pemilihan karyawan, ditetapkan 16 aturan yang  sesuai  dengan  variable  yang  digunakan, serta  format  aturan  yang  ditentukan  seperti terlihat di table berikut:
Tabel 1 Tabel aturan setiap Himpunan Fuzzy C1 C2 C3 C4 Hasil Lolos Lolos Lolos Lolos Diterima Tidak Lolos Lolos Lolos Lolos Diterima Lolos Tidak Lolos Lolos Lolos Diterima Lolos Lolos Tidak Lolos Lolos Diterima Lolos Lolos Lolos Tidak Lolos Diterima Tidak Lolos Tidak Lolos Lolos Lolos Diterima Lolos Tidak Lolos Tidak Lolos Lolos Diterima Lolos Lolos Tidak Lolos Tidak Lolos Ditolak Tidak Lolos Lolos Tidak Lolos Lolos Diterima Tidak Lolos Lolos Lolos Tidak Lolos Ditolak Lolos Tidak Lolos Lolos Tidak Lolos Ditolak Tidak Lolos Tidak Lolos Tidak Lolos Lolos Ditolak Tidak Lolos Tidak Lolos Lolos Tidak Lolos Ditolak Tidak Lolos Lolos Tidak Lolos Tidak Lolos Ditolak Lolos Tidak Lolos Tidak Lolos Tidak Lolos Ditolak Tidak Lolos Tidak Lolos Tidak Lolos Tidak Lolos Ditolak Keterangan: C1=Pengalamn Kerja; C2=hasil test keterampilan; C3=Hasil Test Tulis; C4=Hasil Wawancara Kerja.

## 2.3 Proses Fuzzyfikasi
Pada model FIS tsukamoto , pertama-tama yang akan  dilakukan  adalah  membuat  himpunan fuzzy .  Membuat  himpunan fuzzy bisa  disebut juga  proses  fuzzifikasi.  Pada  tahap  ini  kami mencoba  melakukan  perhitungan  dengan  cara manual  pada  variable  input  fuzzy  dengan beberapa data pelamar seperti yang ada di table dibawah ini:

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
Tabel 1 Sampel Data Pelamar No.  Nama Pelamar Pe ng ala ma n Ke rja Hasil Test Ketera mpilan H asi l Te st Tu lis Hasil Waw ancar a 1. Muham mad Dimas Anshor 20 79 65  69
2. Achma d Alaikhu l Akbar 12 65 60  68 3. Irwan Dwi Ariyant o 17 73 60  73 4. Tiffany Eka Putri 30 89 70  60 5. Syahrul Ramadh an 25 84 70  55

## 2.3.1 Fuzzyfikasi Variabel Pengalaman Kerja
Variabel  pengalaman  kerja  memiliki  2 himpunan fuzzy, yaitu Lolos dan Tidak Lolos. Untuk  definisi  variabel  pengalaman  kerja mempunyai  kurva  seperti  yang  ada  di  gambar berikut.
Gambar 2 Kurva Variabel Pengalaman Kerja
Fungsi  keanggotaan    pada  setiap  himpunan menggunakan  rumus seperti berikut.
𝜇 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐿𝑢𝑙𝑢𝑠 [𝑥] = { 1; → 𝑥 ≤ 6 (12 − 𝑥) (12 − 6) ; → 6 ≤ 𝑥 ≤ 12 0; → 𝑥 ≥ 12 𝜇 𝐿𝑢𝑙𝑢𝑠 [𝑥] = { 1; → 𝑥  ≥ 18 (𝑥 − 12) (18 − 12) ; → 12 ≤ 𝑥 ≤ 18
0; → 𝑥 ≤ 12
Jika  sampel  data  pada  tabel  3  menggunakan perhitungan  fungsi  keanggotaan  di  atas,  maka hasil yang didapatkan adalah :
Tabel 2 Hasil Fuzzyfikasi pelamar berdasarkan pengalaman kerja No.  Nama Pelamar Pengala man Kerja Himpunan Fuzzy Tidak Lolos Lolos 1. Achmad Alaikhul Akbar 12 1 0 2. Irwan Dwi Ariyanto 17 1 0.83 3. Muhammad Dimas Anshor 20 0 1 4. Syahrul Ramadhan 25 0 1 5. Tiffany Eka Putri 30 0 1

## 2.3.2 Fuzzyfikasi variabel Hasil Test Keterampilan
Variabel  hasil  test  keterampilan  memiliki  2 himpunan  fuzzy,  yaitu  TIDAK  LOLOS  dan LOLOS.  Untuk  definisi  variabel  hasil  test keterampilan  mempunyai  kurva  yang  dapat dilihat pada gambar berikut.
0 0.5 1 0 6 12 18 Pengalaman Kerja Lolos Tidak Lolos

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
Gambar 3. 3 Kurva Hasil test Keterampilan
Fungsi  keanggotaan  pada  setiap  himpunan menggunakan rumus seperti berikut.
𝜇 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐿𝑢𝑙𝑢𝑠 [𝑥] = { 1; → 𝑥 ≤ 55
(75 − 𝑥)
(75 − 55) ; → 55 ≤ 𝑥 ≤ 75 0; → 𝑥 ≥ 75 𝜇 𝐿𝑢𝑙𝑢𝑠 [𝑥] = { 1; → 𝑥  ≥ 75 (𝑥 − 55) (75 − 55) ; → 55 ≤ 𝑥 ≤ 75
0; → 𝑥 ≤ 55
Jika sampel data pada table 3.3 menggunakan perhitungan fungsi keanggoataan di atas, maka hasil yang didapatkan adalah:
Tabel 3 Hasil Fuzzyfikasi Pelamar berdasarkan hasil test keterampilan
No.  Nama Pelamar Hasil Test Ketera mpila n Himpunan Fuzzy Tidak Lolos Lolos 1. Achmad Alaikhul Akbar 65 0.5 0.5 2. Irwan Dwi Ariyanto 73 0.1 0.9 3. Muhammad Dimas Anshor 79 0 1 4. Syahrul Ramadhan 89 0 1 5. Tiffany Eka Putri 84 0 1
2.3.3 Fuzzyfikasi Variabel Hasil Test
Tulis
Variabel  hasil  test  tulis  memiliki  2  himpunan fuzzy,  yaitu  TIDAK  LOLOS  dan  LOLOS. Untuk  definisi  variabel  hasil  test  tulis mempunyai kurva yang terlihar seperti gambar berikut.
Gambar 4 kurva hasil test tulis
Fungsi  keanggotaan  pada  setiap  himpunan menggunakan rumus seperti berikut.
𝜇 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐿𝑢𝑙𝑢𝑠 [𝑥] = { 1; → 𝑥 ≤ 25 (75 − 𝑥) (75 − 25) ; → 25 ≤ 𝑥 ≤ 75 0; → 𝑥 ≥ 75 𝜇 𝐿𝑢𝑙𝑢𝑠 [𝑥] = { 1; → 𝑥  ≥ 75 (𝑥 − 25) (75 − 25) ; → 25 ≤ 𝑥 ≤ 75
0; → 𝑥 ≤ 25
Jika  sampel  data  dari  tabel  3.3  menggunakan fungsi keanggoataan di atas, maka akan didapat hasil adalah.
Tabel 4 Hasil Fuzzyfikasi Pelamar berdasarkan hasil test tulis
No. Nama Pelamar Hasil Test Tulis Himpunan Fuzzy Tidak Lolos Lolos 1. Achmad Alaikhul Akbar 65 0.2 0.8 2. Irwan Dwi Ariyanto 73 0.04 0.96
0 0.5 1 0 55 75 100 Hasil Test Keterampilan Lolos Tidak Lolos 0 0.5 1 0 25 75 100 Hasil Test Tulis Lolos Tidak Lolos

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
3. Muhamm ad Dimas Anshor 79 0 1 4. Syahrul Ramadha n 89 0 1 5. Tiffany Eka Putri 84 0 1 2.3.4 Fuzzyfikasi Variabel Hasil Wawancara
Variabel hasil wawancara memiliki 2 himpunan fuzzy,  yaitu  TIDAK  LOLOS  dan  LOLOS. Untuk  definisi  variabel  hasil  wawancara mempunyai kurva yang dapat dilihat di gambar berikut.
Gambar 5 Kurva hasil test wawancara
Fungsi keanggotaan pada setiap himpunan menggunakan rumus seperti berikut.
𝜇 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐿𝑢𝑙𝑢𝑠 [𝑥] = { 1; → 𝑥 ≤ 55 (70 − 𝑥) (70 − 55) ; → 55 ≤ 𝑥 ≤ 70 0; → 𝑥 ≥ 70 𝜇 𝐿𝑢𝑙𝑢𝑠 [𝑥] = { 1; → 𝑥  ≥ 75 (𝑥 − 55) (70 − 55) ; → 55 ≤ 𝑥 ≤ 70 0; → 𝑥 ≤ 55
Jika sampel data pada tabel 3.3 menggunakan fungsi keanggotaan di atas, maka hasil yang didapat adalah.
Tabel 5 Hasil Fuzzyfikasi pelamar berdasarkan hasil wawancara
No.  Nama Pelamar Hasil Waw ancar a Himpunan Fuzzy Tidak Lolos Lolos 1. Achmad Alaikhul Akbar 68 0.13 0.87 2. Irwan Dwi Ariyanto 73 -0.2 1.2 3. Muhamm ad Dimas Anshor 69 0.07 0.93 4. Syahrul Ramadha n 55 1 0 5. Tiffany Eka Putri 60 0.67 0.33 2.4 Fungsi  penentuan  α-predikat  dan  Z setiap aturan
Pada  tahap  ini,  kami  akan  mencari  nilai  α- predikat    di  setiap  aturan  berdasarkan  hasil fuzzyfikasi  di  setiap  himpunan  fuzzy  pada masing  masing  variabel  dari  perhitungan sebelumnya.  Berikut  adalah  tabel  hasil fuzzyfikasi dari salah satu data sampel pelamar dari  tiap-tiap  variabel  yang  digunakan  untuk mencari α-predikat dan z  di setiap aturan.
Tabel 6 hasil Fuzzifikasi sampel data Achmad Alaikhul Akbar dari tiap variabel
Na ma Pela mar Fuzzyf ikasi Pengal aman Kerja Fuzzyfi kasi Test Ketera mpilan Fuzzyf ikasi Test Tulis Fuzzyf ikasi Hasil Wawa ncara L T L L T L L T L L T L Ach mad Alai khu l
0 1 0. 5 0. 5 0. 2 0. 8 0. 1 3 0.
8 7
0 0.5 1 40 55 75 100 Hasil Test Wawancara Lolos Tidak Lolos

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
Akb ar
L: Lolos; TL: Tidak Lolos
Untuk mencari α-predikat dan z setiap rule digunakan fungsi MIN implikasi agar bias mendapatkan nilai α teTidak Lolos terhadap nilai fuzzy set yang ada di setiap rule dengan rumus :
𝛼 𝑖 = 𝜇 𝐴1∩𝐴2∩𝐴3 = min (𝜇 𝐴1 (𝑥 1 )𝜇 𝐴2 (𝑥 2 )𝜇 𝐴3 (𝑥 3 ))
Juga untuk mencari nilai Z dari setiap aturan, dapat menggunakan fungsi keanggotaan dari variabel nilai keputusan yang memiliki fungsi keanggotaan kurva sebagai berikut.
Gambar 6 Kurva Keputusan
Rumus fungsi keanggotaan yang digunakan dalam mencari nilai Z ditentukan dengan rumus berikut.
𝜇 𝐷𝑖𝑡𝑜𝑙𝑎𝑘 [𝑧] = { 1; → 𝑧 ≤ 50 (100 − 𝑧) (100 − 50) ; → 50 ≤ 𝑧 ≤ 100 0; → 𝑧 ≥ 100 𝜇 𝐷𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 [𝑧] = { 0; → 𝑧 ≤ 50 (𝑧 − 50) (100 − 50) ; → 50 ≤ 𝑧 ≤ 100 1; → 𝑥 ≥ 100
Dalam menghitung dan mencari nilai Z, kami akan menggunakan salah satu data sampel hasil fuzzyfikasi terhadap tiap-tiap variabel seperti pada tabel 3.7 , yang kemudian akan kami hitung menggunakan fungsi implikasi min di setiap rule seperti pada tabel berikut.
Tabel 7 Tabel Fungsi Implikasi MIN setiap rule dan nilai Z di setiap rule
C1 C2 C3  C4 Hasil αi Zi 0 0.5  0.8  0.87  Diteri ma 0 50 1 0.5  0.8  0.87  Diteri ma 0.5  50 0 0.5  0.2  0.13  Diteri ma 0 50 0 0.5  0.8  0.13  Diteri ma 0 50 0 0.5  0.2  0.87  Diteri ma 0 50 1 0.5  0.2  0.13  Ditolak  0.2  50 0 0.5  0.8  0.13  Ditolak  0 50 0 0.5  0.8  0.87  Ditolak  0 100 1 0.5  0.8  0.13  Ditolak  0.5  50 1 0.5  0.2  0.87  Ditolak  0.2  100 0 0.5  0.2  0.87  Ditolak  0 100 1 0.5  0.8  0.13  Ditolak  0.5  100 1 0.5  0.2  0.87  Ditolak  0.2  100 1 0.5  0.8  0.87  Ditolak  0.5  100 0 0.5  0.8  0.87  Ditolak  0 100 1 0.5  0.8  0.87  Ditolak  0.5  100
Keterangan: C1=Pengalamn Kerja; C2=hasil test keterampilan; C3=Hasil Test Tulis; C4=Hasil Wawancara Kerja.
2.5 Defuzzyfikasi Penentuan Nilai Crisp Z
Tahapan berikutnya adalah melakukan defuzzyfikasi dari nilai fuzzy output.
Defuzzyfikasi  yaitu  merubah  dari  himpunan fuzzy  ke  dalam  himpunan  tegas(crisp)  pada system  Tsukamoto  menggunakan  system bobot,  yaitu  membagi  jumlah  hasil  α*Z  pada setiap rule.
𝑍 = ∑(𝑎𝑖 ∗ 𝑍𝑖) ∑ 𝑎𝑖 𝑍 = 155 3.1 = 50
Langkah terakhir yaitu mencari keanggotaan  dari  masing  masing    variabel
0 0.5 1 50 75 100 Keputusan Ditolak Diterima

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
output dan juga membandingkannya menggunakan  rumus  fungsi  keanggotaan.  Jika nilai  yang  diperoleh  adalah  50,  maka  derajat kelas fuzzy di setiap himpunan adalah:
1. Himpunan Fuzzy Ditolak
= 1
2. Himpunan Fuzzy Diterima = 0.02
Dari  perbandingan  nilai  di  atas,  himpunan fuzzy  ditolak  yang  memiliki  nilai  1  lebih banyak daripada himpunan fuzy diterima yang memiliki nilai 0.02 . Sehingga keputusan yang diambil  adalah  calon  karyawan  bernama Achmad  Alaikhul  Akbar  tidak  diterima  atau ditolak sebagai karyawan baru.

## 2.6 Implementasi Sistem
Pada  tahap  implementasi  sistem,  kami menggunakan  bahasa  pemrograman  HTML dan PHP. Untuk database dalam penelitian ini, kami  menggunakan database MySQL.  Pada bagian front-end ,  kami  akan  menggunakan HTML dengan framework bootstrap.
Sedangkan  pada  bagian back-end ,  kami menggunakan laravel sebagai framework dari PHP.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  menjelaskan  tentang pengimplementasian program pemberian keputusan  kelayakan  kredit  berupa web yang kemudian akan didapatkan hasil dari perhitungan fuzzy yang telah dipaparkan di atas.
Pada bagian ini akan menjelaskan tentang mengimplementasi program penunjang keputusan pemilihan karyawan baru dengan penghitungan Fuzzy Tsukamot ke dalam bentuk sistem berbasis web.

## 3.1 Analisa Kebutuhan Sistem
Tahap Analisa ini bertujuan untuk
mendapatkan  gambaran  tentang  bagaimana pengimplementasian  yang  diharapkan.  Dan dari proses ini, didapatkan hasil:
1. Hak  akses  untuk  mengakses  aplikasi yaitu  administrator  dan  dimiliki  oleh direktur utama.
2. Akan dibentuk sistem aplikasi berbasis web untuk mengseleksi calon karyawan baru di CV. Media Awas

## 3.2 Implementasi
Berikut  beberapa  halaman  aplikasi web dari sistem penunjang keputusan pemilihan karyawan baru yang telah diimplementasikan.

## 3.2.1 Halaman Dashboard
Halaman  utama  atau  sering  disebut  halaman Dashboard  merupakan  halaman  awal  yang muncul  setelah  pengguna  selesai  melakukan proses log-in .  Di  halaman  ini    menampilkan data para pelamar kerja yang sebelumnya telah diinput  di  halaman  input.  Terdapat  juga komponen  lain  seperti  menampilkan  jumlah pelamar  yang  telah  diinput,  jumlah  pelamar yang diterima dan tidak diterima, serta tombol pengoperasian untuk menampilkan penghitungan fuzzy dan tombol pengoperasian untuk menghapus data pelamar kerja. Terdapat juga  komponen  dasar  di  halaman  dashboard seperti bilah sidebar untuk berpindah halaman, serta  bilah  akun  untuk  mengatur  apakah  ingin log-Out dari sistem atau tidak.
Gambar 4. 1 Halaman Dashboard

## 3.2.2 Halaman Input Data
Halaman  Input  data  ini  digunakan  untuk memasukkan  data  pelamar  kerja  ke  database

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
dan nantinya data ini akan dihitung dengan cara penghitungan  fuzzy  tsukamoto.  Data  yang dimasukkan  sesuai  dengan  label  di  masing masing kolom masukkannya, yaitu kriteria dari penelitian seperti Nilai test keterampilan, Nilai test tulis dan Nilai Wawancara.

## Gambar 4. 2 Halaman Input

## 3.2.3 Halaman Perhitungan
Halaman  ini  merupakan  sub  halaman  yang muncul  setelah  meng-klik  tombol  perhitungan di  salah  satu  baris  dari  nama  pelamar,  di halaman  Dashboard.  Halaman  yang  muncul berupa  penghitungan  fuzzy,  tepatnya  dari proses tabel fungsi  min implikasi hingga hasil akhir.
Gambar 4. 3 Halaman Perhitungan

## 4. KESIMPULAN
Dengan dibuatnya sistem penunjang keputusan pemilihan karyawan baru ini diharapkan dapat membantu CV. Media Awas dalam mengseleksi calon karyawan  yang  melamar di sana.  Serta  diharapkan  juga  dapat  mengurangi waktu  yang  biasanya  diperlukan  oleh  direktur dan  staff  HRD  dalam  melakukan  pemilihan karyawan baru di sana.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Irmawan, F., Marisa, F., & Iriananda, Syahroni W.  (2019)  Sistem  Pendukung        Keputusan Seleksi Karyawan Baru Pada Pt. Mms Dengan Metode  Fuzzy  Tsukamoto.  Conference  on Innovation  and  Application  of  Science  and Technology (CIASTECH 2019)
[2] Subiyantoko,  R.,  Sahertian  J.,  Swanjaya  D. (2022) Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan  Karyawan  Baru  di  CV.  Bintang Banua Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto. Seminar Nasional Inovasi Teknologi UN PGRI Kediri, 23 Juli 2022 [3] Dongoran P., Marsono, Elfitriani (2020) Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Penerimaan Calon Karyawan Out Sourching Di Perusahaan Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto. Jurnal CyberTech Vol.3. No.6, Juni 2020, pp. 1012~1023