## PENERAPAN METODE FUZZY TSUKAMOTO PADA PEREKRUTAN KARYAWAN (STUDI KASUS: PERUSAHAAN KONSULTAN TEKNIK INFORMASI)
Clarissa Elfira Amos Pah 1 dan Juan Rizky Mannuel Ledoh 2
1,2 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Nusa Cendana, Jl. Adi Sucipto, Kota Kupang, Indonesia
1 Email: clarissaelfira@staf.undana.ac.id
2 Email: juanledoh@staf.undana.ac.id

## ABSTRAK
Tenaga kerja yang berkualitas pada sebuah perusahaan merupakan aset yang sangat penting untuk menunjang  tujuan  bisnis  perusahaan.  Seiring  berkembangnya  sebuah  perusahaan,  perusahaan  mulai memahami  pola  karyawan  yang  berkualitas  untuk  direkrut  dan  dipertahankan.  Pola  ini  yang  kemudian dijadikan kriteria-kriteria perekrutan karyawan. Namun, seiring bertambahnya jumlah pelamar, perusahaan menjadi kewalahan dalam menilai dan membandingkan calon karyawan yang satu dengan yang lainnya, akibatnya,  proses  perekrutan  karyawan  menjadi  lebih  lama.  Salah  satu  perusahaan  yang  mengalami persoalan  ini  adalah  perusahaan  Konsultan  Teknik  Informasi  (KTI)  yang  menjadi  objek  penelitian  ini. Perusahaan  yang  mulai  berdiri  sejak  2008  ini  mengalami  rata-rata  peningkatan  penerimaan  jumlah karyawan sebesar 48% setiap tahunnya dan juga peningkatan rata-rata turnover karyawan yang mencapai 11% setiap tahunnya. Tentunya jumlah pelamar yang dievaluasi untuk diterima akan lebih besar jumlahnya daripada  yang  diterima  bekerja.  Oleh  karena  itu,  perusahaan  KTI  ini  membutuhkan  metode  pendukung keputusan  yang  dapat  dengan  cepat  membantu  menyeleksi  karyawan  berdasarkan  kriteria-kriteria  awal yang ditentukan dan melakukan pemeringkatan calon karyawan yang paling memenuhi kriteria. Metode pendukung keputusan yang diusulkan oleh peneliti adalah metode Fuzzy Tsukamoto. Fuzzy Tsukamoto ini digunakan  karena  dapat  mengakomodasi  pendapat  para  ahli  dengan  pembuatan  fungsi  keanggotaan  dan matriks rule  base .  Setiap  nilai input yang  diperoleh  dari  data  calon  karyawan  dipetakan  dalam  fungsi keanggotaan  dan  matriks rule  base melalui  proses  fuzzifikasi,  yang  selanjutnya  dilakukan  proses defuzzifikasi untuk menghasilkan nilai output yang dapat digunakan dalam pemeringkatan calon karyawan. Pengujian  yang  dilakukan  terhadap  tiga  data  calon  karyawan,  diperoleh  nilai output  crisp sebesar  6.70, 6.58, dan 6.42 dengan nilai terbesar sebagai peringkat tertinggi. Kata Kunci: logika fuzzy , tsukamoto, perekrutan karyawan

## ABSTRACT
A qualified workforce in a company is an essential asset to support the company's business goals. As a company grows, companies begin to understand patterns of qualified employees to be recruited and retained. This pattern is then used as employee recruitment criteria. However, as the number of applicants increases,  companies  become  overwhelmed  in  assessing  and  comparing  one  prospective  employee  with another, as a result, the employee recruitment process becomes longer. One of the companies experiencing this  problem  is a  Konsultan Teknik  Informasi (KTI) Company which is the object  of this research. The company, founded in 2008, has experienced an average increase in employee recruitment of 48% annually and  a  moderate  increase  in  employee  turnover  of  11%  annually.  Of  course,  the  number  of  applicants evaluated  for  acceptance  will  be  more  significant  than  those  accepted  for  work.  Therefore,  this  KTI company needs a decision support method that can quickly help select employees based on predetermined criteria and rank prospective employees who best meet the criteria. The decision support method proposed by the researcher is the Fuzzy Tsukamoto method. Fuzzy Tsukamoto is used because it can accommodate experts' opinions by making membership functions and rule base matrix. Each input value obtained from the  prospective  employee  data  is  mapped  in  the  membership  functions  and  rule  base  matrix  through  a fuzzification  process.  This  is  then  defuzzification  to  produce  an  output  value  that  can  be  used  to  rank prospective employees. Tests carried out on three prospective employee data obtained crisp output values of 6.70, 6.58, and 6.42, respectively, with the largest value being the highest rank. Keywords: fuzzy logic, tsukamoto, employee recruitment

## 1. PENDAHULUAN
Tenaga kerja yang berkualitas pada sebuah perusahaan merupakan aset yang sangat penting untuk menunjang  tujuan  bisnis  perusahaan,  baik  pada  perusahaan  yang  besar  maupun  perusahaan  kecil  [ 1 ]. Bahkan, keputusan untuk memilih karyawan yang tepat dapat memprediksi kesuksesan suatu pekerjaan di
masa yang akan datang [ 2 ]. Sebuah proses seleksi karyawan sangat menentukan ketepatan dalam memilih karyawan yang berkualitas [ 3 ]. Proses seleksi bergantung pada penilaian yang membedakan antara calon karyawan yang satu dengan lainnya dan memprediksi kinerja calon karyawan di masa yang akan datang [ 4 ].  Penilaian  terhadap  karyawan  dimulai  dengan  melihat  variabel-variabel  atau  atribut-atribut  yang melekat pada diri karyawan dan kesesuaian dengan kriteria yang ditentukan perusahaan [ 2 ]. Perusahaan Konsultan Teknik Informasi (KTI) yang menjadi obyek penelitian ini telah berdiri sejak tahun 2008 dan mengalami peningkatan rata-rata jumlah penerimaan karyawan sebesar 48% serta rata-rata turnover  karyawan  sebesar  11%  setiap  tahunnya.  Meskipun  demikian,  peningkatan  jumlah  pelamar membuat proses perekrutan karyawan menjadi lebih lama karena perlu membandingkan antara satu pelamar dengan pelamar lainnya untuk mendapatkan pelamar yang paling sesuai dengan kriteria yang ditetapkan oleh perusahaan. Kriteria yang ditentukan perusahaan beragam tergantung pada kebutuhan departemen atau divisi  di  perusahaan.  Proses  perekrutan  yang  melibatkan  banyak  kriteria  dan  diuji  pada  sejumlah  besar pelamar  memperpanjang  waktu  yang  dibutuhkan,  serta  ada  kemungkinan  terjadinya  kesalahan  dalam pendataan calon karyawan yang dapat mempengaruhi penerimaan calon karyawan yang kurang tepat. Jika proses perekrutan yang lama tersebut dilakukan dengan tepat sehingga menghasilkan karyawan berkualitas, proses tersebut tetaplah baik, namun jika menghasilkan karyawan kurang berkualitas, proses tersebut hanya membuang waktu dan tenaga perusahaan.
Oleh karena itu, perusahaan KTI membutuhkan metode pendukung keputusan yang dapat membantu menyeleksi  calon  karyawan  dengan  cepat  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  ditentukan  dan  melakukan pemeringkatan  calon  karyawan  yang  paling  memenuhi  kriteria.  Metode  pendukung  keputusan  yang diusulkan oleh peneliti adalah metode Fuzzy Tsukamoto. Metode Fuzzy Tsukamoto ini digunakan karena dapat mengakomodasi pendapat para ahli dengan pembuatan  fungsi keanggotaan dan matriks rule base . Setiap nilai input yang diperoleh dari data calon karyawan dipetakan dalam fungsi keanggotaan dan rule base  matrix melalui  proses  fuzzifikasi,  yang  selanjutnya  dilakukan  proses  defuzzifikasi  untuk menghasilkan  nilai output yang  dapat  digunakan  dalam  pemeringkatan  calon  karyawan.  Menurut  [ 5 ], metode Fuzzy Tsukamoto merupakan pilihan yang tepat dalam menangani masalah pengambilan sebuah keputusan  karena  mempertimbangkan  semua  kriteria  yang  akan  diperhitungkan.  Selain  itu,  menurut  [ 6 ] Metode Fuzzy Tsukamoto  adalah  metode  yang  memiliki  toleransi  pada  data  dan  sangat  fleksibel. Keuntungan dari penerapan metode Fuzzy Tsukamoto ini adalah sifatnya yang intuitif dan dapat menangani informasi yang ambigu atau bersifat kualitatif.

## 2. MATERI DAN METODE

## Himpunan Tegas dan Himpunan Fuzzy
Sebelum munculnya logika fuzzy , dikenal teori logika tegas atau crisp logic , yakni logika yang meyakini bahwa suatu nilai akan bernilai benar atau salah (1 atau 0). Di dalam himpunan tegas, keanggotaan suatu  unsur  di  dalam  himpunan  dinyatakan  secara  tegas,  apakah  objek  tersebut  anggota  himpunan  atau bukan. Sebagai contoh, himpunan tegas A untuk bilangan riil yang kurang dari 5 dapat diekspresikan dalam persamaan 1 [ 7 ]. 𝐴 =   {𝑋 | 𝑋 < 5} ........................................................................................................................... (1) Dalam  persamaan 1 ,  terdapat  batasan  yang  jelas  bahwa X lebih  kecil  dari  nilai  5  merupakan himpunan A dan nilai lainnya (lebih dari sama dengan 5) bukan merupakan himpunan A . Sebagai contoh, gambar 1 mengekspresikan bahwa himpunan orang yang tinggi adalah orang yang memiliki tinggi badan lebih dari sama dengan 180cm, artinya orang dengan tinggi 179cm tidak termasuk orang tinggi. Terdapat perbedaan yang signifikan antara menjadi anggota himpunan dan bukan anggota himpunan.
Gambar 1. Fungsi keanggotaan orang tinggi yang merepresentasikan himpunan tegas Himpunan Fuzzy / Fuzzy set merupakan pengembangan dari Himpunan Tegas yang menghadirkan nilai di antara 0 sampai 1, artinya nilai sebuah data atau elemen tidak lagi 0 atau 1 tetapi dijabarkan lagi misalnya 0.25 yang memiliki 25% nilai 1 dan 75% nilai 0. Gambar 2 menunjukkan himpunan fuzzy orang
tinggi di mana orang dengan tinggi 179 tidak langsung dikatakan sebagai orang pendek, tetapi memiliki porsi tinggi yang lebih besar dengan lebih sedikit porsi pendek.
Gambar 2. Fungsi keanggotaan orang tinggi yang merepresentasikan himpunan fuzzy

## Logika Fuzzy
Logika Fuzzy merupakan sebuah metode yang mengolah nilai parameter yang bias menjadi nilai yang mutlak. Dengan kata lain, logika Fuzzy dapat mengolah bahasa manusia yang bias menjadi nilai yang pasti. Algoritma logika Fuzzy ini diawali dari perolehan nilai parameter yang bersifat kaku (atau yang biasa disebut crisp input) dari kasus-kasus di dunia nyata, kemudian diolah menjadi sebuah nilai fuzzy melalui proses  fuzzifikasi.  Kemudian,  nilai  fuzzy  tersebut  akan  diproses  kembali  menjadi  nilai  pasti  atau  crisp output melalui proses defuzzifikasi [ 8 ]. Proses fuzzifikasi hingga defuzzifikasi ini disebut Fuzzy Inference System (FIS). Fuzzy Inference System Fuzzy Inference System (FIS) merupakan inferensi (mesin) yang memetakan variabel input logika fuzzy  ke  dalam  proses  dan  menghasilkan  luaran  dengan  aturan  IF-Then  [ 7 ].  Dalam  penjelasan  lainnya menurut [ 9 ], FIS adalah sebuah kerangka kerja komputasi yang didasarkan pada himpunan, aturan if-then, dan  penalaran  dari  fuzzy.  Fleksibilitas  dari  FIS  mampu  diterapkan  diberbagai  bidang  seperti  kesehatan, analisis  keputusan,  mesin,  dan  sebagainya  sehingga  banyak  digunakan  oleh  peneliti.  Terdapat  tiga  (3) metode FIS yaitu Mamdani, Sugeno, dan Tsukamoto. Gambar 3 merupakan representasi tahapan FIS [ 8 ].
Gambar 3. Tahapan fuzzy inference system
Langkah 1: Dari kasus nyata diperoleh nilai yang precise (tepat/pasti), atau disebut Input Mutlak (IM). Langkah 2: Melakukan Proses Fuzzifikasi, di mana nilai IM diubah menjadi sebuah nilai fuzzy , dengan cara  dipetakan  pada  fungsi  keanggotaan fuzzy untuk  menghasilkan  derajat  keanggotaan.  Derajat Keanggotaan inilah nilai fuzzy . Proses fuzzifikasi membutuhkan variabel lingusitik yang mengelompokan nilai input untuk dicari derajat keanggotaannya. Langkah  3: Setelah  derajat  keanggotaan  masing-masing  variabel  linguistik  diperoleh,  selanjutnya dilakukan pembuatan semua aturan kemungkinan keputusan. Semua aturan ini dilakukan penerapan fungsi implikasi dengan operator logika untuk menghasilkan nilai fuzzy akhir yang akan didefuzzifikasi. Langkah 4: Melakukan proses defuzzifikasi, yakni nilai fuzzy yang sudah diperoleh dikonversi menjadi nilai Output Mutlak (OM). Logika Fuzzy Tsukamoto Terdapat  empat  tahapan  dalam  melakukan  logika fuzzy Tsukamoto,  yakni  membangun  fungsi keanggotaan, membuat matriks rule base , fuzzifikasi, dan defuzzifikasi [ 10 ].
a. Membangun  fungsi  keanggotaan:  Menurut  [ 11 ],  fungsi  keanggotaan  adalah  suatu  kurva  yang menunjukkan  pemetaan  titik-titik input data  kedalam  nilai fuzzy atau  dapat  disebut  dengan  derajat keanggotaan dengan rentang nilai antara 0 sampai dengan 1. Setiap variabel input dan variabel output akan  dibuatkan  fungsi  keanggotaan-nya.  Sebuah  fungsi  keanggotaan  memiliki  kurva  yang
merepresentasikan variabel linguistik. Kurva pada fungsi keanggotaan dapat berupa kurva linier naik, linier  turun,  kombinasi  linier  naik  dan  turun  yang  membentuk  segitiga  maupun  trapesium,  sigmoid pertumbuhan,  sigmoid  penyusutan,  dan  kombinasi  sigmoid  pertumbuhan  dan  penyusutan  yang membentuk  lonceng.  Variabel  linguistik  merupakan  variabel  yang  nilainya  berupa  kata  sifat  dari variabel input . Misalnya, variabel input suhu memiliki variabel linguistik panas, hangat, dan dingin. b. Membuat matriks rule base : Aturan-aturan pada basis aturan fuzzy dapat didasarkan pada pengalaman sebelumnya,  pengamatan,  dan  atau  pengetahuan  para  ahli.  Setiap  aturan  terdiri  dari  2  (dua)  konsep yang mencakup pernyataan IF-THEN dan Variabel Linguistik. Aturan IF-THEN berisi anteseden dan konsekuen, di mana input linguistik dari variabel input adalah antesenden, sementara konsekuennya adalah output linguistik.  Aturan Fuzzy dapat  berisi  gabungan  lebih  dari  satu  anteseden  yang  akan menghasilkan satu nilai konsekuen. Penggabungan tersebut dilakukan dengan menggunakan operator AND  atau  OR.  Misalnya,  orang  dengan  COVID-19  dapat  terjadi  dengan  melihat  gejala  dengan beberapa anteseden, yaitu Demam, Kehilangan Rasa atau Bau, Sakit Tenggorokan, Hidung Tersumbat, Mual/Muntah  (Opsional),  dan  Nyeri  Otot  (Opsional),  maka  aturannya: IF  Demam  is  “Ya”  AND Kehilangan Rasa atau Bau is “Ya” AND Sakit Tenggorokan is “Ya” AND Hidung Tersumbat is “Ya” AND Mual/Muntah is “Tidak” AND Nyeri Otot is “Tidak” THEN Sakit is “Ya”.
c. Fuzzifikasi: Proses pemetaan nilai input tegas ke dalam fungsi keanggotaan dengan interpolasi linier. Rumus interpolasi linier dapat dilihat pada persamaan 2 . 𝑌 = 𝑌 1 + 𝑋−𝑋 1 𝑋 2 −𝑋 1 (𝑌 2 − 𝑌 1 ) ..................................................................................................................... (2) d. Nilai fuzzy yang telah diperoleh akan dipetakan ke semua aturan pada matriks rule base dengan fungsi implikasi Min sehingga didapat nilai α-predikat. α-predikat digunakan untuk pencarian nilai fuzzy pada variabel output semua aturan.
e. Defuzzifikasi: Menghitung rata-rata terbobot dengan rumus pada persamaan 3 ,
𝑍 = 𝑎 1 𝑧 1 +𝑎 2 𝑧 2 +⋯+𝑎 𝑛 𝑧 𝑛 𝑎 1 +𝑎 2 +⋯+𝑎 𝑛 .......................................................................................................................... (3) di mana a 1 sampai a n merupakan α-predikat untuk aturan ke-1 sampai aturan ke-n, dan z 1 sampai z n merupakan nilai fuzzy output untuk aturan ke-1 sampai aturan ke-n.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembangunan Fungsi Keanggotaan Setiap variabel input dan variabel output yang terlibat akan dibuatkan sebuah fungsi keanggotaan. Konstruksi  fungsi  keanggotaan  ini  berdasarkan  pada  pendapat  para  ahli.  Para  ahli  yang  terlibat  dalam penelitian ini adalah bagian HRD pada sebuah perusahaan KTI. Variabel input yang terlibat antara lain Join Age , University Accreditation , Degree , Marital Status , Recruitment Source , Sex , dan Working Experience . Semua variabel input menggunakan variabel  linguistik  “ Not Recommended ” (NR), “ Recommended ” (R) dan “ Highly Recommended ” (HR).  Variabel output yang akan digunakan adalah variabel Decision yang menggunakan variabel  linguistik  “ Yes ” jika karyawan direkomendasikan, dan “ No ” jika karyawan tidak direkomendasikan. Fungsi keanggotaan yang digunakan pada penelitian ini adalah perpaduan dari fungsi keanggotaan trapesium dan segitiga, seperti yang ditunjukan pada gambar 4 , di mana notasi untuk µNR dapat didefinisikan pada persamaan 4 notasi untuk µR didefinisikan pada persamaan 5 , dan notasi untuk µHR didefinisikan pada persamaan 6 .
𝜇𝑁𝑅: { 1;  𝑋 ≤ 𝐴
𝐵−𝑋 𝐵−𝐴 ;  𝐴 ≤ 𝑋 ≤ 𝐵 0;  𝑋 ≥ 𝐵 } ........................................................................................................... (4) Gambar 4. Perpaduan fungsi keanggotaan segitiga dan trapesium Gambar 5. Fungsi keanggotaan untuk variabel input Join Age Gambar 5 5 menunjukan fungsi keanggotaan untuk salah satu variabel input , yaitu Join Age , di mana  notasi  untuk  µ JoinAge NR  dapat  didefinisikan  pada  persamaan 7 ,  notasi  untuk  µ JoinAge R didefinisikan pada persamaan 8 , dan notasi untuk µ JoinAge HR didefinisikan pada persamaan 9 .
𝜇𝑅: { 0;  𝑋 ≤ 𝐴 𝑂𝑅 𝑋 ≥ 𝐶 𝑋−𝐴 𝐵−𝐴 ;  𝐴 ≤ 𝑋 ≤ 𝐵 𝐶−𝑋 𝐶−𝐵 ;  𝐵 ≤ 𝑋 ≤ 𝐶 } ......................................................................................................... (5) 𝜇𝐻𝑅: { 0;  𝑋 ≤ 𝐵 𝑋−𝐵 𝐶−𝐵 ;  𝐵 ≤ 𝑋 ≤ 𝐶 1;  𝑋 ≥ 𝐶 } ........................................................................................................... (6) μ𝐽𝑜𝑖𝑛𝐴𝑔𝑒NR: { 1;  𝑋 ≤ 22 23−𝑋 23−22 ;  22 ≤ 𝑋 ≤ 23 0;  𝑋 ≥ 23 } ....................................................................................... (7) μ𝐽𝑜𝑖𝑛𝐴𝑔𝑒R: { 0;  𝑋 ≤ 22 𝑂𝑅 𝑋 ≥ 24
𝑋−22 23−22 ;  22 ≤ 𝑋 ≤ 23
24−𝑋 24−23 ;  23 ≤ 𝑋 ≤ 24 } ....................................................................................... (8) μ𝐽𝑜𝑖𝑛𝐴𝑔𝑒HR: { 0;  𝑋 ≤ 23 𝑋−23 24−23 ;  23 ≤ 𝑋 ≤ 24 1;  𝑋 ≥ 24 } ....................................................................................... (9) Nilai  fungsi keanggotaan  pada variabel input University Accreditation , Degree , Marital Status , Recruitment Source , Sex , dan Working Experience tertera pada tabel 1 .
Tabel 1. Nilai fungsi keanggotaan pada variabel input Variabel Input Variabel Linguistik Nilai Fungsi Keanggotaan Join Age NR (0,0,22,23) R (22,23,24) HR (23,24,40,40) University Accreditation NR (0.0,0.0,2.5,5.0) R (2.5,5.0,7.5) HR (5.0,7.5,10.0,10.0) Degree NR (0.0,0.0,2.5,5.0) R (2.5,5.0,7.5) HR (5.0,7.5,10.0,10.0) Marital Status NR (0.0,0.0,5.0,7.5) R (5.0,7.5,10.0,10.0) Recruitment Source NR (0.0,0.0,5.0,7.5) R (5.0,7.5,10.0,10.0) Sex R (0.0,0.0,5.0,7.5) HR (5.0,7.5,10.0,10.0) Working Experience R (0,0,2,10) HR (2,10,15,15)
Gambar 6 merepresentasikan fungsi keanggotaan untuk variabel Decision , di mana notasi untuk μ Decision NO dan μ Decision YES dapat didefinisikan pada persamaan 10 dan persamaan 11 .
Gambar 6. Fungsi keanggotaan untuk variabel output Decision 𝜇𝐷𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛𝑁𝑜: { 1;  𝑋 ≤ 5 7,5−𝑋 7.5−5 ;  5 ≤ 𝑋 ≤ 7,5 0;  𝑋 ≥ 7,5 } ....................................................................................... (10)
𝜇𝐽𝑜𝑖𝑛𝐴𝑔𝑒𝐻𝑅: { 0;  𝑋 ≤ 5 𝑋−5 7,5−5 ;  5 ≤ 𝑋 ≤ 7,5 1;  𝑋 ≥ 7,5 } ........................................................................................ (11)

## Membuat Matriks Rule Base
Setelah menentukan fungsi keanggotaan dari semua atribut terkait, selanjutnya adalah membuat matriks rule base yang akan mendata semua aturan yang merupakan kombinasi nilai variabel input untuk menghasilkan  nilai  variabel output yang  terlibat  seperti  yang  ditunjukan  pada  tabel 2 .  Setiap  aturan merupakan pendapat para ahli.
Tabel 2. Sampel matriks rule base perekrutan karyawan Aturan Join Age Working Experience Univ. Accreditation Marital Status Degree Recruitment Source Sex Decision 1 NR R NR NR NR NR R NO 2 R R NR NR NR NR R NO 3 HR R NR NR NR NR R NO 4 NR HR NR NR NR NR R NO 5 R HR NR NR NR NR R NO 6 HR HR R NR NR NR R YES 7 HR HR HR NR NR NR R YES 8 HR HR NR R NR NR R YES 9 HR HR R R NR NR R YES 10 HR HR HR R NR NR R YES … … … … … … … … … 432 HR HR HR R HR R HR YES Fuzzifikasi
Proses fuzzifikasi ini dilakukan dengan memasukkan nilai input untuk setiap variabel input yang kemudian dipetakan ke dalam fungsi keanggotaan variabel input . Untuk nilai variabel input yang bersifat kategorikal,  peneliti  meminta  keputusan  para  ahli  untuk  menentukan  nilai input dalam  format  numerik seperti pada tabel 3 . Tabel 3. Konversi nilai input yang bersifat kategorikal ke nilai input numerik Variabel Input Nilai Variabel  Variabel Linguistik Nilai Input Recruitment Source External R 10,0 Internal NR 5,0 Sex Female HR 7,0 Male R 6,0 Marital Status Married NR 3,0 Single R 8,0 University Accreditation A HR 10,0 B R 5,0 C NR 3,5 Degree >S1 NR 3,5 <S1 R 5,5 S1 HR 9,0
Sebagai contoh, terdapat calon karyawan dengan nilai input seperti yang ditunjukan pada tabel 4 .
Tabel 4. Contoh nilai input pada proses fuzzifikasi Variabel Input Nilai Variabel Nilai Input Working Experience 3 years 3.0 Join Age 24 years old 24.0 Degree S1 9.0 University Accreditation A 10.0 Sex Male 6.0 Recruitment Source External 10.0 Marital Status Single 8.0 Dengan menggunakan rumus pada persamaan 2 , nilai input dipetakan terhadap semua fungsi keanggotaan untuk mendapatkan nilai fuzzy seperti yang tertera pada tabel 5 . Nilai-nilai fuzzy yang  telah  diperoleh  selanjutnya  dimasukkan  pada  semua  aturan  pada  matriks rule base untuk diterapkan fungsi implikasi (MIN). Contoh penerapan fungsi implikasi min pada aturan 211 adalah sebagai berikut:
[R211] IF  Join  Age  is  Not  Recommended  AND  Working  Experience  is  Recommended  AND  University Accreditation is Highly Recommended AND Marital Status is Recommended AND Degree is Highly Recommended  AND  Recruitment  Source  is  Recommended  AND  Sex  is  Recommended,  THEN Decision is NO . α-predikat211 = min (1, 0.875, 1, 1, 1, 1, 0.6) = 0,6 Nilai-nilai α-predikat yang telah diperoleh, digunakan untuk mencari nilai fuzzy output (tabel 6 ). Tabel 5. Nilai fuzzy untuk setiap variabel linguistik input Variabel Linguistik Input Nilai Fuzzy μ JoinAge NR 1,000 μ JoinAge R 0,000 μ JoinAge HR 0,000 μ WorkingExperience R 0,875 μ WorkingExperience HR 0,125 μ UniversityAccreditation NR 0,000 μ UniversityAccreditation R 0,000 μ UniversityAccreditation HR 1,000 μ MaritalStatus NR 0,000 μ MaritalStatus R 1,000 μ Degree NR 0,000 μ Degree R 0,000 μ Degree HR 1,000 μ RecruitmentSource NR 0,000 μ RecruitmentSource R 1,000 μ Sex R 0,600 μ Sex HR 0,400 Tabel 6. Nilai fuzzy output untuk setiap aturan Aturan  JA  WE  UA MS DE  RS  SE  DC JA  WE  UA  MS  DE  RS  SE α- predikat Fuzzy Output (z) 211 NR  R  HR  R  HR  R  R  NO  1  0,875 1 1 1 1 0,6 0,6 6 214 NR  HR  HR  R  HR  R  R  NO  1  0,125 1 1 1 1 0,6 0,125 7,1875 427 NR  R  HR  R  HR  R  HR  NO  1  0,875 1 1 1 1 0,4 0,4 6,5 430 NR  HR  HR  R  HR  R  HR  NO  1  0,125 1 1 1 1 0,4 0,125 7,1875 Defuzzifikasi
Pada tahap defuzzifikasi, setiap nilai α-predikat dan nilai fuzzy output pada tabel 7 dimasukkan ke dalam rumus rata-rata terbobot pada persamaan 3 , sehingga menghasilkan nilai output crisp sebesar 6,3975 seperti  yang  ditunjukan  pada  tabel 8 Tabel 8 .  Nilai output crisp tersebut  digunakan  sebagai  bobot  calon karyawan  untuk  dibandingkan  dengan  bobot  karyawan  lainnya.  Semakin  tinggi  bobot  tersebut,  semakin tinggi posisi peringkatnya. Calon karyawan dengan peringkat tertinggi merupakan calon karyawan yang paling direkomendasikan untuk  diterima bekerja  pada perusahaan  KTI, seperti contoh  perhitungan pada tabel 9 .
Tabel 7. Nilai α-predikat dan nilai fuzzy untuk perhitungan rata-rata terbobot.
Aturan α-predikat (a) Fuzzy Output (z) a*z 211 0,6 6 3,6 214 0,125 7,1875 0,8984375 427 0,4 6,5 2,6 430 0,125 7,1875 0,8984375 Tabel 8. Nilai rata-rata terbobot sebagai nilai output crisp . Total a*z Total a Rata-Rata Terbobot 7,996875 1,25 6,3975 Tabel 9. Contoh Pemeringkatan Calon Karyawan Calon Karyawan JA (Tahun) WE (Tahun) UA MS DE RS SE Rata-Rata Terbobot Peringkat A 22 0 A Single S1 Internal Female 6,70 1 B 30 8 A Married S2 Eksternal Male 6,52 2 C 24 1 B Single S1 Eksternal Female 6,48 3

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Penerapan Logika Fuzzy dengan Metode Fuzzy Tsukamoto pada penelitian ini dapat membantu perusahaan  KTI  dalam  melakukan  pemeringkatan  calon  karyawan  yang  akan  diterima  bekerja  pada perusahaan. Metode Fuzzy Tsukamoto dapat mengakomodasi pendapat para ahli dengan pembuatan fungsi keanggotaan dan matriks rule base . Setiap nilai input yang diperoleh dari data calon karyawan dipetakan ke dalam fungsi keanggotaan dan matriks rule base dalam proses fuzzifikasi, yang kemudian dilanjutkan dengan menerapkan fungsi implikasi min. Selanjutnya dilakukan proses defuzzifikasi untuk menghasilkan nilai output yang  dapat  digunakan  dalam  pemeringkatan  calon  karyawan.  Pengujian  yang  dilakukan terhadap tiga data calon  karyawan, diperoleh nilai output crisp sebesar 6,70; 6,58 dan 6,42 dengan nilai terbesar  sebagai  peringkat  tertinggi.  Pada  penelitian  ini,  peneliti  hanya  melakukan  simulasi  perhitungan pemeringkatan dengan metode Fuzzy Tsukamoto, diharapkan perhitungan ini dapat diterapkan lebih lanjut pada sistem pendukung keputusan perusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. B. Morgan, Management Strategies for Reducing Voluntary Employee Turnover in Small, Walden University, Doctoral Dissertation, 2019.
[2]   R. M. Guion, S. Highhouse and D. Doverspike, Essentials of Personel Assesment and Selection, New York: Routledge, 2016.
[3]   C. F. Chien and L. F. Chen, “Data mining to improve personnel selection and enhance human capital: A case study in high-technology industry,” Expert Systems with Applications., vol. 34, no. 1, pp. 280- 290, 2008, doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2006.09.003 .
[4]   G.  Serhadlıoğlu,  Z.  Güngöra  and  S.  E.  Kesen,  “A  fuzzy  AHP  approach  to  personnel  selection problem,” Applied Soft Computing, vol. 9, no. 2, pp. 641-646, 2009, doi: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2008.09.003 .
[5]   F.  D.  Ragestu  and  A.  J.  Sibarani,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Dalam  Pemilihan  Siswa Teladan di Sekolah,” Teknika, vol. 9, no. 1, pp. 9-15, 2020, doi: https://doi.org/10.34148/teknika.v9i1.251 .
[6]   Y.  Ferdiansyah  and  N.  Hidayat,  “Implementasi  Metode  Fuzzy  -  Tsukamoto  Untuk  Diagnosis Penyakit Pada Kelamin Laki Laki,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol.  2,  no.  12,  pp.  7516-7520,  2018.  [Online].  Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/3994 . [Accessed: 25-Mar-2023]
[7]   A.  Setiawan,  B.  Yanto  and  K.  Yasdomi,  Logika  Fuzzy  Dengan  Matlab:  Contoh  Kasus  Penelitian Penyakit Bayi Dengan Fuzzy Tsukamoto, Denpasar: Jayapangus Press, 2018.
[8]   D. N. Utama, Sistem Penunjang Keputusan: Filosofi, Teori dan Implementasi, Yogyakarta: Penerbit Garudhawaca, 2017.
[9]   A. J. Rindengan and Y. A. R. Langi, Sistem Fuzzy, Bandung: CV. Patra Media Grafindo, 2019.
[10]  N. Febriany, “Aplikasi Metode Fuzzy Mamdani Dalam Penentuan Status Gizi dan Kebutuhan Kalori Harian Balita Menggunakan Software MATLAB,” Jurnal EurekaMatika, vol.  5, no. 1, pp. 84-96, 2016, doi: https://doi.org/10.17509/jem.v5i1.10300 .
[11]  S. Kusumadewi and H. Purnomo, Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.