## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3441

## Evaluasi Kinerja Karyawan Kontrak Menggunalan Metode Fuzzy Tsukamoto
Kartika Sari * , Rosma Siregar
Program Sistem informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1,* kartikasari.skom@gmail.com, 2 rosmasigar77@gmail.com Email Penulis Korespondensi: kartikasari.skom@gmail.com
Abstrak− Karyawan kontrak merupakan pegawai yang berkerja secara kontak dengan perjanjian waktu tertentu. Namun ada kalanya  karyawan  kontak  dengan  kinerja  yang  baik  akan  berubah  statusnya  menjadi  karyawan  tetap.  Untuk  menetapkan karyawan kontrak  menjadi  karyawan  tetap dibutukannya  evaluasi  apakah  kinerja  karyawan  tersebut layak  untuk dianggkat menjadi karyawan tetap. Namun untuk melakukan evaluasi tersebut dibutuhkan variabel untuk melakukan penilaian. Dalam penilaian  evaluasi  kinerja  tersebut  tidak  mudah  untuk mentukan  nilai  dari  setiap  variabel.  Untuk  membantu seorang  HRD dalam  mentukan  dianggkatnya  karyawan  kontak  menjadi  karyawan  tetap  diperlukan  sistem  pendukung  keputusan  untuk mempermudah perkejaan HRD. Sistem pendukung keputusan dibuat menggunakan metode fuzzy logic tsukamoto dikarenakan fuzzy tsukamoto memiliki toleransi terhadap nilai data. Hasil penelitian yang didapat adalah karyawan tersebut dapat diangkat menjadi karyawan tetap dengan nilai 93.4. Adapun tujuan dari sistem pendukung keputusan ini adalah untuk mengetahui layak atau tidaknya karyawan kontrak menjadi karyawan tetap berdasarkan alternatif kedisiplinan, cara kerja dan perilaku.
Kata Kunci: Fuzzy, Tsukamoto; Evaluasi Karyawan
Abstract− Contract employees are employees who work in contact with a certain time agreement. However, there are times when contact employees with good performance will change their status to permanent employees. To determine whether an employee is a permanent employee, an evaluation of whether the employee's performance is worthy of being appointed as a permanent employee is required. However, to carry out this evaluation, a variable is needed to make an assessment. In the performance evaluation it is not easy to determine the value of each variable. To assist an HRD in determining the appointment of a contact employee to become a permanent employee, a decision support system is needed to facilitate HRD work. The decision support system is made using the Tsukamoto fuzzy logic method because the Tsukamoto fuzzy has a tolerance for value data. The result of the research is that the employee can be appointed as a permanent employee with a value of 93.4. The purpose of this decision support system is to determine whether or not contract employees are eligible to become permanent employees based on alternative disciplines, ways of working and behavior.
Keywords : Fuzzy; Tsukamoto; Employee Evaluation

## 1. PENDAHULUAN
Sumber Daya Manusia (SDM) merupakan faktor penting bagi sebuah perusahaan. Manajemen SDM merupakan aspek  penting  dari  kesuksesan  sebuah  perusahaan.  Dengan  pengelolaan  yang  baik  terhadap  kinerja  karyawan, diharapkan perusahaan dapat menjalankan seluruh proses bisnis dengan baik. Penilaian kinerja karyawan biasanya bersifat subjektif [1]. Pemilihan karyawan tetap menjadi acuan yang objektif untuk menentukan progres kinerja perusahaan  kedepannya  [2].  Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  informasi  berbasis  komputer  yang menghasilkan berbagai  alternatif keputusan yang membantu  pihak tertentu menangani masalah data dan model [3]–[5]. Pendukung keputusan merupakan hasil proses seleksi dari berbagai alternatif kebijakan perilaku dan dapat dipilih melalui mekanisme tertentu dengan tujuan untuk mengambil keputusan yang terbaik [6][7].
Untuk mempermudah dalam mengevaluasi kinerja karyawan kontrak maka dibutuhkan sistem pendukung keputusan menggunakan metode fuzzy tsukamoto . Meode tsukamoto dipilih kerena konsep fuzzy gampang untuk dipahami.  Konsep  matematis  yang  mendasari  penalaran fuzzy yang  sederhana.  Metode  ini  sangat  fleksibel memiliki toleransi  data-data yang tidak sempurna, dan mampu memodelkan setiap fungsi  non linier yan sangat kompleks sebahai hasil, output inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan secara tegas sesuai predikat, hasil akhirnya mamakai nilai rata-rata[8][9].
Beberapa peneltian terkait sebelumnya dengan peneltian ini yaitu penelitian oleh Maryaningsih et,al pada tahun 2013 [10] menggunakan metode fuzzy logic tsukamoto untuk melakukan pengambilan keputusan penerima beasiswa.  Hasil  penelitian  tersebut  menghasilkan fuzzy tsukamoto  dapat  memilih  siapa  yang  dapat  menerima beasiswa baru.  Penelitian  yang dilakukan  oleh Rahman pada tahun 2014  [11]  menggunakan fuzzy logic untuk klasifikasi penerimaan beasiswa di politeknik semarang. Hasil penelitian tersebut menghasilkan sistem yang dapat membantu untuk menghasilkan penerimaan beasiswa dengan akurasi 100% kesamaan dengan data.
Penelitan selanjutnya yang diteliti oleh Ika et,al pada tahun 2019 [12] menggunakan metode tsukamoto untuk mengdiagnosa penyakit autisme dimana penelitian ini berhasil mendiagnosa berdasarkan dari gejala-gejala yang dirasakan anak.  Penelitian  dengan metode tsukamoto  yang diteliti oleh Siregar et,al pada tahun 2020  [13] memilih jenis persalinan ibu berdasarkan indikasi ibu dan anak dimana hasil peneltian ini mampu memrprediksi jenis persalinan. Penelitian selanjutnya oleh Hadi dan Mahmudy tahun 2015 [14] menggunakan metode tsukamoto dalam  menentukan  karyawan  berprestasi,  dari  penelitian  tersebut  ditemukan  bahwa fuzzy  tsukamoto bisa dipergunakan buat penilaian prestasi karyawan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3441
Dari  adanya  permasalan  tersebut  maka  dibuatlah  sistem  penunjang  keptusan,  yang  dimana  dibuatnya penelitian ini untuk membantu penelitan ini membantu seorang HRD menganalisa kandidiat karyawan yang dipilih menjadi karyawan tetap.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tapahan penelitian bertujuan untuk mempermudah memahami proses peneltian yang akan dibuat, adapun tahapan- tahapan yang akan dilakukan pada penelitain ini dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Fuzzy Logic
Teori  crips  dikembangkan oleh Prof. LoftiZadeh pada tahun 1962, Zadeh berpendapat  bahwa logika benar dan salah dalam logika konvensional tidak dapat mengatasi masalah gradasi yang ada di dunia nyata. Untuk mengatasi masalah gradasi tak hingga ini, Zadeh mengembangkan himpunan fuzzy. Berbeda dengan logika boolean, logika fuzzy memiliki nilai kontinu. Kabur dinyatakan dalam derajat keanggotaan dan derajat kebenaran. Oleh karena itu sesuatu dapat dikatakan sebagian benar dan sebagian salah pada saat yang bersamaan [15].

## 2.2 Fuzzy Tsukamoto
Fuzzy tsukamoto dipergunakan sebab beberapa alasan, antara lain ialah setiap nilai parameter konsekuen di hukum yang berbentuk  IF-THEN direpresentasikan dengan suatu  himpunan fuzzy yg fungsi  keanggotaannya monoton. menjadi  hasilnya,  keluaran  yang  akan  terjadi  inferensi  pada  setiap  hukum  didefinisikan  sebagai  nilai  yg  tegas (crips) berdasarkan bertenaga penyulutan aturan. holistik keluaran tersebut diperoleh memakai rata – rata berbobot [16]. Cara kerja metode fuzzy tsukamoto [17]: a. Fuzzyfikasi
Proses  fuzzifikasi artinya perhitungan  nilai  crisp  atau  input  nilai  ke dalam derajat  keanggotaan.  Proses perhitungan fuzzifikasi sesuai batasan fungsi keanggotaan Rumus:
µTurun[x]= { 1; (b-x)/(b-a) 0 x ≤ b b≤ x ≤a x ≥ a (1)
µBaik[x]= { 0; ( x-a )/(b-a) 1 x ≤ a a≤ x ≤b x ≥ a (2)
b. Mesin Inferensi
Fuzzy Inference System (FIS) artinya sistem yang melakukan perhitungan sesuai konsep teori himpunan fuzzy, aturan fuzzy, serta konsep logika fuzzy. pada sistem inferensi fuzzy (FIS) ada input fuzzy berupa nilai-nilai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3441
crip.  Nilai  crisp  akan  dihitung  berdasarkan  hukum  yang  telah  dibuat  buat  menghasilkan  besaran  fuzzy  yg dianggap proses Fuzzifikasi.
c. Proses  defuzzifikasi  himpunan  fuzzy  diturunkan  dari  susunan  aturan  fuzzy,  sedangkan  keluaran  yang dihasilkan berupa bilangan pada domain himpunan fuzzy .  Rumus defuzzyfikasi:
Z= ∑(𝛼_𝑝𝑖∗𝑧𝑖) ∑(𝛼_𝑝𝑖) (3)
Dimana:
Z = nilai rata-rata defuzzyfikasi Α_p  =nilai predikat alpha

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk melakukan perhitungan fuzzy logic metode tsukamoto membutuhkan beberapa variabel yg menjadi input dan output berasal metode perhitungan. Adapun variabel input dan  hasil yg digunakan buat menganalisis jenis persalinan dalam penelitian ini ialah menjadi berikut:
Tabel 1. Variabel Fuzzy Fungsi Variabel Variabel Himpunan Nilai Variabel Input Perilaku Buruk 50-90 Baik Disiplin Buruk 50-90 Baik Cara Kerja Buruk 50-90 Baik Output Kinerja Buruk Baik <80 ≥80
Untuk pegujian data secara manual akan menggunakan data yaitu, seorang karyawan kontrak pada sebuah perusahaan mempunya nilai perilaku 85, disiplin 95 dan cara kerja 90. Tentukan apakah karyawan pertama dapat diangkat menjadi karyawan tetap:
a. Fuzzyfikasi
1. Perilaku
Gambar 2. Variabel Perilaku
Fungsi keanggotaan: µBuruk[85]=(90-85)/(90-50)= 5/40=0.13 µBaik[85]= (85-50)/ (90-50)=35/40=0.87
2. Disiplin
Fungsi keanggotaan : µBuruk[95]=0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3441
µBaik[95]=1
3. Cara Kerja
Gambar 4. Variabel Cara Kerja
Fungsi keanggotaan : µBuruk[89]= (90-89)/(90-50)=1/40=0.025 µBaik[89]=(89-50)/(90-50)=39/40=0.975
4. Kinerja
Gambar 5. Kinerja
Fungsi keanggotaan :
µBuruk[x]= { 1; (100-z)/(100-75) 0 x ≤ 75 50≤ x ≤90 x ≥ 100
µBaik[x]= {
0; ( z-75 )/(100-75) 1 x ≤ 75 75≤ x ≤100 x ≥ 100
b. Pembentukan Rule
Rule yang akan digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel berikut. Terdapat 8 rule yang akan digunakan .
Tabel 2. Rules Rule  Perilaku Disiplin Cara Kerja Kinerja 1 Baik Baik Baik Baik 2 Baik Baik Buruk Baik 3 Baik Buruk Baik Baik 4 Baik Buruk Buruk Buruk 5 Buruk Baik Baik Baik 6 Buruk Baik Buruk Buruk 7 Buruk Buruk Baik Buruk 8 Buruk Buruk Buruk Buruk c. Mesin Inferensi
[R1]If Perilaku Baik AND Disiplin Baik AND Cara Kerja Baik THEN Kinerja Baik a-predikat1= min (0.87;1; 0.975) = 0.87
Lihat himpunan Kinerja Baik: (z1-75)/(100-75)=0.87 Z1= 75+21.75 = 96.75

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3441
[R2]If Perilaku Baik AND Disiplin Baik AND Cara Kerja Buruk THEN Kinerja Baik a-predikat2 = min (0.87;1; 0.025)= 0.025
Lihat himpunan Kinerja Baik: (z2-75)/(100-75)=0.025 Z2=75+0.625 =75.625 [R3]If Perilaku Baik AND Disiplin Buruk AND Cara Kerja Baik THEN Kinerja Baik a-predikat3 = min (0.87;0; 0.975)= 0 Lihat himpunan Kinerja Baik: (z3-75)/(100-75)=0 Z2=75+0 =75 [R4]If Perilaku Baik AND Disiplin Buruk AND Cara Kerja BurukTHEN Kinerja Buruk a-predikat4 = min (0.87;0; 0.975)= 0 Lihat himpunan Kinerja Buruk: (100-z4)/(100-75)=0 Z4=100-0=100 [R5]If Perilaku Buruk AND Disiplin Baik AND Cara Kerja Baik THEN Kinerja Baik a-predikat5 = min (0.13;1; 0.975)= 0.13
Lihat himpunan Kinerja Baik: (z5-75)/(100-75)=0.13 Z5= 75+9.75=84.75 [R6]If Perilaku Buruk AND Disiplin Baik AND Cara Kerja Buruk THEN Kinerja Buruk a-predikat6 = min (0.13;1; 0.025)= 0.025
Lihat himpunan Kinerja Buruk: (100-z6)/(100-75)=0.025 Z6=100-74.975=25.025 [R7]If Perilaku Buruk AND Disiplin Buruk AND Cara Kerja Baik THEN Kinerja Buruk a-predikat7 = min (0.13;0; 0.975)= 0 Lihat himpunan Kinerja Buruk: (100-z7)/(100-75)=0 Z7=100-0=100 [R8]If Perilaku Buruk AND Disiplin Buruk AND Cara Kerja Buruk THEN Kinerja Buruk a-predikat8 = min (0.13;0; 0.025)= 0 Lihat himpunan Kinerja Buruk: (100-z8)/(100-75)=0 Z8=100-0=100
d. Defuzzyfikasi
Z = (0.87∗96.75)+(0.025∗75.625)+(0∗75)+(0∗100)+(0.13∗84.75)+(0.025∗25.0.25+(0∗100)+(0∗100) 0.87+0.025+0+0+0.13+0.025+0+0
= 84.2+1.9+0+0+11+0.6+0+0
0.87+0.025+0+0+0.13+0.025+0+0 = 97.7 1.05
=93.04
Hasil perhitungan manual untuk data tersebut mendapat nilai akhir yaitu 93.4 dimana dari penjelas tabel 1. Variabel fuzzy dinyatakan layak menjadi karywan tetap jika mendapat  nilai >80. Maka  nilai dari evaluasi  kerja karyawan kontrak tersebut dinyatakan layak untuk dianggat menjadi karyawan kontrak.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang diperoleh dari analisis penelitian ini adalah fuzzy tsukamoto mampu membuat keputusan kinerja karyawan tetap dengan menggunakan input perilaku, disiplin dan cara kerja. Menggunakan fuzzy tsukamoto untuk memproses data dan menghasilkan keluaran layak atau tidaknya karyawan kontrak diangkat  menjadi  karyawan tetap menjadikan hasil evaluasi menjadi lebih adil bagi setiap kandidat karyawan yang akan mengikuti evaluasi, dengan demikian menjadikan fuzzy tsukamoto dapat dijadikan sebagai alat untuk diterapkan ke sistem penunjang keputusan dan bisa membantu keputusan HRD dalam memilih karyawan tetap.

## REFERENCES
[1] M. Angeline, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Profile Matching,” J. Ilm. Smart , vol. 2, no. 2, pp. 45–51, 2018.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3441
[2] F. Frieyadie, “Penggunaan Metode Profile Matching Untuk Sistem Penunjang Keputusan Kenaikan Jabatan Pada Instansi Pemerintah,” Paradig. Komput. dan Inform. , vol. 18, no. 2, pp. 75–80, 2016.
[3] N. Nurjannah, Z. Arifin, and D. M. Khairina, “Sistem pendukung keputusan pembelian sepeda motor dengan metode weighted product,” J. Inform. Mulawarman , vol. 10, no. 2, pp. 2–6, 2015.
[4] D. C. Oktavia, K. Aeni, and N. M. Saraswati, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENU MAKANAN UNTUK PENDERITA  PENYAKIT  TIPES  DAN  DIABETES  MENGGUNAKAN  METODE  TECHNIQUE  FOR  ORDER PREFERENCE  BY  SIMILARITY  TO  IDEAL  SOLUTION  (TOPSIS)(Studi  Kasus:  RSUM  SA),” Indones.  J. Informatics Res. , vol. 1, no. 1, pp. 8–13, 2020.
[5] R. A. B. SPK, “Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Client Server untuk Penentuan Biaya Pembangunan Rumah (Studi Kasus pada PT Buana Nata Loka),” 2011.
[6] R. Yunitarini, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Penyiar Radio Terbaik,” J. Mikrotek , vol. 1, no. 1, pp. 43–52, 2013.
[7] H. Anwar, “Proses pengambilan keputusan untuk mengembangkan mutu madrasah,” Nadwa , vol. 8, no. 1, pp. 37–56, 2014.
[8] A.  Z.  Rakhman,  H.  N.  Wulandari,  G.  Maheswara,  and  S.  Kusumadewi,  “Fuzzy  Inference  System  Dengan  Metode Tsukamoto Sebagai Pemberi Saran Pemilihan Konsentrasi (Studi Kasus: Jurusan Teknik Informatika Uii),” 2012.
[9] D.  Selywita,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier  Obat  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto,” Sisfotenika , vol. 3, no. 1, pp. 21–30, 2013.
[10]  M.  Maryaningsih,  S.  Siswanto,  and  M.  Mesterjon,  “Metode  Logika  Fuzzy  Tsukamoto  Dalam  Sistem  Pengambilan Keputusan Penerimaan Beasiswa,” J. Media Infotama , vol. 9, no. 1, 2013.
[11]  F. R. Ansori, “Klasifikasi Penerimaan Beasiswa Dengan Menggunakan Logika Fuzzy Tsukamoto (Studi Kasus Politeknik Kesehatan Kementrian Kesehatan Semarang),” Tek. Inform. Ilmu Komput. , vol. 1, pp. 1–9, 2014.
[12]  N.  I.  Kurniati,  R.  R.  El  Akbar,  and  P.  Wijaksono,  “Penerapan  metode  fuzzy  tsukamoto  pada  sistem  pakar  untuk mendiagnosa autisme pada anak,” Innov. Res. Informatics , vol. 1, no. 1, 2019.
[13]  R. Siregar, M.  Zarlis, and Z. Situmorang, “Tsukamoto’s Fuzzy Logic Development Analysis to Predict Caesarean or Normal  Delivery,”  in 2020  3rd  International  Conference  on  Mechanical,  Electronics,  Computer,  and  Industrial Technology (MECnIT) , 2020, pp. 152–157.
[14]  H. N. Hadi and W. F. Mahmudy, “Penilaian Prestasi Kinerja Pegawai Menggunakan Fuzzy Tsukamoto,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 41–48, 2015.
[15]  A. S. Omar, M. Waweru, and R. Rimiru, “A literature survey: Fuzzy logic and qualitative performance evaluation of supply chain management,” Int. J. Engineeirng Sci. , vol. 4, no. 5, pp. 56–63, 2015.
[16]  F. Ariani and R. Y. Endra, “Implementation of fuzzy inference system with Tsukamoto method for study programme selection,” 2013.
[17]  I. Wahyuni, W. F. Mahmudy, and A. Iriany, “Rainfall prediction in Tengger region Indonesia using Tsukamoto fuzzy inference system,” in 2016 1st International Conference on Information Technology, Information Systems and Electrical Engineering (ICITISEE) , 2016, pp. 130–135.