Available online at https://ejournal.almaata.ac.id/index.php/IJUBI

## Indonesian Journal of Business Intelligence
Volume 1 | Issue 1 | June (2018)
IJUBI
Indonesian Journal ---- of ---- Business Intelligence
IJUBI - V OL . 1 N O . 1 (2018): 9 - 16

## FUZZY INTELLIGENCE SYSTEM FOR EMPLOYEE ASSESSMENT: A CASE STUDI OF XYZ UNIVERSITY IN YOGYAKARTA
Dadang Heksaputra 1 1 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Komputer, Universitas Alma Ata.
dadang.heksa@almaata.ac.id Jalan Brawijaya No.99 Yogyakarta
Keywords:
fuzzy, assessment discipline, loyalty,
reportsquality, service.

## Abstract
The level of development of decision support methods from the medical field, business field, food security field or other field shows the development of the technique.  In the  management  of human  resources  in  a  university has  long been done, but see the condition of human resources at a university. The term uses a weighted decision method but uses a discrete concept. Decision-making methods  taken  discreetly  will  significantly  hurt  the  employees  of  the institution. The handling of rating thresholds with ranking concepts classified into  four  categories  of  rankings.  This  study  aims  to  minimize  the  idea  of discrete so that employees can wisely accept the decision of the university's human resources bureau. In this system built input in the form of assessment criteria has been established by the Bureau of Human Resources University. The data include hours of work, discipline, report quality, loyalty, and service. The  weight  is  calculated  using  the  fuzzy  concept  of  Tsukamoto  method. Methods can represent well. Because the test results could validate the results of calculations from the University Human Resources Division.
Kata Kunci:
fuzzy, assessment kedisiplinan,
loyalitas, laporan, pelayanan.

## Abstrak
Tingkat  perkembangan  model  pendukung  keputusan  dari  bidang  medis, bidang  bisnis,  bidang  ketahanan  pangan  ataupun  bidang  lain  menunjukan adanya perkembangan model. Pada pengelolaan sumber daya manusia pada suatu unitersitas sudah lama dilakukan tetapi melihat kondisi  sumber daya manusia  pada  suatu  universitas.  Kondisi  tersebut  menggunakan  model keputusan  berbobot  tetapi  menggunakan  konsep  diskret.  Model  keputusan diambil  secara  diskret  akan  sangat  merugikan  karyawan  pada  institusi tersebut.  Penggunaan  ambang  batas  penilaian  dengan  konsep  perankingan mengklasifikasikan  kedalam  4  kategori  rangking.  Penelitian  ini  bertujuan untuk meminimalis konsep diskret sehingga karyawan dapat  bijak menerima keputusan  bagian  biro  sumber  daya  manusia  universitas.  Pada  sistem dibangun ini input berupa kriteria penilaian telah ditetapkan oleh pihak Biro Sumber  Daya  Manusia  Universitas.  Input  tersebut  diantaranya  jam  kerja, kedisiplinan,  kualitas  laporan  (propeka),  loyaliyas,  dan  pelayanan.  Bobot dihitung  menggunakan  konsep  fuzzy  model  tsukamoto.  Model  dapat merepresentasikan  dengan  baik.  Karena  Hasil  pengujian  dapat  divalidasi sesuai  dengan  hasil  perhitungan  dari  Biro  Bagian  Sumber  Daya  Manusia Universitas.

## Pendahuluan
Tingkat  perkembangan  model  pendukung keputusan  dari  bidang  medis,  bidang  bisnis, bidang  ketahanan  pangan  ataupun  bidang  lain
menunjukan  adanya  perkembangan  model. Beberapa  contoh  perkembangan  konsep  dari dunia  medis  dan  ketahanan  pangan  meliputi pengenalan  deteksi  kanker  HER2  [1]  dan penentuan  pengaruh  iklim  terhadap  tumbuhan tanaman  [2].  Perkembangan  model  pendukung
keputusan  merambah  pada  dunia  pendidikan. Pada  pengelolaan  sumber  daya  manusia  pada suatu  unitersitas  sudah  lama  dilakukan  tetapi melihat kondisi sumber daya manusia pada suatu universitas.  Kondisi  tersebut  menggunakan model  keputusan  berbobot  tetapi  menggunakan konsep diskret.
Model  keputusan  diambil  secara  diskret  akan sangat  merugikan  karyawan  pada  institusi tersebut.  Penggunaan  ambang  batas  penilaian dengan  konsep  perankingan  mengklasifikasikan kedalam  4  kategori  rangking  yaitu  ranking  4 (<275),  ranking  3  (275-349),  ranking  2  (350-424), dan ranking 1 (425-500). Jika terdapat karyawan dengan  skor  penilaian  424  kurang  1  skor  maka karyawan tersebut dikategorikan ranking 1. Skor penilaian  424  merupakan  kategori  ranking  2 sehingga  dengan  bobot  424  poin.  Karyawan dikategorikan  ranking  2.  Oleh  karena  itu, penelitian  menggunakan  konsep  variabel  fuzzy perlu  dilakukan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk meminimalis konsep diskret sehingga karyawan dapat    bijak  menerima  keputusan  bagian  biro sumber daya manusia universitas.

## Metode
Pada  fuzzy  inference  system  dikenal  beberapa metode telah popular, seperti metode tsukamoto, metode  mamdani  dan  metode  sugeno.  setiap konsekuen  pada  aturan  berbentuk  IF-THEN harus  dipresentasikan  dengan  suatu  himpunan fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan  monoton. Sebagai hasilnya, output hasil inferensi dari tiap- tiap  aturan  diberikan  dengan  tegas  (crisp) berdasarkan  α -predikat  (fire  strength).  Pada sistem  dibangun  input berupa  kriteria  penilaian telah  ditetapkan  oleh  pihak  Biro  Sumber  Daya Manusia Universitas. Input tersebut diantaranya jam  kerja,  kedisiplinan,  kualitas  laporan (propeka),  loyaliyas,  dan  pelayanan.  Beberapa penelitian telah menggunakan konsep himpunan fuzzy pada tabel 1.
Tabel 1. Review Penelitian Fuzzy tentang
Penilaian Name Methods A na ly tica l hie ar ar ch y pr oc es s Ma m da ni Ts uka m ot o Simple add it ive w ei gh ted Topsi s Ba la nc ed scor ec ar d Ser vqua l Ta ha ni F- m adm
Safitri,  Waruwu,  & Mesran (2017) V Setiawan (2017) V Sabil,  Andayati,  & Sholeh (2016) V Pamukti (2016) V Maulana (2012) V Irawan,  Mazalisa,  & Panjaitan (2015) V Lestari & Priyodiprodjo (2011) V Mudjihartono  et  al. (2010) V Ardianto,  Anggraeni, & Kusumawardani (2014) V Sundari  &  Taufik (2014) V Farouq (2014) V Djunaidi, Setiawan, & Hariyanto (2006) V Lulu (2011) V Taufiq (2014) V Verina,  Andrian,  & Rahmad (2015) V V Fahrurrozi & Gautama (2013) V Andy Rahman (2008) V V Hadi  &  Mahmudy (2015) V Haviluddin (2014) V Artika (2013) V Solikhin (2014) V Sanjaya & Heksaputra (2016) V
Safitri  et  al.  (2017)  melakukan  investigasi  pada perusahaan.  Perusahaan  terbantukan  dalam pemilihan  karyawan  berprestasi.  Pemilihan secara tepat dapat digunakan sebagai pertimbangan  proses  pemilihan  karyawan berprestasi. Setiawan (2017) melakukan pendukung  keputusan  dengan  fuzzy  mamdani. Fuzzy  Mamdani  sebagai  alternatif  untuk
IJUBI - V OL . 1 N O . 1 (2018): 9 - 16
mendukung  keputusan  perpanjangan  kontrak kerja  dengan  membandingkan  output  dengan kebutuhan  pada  perusahaan.  Sabil  et  al.  (2016) menggunakan  fuzzy  untuk  menentukan  pilihan jurusan.  Sistem  mendukung  guru  untuk  proses penentuan  konsentrasi  jurusan  siswa.  Hasil berupa  nilai  bobot  masuk  jurusan  IPA  atau  IPS diberikan  oleh  sistem  kemudian  proses pengambilan  keputusan  menggunakan  bobot tersebut.  Pamukti  (2016)  dalam  penelitiaannya mendapatkan hasil sistem pendukung keputusan membantu  dalam  memecahkan  masalah  secara efisien dan efektif.
Maulana  (2012)  melakukan  penilaian  prestasi kerja  karyawan.  Sistem  memperbaiki  metode penilaian  performance  apparsial.  perangkingan dan penilaian prestasi  kerja. Irawan et al. (2015) melakukan  penelitian  alat  bantu  pengambilan keputusan.  alat  bantu  pengambilan  keputusan pemilihan  calon  karyawan  terbaik  berdasarkan pada kriteria-kriteria yang sudah ditetapkan pada perusahaan  dengan  menggunakan  perhitungan dari metode tsukamoto. Lestari & Priyodiprodjo (2011)  menggunakan  sampel  data  sama  dalam membandingkan model TOPSIS dan WPM. Hasil proses  metode  TOPSIS dan  WPM  menunjukkan nilai berbeda, namun secara rangking menunjukkan hasil sama.
Mudjihartono et al. (2010) melakukan penelitian penilaian  pendukung  keputusan  pada  kinerja dosen.  Penilaian  kinerja  dosen  dengan  metode balanced scorecard memiliki 3 strategic objectives perspektif  finansial,  yaitu  Honorarium  Dosen, Dana  Hibah/Eksternal,  Dana  Stimulan;  2 strategic  objectives  perspektif  pelanggan,  yaitu peningkatan  kepuasan  mahasiswa,  peningkatan kepuasan dosen; 4 strategic objectives perspektif proses bisnis internal, yaitu Prosentase Kehadiran Dosen,  Prosentase  Ketersediaan  soal  Ujian, Prosentase  Nilai  Terkumpul,  Bimbingan;  dan  4 strategic  objectives  perspektif  tumbuh  dan belajar,  yaitu  Prosentase  Penelitian  Dosen, Prosentase  Pengabdian  Masyarakat,  Prosentase Publikasi Ilmiah, Prosentase Pendidikan Dosen.
Ardianto  et  al.  (2014)  melakukan  penelitian dengan model AHP. Berdasarkan hasil verifikasi sistem,  aplikasi  ini  sudah  menerapkanmetode fuzzy AHP dengan benar  karena perbandingan hasil  antara  perhitungan  sistem  dengan perhitungan  spreadsheet  ialah  sama.  Sundari  & Taufik  (2014)  melakukan  penelitian  penilaian
penerimaan  pegawai  baru.  Penggunaan  metode Simple Additive Weighting (SAW) pada aplikasi sistem  pendukung  keputusan  penerimaan pegawai  baru  ini  akan  memperoleh  hasil penyeleksian berbeda, karena menggunakan nilai prioritas  atau  bobot  ditentukan  setiap  divisi membutuhkan  pegawai  baruke  dalam  sistem. Farouq  (2014)  melakukan  penelitian  penilaian pada kenaikan jabatan. Metode Fuzzy Tsukamoto dapat diimplementasikan dengan baik pada java dan  dapat  membantu  proses  pengambilan keputusan akurat dalam penilaian calon pegawai akan melakukan  tes  kenaikan  jabatan  atau  akan diangkat jabatannya.
Djunaidi  et  al.  (2006)  melakukan  penelitian kualitas  pelayanan  tingkat  kualitas.  Tingkat kualitas  pelayanan  di  Puskesmas  Kerjo Karanganyar  secara  keseluruhan  masih  belum memenuhi harapan pelanggan. Untuk mencapai kepuasan  pelanggan,  pihak  Puskesmas  Kerjo Karanganyar masih perlu meningkatkan kinerja, termasuk  kualitas  pelayanannya.  Lulu  (2011) menerapkan  metode  SAW  untuk  penentuan karyawan terbaik, baik menggunakan mekanisme satu  orang  untuk  satu  kriteria  mau  pun  empat kriteria  untuk  satu  orang  dilihat  dari perbandingan sistem manual di PERTAMINA RU II Dumai dan sistem pendukung keputusan serta sebagai  pertimbangan  lebih  objektif  untuk menentukan  karyawan  terbaik.  Taufiq  (2014) menggunakan fuzzy tahani. Logika fuzzy model tahani  dapat  diterapkan  untuk  perekrutan karyawan  tetap  dengan  menggunakan  nilai kriteria perekrutannya sebagai data input fuzzy. Dengan logika fuzzy Tahani proses penyeleksian karyawan yang akan direkrut menjadi lebih adil dan  akurat  dengan  memperhatikan  nilai  yang proporsional  bagi  setiap  kriteria  perekrutannya. Logika fuzzy tahani dapat dijadikan sebagai alat bantu  pendukung  keputusan  dalam  melakukan proses  perekrutan  karyawan  tetap.  Verina  et  al. (2015) menggunakan metode Fuzzy SAW untuk menghitug  nilai  bobot  kriteria  dan  melakukan proses  perangkingan.  Dimana  kriteria-kriteria tersebut diberi nilai bobot dan nilai bobot tersebut dinormalisasikan  kemudian  perhitungan  nilai bobot  dan  menghasilkan  rangking  tertinggi. Fahrurrozi & Gautama (2013) melakukan proses normalisasi.  Proses  normalisasi  rating  pada algoritma Simple
Additive Weighting
memungkinkan  kita  untuk  membandingkan nilai-nilai dalam satu kriteria yang sama /  intra
kriteria maupun antar kriteria, karena nilai yang diberikan  diubah  menjadi  nilai  relatif  terhadap nilai maksimum dari masing-masing kriteria.
Andy  Rahman  (2008)  menggunakan  beberapa data. Dari beberapa data yang diujikan terhadap aplikasi ini menunjukkan bahwakan didata ideal terhadap suatu lowongan bukan hanya memiliki nilai  kedekatan  pada  kriteria  ideal  yang diinginkan  oleh  perusahaan,  namun  juga memiliki  nilai dengan rentang menjauhi  kriteria ideal  yang  tidak  diinginkan  oleh  perusahaan metode  yang  terpadu  dan  mudah  dimengerti. Hadi  &  Mahmudy  (2015)  menggunakan parameter.  Parameter  yang  digunakan  untuk batasan  fungsi  keanggotaan  fuzzy  berdasarkan pendapat  pakar  yaitu  tanggung  jawab, kedisiplinan  dan  faktor  pengurang.  Akurasi sistem  dihitung  dengan  membandingkan keluaran sistem dengan penilaian pakar. Hasil uji coba menunjukkan bahwa sistem yang dibangun menghasilkan  akurasi  84%.  Haviluddin  (2014) menggunakan  model  tahani.  Metode  Fuzzy Database  model  Tahani  merupakan  salah  satu metode yang tepat untuk digunakan pada sistem perekomendasian  dan  pendukung  keputusan bagi penggunanya dalam menyelesaikan permasalahan yang relatif.
Artika  (2013)  menerapkan  model  Analitycal Hierarchy Procces (AHP) dalam penelitian kinerja guru.  Analitycal  Hierarchy  Procces  (AHP) merupakan  sebuah  kegiatan  untuk  menemukan dan mengembangkan berbagai alternatif tindakan  yang  mungkin  untuk  dilakukan. Penilaian kinerja guru dengan metode Analitycal Hierarchy  Procces  (AHP)  dapat  mempermudah pegawai  dalam  bekerja  secara  baikdan  optimal. Solikhin  (2014)  melakukan  penelitian  sistem perankingan.  Perhitungan  pada  sistem  ini menggunakan metode
Simple Additive Weighting  (SAW).  Model  Simple  Additive Weighting (SAW)
dapat menghasilkan
perhitungan  sistem  perankingan  dari  nilai tertinggi ke rendah. Sanjaya & Heksaputra (2016) melakukan  penelitian  penilaian  kenerja  pada perusahaan.  Metode  Tsukamoto  dipilih  karena paling  fleksibel,  lebih  intuitif,  diterima  oleh banyak pihak, lebih cocok untuk masukan yang diterima  dari  manusia  bukan  mesin.  Penilaian pegawai  saat  ini  masih  menggunakan  teknik penilaian  rata-rata  dari  hasil  penilaian  bulanan selama  periode  6  bulan,  sehingga  hasil  yang
didapatkan  menjadi  kurang  akurat  dan  lekat dengan unsur kesubjektifan.

## Hasil dan Pembahasan
Hasil  dari  implementasi  sistem  dibahas  pada bagian  ini.  Halaman  login  ditunjukan  pada gambar 1. Hak akses untuk halaman login terdiri dari  2  pengguna,  yaitu  administrator  dan pengguna.  Perbedaan  dari  hak  akses  keduanya hanya  bagian  kepegawaian.  Hak  akses administrator  dapat  membuka,  merubah  hak akses,  dan  menilai  karyawan.  Hak  akses pengguna  hanya  dapat  melakukan  penilaian terhadap karyawan.
Gambar 1. Halaman Login
Himpunan  fuzzy  dimodelkan  pada  gambar  2, gambar  3,  dan  gambar  4.  Permodelan  bobot himpunan fuzzy disusun oleh Biro Sumber Daya Manusia  Univerversitas.  Variabel  loyalitas menunjukkan  dukungan  dan  kepatuhan  teguh dan konstan kepada institusi.
Gambar 2. Bentuk Variabel Fuzzy Loyalitas, Pelayanan, Kualitas Laporan, dan Kedisiplinan
Variabel  pelayanan  merupakan  penilaian kegiatan karyawan untuk memenuhi kebutuhan mahasiswa  atau  umum.  Kualitas  laporan merupakan penilaian terhadap kegiatan pembuatan  laporan  karyawan  setiap  bulannya. Variabel  kedisiplinan  merupakan  penilaian terhadap  karyawan  untuk  mematuhi  segala peraturan  universitas.  Variabel  jam  kerja merupakan penilaian ketepatan karyawan dalam
IJUBI - V OL . 1 N O . 1 (2018): 9 - 16
pemenuhan jam kerja. Skor penilaian merupakan penilaian  terhadap  kinerja  karyawan  dengan variabel  kriteria.  Variabel  kriteria  meliputi loyalitas, pelayanan, kualitas laporan, kedisiplinan, dan jam kerja.
Gambar 1. Bentuk Variabel Fuzzy Jam Kerja
Gambar 2 Bentuk Variabel Fuzzy Skor Penilaian Fungsi  keanggotaan  variabel  fuzzy  loyalitas, pelayanan,  kualitas  laporan,  dan  kedisiplinan ditentukan  secara  tegas  termasuk  anggota  dan bukan anggota yaitu:
➢ 𝜇𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡𝐵𝑎𝑖𝑘(𝑥) = {
1 , 𝑥 > 95 (𝑥−80) (95−80) , 80 ≤ 𝑥  ≤ 95
0 , 𝑥  <  80
➢ 𝜇𝐵𝑎𝑖𝑘(𝑥) =
{ (𝑥−40)
(70−40) , 40  ≤  𝑥  <  70
(90−𝑥)
(90−70) , 70 ≤  𝑥  ≤ 90
0 , 𝑥  <  70 𝑎𝑡𝑎𝑢 90  <  𝑥
➢ 𝜇𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝(𝑥) =
{ (𝑥−20) (40−20) , 20 ≤ 𝑥  < 40
(70−𝑥)
(70−40) , 40 ≤ 𝑥 ≤ 70
0 , 𝑥  <  20 𝑎𝑡𝑎𝑢 70 <  𝑥
➢ 𝜇𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔(𝑥) =
{
(𝑥−10) (20−10) , 10 ≤ 𝑥 < 20
(40−𝑥) (40−20) , 20 ≤ 𝑥 ≤ 40
0 , 𝑥  <  10 𝑎𝑡𝑎𝑢 40 < 𝑥
➢ 𝜇𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔(𝑥) = { (20−𝑥)
(20−10) , 10 ≤ 𝑥 ≤ 20
1 , 𝑥  <  10 0 , 20  <  𝑥
No Operator AND Penilaian Ja m K er ja K ed is ipl in an La por an Lo ya lit as Pel ay an an 1 SK SK SK SK SK K 2 SK SK SK SK K K 3 SK SK SK SK C K 4 SK SK SK SK B K 5 SK SK SK SK SB K 6 SK SK SK K K K 7 SK SK SK C C K 8 SK SK SK B B C 9 SK SK SK SB SB C 10 SK SK K K K K 11 SK SK C C C K 12 SK SK B B B K 13 SK SK SB SB SB K 14 SK K K K K K 15 SK C C C C C 16 SK B B B B C 17 SK SB SB SB SB C 18 K K K K K C 19 C C C C C B 20 B B B B B B 21 SB SB SB SB SB SB 22 K SK SK SK SK K 23 C SK SK SK SK K 24 B SK SK SK SK K 25 SB SK SK SK SK K 26 K K SK SK SK K 27 C C SK SK SK C 28 B B SK SK SK C 29 SB SB SK SK SK C 30 K K K SK SK C 31 C C C SK SK C 32 B B B SK SK B 33 SB SB SB SK SK B 34 K K K K SK K 35 C C C C SK C 36 B B B B SK B 37 SB SB SB SB SK B 38 K K K K K K 39 C C C C C C 40 B B B B B B 41 SB SB SB SB SB SB 42 SB SB B SB SB SB 43 SB B SB SB B SB 44 C SB C SB SB B
Fungsi  keanggotaan  variabel  fuzzy  jam  kerja ditentukan  secara  tegas  termasuk  anggota  dan bukan anggota yaitu:
➢ 𝜇𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡𝐵𝑎𝑖𝑘(𝑥) = { 1 , 𝑥 > 38
(𝑥−30)
(38−30) , 30  ≤ 𝑥  ≤ 38
0 , 𝑥 < 30
➢ 𝜇𝐵𝑎𝑖𝑘(𝑥) =
{ (𝑥−25) (30−25) , 25  ≤ 𝑥 < 30
(35−𝑥) (35−30) , 30 ≤ 𝑥 ≤ 35
0 , 𝑥 < 25 𝑎𝑡𝑎𝑢 35 < 𝑥
➢ 𝜇𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝(𝑥) =
{ (𝑥−17) (25−17) , 17  ≤ 𝑥 < 25
(30−𝑥)
(30−25) , 25 ≤ 𝑥 ≤ 30
0 , 𝑥 < 17 𝑎𝑡𝑎𝑢 30 < 𝑥
➢ 𝜇𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔(𝑥) =
{ (𝑥−9)
(15−9) , 9 ≤ 𝑥 < 15
(20−𝑥) (20−15) , 15 ≤ 𝑥 ≤ 20
0 , 𝑥 < 9 𝑎𝑡𝑎𝑢 20 < 𝑥
➢ 𝜇𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔(𝑥) =
{ (𝑥−0)
(5−0) , 0  ≤ 𝑥 < 5 (10−𝑥)
(10−5) , 5 ≤ 𝑥 ≤ 10
0 , 𝑥  > 10
Fungsi keanggotaan variabel fuzzy skor penilaian ditentukan  secara  tegas  termasuk  anggota  dan bukan anggota yaitu:
➢ 𝜇𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡𝐵𝑎𝑖𝑘(𝑦) =  400 + (𝑦 ∗ (500 −  400))
➢ 𝜇𝐵𝑎𝑖𝑘(𝑦) = 300  +   (𝑦  ∗   (400  −  300))
➢ 𝜇𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝(𝑦) =  275  +   (𝑦  ∗   (349  −  275))
➢ 𝜇𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔(𝑦) = 424  −   (𝑦  ∗   (424  −  275))
Pada penelitian ini terdapat 44 menyatakan skor penilaian  karyawan.  Aturan  dipaparkan  pada tabel  2.  Keterangan  dari  tabel  2  meliputi  SB (sangat baik), B (baik), C (cukup), K (kurang), dan SK  (sangat  kurang).  Pembentukan  aturan digunakan  sebagai  penentuan  skor  penilaian. Skor  penilaian  diambil  dari  jam  kerja, kedisiplinan,  loyalitas,  pelayanan,  dan  laporan. Langkah  awal  dimulai  dengan  menghitung derajat  keanggotaan  bobot  nilai  dari  setiap kriteria  (jam  kerja,  kedisiplinan,  loyalitas, pelayanan, dan laporan). Kemudian, perhitungan nilai fire strength ( ∝ ) dihitung pada setiap aturan. Operator AND merupakan operator  digunakan pada aturan antar kriteria. Nilai fire strength ( ∝ ) operator AND.
Gambar 3 Contoh Form Penilaian Karyawan Berdasarkan  hasil  dari  pada  penilaian  sistem tersebut  dari  data  penilaian  karyawan.  Hasil peninjauan  dan  beberapa  pertimbangan  oleh pihak  Biro  Sumber  Daya  Manusia  Universitas. Pegawai dilakukan penilaian oleh sistem. Sistem sudah  tepat  untuk  menjadi  model  penilaian berdasarkan kriteria skor penilaian.

## Kesimpulan dan Saran
Adanya  sistem  penilaian  karyawan  dengan konsep  variabel  fuzzy  dapat  merepresentasikan dengan kondisi bobot. Hasil dari bobot dihitung menggunakan  konsep  fuzzy  model  tsukamoto. Model  tsukamoto  dapat  merepresentasikan dengan  baik.  Karena  Hasil  pengujian  dapat divalidasi  sesuai  dengan  hasil  perhitungan  dari Biro Bagian Sumber Daya Manusia Universitas.

## Referensi
[1] Muhimmah  I,  Heksaputra  D,  Indrayanti.
Color feature extraction of HER2 Score 2+ overexpression  on  breast  cancer  using Image Processing. ICET4SD 2017 2018;03016:2 – 6. doi:10.1051/matecconf/201815403016. [2] Heksaputra D. Penentuan Pengaruh Iklim
Terhadap Pertumbuhan Tanaman dengan
Naïve Bayes 2013:34 – 9.
[3] Safitri K, Waruwu FT, Mesran M. SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN BERPRESTASI DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL  HIEARARCHY  PROCESS (Studi Kasus : PT.Capella Dinamik Nusantara  Takengon).  Media  Inform Budidarma 2017;1:17 – 21.
IJUBI - V OL . 1 N O . 1 (2018): 9 - 16
[4] Setiawan  S.  Pemanfaatan  Sistem  Inferensi Fuzzy  Dalam  Menentukan  Perpanjangan Kontrak  Kerja.  INFORMATICS  Educ  Prof 2017;2:71 – 80.
[5] Sabil  MK,  Andayati  D,  Sholeh  M.  Jurnal SCRIPT Vol . 3 No . 2 Juni 2016 ISSN : 2338- 6313 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN  BERBASIS  WEB  UNTUK MENENTUKAN KONSENTRASI JURUSAN  SISWA  DENGAN  METODE LOGIKA  FUZZY  TSUKAMOTO  (  STUDI KASUS : MADRASAH ALIYAH WATHONIYAH ISLAMIYAH KARANGDUWUR  PETANAHAN  KEBU 2016;3:130 – 8. [6] Pamukti  BG.  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT MOBIL MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS (AHP)  DI  CV.  ANGKASA  MOBIL FINANCE. J Scr 2016;3:157 – 72.
[7] Maulana MR. Penilaian Kinerja Karyawan Di Ifun Jaya Textile Dengan Metode Fuzzy
Simple  Additive  Weighted.  J  Ilm  ICTech 2012;10:1 – 12.
[8] Irawan  P,  Mazalisa  Z,  Panjaitan  F. Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Karyawan  Terbaik.  Student
Colloq Sist Inf Tek Inform 2015:135 – 8.
[9] Lestari  S,  Priyodiprodjo  W.  Implementasi Metode  Fuzzy  TOPSIS  untuk  Seleksi Penerimaan Karyawan. Ijccs 2011;5:20 – 6.
[10]  Mudjihartono  P,  Teknik  M,  Universitas  I, Yogyakarta A, Scorecard B, Keputusan SP. Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Kinerja  Dosen  Dengan  Metode  Balanced Scorecard  (  Studi  Kasus :  Universitas Respati  Yogyakarta  ).  Semin  Nas  Inform 2010 2010;2010:82 – 90. [11]  Ardianto RD, Anggraeni W, Kusumawardani  RP.  Penerapan  Fuzzy
Analytical Hierarchy Process pada Sistem Penilaian Pegawai di. Pros Semin Nas Sist Inf Indones 2014 2014:409 – 14.
[12]  Sundari  SS,  Taufik  YF.  Pegawai  Baru Dengan  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Weighting  (  Saw  ).  Sisfotenika 2014;Vol. 4, No:140 – 51.
[13]  Farouq  KMS.  PENERAPAN  FUZZY TSUKAMOTO DALAM PENGANGKATAN JABATAN PEGAWAI DI BKD LAMONGAN. J Tek 2014;6:603 – 7.
[14]  Djunaidi  M,  Setiawan  E,  Hariyanto  T.
Analisis  kepuasan  pelanggan  dengan pendekatan  fuzzy  service  quality  dalam upaya  peningkatan  kualitas  pelayanan.  J Ilm Tek Ind 2006;4:139 – 46.
[15]  Lulu  YD.  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuaan Karyawan Terbaik Menggunakan  Metode  Saw  (  Simple Additive  Weighting  )  Studi  Kasus  PT.
Pertamina  RU  II  Dumai.  Sist  Inf  Politek Caltex Riau 2011:1 – 6.
[16]  Taufiq  G.  LOGIKA  FUZZY  TAHANI UNTUK  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PEREKRUTAN  KARYAWAN  TETAP. Pros Semin Nas Apl Sains Teknol 2014:99 – 106.
[17]  Verina  W,  Andrian  Y,  Rahmad  IF. Penerapan  Metode  Fuzzy  SAW  untuk Penerimaan  Pegawai  Baru  (  Studi  Kasus : STMIK  Potensi  Utama  ).  J  Ilm SISFOTENIKA 2015;5:60 – 70. [18]  Fahrurrozi  MR,  Gautama  TK.  Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai  dengan  Algoritma  Simple Additive  Weighting  dan  Fuzzy  Logic.  J
Inform 2013;9:189 – 205.
[19]  Andy  Rahman.  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  SELEKSI  SUMBER  DAYA MANUSIA  DI  PERUSAHAAN.  Pros Semin Nas Teknoin 2008 2008:21 – 6.
[20]  Hadi  HN,  Mahmudy  WF.  Penilaian
Prestasi  Kinerja  Pegawai  Menggunakan Fuzzy  Tsukamoto.  J  Teknol  Inf  Dan  Ilmu Komput 2015;2:41. doi:10.25126/jtiik.201521129.
[21]  Haviluddin;  HMSA.  Sistem  Pendukung Keputusan Pembelian Notebook. J Inform Mulawarman 2014;6:98 – 104.
[22]  Artika R. Penerapan Analitycal Hierarchy Proccces  (  Ahp  )  Dalam  Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru Pada Sd Negeri  095224.  Pelita  Inform  Budi  Darma
2013;4:123 – 8. [23]  Solikhin SESWSL. SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN  PENILAIAN  KINERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA PT. INDONESIA  STEEL  TUBE  WORK. Himsya-Tech 2014;10:39 – 51.
[24]  Sanjaya  FI,  Heksaputra  D.  Sistem
Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Tenaga Kontrak  Melalui  Pendekatan  Fuzzy Inference System dengan Metode Tsukamoto ( Studi Kasus PT . Solo Murni ). Tek Inform 2016:1 – 6.