## Studi Komparatif Kinerja Karyawan Menggunakan Fuzzy Inference System Metode Mamdani
Harmayani *1 , Khairul Saleh 2 , Dwi Syaputra 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Una, Universitas Asahan Jl. Ahmad Yani Kisaran, Kab. Asahan, Sumatera Utara, Tel. (0623) 456222 baakamik@yahoo.co.id *1

## Abstract
The problems that can be seen in the company are related to performance including there are still  employees  who  have  poor  performance,  seen  from  some  employees  who  often  violate regulations.  In  addition,  there  are  still  employee  performance  qualities  that  are  not  in accordance  with  the  company's expectations,  the  persistence  and  hard  work  of  employees at work are still low and have not shown satisfying results for the company. Many employees who are not disciplined in work, such as working hours are often used for resting. From the research results  show  to  improve  performance  among  employees  at  PT.  Permata  Hijau  Palm  Oleo (PHPO) Belawan is made based on criteria For each employee value data consisting of discrete (crisp)  values,  the  simulation  value  will  then  be  made.  The  simulation  value  is  a  value  that represents  each  quality  achievement  standard  with  a  value  range  of  0  –  100.  In  this  case,  a range of values for the simulation can be made as follows : Nilai 0 dan 1 memiliki rentang nilai 0 – 50, nilai 2 memiliki rentang nilai 51 – 75, Nilai 3 memiliki rentang nilai 76 – 100.
Keywords : Employee Performance, Fuzzy Inference System, Mamdani Method, Matlab
Abstrak
Masalah-masalah yang terlihat di perusahaan yang berhubungan dengan kinerja diantaranya masih  terdapat  karyawan  yang  miliki  kinerja  yang  kurang  baik  terlihat  dari  beberapa karyawan  yang  sering  melanggar  peraturan.  Selain  itu  masih  terdapat  kualitas  kinerja karyawan yang belum sesuai dengan yang diharapkan perusahaan, ketekunan dan kerja keras karyawan dalam bekerja masih rendah dan belum menunjukan hasil yang memuasakan untuk perusahaan. Banyak nya karyawan yang tidak displin dalam bekerja seperti waktu jam kerja banyak digunakan untuk beristirahat. Dari hasil penelitian menunjukan untuk meningkatkan kinerja  antar  karyawan  pada  PT.  Permata  Hijau  Palm  Oleo  (PHPO)  Belawan  dilakukan pengambilan  keputusan  berdasarkan  kriteria  Untuk  setiap  data  nilai  karyawan  yang  terdiri dari  nilai  diskret  (crisp),  selanjutnya  akan    dibuat  nilai  simulasinya.  Nilai  simulasi  tersebut berupa nilai yang merepresentasikan setiap standar pencapaian kualitas dengan rentang nilai 0 – 100. Dalam hal ini, maka dapat dibuat rentang nilai untuk simulasi seperti berikut: Nilai 0 dan  1  memiliki  rentang nilai  0  –  50,  nilai  2  memiliki  rentang nilai  51  –  75,  Nilai  3  memiliki rentang nilai 76 – 100.
Kata kunci : Permata Hijau Group (PHG), Kinerja Karyawan, Fuzzy Inference System , Metode Mamdani, Matlab
1. PENDAHULUAN
Teknologi  komputerisasi  merupakan  salah  satu  cara  atau  alat  yang dapat  membantu  penyelesaian  suatu  pekerjaan.  Setiap  perusahaan  baik dalam  skala  kecil  maupun  besar  dapat  dipastikan  membutuhkan  teknologi canggih  seperti  komputer  baik  yang  digunakan  secara  sistem  manual maupun dengan menggunakan data elektronik.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 184-196 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Untuk menentukan tingkat keberhasilan suatu organisasi adalah kinerja karyawannya. peningkatan kinerja merupakan hal yang diinginkan baik dari pihak  pemberi  kerja  maupun  para  pekerja,  pemberi  pekerja  menginginkan kinerja  karyawannya  baik  untuk  kepentingan  peningkatan  hasil  dan keuntungan  perusahaan.  Pembahasan  mengenai  kinerja  karyawan  perlu didahului  oleh  penegasan  bahwa  masalah  kinerja  karyawan  bukanlah  hal yang sederhana, baik  dalam arti  konsepnya maupun dalam arti analisisnya, karena  kInerja  karyawan  mempunyai  konotasi  yang  beraneka  ragam. Meskipun  demikian  tetap  relevan  untuk  mengatakan  bahwa  kinerja karyawan  merupakan  hasil  kerja  seseorang,  baik  yang  bersifat  positif maupun negatif tentang pekerjaannya.
Permata  Hijau  Group  (PHG)  adalah  perusahaan  yang  bergerak  dalam bidang industri pengolahan minyak goreng. Bisnis inti Permata Hijau Group (PHG) adalah perkebunan kelapa sawit,biodiesel dan oleo chemical. Produk- produk  hasil  olahan  kelapa  sawit  tersebut  semuanya  ditunjukan  ke  pasar luar  negeri  (ekspor).  Perusahaan  Permata  Group  (PHG)  memiliki  beberapa anak  cabang  perusahaan,salah  satu  cabang  Permata  Hijau  Group  (PHG) adalah  PT.  Permata  Hijau  Palm  Oleo  (PHPO)  berlokasi  di  Belawan,  Medan, Sumatera Utara. Perusahaan ini memproduksi minyak goreng kemasan yang dipasarkan di berbagai negara seperti Singapura, Arab Saudi, Afganistan dan beberapa negara di Amerika Latin.
Masalah-masalah  empiris  yang  terlihat  di  perusahaan  yang berhubungan  dengan  kinerja  diantaranya  masih  terdapat  karyawan  yang miliki kinerja yang kurang baik terlihat dari beberapa karyawan yang sering melanggar  peraturan.  Selain  itu  masih  terdapat  kualitas  kinerja  karyawan yang belum sesuai dengan yang diharapkan perusahaan, ketekunan dan kerja keras  karyawan  dalam  bekerja  masih  rendah  dan  belum  menunjukan  hasil yang  memuasakan  untuk  perusahaan.  Banyak  nya  karyawan  yang  tidak displin  dalam  bekerja  seperti  waktu  jam  kerja  banyak  digunakan  untuk beristirahat.
Kinerja  bisa  disamakan  dengan  hasil  kerja  SDM  atau  karyawan.  Hasil kerja  yang  perlu  dicapai  seorang  karyawan  harus  dapat  meberikan kontribusi  yang  signifikan  bagi  perusahaan  yang  dilihat  dari  segi  kualitas bekerja dan kuantitas yang diraskan langsung oleh perusahaan dan memiliki dampak  yang  besar  bagi  perusahaan  dimasa  sekarang  dan  masa  yang  akan datang [1]. Faustino Cadosa Gomes mengemukakan definisi kinerja karyawan sebagai  ungkapan  seperti  output,  efisiensi  serta  efektifitas  serimg dihubungkan  dengan  produktifitas[1].  Selanjutnya,  dari  definisi  kinerja karyawan  dirujuk  prestasi  kerja  adalah  hasil  kerja  secara  kualitas  dan kuantitas  yang  dicapai  oleh  seseorang  karyawan  dalam  melaksanakan tugasnya  sesuai  tanggung  jawab  yang  diberikan  kepadanya  [1].  Oleh  karna itu  disimpulkan  bahwa  kinerja  SDM  adalah  prestasi  kerja  atau  hasil  kerja (output)  baik  kualitas  maupun  kuantitas  yang  dicapai  SDM  persatuan periode  waktu  dalam  melaksanakan  tugas  kerjanya  sesuai  tanggung  jawab yang diberikan kepadanya. Dengan demikian, kinerja adalah hasil kerja yang
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 184-196 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
perlu dicapai seseorang secara kualitas dan kuantitas yang bisa memberikan dampak yang baik bagi sebuah perusahaan atau suatu organisasi.
Dalam  Peneliti  sebelumnya  dengan  judul “ Penerapan  Metode Fuzzy Inference  System (Fis)  Untuk  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Level  Supervisor- Manager Pada  Pt. Tpil Logistics Jakarta”, hasil simulasi fuzzy inference system (FIS)    maka  dapat  disimpulkan  bahwa  penelitian  ini  dilakukan  dengan menggunakan fuzzy  inference  system (FIS)  dalam  memprediksi  penilaian kinerja karyawan; Memprediksi kinerja karyawan menggunkan metode fuzzy inference  system untuk  mengetahui  sistem  keputusan  mana  yang  lebih  baik [2]. Logika fuzzy adalah metodologi sistem kontrol pemecahan masalah, yang cocok  untuk  diimplementasikan  pada  sistem,  mulai  dari  sistem  yang sederhana,  sistem  kecil,  embedded  system,  jaringan  PC,  multi-channel  atau workstation berbasis akuisisi data, dan sistem kontrol [3]. Dalam logika klasik dinyatakan  bahwa  segala  sesuatu  bersifat  biner,  yang  artinya  adalah  hanya mempunyai  dua  kemungkinan,  “Ya  atau  Tidak”,  “Bener  atau  Salah”,  “Baik atau  Buruk”,  dan  lain-lain.  Oleh  karena  itu,  semua  ini  dapat  mempunyai nilaikeanggotaan  0  atau  1.  Akan  tetapi,  dalam  logika  fuzzy memungkinkan nilai  keanggotaan  berada  di  antara  0  dan  1  [4].  Artinya,  bisa  saja  suatu keadaan mempunyai dua nilai “Ya dan Tidak”, “Bener atau Salah”, “Baik atau Buruk”  secara  bersamaan,  namun  besar  nilainya  tergantung  pada  bobot keanggotaan  yang  dimilikinya.  Logika  fuzzy  adalah  suatu  cara  yang  tepat untuk  memetakan  suatu  ruang  input  kedalam  suatu  ruang  output  [3],  [5]. Dari  beberapa  definisi  diatas,penulis  membuat  suatu  definisi  logika  fuzzy adalah  sebuah  cara  yang  tepat  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  dapat menentukan input dan memasukan kedalam sebuah ruang output dan dapat diimplementasikan kedalam sistem.
Beberapa  alasan  keunggulan  menggunakan  logika  fuzzy  diantaranya adalah Mudah dimengerti, memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat,  mampu  memodelkan  fungsi-fungsi  nonlinear  yang  sangat  kompleks dapat  membangun  dan  mengaplikasikan  pengalaman-pengalaman  para pakar  secara  langsung  tanpa  harus  melalui  proses  pelatihan,  dapat  bekerja sama  dengan  teknik-teknik  kendali  secara  konvensional didasarkan  pada bahasa  alami  [3].  Untuk  memahami  logika fuzzy ,  sebelumnya  perhatikan dahulu tentang konsep himpunan fuzzy . Himpunan fuzzy memiliki 2 atribut, yaitu  linguistik  dan  numeris[3],  [6].  Linguistik,  yaitu  nama  suatu  kelompok yang  mewakili  suatu  keadaan  tertentu  dengan  menggunkan  bahasa  alami, misalnya DINGIN, SEJUK, PANAS mewakili variabel  temperatur. Contoh lain misalnya  MUDA<  PAROBAYA,  TUA,  mewakili  variabel  umur.  Numeris,  yaitu suatu nilai yang menunjukan ukuran dari suatu variabel, misalnya 10, 35, 40, dan sebagainya.
Di samping itu, ada beberapa hal yang harus difahami dalam memahami logika fuzzy ,  yaitu  variabel fuzzy dan  Himpuna fuzzy. Variabel fuzzy ,  yaitu variabel  yang  akan  dibahas  dalam  suatu  sistem fuzzy .  Contoh:  penghasilan, temperatur, permintaan, umur, dan sebagainya. Himpunan fuzzy , yaitu suatu kelompok yang mewakili suatu keadaan tertentu dalam suatu variabel fuzzy .
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 184-196 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Selain  terdapat  juga  fungsi  keanggotaan  yang  menggambarkan  himpunan fuzzy  dalam  setiap  variabelnya.  Fungsi  keanggotaan  adalah  grafik  yang mewakili besar dari derajat keanggotaan masing-masing variabel input yang beada dalam interval antara 0 dan 1. Dearajat keanggotaan sebuah variabel x dilambangkan dengan simbol µ(×). Rule-rule menggunakan nilai keanggotaan sebagai  bobot  untuk  menentukan  pengaruhnya  pada  saat  melakukan inferensi untuk menarik kesimpulan[3], [6].
Semua  nilai  fuzzy  akan  diproses  oleh  sistem  dalam  satu  model.  Salah satu model yang bisa digunakan adalah Metode Mamdani. Metode Mamdani paling  sering  digunakan  dalam  aplikasi-aplikasi  karena  strukturnya  yang sederhana, yaitu menggunakan implikasi menggunakan fungsi MIN-MAX dan MAX-PRODUCT  [3].  Metode  ini  diperkenalkan  oleh  Ebrahim  Mamdani  pada tahun  1975.  Metode  Mamdani  aplikasi  fungsi  implementasi  MIN,  sedang komposisi  aturan  menggunakan  metode  MAX.  Inferensi  output  yang dihasilkan  berupa  bilangan fuzzy maka  harus  ditentukan  suatu  nilai  crisp tertentu sebagai output [7]. Dengan demikian bisa dikatakan bahwa Metode Mamdani  adalah  sebuah  aplikasi  yang  memiliki  aturan  input  dan  output seperti MIN-MAX. Untuk mendapat kan output, diperlukan 4 tahapan berikut: 1) Pembentukan Himpunan Fuzzy Pada metode Mamdani, baik variabel input maupun  variabel  output  dibagi  menjadi  satu  atau  lebih  himpunan  fuzzy;  2) Aplikasi  fungsi  Implikasi  Pada  metode  mamdani,  fungsi  implikasi  yang digunakan  adalah  min;  3)  Komposisi  Aturan  Tidak  seperti  penalaran monoton,  apabila  sistem  terdiri  dari  beberapa  aturan,  maka  inferensi diperoleh  dari  kumpulan  dan  korelasi  antar  aturan.  Ada  3  metode  yang digunakan dalam melakukan inferesi sistem fuzzy, yaitu : max, additive dan probabilistik OR (probor)[6].
Dalam  pengujian  dari  penerapan  aplikasi  fuzzy  perlu  didukung  oleh platform  teknologi  informasi  yang  baik.  Salah  satu  teknologi  pendukung Fuzzy Inferensi System (FIS) adalah pemograman matlab, baik secara coding ataupun  menggunakan  toolbox.  Menurut  Ida  Bagus  Alit  Paramata  dan  I.G.A Ratnawati  (2015)  Matlab  ( Matrix  Laboratory )  merupakan  bahasa pemograman  yang  dikembangkan  oleh  The  Matwork  Inc.Bahasa pemograman  ini  bersifat  extenxible  yang  artinya  seorang  pengguna  dapat menulis fungsi baru untuk ditambahlkan pada libary. Menurut Farah Heniati Santosa,  Samsul  Bahri,  Malik  Ibrahim  (2018)  Matlab  (laboratorium  matrix) adalah  program  untuk  analis  numerik  dan  komputer,  adalah  bahasa pemograman matematika lanjutan yang dalam bentuk rasional menggunakan properti  dan  bentuk  matrix  [8].  Dengan  demikian  penelitian  dengan  judul “Studi  Komparatif  Kinerja  Karyawan  Menggunakan Fuzzy  Inference  System Metode Mamdani”  bisa dilakukan dengan sangat baik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  proses  pengumpulan  data  berupa metode  observasi  dan  studi  pustaka,  yang  nantinya  digunakan  untuk
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 184-196 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
memperoleh  data-data  yang  dibutuhkan  dalam  pembuatan  aplikasi.  Tahap penelitian sebagai berikut:
a) Observasi  Lapangan  Langsung,  yaitu  metode  pengumpulan  data dengan  cara  mengamati  secara  langsung  objek  permasalahan  untuk memperoleh data-data yang bersifat universal.
b) Studi  Pustaka,  merupakan  metode  yang  dilakukan  untuk mengumpulkan  informasi  dan  data  melalui  jurnal  ilmiah,  penelitian sejenis,  buku,  artikel,  dan  sumber  bacaan  lainnya  yang  berkaitan dengan penelitian.

## 2.2. Analisa Masalah
Analisa  masalah  pada  penelitian  ini  ialah  masih  terdapat  karyawan yang  miliki  kinerja  yang  kurang  baik  terlihat  dari  beberapa  karyawan  yang sering  melanggar  peraturan.  Selain  itu  masih  terdapat  kualitas  kinerja karyawan  yang  belum  sesuai  dengan  yang  diharapkan  perusahaan, ketekunan dan kerja keras karyawan dalam bekerja masih rendah dan belum menunjukan  hasil  yang  memuasakan  untuk  perusahaan.  Banyaknya karyawan yang tidak displin dalam bekerja seperti waktu jam kerja banyak digunakan  untuk  beristirahat.  Dari  hasil  analisa  masalah  ini  nantinya dijadikan  acuan  dalam  merancang  aplikasi  kinerja  karyawan  menggunakan fuzzy inference system metode mamdani.

## 2.3. Analisa Metode Fuzzy Inference System
2.3.1. Pembentukan Himpunan Fuzzy (Fuzzifikasi)
Tahap  fuzzifikasi  akan  mengubah  variabel  masukan  fuzzy  menjadi peubah  fuzzy  yang  disajikan  dalam  bentuk  himpunan  fuzzy  dengan  fungsi keanggotaan  yang  digunakan.  Dalam  penelitian  eksperimen  ini  variabel- variabel yang digunakan pada sistem fuzzy adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Variabel Nilai Karyawan Fungsi Nama Variabel  Semesta Pembicaraan  Keterangan Input Hasil Kerja [0,100] Angka Penilaian Komitmen Kerja [0,100] Angka Penilaian Hubungan Kerja [0,100] Angka Penilaian Output Rekomendasi [0,100] Hasil Penilaian
Sedangkan  pembentukan  himpunan-himpunan  fuzzy  yang  digunakan pada tiap tiap variabel adalah sebagai berikut :
Tabel 2. Himpunan Fuzzy Penilaian Karyawan Notasi Variabel Himpunan Fuzzy Domain A Hasil Kerja Baik Sekali [70,100] Baik [50,80] Kurang [0,70] B Komitmen Kerja Baik Sekali [70,100]
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 184-196 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Notasi Variabel Himpunan Fuzzy Domain Baik [50,80] Kurang [0,70] C Hubungan Kerja Baik Sekali [70,100] Baik [50,80] Kurang [0,70]
Untuk setiap data nilai karyawan yang terdiri dari nilai diskret (crisp), selanjutnya  akan    dibuat  nilai  simulasinya.  Nilai  simulasi  tersebut  berupa nilai  yang  merepresentasikan  setiap  standar  pencapaian  kualitas  dengan rentang nilai 0  – 100. Dalam hal ini, maka dapat dibuat rentang nilai untuk simulasi  seperti  1)  Nilai  0  dan  1  memiliki  rentang  nilai  0  –  50;  2)  Nilai  2 memiliki rentang nilai 51 – 75; 3) Nilai 3 memiliki rentang nilai 76 – 100.

## 2.3.2. Pembentukan Fungsi Keanggotaan
Fungsi keanggotaan merupakan suatu kurva yang dapat menunjukkan pemetaan titik input data kedalam suatu nilai keanggotaannya yang memiliki nilai interval 0 sampai 1. Berdasarkan himpunan fuzzy yang terbentuk maka fungsi keanggotaan yang akan digunakan agar dapat merepresentasikan data adalah gabungan antara fungsi keanggotaan segitiga dan representasi kurva bahu.
Pada  pembentukan  himpunan  fuzzy  terdapat  3  variabel  input  yang terdiri  dari  3  kriteria  yaitu  Kurang,  Baik  dan  Baik  sekali.  Dalam  hal  ini digunakan  fungsi  keanggotaan  untuk  variabel  input  yang  merupakan gabungan  antara  fungsi  keanggotaan  representasi  segitiga  dan  representasi kurva bahu.
a) Fungsi Keanggotaan Variabel Input Hasil Kerja
Gambar1. Himpunan Fuzzy Untuk Variabel Input Hasil Kerja Fungsi keanggotaan tersaji seperti berikut:
[ ]   {
50 70  80  100 0 Kurang
Baik Baik Sekali Derajat keanggotaan u[x] 1
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 184-196 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[ ]   {
[ ]   {

## b) Fungsi Keanggotaan Variabel Input Komitmen Kerja
Gambar 2. Himpunan Fuzzy Untuk Variabel Input Komitmen Kerja Fungsi keanggotaan tersaji seperti berikut:
[ ]   {
[ ] {
[ ]   {
Fungsi Keanggotaan Variabel Input Hubungan Kerja 50 70 80 100 0 Kurang Baik Baik Sekali
Derajat keanggotaan u[x] 1
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 184-196 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 3. Himpunan Fuzzy Untuk Variabel Input Hubungan Kerja
Fungsi keanggotaan tersaji seperti berikut:
[ ]   {
[ ] {
[ ]   {

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Perancangan Sistem
Sistem dirancang dalam bentuk logic model dengan menggunakan UML ( Unified Modelling Language ). Berikut ini perancangan dengan menggunakan UML.  Salah  satu  bentuknya  adalah use  case . Use  case merupakan fungsionalitas dari suatu sistem, sehingga user atau aplikasi dapat mengerti mengenai aplikasi yang akan dibangun. Use Case aplikasi dapat dilihat dalam gambar 4.
Gambar 4. Use Case Administrator
5 0 7 0 8 0 10 0
0 Kurang Baik Baik Sekali Derajat keanggotaan u[x] 1
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 184-196 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.2. Implementasi
Pada  tahapan  ini,  dilaksanakan  implementasi  dari  rancangan- rancangan desain aplikasi dan desain antarmuka. Bahasa pemrograman yang digunakan pada perancangan sistem ini adalah dengan menggunakan matlab. 3.2.1. Tampilan Menu Login
Menu  login  merupakan  menu  yang  pertama  kali  muncul  saat  aplikasi dijalankan, berikut tampilan menu login saat aplikasi di jalankan.

## Gambar 6. Halaman Login
3.2.2. Tampilan Menu Utama
Menu  utama  berisikan  menu  beranda,  data,  proses,  dan  grafik  menu- menu  tersebut  berfungsi  untuk  melakukan  pengolahan  data  yang  ada disistem. Berikut tampilan dari menu utama dari aplikasi yang dirancang.

## Gambar 7. Halaman Menu Utama
3.2.3. Tampilan Menu Data
Menu  data  digunakan  untuk  menginputkan  data  penilain  kinerja karyawan PT. Permata  Hijau Palm Oleo (PHPO)  Belawan. Berikut tampilan dari menu data dari aplikasi yang dirancang.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 184-196 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 8. Tampilan Menu Data

## 3.2.4. Tampilan Menu Proses
Menu  proses  digunakan  untuk  memproses  data  keputusan  penilaian kinerja karyawan PT. Permata Hijau Palm Oleo (PHPO)  Belawan, proses yang di uji berdasarkan hasil kerja, komitmen kerja dan hubungan kerja. Berikut tampilan dari menu proses aplikasi yang dirancang.

## Gambar 9. Tampilan Menu Proses
Untuk  menilai  hasil  kerja  admin  langsung  saja    melakukan  penilaian. Kemudian isikan penilaian kurang, baik, baik sangat. Berikut tampilan menu penilaian hasil kerja.
Gambar 10. Tampilan Menu Penilaian Hasil Kerja
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 184-196 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Untuk  menilai  komitmen  kerja  admin  langsung  saja    melakukan penilaian.  Kemudian  isikan  penilaian  kurang,  baik,  baik  sangat.  Berikut tampilan menu penilaian komitmen kerja.

## Gambar 11. Tampilan Menu Penilaian Komitmen Kerja
Untuk  menilai  hubungan  kerja  admin  langsung  saja    melakukan penilaian.  Kemudian  isikan  penilaian  kurang,  baik,  baik  sangat.  Berikut tampilan menu penilaian hubungan kerja.
Gambar 12 . Tampilan Menu Penilaian hubungan Kerja

## 3.2.5. Tampilan Menu Grafik
Menu grafik digunakan untuk melihat grafik penilain kinerja karyawan PT. Permata Hijau Palm Oleo (PHPO)  Belawan. Berikut tampilan dari menu grafik dari aplikasi yang dirancang.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 184-196 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 13. Tampilan Menu Grafik

## 4.  SIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  yang  berjudul  :  “Studi  Komparatif  Kinerja Karyawan  Menggunakan Fuzzy  Inference  System Metode  Mamdani”  adalah sebagai berikut :
a) Dari  hasil  penelitian  menunjukan  untuk  meningkatkan  kinerja  antar karyawan pada PT. Permata Hijau Palm Oleo (PHPO) Belawan dilakukan pengambilan  keputusan  berdasarkan  kriteria  Untuk  setiap  data  nilai karyawan yang terdiri dari nilai diskret (crisp), selanjutnya akan  dibuat nilai  simulasinya.  Nilai  simulasi  tersebut  berupa  nilai  yang merepresentasikan  setiap  standar  pencapaian  kualitas  dengan  rentang nilai  0  –  100.  Dalam  hal  ini,  maka  dapat  dibuat  rentang  nilai  untuk simulasi seperti berikut:
a. Nilai 0 dan 1 memiliki rentang nilai 0 – 50.
b. Nilai 2 memiliki rentang nilai 51 – 75.
c. Nilai 3 memiliki rentang nilai 76 – 100.
b) Dari  hasil  observasi  peneliti  ke  PT.  Permata  Hijau  Palm  Oleo  (PHPO) Belawan penyebab perbedaan kinerja antar karyawan pada PT. Permata Hijau  Palm  Oleo  (PHPO)  Belawan  dikarenakan  perbedaan  status  posisi kerjaan  dimana  setiap  karyawan  memiliki  tanggung  jawab  sehingga status perbedaan itu terjadi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  A.  A.  P.  Mangkunegara,  "Evaluasi  kinerja  SDM".  Refika  Aditama, 2005.
[2] W. Dari and S. Informasi, “Penerapan Metode Fuzzy Inference System ( Fis  )  Untuk  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Level  Supervisor-Manager Pada Pt . Tpil Logistics Jakarta,” J. Tek. Komput., vol. 4, no. 1, pp. 123– 127, 2018.
[3] C.  Ardianto,  H.  Haryanto,  and  E.  Mulyanto,  “Prediksi  Tingkat Kerawanan  Kebakaran  di  Daerah  Kudus  Menggunakan  Fuzzy Tsukamoto,”  Creat.  Inf.  Technol.  J.,  vol.  4,  no.  3,  p.  186,  2018,  doi: 10.24076/citec.2017v4i3.109.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 184-196 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[4] V. Sutojo, T; Mulyanto, Edi; Suhartono, “Kecerdasan Buatan.” pp. 211– 235,  2011,  [Online].  Available:  https://books.google.co.id/books?id= R7qgAQAACAAJ&dq=kecerdasan+buatan+sutojo&hl=id&sa=X&ved=2a hUKEwiSmMm7yavqAhWNeX0KHVTRAeIQ6AEwAHoECAAQAQ.
[5] T.  Murti,  L.  A.  Abdillah,  and  M.  Sobri,  “Sistem  penunjang  keputusan kelayakan pemberian pinjaman dengna metode fuzzy tsukamoto,” pp. 252–256, 2015, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1506.00091.
[6] T.  Sutojo,  E.  mulyanto,  and  V.  suhartono,  Kecerdasan  buatan.  Andi Offset, 2011.
[7] M.  I.  Dzulhaq  and  R.  Imani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Konsentrasi  Jurusan  Menggunakan  Fuzzy  Inferrence  Sistem  Metode Mamdani,” Sisfotek Glob., vol. 5, no. Sistem Pendukung Keputusan, pp. 75–80, 2015.
[8] C.  A.  Hasibuan  and  A.  Prahutama,  “Klasifikasi  Diagnosa  Penyakit Demam  Berdarah  Dengue  (Dbd)  Menggunakan  Support  Vector Machine (Svm) Berbasis Gui Matlab,” J. Gaussian, vol. 6, no. 2, pp. 171– 180, 2017.