## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BONUS KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY LOGIC

## (STUDI KASUS: PT. JAYA RAYA)
Ridho Taufiq S. 1 , Petrus Sokibi 2 , Rommy Rifaldi Hartoyo 3 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer CIC Cirebon Jln. Kesambi 202, Kota Cirebon, Jawa Barat. Telp.(0231) 220250 e-mail: ridho.taufiq@cic.ac.id 1 , petrus.sokibi@cic.ac.id 2 , rommyrifaldi@yahoo.com 3

## Abstract
Pemberian bonus pada karyawan merupakan suatu bentuk apresiasi perusahaan kepada karyawan yang ada pada PT Jaya Raya. PT Jaya Raya merupakan  perusahaan terasi yang terdapat di Cirebon. Hal ini bertujuan untuk  meningkatkan kinerja karyawan dan  menjadi  motivasi untuk karyawan. Pemberian bonus karyawan  yang  selama  ini  berjalan  tidak  memiliki  besaran  bonus  yang  pasti  untuk  setiap  karyawan sehingga perusahaan kesulitan dalam menentukan besaran anggaran bulanan. Untuk itu diperlukan sebuah sistem yang dapat menentukan besaran bonus karyawan.   Sistem pendukung keputusan penentuan besaran bonus merupakan sebuah sistem yang dapat membantu bagian Keuangan dalam menentukan besaran bonus serta  mempermudah  dalam  pembuatan  laporan  bulanan.  Sistem  ini  menggunakan  metode  Fuzzy  logic model tahani yang merupakan metode query data yang mengubah data tidak pasti menjadi pasti, sistem ini terdapat empat indikator yang digunakan yaitu absensi, sikap kerja, masa kerja, dan jumlah produksi. Data data pada indikator akan diolah untuk mendapat besaran bonus setiap karyawan. Untuk membangun sistem aplikasi sistem pendukung keputusan ini, dalam perancangan menggunakan Ms Visio, bahasa pemograman PHP  dengan  menggunakan  Notepad++  sebagai text  editor serta  menggunakan  basis  data  MySQL  dengan perangkat lunak Xampp.Hasil dari penelitian ini adalah Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Besaran  Bonus  Karyawan  dengan  menggunakan  metode  Fuzzy  Logic  model  Tahani  yang  dapat mempermudah bagian keuangan dalam menentukan besaran bonus.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Fuzzy  Logic, Bonus, Karyawan

## Abstrak
Giving bonuses to employees is a form of corporate appreciation to employees at PT Jaya Raya. PT  Jaya  Raya  is  a  shrimp  paste  company  in  Cirebon.  It  aims  to  improve  employee  performance  and become a motivation for employees. Providing employee bonuses that have been running  for this time do not have a party bonus amount for each employee so the company has difficulty in determining the amount of  the  monthly  budget.  For  that  we  need  a  system  that  can  determine  the  amount  of  employee bonus.Decision  support  system  to  determine  the  amount  of  bonus  is  a  system  that  can  help  the  Finance department in determining the amount of bonuses and facilitate the making of monthly reports. This system uses the Tahani Fuzzy logic model method which is a data query method that changes uncertain data to be certain,  this system has four indicators that are used, namely attendance,  work attitude, years of service, and total production. Data on the indicator will be processed to get the bonus amount of each employee. To build this decision support system application system, in designing using Ms Visio, the PHP programming language  using  Notepad  ++  as  a  text  editor  and  using  the  MySQL  database  with  Xampp  software.The results of this study are the Application of Supporting System Decision for the Determination of Employee Bonus Amount by using the Tahani Fuzzy Logic model which can simplify the financial part in determining the bonus amount.
Keywords : Decision Support Systems, Fuzzy Logic, Bonuses, Employees

## 1. Pendahuluan
Pemberian  bonus  merupakan  suatu  bentuk  apresiasi  suatu  perusahaan  terhadap  kinerja  karyawan, besarnya apresiasi suatu perusahaan dapat dilihat dengan besarnya nilai yang diberikan perusahaan kepada karyawan  yang  sudah  bekerja  lama.  Saat  ini  banyak  perusahaan  yang  kurang  menghargai  kinerja karyawannya  dengan  alasan  dapat  mengganggu  pendapatan  perusahaan  dan  dapat  merusak  keuangan perusahaan.  Namun  pemberian  bonus  juga  sebenarnya  dapat  meningkatnya  kinerja  karyawan  dan  dapat menjadi suatu motivasi tersendiri untuk setiap karyawan, pemberian bonus sudah menjadi suatu kewajiban perusahaan yang harus dibayarkan kepada karyawan.
PT.  Jaya  Raya  merupakan  perusahaan  non-ekspor  yang  memproduksi  terasi  dan  garam  dimana jumlah  produksi  perhari  cukup  tinggi.  Perusahaan  ini  terletak  di  Jalan  Raya  Cirebon-Tegal  KM  8,8.  PT. Jaya  Raya  telah  menerapkan  pemberian  bonus  kepada  karyawan  yang  diberikan  setiap  akhir  tahun berdasarkan  perhitungan  setiap  bulan  sebagai  bentuk  apresiasi  perusahaan  namun  belum  memiliki  sistem pemberian bonus berdasarkan parameter yang jelas sehingga dibutuhkan waktu dalam penentuan karyawan yang berhak mendapatkan bonus. Selain itu, penentuan bonus yang dilakukan belum memiliki besaran yang pasti  untuk  setiap  karyawan  yang  berhak  menerimanya  sehingga  Bagian  Keuangan  mengalami  kesulitan dalam  menentukan  besaran  anggaran  bulanan  perusahaan  yang  tentunya  berdasarkan  kemampuan perusahaan dalam memberikan besaran bonus karyawan.
Metode Fuzzy Logic merupakan peningkatan dari logika Boolean yang berhadapan dengan konsep kebenaran sebagian dimana data yang digunakan kurang lengkap mengandung ketidakpastian dan ambigu yang  diubah  menjadi  suatu  data  yang  sudah  diklasifikasikan.  Keunggulan  dari  metode  ini  adalah menggubah data yang tidak pasti menjadi data yang diklarifikasikan dan dipetakan berdasarkan penentuan besaran bonus.
Berdasarkan  uraian  dan  penjelasan  diatas  maka  salah  satu  solusi  untuk  menyelesaikan  masalah tersebut,  penulis  tertarik  untuk  membangun  aplikasi  berbasis  komputer  dalam  penelitian  ini  dengan  judul Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Bonus  Karyawan dengan  pembobotan  kriteria  menggunakan metode Fuzzy Logic model Tahani yang didalamnya terdapat empat kriteria yaitu jumlah produksi, absensi, sikap kerja dan masa kerja.

## 2. Landasan Teori

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Menurut  Turban  (2005),  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau Decision  Support  System (DSS)  adalah  sebuah  sistem  yang  mampu  memberikan  kemampuan  pemecahan  masalah  maupun kemampuan  pengkomunikasian  untuk  masalah  dengan  kondisi  semi-terstruktur  dan  tidak  terstruktur. Sistem  ini  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  semi-terstruktur  dan  situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat.
SPK  bertujuan  untuk  menyediakan  informasi,  membimbing,  memberikan  prediksi  serta mengarahkan kepada pengguna informasi agar dapat melakukan pengambilan keputusan dengan lebih baik. Dapat  juga  dikatakan  sebagai  sistem  komputer  yang  mengolah  data  menjadi  informasi  untuk  mengambil keputusan dari masalah semi-terstruktur yang spesifik.
Tahapan dari Sistem Pendukung Keputusan adalah sebagai berikut.
1. Mendefinisikan masalah,
2. Pengumpulan data atau elemen informasi yang relevan,
3. Pengolahan  data  menjadi  informasi,  baik  dalam  bentuk  laporan  grafik  maupun  tulisan,  serta menentukan alternatif-alternatif solusi (bisa dalam persentase).
Tujuan dari Sistem Pendukung Keputusan adalah sebagai berikut.
1. Mendukung dalam pengambilan keputusan suatu masalah,
2. Meningkatkan  efektifitas,  bukan  efisiensi,  dalam  pengambilan  keputusan.  Dalam  pemrosesannya, SPK dapat menggunakan bantuan dari sistem lain seperti Artificial Intelligence , Expert Systems , Fuzzy Logic Method ,  AHP Method , dll.

## 2.2 Fuzzy Logic
Basis data ( database ) merupakan kumpulan dari data yang saling berhubungan satu dengan yang lainnya,  tersimpan  di  perangkat  keras  komputer  dan  digunakan  perangkat  lunak  untuk  memanipulasinya. Sistem  basis data ( database system ) adalah suatu sistem  informasi  yang  mengintegrasikan kumpulan data yang  saling  berhubungan  satu  dengan  yang  lainnya  dan  membuatnya  tersedia  untuk  beberapa  aplikasi dalam suatu organisasi.
Basis  data  yang  umumnya  kita  gunakan,  memiliki  data  yang  lengkap  dalam  setiap  tabelnya. Demikian pula, apabila  hendak dibuat suatu query , maka query itupun  harus  menggunakan data  yang ada pada  tabel  dan  kata-kata  kunci  yang  berlaku  di  SQL.  Apabila  kita  memiliki  data  yang  kurang  lengkap, mengandung ketidakpastian dan ambigu, maka penggunaan basis data biasa menjadi sulit untuk dilakukan. Dari sinilah, kita dapat memanfaatkan logika fuzzy untuk mengantisipasi pemanipulasian data dalam basis data yang mengandung ketidakpastian, baik dari sisi data maupun query-nya. (Sri dan Hari, 2010).

## 2.3 Basis Data Fuzzy Model Tahani
Basis  data  yang  umumnya  digunakan  memiliki  data  yang  lengkap  dalam  setiap  tabelnya.  Ketika membuat  suatu  query,  maka  query  harus  menggunakan  data  yang  ada  pada  tabel  dan  kata  kunci  yang berlaku di SQL. Apabila data yang dimiliki kurang lengkap, mengandung ketidakpastian dan ambigu, maka penggunaan  basis  data  biasa  menjadi  sulit  digunakan.  Data  yang  mengandung  ketidakpastian  yaitu  nilai yang  belum  diklasifikasikan,  berikut  kategori  jam  kerja  ke  dalam  himpunan:  PENDEK,  SEDANG,  dan PANJANG dalam bentuk fungsi keanggotaan.
Apabila data  yang dimiliki  bersifat tidak pasti dan ambigu,  maka kita  bisa  mengatasinya dengan menggunakan  basis data fuzzy. Selama  ini, sudah ada beberapa penelitian tentang basis data  fuzzy. Salah satu  diantaranya  adalah  model  Tahani.  Basis  data  fuzzy  model  Tahani  masih  tetap  menggunakan  relasi standar,  hanya  saja  model  ini  menggunakan  teori  himpunan  fuzzy  untuk  mendapatkan  informasi  pada query-nya. (Sri dan Hari, 2010).

## 2.4 Fungsi Keanggotaan
Fungsi keanggotaan ( membership function ) adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik- titik  input  data  ke  dalam  nilai  keanggotaanya  (sering  disebut  juga  dengan  derajat  keanggotaan)  yang memiliki  interval  antara  0  sampai  1.  Salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  nilai keanggotaan  adalah  dengan  pendekatan  fungsi.  Berdasarakan  (Sri  dan  Hari,  2010),  ada  beberapa  fungsi yang bisa digunakan :
1. Representasi Kurva Linear
Pada representasi linear, pemetaan input derajat keanggotaannya digambarkan sebagai suatu garis lurus. Bentuk ini paling sederhana dan menjadi pilihan yang baik untuk mendekati suatu konsep yang kurang jelas. Ada 2 keadaan himpunan fuzzy yang linear. Pertama, kenaikan himpunan dimulai pada  nilai  domain  yang  memiliki  derajat  keanggotaan  nol  (0)  bergerak  ke  kanan  menuju  ke  nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih tinggi serperti terlihat pada Gambar 2.1.
Gambar 1. Representasi Linear Naik (Sumber: Sri Kusumadewi, Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan,2010)
Fungsi Keanggotaan :
.....(1)
Pada  representasi  linear  turun,  garis  lurus  dimulai  dari  nilai  domain  dengan  derajat keanggotaan  tertinggi  pada  sisi  kiri,  kemudian  bergerak  menurun  ke  nilai  domain  yang  memiliki derajat keanggotaan lebih rendah yang dibuat pada Gambar 2.2.
Gambar 2. Representasi Linear Turun (Sumber: Sri Kusumadewi, Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan,2010)
Fungsi Keanggotaan:
…..(2)
2. Representasi Kurva Segitiga
Kurva  Segitiga  pada  dasarnya  merupakan  gabungan  antara  2  garis  (linear)  seperti  terlihat pada Gambar 2.3.
Gambar 3. Kurva Segitiga (Sumber: Sri Kusumadewi, Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan,2010)
Fungsi Keanggotaan:
….(3)
3. Representasi Kurva Bentuk Bahu
Daerah  yang  terletak  di  tengah-tengah  suatu  variabel  yang  direpresentasikan  dalam  bentuk segitiga,  pada  sisi  kanan  dan  kirinya  akan  naik  dan  turun  (misalkan:  Dingin  bergerak  ke  Sejuk bergerak  ke  Hangat  dan  bergerak  ke  Panas).  Tetapi  terkadang  salah  satu  sisi  dari  variabel  tersebut tidak  mengalami  perubahan.  Sebagai  contoh,  apabila  telah  mencapai  kondisi  Panas,  kenaikan temperatur  akan  tetap  berada  pada  kondisi  Panas.  Himpunan  fuzzy  ”  bahu‟,  bukan  Segitiga, digunakan untuk mengakhiri variabel suatu daerah fuzzy. Bahu kiri bergerak dari benar ke salah, bahu kanan bergerak bergerak dari salah ke benar. Seperti pada Gambar 2.4 :
JURNAL DIGIT Vol. 9, No.1 Mei 2019 : 71-81
Gambar 4. Representasi Kurva Bahu pada Variabel Temperatur (Sumber:Sri Kusumadewi, Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan,2010)

## 3. Analisa dan Perancangan Sistem
3.1 Analisis Sistem
pemberian  bonus  pada  PT  Jaya  Raya  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor.  Faktor-faktor  yang menjadi bahan penilaian antara lain :
1. Jumlah produksi (Rendah, Sedang dan Tinggi)
2. Absensi (Rendah, Sedang dan Tinggi)
3. Sikap kerja (Kurang, Cukup dan Baik)
4. Masa kerja (Baru dan Senior)
Penentuan jenis variabel didapat berdasarkan hasil pengumpulan data yang telah penulis lakukan. Fungsi  keanggotaan  yang  digunakan  ada  tiga  jenis,  yaitu  linear  turun,  segitiga,  dan  linear  naik.  Adapun jenis variabel dan himpunan Fuzzy dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 1. Variabel Fuzzy Variabel Himpunan Fuzzy Fungsi Keanggotaan Domain Persentase Jumlah Produksi Rendah Linear Turun 0 - 300 - 400 0% Sedang Segitiga 300 - 400 - 500 5% Tinggi Linear Naik 400 – 500 10% Absensi Rendah Linear Turun 0 - 22 – 24 0% Sedang Segitiga 22 - 24 – 26 5% Tinggi Linear Naik 24 – 26 10% Sikap Kerja Kurang Linear Turun 0-60-75 0% Cukup Segitiga 60-75-90 5% Baik Linear Naik 75-90 10% Masa Kerja Baru Linear turun 0 - 1 – 5 0% Senior Linear Naik 1 – 5 10%
Adapun penjelasan mengenai tabel 1 sebagai berikut:
1. Variabel Jumlah Produksi
1 0 300 400 500 Rendah Sedang TInggi
Gambar 5. Fungsi Keanggotaan Variabel Jumlah Produksi
Fungsi  keanggotaan  Jumlah  Produksi  dapat  dirumuskan  pada  persamaan  (4),  (5),  dan  (6)sebagai berikut :
1 ; x ≤ 300 Jumlah Produksi Rendah[X] = ; 300 ≤ x ≤ 400 0 ;  x ≥ 400 …….(4) 0 ; x ≤ 300 atau  x ≥ 500 Jumlah Produksi Sedang[X] = ; 300 ≤ x ≤ 400 ; 400 ≤ x ≤ 500  …….(5) 0 ; x ≤ 400 Jumlah Produksi Tinggi[X] = ; 400 ≤ x ≤ 500 1 ; x ≥ 500 …….(6)
2. Variabel Absensi 1 0 22 24 26 Rendah Sedang TInggi
Gambar 6. Fungsi Keanggotaan Variabel Absensi
Fungsi keanggotaan Absensi dapat dirumuskan pada persamaan (7), (8), dan (9) sebagai berikut :
1 ; x ≤ 22 Absensi Rendah[X] = ; 22 ≤ x ≤ 24 0 ;  x ≥ 24 ……(7) 0 ; x ≤ 22 atau  x ≥ 24 Absensi Sedang[X] = ; 22 ≤ x ≤ 24 ; 24 ≤ x ≤ 26 ……(8) 0 ; x ≤ 24 Absensi Tinggi[X] = ; 24 ≤ x ≤ 26 1 ;  x ≥ 26 ……(9)
JURNAL DIGIT Vol. 9, No.1 Mei 2019 : 71-81
3. Variabel Sikap Kerja 1 0 60 90 Rendah Sedang TInggi 75
Gambar 7. Fungsi Keanggotaan Variabel Sikap Kerja
Fungsi  keanggotaan  sikap  kerja  dapat  dirumuskan  pada  persamaan  (10),(11),  dan  (12)  sebagai berikut :
1 ; x ≤ 60 Sikap Kerja Kurang[X] = ; 60 ≤ x ≤ 75 0 ;  x ≥ 75 ……(10) 0 ; x ≤ 60 atau  x ≥ 90 Sikap Kerja Sedang[X] = ; 60 ≤ x ≤ 75 ; 75 ≤ x ≤90 ……(11) 0 ; x ≤ 75 Sikap Kerja Kurang[X] = ; 75 ≤ x ≤ 90 1 ;  x ≥ 90 ……(12)
4. Variabel Masa Kerja 1 0 12 60 Baru Senior
Gambar 8. Fungsi Keanggotaan Variabel Masa Kerja
Fungsi keanggotaan Masa Kerja dapat dirumuskan pada persamaan (13), dan (14) sebagai berikut :
1 ; x ≤ 12 Masa Kerja Baru[X] = ; 12 ≤ x ≤60 0 ;  x ≥ 60 ……(13) 0 ; x ≤ 12 Masa Kerja Senior[X] = ; 12 ≤ x ≤ 60 1 ;  x ≥ 60 ……(14)
Persentase diperoleh berdasarkan rumus : 1. Persentase [x] = 2. Persentase [x] = 3. Persentase [x] = 4. Persentase [x] =
Keterangan: = nilai suatu variabel = nilai batas bawah suatu variabel
= nilai batas tengah suatu variabel
= nilai batas atas suatu variabel

## 3.2 Use-Case Diagram
Use-Case  Diagram adalah  diagram  yang  menggambarkan  aktor, use-case dan  relasinya  sebagai suatu  urutan  tindakan  yang  memberikan  nilai  yang  terukur  untuk  aktor.  Aktor  yang  terlibat  didalam use- case diagram yang akan dibuat adalah :
1. Bagian keuangan
2. Human Resource Development
3. Direktur
Berikut  ini  adalah  gambar  use-case  diagram  yang  diusulkan  pada  sistem  pendukung  keputusan pemberian bonus karyawan di PT. Jaya Raya dengan metode fuzzy logic : A. Use-Case Diagram Human Resource Development(HRD)
uc Actors menu data master Tampil data karyaw an Tampil data absensi Tampil penilaian sikap Tampil data produksi HRD login «extend» «extend» «extend» «extend» «include»

## Gambar 9.Use-Case Diagram Human Resource Development (HRD)
B. Use-Case Diagram Bagian Keuangan
JURNAL DIGIT Vol. 9, No.1 Mei 2019 : 71-81
uc Actors bagian keuangan login menu utama kelola laporan penentuan bonus pilih periode kelola data gaj i query data master «include» «include» «include» «extend» «extend» «extend» Gambar 10. Use-Case Diagram Bagian Keuangan
A. Use-Case Diagram Direktur uc Actors Direktur login lihat laporan pilih periode «include» «include»

## Gambar 11. Use-Case Diagram Direktur

## 3.3 Class Diagram
Berikut ini class diagram berdasarkan use-case diagram yang sudah dibuat sebelumnya :
n 1 n 1 n 1 user - - - - id_user kode username password : int : int : String : String + + + add () update () delete () pegawai - - - -
- - - - - - - - -
id_peg nama alamat tanggal_lahir tanggal_masuk nama1 kabupaten kecamatan kode_pos telepon status jumlah_anak jenis_kelamin : int : string
: string : date : date : string
: string : string
: string
: string : string : int : string + + + add () edit () delete () produksi - - - - id_produksi id_peg jumlah_produksi tanggal_produksi : int : int : int : date + + + add () edit () delete () penilaian_sikap - - - - - - - - id_penilaian id_peg disiplin kebersihan keaktifan tanggung_jawab total tanggal_penilaian
: int : int : int : int : int : int : int : date + + + add () edit () delete () absensi - - - - id_absensi id_peg jumlah_kehadiran tanggal_input : year : int : int : month
+ + + add () edit () delete () gaji - - - - - - id_gaji id_peg gaji harga bonus tanggal_gaji : int : int : int : int : int : date + + + add () edit () delete () n 1
Gambar 12. Class Diagram

## 4. Impelementasi
4.1. Form Login
Form  ini  merupakan  tampilan  pertama  pada  aplikasi.  Pada  form  ini Human  Resource Development , Bagian Keuangan dan Direktur untuk memasukkan username dan password untuk masuk ke halaman home .
Gambar 13. Tampilan Form Login

## 4.2 Implementasi Halaman Penentuan Bonus
Pada  menu  penentuan  bonus  menampilkan  hasil  penentuan  bonus  yang  telah  dilakukan.  Untuk dapat  melihat  hasil  penentuan  bonus  sebelumnya  kita  perlu  memilih  bulan  dan  tahun  untuk  menghitung besaran bonus yang diterima.
Gambar 14. Tampilan Halaman Penentuan Bonus
Saat button Submit  kita  pilih  maka  akan  muncul  tabel  hasil query data  Masa  kerja,  Absesnsi, Penilaian Sikap, dan Produksi berdasarkan bulan dan tahun yang telah dipilih. Pada tabel kita dapat melihat besaran bonus berdasarkan persentase yang didapat penentuan bobot setiap indikator yang ada.
JURNAL DIGIT Vol. 9, No.1 Mei 2019 : 71-81
Gambar 15. Tampilan Hasil Penentuan Bonus(1)
Gambar 16. Tampilan Hasil Penentuan Bonus(2)

## 4.3 Implementasi Halaman Lihat Laporan
Pada menu lihat laporan menampilkan hasil query berdasarkan data gaji berdasarkan bulan dan tahun yang telah dipilih oleh user. User dapat melakukan print berdasarkan hasil query data gaji.

## Gambar 17. Tampilan Hasil Lihat Laporan

## 5. Kesimpulan dan Saran

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan masalah dan pembahasan analisis yang telah diuraikan oleh penulis diatas maka dapat diambil  kesimpulan  terhadap  sistem  pendukung  keputusan  pemberian  bonus  karyawan  di  PT.  Jaya  Raya menggunakan metode Fuzzy Logic model Tahani  :
1. Sistem  dapat  meningkatkan  objektifitas  dalam  menentukan  besaran  pemberian  bonus  dan mempercepat proses penentuan besaran bonus sehingga dapat mempermudah bagian keuangan.
2. Sistem dapat melakukan penentuan besaran bonus sesuai dengan kinerja karyawan sehingga top level management (Direktur) dapat menentukan keputusan dengan  mudah.
3. Indikator pemberian bonus didasarkan pada empat indikator yaitu Jumlah Produksi, Kehadiran, Sikap Kerja  dan  Masa  Kerja.  dimana  sikap  kerja  terdiri  dari  beberapa  indikator  tambahan  yaitu  Disiplin, Kebersihan, Keaktifan, dan Tanggung Jawab.
4. Dengan  menggunakan  metode  Fuzzy  Logic  penentuan  besaran  bonus  ditentukan  berdasarkan  pada pembobotan setiap indikator yaitu Produksi, Kehadiran, Sikap Kerja dan Masa Kerja.

## 5.2 Saran
Adapun saran-saran yang penulis berikan untuk pengembangan aplikasi ini selanjutnya antara lain :
1. Penyajian data dalam sistem  ini  belum  berupa grafik. Untuk  itu perlu di kembangkan  lagi penyajian data yang lebih beragam.
2. Perlu  pengembangan  yang  lebih  lanjut  dalam  proses  pembuatan  laporan,  karena  sistem  ini  masih sangat sederhana dalam menampilkan hasil laporan.
Perlu dipertimbangkan penggunaan metode lain dalam menentukan besaran bonus karyawan.

## Daftar Pustaka
[1]  Agusli.  Rachman,  Muhammad  Iqbal  Dhulhaq,Uswantu  Khasanah, Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian Bonus Tahunan Karyawan Menggunakan Metode TOPSIS, Jurnal Sisfotek Global, Vol. 7, No. 2, tahun 2017
[2]  Haviluddin, Memahami  Penggunaan  UML  (Unified  Modelling  Language) ,  Samarinda:  Jurnal Informatika Mulawarman volume 6, 2011.
[3]  Kadarsah  Suryadi  ,  Ir.  Dr.  &  Ali  Ramdhani,  Ir.  M.T.  Sistem  Pendukung  Keputusan.  Rosdakarya, Bandung,2002.
[4] Kusumadewi. Sri dan Hari Purnomo, Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.
[5] Manurung. Nuriadi, Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bonus Karyawan Menggunakan Metode AHP , Jurnal Teknologi Informasi/JurTI, Vol. 1 No.1, tahun 2017
[6] Munawar, Pemodelan Visual dengan UML , Yogyakarta: Graha Ilmu, 2005.
[7] Peraturan Menteri Tenaga Kerja Republik Indonesia No. PER- 04/MEN/1994, tentang Tunjangan Hari Raya Keagamaan Bagi Pekerja di Perusahaan, 1994.
[8]  Petrovic. Debrila, Ying Xie, Keith Burnham , Fuzzy Decission  System for Demand Forecasting with  a Learning Mechanism , 2006
[9] Pfleeeger, S.L. dan Atlee, J.M. Software Engineering: Theory and Practice , 3rd Edition,2006
[10]  Sokibi.  Petrus, Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Karyawan  PT  Harjamukti  Jaya Mandiri  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting , Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Jatisi Vol.5 No1,109-118. 2018.
[11]  Surat  Edaran  Menteri  Tenaga  Kerja  Republik  Indonesia  N0.  SE-  07/MEN/1990,  tentang Pengelompokan Upah dan Pendapatan Non Upah, 1990
[12] Susanto. Azhar, Sistem Informasi Manajemen , Bandung : Sinar Baru Alegesindo. 2004
[13]  Turban,  Efraim,  et  all, Decision  Support  and  Intelligent  Systems  (Sistem  Pendukung  Keputusan  dan Sistem Cerdas) edisi ketujuh jilid 1 , Yogjakarta : Andi Offset,2005.
[14] Wiswakarma. Komang, 9 Langkah Menjadi Master Framework Codeigniter ,Yogyakarta: Lokomedia, 2010.
[15]  Yanthi.  Carolina, Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Pemberian  Bonus  Tahunan Menggunakan  Metode  Fuzzy  Logic  Tipe  Mamdani ,  Jurnal  Teknologi  Informasi,  Vol.  12,  No.2, tahun 2016.
[16] Https://id.wikipedia.org/wiki/Sistem_pendukung_keputusan Diakses tanggal 23 Oktober 2:14 PM
[17] Https://id.wikipedia.org/wiki/ Unified_Modeling_Language Diakses 23 Oktober 2:30 PM