## Implementasi Metode Mamdani Pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kenaikan Jabatan Karyawan

## Wahyu Hidayah
Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: wahyuhidayat@gmail.com Submitted 09-06-2020; Accepted 28-08-2020; Published 31-10-2020

## Abstrak
Perusahaan PT. Sinar Sosro Cabang Deli Serdang memiliki banyak karyawan. Masalah yang dihadapi perusahaan PT. Sinar Sosro Cabang Deli Serdang adalah dalam melakukan penentuan kenaikan jabatan dari jumlah karyawan yang  banyak untuk setiap divisi perusahaan. Dari setiap karyawan banyak yang berhak mendapatkan kenaikan jabatan tentu yang terpilih tidak semuanya atau hanya beberapa s aja yang akan menepati posisi jabatan. Terjadi kerumitan dalam menentukan karyawan yang naik jabatan dari banyaknya jumlah karyawan yang berhak dalam tahap penentuan. Diperlukan suatu upaya untuk pengambilan keputusan yang rumit dalam penentuan kenaikan jab atan di PT. Sinar Sosro Cabang Deli Serdang. Penentuan sebuah keputusan yang rumit dapat menggunakan Logika Fuzzy Metode Mamdani. Logika Fuzzy Metode Mamdani merupakan logika untuk menyelesaikan nilai-nilai yang memiliki kekaburan atau kesamaran. PT.Sinar Sosro Cabang Deli Serdang melakukan pemilihan terhadap karyawan-karyawannya yang layak mendapatkan kenaikan jabatan. Dalam hal ini metode yang digunakan untuk sistem pendukung keputusan adalah metode mamdani.
Kata Kunci: Karyawan,SPK, Fuzzy, Mamdani

## Abstract
PT. Sinar Sosro Deli Serdang Branch has many employees. Problems faced by the  company PT. Sinar Sosro Deli Serdang Branch is in determining the promotion of a large number of employees for each division of the company. Of all the many employees who are entitled to a promotion, certainly not all of them are chosen or only a few will keep the position. Complexity occurs in determining employees who rose from the number of employees who are entitled in the determination stage. An effort is needed to make complicated decisions in determining promotions in PT. Sinar Sosro Deli Serdang Branch. Determination of a complex decision can use the Mamdani Fuzzy Logic Method. Fuzzy Logic The Mamdani method is a logic for resolving values that have obscurity or blurring. PT.Sinar Sosro Deli Serdang Branch conducted an election for its employees who deserve a promotion. In this case the method used for decision support systems is the Mamdani method.
Keywords: Employees, SPK, Fuzzy, Mamdani

## 1. PENDAHULUAN
Masalah  yang  dihadapi  perusahaan  PT.  Sinar  Sosro  Cabang  Deli  Serdang  adalah  dalam  melakukan  penentuan  kenaikan jabatan  dari  jumlah  karyawan  yang  banyak  untuk  setiap  divisi  perusahaan.  Dari  setiap  karyawan  banyak  yang  berhak mendapatkan  kenaikan  jabatan  tentu  yang  terpilih  tidak  semuanya  atau  hanya  beberapa  saja  yang  akan  menepati  posisi jabatan. Terjadi kerumitan dalam menentukan karyawan yang naik jabatan dari banyaknya jumlah karyawan yang berhak dalam tahap penentuan. Diperlukan suatu upaya untuk pengambilan keputusan yang rumit dalam penentuan kenaikan jabatan di PT. Sinar Sosro Cabang Deli Serdang. Penentuan sebuah keputusan yang rumit dapat menggunakan Logika Fuzzy . Logika Fuzzy merupakan  logika  untuk  menyelesaikan  nilai-nilai  yang  memiliki  kekaburan  atau  kesamaran.  Istilah  nilai-nilai kekaburan ini dapat dipahami sebagai nilai-nilai yang rumit. Logika Fuzzy ini diwujudkan dalam Fuzzy Query . Penelitian yang menggunakan Fuzzy Query dengan judul Fuzzy Query database untuk sistem pendukung keputusan yang  cerdas,  dalam  pembahasannya  mengatakan  analisis  kinerja  dosen  berdasarkan  evaluasi  umpan  balik  menggunakan metode Fuzzy Query database untuk sistem pendukung keputusan yang cerdas. Nilai dari kinerja dosen sangtlah beragam, sehingga  untuk  kriteria  dari  masing-masing  dosen  masih  bersifat  ambigu  dan  masih  perlu  diperjelas  lagi.  Disini  akan ditentukan 3 kriteria dari penilaian kinerja dosen yaitu kurang, cukup dan baik. Dari ketiga kriteria tersebut nantinya akan diperoleh  sebuah  rekomendasi  untuk  menghasilkan  sebuah  keputusan.  Model  aturan  yang  diperoleh  adalah  nilai  dari mahasiswa dan dosen yang diambil nilai maksimalnya, kemudian rulenya diperoleh dari mahasiswa dan dosen yang diambil nilai minimalnya, sehingga diperoleh nilai kinerja dosen serta kriterianya. Kemudian dari nilai kinerja ini, dapat digunakan oleh  institusi  sebagai  rekomendasi  untuk  pengambilan  sebuah  keputusan  yang  berhubungan  dengan  seorang  dosen  [1]. Penggunaan Fuzzy Query dalam penelitian dengan judul Implementasi Fuzzy Query Database Untuk  Pengelolaan Data Obat (Studi  Kasus  :  Apotek  Sehat  Bersama  I    Kota  Bengkulu),  Dengan  adanya  implementasi Fuzzy  Query database  untuk pengelolaan data obat, Pimpinan dapat mengambil suatu keputusan obat mana yang harus tersedia diapotek, atau obat mana yang  tidak  harus  tersedia  di  apotek  berdasarkan  hasil  perhitungan Fuzzy fikasi  yang   telah  dilakukan  pada  data  penjualan obat[2].  Sementara itu penelitian untuk kenaikan jabatan yang menggunakan Fuzzy Query tidak ditemukan dengan demikian timbul keinginan untuk menerapkan Fuzzy Query untuk penentuan kenaikan jabatan pada perusahaan.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System) adalah suatu sistem yang memiliki kemampuan dalam pemecahan masalah  /  komunikasi  untuk  kondisi  masalah  yang  terstruktur  maupun  tidak  terstruktur  yang  mempunyai  peran  dalam membantu pemecahan masalah dan tidak satupun yang mengetahui bagaimana keputusan yang seharusnya dibuat[1].

## 2.2 Logika Fuzzy
Logika Fuzzy mewakili  suatu  arti  harafiah  dalam  bahasa Indonesia adalah samar atau kabur. Logika Fuzzy (logika kabur) adalah metodologi  untuk  menyatakan  hukum operasional  dari  suatu  sistem dengan ungkapan  bahasa,  bukan  dengan persamaan matematis [3]. Bila dibandingkan dengan logika konvensional, kelebihan logika Fuzzy adalah kemampuannya dalam proses penalaran secara bahasa sehingga dalam perancangannya tidak memerlukan persamaan matematik yang rumit. Beberapa  alasan  yang  dapat  diutarakan  mengapa  kita  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 memlalaui proses pelatihan yang didasarkan bahasa alami [4].

## 2.3  Metode Mamdani
Metode Mamdani sering  juga dikenal  dengan nama Metode Max - Min . Metode ini diperkenalkan oleh Ebrahim Mamdani pada tahun 1975. Untuk mendapatkan output, diperlukan 4 tahapan [5]. 1.    Pembentukan himpunan Fuzzy
2.    Aplikasi fungsi implikasi (aturan)
3.    Komposisi aturan
4.    Penegasan (deffuzy)
Dari tahapan yang diatas maka akan diuraiannya sebagai 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 inferensi sistem Fuzzy , yaitu: max , additive dan probabilistik OR (probor).

## 2.3 OMI
Sesuai  dengan  visi  Indogrosir  yang  ingin  menjadi  Aset  Nasional,  maka  sejak  September  2001,  Indogrosir  juga memperkenalkan  sistem  waralaba  minimarket  modern  dengan  nama  OMI  (Outlet  Mitra  Indogrosir).  Indogrosir  menjalin kerjasama  dengan  koperasi  pemerintah  maupun  swasta,  UMKM,  SPBU  ataupun  wirausahawan  umum  yang  ingin mengembangkan usahanya dalam bentuk minimarket modern[5].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
PT.Sinar  Sosro  Cabang  Deli  Serdang  melakukan  pemilihan  terhadap  karyawan-karyawannya  yang  layak  mendapatkan kenaikan jabatan. Jabatan-jabatan yang dapat  digantikan adalah jabatan yang berada di bawah manajer, bukan mengganti manajer  atau  pimpinan.  Berikut  bagian  jabatan  yang  dapat  dipilih  adalah  jabatan  pada  bagian  produksi,  pemasaran, pembelian,  Logistik,  Gudang,  dan Quality  Control .  Bentuk-bentuk  kenaikan  jabatan  seperti  Bagian  Produksi  diangkat menjadi  Kepala  Produksi,  Pemasaran  diangkat  menjadi  Kepala  Pemasaran  dan  lain-lainnya.  Kenaikan  jabatan  karyawan sebelum diolah terlebih dahulu menjabarkan kriteria-kriterianya. Adapun kriteria-kriteria untuk variabel input yang diambil adalah :
1. Kedisplinan, kriteria ini bagian penting karena karyawan yang disiplin adalah karyawan yang mentaati semua peraturan- peraturan dan kode etik karyawan pada PT.Sinar Sosro Cabang Deli Serdang.
2. Kerjasama,  merupakan  bagian  penilaian  terhadap karyawan  yang  mampu  bekerjasama  sabagai  tim demi  kelancaran setiap pekerjaan yang ada pada PT.Sinar Sosro Cabang Deli Serdang.
3. Tanggung Jawab, merupakan bagian penilaian yang menyatakan karyawan tersebut selalu siap sedia dan tepat waktu dalam dalam pekerjaan yang dilaksanakan.
4. Keahlian teknikal, merupakan bagian penilaian kecakapan untuk kemampuan dan pengetahuan karyawan baik dalam ruang lingkup kerja dan penggunaan alat-alat kerja,.
Berikutnya sebagai  variabel  output  adalah Nilai Kelayakan. Kriteria-kriteria di atas berdasarkan kesepakatan setiap divisi manajemen yang ada pada PT.Sinar Sosro Cabang Deli Serdang akan diinput untuk data yang karyawan. Untuk pemproses atau pemgolahan data karyawan PT.Sinar Sosro Cabang Deli Serdang digunakan Fuzzy Query dengan metode Mamdani. Langkah-langkah dalam metode mamdani adalah : 1.  Membentuk nilai fuzzy untuk pembobotan kriteria (Fuzzikasi) 2.  Menerapkan fungsi implikasi Min 3.  Komposisi Aturan fungsi Max
4.  Pengubahan nilai dalam Defuzzikasi
Pada langkah membentuk  nilai fuzzy untuk  pembobotan kriteria yang diinginkan adalah menjadikan kriteria sebagai variabel input untuk bahan perhitungan perangkingan. Variabel input kedisiplinan, kerjasama, tanggung jawab, dan keahlian teknikal diberi pembobotan untuk nilai fuzzy masing-masing dan menghasilkan variabel output Nilai Kelayakan. Berikut ini Tabel 1. adalah Himpunan Fuzzy Variabel Input :
Tabel 1. Himpunan Fuzzy Variabel Input Fungsi Variabel Nama Variabel Himpunan  Fuzzy Nilai Variabel  Nilai Domain Input Kedisiplinan Rendah (R) Sedang (S) Tinggi (T) [0 – 30] [5 – 9] [10 – 20] [21 – 25] Kerjasama Rendah (R) Sedang (S) Tinggi (T) [0 – 30] [5 – 9] [10 – 20] [21 – 25] Tanggung Jawab Rendah (R) Sedang (S) Tinggi (T) [0 – 30] [5 – 9] [10 – 20] [21 – 25] Keahlian Teknikal  Rendah (R) Sedang (S) Tinggi (T) [0 – 30] [5 – 9] [10 – 20] [21 – 25] Output Nilai Kelayakan Kurang Layak(KL) Layak (L) Sangat Layak (SL) [0 – 30] [5 – 9] [10 – 20] [21 – 25]
Penerapan tingkat implikasi Min untuk melakukan pengambilan tingkat keanggotaan minimum dari variabel input menjadi output. Adapun penyesuaian aturan tersebut untuk output Nilai Kelayakan yang diperoleh dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 2. Rule No Rule Kedisiplinan Kerjasama Tanggung jawab Keahlian Teknikal Nilai Kelayakan rule 1 tinggi tinggi tinggi tinggi sangat layak rule 2 tinggi sedang tinggi tinggi sangat layak rule 3 tinggi sedang sedang tinggi layak rule 4 tinggi sedang sedang sedang layak rule 5 tinggi kurang tinggi tinggi tidak layak rule 6 tinggi kurang kurang tinggi tidak layak rule 7 tinggi kurang kurang kurang tidak layak rule 8 tinggi sedang kurang tinggi tidak layak rule 9 tinggi sedang sedang kurang tidak layak rule 10 tinggi kurang sedang tinggi tidak layak rule 11 tinggi kurang kurang sedang tidak layak rule 12 sedang tinggi tinggi tinggi sangat layak rule 13 sedang sedang tinggi tinggi layak rule 14 sedang sedang sedang tinggi layak rule 15 sedang sedang sedang sedang tidak layak rule 16 sedang kurang tinggi tinggi tidak layak rule 17 sedang kurang kurang tinggi tidak layak rule 18 sedang kurang kurang kurang tidak layak rule 19 sedang sedang kurang tinggi tidak layak rule 20 sedang sedang sedang kurang tidak layak rule 21 sedang kurang sedang tinggi tidak layak rule 22 sedang kurang kurang sedang tidak layak rule 23 sedang sedang sedang sedang layak rule 24 kurang tinggi tinggi tinggi tidak layak rule 25 kurang sedang tinggi tinggi tidak layak rule 26 kurang sedang sedang tinggi tidak layak rule 27 kurang sedang sedang sedang tidak layak rule 28 kurang kurang tinggi tinggi tidak layak rule 29 kurang kurang kurang tinggi tidak layak rule 30 kurang kurang kurang kurang tidak layak rule 31 kurang sedang kurang tinggi tidak layak rule 32 kurang sedang sedang kurang tidak layak
No Rule Kedisiplinan Kerjasama Tanggung jawab Keahlian Teknikal Nilai Kelayakan rule 33 kurang kurang sedang tinggi tidak layak rule 34 kurang kurang kurang sedang tidak layak
Tabel di atas adalah bentuk penyederhanaan rule yang dibangun, untuk contoh klarifikasi dari rule tabel di atas seperti berikut ini : 1. [ rule1 ] If  Kedisiplinan tinggi AND  Kerjasama tinggi AND  Tanggung  jawab tinggi AND  Keahlian Teknikal tinggi THEN Nilai Kelayakan sangat layak
1 predikat −  =  min((µ Kedisiplinan tinggi ) , (µ Kedisiplinan tinggi ), (µ Tanggungjawab tinggi ), (µ KeahlianTeknikalt inggi )) 2. [ rule 4] If Kedisiplinan tinggi AND Kerjasama sedang AND Tanggung jawab sedang AND Keahlian Teknikal sedang THEN Nilai Kelayakan layak
2 predikat −  =  min((µ Kedisiplinan tinggi ) , (µ Kedisiplinan sedang ), (µ Tanggungjawab sedang ), (µ KeahlianTeknikal sedang )) 3. [ rule 5] If Kedisiplinan tinggi AND Kerjasama kurang AND Tanggung jawab tinggi AND Keahlian Teknikal tinggi THEN Nilai Kelayakan tidak layak
2 predikat −  =  min((µ Kedisiplinan tinggi ) , (µ Kedisiplinan kurang ), (µ Tanggungjawab tinggi ), (µ KeahlianTeknikal tinggi ))
Sebagai contoh terdapat data-data karyawan sebagai berikut :
Tabel 3. Data Karyawan No. Nama Kedisiplinan  Kerjasama  Tanggung Jawab  Keahlian Teknikal 1. Bambang 22 7 15 20 2. Jimmi Sinaga 24 22 24 25 3. Sutioso 12 14 16 18
Berdasarkan data dari tabel di atas maka aturan predikat −  , yaitu : 1. Data Bambang Kedisiplinan = 22 µRendah = 0 µSedang = 20-(22/2) = 20 – 11 = 9 µTinggi = 22-(21/2) = 22 – 10,5 = 11,5
Untuk variabel kedisiplinan didefinisikan pada himpunan fuzzy : Rendah, Sedang, dan Tinggi. Dari hasil dapat dikatakan Kedisiplinan Bambang tingkat keanggotaannya kurang dari Sedang 40%
Kerjasama = 7
µRendah = 0 µSedang = 20-(7/2) = 20 – 3,5 = 16,5 µTinggi = 0
Untuk variabel Kerjasama didefinisikan pada himpunan fuzzy : Rendah, Sedang, dan Tinggi. Dari hasil dapat dikatakan kerjasama Bambang tingkat keanggotaannya Sedang 50%
Tanggung Jawab = 15 µRendah = 0 µSedang = 20-(15/2) = 20 – 7,5 = 12,5 µTinggi = 15-(21/2) = 15 – 10,5 = 4,5
Untuk  variabel  Tanggung  Jawab  didefinisikan  pada  himpunan fuzzy :  Rendah,  Sedang,  dan  Tinggi.  Dari  hasil  dapat dikatakan Tanggung Jawab Bambang tingkat keanggotaannya Sedang 50%
Keahlian Teknikal = 22
µRendah = 0 µSedang = 20-(22/2) = 20 – 11
= 9
µTinggi = 22-(21/2) = 22 – 10,5
= 11,5
Untuk variabel Keahlian Teknikal didefinisikan pada himpunan fuzzy : Rendah, Sedang, dan Tinggi. Dari hasil dapat dikatakan  Keahlian  Teknikal  Bambang  tingkat  keanggotaannya  kurang  dari  Sedang  30%.  Berikutnya  adalah melanjutkan proses rule dari data karyawan
Tabel 4. Keputusan Tidak Layak, Layak dan Sangat Layak Nama Variabel Rendah [5 – 9]  Sedang [10 – 20] Tinggi [21 -25] Bambang Kedisiplinan 0 9 11.5 Kerjasama 0 16.5 0 Tanggung jawab 0 12.5 4.5 Keahlian Teknikal 0 9 11.5 Min 0 9 0 Status - - Tidak Layak Jimmi Sinaga Kedisiplinan 0 8 13.5 Kerjasama 0 9 11.5 Tanggung jawab 0 8 14.5 Keahlian Teknikal 0 7.5 14.5 Min 0 7.5 11.5 Status - - Sangat Layak Sutioso Kedisiplinan 0 14 1.5 Kerjasama 0 16.5 3.5 Tanggung jawab 0 12.5 5.5 Keahlian Teknikal 0 11 7.5 Min 0 11 1.5 Status - Layak -
Dari  tabel  4.  di  atas  diketahui  karyawan  yang  bernama  Bambang  tidak  layak  mendapatkan  kenaikan  jabatan, sedangkan karyawan yang bernama Jimmi Sinaga sangat layak mendapatkan kenaikan jabatan, dan untuk karyawan yang bernama Sutioso layak mendapatkan kenaikan jabatan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan pengolahan data karyawan untuk penentuan kenaikan jabatan digunakan  kriteria-kriteria  yang  dinilai  untuk  meningkatkan  target  marketing  dalam  meningkatkan  perkembangan perusahaan. Penerapan metode fuzzy mamdani dengan memberikan himpunan fuzzy variabel menjadi rendah, sedang, dan tinggi. Hasil keputusan menggunakan metode fuzzy mamdani lebih menempatkan output secara akurat dengan jumlah yang diperbolehkan lebih dari satu karyawan yang terpilih.

## REFERENCES
[1] Pratama, Pengantar Sistem Informasi Manajement . Bandung: Informatika Bandung, 2014.
[1] Poningsih  dan  Jalalludin,  2017,  FUZZY  MAMDANI  DATABASE    UNTUK  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN    YANG CERDAS,  Jurnal  Sains Komputer  &  Informatika  (J-SAKTI)  vol  1,  pp  107-118,  ISSN:2548-9771/EISSN:  2549-7200,  Pematang Siantar
[2] O.H. Manda dkk, 2016, Implementasi Fuzzy Mamdani Database Untuk  Pengelolaan Data Obat (Studi Kasus : Apotek Sehat Bersama I  Kota Bengkulu), Jurnal Rekursif, Vol. 4 No.1Maret 2016, ISSN 2303-0755, pp 93-106
[3] A. M. S. Soeb Aripin, Agus Adi Pramadi, Mulia Syahputra, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Mangga Terunggul Menerapkan Metode SAW dan WASPAS,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. Inf. , pp. 27–36, 2018.
[4] Kusrini, M. Kom. 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. STMIK AMIKOM Yogyakarta: Andi
[5] Kusumadewi dan P. Hari, 2004, Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Mendukung Keputusan, Yogyakarta: Graha Ilmu.
[6]    A. Nugroho, 2009. “Rekayasa Perangkat Lunak Menggunkan UML dan Java”. Yogyakarta: Andi Offset.
[7]   A. Nugroho, 2010, Rekayasa Perangkat Lunak Berorientasi Objek dengan Metode USDP, Yogyakarta; Andi Publisher
[8] Hendrayudi, 2010, Dasar-dasar Pemrograman Microsoft Visual Basic 2008, Bandung, Satu Nusa.
[9] H. Saputro,. 2012. “MySQL Modul Pembelajaran Praktek Basis Data (MySQL)”.