## PENGGUNAAN FUZZY SUGENO PADA RANCANG BANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
AGUS SIFAUNAJAH
Fakultas Teknologi Informasi Universitas KH.A. Wahab Chasbullah Tambakberas Jombang e-mail : syifa.agus@unwaha.ac.id

## Abstrak
Dalam sebuah proses kerja di suatu perusahaan, karyawan menjadi ujung tombak pertama dalam proses  produksi.  Perekrutan  karyawan,  pemindahan  tugas  karyawan,  mutasi  karyawan  ataupun hasil  evaluasi  karyawan  menjadi  dasar  diadakannya  job  training.  Hal  ini  untuk  melihat  sejauh mana  kompetensi  yang  dimiliki  para  karyawan  baru,  peningkatan  serta  pengawasan  kompetensi bagi  karyawan  lama.  Sehingga  pemimpin  perusahaan  dapat  mengambil  keputusan  memilih karyawan  yang  terbaik  di  antara  yang  terbaik.  Penilaian  yang  dilakukan  meliputi  kedisiplinan, tapping  dan  produktifitas. Sistem  aplikasi  dibangun  menggunakan  bahasa  pemprograman  visual basic 6.0 dengan menggunakan logika fuzzy metode sugeno ordo nol untuk melakukan penilaian terhadap proses training karyawan baru di CV. Pelita Offset Jombang.
Keywords : Logika Fuzzy Sugeno, Training, Karyawan

## 1. Pendahuluan
Proses  perekrutan  karyawan  baru  atau  pemindahan  posisi  karyawan  kadangkala  menjadi  hal yang  memiliki  dua  sisi  yang  bertolak  belakang.  Bagi  unsur  pimpinan  perusahaan,  perekrutan karyawan  baru  kadangkala  menjadi  seperti  sebuah  undian  berhadiah,  ketika  pimpinan mendapatkan  karyawan  yang  bermutu  baik  maka  mereka  dapat  tersenyum  lega,  namun kadangkala  ditemukan  karyawan  baru  dengan  data  yang  baik  tetapi  dalam  praktiknya  banyak mengalami kendala saat proses menjalankan pekerjaan.
On the Job Training adalah suatu proses yang terorganisasi untuk meningkatkan keterampilan, pengetahuan, kebiasaan kerja dan sikap karyawan. Dengan kata lain On the Job Training adalah pelatihan  dengan  cara  pekerja  atau  calon  pekerja  ditempatkan  dalam  kondisi  pekerjaan  yang sebenarnya,  dibawah  bimbingan  dan  pengawasan  dari  pegawai  yang  telah  berpengalaman  atau seorang supervisor.

## 2. Kerangka Teori

## 2.1. Landasan Teori
Konsep  himpunan  fuzzy  pertama  kali  dikenalkan  kepada  publik  oleh  Lotfi  Zadeh,  dengan menggunakan suatu fungsi keanggotaan (Priyo. 2010). Tidak hanya menyediakan alternatif tetapi juga  sesuatu  yang  baru,  efektif  dan  pendekatan  untuk  pemodelan  atau  identifikasi  sistem  yang diketahui secara intuitif persuasive (Euntai kim, dkk. 1998
Logika  fuzzy  dapat  digunakan  untuk  melakukan  pengambilan  keputusan  yang  berbasis  multi kriteria (Chung-Hepu, 1997).
Sistem  pendukung  keputusan  atau  dalam  Bahasa  Inggris  dikenal  dengan  istilah  decision support  systems  (biasa  disingkat  DSS)  adalah  bagian  dari  sistem  informasi  berbasis  komputer
(termasuk  sistem  berbasis  pengetahuan  (manajemen  pengetahuan))  yang  dipakai  untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan.
Menurut  Moore  and  Chang,  SPK  dapat  digambarkan  sebagai  sistem  yang  berkemampuan mendukung  analisis  ad  hoc  data,  dan  pemodelan  keputusan,  berorientasi  keputusan,  orientasi perencanaan masa depan, dan digunakan pada saat-saat yang tidak biasa.
Pengambilan  keputusan  adalah  pemilihan  beberapa  tindakan  alternatif  yang  ada  untuk mencapai  satu  atau  beberapa  tujuan  yang  telah  ditetapkan  (Turban,  2005).  Pengambilan keputusan  meliputi  beberapa  tahap  dan  melalui  beberapa  proses  (Lucas,  1992).  Menurut  Simon (1960),  pengambilan  keputusan  meliputi  empat  tahap  yang  saling  berhubungan  dan  berurutan. Empat proses tersebut adalah :
1. Intelligence
Tahap  ini  merupakan  proses  penelusuran  dan  pendeteksian  dari  lingkup  problematika  serta proses  pengenalan  masalah.  Data  masukan  diperoleh,  diproses,  dan  diuji  dalam  rangka mengidentifikasikan masalah.
2. Design
Tahap  ini  merupakan  proses  menemukan  dan  mengembangkan  alternatif. Tahap  ini  meliputi proses untuk mengerti masalah, menurunkan solusi dan menguji kelayakan solusi.
3. Choice
Pada tahap ini dilakukan poses pemilihan di antara berbagai alternatif tindakan yang mungkin dijalankan. Tahap ini meliputi pencarian, evaluasi, dan rekomendasi solusi yang sesuai untuk model yang telah dibuat. Solusi dari model merupakan nilai spesifik untuk variabel hasil pada alternatif yang dipilih.
4. Implementation
Tahap implementasi adalah tahap pelaksanaan dari keputusan yang telah diambil. Pada tahap ini  perlu  disusun  serangkaian  tindakan  yang  terencana,  sehingga  hasil  keputusan  dapat dipantau dan disesuaikan apabila diperlukan perbaikan.

## 2.2. Pustaka Rujukan
Fuzzy  Sugeno,  atau  yang  kadangkala  dikenal  juga  dengan  Takagi-Sugeno  adalah  salah  satu model  di  dalam  logika  fuzzy.  Fuzzy  Takagi-Sugeno  pernah  digunakan  untuk  mengukur  debit sungai serta pemodelan datanya yang  ada di Narmada India (Lohani, dkk.2005). Fuzzy TS juga digunakan untuk mengukur kebutuhan kalori harian (Kusumadewi, 2007).
Dalam  bidang  peramalan,  fuzzy  TS  juga  dapat  digunakan  untuk  memperkirakan  kebutuhan produksi air mineral dalam kemasan (Suwandi, dkk. 2011). Dalam bidang sistem pakar, fuzzy TS diimplementasikan  pada  perancangan  sistem  pakar  pada  penyakit  diabetes  mellitus  (Maskur, 2012).

## 3.  Metodologi

## 3.1 Alat dan Bahan
Bahan  penelitian  yang  digunakan  dalam  proses  penelitian  ini  berasal  melalui  wawancara pimpinan  CV.  Pelita  Offset Jombang,  karyawan,  supervisor,  studi    pustaka,  jurnal,   artikel  dan buku  pendukung.
1. Data Penilaian  Diperoleh : Kriteria penilaian 2. Data kuisioner  Diperoleh : Perhitungan derajat keanggotaan
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  alat  yang  digunakan  untuk  keberhasilan  penelitian  adalah sebagai berikut :
a. Perangkat Keras (Hardware)
Laptop Compaq 510 dengan spesifikasi Prosesor  Intel core 2 duo T5870 @2.00 Ghz, RAM
2.038 MB, Hard disk 320  GB.
b. Perangkat Lunak (Software)
Windows    7  Ultimate  32  bit,  Bahasa  Pemprograman  Visual  Basic  6.0  Enterprice  Edition serta Ms. Office Word 2007.

## 3.2  Prosedur Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  pengembangan  (development  research)  dengan  maksud untuk  mengembangkan  pengetahuan  tentang  manajemen  sains  dalam  aplikasi  pengambilan keputusan strategis pada operasional perusahaan.
Metode penelitian untuk menyelesaikan permasalahan ini adalah sebagai berikut:
1. Studi literatur,
2. Pengumpulan data
a. Data  yang  dikumpulkan  antara  lain  diperoleh  dari  CV.  Pelita  Offset  Jombang  Jawa Timur, yaitu berupa data mengenai sistem penilaian OJT.
b. Data  kuesioner  yang  diperoleh  dari  karyawan  serta  supervisor  yang  sedang  atau  akan menjalani OJT.
3. Pengolahan data
Adapun alur pengolahan data dapat dilihat pada gambar berikut :

## Gambar 3.2.1. Bagan Pengolahan Data
4. Kuisioner
Kuisioner  dilakukan  untuk  menghitung  derajat  keanggotaan  terhadap  kriteria  penilaian  yang dibuat  sedemikian  rupa  sehingga  mudah  dipahami  agar  tidak  terjadi  atau  meminimalkan kesalahpahaman dan ketidakjelasan dalam pengisiannya.
5. Perhitungan
Secara umum, bagan alir penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3.2.2.
Mulai
Studi Literatur Pengumpulan
Data
Penentuan Faktor Atribut Pengambilan Keputusan Pembuatan Modeli Kuisioner
Perhitungan Proses
Selesai

## Gambar 3.2.2. Bagan Alir Penelitian

## 4.  Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Perancangan Interface Aplikasi
Perancangan interface aplikasi OJT ini dibangun dengan bahasa pemprograman visual basic 6.0  enterprice  edition.  Adapun  sebagian  bentuk  perancangan  form  yang  dibutuhkan  adalah sebagai berikut :
Gambar 1 : Perancangan Form Utama

## 4.2 Hasil Interface Aplikasi
Setelah  dilakukan  perancangan  interface,  dilakukan  pengujian  untuk  melihat  apakah  hasil perancangan  dapat  berjalan  sesuai  harapan.  Adapun  sebagian  hasil  yang  didapatkan  adalah sebagai berikut :

## 4.3 Perhitungan dan Pembentukan Rule
Dalam  penggunaan  metode  fuzzy  TS  kali  menggunakan  3  inputan,  yaitu  :  produktifitas, kualitas  /  tapping  dan  kedisiplinan.  Adapun  tabel  yang  dipergunakan  sebagai  dasar  dalam perhitungan derajat keanggotaan serta pembentukan rule adalah sebagai berikut :
Gambar.2 : Perancangan Form Karyawan
Gambar 3 : Tampilan Form Utama
Gambar 4 : Tampilan Form Input Karyawan
Fungsi Variabel Nama Himpunan Fuzzy Semesta Pemb. Domain Input Produktifitas Pasif 30 – 90 30 - 60 Sedang 30 - 90 Aktif 60 - 90 Kualitas/Tapping Tidak Baik 60 – 80 60 - 65 Normal 60 - 80 Baik 65 - 80 Kedisiplinan Kurang Disiplin 40 - 60 40 - 55 Disiplin 40 - 60 Sangat Disiplin 55 - 60 Output Rekomendasi Tidak disarankan 20 - 100 20 – 60 Dipertimban gkan 61 – 80 Disarankan 81 – 100
Dalam  perhitungan  derajat  keanggotaan  tiap  variable  menggunakan  kurva  segitiga.  Pada dasarnya, kurva segitiga adalah gabungan 2 representasi linear, yaitu representasi linear naik dan representasi linear turun. Berikut adalah perhitungan derajat keanggotaan variable produktif :
1 0 Pasif Sedan g Aktif
30 60 90
Gambar 5 : Fungsi Keanggotaan Variabel Produktif
Berdasarkan  3  input  fuzzy  di  atas  maka    jumlah  aturan  fuzzy  yang  terbentuk  adalah  27  rule.

## Adapun detail dari rule yang terbentuk sebagaimana terdapat dalam tabel berikut
Rule  Produktifitas Kualitas/Tapping Kedisiplinan Nilai 1 Pasif Tidak Baik Kurang Disiplin 60 2 Pasif Tidak Baik Disiplin 60 3 Pasif Tidak Baik Sangat Disiplin 60 4 Pasif Normal Kurang Disiplin 60 5 Pasif Normal Disiplin 80 6 Pasif Normal Sangat Disiplin 80 7 Pasif Baik Kurang Disiplin 60 8 Pasif Baik Disiplin 80 9 Pasif Baik Sangat Disiplin 80 10 Sedang Tidak Baik Kurang Disiplin 60 11 Sedang Tidak Baik Disiplin 60 12 Sedang Tidak Baik Sangat Disiplin 80 13 Sedang Normal Kurang Disiplin 60 14 Sedang Normal Disiplin 80 15 Sedang Normal Sangat Disiplin 80 16 Sedang Baik Kurang Disiplin 60 17 Sedang Baik Disiplin 80 18 Sedang Baik Sangat Disiplin 100 19 Aktif Tidak Baik Kurang Disiplin 60 20 Aktif Tidak Baik Disiplin 80 21 Aktif Tidak Baik Sangat Disiplin 80 22 Aktif Normal Kurang Disiplin 60 23 Aktif Normal Disiplin 80 24 Aktif Normal Sangat Disiplin 100 25 Aktif Baik Kurang Disiplin 80 26 Aktif Baik Disiplin 100 27 Aktif Baik Sangat Disiplin 100

## 5. Penutup

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengumpulan dan analisis data serta proses pembuatan aplikasi, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Model  pengambilan  keputusan  penilaian  OJT  pada  penelitian  ini  dibuat  dengan  cara wawancara, studi literatur dan pembuatan aplikasi. Sedangkan tujuan dari model keputusan ini yaitu melakukan penilaian proses OJT untuk mengambil keputusan ke tingkat selanjutnya oleh pemegang kebijakan.
2. Dengan menggunakan metode fuzzy TS diperoleh 2 hasil rekomendasi bagi para peserta OJT, yaitu disarankan dan dipertimbangkan.

## 5.2 Saran
Penelitian di atas masih sangat sederhana karena aplikasi yang dibangun hanya menekankan pada proses penilaian terlebih dahulu. Sedangkan kenyamanan serta user friendly pada aplikasi untuk sementara masih diabaikan. Apabila akan dipergunakan dalam proses sesungguhnya maka sangat dianjurkan untuk memperbaiki interface pada aplikasi agar lebih nyaman digunakan.

## Daftar Pustaka
A.K.  Lohani,  N.K.  Goel,  K.K.S.  Bhatia.  2006.  Takagi–Sugeno  fuzzy  inference  system  for modeling stage– discharge relationship. Journal of Hydrology. 331. 146 – 160.
Chung-Hsing  Yeh,  Hepu  Deng.  1997.  An  Algorithm  for  Fuzzy  Multi-Criteria  Decisionmaking.
IEEE International Conference on Intelligent Processing Systems. Oktober 28-31.
http://id.wikipedia.org/wiki/Logika_fuzzy, diakses 20 Juni 2013
http://id.wikipedia.org/wiki/Sistem_pendukung_keputusan, diakses 22 Juni 2013
https://id.wikipedia.org/wiki/Visual_Basic, diakses 23 Juni 2013
http://socs.binus.ac.id/2012/03/02/pemodelan-dasar-sistem-fuzzy, diakses 24 Juni 2013
http://id.shvoong.com/business-management/management/2058328-job-training-ojt,  diakses  25
Juni 2013
http://eprints.undip.ac.id/1079/1/PriyoSidikSasongko.doc, diakses 25 Juni 2013
Kusumadewi.  Sri.  2003.  Artificial  Intelligence  (Teknik  dan  Aplikasinya).  Graha  Ilmu. Yogyakarta. Cetakan pertama
Kim Euntai, Le Heejin, Park Minkee, Park Mignon. 1998. A simply identified Sugeno-type fuzzy model via double clustering. Information Sciences an International Journal. 110 (1998) 25- 39
Suwandi,  Mohammad  Isa  Irawan,  Imam  Mukhlash.  Aplikasi  Sistem  Inferensi  Fuzzy  Metode Sugeno  dalam  Memperkirakan  Produksi  Air Mineral dalam  Kemasan. Prosiding  Seminar
Nasional Penelitian , Pendidikan dan Penerapan MIPA, Fakultas MIPA, Universitas Negeri Yogyakarta. 14 Mei 2011