## MODEL IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY UNTUK PENILAIAN KINERJA KARYAWAN IT SUPPORT
Sumanto 1 , Ade Christian 2 , Ahmad Yani 3 , Karlena Indriani 4 , Sumarna 5 , Hafis Nurdin 6 Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No.98 Senen, Jakarta Pusat e-mail: * 1 sumanto@bsi.ac.id , 2 ade.adc@nusamandiri.ac.id, 3 ahmad.amy@bsi.ac.id 4 Karlena@bsi.ac.id, 5 sumarna.smn@nusamandiri.ac.id, 6 hafis.nnr@nusamandiri.ac.id

## Abstract
Human  resources  are  the  most  valuable  asset  in  a  company.  Employee  performance  is  one  of  the company's benchmarks in assessing the productivity of these assets. Methods in measuring employee performance  can  be  done  in  various  forms,  one  of  which  is  using  the  fuzzy  logic  method.  Fuzzy Mamdani is a fuzzy inference method that provides rules that must be passed before carrying out the process of determining the final value. There are three main criteria that will be analyzed in this study, namely attendance, quality  of work  and communication. Each of these  criteria has a value  obtained from  the  average  value  of  several  elements.  The  final  result  after  going  through  the  employee  data analysis  process  is  the  average  weighted  value.  Conclusions  that  can  be  drawn  as  the  basis  for employee performance and the results can be seen from the order of values, starting from the highest to  the  lowest.  MATLAB  or  what  we  call  it  (Matrix  Laboratory)  is  a  program  for  analyzing  and computing numerical data, and MATLAB is also an advanced mathematical programming language, which  was  formed  on  the  premise  of  using  the  properties  and  forms  of  matrices.  Graphical  User Interface (GUI) is a visual media that makes users give  certain commands on the  computer without typing the command, but using the available images.
Keyword: Employee Performance, Fuzzy Logic, Fuzzy Mamdani, MATLAB

## PENDAHULUAN
Penilaian  kinerja  karyawan  mutlak  dilakukan  untuk  mengetahui  prestasi  yang  hendak dicapai setiap karyawan. Apakah prestasi yang dicapai setiap karyawan baik, cukup atau kurang. Penilaian  prestasi  penting  bagi  perusahaan  untuk  menetapkan  tindakan  kebijaksanaan selanjutnya.  Penilaian  kinerja  karyawan  dalam  suatu  perusahaan  biasanya  dilakukan  dalam periode satu tahun atau per-enam bulan. Dari sisi karyawan penilaian ini untuk memotivasi dan memberikan  kesempatan  mendapatkan  promosi  jabatan  ke  jenjang  yang  lebih  baik  atau peningkatan penghasilan. Dari sisi perusahaan penilaian ini untuk mengukur seberapa produktif karyawan yang ada dan juga bisa memaksimalkan kemampuan pekerja serta mengukur seberapa mampu pekerja menjalankan tugasnya (Akhirina & Sonny, 2017).
Penilaian kinerja adalah suatu proses penilaian prestasi kerja karyawan yang dilakukan pemimpin  perusahan  secara  sistematik  berdasarkan  pekerjaan  yang  ditugaskan  kepadanya. Penilaian  kinerja juga  harus  dilaksanakan  secara  adil,  yaitu  penilaian  harus  dilaksanakan  pada semua karyawan agar tercipta keadilan pada penilaian kinerja tersebut (Sitorus et al., 2018) Penelitian dilakukan  pada  kantor  pusat  perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang restauran cepat saji yaitu PT Fast Food Indonesia Tbk (FAST), khususnya di bagian IT Support. PT. FAST berdiri pada tanggal 18 Oktober 1979. Saat ini perusahaan sudah memiliki lebih dari 750  outlet  yang  tersebar  di  berbagai  kota  dan  propinsi.  Penulis  mengidentifikasi  beberapa masalah  yang  ada  di  antaranya:  metode input  penilaian  kinerja  karyawan  masih  menggunakan metode  klasik  dengan  cara  input  manual  melalui  Ms.Excel.  Belum  adanya  metode  penilaian yang  memudahkan  dan  mencerminkan  secara  langsung  kinerja  karyawan  dan  belum  adanya penilaian pembanding sebagai alternatif penilaian manual yang ada. Beberapa penelitian terkait penilaian  kinerja  karyawan  sudah  banyak  dilakukan,  dengan  kriteria  yang  berbeda-beda (Argarini Pratama & Fitriani, 2017; Mulyadi, 2019; Simanjuntak & Fauzi, 2017; Wantoro, 2018; Yulmaini, 2015), tetapi pada penilaian karyawan di PT.  FAST hanya dibutuhkan kriteria yang
diadopsi dari sistem penilaian manual, diantara kriteria tersebut adalah kehadiran, kualitas kerja dan  komunikasi  merupakan  3  kriteria  utama  yang  dibutuhkan  dalam  penialian  karyawan  pada PT. FAST. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengatasi permasalahan penilaian karyawan yang masih manual, agar tidak ada manipulasi dalam penilaian dan hasil dari penilaian cepat dan akurat  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan  oleh  perusahaan  dengan  cara  membuatkan sebuah aplikasi GUI untuk penilaian karyawan IT support.
Metode  Logika  Fuzzy  dipilih  untuk  melakukan  penilaian  dan  perankingan  prestasi kinerja  karyawan  tersebut,  diharapkan  bahwa  proses  penilaian  akan  lebih  tepat  karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang sudah ditentukan sehingga akan mendapatkan hasil yang lebih akurat untuk memilih karyawan terbaik setiap periodenya (Rolansa & Suheri, 2018). Dalam pengolahan data kinerja karyawan digunakan sebuah aplikasi yang cepat dan mudah di operasikan yaitu menggunakan matlab ( Matrix Laboratory ).

## METODE PENELITIAN
Langkah-langkah  penelitian  penyusunan  perhitungan  sistematis  menggunakan  metode fuzzy  dalam  kasus  penentuan  kinerja  karyawan  terbaik  pada  PT. FAST .Tahapan-tahapan  yang dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Studi Literatur
Pada  tahap  ini  dikumpulkan  bahan,  informasi,  keterangan  dan  teori  dalam  buku  serta rujukan dari artikel yang berhubungan dengan penentuan kinerja karyawan berdasarkan metode metode fuzzy Tsukamoto dan metode fuzzy Mamdani serta referensi lain yang dapat menunjang penelitian ini.
b. Analisis Kebutuhan
Analisis  kebutuhan  dilakukan  untuk  mengetahui  semua  permasalahan  serta  kebutuhan yang  diperlukan  dalam  pengembangan  aplikasi  sistem  pendukung.  Ada  tiga  kriteria  (variabel) yang  akan  di  analisis  dalam  penelitian  ini,  yaitu  kehadiran,  kualitas  kerja  dan  komunikasi. Masing-masing kriteria tersebut memiliki nilai yang diperoleh dari rata-rata nilai beberapa unsur. Hasil  akhir  setelah  melalui  proses  analisis  data  karyawan  adalah  rata-rata  nilai  terbobot. Variabel-variabel tersebut yang  akan  di  terapkan  dalam  logika  fuzzy  dengan  bantuan  software matlab.
Sumber: Hasil Penelitian, 2022 Gambar 1. FIS Editor Kinerja pada Matlab
c. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dikumpulkan  informasi,  keterangan  dari  narasumber  melalui  pihak perusahaan  mengenai  kriteria  penentuan  kinerja  karyawan  yang  dapat  digunakan  untuk menyelesaikan  penelitian  ini.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode non  probability sampling dengan  tehnik sampling jenuh. Sampling jenuh  adalah  tehnik  penentuan  sampel  bila semua  anggota  populasi  digunakan  sebagai  sampel.  Kelebihan  tehnik sampling jenuh  adalah mudah,  praktis,  murah dan  tidak  memerlukan  waktu  untuk  pengumpulan  data  sampel.  Sampel pada penelitian ini adalah semua karyawan divisi IT PT.  FAST sub divisi IT Support berjumlah
28 orang. Data sampel yang digunakan dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Rangkuman Nilai Variabel No Input Kehadiran Kualitas Kerja Komunikasi A B C 1 99.51 7 8 2 100.00 7 7 3 94.66 9 9.5 4 100.00 9 7 5 99.51 8 6 6 100.00 5 8 7 98.54 5 7 8 100.00 5 7 27 98.54 8 8 28 100.00 5 8 Sumber: PT  FAST, 2022

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah semua data di dapat dan di kumpulkan, proses selanjutnya adalah menentukan tahapan Fuzzy Inferensi System (FIS) sebagai berikut:
1. Dekomposisi Variabel
Pada tahap ini dilakukan dekomposisi variabel fungsi keanggotaan dan semesta pembicaraan (range nilai). Range Nilai (semesta pembicaraan) Variabel yang di gunakan yaitu:

## 2. Membentuk Himpunan Fuzzy
Tahap selanjutnya setelah dekomposisi variabel adalah membentuk himpunan fuzzy atau Membership Function Editor dan menentukan domain nilai dari variabel. Untuk fungsi keanggotaan himpunan kehadiran:
Tabel 2. Variabel Input Kehadiran Nama Variabel Nama Himpunan Fuzzy Domain Kurang [94 - 97] Kehadiran  Cukup [95 - 99] Baik [97 - 100] Fungsi  Nama Variabel Semesta Pembicaraan Kehadiran [94 - 100] Input Kualitas Kerja [5 - 10] Komunikasi [5 - 10] Outpu t Kinerja [0 - 10]

## Sumber: Hasil Penelitian, 2022
Gambar 2. Variabel Kehadiran di Matlab
Untuk fungsi keanggotaan himpunan kualitas kerja:
Tabel 3. Variabel Input Kualitas Kerja Nama Variabel  Nama Himpunan Fuzzy Domain Kualitas Kurang [5 – 7.5] Kerja Cukup [6 - 9] Baik [7.5 - 10]

## Sumber: Hasil Penelitian, 2022
Gambar 3. Variabel Kualitas Kerja di Matlab
Untuk fungsi keanggotaan himpunan komunikasi:
Tabel 4. Variabel Input Komunikasi Nama Variabel Nama Himpunan Fuzzy Domain Kurang [5 – 7.5] Komunikasi Cukup [6 - 9] Baik [7.5 - 10]
Sumber: Hasil Penelitian, 2022
Gambar 4. Variabel Komunikasi di Matlab
Untuk fungsi keanggotaan himpunan output kinerja:
Tabel 5. Variabel Output Kinerja Nama Variabel Nama Himpunan Fuzzy Domain Kurang [0 - 5] Kinerja Cukup [2 - 8] Baik [5 - 10]

## Sumber: Hasil Penelitian, 2022
Gambar 5. Variabel Output Kinerja di Matlab
3. Inference
Proses inference untuk 3 variabel input dan 1 variabel output menghasilkan 27 aturan ( rules ).
Tabel 6. Aturan ( Rules ) NO  KEHADIRAN KUALITAS KERJA KOMINIKASI KINERJA 1 IF  KURANG  AND  KURANG  AND  KURANG  THEN  KURANG 2 IF  KURANG  AND  KURANG  AND CUKUP THEN  KURANG 3 IF  KURANG  AND  KURANG  AND BAIK THEN  KURANG 4 IF  KURANG  AND CUKUP AND  KURANG  THEN  KURANG
5 IF  KURANG  AND CUKUP AND CUKUP THEN CUKUP 6 IF  KURANG  AND CUKUP AND BAIK THEN CUKUP 7 IF  KURANG  AND BAIK AND  KURANG  THEN  KURANG 8 IF  KURANG  AND BAIK AND CUKUP THEN CUKUP 9 IF  KURANG  AND BAIK AND BAIK THEN CUKUP 10 IF CUKUP AND  KURANG  AND  KURANG  THEN  KURANG 11 IF CUKUP AND  KURANG  AND CUKUP THEN CUKUP 12 IF CUKUP AND  KURANG  AND BAIK THEN CUKUP 13 IF CUKUP AND CUKUP AND  KURANG  THEN CUKUP 14 IF CUKUP AND

## CUKUP
AND CUKUP THEN CUKUP 15 IF CUKUP AND CUKUP AND BAIK THEN CUKUP 16 IF CUKUP AND BAIK AND  KURANG  THEN CUKUP 17 IF CUKUP AND BAIK AND CUKUP THEN CUKUP 18 IF CUKUP AND BAIK AND BAIK THEN BAIK 19 IF BAIK AND  KURANG  AND  KURANG  THEN  KURANG 20 IF BAIK AND  KURANG  AND CUKUP THEN CUKUP 21 IF BAIK AND  KURANG  AND BAIK THEN CUKUP 22 IF BAIK AND CUKUP AND  KURANG  THEN CUKUP 23 IF BAIK AND CUKUP AND CUKUP THEN CUKUP
24 IF BAIK AND CUKUP AND BAIK THEN BAIK 25 IF BAIK AND BAIK AND  KURANG  THEN CUKUP 26 IF BAIK AND BAIK AND CUKUP THEN BAIK 27 IF BAIK AND BAIK AND BAIK THEN

## BAIK
Rule ini di input dalam Matlab sesuai dengan yang sudah di tentukan sebelumnya.
Sumber: Hasil Penelitian, 2022
Gambar 6. Aturan ( Rules ) di Matlab
4. Defuzzyfikasi
Untuk mencari nilai rata-rata ( average ) dapat di gunakan rumus sebagai berikut:
Sehingga proses fuzzyfikasi untuk karyawan no urut 1 untuk nilai kehadiran 99.51, nilai kualitas kerja 7 dan nilai komunikasi 8 berikut adalah pembahasannya.
Untuk  nilai  kehadiran  =  99.51  dimana  nilai  tersebut  berada  dalam  µBaik.  Jadi penjelasannya adalah: µKehadiran Kurang [99.51] = 0
µKehadiran Cukup [99.51]
= 0
µKehadiran Baik [99.51] =  x – 97  =
99.51 – 97
= 0.837 100 - 97
3
Untuk nilai kualitas kerja = 7 dimana nilai tersebut berada dalam µKurang dan µCukup. Jadi penjelasannya adalah: µKualitas Kerja Kurang [7] =  7.5 – x   =  7.5 – 7    = 0.2 7.5 – 5       2.5
µKualitas Kerja Cukup [7] =   x – 6   =  7 – 6 = 0.667 7.5 – 6      1.5
µKualitas Kerja Baik [7] = 0
Untuk nilai komunikasi = 8 dimana nilai tersebut berada dalam µCukup dan µBaik. Jadi penjelasannya adalah:
µKomunikasi Kurang [8] = 0 µKomunikasi Cukup [8]
=   9 – x   =  9 - 8 = 0.667 9 – 7.5      1.5
µKomunikasi Baik [8] =   x – 7.5   =  8 – 7.5    = 0.2 10 – 7.5 2.5
Sehingga  nilai-nilai  tersebut  di  masukkan  ke  dalam  aturan  rule  dan  dihasilkan  output seperti berikut:
Tabel 7. Output Inference
[R20] IF Kehadiran Baik AND Kualitas Kerja Kurang AND Komunikasi Cukup THEN Kinerja Cukup.
αPredikat20 =  MIN (µKehadiran Baik [99.51] ∩ µKualitas Kerja Kurang [7] ∩ µKomunikasi Cukup [8]) αPredikat20 =  MIN (0.837 ∩ 0.2 ∩ 0.667) αPredikat20 =   0.2
Untuk mencari nilai tengahnya (z) dari [R20]: (8 - z) / (8 - 5) = 0.2 (8 - z) = (0.2 * 3) 8 - z = 0.6 z = 7.4
[R21] IF Kehadiran Baik AND Kualitas Kerja Cukup AND Komunikasi Cukup THEN Kinerja Cukup.
αPredikat21 =  MIN (µKehadiran Baik [99.51] ∩ µKualitas Kerja Kurang [7] ∩ µKomunikasi Baik [8] ) αPredikat21 =  MIN (0.837 ∩ 0.2 ∩ 0.2) αPredikat21 =   0.2
Untuk mencari nilai tengahnya (z) dari [R21] (8 - z) / (8 - 5) = 0.2 (8 - z) = (0.2 * 3) 8 - z = 0.6 z = 7.4
[R23] IF Kehadiran Baik AND Kualitas Kerja Cukup AND Komunikasi Cukup THEN Kinerja Cukup.
αPredikat23 =  MIN (µKehadiran Baik [99.51] ∩ µKualitas Kerja Kurang [7] ∩ µKomunikasi Baik [8] ) αPredikat23 =  MIN (0.837 ∩ 0.667 ∩ 0.667) αPredikat23 =   0.667
Untuk mencari nilai tengahnya (z) dari [R23]
(z – 2) / (5 – 2) = 0.667 z – 2 = (0.667 * 3) z – 2 = 2.001 z = 4.001
[R24]  IF  Kehadiran  Baik  AND  Kualitas  Kerja  Cukup  AND  Komunikasi  Baik  THEN Kinerja Baik.
αPredikat24 =  MIN (µKehadiran Baik [99.51] ∩  µKualitas Kerja Kurang [7] ∩ µKomunikasi Baik [8] ) αPredikat24 =  MIN (0.837 ∩ 0.667 ∩ 0.2) αPredikat24 =   0.2
Untuk mencari nilai tengahnya (z) dari [R24] (z – 5) / (10 – 5) = 0.2 z – 5 = (0.2 * 5) z – 5 = 1 z = 6
Sehingga output defuzzyfikasi-nya
Untuk melihat dalam software matlab, variabel kehadiran, kualitas kerja dan komunikasi di input berikut adalah hasilnya.
Sumber: Hasil Penelitian, 2022
Gambar 7. Proses Defuzzyfikasi di Matlab
Untuk surface di matlab berikut adalah tampilannya.
Gambar 8. Surface Kinerja di Matlab Sumber: Hasil Penelitian, 2022
Untuk  design  GUI  bisa  di  buat  sesuai  dengan  kebutuhan  perusahaan,  berikut  adalah gambar hasil design GUI dalam penelitian ini:
Sumber: Hasil Penelitian, 2022 Gambar 9. Design GUI Kinerja

## KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dan data yang sudah di olah dapat di ambil kesimpulan sebagai berikut: sistem penilaian karyawan saat ini masih dilakukan secara manual sehingga mengalami banyak kendala  seperti  yang  telah  dijelaskan  pada  pendahuluan,  dengan  sistem  penilaian  kinerja karyawan menggunakan logika fuzzy didapat hasil yang cepat dan akurat. Hasil dari penelitian ini  diperoleh  bahwa  karyawan  memiliki  kinerja  baik  terdapat  4  karyawan  dan  selebihnya memiliki  kinerja  cukup  dan  kurang.  Sehingga  dengan  adanya  penilaian  ini  perusahaan  dapat menjadikan  sebagai  acuan  dalam  evaluasi  kinerja  karyawan,  agar  karyawan  yang  memiliki kinerja  kurang  dapat  diperbaiki  menjadi  cukup  atau  baik.Dengan  adanya  perhitungan  logika fuzzy  melalui  bantuan  software  Matlab  dapat  dijadikan  pembanding  atau  alternatif  dari perhitungan  manual.  Untuk  penelitian  selanjutnya  diharapkan  untuk  ditambahkan  kriteria dalam penilaian kinerja karyawan agar semakin banyak kriteria karyawan semakin baik dalam penilaian evaluasi kinerja karyawan.

## SARAN
Untuk penelitian berikutnya bisa dilakukan penentuan kinerja karyawan menggunakan metode lainnya yang mungkin bisa lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
Akhirina, T. Y., & Sonny, M. (2017). Fuzzy Inference System (FIS) dengan Metode Tsukamoto dan Mamdani dalam Menentukan Kelayakan Kenaikan Gaji Karyawan. Jurnal Komtika ,
1 (2), 7–14. https://doi.org/10.31603/komtika.v1i2.1796
Argarini Pratama, E., & Fitriani, S. (2017). Penerapan Metode Fuzzy Inference System (Fis) Mamdani Dalam Penentuan Pemberian Reward Karyawan Bagian Produksi Pada Ikm Doctor Speed . 978–602.
Mulyadi, D. (2019). Komparasi Metode Logika Fuzzy Mamdani dan Metode Logika Fuzzy Sugeno Sebagai Pendukung Keputusan Seleksi Bertahap. Teknois : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Dan Sains , 6 (1), 1–16. https://doi.org/10.36350/jbs.v6i1.43
Rolansa, F., & Suheri, S. (2018). Aplikasi Penentuan Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Layanan Pendidikan Berbasis Fuzzy. Jurnal Pendidikan Informatika Dan Sains , 7 (2), 197. https://doi.org/10.31571/saintek.v7i2.1043
Simanjuntak, M., & Fauzi, A. (2017). Penerapan Fuzzy Mamdani pada Penilaian Kinerja Dosen (Studi Kasus STMIK Kaputama Binjai). Jurnal ISD , 2 (2), 2528–5114.
Sitorus, A. T., Hermizan, H. S., & Masalah, A. R. (2018). Analisa Penilaian Kinerja Karyawan Pt Suzuki Indomobil Motor Plant Cakung Menggunakan Metode Logika Fuzzy . 3 , 34–45.
Wantoro, A. (2018). Komparasi Perhitungan Pemilihan Mahasiswa Terbaik Menggunakan Metode Perhitungan Klasik Dengan Logika Fuzzy Mamdani & Sugeno. Jurnal Pendidikan Teknologi Dan Kejuruan , 15 (1), 42–50. https://doi.org/10.23887/jptk- undiksha.v15i1.13000
Yulmaini. (2015). Penggunaan Metode Fuzzy Inference System (Fis) Mamdani Dalam
Pemilihan Peminatan Mahasiswa Untuk Tugas Akhir . 15 (1).