## PENGUKURAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
Nurul Afni
Program Studi Manajemen Informatika Akademi Manajemen Informatika dan Komputer Bina Sarana Informatika Pontianak Jl. Abdurahman Saleh, No.18A nurul.nrf@bsi.ac.id
Abstract  The development of qualified human resources,  the  company  also  develops  shaded human  resources.  In  effect,  the  performance  of human  resources  must  be  noticed  in  order  to support and promote a company. Human resources which  have  high  competency  to  be  able  to  do  a good  job.  For  that  the  company  is  required  to continue to motivate and assess performance as an evaluation  of  the  performance  of  the  employees themselves.  The  authors  try  to  give  an  idea  to predict  employee  performance  using  Adaptive Neuro  Fuzzy  Inference  System  to  help  companies select  and  evaluate  the  performance  of  employees in  order  to  improve  the  quality  of  the  company  in terms  of  human  resources.  Results  of  testing  the method has an accuracy value of 65%. This ANFIS method  can  predict  employee  performance  as  one of the decision-making on employee performance.

## Intisari
 Berkembangnya  sumber  daya manusia  yang  berkualitas    maka  berkembang pula  perusahaan  yang  dinaungi  sumber  daya manusia  tersebut.  Pada  hakekatnya,  kinerja sumber  daya  manusia  memang  harus  di perhatikan  demi  menunjang  dan  memajukan sebuah perusahaan. Sumber daya manusia yang memiliki  kompetensi  yang  tinggi  akan  mampu melakukan  tugasnya  dengan  baik.  Untuk  itu perusahaan  dituntut  agar  terus  memberi motivasi  dan  melakukan  penilaian  kinerja sebagai bahan evaluasi terhadap kinerja karyawan itu sendiri. Penulis mencoba memberikan  ide  untuk  memprediksi  kinerja karyawan  menggunakan  metode Adaptive  Neuro
Fuzzy Inference System guna membantu perusahaan  menyeleksi  maupun  menilai  kinerja karyawan demi meningkatkan kualitas perusahaan dari segi sumber daya manusia. Hasil pengujian metode tersebut memiliki nilai akurasi sebesar  65%.  Dengan  demikian  metode  ANFIS dapat  memprediksi  kinerja  karyawan  sebagai salah  satu  pengambilan  keputusan  terhadap kinerja karyawan.
Kata  Kunci  : penilaian  kinerja  karyawan,  anfis, adaptive neuro fuzzy inference system.

## PENDAHULUAN
Dalam  penilaian  kinerja  karyawan  tidak hanya  diterapkan  pada  badan  pemerintahan, tetapi juga diterapkan oleh perusahaan- perusahaan  swasta  sesuai  dengan  kebijaksanaan dan  kriteria  masing-masing  perusahaan.  Setiap perusahaan  selalu  berhadapan  dengan  masalah kinerja  karyawannya.  Setiap  pimpinan  akan selalu  memberikan  motivasi  dan  berupaya  agar setiap kegiatan yang dilaksanakan mencapai hasil yang  maksimal  dan  dilakukan  secara  efektif  dan efisiensi.  Agar  tercapai  tingkat  efektifitas  dan efisiensi yang diinginkan, maka dalam perusahaan tersebut harus memiliki sistem kerja yang baik atau memiliki kinerja yang baik.
Menurut  Robbins  (2003:226),  kinerja adalah  “akumulasi  hasil  akhir  semua  proses  dan kegiatan  kerja  organisasi”.  Sedangkan  menurut Dessler  (2000:41)  “kinerja  merupakan  prestasi kerja,  yaitu  perbandingan  antara  hasil  kerja dengan  standar  yang  ditetapkan,  jadi  dengan demikian  kinerja  memfokuskan  pada  hasil kerjanya”. Untuk membuat keputusan berdasarkan  permasalahan  atau  kendala  yang dihadapi, maka memerlukan metode yang efektif untuk memprediksi kinerja karyawan. Sehubungan dengan hal itu, untuk menilai kinerja karyawan  yang  sudah  ada  berdasarkan  variabel yang  ada  didalamnya  sesuai  standar  perusahaan maka  penulis  menggunakan  metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System untuk menelitinya. Tujuan Penelitian ini adalah :
1.  Menggambarkan  penggunaan  ANFIS  sugeno dalam memprediksi penilaian kinerja karyawan.
2.  Untuk  menganalisa  dan  menguji  kompetensi menggunakan metode ANFIS terhadap kinerja sebagai  metode  yang  paling  tepat  untuk memprediksi penilaian kinerja.

## BAHAN DAN METODE

## A. Kinerja Karyawan
Kinerja karyawan menurut Tika (2006:121), bahwa  ada  empat  unsur-unsur  yang  terdapat dalam kinerja adalah hasil-hasil fungsi pekerjaan,
faktor-faktor yang berpengaruh terhadap prestasi karyawan, pencapaian tujuan organisasi, dan periode waktu tertentu. Menurut Mangkunegara  (2002:22),  kinerja  adalah  hasil kerja baik secara kualitas maupun kuantitas yang dicapai  oleh  seseorang  dalam  melaksanakan tugas  sesuai  tanggung  jawab  yang  diberikan. Menurut  Cash  dan  Fischer  (1987)  dalam  Thoyib (2005:10),  mengemukakan  bahwa  kinerja  sering disebut  dengan performance atau result yang diartikan  dengan  apa  yang  telah  dihasilkan  oleh individu karyawan.
Menurut  Sedarmayanti  (2007:268),  bahwa aspek penilaian kinerja karyawan yang umumnya perlu  dinilai yaitu: tanggung jawab, kemampuan, kejujuran,  kesetiaan,  kesanggupan,  ketaatan, kerjasama,  inisiatif,  dan  kualitas  kerja  dalam menjalankan  pekerjaannya.  Dengan  adanya penilaian kinerja karyawan, maka karyawan akan merasa  diawasi  dan  bertanggung  jawab  atas pekerjaannya. Karyawan yang mempunyai keterlibatan tinggi dalam bekerja tidak mempunyai keinginan untuk keluar dari perusahaan  dan  dalam  hal  ini  merupakan  modal dasar  untuk  mendorong  produktivitas  yang tinggi.

## B. Sistem  Pendukung  Keputusan  ( Decision Support System)
1. Decision Support System
Sistem  Pendukung  keputusan  atau Decision Support  system (DSS)  pertama  kali  pada  awal tahun  1970  Michael  S.  Scott  Morton  dengan istilah Management Decision System (Sprague,1982).  Morton  mendefisinikan  DSS sebagai  “Sistem  berbasis  komputer  interaktif yang membantu para pengambil keputusan untuk menggunakan  data  dan  berbagai  model  untuk memecahkan  masalah  yang  tidak  terstruktur”. Sistem  pendukung  keputusan  adalah  suatu sistem  berbasis  komputer  yang  menghasilkan berbagai  alternatif  keputusan  untuk  membantu manajemen dalam menangani berbagai permasalahan  yang  terstruktur  ataupun  tidak terstruktur dengan menggunakan data dan model (McLeod, 1998).
Menurut  Turban  (2005),  Sistem  Pendukung Keputusan/ Decision  Support  Systems  (DSS) adalah  sebuah  sistem  yang  dimaksudkan  untuk menjadi  alat  bantu  bagi  para  pengambil keputusan untuk memperluas kapabilitas mereka,  namun  tidak  untuk  menggantikan penilaian mereka. DSS ditujukan untuk keputusan-keputusan yang memerlukan penilaian  atau  pada  keputusan-keputusan  yang sama sekali tidak dapat didukung oleh algoritma.
2. Logika Fuzzy Logika Fuzzy adalah logika multivalued yang memungkinkan  untuk  mendefinisikan  nilai menengah  diantara  dua  logika  atau  evaluasi konvensional  yang  berbeda,  seperti  benar/salah, iya/tidak,  tinggi/rendah,  panas/dingin,  dll.  Oleh karena  itu  logika  ini  disebut  logika  samar. Sehingga dalam teori fuzzy sesuatu dapat bernilai salah  atau  benar  secara  bersamaan  atau  dengan istilah  lain,  logika fuzzy adalah  suatu  cara  untuk memetakan  suatu  ruang input ke  dalam  suatu ruang output ,  mempunyai  nilai continue . Fuzzy dinyatakan dalam derajat dari suatu keanggotaan dan  derajat  dari  kebenaran.  Oleh  sebab  itu sesuatu  dapat  dikatakan  sebagian  benar  dan sebagian salah pada waktu yang sama (Kusumadewi, 2004).
3. Adaptive Neuro Fuzzy Inference System
ANFIS  dikembangkan  oleh  J.S.R  Jang  pada tahun  1992.  Menurut  Jang  ANFIS  adalah arsitektur  yang  secara  fungsional  sama  dengan fuzzy rule base model Sugeno orde satu. “ Adaptive Neuro  -  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS) merupakan  salah  satu  skema  yang  paling  sukses yang menggabungkan manfaat dari dua paradigma  tersebut  kuat  ke  dalam  kapsul tunggal” (Jang, 1993).
Adaptive  neuro  fuzzy  inference  systems (ANFIS) adalah arsitektur yang secara fungsional sama  dengan fuzzy model  sugeno.  Arsitektur ANFIS  juga  sama  dengan  jaringan  syaraf  tiruan dengan  fungsi  radial  dengan  sedikit  batasan tertentu.  Bisa  dikatakan  ANFIS  adalah  suatu metode yang mana dalam melakukan penyetelan aturan-aturan digunakan algoritma pembelajaran terhadap sekumpulan data. ANFIS juga memungkinkan aturan-aturan untuk beradaptasi. (Kusumadewi 2002:207).
Menurut  Suwarman  dan  Permadhi  (2010), ANFIS  berkembang  memperkenalkan  konsep variabel linguistik .  Variabel linguistik adalah suatu variabel yang nilainya merupakan kata atau kalimat  dan  bukan  bilangan.  Pada implementasi berikutnya, variabel linguistik ini dikombinasikan dengan  aturan IF-Then ,  sehingga  konsep  ini merupakan awal dari teori fuzzy .
Menurut  Zhu  (2000)  dan  Shapiro  (2002), menyatakan  bahwa  ANFIS  merupakan  metode pemodelan  terbaik  untuk  menganalisis  data numerik , karena dalam proses training didasarkan  minimalisasi  nilai  kesalahan  atau Root Mean Square Error (RMSE) dari output nya.
Sistem inferensi  fuzzy yang  digunakan adalah  sistem inferensi  fuzzy model Tagaki- Sugeno-Kang (TSK) orde satu dengan pertimbangan  kesederhanaan  dan  kemudahan komputasi.  Sebuah  ANFIS  bekerja  dengan
menerapkan  aturan  pembelajaran neural untuk mengidentifikasi  dan tune parameter  dan struktur dari Fuzzy Inference System (FIS).
Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  ANFIS adalah  metode  yang  tepat  untuk  menerapkan penunjang keputusan yang didasarkan pada nilai kesalahan terkecil dari output yang dihasilkan.
4.   Kerangka Pemikiran
Kerangka  pemikiran  dari  penelitian  ini diawali  dengan  permasalahan  yang  ada  pada perusahaan  agar  dapat  memecahkan  masalah sekaligus menjawab permasalahan yang ada, lalu dianalisa  pendekatan  yang  ada  menggunakan metode  ANFIS  sebagai  sistem  pendukung keputusan. Berikut konsep yang akan digambarkan sebagai berikut:
Pelaksanaan Perusahaan di Bidang Jasa Hasil Pengambilan Keputusan Alternatif dan untuk menentukan akurasi dari penilaian kinerja karyawan berdasarkan metode pengukuran Pendekatan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Pengembangan Decision Support System Pengukuran Adaptive Neuro Fuzzy Inference System dengan menganalisa kriteria pada variabel MASALAH Penilaian berdasarkan subyektif kemudian mencari kriteria rata-rata secara manual, hal ini kurang efektif dan efisien, dan masih dipertanyakan keakuratannya.
Kondisi Saat ini Penilaian kinerja karyawan berdasarkan kompetensi secara subyektif yang kemudian dihitung rata-rata nya untuk mendapatkan hasil akhir
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 1. Kerangka Konsep Pemikiran
C. Metode Penelitian Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui penilaian
kinerja
karyawan
dengan menggunakan  metode Adaptive  Neuro  Fuzzy Inference  System (ANFIS),  Data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  berdasarkan  data  primer yang  diperoleh  langsung  dari  perusahaan  yang bergerak  dibidang  jasa  sumber  daya  manusia  di jakarta.
1. Pembelajaran Model dan Inferensi Model Adapun pembelajaran model dan inferensi model pada ANFIS adalah:
a.  Data  yang  diperoleh  adalah  sekumpulan pasangan input-output ,  berdasarkan  data tersebut  maka  sistem  ANFIS  yang  dibangun akan  menghasilkan  suatu  model  yang karakteristiknya mendekati sifat-sifat sistem.
b.  Model  yang  akan  dibangun  akan  memiliki beberapa membership-function (MF)  serta rule .
c.  Berdasarkan  pasangan  data input-output yang  dimasukkan  kedalam  sistem  ANFIS, maka  akan  dihasilkan  sebuah  FIS  ( Fuzzy Inference System ).
d.   ANFIS  akan  melakukan  proses  pembelajaran terhadap  data  yang  ada,  guna  memperoleh
model  yang  paling  mendekati,  berdasarkan data  yang  dimasukkan  ke  dalam  sistem
ANFIS.
e.  Proses penyesuaian MF ( membership function )  dilakukan  dengan  menggunakan algoritma hybrid dan backpropagation .
2. Validasi Model
Setelah  ANFIS  menghasilkan  sebuah  model, maka  model  tersebut  harus  diuji  validasinya terhadap  kriteria  model  yang  dikehendaki. Tujuan  dari  proses  ini  adalah  untuk  melihat seberapa  jauh  keberhasilan  ANFIS  melakukan pemodelan  sistem.  ANFIS  melakukan  validasi model  ini  dengan  cara  membandingkan output dari data yang telah dilakukan proses pembelajaran,  dengan  kumpulan  data  lain  yang tidak  dilakukan  proses  pembelajaran,  selain  itu ketiga  kumpulan  data  tersebut  saling  bebas  satu sama  lain , sehingga  perbandingan  tadi  akan menghasilkan “error” yang  dapat  dijadikan ukuran  tingkat  keberhasilan  model  ini.  Semakin kecil  tingkat error, maka  semakin  baik  model tersebut.
3. Langkah-Langkah Penelitian Sebelum melakukan langkah-langkah penelitian, terlebih dahulu peneliti mengelompokkan variabel pendiagnosa
permasalahan  yang  akan  dibangun,  yang  terdiri dari tujuh variabel.
Masing-masing variabel
mempunyai parameter.  Pengukuran  untuk  masing-masing parameter tersebut adalah: Tabel 1. Tabel Variabel FUNGSI NAMA VARIABEL Input Terbuka dan Konstruktif Tanggung Jawab Kerja Sama Ide Kreatif Kemauan Belajar Tekanan Kerja Disiplin Kerja Output Nilai
Tabel 2.  Tabel Pengukuran Parameter Langkah-langkah penelitian
untuk perancangan  sistem fuzzy yang  dibahas  dalam menentukan  variabel  yang  digunakan  untuk melakukan  diagnosa  permasalahan.  Variabel penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini berdasarkan dari form penilaian kinerja karyawan tersebut.
4. Metode Pemilihan Sample Proses  pemilihan sampel dilakukan  dengan cara  pengamatan  secara  langsung.  Pemilihan sampel berdasarkan  jangka  waktu  penilaian 2012,2013  dan  2014. Sampel pada  penelitian  ini adalah  karyawan  perusahaan  bidang  jasa  yang berjumlah  kurang  lebih  162  karyawan.  Pada Training-Data mengunakan 52 data, Testing - Data menggunakan 80 data dan
New-Data
menggunakan 30 data.
Nama Variabel Nama Himpunan Fuzzy Skor Terbuka dan Konstruktif Baik Sekali 3 Baik 2 Cukup 1 Tanggung Jawab Baik Sekali 3 Baik 2 Cukup 1 Kerja Sama Baik Sekali 3 Baik 2 Cukup 1 Ide Kreatif Baik Sekali 3 Baik 2 Cukup 1 Kemauan Belajar Baik Sekali 3 Baik 2 Cukup 1 Tekanan kerja Baik Sekali 3 Baik 2 Cukup 1 Disiplin Kerja Baik Sekali 3 Baik 2 Cukup 1 Nilai Kinerja Baik Sekali 3 Kinerja Baik 2 Kinerja Cukup 1
Menurut Sugiyono (2006:57), Sampel adalah  "Sebagian  dari  jumlah  dan  karakteristik yang  dimiliki  oleh  populasi".  Sampel  haruslah sumber  data  yang  dapat  mewakili  seluruh populasi.  Menurut  Arikunto  (2002:120),  Untuk sekedar ancer-ancer ,maka apabila subjek kurang dari  100,  maka  lebih  baik  diambil  dari  semua, sehingga  penelitiannya  merupakan  penelitian populasi.  Selanjutnya  jika  subjek  besar,  dapat diambil  antara  10%  -  15%  atau  20  –  25%  atau lebih.
5. Metode Pengumpulan Data Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan pada  penelitian  demi  mendukung  penilaian kinerja karyawan adalah:
a. Data Primer yaitu  data  yang  dikumpulkan  pertama  kali, dan  untuk  melihat  apa  yang  sesungguhnya terjadi.  Data  ini  diperoleh  langsung  dari sumbernya  yaitu    berasal  dari  perusahaan bidang jasa.
b.   Data Sekunder adalah  data  yang  telah  dikumpulkan  dan dianalisis  oleh  orang  lain  baik  yang  telah dipublikasikan maupun yang belum dipublikasikan,  misalnya  dari  dokumentasi, literatur, buku, jurnal, dan informasi lainnya yang  ada  hubungannya  dengan  masalah yang diteliti.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A.   Pengelompokan  Data Data  penelitian  dibagi  dalam  tiga  kelompok yaitu  dari  162  data  pegawai.  Data  yang dikumpulkan terdiri dari nama dan nilai variabel kinerja karyawan yang terdiri dari:
1.  52  data  pertama  digunakan  sebagai Training- Data (Data Pembelajaran)
2.  80  data kedua digunakan sebagai Testing Data
(Data Penguji Validitas )
3.    30  data  ketiga  digunakan  sebagai New-Data (Data Penerapan Model)
Data  itu  kemudian  dibagi  pada  pelatihan ( training )  disimpan  dengan  nama Training7.dat , data  pengujian  ( testing )  disimpan  dengan  nama Testing7.dat dan  data  penerapan  model/demo ( new ) disimpan dengan nama DataNew7.dat .
B.    Penerapan Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference System (ANFIS) Penerapan Matlab untuk pemrosesan ANFIS terintegrasi  dengan fuzzy  logic  toolbox .  Tahapan proses simulasi pada matlab adalah:
1. Tahap Load Data
Pada tahap ini data training yang dibutuhkan  untuk  mengolah  data,  disimpan didalam file dengan  ekstensi  dat.  Tahap  ini merupakan  tahap  untuk  mengolah  data  dan  me- load data baik data training maupun data testing yang disimpan dalam file dengan ekstensi dat .
a. Tahap Load Data Training
Pada  gambar  3.1.  terdapat  kolom load data dari  dalam file yang  tersimpan  didalam komputer, pilih option training lalu pilih file data ( training ) yaitu Training7.dat (sebanyak 52 data).
Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Gambar 2. Data Training
Pada  gambar  2  diperlihatkan  bentuk  data pelatihan yang telah di load kedalam ANFIS Editor GUI . Setelah data (training) yang sudah diunggah dan  disimbolkan  dalam  bentuk  lingkaran  kecil berlubang.
b. Tahap Load Data Testing
Setelah  mengunggah  data  ( training) , selanjutnya  menggungah  data  pengujian (testing) .  Pada  gambar  4.2.  terdapat  kolom load  data  dari  dalam file yang  tersimpan didalam  komputer,  pilih option testing lalu
pilih file data  pembelajaran (testing) yaitu Testing7.dat (sebanyak 80 data).
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 3. Data testing (Testing-Data)
Pada  gambar  3  menunjukkan  bentuk  data pengujian  ( testing )  yang  telah  diunggah  ke dalam  ANFIS  Editor  GUI.  Data  pengujian ( testing )  disimbolkan  dalam  bentuk  bintik kecil padat.
a. Tahap Generate FIS
Pada  tahap  ini  dilakukan  jika load  data sudah  dikerjakan  dan  isi  jumlah Membership Function sesuai  dengan  parameter.  Fungsi keanggotaan  dalam  kasus  ini  dinyatakan dengan [3  3  3  3  3  3  3] sesuai variabel dari data input penilaian pegawai terhadap kinerja yang terdiri dari tujuh variabel yaitu Terbuka terhadap  kritik/masukan  yang  konstruktif, Bertanggung    jawab  terhadap  pekerjaan  dan lingkungan  sekitar,  Memiliki  kepedulian  dan bisa  bekerja  sama  terhadap  lingkungan  kerja baik atasan maupun rekan sekerja, Memberikan  ide  atau  saran  dan  solusi  yang kreatif/konstruktif, Memiliki kemauan belajar yang  kuat,  Memiliki  daya  tahan  terhadap stress (tekanan) kerja, dan Disiplin kerja.
Dari  tujuh  variabel  tersebut  masing- masing  memiliki  tiga  parameter  penilaian yaitu  cukup,  baik,  baiksekali.  Pada  penelitian ini  akan  digunakan  dua  tipe  yaitu  segitiga ( trimf ), dan  trapesium ( trapmf ). Di mana dari masing-masing  fungsi  keanggotaan  tersebut akan  dibandingkan  masing-masing  tingkat keakurasianya.  Dari  ketiga  tipe  keanggotaan tersebut  akan  diukur  perbandingan  tingkat keakurasian  hasil  pengujian  seperti  terlihat pada gambar 3.3
Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Gambar 4.  Tipe Fungsi Keanggotaan
Dibawah ini adalah  tahap menentukan jenis keanggotaan,  dilakukan  setelah  tahap load data yaitu generate FI S yaitu  menu  dimana  dapat memilih membership function. MFs  dan type  input dan output membership function constant dan linier . Pada proses di bawah ini menggunakan MF Type constant.

## Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Gambar 5. Generate FIS Membership Function
(MF) constant
2. Tahap Train FIS (Tahap Pembelajaran FIS)
Tahap  ini  dilakukan  untuk  melihat  tingkat error pada ANFIS, yaitu: a. Tahap Training FIS hybrid trimf
Berdasarkan  FIS  yang  akan  dibangun  maka dilakukan  proses Training dengan epoch = 300. Simulasi Algoritma Hybrid dengan fungsi “ trimf ” , dengan jumlah MF [3 3 3 3 3
3 3], fungsi MF output adalah tipe “ constant ”.
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 6. training trimf dengan algoritma hybrid
Pada  gambar  6  menunjukkan  terjadinya proses  pembelajaran  untuk  simulasi  metode hybrid dengan  fungsi  keanggotaan  “ trimmf ”.
Nilai  Kesalahan  Kwadrat  rata-rata  RMSE  = 2,0894e-006 .
b. Tahap Training FIS hybrid trapmf
Berdasarkan  FIS  yang  akan  dibangun  maka dilakukan  proses Training dengan epoch = 300. Simulasi Algoritma Hybrid dengan fungsi
“ trapmf ”  ,  dengan  jumlah  MF  [3  3  3  3  3  3  3], fungsi MF output adalah tipe “ constant ”.
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 7. training trapmf dengan algoritma hybrid
Pada  gambar  7  menunjukkan  terjadinya proses  pembelajaran  untuk  simulasi  metode hybrid dengan  fungsi  keanggotaan  “ trapmf” .
Nilai  kesalahan  kwadrat  rata-rata  RMSE  = 2.0894e-006 .
c. Tahap Training FIS backpropagation trimf Berdasarkan  FIS  yang  akan  dibangun  maka dilakukan  proses Training dengan epoch = 300.  Simulasi  Algoritma backpropagation dengan fungsi “ trimf ” , dengan jumlah MF [3 3 3  3  3  3  3],  fungsi  MF output adalah  tipe “ constant”.
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 8. training trimf dengan algoritma backpropagation
Pada  gambar  8  menunjukkan  terjadinya proses  pembelajaran  untuk  simulasi  metode backpropagation dengan  fungsi  keanggotaan “ trimf” .  Nilai  kesalahan  kwadrat  rata-rata RMSE = 1.3839 d. Tahap Training FIS backpropagation trapmf
Berdasarkan  FIS  yang  akan  dibangun  maka dilakukan  proses Training dengan epoch = 300.  Simulasi  Algoritma backpropagation dengan fungsi “ trapmf ” , dengan jumlah MF [3 3  3  3  3  3  3],  fungsi  MF output adalah  tipe
“ constant
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 9. training trapmf dengan algoritma backpropagation
Pada  gambar  9  menunjukkan  terjadinya proses  pembelajaran  untuk  simulasi  metode backpropagation dengan  fungsi  keanggotaan “ trimf” .  Nilai  kesalahan  kwadrat  rata-rata RMSE = 1.3839
3. Tahap Testing FIS (Tahap Validasi FIS) Langkah  selanjutnya  memvalidasi  data  FIS, yaitu:
a. Tahap Testing FIS Hybrid trimf
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 10. testing trimf dengan algoritma hybrid
Pada  gambar  10  menunjukkan  terjadinya proses  pembelajaran  untuk  simulasi  metode hybrid dengan fungsi keanggotaan “ trimf ”. Dan setelah  diuji  validasi testing data  dengan epoch 300 dihasilkan nilai kesalahan kwadrat rata-rata RMSE = 1.6703e-006
b. Tahap Testing FIS Hybrid trapmf
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 11. testing trapmf dengan algoritma hybrid
Pada  gambar  11  menunjukkan  terjadinya proses  pembelajaran  untuk  simulasi  metode hybrid dengan  fungsi  keanggotaan  “ trapmf ”. Dan  setelah  diuji  validasi testing data  dengan epoch 300 dihasilkan nilai kesalahan kwadrat rata-rata RMSE = 1.6703e-006
c. Tahap Testing FIS Backpropagation trimf
Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Gambar 12. testing trimf dengan algoritma backpropagation
Pada  gambar  12  menunjukkan  terjadinya proses  pembelajaran  untuk  simulasi  metode backpropagation dengan  fungsi  keanggotaan “ trimf ”.  Dan  setelah  diuji  validasi testing data dengan  epoch  300  dihasilkan  nilai  kesalahan kwadrat rata-rata RMSE = 1.323
d. Tahap Testing FIS Backpropagation trapmf
Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Gambar 13. testing trapmf dengan algoritma backpropagation
Pada  gambar  13  menunjukkan  terjadinya proses  pembelajaran  untuk  simulasi  metode backpropagation dengan  fungsi  keanggotaan “ trapmf ”.  Dan  setelah  diuji  validasi testing data  dengan epoch 300  dihasilkan  nilai kesalahan kwadrat rata-rata RMSE = 1.323 C. Hasil Pengujian Simulasi ANFIS Berdasarkan simulasi ANFIS yang dilakukan,  maka  didapatkan  hasil  simulasi berdasarkan  metode  yang  digunakan,  yaitu metode Hybrid dan Backpropagation ,  dan  juga berdasarkan  kategori  variabel  dari  tipe  MF (Membership Function). Dlihat dari tabel 3.
Tabel 3. Perbandingan RMSE Data Training dengan Data Testing
RMSE ( Root Mean Square Error ) Membership Function Data Training Data Testing Hybrid Backpropagation Hybrid Backpropagation trimf 2,0894e-006 1,3839 1,6703e-006 1,323 trapmf 2,0894e-006 1,3839 1,6703e-006 1,323 Sumber : Hasil Penelitian (2015) Pada tabel 3
menunjukkan perbandingan RMSE untuk kedua metode yaitu Hybrid dan Backpropagation pada  proses pembelajaran  ( training )  dan  proses  validasi ( testing ).  RMSE  terendah  pada  proses training yaitu 2,0894e-006 dengan fungsi keanggotaan trimf dan trapmf dengan metode hybrid . RMSE terendah  pada  proses  validasi  yaitu 1,6703e- 006 dengan  fungsi  keanggotaan trimf dan trapmf dan metode hybrid .
Tabel 4. Membership Function trimf dan trapmf
RMSE ( Root Mean Square Error ) Membership Function Data Training & Testing Hybrid Trimf 2,0894e-006 Trapmf 1,6703e-006
Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Pada  tabel  4  menunjukkan  bahwa metode hybrid lebih  baik  dengan  membership function trimf dan trapmf .  Kemudian  penulis memilih  model  testing  sebagai  alat  coba metode  pengambilan  keputusan  penilaian kinerja karyawan.
Berikut adalah anfis model struktur testing
Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Gambar 14. Model Structure ( Testing )
Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Gambar 15. FIS Editor Validasi ( Testing )
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 15. Membership Function Editor Validasi ( Testing ) Terbuka dan Konstruktif
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 16. Rule Viewer Validasi ( Testing )
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 17. Logika rule Validasi ( Testing )
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 18. Surface Viewer Validasi ( Testing )
Berikut perbedaan hasil diagnosa penilaian  kinerja  karyawan  melalui  logika fuzzy  fuzzy Sugeno dengan  perhitungan konvensial, untuk data 6 sampai 30 terdapat di lampiran,sebagai berikut:
Tabel 5. Tabel Akurasi Perhitungan Konvensial dengan Fuzzy Sugeno
Berdasarkan sampel yang  ada  di  atas  berjumlah 30  yang  terdapat  di  lampiran  untuk  menghitung keakurasian  yang  berfungsi  untuk  menyatakan seberapa  dekat  nilai  hasil  pengukuran  dengan nilai  sebenarnya  antara  perhitungan  konvensial dengan fuzzy sebagai berikut:
Keakurasian = (∑ Perhitungan Konvensial/30) –  (∑Perhitungan Fuzzy ANFIS/30) * 100 % = (59,57/30) – (39,97/30) * 100% = (1,98 –1,33) * 100% = 65 % Dari  hasil  perhitungan  akurasi  di  atas perhitungan  penilaian  kinerja  karyawan  dengan ANFIS sebesar 65%
Graphical User Interface (GUI)
Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Gambar 19. GUI Penilaian Kinerja Karyawan
Pada  gambar  3.19.  menunjukkan  program GUI penilaian kinerja karyawan dimana program tersebut  akan  menampilkan output berupa keterangan bagaimana hasil  nilai  kinerja karyawan  tersebut.  Penilaian  kinerja  karyawan ditentukan  oleh  7  kriteria input an  yang berdasarkan  kriteria  dan  bobot  dari  pihak perusahaan.  Program GUI ini  dibangun  dengan menggunakan tool MATLAB dengan  fungsi logika
AND.
No
Nama TABEL NILAI
De fu zi fi k as i ANFI S De fu zi fi k as i ANFI S
Konve n si o n al Konve n si o n al
TB KS TJ IK DK TK KB
1 Zam Zami 2 3 2 3 2 3 2 2 Baik Sekali 2,43 Baik Sekali 2 Dony 3 3 3 3 3 3 3 3 Baik Sekali 3 Baik Sekali 3 Puspawati 2 3 2 3 2 2 3 2 Baik Sekali 2,43 Baik Sekali 4 Esti Saraswati 2 1 1 1 1 1 2 0,99 Cukup 1,29 Baik 30 Atifah Chusnul 2 2 2 3 2 2 3 2 Baik Sekali 2,29 Baik Sekali TOTAL 39,97 59,5 TOTAL 0,65 %

## KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  dilakukan dengan  menggunakan  metode Adaptive  neuro fuzzy  inference  systems (ANFIS)  dari  sugeno dalam  memprediksi  penilaian  kinerja  karyawan. metode  ini  kemudian  dilakukan  dari  tahap pertama  sampai  dengan  pengujian  berdasarkan variabel  dan  bobot  yang  sudah  ditentukan  oleh pihak perusahaan.
Memprediksi kinerja
karyawan menggunakan  metode Adaptive  Neuro  Fuzzy Inference  System untuk  mengetahui  sistem keputusan mana yang lebih baik. Hasil pengujian metode  tersebut  memiliki  nilai  akurasi  ANFIS sebesar  65%.  Dengan  demikian  metode  ANFIS dapat memprediksi kinerja karyawan.

## REFERENSI
Dessler,  G.  (2000)  .  Manajemen  Personalia.  Edisi
3. Terjemahan Agus Dharma.
Jakarta: Erlangga.
Jayanti,  Sherly  dan  Hartati,Sri.  (2012)  .  Sistem Pendukung  Keputusan  Seleksi  Anggota
Paduan  Suara  Dewasa  Menggunakan
Metode  Fuzzy  Mamdani .  IJCCS,  Vol.  6  No  . ISSN : 1978-1520.
Kusumadewi,  Sri  dan  Purnomo,  Hari.  (2004)  . Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk  pendukung keputusan,  Yogyakarta,  Penerbit  Graha Ilmu.
Kusumadewi, S. (2002) . Analisis & Desain Sistem Fuzzy  Menggunakan Tool  Box MathLab.
Graha Ilmu, Yogyakarta.
Mangkunegara.  (2002)  .  Manajemen  Sumber
Daya Manusia Perusahaan.Penerbit:
Remaja Rosda Karya. Bandung. Robbins, S. (2003) . Perilaku Organisasi, Jakarta: PT Indeks Kelompok Gramedia. Sedarmayanti. (2007) . Manajemen Sumber Daya Manusia, Bandung , PT. Refika Aditama. Shapiro,  A.F.  (2002)  . From  Neural  Networks, Fuzzy  Logic,  and  Genetic  Algorithms  to
ANFIS and Beyond.
Sugiyono.  (2006)  .  Metode  Penelitian  Kuantitatif dan Kualitatif R&D. Bandung: Alfabeta.
Suwarman,  R.  Dan  Permadhi,  Y.F  .  (2010)  .
Aplikasi Metode ANFIS untuk memprediksi
Curah Hujan di Pulau Jawa Bagian Barat.
Thoyib Armanu. (2005) . Hubungan Kepemimpinan,  Budaya,  Strategi  dan Kinerja: Pendekatan Konsep, Jurnal
Fakultas  Ekonomi  Universitas Brawijaya Malang.
Turban,E., Aronson,J.E., dan LiangTing,P. (2005) .
Decision  Support  Sistems  and  Intelligent Sistems .  Edisi  7,  Jilid  1,  Versi  Bahasa Inonesia, Andi Offset, Jogya
Tika  H.  Moh.  Pabundu.  (2006)  .  Budaya
Organisasi dan Peningkatan Kinerja
Perusahaan,  Cetakan Pertama,  PT.  Bhumi
Aksara, Jakarta.
Zhu,  Y  .  (2000)  .  ANFIS  : Adaptive  Neuro  Fuzzy Inference System

## BIODATA PENULIS
Nurul  Afni,  M.Kom ,  Lahir di  Bekasi  pada  tanggal  24
April 1898. Dosen pengajar pada AMIK “BSI PONTIANAK”. Saya menyelesaikan  pendidikan Diploma  D3  di  Bina  Sarana Informatika
dan melanjutkan  kuliah  Sarjana S1  Program  Studi  Sistem  Informasi  di  STMIK Nusa  Mandiri,  hingga  saat  ini  pendidikan terakhir  yang  saya  selesaikan  adalah  jenjang Master  Komputer  S2  jurusan  ilmu  komputer di STMIK Nusa Mandiri.