## Segmentasi Aksara Pada Tulisan Aksara Jawa Menggunakan Adaptive Threshold
Teguh Arifianto
Sistem Pendukung Keputusan Kelulusan Nilai SK-Emas STMIK Yadika Menggunakan Metode Logika Fuzzy Yusron Rijal, S.Si, MT., Abdulloh

## Optimasi Pemodelan Porositas Tanah Menggunakan
Algoritma Genetika
Beny Yulkurniawan Victorio Nasution, Mochamad Hariadi, Eko Mulyanto Yuniarno, Anang Kukuh Adisusilo

## Penentuan Jumlah Produksi Sarung Tenun Tradisional dengan Metode Fuzzy Tsukamoto
Kemal Farouq Mauladi
Sistem Pendukung Keputusan Penetapan Tunjangan Prestasi dengan Menggunakan Metode Fuzzy- Tsukamoto (Studi Kasus di PT.Boxtime Indonesia)
Yusron Rijal, Yus Amalia

## Optimasi Hasil Panen Udang Vanamei di Tambak
Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani Setyorini, Ratnawati

## PENGANTAR REDAKSI
STIKI Informatika Jurnal (SMATIKA Jurnal) merupakan jurnal yang diterbitkan  oleh  Lembaga  Penelitian  &  Pengabdian  kepada  Masyarakat (LPPM), Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang.
Pada edisi ini, SMATIKA Jurnal menyajikan 6 ( enam) naskah dalam bidang sistem informasi, jaringan, pemrograman web, perangkat bergerak dan sebagainya. Redaksi mengucapkan terima kasih dan selamat kepada Pemakalah  yang  diterima  dan  diterbitkan  dalam  edisi  ini,  karena  telah memberikan kontribusi penting pada pengembangan ilmu dan teknologi.
Pada kesempatan ini, redaksi kembali mengundang dan memberi kesempatan  kepada  para  Peneliti  di  bidang  Teknologi  Informasi  untuk mempublikasikan  hasil-hasil  penelitiannya  melalui  jurnal  ini.    Bagi  para pembaca  yang  berminat,  Redaksi  memberi  kesempatan  untuk berlangganan.
Akhirnya Redaksi berharap semoga artikel-artikel dalam jurnal ini bermanfaat  bagi  para  pembaca  khususnya  dan  bagi  perkembangan  ilmu dan teknologi di bidang Teknologi Informasi pada umumnya.

## Pelindung
Yayasan Perguruan Tinggi Teknik Nusantara
Penasehat Ketua STIKI
Pembina Pembantu Ketua Bidang Akademik STIKI

## Mitra Bestari
Prof. Dr. Ir. Kuswara Setiawan, MT (UPH Surabaya) Dr. Ing. Setyawan P. Sakti, M.Eng (Universitas Brawijaya)
Ketua Redaksi Subari, S,Kom, M.Kom
Section Editor Jozua F. Palandi, S.Kom, M.Kom Nira Radita, S.Pd., M.Pd
Layout Editor Saiful Yahya, S.Sn, MT.
Tata Usaha/Administrasi Muh. Bima Indra Kusuma

## SEKRETARIAT
Lembaga Penelitian & Pengabdian kepada Masyarakat Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang

## SMATIKA Jurnal
Jl. Raya Tidar 100 Malang 65146 Tel. +62-341 560823 Fax. +62-341 562525 Website: jurnal.stiki.ac.id E-mail: jurnal@stiki.ac.id, lppm@stiki.ac.id

## DAFTAR ISI
Segmentasi Aksara Pada Tulisan Aksara Jawa Menggunakan Adaptive Threshold ...........................................................................................
01 - 05 Teguh Arifianto Sistem Pendukung Keputusan Kelulusan Nilai SK-Emas STMIK Yadika Menggunakan Metode Logika Fuzzy .................................................... 06 - 14 Yusron Rijal, S.Si, MT., Abdulloh
Optimasi Pemodelan Porositas Tanah Menggunakan Algoritma Genetika
........................................................................................................... 15 - 20 Beny Yulkurniawan Victorio Nasution, Mochamad Hariadi, Eko Mulyanto Yuniarno, Anang Kukuh Adisusilo
Penentuan Jumlah Produksi Sarung Tenun Tradisional dengan Metode
Fuzzy Tsukamoto ................................................................................ 21 - 25

## Kemal Farouq Mauladi
Sistem Pendukung Keputusan Penetapan Tunjangan Prestasi dengan Menggunakan Metode Fuzzy-Tsukamoto (Studi Kasus di PT.Boxtime
Indonesia) .......................................................................................... 26 - 34
Yusron Rijal, Yus Amalia
Optimasi Hasil Panen Udang Vanamei di Tambak Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani...................................................................................     35 - 39 Setyorini, Ratnawati

## Undangan Makalah
SMATIKA Jurnal Volume 07 Nomor 02, November Tahun 2017

## Sistem Pendukung Keputusan
Penetapan Tunjangan Prestasi dengan Menggunakan Metode Fuzzy-Tsukamoto (Studi Kasus di PT.Boxtime Indonesia)
Yusron Rijal 2) , Yus Amalia 1 )
1,2 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Yadika Bangil Jl. Bader No.9 Kalirejo, Bangil Pasuruan
1 E-mail : yusronrijal@stmik-yadika.ac.id
2 E-mail : yus@mhs.stmik-yadika.ac.id

## ABSTRAK
Kualitas sumber daya manusia yang tinggi berdasarkan keahlian atau kompetensi diperlukan untuk meningkatkan produktivitas suatu perusahaan. Berdasarkan keahlian atau kompetensi yang dimiliki oleh  karyawan,  diperlukan  adanya  apresiasi  terhadap  kinerja  yang  dicapai  oleh  karyawan  agar termotivasi  untuk  meningkatkan  kualitas  kinerjanya.  Dalam  pemberian  keputusan  pemberian apresiasi  (tunjangan  prestasi)  kepada  karyawan  diperlukan  adanya  penilaian  kinerja  yang diharapkan membantu dalam memberikan keputusan yang tepat dan terhindar dari subjektifitas. Karyawan layak mendapat apresiasi jika nilai evaluasi kinerja memenuhi criteria yang ditentukan oleh perusahaan, yaitu prestasi kerja, mutu kerja, disipin, tanggungjawab, absensi dan konduite. Sistem  pendukung  keputusan  sangnat  tepat  untuk  diaplikasikan  dalam  mengambil  keputusan pemberian apresiasi.
Sistem  pendukung  keputusan  penetapan  tunjangan  prestasi  ini  menggunakan  metode  fuzzy tsukamoto. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh bahwa penalaran pada proses input data dan output  dapat  menganalisis  layak  atau  tidaknya  pemnerian  tunjangan  prestasi,  system  ini  dapat membantu  akurat  dalam  mengambil  keputusan  kelayakan  pemberian  tunjangan  prestasi  dengan tingkat  akurasi  100%  dan  besarnya  tunjangan  prestasi  sebesar  94.71%  dengan  menggunakan metode pengujian sistem yang Black Box Testing.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Penilaian Kinerja, Tunjangan Prestasi, Fuzzy Logic, Tsukamoto

## 1. PENDAHULUAN
PT.  Boxtime  Indonesia  merupakan sebuah  perusahaan  yang  bergerak  dalam bidang pembuatan kotak/kemasan dan display  untuk  jam  tangan  dan  perhiasan dengan  kualitas  ekspor.  PT.  Boxtime Indonesia  merupakan  persahaan  tunggal  di Indonesia dengan jumlah karyawan mencapai 550 orang.
Pemberian  apresiasi  terhadap  kinerja karyawan berupa pemberia tunjangan prestasi  atau  premi  merupakan  salah  satu faktor  yang  dapat  meningkatkan  kualitas kinerja  karyawan  dalam  suatu  perusahaan. Sistem  yang  digunakan  untuk  penilaian kinerja karyawan pada PT. Boxtime Indonesia saat ini masih bersifat manual dan belum  secara  maksimal  memanfaatkan teknologi  dalam  mengembangkan  proses bisnis,  serta  penigkatan  efektifitas  dalam pekerjaan  mereka.  Hal  ini  disebabkan  oleh sistem  penilaian  yang  terbangun  belum
didasarkan pada kompetensi individu. Selain itu  proses  penilaian  membutuhkan  waktu lama dan dokumentasi tidak teratur.
Untuk  megatasi  hal  tersebut,  maka akan  dirancang  sebuah  sistem  penilaian kinerja  karyawan  dengan  menggunakan metode  logika fuzzy  tsukamoto untuk menentukan besarnya tunjangan prestasi atau premi  yang  akan  diterima  oleh  masing– masing  karyawan.  Logika fuzzy adalah teknologi  berbasis  aturan  yang  mengizinkan ketidakakuratan dan bahkan
menggunakannya untuk menyelesaikan masalah  yang  belum  pernah  dipecahkan sebelumnya[1].
Dengan mengekspresikan logika menggunakan beberapa ketidakakuratan yang  sudah  ditetapkan  dengan  cermats ebelumnya, logika fuzzy menjadi lebih dekat pada  cara  berfikir  orang  yang  sebenarnya daripada  aturan-aturan  tradisional  IF-THEN [2].
Sistem Pendukung Keputusan Penetapan Tunjangan Prestasi dengan Menggunakan Metode Fuzzy- Tsukamoto (Studi Kasus di PT.Boxtime Indonesia)
Himpunan fuzzy pertama kali
dikembangkan  pada  tahun  1965  oleh  Prof. Lofti  A.  Zadeh  dari  California  Unerersity USA.  Logika fuzzy adalah  suatu  cara  yang tepat memetakan suatu ruang input ke dalam ruang  output  [3].  Proses-proses  dalam fuzzy logic adalah
fuzzification , penalaran (Inferensi), dan defuzzifikasi [4].
Gambar 1. Proses perhitungan metode fuzzy Dalam sistem ini perhitungan keputusan pengajuan kredit akan menggunakan  metode  tsukamoto  karena menurut  analisis  penulis  metode  tersebut layak dan tepat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan di PT.Boxtime Indonesiar. Pada metode penarikan kesimpulan samar Tsukamoto , setiap konsekuen  pada  aturan  yang  berbentuk  IF- THEN harus direpresentasikan dengan suatu himpunan samar dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Sebagai hasilnya, output hasil penarikan  kesimpulan  ( inference )  dari  tiap- tiap  aturan  diberikan  secara  tegas  ( crisp )
berdasarkan  α-predikat  (fire  strength).  Hasil akhir  diperoleh  dengan  menggunakan  rata- rata berbobot ( weight average )[5].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
a. Desain Sistem
Perancangan  sistem  ini  adalah  tahap awal  dalam  perancangan  perangkat  lunak, perancangan  sistem  ini  dilakukan  untuk mengetahui  gambaran  keseluruhan  dari sistem.
Gambar 2. Context Diagram / DFD Level
0 Sistem Pendukung Keputusan Penetapan Tunjangan Prestasi dengan
menggunakan Metode Fuzzy – Tsukamoto Gambar 2. menjelaskan bahwa Sistem Pendukung Keputusan Penetapan Tunjangan Prestasi  di  PT.Boxtime  Indonesia  terdapat  3 external  entity  yaitu  Administrator,  HRD, dan  Kepala  Bagian.  Sedangkan  detail  sub sistem dijelaskan melalui DFD Level 1 pada Gambar 2.
Sistem pendukung keputusan penerimaan pengajuan kredit dengan menggunakan  metode fuzzy -mamdani  pada Gambar  2.    ini  terdapat  5  sub  sistem  antara lain: sub sistem pengolahan data user & hak akses,  sub  sistem  login  user,  sub  sistem pengolahan  data  karyawan,  sub  sistem pengolahan data aturan fuzzy, dan sub sistem pendukung  keputusan  penetapan  tunjangan prestasi.
Gambar 3. DFD Level 1Sistem Pendukung Keputusan Penetapan Tunjangan Prestasi dengan menggunakan Metode Fuzzy – Tsukamoto

## b. Analisis Variabel Input dan Variabel Output
Berdasarkan  hasil  wawancara  yang dilakukan  dengan  bagian  HRD,  didapatkan beberapa  kriteria  yang  dapat  dijadikan variabel  input  dan  variabel  output  dalam himpunan fuzzy .  Berikut  ini  adalah  variabel input  dan  variabel  output  yang  akan digunakan dalam logika fuzzy 1. Variabel Input
Terdapat  6  variabel  input  yang digunakan  antara  lain  yaitu,  prestasi  kerja, mutu  kerja,  disiplin  kerja,  tanggungjawab, absesnsi dan konduite.
a. Variabel Prestasi Kerja Pada  variabel  prestasi  kerja  dibagi menjadi  3  himpunan fuzzy ,  yaitu:  kurang, cukup  dan  baik.  Tabel  keanggotaan  prestasi kerja  ditunjukkan  pada  Tabel  1  Gambar  4 merupakan fungsi keanggotaan prestasi kerja. Sedangkan persamaan 1, 2, dan 3 merupakan hasil  dari  pembentukan  fungsi  keanggotaan prestasi kerja.
Tabel 1. Himpunan fuzzy untuk variabel prestasi kerja
Variabel  Domain Himpunan Fuzzy Prestasi Kerja 10-55 Kurang 60-75 Cukup 80-100 Baik
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan Prestasi
Kerja
𝜇𝑃𝑘𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔[𝑥 1 ] { 1                ; 10≤X 1 ≤55
60-x 1
60-55 ;55<x 1 <60 0         ; x 1 ≥60 (1)
𝜇𝑃𝑘𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝[𝑥 1 ] { (𝑥 1 −55)
(60−55) ; 55 < 𝑥 1 < 60
1                  ; 60 ≤ 𝑥 1 ≤ 75
(80−𝑥 1 ) (80−75) ; 75 < 𝑥 1 < 80
0         ; 𝑥 1 ≥ 80 (2) 𝜇𝑃𝑘𝐵𝑎𝑖𝑘[𝑥 1 ] { 0         ; 𝑥 1 < 75 (𝑥 1 −75)
80−75 ; 75 < 𝑥 1 < 80
1                    ; 80 ≤ 𝑥 1 ≤ 100 (3)
b. Variabel Mutu Kerja Pada  variabel  mutu  kerja  dibagi menjadi  3  himpunan fuzzy ,  yaitu:  kurang, cukup  dan  baik.  Tabel  keanggotaan  mutu kerja  ditunjukkan  pada  Tabel  2  Gambar  5 merupakan  fungsi  keanggotaan  mutu  kerja. Sedangkan persamaan 5, 6, dan 7 merupakan hasil  dari  pembentukan  fungsi  keanggotaan mutu kerja.
Tabel 2. Himpunan fuzzy untuk variabel
mutu kerja Variabel Domain Himpunan Fuzzy Mutu Kerja 10-55 Kurang 60-75 Cukup
80-100 Baik
Gambar 5. Fungsi Keanggotaan Mutu Kerja
𝜇𝑀𝑘𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔[𝑥 2 ] { 1               ; 10≤X 2 ≤55 60-x 2 60-55 ;55<x 2 <60
0         ; x 2 ≥60 (5) 𝜇𝑀𝑘𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝[𝑥 2 ] { (𝑥 2 −55)
(60−55) ; 55 < 𝑥 2 < 60 1             ; 60 ≤ 𝑥 2 ≤ 75 (80−𝑥 2 ) (80−75) ; 75 < 𝑥 2 < 80
0        ; 𝑥 2 ≥ 80 (6)
𝜇𝑀𝑘𝐵𝑎𝑖𝑘[𝑥 1 ] { 0        ; 𝑥 2 < 75 (𝑥 2 −75)
80−75 ; 75 < 𝑥 2 < 80
1              ; 80 ≤ 𝑥 2 ≤ 100 (7)
c. Varriabel Disiplin Kerja Pada  variabel  disiplin  kerja  dibagi
menjadi  3  himpunan fuzzy ,  yaitu:  kurang, cukup  dan  baik.  Tabel  keanggotaan  disiplin kerja  ditunjukkan  pada  Tabel  3  Gambar  6 merupakan fungsi keanggotaan disiplin kerja. Sedangkan  persamaan  8,  9,  dan  10 merupakan  hasil  dari  pembentukan  fungsi keanggotaan disiplin kerja.
Tabel 3. Himpunan fuzzy untuk variabel
disiplin kerja Variabel Domain Himpunan Fuzzy Disiplin Kerja 10-55 Kurang 60-75 Cukup 80-100 Baik
Gambar 6. Fungsi keanggotaan disiplin kerja 𝜇𝐷𝑘𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔[𝑥 1 ] { 1                ; 10≤X 3 ≤55 60-x 1
60-55 ;55<x 3 <60 0         ; x 3 ≥60 (8)
𝜇𝐷𝑘𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝[𝑥 3 ] { (𝑥 3 −55)
(60−55) ; 55 < 𝑥 3 < 60 1 ; 60 ≤ 𝑥 3 ≤ 75 (80−𝑥 3 )
(80−75) ; 75 < 𝑥 3 < 80
0 ; 𝑥 3 ≥ 80
(9) 𝜇𝐷𝑘𝐵𝑎𝑖𝑘[𝑥 3 ] { 0 ; 𝑥 3 < 75 (𝑥 1 −75)
80−75 ; 75 < 𝑥 3 < 80 1 ; 80 ≤ 𝑥 3 ≤ 100 (10)
d. Variabel Tanggungjawab
Pada  variabel  tanggungjawab  dibagi menjadi 2 himpunan fuzzy , yaitu: tidak tetap dan tetap. Tabel keanggotaan tanggungjawab ditunjukkan  pada  Tabel  4  Gambar  7 merupakan
fungsi keanggotaan tanggungjawab. Sedangkan persamaan 11, 12 dan  13  merupakan  hasil  dari  pembentukan fungsi keanggotaan tanggungjawab.
Tabel 4. Himpunan fuzzy untuk variabel tanggungjawab
Variabel Domain  Himpunan Fuzzy Tanggung jawab 10-55 Kurang 60-75 Cukup 80-100 Baik
Gambar 7. Fungsi keanggotaan tanggungjawab
𝜇𝑇𝑘𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔[𝑥 4 ] { 1              ; 10≤X 4 ≤55 60-x 4
60-55 ;55<x 4 <60
0       ; x 4 ≥60 (11)
𝜇𝑇𝑘𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝[𝑥 4 ]
{ (𝑥 4 −55) (60−55) ; 55 < 𝑥 4 < 60 1 ; 60 ≤ 𝑥 4 ≤ 75 (80−𝑥 4 ) (80−75) ; 75 < 𝑥 4 < 80 0 ; 𝑥 4 ≥ 80 (12)
𝜇𝑇𝑘𝐵𝑎𝑖𝑘[𝑥 4 ] { 0 ; 𝑥 4 < 75 (𝑥 4 −75)
80−75 ; 75 < 𝑥 4 < 80 1 ; 80 ≤ 𝑥 4 ≤ 100
(13)
e. Variabel Absensi
Pada  variabel  absensi  dibagi  menjadi 2  himpunan fuzzy ,  yaitu:  kurang,  cukup  dan baik. Tabel keanggotaan absensi ditunjukkan pada  Tabel  5  Gambar  8  merupakan  fungsi keanggotaan  absensi.  Sedangkan  persamaan 14,  15  dan  16  merupakan  hasil  dari pembentukan fungsi keanggotaan absensi.
Tabel 5. Himpunan fuzzy untuk variabel
absensi Variabel  Domain Himpunan Fuzzy Absensi 20-60 Kurang 70-80 Cukup 85-100 Baik
Gambar 8. Fungsi Keanggotaan absensi
𝜇𝐴𝑘𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔[𝑥 5 ] { 1             ; 20≤X 5 ≤60 70-x 5
70-60 ;60<x 5 <70 0         ; x 5 ≥70
(14)
𝜇𝐴𝑘𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝[𝑥 5 ]
{ (𝑥 5 −60)
(70−60) ; 60 < 𝑥 5 < 70 1 ; 70 ≤ 𝑥 5 ≤ 80 (85−𝑥 5 )
(85−80) ; 80 < 𝑥 5 < 85
0 ; 𝑥 5 ≥ 85
(15) 𝜇𝐴𝑘𝐵𝑎𝑖𝑘[𝑥 5 ] { 0 ; 𝑥 5 < 70 (𝑥 5 −80)
85−80 ; 80 < 𝑥 5 < 85 1 ; 85 ≤ 𝑥 5 ≤ 100
(16)
f. Variabel Konduite
Pada variabel konduite dibagi menjadi 3 himpunan fuzzy , yaitu: rendah, sedang dan tinggi.
Tabel keanggotaan konduite ditunjukkan  pada  Tabel  6  Gambar  9 merupakan  fungsi  keanggotaan  konduite. Sedangkan  persamaan  17,  18  dan  19 merupakan  hasil  dari  pembentukan  fungsi keanggotaan konduite.
Tabel 6. Himpunan fuzzy untuk variabel konduite Variabel  Domain Himpunan Fuzzy Konduite 20-60 Kurang 70-80 Cukup 85-100 Baik
Gambar 9. Fungsi keanggotaan konduite
𝜇𝐾𝑘𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔[𝑥 6 ] { 1                ; 20≤X 6 ≤60 70-x 6
70-60 ;60<x 6 <70
0         ; x 6 ≥70 (17) 𝜇𝐾𝑘𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝[𝑥 6 ] { (𝑥 6 −60) (70−60) ; 60 < 𝑥 6 < 70
1 ; 70 ≤ 𝑥 6 ≤ 80 (85−𝑥 6 )
(85−80) ; 80 < 𝑥 6 < 85
0 ; 𝑥 6 ≥ 85 (18)
𝜇𝐾𝑘𝐵𝑎𝑖𝑘[𝑥 5 ] { 0 ; 𝑥 6 < 70 (𝑥 6 −80)
85−80 ; 80 < 𝑥 6 < 85
1 ; 85 ≤ 𝑥 6 ≤ 100 (19) 2. Variabel Output Output dari sistem ini adalah rekomendasi penetapan tunjangan. Nilai dari variabel  rekomendasi  penetapan  tunjangan ini  adalah  tidak  layak  dan  layak.  Tabel keanggotaan  dapat  dilihat  pada  Tabel  7 Gambar  10  merupakan  fungsi  keanggotaan variabel  rekomendasi  penetapan  tunjangan Sedangkan  persamaan  1  dan  2  merupakan hasil  dari  pembentukan  fungsi  keanggotaan rekomendasi penetapan tunjangan.
Tabel 7. Himpunan fuzzy untuk rekomendasi penetapan tunjangan
Variabel Domain Himpunan Fuzzy Keputusan 1 – 70 TIDAK LAYAK >70 - 100  LAYAK
Gambar 10. Fungsi keanggotaan rekomendasi penetapan tunjangan
𝜇𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘𝐿𝑎𝑦𝑎𝑘[𝑍] { 70−𝑍 (70−1) ; 1 ≤ 𝑍 ≤ 70 (20)
𝜇𝐿𝑎𝑦𝑎𝑘[𝑍] { 𝑍−70 (100−70) ; 70 < 𝑍 ≤ 100 (21)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menjelaskan bagaimana proses  pemberian  rekomendasi  penetapan tunjangan  prestasi  yang  akan  diberikan  oleh sistem  pendukung  keputusan  ini  melalui aplikasi.  Terdapat  beberapa  proses  yang dilakukan  pada  sistem  ini  yaitu fuzzifikasi, sistem inferensi dan defuzzifikasi.
a. Fuzzifikasi
Fuzzifikasi yaitu proses pengkonversian  input-input  (yang  berupa prestasi  kerja,  mutu  kerja,  disiplin  kerja, tanggungjawab,  absensi  dan  konduite)  yang
bersifat tegas (crips) ke dalam bentuk (fuzzy) variabel  linguistik  menggunakan  fungsi keanggotaan tertentu[7].
Pada  proses  ini  terdiri  dari  variabel prestasi  kerja,  mutu  kerja,  displin  kerja, tanggungjawab,  absensi  dan  konduite  yang diambil dari data sample penilaian. Data-data tersebut memiliki nilai, antara lain:
1. Prestasi Kerja (PK)   = 76 2. Mutu Kerja (MK) = 80 3. Disiplin Kerja (DK)  = 78 4. Tanggungjawab (TK) = 85 5. Absensi (AK) = 75 6. Konduite (KK) = 77
Linguistik dengan fungsi tertentu pada proses fuzzifikasi yang akan ditunjukkan sebagai berikut.
Gambar 11. Proses Fuzzifikasi
Dari  inputan  data (crips) tersebut,
kemudian  dikelompokkan  menjadi  bentuk fuzzy  variabel  linguistik dengan  fungsi tertentu  yang  akan  derajat  keanggotaan  0,8 pada  variabel  linguistik  cukup  dan  0,2  pada variabel linguistik baik, derajat keanggotaan
1  pada variabel linguistik  baik,  derajat keanggotaan 1 pada variabel linguistik baik, derajat  keanggotaan  0.4  pada variabel linguistik cukup  dan  0.6  pada variabel linguistik baik,  derajat  keanggotaan  1  pada variabel linguistik cukup dan 1 pada variabel linguistik cukup.
b. Sistem Inferensi
Sistem Inferensi Proses
pengkonversian  input-fuzzy  (prestasi  kerja, mutu  kerka,  disiplin  kerja,  tanggungjawab, absensi dan konduite)  menggunakan aturan- aturan  "If-Then"  menjadi  Output-Fuzzy (rekomendasi penetapan
tunjangan
prestasi)[8]. Dalam proses inferensi
ditentukan  variabel  output  yang  akan dijadikan  untuk  rekomendasi  penetapan tunjangan prestasi.
Aturan fuzzy yang  diperoleh  dari aturan  IF  prestasi  kerja  AND  mutu  kerja AND  disiplin  kerja  AND  tanggungjawab AND absensi AND konduite THEN rekomendasi.
Tabel 8. Aturan fuzzy Total Aturan Fuzzy = 3 x 3 x 3 x 3 x 3 x 3 = 729 aturan
Dari  aturan  fuzzy  tersebut  kemudian dicocokan dengan hasil yang telah diperoleh dari  proses  fuzzifikasi,  sehingga  dari  729 aturan  didapatkan  4  aturan  yang  sesuai
fuzifikasi,  hasil  dari  aturan  yang  didapat ditunjukkan  pada  proses  inferensi  seperti pada Tabel 9.
Tabel 9. Aturan yang sesuai fuzifikasi
Setelah  mendapatkan  aturan  yang sesuai  ,  maka  langkah  selanutnya  adalah mengambil  derajat  keanggotaan  minimum
(alpha)  dan  nilai  z  dari  nilai  linguistik  yang ada  dari  setiap  aturan,  seperti  ditunjukkan pada gambar 12.
Gambar 12. Nilai Alpha dan Z masing – masing variabel
Sistem Pendukung Keputusan Penetapan Tunjangan Prestasi dengan Menggunakan Metode Fuzzy- Tsukamoto (Studi Kasus di PT.Boxtime Indonesia)

## c. Defuzzifikasi
Langkah  terakhir  dalam  proses  ini adalah defuzzifikasi . Defuzzifikasi yaitu proses pengkonversian Output-Fuzzy (rekomendasi  penetapan  tunjangan  prestasi) dari  sistem  inferensi  ke  dalam  bentuk  tegas (crips) menggunakan  fungsi  keanggotaan menjadi  sebuah  nilai[9].  Metode  yang digunakan  dalam defuzzifikasi ini  adalah metode average . Berikut adalah perhitungan defuzzyfikasi dengan metode average
Z =((0,4×82)+(0,6×88)+(0,2×76)+(0,2×76))/ (0,4+0,6+0,2+0,2) z = (32,8 + 52,8 + 15,2 + 15,2 ) / 1,4 = 82,86
Jadi  nilai  akhir  setelah defuzzyfikasi adalah  82,86  dengan  rekomendasi  layak. Untuk  menentukan  nilai  tunjangan  adalah dengan mengalikan hasil defuzzyfikasi dengan  koefisien  Rp.100.  Hasi  tunjangan yang didapat adalah Rp.8,286 / hari.
Selanjutnya untuk mengetahui presentase  LAYAK,  nilai  82,86  akan dimasukkan  kedalam  fungsi  keanggotaan output layak, yaitu: 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑑𝑖𝑡𝑜𝑙𝑎𝑘(%) = (82,86 −  70)
(100 − 70) ×100%
= 42.87%
Jadi,  rekomendasi  keputusan  kreditnya adalah  LAYAK  dengan  presentase  sebesar 42.87%.
Gambar 13. Hasil proses defuzzifikasi Hasil perbandingan rekomendasi penetapan  tunjangan  prestasi  data  analisia evaluasi  kinerja  yang  dilakukan  oleh  pihak perusahaan dengan rekomendasi yang diberikan  oleh  aplikasi  sistem  pendukung keputusan.  Data  evaluasi  kinerja  karyawan untuk penetapan tunjangan prestasi  sebanyak 10 data. Tujuan dari perbandingan ini adalah untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  uji reliabilitas  dalam    menentukan  rekomendasi penetapan tunjangan prestasi yang ditunjukkan pada tabel berikut.
Berdasarkan tabel diatas, maka tingkat akurasi  sistem  dengan  uji  reliabilitas  bahwa tingkat akurasi aplikasi sebesar 100%, tingkat akuransi  output  rekomendasi  sistem  sebesar 100%,  sedangkat  tingkat  akuransi  output tunjangan  sebesar  94.71%.  Nilai  tingkat akuransi  output  diperoleh  dari  pengurangan 100%  dengan  penjumlahan  persentase  error tsukamoto  dibagi  dengan  banyaknya  jumlah data sample yaitu sebesar 5.29%.
Tabel 10. Hasil perbandingan keputusan

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan
Penetapan Tunjangan Prestasi dengan menggunakan Metode  Fuzzy  Tsukamoto , dapat disimpulkan bahwa:
1. Aplikasi  telah  berhasil  dibangun  secara terintegrasi  berdasarkan  perancangan sistem  pendukung  keputusan  penetapan tunjangan  prestasi  dengan  pendekatan metode fuzzy tsukamoto. 2. Sistem pendukung
keputusan
penerimaan
penetapan
tunjangan prestasi  telah  mampu  memberikan rekomendasi kelayakan karyawan dalam penerimaan  tunjangan  prestasi  dengan tepat menggunakan metode fuzzy tsukamoto pada  PT.Boxtime  Indonesia dengan tingkat akurasi 100%. Sistem Pendukung Keputusan Penetapan Tunjangan Prestasi dengan Metode Fuzzy  Tsukamoto Studi  Kasus PT.Boxtime  Indonesia  ini  masih  dapat dikembangkan  lebih  lanjut  untuk    mencapai tahap  yang  lebih  tinggi  dan  kinerja  sistem yang    lebih    baik.  Berikut  adalah  beberapa saran untuk pengembangan lebih lanjut.
1. Diharapkan agar tampilan lebih menarik.
2. Diharapkan dapat dikembangkan menjadi sistem yang bebasis client- server.
3. Diharapkan agar sistem dapat terintegrasi dengan sistem presensi dan sistem penggajian karyawan.

## 5. REFERENSI
[1] Kusumadewi, Sri. 2011.  Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya),
Yogyakarta: Graha Ilmu.
[2] Laudon, Kenneth C dan Laudon, Jane P. 2004. Penterjemah Erwin Philippus,
Management Information Systems,
Managing the Digital Firm, Eighth Edition. Yogyakarta: Andi