## MODEL PENDUGA PENENTUAN KARYAWAN TELADAN BERBASIS ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
Nico Bustanul Anshary 1 , Nazori Az, M.T 2
Teknologi Sistem Informasi, Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur Jl. Ciledug Raya, Pertukangan Utara, Jakarta Selatan, 12260, Indonesia nico.anshary@gmail.com 1 , nazori@bl.ac.id 2

## ABSTRAK
PT.  Argha  Karya  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  flexible  packaging.  Pada  dasarnya untuk  menentukan  karyawan  teladan  belum  digunakan  suatu  metode  tertentu,  khususnya  metode logika  fuzzy.  Saat  ini  masih  menggunakan  hitungan  manual,  tetapi  empat  kriteria  dalam  penentuan karyawan  teladan  sudah  menggunakan  sistem.  Empat  kriteria  tersebut  adalah  masa  kerja,  data kehadiran,  efektifitas  jam  kerja  dan  penilaian  kinerja.  Logika  fuzzy  memiliki  lebih  dari  satu  metode dalam perhitungan perkiraan hasil suatu kasus tertentu. Kriteria penentuan  karyawan teladan tersebut selanjutnya diolah dengan menggunakan permodelan berbasis Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Dalam proses pengolahan dibutuhkan data training, data testing dan data new. Nilai terendah yang didapat pada RMSE (Root Mean Square Error) data training adalah 1.5092e-06 dan data testing adalah  2.1437.  Dengan  bantuan software Matlab,  maka  dibuatlah  suatu  sistem  pendukung  keputusan dalam hal menentukan karyawan teladan dalam bentuk GUI (Grapical User Interface). Setelah sistem dibuat  selanjutnya  di  uji  menggunakan  metode  SQA  (Software  Quality  Assurance).  Hasil  dari penelitian  ini  adalah  dimana  Penentuan  Karyawan  Teladan  PT.  Argha  Karya  Bogor  objektif  dan membuat keputusan yang lebih efektif dan efisien.
Kata  Kunci :  kinerja, Metode  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System ,  Matlab,  data  training,  data testing, data new,  SQA

## Abstract
PT.  Argha  Karya  is  a  company  engaged  in  the  flexible  packaging.  The  company  has  not  used  a particular method, especially fuzzy logic method, to select the best employee. Even though the company is still using a manual calculation system, it has been adopting four criteria for  selecting  the  best  employee  in  a  system.  Those  criteria  are  years  of  service,  data  of  attendance, effectiveness of working hours and performance appraisal. Fuzzy logic has more than one method of calculating the estimated result of a particular case. The criteria for selecting the best employee are then  processed  applying  modeling  based  on  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System.  The  process needs training data, testing data and new data. The lowest results of RMSE (Root Mean Square Error) for  training  data  is  1.5092e-06  and  for  testing  data  is  2.1437.  A  decision  supporting  system  for selecting the best employee in the form of GUI (Graphical User Interface) can be made with the help of  Matlab  software.  Then,  the  established  system  will  be  evaluated  using  SQA  (Software  Quality Assurance) method. The result of this research shows the Selection of the Best Employee at PT Argha Karya Bogor is objective and the decisions made are more effective and efficient.
Keywords: performance appraisal, Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Method, Matlab, training data, testing data, new data, SQA

## 1. PENDAHULUAN
Penilaian  kinerja  Pegawai  Swasta  adalah penilaian  secara  periodik  pelaksanaan pekerjaan seorang Pegawai Swasta. Tujuan penilaian kinerja adalah untuk mengetahui keberhasilan atau ketidak berhasilan seorang  Pegawai  Swasta,  dan  untuk
mengetahui  kekurangan-kekurangan  dan kelebihan-kelebihan  yang  dimiliki  oleh Pegawai Swasta  yang  bersangkutan dalam melaksanakan  tugasnya.  Hasil  penilaian kinerja digunakan sebagai bahan pertimbangan  dalam  pembinaan  Pegawai Swasta, antara lain pengangkatan,
kenaikan  pangkat,  pengangkatan  dalam jabatan,  pendidikan  dan  pelatihan,  serta pemberian penghargaan.
Dalam  penilaian  kinerja  Pegawai  Swasta diharapkan  hasil  yang  didapat  akurat  dan benar  adanya.  PT.  Argha  Karya  Prima Industry,  Tbk  adalah  sebuah  perusahaan yang telah memiliki sistem dalam penilaian,  namun  dalam  menentukan karyawan  teladan  masih  dilakukan  secara manual,  dimana  bagian  yang  berwenang menilai  menggunakan  lembar  penilaian, pada  penilaian  ini  bisa  mengakibatkan penilaian  yang  subyektif  sehingga  bisa menimbulkan ketidakadilan dalam penilaian.
Berdasarkan uraian tersebut maka diperlukan sebuah sistem yang memudahkan dalam menentukan
karyawan  teladan  di  PT.  Argha  Karya Prima Industry, Tbk dengan menggunakan metode  Adaptive  Neural  Fuzzy  Inference System (ANFIS).
Saat ini penentuan karyawan teladan  pada PT.  Argha  Karya  masih  dilakukan  secara subyektif dan manual oleh pihak berwenang.  Cara  tersebut  kurang  efisien dan  efektif,  oleh  karena  itu  perlu  metode yang  praktis  yang  dapat  diterapkan  secara efesien  dan  efçktif  dengan  berdasarkan metode Adaptive  Neural  Fuzzy  Inference System dan  menggunakan  tool  Matlab R2011b.
Berdasarkan  identifikasi  masalah,  dapat dirumuskan permasalahan sebagai berikut :
a. Bagaimana  membuat  atau membangun model  sistem  penentuan  karyawan teladan  berbasis Adaptive Neuro Fuzzy Inference  System (ANFIS)  dengan model Sugeno?
b. Bagaimana membangun program aplikasi  penentuan  karyawan  teladan dalam format Graphical User Interface (GUI)  menggunakan  pernagkat  lunak Matlab ?

## Kinerja Karyawan
Kinerja merupakan perwujudan kerja yang dilakukan  oleh  karyawan  yang  biasanya dipakai  sebagai  dasar  penilaian  terhadap karyawan  atau  organisasi.  Kinerja  yang baik merupakan langkah untuk tercapainya tujuan organisasi. Sehingga perlu diupayakan  usaha  untuk  meningkatkan kinerja.  Tetapi  hal  ini  tidak  mudah  sebab banyak  faktor  yang  mempengaruhi  tinggi rendahnya  kinerja  seseorang [8] .  Kinerja mengacu  kepada  kadar  pencapaian  tugas- tugas  yang  membentuk  sebuah  pekerjaan karyawan.  Kinerja  merefleksikan  seberapa baik  karyawan  memenuhi  persyaratan sebuah pekerjaan. Kinerja karyawan merupakan  suatu  hal  yang  sangat  penting dalam  upaya  perusahaan  untuk  mencapai tujuannya.  Dari  beberapa  uraian  tersebut, dapat  dikemukakan  bahwa  kinerja  adalah hasil  kerja  nyata  yang  dicapai  seseorang dalam  melaksanakan tugas  yang diberikan kepadanya  sesuai  dengan  kriteria  dan tujuan yang ditetapkan oleh organisasi.

## Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan (Decision Support  System) merupakan  sistem  yang berfungsi mentransformasi data dan informasi menjadi alternatif keputusan dan prioritasnya [1].
Komponen Keputusan [1]:
1. Alternatif Keputusan
2. Kriteria Keputusan
3. Bobot Kriteria
4. Model Penilaian
5. Struktur Keputusan
6. Model Penghitungan

## Logika Fuzzy
Logika  fuzzy  merupakan  salah  satu komponen  pembentuk soft  computing . Logika fuzzy pertama  kali  diperkenalkan oleh prof. Lotfi A. Zadeh pada tahun 1965.
Logika fuzzy adalah  suatu  cara  yang  tepat untuk  memetakan  suatu  ruang input ke dalam  suatu  ruang output [3] .  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.
Ada beberapa alasan mengapa orang menggunakan logika fuzzy, antara lain:
1. Konsep logika fuzzy mudah dimengerti
2. Logika fuzzy sangat fleksibel
3. Logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat
4. Logika  fuzzy  mampu  memodelkan fungsi-fungsi  nonlinier  yang  sangat kompleks.
5. Logika  fuzzy  dapat  membangun  dan mengaplikasikan pengalaman-
pengalaman para pakar secara langsung  tanpa  harus  melalui  proses pelatihan.
6. Logika fuzzy dapat bekerjasama dengan  teknik-teknik  kendali  secara konvensional.
7. Logika  fuzzy  didasarkan  pada  bahasa alami [3].

## Metode Sugeno
Penalaran  dengan  metode  sugeno  hampir sama  dengan  penalaran  mamdani,  hanya saja output (konsekuen)  sistem  tidak berupa  himpunan fuzzy ,  melainkan  berupa konstanta  atau  persamaan  linear.  Metode Sugeno diperkenalkan oleh Takagi-Sugeno Kang pada tahun 1985, sehingga ini sering juga dinamakan dengan metode TSK[4].
Metode TSK terdiri dari 2 jenis, yaitu :
1. Model fuzzy sugeno orde-nol
Secara  umum  bentuk  model  fuzzy  sugeno orde-nol adalah :
IF  (x1  is  A1)  •  (x2  is  A2)  •  (x3  is  A3)
•..........• (xN is AN) THEN z=k
Dengan  Ai  adalah  himpunan  fuzzy  ke-i sebagai  anteseden,  dan  k  adalah  suatu konstanta (tegas) sebagai konsekuen
2. Model fuzzy sugeno orde-satu
Secara  umum  bentuk  model  fuzzy  sugeno orde-satu adalah:
IF  (x1  is  A1)  •..........•  (xN  is  AN)  THEN z=p1*x1 +........+ pN*xN + q Dengan  Ai  adalah  himpunan  fuzzy  ke-i sebagai  anteseden  dan  pi  adalah  suatu konstanta  (tegas)  ke-i  dan  q  juga
merupakan  konstanta  dalam  konsekuen. Apabila  komposisi  aturan  menggunakan metode  SUGENO,  maka  deffuzifikasi dilakukan  dengan  cara  mencari  nilai  rata- ratanya.
Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
ANFIS (Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference System atau Adaptive  Network-based Fuzzy  Inference  System) adalah  arsitektur yang  secara  fungsional sama dengan fuzzy rule  base model  Sugeno.  Arsitektur ANFIS  juga  sama  dengan  jaringan  syaraf dengan  fungsi  radial  dengan  sedikit batasan  tertentu [4] .  ANFIS  adalah  suatu metode  yang  mana  dalam  melakukan penyetelan  aturan  digunakan  algoritma pembelajaran  terhadap  sekumpulan  data. Pada  ANFIS  juga  memungkinkan  aturan- aturan  untuk  beradaptasi.  Pada  ANFIS, jaringan syaraf digunakan untuk mengimplementasikan Fuzzy  Inference System .
Agar  jaringan  dengan  fungsi  basis  radial ekuivalen  dengan fuzzy berbasis  model Sugeno orde 1 ini, diperlukan batasan [4]:
1. Aturan-aturan  harus  memiliki  metode agregasi  yang  sama  (rata-rata  terbobot atau  penjumlahan  terbobot)  untuk menghasilkan semua output nya.
2. Jumlah  fungsi  aktivasi  harus  sama dengan  jumlah  aturan fuzzy (IF- THEN).
3. Jika  ada  beberapa input pada  basis aturanya, maka tiap-tiap fungsi aktivasi harus sama dengan fungsi keanggotaan tiap-tiap input nya.
4. Fungsi aktivasi dan aturan-aturan fuzzy harus memiliki fungsi yang sama untuk neuron-neuron  dan  aturan-aturan  yang ada di sisi output nya.

## Perangkat Lunak Matlab R2011b
Matlab  merupakan  bahasa  pemrograman dengan  kemampuan  tinggi  dalambidang komputasi.  Saat  ini,  bahasa  pemrograman tidak  hanya dituntut memiliki kemampuan dari segi komputasi, tetapi juga kemampuan  visualisasi  yang  baik  [2] .
Matlab memiliki kemampuan mengintegrasikan  komputasi,  visualisasi dan pemrograman. Dalam
menvisualisasikan  sebuah  obyek,  Matlab memiliki  kemampuan  merotasi  obyek tanpa merubah programnya.
Fitur  utama  Matlabdalam  membuat visualisasi  obyek  adalah  Guide.[2] . Guide atau  GUI  Builder  merupakan  sebuah Graphical  User  Interface (GUI)  yang dibangun  dengan  obyek  grafis  seperti tombol  ( button ),  kotak  teks,  slider,sumbu ( axes ) maupun menu.
Software Quality Assurance (SQA)
Software Quality Assurance (SQA)
sebenarnya  adalah  untuk  menghasilkan suatu  produk  perangkat  lunak  ( software ) yang  berkualitas  tinggi.  SQA  merupakan serangkaian  aktifitas  yang  sistematik  dan terencana dalam rangka memastikan kualitas software [5].
Software Quality Assurance (SQA) bertujuan untuk menghasilkan suatu produk software berkualitas tinggi.
SQA  meliputi  beberapa  konsep  sebagai berikut:
1. Pendekatan kualitas manajemen,
2. Teknologi  rekayasa  perangkat  lunak yang  efektif  (metode  dan  tools  yang digunakan),
3. Tinjauan  teknis  secara  formal  yang diaplikasikan melalui proses pengembangan software,
4. Strategi  uji  coba software yang multitier,
5. Kontrol terhadap dokumentasi
software dan perubahannya, 6. Prosedur untuk memastikan
pemenuhan standar  pengembangan software , jika software tersebut diaplikasikan,
7. Mekanisme pengukuran dan laporan.

## Hipotesis Penelitian
Hipotesis penelitian yang diajukan adalah : Diduga bahwa  model penentuan karyawan teladan  pada  PT.  Argha  Karya    dapat dibangun  dengan  menggunakan  metode
Adaptive  Neural  Fuzzy  Inference  System (ANFIS)  dan  menggunakan  software Matlab  R2011B  sehingga  dapat  lebih akurat.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode analisis  kuantitatif.  Untuk  mendapatkan gambaran yang lebih mendalam danlengkap  dari  objek  yang  akan  diteliti dengan  melakukan  pengamatan  langsung di lapangan.
1. Penelitian Pendahuluan Penelitian ini dilakukan untuk
memperoleh  kriteria-kriteria  dalam penelitian,  kriteria  untuk  menentukan karyawan teladan diperoleh dari pedoman  prosedur  manual Human Resource Dept.
2. Data Electronic Human Resource Setelah  memperoleh  kriteria-kriteria, semesta pembicaraan, dan domain dari penelitian  pendahuluan,  selanjutnya akan  diambil  data  dari  sistem  human resource yang sudah ada.
3. Mengelola hasil data EHR
Data  yang  diperoleh  dari  EHR  akan diolah menggunakan pendekatan logika fuzzy dengan tool matlab. Data yang diperoleh kemudian dimasukkan sebagai input dari Adaptive Neuro Fuzzy Inference Sistem ( ANFIS), Sedangkan output nya adalah Karyawan Teladan, Calon Teladan dan Tidak Teladan.

## Metode Pemilihan Sampel
Proses pemilihan sampel dilakukan dengan cara  pengamatan  langsung.  Pemilihan sampel  berdasarkan  data  karyawan  2013 dan  2014.  Sampel  pada  penelitian  ini adalah  sebagian  karyawan  yang  bekerja pada PT. Argha Karya yang berjumlah 73, sehingga  data  yang  terkumpul  106  data. Berikut  adalah  variable-variabel  yang digunakan dalam penelitian ini berdasarkan pedoman penentuan karyawan teladan  tahun  2014  yang  dikeluarkan  oleh Human Resource Dept.

## Tabel 1. Tabel Variabel
Fungsi Nama Variabel Input Masa Kerja Data Kehadiran Efektifitas  Jam Kerja Penilaian Kinerja Output Penentuan Karyawan Teladan

## Metode Pengumpulan Data
Metode  Pengumpulan  data  dilakukan secara langsung dengan menggunakan 1. Data Primer
Data  primer  merupakan  sumber  data penelitian yang  diperoleh  secara langsung dari sumber asli. Data primer penelitian  diperoleh  dengan  cara observasi,  wawancara  dan  kuesioner.
Data  dicatat  dan  dikumpulkan  untuk kemudian dilakukan persiapan data.
2. Data Sekunder Data sekunder merupakan sumber data penelitian  yang diperoleh  secara tidak langsung  melalui  media  perantara. Data  yang  diperoleh  secara  tidak langsung,  misalnya  dari literature , dokumentasi, buku, jurnal dan informasi  lainnya  yang  berhubungan dengan guru berprestasi dan ANFIS.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Pengelompokan dan Analisis Data
Data penelitian dibagi dalam tiga kelompok, yaitu:
a. 42  data  pertama  digunakan  sebagai
Training-Data (Data Pembelajaran)
b. 42  data  kedua  digunakan  sebagai Testing-Data (Data Penguji Validitas)
c. 24  data  ketiga  digunakan  sebagai New- Data (Data Penerapan Model/Demo)
Simulasi Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
Tahapan Proses Simulasi :
a. Tahap Load Data (Tahap Memasukkan Data)
b. Tahap Generate FIS (Tahap Membangkitkan FIS) c. Tahap Train  FIS (Tahap  Pembelajaran FIS)
d. Tahap Test FIS (Tahap Validasi FIS)

## Tahap Load Data
Tahap ini merupakan tahap untuk me- load data baik data training maupun data testing. Adapun  untuk  memasukkan  kedua  jenis data  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  cara melakukan  load  data  dari  dalam file yang tersimpan didalam komputer.
a. Input  Data  Pembelajaran  ( Training- Data)

## Gambar 1. Input Data Pembelajaran
Gambar  1  terdapat  kolom  load  data  dari dalam  File  yang  tersimpan  di  dalam komputer,  pilih  option  training  lau  pilih data  pembelajaran  (training)  yaitu  train data  lalu  pilih  file  data  pembelajaran (training) yaitu train data.dat (sebanyak 42 data).

## Gambar 2. Data Pembelajaran Dalam Memori
Pada  gambar  2  diperlihatkan  bentuk  dan pelatihan  yang  telah diload kedalam
ANFIS Editor GUI.Setelah data pembelajaran ( training ) yng telah diunggah  dan  disimbolkan  dalam  bentuk lingkaran kecil berlubang.
b. Input  Data  Pengujian  ( Testing dan Validasi)
Setelah  menggugah  data  pembelajaran ( training), selanjutnya  mengggah  data pengujian  ( testing). Pada  gambar  4-3 terdapat  kolom  load  data  dari  dalam  file yang  tersimpan  di  dalam  komputer,  pilih option testing lalu pilih file data
pembelajaran (testing) yaitu testing data.dat (sebanyak 42 data).
Gambar 3. Input Data Pengujian
Gambar 3
menunjukkan proses memasukkan  data  untuk  keperluan  proses pembelajaran  dengan  nama  file testing data.dat, sedangkan gambar 4-4 menunjukkan Testing Data (Data
Pengujian)  yang  telah  berada  dalam memori,  disimbolkan  dalam  lingkaran kecil.
Gambar 4. Data Pengujian Dalam

## Memori
Tahap  Generate  FIS  ( Fuzzy  Inference

## System)
Jumlah  fungsi  keanggotaan  yang  akan digunakan  adalah  (3  3  3  3).  Tipe keanggotaan  yang  akan  diujicoba  dalam penelitian  ini  adalah  tipe  keanggotaan
segitiga ( trimf), trapesium (trapmf), lonceng (gbellmf) dan Gaussian (gaussmf) .

## Gambar 5. Generate FIS Membership Function (MF) constant
Pada  gambar  4-5  menunjukkan  generate FIS  membership  Function  (MF)  dengan MF Type constant .
Tahap Training FIS (Tahap

## Pembelajaran FIS)
Tahap  ini  dilakukan  untuk  melihat tingkat error pada ANFIS
a. Tahap Training FIS hybrid trimf Berdasarkan  FIS  yang  akan  dibangun maka  dilakukan  proses Training dengan epoch =  500.  Simulasi  Algoritma Hybrid dengan fungsi “trimf” , dengan jumlah MF [3  3  3  3],  fungsi  MF output adalah  tipe
“ constant ”
Gambar 6. Training Trimf dengan Algoritma Hybrid
Pada  gambar  6  menunjukkan  terjadinya proses pembelajaran untuk simulasi metode hybrid dengan  fungsi keanggotaan “ trimf ”.  Nilai  kwadrat  rata-rata  RMSE  = 1,5092e-06.
b. Tahap Training FIS hybrid tramf Berdasarkan  FIS  yang  akan  dibangun maka  dilakukan  proses Training dengan epoch =  500.  Simulasi  Algoritma Hybrid dengan fungsi “tramf” , dengan jumlah MF
[3  3  3],  fungsi  MF output adalah  tipe
“ constant ”
Gambar 7. Training Trampf dengan
Algoritma Hybrid
Pada  gambar  7  menunjukkan  terjadinya proses pembelajaran untuk simulasi metode hybrid dengan  fungsi keanggotaan “ tramf ”.  Nilai  kwadrat  rata-rata  RMSE  = 1,0952e-06
c. Tahap Training FIS hybrid gbellmf
Berdasarkan  FIS  yang  akan  dibangun maka  dilakukan  proses Training dengan epoch =  500.  Simulasi  Algoritma Hybrid dengan  fungsi “gibellmf” ,  dengan  jumlah MF [3 3 3 3], fungsi MF output adalah tipe “ constant ”
Gambar 8. Training Gibellmf dengan Algoritma Hybrid
Pada  gambar  8  menunjukkan  terjadinya proses pembelajaran untuk simulasi metode hybrid dengan  fungsi keanggotaan “ gbellmf ”. Nilai kwadrat rata-rata RMSE = 1,5104e-06.
d. Tahap Training FIS hybrid gaussmf Berdasarkan  FIS  yang  akan  dibangun maka  dilakukan  proses Training dengan epoch =  500.  Simulasi  Algoritma Hybrid dengan  fungsi “gibellmf” ,  dengan  jumlah MF [3 3 3 3], fungsi MF output adalah tipe “ constant ”
Gambar 9. Training Gaussmf dengan Algoritma Hybrid
Pada  gambar  11  menunjukkan  terjadinya proses pembelajaran untuk simulasi metode hybrid dengan  fungsi keanggotaan “gaussmf ”.  Nilai  kwadrat  rata-rata  RMSE = 1,5093e-06
e. Tahap Training FIS backpropagation trimf Berdasarkan FIS yang akan dibangun maka  dilakukan  proses Training dengan epoch = 500. Simulasi Algoritma
Backpropagation dengan  fungsi “trimf” , dengan  jumlah  MF  [3  3  3  3],  fungsi  MF output adalah tipe “ constant ”
Gambar 10. Training Trimf dengan Algoritma Backpropagation
Pada  gambar  12  menunjukkan  terjadinya proses pembelajaran untuk simulasi metode backpropagation dengan  fungsi keanggotaan  “ trimf ”.  Nilai  kwadrat  rata- rata RMSE = 0,58241
f. Tahap Training FIS backpropagation tramf
Berdasarkan  FIS  yang  akan  dibangun maka  dilakukan  proses Training dengan epoch = 500. Simulasi Algoritma Backpropagation dengan  fungsi “tramf” , dengan  jumlah  MF  [3  3  3  3],  fungsi  MF output adalah tipe “ constant ”
Gambar 11. Training Tramf dengan Algoritma Backpropagation Pada  gambar  13  menunjukkan  terjadinya proses pembelajaran untuk simulasi metode backpropagation dengan  fungsi keanggotaan  “ tramf ”.  Nilai  kwadrat  rata- rata RMSE = 0,2967
g. Tahap Training FIS backpropagation gbellmf
Berdasarkan  FIS  yang  akan  dibangun maka  dilakukan  proses Training dengan
epoch = 500. Simulasi Algoritma Backpropagation dengan fungsi
“gibellmf” ,  dengan  jumlah  MF  [3  3  3  3], fungsi MF output adalah tipe “ constant ”
Gambar 12. Training Gbellmf dengan Algoritma Backpropagation
Pada  gambar  14  menunjukkan  terjadinya proses pembelajaran untuk simulasi metode backpropagation dengan  fungsi
keanggotaan “ gbellmf ”. Nilai kwadrat rata- rata RMSE = 0,33858
h. Tahap Training FIS backpropagation gaussmf
Berdasarkan  FIS  yang  akan  dibangun maka  dilakukan  proses Training dengan epoch = 500. Simulasi Algoritma backpropagation dengan fungsi
“gibellmf” ,  dengan  jumlah  MF  [3  3  3  3], fungsi MF output adalah tipe “ constant ”
Gambar 13. Training Gaussmf Dengan Algoritma Backpropagation
Pada  gambar  13  menunjukkan  terjadinya proses pembelajaran untuk simulasi metode backpropagation dengan  fungsi keanggotaan  “ gaussmf ”.  Nilai  kwadrat rata-rata RMSE =0,36472

## 4.  Tahap  Testing  FIS  (Tahap  Validasi
FIS)
Langkah  selanjutnya  memvalidasi  data
FIS .
a. Tahap Testing FIS Hybrid trimf
Tahap Testing FIS Hybrid trimf
Gambar 14. Testing Trimf Dengan Algoritma Hybrid
Pada  gambar  14  Menunjukkan  terjadinya proses pembelajaran untuk simulasi metode hybrid dengan  fungsi keanggotaan
“ trimf ”. Dan setelah diuji  validasi testing data dengan epoch 500 dihasilkan kesalahan  kwadrat  rata-rata    RMSE  = 2,1437
b. Tahap Testing FIS Hybrid trapmf
Tahap Testing FIS Hybrid trapmf
Gambar 15. Testing Trapmf Dengan Algoritma Hybrid
Pada  gambar  15  Menunjukkan  terjadinya proses pembelajaran untuk simulasi metode hybrid dengan  fungsi keanggotaan “ trapmf ”.  Dan  setelah  diuji  validasi testing data  dengan  epoch  500  dihasilkan kesalahan  kwadrat  rata-rata    RMSE  = 2,1437
c. Tahap Testing FIS Hybrid gbellmf Tahap Testing FIS Hybrid gbellmf
Gambar 16. Testing Gbellmf Dengan Algoritma Hybrid
Pada  gambar  16  Menunjukkan  terjadinya proses pembelajaran untuk simulasi metode hybrid dengan  fungsi keanggotaan “ gbellmf ”.  Dan  setelah  diuji  validasi testing data  dengan  epoch  500  dihasilkan kesalahan  kwadrat  rata-rata    RMSE  = 2,1437
d. Tahap Testing FIS Hybrid gaussmf
Tahap Testing FIS Hybrid gaussmf
Gambar 17. Testing Gaussmf dengan Algoritma Hybrid Pada  gambar  17  Menunjukkan  terjadinya proses pembelajaran untuk simulasi metode hybrid dengan  fungsi keanggotaan “ gaussmf ”.  Dan  setelah  diuji  validasi testing data  dengan  epoch  500  dihasilkan kesalahan  kwadrat  rata-rata    RMSE  = 2,1437
e. Tahap  Testing  FIS Backpropagation trimf
Gambar 18. Testing Tripmf dengan
Algoritma Backpropagation Pada  gambar  18  Menunjukkan  terjadinya proses pembelajaran untuk simulasi metode    dengan  fungsi  keanggotaan “ trimf ”. Dan setelah diuji  validasi testing data dengan epoch 500 dihasilkan kesalahan  kwadrat  rata-rata    RMSE  = 2,1437
f. Tahap  Testing  FIS Backpropagation tramf
Tahap Testing FIS Backpropagation tramf
Gambar 19. Testing Trapmf dengan
Algoritma Backpropagation
Pada  gambar  19  Menunjukkan  terjadinya proses pembelajaran untuk simulasi metode    dengan  fungsi  keanggotaan “ tramf ”. Dan setelah diuji validasi testing data dengan epoch 500 dihasilkan kesalahan  kwadrat  rata-rata    RMSE  = 2,1437
g. Tahap  Testing  FIS Backpropagation gbellmf
Tahap Testing FIS Backpropagation gbellmf
Gambar 20. Testing Gbellmf dengan Algoritma Backpropagation
Pada  gambar  20  Menunjukkan  terjadinya proses pembelajaran untuk simulasi metode    dengan  fungsi  keanggotaan “ gbellmf ”.  Dan  setelah  diuji  validasi testing data  dengan  epoch  500  dihasilkan kesalahan  kwadrat  rata-rata    RMSE  = 2.1437
h. Tahap  Testing  FIS Backpropagation gaussmf
Tahap Testing FIS Backpropagation gaussllmf
Gambar 21. Testing Gaussmf dengan Algoritma Backpropagation
Pada  gambar  21  Menunjukkan  terjadinya proses pembelajaran untuk simulasi metode    dengan  fungsi  keanggotaan “ gaussmf ”.  Dan  setelah  diuji  validasi testing data  dengan  epoch  500  dihasilkan kesalahan  kwadrat  rata-rata    RMSE  = 2,1437

## 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 ).

## Tabel 2. Perbandingan RMSE Data Training dengan Data Testing
Member
ship Function RMSE Data Training RMSE Data Testing Hybrid Backprop agation Hybrid Backpro pagation Trimf 1.5092e -06 0.58241 2.1437 2.1437 Trapmf 1.5092e -06 0.29670 2.1437 2.1437 Gbellmf 1.5104e -06 0.33858 2.1437 2.1437 Gaussmf 1.5093e -06 0.36472 2.1437 2.1437
Pada  table 2  menunjukkan  perbandingan RMSE    untuk    kedua    metode    yaitu Hybrid dan Backpropagation pada  proses pembelajaran    ( training )    dan    proses validasi  ( testing ).  RMSE  terendah  pada proses    pembelajaran    yaitu  1.5092e-06
dengan    fungsi    keanggotaan trimf  dan trimf
Interpretasi Model Proses Pembelajaran ( Training) Berdasarkan  perbandingan  RMSE  ( Root Mean Square Error ) proses pembelajaran (training )    pada  table  2 metode    yang  paling  optimal  untuk  kasus ini adalah :
a.  Algoritma  Pembelajaran  :  Metode
Hybrid b. Tipe Membership Function (MF) : trimf
c. Epoch : 500
d. Error tolerance : 0 e.  Parameter Input : ( 3 3 3 3) f.  Terdiri dari 81 rule
Gambar 22. Model Pembelajaran (Training ) RMSE Terendah
Pada gambar 22 menunjukan bahwa model pembelajaran  ( training )  terdapat  pada metode Hybrid dengan  tipe membership fuction  trimf dengan  menghasilkan  error = 1,5092e-06
Gambar 23. Model Structure Pembelajaran ( Training )
Pada  gambar    23  menunjukkan  neuron ANFIS  yang  terdiri  dari  4  masukan  dan satu keluaran dan 81 rules . Data yang telah diproses  tersebut  disimpan  dalam    bentuk fis  dengan  nama file Aplikasi.fis.  Untuk menyimpan    hasil    olahan  data    tersebut
pilih  File-Export-ToFile  agar    lebih permanen.  Untuk    menampilkan  FIS  data ketikan:>> fuzzy nama_file.fis pada command yang ada di matlab.
Contoh: fuzzy Aplikasi.fis Kemudian    akan    muncul    jendela    FIS editor seperti  gambar  24.  Jendela  FIS Editor digunakan  untuk  memperjelas  FIS hasil  training  ANFIS.    Kotak    berwarna kuning  menunjukan  parameter  masukan, kotak  putih  menunjukan rule ANFIS, dan kotak hijau menunjukan keluaran.

## Gambar 24. FIS Editor Pembelajaran
( Training)
Pada  gambar  24  merupakan  bentuk  FIS editor pembelajaran ( training ).Double klik    pada    masing-masing    parameter untuk menampilkan editor fungsi keanggotaan.    Selanjutnya    akan    muncul membership  function  plots seperti gambar 4.26.

## GUI (Graphical User Interface)
Tampilan dari Model Penentuan Karyawan Teladan  Berbasis Adaptive  Neuro  Fuzzy
Inference ini menggunakan software Matlab  R2011b,  dengan output Karyawan Teladan,  Calon  Teladan  dan  Tidak Teladan.  Rule  yang  dipakai  adalah  dari rule  ANFIS  dengan  fungsi  logika  AND.
Tampilan dari Model Penentuan Karyawan Teladan  Berbasis  Adaptive  Neuro  Fuzzy Inference terlihat pada gambar berikut.

## Gambar 25. Tampilan GUI Model
Penentuan Karyawan Teladan

## Pengujian Data/Sistem/Prototipe Model
Untuk memastikan bahwa perangkat lunak yang  dibuat  memiliki  suatu  standar minimal kualitas,  maka  metoda yang akan dipakai untuk pengukuran perangkat lunak secara  kuantitatif  pada  penelitian  ini adalah  dengan  metoda  SQA( Software Quality Assurance).
Tabel 3. Metric of Software Quality
Assurance User Skor Metrik Skor 1 2 3 4 5 6 7 8 #1 85 80 78 90 80 89 80 89 88,25 #2 75 80 81 81 81 89 85 80 81.9 #3 78 79 82 75 85 79 79 80 79.55 #4 80 86 79 84 83 82 82 79 81.95 #5 80 80 81 85 83 79 80 81 80,9 Rata-Rata 82.51 . Berdasarkan hasil evaluasi penilaian kualitas  perangkat  lunak  maka  dapat diketahui  bahwa  dari  5  responden  dengan
8  variabel  penelitian  ,  maka    dapat diketahui    bahwa    dari    5    responden dengan    8    variabel    penelitian,    4 diantaranya memperoleh  nilai baik dan  1 responden  penelitian  memperoleh  nilai cukup.    Jika    demikian    maka    secara umum    aplikasi    ini    memiliki    kualitas baik   sehingga   layak  digunakan   sebagai perangkat    lunak    untuk    penentuan karyawan teladan.

## 4. SIMPULAN
Dari hasil simulasi  ANFIS yang dilakukan dengan Matlab dan menggunakan algoritma  hybrid  dan  backpropagation serta  proses  pembelajaran  dan  validasi yang dilakukan diperoleh nilai yang paling optimal dari proses pembelajaran menghasilkan  RMSE  1.5092e-06  untuk model  pelatihan  yang  paling  optimal. Sedangkan pemodelan yang paling optimal untuk  validasi  menghasilkan  nilai  RMSE terendah  2,1437  dengan  menggunakan metode hybrid dan backpropagation serta membership function trimf, trapmf,Gbellmf, gaussmf.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Marimin  dan  Nurul  Maghfiroh. Aplikasi Teknik Pengambilan Keputusan dalam Manajemen Rantai  Pasok .  Bogor:  IPB  Press. 2010.
[2] Widodo, P.P., dan Trias,H.R. Penerapan Soft Computing Dengan Matlab. Bandung: Rekayasa  Sains. 2012.
[3]      Widodo,  P.P.,  &Trias-Handayanto, Rahmadya,  Herlawati. Penerapan Data  Mining  dengan  Matlab. Bandung: Rekayasa Sains.2013.
[4] Proboyekti,  Umi. Software  Quality
Assurance. Diakses  pada  tanggal 15 September 2014 pada
http://lecturer.ukdw.ac.id/othie/ sqa . pdf