## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 10 No. 2, Desember 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## IMPLEMENTASI FUZZY LOGIC PENENTUAN KELAYAKAN KARYAWAN MENDAPAT REWARD DITOKO ROTI

## MENGUNAKAN METODE TSUKAMOTO
Syahnandar 1 , Rahmat Hidayatullah 2 , Nur Rubiati 3 , Rahmad Kurniawan 4 1,2,3,4 Kampus Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Dumai JL. Utama Karya Bukit Batrem Kec. Dumai Timur Kode pos 28811 e-mail : syahnandar14@gmail.com

## ABSTRAK
Karyawan  merupakan  elemen  penting  didalam  sebuah  perusahaan  yang  akan  menentukan kemajuan  disuatu  perusahaan  tersebut,  oleh  kerna  itu  untuk  meniggkatkan  prestasi  kinerja  karyawan agar  lebih  efektif  dalam  melakukan  tugas  maka  dibuatlah  sebuah  prongram  penilaian  dalam  bentuk reward,  pemberian  reward  ini  hanyalah  bertujuan  meniggkatkan  prastasi  dalam perkejaaan  agar lebih bersikap  profesional,  dikarnakan  belum  adanya  sebuah  aplikasi    sebagai  alat  bantu  pemilih  karyawan yang  berhak  mendapat  reward  secara  tepat.  maka  digunakanlah  Sistem  Pendukung  Keputusan,  yaitu metode  fuzzy  logic  Tsukamoto  dengan  menerapkan    variabel-variabel  sebagai  data  pendukung  yang meliputi Kinerja Kedisiplinan dan Kemampuan yang menjadi kriteria dalam penilaian. Tujuan penelitian ini  adalah  untuk  mempermudahkan  usaha  roti  canai  dalam  penentuan  kelayakan  karyawan  yang  akan mendapat reward. Pemberian reward  ini disesuai dengan keadaan serta kualitas yang dimiliki  sehingga reward dapat diberikan kepada karyawan secara objektif.
Kata kunci : Fuzzy Logic, Metode Tsukamoto, Reward Karyawan, PHP

## 1. PENDAHULUAN
Karyawan  merupakan  elemen  penting dalam  suatu  perusahaan  yang  akan  menentukan kemajuan  sebuah    usaha,  dalam  rangka memberikan  motivasi  kepada  karyawan,  sebuah usaha roti canai mengadakan program  penentuan kelayakan  karyawan  prestasi.  Kegiatan  ini dilakukan  untuk  memberikan  motivasi  kepada karyawan  yang  memiliki  berprestasi,  sebagai tanda  ucapan  terima  kasih  Pimpinan  terhadap kinerja karyawan tersebut.
Permasalahan yang sering ditemukan disetiap akhir  bulan pada tempat usaha roti canai ialah  Penentuan  kelayakan karyawan  yang akan mendapat reward, dikerenakan  belum  adanya sebiah sistem sebagai  alat bantu dalam pengambilan keputusan secara tepat
Untuk    membantu  usaha  roti  canai  dalam pengambil  keputusan  karyawan  yang  berhak mendapatkan reward , maka digunakanlah Sistem Pendukung  Keputusan,  yaitu  metode fuzzy  logic Tsukamoto.
Tujuan penelitian ini adalah untuk mempermudahkan  usaha  roti  canai  dalam penentuan  kelayakan  karyawan  yang  akan mendapat reward.
a. Kecerdasan Buatan
Kecerdasan  Buatan  berasal  dari (bahasa Inggris: Artificial Intelligence atau AI ) didefinisikan sebagai kecerdasan yang
ditunjukkan  oleh  suatu entitas ilmiah.  Sistem seperti  ini  umumnya  dianggap  komputer. Kecerdasan  diciptakan  dan  dimasukkan  kedalam suatu  mesin  ( komputer )  agar  dapat  melakukan pekerjaan  seperti  yang  dapat  dilakukan  manusia. Beberapa  macam  bidang  yang  menggunakan kecerdasan  buatan  antara  lain  sistem  pakar, permainan  komputer ( games ),  logika  fuzzy, jaringan  syaraf  tiruan  dan  robotika .(Wijaya, 2013)
b. Logika Fuzzy
logika fuzzy adalah  suatu  cara  yang  tepat untuk  memetakan  suatu  ruang input ke  dalam suatu  ruang output .  Teori  himpunan fuzzy merupakan  kerangka  matematis  yang  digunakan untuk  mempresentasikan  ketidak  pasti.(elisawati, 2017)
Logika  fuzzy  merupakan  logika  klasik dinyatakan  bahwa  segala  sesuatu  bersifat  biner, yang  artinya  adalah  hanya  mempunyai  dua kemungkinan,  “Ya  atau  Tidak",  “Benar  atau

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 10 No. 2, Desember 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Salah”,  ”Baik  atau  Buruk”,  dan  lain  lain.  Oleh karena  itu,  semua  ini  dapat  mempunyai  nilai keanggotaan 0  atau  1.  Akan  tetapi rada  di antara 0  dan  1.  Artinya,  bisa  saja  suatu  keadaan mempunyai  dua  nilai  “Ya  dan  Tidak”,  “Benar dan  Salah”,  “Baik  dan  Buruk”secara  bersamaan, namun  besar  nilainya  tergantung  pada  bobot keanggotaanyang dimilikinya.(Hasanh & Widiastuti, 2014)
c. Metode Sistem Inferensi Fuzzy
Sistem  inferensi  fuzzy  akan  berfungsi sebagai  pengendali  proses  tertentu  dengan menggunakan aturan-aturan
inferensi berdasarkan logika fuzzy.(Novita, 2019)
Sistem inferensi memiliki 4 unit yaitu
1. Unit fuzzifikasi (fuzzification unit)
2. Unit penalaran logika fuzzy (fuzzy logic reasoning unit)
3. Unit basis pengetahuan (knowledge base unit)  yang terdiri dari :
4. 4.Unit  defuzzifikasi  /  unit  penegasan (defuzzification unit)
d. Metode Tsukamoto
Pada  metode  Tsukamoto,  setiap  konsekuen pada  aturan  yang  berbentuk  IF-THEN  harus direpresentasikan  dengan  suatu  himpunan  fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan  yang  monoton. Sebagai hasilnya, output hasil inferensi dari tiap- tiap  aturan  diberikan  dengan  tegas.(Fristanto, 2013) Setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk If-Then harus direpresentasikan dengan  suatu  himpunan  fuzzy  dengan  fungsi keanggotaan  yang  monoton.  Sebagai  hasilnya, output hasil inferensi dari tiap- tiap  aturan  diberikan  secara  tegas  (crisp) berdasarkan  predikat.  Hasil  akhirnya  diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot.(Ekajaya, Hidayat, & Ananta, 2018)
Fungsi  Keanggotaan  adalah  suatu  kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data kedalam  nilai  keanggotaannya  (sering  juga disebut  dengan  derajat  keanggotaan)  yang memiliki  interval  antara  0  sampai  1.  Salah  satu cara  yang  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan nilai  keanggotaan  adalah dengan  melalui pendekatan  fungsi.  Ada  beberapa  fungsi  yang digunakan.(Hasanh & Widiastuti, 2014)
Seperti nilai keanggotaan dibawah ini
1. Representasi Linear
Pada representasi linear, pemetaan input ke derajat  keanggotannya  digambarkan  sebagai suatu garis lurus. Bentuk ini paling sederhana dan menjadi pilihan yang baik untuk mendekati suatu konsep yang kurang jelas.(Taufiq, 2016)
Ada  2  keadaan  himpunan  fuzzy  yang  linear. Pertama,  kenaikan  himpunan  dimulai  pada  nilai domain  yang  memiliki  derajat  keanggotaan  nol [0]  bergerak  ke  kanan  menuju  ke  nilai  domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih tinggi.(Murdianingsih & Utomo, 2016)
Seperti grafik ( fis ) dibawah ini. a b 1 0 Gambar 1. Representasi Linear Naik.
Sumber.(Iswandy, 2015)
            ) 1 ( ; 1 ); /( ) ( ; 0 ] [ b x b x a a b a x a x x 
Kedua,  merupakan  kebalikan    yang pertama.  Garis  lurus  dimulai  dari  nilai domain dengan derajat keanggotaan tertinggi pada  sisi  kiri,  kemudian  bergerak  menurun ke  nilai  domain  yang  memiliki  derajat keanggotaan lebih rendah.
a b 1 0 Gambar 2. Representasi Linear Turun.
Sumber.(Iswandy, 2015)
         ) 2 ( ; 0 ); /( ) ( ] [ b x b x a a b x b x 
2. Representasi Kurva Segitiga
Kurva  Segitiga  pada  dasarnya  merupakan gabungan antara 2 garis (linear)

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 10 No. 2, Desember 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
a b 1 0 c Gambar  3. KurvaSegitiga .
Sumber.(Iswandy, 2015)
) 3 ( c x b b); - x)/(c - (b b x a a); - a)/(b - (x ; 0 ] [           x 
3. Representasi Kurva Trapesium
Kurva  Segitiga  pada  dasarnya  hanya  saja ada beberapa titik yang memiliki nilai keanggotaan (1). a b 1 0 c d Gambar 4.  Kurva Trapesium. Sumber.(Iswandy, 2015) ) 4 (
c); - x)/(d - (d c x b 1; b x a a); - a)/(b - (x d atau  x ; 0 ] [     
         
d x a x x 
4. Representasi Kurva Bentuk Bahu Daerah yang terletak di tengah-tengah suatu variabel  yang  direpresentasikan  dalam  bentuk segitiga,  pada  sisi  kanan  dan  kirinya  akan  naik dan  turun  (misalkan:  DINGIN  bergerak  ke SEJUK  bergerak  ke  HANGAT  dan  bergerak  ke PANAS). menunjukkan variabel TEMPERATUR dengan daerah bahunya.
Gambar 5.  Daerah ‘bahu’ TEMPERATUR. Sumber.(Iswandy, 2015)
Seperti halnya  himpunan  konvensional,  ada beberapa  operasi  yang  didefinisikan  secara khusus  untuk  mengkombinasi  dan  memodifikasi himpunan fuzzy. Nilai keanggotaan sebagai hasil dari  operasi  dengan  nama fire  strength atau  –
predikat.(Ekajaya et al., 2018) Ada  tiga  penerapan  yang  digunakan  dalam penyelesaian metode fuzzy logic yaitu:
1. Operator AND Operator  ini  berhubungan  dengan  operasi interseksi  pada  himpunan.  –predikat  sebagai hasil  operasi  dengan  operator  AND  diperoleh dengan  mengambil  nilai  keanggotaan  terkecil antar  elemen  pada  himpunan-himpunan  yang bersangkutan.(Ekajaya et al., 2018)
2. Operator OR
Operator  ini  berhubungan  dengan  operasi union  pada  himpunan.  –predikat  sebagai  hasil operasi  dengan  operator  OR  diperoleh  dengan himpunan-himpunan  yang  bersangkutan.(Nurul, 2016)
3. Operator NOT
Operator  ini  berhubungan  dengan  operasi komplemen  pada  himpunan.  –predikat  sebagai hasil  operasi  dengan  operator  NOT.(Dharmawati & Aprilianto, 2014)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Jenis  PenelitianPenelitian  ini  merupakan penelitian  eksperimen  yaitu  merancang  sistem prediksi  jumlah  produksi  roti  berdasarkan  data permintaan  dan  persediaanmenggunakan  logika fuzzy  diharapkan  dapat  membantu  menentukan jumlah produksi roti

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 10 No. 2, Desember 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Gambar 6. Kerangka Pemikiran
Berikut  ini  adalah  penjelasan  kerangka penelitianmenggunakan metode fuzzy logic Tsukamoto yaitu: 1. Mengidentifikasi Masalah Pada tahap ini dilakukan pengindentifikasikan  terhadap    masalah yang     akan diteliti. Adapun permasalahan utama yang dihadapi ialah mengimplementasikan  metode fuzzy  logic Tsukamoto pada  penentuan  kelayakan karyawan untuk mendapatkan reward .
2. Menganalisa Masalah
Permasalahan yang ditemukan dalam identifikasi masalah ini ialah masih sulitnya pempinan  dalam  penentuan  karyawan  yang akan mendapat reward .
3. Mengumpulkan Data Metode pengumpulan data dilakukan
dengan cara melakukan pengamatan langsung  pada  perusahaan  roti  canai,  di jalan Sudarso Dumai Timur. Selain melakukan  secara  langsung  pengamatan juga dilakukan wawancara pada pihak yang
berkaitan dengan kasus yang akan diselesaikan.
4. Pengolahan Data dengan metode fuzzy logic
Tsukamoto
Setelah data terkumpul, selanjutnya dilakukan  analisa  terhadap  data.        Analisa data dilakukan dengan mengunakan metode fuzzy  logic  Tsukamoto dalam  mendapatkan nilai  yang terbobot.
a. Teknik  Penerapan  Fuzzy  Tsukamoto  dalam kelayakan  terhadapan  karyawan  yang  akan mendapat reward ..
b. Inferensi  (rule).  Untuk  mencarik  nilai
(minimun)  yang  digunakan  untuk  mencari nilai z. c. Menentukan  Output  Crisp  (Deffuzzyfikasi) adalah  hasil  dari  penjumlahan  seluruh penilaian  berdasarkan  tahan  metode fuzzy logic Tsukamoto 5. Pengujian metode fuzzy logic Tsukamoto Proses  dimana  hasil  yang  diselesaikan dengan  metode  tsukamoto  ialah    untuk mendapatkan  hasil  yang  diinginkan  sesuai dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan,  sehingga  menghasilkan  sebuah keluaran output sesuai yang diharapkan. 6. Perbandingan hasil. Setelah  penyelesaian  secara  dibandingkan dengan    hasil  pengujian  sistem    untuk menghasilkan  sebuah  output,  hal  ini  akan disesuaikan dengan pencarian manual. 7. Implementasi
Proses  penyelesaian  dalam Tsukamoto kemudian  mengimplementasikan    sebuah sistem  mulai  dari  penginputan  data  sampai proses penyelesaikan, sehingga mendapatkan hasil yang diinginkan.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Analisa Penyelesaian Metode.
Input  yang  digunakan  dalam  penelitan  ini adalah  kriteria  kelayakan  yang  memiliki  nilai yang  mendukung,  nilai  tersebut  telah  ditentukan berdasarkan  kriteria  yang  ada,  seperti  kriteria kinerja,  kedesiplinan  dan  kemampuan  seperti tabel penilaian dibawah ini.
1. Kinerja memuaskan mengkecewakan 60 80 1 0 Gambar 7. Representasi kinerja

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 10 No. 2, Desember 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
2. Kedesiplinan baik buruk 60 80 1 0 Gambar 8. Representasi Kedesiplinan 3. Kemampuan menigkat menurun 60 80 1 0 Gambar 9. Representasi Kemampuan
Didalam  menentukan  reward  ada  8  aturan  yang dapat bentukan  yaitu:
[R1] IF Kinerja mengkecewakan AND
Kedesiplinan  buruk  AND  Kemampuan menurun THEN  bonus tidak dapat. [R2] IF Kinerja mengkecewakan AND
Kedesiplinan  buruk  AND  Kemampuan meningkat THEN  bonus tidak dapat. [R3] IF Kinerja mengkecewakan AND
Kedesiplinan baik AND Kemampuan menurun THEN  bonus tidak dapat.
[R4] IF Kinerja mengkecewakan AND
Kedesiplinan baik AND Kemampuan meningkat THEN  bonus dipertimbangkan.
[R5]  IF  Kinerja  memuaskan  AND  Kedesiplinan buruk  AND  Kemampuan  menurun  THEN bonus tidak dapat.
[R6]  IF  Kinerja  memuaskan  AND  Kedesiplinan baik  AND  Kemampuan  menurun  THEN bonus dipertimbangkan.
[R7]  IF  Kinerja  memuaskan  AND  Kedesiplinan buruk  AND  Kemampuan meningkat THEN bonus dipertimbangkan.
[R8]  IF  Kinerja  memuaskan  AND  Kedesiplinan baik  AND  Kemampuan  meningkat  THEN bonus dapat
b. Output
Penentuan  reward  ini  ditentukan  setiap akhir  bulan,  dengan  bertujuan  untuk  meningkat kualitas kinerja karyawan, maksud reward  disini ialah berupa uang yang akan diberikan pada tiap- tiap  karyawan  setelah  melakukan  penilaian berdasar  kualitas  yang  dimiliki,  variabel  reward yang  akan  digunakan dalam penilaian  ini  terdiri dari 3 himpunan fuzzy yaitu” TIDAK DAPAT” , DIPERTIMBANGKAN”  dan  “DAPAT  seperti tabel dibawah ini:
0 40 50 60 100 1 Tidak dapat dipertimbangkan dapat
Gambar 10. Representasi  Output
Untuk variabel reward dikategorikan kedalam himpunan fuzzy tidak dapat,
dipertimbangkan,  dan  dapat.  Untuk  himpunan Fuzzy  tidak  dapat  dan  dapat  menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan.
Tidak dapat  (x) = 50  -  X 10 1 X  <  40 40 < X < 50 X > 50 0
Reward  dipertimbangkan  mengunakan  nilai keanggotaan seperti terlihat dibawah ini:
dipertimbangkan  (x) = X  -  40 10 1 40 < X < 50 X > 50 0 50  -  X 10
Reward  dapat    mengunakan  nilai  keanggotaan seperti terlihat dibawah ini:

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 10 No. 2, Desember 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
1 dapat  (x) = X -  60 10 0 X  <  50 50< X < 60 X > 60
Penelitian  ini  mengunakan  beberapa    data karyawan  ditoko  pembuatan  roti,    data  yang diperoleh  disesuaikan  dengan  penilaian  dan kualitas  dimiliki  setiap  karyawan  seperti  gambar dibawah ini:
Tabel 1. Representasi Nilai
Kriteria / Alternat if Kine rja Kedesipli nan Kema mpua n Susi 79 79 75 Lia 79 78 75 Ansor 78 79 78
1. Himpunan fuzzy kinerja susi memuaskan mengkecewakan 60 80 1 0 Memuaskan (x) = x  -  60 80 - 60 Rumus memuaskan = (x – a) / (b – a) Dik (a = 60) (b = 80) Susi  (x) =  79 = Penyelesaian: 79  -  60 80 - 60 Memuaskan (79) = 79  -  60 20 19 20 = 0,95 = =
mgkecewa (x) = 80 -  x 80 - 60 mengkecewakan = (b – x) / (b – a) Dik (a = 60) (b = 80) Susi  (x) =  79 = Penyelesaian: 80  -  79 80 - 60 mgkecewa (79) = 80  -  79 20 1 20 = 0,05 = = 2. Himpunan fuzzy kedesiplinan susi baik buruk 60 80 1 0 baik (x) = x  -  60 80 - 60 Rumus baik = (x – a) / (b – a) Dik (a = 60) (b = 80) Susi  (x) =  79 = Penyelesaian: 79  -  60 80 - 60 baik (79) = 79  -  60 20 19 20 = 0,95 = = buruk (x) = 80 -  x 80 - 60 rumus buruk = (b – x) / (b – a) Dik (a = 60) (b = 80) Susi  (x) =  79 = Penyelesaian: 80  -  79 80 - 60 buruk (79) = 80  -  79 20 1 20 = 0,05 = =
3. Himpunan fuzzy kemampuan  susi

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 10 No. 2, Desember 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
menigkat menurun 60 80 1 0 menigkat (x) = x  -  60 80 - 60 Rumus menigkat = (x – a) / (b – a) Dik (a = 60) (b = 80) Susi  (x) =  75 = Penyelesaian: 75  -  60 80 - 60 menigkat (75) = 75  -  60 20 15 20 = 0,75 = = menurun (x) = 80 -  x 80 - 60 rumus menurun = (b – x) / (b – a) Dik (a = 60) (b = 80) Susi  (x) =  75 = Penyelesaian: 80  -  75 80 - 60 menurun (75) = 80  -  75 20 5 20 = 0,25 = =
Setelah  variabel  diperoleh  nilainya  ,  selanjutnya mencarik nilai z untuk setiap aturan.
R1] IF Kinerja Mengecewakan AND Kedisiplinan Buruk AND Kemampuan Menurun THEN Reward Tidak Dapat
(0.05;0.05;0.25) min = 0.05 z1=(50-z)/10=0.05 =50-(0.05*10)= 49 ,5 (Tidak Dapat)
[R2] IF Kinerja Mengecewakan AND
Kedisiplinan Buruk AND Kemampuan Meningkat THEN Reward Tidak Dapat (0.05;0.05;0.75) min = 0.05 z2=(50-z)/10=0.05 =50-(0.05*10)= 49 ,5 (Tidak Dapat)
[R3] IF Kinerja Mengecewakan AND
Kedisiplinan Baik AND Kemampuan
Menurun THEN Reward Tidak Dapat
(0.05;0,95;0.25) min = 0.05
z3=(50-z)/10=0.05 =50-(0.05*10)= 49,5 (Tidak Dapat)
[R4] IF Kinerja Mengecewakan AND
Kedisiplinan Baik AND Kemampuan
Meningkat THEN Reward Dipertimbangkan (0.05;0,95;0.75) min = 0.05 z41=(z-40)/10=0.05 =40+(0.05*10)=40,5 z42=(60-z)/10=0,05 =60-(0.05*10)=59,5
Maka Nilai z4=(40,5+59,5)/2= 50 (Dipertimbangkan)
[R5] IF Kinerja Memuaskan AND Kedisiplinan Buruk AND Kemampuan Menurun THEN
Reward Tidak Dapat (0.95;0.05;0.25) min = 0.05
z5=(50-z)/10=0,05 =50-(0.05*10)= 49.5 (Tidak Dapat)
[R6] IF Kinerja Memuaskan AND Kedisiplinan Baik AND Kemampuan Menurun THEN
Reward Dipertimbangkan (0.95;0.95;0.25) min = 0.25 z61=(z-40)/10=0.25 =40+(0.25*10)=42.5 z62=(60-z)/10=0.25 =60-(0.25*10)=57.5
Maka Nilai z6=(42.5+57.5)/2= 50 (Dipertimbangkan)
[R7] IF Kinerja Memuaskan AND Kedisiplinan Buruk AND Kemampuan Meningkat THEN Reward Dipertimbangkan
(0.95;0.05;0.75) min = 0.05 z71=(z-40)/10=0.05 =40+(0.05*10)=40.5
z72=(60-z)/10=0.05 =60-(0.05*10)=59.5
Maka Nilai z7=(40.5+59,5)/2= 50 (Dipertimbangkan)
[R8] IF Kinerja Memuaskan AND Kedisiplinan Baik AND Kemampuan Meningkat THEN Reward Dapat (0.95;0,95;0.75) min = 0.75 z8=(z-60)/10=0.75
=60+(0.75*10)= 67.5 (Dapat)
Z
= (0.05*49.5)+(0.05*49.5)+(0.05*49.5)+( 0.05*50)+(0.05*49.5)+(0.25*50)+(0.05*5 0)+(0.75*67.5)

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 10 No. 2, Desember 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
0.05+0.05+0.05+0.05+0.05+0.25+0.05+0. 75
Z = 78.025 1.3 Z = 60.0192307692
Hasil = dipertimbangkan Mendapatkan Reward
Rp. 50,000
ANSOR  dan  SUSI  dengan REWARD yang didapti sebesar Rp 100.000.
c. Context Diagram
Petugas 0 Implementasi fuzzy logic penilaian kelayakan karyawan yang akan mendapat reward mengunakan metode tsukamoto Imformasi data karyawan Imformasi data kriteria Imformasi data rule Imformasi data reward Input data karyawan Input data kriteria Input data rule Input data reward Karyawan Data karyawan Nilai hasil karyawan Gambar 12. Context Diagram d. Data Flow Diagram
purtugas Input data login Ubah password t_pengguna t_karyawan Data karyawan t_hasil Transaksi perhitungan Laporan nilai karyawan Input data pengguna 1.0 Login 2.0 master 3.0 transaksi t_variabel t_rule t_reward Data variabel Data rule Data karyawan pimpinan 4.0 Laporan Input data karyawan Input data kritria Input data rule Input data reward Gambar 13. Flow Diagram e. Entity Relationship Diagram t_karyawan t_nilai t_hasil t_user t_reward t_variabel Id_hasil tanggal Id_rule Id_reward Id_tabel memiliki kinerja kemampuan Nm_karyawan Id_karyawan kedesiplinan memiliki password level username Id_user Nm_karyawan memiliki kinerja kemampuan Nm_karyawan Id_nilai kedesiplinan kinerja kemampuan Id_variabel kedesiplinan memiliki memiliki kinerja kemampuan Id_reward kedesiplinan
Gambar 14. Entity Relationship Diagram
f.    Pembahan sistem

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 10 No. 2, Desember 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
1.   Halaman Login
Setelah  masuk  kedalam  sistem,  user  harus terlebih dahulu login dengan cara menginput user dan password dengan benar
Gambar 15. Login Aplikasi
2.    Halaman Utama
Pada  from  menu  utama  terdapat  menu  yang memiliki beberapa sub-sub menu yaitu:
Gambar 16. from menu utama
4. Halaman Input Data User
Pada  from  input  data  user  digunakan  untuk melakuakan pengantian password sebagai penggunaan baru.
Gambar 17. From input data user
5. Halaman Input Data nilai
Pada from input data nilai karyawan adalah berisis nilai yang didapati karyawan diperusahaan roti tersebut.
Gambar 18. from input data nilai
6. Halaman Output Transaksi
Pada  from  transaksi  berisi    proses  dari penjumlahan  seluruh  nilai,  untuk  mendapatkan keputusan  karyawan  yang  layak    mendapat reward atas prestasinya
Gambar 19. Proses output
7. Laporan Data Penilaian Karyawan
Pada halaman laporan adalah hasil input dari tabel yang telah ditentukan dengan nilainya
Gambar 20. Laporan

## 4. KESIMPULAN
Bedasarkan penelitian yang telah dilakukan ditoko  pembuatan  roti  dan  ditemui  beberapa permasalahan  yang  dihadapi,  Maka  dapat disimpulkan bahawa rasanya perlu untuk diterapkan  sistem  komputer  dengan mengunakan sebuah  aplikasi.  Yang  mana  nantinya  dapat mengantikan  sistem  lama  yang  ditangani  secara manual  dan  menjadi  sistem  baru.  dapat  diambil beberapa kesimpulan:
1. Dengan mengunakan  sistem  ini  maka dapat mempermudahkan  dalam  penilaian  kinerja

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 10 No. 2, Desember 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
dan  sesuai  dengan  kualitas  mereka  miliki, baik perusahan kecil atau perusahan besar.
2. Sistem komputerisasi  dengan pemrograman php  ini  adalah  salah  satu  sistem  proses penilaian  kinerja  karyawan  yang  diterapkan berdasarkan dari metode fazzy logic.

## 5. REFERENSI
Dharmawati,  A.,  &  Aprilianto,  H.  (2014). Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto Untuk  Prediksi  Nilai  Tukar  Rupiah. Jutisi , 3 (3), 609–616. Retrieved From Http://Ojs.Stmik- Banjarbaru.Ac.Id/Index.Php/Jutisi/Article/ View/18 Ekajaya,  F.,  Hidayat,  N.,  &  Ananta,  M.  T. (2018). Diagnosis Penyakit
Tht
Menggunakan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto Berbasis  Android. Jurnal  Pengembangan
Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer , 2 (8), 2361–2365. Retrieved From
Http://Ojs.Uho.Ac.Id/Index.Php/Semantik/ Article/View/414
Elisawati.  (2017).  Sistem  Deteksi  Objek  Dengan Menggunakan  Sensor  Ultrasonik  Berbasis Fuzzy. Jurnal  Informatika,  Manajemen Dan  Komputer , 9 (1),  10–14.  Retrieved From Http://Ejournal.Stmikdumai.Ac.Id/Index.Ph p/Path/Article/View/58
Fristanto,  H.  T. (2013).  Rancang  Bangun  Sistem Informasi Pembayaran Sumbangan Pembinaan Pendidikan (Spp) Dan Insidental Pada Sekolah Menengah Kejuruan  Muhammadiyah  Tinatar  Punung Hendria  Tony  Fristanto  1)  Bambang  Eka
Purnama  2)  Sukadi  3). Indonesian Journal
On  Networking  And  Security , 3 (4),  1–5. Retrieved From Http://Ijns.Org/Journal/Index.Php/Ijns/Arti cle/View/192
Hasanh,  S.  N.,  &  Widiastuti,  N.  I.  (2014). Representasi  Emosi  Menggunakan  Logika Fuzzy  Pada  Permainan  Bonny  ’  S  Tooth Booth  Jurnal  Ilmiah  Komputer  Dan Informatika ( Komputa ). Ilmiah Komputer Dan Informatika (Komputa) , 3 (2).
Retrieved From Http://Pilar.Nusamandiri.Ac.Id/Index.Php/ Pilar/Article/View/58
Iswandy, E. (2015). Sistem Penunjang Keputusan Untuk  Menentukan  Penerimaan  Dana
Santunan Sosial Anak Nagari Dan Penyalurannya Bagi Mahasiswa Dan Pelajar  Kurang  Mampu  Di  Kenagarian Barung  –  Barung  Balantai  Timur. Jurnal Teknoif , 3 (2), 70–79. Https://Doi.Org/2338- 2724
Murdianingsih,  Y.,  &  Utomo,  L.  T.  (2016). Sistem Penentuan Kualitas Singkong Untuk Bahan Baku Keripik Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto  (  Studi  Kasus  Kampung
Kaliwadas  )  Yuli  Murdianingsih  *1  , Lungguh  Tri  Utomo  #2. Jurnal  Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 1–15. Retrieved From Http://Www.Jurnalstmiksubang.Ac.Id/Inde x.Php/Jtik/Article/View/81 Novita,  N.  (2019).  Metode  Fuzzy  Tsukamoto Untuk  Menentukan  Beasiswa, 1 ,  51–54. Retrieved From Https://Ejournal.Unsri.Ac.Id/Index.Php/Jsi/ Article/View/731
Nurul,  K.  (2016).  Analisis  Fungsi  Keanggotaan Fuzzy  Tsukamoto  Dalam  Menentukan Status  Kesehatan  Tubuh  Seseorang. Jurnal & Penelitian Teknik Informatika , 1 (1), 1–6. Retrieved From Https://Jurnal.Polgan.Ac.Id/Index.Php/Sink ron/Article/View/5 Taufiq,  G.  (2016).  Implementasi  Logika  Fuzzy
Tahani  Untuk  Model  Sistem  Pendukung Keputusan  Evaluasi  Kinerja  Karyawan. Pilar  Nusa Mandiri , Xii (1), 12–20. Retrieved From Http://Pilar.Nusamandiri.Ac.Id/Index.Php/ Pilar/Article/View/58
Wijaya,  E.  (2013).  Jurnal  Time  ,  Vol.  Ii  No  2 : 18-26,  2013  Issn, Ii (2),  18–26.  Retrieved
From Https://Sckolar.Google.Co