Implementasi Fuzzy Tsukamoto Dalam Menentukan Upah Gaji Karyawan Perbulan
Siti Maysaroh Saragih 1 , Ayu Lestari 2 , Mahadir Soleh Hutasuhut 3 1,2,3 Mahasiswa STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar – Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 maysarohsaragih2808@gmail.com, 2 ayulestari3400@gmail.com,
3 mahadirsoleh1626@gmail.com

## Abstract
In  a  company,  salary  is  a  salary  for  employees  who  have  been  working  for  a  month. However,  in  order  to  provide  fair  salary  to  all  employees,  the  company  must  determine the criteria for providing salary. By using fuzzy logic, wages can be determined by going through  the  following  stages:  Fuzzification,  Formation  of  the  knowledge  base,  Fuzzy Inference,  and  Defuzzification.  One  of  the  fuzzy  logic  methods  that  can  be  used  is  the Tsukamoto  method,  where  this  method  has  an  output  in  the  form  of  firm  values.  To determine  the salary,  the data is  collected from  the  Central  Statistics  Agency  website in accordance  with  the  criteria  to  be  examined.  With  this  research,  employers  can  use  the calculations from this research to determine salary salaries for their employees  quickly, well,  and  precisely.  So  that  the  problem  of  determining  the  wages  of  their  employees' salaries can be resolved properly.
Keywords: Fuzzy Logic, Tsukamoto Inference, Salary Wages, Companies

## Abstrak
Dalam  perusahaan,  upah  gaji  merupakan  bayaran  untuk  para  karyawan  yang  telah mengerjakan  pekerjaannya  selama  sebulan.  Namun,  untuk  memberikan  upah  gaji  yang adil  kepada  seluruh  karyawan,  pihak  perusahaan  haruslah  menentukan  kriteria-kriteria dalam  pemberian  upah  gaji.  Dengan  menggunakan  logika  fuzzy,  maka  upah  gaji  dapat ditentukan  dengan  melalui  tahapan-tahapan  sebagai  berikut:  Fuzzifikasi,  Pembentukan basis  pengetahuan,  Inferensi  fuzzy,  dan  Defuzzifikasi.  Salah  satu  metode  logika  fuzzy yang dapat digunakan adalah metode Tsukamoto, dimana metode ini memiliki ouput yang berbentuk  nilai  tegas.  Untuk  menentukan  upah  gaji  tersebut,  maka  dilakukan pengambilan data dari situs Badan Pusat Statistik yang sesuai dengan kriteria yang akan diteliti.  Dengan  adanya  penelitian  ini,  maka  para  pengusaha  dapat  menggunakan perhitungan  dari  penelitian  ini  untuk  menentukan  upah  gaji  pada  karyawan  mereka dengan cepat, baik, dan tepat. Sehingga masalah penentuan upah gaji karyawan mereka dapat teratasi dengan baik.
Kata Kunci: Fuzzy Logic, Inferensi Tsukamoto, Upah Gaji, Perusahaan

## 1.  Pendahuluan
Dalam perusahaan, upah gaji merupakan bayaran untuk para karyawan yang telah mengerjakan  pekerjaannya  selama  sebulan.  Namun,  untuk  memberikan  upah  gaji yang adil kepada seluruh karyawan, pihak perusahaan haruslah menentukan kriteria - kriteria  dalam  pemberian  upah  gaji.  Kriteria-kriteria  yang  dapat  digunakan  adalah tingkat  pendidikan  karyawan  dan  jumlah  jam  kerja  karyawan  selama  seminggu. Meskipun  begitu,  untuk  menentukannya  akan  memerlukan  perhitungan  yang  tepat agar  akurat.  Dengan  perkembangan  teknologi  yang  sangat  pesat,  banyak  hal  yang dulunya  dilakukan  secara  manual  dapat  dilakukan  secara  otomatis  dengan penggunaan  teknologi.  Salah  satunya  adalah  dalam  hal  pengambilan  keputusan , sehingga sebuah keputusan dapat diambil dengan tepat berdasarkan inputan argumen (kriteria).  Salah  satu  metode  dalam  pengambilan  keputusan  adalah  menggunakan
logika fuzzy ,  karena  dapat  menentukan  sebuah  nilai  berdasarkan  kriteria  yang memiliki nilai samar-samar seperti halnya masalah yang dibahas pada penelitian ini. Metode dari logika fuzzy yang digunakan adalah metode Tsukamoto, karena metode ini  memiliki  ouput  berbentuk  nilai  tegas.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menerapkan  logika fuzzy untuk  menentukan  upah  gaji  karyawan  per  bulan berdasarkan tingkat pendidikan  dan jumlah jam  kerja, agar upah  gaji tersebut  dapat diberikan  secara  adil  dan  sesuai.  Sehingga  para  pengusaha  dapat  menggunakan perhitungan  dari  penelitian  ini  untuk  menentukan  upah  gaji  pada   karyawan  mereka dengan  cepat,  baik,  dan  tepat  sesuai  dengan  pendidikan  terakhir  dan  jumlah  jam kerja  mereka,  sehingga  nantinya  pengusaha  tersebut  tidak  mengalami  kerugian akibat tidak memberikan upah dengan adil dan sesuai.

## 2. Metodologi Penelitian
Logika  merupakan  ilmu  yang  mempelajari  secara  sistematis  kaidah -kaidah penalaran  yang  absah  (valid).  Ada  dua  jenis  logika  yang  ada  pada  kehidupan manusia,  yaitu  logika crisp (tegas)  dan  logika fuzzy (samar-samar).  Logika  tegas hanya  memiliki  dua  buah  keadaan  pada  setiap  pernyataan,  yaitu true (1)  dan false (0). Sedangkan, logika fuzzy memiliki nilai yang samar-samar diantara 0 dan 1 [1]. Fuzzy Inferensi Tsukamoto  atau logika fuzzy ini didasarkan pada teori himpunan fuzzy  yang  berbentuk  IF-THEN  untuk  mengambil  keputusan  dalam  bentuk  nilai tegas  dari  nilai  samar-samar.  Fuzzy  Inferensi  Tsukamoto  ini  menggunakan  fungsi keanggotaan yang berasal dari data yang diinput untuk dapat menentukan nilai tegas [2].  Kelebihan Fuzzy Inferensi  Tsukamoto,  antara  lain:  1) Fuzzy Inferensi Tsukamoto  memodelkan  perasaan  atau  intuisi  dengan  cara  merubah  nilai crisp menjadi  nilai  linguistik  dengan fuzzification dan  kemudian  memasukkannya  ke dalam rule yang dibuat berdasarkan knowledge. 2) Fuzzy Inferensi Tsukamoto cocok digunakan  pada  sebagian  besar  permasalahan  yang  terjadi  di  dunia  nyata. Permasalahan  di  dunia  nyata  kebanyakan  bukan  biner  dan  bersifat  non  linier sehingga  Fuzzy  Inferensi  Tsukamoto  cocok  digunakan  karena  menggunakan  nil ai linguistik yang tidak linier [3].
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  diambil  dari  situs  web  Badan  Pusat Statistik, dan kemudian mengubah data-data tersebut menjadi sebuah himpunan agar dapat  digunakan  untuk  menentukan  nilai  tegas  pada  penelitian  ini.  Data  tersebut merupakan  data  upah  gaji  berdasarkan  tingkat  pendidikan  dan  jumlah  jam  kerja  di Indonesia pada bulan Februari dan Agustus tahun 2019 [4].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Tahap awal yang akan dilakukan pada penelitian ini adalah tahap fuzzifikasi data agar data yang akan diolah dapat dihitung berdasarkan nilai keanggotaannya. 3.1. Fuzzifikasi
Pada  tahap  ini,  setiap  variabel  akan  ditentukan  fungsi  keanggotaannya.  Dalam setiap  fungsi  keanggotaan,  terdapat  aturan  untuk  menentukan  nilai fuzzy -nya. Berikut  ini  adalah  fungsi  keanggotaan  dari  variabel  yang  digunakan  dalam penelitian ini [5-7].
a. Fungsi keanggotaan dari variabel Tingkat Pendidikan
Variabel  ini  disusun  berdasarkan  tingkatan  pendidikan  dan  lama  waktu  untuk menyelesaikan  pendidikan hingga  ke  tingkat  tersebut (dalam  tahun).  Dalam  variabel  ini, terdapat empat tingkatan mulai dari Sekolah Dasar (SD) dengan lama pendidikan sekitar 1-7  tahun,  Sekolah  Menengah  Pertama  (SMP)  dengan  lama  pendidikan  6-10  tahun (karena  sebelumnya  sudah  melalui  SD),  Sekolah  Menengah  Atas  (SMA)  dengan  lama pendidiakan  9-13  tahun,  dan  Sekolah  Tinggi/Perguruan  Tinggi  (ST)  dengan  lama pendidikan 12 tahun ke atas.
Gambar 1. Model keanggotaan fuzzy pada variabel tingkat pendidikan
{ { { {

## b. Fungsi keanggotaan dari variabel Lama Waktu Kerja dalam Seminggu
Variabel  ini  didasarkan  pada  jumlah  jam  kerja  dalam  waktu  seminggu,  dimana ada  3  buah  keanggotaan  yang  terdiri  dari  jam  kerja  singkat,  jam  kerja  sedang,  dan jam kerja panjang (lama).
Gambar 2. Model keanggotaan fuzzy pada variabel lama waktu kerja
{ { {

## c. Fungsi keanggotaan dari variabel Upah Gaji
Di  variabel  ini  terdapat  3  buah  keanggotaan,  yaitu  upah  sedikit,  upah  sedang, upah banyak. Untuk mempermudah perhitungan, setiap upah yang ditampilkan pada
penelitian  ini  berbentuk  puluhan  dan  satuan  saja,  dimana  sebenarnya  upah  tersebut berbentuk  jutaan  dan  ratus  ribuan.  Upah  tersebut  dikonversi  menjadi  puluhan  dan satuan dengan membagi upah yang sebenarnya dengan 100000 (seratus ribu).
Gambar 3. Model keanggotaan fuzzy pada variabel upah gaji
3.2. Pembentukan Basis Pengetahuan Fuzzy ( Rules )
Setelah  tahap  penentuan  fungsi  keanggotaan  selesai,  maka  selanjutnya  adalah menentukan  aturan-aturan  ( rules )  yang  akan  digunakan  pada  proses  inferensi. Aturan yang digunakan adalah sebagai berikut:
[R1] Jika Tkt. Pend. = SD
Dan Lama Kerja = Singkat  Maka Upah Gaji = Sedikit
[R2] Jika Tkt. Pend. = SD
Dan Lama Kerja = Sedang  Maka Upah Gaji = Sedikit
[R3] Jika Tkt. Pend. = SD Dan Lama Kerja = Lama
Maka Upah Gaji = Sedang [R4] Jika Tkt. Pend. = SMP Dan Lama Kerja = Singkat  Maka Upah Gaji = Sedikit
[R5] Jika Tkt. Pend. = SMP Dan Lama Kerja = Sedang  Maka Upah Gaji = Sedikit
[R6] Jika Tkt. Pend. = SMP
Dan Lama Kerja = Lama Maka Upah Gaji = Sedang [R7] Jika Tkt. Pend. = SMA Dan Lama Kerja = Singkat  Maka Upah Gaji = Sedikit
[R8] Jika Tkt. Pend. = SMA
Dan Lama Kerja = Sedang  Maka Upah Gaji = Sedang
[R9] Jika Tkt. Pend. = SMA Dan Lama Kerja = Lama Maka Upah Gaji = Banyak [R10] Jika Tkt. Pend. = ST
Dan Lama Kerja = Singkat  Maka Upah Gaji = Sedang
[R11] Jika Tkt. Pend. = ST
Dan Lama Kerja = Sedang  Maka Upah Gaji = Banyak
[R12] Jika Tkt. Pend. = ST
Dan Lama Kerja = Lama Maka Upah Gaji = Banyak

## 3.3. Inferensi Fuzzy
Pada  penelitian  ini,  masalah  yang  akan  diselesaikan  adalah  upah  gaji  untuk karyawan  jika  ia  merupakan  lulusan  SMA  (12  tahun  belajar  dari  SD)  dan  memiliki pekerjaan  dengan  jumlah  jam  kerja  seminggu  adalah  32  jam.  Lalu,  nilai  pada masalah  tersebut  akan  dihitung  nilai  keanggotaannya  berdasarkan  aturan  fungsi keanggotaan  yang  telah  ditentukan  sebelumnya,  sehingga  diperoleh  perhitungan sebagai berikut:
a) Perhitungan fungsi keanggotaan variabel tingkat pendidikan:
b) Perhitungan fungsi keanggotaan variabel jumlah jam kerja:
Lalu,  aturan  untuk  perhitungan fuzzy -nya  dapat  diaplikasikan  dengan menggunakan nilai keanggotaan yang telah didapat sebelumnya. Proses perhitungan fuzzy pada masalah tersebut dapat dilihat seperti dibawah:
[R1] Jika Tkt. Pend = SD Dan Jam Kerja = Singkat Maka Upah Gaji = Sedikit
( [  ] [  ])
[R2]   Jika Tkt. Pend = SD Dan Jam Kerja = Sedang Maka Upah Gaji = Sedikit
( [  ] [  ])
Perhitungan  tersebut  dilakukan  pada  semua  aturan  untuk  menghitung  upah  gaji dari  masalah  yang  diteliti.  Hasil  yang  diperoleh  dari  aturan-aturan  tersebut  adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Hasil perhitungan inferensi Tsukamoto Rule z Rule z R1 0 18 R7 0 18 R2 0 18 R8 0,5 18,5 R3 0 16 R9 0 24 R4 0 18 R10 0 16 R5 0 18 R11 0 24 R6 0 16 R12 0 24

## 3.4. Defuzzifikasi
Setelah  hasil  inferensi  didapat,  lalu  tahap defuzzifikasi dilakukan.  Disini,  hasil tadi akan dihitung dengan persamaan berikut:
∑( ) (1)
berikut adalah persamaannya setelah nilai-nilai inferensi tadi dimasukkan:
Karena nilai upah diubah menjadi puluhan dengan membaginya dengan  100.000, maka  upah  yang  didapat  melalui  perhitungan  ini  harus  dikalikan  dengan  100.000 lagi.  Sehingga,  upah  perbulan  yang  sesuai  dengan  karyawan  yang  memiliki  tingkat pendidikan  terakhir  SMA  dan  bekerja  dengan  jumlah  jam  kerja  32  jam  per  minggu adalah Rp. 1.850.000.

## 4.  Kesimpulan
Untuk  menyelesaikan  masalah  yang  memiliki  nilai  samar-samar  seperti  kasus  ini, logika fuzzy dapat  digunakan  dengan  baik  sehingga  hasil  dapat  diperoleh  dengan  jelas. Dan  dengan  adanya  penelitian  ini,  diharapkan  dapat  digunakan  oleh  perusahaan- perusahaan  yang  ingin  memberikan  karyawan  mereka  upah  gaji  perbulan  berdasarkan tingkat pendidikan dan lama waktu kerja dalam seminggu

## Daftar Pustaka
[1] M. Ula, “Implementasi Logika Fuzzy Dalam Optimasi Jumlah Pengadaan Barang Menggunakan  Metode  Tsukamoto  (Studi  Kasus  :  Toko  Kain  My  Text),”  Jurnal ECOTIPE, vol. 1, no. 2, pp. 36-46, 2014.
[2] M.  Arizal,  N.  Dengen  dan  Islamiyah,  “Aplikasi  Logika  Fuzzy  Dalam  Optimisasi Stok Bahan Menggunakan Metode Tsukamoto,” Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, pp. 86-90, 2017.
[3] D. Mahendra, “Implementasi Fuzzy Inference System Tsukamoto Untuk Penentuan Topik Tugas Ahir,” Jurnal SIMETRIS, vol. 7, no. 1, pp. 337-344, 2016.
[4] I. S. Damanik, A. P. Windarto, A. Wanto, Poningsih, S. R. Andani, and W. Saputra, “Decision  Tree  Optimization  in  C4.5  Algorithm  Using  Genetic  Algorithm,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[5] H.  Siahaan,  H.  Mawengkang,  S.  Efendi,  A.  Wanto,  and  A.  Perdana  Windarto, “Application of Classification Method C4.5 on Selection of Exemplary Teachers,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1235, no. 1, 2019.
[6] D. Hartama, A. Perdana Windarto, and A. Wanto, “The Application of Data Mining in Determining Patterns of Interest of High School Graduates,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1339, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[7] M.  Widyastuti,  A.  G.  Fepdiani  Simanjuntak,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  A. Wanto,  “Classification  Model  C.45  on  Determining  the  Quality  of  Custumer Service  in  Bank  BTN  Pematangsiantar  Branch,” Journal  of  Physics:  Conference Series , vol. 1255, no. 012002, pp. 1–6, 2019.