## SKALA LIKERT DALAM SELEKSI KARYAWAN BARU DENGAN METODE FUZZY TSUKAMOTO BERBASIS WEB
(STUDI KASUS: PT TELKOM AKSES AREA SAMARINDA)
M. Irwan Ukkas 1) , Hanifah Ekawati 2) , dan Tendi Riandi 3)
1,3 Teknik Informatika, STMIK Widya Cipta Dharma Samarinda
2 Manajemen Informatika, STMIK Widya Cipta Dharma Samarinda
1,2,3 Jl. Prf. M. Yamin No.25, Samarinda, 75123 E-mail : irwan212@yahoo.com 1) , hanifahekawati.mus88@gmail.com 2) , tendiriandi.me@gmail.com 3)

## ABSTRAK
PT  Telkom  Akses  adalah  anak  perusahaan  Telkom  yang  bergerak  pada  bidang  bisnis  penyediaan  dan  pengelolaan infrakstruktur jaringan fiber di indonesia. Semakin berkembangnya Telkom Akses maka diperlukan sumber daya manusia lebih  banyak.  Oleh  karena  itu  Telkom  Akses  melakukan  rekrut  karyawan  baru  melalui  divisi  HCM (Human  Capital Management). Sebelum melakukan rekrut karyawan, telah dibuat skema seleksi calon karyawan agar mendapatkan sumber daya  manusia  sesuai  dengan  visi  dan  misi  perusahaan.  Untuk  mempermudah  proses  seleksi  karyawan  baru  di  Area  Kota Samarinda  maka  pada  penelitian  ini  merancang  sebuah  sistem  untuk  seleksi  karyawan  baru  berbasis web menggunakan skala  likert  dengan  metode Fuzzy  Tsukamoto. Metode tsukamoto digunakan  untuk  melakukan fuzzyfikasi nilai-nilai fuzzy pada skala  likert . Pengembangan  sistem  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  sistem  penunjang  keputusan, tahapannya yaitu (1) Intelegensi, (2) desain, (3) pemilihan, dan (4) Implementasi. Untuk pemodelan sistem menggunakan diagram  alir  dan sitemap. Sistem  diimplementasikan  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP,  sublime  text  3  sebagai webeditor ,  XAMPP  sebagai webserver  local, basis  data MySQL dan    codeigniter  sebagai framework. Hasil  dari implementasi skala likert seleksi karyawan baru berbasis web menggunakan metode fuzzy tsukamoto menghasilkan aplikasi penilaian  karyawan  baru  yang  dapat  membantu  divisi  HCM  area  samarinda  dalam  penilaian  hasil  tes,  dan  memberikan laporan rekomendasi hasil seleksi karyawan baru kepada pimpinan perusahaan di area.
Kata Kunci : Fuzzy Tsukamoto, Skala Likert, Seleksi Karyawan

## 1. PENDAHULUAN
Logika  fuzzy  sangat  berguna  untuk  menyelesaikan banyak permasalahan dalam berbagai bidang yang biasanya memuat  derajat  ketidakpastian.  Likert  Scale  digunakan untuk  mengukur  sikap  dan  pendapat.  Penerapan  Likert Scale    pada  Logika  Fuzzy  memunculkan  indikator  skala yang  di  konversikan  pada  angka-angka  fuzzy,  karena berupa variabel sehingga bisa di ukur tingkat kebenarannya dengan logika fuzzy.
PT  Telkom  Akses  Area  Samarinda  merupakan salah  satu  perusahaan  terbesar  yang  bergerak  dalam  bisnis penyediaan layanan konstruksi dan pengelolaan infrastruktur  jaringan.  PT  Telkom  Akses  Area  Samarinda memiliki divisi Human Capital Management (HCM). Divisi ini menangani proses seleksi penerimaan karyawan baru di PT Telkom  Akses  Area  Samarinda. Proses penerimaannya yaitu  melakukan analisis pada  masing-masing bagian  yang sedang  membutuhkan  karyawan  baru,  dan  kemudian mencari  karyawan  baru  dengan  membuka  lowongan pekerjaan.  Selanjutnya,  melakukan  seleksi  karyawan dengan cara wawancara dan psikotes.
Proses  seleksi  penerimaan  karyawan  baru  yang dilakukan  pada  PT  Telkom  Akses  Area  Samarinda,  masih
belum maksimal dikarenakan terlalu banyak membutuhkan waktu  yang  lama  untuk  perhitungan  nilai  hasil  seleksi karyawan.  Sehingga  sering  terjadi  kesalahan  terhadap penilaian  hasil  seleksi  karyawan.  Hal  ini  menyebabkan kinerja  pihak  Human  Capital  Management  (HCM)  PT Telkom Akses Area Samarinda, tidak efisien dan efektif.
Dari  permasalahan  tersebut,  maka  dapat  dilakukan suatu  penelitian  dengan  judul  “Implementasi  Skala Likert  Seleksi  Karyawan  Baru  Dengan  Metode Fuzzy Tsukamoto Berbasis Web (Studi Kasus Pada PT Telkom Akses  Area  Samarinda)”  hal  ini  bertujuan  agar membantu PT Telkom Akses Area Samarinda melakukan  pengambilan  keputusan  dalam  menyeleksi karyawan  baru  dan  mengurangi  kesalahan  dalam penilaian hasil seleksi karyawan baru..

## 2. RUANG LINGKUP PENELITIAN
Permasalahan difokuskan pada:
1. Sistem yang dibangun merupakan aplikasi website .
2. Berikut uraian komponen penilaian Seleksi penerimaan karyawan baru yang telah di implementasikan  di  perusahaan,  yaitu  sebagai berikut:
1) Tes Psikotes,
1 Tes Kemampuan Dasar,
2 Tes Deret Angka,
3 Tes Analogi Verbal,
4 Tes Penalaran Analitik.
2) Tes Fisik,
3) Tes Ketinggian.
3. Aplikasi  perhitungan  seleksi  karyawan  ini  bersifat statis pada kriteria dan sub kriteria.
4. Hasil  seleksi  berupa  perangkingan  calon  karyawan pada  sistem  Administrator.  Kemudian  hasilnya dilaporkan  kepada  pimpinan  sebagai  penentu keputusan (decision maker) dalam bentuk laporan.

## 3. METODE PENELITIAN
Berikut disajikan teknik dan tahapan dari penelitian ini
3.1 Metode Pengumpulan Data
Metode  perolehan  data  dengan  studi  lapangan  ini terbagi menjadi 2 (dua), yaitu:
1. Teknik Observasi
Teknik  pengumpulan  data  dengan  cara  mengadakan pengamatan  langsung  ke  tempat  melalui  studi kelayakan  terhadap  objek  yang  ingin  diteliti  dan dilakukan  dalam  situasi  yang  khusus,  serta  untuk pencapaian  akhir  dengan  menganalisa  data  dan membuat  laporan  hasil  dari  pelaksanaan  kegiatan observasi.
2. Wawancara Pengumpulan  data  dengan  wawancara  ini  dilakukan untuk  mencari  data  dan  informasi  tentang  hal-hal yang  dibutuhkan  dalam  penelitian.  Wawancara dilakukan dengan staff HCM PT. Telkom Akses Kota Samarinda yang dijadikan objek penelitian.
Wawancara  dilakukan  lebih  menitik  beratkan bagaimana  standar  prosedur  dalam  penerimaan karyawan serta standar perusahaan dalam menentukan karyawan khususnya dalam pembobotan pada prioritas kriteria, sub kriteria dan alternatif.

## 3.1.1 Studi Pustaka
Yaitu dengan mempelajari buku-buku literatur yang berhubungan dengan judul dan mengambil sebagai bahan pembanding  atau  dasar  pembahasan  lanjut  serta  untuk memperoleh  landasan-landasan  teori  dari  sistem  yang akan di kembangkan.

## 3.2 Metode Pengembangan Sistem
Metodelogi  pengembangan  sistem  yang  dibangun menggunakan  metode  pengembangan  sistem  pendukung keputusan, karena dianggap cocok untuk pengembangan sistem yang akan dibuat., tahapan tersebut, diantaranya: 1. Tahap Intelligence
2. Tahap Design
3. Tahap Choice 4. Tahap Implementation

## 4. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Dalam  membangun  sistem  ini  memerlukan  beberapa tahapan diantaranya:
1. Tahap Intelligence
Dalam memenuhi kebutuhan untuk meningkatkan produktifitas pekerjaan maka PT Telkom Akses perlu melakukan  rekrut  karyawan  baru.  sebelum  merekrut karyawan  baru,  ada  proses  seleksi  yang  bertujuan untuk  menyesuaikan  kebutuhan  perusahaan  dengan sumber  daya  manusia  sesuai  peraturan  perusahaan. Selain  itu,  proses  seleksi  diharapkan  bisa  menjadi acuan untuk mendapatkan sumber daya manusia yang terbaik.
Proses seleksi karyawan baru yang sesuai dengan
alur perusahaan memunculkan kriteria untuk ditetapkan.  Kriteria  yang  ditetapkan  dalam  kasus  ni adalah  pertama,  tes  psikotes  terdiri  atas  tes kemampuan dasar, tes deret angka, tes analogi verbal, tes penalaran analitik. Kedua, tes fisik dan ketiga, tes ketinggian.
Pada  penelitian  ini  akan  ada  2  level  pengguna, yaitu  user  dan  admin.  Level  user  berfungsi  hanya untuk  melihat  data  yang  berada  pada  aplikasi, sedangkan  level  admin  berfungsi  untuk  menginput, mengedit dan melihat data.
2. Tahap Design Setelah  fase  inteleegensi  kemudian  dimulai  fase perancangan dengan menentukan dan mengumpulkan data-data yang akan digunakan dalam penelitian ini.
1) Penentuan Kriteria Penilaian Dalam penelitian ini terdapat 3 kriteria yang akan digunakan dalam perhitungan sistem yaitu tabel 1 sampai 8.
Tabel 1. Kriteria Penilaian Kriteria Utama Sub Kriteria Tes Psikotes Tes Kemampuan Dasar, Tes Deret Angka, Tes Analogi Verbal, Tes Penalaran Analitik. Tes Fisik - Tes Ketinggian - 2) Likert Scale Tabel 2. Skala Likert Tes Psikotes Interval Penilaian Metode Pengukuran 81 – 100 Sangat Disarankan 61 – 80 Disarankan 41 – 60 Cukup 21 – 40 Kurang Disarankan 0 – 20 Sangat Kurang Disarankan Tabel 3. Skala Likert Tes Kemampuan Dasar Interval Penilaian Metode Pengukuran 81 – 100 Sangat Memuaskan 61 – 80 Memuaskan 41 – 60 Cukup 21 – 40 Kurang Memuaskan 0 – 20 Sangat Kurang Memuaskan
Tabel 4. Skala Likert Tes Deret Angka Interval Penilaian Metode Pengukuran 81 – 100 Sangat Memuaskan 61 – 80 Memuaskan 41 – 60 Cukup 21 – 40 Kurang Memuaskan 0 – 20 Sangat Kurang Memuaskan
Tabel 5. Skala Likert Tes Analogi Verbal
Interval Penilaian Metode Pengukuran 81 – 100 Sangat Memuaskan 61 – 80 Memuaskan 41 – 60 Cukup 21 – 40 Kurang Memuaskan 0 – 20 Sangat Kurang Memuaskan Tabel 4.6 Skala Likert Tes Penalaran Analitik Interval Penilaian Metode Pengukuran 81 – 100 Sangat Memuaskan 61 – 80 Memuaskan 41 – 60 Cukup 21 – 40 Kurang Memuaskan 0 – 20 Sangat Kurang Memuaskan Tabel 7. Skala Likert Tes Fisik Interval Penilaian Metode Pengukuran 81 – 100 Sangat Disarankan 61 – 80 Disarankan 41 – 60 Kurang Disarankan 21 – 40 Tidak Disarankan 0 – 20 Sangat Tidak Disarankan Tabel 8. Skala Likert Tes Ketinggian Interval Penilaian Metode Pengukuran 81 – 100 Sangat Disarankan 61 – 80 Disarankan 41 – 60 Kurang Disarankan 21 – 40 Tidak Disarankan 0 – 20 Sangat Tidak Disarankan
3) Variable  dan  fungsi  pada Fuzzy  Tsukamoto ( Fuzzyfikasi ) Proses fuzzyfikasi merupakan    perhitungan nilai crisp atau    nilai input menjadi    derajat keanggotaan. Perhitungan dalam proses fuzzyfikasi berdasarkan    batas-batas    fungsi keanggotaan.  Pada  penelitian  ini  terdapat  fungsi keanggotaan ( membership function ) yang diterapkan  pada  masing-masing  kriteria  dan  di tentukan  pada  skala  likert.  Berikut    ini    adalah fungsi    keanggotaan    himpunan fuzzy  input dan output :
1 0 MEMUASKAN SANGAT MEMUASKAN SANGAT TIDAK MEMUASKAN TIDAK MEMUASKAN CUKUP 70 80 90 100 10 20 30 40 50 60 Gambar 1. Himpunan Fuzzy Input
Fungsi Keanggotaan :
1 0 80 90 100 20 30 40 50 60 70 SANGAT TIDAK DISARANKAN TIDAK DISARANKAN KURANG DISARANKAN DISARANKAN SANGAT DISARANKAN 10 Gambar 2.  Himpunan Fuzzy Output
Fungsi Keanggotaan :
4) Aturan Fuzzy Aturan atau rule fuzzy dapat dilihat pada tabel 4.9  dan  tabel  4.10,  dimana  dibuat  dengan menggunakan fungsi “ If-Then ” dan menggunakan operator  “ AND ”  sehingga  semua  kondisi  aturan harus  terpenuhi  untuk  mendapatkan output .  Pada penelitian ini digunakan 2 rule fuzzy , pertama rule untuk output Tes  Psikotes,  kedua rule untuk mendapatkan output Hasil Tes.
Tabel 9 Aturan Fuzzy Tes Psikotes
NO Tes Kemampuan Dasar Tes Deret Angka Tes Analogi Verbal Tes Penalaran Analitik Keterangan 1 Sangat Memuaskan Sangat Memuaskan Sangat Memuaskan Sangat Memuaskan Sangat Disarankan 2 Sangat Memuaskan Memuaskan Cukup Cukup Sangat Disarankan 3 Memuaskan Memuaskan Memuaskan Memuaskan Disarankan 4 Memuaskan Memuaskan Cukup Cukup Disarankan 5 Cukup Cukup Cukup Cukup Kurang Disarankan 6 Cukup Cukup Tidak Memuaskan Tidak Memuaskan Kurang Disarankan 7 Tidak Memuaskan Tidak Memuaskan Tidak Memuaskan Tidak Memuaskan Tidak Disarankan 8 Tidak Memuaskan Tidak Memuaskan Tidak Memuaskan Sangat Tidak Memuaskan Tidak Disarankan 9 Sangat Tidak Memuaskan Sangat Tidak Memuaskan Sangat Tidak Memuaskan Cukup Sangat Tidak Disarankan 10 Sangat Tidak Memuaskan Sangat Tidak Memuaskan Sangat Tidak Memuaskan Sangat Tidak Memuaskan Sangat Tidak Disarankan Tabel 10 Aturan Fuzzy Hasil Tes NO Tes Psikotes Tes Fisik Tes Ketinggian Keterangan 1 Sangat Disarankan Sangat Disarankan Sangat Disarankan Sangat Disarankan 2 Sangat Disarankan Disarankan Sangat Disarankan Sangat Disarankan 3 Disarankan Disarankan Disarankan Disarankan 4 Disarankan Kurang Disarankan Disarankan Disarankan 5 Kurang Disarankan Kurang Disarankan Kurang Disarankan Kurang Disarankan 6 Kurang Disarankan Tidak Disarankan Kurang Disarankan Kurang Disarankan 7 Tidak Disarankan Tidak Disarankan Tidak Disarankan Tidak Disarankan 8 Tidak Disarankan Sangat Tidak Disarankan Tidak Disarankan Tidak Disarankan
9 Sangat Tidak Disarankan Tidak Disarankan Sangat Tidak Disarankan Sangat Tidak Disarankan 10 Sangat Tidak Disarankan Sangat Tidak Disarankan Sangat Tidak Disarankan Sangat Tidak Disarankan 3. Tahap Choice
1) Flowchart Sistem Mulai Masukkan username  & password Login Input  Data Calon  Karyawan Pilih tanggal  dan input  nilai calon  karyawan  baru Hasil  Penilaian  Calon Karyawan  Baru Cetak Laporan  Hasil Penilaian  Calon Selesai Proses Perhitungan dengan Metode Fuzzy  Tsukamoto Verifikasi login YA TIDAK YA TIDAK
Gambar 3. Flowchart Sistem
2) Flowchart Perhitungan Likert Scale dengan Fuzzy Tsukamoto
Mulai Pilih  Tanggal Penilaian Data Calon Karyawan Data Kriteria Data Sub Kriteria Penilaian Menggunakan Fuzzy  Tsukamoto Perhitungan Fuzzy Tsukamoto terdiri  dari:
1. Konversi  Nilai  menjadi  Aturan  Fuzzy  dengan  Skala Likert
2. Fuzzyfikasi  : Menghitung  Nilai  Fungsi  Keanggotaan
3. Defuzzyfikasi : Menghitung  Nilai  Predikat  (Alpha)  dan  Nilai  Z hasil perhitungan  dengan  perangkingan dari  nilai  tertinggi  ke terendah YA TIDAK Selesai
Gambar 4. Flowchart Perhitungan Fuzzy
Tsukamoto 3) Sitemap Admin
Implementasi Skala LikertSeleksi Karyawan Baru Dengan Fuzzy Tsukamoto Berbasis Web (Studi Kasus PadaPT Telkom Akses Area Samarinda) Login Beranda
Data Calon Karyawan Kriteria Penilaian Aturan Penilaian Hasil Penilaian Input Data Calon Karyawan Aturan Tes Psikotes Aturan HasilTes Input Nilai Proses Penilaian SkalaLikert dengan FuzzyTsukamoto Laporan
Gambar 5. Sitemap Admin

## 5. IMPLEMENTASI
Berikut disajikan hasil implementasi dari penelitin ini
5.1 Halaman Login Halaman login merupakan  halaman  yang  pertama muncul  pada  saat  mulai  menjalankan  aplikasi.  Halaman login berfungsi  untuk  memberikan  keamanan  di  dalam sistem. User terlebih dahulu harus mengisi username dan password yang benar sebelum masuk ke dalam sistem.
Gambar 6. Tampilan Halaman Login
5.2 Halaman Beranda Setelah  pengguna  berhasil  memasukkan username dan password ,  muncul  halaman  beranda  dari  aplikasi. Dalam  halaman  beranda  terdapat  beberapa  menu  yang dapat dioperasikan oleh user . User dapat mengoperasikan semua menu yang ada di dalam aplikasi yaitu  menu  Data  Calon  Karyawan,  menu  Kriteria Penilaian,  menu  Aturan,  menu  Penilaian  menu  Hasil Penilaian, dan menu Laporan.

## Gambar 7. Tampilan Halaman Beranda

## 5.3 Halaman Data Calon Karyawan
Halaman  Data  Calon  Karyawan  terdapat  tombol tambah  data  dan  menampilkan  data  yang  berisikan  no, nik,  nama,  jenis  kelamin,  tempat  &  tanggal  lahir, pendidikan  terakhir  &  jurusan  dan  aksi  yang  bisa  di sunting maupun dihapus.

## Gambar 8. Tampilan Halaman Data Calon Karyawan
Halaman  tambah  data  calon  karyawan  merupakan halaman  untuk  menambah  data  calon  karyawan  baru. Pada  halaman  ini  terdapat form input untuk  NIK,  nama, pilihan  jenis  kelamin,  kota  lahir,  tanggal  lahir, pendidikan terakhir, jurusan.
Gambar 9. Tampilan Halaman Tambah Data Calon Karyawan 5.4 Halaman Kriteria
Halaman  Data  Kriteria  menampilkan  data  yang berisikan no, kriteria, dan subkriteria.

## Gambar 10. Tampilan Halaman Kriteria
5.5 Halaman Aturan Halaman Aturan merupakan halaman untuk
menampilkan  aturan fuzzy berisi  nilai  dari  masing- masing  kriteria  penilaian  serta  keterangannya.  Terdapat pilihan  menu  yaitu  aturan  tes  psikotes  dan  tes  hasil  tes. Pada  pilihan  menu  aturan  menampilkan  data  berisikan no,  k1,  k2,  k3,  k4,  dan  keterangan.  pada  pilihan  menu aturan  hasil  tes  menampilkan  data  berisikan  no,  k1,  k2, k3 dan keterangan.

## Gambar 11. Tampilan Halaman Aturan

## 5.6 Halaman Penilaian
Halaman  untuk  menampilkan  nilai  calon  karyawan baru  berdasarkan  tanggal  penilaian.  Tombol input nilai untuk  mengisi  nilai  calon  karyawan  dan  tombol  proses perhitungan fuzzy tsukamoto . Menampilkan data berisikan no, nik, nama, nilai tes kemampuan dasar, nilai tes  deret  angka,  nilai  tes  analogi  verbal,  nilai  penalaran analitik,  nilai  fisik,  nilai  ketinggian  dan  aksi  yang  berisi tombol sunting & hapus.

## Gambar 12. Tampilan Halaman Penilaian
Halaman tambah  nilai akan  menampilkan form input pilih  data  calon  karyawan  yang  akan  di  nilai,  nilai  tes kemampuan dasar, nilai tes deret angka, nilai tes analogi verbal,  nilai  penalaran  analitik,  nilai  fisik,  nilai ketinggian  dan  tombol  simpan  untuk  menyimpan  data yang  di input ke database &  tombol  kembali  untuk kembali ke halaman penilaian.

## Gambar 13. Tampilan Halaman Tambah Nilai Tes
Jika  nilai  sudah  di input kan,  pilih  tombol  proses perhitungan fuzzy tsukamoto untuk melakukan perhitungan.  Hasil  pada  halaman  ini  akan  tersimpan  ke database .

## Gambar 14. Tampilan Halaman Proses Perhitungan
Fuzzy Tsukamoto atas
Gambar 15. Tampilan Halaman Proses Perhitungan Fuzzy Tsukamoto bawah

## 5.7 Halaman Hasil Penilaian
Halaman  hasil  penilaian  merupakan  halaman  untuk menampilkan  daftar  hasil  penilaian  yang  sudah dilakukan.  Pada  halaman  ini  memilih  tanggal  untuk memilih  hasil  penilaian  sesuai  dengan  tanggal  tes  yang diambil dari database . Pada halaman ini data di urutkan dari nilai tertinggi ke yang terendah.

## Gambar 16. Tampilan Halaman Hasil Penilaian

## 5.8 Halaman Cetak Laporan
Halaman  ini  untuk  mencetak  laporan  data  calon karyawan  dan  laporan  penilaian  hasil  tes.  Jika  memilih tombol  cetak  daftar  calon  karyawan  maka  akan menampilkan  laporan  daftar  calon  karyawan  yang diambil  dari database .  Jika  memilih  penilaian  hasil  tes tanggal  yang  berdasarkan  tanggal  nilai  maka  akan menampilkan  laporan  penilaian  hasil  tes  yang  diambil dari database .
Gambar 18. Tampilan Laporan Daftar Calon Karyawan
Gambar 19. Tampilan Laporan Penilaian Hasil Tes

## 5.9 Halaman Manajemen Admin
Pada  halaman  ini  menampilkan  data  manajemen admin  yang  terkoneksi  dari database .  Menampilkan keterangan  username,  nama,  jabatan,  level,  dan  aksi sunting & hapus.

## Gambar 20. Tampilan Halaman Manajemen Admin

## 6. KESIMPULAN
Implementasi  skala  likert  seleksi  karyawan  baru dengan metode fuzzy tsukamoto pada PT Telkom Akses dengan  cara  mengumpulkan  data  kriteria  penilaian,  data likert scale.  Lalu  mengubah  ke variabel fuzzy  kemudian melakukan  fuzzyfikasi  menggunakan  metode  tsukamoto sehingga  menghaslilkan  rekomendasi  penilaian  hasil  tes seleksi karyawan.
Dengan  mengimplementasikan  likert  scale  dengan fuzzy  tsukamoto  sebagai  metode  perhitungan  pada sistem pendukung keputusan ini maka penilaian hasil tes calon  karyawan  bisa  lebih  detail  dan  akurat  karena perhitungannya  berdasarkan  banyak  variabel  penilaian. Dapat  menghitung  fungsi  keanggotaan  masing-masing
variabel  tersebut  serta  dapat  menentukan  sangat disarankan atau tidaknya berdasarkan aturan sistem.
Hasil  dari  penilaian  tes  seleksi  karyawan  yang diperoleh  dapat  memberikan  alternatif  keputusan  atau rekomendasi  untuk  menentukan  calon  karyawan  yang terbaik untuk perusahaan.

## 7. SARAN
Berdasarkan dari kesimpulan yang telah
dikemukakan  diatas,  maka  penulis  memberikan  saran- saran sebagai berikut:
1. Metode yang digunakan pada sistem ini adalah fuzzy likert  scale  menggunakan  metode  tsukamoto.  Untuk pengembangannya  nanti  bisa  menambahkan  metode penilaian  yang  lain  yaitu  metode  mamdani  atau metode  sugeno  sehingga  hasil  penilaian  dapat  saling dibandingkan untuk memperkuat proses pengambilan keputusannya.
2. Sistem ini dapat dikembangkan dengan dihubungkan langsung kepada aplikasi tes online perusahaan.

## 8. DAFTAR PUSTAKA
Anhar.  2010. Panduan  Menguasai  PHP  dan  MYSQL Secara Otodidak . Jakarta: Mediakata.
Arief,  M.  Rudyanto.  2011. Pemrograman  Web  Dinamis Menggunakan  PHP  &  MYSQL .  Yogyakarta: Andi Offset
Chaffey,  D.  2011. E-Business  and  E-Commerce Management  :  Strategy,  Implementation,  and Practice (5 th ) . Pearson Education Djaali. 2008. Skala Likert . Jakarta: Pustaka Utama. Fitriyani. 2012. Sistem Pendukung Keputusan Penjurusan  Sma  Menggunakan  Metode  AHP. Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  & Komunikasi  Terapan  2012  (Semantik  2012).
ISBN  979  -  26  -  0255  –  0 .  Jurusan  Sistem Informasi, STMIK Atma Luhur Pangkalpinang. Hakim,  L.  2009. Jalan  Pintas  Menjadi  Master  PH .
Yogyakarta: Lokomedia.
Indrajani.  2015. Database  Design  (Case  Study  All  in One) . Jakarta: PT Elex Media Komputindo.
Kusumadewi,  S.,  & Purnomo, H. 2009. Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan .
Yogyakarta: Graha Ilmu. Madcoms,  Andi.  2010, Adobe  Dreamweaver  CS5 dengan Pemrograman
PHPMySQL . Yogyakarta: Andi Offset.
Nugroho,  Adi.  2010. Rekayasa  Perangkat  Lunak Menggunakan  UML  dan  JAVA .  Yogyakarta: Andi Offset.
Parewe,  A.  M.  A.  K.,  &  Mahmudy,  W.  F.  2016. Seleksi Calon  Karyawan  menggunakan  Metode  Fuzzy Tsukamoto . Skripsi,  Jurusan  Ilmu  Komputer, Malang: Universitas Brawijaya
Pressman.  S,  2010. Rekayasa  Perangkat  Lunak  : Pendekatan Praktisi , Yogyakarta : Andi Rivai,  Veithzal.  2011, Manajemen  Sumber  Daya
Manusia  untuk  Perusahaan:  dari  Teori  ke Praktik . Jakarta : RajaGrafindo Persada. Riyuna.  2017. Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Kinerja  Pegawai  Menggunakan  Metode  Fuzzy Tsukamoto  Berbasis  Web .  Skripsi,  Jurusan Sistem  Informatika,  Samarinda:  Stmik  Widya Cipta Dharma.
S,  Rosa  A.,  &  Shalahuddin,  M.  2013.  Rekayasa Perangkat  Lunak  Terstruktur  dan  Berorientasi Objek. Bandung : Informatika.
Siagian,  Sondang  P.  2013. Manajemen  Sumber  Daya Manusia . Jakarta: PT Bumi Aksara. Simarmata,  Janner.  2010. Rekayasa  Web .  Yogyakarta: Andi Offset. Sugiyono. 2012. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R & D . Bandung: PT Alfabeta. Utami,  Winda  Pangesti.  2012. Penerapan  Algoritma Iterative  Dichotomiser  Three  untuk  Pemilihan Dosen  Pembimbing .  Universitas  Kristen  Satya Wacana: Jawa Tengah. Vonglao,  Paothai.  2017. Application  of  fuzzy  logic  to improve  the  Likert  scale  to  measure  latent variables .  Jurnal,  Faculty  of  Science,  Thailand: Ubon  Ratchathani  Rajabhat  University,  Ubon Ratchathani 34000. Wahyono,  Teguh.  2009 .  Sistem  Informasi  (Konsep Dasar,  Analisi,  Desain  dan    Implementasi) . Graha Ilmu : Yogyakarta Wibowo, Bagus Ari. 2011. Perancangan dan Implementasi  Sistem  Pendukung  Keputusan untuk  Jalan  Menggunakan  Metode  ID3  (Studi Kasus  BAPPEDA  Kota  Salatiga). Universitas Kristen Satya Wacana: Jawa Tengah Wicaksono,  Yogi.  2008. Membangun  Bisnis  Online dengan  Mambo .  Jakarta:  PT.  Elex  Media
Komputindo Yuhefizar,  2009, Cara  Mudah  Membangun  Website Interaktif  Menggunakan  Content  Managemen System  Joomla  (CMS) ,  Jakarta  :  Elex  media computindoHanif,  Al  Fatta.  2007, Analisis  dan Perancangan  Sistem  Informasi .  Yogykarta: Andi.