BERKALA SAINSTEK 2022 10(2): 109-116 doi: 10.19184/bst.v10i2.30280 https://jurnal.unej.ac.id/index.php/BST/article/view/30280

## RESEARCH   ARTICLE

## Employee Placement Suitability Assessment using Mamdani Fuzzy Method
(Penilaian Kesesuaian Penempatan Pegawai dengan Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani)
Renny Afriany 1*) , Rudolf Sinaga 2 , Samsinar 1
1 Program Studi D-3 Keperawatan, STIKES Garuda Putih, Jambi, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Dinamika Bangsa, Jambi, Indonesia

## ABSTRACT
For  a  company,  employees  are  the  spearhead  for  the  company  because  they  have  a  function  as  Customer  Service,  customer satisfaction is obtained after interacting with the company through the performance of its employees. Employees are expected to meet all customer needs with the applicable regulations in the company and become a source of income for the company. To get reliable employees, one way is to assess the suitability of their placement in the appropriate position. With the assessment of the suitability  of  positioning,  companies  can  consider  and  determine  the  provision  of  rewards,  promotions,  punishments,  training, coaching, counseling, or transfers for their employees. The choice of method used to assess the suitability of employee placement in a company is Fuzzy Mamdani. With the Fuzzy Mamdani method, a system that is completely measurable and human assessments that tend to be immeasurable can be bridged. Assessment of the suitability of employee placement using the resulting fuzzy method, is expected to be an alternative solution for companies to give positions to their employees.
Bagi sebuah perusahaan, pegawai adalah ujung tombak bagi perusahaan karena memiliki fungsi sebagai Customer Service , kepuasan customer  didapat  setelah  berinteraksi  dengan  perusahaan  melalui  kinerja  pegawai-nya.  Pegawai  diharapkan  memenuhi  semua kebutuhan customer dengan aturan yang berlaku di perusahaan dan menjadi sumber pendapatan bagi perusahaan. Untuk mendapatkan pegawai yang handal, salah satu caranya dengan menilai kesesuaian penempatan mereka pada jabatan yang sesuai. Dengan adanya penilaian  kesesuaian  penempatan  jabatan,  perusahaan  dapat  mempertimbangkan  dan  menentukan  pemberian reward ,  promosi, punishment , training , coaching, konseling, ataupun mutasi bagi para pegawainya. Pilihan metode yang digunakan untuk menilai kesesuaian penempatan pegawai pada sebuah perusahaan adalah Fuzzy Mamdani. Dengan metode Fuzzy Mamdani, sistem yang serba terukur dan apenilaian manusia yang cenderung tidak terukur, dapat dijembatani. Penilaian kesesuaian penempatan  pegawai menggunakan metode  fuzzy  yang  dihasilkan,  diharapkan  dapat  dijadikan  alternatif  solusi  bagi  perusahaan  untuk  memberikan  jabatan  kepada pegawainya.
Keywords: Placement Suitability , Assessment , Employee , Fuzzy Mamdani .

## PENDAHULUAN
Di  dalam  dunia  kerja,  penilaian  kesesuaian penempatan  pegawai  wajib  dilakukan.  Hal  ini dilakukan  perusahaan  untuk  memastikan  apakah seorang  pegawai  masih  dapat  berkontribusi  dengan baik, tidak maksimal dalam berkontribusi atau malah tidak  berkontribusi  sama  sekali.  Penilaian  kesesuaian penempatan  pegawai  yang  dilakukan,  semata-mata bukan hanya memberi manfaat bagi perusahaan tetapi juga  memberi  manfaat  bagi  pegawai  itu  sendiri.
Dengan  adanya  penilaian  kesesuaian  penempatan pegawai, pegawai akan mengetahui target-target yang ditetapkan  perusahaan  dan  yang  harus  dicapai, deskripsi  pekerjaan  yang  jelas  dan  sudah  seberapa besar  kontribusi  pegawai  terhadap  perusahaan sehingga  dapat  digunakan  untuk  menyusun  strategi yang akan digunakan untuk mencapai target yang telah ditetapkan  sebuah  perusahaan,  sebagai  salah  satu perusahaan di kota Jambi, juga menyadari pentingnya penilaian  kesesuaian  penempatan,  terutama  bagi
*) Corresponding author: Renny Afriany E-mail: reniafriani.44@gmail.com
Afriany, Employee Placement Suitability Assesment …
pegawai  sebagai  salah  satu  cara  untuk  memastikan citra perusahaan tetap terjaga.
Arshdeep  Kaur  dan  Amrit  Kaur  dari  Punjabi University  mengadakan  penelitian  untuk  membuat sistem  yang  mengoperasikan  jalannya  AC/pendingin ruangan.  Dengan  metode  fuzzy,  kedua  peneliti  ini menggunakan  fuzzy  metode  Mamdani  dan  metode Sugeno yang kemudian hasilnya dibandingkan. Kedua metode  ini  mampu  menghasilkan  sistem  untuk menjalankan pendingin ruangan (Kaur & Kaur, 2012).
Sementara  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sabina Mirzaei Nobari, Davood Hosein Zadeh adalah untuk membantu  pembuat  keputusan  dalam  mengambil keputusan recruitment karyawan baru. Kedua peneliti tersebut menggunakan gabungan antara Logika Fuzzy Mamdani  dan  TOPSIS,  dimana  hasil  penilaian  tes calon  karyawan  baru  dioperasikan  menggunakan Logika  Fuzzy  sementara  masing-masing  kriteria penilaian  dicari  bobotnya  dengan  metode  TOPSIS. DSS  yang  dibuat  ini  perlu  banyak  disesuaikan  lagi dengan tes yang akan dilakukan oleh calon karyawan baru  agar  menghasilkan  DSS  yang  baik  dalam perekrutan karyawan baru (Nobari & Dayood, 2013). Diagnosa Kanker Payudara adalah konsentrasi dalam penelitian  Alshalaa  A  Shleeg  dan  Ismail  M  Ellabib dimana dalam penelitian ini, digunakan Logika Fuzzy yang  paling  dikenal  yakni  Mamdani  dan  Sugeno. Kedua metode ini mampu menghasilkan sistem untuk mendiagnosa kanker payudara. Hanya saja performansi operasional dengan metode Sugeno lebih baik  daripada  metode  Mamdani.  Selain  itu,  metode Sugeno  dapat  diintegrasikan  dengan  jaringan  syaraf tiruan atau algoritma genetik atau teknik optimasi yang lain.
Peneliti  juga  membuka  kemungkinan  dilakukan penelitian lain dengan metode lain yang lebih baik dari kedua metode fuzzy yang digunakan di penelitian ini (Shleeg & Ismail, 2013). Xiaofei Li dan Dong Li dari Changchun  Normal  University  menerapkan  metode TOPSIS  untuk  penilaian  kinerja  dosen  di  Cina. Dengan metode ini, peneliti berhasil membuat sistem penilaian  dengan  inputan  yang  tidak  pasti  (Li,  Li,  & Changchun,  2011).  Penilaian  kinerja  menggunakan logika  fuzzy  pernah  juga  diteliti  oleh  Adnan  Shaout dan Mohamed Khalid Yousif  dan diimplementasikan dengan menggunakan MS Access Database (Shaout & Yousif,  2014).  Sementara  Imtiaz  Ahmed  dkk melakukan penelitian penilaian kinerja menggunakan
logika  fuzzy  dan  mengimplementasikannya  dengan MATLAB (Ahmed, Sultana, Paul, & Azeem, 2013).

## METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini  bersifat  deskriptif   kuantitatif.  Tahap  awal  yang dilakukan adalah dilakukan survey awal terhadap obyek penelitian. Pada tahap ini dilakukan observasi langsung untuk menentukan metode yang cocok bagi penilaian kesesuaian  penempatan  pegawai  di  sebuah perusahaan. Setelah dilakukan survey awal, dilakukan studi  literatur  dan  dipilih  metode  logika  fuzzy mamdani.

## Logika Fuzzy
Logika  fuzzy  adalah  sebuah  logika  yang  memiliki nilai kekaburan atau kesamaran antara benar dan salah. Dalam  teori  Logika  Fuzzy,  sebuah  nilai  bisa  bernilai benar dan salah secara bersamaan namun berapa besar kebenaran dan kesalahan suatu nilai tergantung kepada bobot  keanggotaan  yang  dimiliki.  Logika  Fuzzy memiliki  nilai antara  0,0 sampai  0,1.  Nilai  ini adalah nilai  keanggotaan  atau  derajat  keanggotaan.  Logika Fuzzy pertama kali dikemukakan oleh Lotfi A Zadeh, seorang berkebangsaan Iran yang menjadi guru besar di University of  California at Berkeley.
Logika  Fuzzy  merupakan  pengetahuan  yang memiliki  kemampuan  untuk  menjembatani  bahasa mesin yang serba terukur dengan bahasa manusia yang cenderung tidak terukur. Misalnya saja bahasa manusia untuk  suhu  udara  (panas,  sedang,  dingin),  panjang badan  seseorang  (tinggi,  sedang,  pendek),  umur manusia  (muda,  tua,  paruh  baya),  sampai  pada penilaian  terhadap  pekerjaan  (baik,  sedang,  jelek). Masing-masing  memiliki  penilaian  tersendiri  tentang hal-hal  di  atas.  Penilaian  baik,  sedang,  jelek,  panas, dingin,  tinggi,  pendek,  muda,  tua,  dll;  tidak  bisa diidentifikasi  dengan  jelas.  Dengan  Logika  Fuzzy, bahasa  manusia  bisa  diimplementasikan  ke  dalam bahasa mesin secara mudah dan efisien. Logika Fuzzy merupakan  suatu  cara  yang  tepat  untuk  memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output.
Ada  beberapa  alasan  mengapa  logika  fuzzy digunakan,  antara  lain  (sumber:  Kusumadewi  & Purnomo, 2013) :
a. Konsep  Logika  Fuzzy  mudah  dipahami,  karena logika  fuzzy  menggunakan  dasar  teori  himpunan,
Afriany, Employee Placement Suitability Assesment …
maka konsep matematis yang mendasari penalaran fuzzy tersebut cukup mudah untuk dimengerti b. Logika  Fuzzy  sangat  fleksibel,  artinya  mampu beradaptasi  dengan  perubahan-perubahan,  dan ketidak pastian yang menyertai permasalahan c. Logika Fuzzy memiliki toleransi terhadap data yang tidak  tepat,  jika  diberikan  sekelompok  data  yang cukup homogen, dan kemudian ada beberapa data yang  “eksklusif ”,  maka  logika  fuzzy  memiliki kemampuan  untuk  menangani  data  eksklusif tersebut
d. Logika  Fuzzy  mampu  memodelkan  fungsi-fungsi nonlinier yang sangat kompleks
e. Logika Fuzzy dapat membangun dan mengaplikasikan  pengalaman-pengalaman  para pakar secara langsung tanpa harus melalui proses pelatihan.  Dalam  hal  ini,  sering  dikenal  dengan nama Fuzzy  Expert  Systems menjadi  bagian terpenting
f. Logika Fuzzy dapat diterapkan dalam desain sistem kontrol tanpa harus menghilangkan teknik desain
sistem  kontrol  konvensional  yang  sudah  ada terlebih  dahulu.  Hal  ini  umumnya  terjadi  pada aplikasi  di  bidang  teknik  mesin  maupun  teknik elektro
g. Logika  Fuzzy  berdasar  pada  bahasa  manusia sehingga mudah dimengerti
Himpunan Fuzzy Pada  himpunan  tegas  ( crisp ),  nilai  keanggotaan suatu  item  di  dalam  sebuah  himpunan  memiliki  2 kemungkinan, yaitu :
a. 1  (satu)  yang  berarti    item  tersebut  merupakan anggota dalam himpunan
b. 0 (nol) yang berarti item tersebut bukan merupakan anggota dalam himpunan
Misal, himpunan panjang badan pria dibagi menjadi 3 kategori, yaitu :
a. PENDEK panjang badan < 150 𝑐𝑚 b. SEDANG 150 cm ≤ panjang badan ≤ 170 cm c. TINGGI panjang badan > 170 𝑐𝑚 .

## Gambar 1. Alur penelitian
(sumber: Kusumadewi & Purnomo, 2013)
Dari pembagian anggota himpunan di atas, dapat disimpulkan:
a. Apabila pria dengan panjang badan 180 cm, maka orang tersebut masuk dalam kategori TINGGI b. Apabila pria dengan panjang badan 150 cm, maka orang tersebut masuk dalam kategori SEDANG c. Apabila  pria  dengan  panjang  badan  149,9  cm, maka  orang  tersebut  masuk  dalam  kategori PENDEK
d. Apabila pria dengan panjang badan 169 cm, maka orang tersebut masuk dalam kategori SEDANG
e. Apabila pria dengan panjang badan 170 cm, maka orang tersebut masuk dalam kategori TINGGI.
Dapat kita lihat bahwa penggunaan himpunan crisp untuk menyatakan panjang badan pria tidaklah “adil”.
Perubahan kecil pada sebuah nilai akan mengakibatkan  perbedaan  kategori  yang  cukup signifikan.  Ketidakdilan  ini  dapat  diatasi  dengan himpunan fuzzy. Pria dapat masuk ke dalam 2 kategori yang  berbeda  dan  untuk  melihat  seberapa  besar eksistensi  item  tersebut  terhadap  sebuah  himpunan, bergantung  pada  nilai  keanggotaan  pada  himpunan tersebut.
Dalam himpunan fuzzy, nilai keanggotaan terletak di antara 0 dan 1. Ini berarti jika item bernilai 0, maka item tersebut bukan merupakan anggota dari sebuah himpunan;  namun  bila  item  memiliki  nilai keanggotaan  1,  maka  item  tersebut  mempunyai keanggotaan penuh pada himpunan itu.
Afriany, Employee Placement Suitability Assesment …
Himpunan fuzzy memiliki 2 atribut:
a. Linguistic,  yaitu  penamaan  suatu  grup  yang mewakili suatu keadaan/kondisi tertentu dengan menggunakanbahasa  manusia.  Misalnya:  tinggi, pendek, panas, dingin, sedang
b. Numeris,  yaitu  nilai  yang  menunjukkan  ukuran dari sebuah variabel. Misalnya: 4, 23, 30, 16.

## Operator Dasar Logika Fuzzy
Ada  beberapa  operasi  yang  didefinisikan  untuk memodifikasi  atau  mengkombinasi  himpunan  fuzzy. Nilai keanggotaan dari hasil operasi 2 himpunan sering disebut dengan fire strength (a-predikat). Ada 3 operator dasar  yang  diciptakan  oleh  Zadeh  sebagai  operator dasar dalam Logika Fuzzy, yaitu:
a. Operator AND
Digunakan  untuk  interseksi  pada  himpunan. ɑ - predikat  dari  dua  himpunan  yang  dimodifikasi dengan operator AND adalah nilai keanggotaan terkecil  antarelemen  pada  himpunan-himpunan yang bersangkutan.
𝝁 𝑨 ∩ 𝑩 = 𝒎𝒊𝒏(𝝁 𝑨 (𝑿), 𝝁 𝑩 (𝒀)) b. Operator OR Berhubungan  dengan  operasi  union  pada himpunan. ɑ -predikat  dari  dua  himpunan  yang dimodifikasi  dengan  operator  OR  adalah  nilai keanggotaan  terbesar  antar  elemen  pada himpunan-himpunan yangbersangkutan.
𝝁 𝑨 ∪ 𝑩 = 𝒎𝒂𝒙(𝝁 𝑨 (𝑿), 𝝁 𝑩 (𝒀)) c. Operator NOT Berhubungan  dengan  operasi  komplemen  pada himpunan. ɑ -predikat  dari  himpunan  yang dimodifikasi  dengan  operator  NOT  adalah  nilai keanggotaan himpunan tersebut dikurang 1.
𝝁 𝑨 ′ = 𝟏 − 𝝁 𝑨 (𝑿)
IF-THEN Rule Fuzzy  logic  bekerja  dengan  aturan-aturan  yang dinyatakan  dalam  bentuk IF-THEN .  Sebuah  aturan fuzzy tunggal berbentuk seperti di bawah ini:
𝒊𝒇 𝒙 𝒊𝒔 𝑨 𝒕𝒉𝒆𝒏 𝒚 𝒊𝒔 𝑩
𝐴 dan 𝐵 adalah linguistic values (seperti panas, dingin, tinggi,  pendek,  besar,  kecil,  baik,  buruk,  dll) yangdidefinisikan  diantara  rentang  variabel 𝑥 dan 𝑦 . pernyataan "𝑥 𝑖𝑠 𝐴" disebut antecedent/premise sementara  pernyataan "𝑦 𝑖𝑠 𝐵" disebut consequent / kesimpulan.
Mengintepretasikan  sebuah IF-THEN rules meliputi 2 bagian,yaitu:
a. Mengevaluasi antecedent , yaitu melakukan fuzzifikasi  pada  input  dan  menerapkan  operasi- operasi  fuzzylogic  dengan  operator-operator fuzzy
b. Proses implikasi, yaitu menerapkan hasil operasi fuzzy  logic  pada  bagian antecedent untuk mengambil kesimpulan.
Dengan  menggunakan IF-THEN rule  tunggal, sebenarnya  tidaklah  cukup  untuk  mendapatkan keputusan terbaik. Setidaknya ada 2 buah IF-THEN rules untuk keputusan yang baik.

## Fungsi Implikasi
Secara  umum,  ada  2  fungsi  implikasi  yang  dapat digunakan:
a. Min (minimum) Fungsi ini akan memotong output himpunan
b. Dot (produk) Fungsi akan menskala output himpunan fuzzy.
Logika Fuzzy Mamdani Metode  Mamdani  sering  dikenal  dengan  nama metode  max-min.  Metode  ini  diperkenalkan  oleh Ebrahim  Mamdani  pada  tahun  1975.  Untuk mendapatkan  output  dari  metode  ini,  langkah  yang harus dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Pembentukan himpunan fuzzy Pada tahap ini, baik variabel input maupun output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy.
b. Aplikasi fungsi implikasi (aturan) Fungsi implikasi yang digunakan adalah min
c. Komposisi aturan
Ada  3  metode  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan inferensi sistem fuzzy yaitu: max, add, dan or. 1. Metode Max
Pada  metode  ini,  solusi  himpunan  fuzzy diperoleh  dengan  cara  mengambil  nilai maksimum  aturan,  dan  menggunakannya untuk  memodifikasi  daerah  fuzzy  dan mengaplikasikan output dengan menggunakanoperator OR.
Secara  umum,  metode  ini  dapat  dituliskan sebagai berikut:
𝝁 𝒔𝒇 (𝒙 𝒊 ) = 𝒎𝒂𝒙 (𝝁 𝒔𝒇 (𝒙 𝒊 ), 𝝁 𝒌𝒇 (𝒙 𝒊 )) dengan :
Afriany, Employee Placement Suitability Assesment …
𝝁 𝒔𝒇 (𝒙 𝒊 ) =  nilai  keanggotaan  premis  fuzzy aturan ke i 𝝁 𝒌𝒇 (𝒙 𝒊 ) =  nilai  keanggotaan  konsekuen fuzzy aturan ke i
2. Metode Sum Pada  metode  ini,  solusi  himpunan  fuzzy diperoleh  dengan  cara  melakukan bounded- sum terhadap semua output daerah fuzzy. Secara  umum,  metode  ini  dapat  dituliskan sebagai berikut:
𝝁 𝒔𝒇 (𝒙 𝒊 ) = 𝒎𝒊𝒏 (𝟏, 𝝁 𝒔𝒇 (𝒙 𝒊 ) + 𝝁 𝒌𝒇 (𝒙 𝒊 )) dengan : 𝝁 𝒔𝒇 (𝒙 𝒊 ) =  nilai  keanggotaan  premis  fuzzy aturan ke i 𝝁 𝒌𝒇 (𝒙 𝒊 ) =  nilai  keanggotaan  konsekuen fuzzy aturan ke i
3. Metode Or
Pada  metode  ini,  solusi  himpunan  fuzzy diperoleh  dengan  cara  melakukan  perkalian terhadap semua output daerah fuzzy. Secara  umum,  metode  ini  dapat  dituliskan sebagai berikut:
𝝁 𝒔𝒇 (𝒙 𝒊 ) = (𝝁 𝒔𝒇 (𝒙 𝒊 ) + 𝝁 𝒌𝒇 (𝒙 𝒊 )) −   (𝝁 𝒔𝒇 (𝒙 𝒊 ) ∗  𝝁 𝒌𝒇 (𝒙 𝒊 )) dengan : 𝝁 𝒔𝒇 (𝒙 𝒊 ) =  nilai  keanggotaan  premis  fuzzy aturan ke i 𝝁 𝒌𝒇 (𝒙 𝒊 ) =  nilai  keanggotaan  konsekuen fuzzy aturan ke i
d. Penegasan (defuzzy) Input  dari  proses  defuzzifikasi  adalah  suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan- aturanfuzzy,  sedangkan  output  yang  dihasilkan merupakan  suatu  bilangan  pada  domain  himpunan fuzzy tersebut.
Sehingga  jika  diberikan  suatu  himpunan  fuzzy dalam range tertentu, maka harus dapat diambil suatu nilai crisp tertentu sebagai output.
Ada  beberapa  metode  deffuzifikasi  yang  dapat digunakan yaitu:
1. Metode Centroid ( Composite Moment ) Solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil titik pusat (z*) daerah fuzzy, dengan rumus :
Z ∗ = 𝐳 𝐳µ 𝐳 𝐝𝐳 𝐳 µ 𝐳 𝐝𝐳
Metode Centroid untuk variable kontinu
𝑍 ∗ = =   𝟏 𝒛𝒋 µ(𝒛𝒋) 𝒇 𝒏 =   𝟏 µ(𝒛𝒋)µ 𝒇 𝒏
Metode Centroid untuk variable diskrit 2. Metode Bisektor Solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil nilai  pada  domain  fuzzy  yang  memiliki  nilai keanggotaan  setengah  dari  jumlah  total  nilai keanggotaan pada daerah fuzzy
3. Metode Mean of  Maximum
Pada metode ini, solusi crisp diperoleh dengan cara  mengambil  nilai  rata-rata  domain  yang memiliki nilai keanggotaan maksimum
4. Metode Largest of  Maximum
Solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil nilai terbesar dari domain yang memiliki nilai keanggotaan maksimum
5. Metode Smallest of  Maximum
Solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil nilai  terkecil  dari  domain  yang  memiliki  nilai keanggotaan Maksimum.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambaran Sistem yang Dibangun Sistem  yang  dibangun  akan  terdiri  dari  4  poin utama.
Adapun keempat poin inputan tersebut adalah: a. Understanding of  The Main Task
Poin  ini  menghitung  berapa  banyak  pegawai memahami  tugas  pokok  dari  jabatan  yang dijabatnya setelah bekerja di perusahaan, semakin banyak  pegawai  memahami  tugas  pokoknya, semakin tinggi nilai kualitas produktifitasnya b. Innovation at Work
Poin  ini  menghitung  berapa  banyak  pegawai melakukan  inovasi  dalam  bekerja  sebagai penunjang  tugas  pokok,  semakin  banyak  nilai inovasi pegawai dalam bekerja, semakin tinggi nilai kuantitas produktifitasnya
c. Educational Qualification
Poin  ini  menghitung  berapa  persen  pegawai memiliki  standar  kualifikasi  pendidikan  dengan jabatan yang diduduki. Makin tinggi persen result, makin  tinggi  pula  nilai  kualitas  pegawai  dalam menduduki jabatan
d. Company Standard With Job Description
Seorang  pegawai  harus  mengetahui  standar perusahaan dalam menjalankan tugas pokok pada
Afriany, Employee Placement Suitability Assesment …
jabatannya, sehingga pegawai tidak keluar dari alur prosedural perusahaan dalam menjalankan aktifitas bekerjanya.  Semakin  banyak  pegawai  mengetahui standar  perusahaan,  semakin  tinggi  nilai produktifitasnya dalam bekerja
Alur Sistem yang Dikembangkan Alur diagram yang dikembangkan dalam paper ini dapat dituliskan sebagai berikut:
1. Pengguna sistem memasukkan semua data inputan ke dalam prototype
2. Prototype akan  menghitung  hasil  penilaian kesesuaian penempatan pegawai
3. Hasil penilaian akan tertampil pada prototype .
Adapun  langkah-langkah  dalam  pembuatan prototipe dengan logika fuzzy adalah sebagai berikut: 1. Fuzzyfikasi dari variabel input dan output Berikut  ditampilkan  gambar  grafik  fungsi keanggotaan untuk setiap variabel input dan output.
2. Dibentuk rules untuk  himpunan  fuzzy  tersebut. Rules  diambil  dari  sampel  data  yang  ada  dan terbentuk 4 rules .
Adapun  rules  yang  telah  terbentuk,  diantaranya sebagai berikut:
Afriany, Employee Placement Suitability Assesment …

## [R1]
No Variabel Nilai rentang Understanding of the main task Hasil 1 IF 0 THEN Tidak ada respon/buruk 2 AND 1 - 24 THEN Sangat tidak baik/sangat rendah 3 AND 25 - 48 THEN Tidak baik/rendah 4 AND 49 - 72 THEN Cukup/biasa 5 AND 73 - 96 THEN Baik/tinggi 6 AND 97 - 120 THEN Sangat baik/sangat tinggi

## [R2]
No Variabel Nilai rentang Innovation at work Hasil 1 IF 0 THEN Tidak ada respon/buruk 2 AND 1 - 24 THEN Sangat tidak baik/sangat rendah 3 AND 25 - 48 THEN Tidak baik/rendah 4 AND 49 - 72 THEN Cukup/biasa 5 AND 73 - 96 THEN Baik/tinggi 6 AND 97 - 120 THEN Sangat baik/sangat tinggi

## [R3]
No Variabel Nilai rentang Enducational qualification Hasil 1 IF 0 THEN Tidak ada respon/buruk 2 AND 1 - 24 THEN Sangat tidak baik/sangat rendah 3 AND 25 - 48 THEN Tidak baik/rendah 4 AND 49 - 72 THEN Cukup/biasa 5 AND 73 - 96 THEN Baik/tinggi 6 AND 97 - 120 THEN Sangat baik/sangat tinggi

## [R4]
No Variabel Nilai rentang Company standard with job description Hasil 1 IF 0 THEN Tidak ada respon/buruk 2 AND 1 - 24 THEN Sangat tidak baik/sangat rendah 3 AND 25 - 48 THEN Tidak baik/rendah 4 AND 49 - 72 THEN Cukup/biasa 5 AND 73 - 96 THEN Baik/tinggi 6 AND 97 - 120 THEN Sangat baik/sangat tinggi
Afriany, Employee Placement Suitability Assesment …

## 3. Komposisi/agregasi
Proses  agregasi  adalah  proses  mengkom- binasikan  semua  keluaran  IF-THEN  rules menjadi  satu  buah  fuzzyset  tunggal.  Untuk agregasi ini, digunakan fungsi implikasi max 4. Defuzzifikasi Pada  tahap  defuzzifikasi,  terdapat  perbedaan antara fuzzy Sugeno dan Fuzzy Mamdani. Untuk  Fuzzy  Mamdani,  proses  perhitungan defuzzifikasi dilakukan dengan metode centroid, dengan rumus:
z*= 𝒛 𝒛µ 𝒛 𝒅𝒛
𝒛 µ 𝒛 𝒅𝒛

## KESIMPULAN
Berdasarkan analisis dan hasil pengujian yang telah dilakukan,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa dengan prototype yang  dibuat,  penilaian  kesesuaian penempatan  pegawai  yang  dihitung  dengan  metode Fuzzy  Mamdani  dapat  lebih  relevan  dengan  target- target  yang  perusahaan  berikan  dan  dapat  juga dijadikan alternatif  untuk menilai kinerja pegawai serta mengembangkan prototype tersebut  menjadi software . Selain itu, diharapkan pula penelitian dengan metode lain  sebagai  perbandingan  untuk  mencari  metode terbaik  dalam  menghitung  penilaian  kesesuaian penempatan pegawai pada sebuah perusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I.  Ahmed,  I.  Sultana,  S.  K.  Paul,  and  A.  Azeem, “Employee performace evaluation: a fuzzy approach,” International  Journal  of   Productivity  and  Performance Management , vol. 62, no. 7, pp. 718-732, 2013.
[2] A. Kaur, “Comparison of  mamdani-type and sugeno- type  fuzzy  inference  system  for  air  conditioning system”, International  Journal  of   Soft  Computing  and Engineering , vol. 2, no.2, pp. 323-325, 2012.
[3] S.  Cusumadewi  and  H.  Purnomo, Aplikasi  Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan, Jakarta: GrahaIlmu,
2013
[4] X. Li,  D.  Li,  and  Changchun,  “TOPSIS  method  for chinese  collage  teacher  performace  appraisal  system with  uncertain  information,” Advances  in  Information Sciences and Service Sciences , vol 3, no. 6, 2011
[5] M.  Istoningtyas,  “Penilaian  kinerja  customer  service dengan metode fuzzy mamdani: Studi kasus PT. X ,” Jurnal Prototipe, 2016.
[6] S. M. Nobari and H. Z. Dayood, “Designing a fuzzy model for decision support system in the selectionand recruitment  process”, African  Journal  of   Business Management , vol 7, no. 16, April 2013
[7] A. Shaout and M. K. Yousif, “Employee performance appraisal system using fuzzy logic”, International Journal of  Computer Science & Information Technology , vol 6, no.4, pp. 1-19, 2014.
[8] A.  A.  Shleeg  and  M.  E.  Ismail,  “Comparison  of mamdani and sugeno fuzzy interference system for the breast  cancer  risk”, International  Journal  of   Computer Information Mechatronics System Science and Engineering , vol. 7, no. 10, pp. 1343-1347, 2013.
[9]  Sudrajat,  Jurusan  Matematika  Fakultas  Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Padja djaran Bandung. Modul Kuliah Dasar-dasar Fuzzy Logic , 2008.