## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2023 Vol. 5 N o .   3 Hal:  52-62 e-ISSN: 2686-3154

## Rancang Bangun Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Cleaning Service Menggunakan Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making
Ari Pratama Aulia Manurung 1 , Muhammad Amin 2  , Herdianto 3
1,2,3 Universitas Pembangunan Panca Budi
mhdamin10@gmail.com

## Abstrak
Dalam  rangka  peningkatan  kualitas  pelayanan  kepada  masyarakat  terutama  di  Perusahaan  PT.  Pelindo  Pelabuhan  Belawan terkait  adanya  kebutuhan  Tenaga  cleaning  service,  Permasalahan  yang  sering  terjadi  pada  proses  pemilihan  calon  pegawai Tenaga  cleaning  service  perusahaan,  banyaknya  calon  yang  harus  diproses  berdasarkan  kriteria  yang  ada,  sehingga  proses tersebut menjadi lama serta hasil keputusan yang diambil masih kurang objektif. Hal ini disebabkan oleh proses pengolahan data  perusahaan  calon  pegawai  Tenaga  cleaning  service  yang  belum  efisien  yaitu  pengolahan  data  yang  dilakukan  masih bertahap  dengan  cara  memverifikasi  dan  membutuhkan  lebih  dari  satu  orang,  dimulai  dari  tahap  pendataan  calon  pegawai Tenaga cleaning service yang masih manual. Untuk mengukur jenis calon pegawai Tenaga cleaning service dibutuhkan suatu metode FMADM yang terdiri dari 8 kriteria yang mempunyai bobot masing-masing. Hasil yang didapatkan dengan perhitungan metode FMADM yaitu pada peringkat pertama adalah V5, CS-001 yang mepunyai nilai akhir 0.207233, peringkat kedua V4, CS-004  dengan  nilai  akhir  30.240019  dan  peringkat  ketiga  dengan  nilai  akhir  0.258145.  Sistem  Pendukung  Keputusan (Decision Support System) dapat membantu menyediakan berbagai alternatif yang dapat ditempuh dalam proses pengambilan keputusan. Terdapat banyak metode yang dapat digunakan oleh pengambil keputusan untuk membantu menemukan solusi atau alternatif  yang  optimum  untuk  sebuah  masalah.  Salah satu  metode  tersebut  adalah  Fuzzy  Multi  Attribute  Decision  Making (FMADM). Metode ini akan membantu mengambil keputusan pada situasi dimana terdapat banyak alternatif keputusan dengan beberapa kriteria. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem yang dapat menjadi sebagai alat referensi untuk rekomendasi pemilihan laptop dalam menentukan laptop yang sesuai dengan kebutuhan dan anggaran yang dimiliki, namun keputusan akhir tetap berada di tangan pengambil keputusan atau user.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Klining Serpis, FMADM.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Pekerjaan  yang  menghasilkan  barang  atau  produk  merupakan  pekerjaan  yang  dapat  menghasilkan  uang  dari menjual  produk.  Pekerjaan  yang  menghasilkan  jasa  merupakan  pekerjaan  yang  hasilnya  dapat  di  rasakan  oleh orang lain. Hal ini sesuai denganUU No. 13 Tahun 2003 tentang Ketenagakerjaan menyatakan bahwa tenaga kerja ialah setiap orang yang  dapat  melakukan pekerjaan guna menghasilkan barang atau jasa baik  untuk  memenuhi suatu kebutuhan sendiri maupun untuk masyarakat.
Cleaning Service atau tenaga kebersihan merupakan salah satu jenis pekerjaan yang menghasilkan jasa. Fenomena yang terjadi di masyarakat, banyak dari orang yang tidak mau mengakui jenis pekerjaan sebagai pekerja cleaning service. Orang cenderung menyembunyikan jenis pekerjaan yang dimiliki. Hal ini berbeda dengan mereka yang bekerja  di  instansi-instansi  lain  seperti  perbankan,  asuransi,  sekolah,  manufaktur,  perusahaan  listrik.  [1]  yang meneliti perilaku karyawan cleaning service di salah satu instansi di Surabaya menyampaikan pekerjaan cleaning service mungkin merupakan pilihan pekerjaan kesekian yang akan dijalani  seseorang. Kalau bisa  mendapatkan pekerjaan  lain,  mungkin  tidak  akan  menjalani  pekerjaan  sebagai  cleaning  service.  Fenomena  demikian  saat  ini banyak  ditemui,  ketika  seseorang  tidak  mendapatkan  pekerjaan  yang  diinginkan,  cleaning  service  menjadi alternatif pekerjaan selanjutnya.
Dalam sebuah instansi,  memiliki cleaning  service merupakan suatu  keharusan. Petugas cleaning  service adalah orang yang bertanggung jawab bertugas dalam pemeliharaan dan pelayanan kebersihan perkantoran atau institusi baik  pemerintah  maupun  swasta  [2].  Dalam  menjalankan  pekerjaannya,  cleaning  service  bekerja  penuh  resiko terutama di instansi atau gedung bertingkat yang mengharuskan membersihkan kaca jendela dan dindingdinding di bagian luarnya. Cleaning service juga sering kali harus bekerja ekstra saat acara-acara tertentu yang diadakan oleh  instansi.  Tuntutan  loyalitas  dan  penuh  tanggung  jawab  sangat  di  tekankan  pada  pekerja  cleaning  service, terutama di tempat pelayanan umum [1].
Cleaning service PT. Pelindo Pelabuhan Belawan memiliki tanggung jawab pekerjaan diantaranya, memelihara kebersihan dan kesehatan di seluruh area kantor PT. Pelindo, melaksanakan pelayanan kepada tamu, kebersihan
dan  keindahan  ruangan,  memelihara  dan  menjamin  kebersihan  toilet  publik,  memelihara  dan  selalu  menjaga kebersihan employee toilet dan seluruh area, melaksanakan tugas perintah atasan.  Sistem pendukung keputusan merupakan  bagian  sistem  informasi  berbasis  komputer  yang  mendukung  sebuah  keputusan  berdasarkan pengetahuan atau fakta dari masalah-masalah terstruktur maupun semi semi terstuktur. Dengan adanya beberapa metode dalam sistem pendukung keputusan, Metode metode weighted product adalah metode yang tepat dalam pendukung  keputusan  pemilihan  Cleaning  Service  pada  PT.  Pelabuhan  Indonesia,  karena  dapat  mempermudah penulisan ini dalam memecahkan masalah- masalah yang komplek atau tidak terstruktur menjadi bagian-bagian komponen dalam kebersihan pada PT. Pelindo Pelabuhan Belawan.
Untuk  itu  dibutuhkan  satu  sistem  terkomputerisasi  yang  dapat  membantu  konsumen  untuk  membantunya memperoleh suatu keputusan yang baik sesuai kebutuhan dan keinginan konsumen. Sistem pendukung keputusan (SPK)  selain  dapat  memberikan  informasi  juga  dapat  membantu  menyediakan  berbagai  alternatif  yang  dapat ditempuh  dalam  proses  pengambilan  keputusan  [3].  Dalam  sistem  pendukung  keputusan  logika  fuzzy  sangat berperan penting [4]. Dengan logika fuzzy [5], spesifikasi calon Cleaning Service tersebut dibentuk menjadi data kualitatif  dengan  pengklasifikasian  data  (digolongkan)  yang  pada  kenyataanya  lebih  mudah  dimengerti  oleh pengguna.  Setelah  dilakukan  pengklasifikasian,  kemudian  kemudian  digunakan  metode  weighted  product  yang bertujuan  untuk  mempertimbangkan  antara  beberapa  alternatif  pilihan  yang  memiliki  nilai  pertimbangan  atau perangkingan yang paling tinggi untuk dipilih.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Prosedur  Penelitian
Kerangka  pemikiran  dari  penelitian  ini  dilakukan  dengan  beberapa  tahap  bahwa  pada  tahapan  pertama  adalah pendefinisian rumusan masalah. Kemudian pada tahapan yang kedua melakukan analisis dan desain menggunakan teknik FMADM untuk membantu memecahkan rumusan masalah yang ada (Susmanto 2018). Tahap ketiga adalah metode pengumpulan data dimana data di ambil sebagai kepentingan penelitian dengan menggunakan sampel. Di tahap keempat merupakan pencarian subjek penelitian, dimana peneliti mendapatkan data yang di butuhkan dalam pencapaian tujuannya.
Mulai Studi Awal Pengum pulan Data Lapangan Pengolahan  Data Im plementasi Pengujian Kesim pulan dan S aran Teknik FMADM Selesai Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berikut ini langkah – langkah dari flowchart penelitian yang sudah di buat.

## 1. Studi Awal
Langkah  awal  dari  penelitian  ini  adalah  dengan  mencari  dan  mempelajari  masalah  yang  akan  di  teliti. Kemudian  menentukan  ruang  lingkup  masalah,  latar  belakang  masalah,  dan  mempelajari  beberapa  literatur yang berkaitan dengan permasalahan dan bagaimana mencari solusi dari masalah tersebut. Untuk mencapai tujuan  yang  akan  ditentukan,  maka  perlu  dipelajari  beberapa  literatur-literatur  yang  digunakan.  Kemudian literatur-literatur yang dipelajari tersebut diseleksi untuk dapat ditentukan literatur mana yang akan digunakan dalam  penelitian.  Melalui  studi  literatur,  dipelajari  teori-teori  yang  berhubungan  dengan  fuzzy  multiple attribute decision making yang akan dibahas [6]. Teori-teori tersebut diatas berdasarkan sumber berupa buku, jurnal, paper, maupun situs internet yang berhubungan dengan sistem pendukung keputusan dengan metode fuzzy multiple attribute decision making [7].
2. Pengumpulan Data
Metode yang digunakan dalam proses pengumpulan data dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Wawancara
Wawancara  diperlukan  oleh  penulis  guna  menanyakan  secara  langsung  tentang  apa  saja  masalah  yang sering  dihadapi  oleh  pihak  PT.  Pelindo  Pelabuhan  Belawan  khususnya  tentang  penerimaan  Cleaning Service karena data tersebut dapat digunakan sebagai salah satu sumber pertimbangan dalam pengambilan keputusan.
b. Pengamatan/Observasi
Sebagai  metode  ilmiah  observasi  dapat  diartikan  sebagai  pengamatan.  Jadi  observasi  merupakan  suatu penyelidikan  yang  dilakukan  secara  sistematik  dan  sengaja  dilakukan  dengan  menggunakan  alat  indera terutama  mata  terhadap  kejadian  yang  sedang  berlangsung  dan  dapat  dianalisa  pada  waktu  kejadian  itu terjadi.  Dalam  penelitian  ini  penulis  melakukan  pengamatan  terhadap  objek  data  dengan  tujuan mendapatkan korelasi antara persediaan dengan kebutuhan, permintaan dan lain-lain.
c. Dokumentasi Motode  dokumentasi  adalah  mencari  data  mengenai  hal-hal  atau  variabel  berupa  catatan  buku,  surat, transkip,  majalah,  prasasti,  notulen,  rapat,  lengger,  angenda  dan  sebagainya  baik  yang  berupa  file  atau dokumen. Dalam hal ini penulis melakukan pengumpulan dokumentasi berupa dokumentasi file data atau data faktur barang keluar untuk digunakan sebagai bahan implementasi dan uji coba.
3. Pengolahan Data
Pada tahap pengolahan data terlebih dahulu melakukan identifikasi masalah yang ada dan sering dihadapi oleh pihak toko elektronik, untuk kemudian mendeskripsikan masalah-masalah tersebut untuk diperoleh solusinya. Tahap  selanjutnya  dilakukan  analisa  masalah,  dengan  tujuan  agar  penulis  mengetahui  dan  memperoleh gambaran  yang  jelas  bagaimana  bentuk  penyelesaian  dan  algoritma  apa  yang  dapat  digunakan  untuk penyelesaiannya.  Selanjutnya  penulis  menggunakan  teknik  fuzzy  multiple  attribute  decision  making  untuk mendapatkan hasil sebagai tujuan yang akan dicapai oleh peneliti yang kemudian dapat dijadikan pihak PT. Pelindo Pelabuhan Belawan terhadap pemilihan Cleaning Service.
4. Implementasi Pada  tahap  ini  untuk  memudahkan  penulis  dalam  pembuktian  hasil  analisa  yang  dilakukan,  maka  penulis menggunakan suatu  tools  atau aplikasi  fuzzy multiple attribute decision  making  yang telah ada.  Sedangkan database yang digunakan untuk menyimpan data-data yang ada adalah penulis menggunakan aplikasi sebagai implementasi hasil akhir.
5. Pengujian
Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  pengujian  dengan  menggunakan  tools  atau  aplikasi  sistem  pendukung keputusan  dengan  menghubungkan  dengan  database  yang  telah  diisi  atau  berisi  data-data  yang  akan  diuji. Mekanisme pengujian sistem dimulai dengan mempersiapkan hardware dan software yang dibutuhkan untuk menjalankan  sistem  yang  telah  ada.  Sistem  yang  telah  tersedia  merupakan  suatu  aplikasi  fuzzy  multiple attribute decision making yang pada dasarnya telah siap untuk dijalankan dikomputer.

## 2.2. Teori  Pendukung
1. Sistem Pendukung Keputusan
Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support Systems (DSS) pertama kali diperkenalkan oleh Michael S. Scott Morton pada awal tahun 1970-an, yang selanjutnya dikenal dengan istilah Management Decision  Systems . [8] Decision  Support  System  And  Intelligent  System mendefinisikan  sistem  pendukung keputusan sebagai sistem berbasis komputer yang terdiri dari tiga komponen yang saling berinteraksi: sistem bahasa  (mekanisme  untuk  memberikan  komunikasi  antara  pengguna  dan  komponen  sistem  pendukung keputusan  lain)  [9],  sistem  pengetahuan  (respositori  pengetahuan  domain  masalah  yang  ada  pada  sistem pendukung keputusan entah sebagai data atau sebagai prosedur), dan sistem pemrosesan masalah (hubungan antara dua komponen lainnya, terdiri dari satu atau lebih kapabilitas manipulasi masalah umum yang diperlukan untuk pengambilan keputusan) [10].
Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer, dimana termasuk sistem berbasis pengetahuan terkini (manajemen pengetahuan) yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau sebuah perusahaan. SPK merupakan sebuah sistem untuk mendukung para  pengambil  keputusan  Manajerial  dalam  situasi  keputusan  semi  terstruktur.  SPK  dimaksudkan  untuk
menjadi alat bantu bagi para pengambil keputusan untuk memperluas kapabilitas mereka, namun tidak untuk menggantikan penilaian mereka [11].
2. Fuzzy
Logika fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh pada tahun 1965. Dasar logika fuzzy adalah teori himpunan fuzzy [12] Logika fuzzy merupakan suatu logika yang memiliki nilai kekaburan atau kesamaran ( fuzzyness ) antara benar atau salah. Dalam teori logika fuzzy suatu nilai bisa benar atau salah secara bersama. Namun berapa besar keberadaan dan kesalahan sesuatu tergantung pada bobot keanggotaan yang dimilikinya. Logika fuzzy memiliki derajat keaggotaan dalam rentang 0 hingga 1. Berbeda dengan logika digital yang hanya memiliki dua nilai 1 atau 0. Logika fuzzy digunakan untuk menterjemahkan suatu besaran yang diekspresikan menggunakan bahasa ( linguistic ).

## 3. Fuzzy Multi Atribut Decision Making
Metode  FMADM  merupakan  pengembangan  lebih  lanjut  dari  metode  MADM.  MADM  merujuk  kepada pembuatan keputusan berdasarkan seleksi terhadap beberapa alternatif pilihan yang masingmasing mempunyai multiple  attribute  dan  antar  atribut  biasanya  saling  konflik  [13].  Pada  dasarnya,  proses  MADM  dilakukan melalui 3 tahap, yaitu penyusunan komponen-komponen situasi, analisis, dan sintesis informasi [14]. Fuzzy  atau logika fuzzy  pertama kali diperkenalkan oleh Lotfi A. Zadeh  pada tahun 1965 yang merupakan konsep perluasan himpunan menjadi himpunan kabur (fuzzy). Himpunan didefinisikan sebagai suatu koleksi objek-objek yang terdefinisi secara tegas (crisp) (George Cantor, 1845-1918). Dengan logika fuzzy, himpunan fuzzy tidak lagi merupakan sesuatu  yang tegas (misal: benar dan salah),  melainkan sesuatu  yang  berderajat secara kontinu [15].
Fuzzy  Multi  Criteria  Decision  Making (MCDM)  adalah  suatu  metode  yang  bisa  membantu  pengambil keputusan  dalam  mengambil  keputusan  terhadap  beberapa  alternatif  keputusan  yang  harus  diambil  dengan beberapa kriteria yang akan menjadi bahan pertimbangan. MCDM sangat tepat diimplementasikan pada kasus untuk alternatif yang memiliki sejumlah kriteria dengan bobot nominal. Namun kesadaran akan tidak semua alternatif  memiliki  kriteria  yang  berbobot  nominal  untuk  kasus-kasus  tertentu,  maka  diusulkan  penggunaan konsep fuzzy dalam MCDM yang kemudian dikenal dengan Fuzzy Multi Criteria Decision Making [16] . Pada metode Fuzzy  Multi  Criteria  Decision  Making, ada  3  langkah  yang  harus  dikerjakan,  yaitu:  representasi masalah, evaluasi himpunan fuzzy pada setiap alternatif keputusan dan melakukan seleksi terhadap alternatif yang optimal [17].
Memilih  himpunan  rating  untuk  derajat  kepentingan  dari  setiap  kriteria  dan  derajat  kecocokan  setiap  alternatif dengan kriterianya. Himpunan rating biasanya direpresentasikan dalam bentuk variabel linguistik (x). Misalkan untuk  himpunan  rating  pada  variabel  penting  didefinisikan  sebagai:  T(penting)  =  {SANGAT  RENDAH, RENDAH, CUKUP, TINGGI, SANGAT TINGGI}. Bobot untuk setiap rating ditentukan dengan menggunakan fungsi keanggotaan bilangan fuzzy . Dalam skripsi ini, adapun fungsi keanggotaan yaitu:
Gambar 2. Fungsi Keanggotaan dalam Himpunan Fuzzy Segitiga Untuk Derajat Kepentingan Kriteria dan Derajat Kecocokan Kandidat Terhadap Kriteria
Dengan asumsi rentang yang digunakan adalah: Sangat Rendah (SR) = Sangat Kurang (SK) = (0; 0; 0.25)
Rendah (R) = Kurang (K) = (0;  0.25; 0.5)
Sedang (S) = Cukup (C)
= (0.25;  0.5; 0.75)
Tinggi (T) = Baik (B) = (0.5; 0.75;  1)
Sangat Tinggi (ST) = Sangat Baik (SB) = (0.75; 1; 10)
𝐹𝑖 =   ( 1 𝑘 ) [(𝑆 𝑖𝑡 . 𝑊 𝑡 ) + (𝑆 𝑖𝑡 .  𝑊 𝑡 ) + ⋯ + (𝑆 𝑖𝑡 . 𝑊 𝑡 )]
i = 1, 2, 3, ..., n t = 1, 2, 3, ..., n
Jika direpresentasikan ke dalam bilangan fuzzy segitiga, Sit = (oit, pit, qit) dan Wt = (at, bt, ct), maka Fi = ( Xi, Yi, Zi ) menjadi: 𝑋 𝑖 = ( 1 𝑘 ) ∑ (𝑂 𝑖𝑡 , 𝑎 𝑡 ) 𝑘 𝑡=1 𝑌 𝑖 = ( 1 𝑘 ) ∑ (𝑝 𝑖𝑡 , 𝑏 𝑡 ) 𝑘 𝑡=1 𝑍 𝑖 = ( 1 𝑘 ) ∑ (𝑞 𝑖𝑡 , 𝑐 𝑡 ) 𝑘 𝑡=1
i= 1,2,3,...,n.
3. Hasil dan Pembahasan
1. Analisis Masalah
Kegiatan  memilih  calon  pegawai  cleaning  service merupakan  kegiatan  yang  dilaksanakan  oleh  pihak perusahaan.  Namun  memilih  calon  pegawai  cleaning  service  yang  tepat  sesuai  kebutuhan  dan  anggaran keuangan bukan hal mudah. Oleh karena itu penelitian ini akan membahas sistem pendukung keputusan yang di harapakan dapat membantu perusahaan dalam pemilihan calon pegawai cleaning service yang sesuai dengan kriteria perusahaan. Adapun beberapa kriteria yang akan menjadi bahan pertimbangan yang digunakan dalam penentuan  rekomendasi  pemilihan  calon  pegawai  cleaning  service terhadap Kriteria  yang  digunakan  yaitu umur,  kerajinan,  disiplin,  Loyalitas,  bertanggung  Jawab,  prilaku  jujur,  dan  Jenis  Kelamin  yang  disesuaikan dengan kebutuhan.
2. Metode Pemecahan Masalah
Metode yang digunakan dalam pengambilan keputusan pemilihan laptop ini adalah fuzzy multi criteria decision making dengan  metode Weighted  Product . Fuzzy  Multi  Criteria  Decision  Making (FMCDM)  adalah  suatu metode yang bisa membantu pengambil keputusan dalam mengambil keputusan terhadap beberapa alternatif keputusan yang harus diambil dengan beberapa kriteria yang akan menjadi bahan pertimbangan.
Berikut  merupakan  kriteria  yang  dibutuhkan  untuk  pengambilan  keputusan,  berdasarkan  persyaratan  pemilihan laptop secara umum. Adapun kriteria yang telah ditentukan yaitu Gaji (C1), Umur (C2), Kerajinan (C3), Disiplin (C4), Loyalitas (C5), Tanggung Jawab (C6), Prilaku Jujur (C7), Jenis Kelamin (C8). Rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria sebagai berikut disampaikan pada grafik dibawah ini:
Dengan asumsi rentang kecocokan kandidat terhadap kriteria yang digunakan adalah: Sangat kurang = (0, 0, 0.25)
Kurang = (0, 0.25, 0.50) Sedang = (0.25, 0.50, 0.75) Baik = (0.50, 0.75, 1.00) Sangat Baik = (0.75, 1.00, 1.00)
Kemudian setelah penilaian kandidat selesai dilakukan, langkah berikutnya maka dibuat suatu tingkat kepentingan kriteria berdasarkan nilai bobot yang telah ditentukan kedalam bilangan fuzzy.
Berdasarkan  kriteria  dan  rating  persyaratan  yang  dibutuhkan  untuk  pengambilan  keputusan  berdasarkan  gaji. Berikut interval gaji yang telah dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini.
Tabel 1.  Gaji Harga Nilai < 1.500.000 2,5 1.500.000 – 2.000.000 5 2.000.000 – 3.000.000 7,5 3.000.000 10
Berdasarkan  kriteria  dan  rating  persyaratan  yang  dibutuhkan  untuk  pengambilan  keputusan  berdasarkan  umur. Berikut interval umur yang telah dikonversi dengan bilang fuzzy dibawah ini.
Tabel 2.  Umur Umur Nilai < 19 thn 2,5 19 thn – 24 thn 5 24 thn – 27 thn 7,5 27 thn 10
Berdasarkan kriteria dan rating persyaratan yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan berdasarkan kerajinan. Berikut interval kerajinan yang telah dikonversi dengan bilang fuzzy dibawah ini
Tabel 3.  Kerajinan Kerajinan Nilai Sangat Kurang 2,5 Kurang 5 Baik 7,5 Sangat Baik 10
Berdasarkan kriteria dan rating persyaratan yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan berdasarkan disiplin. Berikut interval disiplin yang telah dikonversi dengan bilang fuzzy dibawah ini
Tabel 4.  Disiplin Disiplin Nilai Kurang 3.3 Baik 6.6 Sangat Baik 10
Berdasarkan kriteria dan rating persyaratan yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan berdasarkan Loyalitas. Berikut interval Loyalitas yang telah dikonversi dengan bilang fuzzy dibawah ini
Tabel 5.  Loyalitas Loyalitas Nilai Kurang 0,03 Sedang 0.66 Baik 1,00
Berdasarkan kriteria dan rating persyaratan yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan berdasarkan tanggung jawab. Berikut interval tanggung jawab yang telah dikonversi dengan bilang fuzzy dibawah ini
Tabel 6.  Tanggung Jawab Tanggung Jawab Nilai Sangat Kurang 0,25 Kurang 0,50 Baik 0,75 Sangat Baik 1,00
Berdasarkan kriteria dan rating persyaratan yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan berdasarkan prilaku. Berikut interval prilaku yang telah dikonversi dengan bilang fuzzy dibawah ini
Tabel 7.  Prilaku Prilaku Nilai Kurang 0,50 Baik 1,00
Berdasarkan  kriteria  dan  rating  persyaratan  yang  dibutuhkan  untuk  pengambilan  keputusan  berdasarkan  jenis kelamin. Berikut interval Jenis Kelamin yang telah dikonversi dengan bilang fuzzy dibawah ini
Tabel 8.  Jenis Kelamin Jenis Kelamin Nilai Wanita 0,50 Pria 1,00
Tabel 9.  Awal Alternatif
Berdasarkan  data  awal  alternative  laptop  diatas  dapat  dibentuk  maktrik  keputusan  X  yang  telah  dikonversikan dengan bilangan fuzzy, sebagai berikut:
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A1 5 5 5 6.6 5 7.5 5 10 A2 7.5 7.5 5
6.6
2.5 7.5 5 10 A3 10 10 51 6.6 2.5 7.5 5 10 A4 7.5 5 5 6.6 2.5 7.5 10 10 A5 7.5 5 5 6.6 5 7.5 5 10
Pengampilan  keputusan  memberikan  bobot,  berdasarkan  tingkat  kepentingan  masing-masing  kriteria  yang dibutuhkan sebagai berikut:
Vektor bobot: W= [7.5, 5, 5, 6.6, 2.5, 7.5. 10,10] Sebelum dilakukan perbaikan bobot terlebih dahulu sehingga  W=1 maka didapat perhitungan sebagai berikut:
𝑊 1 = 5
7,5 + 5 + 5 + 6.6 + 2.5 + 7.5 + 10 + 10 = 5 54.1 = 0.14 𝑊 2 =
5 7,5 + 5 + 5 + 6.6 + 2.5 + 7.5 + 10 + 10 = 5
54.1 = 0.09 𝑊 3 = 5 7,5 + 5 + 5 + 6.6 + 2.5 + 7.5 + 10 + 10 = 5
54.1 = 0.09 𝑊 4 =
6.6 7,5 + 5 + 5 + 6.6 + 2.5 + 7.5 + 10 + 10 = 6.6 54.1 = 0.12 𝑊 5 = 5 7,5 + 5 + 5 + 6.6 + 2.5 + 7.5 + 10 + 10 = 5
54.1 = 0.05 𝑊 6 =
7.5 7,5 + 5 + 5 + 6.6 + 2.5 + 7.5 + 10 + 10 = 7.5 54.1 = 0.14 𝑊 7 = 5
7,5 + 5 + 5 + 6.6 + 2.5 + 7.5 + 10 + 10 = 5
54.1 = 0.18 𝑊 8 =
10 7,5 + 5 + 5 + 6.6 + 2.5 + 7.5 + 10 + 10 = 10 54.1 = 0.18
Kemudian vektor S dapat dihitung sebagai berikut:
𝑆 1 = (5 −0.14 )(5 0.09 )(5 0.09 )(6.6 0.12 )(5 0.05 )(7.5 0.14 )
(5 0.18 )(10 0.18 ) = 3.362548
𝑆 2 = (7.5 −0.14 )(7.5 0.09 )(5 0.09 )(6.6 0.12 )(2.5 0.05 )(7.5 0.14 )
(5 0.18 )(10 0.18 ) = 2.805742
𝑆 3 = (10 −0.14 )(10 0.09 )(5 0.09 )(6.6 0.12 )(2.5 0.05 )(7.5 0.14 )
(5 0.18 )(10 0.18 ) = 3.626375
𝑆 4 = (5 −0.14 )(5 0.09 )(5 0.09 )(6.6 0.12 )(2.5 0.05 )(7.5 0.14 )
(10 0.18 )(10 0.18 ) = 4.25314
𝑆 5 = (7.5 −0.14 )(5 0.09 )(5 0.09 )(6.6 0.12 )(5 0.05 )(7.5 0.14 )
(5 0.18 )(10 0.18 ) = 3.672172
Nilai vektor V yang akan digunakan untuk perankingan dapat dihitung sebagai berikut:
𝑉 1 = 3.362548 3.362548 + 2.805742 + 3.626375 + 4.25314 + 3.672172
= 3.362548 17.71998 = 0.18976
𝑉 2 = 2.805742 3.362548 + 2.805742 + 3.626375 + 4.25314 + 3.672172
= 2.805742 17.71998 = 0.158338
𝑉 3 = 3.626375 3.362548 + 2.805742 + 3.626375 + 4.25314 + 3.672172
= 3.626375 17.71998 = 0.258145
𝑉 4 = 4.25314 3.362548 + 2.805742 + 3.626375 + 4.25314 + 3.672172
= 4.25314 17.71998 = 0.240019
𝑉 5 = 3.672172 3.362548 + 2.805742 + 3.626375 + 4.25314 + 3.672172
= 3.672172 17.71998 = 0.207233
Langkah terakhir adalah proses perangkingan. Hasil perankingan diperoleh:

## Tabel 10. Nilai F Alternatif Calon Cleaning Service
Alternative Alternatif CS Nilai F V1 CS-005 0.18976 V2 CS-003 0.158338 V3 CS-002 0.258145 V4 CS-004 0.240019 V5 CS-001 0.207233
3. Perancangan Sistem
Perancangan  adalah  tahapan  untuk  menspesifikasikan  proyek  yang  akan  dibuat.  Pada  perancangan  SPK pemilihan calon cleaning service ini, ada beberapa tahapan yang akan dibuat.
a. Use Case Diagram
Secara umum sistem ini memiliki dua aktor yaitu calon dan administrator. Untuk dapat melakukan interaksi dengan  sistem,  pembeli  harus  memasukkan  kriteria  yang  diinginkan.  Sistem fuzzy akan  melakukan komputasi untuk menghasilkan rekomendasi calon cleaning service. Administrator harus memasukkan data
calon  cleaning  service,  seperti  data-data  sesuai  dengan  kriteria  sebagaimana  dapat  dilihat  pada  gambar berikut:
Gambar 3. Use Case Diagram Sistem b. Activity Diagram User
Gambar 4. Activity Diagram Sistem User Calon CS Administrator Tampilan Menu Utama Input Kriteria Melihat Hasil Rekomen Petunjuk Sistem Login Batas Himpunan Input dan Update Data Calon CS Keluar
c. Activity Diagram Admin
Gambar 5. Activity Diagram Sistem Admin

## 4. Kesimpulan
Darir hasil penelitian ini penulis mengambil kesimpulan dari hasil pengujian dan analisa secara langsung terhadap sistem pendukung keputusan pemilihan calon cleaning servis dengan metode FMADM, untuk itu penulis dapat menarik kesimpulan sebagai berikut:
1.  Sistem  yang  telah  dibuat  dapat  digunakan  untuk  merekomendasikan  pemilihan  calon  cleaning  servis  yang sesuai dengan kebutuhan yang diinputkan oleh user.
2.  Dalam rekomendasi pemilihan calon cleaning servis fuzzy multi atribut decision making bisa membantu dalam mengambil keputusan terhadapa beberapa alternatif yang harus diambil dengan kriteria yang menjadi bahan pertimbangan.
3.  Sistem ini hanya sebagai alat bantu bagi pengambil keputusan dalam menentukan laptop yang sesuai dengan kebutuhan  dan  anggaran  yang  dimiliki,  namun  keputusan  akhir  tetap  berada  ditangan  pengambil  keputusan atau user.

## Daftar Rujukan
[1]  A.  Armi  and  Y.  Hendriyani,  “PERANCANGAN  APLIKASI  PELAYANAN  CLEANING  SERVICE BERBASIS WEB Ariyadi Armi 1* ,Yeka Hendriyani 2 1,” vol. 7, no. 3, 2019.
[2]  K. Reddy and L. W. Gordon, “The effect of sustainability reporting on financial performance: An empirical study using listed companies,” J. Asia Entrep. Sustain. , vol. 6, no. 2, pp. 19–42, 2010.
[3]  S. Supriyono, “Sistem Penunjang Keputusan (Spk) Pemilihan Sepeda Motor Menggunakan Metode Ahp,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 1, p. 55, 2013, doi: 10.24176/simet.v1i1.116.
[4]  H. Nasution, “Implementasi Logika Fuzzy pada Sistem Kecerdasan Buatan,” ELKHA J. Tek. Elektro , vol. 4,
no. 2, pp. 4–8, 2020, [Online]. Available:
https://jurnal.untan.ac.id/index.php/Elkha/article/view/512%0Ahttp://download.garuda.kemdikbud.go.id/art icle.php?article=1559615&val=2337&title=Implementasi Logika Fuzzy pada Sistem Kecerdasan Buatan
[5]  M. D. Irawan and H. Herviana, “Implementasi Logika Fuzzy Dalam Menentukan Jurusan Bagi Siswa Baru Sekolah Menengah Kejuruan (Smk) Negeri 1 Air Putih,” J.  Teknol.  Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  129,  2019,  doi: 10.36294/jurti.v2i2.427.
[6]  I. N. D. WIJAYA, G. K. GANDHIADI, and L. P. I. HARINI, “Penerapan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making  Dalam  Pemilihan  Tempat  Indekos,” E-Jurnal  Mat. ,  vol.  11,  no.  1,  p.  31,  2022,  doi: 10.24843/mtk.2022.v11.i01.p357.
[7]  B. V. Christioko, H. Indriyawati, and N. Hidayati, “Fuzzy Multi-Atribute Decision Making (Fuzzy Madm) Dengan Metode Saw Untuk Pemilihan Mahasiswa Berprestasi,” J. Transform. , vol. 14, no. 2, p. 82, 2017, doi: 10.26623/transformatika.v14i2.441.
[8]  M.  B.  Ismiati  and  A.  R.P,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Pemilihan  Judul  Novel  Sesuai  Dengan Suasana  Hati  Pengguna,” JuSiTik    J.  Sist.  dan  Teknol.  Inf.  Komun. ,  vol.  1,  no.  1,  p.  43,  2017,  doi: 10.32524/jusitik.v1i1.158.
[9]  S.  Supiyandi et  al. ,  “Implementasi  Metode  Weighted  Sum  Model  Dalam  Menentukan  Pemilihan  Mobil Bekas,” SENASHTEK Pros. Semin. Nas. Sos. Humaniora, dan Teknol. , pp. 106–111, 2022.
[10]  F. Kuriniawan and Z. Sitorus, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan KPR (Kredit Perumahan Rakyat) Di Dinas Perumahan dan Kawasan Pemukiman Menggunakan Metode Topsis,” J.  Inf.  Komput.  Log. ,  vol.  1, 2020,
[Online]. Available:
http://ojs.logika.ac.id/index.php/jikl/article/view/72%0Ahttp://ojs.logika.ac.id/index.php/jikl/article/viewFil e/72/83
[11]  B. S. Wicaksono, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Elektronik pada PT. Premium Central Indosarana Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 3, no. 1, p. 1, 2018, doi: 10.32493/informatika.v3i1.1422.
[12]  G. Taufiq, “Implementasi Logika Fuzzy Tahani Untuk Model Sistem,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 12, no. 1, pp. 12–20, 2016.
[13]  A. Sistem and P. Untuk, “PENYAKIT MATA  MENGGUNAKAN METODE FUZZY MULTI  CRITERI DECISION MAKING BERBASIS,” vol. 1, no. 4, pp. 907–916, 2023.
[14]  M. Mailasari, “367-937-1-Sm,” vol. II No 1, no. 70, pp. 100–105, 2016.
[15]  I. Raga Djara, T. Widiastuti, and D. M. Sihotang, “Penerapan Logika Fuzzy Menggunakan Metode Mamdani Dalam  Optimasi  Permintaan  Obat,” J.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  157–161,  2019,  doi: 10.35508/jicon.v7i2.1645.
[16]  V.  Julianto,  “Analisis  Sistem  Pendukung  Keputusan  Evaluasi  Kualitas  Mengajar  Dosen  Menggunakan Metode  Fuzzy  AHP  dan  SAW,” J.  Sains  dan  Inform. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  10–19,  2020,  doi: 10.34128/jsi.v6i1.208.
[17]  L. Abdullah,  “Fuzzy Multi  Criteria Decision  Making  and its Applications: A Brief Review of Category,” Procedia - Soc. Behav. Sci. , vol. 97, pp. 131–136, 2013, doi: 10.1016/j.sbspro.2013.10.213.