MODEL BERBASIS FUZZY DENGAN FIS TSUKAMOTO UNTUK PENENTUAN BESARAN GAJI KARYAWAN PADA PERUSAHAAN SWASTA
Jhonnry Frengky Bire Logo 1) , Agus Wantoro 2) , Erliyan Redy Susanto 3)
1 Magister Teknologi Informasi, IBI Darmajaya
2,3 Sistem Informasi, Universitas Teknokrat Indonesia
1,2,3 Jl. ZA. Pagar Alam No.93, Gedong Meneng, Kec. Rajabasa, Kota Bandar Lampung,-35141
Email : 1 jhonnry.1721211013@gmail.darmajaya.ac.id , 2 aguswantoro@teknokrat.ac.id,
3 erliyan.redy@teknokrat.ac.id

## Abstract
Employees are one of the most important core in the company. Employees in the workforce have different years of service that distinguish the amount of salary provided. Employees who have worked for> 1 year will usually be  classified  as  old  employees,  while  new  employees  who  enter  0-1  years  of  service  are  classified  as  new employees.  The  classification  results  in  differences  in  the  amount  of  salary.  Calculation  of  salary  or  wages becomes a routine activity every month. All factors are collected, then calculated very carefully. The company tries to arrange employee salaries properly, to fulfill employee rights fairly, while maintaining company value in the labor market. If the payroll system of a company seems bad, it will certainly reduce the interest of potential workers  to  join  the  company.  The  new  employee  salary  system  is  usually  only  based  on  education  levels  and positions  without  considering  other  factors  such  as  work  experience,  expertise  and  number  of  dependents. Therefore, a decision support system is needed to determine a more appropriate salary. The method used in this study is Fuzzy logic with Tsukamoto's FIS. This research resulted in a model and application. The application of the  Tsukamoto  fuzzy  method  can  be  applied  to  calculations  that  can  be  used  by  management  to  help  make decisions in determining salary estimates by considering several parameters so that the amount of salary provided will be more precise

## Keywords: Fuzzy, Tsukamoto, Employees, Salary, Decision Support System

## Abstrak
Karyawan  salah  satu  inti  terpenting  dalam  perusahaan.  Karyawan  diperusahan  memiliki  masa  kerja  yang berbeda-beda  yang  membedakan  besaran  gaji  yang  diberikan.  Karyawan  yang  telah  memiliki  masa  kerja  1 tahun biasanya akan digolongkan menjadi karyawan lama, sedangkan karyawan yang baru masuk dengan masa kerja 0-1 tahun digolongkan karyawan baru. Adanya penggolongan tersebut mengakibatkan adanya perbedaan pada  besaran  gaji.  Penghitungan  gaji  atau  upah    menjadi  kegiatan  rutin  setiap  bulannya.  Semua  faktor dikumpulkan, kemudian dihitung dengan sangat cermat. Perusahaan berusaha menyusun gaji karyawan dengan baik, untuk memenuhi hak karyawan secara adil, sekaligus menjaga nilai perusahaan di pasar tenaga kerja. Jika sistem penggajian sebuah perusahaan terkesan buruk, tentu akan menurunkan minat tenaga kerja potensial untuk bergabung dengan perusahaan. Sistem pemberian gaji karyawan baru biasanya hanya berdasarkan pada jenjang pendidikan dan jabatan saja tanpa mempempertimbangkan faktor lain seperti pengalaman kerja, keahlian dan jumlah tanggungan. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem pendukung keputusan untuk menentukan besaran gaji yang lebih sesuai. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu logika Fuzzy dengan FIS Tsukamoto. Penelitian  ini  menghasilkan  berupa  model  dan  aplikasi.  Penerapan  metode  fuzzy  tsukamoto  dapat  diterapkan untuk perhitungan yang dapat digunakan oleh pihak management dalam membantu mengambil keputusan dalam penentuan perkiraan gaji dengan mempertimbangkan beberapa parameter sehingga besaran gaji yang diberikan akan lebih tepat
Katakunci : Fuzzy, Tsukamoto, Karyawan, Gaji, Sistem Pendukung Keputusan
1. Pendahuluan
Penghitungan  gaji  atau  upah  karyawan  menjadi kegiatan rutin departemen HR setiap bulannya. Semua faktor dikumpulkan, kemudian dihitung dengan sangat cermat. Perusahaan berusaha menyusun gaji karyawan
dengan  baik,  untuk  memenuhi  hak  karyawan  secara adil,  sekaligus  menjaga  nilai  perusahaan  di  pasar tenaga kerja. Jika sistem penggajian sebuah perusahaan terkesan  buruk,  tentu  akan  menurunkan  minat  tenaga kerja  potensial  untuk  bergabung  dengan  perusahaan itu.  Merujuk  pada  Undang-Undang  Ketenagakerjaan [1],  gaji  atau  upah  dapat  kita  pahami  sebagai  hak karyawan yang diterima dan dinyatakan dalam bentuk uang  sebagai  imbalan  dari  pengusaha  kepada karyawan.  Hak  ini  harus  ditetapkan  dan  dibayarkan sesuai  dengan  perjanjian  kerja,  kesepakatan,  atau peraturan perundang-undangan, termasuk di dalamnya tercantum pula tentang tunjangan bagi karyawan serta keluarganya. Meskipun sama-sama ingin mencerminkan  keadilan  dalam  cara  menghitung  gaji karyawannya,  faktanya,  masing-masing  perusahaan memiliki  kebijakan  penggajian/pengupahan  yang berbeda-beda.  Hal  tersebut  terjadi  karena  perbedaan sektor  usaha,  struktur  organisasi,  rasio  perbandingan bobot pekerjaan antarjabatan, kemampuan perusahaan dan  Upah  Minimum  Regional  (UMR)  yang  berlaku dalam  system  pemberian  gaji  karyawan.  Karyawan merupakan salah satu inti terpenting dalam perusahaan. Karyawan  diperusahan  memiliki  masa  kerja  yang berbeda-beda  yang  membedakan  besaran  gaji  yang diberikan.  Karyawan  yang  telah  memiliki  masa  kerja 1  tahun  biasanya  akan  digolongkan  menjadi karyawan lama, sedangkan karyawan yang baru masuk dengan  masa  kerja  0-1  tahun  digolongkan  karyawan baru. Adanya penggolongan tersebut maka mengakibatkan  adanya  perbedaan  pada  besaran  gaji, tunjangan maupun fasilitas yang di terima oleh masing- masing  karyawan.  Khusus  karyawan  baru,  mereka mendapatkan  gaji  berdasarkan  kebijakan  perusahaan dan  terkadang  gaji  yang  didapatkan  masih  dibawah Upah  Minimum  Provinsi  (UMP).  Kesejahteraan karyawan  baru  diperusahaan  swasta  dirasa  masih kurang  diperhatikan,  karena  upah  yang  diberikan masih  relatif  kecil  dan  kurang  sesuai  dengan pengalaman  maupun  pendidikan  yang  mereka  miliki. Padahal  menurut  undang-undang  tentang  karyawan menyebutkan bahwa pegawai/karyawan berhak mendapatkan penghasilan diatas kebutuhan hidup dan jaminan  kesejahteraan  sosial  [2].  Untuk  memberikan motivasi kepada karyawan, khususnya karyawan baru di perlukan adanya pertimbangan untuk pemberian gaji yang  dapat  mencukupi  kebutuhan  hidup.  Sistem pemberian  gaji  karyawan  baru  biasanya  hanya berdasarkan pada jenjang pendidikan dan jabatan saja tanpa  mempempertimbangkan  faktor  lain  seperti pengalaman  kerja,  keahlian,  besarnya  biaya  hidup dikota  tertentu  dan  jumlah  tanggungan  yang  bisa mendukung dalam penentuan gaji yang akan di berikan kepada karyawan baru. Sistem penggajian berhubungan erat dengan kepuasan kerja sumber daya manusia [3]. Suatu organisasi harus selalu memperhatikan  kepuasan  kerja  sumber daya  manusia agar  mereka  dapat  memberikan  kinerja  yang  baik. Sumber  daya  manusia  yang  berkualitas  merupakan
kunci keberhasilan suatu organisasi untuk tetap dapat bersaing  [4].  Oleh  karena  itu,  diperlukannya  suatu sistem  pendukung  keputusan  dalam  menentukan besaran gaji untuk karyawan baru agar sesuai dengan faktor-faktor  pendukung  lainnya.  Sistem  pendukung keputusan diperlukan untuk memperluas kemungkinan-kemungkinan  dalam  mengambil  suatu keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan  lebih ditujukan  untuk  mendukung  manajemen  dalam melakukan  pekerjaan  yang  bersifat  analitis  dalam situasi  yang  kurang  terstruktur  dan  dengan  kriteria yang kurang jelas. Sistem pendukung keputusan tidak dimaksudkan untuk mengotomatisasikan pengambilan keputusan,  tetapi  memberikan  perangkat  interaktif yang  memungkinkan  pengambil  keputusan  untuk melakukan  berbagai  analisis  menggunakan  model- model  yang  tersedia  [5].  Adapun  metode  yang digunakan  dalam  sistem  pendukung  keputusan  pada penelitian  ini  yaitu  logika  Fuzzy  dengan  FIS Tsukamoto. Metode ini di pilih karna beberapa hal (1) memiliki  konsep  logika  yang  mudah  dipahami  dan perhitungan  matematis  yang  mendasar  (2)  Logika fuzzy sangat fleksibel (3) memiliki toleransi terhadap data-data  yang  tidak  tepat  (4)  mampu  memodelkan fungsi-fungsi  nonlinear  yang  sangat  kompleks  (4) Logika fuzzy dapat membangun dan mengaplikasikan pengalaman-pengalaman  para  pakar  secara  langsung tanpa  harus  melalui  proses  pelatihan.  Logika  Fuzzy telah  banyak  digunakan  pada  beberapa  penelitian untuk  membantu  manajerial  dan  system  kendali  [6]. Penelitian  yang  dilakukan  [7]  Logika Fuzzy dengan FIS  Tsukamoto  digunakan  untuk  menentukan Mahasiswa lulusan terbaik. Penelitian [8] menggunakan Logika Fuzzy yang dikombinasi dengan metode  SAW  untuk  menentukan  besaran  gaji karyawan  pada  Kabupaten  Pesawaran.  Selain  itu penelitian  yang  dilakukan  [9]  menggunakan  Logika Fuzzy  sebagai  metode  untuk  menetukan  lahan pertanian berkualitas. Berdasarkan beberapa penelitian, penggunaan logika fuzzy mampu membantu  dalam  memberikan  hasil  keputusan  yang lebih  baik  [6].  Melalui  penelitian  ini  diharapkan mampu  menyumbang  saran  agar  pemberian  besaran gaji  untuk  karyawan  baru  dapat  dilakukan  secara objektif  dan  terstruktur  dengan  adanya  penentuan kriteria yang sesuai dengan alternatif yang ada. Dengan berbagai petimbangan dan analisis terhadap karyawan diharapkan besar gaji karyawan yang diberikan mampu membantu meningkatkan kesejahteraan karyawan.

## 2. Landasan Teori

## Logika Fuzzy
Teori  himpunan fuzzy dapat  digunakan  untuk merepresentasikan  masalah  ketidakpastian.  Sebuah bilangan fuzzy biasa  memiliki  himpunan fuzzy yang ditandai  dengan  pemberian  interval  dari  0  sampai  1. Logika fuzzy menggunakan fungsi keanggotaan dengan
menggunakan  kurva  yang  menunjukkan  pemetaan titik-titik  input  data  ke  dalam  nilai  keanggotaannya yang memiliki interval antara 0 sampai 1 [10]

## Himpunan dan Atribut Fuzzy
Himpunan fuzzy memiliki 2 atribut, yaitu:
1. Linguistik,  yaitu  penamaan  suatu  grup  yang mewakili suatu keadaan atau kondisi tertentu dengan  menggunakan  bahasa  alami,  seperti:
MUDA, PAROBAYA, TUA [10]
2. Numeris,  yaitu  suatu  nilai  (angka)  yang menunjukkan  ukuran  dari  suatu  variabel seperti: 40, 25, 50.

## Sistem Fuzzy
Ada  beberapa  hal  yang  perlu  diketahui  dalam memahami sistem fuzzy , yaitu:
1. Variabel fuzzy Variabel  fuzzy  merupakan  variabel  yang hendak dibahas dalam suatu sistem fuzzy [10]
2. Himpunan fuzzy
Himpunan fuzzy merupakan suatu grup yang mewakili suatu kondisi atau keadaan tertentu dalam  suatu  variabel  fuzzy  [10].  Contoh :Variabel  keahlian,  terbagi  menjadi  3 himpunan  fuzzy,  yaitu:  Pemula,  Pengguna, Mahir

## Semesta Pembicaraan
Semesta  pembicaraan  adalah  keseluruhan  nilai yang  diperbolehkan  untuk  dioperasikan  dalam  suatu variabel fuzzy [10]. Semesta pembicaraan merupakan himpunan  bilangan  real  yang  senantiasa  naik (bertambah) secara monoton dari kiri ke kanan. Nilai semesta  pembicaraan  dapat  berupa  bilangan  positif maupun negatif. Adakalanya nilai semesta pembicaraan ini tidak dibatasi batas atasnya

## Domain
Domain himpunan fuzzy adalah keseluruhan nilai yang diijinkan dalam semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy [10]. Seperti halnya  semesta  pembicaraan,  domain  merupakan himpunan  bilangan  real  yang  senantiasa  naik (bertambah) secara monoton dari kiri ke kanan. Nilai domain dapat berupa bilangan positif maupun negatif

## Fungsi Keanggotaan
Fungsi  Keanggotaan (membership  function) adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik- titik input data ke dalam 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 bisa digunakan. Salah satu cara  yang  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  nilai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan fungsi. Ada  beberapa  fungsi  yang  bisa  digunakan  Kurva Segitiga pada dasarnya merupakan gabungan antara 2 garis (linear) [10]

## 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 [10]. 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.
0 1 Nilai Target a Domain Gap[x] =
0, 𝑥 ≤ 𝑎(𝑚𝑖𝑛) (𝑥 /𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡) 𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏 1 𝑥 ≥ 𝑏
Gambar 1. Representasi Kurva Linier[10]

## FIS 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  secara tegas (crisp) berdasarkan  α-predikat (fire  strength) . Hasil  akhirnya  diperoleh  dengan  menggunakan  rata- rata terbobot [6].

## 3. Analisa Dan Perancangan

## Analisis Kelemahan
Sistem  pemberian  gaji  karyawan  baru  biasanya hanya  berdasarkan  pada  jenjang  pendidikan  dan jabatan saja tanpa mempempertimbangkan faktor lain seperti  pengalaman  kerja,  keahlian  dan  jumlah tanggungan  yang  bisa  mendukung  dalam  penentuan besaran gaji yang lebih tepat

## Analisis Kebutuhan
Kebutuhan Fungsional 1. Sistem yang dikembangkan mampu mengelola data karyawan
2. Sistem mampu memberikan rekomendasi gaji yang tepat untuk karyawan baru
3. Sistem mampu mencetak laporan gaji
Kebutuhan Non Fungsional
1. Kebutuhan Operasional Hardware
Processor Core i3, RAM 2 Gb, HD 250 Gb,
Mouse dan Keyboard Optic
2. Kebutuhan Operasional Software Windows 10, Borland Delphi, MySQL Yog, Xampp , Q Reports

## Model Penentuan Gaji
Prototipe  atau  model  penentuan  besaran  gaji karyawan dikembangkan dengan tujuan untuk menguji apakah  model  yang  diusulkan  berhasil  memberikan rekomendasi gaji karyawan dengan tepat
Gambar 2. Model Penentuan Besaran Gaji

## Data Karyawan
Data  karyawan  diambil  dari  perusahaan  swasta yang  menjadi  objek  penelitian.  Data  yang  diambil meliputi  posisi  jabatan,  pendidikan,  keahlian,  jumlah tanggungan, besaran gaji minimal dan maksimal yang diberikan dari perusahaan
Tabel 1. Data Karyawan

## Pembentukan Himpunan
Tabel 2. Himpunan Fuzzy
6 12 24 Sedikit Sedang Banyak 0 Gambar 3. Kurva Pengalaman
Fungsi keanggotaan untuk himpunan SEDIKIT :
𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 [𝑥] =   { 1 𝑥  6 12 − 𝑥 12 − 6 6 ≤  𝑥 ≤ 12 0 𝑥  12
Fungsi keanggotaan untuk himpunan SEDANG :
𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 [𝑥] = { 0 6  𝑥  24 𝑥 − 6 12 − 6 6 ≤  𝑥 ≤ 12 24 − 𝑥 24 − 12 12 ≤ 𝑥 ≤ 24 Fungsi keanggotaan untuk himpunan BANYAK : 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 [𝑥] =   { 0 𝑥  24 𝑥 − 12 24 − 12 12 ≤  𝑥 ≤ 24 1 𝑥 ≥ 24 0.5 0.75 1 SMA D3 S1 0 1 Gambar 4. Kurva Pendidikan Tabel 3. Nilai Keanggotaan Kriteria Pendidikan Nilai Keanggotaan SMA 0.5 Diploma (D3) 0.75 Sarjana (S1) 1 0.5 0.75 1 Pemula Pengguna Mahir 0 1 Gambar 5. Kurva Keahlian Tabel 4. Nilai Keanggotaan Keahlian
Kriteria Keahlian Nilai Keanggotaan Pemula 0.5 Pengguna 0.75 Mahir 1 NIK Nama Posisi Pengalaman (Bulan) Pendidikan Keahlian Tanggungan Gaji Minimal Gaji Maksimal 11872 Nia Ramadan Teller 12 D1/D3 Pengguna 2 2,000,000.00 2,500,000.00 11768 Budiarto Sales 3 D1/D3 Mahir 1 1,700,000.00 2,500,000.00 23918 Hartini Manager 9 S1/S2 Pengguna 2 3,500,000.00 4,500,000.00 12343 Maryani Putri Bendahara 14 D1/D3 Pemula 1 2,500,000.00 3,500,000.00 29384 Sigit Purnomo Makanik 16 SMA Pengguna 1 2,000,000.00 2,500,000.00 12981 Sumadi OB 12 SMA Pengguna 1 1,700,000.00 2,000,000.00
No Parameter Himpunan Domain Output Sedikit 0-12 Bulan Sedang 6-24 Bulan Bayak 24 Bulan SMA 0.5 D3 0.75 S1 1 Pemula 0.5 Pengguna 0.75 Mahir 1 Tidak ada 0.5 Satu
0.75 Dua 1 Perkiraan Gaji 1 2 3 4 Pengalaman Pendidikan Keahlian Tanggungan
1 2 3 Sedikit Sedang Banyak 0 Gambar 6. Kurva Pengalaman
Fungsi keanggotaan untuk himpunan SEDIKIT :
𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 [𝑥] =   { 0 1  𝑥  2 2 − 𝑥 2 − 1 1 ≤  𝑥 ≤ 2
Fungsi keanggotaan untuk himpunan SEDANG :
𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 [𝑥] =
{ 0 1  𝑥  3 𝑥 − 1
2 − 1 1 ≤  𝑥 ≤ 2
3 − 𝑥 3 − 2 2 ≤ 𝑥 ≤ 3
Fungsi keanggotaan untuk himpunan BANYAK :
𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 [𝑥] =   { 0 𝑥  2 3 − 𝑥 3 − 2 2 ≤  𝑥 ≤ 3
1 𝑥 ≥ 3 Maksimal Minimal 2.500.000 4.000.000 0 1 Gambar 7. Kurva Output Gaji
Fungsi keanggotaan untuk himpunan MINIMAL :
𝑥 = { 1 𝑥 ≤ 2.500.000 4.000.000 − 𝑥 4.000.000 − 2.500.000 2.500.000 ≤  𝑥 ≤ 4.000.000
Fungsi keanggotaan untuk himpunan MAKSIMAL :
𝑥 = { 1 𝑥  4.000.000 𝑥 − 2.500.000
4.000.000 − 2.500.000
2.500.000 ≤  𝑥 ≤ 4.000.000

## Pembuatan Aturan FIS Tsukamoto
Aturan  fuzzy  dihitung  menggunkan  banyaknya parameter  dipangkatkan  dengan  banyaknya  kriteria atau himpunan, maka aturan fuzzy sebanyak : 43 = 64 aturan  dengan  menggunakan aturan  IF-Then  (Sri  dan Purnomo, 2010) : [R1] IF Pengalaman SEDIKIT And Pendidikan SMA And Keahlian PEMULA And  Tanggungan
SATU Then Gaji MINIMAL
[R2] IF Pengalaman SEDIKIT And Pendidikan SMA And Keahlian PEMULA And  Tanggungan TIDAK ADA Then Gaji MINIMAL
[R3] IF  Pengalaman  BARU  And  Pendidikan  SMA And Keahlian PENGGUNA   And  Tanggungan TIDAK ADA Then Gaji MINIMAL
[R64]IF Pengalaman LAMA And Pendidikan D3 And
Keahlian PEMULA   And  Tanggungan  SATU Then Gaji KECIL
Jika terdapat calon karyawan bernama Sumadi dengan pengalaman  selama  12  bulan,  pendidikan  SMA, Pengalaman sedang atau masih tahap pengguna dengan jumlah  tanggungan  1,  berapakah  besaran  gaji  yang tepat
Tabel 5. Data Karyawan Sumadi
Tabel 6. Nilai Keanggotaan α-Predikat 1 :IF Pengalaman
SEDIKIT And
Pendidikan SMA
And  Keahlian
PEMULA  And  Tanggungan  SATU Then Gaji MINIMAL :min  (Pengalaman  SEDIKIT  [0],
Pendidikan  SMA  [0.5],  Keahlian PENGGUNA  [0.75], Tanggungan SATU [0.75] THEN Gaji MINIMAL
Pada α-Predikat 1 menggunakan gaji MINIMAL, maka menggunakan rumus : z 1 = Maksimal - (α 1 * (Maksimal-Minimal)) = 2.000.000 – (0 * (2.000.000 - 1.700.000) = 2.000.000,-
Perhitungan α dan z dilakukan hingga 64 aturan, karna penelitian  ini  menggunakan  FIZ  Tsukamoto  maka didapatkan  nilai  rata-rata  terbobot  nilai  z  dengan menggunakan rumus :
(∝ Predikat1 ∗ 𝑧1) + (∝ Predikat1 ∗ 𝑧2) + (∝ Predikat ∗ z3) … .64
(∝ Predikat1+∝ Predikat2+∝ Predikat3 … .64)
Z = 925000
0.5 = Rp. 1.800.000 ,-
Tabel 7. Besaran Gaji

## 4. Simpulan Dan Saran

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  rancangan  yang  telah  dibuat, maka dapat disimpulkan :
a. Pemodelan data dilakukan dengan menentukan parameter  dan  kriteria.  Dari  banyaknya parameter dan kriteria selanjutnya dibuat dalam
NIK Nama Posisi Pengalaman (Bulan) Pendidikan Keahlian Tanggungan Gaji Minimal Gaji Maksimal 12981 Sumadi OB 12 SMA Pengguna 1 1,700,000.00 2,000,000.00 Pengalaman Pendidikan Keahlian Tanggungan Usedikit = 0 USMA = 0.5 Upemula = 0 UTidakAda = 0 Usedang = 1 UD3 = 0 Upengguna=0.75 Usatu = 0.75 Ubanyak = 0 US1 = 0 Umahir = 0 Udua = 0
NIK Nama Nilai Keanggotaan 12981 Sumadi NIK Nama Posisi Pengalaman
(Bulan) Pendidikan Keahlian Tanggungan Gaji Minimal Gaji Maksimal Gaji yang Tepat 12981 Sumadi OB 12 SMA Pengguna 1 1,700,000 2,000,000 1,800,000
bentuk  numeric  dengan  format  himpunan  dan domain pada perhitungan logika fuzzy
b. Penerapan  FIS  Tsukamoto  diawali  dengan membuat  aturan  berupa RULE  IF-Then sebanyak  64  aturan.  Jumlah  ini  didapat  dari hasil  perpangkatan  antara  jumlah  parameter dipangkat  dengan  jumlah  kriteria.  Setelah  itu dicari  nilai  terendah  dari  masing-masing  nilai keanggotaan  dan  dilakukan  perhitungan  rata- rata  terbobot  sehingga  menghasilkan  nilai berupa besaran gaji untuk karyawan baru
c. Penerapan  logika Fuzzy  Tsukamoto dapat digunakan sebagai perhitungan dalam menentukan besaran gaji untuk karayawan yang dapat  digunakan  oleh  pihak management  pada perusahaan

## Saran
Berdasarkan  kesimpulan  diatas,  maka  dapat ditambahkan  saran untuk  melengkapi  penelitian yang dapat berupa :
a. Parameter  dan  kriteria dapat ditambhkan  lebih banyak  lagi  disesuaikan  dengan  kebutuhan setiap instansi
b. Perlu dilakukan perbandingan hasil menggunakan FIZ Tsukamoto dengan FIZ yang lain seperti Mamdani dan Tsugeno
c. Perancangan  dapat  dikembangkan  dengan desain  form  dan  rancangan  sistem  yang  lebih detail menggunakan tools UML
d. Besaran gaji perlu dilakukan evaluasi gunakan mamastikan  besaran  yang  dihasilkan  benar- benar tepat sesuai keinginan perusahaan

## Kontribusi
Penelitian  ini  menghasilkan  berupa  model  dan aplikasi berbasis Fuzzy Tsukamoto . Penerapan metode fuzzy  tsukamoto  dapat  diterapkan  untuk  perhitungan yang dapat digunakan  oleh  pihak  management  dalam membantu  mengambil  keputusan  dalam  penentuan perkiraan  gaji  dengan  mempertimbangkan  beberapa parameter  sehingga  besaran  gaji  yang  diberikan  akan lebih  tepat.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat diterapkan  diperusahan  swasta  maupun  pemerintah yang dapat digunakan  oleh  pihak  management  dalam memperkirakan
besaran
gaji
dengan mempertimbangkan beberapa kriteria sehingga menghasilkan besaran gaji yang tepat untuk karyawan baru

## Daftar Pustaka
[1] P.  RI, Undang-Undang  RI  Ketenagakerjaan , 13th ed. Jakarta: Undang-Undang, 2003.
[2] PP, Peraturan Pemerintah RI , 14th ed., vol. 1, no. August. Jakarta, 2004.
[3] M.  Beer,  “Organizational  behavior  and development,” Harv.  Bus.  Rev. ,  pp.  1–16, 1980.
[4] D.  Kurniawan,  A.  Syihab,  and  H.  Setyo Rukmi,  “Penentuan  Gaji  Pokok  Manajer Menengah  dengan  Metode  Point  System,” J. Tek. Ind. , vol. 13, no. 1, p. 78, 2012.
[5] E.  Turban,  J.  E.  Aronson,  and  T.-P.  Liang, Decision  Support  Systems  and  Intelligent Systems . 2007.
[6] H. P. Sri Kusuma Dewi, Aplikasi Logika Fuzzy untuk  Pendukung  Keputusan ,  Kedua.,  vol. Kedua. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.
[7] A. Wantoro and A. T. Priandika, “Komparasi Perhitungan  Pemilihan  Mahasiswa  Terbaik Menggunakan Metode Statistik Klasik dengan Logika Fuzzy (Tsukamoto dan Mamdani),” in Seminar Nasional Teknologi Informasi , 2017, pp. 25–32.
[8] M. M. Hanifa  and S.  Hartati, “Guru Honorer Di  Kabupaten  Pesawaran  Menggunakan,” J. Teknol. , vol. 9, pp. 83–88, 2016.
[9] M. Yusida, D. Kartini, R. A. Nugroho, and M. Muliadi,  “Implementasi  Fuzzy  Tsukamoto dalam  Penentuan  Kesesuaian  Lahan  untuk Tanaman  Karet  dan  Kelapa  Sawit,” KLIK  - Kumpul.  J.  ILMU  Komput. ,  vol.  4,  no.  2,  p. 233, 2017.
[10] L.  A.  Zadeh  and  S.  Jose,  “The  Concept  of  a Linguistic Variable II,” Electr. Eng. , vol. 357, pp. 301–357, 1975.