Vol. 3 No. 1, Maret 2023, hlm. 63 – 70 DOI: http://dx.doi.org/10.33330/j-com.v3i1.2256 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## PENERAPAN  METODE FUZZY TSUKAMOTO PADA PERTIMBANGAN PENGANGKATAN  KARYAWAN  TETAP  BERBASIS WEB
Abdi  Nurwanda 1 ,  Arridha  Zikra  Syah 2* , Guntur  Maha Putra 2
1 Mahasiswa  Prodi  Sistem  Informasi,  STMIK Royal  Kisaran
2 Prodi Sistem  Informasi,  STMIK Royal  Kisaran email :  *azsyra@gmail.com
Abstract: Being  a  permanent  employee  are people who are still employees, that is a clear and guaranteed  future,  which  gets  more  bonuses  than  contract  employees.  One  of  the  national trading companies in Indonesia, namely PT Pinus Merah Abadi, also recruits employees both at the  head  office  and  at  each  branch  of  the  company,  but  in  the  process  decisions  made  for employees cannot  be made by employees. branch of the company, even in the number of many who  are  disadvantaged  because  the  manual  is  still  carried  out  by  the  manager,  which  is  then filtered by the head office. To use these things, in this study a system that supports decisions in branch offices will be made using the fuzzy tsukamoto method which is expected to work from employees.  And  after the support system takes this decision, employees have made successful decisions,  because  employees  can  immediately  see  the  calculation  process  through  the application  that has been made.
Keywords: fuzzy tsukamoto; permanent employee; decision support system
Abstrak: Menjadi seorang karyawan tetap di sebuah perusahaan adalah keinginna banyak orang yang  masih  menjadi  seorang  karyawan  kontrak,  selain  masa  depan  yang  jelas  dan  terjamin, seorang karyawan tetap mendapatkan bonus yang lebih banyak dibandingkan dengan karyawan kontrak. Salah satu perusahaan dagang nasional di Indonesia yaitu PT Pinus Merah Abadi juga melakukan  perekrutan  untuk  karyawan  tetap  setiap  tahunnya  baik  di  kantor  pusat  maupun  di setiap  cabang  perusahaan, namun dalam prosesnya terkadang keputusan yang dibuat mengenai pengangkatan  karyawan  tetap  oleh  perusahaan    tidak  memuaskan para karyawan yang ada di cabang perusahaan, bahkan terkadang para karyawan merasa dirugikan karena perhitungan nya masih  dilakukan  manual  oleh  manajer,  yang  kemudian  diproses  oleh  kantor  pusat.  Untuk menangani  hal tersebut, dalam penelitian ini akan dibuat sebuah sistem pendukung keputusan di kantor  cabang  perusahaan  khususnya  kantor  cabang  kisaran  menggunakan  metode  fuzzy tsukamoto  yang  diharapkan  bisa  menangani  keluhan  dari  para  karyawan.  Dan  setelah  sistem pendukung  keputusan  ini  digunakan,  para  karyawan  cabang  sudah  bisa  menerima  keputusan yang  telah  dibuat  manajer,  karena  karyawan  bisa  langsung  melihat  proses  perhitungannya melalui  apikasi yang sudah dibuat.
Kata kunci: fuzzy tsukamoto; karyawan tetap; sistem pengambilan keputusan
Vol. 3 No. 1, Maret 2023, hlm. 63 – 70 DOI: http://dx.doi.org/10.33330/j-com.v3i1.2256 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## PENDAHULUAN
PT  Pinus  Merah  Abadi  adalah  salah  satu    perusahaan  distributor  di  Indonesia yang  bergerak  di  bidang  penjualan  makanan  ringan  seperti  snack  dan  wafer  dengan brand  Nabati,  perusahaan  ini  adalah  sebuah  perusahaan  Nasional  yang  mempunyai banyak  cabang  diseluruh  wilayah  Indonesia.  Untuk  mencapai  tujuannya  perusahaan  ini akan  melakukan  perekrutan  karyawan  tetap  setiap  satu  tahun  sekali  yang  diikuti  oleh semua  para  karyawan  di  perusahaan  tersebut  dengan  syarat  dan  target  yang  ditentukan serta  persaingan  yang  ketat  dari  karyawan-karyawan  lainnya.  Namun  pada  prosesnya, perhitungan  dan  sistem  pengangkatan  karyawan  tetap  pada  perusahaan  ini  hanya dikelola  secara  manual  oleh  manajer  yang  kemudian  data  hasil  perhitungan  manual tersebut  dikirim  ke  kantor  pusat,  belum  ada  suatu  sistem  tersendiri  yang  diterapkan  di cabang-cabang  perusahaan  yang  mungkin  bisa  membantu  kinerja  perusahaan  cabang, sehingga  para  karyawan  hanya  menerima  data  dan  keputusan  dari  kantor  pusat,  yang terkadang  keputusan  tersebut  sangat  tidak  memuaskan  dan  tidak  sesuai  nalar  sehingga para karyawan  merasa  dirugikan.
Karyawan  adalah  orang  yang  akan  menjadi  sumber  daya  utama  yang  sangat dituntut  untuk  memenuhi  kepuasan  konsumen,  serta  dituntut  oleh  perusahaan  dalam pengoptimalan  kinerja  pada  bidangnya  masing-masing[1][2].  Demi  mendapatkan seorang    karyawan  yang  potensial  dan  bermutu,  biasanya  Perusahaan  melakukan berbagai  macam  cara  untuk  merekrutnya  ke  perusahaan  tersebut,  yang  kemudian    akan di  angkat  menjadi  karyawan  tetap  (karyawan  yang  tidak  ada  batasan  jangka  waktu lamanya  kerja)  melalui  berbagai  proses  dan  ketentuan  dari  perusahaan  agar  mencapai tujuan  perusahaan  yang  diinginkan.  Menjadi  karyawan  tetap,  Insentif  dan  bonus  juga termasuk  salah  satu  suntikan  semangat  dan  motivasi  bagi  para  karyawan  untuk  bekerja dengan  giat  dan  sungguh-sungguh[3],  maka  dari  itu  perusahaan  juga  harus  sudah memikirkan  seberapa  besar  bonus  dan  insentif  yang  diperuntukkan  bagi  para  karyawan yang telah melaksanakan tugas nya dengan gigih demi tercapainya  tujuan perusahaan[4].  Pengaruh  antara  insentif  material  dan  insentif  non  material  terhadap kinerja  secara  parsial.  Berdasarkan  hasil  analisis  diketahui  bahwa  variabel  insentif  non material  berpengaruh  dominan  terhadap  kinerja[5]. Pemilihan  karyawan  kerap terjadi   dan  karyawan  tersebut   tidak  dapat  bekerja  dengan  baik  atau  pun  tidak  sesuai dengan  kemampuannya.  Penilaian  prestasi  karyawan  sebaiknya  dilakukan  untuk mengetahui  prestasi  yang  hendak  dicapai  setiap  karyawan  [6].
Fuzzy  inference  system  (FIS) merupakan  alat  bantu  meningkatkan  performa selektif  suatu  perusahaan  sebagai  alat  bantu  sistem  seleksi  karyawan  tetap.  Metode Tsukamoto      dipilih      karena  paling  fleksibel,lebih    intuitif,    diterima    oleh    banyak pihak,    lebih    cocok  untuk  masukan  yang  diterima  dari  manusia  bukan  mesin[7]. Fuzzy Tsukamoto merupakan  suatu  metode  perluasan  dari  penalaran  yang    monoton.  Pada metode Fuzzy  Tsukamoto ,  setiap  konsekuen  pada  aturan  yang  bebentuk  IF-THEN  harus direpresentasikan  dengan  suatu  himpunan  abstrak  dengan  fungsi  keanggotaan  yang monoton.  Sebagai  hasilnya,  output  hasil  penarikan  kesimpulan  ( inference )  dari  tiap-tiap aturan  diberikan  secara  tegas  ( crips )  berdasarkan  a-predikat  ( Fire  Strenght ).  Hasil  akhir diperoleh  dengan  menggunakan  rata-rata  berbobot  ( Weight  Average )[8].  Pada  metode tsukamoto  ini,    implikasi  setiap  aturan  berbentuk  implikasi  sebab-akibat  atau    implikasi input-output.  dimana  antara  antesedan  dan  konsekuen  harus  ada  hubungannya.  Setiap
Vol. 3 No. 1, Maret 2023, hlm. 63 – 70 DOI: http://dx.doi.org/10.33330/j-com.v3i1.2256 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
aturan direpresentasikan menggunakan  himpunan-himpunan fuzzy ,  dengan  fungsi keanggotaan  yang  monoton[7].

## METODE
Metode  yang  digunakan  adalah  metode fuzzy  tsukamoto .  Metode  ini menggunakan  diuraikan  sebagai  berikut:

## Variabel  Fuzzy
Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  telah  dilakukan  oleh  manajer  yang  ada  pada Data  Pengangkatan  Karyawan  Tetap  Awal  Tahun  2017  maka  dibuatlah  beberapa variabel  berdasarkan  kriteria  pendukung  keputusan  yang  telah  dilakukan.  Variabel tersebut  meliputi  Status  Pengusulan (Output ),  Tingkat  disiplin,  Jumlah  Absen,  Rerata Omset  ( Input ).

## Himpunan  Keanggotaan
Suatu  himpunan  Fuzzy  A  pada  semesta  pembicara  X  adalah  suatu  himpunan yang  dikarakteristik  oleh  nilai  keanggotaan  µ a ( x )  yang  nilai  nya  berada  pada  interval [0,1] yang  dapat dinotasikan:
( ) (1)
Himpunan  keanggotaan  setiap  variabel  diuraikan  sebagai  berikut:

## Variabel  Tingkat  Disiplin
Variabel  tingkat  disiplin  dibagi  menjadi  tiga  himpunan  keanggotaan,  yaitu tinggi,  rendah  dan  normal.  Ketiga  himpunan  keanggotaan  tersebut  digambarkan  sebagai berikut:
Himpunan  tingkat  kedisiplinan  terdiri  dari  himpunan  tinggi,  rendah,  dan normal.
Gambar   1. Kurva  Variabel  Tingkat  Disiplin
Variabel  Jumlah  Absen Gambar   2. Kurva  variabel  jumlah  absen 0 0.5 1 1.5 ti n gk a t… 62 65 68 71 74 77 80 83 86 89 92 95 98 Tinggi Normal Rendah 0 0.5 1 1.5 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 Rendah Normal Tinggi
Vol. 3 No. 1, Maret 2023, hlm. 63 – 70 DOI: http://dx.doi.org/10.33330/j-com.v3i1.2256 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Variabel  Rerata  Omset
Gambar   3. Kurva  variabel  rerata  omset Variabel  Rekomendasi
Gambar   4. Kurva  Reomendasi

## Knownledge  Based
Dari  hasil  analisa  data  yang  diperoleh,  maka  aturan  yang  diberikan  oleh perusahaan  untuk  menentukan  penilaian  kelayakan  pengangkatan  karyawan  tetap meliputi:
R1: IF  TINGKAT  DISIPLIN  =  Rendah  AND  JUMLAH  ABSEN=  Rendah RERATA  OMSET =Kurang   THEN  TIDAK  = TIDAK  REKOMENDATIF
R2: IF  TINGKAT  DISIPLIN  =  Normal  ANDJUMLAH  ABSEN  =  Normal RARATA  OMSET=Kurang   THEN   TIDAK  = TIDAK REKOMENDATIF
R3: IF  TINGKAT  DISIPLIN  =Rendah  AND  JUMLAH  ABSEN=  Tinggi  RERATA OMSET= Tinggi  THEN  REKOMENDASI=  REKOMENDATIF
R4: IF  TINGKAT  DISIPLIN  =Tinggi  AND  JUMLAH  ABSEN=  Normal  RERATA OMSET= Tinggi  THEN  REKOMENDASI=  REKOMENDATIF
R5: IF  TINGKAT  DISIPLIN  =Tinggi  AND  JUMLAH  ABSEN=  Normal  RERATA OMSET= Tinggi  THEN  REKOMENDASI=  REKOMENDATIF
R6: IF  TINGKAT  DISIPLIN  =Tinggi  JUMLAH  ABSEN=  Tinggi  RERATA OMSET= Standart  THEN REKOMENDASI=  REKOMENDATIF
R7: IF  TINGKAT  DISIPLIN  =Tinggi  AND  JUMLAH  ABSEN=  Tinggi  RERATA OMSET= Tinggi  THEN  REKOMENDASI=  REKOMENDATIF
R8: IF  TINGKAT  DISIPLIN  =Normal  AND  JUMLAH  ABSEN=  Normal  RERATA OMSET= Tinggi  THEN  REKOMENDASI=  REKOMENDATIF
R9: IF  TINGKAT  DISIPLIN  =Normal  AND  JUMLAH  ABSEN=  Normal  RERATA OMSET= Tinggi  THEN  REKOMENDASI=  REKOMENDATIF
R10: IF  TINGKAT  DISIPLIN  =Normal  AND  JUMLAH  ABSEN=  Normal  RERATA OMSET= Kurang  THEN  TIDAK=  TIAK REKOMENDATIF
Proses Perhitungan Fuzzy tsukamoto
Untuk  memperlihatkan  perhitungan fuzzy diambil  satu  alternatif  dengan  angka yang  beragam  dari  Data  Pengangkatan  Karyawan  Tetap  Awal  tahun  2017.  Disini
0 1 2 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750 800 Kurang Standar Tinggi 0 0.5 1 1.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Tidak Rekomendati f
Vol. 3 No. 1, Maret 2023, hlm. 63 – 70 DOI: http://dx.doi.org/10.33330/j-com.v3i1.2256 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
penulis  memilh  karyawan  dengan  nama  Agus  Ashari  Tingkat  disiplin=99,  Jumlah Absen=25,  Rerata  Omset  = 785.
Algoritma fuzzy memilki  beberapa  tahapan  umum  untuk  memproses  setiap alternatif  yang  diberikan  yaitu: fuzzyfikasi ,  inferensi,  dan defuzzyfikasi .  Jadi  rincian perhitungan  alternatif  tersebut  diuraikan  sebagai  berikut:

## Fuzzyfikasi
Fungsi  keanggotaan  yng  digunakan  pada  himpunan  keanggotaan  meliputi  fungsi menaik,  menurun  dan segitiga  dengan  uraian  perhitungan  sebagai  berikut:

## Rumus  Kurva  Menurun
(2)
Rumus  Kurva  Segitiga
{ (3)

## Rumus  Kurva  Menaik
(4)

## Inferensi
Proses  inferensi  dilakukan  untuk  memperoleh  α-predikat  untuk  setiap  rule  yang bersesuaian.  Pada  proses  inferensi  digunakan  operesi  himpunan  fuzzy  dengan  fungsi irisan.  Fungsi  irisan  dirumuskan  sebagai  berikut:
( ( ) ( ) ( ) (5)

## HASIL  DAN PEMBAHASAN
Analisis  sistem  merupakan  langkah  pertama  yang  harus  dilakukan  oleh  analisis adalah  mengidentifikan  terlebih  dahulu  masalah-masalah  yang  terjadi.  Tahap  analisis sistem  dengan PIECES  Analysis ,  data  yang  sudah  terkumpul  kemudian  dianalisis  untuk menentukan  berbagai  kebutuhan  yang  diperlukan  dalam  melakukan  pengembangan sistem  seperti  performance,  informasi,  economic,  control,  efficiency,  dan  service,  yang diperlukan  pada  sistem  yang  akan  dibangun.  Berikut  ini  adalah  tahapan-tahapan  dari PIECES Analysis:
Vol. 3 No. 1, Maret 2023, hlm. 63 – 70 DOI: http://dx.doi.org/10.33330/j-com.v3i1.2256 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Tabel   1. PIECES  Analysis No Jenis  Analisis Identifikasi  Masalah  (Sistem Lama) Kebutuhan  Pengguna 1. Analisis  Kinerja (Performance) Proses  kinerja  kurang  baik, karena  data  diproses  secara manual sehingga belum dapat memberikan waktu tanggap  yang  cepat. Membuat  proses  kinerja  bisa menjadi  lebih  cepat  dengan menggunaan perangkat lunak. 2. Analisis Informasi (Information) Informasi  hasil  yang  kurang akurat sehingga hasil pengangkatan karyawan tetap tidak  tepat sasaran. Aplikasi  yang  dibuat  bisa memberikan hasil yang akurat sehingga hasil pengangkatan karyawan tetap tepat sasaran 3. Analisis  Ekonomi (Economy) Penggunaan kertas, tinta untuk mencetak dokumen sangat  boros  karena  ada banyak  data    dan  jika  terjadi kesalahan harus membuat dari awal yang membutuhkan  banyak  kertas. Aplikasi  yang  dibuat  bisa menghemat penggunaan kertas,  tinta,  dan  uang  yang akan dikeluarkan. 4. Analisis Kontrol (Control) Sistem pengangkatan karyawan tetap dilakukan secara manual akan sulit melakukan kontrol karena pemrosesan  data dilakukan Aplikasi  yang  dibuat  lebih memudahkan pengguna mengontrol  dan  mengurangi adanya  kesalahan  hasil. 5. Analisis Efisiensi (Eficiency) Proses  pemberian  keputusan waktu  yang  lama.  Karena membutuhkan  waktu  untuk rapat  dan  perhitungan  yang dikira-kira. Aplikasi  yang  dibuat  bisa memberikan  hasil  langsung. Sehingga dapat mengefisienkan  waktu. 6. Analisis Pelayanan (Service) Pelayanan  memakan  banyak waktu  karena  harus menunggu  pemrosesan  hasil perhitungan  selama  3 sampai 4 minggu. Aplikasi  yang  dibuat  bisa membantu  dalam memberikan  keputuan pengangkatan  karyawan tetap menjadi  lebih  cepat.

## Model Sistem
Sistem  Aplikasi  dimodelkan  menggunakan  Use  case  diagram.  Secara  garis  besar proses  sistem  yang  akan  dirancang  pada  aplikasi  pertimbangan  pengangkatan  karyawan tetap adalah  sebagai  berikut:
Vol. 3 No. 1, Maret 2023, hlm. 63 – 70 DOI: http://dx.doi.org/10.33330/j-com.v3i1.2256 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Gambar   5. Use Case Diagram

## Implementasi
Berikut  ini  adalah  tampilan  halaman  perhitungan  dari  sistem  pendukung keputusan  menggunakan  metode Fuzzy Tsukamoto  pada  proses  pertimbangan pengangkatan  karyawan  tetap berbasis web.
Gambar   6. Tampilan  Halaman  Hitung
Antarmuka  pada  gambar  6.  merupakan  tampilan  halaman  perhitungan.  Halaman perhitungan  menampilkan  hasil  perhitungan  dari  kriteria  dan  alternatif  yang  diinputkan oleh  administrator.  Dari  halaman  perhitungan  ini  akan  diperoleh  hasil  akhir  berupa Keputusan.

## SIMPULAN
Melalui  ulasan  dari  beberapa  bab  sebelumnya,    sistem  pendukung  keputusan mengenai  pertimbangan  pengangkatan  karyawan  tetap  menggunakan  metode  fuzzy tsukamoto  diharapkan  bisa  meembantu  pihak  perusahaan  dalam  membuat  suatu kebijakan  yang  bermanfaat.  Berikut  beberapa  kesimpulan  dari  hasil  penelitian  yang telah  dilakukan  Dengan  adanya  penerapan  sistem  pendukung  keputusan  ini,  membantu perusahaan  mengembangkan  bisnisnya  karena  menemukan  asset  seorang  karyawan tetap.,  Proses  penggunaan  metode fuzzy tsukamoto  sangat  mentoleransi  untuk  nilai  para
uc Use Case M odel PGA Validasi Login Logout Input Edit Delete M engelolah data karyaw an M emeriksa status login Input Edit Delete M engelolah kriteria M engelolah data bobot Input Delete Edit Hasil M anaj er Karyaw an Simpan Lihat «i ncl ude» «i ncl ude» «i ncl ude»
Vol. 3 No. 1, Maret 2023, hlm. 63 – 70 DOI: http://dx.doi.org/10.33330/j-com.v3i1.2256 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
karyawan,  sehingga  keputusan  yang  dihasilkan  dari  hasil  perhitungan  tidak  membuat para  karyawan  merasa  dikecewakan.,  Penerapan  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan di  perusahaan  PT  Pinus  Merah  Abadi  kantor  cabang  Kisaran  sangat  membantu  manajer dalam  hal  sistem  pengangkatan  karyawan  tetap,  yang  selama  ini  masih  dilakukan manual.

## DAFTAR  PUSTAKA
[1] R.  Ika et  al. ,  “PENGEMBANGAN  SUMBER  DAYA  MANUSIA  DI  BIDANG PARIWISATA: PERSPEKTIF POTENSI WISATA DAERAH BERKEMBANG,” J.  Penelit.  Manaj.  Terap. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  23–35,  2016, Accessed: Apr. 03, 2023. [Online]. Available: https://journal.stieken.ac.id/index.php/penataran/article/view/301
[2] R.  T.  Siregar et  al. ,  “Manajemen  Sumber  Daya  Manusia  Dalam  Organisasi  - Robert  Tua  Siregar,  Syafrida  Hafni  Sahir,  Sisca  Sisca,  Vivi  Candra,  Andy Wijaya,  Masrul  Masrul,  Efendi  Sianturi,  Hengki  MP.  Simarmata,  Erika  Revida, Sukarman  Purba - Google  Books,”  p. 164, 2020.
[3] D.  M.  Indrasari,  “KEPUASAN  KERJA  DAN  KINERJA  KARYAWAN  Tinjauan dari Dimensi Iklim Organisasi, Kreativitas Individu, dan Karakteristik Pekerjaan,” Yogyakarta:  Indomedia  Pustaka ,  pp.  1–85,  Feb.  2017,  Accessed: Apr.  03,  2023.  [Online].  Available:  file:///C:/Users/user/Downloads/Kepuasan Kerja  dan  Kinerja  Karyawan  Tinjauan  dari  Dimensi  Iklim  Organisasi,  Kreativitas Individu,  dan  Karakteristik  Pekerjaan  by  Dr.  Meithiana  Indrasari,  S.T.,  M.M.  (z- lib.org).pdf
[4] R.  RAS, Tip  Hukum  Praktis:  Hak  dan  Kewajiban  Karyawan .  RAIH  ASA
SUKSES. [Online].
Available: https://books.google.co.id/books?-
id=kMCUCgAAQBAJ
[5] C.  P.  Elisy  and  S.  B.  Pranoto,  “PENGARUH  PRESTASI  KERJA  DAN INSENTIF    TERHADAP  KINERJA  KARYAWAN  (STUDI  KASUS  PADA  PT TELKOM  AKSES),” Sci.  J.    J.  Ilm.  Mhs. ,  vol.  2,  no.  1,  p.  163,  Oct.  2020,  doi: 10.33884/BASISUPB.V6I2.1412.
[6] D.  A.  Putri,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Saw  Sebagai  Pendukung  Keputusan Pengangkatan  Karyawan  Tetap  Perusahaan,” Techno  Nusa  Mandiri ,  vol.  15,  no.
2527–676X, pp. 31–36, 2018, [Online]. Available:
http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ijcit/article/view/3758/2406
[7] F.  Indra  Sanjaya  and  D.  Heksaputra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Tenaga  Kontrak  Melalui  Pendekatan  Fuzzy  Inference  System  dengan  Metode Tsukamoto  (Studi  Kasus  PT.  Solo  Murni),” Semin.  Nas.  Apl.  Teknol.  Inf. ,  pp. 1907–5022, 2016.
[8] E.  Siska  and  N.  M.  R.  Noviyah,  “MASA  NEW  NORMAL  DAN PENGGUNAAN  APLIKASI  CANVA  UNTUK  DIGITAL  MARKETING  DI PANTI  SOSIAL  ASUHAN,” J.  Abdimas  Perbanas ,  vol.  2,  no.  April,  pp.  1–16, 2021.