## Fuzzy Logic Metode Mamdani Untuk Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan
Reni Nursyanti, Vani Maharani Nasution, Cecep Kurniawan Program Studi Informatika Universitas Informatika Dan Bisnis Indonesia Bandung, Indonesia reninursyanti@unibi.ac.id, vani.maharani@unibi.ac.id, mrcecepkurniawan@gmail.com
Abstrak- Bagi sebuah Perusahaan salah satu proses yang sangat penting yaitu dalam penerimaan karyawan. Proses tersebut tidak terlepas dari masalah seperti sulitnya menentukan pelamar terbaik diantara pelamar yang sudah sesuai kualifikasi, terjadinya kelalaian dalam rekapitulasi, kurangnya tingkat efektifitas dan efisiensi, serta adanya sistem nepotisme. Solusi yang dapat dilakukan untuk mengatasi  masalah  diatas  yaitu  dengan  dibuatnya  Sistem  Penerimaan  Karyawan  menggunakan  Fuzzy  Logic  dengan  Metode Mamdani  sebagai  pengukur  tingkat  akurasi  keputusan.  Dengan  menggunakan  metode  deskriptif,  data-data  diperoleh  untuk mendukung  penelitian  ini.  Berdasarkan  hasil  analisia  dan  implementasi  didapat  nilai  3,4  dari  satu  data  sampel  pelamar  yang menunjukkan pelamar berada pada rentang status keputusan diterima, sistem pendukung keputusan penerimaan karyawan dapat menangani  permasalahan  serta  meningkatkan  efektifitas  dan  efisiensi  dalam  proses  penerimaan  karyawan.  Penambahan  fitur keamanan untuk hak akses akan lebih baik karena sistem pendukung keputusan penerimaan karyawan belum bisa mengurangi tingkat nepotisme yang terjadi.
Kata Kunci: Fuzzy Logic, Metode Mamdani,  Sistem Pendukung Keputusan, Penerimaan Karyawan

## 1. Pendahuluan
Kemajuan      teknologi      sangat      berperan      dalam mengembangkan      kegiatan      informasi      agar      lebih berkompeten  dan  dapat  bersaing  di  era  globalisasi  [1]. Sumber    daya    yang    dimiliki  oleh  Perusahan  untuk menjalankan proses bisnisnya bukan hanya  sumber  daya manusia  saja,  namun juga teknologi yang  memanfaatkan AI ( Artificial  Intelligence ) seperti logika fuzzy [2]. Ekonomi yang  kian  tumbuh  tentu  akan  memberikan  lapangan pekerjaan  bagi  masyarakat.  Sering  kali  dunia  industri didatangi para pencari kerja  dalam jumlah yang banyak, sehingga  terkadang  membuat  proses  penerimaan karyawan  dapat  memakan  waktu  lama.  Masalah  dalam dunia  industri  tersebut  tentu  saja  dapat  diringankan dengan  hadirnya  perkembangan  teknologi.  Contohnya proses  penerimaan  karyawan  dapat  beralih  dari  sistem manual  ke  sistem  terkomputerisasi,  dengan  melakukan perancangan sistem pendukung keputusan yang bertujuan agar  dapat  mempermudah  pengambilan  keputusan  [3] dalam proses penerimaan karyawan.
Banyaknya  persyaratan  baik  administrasi,  tes kemampuan, tes psikologi, interview dan sebagainya yang dibebankan terhadap pencari kerja merupakan salah satu syarat mendapat pekerjaan. Berkas tersebut dikumpulkan masih dengan sistem manual. Sistem penerimaan manual kemungkinan rentan terhadap terjadinya kesalahan yang disebabkan  oleh  kelalaian.  Tidak  hanya  itu,  sistem penerimaan  manual  dinilai  kurang  efektif  karena
pemilihan  karyawan  sering  tidak  akurat  dengan  bidang yang dibutuhkan, serta kurang efisien.
Pemanfaatan  teknologi  juga  dapat  digunakan  dalam penerimaan  karyawan  agar  dapat  mendukung  proses penerimaan  karyawan.  Sebuah  sistem  yang  dapat meminimalisir kelalaian yang disebabkan oleh human error , sistem yang dapat membuat proses penerimaan karyawan menjadi  lebih  cepat,  efektif  serta  efisien,  dan  dapat mendukung  keputusan  dalam  memilih  satu  dari  banyak kandidat  yang  sesuai  dengan  kualifikasi  perusahaan berdasarkan  indikator-indikator  penentu  yang  telah ditetapkan.
Menyusun  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) dapat dilakukan dengan menggunakan Fuzzy Logic . Fuzzy Inference  System dapat  mendukung  dalam  mengambil keputusan baik dalam penentuan persantase beasiswa[4] dan  penentuan  keputusan  untuk  program  studi  di kampus[5]. Dari fuzzy logic ini sendiri hasilnya cukup baik karena  keluarannya  sesuai  dengan rulebase yang  dibuat, sehingga  semakin  baik rule  base ,  semakin  baik  pula sistemnya.[6]. Logika  Fuzzy merupakan  ilmu  yang mempelajari  mengenai  ketidakpastian. Logika  fuzzy dianggap mampu untuk memetakan suatu input kedalam suatu output tanpa mengabaikan faktor – faktor yang ada. [7].  Faktor  yang  membuat  peranan fuzzy  logic untuk masalah  ini  sangat  penting  adalah  pada  saat  ditemukan kondisi yang bersifat samar atau belum adanya kepastian, khususnya  pada  penerimaan  karyawan  seperti  sulitnya

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
menentukan  calon  karyawan  mana  yang  akan  diterima apabila  calon  pertama  memiliki  status  pendidikan  SMA namun  memiliki  pengalaman  5  tahun  dan  calon  kedua memiliki status pendidikan S1  namun  non pengalaman. Dalam  Banyak  hal, logika  fuzzy digunakan  sebagai  suatu cara untuk memetakan permasalahan dari input menuju ke output yang diharapkan.[9]. Maka dibangunlah sebuah sistem yang dapat membantu manusia agar dapat dengan
mudah  untuk  menyelesaikan  masalah[8].  Tujuan penelitian  ini  salah  satunya  yaitu  untuk  membantu pimpinan  perusahaan  atau  pihak  terkait  dalam menentukan pilihan terbaik diantara calon karyawan yang telah sesuai kualifikasi, membantu mengurangi kelalaian yang terjadi pada proses penerimaan karyawan, membuat proses  penerimaan  karyawan  menjadi  lebih  efektif  dan efisien.

## 2. Metodologi

## A. Alur Penelitian
Alur penelitian yang penulis lakukan dalam pengambilan data di PT. SPL, digambarkan melalui alur berikut ini :
Gambar 1. Alur Penelitian
Adapun variabel yang digunakan yaitu, sebagai berikut:
Tabel 1 Variabel Input Variabel Semesta Pembicaraan Tes Psikologi [1,9] Tes Pengetahuan/Praktek [1,10] Interview [1,4] Tabel 2 Variabel Output Variabel Semesta Pembicaraan Keputusan [1,5] Pembentukan Himpunan Fuzzy Tabel 3 Variabel Psikotest Himpunan Nilai Rendah 1-4 Cukup 2-6 Tinggi 4-9 Tabel 4 Variabel Pengetahuan Himpunan Nilai Rendah 1 – 5 Cukup 3 – 7 Tinggi 5 - 10
Tabel 5 Variabel Interview Himpunan Nilai Kurang 1-3 Baik 2-4 Tabel 6 Variabel Keputusan Himpunan Nilai Ditolak 1-3 Diterima 2-5 Tabel 7 Data Calon Karyawan Nama T1 T2 T3 Ahmad Nurrahman 6 7 3 Rahmat Saepuloh 5 4 2 Rian Setiawan 8 7 4 Newbie 5 6 3 (Sumber : Standar Nilai Perusahaan) B. Fuzzyfikasi
Himpunan Fuzzy yang digunakan yaitu : 1. T1 (Psikotest)
Fungsi derajat keanggotaan dari variabel T1 dapat didefinisikan di bawah ini:
Gambar 2. T1 (Psikotest)
Jika diketahui nilai tes psikotes 5 , maka: 𝜇𝑇1𝑅𝐸𝑁𝐷𝐴𝐻[5] = 0 𝜇𝑇1𝐶𝑈𝐾𝑈𝑃[5] = 6 − 5 6 − 4 = 1 2 = 0,5 𝜇𝑇1𝑇𝐼𝑁𝐺𝐺𝐼[5] = 5 − 4 6 − 4 = 1 2 = 0,5
2. T2 (Pengetahuan/Praktek)
Fungsi derajat keanggotaan dari variabel T2 dapat didefinisikan di bawah ini:
Gambar 3. T2 (Pengetahuan) Jika diketahui nilai tes pengetahuan 6 , maka: 𝜇𝑇2𝑅𝐸𝑁𝐷𝐴𝐻[6] = 0 𝜇𝑇2𝐶𝑈𝐾𝑈𝑃[6] = 7 − 6 7 − 5 = 1 2 = 0,5
Gambar 4 Himpunan fuzzy Keputusan
𝜇𝑇2𝑇𝐼𝑁𝐺𝐺𝐼[6] = 6 − 5
7 − 5 = 1 2 = 0,5
3. T3 (Interview)
Fungsi derajat keanggotaan dari variabel T3 dapat didefinisikan di bawah ini:
Gambar 5. T3 (Interview)
Jika diketahui nilai tes interview 3 , maka:
𝜇𝑇3𝐾𝑈𝑅𝐴𝑁𝐺[3] = 3 − 2 3 − 2 = 1
1 = 1
𝜇𝑇3𝐵𝐴𝐼𝐾[3] = 3 − 3 3 − 2 = 0 2 = 0
Untuk mencari komposisi antar semua aturan, digunakan metode MAX , yaitu sebagai berikut:
Variabel Output Keputusan 1. Ditolak = MAX( R1,R4,R5,R8,R9, R12,R13,R16,R17,R18) = MAX(0,5;0,5;0;0,5;0,5;0;0;0;0;0) = 0,5 2. Diterima = MAX(R2,R3,R6,R7,R10,R11,R14,R15) = MAX(0,0,0,0,0,0,0,0,) = 0
C. Defuzzyfikasi
𝒚 = ((𝟏 + 𝟐) ∗ 𝟎, 𝟓 + (𝟑 + 𝟒 + 𝟓) ∗ 𝟏)
(𝟎, 𝟓 + 𝟎, 𝟓) + 𝟏 + 𝟏 + 𝟏
𝒚 = 𝟏𝟑, 𝟓 𝟒 = 𝟑, 𝟑𝟕𝟓
Dari hasil diatas maka dengan menggunakan model mamdani hasil tes pengetahuan, hasil interview hasil akhir nya adalah 3,375 yang berada direntang Diterima .
D. Perancangan
1. Use Case Diagram
Gambar 6. Diagram Use Case

## 2. Class Diagram
Gambar 7. Class Diagram

## 3. Sequance Diagram
Gambar 8. Sequence Diagram

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil dan implementasi Aplikasi SPK Penerimaan Karyawan terdapat satu bagian yaitu: a. Tampilan Form Login
Gambar 9. Form Login b. Form Tampilan Halaman Utama

## c. Tampilan Report Keputusan
Gambar 11. Report Keputusan
d. Tampilan Report Data Calon Karyawan
Gambar 12. Report Data Calon Karyawan

## 4. Kesimpulan
Kesimpulan  dari  penelitin  ini  antara  lain,  SPK Penerimaan  Karyawan  Menggunakan  Fuzzy  Logic dengan Metode Mamdani dapat digunakan dalam proses penerimaan  karyawan  serta  dapat  mengelola  data  calon karyawan.  Metode  mamdani  dapat  diterapkan  dalam membuat  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Karyawan. SPK Penerimaan Karyawan dapat membantu para  pengambil  keputusan  dalam  memilih  satu  diantara calon  karyawan  yang  telah  sesuai  kualifikasi  dan  dapat membuat  proses  penerimaan  karyawan  menjadi  lebih efektif dan efisien juga dapat mengurangi tingkat kelalaian dalam  proses  penerimaan  karyawan.  SPK  Penerimaan Karyawan  digunakan  hanya  sebagai  media  dalam pendukung  keputusan,  keputusan  mutlak  berasal  dari pimpinan/pengambil keputusan.
5. Daftar Pustaka
[1] R Nursyanti, C Habibi,  A Rohman, "Perancangan Aplikasi Pengawasan Sales Berbasis Mobile" SisInfo Vol 1 no. 2, 2019.
[2] G Prakarsa, VM Nasution, "Pengembangan Sistem Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode
Tsukamoto"  Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan Teknologi)Vol.3, no.3, 2019.
[3] R  Nursyanti,  R  Hengki,"Sistem  Pendukung Keputusan  Seleksi  Penerima  Kartu  Keluarga Sejahtera Berba sis Topsis” In Search Vol.17, no.1, 2018.
[4] R.  Y.  Endra  and  A.  Sukoco,  “Decision  Support System  (DSS)  For  The  Determination  Of Percentage  Of  Scholarship  Quantity  Based  Fuzzy Tahani,” 3rd Int. Conf. Eng. Technol. Dev. 2014, pp. 213 – 223, 2014.
[5] F.  Ariani  and  R. Y.  Endra,  “Implementation  of Fuzzy Inference System With Tsukamoto Method for  Study  Programme,”  Int.  Conf.  Eng.  Technol. Dev., 2013.
[6] R.Y  Endra,  Y  Aprilinda,  A  Cucus,  F  Ariani, Erlangga,  D  Kurniawan,  "Otomatisasi  Navigasi penghindar  Obstacle  pada  Mobile  Robot  dengan Metode  Fuzzy  Sugeno  dan  Mikrokontroler Arduino" Explore Vol. 11, no.2, 2020.
[7] VM  Nasution,  G  Prakarsa.  “Optimasi  Produksi Barang  Menggunakan  Logika  Fuzzy  Metode
Mamdani” Jurnal Media Informatika Budidarma 4 (1), 129-135
[8] AK  Puspa,  R  Nursyanti,  “Si stem  Pendukung Keputusan  Penyakit  Gizi  Buruk  Menggunakan
Metode  Simple  Addictive  Wheighting  (SAW)"
Expert Vol 7, no. 1, 2017.
[9] S  Kusumadewi,  H  Purnomo,  “Aplikasi  Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan”, Yogyakarta : Graha Ilmu,. 2010