yayasan akrab pekanbaru

(1)

YAYASAN AKRAB PEKANBARU

Jurnal AKRAB JUARA Volume 7 Nomor 3 Edisi Agustus 2022 (160-167)

SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK PENETAPAN BESAR INSENTIF MENGGUNAKAN METODE FUZZY

INFERENCE SYSTEM TIPE MAMDANI

--- Andronias Siregar

Universitas Bina Sarana Informatika

(Naskah diterima: 1 juni 2022, disetujui: 28 Juli 2022) Abstract

The determination of the amount of incentives in a company is an appreciation or appreciation of the company to employees for their dedication to work who are passionate about work. This is a good thing in order to create a harmonious relationship between employees and the company and also provide enthusiasm for work. The determination of this incentive is only given to employees who are considered to have excelled at the company. Fuzzy Inference System (FIS) is a system that can reason with the same principles as humans do reasoning with their instincts. One method of fuzzy inference is the civil method. The final result of this employee assessment will result in the determination of the amount of incentives received with the criteria of education, length of work, absenteeism and craftsmanship. System modeling development using Matlab Fuzzy Toolbox. The system modeling trial was conducted by directly testing the process of determining the incentive amount.

Keywords: Fuzzy, FIS, employee incentives

Abstrak

Penetapan besar insentif dalam sebuah perusahaan merupakan sebuah apresiasi atau penghargaan perusahaan terhadap karyawan atas pengabdian dalam bekerja yang semangat dalam bekerja. Ini merupakan hal yang baik agar tercipta hubungan yang harmonis antara karyawan denga perusahaan dan juga memberikan semangat dalam bekerja. Penetapan besar insentif ini hanya diberikan kepada keryawan yang dianggap berprestasi kepada perusahaan tersebut. Sistem inferensi Fuzzy (Fuzzy Inference System/FIS) adalah sistem yang dapat melakukan penalaran dengan prinsip serupa dengan manusia melakukan penalaran dengan nalurinya. Salah satu metode inferensi fuzzy adalah metode madani. Hasil akhir penilaian karyawan ini akan menghasilkan penetapan besar insentif yang diterima dengan kriteria pendidikan, lamanya bekerja, absensi kehadiran dan kerajinan. Pembangunan pemodelan sistem menggunakan Matlab Fuzzy Toolbox. Uji coba pemodelan sistem dilakukan dengan menguji secara langsung proses menentukan penetapan besaran insentif.

Kata Kunci: Fuzzy, FIS, insentif karyawan

(2)

I. PENDAHULUAN

alam era globalisasi banyak perusahaan yang saling bersaing untuk menguasai pasar sehingga dibutuhkan suatu cara agar suatu perusahaan itu dapat bertahan dan berkembang lebih pesat. Salah satu cara yang dapat ditempuh adalah dengan melatih karyawan agar menjadi tenaga kerja yang terampil sehingga nantinya dapat mewujudkan tujuan perusahaan, sebab sumberdaya manusia merupakan salah satu faktor produksi dalam menentukan keberhasilan perusahaan.

Menurut (Jaya & Ningsih, 2018) karyawan merupakan hasil proses yang kompleks, baik berasal dari diri pribadi karyawan tersebut maupun upaya strategis dari perusahaan melalui sesorang pemimpin, salah satu cara peningkatan demi mencapai kinerja yang baik adalah memberikan motivasi atau dorongan, yang aktivitas motivasi ini dapat mempengaruhi gerak langkah kesuksesan serta kinerjar karywan. Karyawan merupakan salah satu faktor produksi yang terpenting dalam suatu perusahaan. Tanpa adanya karyawan, perusahaan akan kesulitan dalam mencapai tujuan, karena yang menentukan kemajuan suatu perusahaan adalah karyawan.

D

Selain itu dengan adanya kontribusi yang

positif dari karyawan maka visi atau tujuan yang ingin dicapai oleh perusahaan dapat tercapai. Untuk mencapai tujuan tersebut dibutuhkan karyawan yang bermotivasi tinggi, oleh sebab itu diperlukan pengetahuan tentang bagaimana cara mengarahkan karyawan dengan baik agar dapat bekerja secara maksimal.

Insentif adalah setiap kompensasi yang diberikan kepada karyawan diluar upah dan gaji yang diterimanya karena karyawan bekerja dengan lebih baik. Insentif yang dapat diberikan berupa insentif material dan insentif non material. Ini berarti dengan pemberian insentif menawarkan kepada karyawan untuk dapat mencapai hasil yang lebih baik dengan bekerja lebih rajin dan teliti. Dengan adanya insentif ini karyawan akan berlomba untuk meningkatkan pencapaian hasil kerja, sehingga karyawan akan mendapat hasil yang lebih besar dari apa yang dilakukannya.

Penetapan besaran insentif yang tepat memberikan dampak menguntungkan bagi karyawan dan perusahaan. Bagi karyawan, mereka merasa bahwa dirinya mempunyai peranan yang besar dan membuat dirinya

(3)

merasa dibutuhkan oleh perusahaan.

Sedangkan bagi perusahaan, pemberian insentif dapat digunakan sebagai media bagi karyawan untuk berprestasi. Sehingga tujuan perusahaan dapat tercapai semaksimal mungkin. Insentif dapat menjadi perangsang atau pendorong bagi karyawan, sebab insentif memiliki peran yang sangat vital dalam pengelolaan dan pemeliharaan sumber daya manusia dalam perusahaan.

Logika fuzzy merupakan cabang ilmu matematika yang baru ditemukan beberapa tahun lalu dan memiliki konsep sederhana (Astuti & Mashuri, 2020). Menurut Maibang

& Husein (2019), ada beberapa metode dalam perhitungan logika fuzzy, yaitu metode Tsukamoto, metode Mamdani, dan metode Sugeno. Masing-masing metode memiliki cara dan hasil perhitungan yang berbeda.

Pemberian insentif yang adil dan tepat oleh pihak manajemen perusahaan mampu memberikan dorongan kerja yang pada akhirnya mempengaruhi motivasi kerja dalam melaksanakan tugas dan tanggung jawabnya untuk mencapai tujuan perusahaan.

II. KAJIAN TEORI Logika Fuzzy

Menurut (Kurniadi et al., 2022) Fuzzy Logic merupakan metode pemecahan masalah dalam memetakan suatu permasalahan yang berupa masukan atau Input kedalam suatu ruang keluaran atau output atau hasil. Adapun bentuk umum dari fungsi keanggotaan yang digunakan adalah sebagai berikut:

1) Representasi Kurva Segitiga

Gambar .2.1. Representasi Kurva Segitiga Fungsi keanggotaannya:

2) Representasi Kurva Trapesium

Gambar 3: Representasi Kurva Trapesium

(4)

B. Metode Fuzzy Mamdani

Menurut (Muntahanah et al., 2021) Metode Fuzzy Mamdani adalah salah satu metode yang digunakan dalam pendukung keputusan dimana memiliki kelebihan yakni, lebih intuitif, diterima oleh banyak pihak, metode ini bisa meral pada bidang statistic.

III. PEMBAHASAN

A. Pembentukan Himpunan Fuzzy 1. Variabel Kehadiran

Pada variabel kehadiran dengan system operasi didefinisikan tiga himpunan fuzzy, yaitu Rendah, Sedang, dan Tinggi seperti pada gambar 1.

Gambar 1. Grafik Himpunan Fuzzy Kehadiran

Untuk memperjelas pada gambar 1 adapun keterangan himpunan fuzzynya seperti pada Tabel 1

Tabel 1. Himpunan Fuzzy Variabel Kehadiran

Himpunan Fuzzy Nilai

Kurang 0-50

Sedang 25-75

Baik 50-100

2. Variabel Jumlah SKS

Pada variabel jumlah SKS dengan system operasi didefinisikan tiga himpunan fuzzy, yaitu Sedikit, Biasa, dan Banyak seperti pada gambar 2.

Gambar 2. Grafik Himpunan Fuzzy Jumlah SKS

Untuk memperjelas pada gambar 2 adapun keterangan himpunan fuzzynya seperti pada Tabel 2.

(5)

Tabel 2. Himpunan Fuzzy Variabel Jumlah SKS

Sedikit 0-50

Biasa 25-75

Banyak 50-100

3. Variabel Strata Pendidikan

Pada variabel strata pendidikan dengan system operasi didefinisikan empat himpunan fuzzy, yaitu S1-TP, S1-JA,S2-TP dan S2-JA seperti pada gambar 3.

Gambar 3. Grafik Himpunan Fuzzy Strata Pendidikan

Tabel 3. Himpunan Fuzzy Variabel Strata Pendidikan

S1-TP 0-2

S1-JA 1-3

S2-TP 2-4

S2-JA 3-5

4. Variabel Kualitas KBM

Pada variabel kualitas KBM dengan system operasi didefinisikan tiga himpunan fuzzy, yaitu Rendah, Sedang, dan Tinggi seperti pada gambar 4.

Gambar 4. Grafik Himpunan Fuzzy Kualitas KBM

Tabel 4. Himpunan Fuzzy Variabel Kualitas KBM

Kurang 0-50

Sedang 25-75

Baik 50-100

(6)

5. Variabel Kegiatan Ilmiah

Pada variabel kegiatan ilmiah dengan system operasi didefinisikan dua himpunan fuzzy, yaitu Kurang dan Baik seperti pada gambar 5.

Gambar 5. Grafik Himpunan Fuzzy Kegiatan Ilmiah

Tabel 5. Himpunan Fuzzy Variabel Kegiatan Ilmiah

Kurang 0-100

Baik 100-100

6. Variabel Masa Kerja

Pada variabel masa kerja dengan system operasi didefinisikan tiga himpunan fuzzy, yaitu Sebentar, Biasa dan Lama seperti pada gambar 6.

Gambar 6. Grafik Himpunan Fuzzy Masa Kerja

Tabel 6. Himpunan Fuzzy Variabel Kegiatan Ilmiah

Sebentar 0-50

Biasa 25-75

Lama 50-100

7. Hasil atau Output

Hasil atau Output, Terdapat 3 himpunan fuzzy linguistik yaitu Rendah, Sedang dan Tinggi insentif seperti pada gambar 10.

Gambar 8. Hasil atau Output Insentif

(7)

Tabel 8. Himpunan Fuzzy Hasil atau Output Insentif

Rendah 0-50

Sedang 25-75

Tinggi 50-100

Penggunaan 6 variabel input dengan masing-masing variable outputnya mempunyai 3 MF, maka dibuat rule sebanyak 31 rule editor seperti pada gambar 09 dengan hasil grafik sepeti pada gambar 10.

Gambar 9. Rule Editor Insentif

Gambar 10. Surface Insentif V. KESIMPULAN

Adapun kesimpulan dari pembahasan yang suda dilakukan:

1. Sistem yang dibuat dapat digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam menetapkan besaran insentif kepada karyawan dengan menggunakan data data karyawan dengan kriteria Kehadiran, Jumlah SKS, Strata Pendidikan, Kualitas KBM, Kegiatan Ilmiah, Masa Kerja.

(8)

2. Dari hasil percobaan dengan menggunakan perangkat lunak MATLAB dengan toolbox logika fuzzy dalam penerapan terhadap masalah pemberian bonus tahunan, logika fuzzy dapat memberikan hasil yang lebih baik dan tidak lebih mudah dibandingkan perhitungan secara manual.

DAFTAR PUSTAKA

Astuti, D. P. P., & Mashuri. (2020).

Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Dan Fuzzy Sugeno Dalam Penentuan Harga Jual Sepeda Motor. UNNES Journal of Mathematics, 9(2).

Jaya, I., & Ningsih, S. (2018). Hubungan Motivasi Kerja Dengan Kinerja Karyawan Pada Pt Kao Indonesia.

JIMFE (Jurnal Ilmiah Manajemen Fakultas Ekonomi), 2(1), 20–29.

https://doi.org/10.34203/jimfe.v2i1.72 8

Kurniadi, D., Nuraeni, F., & Jaelani, D.

(2022). Implementasi Logika Fuzzy Mamdani Pada Sistem Prediksi Calon Penerima Program Keluarga Harapan.

Jurnal Algoritma, 19(1), 151–162.

https://doi.org/10.33364/algoritma/v.1 9-1.1016

Maibang, C. P. P., & Husein, A. M. (2019).

Prediksi Jumlah Produksi Palm Oil Menggunakan Fuzzy Inference System Mamdani. Jurnal Teknologi Dan Ilmu Komputer Prima

(JUTIKOMP), 3(1),

https://doi.org/10.34012/jutikomp.v2i 2.528

Muntahanah, M., Handayani, S., & Lidia, L.

(2021). Penerapan Metode Fuzzy Mamdani Penentuan Strategi Belajar Siswa Pada Persiapan Ujian Nasional Berbasis