Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Penilaian Kinerja Karyawan Untuk Menentukan Status Pemberian Reward Level Operator dan Foreman Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)

Penulis

  • Sandy Irawan Institut Sains Dan Teknologi Terpadu – iSTTS, Surabaya, Indonesia
  • Judi Prajetno Sugiono Institut Sains Dan Teknologi Terpadu – iSTTS, Surabaya, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.32664/smatika.v10i02.501

Kata Kunci:

karyawan, kinerja, ANFIS, SPK

Abstrak

Karyawan dituntut memiliki etos kerja yang baik untuk memajukan perusahaan. Hal ini menyebabkan banyak perusahaan memotivasi karyawannya dengan berbagai cara. Tujuan umumnya agar kinerja karyawan lebih baik dan stabil sehingga menguntungkan perusahaan. Imbalan diberikan kepada karyawan yang berprestasi dan mampu mencapai target tertentu, hal ini lebih efektif dalam memotivasi karyawan daripada hukuman sehingga dapat menjadi sumber motivasi bagi karyawan untuk bekerja secara maksimal. Dalam memberikan reward terkadang karyawan tidak sesuai dengan hasil kinerjanya dan tanpa menerapkan perhitungan yang baik. Untuk itu diperlukan suatu sistem rekomendasi untuk mendukung penilaian kinerja karyawan untuk mendapatkan reward. Salah satu metode yang digunakan adalah metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Metode ini dipilih karena mampu melengkapi penilaian kinerja karyawan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan dan digunakan sebagai acuan dalam pemberian reward. Jumlah data yang diperoleh dan akan digunakan adalah sejumlah 537 data pegawai yang akan dibagi menjadi dua yaitu data latih yang berfungsi sebagai model sebanyak 524 data dan data uji yang berfungsi untuk menguji sistem sebanyak 13 data dan diperoleh Nilai perhitungan validasi model sebesar 0.867189 atau 87%

Referensi

E. I. Papageorgiou, K. Aggelopoulou, T. A. Gemtos, and G. D. Nanos, “Development and Evaluation of a Fuzzy Inference System and a Neuro-Fuzzy Inference System for Grading Apple Quality,†Appl. Artif. Intell., vol. 32, no. 3, pp. 253–280, 2018, doi: 10.1080/08839514.2018.1448072.

D. Mandal, “Adaptive neuro-fuzzy inference system based grading of basmati rice grains using image processing technique,†Rom. J. Inf. Sci. Technol., vol. 22, no. 3–4, 2019, doi: 10.3390/asi1020019.

E. Çakıt, W. Karwowski, A. Murata, and A. J. Olak, “Application of structural equation modeling (SEM) and an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) for assessment of safety culture: An integrated modeling approach,†Safety, vol. 6, no. 1, 2020, doi: 10.3390/safety6010014.

K. Amara et al., “Improved Performance of a PV Solar Panel with Adaptive Neuro Fuzzy Inference System ANFIS based MPPT,†7th Int. IEEE Conf. Renew. Energy Res. Appl. ICRERA 2018, vol. 5, pp. 1098–1101, 2018, doi: 10.1109/ICRERA.2018.8566818.

S. Forouhari and A. Abu-Siada, “Application of adaptive neuro fuzzy inference system to support power transformer life estimation and asset management decision,†IEEE Trans. Dielectr. Electr. Insul., vol. 25, no. 3, pp. 845–852, 2018, doi: 10.1109/TDEI.2018.006392.

E. Žunić, A. Djedović, and Z. Avdagić, “Decission support system for candidates classification in the employment process based on ANFIS method,†2016 11th Int. Symp. Telecommun. BIHTEL 2016, pp. 0–5, 2016, doi: 10.1109/BIHTEL.2016.7775718.

V. Suparmi; Septiawan, “Reward dan Punishment Sebagai Pemicu Kinerja Karyawan pada PT Dunia Setia Sandang Asli IV Ungaran,†J. Ilm. UNTAG Semarang, vol. 8, no. 1, pp. 51–61, 2019.

Unduhan

Diterbitkan

2020-12-16

Terbitan

Vol 10 No 02 (2020): SMATIKA Jurnal : STIKI Informatika Jurnal

Bagian

Articles

Lisensi

Penulis telah menyetujui bahwa pemegang hak cipta adalah SMATIKA Jurnal. Dan Author berhak menyebarkan artikel tanpa seijin SMATIKA jurnal.