Prediksi Penerimaan Seleksi Karyawan Baru Menggunakan Metode Tsukamoto dan Sugeno - Aqil Salim, Mas Muhammad; Chaurina, Agfanadita Rezkia; Nadia Dita Salsabila,; Sari, Anggraini Puspita (Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara (SANTIKA), 2023)
Tak perlu dikatakan bahwa perusahaan membutuhkan orang untuk mengelola manajemen perusahaan. Menemukan kandidat yang sesuai dengan persyaratan untuk menjadi pekerja di antara banyak pelamar adalah salah satu tantangan yang sering ditemui selama proses perekrutan. Akibatnya, sistem yang dikenal sebagai Sistem Pendukung Keputusan diperlukan untuk menyelesaikan masalah ini. Dalam sistem penerimaan karyawan yang menggunakan fuzzy logic, basis data (database) memiliki peran penting dalam menyimpan dan mengelola data yang terkait dengan penerimaan karyawan. Ketika mempertimbangkan penerimaan karyawan melalui penggunaan logika fuzzy, validitas data mengacu pada sejauh mana data yang diperoleh benar-benar mencerminkan informasi yang akurat dan dapat dipercaya untuk membantu dalam proses pengambilan keputusan. Temuan penelitian mengungkapkan bahwa metode logika fuzzy Tsukamoto dan Sugeno memiliki kemampuan yang baik untuk mengukur tingkat kelayakan karyawan baru. Pada hasil akhir menunjukkan bahwa ada beberapa calon karyawan yang lolos seleksi, sehingga memudahkan pengguna untuk menentukan karyawan baru yang akan lolos selanjutnya.Dalam kesimpulan, metode fuzzy dapat digunakan dalam prediksi penerimaan karyawan baru dengan menggabungkan berbagai faktor dan kriteria dalam suatu sistem fuzzy. Dengan pendekatan ini, dapat diperoleh hasil prediksi yang lebih akurat dan lebih fleksibel dalam pengambilan keputusan terkait penerimaan karyawan baru.