1 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN JUMLAH PENGADAAN
AIR CONDITIONER (AC) DAIKIN PADA PT.TOMINDO WELL GRAHA PRIMA MENGGUNAKAN METODE FUZZY SUGENO
Ryan Fikri Wicaksono1, Amiq Fahmi,S.Kom,M.Kom2 Sistem Informasi,Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Jl. Nakula No.5-11 Semarang, Kode Pos 50131, Telp.(024)3515261,3520165
Fax:3569684
E-mail : [email protected], [email protected]
Abstrak
Pembelian Air conditioner (AC) yang dilakukan pihak distributor tanpa memperhatikan permintaan dari konsumen akan mengakibatkan penumpukan barang di gudang. Selain itu semakin berkembangnya variant jenis AC, jika tanpa pengendalian stok yang baik maka akan mengakibatkan penumpukan stok AC akan menimbulkan kerugian. Permasalahan yang terjadi yaitu data persediaan yang ada masih diolah menggunakan microsoft excel, sehingga belum mampu memaksimalkan kebutuhan perusahaan dalam menentukan jumlah pengadaan yang sesuai. Untuk itu diperlukan metode yang dapat mendukung keputusan dalam penentuan jumlah pengadaan AC, salah satu metode yang diperlukan adalah fuzzy sugeno. Metode sugeno merupakan salah satu metode dalam logika fuzzy.Penentuan pengadaan barang dengan metode Sugeno mampu memberikan solusi untuk permasalahan penentuan stok. sistem pendukung keputusan pengadaan barang (ac) akan mampu meminimalkan kesalahan dalam prediksi besarnya jumlah pengadaan. Pembuatan laporan analisa juga semakin mudah dengan adanya data yang sudah terintegrasi dalam database sistem..
Kata Kunci:sistem, pendukung, keputusan, pengadaan, barang, fuzzy, sugeno
Abstract
Purchasing Air conditioner (AC) is done without regard to the distributor of consumer demand will result in the accumulation of goods in the warehouse. Besides the development of variant types of ac, if without a good stock control will lead to a buildup of the stock air conditioner will result in losses. The problems that occur are existing inventory data is still processed using Microsoft Excel, so it has not been able to maximize the company's needs in determining the appropriate amount of procurement. It required a method that will support procurement decisions in determining the amount of air conditioning, one method that is needed is fuzzy Sugeno. Sugeno method is one method of fuzzy logic. Determination of the procurement method Sugeno able to provide solutions to these problems. Procurement decision support system (ac) will be able to minimize errors in the prediction of the large number of procurement. Making the analysis report is also easier with the data that is already integrated in the system database.
2 1. Latar Belakang
Air conditioner (AC) merupakan perangkat elektronik yang sangat diperlukan khususnya ketika musim panas datang. Usaha pengadaan Air conditioner (AC) perlu memperhatikan sirkulasi permintaan dari konsumen. Karena pembelian Air conditioner (AC) yang dilakukan pihak distributor tanpa memperhatikan permintaan dari konsumen akan mengakibatkan penumpukan barang di gudang. Selain itu semakin berkembangnya variant jenis ac, jika tanpa pengendalian stok yang baik maka akan mengakibatkan penumpukan stok AC akan menimbulkan kerugian.
Variabel yang akan dijadikan rujukan dalam penentuan pengadaan AC adalah permintaan dan pengadaan AC. Periode penjualan AC diambil sesuai periodik yang dikehendaki oleh pihak distributor. Pengadaan bisa dilakukan berdasarkan periode mingguan, bulanan atau berdasarkan tanggal awal samapi akhir pada periode tertentu.
Permasalahan yang terjadi yaitu data persediaan yang ada masih diolah menggunakan microsoft excel, sehingga belum mampu memaksimalkan kebutuhan perusahaan dalam menentukan jumlah pengadaan yang
sesuai. Untuk itu diperlukan metode yang akan mendukung keputusan dalam penentuan jumlah pengadaan AC, salah satu metode yang diperlukan adalah fuzzy sugeno. Metode sugeno merupakan salah satu metode dalam logika fuzzy. [1].Penambahan sebuah operasi matematika dengan nilai rata-rata tertimbang menjadikan metode ini mampu memperbaiki sistem fuzzy. [1]. Pembuatan laporan análisis pembelian barang masih disusun secara manual, dengan mengumpulkan data-data transaksi yang terjadi pada periode tertentu, sehingga banyak kesalahan data pada laporan yang dihasilkan, selain itu memerlukan waktu yang cukup lama. Dari latar belakang yang ada maka dapat diambil sebuah judul “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jumlah Pengadaan Air Conditioner (Ac) Daikin Pada PT Tomindo Well Graha Prima menggunakan metode fuzzy sugeno.
2. Rumusan Masalah
Dari permasalahan yang telah dibahas oleh penulis diatas, maka dapat dirumuskan tentang bagaimana menyusun sebuah sistem pendukung keputusan guna menentukan jumlah
pengadaan yang sesuai dengan tingkat permintaan barang.
3. Batasan Masalah
Untuk lebih memfokuskan pada objek penelitian maka digaris bawahi hal-hal yang berkaitan dengan penelitian ini : 1. Pengadaan yang akan dibahas
adalah pengadaan AC pada PT Tomindo Well Graha Prima
2. Metode yang akan diujicoba pada permasalahan ini adalah sugeno
Aplikasi metode sugeno menggunakan Visual Basic 6.0.
4. Tujuan Penelitian
Penelitian ini bertujuan membantu memberikan alternatif pengambilan keputusan mengenai penentuan jumlah pengadaan dengan pengaruh jumlah permintaan barang dengan bantuan metode sugeno
5. Penelitian Terkait
Rangkuman dari penelitian-penelitian yang berelasi diantaranya:
Benang merah atau keterkaitan jurnal diatas dengan tema penelitian yang ada yaitu pada proses yang digunakan tahapan pengolahan data meliputi proses fuzzifikasi,pembentukan aturan dasar dengan menggunakan metode inferensi model fuzzy Sugeno orde satu,
mengaplikasikan komposisi aturan dan defuzifikasi. Dalam penelitian ini, pengadaan barang dipengaruhi oleh empat aturan yaitu jika penjualan banyak dan persediaan banyak maka pengadaan banyak, jika penjualan sedikit dan persediaan sedikit maka pembelian sedikit, jika penjualan sedikit dan persediaan banyak maka pengadaan sedikit serta jika penjualan banyak dan persediaan sedikit maka pengadaan banyak.
6. Model Pengembangan Sistem Model waterfall merupakan model yang akan dipakai dalam penelitian ini dengan langkah-langkah sebagai berikut :
1. Requirment Spesification (Analisa Kebutuhan)
Pada langkah ini melalui beberapa proses menganalisa :
a. Hambatan atau problem apa saja yang didapat pada objek b. Faktor-faktor apa saja yang
mengakibatkan problem terjadi 2. Architectural design (Desain
Rancangan).
Pada langkah desain rancangan ini dilakukan proses :
a. Mendesain alur data dan informasi dengan alat perancangan sistem (diagram konteks, data flow diagram) b. Mendesain database yang akan
dipakai
c. Coding (Pembuatan Program Aplikasi).
Perlu dipahami bahwa untuk aktivitas pembuatan program ini ada beberapa tahapan yang perlu dilakukan:
a. Sketsan desain input dan output b. Menentukan
subprogram-subprogram yang akan digunakan
c. Membuat laporan hasil inputan 3. Integration and Testing (Integrasi
dan evaluasi)
Semua bagian dari program yaitu form, report akan digabungkan
menjadi satu, dengan tahapan sebagai berikut :
a. Menjalankan form satu per satu dan memsatikan tidak terjadi kesalahan.
b. Memperbaiki kesalahan pada form dan report jika terjai kesalahan.
c. Tambahkan validasi pada inputan yang dianggap perlu.
d. Menggabungkan semua form dan report menjadi satu menu utama
4. Training and Implementation (Training dan implementasi)
Setelah program dianggap tidak ada error, maka selanjutnya diinstalasi pada objek yang memerluan, beberapa yang perlu diinstalasi yaitu sistem operasi (windows), master program (visual basic 6.0), master database (warmserver) dan program aplikasi
5. Operation and Maintenace(Operasi dan Perawatan)
Perawatan yang dilakukan antara lain menghapus semua file cadangan, mengkopi file database ke lokasi lain, dan mengembalikan file dari lokasi cadangan ke lokasi database dikarenakan file databse rusak.
7. Fuzzy Sugeno
Metode Sugeno merupakan salah satu inferensi dari penalaran yang didasarkan pada logika fuzzy. [2]. Pada Metode Sugeno, implikasi setiap aturan berbentuk implikasi “IF-THEN” atau Implikasi “Input-Output” dimana antara anteseden dan konsekuen harus ada hubungannya.setiap aturan harus direpresentasikan dengan suatu himpunan - himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Kemudian untuk menentukan hasil tegas (Crisp Solution) digunakan rumus penegasan (defuzifikasi) yang disebut “Metode rata-rata terpusat” atau “Metode defuzifikasi rata-rata terpusat (Center Average Deffuzzyfier).[2]
Misalkan ada 2 variabel input, Var-1 (x) dan Var-2 (y), serta 1 variabel output, Var-3 (z), dimana Var-1 terbagi atas 2 himpunan yaitu A1 dan A2, Var-2 terbagi atas 2 himpunan B1 dan B2, Var-3 juga terbagi atas 2 himpunan yaitu C1 dan C2 (C1 dan C2 harus monoton). Ada aturan yang digunakan, yaitu:
[R1] IF (x is A1) and (y is B2) THEN (z is C1)
[R1] IF (x is A2) and (y is B1) THEN (z is C2)
Struktur organisasi
Rumus perhitungan stok barang dengan menggunakan metode fuzzy sugeno
4. Penentuan nilai Z Z= 𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝟏𝟏∗𝐳𝐳𝟏𝟏+𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝟐𝟐∗𝐳𝐳𝟐𝟐+𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝟑𝟑∗𝐳𝐳𝟑𝟑+𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝟒𝟒∗𝐳𝐳𝟒𝟒 𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝟏𝟏+𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝟐𝟐+𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝟑𝟑+𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝛂𝟒𝟒 Z= 𝟎𝟎,𝟕𝟕𝟕𝟕∗𝟏𝟏𝟑𝟑𝟐𝟐,𝟕𝟕+𝟎𝟎,𝟏𝟏𝟕𝟕∗𝟏𝟏𝟒𝟒𝟏𝟏,𝟕𝟕 +𝟎𝟎,𝟏𝟏𝟕𝟕∗𝟏𝟏𝟒𝟒𝟏𝟏,𝟕𝟕 + 𝟎𝟎,𝟐𝟐𝟕𝟕∗𝟏𝟏𝟎𝟎𝟕𝟕,𝟕𝟕 𝟎𝟎,𝟕𝟕𝟕𝟕+𝟎𝟎,𝟏𝟏𝟕𝟕+𝟎𝟎,𝟏𝟏𝟕𝟕+𝟎𝟎,𝟐𝟐𝟕𝟕 Z = 𝟏𝟏𝟕𝟕𝟏𝟏,𝟏𝟏𝟕𝟕 𝟏𝟏,𝟑𝟑 Z = 132
Jadi Pengadaan (ac daikin ½ pk ) untuk tanggal 1November 2015 adalah 132 unit
Flow of document
Identifikasi Kebutuhan Informasi
Identifikasi kebutuhan informasi meliputi identifikasi sistem, identifikasi data dan informasi, Identifikasi Sumber Data dan Tujuan Informasi
1 Identifikasi Sistem
Sistem yang diidentifikasi adalah Sistem Pendukung Keputusan untuk perhitungan Pembelian stok barang pada PT Tomindo Well Graha Prima.
2 Identifikasi Data dan Informasi
8. Context diagram ;
9. Erd ;
Tabel Barang memenuhi 1 NF (First Normal Form)
Setiap data dibentuk dalam flat file (file datar) dari satu record demi satu record dan field-fieldnya berupa “atomic value” (tidak dipecah lagi) serta tidak ada atribut yang berulang-ulang.
Tabel Barang memenuhi 2 NF (Second Normal Form)
Sudah memenuhi kriteria untuk 1 NF dan atribut bukan kunci harus bergantung secara fungsi pada kunci utama serta kunci field harus unik dan dapat mewakili atribut lain yang menjadi anggotanya. Tabel Barang : Kd_Brg,Nm_Brg, Jns_Brg,Jml_Stok, Stok_Mak, stok_Min Kd_Brg Nm_Brg, Jns_Brg,Jml_Stok, Stok_Mak, stok_Min
Tabel Barang memenuhi 2-NF karena tabel Barang hanya memiliki satu atribut kunci utama (Kd_Brg), sehingga
Nm_Brg, Jns_Brg,Jml_Stok, Stok_Mak, stok_Min bergantung pada
Kd_Brg
Tabel Barang memenuhi 3 NF (Third Normal Form)
Sudah memenuhi kriteria untuk 2 NF dan bentuk atribut bukan kunci tidak tergantung secara fungsi pada atribut bukan kunci yang lain dalam relasi tersebut. Semua atribut bukan kunci tidak punya hubungan yang transitif . Setiap atribut bukan kunci haruslah bergantung pada kunci utama secara menyeluruh
Tabel Barang : Kd_Brg,Nm_Brg,
Jns_Brg,Jml_Stok, Stok_Mak, stok_Min
Ketergantungan tabel diatas adalah :
Kd_Brg Nm_Brg, Jns_Brg,Jml_Stok, Stok_Mak, stok_Min Nm_Brg Jns_Brg,Jml_Stok, Stok_Mak, stok_Min Jns_Brg Jml_Stok, Stok_Mak, stok_Min, Nm_Brg Jml_Stok Stok_Mak, stok_Min, Nm_Brg, Jns_Brg Stok_Mak Stok_min,Nm_Brg,Jns_Brg,Jml_ Stok Stok_Min Nm_Brg,Jns_Brg,Jml_Stok,stok_ Mak
Tabel Barang memenuhi 3-NF karena tidak ada atribut yang bukan kunci utama saling tergantung secara fungsional.
Hasil program ;
11. Input supplier
12. Input penjualan
13. Input Pembelian
14. Output barang
16. Output analisa
17. PENUTUP 1. Simpulan
Kesimpulan merupakan sintesis dari pembahasan yang memberikan jawaban terhadap masalah dan tujuan penelitian. Hal ini mengandung arti bahwa jumlah kesimpulan yang dihasilkan dari analisis dan pembahasan harus sama dengan jumlah rumusan masalah dan harus sama juga dengan jumlah tujuan penelitian yang telah ditentukan di bab 1.
2. Saran
Saran atau rekomendasi merupakan implikasi hasil penelitian terhadap perkembangan ilmu, teknologi, serta penggunaan praktis. Memberikan saran bagi peneliti berikutnya, sebagai hasil pemikiran dan keterbatasan penelitian.
18. Daftar pustaka
[1] Rizkysari Meimaharani, Analisis Sistem Inference Fuzzy Sugeno Dalam Menentukan Harga Penjualan Tanah Untuk Pembangunan Minimarket, 2014 [2] Suwandi, Aplikasi Sistem Inferensi Fuzzy Metode Sugeno Dalam Memperkirakan Produksi Air Mineral Dalam Kemasan, 2011
[3] Roger Pressman, Rekayasa Perangkat Lunak, Andi Offset, 2009 [4] Jogiyanto Hartono, Analisis dan Desain Sistem Informasi, Andi Offset, Yogyakarta, 2005
[5] Abdul Kadir, Visual Basic 6.0,Andi Offset,2006
[6] Team Database Universitas Dian Nuswantoro, Modul Mysql,2008
[7] Freddy Rangkuti, Strategi Persediaan dan Promosi yang Kreatif, Gramedia Pustaka Utama, Jakarta, 2009
[8] Fatansyah, Sistem Basis Data, Informatika, Bandung, 2004
