## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUPPLIER OBAT MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO
1) Hamdani, 2) Deviana Selywita, Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas MIPA, Universitas Mulawarman Jalan Barong Tongkok No. 4 Samarinda Kalimantan Timur
1) iniemaildani@yahoo.com, 2) dvi3.ushy@gmail.com,
Abstract  :  At  the  pharmacy,  supplier  selection  is  crucial.  The  problems  that  frequently encountered  in the  buying  process  in  the Dispensary  is  the  selection  process  suppliers,  a problem commonly found is the problem of the price offered by suppliers, times of delivery and experience of supplier. A decision support system that can perform supplier selection. To do this supplier used a method of determining the Fuzzy Tsukamoto to get a suggestion system  or  the  appropriate  supplier  selection  criteria  or  conditions  that  are  expected.The results obtained with the supplier selection decision support system is the pharmacy to get the  sequence  results  of  recommendations  supplier  selection  accordance  with  the  criteria. For  the  result  of  calculation  from  test  data  a  Douperidon  drug  is  PT.Indofarma  have 62.236, PT. Dos Ni Roha have 55.9125, and PT.Kalista have 49.9836. Keywords: Pharmacy, Supplier, Fuzzy Tsukamoto, Fuzzy Inference System.

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  kegiatan  yang  ada  di  Apotik  adalah  transaksi  penjualan  obat-obatan kepada  pelanggan  dan  transaksi  pembelian  obat  dari  supplier.  Pemenuhan  kebutuhan persediaan  obat  dilakukan  dengan  pemesanan  ke  berbagai  supplier.  Tidak  semua supplier  memenuhi  kriteria  yang  ditetapkan Apotik,  maka  harus  dilakukan  seleksi dan menuntut  bagian  pembelian  untuk  memilih  supplier  yang  tepat.  Pemilihan  supplier masih  dilakukan  secara  manual  sehingga  menghabiskan  banyak  waktu,  ditambah  lagi tidak  adanya  kriteria  yang  jelas  dari  Apotik  menyebabkan  proses  pemilihan  supplier cenderung  dilakukan  secara  subyektif.  Berbagai  masalah  dalam  pemilihan  supplier adalah  masalah  pemenuhan  kapasitas  pemesanan  supplier  berdasarkan  harga  dan fasilitas  pembayaran  yang  ditawarkan  oleh  supplier,  selain  itu  adanya  masalah keterlambatan waktu supplier dalam mengirim barang serta fleksibilitas supplier dalam menangani perubahan pesanan.
Untuk  mengatasi  hal  tersebut  maka  dibutuhkan  sebuah  sistem  yang  membantu proses  pemilihan  supplier  yang  kriteria  nya  sesuai  harga,  waktu  pengiriman,  dan pengalaman  Supplier  .  Metode  yang  digunakan  untuk  sistem    pemilihan  supplier  ini adalah  dengan  metode  Tsukamoto  yang  merupakan  bentuk  logika  fuzzy  khususnya inferensi  fuzzy.  Konsep  Logika  fuzzy  mudah  di  mengerti.  Konsep  Matematis  yang mendasari  penalaran  Fuzzy  sangat  sederhana.  Logika  Fuzzy  sangat  fleksibel  memiliki toleransi  data-data  yang  tidak  tepat,  dan  mampu  memodelkan  fungsi-fungsi  non  linier yang  sangat  kompleks.  Sebagai  hasilnya,  output  hasil  inferensi  dari  tiap-tiap  aturan diberikan secara tegas berdasarkan predikat, hasil akhirnya dengan  menggunakan rata- rata terbobot (Kusumadewi, 2004).
Fuzzy  Logic  berhubungan  dengan  ketidakpastian  yang  telah  menjadi  sifat alamiah  manusia,  mensimulasikan  proses  pertimbangan  normal  manusia  dengan  jalan memungkinkan  komputer  untuk  berperilaku  sedikit  lebih  seksama  dan  logis  daripada yang  dibutuhkan  metode  komputer  konvensional.  Pada  sistem  ini  menggunakan  fuzzy dengan  metode  Tsukamoto,  yaitu  setiap  konsekuen  pada  aturan  yang  berbetuk  If-Then
harus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Sebagai hasilnya, output hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan secara tegas  (crips) berdasarkan   - predikat (fire  strength).  Hasil  akhirnya  diperoleh  dengan meggunakan rata-rata terbobot.
Dengan  Penerapan  Metode  Tsukamoto  dalam  sistem  fuzzy  pemilihan  supplier obat  ini  diharapkan  dapat  mengatasi  permasalahan  pemilihan  supplier  di  Apotik  yang bersifat  multiobjektives,  yaitu  ada  banyak  tujuan  yang  dicapai  dan  multikriteria  yaitu ada  banyak  kriteria  untuk  mencapai  tujuan.  Serta  mempercepat  dan  mempermudah dalam menentukan supplier obat yang baik sesuai dengan kriteria.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau  Decision  Support  System  merupakan salah  satu  jenis  sistem  informasi  yang  bertujuan  untuk  menyediakan  informasi, membimbing, memberikan prediksi serta mengarahkan kepada pengguna informasi agar dapat melakukan pengambilan keputusan dengan lebih baik.
Secara  hirarki,  SPK  biasanya  dikembangkan  untuk  pengguna  pada  tingkatan manajemen menengah dan tertinggi. Dalam pengembangan sistem informasi, SPK baru dapat  dikembangkan  jika  sistem  pengolahan  transaksi  (level  pertama)  dan  sistem informasi  manajemen  (level  kedua)  sudah  berjalan  dengan  baik.  SPK  yang  baik  harus mampu  menggali  informasi  dari  database  melakukan  analisis,  serta  memberikan interprestasi  dalam  bentuk  yang  mudah  dipahami  dengan  format  yang  mudah  untuk digunakan (user friendly).

## 2.2 Logika Fuzzy
Pada  era  tahun  1960-an.  Professor  Lotfi  Zadeh  dari  university  of  California  di Barkeley  mengemukakan  bahwa  tidak  jelas  merupakan  suatu  aspek      ketidaktentuan yang berbeda dengan keacakan. Professor Zadeh mengusulkan suatu bentuk matematika untuk  melihat bagaimana  ketidakjelasan  dapat  dinyatakan  dalam  bahasa  manusia  yang
Fuzzy  Logic
beroperasi  seperti  layaknya  logika  manusia  dan  menghilangkan  batas  antara  manusia dan kemampuan komputer. (Pandjaitan, 2007)

## 2.3 Himpunan Fuzzy
Himpunan  Crisp  A  didefinisikan  oleh  item-item  yang  ada  pada  himpunan  itu. Jika a   A, maka nilai yang berhubungan dengan a adalah 1. Namun, jika   a  A, maka nilai yang berhubungan dengan a adalah 0. Notasi : A = {x | P(x)}                     (1) menunjukkan  bahwa  A  berisi  item  x  dengan  P  (x)  benar.  Jika  X A merupakan  fungsi karakteristik  A  dan  properti  P,  dapat  dikatakan  bahwa  P(x)  benar,  jika  dan  hanya  jika X A (x) = 1.
Himpunan  fuzzy  didasarkan  pada  gagasan  untuk  memperluas  jangkauan  fungsi karakteristik  sedemikian  hingga  fungsi  tersebut  akan  mencakup  bilangan  real  pada interval  [0,1].  Nilai  keanggotaannya  menunjukkan  bahwa  suatu  item  tidak  hanya bernilai  benar  atau  salah.  Nilai  0  menunjukkan  salah,  nilai  1  menunjukkan  benar,  dan masih ada nilai-nilai yang terletak antara benar dan salah.
2.4 Kaidah
Secara prinsip atau naluriah, kaidah yang dapat digunakan mirip dengan kaidah yang  biasa  dipakai  dalam  penentuan  jumlah  produksi  suatu  barang,  (Kusumadewi, 2004) seperti :
1. Jika permintaan turun dan persediaan banyak maka produksi barang berkurang
2. Jika permintaan turun dan persediaan sedikit maka produksi barang berkurang.
3. Jika permintaan naik dan persediaan banyak maka produksi barang naik.
4. Jika permintaan naik dan persediaan sedikit maka produksi barang naik. Kaidah-kaidah  tersebut  adalah  dalam  bahasa  linguistik  dan  bukan  bahasa matematis.  Kaidah-kaidah  tersebut  menggunakan  kata-kata  yang  tidak  mencerminkan ketelitian seperti turun, naik, banyak, sedikit, berkurang, dan bertambah. Hal ini berbeda dengan  bahasa  matematis  yang  selalu  mensyaratkan  ketelitian  yaitu  dengan  angka- angka.

## 2.5 Fungsi Keanggotaan
Fungsi  keanggotaan  (membership  function)  adalah  suatu  kurva  yang menunjukkan  pemetaan  titik  input  data  kedalam  nilai  keanggotaanya  (sering  juga disebut dengan derajat keanggotaan) yang memiliki interval antara 0 sampai 1.
Fungsi    keanggotaan  dari    suatu  himpunan    fuzzy  d  inyatakan  dengan  derajat keanggotaan suatu nilai terhadap nilai tegasnya yang berkisar  antara 0,0 sampai dengan 1,0.  Jika A:  himpunan fuzzy maka  fungsi  keanggotaan dalam suatu himpunan fuzzy dapat  dinyatakan dengan:
(2)
Fungsi    Keanggotaan  suatu  himpunan  fuzzy    dapat    ditentukan  dengan  fungsi segitiga (Triangle),trapesium (Trapezoidal) atau Fungsi Gauss (Gaussian).

## 2.6 Sistem Inferensi Fuzzy
Sistem  Inferensi  Fuzzy  (Fuzzy  Inference  System  atau  FIS)  disebut  juga  fuzzy inference engine adalah sistem yang dapat melakukan penalaran dengan prinsip serupa seperti manusia melakukan penalaran dengan nalurinya.
Terdapat  beberapa  jenis  FIS  yang  dikenal  yaitu  Mamdani,  Sugeno  dan Tsukamoto. Proses dalam FIS ditunjukan pada Gambar 1 Input yang diberikan kepada FIS  adalah  berupa  bilangan  tertentu  dan  output  yang  dihasilkan  juga  harus  berupa bilangan tertentu. Kaidah-kaidah dalam bahasa linguistik dapat digunakan sebagai input yang  bersifat  teliti  harus  dikonversikan  terlebih  dahulu,  lalu  melakukan  penalaran berdasarkan  kaidah-kaidah  dan  mengkonversi  hasil  penalaran  tersebut  menjadi  output yang bersifat teliti.
Gambar 1.  Proses dalam FIS

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode  penelitian  eksperimental untuk  menerapkan  Fuzzy  Inference  System  (FIS)  pada  sistem  pendukung  keputusan pemilihan supplier obat menggunakan Metode Tsukamoto.
Pada metode tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan yang berbetuk IF   Then harus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton seperti pada gambar 2.6 sebagai hasilnya, output hasil inferensi  dari tiap-tiap aturan  diberikan  secara  tegas  (Crisp)  berdasarkan -predikat  (fire  strength).  Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot.
Metode  tsukamoto  merupakan  Fuzzy  Inference  System  yang  memiliki  tahapan proses sebagai berikut:
1. Setiap  konsekuen  pada  aturan  yang  berbentuk  IF  -Then  harus  direpresentasikan dengan suatu himpunan Fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton
2. Output  hasil  inferensi  dari  tiap  -tiap  aturan  diberikan  secara  tegas  (Crisp) berdasarkan  -predikat (fire strength).
3. Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada contoh berikut :
1) Misal ada 2 var input: var-1 (x), dan var-2 (y); serta 1 var output: var -3 (z).
2) Var-1  terbagi  atas  himp.  A1  &  A2;  var  -2  terbagi  atas  himp.  B1  &  B2;  var-3 terbagi atas himp. C1 & C2.
3) Ada 2 aturan:
- If (x is A1) and (y is B2) Then (z is C1)
- If (x is A2) and (y is B1) Then (z is C2)
Untuk  menentukan  fire  strength  nya  digunakan  derajat  keanggotaan  dari masing-masing  himpunan  kemudian  keduanya  dioperasikan  operator  AND.  Adapun model menggunakan Tsukamoto dapat dilihat Gambar 2.
Gambar 2.  Inferensi dengan menggunakan Metode Tsukamoto
(Sumber : Kusumadewi, 2004)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Perancangan Form
Form obat berisi data obat yang terdiri dari kode obat, nama obat, golongan, dan satuan. Pada form ini pengguna dapat menambah, mengedit, dan menyimpan data obat, form obat adalah untuk mendata jenis obat terdapat pada gambar 3.

## Gambar 3. Form Obat
Form Supplier berisi data supplier yang terdiri dari ID Supplier, Nama Supplier, Alamat,  telepon,  email,  pengalaman,  dan  waktu  pengiriman.  Pada  form  ini  pengguna dapat  menambah,  mengedit,  dan  menyimpan,  adapun  form  supplier  terdapat  pada gambar 4.
Gambar 4. Form Supplier
Form harga obat supplier merupakan form data harga obat sesuai dengan harga supplier  masing-masing.  Pengguna  program  dapat  menambah,  mengedit,  serta menyimpan data harga obat.
Gambar 5. Form Harga Obat Supplier
Form  Batasan  digunakan  untuk  menentukan  batasan  nilai  keanggotaan  yang nilai menjadi acuan perhitungan pada fungsi keangotaan masing-masing kriteria, adapun form pengisian batas keanggotaan terdapat pada gambar 6.

## Gambar 6. Form Batasan
Form Pemilihan Supplier Obat ini adalah form perangkingan supplier obat yang digunakan oleh pengguna program dengan mencari nama obat yang diinginkan terlebih dahulu. Kemudian di form ini terdapat tombol Hitung yang berfungsi untuk merangking supplier  obat  tersebut  dengan  menampilkan  nilai  rekomendasi  tertinggi  terdapat  pada gambar 7.
Gambar 7.  Form Pemilihan Supplier Obat
4.2 Analisa Hasil Uji Coba Perhitungan Sistem
Analisa  hasil  uji  coba  dilakukan  untuk  menguji  kinerja  sistem  untuk  pencarian supplier  obat  yang  terbaik  berdasarkan  perhitungan  bobot  dan  perangkingan.  Tujuan analisa  hasil  uji  coba  ini  untuk  mencari  keakuratan  kinerja  sistem  dalam  proses perhitungan  menggunakan  metode  fuzzy  tsukamoto.  Sebagai  contoh  kasus  berikut  ini perbandingan  perhitungan  manual  dengan  hasil  perhitungan  aplikasi  untuk  penentuan alternatif supplier obat Domperidon.
Adapun kriteria yang digunakan dalam menentukan supplier yang terbaik adalah harga, waktu, dan pengalaman.
Tabel 1. Contoh Data Uji Coba Sistem No Nama Supplier Harga Waktu Pengalaman 1 PT. Indofarma Rp.44.398,- 10 Jam 93 Tahun 2 PT. Dos Ni Roha Rp.20.181,- 12 Jam 48 Tahun 3 PT. Kalista Rp. 20.181,- 11 Jam 5 Tahun

## 4.3 Fuzzyfication
Proses  ini  berfungsi  untuk  merubah  suatu  besaran  analog  menjadi  fuzzy  input. Dari fungsi keanggotaan kita dapat mengetahui berapa derajat keanggotaannya.
1. Fungsi Keanggotaan Harga
Harga  terdiri  atas tiga himpunan  fuzzy,  yaitu  murah,  sedang,  dan  mahal.  Gambar grafik fungsi keanggotaan nya adalah :
Gambar 8. Fungsi keanggotaan harga
2. Fungsi Keanggotaan Pengalaman Pengalaman terdiri atas tiga himpunan fuzzy, yaitu kurang, sedang, dan lama.
Gambar grafik fungsi keanggotaan nya adalah :
Gambar 9. Fungsi keanggotaan Pengalaman
3. Fungsi Keanggotaan Waktu
Pengalaman  terdiri  atas  dua  himpunan  fuzzy,  yaitu  cepat  dan  lambat.  Gambar grafik fungsi keanggotaan nya adalah :
Gambar 10. Fungsi keanggotaan waktu
4. Fungsi Keanggotaan Rekomendasi Rekomendasi terdiri atas dua himpunan fuzzy yaitu rendah dan tinggi. Gambar grafik fungsi keanggotaan nya adalah :
Gambar 11. Fungsi keanggotaan rekomendasi

## 4.4 Rule Evaluation
Proses  ini  berfungsi  untuk  mencari  suatu  nilai  fuzzy  input  yang  berasal  dari  proses fuzzyfication  kemudian  dimasukkan  ke  dalam  sebuah  rule  yang  telah  dibuat  untuk dijadikan sebuah fuzzy output.

## 4.5 Defuzzyfication
Proses  ini  berfungsi  untuk  menentukan  suatu  nilai  crisp  output.  Crisp  output adalah  suatu  nilai  analog  yang  akan  kita  butuhkan  untuk  mengelola  data  pada  sistem yang telah dirancang. Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot
Tabel 2.  Nilai   - Predikat dan Nilai Z Nilai PT.Indofarma PT. Dos Ni Roha PT. Kalista - Predikat1 0 0.1 0.49095 - Predikat2 0.28 0.49095 0.50905 - Predikat3 0 0.1 - Predikat4 0.4398 0.50905 Z1 0 90 50.905 Z2 72 49.095 49.095 Z3 0 90 Z4 56.02 49.095 Nilai Rekomendasi 62.236 55.9125 49.9836195
Data pada tabel 2 merupakan nilai keanggotaan harga, waktu, pengalaman, dan nilai  rekomendasi  yang  dihitung  secara  manual,  kemudian  data  akan  di  uji  ke  dalam sistem  apakah  sama  nilai  keanggotaan  tersebut  dengan  perhitungan  manual.  Berikut hasil proses perangkingan supplier obat.
Gambar 12. Hasil Uji Coba Obat Douperidon
Pada  Gambar  12  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  proses  perhitungan  manual  dan perhitungan  sistem  menunjukkan  adanya  kesamaan  sehingga  pengujian  perhitungan nilai rekomendasi dinyatakan valid dan berjalan sesuai yang diharapkan.

## 5. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  analisis,  perancangan  sistem  dan  pembuatan  aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier  Obat  Menggunakan  Metode  Fuzzy Tsukamoto maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Telah  berhasil  pembuatan  program  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat digunakan  untuk  mengambil  keputusan  dalam  pemilihan  supplier  obat  yang menghasilkan alternatif pilihan supplier obat sesuai dengan nilai rekomendasi pada program.
2. Perhitungan  dan  pembobotan  menggunakan  metode  tsukamoto  mampu diimplementasikan  dengan  baik  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Supplier Obat.
3. Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier  Obat  mampu  menghasilkan alternatif supplier obat terbaik sesuai dengan perhitungan metode Tsukamoto.
4. Pemilihan  supplier  pada  sistem  menghasilkan  urutan  rekomendasi  supplier  obat sesuai  dengan  perhitungan  metode  tsukamoto,  namun  pada  akhirnya  keputusan tetap ada pada pengguna tanpa harus terpaku pada hasil rekomendasi sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
Dailani,  D.  2001.  Komputerisasi  Pengambilan  Keputusan  .Jakarta  :  Elek  Media Komputindo.
Devianto,  R.  2009.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier  Obat Menggunakan  Metode  Promethee  Studi  Kasus  Rumah  Sakit  Siti  Khodijah Sepanjang,(http://digilib.stikom.edu/download.php?id=1417&fn=13372&cat=U ndergraduate) diakses pada tanggal  9 Mei 2011
Hartawan,U.I.  2007.Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Penerima  Beasiswa Dengan  Menggunakan  Logika  Fuzzy  Metode  Tsukamoto.  Skripsi  Sarjana Jurusan  Teknik  Informatika,  Fakultas  Teknologi  Industri,  Universitas  Islam Indonesia Yogyakarta.
Irwanto,  D.  2006.  Perancangan  Object  Oriented  Software  dengan  UML.  Yogyakarta  : ANDI.
Kusumadewi,  S  dan  Purnomo,  H.  2004.  Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk  Pendukung Keputusan. Yogyakarta : Graha Ilmu.
Wahyun,  R.,  Afriyanti,  L.,  2009.,  Aplikasi  Fuzzy  Inference  System  (FIS)  Metode Tsukamoto  pada  Simulasi  Traffic  Light  Menggunakan  Java,  Seminar  Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2009, Yogyakarta