## MODEL PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMASARAN MENGGUNAKAN FUZZY INFERENCE SYSTEM (STUDI KASUS: TOKO ONLINE)
Michael Setiawan 1 , Triwulandari SD 2 , Pudji Astuti 3
1 Mahasiswa Jurusan Magister Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti 2,3 Dosen Jurusan Magister Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti
Michael.jakarta92@gmail.com, sd_triwulandari@yahoo.com, pudji_agus@yahoo.com

## ABSTRAK
The growth of Internet users both in the world and Asia give a big opportunities to develop Ecommerce in Indonesia, create more Online Shops. Through the early research in the form of questionaire and interview, Online Shops have many challanges not only from competitors but also from the environment condition, Rupiah to United States Dollar rates, and also the supply condition or supplier when supplying products. To support the Online Shops in making decisions, designed a model using Fuzzy Inference System with Mamdani because, it is intuitive and work well with human input, the model designed using MATLAB application, and for the inputs we will be using Stock Condition, Demand Prediction from hystorical data, Ruiah to US Dollar rates, and Supply condition, and for the outputs there will be Add stocks policy, promotional policy, contract with other supplier policy and price adaptation policy, for the rules we will be using the if the rules. The Models will be verified and validated with help from “Ikelashop” owner, the verification process will test if the rules given, give outputs as designed,  for  the  validation  will  be  using  Extreme  Combination  Test,  or  using  extreme  combination  between condition, face validity with help from expert to validate the outputs from Extreme Combination Test, and Turing Test with comparing between model’s output and expert decision. The result are two types of Decision Support Model  for  marketing,  Critical  Model  and  Non  Critical  Model  that  is  not  affected  by  Rupiah  to  Dollar  Rates, already verified and validated.
Kata Kunci : Marketing, Model Design, Decision Support System, Fuzzy Inference System
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Pada  tahun  2015,  menurut  data  yang dikeluarkan oleh We Are Social (2015) pengguna internet  di  dunia  mencapai  3,17  miliar  atau bertumbuh  hingga  7,6  persen.  Data  tersebut menyatakan  bahwa  penyerapan  internet  secara global  saat  ini  berada  pada  43%  naik  dari  41% pada  Agustus  tahun  2014.    Angka  tersebut menunjukkan  bahwa  225  juta  orang  diseluruh dunia  menggunakan  internet  untuk  pertama  kali dalam 12 bulan terakhir, atau 600 ribu pengguna baru setiap hari dan 7 orang setiap detiknya. Di Indonesia sendiri secara khusus merupakan salah  satu  negara  dengan  pengguna  internet terbanyak  (Gambar  2)  lebih  tepatnya  Indonesia pada  saat  ini  menempati  urutan  keempat  dari keseluruhan jumlah pengguna Internet di Asia. Indonesia  menunjukkan  pertumbuhan  yang signifikan  pada  penggunaan    internet  lewat perangkat  jaringan  bergerak  yaitu  tiga  kali  lebih tinggi  dari  pemakaian  rata-rata  global,  untuk penggunaan internet rumahan, dan dua kali lebih tinggi  dari  pemakaian  rata-rata  global  internet bergerak.  Indonesia  yang  merupakan  salah  satu negara  dengan  jumlah  pengguna  internet
terbanyak  memberikan  peluang  kepada  segenap pelaku  bisnis  baik  lokal  maupun  internasional untuk  menanam  modal  di  Indonesia.(Kasali, 2011)
Salah  satu  peluang  yang  dimanfaatkan  oleh para  pelaku  bisnis  adalah  Ecommerce  atau perdagangan  online.  Sejak  tahun  2012  banyak penanam  modal  dan  pengusaha  asing  di  bidang Ecommerce  menanam  modal    Indonesia  seperti Lazada,  Zalora,  FoodPanda,  Qoo10,  blanja.com, OLX,  serta  Tokopedia  yang  didirikan  oleh pengusaha Indonesia (Rifai, 2015). Pertumbuhan Ecommerce  Market  Size  (Ukuran  pasar)  di Indonesia  menurut  survey  yang  dilakukan  oleh Harvard Business School, Veritrans Indonesia dan Daily  Social  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 3 terlihat bahwa terjadi peningkatan 900 juta Dollar Amerika Serikat pada tahun 2011, dan diperkirakan  dapat  menjadi  10  Miliar  Dollar Amerika Serikat pada tahun 2015.
Gambar 1. Pertumbuhan pengguna Internet dunia (Sumber : We Are Social, http://wearesocial.sg/blog/2015/08/global- statshot-august-2015/ , Diunduh pada 13 Oktober 2015)
Gambar 2. Negara di Asia dengan pengguna internet terbanyak
(Sumber: Internet World Stats, http://www.internetworldstats.com/stats3.htm , diunduh pada 13 Oktober 2015)
Hasil  kajian  konsultan  teknologi  Redwing- Asia,  “Ecommerce  in  Indonesia  –  a  Big  Bang waiting  to  happen”,    Indonesia  dinilai  dapat menjadi  negara  potensial  dengan  perkembangan eCommerce  paling  pesat  serta  mampu  meraih perkiraan  jumlah  total  pendapatan  mulai  dari sekitar  3  Milyar  dollar  AS  (skenario  terendah) hingga  10  Milyar  dollar  AS  (skenario  tertinggi) pada tahun 2015 (Sigma Research, 2015).
Gambar 3. Pertumbuhan pasar eCommerce Indonesia pada 2011-2015 (Sumber: Statista, http://www.statista.com/statistics/259785/b2c-e- commerce-market-size-in-indonesia/, diunduh pada 13 Oktober 2015)
Perkembangan  Ecommerce  ini  semakin terlihat melalui lalu lintas kunjungan ke beberapa situs  Ecommerce  yang  ada  di  Indonesia  seperti Lazada,  Tokopedia,  Bukalapak,  Zalora  dan Elevenia,  ditunjukkan  oleh  Gambar  4  yang meningkat  secara  signifikan  pada  tahun  2015 dibandingkan  dengan  lalu  lintas  kunjungan  pada tahun 2012.
Gambar 4. Traffic kunjungan ke situs eCommerce oleh Google Trends™ (Sumber: https://www.wastrox.com/menegok- pertumbuhan-ecommerce-di-indonesia.html, diunduh pada 13 Oktober 2015)
Seperti dinyatakan pada Bisnis.com (Mola, 2015), Direktur PT Rakuten-MNC Mengatakan pertumbuhan  penjualan  Rakuten  pada  juni  2012 hingga  juni  2013  mencapai  321%.  Pertumbuhan tersebut  menandakan  semakin  bertumbuhnya usaha  kecil  menengah  (UKM)  di  Indonesia, terutama Toko Online, ditandai dengan hadirnya calon serta pemilik Toko online yang baru. Toko  Online  seringkali  berhadapan  dengan masalah yang berat apabila dibandingkan dengan
perusahaan  besar.  Toko  Online  ditinjau  dari  sisi ekonomi,  memiliki  lebih  sedikit  akses  menuju sumber  daya  yang  lebih  luas  sehingga  Toko Online  memiliki  ancaman  yang  lebih  besar terhadap  faktor  eksternal  dibandingkan  dengan perusahaan  besar  (Falkner,  2015)  seperti  faktor sering habisnya stok barang yang dijual (Rahayu, 2014),  faktor  naik  turunnya  perekonomian Indonesia (Lahagu, 2015), faktor kebijakan yang dikeluarkan pemerintah (Supriadi, 2015; Renjani, 2015)  serta  faktor  kompetitor  atau  pesaing  dari sesama Toko Online (Anindya, 2013).
Kurangnya  pengetahuan  dan  kesiapan  dari suatu Toko Online juga menjadi faktor utama para pemilik  atau  calon  pemilik  Toko  Online menghadapi  kegagalan  (Omar,2015).  Seringkali pemilik  atau  calon  pemilik  Toko  Online  salah dalam  membuat  keputusan  pemasaran,  sehingga tidak hanya banyak sumber daya yang terkadang tidak  terpakai  dengan  tepat  dan  pada  akhirnya mengganggu operasional dari perusahaan tersebut namun  faktor  eksternal  atau  yang  tidak diperkirakan  sebelumnya  turut  mengganggu keberlangsungan  dari  Toko  Online.  Sebaliknya apabila  pemilik  atau  calon  pemilik  Toko  Online dapat membuat suatu keputusan yang tepat, Toko Online  dapat  menghasilkan  keuntungan  yang dapat  digunakan  untuk  mengembangkan  usaha miliknya dan dapat bertahan dari persaingan antar pelaku.
Untuk menjembatani kurangnya pengetahuan pelaku  Toko  Online  dengan  kondisi  sekitarnya, dalam penelitian ini menggunakan metode Fuzzy Inference  System  (FIS)  akan  dirancang  sebuah model  menggunakan  piranti  lunak  MATLAB, yang  bertujuan  untuk  membantu  pemilik  atau calon  pemilik  Toko  Online  dalam  membuat keputusan  pemasaran  terkait  dengan  faktor eksternal yang ada. Dalam melakukan perancangan  terlebih  dahulu  akan  dilakukan penelitian pendahuluan dalam bentuk survey dan wawancara  kepada  pelaku  Toko  Online,  tujuan dari  penelitian  pendahuluan  ini  adalah  untuk memetakan faktor apa sajakah yang mempengaruhi dalam pembuatan keputusan oleh Toko Online.
Wawancara  dengan  pelaku  Toko  Online dilakukan  terlebih  dahulu  untuk  memberikan gambaran  secara  umum  mengenai  proses  yang terjadi dalam Toko Online, wawancara dilakukan pada 7-8 Desember 2015 dengan beberapa pelaku Toko  Online,  yaitu  Laura  (Ikelashop-Kosmetik), Fifi (KosmetikSuper-Kosmetik), Awan (GudGadget-Elektronik),  Nori  (Bitemoresnacks- Makanan).  Hasil  yang  didapatkan  melalui
wawancara tersebut adalah dapat diketahui bahwa tidak  semua  Toko  Online  memproduksi  sendiri barang dagangan yang dijual, melainkan mendapatkan  melalui  supplier.  Selain  itu  ada faktor  lingkungan  yang  ikut  mempengaruhi penjualan  seperti  kontinuitas  supplier  dalam menyediakan  barang,  kurs  rupiah,  promosi  dan kondisi stok barang yang dimiliki.
Dari  wawancara  yang  telah  dilakukan sebelumnya,  dalam  melakukan  survey  akan  ikut dirumuskan  beberapa  hal  terkait  yang  telah disampaikan  oleh  pakar,  serta  ditambahkan beberapa  pendapat  dari  pakar  lainnya  melalui artikel  sehingga  dapat  dirumuskan  kuesioner dengan delapan buah faktor sebagai berikut:
1. Produk dan Cara Memperolehnya (Herlambang,  2014;  Gani,  2012;  Rahayu, 2012)
2. Target  Pasar  (Anindya,  2013;  Rahayu, 2013)
3. Media  (Ahmad,  2014;  Herlambang,  2014; Rahayu, 2013)
4. Stok  (Anindya,  2013;  Rahayu,  2014; Gani,2012)
5. Transaksi (Rahayu, 2014; Setiyawan, 2011)
6. Gejolak Kurs (Lahagu, 2015)
7. Kebijakan  Pemerintah  (Ginanjar,  2015; Supriadi,  2015;  S.Deddy,  2015;  Pramita, 2015; Yusuf, 2015; Renjani, 2015)
8. Kompetitor (Anindya, 2013; Rahayu, 2014)
Pelaku  Toko  Online  di  Indonesia  jumlahnya sangat  besar  sehingga  untuk  dapat  dirancang model  yang  dapat  memberikan  gambaran terhadap pelaku Toko Online yang sesungguhnya. Menurut  Rea  et  al.,  (2014)  dalam  bukunya yang berjudul “Designing and Conducting Survey Research”  untuk  menentukan  jumlah  sampel terhadap  populasi  yang  sangat  besar  atau  tidak berhingga,  dapat  digunakan  perhitungan  sebagai berikut :
= . 1 −
= 1,96 .  0,5 1 − 0,5
0,04
= 600,25
Z =   Mengacu pada nilai z (Tingkat kepercayaan), dalam  penelitian  ini  tingkat  kepercayaan
yang  digunakan  adalah  sebesar  95% sehinggan nilai Z adalah 1,96
P  =    Proporsi  sampel  yang  digunakan  untuk melakukan  Survey.  Karena  jumlah  pasti dari proporsi ini tidak diketahui, maka akan digunakan  nilai  proporsi  sebesar  5%  atau sebesar  0.5  yang  akan  menghasilkan ukuran sampel terbesar (Rea, 2014).
ME  =    Kesalahan  sampel  yang  dikehendaki (Sampling  error),  dalam  penelitian  ini digunakan Sampling error 4% atau 0,04
Dari  perhitungan  yang  dilakukan  didapatkan bahwa jumlah sampel yang akan digunakan untuk menggambarkan  pelaku  Toko  Online  secara keseluruhan  adalah  sebesar  601  Responden. Setelah Kuesioner disebarkan didapatkan terdapat 642  Responden  yang  merupakan  praktisi  Toko Online  di  Indonesia  dengan  produk  yang diperdagangkan bervariasi antara produk fashion, kosmetik, alat elektronik, makanan-minuman dan alat kesehatan.
Data yang telah terkumpul tersebut kemudian dikelompokkan berdasarkan kategori jenis produk yang  diperdagangkan.  Dari  setiap  kategori tersebut  kemudian  dapat  dipecahkan  kembali kedalam  dua  kelompok  besar  yaitu  kelompok kategori yang bergantung terhadap impor barang (Kritis  terhadap  nilai  rupiah)  dan  kelompok kategori  yang  tidak  bergantung  terhadap  impor barang  (Tidak  kritis  terhadap  nilai  rupiah), pengelompokkan  ini  berdasarkan  pendapat  yang dikemukakan  oleh  Lahagu  (2015)  mengenai dampak  gejolak  ekonomi  Indonesia  yang  sering terpaku  pada  nilai  Kurs  Rupiah  terhadap  dolar Amerikas Serikat (AS).
Kelompok  data  yang  dipengaruhi  oleh  Nilai Kurs  Rupiah  (Kritis  terhadap  nilai  Kurs)  terdiri dari : • Kategori Fashion
• Kategori Elektronik
• Kategori Kosmetik
• Kategori Makanan
Karena  berdasarkan  hasil  yang  didapatkan melalui survey, kategori tersebut terpengaruh oleh nilai Kurs  rupiah  akibat  melakukan  stok  barang, baik  bahan  baku  produksi  ataupun  stok  barang untuk  dijual  kembali  karena  Supplier  yang menyediakan  produk  tersebut  berada  di  luar negeri.
Gambar 5. Kategori Jenis Produk yang diperdagangkan oleh Toko Online
Kelompok  data  yang  tidak  dipengaruhi  oleh Nilai  Kurs  Rupiah  (Tidak  Kritis  terhadap  nilai kurs) terdiri dari:
• Kategori Makanan
• Kategori Elektronik
• Kategori Fashion
• Kategori Kosmetik
• Kategori Produk Kesehatan
Terdapat  beberapa  kategori  yang  kembali berulang  masuk  ke  dalam  kelompok  tidak  kritis terhadap  nilai  kurs  Rupiah,  hal  ini  disebabkan oleh  untuk  beberapa  kategori  tersebut  dapat memperoleh bahan baku maupun produk melalui Supplier yang berada di Indonesia, yang mungkin telah terlebih dahulu melakukan Import.
Kemudian  dari  dua  kelompok  besar  tersebut data  yang  didapatkan  kembali  dikelompokkan berdasarkan permasalahan yang akan diselesaikan,  yaitu  Stok  Barang  dan  cara mendapatkannya, serta  Nilai Kurs Rupiah (Untuk Model  Kritis)  dan  Jumlah  penjualan  (Transaksi) harian.
Data  Kelompok  yang  kritis  dan  tidak  kritis terhadap  Nilai  Kurs  Rupiah  kemudian  akan dijadikan model pembuatan keputusan menggunakan  Fuzzy  Inference  System  (FIS) melalui piranti lunak MATLAB. Secara keseluruhan  akan  dirancang  Model  yang  dapat mewakili  keseluruhan  Toko  Online,  namun Output  yang  dihasilkan  melalui  model  ini  perlu untuk disesuaikan dengan masing-masing
kategori  Toko  Online,  karena  kebijakan  antara satu kategori dengan lainnya akan berbeda.
Row Labels Sum of Jumlah Alat Elektronik (Gadget, Aksesoris Gadget, Komputer, Dll) 72 Buku 6 Home decor 6 Kosmetik 114 Makanan dan Minuman 48 Perlengkapan Fashion (Baju, Aksesoris, Dll) 372 Produk Kesehatan (Obat, Herbal, Alat-alat Kesehatan, Dll) 18 properti atribut photo & interior 6 Grand Total 642

## 1.2. PERUMUSAN MASALAH
Dari  latar  belakang  yang  ada  dapat dirumuskan  suatu  permasalahan,  yaitu  pemilik ataupun calon pemilik Toko Online memerlukan model  yang  dapat  membantu  dalam  membuat keputusan yang tepat dalam memasarkan produk yang  mencakup  didalamnya  adalah  mengatur persediaan  barang  serta  menghadapi  faktor eksternal yang mempengaruhi operasional usaha. Faktor  tersebut  meliputi  Kelancaran  pasokan barang,  Nilai  Kurs  Rupiah  serta  Prediksi permintaan yang didapatkan melalui data historis penjualan.  Selain  itu  pelaku  Toko  Online  perlu melakukan suatu kebijakan terkait dengan faktor eksternal tersebut.

## 1.3. BATASAN MASALAH
Masalah  yang  akan  dibahas  pada  penelitian  ini akan dibatasi pada perancangan Model pembuatan  keputusan  pemasaran  untuk  Toko Online,  yang  mencakup  didalamnya  adalah perancangan  input  model,  output  model  dan aturan (Rules) yang digunakan.

## 1.4. TUJUAN PENELITIAN
Tujuan  yang  ingin  dicapai  dari  penelitian ini adalah menghasilkan model pembuatan keputusan menggunakan  metode  Fuzzy  Inference  System (FIS)  dengan  piranti  lunak  MATLAB  untuk membantu  pemilik  atau  calon  pemilik  Toko Online dalam membuat keputusan untuk pemasaran produk.

## 1.5. MANFAAT PENELITIAN
Manfaat dari penelitian ini adalah membantu pemilik  dan  calon  pemilik  Toko  Online  yang ingin mengembangkan usahanya dengan memanfaatkan  media  internet  dalam  membuat keputusan pemasaran serta melakukan manajemen  resiko.  Model  ini  dapat  pula membantu  pemilik  merancang  strategi  untuk mengatur  persediaan  barang  dan  menghadapi faktor  eksternal  seperti  gejolak  nilai  kurs  rupiah dan kompetitor. Untuk kemajuan ilmu pengetahuan    penelitian  ini  dapat  menjadi  dasar untuk  penelitian  selanjutnya  mengenai  Toko Online,  baik  untuk  pembuatan  keputusan  atau untuk  penelitian  mengenai  Fuzzy  Inference System.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Untuk  mendukung  penelitian  yang  akan dilakukan terdapat beberapa penelitian yang telah
dilakukan sebelumnya terkait dengan penggunaan metode  Fuzzy  Inference  System  (FIS)  secara khusus untuk melakukan pembuatan keputusan.
Pada  Tahun  1970,  Bellman  dan  Zadeh melakukan penelitian mengenai konsep pembuatan keputusan dengan kondisi lingkungan Fuzzy karena berpendapat, bahwa dalam pembuatan  keputusan  sehar-hari  tidak  terdapat kondisi  yang  pasti,  melainkan  selalu  terdapat perubahan. Memanfaatkan pengetahuan mengenai  Fuzzy,  yang  pada  saat  itu  sedang berkembang, mereka menghasilkan model matematis  untuk  pembuatan  keputusan  dengan Fuzzy.
Pada  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh Silva-Risso,  et  Al.  (1999)  mengenai  penerapan Sistem Pendukung Keputusan untuk perancangan strategi  pemasaran,  promosi  dan  penyesuaian harga.  Penelitian  dilakukan  pada  pabrik  saus. Tindakan  promosi  yang  dilakukan  cenderung menghabiskan dana pemasaran milik perusahaan tanpa hasil yang memuaskan, sehingga dirancang sistem  pendukung  untuk  membantu  merancang strategi  pemasaran.  Hasil  yang  didapatkan menunjukkan bahwa perusahaan dapat meningkatkan keuntungannya apabila perusahaan menerapkan strategi yang direkomendasikan oleh model.
Pada  tahun  2003,  Idayati  melakukan penelitian menggunakan Metode Fuzzy Inference System untuk melakukan klasifikasi data hasil dari Ultrasonograf  (USG)  untuk  mendeteksi  kanker payudara. Menggunakan Rule Base Expert System atau  aturan  dasar  menggunakan  sistem  pakar dengan delapan buah aturan atau Rules, penelitian tersebut  menghasilkan  bahwa  model  yang dirancang  mampu  menghasilkan  presentase kebenaran hingga 87%.
Beberapa tahun berikutnya pada Tahun 2005 Guimaraes dan Lapa menggunakan konsep Fuzzy Inference System dengan sistem kepakaran (Rule based)  memodelkan  sistem  Nuklir.  Tujuan  dari model  ini  adalah  untuk  menilai  tingkat  resiko pada  sistem  nuklir.  Hasil  yang  didapatkan  dari penelitian ini adalah Model yang dihasilkan dapat memperagakan  potensi  terjadinya  kegagalan sistem beserta dengan dampak yang ditimbulkan.
Pada tahun 2005, Kusumadewi dan Guswaludin  memanfaatkan  teori  Fuzzy  dalam penelitian  yang  dilakukan  untuk  menentukan lokasi  pemancar  televisi.  Pada  penelitian  ini terdapat  beberapa  alternatif  lokasi  yang  akan digunakan  beserta  dengan  berbagai  macam kondisi  lingkungan.  Memanfaatkan  teori  fuzzy untuk melakukan pembuatan keputusan, pemilhan
lokasi dapat diakomodasi sehingga mendapatkan lokasi pemancar televisi yang optimal.
Kemudian  pada  Tahun  2006,  Chang  dan Chang  memanfaatkan  konsep  Fuzzy  Inference System  untuk  melakukan  prediksi  ketinggian  air pada reservoir. Tujuan yang ingin dicapai adalah prediksi  ketinggian  air  tersebut  untuk  mencegah terjadinya  banjir  atau  luapan  air,  metode  yang digunakan  adalah  metode  pengembangan  dari Fuzzy Inference System yang disesuaikan dengan kondisi penelitian sat itu yaitu Adaptive Network based Fuzzy Inference System. Hasil yang berhasil tercapai dalam penelitian ini adalah prediksi yang dihasilkan memiliki akurasi dan tingkat kepercayaan  yang  tinggi  untuk  memprediksi ketinggian air dalam jangka waktu 3 jam kedepan.
Pada  tahun  2006  Dweiri  dan  Kablan melakukan  penelitian  mengenai  pembuatan keputusan untuk menilai efisiensi suatu manajemen projek. Penelitian ini menggabungkan konsep pembuatan keputusan menggunakan fuzzy serta  kondisi  biaya,  waktu  dan  kualitas  proyek, dengan  menggunakan  piranti  lunak  MATLAB. Hasil  yang  dicapai  dari  konsep  penilaian  ini adalah penilaian dapat berjalan dengan baik serta terjadinya peningkatan pada kinerja dan efisiensi manajemen proyek.
Wakhidiyanto  (2006)  menggunakan  Fuzzy Inference System untuk pengenalan jenis kawanan ikan  dari  pendeteksian  bentuk  Fish  Schooling yang terlihat pada Echogram Fish Finder. Metode FIS  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini  adalah menggunakan aturan atau  Rules “If .. Then.. Else” kemudian  menggunakan  fungsi  keanggoaan  tipe trapesium dan menggunakan fungsi keanggotaan tipe  Gaussian.  Hasil  yang  dicapai  menunjukkan bahwa untuk mendeteksi kawanan ikan menggunakan  metode  FIS  paling  baik  adalah menggunakan fungsi keanggotaan tipe trapesium yang  memiliki  akurasi  pengenalan  hingga mencapai 76,3%.
Ariyanti  et  al.,  (2010)  pada  penelitian yang  dilakukan  olehnya  menggunakan  Fuzzy Inference  System  untuk  mengevaluasi  Beck Depression  Inventory  II  Test  yang  digunakan untuk  oleh  psikolog  untuk  mendiagnosa  tingkat depresi seorang pasien. Menggunakan metode FIS didapatkan  hasil  bahwa  seluruh  komponen  yang dihasilkan  pada  tes  BDI  II  tersebut  dapat digunakan  untuk  mendiagnosa  pasien  sehingga dapat  mendukung  pembuatan  keputusan  untuk tindakan perawatan medis.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Yan  Aditya Prabawa (2015) memiliki judul “Optimasi Linear Scheduling  Method  pada  penyelidikan  tanah
dengan  pendekatan  Fuzzy  Theory  (Studi  Kasus Proyek  Monorail)”.  Tujuan  penelitian  ini  adalah untuk mengidentifikasi kinerja waktu pelaksanaan pekerjaan  penyelidikan  tanah  pada  proyek monorail  Jakarta,  berdasarkan  optimasi  melalui Fuzzy Inference System dan kemudian mengidentifikasi  kinerja  biaya  sebagai  indikasi optimasi pada pekerjaan pelaksanaan penyelidikan  tanah  proyek  Monorail  Jakarta. Metode Fuzzy Inference System digunakan untuk menentukan  waktu  dan  biaya  dalam  pengerjaan proyek  Monorail  agar  hasil  yang  didapatkan efektif dan efisien. Kemudian hasil yang dicapai dalam  penelitian  ini  adalah  waktu  proses  untuk penyelidikan tanah dapat dipercepat sebesar 50%.
Kemudian  pada  tahun  2016  ini,  akan dilakukan penelitian menggunakan Fuzzy Inference System dengan metode Mamdani untuk membantu Toko Online dalam membuat keputusan Pemasaran. Dalam penelitian ini akan dipertimbangkan kondisi lingkungan yang terjadi serta  kebijakan  apa  yang  dapat dilakukan  terkait dengan kondisi yang terjadi. Dalam penelitian ini turut  dilakukan  penelitian  pendahuluan  berupa survey  untuk  mengumpulkan  data  sebagai pengetahuan  dari  pakar.  Kemudia  model  akan dirancang menggunakan piranti lunak MATLAB. Hasil yang akan dicapai pada penelitian ini adalah dihasilkan Model pembuatan keputusan pemasaran untuk Toko Online.

## 2.2. Teori Mengenai Fuzzy Inference System
Logika  Fuzzy  atau  dikenal  juga  sebagai Fuzzy  Inference  System  adalah  suatu  cara  yang tepat untuk memetakan ruang input kedalm suatu cara  yang  tepat  untuk  memetakan  ruang  input kedalamsuatu ruang output (Kusumadewi, 2003). Konsep  ini  diperkenalkan  dan  dipublikasikan pertama  kali  oleh  Lotfi  A.  Zadeh,  seorang profesor dari University of California di Berkeley pada  tahun  1965.  Logika  fuzzy  menggunakan ungkapan  bahasa  untuk  menggambarkan  nilai variabel. Logika fuzzy bekerja dengan menggunakan  derajat  keanggotaan  dari  sebuah nilai yang kemudian digunakan untuk menentukan hasil yang ingin dihasilkan berdasarkan atas spesifikasi yang telah ditentukan.  Telah  disebutkan  sebelumnya  bahwa logika  fuzzy  memetakan  ruang  input  ke  output. Antara  input  dan  output  ada  suatu  kotak  hitam yang  harus  memetakan  input  ke  output  yang sesuai (Kusumadewi, 2005).
3. METODOLOGI PENELITIAN
3.1. Pebelitian Pendahuluan
Tahap  ini  merupakan  merupakan  langkah awal  penelitian  untuk  memahami  proses  dan kondisi dari Toko Online. Penelitian pendahuluan dilakukan  dengan  melakukan  survey  dan wawancara langsung kepada pelaku Toko Online. Untuk  wawancara  hanya  dilakukan  kepada beberapa  pelaku  Toko  Online,  tujuan  dari wawancara  ini  adalah  mendapatkan  gambaran secara umum mengenai proses yang terjadi pada Toko  Online  dan  hal  apa  sajakah  yang mempengaruhi penjualan dan pembuatan keputusan  pemasaran.  Hasil  yang  didapatkan melalui wawancara tersebut kemudian ditambahkan  pendapat  pakar  lainnya  yang didapatkan  melalui  artikel  serta  dirumuskan menjadi  sebuah  kuesioner.  Hasil  dari  kuesioner tersebut kemudian akan digunakan sebagai dasar dalam perancangan model pembuatan keputusan.

## 3.2. Identifikasi dan Perumusan Masalah
Setelah  penelitian  pendahuluan  dilakukan melalui  wawancara  dan  survey,  maka  dapat dirumuskan  faktor  dan  permasalahan  yang dihadapi oleh pelaku Toko Online, faktor tersebut kemudian akan dijadikan dasar dalam perancangan dan pembangunan
Model
Pembuatan  Keputusan  Pemasaran  untuk  Toko Online.

## 3.3. Tinjauan Pustaka
Tinjauan pustaka dilakukan untuk menambah wawasan dan pengetahuan mengenai permasalah yang akan dibahas dan menentukan metode yang sesuai  untuk  perancangan  model.  Tinjauan pustaka dilakukan dengan menggunakan literatur berupa  buku teks, jurnal,  artikel,  serta  penelitian terdahulu.  Metode  yang  akan  dikembangkan dalam  penelitian  ini  adalah  Fuzzy  Inference System,  namun  pada  penelitian  ini  metode tersebut  akan  digunakan  dalam  pembuatan keputusan pemasaran untuk toko online dan akan menggunakan piranti lunak MATLAB.

## 3.4. Perancangan dan Pembangungan Model
Faktor  yang  telah  dirumuskan  menggunakan metode yang didapatkan melalui tinjauan pustaka akan dirancang menjadi sebuah model pembuatan keputusan. Model yang dirancang akan berjumlah dua  buah,  yaitu  model  kritis  dan  model  tidak kritis.  Dalam  perancangan  model  faktor  seperti kondisi  stok,  prediksi  permintaan,  kurs  rupiah terhadap  dollar  Amerika  Serikat  dan  kondisi pasokan  akan  dijadikan  sebagai  masukan  dari model.  Untuk  kurs  rupiah  tidak  akan  digunakan pada  model  tidak  kritis  karena  pada  model
tersebut faktor nilai kurs rupiah diasumsikan tidak mempengaruhi  pembuatan  keputusan  pemasaran Toko  Online.  Dari  seluruh  masukan  yang  ada akan  dibuat  berbagai  kombinasi  kondisi  yang mungkin  terjadi  serta  resiko  yang  dapat ditimbulkan  dari  kondisi  tersebut.  Dari  resiko yang  ditimbulkan  tersebut  akan  dirancang beberapa kebijakan sebagai keluaran dari model. Dalam  perancangan  model  Fuzzy  Inference System  selain  masukan  dan  keluaran  diperlukan juga aturan atau Rules yang menjembatani antara masukan  dan  keluaran,  berdasarkan  dengan masukan  dan  keluaran  yang  telah  dirancang, kemudian  akan  dirancang  aturan  menggunakan aturan  If  Then.  Model  yang  telah  memiliki masukan,  keluaran  dan  aturan  sudah  menjadi sebuah model yang lengkap.

## 3.5. Verifikasi dan Validasi Model
Sebuah  model  baru  dapat  dikatakan  sebagai model  yang  baik  apabila telah  melewati tahapan verifikasi  dan  validasi.  Dalam  melakukan verifikasi  Model  akan  diuji  menggunakan  salah satu  aturan  yang  telah  dirancang  untuk  ditinjau apakah  keluaran  yang  dihasilkan  sudah  sesuai dengan hasil perancangan, kemudian pada proses validasi  akan  menggunakan  tiga  buah  pengujian yaitu  Extreme  Combination  Test  atau  Uji Kombinasi  Ekstrim  dimana  akan  diberikan sebuah  kombinasi  kondisi  ekstrim  sebagai masukan  dari  model  untuk  kemudian  dengan bantuan  pakar  atau  pelaku  Toko  Online  menilai keluaran  yang  dihasilkan  oleh  model  tersebut. Pengujian  kedua  adalah  Face  Validity  Test  atau Pengujian  validitas  dengan  dinilai  secara langsung  oleh  pakar.  Pengujian  ketiga  adalah Turing  Test  atau  pengujian  Turing,  dalam pengujian  ini  model  dan  pakar  akan  diberikan suatu  kondisi,  kemudian  masing-masing  akan memberikan  tindakan  terkait  dengan  kondisi tersebut,  apabila  hasil  yang  didapatkan  tidak terdapat  perbedaan,  maka  model  tersebut  telah berhasil melewati pengujian Turing.

## 4. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Dalam perancangan dan pembangunan model pembuatan  keputusan  ini  tipe  metode  FIS  yang digunakan  adalah  FIS  tipe  Mamdani.  Alasan menggunakan tipe Mamdani adalah (Naba, 2009)
1. Tipe Mamdani bersifat Intuitif.
2. Diterima Secara luas.
3. Sangat  cocok  untuk  diberikan  Human

## Input.
Pada  model  Fuzzy  Inference  System  ini  akan dirancang  Input,  Output,  dan  Rules  atau  aturan
sehingga model dapat berjalan dan bekerja dengan baik.

## 4.1.1. Perancangan Input
Untuk model pertama dalam perancangan ini adalah  Model  Kritis  dan  akan  digunakan  empat buah Input atau masukan yang terdiri dari Kondisi Stok,  Prediksi  Permintaan,  Kurs  Rupiah,  dan Kondisi  Supplier.  Untuk  model  kedua  yang merupakan Model
Tidak Kritis akan menggunakan tiga buah masukan saja yang terdiri dari  Kondisi  Stok,  Prediksi  Permintaan,  dan Kondisi  Pasokan.  Adapun  masukan  yang digunakan  akan  dirancang  dengan  ketentuan sebagai berikut:
a) Kondisi Stok
Kondisi  stok  terkait  dengan  jumlah  barang yang  dimiliki  oleh  Toko  Online  disesuaikan dengan  kapasitas  penyimpanan  Toko  Online tersebut,  dimana  ketentuan  yang  berlaku  adalah sebagai berikut:
! " # $ # % 100%
[1] Kondisi Stok Rendah atau stok yang dimiliki berada dibawah Safety Stock  atau stok aman untuk  berjualan  yang jumlahnya  didapatkan melalui  perbandingan  stok  digudang  dan rata-rata penjualan bulanan.Fungsi Keanggotaannya adalah < 25 %
[2] Kondisi Stok Sedang atau stok yang dimiliki berada  tepat  pada  kondisi  stok  aman  atau diatasnya sampai mencapai separuh rata-rata penjualan  bulanan.Fungsi  keanggotaannya adalah 25% ≤ x ≤ 50%
[3]  Kondisi  Stok  Tinggi  atau  stok  yang  dimiliki mendekati atau mencapai rata-rata penjualan bulanan.Fungsi keanggotaannya adalah > 50 %
Perlu  diperhatikan  semakin  tinggi  kondisi  stok apabila  tidak  diiringi  dengan  penjualan  barang yang  tinggi  dapat  beresiko  menyebabkan  Dead Stock  atau  stok  barang  yang  menumpuk  di Gudang.
Gambar 6. Fungsi Keanggotaan untuk Kondisi Stok
b) Kondisi Pasokan
Kondisi  Pasokan  terkait  dengan  kondisi Supplier  dalam  menyediakan  atau  memproduksi barang  yang  akan  dijual  oleh  Toko  Online.  Saat Supplier  mengalami  kesulitan  produksi  atau kondisi  produksi  rendah,  Toko  Online  memiliki kecenderungan  untuk  kekurangan  stok  barang, namun  pada  saat  kondisi  produksi  tinggi  atau produksi  supplier  lancar,  Toko  Online  yang memiliki stok barang rendah dapat dengan mudah menambah stok barang miliknya. Ketentuan yang digunakan adalah sebagai berikut:
' (# ) *!(! ) *!+ ' (# ) *!+ % 100%
[1]    Pasokan  Tidak  Lancar  adalah  saat  supplier tidak  dapat  memenuhi  pesanan  yang diberikan  atau  hanya  dapat  memenuhi sebagian  kecil  pesanan  oleh  Toko  Online dalam  jangka  waktu  yang  Panjang.  Fungsi keanggotaannya adalah                                < 25 % (pemenuhan/pesanan)
[2]    Pasokan  Sedang  adalah  saat  supplier  hanya dapat  memenuhi  sebagian  dari  seluruh pesanan yang diberikan oleh Toko Online ata sedang  memiliki  hambatan  dalam  jangka waktu  pendek.  Fungsi  keanggotaannya adalah 25 % ≤ x ≤ 50 %
[3]      Pasokan  Lancar  adalah  saat  supplier  dapat memenuhi  sebagian  hingga  keseluruhan pesanan dari Toko Online. Fungsi
Keanggotaannya adalah > 50 %

## c) Nilai Kurs Rupiah
Kurs  rupiah  yang  digunakan  mengacu  pada data historis nilai Kurs rupiah terhadap Dollar AS selama  1  tahun  (17  Januari  2015-  17  Januari 2016).
Gambar 8. Grafik Nilai Rupiah dalam 1 Tahun (Sumber : XE,
http://www.xe.com/currencycharts/?from=USD &to=IDR&view=1Y diunduh pada 17 Januari
2016)
Range  digunakan  untuk  menentukan  fungsi keanggotaan  dari  NilaiKursRupiah(Ribu)  adalah Rp  12.400  –  Rp  14.700  yang  merupakan  titik terkuat  dan  terlemah  dalam  rentang  satu  tahun. Berdasarkan  pendapat  yang  dikeluarkan  oleh Gubernur Bank Indonesia, Bapak Agus
Martowardojo  yang  ditulis  pada  media  Tempo (2015) bahwa rata pada 1 Januari – 18 September 2015  nilai  rupiah  terkuat  adalah  pada  titik  Rp 13.211 dan rata-rata nilai terlemah rupiah adalah pada  titik  Rp  13.775,  kemudian  dirumuskan fungsi keanggotaan sebagai berikut
[1]  Nilai  Kurs  Rupiah  Kuat  apabila  nilai  kurs Rupiah  dibandingkan  dengan  Dollar  AS memenuhi fungsi Keanggotaan < Rp 13.200
[2] Nilai Kurs Rupiah sedang apabila memenuhi fungsi keanggotaan      Rp 13.200 ≤ x ≤ Rp 13.800
[3]  Nilai  Kurs  Rupiah  lemah  apabila  memenuhi fungsi keanggotaan         > Rp 13.800
Gambar 9. Fungsi Keanggotaan untuk Nilai Kurs
Rupiah
d) Prediksi Permintaan
Prediksi  Permintaan  Berdasarkan  data  yang didapatkan  melalui  survey  untuk  rata-rata transaksi  harian  setiap  Toko  Online,  semakin rendah  jumlah  transaksi  harian  dari  suatu  Toko Online,  maka  resiko  kecenderungan  terjadinya penumpukan  Stok  Barang  semakin  Besar, sedangkan  apabila  saat  supplier  mengalami kesulitan produksi atau kondisi produksi rendah, Toko  Online  memiliki  jumlah  transaksi  harian tinggi,  maka  Toko  Online  semakin  beresiko mengalami  kehabisan  Stok  Barang.  Ketentuan yang  digunakan  untuk  Prediksi  Permintaan adalah:
[1]   Permintaan Rendah apabila transaksi harian yang  didapatkan  berada  dibawah  rata-rata minimum  transaksi  harian  Toko  Online. Fungsi  Keanggotaannya  adalah  <  15 Transaksi
[2]   Permintaan Sedang apabila transaksi harian yang  didapatkan  berada  diatas  rata-rata minimum  transaksi  harian  sampai  dengan rata-rata  maksimum  transaksi  harian. Fungsi Keanggotaannya adalah               15 Transaksi ≤ x ≤ 30 Transaksi
[3]      Permintaan Tinggi apabila transaksi harian yang didapatkan melebih rata-rata maksimum transaksi harian. Fungsi keanggotaannya adalah > 30 Transaksi

## Gambar 10. Fungsi Keanggotaan untuk Prediksi
Permintaan

## 4.1.2. Perancangan Output

## Output  atau  keluaran  yang  diinginkan  dari
Model  ini  adalah  kebijakan  untuk  keputusan pemasaran,  maka  sebelum  dapat  mendefinisikan Output atau keluaran langkah pertama yang harus dilakukan adalah melihat resiko yang ditimbulkan.
Faktor  resiko  yang  akan  dihadapi  antara  lain adalah : • Kehabisan Barang
• Dead Stock
• Harga Barang Mahal
Sedangkan  beberapa  hal  yang  diperlukan  untuk dapat  meminimalkan  resiko  dan  meningkatkan keuntungan adalah:
• Produksi Supplier Lancar
• Penjualan Lancar
Untuk mencapai hal tersebut maka dirancang kebijakan yang dapat dilakukan untuk
mengurangi
resiko dan meningkatkan keuntungan,  kebijakan  tersebut  adalah  sebagai berikut:
1. Kebijakan Menambah Barang
2. Kebijakan Promosi
3. Kebijakan Kontrak dengan Supplier lain
4. Kebijakan Penyesuaian Harga
Kebijakan tersebut kemudian akan digunakan sebagai Output atau keluaran, yang akan dicapai dengan  Kebijakan  Menambah  Barang  adalah Pelaku  Toko  Online  dapat  membuat  suatu keputusan  terkait  dengan  penambahan  jumlah barang sesuai dengan kondisi stok yang dimiliki, sedangkan  untuk  Kebijakan  Promosi  yang  ingin dicapai  adalah  pelaku  Toko  Online  dapat membuat suatu keputusan terkait dengan promosi untuk  mendorong  penjualan,  kemudian  untuk Kebijakan  Kontrak  dengan  Supplier  lain  adalah suatu kebijakan yang dilakukan apabila Supplier yang mendukung usaha Toko Online saat ini tidak dapat memenuhi kebutuhan saat adanya permintaan  dan  kurangnya  stok  barang  yang dimiliki  oleh  Toko  Online  untuk  menjamin kontinuitas pasokan.
Output yang dihasilkan melalui model ini perlu untuk disesuaikan dengan masing-masing kategori  Toko  Online,  karena  kebijakan  antara satu  kategori  dengan  lainnya  akan  berbeda  dan pada  model  ini  dirancang  sebuah  Model  yang menggambarkan  Toko  Online  secara  umum. Keluaran  yang  digunakan  dirancang  dengan ketentuan sebagai berikut:
a) Kebijakan Menambah Barang
Kebijakan  Menambah  Barang  menggunakan rentang antara 0-100%, disesuaikan berdasar pada jumlah  stok  yang  dimiliki  sehingga  dapat mecegah terjadinya kehabisan stok barang. Fungsi keanggotaan  yang  digunakan  adalah  sebagai berikut:
' (# ) *!+ ! " # $ # % 100%
[1]   Tambah Sedikit, Kebijakan untuk menambah stok barang hingga sejumlah Safety Stock atau  stok  aman  Toko  Online.  Fungsi Keanggotaannya adalah < 25%
[2]            Tambah  Sedang,  Kebijakan  untuk menambah  stok  barang  hingga  melebihi stok  aman  atau  mencapai  sebagian  dari rata-rata penjualan bulanan Toko Online. Fungsi keanggotaannya
adalah
25% ≤ x ≤ 50%
[3]            Tambah  Banyak,  Kebijakan  untuk menambah stok barang hingga mencapai rata-rata penjualan bulanan Toko
Online.Fungsi  keanggotaannya  adalah  >
50%

## Gambar 11. Fungsi Keanggotaan untuk Kebijakan Menambah Barang
b) Kebijakan Promosi
Kebijakan  Promosi  adalah  kebijakan  yang dilakukan oleh Toko Online untuk meningkatkan penjualannya terutama saat terdapat banyak stok barang  yang  belum  terjual  atau  disaat  penjualan menurun.  Promosi  ini  didapatkan  dari  10% (Wijayadi,  2014)  hasil  penjualan,  maka  akan digunakan  rentang  0-10%.  Fungsi  keanggotaan yang digunakan adalah sebagai berikut:
, -  *  ( +
. # ) + #  ! " # % 100%
[1]  Promosi  Rendah,  Biaya  promosi  yang dikeluarkan  oleh  Toko  Online  hanya sebagian kecil dari alokasi 10% untuk biaya promosi. Fungsi keanggotaannya adalah      < 2.5%
[2]  Promosi  Sedang,  Biaya  promosi  yang dikeluarkan  oleh  Toko  Online  hampir mencapai  keseluruhan  alokasi  10%  untuk biaya  promosi.  Fungsi  keanggotaannya adalah 2.5 % ≤ x ≤ 7.5 %
[3]  Promosi  Tinggi,  Biaya  promosi  yang dikeluarkan  oleh  Toko  Online  mencapai keseluruhan biaya yang dialokasikan sebagai biaya  promosi.  Fungsi  Keanggotaannya adalah > 7.5%
Gambar 12. Fungsi Keanggotaan untuk Kebijakan Promosi
c) Kebijakan Kontrak dengan Supplier lain
Kebijakan  Kontrak  dengan  Supplier  lain adalah  kebijakan  yang  dilakukan  oleh  Toko Online  pada  saat  terjadi  permintaan  tinggi, kondisi  stok  barang  habis,  dan  produksi  barang oleh  supplier  sedikit,  maka  perlu  untuk  mencari supplier  lainnya  dan  melakukan  kontrak  untuk sementara  waktu  agar  Toko  Online  dapat memenuhi  permintaan  yang  ada  serta  menjaga kontinuitas  pasokan  barang.  Ketentuan  yang digunakan  untuk  Kebijakan  Kontrak  dengan Supplier lain adalah:
[1]  Kontrak  Jangka  Pendek  dilakukan  apabila kondisi supplier utama masih dapat menyediakan  barang  namun  terkendala kondisi  produksi  yang  terbatas  dan  dalam jangka  waktu  dibawah  12  bulan  dapat memperbaiki kondisi tersebut. Fungsi Keanggotaannya adalah < 12 Bulan
[2]  Kontrak  Jangka  Sedang  dilakukan  apabila kondisi  supplier  utama  terkendala  dalam menyediakan barang dan memerlukan waktu yang cukup lama sebelum kondisi produksinya kembali normal. Fungsi
Keanggotaannya adalah                              12 Bulan ≤ x ≤ 36 Bulan [3]  Kontrak  Jangka  Panjang  dilakukan  apabila kondisi supplier utama tidak dapat
melakukan  produksi  barang  untuk  waktu yang  panjang  atau  tidak  lagi  dapat menyediakan  barang  sampai  dengan  waktu yang
tidak ditentukan.
Fungsi
Keanggotaannya adalah > 36 Bulan
Gambar 13. Fungsi Keanggotaan untuk Kebijakan Kontrak dengan Supplier Lain d) Kebijakan Penyesuaian Harga Kebijakan Penyesuaian Harga adalah
kebijakan  untuk  menyesuaikan  harga  terkait dengan  kondisi  pelemahan  rupiah,  prediksi permintaan  serta  kondisi  stok  barang.  Untuk kondisi  nilai  kurs  rupiah  hanya  mempengaruhi pada Model Kritis. Penentuan fungsi keanggotaan Kebijakan  Penyesuaian  Harga  berdasarkan  pada kenaikan  rupiah  dengan  berpedoman  pada beberapa  artikel  berikta  terkait  kenaikan  harga oleh  dollar  (Aminudin,  2015;  Washarti,  2015) yang  berkisar  antara  16%-30%,  sehingga  pada kebijakan  ini  akan  digunakan  rentang  antara  - 20%,  yang  artinya  penyesuaian  harga  yang dilakukan  adalah  dengan  menurunkan  harga, sampai  dengan  20%  yang  artinya  adalah penyesuaian harga yang dilakukan adalah dengan menaikkan  harga.  Maka,  Fungsi  keanggotaan yang digunakan adalah sebagai berikut:
[1] Menurunkan Harga, Toko Online melakukan penurunan  harga  untuk  suatu  barang  terkait dengan  permintaan,  kondisi  stok  dan  nilai rupiah  (Untuk  Model  Kritis)  dengan  besar sampai dengan 20%. Fungsi Keanggotaannya adalah < -5 %
[2]  Penyesuaian  Tetap,  Toko  Online  melakukan penyesuaian  harga  dalam  rentang  yang cenderung kecil baik menaikkan harga ataupun menurunkan  harga.  Fungsi  Keanggotaannya adalah -5 % ≤ x ≤ 5 %
[3]  Menaikkan  Harga,  Toko  Online  melakukan kebijakan  untuk  menaikkan  harga  sampai dengan  20%  dari  kondisi  normalnya,  yang dipengaruhi oleh kondisi permintaan, stok dan nilai rupiah terhadap dollar AS (Untuk Model Kritis). Fungsi Keanggotaannya adalah > 5 %
Gambar 14. Fungsi Keanggotaan untuk Kebijakan Penyesuaian Harga
Pada  FIS  tipe  Mamdani,  Rules  atau  aturan yang  digunakan  berbentuk  kalimat  “If...Then...” atau “Jika...Maka...”, sehingga perlu dirancangan
hubungan antara Input dan Output dalam bentuk kalimat.
Gambar  15.  Aturan  yang  dimasukkan  kedalam Model FIS
Model  kedua  yang  akan  dirancang  adalah model yang tidak kritis terhadap nilai kurs rupiah terhadap  dollar  AS.  Sehingga  untuk  Input  atau masukan Nilai Kurs Rupiah tidak akan digunakan pada  Model  kedua,  selain  itu  kebijakan Penyesuaian  Harga  juga  tidak  digunakan  karena diasumsikan bahwa model kedua tidak terpengaruh oleh Nilai Kurs Rupiah.
(a) (b) Gambar 16. Struktur FIS untuk (a) Model Kritis dan (b) Model Tidak Kritis

## 5.   VERIFIKASI DAN VALIDASI
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan oleh  Sargent  (2012),  dalam  perancangan  model perlu  dilakukan  verifikasi  dan  validasi  sehingga model yang dirancang tersebut dapat menggambarkan  kondisi  aktual  atau  sebenarnya dari  sistem  yang  dimodelkan.  Definisi  dari Verifikasi adalah memastikan bahwa model yang telah  dirancang  dan  implementasinya  berjalan dengan benar. Validasi adalah menyatakan bahwa model  dalam  domain  aplikasinya  memiliki rentang nilai konsistensi yang mencukupi dengan aplikasi  yang  ingin  dijalankan  oleh  model tersebut.
Dalam  melakukan  validasi  dari  suatu  model salah  satu  cara  yang  dapat  dilakukan  adalah
dengan  melibatkan  pengguna  atau  dalam  hal  ini adalah  pelaku  Toko  Online  untuk  melakukan simulasi terhadap model sehingga dapat diputuskan  validitas  dari  model  yang  dirancang, karena  pelaku  Toko  Online  adalah  pakar  yang memahami sistem atau alur transaksi dari sebuah Toko  Online  dari  memperoleh  barang  hingga menjualnya kepada pelanggan.

## 5.1. Verifikasi Model
Verifikasi  dilakukan  untuk  menguji  logika yang  telah  dirancang  pada  model  apakah  telah sesuai dengan yang diinginkan. Teknik verifikasi yang akan dilakukan adalah dengan menggunakan salah  satu  aturan  yang  digunakan.  Untuk  model kritis kondisi yang digunakan adalah kondisi stok sedang,  permintaan  sedang,  kurs  Rupiah  sedang dan  Kondisi  Pasokan  Sedang,  berdasarkan  pada rancangan  aturan  maka  seharusnya  model menghasilkan  kebijakan  menambah  barang sedang, Kebijakan promosi sedang dan penyesuaian harga normal.
Gambar 17. Verifikasi Model Kritis
Hasil yang didapatkan adalah model menghasilkan  Kebijakan  menambah  barang sebesar  35%  (Sedang),  Kebijakan  Promosi  5% (Sedang)  dan  Penyesuaian  harga  0%  (Normal). Model  ini  telah  terverifikasi  menghasilkan keluaran seperti yang telah dirancang.
Untuk  model  tidak  kritis  akan  diberikan kondisi  serupa,  namun  tanpa  menggunakan  nilai kurs  rupiah,  keluaran  yang  dihasilkan  adalah Kebijakan  menambah  barang  sedang,  Kebijakan promosi sedang dan penyesuaian harga normal.
Gambar 18. Verifikasi Model Tidak Kritis
Hasil  yang  didapatkan  adalah  model menghasilkan  Kebijakan  menambah  barang sebesar  35%  (Sedang),  Kebijakan  Promosi  5% (Sedang)  dan  Penyesuaian  harga  0%  (Normal). Model  ini  telah  terverifikasi  menghasilkan keluaran seperti yang telah dirancang.

## 5.2. Teknik Validasi
Dalam melakukan validasi Model pembuatan keputusan pemasaran menggunakan Fuzzy Inference  System  untuk  Toko  Online  ini  akan digunakan beberapa teknik, yaitu : i. Extreme combination test
Struktur  model  dan  keluaran  harus  masuk akal  untuk  setiap  kombinasi  ekstrim  dari  setiap faktor yang terlibat dalam sistem, sebagai contoh adalah  apabila  bahan  baku  produksi  adalah  nol “0”,  maka  keluaran  dari  produksi  seharusnya adalah nol “0”. ii. Face validity
Individu yang memiliki pengetahuan tentang sistem  akan  diminta  pendapatnya  mengenai model yang diuji apakah keluaran yang dihasilkan masuk akal atau sesuai dengan kondisi sebenarnya dari sistem.
iii. Turing Test Individu yang memiliki pengetahuan mengenai  sistem  yang  dimodelkan  akan  diminta pendapatnya  untuk  membedakan  keluaran  yang dihasilkan  oleh  sistem  sesungguhnya  dan  yang dihasilkan oleh model.
Dalam  proses  validasi  model  pembuatan keputusan  ini  akan  dilibatkan  pakar  atau  pelaku Toko  Online  yang  dalam  hal  ini  merupakan penjual. Pelaku Toko Online yang akan dilibatkan merupakan  Penjual  yang  memiliki  Toko  Online untuk produk Kosmetik, Kesehatan dan
Elektronik dengan nama Toko Online “Ikelashop”.  Pelaku  Toko  Online  akan  terlibat khususnya  dalam  melakukan  tiga  buah  teknik validasi,  yaitu  Extreme  Combination  Test,  Face Validity,  dan  Turing  Test  terhadap  Model Pembuatan  Keputusan  yang  dirancang.  Proses verifikasi dan validasi dilakukan pada tanggal 16 Januari  2016  bertempat  di  Toko  milik  ikelashop di  Jl.  Pondok  Aren  Raya  Nomor  17,  Tangerang Selatan, Banten.

## 5.3. Extreme Combination Test
Pada  Uji  kombinasi  ekstrim,  setiap  faktor akan  diatur pada  kondisi  ekstrim  sehingga  dapat terlihat  apakah  keluaran  yang  dihasilkan  sesuai dengan  kondisi  yang  telah  diatur  dan  apakah sesuai dengan kondisi sesungguhnya dari sistem, dalam  hal  ini  adalah  Toko  Online.  Model  yang akan diuji adalah Model Kritis dan Model Tidak Kritis,  pengujian  pertama  akan  menguji  Model Kritis dengan kondisi ekstrim rendah dan kondisi ekstrim  tinggi.  Faktor  yang  akan  diuji  adalah Kondisi  Stok  Barang  akan  diatur  pada  kondisi
rendah,  Kondisi  Pasokan  diatur  pada  kondisi supply tidak lancar, Nilai Kurs Rupiah kuat, dan Prediksi Pemintaan rendah.
Gambar 19. Kondisi Ekstrim Rendah Model Kritis
Pada kondisi ekstrim yang pertama dimana setiap kondisi  diatur  pada  posisi  rendah  didapatkan keluaran sebagai berikut:
• Kebijakan Menambah Barang 8.63%, barang yang akan ditambah jumlahnya sangat kecil atau mendekati nol “0” dibandingkan dengan rata-rata penjualan bulan sebelumnya.
Kondisi ini valid.
• Kebijakan Promosi 9.03%, kebijakan promosi  tersebut  sangat  besar  karena keseluruhan biaya promosi adalah 10% dari total penjualan, maka saat permintaan rendah kondisi tersebut valid.
• Kebijakan Kontrak dengan supplier lain 4.25 Bulan,  kontrak  yang  dilakukan  dengan supplier  lain  bergantung  dengan  kondisi supplier  utama  yang  apabila  tidak  lancar dalam menyediakan barang maka diperlukan kontrak dengan supplier lain, namun dengan kondisi  permintaan  yang  rendah,  maka kondisi  kontrak  dalam  jangka  waktu  sangat pendek atau tidak sama sekali (Karena sangat jarang  supplier  yang  menerima  kontrak dibawah waktu 6 bulan atau setengah tahun) sangat mungkin untuk dilakukan. Kondisi ini valid.
• Kebijakan penyesuaian harga -15.1%, karena permintaan  rendah  dan  dibutuhkan  promosi untuk meningkatkan permintaan dari pembeli, maka perlu dilakukan penyesuaian harga  dengan  menurunkan  harga  barang yang dijual. Kondisi ini valid.
Kondisi  ekstrim  berikutnya  adalah  dengan mengatur setiap faktor dari model ke posisi yang paling tinggi.
Gambar 20. Kondisi Ekstrim Tinggi Model
Kritis
Pada  kondisi  ekstrim  yang  kedua  dimana  setiap kondisi  diatur  pada  posisi  tinggi  didapatkan keluaran sebagai berikut:
• Kebijakan Menambah Barang 8.63%, barang yang akan ditambah jumlahnya sangat kecil atau mendekati nol “0” dibandingkan dengan rata-rata penjualan bulan sebelumnya karena Toko  Online  memiliki  stok  barang  yang banyak. Kondisi ini valid.
• Kebijakan Promosi 0.97%, kebijakan promosi  tersebut  sangat  kecil  karena keseluruhan biaya promosi adalah 10% dari total penjualan, maka saat permintaan tinggi, kondisi tersebut valid.
• Kebijakan Kontrak dengan supplier lain 4.25 bulan, apabila stok yang dimiliki tinggi maka kontrak  dengan  supplier  lain  tidak  terlalu dibutuhkan, maka dengan kebijakan kontrak dengan  supplier  lain  dalam  jangka  waktu pendek atau tidak sama sekali maka kondisi ini dapat dinyatakan valid.
• Kebijakan penyesuaian harga 15.1%, karena permintaan  tinggi  dan  nilai  kurs  rupiah lemah, maka apabila dilakukan penyesuaian harga dengan menaikkan harga barang yang dijual  hal  tersebut  masih  dapat  diterima, sehingga kondisi ini valid.
Pengujian  berikutnya  akan  menggunakan  Model Tidak  Kritis,  dimana  nilai  kurs  rupiah  tidak  lagi mempengaruhi  pembuatan  keputusan.  Pengujian yang  pertama  adalah  dengan  kondisi  ekstrim rendah.
Gambar 21. Kondisi Ekstrim Rendah Model Tidak Kritis
Pada kondisi ekstrim yang pertama dimana setiap kondisi  diatur  pada  posisi  rendah  didapatkan keluaran sebagai berikut:
• Kebijakan Menambah Barang 8.63%, barang yang akan ditambah jumlahnya sangat kecil atau mendekati nol “0” dibandingkan dengan rata-rata penjualan bulan sebelumnya.
Kondisi ini valid. • Kebijakan Promosi 9.03%, kebijakan promosi  tersebut  sangat  besar  karena keseluruhan biaya promosi adalah 10% dari total penjualan, maka saat permintaan rendah kondisi tersebut valid.
• Kebijakan Kontrak dengan supplier lain 4.25 Bulan,  kontrak  yang  dilakukan  dengan supplier  lain  bergantung  dengan  kondisi supplier  utama  yang  apabila  tidak  lancar dalam menyediakan barang maka diperlukan kontrak dengan supplier lain, namun dengan kondisi  permintaan  yang  rendah,  maka kondisi  kontrak  dalam  jangka  waktu  sangat pendek atau tidak sama sekali (Karena sangat jarang  supplier  yang  menerima  kontrak dibawah waktu 6 bulan atau setengah tahun) sangat mungkin untuk dilakukan. Kondisi ini valid.
• Kebijakan penyesuaian harga -15.1%, karena permintaan  rendah  dan  dibutuhkan  promosi untuk meningkatkan permintaan dari pembeli, maka perlu dilakukan penyesuaian harga  dengan  menurunkan  harga  barang yang dijual. Kondisi ini valid.
Kondisi  ekstrim  berikutnya  adalah  dengan mengatur setiap faktor dari model ke posisi yang paling tinggi.
Gambar 22. Kondisi Ekstrim Tinggi Model
Tidak Kritis
Pada  kondisi  ekstrim  yang  kedua  dimana  setiap kondisi  diatur  pada  posisi  tinggi  didapatkan keluaran sebagai berikut:
• Kebijakan Menambah Barang 8.63%, barang yang akan ditambah jumlahnya sangat kecil atau mendekati nol “0” dibandingkan dengan rata-rata penjualan bulan sebelumnya karena Toko  Online  memiliki  stok  barang  yang banyak. Kondisi ini valid.
• Kebijakan  Promosi  0.967%,  kebijakan promosi  tersebut  sangat  kecil  karena keseluruhan biaya promosi adalah 10% dari total penjualan, maka saat permintaan tinggi, kondisi tersebut valid.
• Kebijakan Kontrak dengan supplier lain 4.25 bulan, apabila stok yang dimiliki tinggi maka kontrak  dengan  supplier  lain  tidak  terlalu dibutuhkan, maka dengan kebijakan kontrak dengan  supplier  lain  dalam  jangka  waktu pendek atau tidak sama sekali maka kondisi ini dapat dinyatakan valid.
• Kebijakan  penyesuaian  harga  0%,  karena nilai  kurs  rupiah  tidak  lagi  mempengaruhi pada  model  ini  sehingga  pada  saat  stok barang  banyak  dan  permintaan  tinggi  harga yang  diberikan  tidak  akan  terpengaruh, sehingga kondisi ini valid.
Hasil  yang  dicapai  dalam  pengujian  kombinasi ekstrim  didapatkan  bahwa  kedua  model  yang telah dirancang valid.

## 5.4. Face Validity
Pengujian  yang  akan  dilakukan  adalah  Face Validity dimana pelaku Toko Online akan menilai keluaran yang dihasilkan dari kedua buah model yang telah dirancang. Pada pengujian sebelumnya telah  dilakukan  pengujian  untuk  kedua  buah model  dengan  dua  kondisi  ekstrim,  dan  kondisi yang  dihasilkan  tersebut  dinilai  langsung  oleh pelaku Toko Online dan mendapatkan hasil yang valid, maka untuk pengujian ini Model yang telah dirancang telah valid.

## 5.5. Turing Test
Pada  pengujian  Turing,  Pelaku  Toko  Online akan  diberikan  suatu  kondisi  untuk  kemudian memberikan  jawaban  mengenai  kebijakan  apa yang  akan  dilakukan  olehnya,  kemudian  kondisi yang  sama  akan  diberikan  kepada  model. Kebijakan  yang  dihasilkan  oleh  Model  akan dibandingkan dengan kebijakan oleh pelaku Toko Online  untuk  dinilai  apakah  terdapat  perbedaan diantara keduanya.
i. Turing Test untuk model kritis
Kondisi  yang  akan  diberikan  kepada  pelaku Toko Online adalah pada saat Stok yang dimiliki rendah, Supply barang lancar, Permintaan barang dari pelanggan tinggi, serta karena menggunakan model  kritis  maka  terdapat  kondisi  nilai  kurs rupiah,  nilai  kurs  rupiah  saat  itu  adalah  sedang. Pelaku Toko Online akan memberikan kebijakan untuk  menambah  barang,  kebijakan  promosi, kebijakan untuk kontrak dengan supplier lain serta kebijakan penyesuaian harga.
Kebijiakan  yang  dilakukan  oleh  pelaku  Toko Online “Ikelashop” adalah sebagai berikut:
• Kebijakan Menambah barang Karena stok yang  dimiliki  rendah  namun  permintaan tinggi,  maka  perlu  dilakukan  penambahan barang sampai sejumlah rata-rata penjualan bulan sebelumnya.
• Kebijakan  Promosi Karena  permintaan saat  itu  sudah  tinggi,  promosi  yang dilakukan  tetap  ada  namun  frekuensi  dan jumlahnya dikurangi.
• Kebijakan  Kontrak  dengan  Supplier  lain Karena  supplier  utama  dapat  memberikan barang dengan lancar, maka tidak dibutuhkan kontrak dengan supplier lain.
• Kebijakan  penyesuaian  harga karena pada  waktu  diperlukan  stok  barang  kondisi nilai  kurs  rupiah  tidak  terlalu  lemah,  maka nilai  barang  dari  supplier  biasanya  tidak terlalu  terpengaruh,  maka  harga  jual kembali barang tersebut tidak akan berubah banyak  dari  harga  jual  biasanya  atau dengan kata lain harga normal.
Kebijakan  yang  dihasilkan  oleh  model  untuk kondisi tersebut adalah :
Gambar 23. Pengujian Turing untuk Model Kritis
• Kebijakan Menambah Barang 78.4%, Model memberikan  kebijakan  untuk  menambah sebesar 78.4% dari rata-rata penjualan bulan yang lalu untuk barang tersebut, jumlah yang diberikan  tidak  sepenuhnya  sejumlah  rata- rata  bulan  sebelumnya,  namun  mendekati jumlah total penjualan sebelumnya.
• Kebijakan  Promosi  0.967%,  kebijakan promosi  yang  dilakukan  rendah  karena kondisi  permintaan  sudah  tinggi,  tapi  tetap dilakukan promosi kecil.
• Kebijakan  Kontrak  dengan  Supplier  Lain 4.25  Bulan,  karena  produksi  dari  supplier utama lancar maka hampir tidak dibutuhkan kontrak dengan supplier lain.
• Kebijakan  Penyesuaian  Harga  0%,  karena nilai  kurs  rupiah  normal  atau  sedang,  serta permintaan baik, maka harga yang diberikan atau tidak ada penyesuaian harga.
Setelah  didapatkan  kebijakan  yang  dihasilkan oleh pelaku Toko Online dan model, maka dapat disimpulkan  bahwa  model  kritis  memberikan kebijakan  yang  valid  sesuai  dengan  yang diberikan oleh pelaku Toko Online.
ii. Turing Test untuk model tidak kritis
Kondisi  yang  akan  diberikan  kepada pelaku  Toko  Online  adalah  pada  saat  Stok  yang dimiliki  sedang,  Supply  barang  kurang  lancar, Permintaan barang dari pelanggan sedang. Pelaku Toko  Online  akan  memberikan  kebijakan  untuk menambah barang, kebijakan promosi, kebijakan untuk kontrak dengan supplier lain serta kebijakan penyesuaian harga tanpa memperhitungkan faktor nilai kurs rupiah.
Kebijiakan  yang  dilakukan  oleh  pelaku  Toko Online “Ikelashop” adalah sebagai berikut:
• Kebijakan Menambah barang Karena stok yang  dimiliki  sedang  dan  permintaan sedang,  maka  penambahan  barang  yang dilakukan  tidak  akan  terlalu  banyak  untuk menjaga  agar  barang  yang  dijual  tidak kehabisan stok.
• Kebijakan  Promosi Karena  permintaan saat  itu  sedang,  promosi  yang  dilakukan memiliki  frekuensi  yang  sedang  sampai cukup  tinggi  disesuaikan  dengan  kondisi penjualan setelah dilakukan promosi.
• Kebijakan  Kontrak  dengan  Supplier  lain Karena supplier utama tidak dapat memberikan  barang  dengan  lancar,  maka dibutuhkan  kontrak  dengan  supplier  lain untuk  mencegah  kehabisan  stok  barang, kontrak  tersebut  dalam  jangka  menengah antara 2-3 Tahun untuk menjaga kontinuitas pasokan barang.
• Kebijakan  penyesuaian  harga Karena perlu dilakukan kontrak dengan supplier lain serta  kuantitas  barang  yang  dipesan  tidak besar, mungkin harga yang didapatkan tidak terlalu rendah seperti yang bisa didapatkan dari  supplier  utama,  maka  perlu  dilakukan penyesuaian  harga  dengan  cara  menaikkan harga.
Kebijakan  yang  dihasilkan  oleh  model  untuk kondisi tersebut adalah :

## Gambar 24. Pengujian Turing untuk Model
Tidak Kritis
• Kebijakan  Menambah  Barang  35%,  Model memberikan  kebijakan  untuk  menambah sebesar  35%  dari  rata-rata  penjualan  bulan yang lalu untuk barang tersebut, jumlah yang diberikan  tidak  terlalu  banyak  dan  tidak terlalu  sedikit  untuk  menjaga  agar  tidak kehabisan stok.
• Kebijakan  Promosi  5%,  kebijakan  promosi yang  dilakukan  sedang  karena  kondisi permintaan  sedang  dan  Toko  Online  tetap membutuhkan pembeli hingga sebanyaknya, sehingga  kebijakan  untuk  promosi  tetap dilakukan  meskipun  intensitasnya  sudah tidak setinggi pada saat permintaan rendah.
• Kebijakan  Kontrak  dengan  Supplier  Lain 22.8  bulan,  karena  produksi  dari  supplier utama tidak lancar maka dibutuhkan kontrak dengan  supplier  lain  dalam  jangka  waktu mendekati  2  tahun  atau  dalam  kategori kontrak jangka sedang atau menengah.
• Kebijakan Penyesuaian Harga 15.1%, karena harus  melakukan  kontrak  dengan  supplier lain,  sehingga  harga  yang  didapatkan memiliki kemungkinan lebih tinggi dibandingkan  yang  didapatkan  melalui supplier  utama,  maka  perlu  penyesuaian harga dengan menaikkan harga barang.
Setelah didapatkan kebijakan yang dihasilkan oleh pelaku Toko Online dan model, maka dapat disimpulkan bahwa model tidak kritis memberikan kebijakan yang  valid sesuai dengan yang diberikan oleh pelaku Toko Online.

## 6. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan dihasilkan  dua  buah  Model,  yaitu  Model  Kritis dan  Model  Tidak  Kritis.  Model  tersebut merupakan  model  Fuzzy  Inference  System (Mamdani)  dan  menggunakan  beberapa  kondisi sebagai  Input  atau  masukannya,  yaitu  Kondisi Stok,  Kondisi  Supplier,  Kondisi  Prediksi Permintaan,  dan  Kondisi  Nilai  Kurs  Rupiah terhadap  Dollar  AS  untuk  model  Kritis.  Sebagai proses digunakan aturan If Then  untuk
menyatakan  hubungan  antara  masukan  dan keluaran,  sedangkan  untuk  keluaran  yang dihasilkan  adalah  berupa  kebijakan  menambah barang,  Kebijakan  Promosi,  Kebijakan  Kontrak dengan  supplier  lain  dan  kebijakan  penyesuaian harga.
Kedua  Model  yang  dihasilkan  telah  melalui proses  verifikasi  dengan  mengamati  hubungan antara  masukan  dan  keluaran  menggunakan aturan yang telah dirancang dan telah memberikan hasil  yang  sesuai,  serta  telah  melalui  proses validasi  yang  dibantu  oleh  pelaku  Toko  Online “Ikelashop”  yang  dalam  hal  ini  berlaku  sebagai pakar,  menggunakan  beberapa  pengujian,  yaitu Extreme Combination Test menggunakan kombinasi ekstrim pada masukan serta kemudian hasil  dari  model  dinilai  oleh  pakar  melalui  uji Face  Validity  mendapatkan  bahwa  model  telah menghasilkan keluaran yang sesuai untuk kondisi yang  diberikan,  kemudian  Turing  Test  dimana pakar  dan  model  diberikan  kondisi  yang  serupa untuk kemudian keputusan keduanya dibandingkan  untuk  melihat  apakah  terdapat perbedaan, dari pengujian Turing ini dapat terlihat bahwa  antara  pakar  dan  model  memberikan keputusan yang sama atau sesuai dengan kondisi yang  diberikan.  Secara  keseluruhan  model  telah tervalidasi  dan  hasil  yang  didapatkan  sesuai dengan harapan bahwa model ini dapat membantu para calon Pelaku atau Pelaku Toko Online dalam membuat keputusan pengadaan barang, promosi, kontrak  kerja  dengan  supplier  untuk  menjaga kontinuitas pasokan barang serta untuk membuat keputusan penyesuaian harga jual produk, karena berdasarkan  beberapa  pengujian  hasil  yang didapatkan dapat mendukung Toko Online dalam membuat keputusan pemasaran.
Namun  pada  model  ini  masih  terdapat kelemahan  yaitu  masih  terbatasnya  faktor-faktor yang digunakan sebagai acuan dalam pengambilan  keputusan,  karena  pada  kondisi sesungguhnya  masih  terdapat  faktor  lainnya terkait dengan rantai  pasok,  serta  masih  terdapat banyak  sekali  kebijakan  yang  dapat  dilakukan oleh pelaku Toko Online untuk mengembangkan Toko  Online  yang  dimiliki  yang  disesuaikan dengan  kondisi  masing-masing.  Pola  pikir, karakter  dan  sifat  setiap  individu  berbeda  satu dengan yang lainnya sehingga tidak ada kebijakan yang mutlak untuk suatu kondisi. Selain itu untuk model  kontrak  yang  dilakukan  hanya  sebatas kontrak  dengan  jangka  waktu,  belum  disertai dengan  jumlah  yang  disepakati,  lama  penyedian barang, dan lainnya.
Model ini masih dapat dikembangkan lebih lanjut, dengan  menambah  faktor  kondisi  dan  dengan menambah kebijakan lain terkait dengan kondisi yang ada sehingga model ini menjadi lebih presisi. Pengembangan  lain  dari  model  ini  salah satunya adalah dengan menggunakan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence maupun model ini  dapat  pula  dikembangkan  untuk  membantu Toko Online dalam mengatur rantai pasoknya.

## 7. REFERENSI
[1] Ahmad,  Fahrur.  2014.  Melakukan  Inovasi Sangat Penting untuk Meningkatkan Penjualan Anda (Online). Netpreneur. (URL http://netpreneur.co.id/melakukan-inovasi- sangat-penting-untuk-meningkatkan- penjualan-anda/#.VmURpL-_Yg7 diakses pada 7 Desember 2015)
[2] Ahmad, Fahrur. 2014. Tips Promosi Produk dengan Memanfaatkan Strategi
Endorsement  (Online).  Netpreneur.  (URL http://netpreneur.co.id/tips-promosi-produk- dengan-memanfaatkan-strategi- endorsement/#.VmUKxb-_Yg5 diakses
pada 7 Desember 2015)
[3] Anindya, Mauren. 2013. 4 Strategi Bersaing dengan  Kompetitor  dalam  Bisnis  Online (Online). Netpreneur. (URL http://netpreneur.co.id/4-strategi-bersaing- dengan-kompetitor-dalam-bisnis- online/#.VmUJQL-_Yg4  diakses  pada  7 Desember 2015)
[4] Anindya, Mauren. 2013. Strategi Memantau Ruang  Gerak  Kompetitor  di  Media  Online (Online). Netpreneur. (URL http://netpreneur.co.id/strategi-memantau- ruang-gerak-kompetitor-di-media- online/#.VmUKVb-_Yg5  diakses  pada  7 Desember 2015)
[5] Ariyanti,  Retno  Dina,  Sri  Kusumadewi, Irving  Vitra  Paputungan.  2010.  Beck Depression Inventory Test Assessment using Fuzzy Inference System. 2010 International
Conference on Intelligent Systems, Modelling and Simulation, Hal 6-9.
[6] Asia Top Internet Countries. 2015. (Online).
Internet World Stats. (URL
http://www.internetworldstats.com/stats3.ht m diakses pada 13 Oktober 2015).
[7] B2C e-commerce market size in Indonesia in 2011  and  2015  (in  billion  U.S.  dollars). 2015.(Online).
Statista. (URL http://www.statista.com/statistics/259785/b 2c-e-commerce-market-size-in-indonesia/ diakses pada 13 Oktober 2015).
[8] Bellman, R. E., L. A. Zadeh. 1970. Decision-
Making in A Fuzzy Environment, Management  Science,  Vol.17  No.  4,  Hal. 141-164.
[9] Chang,  Fi-John,  Ya-Ting  Chang.  2006. Adaptive  Neuro-fuzzy  inference  system  for prediction  of  water  level  in  reservoir, Advances in Water Resources, No.29, Hal. 1- 10.
[10] Darullail,  Muhammad.  2003.  Decision Support  System  (DSS)  dengan  Knowledge Base  dalam  Pengembangan  Infrastruktur jalan (Studi Kasus : Propinsi Banten). Tesis tidak diterbitkan. Depok: Universitas Indonesia.
[11] Eva  Maria  Falkner  ,  Martin  R.W.  Hiebl .2015.  Risk  management  in  SMEs:  a systematic review of available evidence, The Journal of Risk Finance, Vol. 16( 2), hal.122 – 144.
[12] Farmita, Artika Rachmi. 2015. Bukalapak Raup Nilai Transaksi Rp 8 Miliar Setiap Hari (Online).
Tempo. (URL http://bisnis.tempo.co/read/news/2015/11/0 8/090716926/bukalapak-raup-nilai- transaksi-rp-8-miliar-setiap-hari diakses pada 7 Desember 2015) [13] Gani, Sadikin. 2012. Mitos Bisnis Ecommerce  Murah  dan  Mudah  (Online).
(URL  http://sadikingani.com/mitos-bisnis- ecommerce/ diakses pada 7 Desember 2015)
[14] Ginanjar, Ging. 2015. Paket Ekonomi ketiga diperkirakan  tak  bantu  daya  beli  (Online). BBC. (URL
http://www.bbc.com/indonesia/berita_indon esia/2015/10/151007_indonesia_paknom3_
skeptis diakses pada 7 Desember 2015)
[15] Guimaraes,  Antonio  Cesar  Ferreira,  Celso Marcelo  Franklin  Lapa.  2007.  Fuzzy inference  to  risk  assessment  on  nuclear engineering systems, Applied Soft Computing No. 7, Hal. 17-28.
[16] Hartawan, Tony. BI Asumsikan Nilai Tukar Rupiah 2016 Rp13.700 per Dolar  (Online). Tempo.
(URL http://bisnis.tempo.co/read/news/2015/09/2 2/087702732/bi-asumsikan-nilai-tukar- rupiah-2016-rp13-700-per-dolar diakses pada 11 Januari 2016)
[17] Herlambang,  Aditya.  2014.  Cara  Mudah Membangun Bisnis Online di Social Media (Online).
Shopious. (URL
http://blog.shopious.com/tips-online- shop/cara-mudah-membangun-bisnis-
online-di-social-media  diakses  pada  7 Desember 2015)
[18] Herlambang,  Aditya.  2014.  Langkah  Jitu Menambah  Angka  Penjualan  Bisnis  Online Anda (Online). Shopious. (URL http://blog.shopious.com/tips-online- shop/langkah-jitu-menambah-angka- penjualan-bisnis-online-anda diakses pada 7 Desember 2015)
[19] Idayati,  Ratna.  2003.  Klasifikasi  Data Ultrasonografi  Tumor  Payudara  dengan menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy
Inference  System  (ANFIS).  Tesis  tidak diterbitkan. Jakarta : Universitas Indonesia. [20] Indonesia Menjadi Negara Dengan Perkembangan E-Commerce Terpesat. 2015. (Online). Sigma Research. (URL http://sigmaresearch.co.id/index.php/news/4 6-news/62-indonesia-menjadi-negara- dengan-perkembangan-e-commerce- terpesat.html  diakses  pada  13  Oktober 2015).
[21] Kasali, R. 2010. Cracking Zone. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama.
[22] Kemp,  S.  2015.  Global  Statshot:  August 2015.(Online).  We  Are  Social.  (URL http://wearesocial.sg/blog/2015/08/global- statshot-august-2015/  diakses  pada  13 Oktober 2015).
[23] Kusumadewi, S.
2003. Artificial Intelligence: Teknik dan Aplikasinya. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[24] Kusumadewi,  S.  dan  Idham  Guswaludin. 2005. Media Informatika, Vol. 3 No. 1, Juni 2005, Hal. 25-38.
[25] Lahagu,  Asaaro.  2015.  Mereka  yang Semakin Bersorak dan Menjerit jika Rupiah Menembus  Level  Rp  14.000-15.000  Per Dollar  AS  (Online).  Kompasiana.  (URL http://www.kompasiana.com/lahagu/mereka -yang-semakin-bersorak-dan-menjerit-jika- rupiah-menembus-level-rp-14-000-15-000- per-dollar-as_55d93324a2afbd510565972a diakses pada 7 Desember 2015)
[26] Mola,  T.  2013.  Bisnis  Belanja  Online Rakuten Di Indonesia Tumbuh Paling Tinggi Di  Dunia  (Online).  Bisnis.com.  (URL http://industri.bisnis.com/read/20130730/10 5/154083/bisnis-belanja-online-rakuten-di- indonesia-tumbuh-paling-tinggi-di-dunia Diakses pada 14 Oktober 2015).
[27] Naba,  Agus.  2009.  Belajar  Cepat  FUZZY Logic
Menggunakan MATLAB.Yogyakarta:Penerbit Andi.
[28] Prabawa, Yan Aditya. 2015. Optimasi Linear Scheduling Method pada Penyelidikan tanah dengan  pendekatan  Fuzzy  Theory  (Studi Kasus Proyek Monorail).Tesis tidak diterbitkan. Jakarta: Universitas Indonesia.
[29] Pramita,  Dini.  2015.  Hati-hati  Kosmetik ilegal  dari  Cina  Rambah  Pasar  Lokal (Online). Tempo.
(URL http://nasional.tempo.co/read/news/2015/06 /13/063674733/hati-hati-kosmetik-ilegal- dari-cina-rambah-pasar-lokal diakses pada 7 Desember 2015)
[30] Putra,  Yudha  Manggala  P.  2015.  Kiat Berjualan di Toko Online (Online). Republika. (URL http://www.republika.co.id/berita/trendtek/i nternet/15/03/11/nl0ygj-kiat-berjualan-di- toko-emonlineem  diakses  pada  11  Januari 2016)
[31] Rahayu,  Pradita  Seti.  2013.  Pentingnya Punya  Target  Pasar  dalam  Jualan  Online (Online).Netpreneur. (URL
http://netpreneur.co.id/pentingnya-punya- target-pasar-dalam-jualan- online/#.VmULLb-_Yg7  diakses  pada  7 Desember 2015)
[32] Rahayu,  Pradita  Seti.  2014.  Indriani-Miliki Sistem  Agar  Lapak  ‘  Simply  Shopee’ Semakin  Profesional  (Online).  Netpreneur. (URL http://netpreneur.co.id/indriani- miliki-sistem-agar-lapak-simpl-shopee- semakin-profesional/#.VmQyTuN97BI diakses pada 7 Desember 2015)
[33] Rea, Louis M. dan Richard A. Parker. 2014. Designing and Conducting survey research. San Fransisco: Jossey-Bass.
[34] Renjani,  Dwi.  2015.  Tak  Berizin  Rumah Produksi Kosmetik  Disegel  Polisi  (Online). Tempo.
(URL http://nasional.tempo.co/read/news/2015/06 /22/063677116/tak-berizin-rumah-produksi-
kosmetik-disegel-polisi  diakses  pada  7 Desember 2015)
[35] Rifai,  B.  2015.  Menengok  Pertumbuhan eCommerce  di  Indonesia.  Wastrox.  (URL https://www.wastrox.com/menegok- pertumbuhan-ecommerce-di-indonesia.html diakses pada 13 Oktober 2015)
[36] S.,  Deddy.  2015.  Indonesia  Kurangi Kuota,
Australia  Pilih  Ekspor  Sapi  ke  China (Online). CNN Indonesia. (URL http://www.cnnindonesia.com/ekonomi/201
50810105535-92-71062/indonesia-kurangi- kuota-australia-pilih-ekspor-sapi-ke-china/ diakses pada 7 Desember 2015)
[37] Sargent,  R.  G.  2012.  Verification  and Validation of Simulation Models. Journal of Simulation (2013). Volume 7, hal. 12-24.
[38] Setiyawan, Roni. 2011. Bagaimana menghitung  Omzet  harian  /  mingguan  / bulanan  bagi  pedagan  online  dengan  tepat dan Mudah (Online). (URL https://ronisetiyawan.wordpress.com/2011/0 5/13/bagaimana-menghitung-omzet-harian- mingguan-bulanan-bagi-pedagang-online- dgn-tepat-dan-mudah/ diakses pada 7
Desember 2015) [39] Supriadi,  Agust.  2015.  Pasar  Daging Bergolak, Importir Balik Salahkan Pemerintah (Online). CNN Indonesia. (URL http://www.cnnindonesia.com/ekonomi/201
50810123203-92-71093/pasar-daging- bergolak-importir-balik-salahkan- pemerintah/ diakses pada 7 Desember 2015)
[40] Wakhidiyanto,  Irwan.  2006.  Identifikasi Pola  Schooling  ikan  dengan  Analisis Echogram Fish Finder menggunakan Logika Fuzzy.  Skripsi  tidak  diterbitkan.  Depok: Universitas Indonesia.
[41] Wijayadi, Hero.2014.Cara Menentukan Budget Marketing Agar Tepat
Sasaran.(Online).  Herosoft  Media.  (URL http://www.herosoftmedia.co.id/cara- menentukan-budget-marketing-agar-tepat- sasaran/ diakses pada 14 Januari 2015).
[42] Yusuf, Hussein Abri dan Devy Ernis. 2015. Dijual  Via  Online  dan  Ilegal  Makanan  dan Kosmetik  Disita  BPOM  (Online).  Tempo. (URL
http://nasional.tempo.co/read/news/2015/06 /18/173676188/dijual-via-online-dan-ilegal- makanan-dan-kosmetik-disita-bpom  diakses pada 7 Desember 2015)