## PENERAPAN FUZZY ANALYTICHAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PEMILIHAN ALTERNATIF SoLUSI PENGURANGAN BULLWHIP EFFECT

## ILYAS MAS’UDIN
Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jalan Raya Tlogomas 246 Malang E-mail: Ilyas@umm.ac.id

## ABSTRACT
Weaken information and coordination stream between company and enchain its generate information distortion which one of them in the form of ever greater request amplification channel upstream compared to named channel downstream with phenomenon of bullwhip in this research will be conducted development of solution alternative to lessen effect bullwhip by applying method of Fuzzy Analytical Hierarchy Process, where later will be obtained and weight of ranking priority and also get chosen solution alternative to lessen the happening of effect bullwhip. Target of which wish to be reached from this research to determine criterion weight and solution alternative reduction of effect bullwhip and also chosen solution alternative to get lessen effect bullwhip [at] company chain supply. Result which is obtained from measurement of Bullwhip Effect at Supply Chain in CV. Welirang Tirta Mandiri is  UD Putra Sejati equal to 1.26, UD Semeru equal to 2.09, Sumber Rezeki shop equal to 1.81, Pacific Shop equal to 2.57, UD. Prima equal to 1.26 while at manufacture echelon equal to 1.56 and retailer echelon 1.26. Chosen alternative to lessen effect bullwhip is to conduct monitoring to inventory level exist in channel downstream (Retailer).
Key words: bullwhip effect, supply chain, fuzzy , analytical hierarchy process

## PENDAHULUAN
Banyak perusahaan yang mulai menggunakan konsep Supply  Chain  dalam  mengatur  proses bisnisnya karena Supply Chain merupakan faktor kunci dalam meningkatkan customer satisfaction. Supply  Chain  adalah  konsep  yang  merupakan integrasi dari keseluruhan elemen dari perusahaan dalam  memenuhi  permintaan  konsumen  yaitu merupakan kesatuan dari Supplier, Manufacturing, Customer,  dan  Delivery  Process  (Levi,  2000). Namun seringkali lemahnya aliran informasi dan koordinasi antara perusahaan dan rantai pasoknya menimbulkan distorsi informasi yang salah satunya berupa  amplifikasi  permintaan  yang  semakin besar  pada  upstream  channel  dibandingkan downstream  channel  yang  dinamakan  dengan fenomena bullwhip (Levi, 2000). Hal ini menuntut perusahaan  untuk  membuat  alternatif  kebijakan yang  nantinya  digunakan  sebagai  solusi  untuk mengurangi bullwhip effect yang terjadi.
Dalam  melakukan  pengukuran  bullwhip effect  pada  tingkatan/sekumpulan  tingkatan  pada rantai  pasok  sebagai  hasil  bagian  dari  koefisien variasi  permintaan  yang  dihasilkan  oleh  sebuah tingkatan/sekumpulan  tingkatan  dan  koefisien variasi  permintaan  yang  diterima  oleh  tingkatan ini (Fransso, 2002).
Analitical  Hierarchy  Process  adalah  suatu metode yang luwes yang memberikan kesempatan bagi seseorang atau kelompok untuk membangun gagasan-gagasan  dan  mendifinisikan  persoalan dengan  cara  membuat  asumsi  mereka  masing- masing  dan  memperoleh  pemecahan  yang diinginkan  darinya.  Proses  ini  bergantung  pada imajinasi,  pengalaman  dan  pengetahuan  untuk menyusun  hierarki  suatu  masalah  dan  pada logika  intuisi  dan  pengalaman  untuk    memberi pertimbangan.  Prosesnya  dalah  mengidentifikasi, memahami  dan  menilai  interaksi-interaksi  dari suatu  sistem  sebagai  suatu  keseluruhan  (Saati, 1993).
Fuzzy  Analytichal  Hierarchy  Process  (Fuzzy AHP)  merupakan  solusi  yang  tepat  yang  dapat digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  atau kebijakan  karena  metode  ini  mendefinisikan permasalahan  yang  terjadi  kedalam  hierarki  dan menghasilkan  suatu  keputusan  berdasarkan rangking  prioritas  berdasarkan  bobot  kriteria. Selanjutnya didapatkan alternatif solusi berdasarkan pada skala prioritas dan bobot kriteria dari  berbagai  pendapat  subjektif  (Hsieh,  2004). Penelitian  yang  telah  ada  menunjukkan  bahwa metode ini dapat menyelesaikan permasalahan yang kompleks serta serba tidak pasti dan telah berhasil dalam  membantu  dalam  pengambilan  keputusan atau  kebijakan  dalam  perusahaan.  Akhir-akhir ini konsep Fuzzy mulai diperkenalkan di berbagai perusahaan  untuk  menjawab  berbagai  persoalan operasional  perusahaan  yang  melibatkan  kondisi yang  serba  tidak  pasti  dalam  mencari  solusinya (Purnomo dan Kusumadewi, 2004).
Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan pengembangan  alternatif  solusi  dari  pendapat subjektif  untuk  mengurangi  bullwhip  effect selanjutnya  dengan  menerapkan  metode  Fuzzy Analytical  Hierarchy  Process,  akan  diperoleh bobot  dan  ranking  prioritas  untuk  mendapatkan alternatif  solusi  yang  terpilih  dalam  mengurangi terjadinya bullwhip effect.
Hierarki merupakan alat mendasar dari pikiran manusia,  yang  melibatkan  pengidentifikasian elemen-elemen suatu persoalan, mengelompokkan elemen-elemen  itu  ke  dalam  beberapa  kumpulan yang  homogen  dan  menata  kumpulan-kumpulan ini  pada  tingkat-tingkat  yang  berbeda.  Hierarki yang paling sederhana berbentuk linear yang naik atau turun dari tingkat yang satu ke tingkat yang lain.
Ada  2  macam  hierarki  yaitu  struktural  dan fungsional. Untuk hierarki fungsional, menguraikan sistem  yang  kompleks  menjadi  elemen-elemen pokoknya  menurut  hubungan  essensial.  Setiap set  (peringkat)  elemen  dalam  hierarki  fungsional menduduki satu tingkat hierarki. Tingkat puncak disebut fokus. Ini terdiri atas hanya satu elemen, yaitu  sasaran  keseluruhan  yang  sifatnya  luas. Tingkat-tingkat  berikutnya  masing-masing  dapat memiliki  beberapa  elemen  meskipun  jumlahnya biasanya  kecil.  Berhubung  elemen-elemen  dalam satu tingkat akan dibandingkan satu dengan yang
lain terhadap suatu kriteria yang berada di tingkat atas berikutnya, maka elemen-elemen dalam setiap tingkat  harus  dari  orde  (derajat)  besaran  yang sama.
Teori  Ancangan  dalam  menyusun  hierarki tergantung pada jenis keputusan yang perlu diambil. Jika persoalannya adalah memilih alternatif, dapat mulai  dari  tingkat  dasar  dengan  menderetkan semua alternatif. Tingkat berikutnya harus terdiri atas  kriteria  untuk  mempertimbangkan  berbagai alternatif.  Dari  tingkat  puncak  haruslah  satu elemen, yaitu fokus atau tujuan menyeluruh.
Jumlah  tingkat  dalam  suatu  hierarki  tidak ada batasnya. Jika tidak mampu membandingkan elemen-elemen  dalam  satu  tingkat  terhadap elemen-elemen dari tingkat lebih tinggi berikutnya, harus  diupayakan  suatu  tingkat  antara,  yang berarti  pemecahan  elemen-elemen  dari  tingkat lebih tinggi berikutnya. (Saaty, 1993).
Tujuan  penelitian  ini  adalah  menerapkan Metode Fuzzy Analytichal Hierarchy process untuk pemilihan alternatif solusi pengurangan bullwhip effect pada supply chain perusahaan.

## METoDE
Tahap  pengukuran  dan  identifikasi bullwhip effect. Pengumpulan  data  Pengumpulan  data merupakan  tahapan  untuk  memperoleh  data- data  yang  akan  digunakan  untuk  memecahkan permasalahan yang ada. Data-data yang diperlukan adalah  data  produksi,  data  permintaan  dan  data penjualan.
Berdasarkan  ketiga  data  yang  dikumpulkan akan  dilakukan  perhitungan  nilai  bullwhip  effect pada  level  pengecer  dan  echelon  dan  selanjutnya dengan  menggunakan  diagram  Fishbone  akan diidentifikasi penyebab terjadinya bullwhip effect.
Tahap  perhitungan  Fuzzy AHP. Langkah- langkah  perhitungan  Fuzzy  AHP  adalah  sebagai berikut.
Penentuan  prioritas  terjadinya  penyebab bullwhip effect, didasarkan pada Fishbone diagram kemudian langkah selanjutnya, yaitu menentukan kriteria-kriteria yang dipentingkan dalam kaitannya  dengan  penyebab  terjadinya  bullwhip effect.
Pengembangan alternatif solusi dilakukan dari hasil penentuan prioritas penyebab bullwhip effect. Di  sini  peneliti  menentukan  alternatif  solusi  dari
kriteria-kriteria penyebab terjadinya bullwhip effect yang nantinya dijadikan dasar dalam penyusunan struktur hierarki.
Penyusunan  kriteria  dan  kuesioner,  setelah dilakukan pemilihan alternatif solusi pengurangan bullwhip  effect  maka  akan  dipilih  satu  atau  dua solusi yang akan diusulkan. Kemudian menghitung bobot kriteria dan bobot pemilihan alternatif dengan Fuzzy AHP. Langkah pertama yang akan dilakukan yaitu  dengan  menyusun  kriteria  dalam  struktur hierarki.  Tahap  selanjutnya  yaitu  membuat kuesioner  yang  digunakan  untuk  memperoleh informasi yang akurat dari responden perhitungan bobot  kriteria  dan  alternatif  dengan  Fuzzy  AHP prosedur untuk menentukan pembobotan kriteria Fuzzy  AHP  dilakukan  dengan  langkah-langkah sebagai berikut.
Langkah  1. Menetapkan  variabel  linguistik untuk  mengukur  nilai  setiap  kriteria  dan subkriteria.  Penentuan  bilangan  fuzzy  number diperoleh  dari  (Hsieh,  2004)  masing-masing  dari fungsi bilangan fuzzy dibagi menjadi tiga parameter berupa  bilangan  fuzzy  triangular,  nilai  kiri  (left point),  nilai  tengah  (middle  point),  nilai  kanan (right point).
Langkah 2. Pembentukan matriks perbandingan berpasangan  (pairwise  comparison).  Penerapan variabel linguistik dengan keanggotaan fuzzy pada perbandingan  berpasangan  dilakukan  tiap-tiap elemen atau kriteria secara berpasangan.
Langkah 3. Penggunaan model fuzzy geometric mean  technique,  model  ini  digunakan  untuk menentukan  fuzzy  geometric  mean  technique  dan pembobotan dari tiap criteria dengan rumus
Langkah  4.  Gunakan  metode  Center  of  Area (COA)  untuk  menghitung  nilai  Best  Nonfuzzy Performance  Value  (BNP).  Metode  ini  digunakan untuk  menentukan  proses  defuzzyfikasi,  yaitu untuk mendapatkan nilai crisp dari bilangan fuzzy. Nilai BNP dari fuzzy number i w ~ dari bobot kriteria ke-1 ditentukan dengan rumusan sebagai berikut. BNPwi = [(Uwi – Lwi) + (Mwi – Lwi)]/3 + Lwi " i Berdasarkan  nilai  BNP  untuk  tiap  kriteria, ranking dari tiap criteria dapat ditentukan.
Pemilihan  alternatif  solusi  dengan  model Fuzzy AHP. Analisis dilakukan untuk menentukan pilihan  berdasarkan  tingkat  preferensi  penilai terhadap  kriteria-kriteria  yang  ada.  Langkah- langkah perhitungan sebagai berikut.
Langkah  1.  Menetapkan  variable  linguistik untuk skala penilaian untuk pilihan alternative.
Hasil  dari  penentuan  nilai  yang  diisi  dalam kuesioner tersebut maka diperoleh alternatif sesuai dengan kebijakan perusahaan.
Langkah  2. Menetapkan  Matriks  Fuzzy Performance,  Menggunakan  pengukuran  variabel linguistik  untuk  menunjukan  performansi  tiap kriteria (efect-value) melalui skala linguistik. Skala tiap  variabel  linguistik  dapat  ditunjukan  melalui fungsi  keanggotaan  segitiga  (TFN).  Notasi k i E , menunjukkan nilai performansi yang bersifat fuzzy dan k elevator terhadap alternatif i pada kriteria j. Dan  semua  kriteria  evaluasi  ditunjukkan  melalui rumusan sebagai berikut:
( ) k k k k i ij ij ij E = LE , ME , UE
Langkah  3. Penetapan  nilai  rata-rata  Fuzzy performance
( ) ( ) ⊗ ⊗ ⊗ ⊗ -1 -2 -m ij ij ij ij
E = 1/m E E . ....... E
Lambang ⊗ menunjukkan  perkalian  fuzzy, lambang ⊕ menunjukkan  fungsi  penjumlahan,  ij menunjukkan  rata-rata  jumlah  pengambilan fuzzy  dari  pengambilan  keputusan,  yang  dapat ditampilkan melalui fungsi keanggotaan segitiga di mana ij ij ij ij
E (LE , ME , UE ) nilai ij LE , ij ME , ij UE dapat diselesaikan dengan rumus berikut:                         ∑ ∑ ∑ m m k k ij ij ij ij k=1 k=1 m k ij ij k=1 LE = LE ; ME = ME m m
UE = UE m
Langkah  4. Perhitungan  fuzzy  synthetic decision.  Penentuan  nilai  dilakukan  dengan perkalian  antara  lain  metric  fuzzy  performance
ij E dengan  nilai  vektor  bobot  criteria i w yang diturunkan dari AHP, vektor pembobotan criteria diperoleh dengan rumus:
( )     i j n w = w ,...., w ,....., w dari vektor pembobotan criteria w ~ dan  matriks  performasi  fuzzy  ,  nilai fuzzy dapat diperoleh dengan menghasilkan matriks keputusan  pembentukan  fuzzy  (fuzzy  synthetic decision) sebagai berikut:
ο E R = w
Symbol "o" menunjukkan perhitungan keanggotaan  fuzzy  yang  terdiri  atas  penjumlahan
fuzzy  (fuzzy  addition)  dan  perkalian  fuzzy  (fuzzy multiplication). Fungsi keanggotaan (fuzzy number)
dari nilai ( ) i i i i R = LR , MR , UR Keterangan:  R i ,  MR i ,  UR i merupakan  batas bawah, tengah, dan atas dari nilai fuzzy synthetic decision alternative i dirumuskan sebagai berikut.
LR i × ∑ × ∑ × ∑ n ij ij i j=1 n ij ij i j=1 n ij ij ij = LE Lw , MR
= ME Mw , UR = UE Uw
Langkah  5.  Merangking  fungsi  keanggotaan fuzzy  (fuzzy  number).  Best  nonfuzzy  performance value metode perangkingan non fuzzy untuk  keanggotaan  fuzzy  dilakukan  dengan membandingkan  tiap-tiap  alternatif  prosedur  ini dilakukan dengan defuzzyfikasi yaitu dengan BNP. Nilai BNP dari fuzzy number R i dapat ditentukan dengan rumus:
( ) ( ) ∀     i i i i i i
BNP = UR - LR + MR - LR
/3+LR i

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengukuran yang dilakukan untuk mengetahui besarnya  variabilitas  permintaan  pada  tingkat eselon  manufaktur,  eselon  pengecer  dan  masing- masing pengecer.
Tabel 1. Hasil Pengukuran Bullwhip Effect pada Tiap Pengecer
Pengecer w UD Putra Sejati, Surabaya UD Semeru, Lumajang Toko Sumber Rejeki, Madiun Toko Pasifik, Bangkalan UD Prima, Jember 1,260547 2,091062 1,80784 2,565651 1,836489
Berdasarkan  Tabel  1  dapat  diketahui  bahwa besarnya  rata-rata  bullwhip  effect ( 1 ω ) pada agregasi  permintaan  terhadap  pengecer  sebesar 1,91. Sedangkan nilai bullwhip effect terbesar pada pengecer UD. Pasifik Bangkalan sebesar 2.566.
Berdasarkan  hasil  pengukuran  nilai  bullwhip effect pada tiap eselon seperti pada Tabel 2 maka dapat  diketahui  bahwa  besarnya  variabilitas permintaan  pada  tingkat  eselon  yang  terbesar, yaitu eselon manufaktur sebesar 1.563.
Tabel 2. Hasi Bullwhip Effect pada Tiap Echelon
Echelon w Manufaktur Pengecer 1.562782 1,25772 Identifikasi  penyebab  terjadinya Bullwhip
Effect. Dari fishbone diagram pada Gambar 1 akan diuraikan  setiap  faktor  yang  menjadi  penyebab terjadinya  bullwhip  effect  yang  didapat  dari  hasil wawancara dengan perusahaan, sebagai berikut.
Demand. Permintaan semakin meningkat hal ini karena adanya demand yang tidak teratur dan demand  yang  dilebih-lebihkan  oleh  downstream sehingga menyebabkan pola permintaan yang tidak teratur. Hal ini dapat dilihat dalam grafik variansi permintaan  di  tingkat  pengecer  untuk  produk SHAFA 240 ml selama tahun 2007 (Gambar 2).
Berdasarkan  Gambar  2  dapat  disimpulkan bahwa  penjualan  produk  untuk  produk  SHAFA 240 ml setiap bulanya mengalami variasi, di mana pada bulan Januari sebesar 19800, Februari 19330, Maret 19370, April 19610, Mei 20350, Juni 19870, Juli  20500,  Agustus  20740,  September  20400, Oktober  20260,  November  20840,  Desember 21220. Variansi yang terjadi pada penjualan produk berpengaruh  pada  order  pengecer  ke  manufaktur yang menyebabkan pola permintaan tidak teratur, seperti pada bulan Januari sebesar 17090, Februari 18770, Maret 21180, April 17910, Mei 18200, Juni 20540,  Juli  19240,  Agustus  21000,  September 19430,  Oktober  21150,  November  20190,  dan Desember 19310.
Perubahan iklim sekarang ini yang cenderung panas  dari  bulan  ke  bulan  maka  berakibat  pada konsumsi  air  mineral  yang  meningkat.  Hal  ini juga terjadi di daerah pengecer Bangkalan, kondisi iklim  yang  cenderung  panas  mengakibatkan  pola permintaan konsumen meningkat.
Even-event seperti perayaan hari besar agama maupun  nasional  dan  juga  acara  perkawinan memiliki kecenderungan meningkatkan penjualan sehingga  pengecer  berspekulasi  dengan  melebih- lebihkan pesanan. Berdasarkan gambar grafik total penjualan  di  tingkat  pengecer  (Gambar  2)  dapat dilihat bahwa pada akhir tahun penjualan menjadi meningkat  karena  pada  bulan  tersebut  banyak diadakan even-even ceremonial di masyarakat.
Dalam  hal  ini  lead  time  pengiriman  dan informasi  sering  terjadi  keterlambatan  sehingga
Gambar 2. Grafik Variansi Order dan Penjualan di Tingkat pengecer
menyebabkan  aktivitas  pengiriman  menjadi terganggu.  Hal  ini  disebabkan  karena  kurangnya alat transportasi pengiriman yang tidak sebanding dengan  banyaknya  order  dari  pengecer  yang memiliki  jarak  lokasi  yang  jauh  dan  panjangnya aliran  informasi  yang  ada  di  perusahaan menyebabkan aktivitas pengiriman menjadi rumit karena  melibatkan  banyak  pihak-pihak  yang terkait.  Lead  time  yang  terjadi  seringkali  sampai mencapai 3 hari.
Kenaikan  harga  material  menyebabkan kenaikan  terhadap  harga  jual  produk,  tidak stabilnya  harga-harga  material  menyebabkan end  customer  berspekulasi  dengan  meningkatkan jumlah  permintaan  sebagai  antisipasi  pada  saat harga mulai naik. Dari informasi yang diperoleh di perusahaan bahwa kenaikan material terjadi tiap Gambar 3. Grafik Total Penjualan Pengecer
awal tahun yaitu pada bulan januari. Seperti pada grafik,  pada  akhir  tahun  order  pengecer  menjadi meningkat,  ini  dilakukan  untuk  mengntisipasi kenaikan harga material di awal tahun.
Program  promosi  yang  dilakukan  akan meningkatkan  penjualan  tetapi  ketika  program tersebut  dihentikan  menyebabkan  penurunan penjualan.
Lemahnya koordinasi menyebabkan terjadinya kesalahan-kesalahan dalam perencanaan produksi sehingga  seringkali  terjadi  inventory  yang menumpuk.  Koordinasi  antar  stage  dalam  supply chain  yang  kurang  menyebabkan  tidak  adanya acuan  dalam  berproduksi  sistem  penyimpanan data-data  penjualan  yang  tidak  terkomputerisasi dengan  baik  dan  laporan  yang  tidak  transparan dari pengecer sehingga dapat menyebabkan distorsi informasi  yang  berakibat  pula  pada  kesalahan dalam penjadwalan produksi.
Gambar 1. Identifikasi terjadinya Bullwhip Effect
Berdasarkan  identifikasi  penyebab  bullwhip effect  yang  digambarkan  dalam  fishbone  diagram pada  subbab  sebelumnya,  maka  akan  diajukan beberapa  alternatif  solusi  untuk  mengurangi terjadinya  bullwhip  effect  dengan  menggunakan metode  fuzzy  AHP.  Alternatif  solusi  yang  akan dikembangkan antara lain sebagi berikut:
Menyederhanakan sistem aliran informasi pada proses  pemenuhan  bahan  baku  dan  pengiriman barang.  Kondisi  yang  terjadi  selama  ini  dalam aktivitas pemenuhan bahan baku dan pengiriman barang  di  perusahaan  terlalu  melibatkan  banyak pihak  seperti  marketing,  bagian  gudang  maupun manager  yang  berakibat  pada  rumitnya  proses administrasi, proses pengelolaan informasi tentang order  maupun  demand  yang  harus  menunggu persetujuan  pihak-pihak  tersebut  sehingga menyebabkan lead time informasi dan pengiriman menjadi lama.
Melakukan monitoring terhadap level inventori yang  ada  pada  downstream  channel.  Hal  ini dilakukan  untuk  melakukan  control  penjualan yang  ada  pada  downstream  sehingga  manufaktur memperoleh  informasi  demand  yang  dijadikan dasar  untuk  menentukan  besarnya  produksi ataupun order terhadap supplier.
Melakukan  kebijakan  single  forecast  oleh manufaktur.  Strategi  tersebut  membutuhkan koordinasi  dan  kolaborasi  yang  baik  dari  semua level  supply  di  mana  informasi  permintaan  yang dijadikan  dasar  forecast  tersebut  berasal  dari konsumen.
Kemudian  dari  pengembangan  alternatif solusi  tersebut  dipertimbang-kan  juga  mengenai beberapa  kriteria  atau  aspek  dalam  pemilihan alternatif  solusi  pengurangan bullwhip  effect tersebut. Beberapa kriteria atau aspek yang akan dipertimbangkan antara lain:
Sumber daya, terdiri atas beberapa subkriteria pendukung  yaitu:  Kelayakan  finansial,  faktor penting  dari  suatu  proses  kelangsungan  dari alternatif yang ditawarkan mengingat diperlukan suatu  perbaikan  dari  sumber  daya  yang  ada  dan untuk menjamin kelangsungan dari alternatif yang akan  dipakai.  Infrastruktur  IT,  dengan  adanya teknologi  memudahkan  akurasi  dan  kecepatan dalam  mendapatkan  informasi  dari  semua channel  sehingga  dapat  mengimplementasikan alternatif  yang  nantinya  digunakan  oleh
perusahaan  dengan  cepat.  Keahlian  ( skill), untuk  mengimplementasikan  alternatif  nantinya dibutuhkan skill yang berkualitas dari SDM yang ada. Waktu, optimalisasi waktu untuk mendukung kelancaran dari implementasi alternatif yang ada.
Kerja  Sama  Supply  Chain,  terdiri  atas beberapa  subkriteria  pendukung,  yaitu:  Integrasi dan  kolaborasi  tiap  level,  dengan  adanya integrasi  maupun  kolaborasi  di  tiap  level  supply chain  alternatif  solusi  yang  ditawarkan  dapat berjalan  dengan  optimal  untuk  mengurangi terjadinya  bullwhip  effect.  Intensitas  Pertemuan, mengadakan  koordinasi  yang  bersifat  pertemuan rutin  dan  berkala  dari  pihak-pihak  pemegang kebijakan baik supplier, manufaktur maupun para pengecer  untuk  memantapkan  strategi  maupun pengimplementasian alternatif solusi. Mutu kerja sama, kerja sama ataupun koordinasi dari berbagai pihak  dalam  suplai  chain  harus  bersifat  jangka panjang  untuk  menjamin  keberlangsungan  dari alternative solusi yang ditawarkan.
Hasil,  terdiri  atas  beberapa  sub  kriteria, yaitu:  Pengurangan  BE,  dari  ketiga  alternative tersebut diharapkan dapat mengurangi terjadinya BE.  Kemungkinan  Keberhasilan  Implementasi Alternatif  Solusi,  bagaimana  alternative  yang ada  dapat  mengurangi  terjadinya  bullwhip  effect pada  supply  chain  perusahaan.  Keberlanjutan dari  alternatif  solusi,  dari  alternative  yang  akan dipilih  diharapkan  dapat  diimplementasikan dengan kontinuitas oleh perusahaan dan tentunya dengan  aspek-aspek  yang  ada  dapat  mendukung keberlangsungan dari alternatif tersebut.
Berdasarkan hasil identifikasi dengan fishbone diagram pada Gambar 1 didapatkan bahwa faktor yang  menjadi  kendala  utama  dalam  terjadinya bullwhip  effect  di  CV  Welirang  Tirta  Mandiri adalah faktor koordinasi. Berdasarkan pengamatan yang  dilakukan  seperti  pada  faktor  lead  time, hal  ini  disebabkan  kurangnya  koordinasi  baik internal  maupun  supply  chain  manufaktur  yang menyebabkan lead time informasi dan pengiriman menjadi  panjang,  selain  itu  faktor  demand  yang tidak  teratur  maupun  adanya  spekulasi  dengan melebih-lebihkan demand terjadi juga disebabkan kurangnya  koordinasi  antarlevel  supply  chain. Untuk faktor-faktor penyebab bullwhip effect yang lain,  yaitu  Event  Kedaerahan  maupun  Harga  itu lebih  kepada  kondisi  di  luar  kontrol  perusahaan.
Seperti  pada  kenaikan  BBM  yang  menyebabkan bahan  material  ikut  naik  hal  itu  terjadi  di  luar kebijaksanaan perusahaan.
Penyusunan  struktur  hierarki ini bedasarkan atas  permasalahan  yang  terjadi  di  perusahaan, penulis memberikan usulan mengenai pembuatan struktur  hierarki  yang  sebelumnya  dilakukan wawancara dengan perusahaan, sebagai berikut: Tingkat 1  :  merupakan  goal  tujuan  yang akan diperoleh berdasarkan analisis data yang diperoleh
Tingkat 2  :  merupakan kriteria (prioritas), yaitu elemen  yang  menjadi  penyebab bullwhip effect
Tingkat3  :  merupakan subkriteria, yaitu elemen pendukung  pendukung  kriteria (prioritas)
Tingkat 4  :  merupakan alternatif solusi
Untuk  mengetahui  kekonsistenan  data  dari kuesioner  yang  telah  diisi  maka  dilakukan  uji konsistensi dari matrikss perbandingan yang telah dilakukan  pada  masing-masing  metode  sebelum dilakukan  perhitungan  untuk  mencari  total  bobot setiap alternatif dan memilih alternatif yang terbaik.
Berdasarkan  Tabel  3  dapat  dilihat  bahwa  uji konsistensi  dengan  menggunakan  metode  AHP didapatkan bahwa masing penilaian pada kuesioner I,  II,  dan  III  adalah  konsisten  karena  nilainya < 0,1.

## Tabel 3. Uji Konsistensi dengan Metode AHP
Dimensi CI CR Konsisten CR≤ 0.1 Goal Sumber daya Kerja Sama SC Hasil 0.028 0.05 0.0095 0.04 0.048 0.045 0.016 0.07 Konsisten Konsisten Konsisten Konsisten
Pada metode Fuzzy AHP, dari hasil perhitungan matriks perbandingan berpasangan pada kuesioner bagian I diperoleh nilai bobot fuzzy lokalnya.
Dari hasil pembobotan dimensi pada tingkat 2 (Tabel 4) dimensi sumber daya yang memiliki nilai BNP  (Best  Nonfuzzy  Performance  Value)  terbesar 0.477.  Yang  artinya  dimensi  tersebut  merupakan dimensi  yang  paling  penting  dari  dimensi  yang lainnya pada tingkat 2.
Berdasarkan  Tabel  5  diperoleh  bobot  global hasil  perkalian  antara  tingkat  2  dan  tingkat
3,  didapatkan  pada  subkriteria  kemungkinan keberhasilan  implementasi  memiliki  nilai  bobot tertinggi sebesar 0.337 yang artinya nilai subkriteria tersebut  yang  paling  penting  dari  subkriteria lainnya. Subkriteria selanjutnya yang dipentingkan adalah  mutu  kerja  sama  yang  memiliki  nilai bobot  0,344  dan  Subkriteria  Kelayakan  Finansial memiliki nilai bobot 0,277.
Tabel 4. Nilai Bobot Dimensi pada Tingkat 2
Kriteria/ Dimensi Bobot Fuzzy Lokal BNP A B C
Sumber Daya Kerja Sama SC Hasil 0.228 0.181 0.114 0.413 0.328 0.26 0.792 0.719 0.396 0.477 0.409 0.256
Setelah  bobot  global  dari  kriteria  tingkat 3  diketahui  maka  dapat  dibuat  peringkat  dari masing-masing  alternatif  pada  metode  Fuzzy AHP. Pada Tabel 6 dapat dilihat peringkat masing- masing alternatif.
Menampilkan  hasil  perhitungan  bobot  total dari masing-maing alternatif dengan menggunakan Fuzzy  AHP.  Jadi  dengan  Fuzzy  AHP  diperoleh perhitungan nilai tertinggi sampai terendah sesuai dengan  tingkat  kepentingan  didapatkan  urutan dengan nilai alternatif ke-2 melakukan monitoring terhadap level inventori yang ada pada downstream channel  dengan  nilai  bobot  normalisasi  BNP 0.359  mempunyai  nilai  tertinggi,  nilai  alternatif 3  yaitu  Melakukan  kebijakan  single  forecasting oleh  manufaktur  dengan  nilai  bobot  BNP  0.342. Alternatif  1  menyederhanakan  sistem  aliran informasi  pada  proses  pemenuhan  material  dan pengiriman produk nilai bobot BNP 0.299.
Dari  hasil  pemilihan  alternatif  di  atas diharapkan perusahaan melakukan suatu kebijakan  baru  dengan  melakukan  monitoring terhadap level inventory yang ada pada downstream channel.  Monitoring  dalam  hal  ini  manufaktur dapat melakukan pengendalian terhadap penjualan yang ada di tingkat bawah dalam hal ini pengecer. Sehingga  kondisi  riil  di  tingkat  pengecer  dapat diketahui oleh manufaktur dan informasi tersebut oleh manufaktur akan dikirim ke supplier tentang inventory  yang  ada  di  tingkat  pengecer.  Hal  ini untuk  mengurangi  terjadinya  penumpukan inventory  maupun  stock  out.  Mekanisme  yang sebaiknya  dilakukan  dalam  metode  ini  adalah
manufaktur  melakukan  kebijakan  tunggal  untuk semua  pengecer,  yaitu  tiap-tiap  pengecer  harus memberikan laporan penjualan secara transparan sehingga  informasi  yang  diperoleh  manufaktur sesuai dengan kondisi riil. Berdasarkan informasi tersebut manufaktur melakukan kontrol terhadap penjualan  yang  ada  di  tingkat  pengecer  dengan memperkirakan order yang harus dikirim dengan mempertimbangkan  laporan  penjualan  yang dikirim  pengecer,  manufaktur  juga  merevisi order  dari  pengecer  hal  ini  dilakukan  dengan pertimbangan  kondisi  inventori  pengecer  untuk menghindari  penumpukan  order  dan  menjaga permintaan  yang  harus  tetap  stabil.  Metode  ini memerlukan  koordinasi  yang  antar  level  supply chain,  Ketika  kondisi  penjualan  tidak  cenderung fluktuatif  dan  level  inventory  yang  stabil  maka variabilitas permintaan dalam supply chain dapat dikurangi.

## SIMPULAN

## Hasil yang diperoleh dari pengukuran Bullwhip
Effect  pada  Supply  Chain  di  CV  Welirang  Tirta Mandiri adalah UD Putra Sejati sebesar 1,26, UD Semeru sebesar 2,09, Toko Sumber Rezeki sebesar
Tabel 5. Bobot Prioritas pada Kriteria Tingkat 3
Kriteria/Dimensi Bobot Fuzzy Lokal Bobot Fuzzy Global Bobot (Bnp) Normalisasi A B C A B C
Sumber Daya Kelayakan Finansial Keahlian (Skill) Infrastruktur It Waktu Kerja Sama Sc Integrasi Dan Kolaborasi Tiap Level Mutu Kerja Sama Intensitas Pertemuan Hasil
Pengurangan Be Kemungkinan Keberhasilan Implementasi Alternatif Solusi Keberlangsungan Implementasi Alternatif Solusi 0.228 0.178 0.090 0.119 0.034 0.181 0.227 0.180 0.066 0.114 0.267 0.136 0.060 0.413 0.417 0.272 0.240 0.072 0.328 0.388 0.444 0.169 0.26 0.649 0.229 0.122 0.792 0.780 0.718 0.687 0.184 0.719 0.872 0.939 0.303 0.396 1.305 0.633 0.219 0.041 0.016 0.011 0.004 0.041 0.041 0.012 0.030 0.036 0.008 0.172 0.113 0.065 0.017 0.127 0.172 0.075 0.169 0.149 0.028 0.618 0.560 0.493 0.126 0.627 0.819 0.285 0.517 0.826 0.139 0.277 0.229 0.189 0.049 0.265 0.344 0.153 0.239 0.337 0.058 0.109 0.109 0.09 0.023 0.127 0.165 0.073 0.114 0.162 0.028
1,81, Toko Pasifik sebesar 2,57, UD Prima sebesar 1,26 sedangkan pada echelon manufaktur sebesar 1,56  dan  echelon  pengecer  1,26.  Alternatif  yang terpilih  untuk  mengurangi  bullwhip  effect  adalah melakukan  monitoring  terhadap  level  inventory yang ada pada downstream channel (Pengecer).

## DAFTAR PUSTAKA
Fransoo  J.C,  Wouters  M.J.F.,  2002.  Measuring  the Bullwhip Effect in the Supply Chain, Supply Chain Management, Bradford.
Lee, Hau L., Padmanabhan, V., dan Whang, S., 1997. The  Bullwhip  Effect  in  Supply  Chains,  Sloan management Review, 38: 93–102.
Simchi L.D., 2000. Designing and managing the Supply Chain. Boston: Irwin McGraw-Hill.
Hsieh, T.Y., 2004. Fuzzy MCDM Approach for Planning and Design Tenders Selection in Public Office Building. International Journal of Project Management. 22: 573–84.
Kusumadewi, S., Hartati, S., Harjoko, A., dan Wardoyo, R., 2006. Fuzzy Multi Atribute Decision Making (Fuzzy MADM), Yogyakarta: Graha Ilmu.
Kusumadewi, S., dan Purnomo H., 2004. Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan, Yogyakarta: Graha Ilmu.
Tabel 6. Nilai Fuzzy AHP Alternatif
Alternatif Fuzzy Number BNP Normalisasi BNP Rangking A1 A2 A3 12.39 16.825 15.225 66.52 87.665 80.345 386.67 453.31 436.02 155.19 185.93 177.19 0.299 0.359 0.342 3 1 2