## PENENTUAN PEMENUHAN PERMINTAAN PUPUK ORGANIK DENGAN MENGGUNAKAN

## METODE FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING
(“ STUDI KASUS CV.  LADANG INDONESIA CITRA MANDIRI “ )
IRWANTO . Irwanto55@yahoo.com CV. Ladang Indonesia Citra Mandiri, Jawa Timur

## abstrak
CV. Ladang Indonesia Citra Mandiri merupakan perusahaan manufaktur untuk produksi barang jadi berupa pupuk organik  yang  berbahan  baku  dari  kotoran  hewan.  Pada  proses  penyaluran  barang  distributor  berperan  penting sebagai  jembatan  langsung  barang  hasil  produksi  ketangan  konsumen,  dan  jika  produsen  kurang  tepat  dalam memenuhi  permintaan  akan  terjadi  banyak  komplain  serta  kerugian  bagi  pihak  produsen.  Untuk  penentuan pemenuhan permintaan banyak factor yang harus dipertimbangkan antara lain  Lama Permintaan, Jarak Pengiriman, Lama Pembayaran, Banyak Permintaan, Kapasitas Gudang, Stock Gudang dan minat konsumen
Penggunaan  metode  fuzzy  Multi  Criteria  Decision  Making,  sesuai  dengan  permasalahan  yang  dihadapi  oleh perusahaan, dengan cara penyelesaian dengan memberkan bobot peratingan yang berbeda pada setiap kriteria sesuai dengan kebutuhan dari perusahaan dan juga  bertujuan untuk memberikan prioritas atau rekomendasi pemilihan dari suatu  permasalahan  terutama  distributor  dengan  menggunakan  banyak  kriteria  sebagai  penentuan  keputusannya. Sehingga  dari  proses  penentuan  pemenuhan  permintaan  mampu  menyalurkan  hasil  barang  produksi  dengan  baik dan tidak mengalami keterlambatan atau kehabisan stock bagi distributor
Dengan  proses  perhitungan  Fuzzy  Multi  Criteria  Decision  Making  didapatkan  hasil  perhitungan  dari  nilai kepentingan,  Didapatkan  hasil  nilai  yangs  esuai  dari  data  dengan  mendapatklan  prioritas  data  tiga  besar  dari pemilihan  distributor  yaitu  hasil  yang  diprioritaskan  adalah  UD  Jaya  Wijaya  dengan  nilai  0.547,  UD  Padi  Jaya Sentosa dengan nilai 0.51, dan yang ketiga CV Makmur Sejahtera  dengan nilai 0.477, dari hasil tersebut dijadikan acuan bagi perusahaan sebagai bahan pemilihan barang
Kata Kunci: Logika Fuzzy Dan FMCDM
Pendahuluan
CV. Ladang Indonesia Citra Mandiri merupakan  perusahaan  yang  bergerak  di bidang manufaktur untuk produksi barang jadi berupa  pupuk  organik  yang  berbahan  baku dari  kotoran  hewan,  dimana  pada  proses pengolahan produksi dilakukan dengan menggunakan  mesin  yang  dikontrol  langsung oleh  operator  demi  menjaga  mutu  serta kualitas  dari  produksi.  CV.  Ladang  Indonesia Citra  Mandiri  merupakan  perusahaan  yang masih  berkembang  dan  bertujuan  sebagai produsen dari pupuk organik yang ramah akan lingkungan  dengan  tetap  terus  menjaga kelestarian  lingkungan  tanpa  menggunakan bahan  kimia  sebagai  bahan  baku,  dimana
penggunaan  bahan  kimia  pada  pupuk  secara terus-menerus  akan  berdampak  kurang  baik bagi  kesuburan  tanah.  Oleh  karena  itu  minat konsumen  akan  jenis  produksi  pupuk  organik terus meningkat seiring dengan laju pertumbuhan  penduduk,  sehingga  dalam proses  penyaluran  barang  hasil  produksi produsen  mengalami  kesulitaan  kepada  para distributor yang bekerjasama dengan perusahaan.  Pada  proses  penyaluran  barang distributor  berperan  penting  sebagai  jembatan langsung  barang  hasil  produksi  ketangan konsumen,  dan  jika  produsen  kurang  tepat dalam  memenuhi  permintaan  akan  terjadi banyak  komplain  serta  kerugian  bagi  pihak produsen. Untuk penentuan pemenuhan
permintaan banyak factor yang harus dipertimbangkan antara lain Lama Permintaan, Jarak  Pengiriman,  Lama  Pembayaran,  Banyak Permintaan, Kapasitas Gudang, Stock Gudang dan  minat  konsumen.  Dari  beberapa  factor yang ada pihak perusahaan harus mempertimbangkan  dengan  baik  keputusan yan  diambil  dengan  tidak  merugikan  semua pihak  baik  produsen,  distributor  maupun konsumen

## Tujuan Penelitian
Menentukan  prioritass  pemenuhan  permintaan pupuk  organik  pada  distributor  dengan menggunakan  metode  Fuzzy  Multi  Criteria Decision Making

## Landasan Teori Pengertian Persediaan Distributor
Keputusan mengenai saluran distribusi dalam pemasaran adalah merupakan salah satu keputusan  yang  paling  kritis  yang  dihadapi manajemen.  Saluran  yang  dipilih  akan mempengaruhi  seluruh  keputusan  pemasaran yang lainnya. Dalam rangka untuk menyalurkan  barang  dan  jasa  dari  produsen kepada  konsumen  maka  perusahaan  harus benar-benar  memilih  atau  menyeleksi  saluran distribusi yang akan digunakan, sebab kesalahan  dalam  pemilihan  saluran  distribusi ini dapat menghambat bahkan dapat memacetkan  usaha  menyalurkan  barang  atau jasa tersebut.
Distributor adalah langsung orang atau lembaga  yang  melakukan  kegiatan  distribusi yang  disebut  juga   pedagang  yang  membeli atau  mendapatkan  produk  barang  dagangan dari  tangan  pertama  atau  produsen  secara langsung.  Pedagang  besar  biasanya  diberikan hak  wewenang  wilayah   daerah  tertentu  dari produsen.  Suatu  proses  penyampaian  barang atau jasa dari produsen ke konsumen dan para pemakai, sewaktu dan dimana barang atau jasa tersebut  diperlukan.  Saluran  distribusi  adalah sekelompok  perusahaan  atau  perseorangan yang memiliki hak pemilikan atas produk atau membantu memindahkan hak pemilikan produk atau jasa ketika akan dipindahkan dari produsen  ke  konsumen. Distributor adalah suatu  Perusahaan  /  Pihak  yang  ditunjuk  oleh Pihak  Principal  untuk  memasarkan  dan menjual barang-barang principal dalam
wilayah  tertentu  dan  jangka  waktu  tertentu, dimana  pihak  Distributor  dalam  menjalankan kegiatannya  tidak  bertindak  selaku  wakil  dari Distributor.  Distributor  bertindak  untuk  dan atas namanya sendiri.

## Definisi Fuzzy
Sistem  Fuzzy    ditemukan  pertama  kali  oleh Prof.  Lotfi  Zadeh  pada  pertengahan  tahun 1960  di  Universitas  California.  Ada  beberapa definisi  mengenai  teori  fuzzy  set  yang diberikan  oleh  ahli  baik  dari  dalam  maupun dari luar negeri yang mencoba menggambarkan  secara  benar  makna  istilah tersebut, yaitu (Kusumadewi, 2004)
1.    L.  A.  Zadeh  dan  George  J.  Klir:  Fuzzy adalah  himpunan  obyek-obyek  baik  konkret maupun  abstrak  dengan  batasan  yang  tidak jelas  sehingga  keanggotaan  obyek  dalam himpunan lebih  cenderung  merupakan suatu  tingkatan  atau  derajat  daripada  suatu batasan anggota atau bukan anggota.
2.    Hadipriyono:  Fuzzy  adalah  himpunan pernyataan yang memiliki arti namun definisinya tidak jelas sehingga penilaian  yang  dilakukan  terhadap  pernyataan tersebut  tergantung  dari  persepsi  masing- masing individu

## Logika Fuzzy
Konsep  logika    fuzzy    pertama    kali diperkenalkan  oleh  Professor  Lotfi  A.Zadeh dari    Universitas  California,  pada  bulan  Juni 1965.   Fuzzy    secara  bahasa  diartikan  sebagai kabur  atau  samar  –  samar.    Menurut  Setiadji (2009  :  174),    fuzzy  merupakan  suatu  nilai yang  dapat  bernilai  benar  atau  salah  secara bersamaan.  Namun  seberapa  besar  nilai kebenaran  dan  kesalahannya  tergantung  pada derajat keanggotaan yang  dimilikinya. Derajat keanggotaan  dalam    fuzzy  memiliki  rentang nilai  0  (nol)  hingga  1(satu).  Hal  ini  berbeda dengan  himpunan  tegas  yang  memiliki  nilai 1 atau  0  (ya  atau  tidak).Logika    fuzzy digunakan untuk menterjemahkan suatu besaran  yang  diekspresikan  menggunakan bahasa (linguistik), misalkan besaran kecepatan  laju  kendaraan  yang  diekspresikan dengan  pelan,  agak  cepat,  cepat,  dan  sangat cepat.  Dan  logika    fuzzy  menunjukkan  sejauh mana  suatu  nilai  itu  benar  dan  sejauh  mana suatu  nilai  itu  salah.  Tidak  seperti    logika tegas,  suatu  nilai  hanya  mempunyai  2 kemungkinan  yaitu  merupakan  suatu  anggota himpunan  atau  tidak.  Derajat  keanggotaan  0 (nol)  artinya  nilai  bukan  merupakan  anggota
Volume XVI No.2, Maret 2016,p 43-53
himpunan  dan  1    (satu)  berarti  nilai  tersebut adalah anggota himpunan.Dalam contoh kehidupan seseorang dikatakan dewasa apabila berumur  lebih  dari  18  tahun,  maka  seseorang yang  kurang  dari  atau  sama  dengan  18  tahun di  dalam  logika  tegas  akan  dikatakan  sebagai tidak  dewasa  atau  anak  –  anak.  Sedangkan dalam  hal  ini  pada  logika    fuzzy,  seseorang yang  berumur  sama  dengan  atau  kurang  dari 18  tahun  dapat  dikategorikan  dewasa  tetapi tidak  penuh.  Secara  grafik dapat digambarkan sebagai berikut:
Gambar 2.1. Perbandingan contoh (a) logika
tegas dan (b) logika fuzzy dalam penentuan golongan umur
Metode  Fuzzy  Multi  Criteria  Decision Making
Multiple  Criteria  Decision  Making (MCDM)  merupakan  salah  satu  metode  yang paling banyak digunakan dalam area pengambilan  keputusan.Tujuan  dari  MCDM adalah memilih alternatif terbaik dari beberapa alternatif eksklusif yang saling menguntungkan  atas dasar performansi umum dalam  bermacam  kriteria  (atau  atribut)  yang ditentukan  oleh  pengambil  keputusan.Ada  2 pendekatan dasar pada masalah MCDM, yaitu Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM) dan Multiple  Objective  Decision  Making (MODM).MADM mengambil keputusan dengan  memperhatikan  beberapa  atribut  yang kadang  saling  bertentangan,  sedangkan  dalam MODM  banyaknya  alternatif  tak  terbatas  dan timbal  balik  antar  kriteria  dideskripsikan dengan menggunakan fungsi kontinu (Kusumadewi & Purnomo 2006).
Sebagian  besar  masalah  MCDM dalam  praktek  nyata  melibatkan  informasi yang  tidak  hanya  kuantitatif  akan  tetapi  juga
kualitatif, yang bersifat tidak pasti. Dalam hal ini,  masalah  MCDM  selayaknya  dianggap sebagai masalah fuzzy MCDM yang melibatkan  tujuan,  aspek-aspek  (dimensi), atribut  (atau  kriteria)  dan  kemungkinan alternatif-alternatif  (atau  strategi),  Masalah MCDM  diselesaikan  dengan  menggunakan teknik-teknik dalam bidang kecerdasan buatan (artificial  intelligent) dan  beberapa  dekade terkahir  menjadi  kajian  intensif  dari soft computing karena  melibatkan  teori  himpunan fuzzy,  menyebutkan,  secara  umum  proses pengambilan  keputusan  meliputi  langkah- langkah  keputusan meliputi :
1. Dentifikasi masalah 2. Menyusun preferensi 3. Mengevaluasi alternative 4. Menentukan alternatif terbaik. Berdasarkan  uraian  di  atas,  beberapa hal  yang  perlu  diperhatikan  dalam  masalah MCDM adalah: 1). Alternatif; 2). Kriteria; 3). Preferensi;  dan  4).  Tool/teknik  pengambil keputusan.  Misal  ada  m  kriteria  (C 1 ,…,  C m ) dan  n  alternatif  (A 1 ,…,A n ).  Masalah  MCDM biasa  direpresentasikan  dalam  bentuk  tabel keputusan seperti pada Tabel 2.1 Tabel 2.1 Alternatif Keputusan
A 1 . . A n w 1 C 1 a 11 . . a m1 . . . . . . . . . . . . w m C m a m1 . . a mn
Sumber : Kusumadewi & Purnomo 2006
Nilai a ij menunjukkan skor kinerja alternatif A j pada kriteria C i yang merupakan preferensi dari pengambil keputusan. Setiap kriteria mempunyai bobot w i yang menunjukkan tingkat pentingnya kriteria C i dalam proses pengambilan keputusan
Langkah-Langkah Proses Perhitungan Dengan Menggunakan FMCDM
Dari proses yang dilakukan dengan menggunakan kurva proses perhitungan dengan  menggunakan  kurva  fuzzy  fungsi segitiga fuzzy sebagai berikut :
0.75 Domain (x) 0.2 5 0.5 1 0 µ(x) Sk pentin g
k pentin g C pentin g pentin g S pentin g 1
Gambar 2.7 Kurva Segitiga Fuzzy
Sumber : Kusumadewi & Purnomo 2006
Kemudian dilakuaan dengan penentuan  nilai  dari  kurva  dengan menggunakan nilai berdasarkan kepentinagan  dari  masing-masing  ktitria yang nantinya digunakan dengan menggunakan kurva fuzzy sebagai berikut
:
Gambar 2.8 Kurva Rating FMCDM
Sumber : Kusumadewi &Purnomo 2006 Dari  Kurva  diatas  Maka  dilakukan proses perhitungan sebagai berikut :
Tabel 2.3 Rating Kepentingan
Rating Kepentingan Nilai yi Nilaiqi Nilai zi sangat Penting (SP) 0.75 1 1 Penting (P) 0.5 0.75 1 Cukup Penting(CP) 0.25 0.5 0.75 Kurang Penting (KP) 0 0.25 0.5 Sangat Kurang Penting(SKP) 0 0 0.25 Sumber : Kahar 2011
Dan  untuk  penilaian  penilain  sebagai berikut :
Tabel 2.4 Data Penilaian Penilaian Sangat Baik (SB) SB 0.75 1 1 Baik (B) B 0.5 0.75 1 Cukup Baik (CB) CB 0.25 0.5 0.75 Cukup (C) C 0 0.25 0.5 Kurang Baik (KB) KB 0 0 0.25

## Sumber : Kahar 2011
Dari data diatas maka dilakukan perhitungan nilai yi, qi dan zi rumus berikut untuk mengetahui setiap detail bobot dari masing-masing nilai :
Dari hasil nilai yi, qi, dan zi maka dilakukan penentuan nilai f sebagai berikut :
Dari  Data  Diatas  Maka  diasumsikan nilai  alpha  adalah  0.5  dan  hasil perhitungan nilai F sebagai berikut : Dari Nilai F dengan Rumus = F  =  α  ((α*Nilai  Zi)+Nilai  Qi+((1- α)*nilai yi))

## Pengumpulan Data
Pada proses ini dilakukan tahapan pengumpulan data dimana data yang didapatkan  berasal  dari  perusahaan,  berupa data  transaksi  pemenuhan  permintaan  kepada distributor  akan  pupuk  organik  dengan penilaian pemenuhan pertimbangan permintaan  dari  berapa  lama  permintaan dilakukan, Jarak Pengiriman distributor dengan  perusahaan,  Lama  Pembayaran  dalam setiap  transaksi,  banyak  permintaan  yang
a b 1 0 µ(x) Domain (x) c 0.7 5 Domain (x) 0.2 5 0.5 1 0 µ(x ) Sk pentin g k pentin g C pentin g pentin g S pentin g 1
dipesan oleh perusahaan, sisa persedian  stock gudang  pada  distributor  dan  minat  konsumen diarea  distributor  terhadap  produk,  berikut penjelasan  dari  kriteria  yang  digunakan  oleh perusahaan :
1. Lama Permintaan Yaitu  waktu  pemesanan  oleh  pihak distributor kepada pihak perusahaan,  dan digunakan  sebagai  acuan  batas  produksi oleh perusahaan.
2. Jarak Pengiriman Yaitu  jarak  yang  di  tempuh  antara peusahaan  ke  distributor  dalam  untuk melakukan pengirimman barang.
3. Lama Pembayaran Yaitu  batas  pembayaran  bagi  pihak distributor dalam proses transaksi pembayaran barang kepada pihak
perusahaan.
4. Banyak Permintaan Yaitu  besar  permintaan  akan  barang produksi  kepada  perusahaan  dari  pihak distributor.
5. Sisa Stock Gudang Yaitu  Sisa  Stock  Gudang  yang  dimiliki pihak distributor.
6. Minat konsumen Yaitu Minat Konsumen disekitar wilayah distributor terhadap barang yang diproduksi oleh pihak perusahaan, Perhitungan minat konsumen =
= (banyak perminataan-sisa stock gudang)  * 100 %
banyak perminataan
hal ini nantinya digunakan oleh perusahaan  sebagai  bahan  pertimbangan dalam  proses  pemenuhan  permintaan pupuk organik kepada distributor, dimana setiap factor diatas saling berhubungan.

## Pengolahan Data
Dari  data  yang  diperoleh,  kemudian dilakukan  pengolahan  dengan  logika  fuzzy untuk  mendapatkan  outputan  dalam  fuzzy sebagai hasil proses penilaian setiap implikasi kemudian  dilakukan  tahapan  perhitungan dengan  menggunaka  metode  MCDM,  berikut beberapa tahapan yang dilakukan :
1. Penentuan nila Kriteria yang digunakan Proses  awal  dilakukan  dengan  menentukan nilai  kriteria-kriteria  yang  digunakan  dalam proses perhitungan antara lain: Lama Permintaan, Jarak Pengiriman, Lama
Pembayaran,  Banyak  Permintaan,  Kapasitas
Gudang,  Sisa  Stock  Gudang  dan  minat konsumen,  kemudian  dari  kriteria  tersebut dilanjutkan  dengan  penentuan  nilai  dengan kriteria serta penentuan data
2. Penentuan nilai peratingan dengan menggunakan fuzzy
Dari  himpunan  diatas  ditentukan  nilai  dari fungsi keanggotaan yaitu kurva dari peratingan data,  dari  hasil  tersebut  dilakukan  dengan penentuan  nilai  derajat  keceocokkan  fungsi
dengan menggunakan fungsi keanggotaan fuzzy.
Dan dari data diatas maka dilakukaan  pengelompokkan  rating  dari hasil fungsi segitiga fuzzy sebagai berikut :
Gambar 3.2 Kurva Segitiga Fuzzy Sumber : Kusumadewi & Purnomo 2006
Penentuan  nilai  berdasarkan kepentinagan  dari  perusahaan  dengan menggunakan  kurva  fuzzy  sebagai berikut :
3. Penentuan nilai yi, qi,zi Proses  peratingan  data  dengan  menggunakan nilai  dari  setiap  data,  dan  Perhitungan  nilai kriteria  yi,  qi,zi  yang  merupakan  penggunaan matriks perkalian kolom pada proses FMCDM
Tabel 3.1 Penilaian Poin Perusahaan
Penilaian Sanga Baik (SB) SB Baik (B) B Cukup Baik (CB) CB Cukup (C) C Kurang Baik  (KB) KB a b 1 0 µ(x) Domain (x) c
4. Penentuan nilai F atau Integral
Nilai  F  merupakan  nilai  yang  didapatkan  dari tahapan proses data dimana nilai F didapat dari proses  perhitungan  dari  penilaian  dengan menggunakan hasil perhitungan yi, qi,zi, yang kemudian  dilakukan  dengan  menggunakan fungsi F untuk mencari nilai bobot dari data F = α ((α*Nilai Zi)+Nilai Qi+((1-α)*nilai yi))
5. Dan  dilanjutkan  proses  sorting  data  untuk menentukan nilai hasil data yang diprioritaskan
Penentuan  konversi  Nilai  Kriteria  dengan

## Fuzzy
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  hasil evaluasi  data  dilakukan  dengan  menggunakan proses  evalusai  dari  data  yang  didapatkan dengan menggunakan hasil observasi data dari perusahaan  berupa  nilai  Lama  Permintaan, Jarak  Pengiriman,  Lama  Pembayaran,  Banyak Permintaan, Kapasitas Gudang, Stock Gudang dan  minat  konsumen.  Untuk  memberikan penilaian  data  dari  nilai  berupa  rating  atau kategori  masing-masing  dari  setiap  nilai kriteria sehingga dapat dengan mudah dilakukan  penilainya  dari  setiap  data,  berikut untuk nilai data poin untuk menyimbolkan dari hasil  evaluasi  nilai  quisioner  dari  pihak  sales, didapatkan  data  masing-masing  kriteria  dapat dilihat pada table 4.2 :
Tabel 4.2 Penilaian Simbol Lama Permintaan
Lama Permintaan/ minggu SIMBOL Minggu Sangat Lama SLM >=6 Lama LM `4-5 Normal N 3 Cepat CP 2 Sangat Cepat SCP 0-1
Tabel 4.3 Penilaian Simbol Jarak Pengiriman Jarak Pengiriman /Km SIMBOL Jarak /Km Sangat Jauh SJH >=71 jauh JH 51-70 normal N 41-50 dekat DK 21-40 Sangat Dekat SDK 0-20 Tabel 4.4 Penilaian Simbol Banyak Pengiriman Banyak Permintaan /Kg SIMBOL Berat /Kg Sangat banyak SBK >40000 banyak BK 30001- 40000 normal N 20001- 30000 sedikit DK 10001- 20000 Sangat sedikit SDK 0-10000 Tabel 4.5 Penilaian Simbol Lama Pembayaran Lama Pembayaran /hari SIMBOL waktu /hari Sangat Lama SL >=22 Lama LM 17-21 Normal N 13-16 Cepat CP 8-12 Sangat Cepat SCP 0-7 Tabel 4.6 Penilaian Simbol Sisa Stock Gudang Sisa Stock Gudang /kg SIMBOL Berat /Kg Sangat banyak SBK >25000 banyak BK 15001-25000 normal N 8001-15000 sedikit DK 4001-8000 Sangat sedikit SDK 0-4000 Tabel 4.7 Penilaian Simbol Minat Konsumen Minat  konsumen /% SIMBOL Berat /Kg Sangat Baik SBK >60 Baik BK 51-60 normal N 41-50 Kurang Baik KB 21-40
Volume XVI No.2, Maret 2016,p 43-53
Sangat Kurang Baik SKB 0-20
Untuk  hasil  evaluasi  penilaian  data yang  telah  disimbolkan  dari  hasil  tabel diatas terhadap data dari perusahaan dapat dilihat pada tabel 4.8.

## Proses  Penentuan  Peratingan  dengan Menggunakan FMCDM
Untuk  hasil  penilain  data  dari perusahaan dilakukan
dengan
menggunakan  fungsi  segitiga  dari  fuzzy, untuk  poin  dan  hasil  evalusai  dilakukan dengan  menggunakan  perhitungan  Dan Dari  data  table  evaluasi  penilaian,  maka dilakukan  penilaian  sesuai  dari  poin perusahaan  dengan  menggunakan  fungsi keanggotan fuzzy segitiga.
Dan  dari  data  diatas  maka dilakukaan  pengelompokkan  rating  dari hasil  fungsi  segitiga  fuzzy  pada  gambar 4.1 sebagai berikut :
Gambar 4.1 Kurva Segitiga Fuzzy
Penentuan  nilai  berdasarkan  kepentingan dari  perusahaan  dengan  menggunakan kurva  fuzzy  pada  gambar  4.2  sebagai berikut :
Gambar 4.2 Kurva Peratingan Kepentingan
Penentuan  nilai  berdasarkan  kepentingan Lama  Permintaan  dari  perusahaan  dengan menggunakan kurva fuzzy sebagai  berikut :
Gambar 4.3 Kurva Peratingan Lama Permintaan
Penentuan nilai berdasarkan kepentingan Jarak Pengiriman dari perusahaan  dengan  menggunakan  kurva fuzzy sebagai berikut :
Gambar 4.4 Kurva Peratingan Jarak Pengiriman
Penentuan nilai berdasarkan kepentingan  Banyak  permintaan  dari perusahaan  dengan  menggunakan  kurva fuzzy sebagai berikut :
Gambar 4.5 Kurva Peratingan Banyak Permintaan
Penentuan nilai berdasarkan kepentingan Lama Pembayaran dari perusahaan  dengan  menggunakan  kurva fuzzy sebagai berikut : 0. 75 Domain
(x)
0.
2 5 0. 5 1 0 µ( x) Sgtkrg Penting Kurang Penting Cukup Penting Penting
S Penting 1 a b 1 0 µ(x) Domain (x) c
0.7 5
0. 2
5 0. 5 1 0
µ( x) Sangat cepat Cepat Normal
Lama Sangat Lama
0.7 5 Domain (x) 0.2 5 0.5 1 0 µ(x ) Sanga t Jauh Jauh Norm al Dekat Sanga t Dekat 1 0.75 Domain (x) 0.25 0.5 1 0 µ(x) Sangat Sedikit Sedikit Normal Banyak Sangat Banyak
1
Gambar 4.6 Kurva Peratingan lama Pembayaran
Penentuan nilai berdasarkan kepentingan  Sisa  Stock  Gudang  dari perusahaan  dengan  menggunakan  kurva fuzzy sebagai berikut :

## Gambar 4.7 Kurva Peratingan Sisa Stock Gudang
Penentuan  nilai  berdasarkan  kepentingan Minat  Konsumen  dari  perusahaan  dengan menggunakan kurva fuzzy sebagai  berikut :
Gambar 4.8 Kurva Peratingan Minat Konsumen
Dari  Kurva  diatas  Maka  dilakukan  proses peratingan sebagai berikut :
Tabel 4.9 Rating Kepentingan
Rating Kepentingan Nilai yi Nilaiqi  Nilaiz1 Sangat Kurang Penting (SKP) 0 0 0.25 Kurang Penting (KP) 0 0.25 0.5 Cukup Penting(CP) 0.25 0.5 0.75 Penting (P) 0.5 0.75 1 sangat Penting (SP) 0.75 1 1
Dan  untuk  penilaian  rating  dari  kriteria lama permintaansebagai berikut
Tabel  4.10 Penilaian  Rating  Dari  kriteria

## Lama Permintaan
Rating Kepentingan Nilai yi  Nilaiqi  Nilaiz1 Sangat Cepat 0 0 0.25 Cepat 0 0.25 0.5 Normal 0.25 0.5 0.75 Lama 0.5 0.75 1 Sangat Lama 0.75 1 1
Tabel  4.11 Penilaian  Simbol  Jarak Pengiriman Rating Kepentingan Nilai yi Nilai qi Nilaiz 1 Sangat Jauh 0 0 0.25 jauh 0 0.25 0.5 normal 0.25 0.5 0.75 dekat 0.5 0.75 1 Sangat Dekat 0.75 1 1 Tabel  4.12 Penilaian  Simbol  Banyak Pengiriman Rating Kepentingan Nilai yi Nilaiqi  Nilaiz1 Sangat sedikit 0 0 0.25 sedikit 0 0.25 0.5 normal 0.25 0.5 0.75 banyak 0.5 0.75 1 Sangat banyak 0.75 1 1 Tabel  4.13 Penilaian  Simbol  Lama Pembayaran Rating Kepentingan Nilai yi Nilaiq i Nilaiz 1 Sangat lama 0 0 0.25 Lama 0 0.25 0.5 normal 0.25 0.5 0.75 Cepat 0.5 0.75 1 Sangat Cepat 0.75 1 1 0.7 5 Domain (x) 0.2 5 0.5 1 0 µ(x ) Sanga t Banya k Banya k Norm al sedikit Sanga t Sediki t 1 0. 75 Domain (x) 0. 2 5 0. 5 1 0 µ( x) Sk Baik Kuran g Baik Norma l Baik Sangat Baik 1 0.75 Domain (x) 0.2 5 0.5 1 0 µ(x) Sangat Lama lama Norma l cepat Sangat Cepat 1
Volume XVI No.2, Maret 2016,p 43-53
Tabel  4.14 Penilaian  Simbol  Sisa  Stock Gudang Rating Kepentingan Nilai yi Nilaiq i Nilaiz 1 Sangat banyak 0 0 0.25 banyak 0 0.25 0.5 normal 0.25 0.5 0.75 sedikit 0.5 0.75 1 Sangat sedikit 0.75 1 1 Tabel  4.15 Penilaian  Simbol  Minat Konsumen Rating Kepentingan Nilai yi Nilaiqi  Nilaiz1 Sangat Kurang Baik 0 0 0.25 Kurang Baik 0 0.25 0.5 normal 0.25 0.5 0.75 Baik 0.5 0.75 1 Sangat Baik 0.75 1 1

## Proes perhitungan nilai Yi, Qi dan Zi
Dari  data  diatas  maka  dilakukan  perhitungan Nilai  yi,  qi  dan  zi  rumus  berikut  untuk mengetahui  setiap  detail  bobot  dari  masing- masing nilai :
Keterangan : Yi = nilai perhitungan matriks pada Coulum 1 Qi = nilai perhitungan matriks pada Coulum 2 Zi = nilai perhitungan matriks pada Coulum 3 K = Banyak Kriteria Oit= Nilai Alternatif data ke-i dari kolom yi ai = nilai kepentingan kriteria dari kolom yi pit= Nilai Alternatif data ke-i dari kolom qi bi = nilai kepentingan kriteria dari kolom qi Oit= Nilai Alternatif data ke-i dari kolom zi ai = nilai kepentingan kriteria dari kolom zi
Dari  proses  penyelesaian  perhitungan dengan metode FMCDM dilakukan
penentuan  Distributor  Pupuk,  untuk  hasil observasi  data  yang  didapatkan  dari  pihak sales  perusahaan,  beiut  beberapa  kriteria berdasarkan tingkat kepentingannya sebagai  berikut : Lama Permintaan/minggu Sangat Penting Jarak Pengiriman /Km Sangat Penting Banyak Permintaan /Kg  Penting Lama Pembayaran /hari  Penting Sisa Stock Gudang /kg Cukup Penting Minat  konsumen /% Cukup Penting
Dari  Data  pada  tabel  4.22,  maka diasumsikan  nilai  alpha  adalah  0.5  dan hasil perhitungan nilai F sebagai berikut : Dari Nilai F dengan Rumus = F  =  α  ((α*Nilai  Zi)+Nilai  Qi+((1-α)*nilai yi))
1. Untuk hasil perhitungan dari Sumber Tani .UD F = 0.5(( 0.65625 *1)+( 0.427083333 )+(1- 0.5)* 0.166666667 ) = 0.41927083 2. Untuk  hasil  perhitungan  dari Jaya Wijaya .UD F = 0.5(( 0.833333333 *1)+( 0.5625 )+(1- 0.5)* 0.229166667 ) = 0.546875 3. Untuk hasil perhitungan dari Makmur Sejahtera .CV
F=0.5(( 0.739583333 *1)+( 0.479166667
)+(1-0.5)* 0.208333333 ) = 0.4765625
4. Untuk  hasil  perhitungan  dari Pelita
Petani .CV
F  =0.5(( 0.6875 *1)+( 0.385416667 )+(1- 0.5)* 0.1354166 )
= 0.3984375
5. Untuk hasil perhitungan dari Harapan
Tani  .CV
F
=0.5(( 0.510416667 *1)+( 0.21875 )+(1- 0.5)* 0.010416667 ) = 0.23958333 Dst hingga 12 data distributor

## KESIMPULAN
Untuk  hasil  evalusai  dari  proses perhitungan  perusahaanCV.  Ladang  Indonesia Citra Mandiri dengan perhitungan menggunakan  metode  Fuzzy  Multi  Criteria Decision Making,  maka  dapat  dihasilkan  nilai hasil  analisa  dan  interprestasi  yang  dilakukan dengan  berbagai  macam  hasil  dari  data penyaluran distribusi barang sebagai berikut:
1. Untuk  proses  pemilihan  prioritas distributor  didapatkan  nilai  dari penentuan  penggunaan  variable antraa lain Lama Permintaan, Jarak Pengiriman,  Lama  Pembayaran,
Banyak Permintaan, Kapasitas Gudang,  Stock  Gudang  dan  minat konsumen,  dimana  untuk  proses perhitungan menggunakn nilai keanggotan  dari  fubngsi  segitiga fuzzy  dan  juga  menggunakan perhitungan  nilai  dari  matriks kolom  dari  data  ayitu  yi,  qi  dan  zi yang  nantinya  diunakan  prose sperhitungan  nilai  f  yang  ahsil rekomendasi  dengan  menentukan nilai sorting nilai F
2. Dengan  proses  perhitungan  Fuzzy
Multi  Criteria  Decision  Making didapatkan  hasil  perhitungan  dari nilai  kepentingan  setiap  kriteria anatara lain : Lama Permintaan/minggu Sangat Penting Jarak Pengiriman /Km Sangat Penting Banyak Permintaan /Kg Penting Lama Pembayaran /hari Penting Sisa Stock Gudang /kg  Cukup Penting Minat  konsumen /% Cukup Penting
Didapatkan  hasil  nilai  yang  sesuai  dari  data dengan  mendapatkan  prioritas  data  tiga  besar dari  pemilihan  distributor  yaitu  hasil  yang diprioritaskan adalah jaya wijaya dengan nilai 0.565,  Padi  Jaya  Sentosa  dengan  nilai  0.511, dan yang ketiga makmur Jaya CV dengan nilai
0.477, dari hasil tersebut dijadikan acuan bagi perusahaan sebagai bahan pemilihan barang.

## SARAN
Berdasarkan uraian pada bab sebelumnya,  maka  saran  dari  kami  sebaiknya untuk  proses  penentuan  distribusi  barang, perlu  dilakaukan  pengupdaten  data  kembali terhadap  data  supplier  dimana  untuk  proses penyaluran  barang  diperlukan  data  terbaru agar  nilai  output  pengiriman  barang  sesuai order,  sehingga  distributor  tidak  mengalmi kekecewaan,  dan  untuk  hasil  yang  lebih  baik dapat  juga  diatambah  nilai  kriteria  yang digunakan  sebagai  bahan  acuan  pada  proses pem ilihan distributor

## DAFTAR PUSTAKA
Earl, Cox. 1994. The Fuzzy System Hand Book (A prstioner’s Guide to Building, Using and Maintaining Fuzzy System) . Massachussetts: Academinc Press. Inc. http://health.liputan6.com/read/52127 2/bkkbn-tahun-ini-penduduk- indonesia-capai-250-juta-jiwa. Di akses pada tanggal 20 November 2014. Kotler, Philip. 2009.Manajemen Pemasaran, Edisi Ketiga Belas, Jiilid 2 , PT Gelora Aksara Pratam, Jakarta.
Kahar, Novhirtamely. 2011.. Aplikasi (FMCDM) Untuk Optimalisasi Penentuan Lokasi promosi Produk ,
Skripsi, Jurusan Teknik Informatika,STMIK Nurdin
Hamza Jambi, Jambi. Kusumadewi, Sri & Purnomo, Hari. 2004. Aplikasi Logika Fuzzy untuk pendukung keputusan . Graha Ilmu, Yogyakarta. Mauizhoh & Zabidi.2007.
Perancangan Sistem. Penilaian dan perusahaan , Presindo, Jakarta. Nitisemito, Alex S. 2002. Manajemen Personalia. Edisi Revisi , Ghalia Indonesia, Jakarta. Nurcahyaningtyas. 2009. Ekonomi : Untuk Kelas X SMA/MA.
Volume XVI No.2, Maret 2016,p 43-53
Pusat Perbukuan , Departemen Pendidikan Nasional, Jakarta. Ramadhan, Fikri.2010. Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Tenaga Kerja Dengan
Menggunakan FMCDM , Skripsi, Jurusan Teknik Infromatika, STMIK , MEDAN. Sa’dyah C. 2009. Ekonomi 1 : Untuk Kelas X SMA dan MA. Pusat Perbukuan, Departemen Pendidikan Nasional, Jakarta. Widyaningsih. 2009. Mengasah Kemampuan Ekonomi 1 : Untuk Kelas X Sekolah Menengah Atas/Mandrasah Aliyah Program Ilmu Pengetahuan Sosial. Pusat Perbukuan , Departemen Pendidikan Nasional, Jakarta.