## PERANCANGAN MODEL PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGADAAN BARANG DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY INFERENCE SYSTEM
Viera Astry 1) , Dadang Surjasa 2) ,  Dedy Sugiarto 3 ) 1, 2, 3 Program Studi Magister Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti vieraastry@gmail.com, d_surjasa@yahoo.com, d_giarto@yahoo.com

## ABSTRACT
Alleriea  is  a  small  medium  enterprises  engaged  in  the  field  of  providing  souvenirs.  To increase  consumer  satisfaction,  the  company  should  be  able  to  fullfill  consumer  demand,  The decisions support system in this study is using Fuzzy Inference System with Mamdani type as intuitive and  very  suitable  to  be  given  expert  knowledge.  This  model  was  designed  using  MATLAB  software and as input will be used to predict the number of requests, the speed of supply and stock condition.
The  predicted  number  of  demand  are  made  by  using  forecasting  methods  by  selecting  a forecasting model with the smallest MSE value. Based on the comparison of the value of MSE on the ARIMA model and winter, forecasting results obtained by the method of Winter has the smallest MSE value.
The verification process is done by looking at the forecasting model with the smallest MSE, the validation process is done to test the normality of residual data. The verification process on fuzzy inference  systems  is  done  by  testing  whether  the  rules  given  leave  in  accordance  with  the  desired output.  The  validation  process  using  a  combination  of  testing  Extreme  Test  uses  a  combination  of extreme in any condition. The result of this paper is a procurement decision support model using fuzzy inference  system  which  influenced  by  the  demand  forecast,  stock  condition  and  speed  of  supply. Designed models have been verified and validated.

## Keywords : Decision Support System, Fuzzy Inference System, Forecasting

## 1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Seiring  dengan  perkembangan  zaman, perusahaan secara kompetitif  bersaing agar tetap dapat bertahan dalam berbagai macam kondisi Kepuasan konsumen serta penjualan  optimal  merupakan  hal  penting agar  perusahaan  dapat  tetap  bertahan. Perusahaan harus dapat memenuhi keinginan  dan  kebutuhan  konsumen.  Oleh karena itu perusahaan harus selalu melakukan perbaikan-perbaikan yang dapat mendukung  kemajuan  perusahaan.  Pada saat  ini  hampir  semua  perusahaan  yang bergerak  di  bidang  industri  dihadapkan pada  suatu  masalah  yaitu  adanya  tingkat persaingan yang sedemikian kompetitif. Hal
ini mengharuskan perusahaan untuk merencanakan  atau  menentukan  jumlah
produksi, agar dapat memenuhi permintaan pasar  dengan  tepat  waktu  dan  dengan jumlah  yang  sesuai,  sehingga  diharapkan keuntungan perusahaan akan optimal (Djunaidi  dkk,  2005).  Oleh  karena  itu, perencanaan  jumlah  produk  dalam  suatu perusahaan  sangat  penting  agar  dapat memenuhi  permintaan  pasar  dengan  tepat dan  dengan  jumlah  yang  sesuai.  Penjualan yang  maksimal  artinya  dapat  memenuhi permintaan–permintaan  yang  ada.  Apabila jumlah  produk  yang  diproduksi  oleh perusahaan  kurang  dari  jumlah  permintaan maka  perusahaan  akan  kehilangan  peluang untuk mendapatkan keuntungan yang maksimal.  Sebaliknya apabila  jumlah produk  yang  diproduksi  jauh  lebih  banyak dari  jumlah  permintaan  maka  perusahaan akan  mengalami  kerugian.  Oleh  karena  itu perencanaan  jumlah  produk  dalam  suatu perusahaan  sangat  penting  agar  dapat memenuhi  permintaan  pasar  dengan  tepat
dengan  jumlah  yang  sesuai.  Faktor-faktor yang perlu diperhatikan dalam  menentukan jumlah  produk,  antara  lain:  sisa  persediaan satu  periode  sebelumnya  dan  perkiraan jumlah per mintaan satu periode selanjutnya (Haryati, 2012).
Perencanaan  pengadaan  barang  tidak hanya berlaku pada perusahaan manufaktur saja.  Perencanaan  pengadaan  barang  juga dapat diterapkan pada Usaha Kecil Menengah  (UKM).  Dengan  menerapkan perencanaan  produk  yang  baik  maka  dapat membantu UKM dalam memenuhi kebutuhan  konsumen  serta  membantu UKM  agar  tidak  menyediakan  produk melebihi  permintaan  konsumen,  mengingat masih terbatas nya modal pada UKM. Oleh karena  itu  perencanaan  pengadaan  barang mengambil  peranan  yang  sangat  penting dan mendukung keberlangsungan UKM.
Alleriea Wedding and Gifts
merupakan  suatu  Usaha  Kecil  Menengah (UKM)  yang  bergerak  dalam  bidang penyediaan  souvenir,  khususnya  souvenir untuk  pernikahan.  Alleriea  memiliki  tiga bidang  dalam  produknya,  yaitu  souvenir- souvenir  yang  berupa  barang  lokal,  seperti gelas,  mangkok,  memo,  tempat  tissue  dan lain sebagainya. Bidang yang kedua adalah berupa  barang-barang  import.  Bidang  yang ketiga  adalah  berupa  barang  yang  dibuat sendiri  yaitu  berupa  towel  handmade  yang dibuat sendiri.
Alleriea  memiliki  dua  jenis  saluran penjualan  yaitu  saluran  penjualan  offline dan  saluran  penjualan  online.  Saluran penjualan  offline  adalah  layanan  penjualan yang  tersedia  di  tempat  penjualan  di  mana para  pelanggan  datang  secara  langsung  ke tempat  tersebut.  Alleriea  memiliki  satu tempat  penjualan  atau  toko  yang  berada  di Jalan  Muwardi  Raya  no.  25B,  Grogol, Jakarta Barat, Indonesia. Sedangkan saluran penjualan  online  adalah  layanan  yang tersedia  melalui  media  internet,  sehingga penjualan dilakukan melalui media elektronik  (e-commerce),  berupa  situs resmi,  jejaring  sosial,  berbagai  aplikasi chatting maupun SMS dan telepon. Alleriea memiliki  situs  resmi  www.alleriea.com, Facebook  dan  Instagram  sebagai  media penjualan  dan  sarana  komunikasi  dengan pelanggannya  di  manapun  mereka  berada. Saat  ini  Alleriea  telah  mengirim  souvenir
ke  berbagai  tempat-tempat  di  luar  pulau
Jawa, seperti Kalimantan, Sumatra, Sulawesi, Jayapura dan Bali. Sampai  saat  ini  Alleriea  belum memiliki  perencanaan  pengadaan  barang yang  digunakan  sebagai  bahan  dasar souvenir  yang  baik  dan  optimal,  sehingga terkadang  terdapat  kondisi  di  mana  ada permintaan  konsumen  dan  kondisi  barang sedang  kosong  sehingga  Alleriea  tidak dapat  memenuhi  permintaan  konsumen tersebut.  Pengadaan  jumlah  produk  pada Alleriea masih dilakukan secara intuisi saja sehingga  terkadang  jumlah  produk  yang diadakan Alleriea tidak seimbang dan tidak dapat memenuhi permintaan konsumen. Sehingga  terjadi  selisih  antara  permintaan customer  dengan  penjualan  yang  dapat dipenuhi  oleh  Alleriea.  Dengan  perbedaan antara  penjualan  dan  permintaan  ini menunjukkan bahwa Alleriea belum memaksimalkan penjualan produk souvenir.  Untuk  dapat  memaksimalkan penjualan,  maka  Alleriea  harus  dapat memenuhi  permintaan  customer,  sehingga perlu adanya perencanaan pengadaan barang yang digunakan sebagai bahan baku, sehingga  Alleriea  tetap  dapat  memenuhi permintaan customer.
Kendala yang dihadapi dalam memenuhi  permintaan  cutomer  adalah terdapat kekurangan produk barang sehingga tidak dapat memenuhi permintaan customer, terutama apabila customer memesan  untuk  acara  yang  cukup  dekat, seringkali permintaan customer tidak disanggupi  karena  produk  sedang  habis.
Sedangkan  kemampuan  supply  tiap  produk berbeda  untuk  souvenir-souvenir  yang  ada. Kekosongan produk ini disebabkan kesulitan  untuk  menentukan  berapa  jumlah barang  yang  akan  dipesan  dimana  hal tersebut  digunakan  sebagai  acuan  agar dapat memenuhi jumlah permintaan. Kesulitan  ini  ditimbulkan  adanya  jumlah permintaan  dan jumlah  pasokan  yang  tidak pasti.  Permintaan  dan  pasokan  yang  tidak pasti  ini  juga  menimbulkan  jumlah  stok yang tidak menentu.
Dengan adanya permasalahan tersebut,  diperlukan  adanya  suatu  model keputusan  pengadaan  barang  yang  baik. Keputusan pengadaan barang dapat dilakukan  dengan  memperhatikan  beberapa
faktor  dalam  pengambilan  keputusan  pada Alleriea  yaitu  prediksi  jumlah  permintaan konsumen,  kondisi  stok  serta  kecepatan supply.
1.2.  Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang ada, dapat dirumuskan permasalahan dalam tesis ini  adalah  Permintaan  souvenir  yang  akan datang  hanya  dilakukan  secara  intuisi dimana tidak adanya acuan dalam memprediksi jumlah permintaan yang akan datang.  Pengadaan  barang  yang  akan datang  dilakukan  tanpa  memperhatikan faktor-faktor dalam pengambilan keputusan yaitu  kondisi  stok,  kondisi  kecepatan supply  dan  prediksi  permintaan.  sehingga terdapat  permintaan  customer  yang  tidak dapat  dipenuhi.  Hal  ini  menyebabkan penjualan  souvenir  di  Alleriea  belum maksimal
1.3.  Batasan Masalah Adapun batasan masalah yang
digunakan di dalam penelitian ini adalah: a.  Penelitian  dilakukan  pada  bagian produksi dan pergudangan di Alleriea b. Penelitian yang akan dilakukan mengenai model  pengambilan  keputusan  pengadaan barang dengan memperhatikan faktor dalam pengambilan  keputusan  yaitu  kecepatan supply, kondisi stok dan prediksi permintaan c. Prediksi permintaan konsumen yang akan diteliti adalah permintaan konsumen terhadap souvenir botol kaca.
d.  Data  permintaan  souvenir  botol  kaca diambil  dari  bulan  Januari  2015  sampai dengan bulan Desember 2016
1.4.  Tujuan Penelitian Tujuan  dari  penelitian  yang  akan dilakukan  ini  adalah  menghasilkan  model pengambilan  keputusan  pengadaan  barang pada  Alleriea  yang  dapat  memberikan alternatif  kebijakan  dalam  menambah barang.
1.5.  Manfaat Penelitian Manfaat bagi perusahaan yang memiliki  permasalahan  terkait  pengadaan barang  yang  tidak  mencukupi  permintaan customer  dapat  mengembangkan  usahanya dalam  hal  membuat  keputusan  pengadaan barang dengan memperhatikan faktor-faktor
dalam pengambilan keputusan yaitu kondisi stok,  peramalan  permintaan  dan  kecepatan supply dengan beberapa penyesuaian. Manfaat  bagi  akademisi  adalah  dapat dilakukan-nya pengembangan dalam model  pengambilan  keputusan  pengadaan barang  ini  untuk  dijadikan  dasar  bagi penelitian  selanjutnya,  baik  dalam  hal pengambilan  keputusan  maupun  penelitian mengenai Fuzzy Inference System.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penelitian terdahulu Abdulrahman (2011) mengangkat persoalan mengenai banyaknya faktor yang terlibat dalam perhitungan menjadi kendala pembuat  keputusan  dalam  mengambil kebijakan  menentukan  jumlah  barang  yang akan  diproduksi.  Faktor  tersebut  adalah: permintaan,  persediaan  dan,  produksi  pada periode  tertentu,  Untuk  itulah  diperlukan sebuah  metode  untuk  mengatasi  masalah tersebut.  Output  dari  penelitian  ini  adalah suatu  sistem  pengambilan  keputusan  untuk menentukan jumlah produksi dengan menggunakan sistem inferensi fuzzy Norma  (2012)  meneliti  mengenai perencanaan  jumlah  produk  menggunakan metode Fuzzy Mamdani berdasarkan prediksi permintaan. Pada penelitian dilakukan  perencanaan  jumlah  produk dengan  meramalkan permintaan menggunakan metode pemulusan eksponensial  sebagai  Input  dari  metode Fuzzy  Mamdani.    Tahap  penentuan  jumlah produk  merupakan  proses  perencanaan
Jumlah  Produk  dengan  Input  berupa perkiraan  jumlah  permintaan  dan  jumlah persediaan yang akan diselesaikan menggunakan software MATLAB. Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Tanthateme  pada  tahun  2012.  Membuat suatu model persediaan dengan memperhatikan  faktor  supply  dan  demand yang tidak menentu. Penelitian ini mengangkat  persoalan  mengenai  suatu kondisi  dimana  kekurangan  atau  pasokan yang  tidak  cukup  dapat  mengganggu rencana manufaktur atau manajemen persediaan,  kelebihan  stok  pada  tingkat persediaan  juga  menjadi  masalah  untuk manajemen. Tugas dari manajemen persediaan adalah membuat trade-off antara
meminimalkan total biaya dan maksimalisasi  kepuasan  pelanggan.  Dalam kasus  nyata,  tujuan  tersebut  sangat  sulit untuk memenuhi sehubungan dengan sejumlah  besar  faktor  yang  terlibat  dan peristiwa tak terduga seperti ketidakpastian permintaan dan penawaran. Hal ini diperlukan untuk menerapkan sistem kontrol  yang  cocok  dan  kebijakan  untuk setiap jenis produk. Model persediaan stokastik konvensional  hanya  dapat  menentukan persediaan  pada  kondisi  permintaan  yang tidak menentu saja, sedangkan pada kondisi nyata,
permintaan customer dan kemampuan  pasokan  merupakan  hal  yang tidak  tetap.  Sehingga  digunakan  aturan fuzzy  dikembangkan  digunakan  untuk mengekstrak  kuantitas  pesanan  dan  titik pemesanan ulang. Model ini lebih fleksibel dibandingkan dengan
pendekatan konvensional  karena  penyesuaian  baik kuantitas  pesanan  dan  titik  pemesanan kembali.  Fuzzy  Logic  Tool  Box  dari
MATLAB  digunakan  untuk  menerapkan model. Permintaan dan ketersediaan pasokan  yang  tidak  menentu  merupakan input  dan  kuantitas  pesanan  dan  titik pemesanan  kembali  adalah  output  dari sistem.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Riyaz  P.A  dkk  (2014),  mengangkat permasalahan  mengenai  perubahan  iklim yang mempengaruhi produktivitas pertanian, sehingga mempengaruhi produksi pangan, sehingga dilakukan penelitian  mengenai  pengembangan  suatu sistem  yang  secara  otomatis  memprediksi curah  hujan  untuk  kepentingan  petani dengan memperhatikan berbagai faktor dari ketidak pastian yang ada dengan menggunakan sistem inferensi fuzzy Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Cavallaro (2015) permasalahan yang diangkat  adalah  mengenai  salah  satu  aspek dari penggunaan biomassa untuk keperluan energi yang masih kontroversial menyangkut kelestarian lingkungan
masyarakat. Oleh karena hal tersebut, telah banyak  dilakukannya  penelitian  mengenai berbagai  jenis  biomassa  dengan  beberapa pendekatan. Meskipun beberapa metode ini adalah alat evaluasi lingkungan yang sangat baik, namun dalam penelitian ini dikatakan
metode sebelumnya hanya mampu mengelola  input  data  yang  pasti.  Sehingga di  buatlah  suatu  metode  berbasis  Fuzzy-set untuk  menghadapi  ketidakpastian  dalam topik lingkungan Rohaisan (2016), melakukan penelitiannya pada perancangan FIS dengan Metode  Tsukamoto  untuk  perencanaan produksi optimasi di perusahaan manufaktur  listrik  dan  electronics-  terkait dalam rangka mencapai operasi yang efektif dan  efisien  dengan  adanya  ketidakpastian lingkungan dan variabilitas data. ketidakpastian  dapat  membuat  operasi  di perusahaan  manufaktur  menjadi  terbatas dan  menghasilkan  limbah  yang  tidak  perlu sumber  daya  dalam  hal  uang,  tenaga  kerja atau  waktu.  Oleh  karena  itu,  produksi  dan perencanaan  persediaan  adalah  kegiatan penting  untuk  memprediksi  secara  akurat. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk memperkenalkan  Fuzzy  Inference  System (FIS)  sebagai  metode  yang  efektif  yang dapat  membantu  dalam  menentukan  hasil yang optimal untuk masing-masing variabel fuzzy.  Variabel  fuzzy  yang  digunakan adalah permintaan pelanggan, produksi dan persediaan.. FIS dengan Tsukamoto diimplementasikan untuk memfasilitasi dan mempercepat proses pengambilan keputusan  dalam  perusahaan.  Metode  ini dapat membantu untuk  menentukan jumlah optimal  dan  tepat  diproduksi  barang  yang akan  ditangani  dalam  operasi  dengan menggunakan variabel dalam bentuk bilangan  fuzzy.  Teori  logika  fuzzy  adalah alat  yang  ampuh  untuk  penanganan ketidakpastian (Dutt dkk, 2013) Pramita dan Tanuwijaya (2010) mengangkat  persoalan  mengenai  kesulitan dalam  memprediksi    jumlah  permintaan, sehingga kerapkali terjadi kelebihan maupun  kekurangan  bahan  baku  saat melakukan  pemesanan  terhadap  supplier. Penelitian  ini  menggunakan    metode peramalan winter dan diaplikasikan dengan sistem informasi Tofani  (2012)  mengangkat  persoalan mengenai  upaya    peningkatan  kualitas layanan  SMS  dengan  memprediksi  trafik SMS  di  jabodetabek.    metode  yang  akan digunakan  untuk  meramalkan  trafik  SMS adalah  ARIMA  (Autoregressive  Integrated Moving  Average)  dimana  metode  ini
merupakan salah satu metode deret berkala (Time  Series)  yang  dapat  meramalkan perencanaan  di  waktu  yang  akan  datang dengan  berdasarkan  data  saat  ini  maupun data  waktu  lampau.  Analisis  time  series adalah  salah  satu  prosedur  statistika  yang diterapkan  untuk  meramalkan  struktur probabilistik  keadaan  yang  akan  terjadi  di masa  yang  akan  datang  dalam  rangka pengambilan keputusan.
Pada penelitian yang dilakukan Hadijah (2013),  diambil  persoalan  mengenai  suatu perusahaan  General  Sales  Agent  dari perusahaan  penerbangan  komersil  milik Pemerintah Oman yang bernama Oman Air. GSA  sendiri  adalah  perusahaan  yang bertanggung jawab menjadi sales representative  dari  suatu  perusahaan  yang tidak memiliki cabang di suatu area tertentu seperti  di  Negara  Indonesia.  jasa  layanan maskapai  ini  harus  terlebih  dahulu  terbang menggunakan  maskapai  penerbangan  yang memiliki  kerjasama  dengan  Oman  Air.  Di Indonesia  sendiri  maskapai  tersebut  adalah Garuda  Indonesia,  Malaysian  Airlines  dan Thai  Airways.  Oleh  sebab  itu  peramalan diperlukan  untuk  meramalkan  jumlah penumpang  yang  akan  naik  Oman  Air,
sehingga perusahaan dapat segera melakukan reservasi. Penelitian ini
menggunakan metode ARIMA.
Adin  (2015),    meneliti  mengenai perancangan  model  peramalan  permintaan paving  yang  menggunakan  suatu  metode yang  memungkinkan  data  hasil  peramalan yang mendekati data yang sebenarnya yang dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kapan waktu permintaan paving banyak dan kapan perminttan  paving  tidak  terlalu  banyak. Metode yang digunakan pada peramalan ini adalah  metode  ARIMA,  kelebihan  dari metode  ini  dapat  menerima  semua  jenis model  data  walaupun  dalam  prosesnya harus distasionerkan dulu. Serta metode ini lebih akurat jika digunakan untuk peramalan  jangka  pendek.  Karena  untuk peramalan  jangka  panjang  metode  ini  akan cenderung flat. Dengan metode ini
diharapkan  data  hasil  peramalan  memiliki tingkat  keakuratan  tinggi  sehingga  dapat digunakan  perusahaan  untuk  memprediksi peramalan permintaan pasar untuk melakukan  perencanaan  produksi  di  masa
mendatang sehingga tidak terjadi kekurangan atau kelebihan stok.
Penelitian  yang  dilakukan  ini  adalah perancangan model pengambilan keputusan persediaan  barang  dengan  menggunakan Fuzzy  Inference  System.  Input  pada  model diperoleh  dengan  menggabungkan  dari jurnal  penelitian  terdahulu,  dan  faktor- faktor  yang  akan  digunakan  sebagai  input berupa kecepatan supply, jumlah
permintaan,  jumlah  stock  saat  ini  dan dengan  output  berupa  keputusan  jumlah pengadaan  barang.  Jumlah  permintaan diprediksi  dengan  menggunakan  metode peramalan.
2.2 Teori peramalan Model Autoregressive  Integrated  Moving Average (ARIMA) Model ARIMA merupakan model yang mendasarkan analisis  pada  data  masa  lalu    dan  tidak memperhatikan  variabel  –  variabel  lain, sehingga  disebut  metode  yang  tidak berdasarkan  pada  teori  (Winarno,  2015). Model ARIMA (1,0,1) berarti sama dengan model ARMA (1,1). Model ARIMA (p,0,0) berarti  sama  dengan  model  AR(p).  Model (0,0,q)  berarti  sama  denga  model  MA  (q). Model ARIMA juga dikenal dengan metode box-jenkins  dalam  bukunya  yang  berjudul Time  series Analysis  :  forecasting  and control.  Metode  ini  mendasarkan  analisis pada data masa lalu dan tidak memperhatikan  variabel  –  variabel  yang lain.  Sehingga  disebut  juga  dengan  metode yang  tidak  berdasarkan  pada  teori,  seperti persamaan regresi biasa.
Penghalusan Eksponensial (exponential smoothing)  merupakan  metode  peramalan rataan  bergerak  dengan  pembobotan  di mana titik-titik data dibobotkan oleh fungsi eksponensial.
Beberapa model pengembangan penghalusan  ekponensial  terdiri  dari  single exsponensial  smooting,  double  exponensial smooting  dan  triple  exsponensial  smooting (Aritonang, 2009) adalah sebagai berikut: a. Single Eksponensial Smoothing Metode  penghalusan  eksponential  orde satu  sebenarnya  merupakan  perkembangan dari  metode  rata-rata  bergerak  (moving average) sederhana. Metode ini dipengaruhi secara luas di dalam peramalan (forecasting)  karena  sederhana,  efisian  di
dalam  perhitungan  dan  perubahan ramalan, mudah disesuaikan dengan perubahan data, dan ketelitian metode ini cukup besar. b.    Double Eksponensial Smoothing Metode  ini  akan  menyesuaikan  factor trend yang ada pada pola data.
Dipopulerkan oleh C.C. Holt (1957), model ini  menambahkan  faktor  pertumbuhan (growth  factor)  atau  faktor  trend  (trend factor) pada persamaan dasar dari smoothing.
c.    Triple Exponential smoothing Metode  ini  merupakan  perluasan  dari metode  holt.  Dipopulerkan  oleh  winter, model  ini  menambahkan  factor  seasonal pada persamaan dasar dari smoothing
2.3 Teori fuzzy inference system Konsep  logika Fuzzy pertama  kali diperkenalkan  oleh  professor  Lotfi  A. Zadeh  dari  Universitas  California,  pada bulan  Juni  1965.  Logika Fuzzy merupakan generalisasi  dari  logika  klasik  yang  hanya memiliki dua nilai keanggotaan yaitu 0 dan 1.  Dalam  logika Fuzzy ,  nilai  kebenaran suatu  pernyataan  berkisar  dari  sepenuhnya benar  sampai  dengan  sepenuhnya  salah.
Dengan  teori  himpunan Fuzzy ,  suatu  objek dapat menjadi anggota dari banyak himpunan dengan derajat keanggotaan yang berbeda  dalam  masing-masing  himpunan. Konsep ini berbeda dengan teori himpunan biner  ( crisp ).  Teori  himpunan  biner tergantung  pada  logika  dua  nilai (two- valued  logic )  untuk  menentukan  apakah sebuah  objek  merupakan  suatu  anggota himpunan atau bukan (Klir & Bo,1995). Secara umum fuzzy logic adalah sebuah metodologi berhitung dengan variabel kata- kata,  sebagai  pengganti  berhitung  dengan bilangan  (Naba,  2009).  Kata-  kata  yang digunakan dalam fuzzy logic memang tidak sepresisi  bilangan,  amun  kata-kata  jauh lebih  dekat  dengan  intuisi  manusia. Manusia bisa langsung merasakan nilai dari variabel  kata-  kata  yang  sudah  dipakai sehari- hari. Dalam banyak hal, logika fuzzy digunakan  sebagai  suatu  cara  atau  metode untuk  memetakan  permasalahan  dari  input menuju ke output yang diharapkan sehingga metode  tersebut  dapat  mengolah  data input menjadi data output dalam informasi yang baik (Kusumadewi, 2013).
Menurut  Cox  dalam  Kusumadewi (2013), ada beberapa alasan mengapa orang menggunakan logika fuzzy :
1. Konsep logika Fuzzy mudah dimengerti.
2. Logika fuzzy sangat fleksibel.
3    Logika fuzzy dapat  bekerjasama  dengan teknik-teknik  kendali  secara  konvensional. Hal  ini  umumnya  terjadi  pada  aplikasi  di bidang teknik mesin maupu teknik elektro. 4.  Logika fuzzy didasarkan  pada  bahasa alami

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dapat  berupa  data primer  maupun  data sekunder.  Data  primer merupakan  data  yang  bersumber  dari diskusi  dengan  pihak-pihak  yang  terkait dalam  proses  bisnis  pada  Alleriea  serta penambilan  data  langsung  pada  Alleriea. Hasil  dari    diskusi    serta  pengambilan  data ini  akan  digunakan  untuk  perancangan model  perencanaan  jumlah  produk.    Data sekunder  meliputi data yang diperoleh dari literatur, studi pustaka, penelitian terdahulu, browsing internet , web application .
3.2  Identifikasi dan Perumusan Masalah
Pada  tahap  ini  setelah  diperoleh  data baik  dari  data  primer  maupun  sekunder kemudian  dilakukan  identifikasi  terhadap data-data  yang  diperoleh  dan  dari  data tersebut dirumuskan masalah-masalah yang ada. Setelah tahap identifikasi dan permusan  masalah,  maka  tahap  selanjutnya adalah melakukan studi literature serta studi pada penelitian terdahulu.
3.3   Pengembangan Model
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pemodelan terhadap analisis yang telah dilakukan. pada penelitian pemodelan melingkupi
peramalan  permintaan  produk  souvenir pada Alleriea. Peramalan dilakukan dengan menggunakan data permintaan pada periode sebelumnya. Hasil peramalan adalah diperoleh  prediksi  jumlah  permintaan  yang akan  datang.  Model  peramalan  yang  akan dipilih  sebagai  model  peramalan  terbaik adalah  model  dengan  nilai  MSE  terkecil. Pada  peramalan  akan  dibandingkan  dua buah  metode  yaitu  metode  peramalan ARIMA  dan  metode  peramalan  Winter,
dimana masing- masing metode ini memiliki  kelebihan  dan  kekurangan  dalam menganalisis  data,  sehingga  diperoleh bentuk  model  terbaik  dengan  tingkat kesalahan  terkecil  dalam  meramalkan permintaan.  Metode  ARIMA  ini  adalah dapat digunakan untuk manganalisis situasi yang  acak,  tren,  musim  bahkan  sifat  siklis dalam deret waktu yang dianalisis (Alexander dkk, 2012). Tahapan peramalan dengan  ARIMA  yang  akan  dilakukan dengan  melakukan  tahap  permeriksaan kestationeran,  pengindetifikasian  model, pengestimasian parameter model, pengujian model  dan  penggunaan  model  untuk peramalan.  Metode  peramalan  Winter merupakan  metode  yang  secara  langsung meramalan  pada  pola  data  trend  dan musiman.  Tahapan  peramalan  dengan metode Winter adalah melakukan kombinasi  pada  parameter kemudian  di  hitung  nilai  MSE  sehingga diperoleh  kombinasi dengan
nilai  terendah.    Kedua  metode  ini  di bandingkan  karena  Metode  ARIMA  dan Winter masing- masing mempunyai persamaan  yaitu  keduanya  menganalisis data  secara  univariat  yang  mengandung pola  musiman  dan  trend.  Keduanya  juga mengasumsikan  nilai  dan  kesalahan  masa lalu  sebagai  dasar  peramalan  di  masa mendatang (Octora, 2013 ). Setelah  melalui  tahapan  peramalan, tahap selanjutnya adalah tahap pengambilan keputusan yaitu menggunakan f uzzy inference system dengan  menggunakan metode fuzzy mamdani . Alasan
menggunakan  tipe  Mamdani  adalah  Tipe Mamdani  bersifat  Intuitif,  Diterima  Secara luas,  Sangat  cocok  untuk  diberikan Human Input (Naba,  2009).Pada  tahap  ini  hasil peramalan  digunakan  sebagai  salah  satu Input pada  pengambilan  keputusan.  Pada tahap ini pengambilan keputusan dilakukan dengan  memperhatikan  faktor-faktor  yang menjadi  input  pada  proses fuzzy dimana pertimbangan pengambilan keputusan memperhatikan  faktor  kecepatan supply, sisa stock dan  jumlah  permintaan  sebagai input .  Adapun  output    berupa  keputusan jumlah pengadaan produk Selanjutnya  pada  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. Setelah  aturan If  then dirancang, tahap selanjutnya adalah tahap defuzzifikasi untuk mengubah output menjadi bilangan.
3.5   Verifikasi dan Validasi
Setelah  pemodelan  dilakukan  ,  tahap selanjutnya  adalah  melakukan  verifikasi dan validasi terhadap model yang dirancang.  Dalam  melakukan  verifikasi Model  FIS  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 Uji Kombinasi Ekstrim. Pada peramalan  akan  dilakukan  uji  normalitas pada  model  yang  memiliki  nilai  mse terkecil

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1  Peramalan dengan Metode ARIMA
Untuk  melakukan  stationeritas terhadap ragam,  maka  harus  dilihat  terlebih  dahulu nilai  rounded  value  dari  data  yang  ada. Hasil dari Box – Cox dari data
5.0 2.5 0.0 -2.5 -5.0 1400 1200 1000 800 600 400 200 Lambda St D ev Lower CL Upper CL Limit Estimate 0.49 Lower CL -0.49 Upper CL 1.38 Rounded Value 0.50 (using 95.0% confidence) Lambda Box-Cox Plot of permintaan
Gambar 1 Box-Cox Plot Permintaan Botol Kaca
Suatu  data  merupakan  data  stationer apabila  nilai  rounded  value  nya  adalah  1. Berdasarkan  grafik  pada  gambar  1  dapat dilihat  bahwa  nilai  rounded  value  0.5, sehingga  data  di  atas  perlu  ditransformasi agar  nilai  rounded  value  nya  bernilai  1. Setelah  dilakukan  transformasi  pada  data permintaan yang ada. Maka box  – cox plot
transformasi  dari  permintaan  dapat  dilihat pada gambar 2 berikut :
5.0 2.5 0.0 -2.5 -5.0 6.5 6.0 5.5 5.0 4.5 4.0 3.5 Lambda St D ev Lower CL Upper CL Limit Estimate 0.99 Lower CL -1.12 Upper CL 2.92 Rounded Value 1.00 (using 95.0% confidence) Lambda Box-Cox Plot of Transform
Gambar 2 Box – Cox Plot Transformasi 1 Pada Data Permintaan Botol
Dari hasil  box – cox plot Transformasi dapat  diketahui  bahwa  nilai  rounded  value nya  adalah  1.  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  data  permintaan  telah  stationer terhadap ragam.
b. Stationeritas terhadap rata-rata
Pemeriksaan stationeritas data terhadap  rata-rata  dapatdilakukan  dengan membuat  plot  data  autokorelasi  dan autokorelasi  parsial.  Apabila  hasil  plot terdapat lag yang melebihi batas, maka data tersebut  belum  stationer  terhadap  rata-rata. Hasil  plot  autokorelasi  dan  autokorelasi parsial  terhadap  data  transformasi  1  dapat dilihat  pada  gambar  3  sampai  dengan gambar 4 berikut:
6 5 4 3 2 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag A ut oc or re la ti on Autocorrelation Function for Transform (with 5% significance limits for the autocorrelations) Gambar 3.Autokorelasi data transformasi 6 5 4 3 2 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag Pa rt ia l A ut oc or re la ti on Partial Autocorrelation Function for Transform (with 5% significance limits for the partial autocorrelations) Gambar 4. Autokorelasi parsial data Transformasi
Dari plot terlihat ada lag yang berada di luar  batas  autokorelasi,  sehingga  data  ini belum  stationer.  Oleh  karena  itu  data  ini harus  di  didiferensiasi.  Adapun  Plot autokorelasi  dan  autokorelasi  parsial  hasil diferensiasi  1  dapat  dilihat  pada  gambar  5 sampai dengan gambar 6 berikut:
6 5 4 3 2 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag A ut oc or re la ti o n Autocorrelation Function for Differensiasi 1 (with 5% significance limits for the autocorrelations) Gambar 5. Autokorelasi terhadap data differensi 1 6 5 4 3 2 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag Pa rt ia l A ut oc or re la ti on Partial Autocorrelation Function for Differensiasi 1 (with 5% significance limits for the partial autocorrelations)
Gambar 6. Autokorelasi Parsial terhadap
data differensi 1
Dari  grafik  5  dan  grafik  6  diatas dapat  dilihat  bahwa  tidak  ada  lag  yang berada  di  luar  batas,  sehingga  data  hasil diferensiasi  sudah  stationer  terhadap  rata- rata.  Berdasarkan  grafik  autokorelasi  dan
autokorelasi parsial, diketahui telah dilakukan  diferensiasi  sebanyak  1  kali, sehingga nilai q = 1 . Parameter yang dapat diuji  adalah  ARIMA  (p,q,r)  =  (1,1,0)  , (0,1,1)  dan  (1,1,1).  Selain  tiga  parameter tersebut  dapat  juga  dengan  mencoba parameter  lain,  dengan  membandingkan MS akan diperoleh parameter terbaik untuk ARIMA.
c.  Pemilihan model terbaik Estimasi  parameter  dilakukan  untuk masing-masing  model  sehingga  dihasilkan beberapa model yang memenuhi persyaratan  untuk  peramalan,  selanjutnya dilakukan  pemilihan  model  terbaik  dari semua kemungkinan model. Dengan melihat  nilai  MSE  dari  model  –  model ARIMA  (1,1,1),  ARIMA  (0,2,1)  dan ARIMA  (1,2,0)  maka  diperoleh  nilai  MSE dengan  perbandingan  nilai  MSE  dapat dilihat pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1 Perbandingan Nilai MSE Model ARIMA MSE ARIMA (1,1,1) 72243.86 ARIMA (0,2,1) 108501.3 ARIMA (1,2,0) 149887.7
Berdasarkan  perbandingan  nilai  MSE pada  ketiga  model  ARIMA,  maka  model yang  dipilih  adalah  model  ARIMA  (1,1,1) dengan nilai MSE terkecil.
4.2 Peramalan Dengan Metode Penghalusan
Winter
Peramalan dengan metode penghalusan eksponensial  tunggal  ,  winter  dilakukan dengan membandingkan MSD dari pengujian beberapa model dengan kombinasi  koefisian .  Dimana setiap  koefisien  akan  diuji  dari 0.1 sampai  dengan  0.9,  nilai =  0.1  sampai
dengan 0.9 dan   = 0.1 sampai dengan 0.9. Dengan menggunakan minitab hasil
perhitungan  MSD  dapat  dilihat  pada  Tabel 2 berikut : Tabel 2 Pengujian Model Winter MSD 0.1 0.1 0.1 97646.7 0.1 0.1 0.2 95166.2
0.1 0.1 0.3 94612.4 … … … … 0.1 0.1 0.7 109346 0.1 0.1 0.8 116830 0.1 0.1 0.9 125703 - - - - - - - - 0.8 0.9 0.9 48402.3 0.9 0.1 0.1 32913 0.9 0.1 0.2 33191.8 0.9 0.8 0.9 44563.3 - - - - MSD 0.9 0.9 0.1 40748.9 0.9 0.9 0.2 41459.1 0.9 0.9 0.3 42238.5 … … … … 0.9 0.9 0.7 46059.9 0.9 0.9 0.8 47194.5 0.9 0.9 0.9 48402.3 Berdasarkan  Tabel  1  pengujian  model winter , maka diperoleh model dengan nilai MDS  paling  rendah  adalah  model  winter dengan .  Model winter ini akan digunakan untuk peramalan. Plot  variabel  dengan  menggunakan  model peramalan  winter  pada  nilai  koefisien
dapat  dilihat
pada gambar 7 berikut:
30 27 24 21 18 15 12 9 6 3 2500 2000 1500 1000 500 0 Index pe rm in ta an Alpha (level) 0.9 Gamma (trend) 0.1 Delta (seasonal) 0.1 Smoothing Constants MAPE 15.9 MAD 152.6 MSD 32644.5 Accuracy Measures Actual Fits Forecasts 95.0% PI Variable Winters' Method Plot for permintaan Multiplicative Method Gambar 7. Plot Data Aktual Terhadap Peramalan
4.3  .Perbandingan  model  ARIMA  dan Winter Dengan  melakukan  perhitungan  MSE pada  setiap  model  ARIMA  maupun  model
Winter.  perbandingan  nilai  MSE  pada model ARIMA (1,1,1) dan Winter dapat  dilihat pada tabel 2 berikut: Tabel 3 Perbandingan MSE Model ARIMA dan Winter Model MSE ARIMA (1,1,1) 72243.86 Winter 32644.5 Berdasarkan  Tabel  3  ,  perbandingan nilai  MSE pada model ARIMA (1,1,1) dan Winter ,  maka model  yang  akan  digunakan  adalah  model Winter dengan nilai MSE terkecil. Tabel 4 Peramalan dengan Model Winter Bulan Peramalan 25 1081.35 26 945.49 27 960.19 28 681.26 29 1101.19 30 1431.61

## 4.2 Sistem Inferensi Fuzzy
4.2.1 Perancangan Input
Pada  perancangan  input  terdiri  dari beberapa  input  yang  terdiri  dari  peramalan permintaan customer, kecepatan supply dan kondisi stok . Adapun input yang dirancang adalah sebagai berikut : a. Kondisi stok Kondisi  Stok  merupakan  suatu  kondisi jumlah  stok  souvenir  pada  alleriea  setelah penjualan  pada  bulan  sebelumnya.  kondisi stok  yang  baik  adalah  ketika  berada  pada kondisi  sisa  stok  banyak.  .  Adapun ketentuan dari stok aman. adalah:
1). Sisa stok Rendah Pada  kondisi  ini.sisa  stok  dikatakan rendah  apabila  yang  dimiliki  berada dibawah  stok  aman  untuk  berjualan  yang jumlahnya didapatkan melalui perbandingan  stok  digudang  dan  rata-rata
penjualan bulanan. Fungsi Keanggotaannya adalah < 25 %
2). Sisa Stok Sedang Pada  kondisi  ini,    sisa  stok  dikatakan sedang  apabila  atau  stok  yang  dimiliki berada  tepat  pada  kondisi  stok  aman  atau diatasnya  sampai  mencapai  separuh  rata- rata  penjualan  bulanan.  Adapun  Fungsi keanggotaannya adalah  25% ≤ x ≤ 50%
3). Sisa Stok Tinggi
Pada  kondisi  ini,    sisa  stok  dikatakan tinggi  apabila  Kondisi  Stok  Tinggi  atau stok yang dimiliki mendekati atau mencapai rata-rata  penjualan bulanan.  Adapun  fungsi keanggotaannya adalah > 50 %.
Fungsi  keanggotaan  pada  kondisi  stok dapat dilihat pada gambar 8. berikut:
Gambar 8  Fungsi Keanggotaan Kondisi

## Stok botol Kaca
b. Kecepatan Supply Kecepatan  supply  merupakan  suatu kondisi  kecepatan  waktu  supply  dari supplier  hingga  sampai  kepada  Alleriea. Kecepatan supply yang baik , adalah ketika berada  pada  kondisi  kecepatan  supply tinggi.  Adapun  kondisi  pada  kecepatan supply  dibagi  menjadi  kecepatan  supply rendah,  kecepatan  supply  sedang  dan kecepatan supply tinggi.
1). kecepatan supply rendah Kecepatan  supply  dikatakan  rendah apabila  kecepatan  supply  dari  supplier berada pada batas pada maksimal pengerjaan  souvenir  alleriea  atau  bahkan lebih  dari  pengerjaan  souvenir  yang  paling lama.  Fungi  keanggotaan  adalah 20 hari.  Sebagai  contoh  lama  pengerjaan souvenir  botol  kaca  yang  dijanjikan  adalah 3  minggu.  Apabila  kecepatan  supply melebihi  1  bulan,  maka  kecepatan  supply nya berada pada kondisi rendah.
2). kecepatan supply sedang Kecepatan  supply  dikatakan  sedang apabila  kecepatan  supply  dari  supplier
berada pada batas di antara maksimal waktu pengerjaan  souvenir    paling  lama  terhadap maksimal pengerjaan souvenir paling cepat. Fungi keanggotaan adalah 20 hari 3). kecepatan supply tinggi Kecepatan  supply  dikatakan  tinggi apabila kecepatan supply dari supplier lebih cepat  atau  sama  dengan  batas  paling  cepat. Fungi keanggotaan adalah Fungsi  keanggotaan  pada  kecepatan supply dapat  dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9  Fungsi Keanggotaan Kecepatan

## Supply
c. Peramalan Permintaan Peramalan  permintaan  ini  diperoleh dengan  menggunakan  metode  peramalan Winter  pada  data  permintaan  yang  lalu. Berdasarkan  peramalan  ini  akan  diperoleh permalan  permintaan  di  bulan  yang  akan datang.  Peramalan  permintaan  yang  baik adalah  peramalan  pada  hasil  permintaan tinggi. Adapun melalui review dari permintaan  yang  lalu,  maka  permalan permintaan  ini  akan  di  bedakan  dalam beberapa kondisi dalam peramalan permintaan  adalah  peramalan  permintaan rendah,  peramalan  pemintaan  sedang  dan peramalan permintaan tinggi.
1). peramalan permintaan rendah
Kondisi ini terjadi apabila jumlah
peramalan  permintaan  lebih  rendah  dari pada  rata  -  rata  permintaan  souvenir  pada alleriea. Fungsi keanggotaan x   750 pcs. 2). peramalan permintaan sedang Kondisi  ini  terjadi  apabila  jumlah peramalan permintaan berada di antara rata -  rata  minimal  permintaan  souvenir    dan rata-rata  maksimal  permintaan  souvenir
pada alleriea. Fungsi keanggotaan x   1500 pcs 3). Peramalan Permintaan Tinggi . Kondisi  ini  terjadi  apabila  jumlah peramalan  permintaan  lebih  dari  rata-rata maksimal permintaan souvenir pada alleriea.  Fungsi keanggotaan x   1500. Fungsi  keanggotaan  pada  peramalan permintaan dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Fungsi Keanggotaan Peramalan Permintaan 5.2.2 Perancangan Out put
Output  dari  model  FIS  ini  adalah keputusan  Pengadaan  Barang.  Kebijakan menambah  barang  menggunakan  rentang antara  0  -  100%,  sesuai  jumlah  stok  yang dimiliki sehingga dapat mecegah terjadinya kehabisan stok barang. Fungsi keanggotaan yang digunakan adalah sebagai berikut: 1).  Tambah  sedikit,  Kebijakan  untuk menambah  stok  barang  hingga  sejumlah Safety  Stock atau  stok  aman  Toko  Online. Fungsi Keanggotaannya adalah x < 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  x > 50% Fungsi  keanggotaan  pada  kebijakan pengadaan  barang  dapat  dilihat  pada Gambar 11 berikut:
Gambar 11. Fungsi keanggotaan pada kebijakan pengadaan barang
5.2.3 Perancangan Rule
Langkah selanjutnya yang akan
dilakukan  adalah  menentukan  aturan  yang digunakan  dalam  Model  Fuzzy  Inference System  ini.  Contoh  aturan  If  then  yang dibuat adalah:
If  peramalan  permintaan  rendah,  kecepatan supply rendah dan  kondisi stok rendah then kebijakan menambah barang sedikit
If  peramalan  permintaan  rendah,  kecepatan supply rendah dan  kondisi stok sedang then kebijakan menambah barang sedikit
Selengkapnya  aturan  if  then  yang dibuat dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Aturan If Then
rendah sedang tinggi rendah sedang tinggi rendah  sedang tinggi 1 1 1
sedikit
1 1 2 sedikit 1 1 3 sedikit 1 2 1
sedikit
1 2 2 sedikit 1 2 3 sedikit 1 3 1
sedikit
1 3 2
sedikit
1 3 3 sedikit 2 1 1
sedang 2 1 2 sedang 2 1 3 sedang 2 2
1 sedang
2 2 2 sedang 2 2 3 sedang 2 3 1 sedang 2 3 2 sedang 2 3 3 sedang 3 1 1 tinggi 3 1 2 tinggi 3 1 3 tinggi 3 2 1 tinggi 3 2 2 tinggi 3 2 3 tinggi 3 3 1 tinggi 3 3 2 sedang 3 3 3 rendah Kecepatan supply Peramalan permintaan Stok Jumlah Pengadaan Barang
Pada  FIS  tipe  Mamdani, Rules atau aturan  yang  digunakan  berbentuk  kalimat “ If...Then... ” atau “Jika...Maka...”, sehingga perlu  dirancang  hubungan  antara Input dan Output  dalam  bentuk  kalimat.  Rancangan tersebut  dapat  dilihat  pada  Gambar  12  dan Gambar 13.
Gambar 12 Aturan If Then Pada Mathlab
Gambar .13 Tampilan Input - Output Dengan Mathlab
Adapun struktur FIS model pengadaan barang dapat dilihat pada gambar 14.
Gambar 14 Struktur FIS Model Pengadaan

## Barang

## 4.3 Verifikasi
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan  oleh  Sargent  (2013),  dalam perancangan model perlu dilakukan verifikasi dan validasi sehingga model yang dirancang  tersebut  dapat  menggambarkan kondisi  aktual  atau  sebenarnya  dari  sistem yang dimodelkan. Verifikasi adalah memastikan  bahwa  model  yang  telah dirancang  dan  implementasinya  berjalan dengan benar sedangkan Validasi menyatakan  bahwa  model  dalam  domain aplikasinya memiliki rentang nilai
konsistensi yang mencukupi dengan aplikasi  yang  ingin  dijalankan  oleh  model tersebut (Sargent,2013).
4.3.1 Verifikasi model Peramalan
Verifikasi dilakukan dengan memastikan bahwa  model  yang  dipilih  memiliki  nilai error  terkecil.  Berdasarkan  perbandingan nilai  MSE  pada  Tabel  3,  diperoleh  nilai MSE  terkecil  yaitu  pada  peramalan  winter. dengan nilai MSE terkecil,  maka  model ini dapat  digunakan  sebagai  model  untuk peramalan.
4.3.2  Verifikasi  Model  Fuzzy  Inference System
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.  Kondisi yang  akan  digunakan  dalam  pengujian  ini adalah pada kondisi stok rendah, kecepatan supply  rendah  dan  prediksi  permintaan tinggi,  berdasarkan  pada  rancangan  aturan maka  seharusnya  model  pengadaan  barang ini  menghasilkan  kebijakan  menambah barang tinggi. Hasil pengujian dapat dilihat pada Gambar 15 berikut:
Gambar 15 Verifikasi Pemodelan FIS Pengadaan Barang
Hasil  yang  didapatkan  adalah  model menghasilkan Kebijakan menambah barang sebesar  76%  (tinggi),  Model  ini  telah terverifikasi  menghasilkan  keluaran  seperti yang telah dirancang.
4.4 Validasi
4.4.1 Validasi Model Peramalan
Validasi dapat dilakukan dengan membandingkan  model  peramalan  model peramalan    lain.  Kemudian  dibandingkan nilai  MSE-nya.  Pada  penelitian  ini  dipilih model  winter  untuk  digunakan  dalam peramalan.  Langkah  selanjutnya  adalah melakukan  uji  normalitas  untuk  melihat nilai  residual  terdistribusi  normal  atau tidak.  Hasil  uji  normalitas  dapat  dilihat pada Gambar 16 berikut :
500 250 0 -250 -500 -750 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 RESI4 Pe rc en t Mean -72.22 StDev 246.3 N 24 AD 0.254 P-Value 0.701 Probability Plot of RESI4 Normal

## Gambar 16 Uji Normalitas Pada Nilai
Residual Winter
Pada  Gambar  16  tersebut  dapat  dilihat bahwa  nilai  residu  terdistribusi  secara normal.  Sehingga  model  ini    memenuhi syarat untuk digunakan.
4.4.2  Validasi  Model  Fuzzy  Inference System Pengadaan Barang Dalam proses validasi model pembuatan  keputusan  ini  akan  dilibatkan pelaku  UKM  souvenir  alleriea  yang  dalam hal ini merupakan pemilik dan penjual pada UKM  ini.  Merujuk  pada  Setiawan  (2016), teknik  validasi,  yang  akan  digunakan  yaitu

## Extreme Combination Tes
Pada  Uji  kombinasi  ekstrim  ini,  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.  Model  yang  akan diuji adalah model pengadaan barang. Pada pengujian  ini  akan  dilakukan  pengujian pada dua kondisi ekstrim.
Kondisi  ekstrim  pertama  dalah  dengan mengatur setiap faktor pada kondisi rendah yaitu    Kondisi  Stok  Barang  akan  diatur pada  kondisi  rendah,  kecepatan  suppy diatur  pada  kondisi  rendah,  dan  Prediksi
Pemintaan  rendah.  Hasil  yang  diperoleh dapat dilihat pada Gambar 17.
Gambar 17. Keluaran Pada Kondisi Extreme Pertama
Pada  kondisi  ekstrim  yang  pertama dimana  setiap  kondisi  diatur  pada  posisi rendah  didapatkan  Kebijakan  Menambah Barang 8.32 %, barang yang akan ditambah jumlahnya  sangat  kecil  atau  mendekati  nol “0” dibandingkan dengan rata-rata penjualan  bulan  sebelumnya.  Kondisi  ini valid.
Kondisi  ekstrim  berikutnya  adalah dengan  mengatur  setiap  faktor  dari  model ke  posisi  yang  paling  tinggi.  Hasil  yang diperoleh  dapat  dilihat  pada  Gambar  18 berikut:
Gambar 18. Keluaran Pada Kondisi Extreme Kedua
Pada  kondisi  ekstrim  yang  kedua dimana  setiap  kondisi  diatur  pada  posisi tinggi  didapatkan  keluaran  Kebijakan Menambah  Barang  8.32%,  barang  yang akan ditambah jumlahnya sangat kecil atau mendekati  nol  “0”  dibandingkan  dengan
rata-rata penjualan bulan sebelumnya dikarena  masih  sangat  tinggi  nya  stok barang, sehingga model ini valid

## 5. KESIMPULAN
5.1 Kesimpulan Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan, maka dapat disimpulkan sebagai berikut: 1.   Model pendukung keputusan pengadaan barang.  Model  tersebut  merupakan  model Fuzzy  Inference  System  (Mamdani)  dan menggunakan  beberapa  kondisi  sebagai Input atau masukannya, yaitu Kondisi Stok, kecepatan supply, dan  Prediksi Permintaan. Sebagai  proses  digunakan  aturan  If  Then untuk menyatakan hubungan antara masukan  dan  keluaran,  sedangkan  untuk keluaran  yang  dihasilkan  adalah  berupa kebijakan menambah barang.
2.  Permintaan merupakan salah satu faktor yang digunakan dalam pengambilan keputusan  pengadaan  barang.  Adapun model peramalan yang terpilih berdasarkan perbandingan  nilai  MSE  yang  terkecil adalah model Winter 3.  Model  pendukung  keputusan  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  dengan  menggunakan  metode Extreme  Combination  Test  menggunakan kombinasi ekstrim. 4.  Model  peramalan  yang  dipilih  telah melalui hasil verifikasi dengan perbandingan  nilai  mse  terendah.  Serta  di uji  normalitas  residual  nya,sehingga  model peramalan  winter  yang  terpilih  dapat digunakan  untuk  meramalkan  permintaan kostumer dan telah tervalidasi 5.2 Saran 1.    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  seperti resiko supply, reorder point, biaya dan lain sebagainya  .  karakter  dan  sifat  setiap individu  berbeda  satu  dengan  yang  lainnya
sehingga  tidak  ada  kebijakan  yang  mutlak untuk suatu kondisi.
2. Data peramalan customer yang
digunakan  terbatas  yaitu  hanya  2  tahun. Karena  UKM  ini  baru  berjalan  selama  dua tahun.  sehingga  pola  data  tidak  terlalu terlihat  dikarenakan  jumlah  data  yang masih sedikit.
3.   Model pendukung keputusan ini masih dapat  dikembangkan  lebih  lanjut,  dengan menambah  faktor  kondisi.  Pengembangan lain  dari  model  ini  salah  satunya  adalah dengan  menggunakan  metode-metode  lain seperti  kecerdasan  buatan  atau  Artificial Intelligence.
4.    Model  peramalan  yang  dihasilkan  ini masih  dapat  dibandingkan  dengan  metode- metode  lainya,  sehingga  dihasilkan  suatu model  yang  lebih  akurat  dengan  nilai  mse yang lebih kecil

## 7. REFERENSI
Abdurahman,  Ginanjar.  2011. Penerapan metode Tsukamoto (logika Fuzzy dalam sistem  pendukung  keputusan  untuk menentukan  jumlah  produksi  barang berdasarkan  data  persediaan  dan jumlah permintaan ). Yogyakarta. Universitas Yogyakarta Aritonang,  Lerbin  R.  2009 .  Peramalan Bisnis . Edisi 2. Bogor: Ghalia Indonesia
Cavallaro,  Fausto.2015. A  Takagi-Sugeno Fuzzy Inference  System  for  Developing a Sustainability Index of Biomass . Marc A. Rosen (ed). Italy: Sustainability, Djunaidi,  M.,    Eko  S.,  &    Fajar    W.A. 2005.  “ Penentuan  Jumlah  Produksi dengan  Aplikasi    Metode    Fuzzy- Mamdani ”.  Jurnal  Ilmiah  Teknik
Industri. Vol. 4, No. 2, , 95-104 Dutt,  L.S.  &  Kurian,  M.  (2013). Handling of Uncertainty–A Survey . . International
Journal  of  Scientific  and  Research Publications , 469.
Haryati, Norma Endah. 2012. Perencanaan
Jumlah  Produk  Menggunakan  Metode Fuzzy  Mamdani  Berdasarkan  Prediksi Permintaan . Surabaya. Institut Teknologi Sepuluh November. Hadijah.  2013. Peramalan  Operasional Reservasi  Dengan  Program  Minitab Menggunakan  Pendekatan  Arima  PT Surindo Andalan . Journal The WINNERS, Vol. 14 (1), hal. 13-19 Kusumadewi, S. 2013. Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Penukung Keputusan .
Yogyakarta: Graha Ilmu.
Klir, G.J, dan Yuan, Bo. (1995), Fuzzy Sets and Fuzzy Logic: Theory and Applications, Prentice Hall, New Delhi. Naba,  Agus.  2009. Belajar  Cepat  Fuzzy Logic Menggunakan MATLAB .Yogyakarta: Penerbit Andi. Setiawan, Michael. 2016. Model Pendukung Keputusan Pemasaran Menggunakan  Fuzzy  Inference  System (Studi Kasus: Toko Online ). Tesis tidak diterbitkan. Jakarta: Universtitas Trisakti. Sargent,  R.  G.  2012. Verification  and Validation of Simulation Models .
Journal  of  Simulation (2013).  Volume
7, hal. 12-24. Tofani,  L.A.  dan  A.  Mauladiyanto.    2012 . Peramalan Trafik Sms Area Jabodetabek  Dengan  Metode  ARIMA . Jurnal Teknik Pomits Vol. 1(1) Hal. 1-6 Winarno Wing W. 2015. Analisis Ekonometrika  dan  statistika  dengan  E- views. Edisi 4. Yogyakarta: UPP STIM
YKPN