## JURNAL ILMIAH TEKNIK INDUSTRI
ISSN: 1412-6869  e-ISSN: 2460-4038 Journal homepage: http://journals.ums.ac.id/index.php/jiti/index doi:10.23917/jiti.v18i2.8486

## Sesar Husen Santosa
1a , Agung Prayudha Hidayat 1b
Abstract. This study aims to present a fuzzy logic approach in the modeling of optimal order quantities of chicken eggs to suppliers. Determination of the number of egg orders using fuzzy logic by considering the condition of supply and  demand  so  that  the  number  of  eggs  ordered  by  Agent  eggs  is  optimal  so  that  the  amount  of  stock  in  the warehouse  is  reduced.  The  variables  used  in  developing  the  fuzzy  set  model  are  the  price  of  eggs/crates,  the composition of the weight of eggs in the crates, and the amount of stock of eggs in the warehouse at the time of ordering. The membership set for egg ordering uses the Triangular and Trapezoidal membership functions. The fuzzy set model produced in this study can be used as a tool for decision making in determining the optimal number of egg orders to suppliers.
Keywords: number of orders, fuzzy logic, supply chain
Abstrak. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyajikan  pendekatan  logika  fuzzy  didalam  pembuatan  model  jumlah pemesanan telur ayam yang optimal ke pemasok. Penentuan jumlah pesanan telur menggunakan logika fuzzy dengan memperhatikan kondisi supply dan demand agar jumlah telur yang dipesan oleh Agen telur optimal sehingga jumlah stock digudang berkurang. Variabel yang digunakan didalam mengembangkan model himpunan fuzzy adalah harga telur/peti, komposisi berat telur didalam peti dan jumlah stock telur didalam gudang pada saat pemesanan. Himpunan keanggotaan  jumlah  pemesanan  telur  menggunakan  Tringular  dan  Trapezodial  membership  function.  Model himpunan fuzzy yang dihasilkan pada penelitian ini dapat digunakan sebagai alat bantu pengambilan keputusan dalam menentukan jumlah pemesanan telur yang optimal ke pemasok.
Kata Kunci. jumlah pesanan, logika fuzzy, rantai pasok

## I. P ENDAHULUAN
Telur ayam merupakan produk pangan yang dikonsumsi  oleh  masyarakat  Indonesia  sebagai penunjang asupan gizi karena merupakan sumber protein terbaik dengan harga yang murah. Selain itu  telur  ayam  juga  dapat  digunakan  sebagai bahan tambahan produk olahan. Konsumen untuk bahan  tambahan  ini  adalah  HOREKA  (Hotel Restauran dan Katering). Permintaan dari produk telur  ayam  sangat  tinggi  sehingga  diperlukan beberapa channel untuk mendistribusikan produk untuk sampai ke konsumen akhir.
Aktivitas supply  chain telur  ayam  dari peternak  telur  (pemasok)  sampai  ke  konsumen menggunakan  agen  telur  sebagai channel
pertama.  Agen  telur  harus  mendapatkan supply produk  dalam  jumlah  dan  kualitas  yang  sesuai dengan  permintaan  pasar.  Diperlukan  model penentuan  jumlah  pemesanan  agen  telur  yang optimal  dengan  memperhatikan  seluruh  variabel yang mempengaruhi agar jumlah pesanan sesuai dengan permintaan pasar.
Pada  penelitian  ini akan  dilakukan pengembangan model penentuan jumlah pesanan yang  optimal  dengan  memperhatikan  variabel yang mempengaruhi supply dan demand produk telur  ayam.  Variabel  yang  mempengaruhi  jumlah pesanan agen  ke pemasok adalah harga produk, kualitas telur dalam peti dan jumlah stock di dalam gudang.
Kualitas  produk  di  dalam  peti  dinilai  dari komposisi berat telur di dalam peti. Kondisi stock di  dalam  gudang  harus  diperhatikan  agar  tidak menyebabkan kelebihan stock akibat pemesanan sehingga  dapat  menyebabkan  kerusakan  telur karena terlalu lama disimpan. Umur simpan telur didalam gudang adalah maksimal 1 minggu.
Faktor  lain  yang  mempengaruhi  jumlah pemesanan  adalah  harga  produk.  Keseluruhan

## Model Penentuan Jumlah Pesanan Pada Aktifitas Supply Chain Telur Ayam Menggunakan Fuzzy Logic
1 Sekolah Vokasi, Institut Pertanian Bogor, Jl.Kumbang No. 14, Bogor, 16610
a email: sesarsantosa@gmail.com
b email: agungprayudha29@yahoo.com
Diajukan: 18-07-2019
Diperbaiki: 02-12-2019 Disetujui: 10-12-2019
faktor  tersebut  merupakan  variabel yang  harus diperhatikan pada saat melakukan pesanan karena berpengaruh  terhadap  harga  jual  pada  agen  ke konsumen. Agen telur ayam harus memiliki model didalam menentukan jumlah pesanan ke pemasok berdasarkan  ketiga  variabel  tersebut  karena jumlah  pemesanan  saat  ini  dapat  mencapai  200 peti/pemesanan.
Pengukuran  Aktivitas  Manajemen  Rantai Pasokan  terbagi  menjadi  5  kriteria,  diantaranya (Gunasekaran dkk., 2004):
1. Perencanaan Pemesanan. Pengukuran aktivitas manajemen rantai pasokan yang pertama yaitu perencanaan  pemesanan.  Cara  pemesanan dihasilkan melalui pemesanan dari konsumen, menjadwalkan kinerja kegiatan hilir dan tingkat persediaan.  Pengukuran  pada  perencanaan pemesanan dengan menggunakan tiga kriteria: (a)  Metode  Entri  Pesanan,  yang  dapat memberikan keakuratan data, (b) Waktu Siklus Pemesanan,  yang  mencakup  waktu  diantara konsumen  memesan  dan  pengiriman  barang, dan  (c)  Rute  Pemesanan,  dimana  rute  yang dilalui tidak sesuai rencana dan kegiatan yang tidak  menghasilkan  nilai  tambah  dapat dihilangkan (Sambasivan dkk., 2009).
2. Evaluasi Jaringan Pemasok. Pengukuran kriteria pada evaluasi jaringan pemasok, terdiri dari: (a) Harga, yang merupakan unit biaya per produk, (b) Desain Eksklusif kemitraan, untuk membuat perjanjian  antara  perusahaan  dan  pemasok mengenai  penggunaan  teknologi  untuk membantu  membangun  kemitraan  jangka panjang  dan  mendorong  kolaborasi  dalam desain  produk,  (c)  Kualitas , ditinjau  dari persentase  produk  yang  diterima  selama  satu tahun  terakhir,  dan  (d)  Kinerja  Pengiriman. Persentase  pengiriman  sesuai  perjanjian selama  satu  tahun  terakhir  (Wu  &  Blackhurst, 2009).  Penilaian  pemasok  dilakukan  untuk menjaga kualitas dan kuantitas produk terjaga. Penilaian  dilakukan  berdasarkan  pada  produk yang  dikirim  dan  kinerja  pemasok.  Penilaian berdasarkan  kualitas  produk  merupakan penilaian  terhadap  pemasok  harga  produk, biaya  operasi,  produk  cacat.  Penilaian  kriteria berdasarkan  kinerja  pemasok  adalah  waktu pengiriman,  reputasi  pemasok,  dan  kualitas
layanan.  Penilaian  kriteria  pemasok  tersebut dapat  meningkatkan  kepuasan  konsumen (Tam & Tummala, 2001).
3. Level  Produksi.  Untuk  memastikan  level produksi  yang  ideal  maka  diperlukan perencanaan  dan  pengendalian  produksi ( remanufacturing ). Perusahaan-perusahaan yang  menggunakan  konsep  ini  80% menggunakan  strategi make  to  stock (MTS), make  to  order (MTO),  dan assemble  to  order (ATO).  Selain  itu,  untuk  mengatur  produk- produk  yang  bervariasi  diperlukan  konsep Material  Requirement  Planning (MRP), Just  in Time (JIT), dan teori Konstrains yaitu Economic Order  Quantity (EOQ)  (Guide  Jr,  2000).  Selain itu,  dalam  pengendalian  produksi  model inventory dibutuhkan.  Penentuan  jumlah inventory dalam  gudang  merupakan  faktor yang
berpengaruh terhadap
jumlah permintaan. Jumlah stock dalam gudang harus dikelola  dengan  baik  dan  bergantung  pada jumlah  permintaan  produk  ke  pemasok. Tingkat permintaan produk harus berdasarkan jumlah stock dalam  gudang  agar  perusahaan mendapat keuntungan yang optimal (Min dkk., 2010).
4. Evaluasi  Jaringan  Pengiriman.  Kriteria  evaluasi jaringan  pengiriman  mencakup  mengenai pengukuran  kinerja  pengiriman.  Adapun pengukuran kinerja pengiriman yaitu: (a) Waktu Tunggu  Pengiriman,  yaitu  waktu  aktual  dari penerimaan pemesanan hingga pengiriman ke konsumen.  (b) Throughput  time ,  untuk menyelesaikan pemesanan dari mulai produksi hingga  selesai,  (c)  Reliabilitas,  dimana penentuan service level kepada konsumen dan persentase keterlambatan pengiriman, dan (d) Ketidaknyamanan Konsumen, yang merupakan kriteria  dimana  memastikan  antara  report perusahaan  yang  menyatakan  bahwa  tidak adanya barang yang terlambat dikirim dengan kondisi  nyata  yang  diterima  konsumen (Milgate, 2000).
5. Pelayanan  dan  Kepuasan  Konsumen.  Kriteria utama  dalam  pelayanan  dan  kepuasan konsumen  antara  lain:  (a)  Personil,  dengan karakteristik utama yang harus dimiliki personel keterampilan dan pengetahuan, daya tanggap,
komunikasi dan kolaborasi dengan pelanggan, sikap  ramah,  (b)  Produk,  yang  mencakup produk  dan  layanan  yang  ditawarkan  kepada konsumen,  (c)  Citra,  yang  menunjukkan kredibilitas  perusahaan  baik  nama,  reputasi, dan  pemanfaatan  teknologi  yang  digunakan perusahaan, (d)  Pelayanan terhadap konsumen mencakup  suasana  toko,  antrian,  informasi yang jelas bagi konsumen, dan (e) Akses, yaitu kemudahan  yang  didapatkan  oleh  konsumen mengenai jaringan cabang-cabang perusahaan serta  pemecahan  masalah  jika  terjadi  sistem pelayanan yang buruk (Politis dkk., 2002).
Pada  penelitian  ini  berfokus  terhadap perencanaan  pemesanan  dan  evaluasi  jaringan pemasok. Perencanaan pemesanan berfokus pada entri  pesanan  yang  merupakan  jumlah  pesanan agen  telur.  Selain  itu,  evaluasi  jaringan  pemasok berfokus terhadap kriteria harga yakni harga telur, serta  kualitas  dimana  dalam  konteks  ini  kualitas yang  dimaksud  adalah  komposisi  berat  telur didalam peti, serta jumlah s tock telur yang didapat dari  presentase  produk  yang  diterima  oleh  agen telur.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat model  pemesanan  telur  ayam  yang  otimal  ke pemasok.  Pemasok  telur  merupakan  peternak ayam  petelur  di  Jawa  Barat.  Model  pemesanan produk  ini  dapat  menentukan  jumlah  pesanan yang  optimal  berdasarkan  variabel  yang mempengaruhi  jumlah  penjualan  agen  telur. Pengembangan  model fuzzy logic jumlah pemesanan  pemasok  menggunakan  alat  bantu yaitu software Matlab Versi R015a.
Pengembangan  model Fuzzy Logic jumlah pesanan terdapat 3 variabel yang mempengaruhi model  yaitu  jumlah stock telur,  harga/peti pemasok dan komposisi berat telur didalam peti. Tahapan  dalam  pengembangan  model  jumlah pemesanan  pemasok  dengan  menggunakan model fuzzy logic .
Himpunan Keangotaan Fuzzy Penentuan  model  himpunan  keanggotaan fuzzy dapat  menggunakan  2  fungsi  yaitu
himpunan  dengan Triangular  Membership Function dan Trapesium  Membership  Function (Rezaei & Ortt, 2013):
a. Jika  menggunakan  fungsi  keanggotaam tringular fuzzy dengan nilai R and a, b, c, x ∈ R,
(a b b b c), maka fungsi keanggotaan μF : R → [0,1]  yang digunakan didalam model adalah :
b. Jika  menggunakan  fungsi  keanggotaan Trapezoidal fuzzy number dengan nilai R and a, b1, b2, c, x ∈ R, (a b b1, b2 b c), maka fungsi keanggotaan  μF  :  R → [0,1]  yang  digunakan adalah:
Fuzzy Relations Derajat keanggotaan fuzzy merupakan sumbu y pada diagram Cartesius dengan karakteristik nilai [0,1].  Nilai  setiap  variabel  merupakan  sumbu  x dimana  hubungan fuzzy U  =  {x}  to  V  =  {y}  pada diagram  Cartesius  adalah  U×V.  Perbedaan karakteristik  grafik  fungsi  (x,y)  keanggotaan Triangular dan Trapezodial adalah  seperti  pada Gambar 1 dan Gambar 2.
Fuzzy Rule Based System Logika  yang  digunakan  didalam fuzzy untuk menyelesaiakan  permasalahan  didalam  sistem tanpa penjelasan matematis dapat menggunakan prinsip  aturan If  Than  Else .  Logika  ini  pada dasarnya  menggambarkan  seluruh  kemungkinan yang dapat terjadi pada suatu sistem secara logis dan  menggunakan variabel  linguistic (Phillis  & Andriantiatsaholiniaina,  2001).  Pada  dasarnya terdapat  beberapa  kegunaan fuzzy rule  based diantaranya adalah (Jang, 1993):
a. Dapat  menentukan  jumlah  aturan fuzzy yang terjadi didalam suatu sistem dengan aturan IF Then Else.
b. Rule base dan data base hasil dari pengetahuan If  Then  Else digunakan  untuk  membantu pengambilan  keputusan  dalam  menentukan
aturan  yang  sesuai  dengan  dinamika  sistem dan  kemudian  dilakukan  proses  operasi inferensi pada aturan terpilih.
c. Merubah  nilai input variabel  kemungkinan yang  terjadi  menggunakan  pengetahuan  dari data  base dan rule  base menjadi  nilai  derajat keanggotaan yang selanjutnya dapat dilakukan defuzzyfikasi.

## Decission Making Unit
Pada  konsep  logika fuzzy ,  pengambilan keputusan  didapatkan  dari  simulasi  logis  aturan- aturan  yang  dibangun  oleh  pemikiran  manusia. Aturan fuzzy yang  dapat  digunakan  pada  saat simulasi adalah maximin rules yang didasari oleh nilai  minimum  (min)  dengan  menggunakan operator “AND” dengan fungsi agregasi maximum ( max ).  Aturan fuzzy lain  yang  dapat  digunakan pada  saat  simulasi  adalah maximax  rules yang didasari  oleh  nilai maximum ( max )  dengan menggunakan  operator    “OR”  dengan  fungsi agregasi maximum ( max ) (Mamdani, 1976).

## Proses Defuzzyfikasi
Hasil dari pengolahan fuzzy inference engine adalah  angka fuzzy yang  akurat  dan  tajam  atau
disebut  defuzzyfikasi.  Salah  satu  metode  yang dapat  digunakan  untuk  menentukan  nilai defuzzyfikasi  adalah  dengan  menggunakan metode center  of  area (COA).    Pada  metode  ini nilai dari defuzzyfikasi ditentukan dari luas daerah dan momen. Metode COA dalam menentukan nilai defuzzyfikasi  dapat  dirumuskan  sebagai  berikut (Amindoust dkk., 2012).
…(1)

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penentuan variabel himpunan fuzzy dilakukan dengan  wawancara  ke  pakar,  agen  telur,  studi litelatur  jurnal,  dan  observasi  langsung  terkait proses bisnis pemesanan pada agen telur Barokah Kota  Bogor.  Berdasarkan  metode  penentuan jumlah variabel diatas maka didapatkan 3 variabel yang  berpengaruh  didalam  jumlah  pemesanan yaitu  harga/peti  pemasok,  komposisi  berat  telur didalam  peti  dan  jumlah  digudang.  Kapasitas penyimpanan  telur  didalam  gudang  maksimal adalah 250 peti dan penjualan per hari maksimal adalah 150 peti.
Ketiga  variabel  tersebut  dimasukan  kedalam model  himpunan fuzzy sebagai  variabel  yang berpengaruh  terhadap  pengembangan  model jumlah  pesanan  telur.  Jumlah  data  pemesanan
telur  ayam  ke  pemasok  yang  digunakan  untuk mengembangkan  model  pemesanan  optimal  ini
Gambar 3. Grafik Himpunan Keanggotaan Harga/Peti Pemasok
Gambar 1 . Triangular fuzzy number.
Gambar 2 . Trapezoidal fuzzy number
adalah selama 1 tahun dari mulai bulan Mei 2018 - Juni 2019.

## Model Himpunan Keanggotaan
Model  himpunan fuzzy didalam  penentuan jumlah  pemesanan  pemasok  terdiri  3  himpunan yaitu harga pemasok, komposisi berat telur dalam peti, dan ketersediaan digudang. Ketiga himpunan tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut.
a. Harga Pemasok . Berdasarkan  data  harga  pemasok  selama  1 tahun didapatkan harga/peti tertinggi pemasok adalah  Rp400.000,-,  harga  sedang  pemasok adalah  Rp300.000,-  dan  harga  rendah  adalah Rp100.000,-.    Fungsi  himpunan  untuk  harga pemasok menggunakan Tringular membership function dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Parameter Harga Pemasok Parameter Nilai Parameter (dalam Ribu) Tinggi 350, 400, 400 Sedang 200, 300, 350 Rendah 0, 100, 200
Berdasarkan  himpunan  dan  nilai  dari keanggotaan  harga  pemasok  menggunakan Tringular membership function didapatkan nilai himpunan  μx(a,b,c)  untuk  setiap  parameter yang  dimiliki.  Model  himpunan  keanggotaan harga  pemasok  (dalam  satuan  ribu) berdasarkan  parameter  diatas  adalah  sebagai berikut.
Fungsi  himpunan  keanggotaan  untuk  harga memiliki 3 parameter yaitu rendah sedang dan tinggi. Berdasarkan data pemesanan selama 1 (satu)  tahun  didapatkan  nilai  dari  derajat
keanggotaan  1  (satu)  pada  parameter  rendah adalah  Rp100.000,-;  parameter  sedang  adalah Rp300.000,-  dan  parameter  tinggi  adalah Rp400.000,-.  Grafik  himpunan  keanggotaan harga  telur/peti  dari  pemasok  dapat  dilihat pada Gambar 3.
b. Komposisi Berat Telur Penentuan  model  himpunan  keanggotaan komposisi  berat  telur  di  peti  menggunakan Trapezodial membership  Function .  Komposisi telur menggambarkan kualitas berat dari setiap butir  telur  di  setiap  peti  yang  dikirim  oleh pemasok.  Berdasarkan  data  komposisi  berat telur yang dikirimkan oleh pemasok, selama 1 tahun maka didapatkan 2 parameter penilaian terhadap kualitas berat telur yang dikirim yaitu kondisi buruk dan kondisi baik.
Kedua  kondisi  ini  akan  dimasukan  ke  dalam model fuzzy jumlah  pemesanan  untuk menentukan  nilai  kondisi  buruk  adalah  0-4 dimana  nilai  derajat  keanggotaan  tertinggi untuk  kondisi  buruk  adalah  0-1.  Nilai  kondisi baik  adalah  6-10  dimana  nilai  derajat keanggotaan  tertinggi  untuk  kondisi  baik adalah 9-10.  Nilai parameter untuk  komposisi berat telur dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 . Parameter Komposisi Berat
Parameter Nilai Parameter Baik 0, 0, 1, 4 Buruk 6, 9, 10, 10 Berdasarkan himpunan keanggotaan menggunakan Trapesium membership function dan  nilai  parameter  harga  pemasok didapatkan  nilai  himpunan  μ x(a,b1,b2,c) .  Model himpunan  keanggotaan  harga  Pemasok berdasarkan  parameter  diatas  adalah  sebagai berikut.
x ≤ 0
1 4 - x 4 x - 6 3 0 0 ≤ x ≤ 1 1 ≤ x ≤ 4 4 ≤ x ≤ 6 6 ≤ x ≤ 9 9 ≤ x ≤ 10 0 1 µ x(a,b1,b2,c) Fungsi
himpunan
keanggotaan untuk komposisi  berat  telur  dalam  peti  memiliki  2 parameter  yaitu  baik  dan  buruk.  Berdasarkan data  pemesanan  selama  1  (satu)  tahun didapatkan  nilai  derajat  keanggotaan  1  (satu) pada  parameter  buruk  adalah  0-1,  dan parameter  baik  adalah  9-10.  Grafik  himpunan keanggotaan komposisi berat telur dalam peti dapat dilihat pada Gambar 4.
c. Jumlah Stock Penentuan  model  himpunan  keanggotaan jumlah  telur  didalam  gudang  menggunakan Tringular  membership  function .  Berdasarkan data jumlah stock pada agen telur didapatkan 3  parameter  nilai stock yaitu  kondisi  Rendah, Sedang dan Tinggi. Kondisi stock rendah antara 0-100  peti  dengan  nilai  derajat  keanggotaan sama dengan 1 pada kondisi  50 peti. Kondisi stock sedang antara 100-200 peti dengan nilai derajat  keanggotaan  sama  dengan  1  pada kondisi  150  peti.  Kondisi stock tinggi  antara 200-300 peti dengan nilai derajat keanggotaan sama dengan 1 pada kondisi stock 250 peti.
Kondisi Stock ini menjadi dasar dari pemesanan telur  pada  hari  berikutnya  karena  dengan jumlah Stock yang  berlebih  didalam  gudang akan  memberikan  resiko  kerusakan  produk karena  penyimpanan.  Nilai  parameter  jumlah Stock telur di dalam gudang dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Parameter Jumlah Stock Telur Parameter Nilai Parameter Rendah 0, 50, 100 Sedang 100, 150, 200 Tinggi 200, 250, 300
Penentuan  model  himpunan  keanggotaan jumlah  stock  telur  menggunakan  Tringular
membership  function.  Berdasarkan  nilai parameter  jumlah  Stock  telur  dilakukan pengembangan model himpunan keanggotaan μ x(a,b,c) .  Model  himpunan  keanggotaan  jumlah Stock telur sebagai berikut.
x ≤ 0 x 50 100-x 50 x-100 150 200-x 50 X-200
50 0 50 ≤ x ≤ 100 50 ≤ x ≤ 100
100 ≤ x ≤ 150 150 ≤ x ≤ 200
200 ≤ x ≤ 250 300-x 50 250 ≤ x ≤ 300 µ x(a,b,c)
Fungsi  himpunan  keanggotaan  untuk  jumlah stock  memiliki  3  parameter  yaitu  sedikit, sedang dan banyak. Berdasarkan data selama 1 (satu)  tahun  dan  nilai  parameter  maka  dapat digambarkan  grafik  fungsi  keanggotaan  dari jumlah Stock. Penilaian posisi stock telur harus dilakukan untuk menjaga jumlah produk yang masuk  ke  dalam  gudang  sesuai  dengan permintaan  konsumen.  Kondisi  ini  bertujuan untuk  menjaga  telur  agar  tidak  mengalami kerusakan  karena  terlalu  lama  disimpan didalam gudang.
Gambar 4. Grafik Himpunan Keanggotaan Komposisi berat telur dalam peti
Kondisi  stock  yang  terlalu  lama  disimpan didalam gudang disebabkan karena Agen telur tidak  memperhitungkan  kondisi  stock  setiap kali  melakukan  pemesanan  ke  pemasok sehingga  pada  saat  permintaan  menurun jumlah  stock  meningkat  di  gudang  dan  sulit untuk  dijual.  Grafik  himpunan  keanggotaan jumlah stock dapat dilihat pada Gambar 5. d. Jumlah Pemesanan Penentuan  model  himpunan  keanggotaan jumlah pesanan telur merupakan fungsi tujuan dari  model  yang  telah  dibangun.  Fungsi keanggotaan pemesanan pemasok
menggunakan  model Tringular  membership function . Berdasarkan data jumlah pemesanan telur kepada pemasok didapatkan 2 parameter terkait  jumlah  pemesanan  pemasok  yaitu pemesanan sedikit dan banyak. Nilai parameter pemesanan  sedikit  antara  0-200  peti  dengan nilai derajat keanggotaan sama dengan 1 pada jumlah pemesanan 100 peti. Kondisi pemesanan tinggi antara 200-350 peti dengan nilai derajat keanggotaan sama dengan 1  pada  jumlah  pemesanan  250  peti. Berdasarkan kondisi diatas jumlah pemesanan telur ke pemasok dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 . Parameter Pemesanan Telur Parameter Nilai Parameter Sedikit 0, 100, 200 Banyak 200, 250, 350
Berdasarkan  fungsi  himpunan  keanggotaan dan  nilai  parameter  dari  data  jumlah pemesanan telur menggunakan nilai himpunan
fuzzy μ x(a,b,c) .  Model  himpunan fuzzy jumlah pemesanan telur merupakan model tujuan dari permasalahan jumlah pesanan.
Fungsi himpunan jumlah pemesanan telur pada pemasok dipengaruhi oleh nilai parameter dari variabel  harga,  komposisi  berat  dan  jumlah stock didalam gudang.  Fungsi himpunan fuzzy yang  didapatkan  dari  seluruh  nilai  parameter yang  mempengaruhi  jumlah  pemesanan  ke pemasok adalah sebagai berikut:
Berdasarkan  hasil  permodelan  himpunan keanggotaan  jumlah  pesanan  maka  dapat digambarkan  grafik  fungsi  keanggotaan  dari jumlah  pemesanan.  Fungsi  keanggotaan  ini akan  digunakan  didalam  penilaian  kondisi stock telur  ayam  yang  akan  mempengaruhi jumlah  dari  pemesanan  ke  pemasok. Parameter  ini  perlu  diperhatikan  agar  jumlah pemesanan menjadi optimal. Grafik himpunan keanggotaan  jumlah  pemesanan  ke  pemasok dapat dilihat pada Gambar 6.
Penentuan  jumlah  pemesanan  telur  kepada pemasok dipengaruhi oleh 3 variabel yaitu harga telur  di  pemasok,  komposisi  perbandingan  berat
Gambar 5. Grafik Himpunan Keanggotaan jumlah stock Telur
Gambar 6. Grafik Himpunan Fuzzy Jumlah Pesanan Telur
telur disetiap peti dan jumlah stock telur didalam gudang.  Berdasarkan  ketiga  parameter  diatas maka  menghasilkan  aturan  terhadap  semua kemungkinan  yang  akan  terjadi  pada  model himpunan fuzzy jumlah pesanan telur. Model pada fungsi If menggunakan  operator  “AND”  dimana nilai α yang dipilih adalah nilai minimum. Formula  aturan If Then Else yang  digunakan adalah “ If and Then Else ”. Berdasarkan jumlah dari setiap variabel yang ada, maka model aturan fuzzy ( Fuzzy Rule Base ) memiliki 32 kombinasi aturan If Than  Else yang  memungkinkan  terjadi.  Hasil kombinasi  dari Fuzzy  Rule  Base tesebut  dapat dilihat pada Gambar 7.
Agen  telur  memiliki  beberapa  pemasok  telur untuk  memenuhi  kebutuhan  penjualannya. Pemasok  tersebut  merupakan  peternak  ayam petelur  di  beberapa  daerah  di  Jawa  Barat.  Agen telur  yang  terpilih  untuk  diamati  ini  merupakan channel pertama  dari  jalur  distribusi  telur  ayam sehingga  harga  jual  menjadi  lebih  murah dibandingkan  agen  lainnya.  Data  pemasok  yang dimiliki oleh agen telur dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 . Pemasok telur ayam
Nama Pemasok Pengiriman/ Tahun Frekuensi Kirim/Tahun Cigudeg 14,254 Peti 137 kali Sukabumi 12,410 Peti 77 kali Pemasok lain 1,914 Peti 23 kali
Berdasarkan  data  pengiriman  dari  bulan  mei 2018  sampai  April  2019  didapatkan  pemasok dengan  kemampuan  kirim  terbanyak  adalah Pemasok  dari  Cigudeg.  Agen  telur  harus menentukan  jumlah  pemesanan  kepada  setiap pemasok  per  hari  sehingga  jumlah  barang  yang datang  sesuai  dengan  kebutuhan  pasar.  Faktor yang  berpengaruh  didalam  proses  pemesanan telur ayam ke pemasok adalah harga/peti, jumlah
stock telur  digudang  dan  kombinasi  berat  telur dalam peti.
Berdasarkan  model  himpunan fuzzy jumlah pemesanan terlur diatas, perlu dilakukan penilaian terhadap  pemasok.  Penilaian  diklakukan  pada pemasok  yang  memiliki  kontribusi  pengiriman terbesar  didalam  suply  produk  yaitu  pemasok Cigudeg.  Hasil  penilaian  agen  terhadap  harga pemasok  ini  adalah  Rp325.000,-/peti  (sedang), jumlah Stock di gudang sebesar 230 peti (banyak) dan nilai kombinasi berat telur dalam peti adalah 8 (Baik).  Seluruh  variabel  hasil  penilaian  tersebut akan  dimasukan  ke  dalam  model  himpunan keanggotaan  yang  telah  dibangun  diatas.  Proses pengolahan  himpunan fuzzy berdasarkan  model diatas adalah sebagai berikut.

## Penentuan Derajat Keanggotaan
a. Harga Pemasok Harga  pemasok  Cigudeg  diberikan  nilai Rp325.000,-  sehingga  derajat  keanggotaan untuk nilai tersebut dapat ditentukan pada saat nilai  tersebut  dimasukan  ke  dalam  grafik himpunan fuzzy . Grafik himpunan keanggotaan harga pemasok sebesar
Rp325.000,- diperlihatkan pada Gambar 8.
Gambar 7. Hasil If and Then Else
Gambar 8. Grafik Fungsi Keanggotaan Harga/Peti Rp325.000,-
Berdasarkan  grafik  diatas  didapatkan  hasil penilaian  harga  pemasok  Cigudeg  saat  ini memiliki  harga  jual/peti  adalah  sebesar Rp325.000,-/peti  berada  dalam  parameter sedang karena agen masih dapat memberikan harga  jual  yang  bagus  untuk  konsumen. Berdasarkan  grafik  diatas,  kondisi  harga tersebut  memiliki  himpunan  keanggotaan sebagai berikut.
x ≤ 200 x-200
100
350-x 50 0 200 ≤ x ≤ 300 300 ≤ x ≤ 350 µ x(a,b,c)
Berdasarkan  model  himpunan  keanggotaan diatas  maka  dapat  ditentukan  nilai  derajat keanggotaan  dari  harga/peti  pemasok.  Hasil dari derajat keanggotaan harga/peti pemasok adalah μ harga_sedang[325.000] adalah 0,5.
b. Komposisi Berat Telur Komposisi  berat  telur  dalam  peti  pemasok Cigudeg adalah 30% memiliki berat telur 50 gr – 53 gr, 40% berat telur > 53gr – 60 gr dan 30% berat  telur  >  dari  60  gr.  Berat  telur  ini mempengaruhi  konsumen  dalam  pembelian telur  dalam  satuan  peti  karena  berat  telur mempengaruhi  jumlah  telur  didalam  peti. Berdasarkan  komposisi  tersebut  pemasok Cigudeg  diberikan  nilai  8  oleh  agen  dalam range  1-10.  Derajat  keanggotaan  untuk  nilai tersebut  dapat  ditentukan  pada  saat  nilai tersebut  dimasukan  ke  dalam  himpunan keanggotaan  komposisi  berat  telur.  Grafik himpunan  keanggotaan  berat  telur  dengan nilai 8 dapat dilihat pada Gambar 9.
Berdasarkan  grafik  himpunaan  keanggotaan didapatkan  nilai  komposisi  berat  telur  untuk pemasok  Cigudeg  adalah  8.  Kondisi  ini didapatkan dari persentasi berat telur didalam peti  yang  dikirim  oleh  pemasok.  Nilai parameter  ini  menunjukan  komposisi  berat telur  didalam  peti  pemasok  Cigudeg  berada pada kondisi baik. Pemasok  Cigudeg  merupakan  salah  satu pemasok  yang  terbaik  dari  segi  kualitas  dan kuantitas pengiriman produk yang dimiliki oleh
Agen telur. Berdsarkan penilaian diatas makan didapatkan  himpunan  keangotaan  komposisi berat telur didalam peti adalah sebagai berikut:
x ≤ 6 x - 6 3 0 6 ≤ x ≤ 9
9 ≤ x ≤ 10 1 µ x(a,b1,b2,c)
Berdasarkan  model  himpunan  keanggotaan diatas  maka  dapat  ditentukan  nilai  derajat keanggotaan.  dari  komposisi  berat  telur dengan  nilai  8,  berada  pada  grafik  Hasil  dari derajat keanggotaan μ berat_baik[8] adalah 0,67. c. Jumlah stock Jumlah stock didalam  gudang  memiliki  3 parameter  yaitu  sedikit,  sedang  dan  banyak. Derajat keanggotaan untuk nilai tersebut dapat ditentukan pada saat nilai parameter pemasok dimasukan  ke  dalam  grafik  himpunan keanggotaan  komposisi  jumlah stock .  Grafik himpunan keanggotaan jumlah stock . Saat ini kondisi yang terjadi adalah jumlah stock dapat mencapai  230  peti  di  dalam  gudang.  Grafik keanggotaan  jumlah stock sebesar  230  di dalam gudang dapat dilihat pada  Gambar 10. Berdasarkan  grafik  himpunaan  keanggotaan didapatkan  jumlah stock di  dalam  gudang adalah  230  peti  berada  di  grafik  dengan parameter
banyak. Posisi
tersebut menghasilkan  himpunan  keangotaan  sebagai berikut.
Gambar 9. Grafik fungsi Keanggotaan Komposisi berat telur 8
x ≤ 200 X-200 50 0 200 ≤ x ≤ 250 300-x 50 250 ≤ x ≤ 300 µ x(a,b,c)
Berdasarkan  model  himpunan  keanggotaan diatas  maka  dapat  ditentukan  nilai  derajat keanggotaan dari jumlah stock telur pada agen dengan nilai stock 230 peti berada pada grafik dengan  parameter  stock  banyak.  Hasil  dari derajat  keanggotaan  parameter  μ _banyak[230] adalah 0,60.

## Fuzzy Rule Base System
Nilai  derajat  keanggotaan  setiap  parameter akan  dimasukan  ke  dalam  model fuzzy jumlah pemesanan.  Berdasarkan  derajat  keanggotaan setiap variabel didapatkan dua aturan If Then Else
yang terpilih yaitu aturan:
a. IF  Harga Sedang  and  Komposisi  Berat  Telur Baik  dan  Jumlah stock Banyak  Then  Jumlah Pemesanan Banyak b. IF  Harga  Sedang  and  Komposisi  Berat  Telur
Baik  dan  Jumlah stock Banyak  Then  Jumlah Pemesanan Sedikit

## Penentuan Nilai Operator
Berdasarkan  hasil  wawancara  nilai  operator yang digunakan didalam Fuzzy Rule Based adalah operator  “ AND ”.  Operator  “ AND ”  menunjukan seluruh  nilai  parameter  yang  terpilih  akan dibandingkan  dengan  menggunakan  nilai minimum (min) dengan agregasi yang digunakan adalah maksimum (max). Hasil derajat keanggotaan  berdasarkan  rule If  Than  Else yang terpilih adalah sebagai berikut.
a. α 1 = Min (μ Harga_Sedang [Rp 325000] ∩
μ berat_baik[8] ∩ μ _banyak[230] ) = Min (0,50; 0,67; 0,60) α 1  = 0,50 (Rule 1)
b. α 2 = Min (μ Harga_Sedang [Rp 325000] ∩ μ berat_baik[8] ∩ μ _banyak[230] ) = Min (0,50; 0,67; 0,60)
α 2 = 0,50 (Rule 2)
Luas Daerah Himpunan Fuzzy Berdasarkan  hasil  penentuan  nilai  operator maka didapatkan derajat keanggotan berdasarkan aturan 1 dan 2 dari If Than Else adalah sama yaitu α =  0,50.  Nilai α 1  dan α 2  memiliki  parameter jumlah  pemesanan  yang  berbeda  dimana α 1 parameternya  adalah  Pemesanan  Banyak  dan α 2 parameternya  adalah  Pemesanan  sedikit.  Kedua nilai α tersebut  membentuk  daerah  pada  grafik fungsi  keanggotaan  jumlah  pemesanan  dapat dilihat pada Gambar 11.
Berdasarkan  grafik  fungsi  keanggotaan jumlah pemesanan terdapat 6 daerah fuzzy yang menjadi  batasan  didalam  menentukan  nilai  dari jumlah  pemesanan.  Setiap  daerah  memiliki  nilai Batasan  (Zn)  yaitu    Z1=50,  Z2=150,  Z3=225  dan Z4=300.
Berdasarkan  perumusan  diatas  maka didapatkan  6  Luas  Daerah  didalam  himpunan keanggotan fuzzy .  Hasil  perhitungan  Luas Daerah (LD)  adalah sebagai berikut:
Gambar 10. Grafik fungsi Keanggotaan Jumlah stock
230 Peti
Gambar 11. Hasil Himpunan Fuzzy Jumlah pesanan Optimal
LD 1 = (50-0) x 0,5 = 12,5 2 LD 2 = (150-50) x 0,5 = 50 LD 3 = (200-150) x 0,5 = 12,5 2 LD 4 = (225-200) x 0,5 = 6,25 2 LD 5 = (300-225) x 0,5 = 37,5 LD 6 = (350-300) x 0,5 = 12,5
2
Total  luasan  daerah  yang  didapatkan  dari himpunan fuzzy jumlah  pemesanan  telur  ayam adalah 131,25.

## Penentuan Momen
Model fuzzy pemesanan pemasok memiliki 6 himpunan keanggotaan. enam himpunan keangotaan  ini  ditentukan  dari  batasan  daerah yang terjadi. Berdasarkan himpunan keanggotaan yang  terpilih  maka  selanjutnya  dapat  ditentukan nilai  momen  berdasarkan  daerah fuzzy yang dimiliki.  Himpunan  keanggotaan fuzzy jumlah pemesanan terpilih adalah sebagai berikut.
Berdasarkan himpunan fuzzy
jumlah pemesanan diatas maka dapat ditentukan momen dari  setiap  daerah  himpunan  yang  terjadi. Perhitungan momen dilakukan berdasarkan fungsi himpunan fuzzy yang  terjadi  di  dalam  model  di setiap  daerah.  Nilai  momen  dari  setiap  daerah himpunan  keanggotaan fuzzy adalah  sebagai berikut.
Berdasarkan  daerah  yang  dimiliki  oleh himpunan  kenggotaan fuzzy maka  didapatkan momen dari keenam daerah diatas adalah sebesar 22.735.

## Metode Defuzzyfikasi
Berdasarkan total luas daerah dan momen yang dihasilkan  dari  himpunan fuzzy diatas  maka didapatkan  jumlah  pemesanan  yang  optimal berdasarkan metode center of area (COA) adalah 173  Peti/Pemesanan.  Pengembangan  model
Gambar 12. Model Fuzzy Jumlah Pemesanan
jumlah pemesanan yang optimal dapat digunakan dapat  dikembangkan  untuk  membantu  agen dalam menentukan jumlah pesanan selanjutnya ke pemasok.
Model  pemesanan  optimal  dikembangkan dengan  menggunakan software Matlab  versi R015a agar dapat digunakan oleh agen telur ayam untuk menentukan jumlah pesanan yang optimal ke seluruh pemasok.  Hasil pengembangan model pemesanan optimal agen telur dapat dilihat pada Gambar 12.

## IV. S IMPULAN
Terjadi  jumlah  pemesanan  yang  optimal berdasarkan pada supply dan demand pada rantai pasok  pemasok  dan  Agen  telur  ayam  dalam melakukan  pemesanan  telur.  Hasil  menunjukan bahwa  jumlah  pemesanan  yang  optimal  ke pemasok  adalah  173  peti/pemesanan.  Hal  ini didapatkan dari model fuzzy dengan menggunakan  dua  membership  function  yaitu Triangular dan Trapezodial membership function.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada semua pihak yang membantu dalam penyusunan penelitian  ini  khususnya  Program  Studi Manajemen  Industri  Sekolah  Vokasi  IPB,  Bapak Surya  Mulyana  selaku  pemilik  Agen  telur  dan Bapak Riri Hadriana selaku supervisor admin agen telur  beserta  bagian  administrasi  yang  telah memberikan data dan informasi untuk menunjang penulisan karya ilmiah ini.

## R EFERENCES
Amindoust, A., Ahmed, S., Saghafinia, A., Bahreininejad, A.  (2012).  Sustainable  supplier  selection:  A  ranking model based on fuzzy inference system. Applied Soft Computing Journal , 12 (6), 1668–1677. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2012.01.023
Guide Jr, V. D. R. (2000). Production planning and control for remanufacturing: industry practice and research needs. Journal  of  Operations  Management , 18 (4), 467–483.
Gunasekaran,  A.,  Patel,  C.,  McGaughey,  R.  E.  (2004).  A framework  for  supply  chain  performance measurement. International  Journal  of  Production
Economics , 87 (3), 333–347. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2003.08.003
Jang,  J.S.R.  (1993).  ANFIS:  Adaptive-Network-Based
Fuzzy  Inference  System. IEEE  Transactions  on Systems, Man and Cybernetics . https://doi.org/10.1109/21.256541
Mamdani,  E.H.  (1976).  Advances  in  the  linguistic synthesis of fuzzy controllers. International Journal of Man-Machine Studies , 8 (6), 669–678. https://doi.org/10.1016/S0020-7373(76)80028-4 Milgate,  M.  (2000).  Antecedents  of  delivery performance:  An  international  exploratory  study  of supply chain complexity. Irish Marketing Review , 13
(2), 42–54. Retrieved from
http://search.proquest.com/docview/204573840?ac countid=12253
Min, J., Zhou, Y.W., Zhao, J. (2010). An inventory model for  deteriorating  items  under  stock-dependent demand  and  two-level  trade  credit. Applied Mathematical
Modelling .
https://doi.org/10.1016/j.apm.2010.02.019
Phillis,  Y.A.,  Andriantiatsaholiniaina,  L.A.  (2001).
Sustainability:  An  ill-defined  concept  and  its assessment using fuzzy logic. Ecological Economics , 37 (3),  435–456.  https://doi.org/10.1016/S0921- 8009(00)00290-1
Politis,  Y.,  Malandrakis,  Y.,  Siskos,  Y.,  Grigoroudis,  E., Mihelis, G. (2002). Customer satisfaction measurement  in  the  private  bank  sector. European Journal  of  Operational  Research , 130 ,  347–360. https://doi.org/10.1016/s0377-2217(00)00036-9 Rezaei,  J.,  Ortt,  R. (2013).  Supplier  segmentation  using fuzzy  logic. Industrial  Marketing  Management , 42 (4),
507–517.
https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2013.03.003 Sambasivan,  M.,  Abidin,  M.Z.,  Nandan,  T.  (2009).
Performance measures and metrics in a supply chain environment. Journal  of  Enterprise  Information Management (Vol. 22). https://doi.org/10.1108/17410390910949751
Tam, M.C.Y., Tummala, V.M.R. (2001). An application of the AHP in vendor selection of a telecommunications system. Omega .  https://doi.org/10.1016/S0305- 0483(00)00039-6
Wu,  T.,  Blackhurst,  J.  (2009).  Supplier  evaluation  and selection:
An augmented DEA approach. International Journal of Production Research , 47 (16), 4593–4608. https://doi.org/10.1080/00207540802054227