Tapis : Jurnal Penelitian Ilmiah Website: http://e-journal.metrouniv.ac.id/index.php/tapis/index DOI: http://dx.doi.org/10.32332/tapis.v3i1.1469
This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License

## IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN PADA PEMBELIAN BAHAN OLAHAN KARET DARI PEMASOK
Ridha Luthvina Politeknik Akademi Teknologi Industri Padang E-Mail: ridhaluthvina@gmail.com Rika Ampuh Hadiguna Universitas Andalas Padang Jonrinaldi Universitas Andalas Padang

## Abstract
The need for high-quality crumb rubber in West Sumatra tends to increase. However, the amount and quality of rubber from suppliers belong to weak caused by the bad monitoring systems, the supply cannot be met properly, and  there  is  a  lot  of  shrinkage  in  rubbers  purchased  by  the  company. Therefore this research was carried by implementing the Decision Support System (DSS) which was expected to help facilitate supplier data searches and evaluate the supplier's performance. The first stage in this research was designing  DSS  included  the  use  of  Unified  Modeling  Language  (UML) diagram  and  database  design.  Next,  built  an  applicable  software  using Personal Home Page (PHP), My Structured Query Language (MySQL), and Apache. An advantage of DSS designed was to accommodate differences and  changes  in  rubber  supplier  assessment  criteria  according  to  the consideration of each crumb rubber industry in West Sumatra. There were 3 of 11 main crumb rubber criteria assessed. The results of these 3 criteria were  obtained  highest  weight,  namely  Dryness  (0.18),  cleanliness  (0.15), and consistency of quality (0.10). While the previous performance obtained the lowest weight (0.05). This meant that the criteria of dryness, cleanliness, and consistency of quality, will be the main considerations for companies in ranking and evaluating suppliers who work with companies.
Keywords: Crumb Rubber, DSS, PHP, MySQL
Abstrak Permintaan terhadap karet remah (crumb rubber) di Sumatera Barat cenderung meningkat. Namun karena lemahnya sistem pengawasan jumlah  dan  kualitas  bahan  olah  karet  (bokar)  dari  pemasok mengakibatkan  pasokan  tidak  dapat  terpenuhi  dengan  baik,  dan banyak terjadinya penyusutan bahan baku yang dibeli perusahaan.
Tapis : Jurnal Penelitian Ilmiah ISSN: Print 2579-3233 ; Online 2580-068X
Implementasi Sistem Pendukung Pengambil Keputusan ... │ 85 Oleh karena itu penelitian ini dilakukan dengan mengimplementasikan alat bantu pengambilan keputusan penilaian pemasok bokar – Decision Support System (DSS) – yang diharapkan dapat  membantu  memudahkan  pencarian  data  pemasok  dan mengevaluasi  kinerja  pemasok  tersebut.  Tahapan  pertama  pada penelitian ini adalah perancangan DSS yang meliputi perancangan sistem  menggunakan Unified  Modeling  Language  (UML)  diagram dan perancangan database. Selanjutnya masuk ke tahap pembuatan aplikasi perangkat lunak menggunakan Personal Home Page (PHP), My  Structured  Query  Language  (MySQL),  dan  apache.  Salah  satu kelebihan  DSS  yang  telah  dirancang  yaitu  dapat  mengakomodasi perbedaan dan perubahan kriteria penilaian pemasok bokar sesuai pertimbangan setiap industri crumb rubber di Sumatera Barat. Dari 11  subkriteria  kualitas  karet  remah  yang  dipilih,  diperoleh  hasil  3 kriteria  dengan  bobot  tertinggi  yaitu  Kadar  Karet  Kering  (KKK) (0,18),  kebersihan  bokar  (0,15),  dan  konsistensi  kualitas  (0,10). Sedangkan kinerja  sebelumnya memperoleh bobot terendah  (0,05). Artinya  kriteria  dengan  bobot  tertinggi  seperti  KKK,  kebersihan bokar, dan konsistensi kualitas, akan menjadi pertimbangan utama bagi  perusahaan  dalam  merangking  serta  mengevaluasi  pemasok yang bekerjasama dengan perusahaan.
Kata Kunci: Karet Mentah, DSS, PHP, MySQL

## A. PENDAHULUAN
Menurut data Bank Dunia tahun 2015, Indonesia merupakan negara kedua penghasil  karet  alami  terbesar  di  dunia.  Karet  jenis  SIR  20  atau  dalam perdagangan  Internasional  dikenal  dengan  TSR  20,  mencatatkan  nilai  ekspor terbesar yaitu mencapai 92% dari total ekspor karet alam Indonesia 1 . Badan Pusat Statistik Propinsi  Sumatera Barat pada tahun 2016 mencatatkan  golongan karet dan  barang  dari  karet  memberikan  peran  sebesar  20,78  persen  terhadap  nilai ekspor Sumatera Barat. Industri pengolahan karet remah ( Crumb Rubber ) hanya bergantung pada satu bahan baku utama yaitu Bahan Olah Karet (Bokar).
Pemilihan  bahan  baku  berpengaruh  signifikan  terhadap  pencapaian spesifikasi yang ditetapkan oleh buyer /pelanggan. Selain penaksiran secara visual, mutu  bokar  dapat  ditentukan  dengan  menguji  kemurnian  kadar  karet  yang biasanya dinyatakan sebagai kadar karet kering (K3 atau KKK). Persentase KKK digunakan oleh pabrikan untuk menaksir harga bokar yang dijual oleh pemasok.
1 N  Erni  et  al.,  “Rekayasa  Sistem  Manajemen  Ahli  Perencanaan  Produksi  Karet Spesifikasi Teknis,” Inovisi 7, no. 1 (2011): 25 – 32.
86 │ TAPIS , Vol. 03, No. 1 January – June 2019
Besarnya  nilai  KKK  praktis  ditentukan  secara  kompromistik  yang  tidak  jarang bersifat  sepihak  (oleh  pabrik crumb  rubber )  dengan  resiko  menimbulkan ketidakpuasan bagi pihak pembeli maupun penjual. Makin besar penyimpangan terhadap KKK, akan makin besar kerugian yang ditimbulkan.
Hasil observasi terhadap beberapa pabrik crumb rubber di wilayah Sumatera Barat,  produsen  cenderung  menerima/membeli  bokar  dari  pemasok  tanpa mempertimbangkan  kapasitas  teknis,  kemampuan  produksi  dalam  menyerap bahan  baku,  dan  kualitas  bokar  yang  diterima  baik  saat  pembelian  maupun perlakuan selama penyimpanan. Akibatnya pada periode tertentu pasokan yang diterima  melebihi  kapasitas  gudang  penyimpanan  bahan  baku.  Namun  pada periode  lain  pasokan  bahan  baku  justru  lebih  sedikit  daripada  daya  serap produksi.
Perusahaan masih menggunakan cara tradisional yaitu berdasarkan jumlah dan  frekuensi  pasokan  dalam  memilih  pemasok  Bahan  Olah  Karet  (Bokar). Kesalahan  kriteria  yang  dipergunakan  dalam  memilih  pemasok  akan mengakibatkan  banyak  terjadinya  penyusutan  dari  bahan  baku  yang  dibeli perusahaan 2 .  Selain  itu  berdasarkan  pengamatan  terhadap  pabrik crumb  rubber yang  ada  di  Sumatera  Barat,  dalam  menjalankan  aktivitas  pembelian  bokar, pencatatan penerimaan bokar masih dilakukan secara manual. Pencacatan secara manual mengakibatkan data pemasok terdahulu menjadi sulit ditelusuri.
Salah  satu  upaya  untuk  menjaga  pasokan  bahan  olah  karet  baik  dari  sisi kualitas  maupun  kuantitas  yaitu  dengan  membuat  alat  bantu  pengambilan keputusan  yang  memudahkan  dalam  penilaian  pemasok  bahan  olah  karet  dan menelusuri  rekam  jejak  pemasok  bahan  olah  karet  yang  bekerjasama  dengan perusahaan.
2 Elwizalina,  “Penilaian  Supplier  Bokar  Pada  PT  Kilang  Lima  Gunung  Dengan Metoda Analytical Hierarchy Process” (Sekolah Tinggi Teknologi Industri, 2008).
Implementasi Sistem Pendukung Pengambil Keputusan ... │ 87

## B. KAJIAN TEORI
Pabrikan  menghabiskan  lebih  dari  60%  dari  total  penjualan  pada  barang- barang yang dibeli 3 . Oleh karena itu, apabila pemilihan pemasok dilakukan secara tepat, maka dapat mengurangi biaya pembelian secara signifikan, memperbaiki daya saing pasar dan meningkatkan kepuasan pengguna. Identifikasi dan evaluasi pemasok  yang  tepat  memastikan  perusahaan  akan  menerima  material  yang berkualitas tinggi pada harga yang masuk akal, pengiriman dengan jumlah yang tepat, pada waktu yang tepat, dan penyediaan layanan yang sangat baik dengan tujuan untuk memuaskan permintaan konsumen 4 .
DSS  merupakan  “sekumpulan  prosedur  berbasis  model  yang  digunakan untuk  memproses  dan  menilai  suatu  data,  untuk  membantu  manajer  dalam pengambilan  keputusan”.  Agar  berhasil,  sebuah  sistem  harus sederhana,  kuat, mudah  dikendalikan,  adaptif,  lengkap,  dan  mudah  untuk  berinteraksi  dengan sistem  tersebut 5 .  Hadiguna 6 mengembangkan  DSS  untuk  menilai  kinerja Manajemen Rantai Pasok Berkelanjutan.
Setiawan et  al . 7 merancang  DSS  dengan  metode  AHP  yang  diaplikasikan dalam  hal  pemilihan  pemasok  dan  penilaian  karyawan.  Selain  itu,  Akbar 8 juga melakukan  perancangan  model  penilaian  pemasok  dalam  penetapan bidder  list pengadaan di  PT  Semen  Padang  dengan  metode  AHP.  Agar  memudahkan pengambilan  keputusan  dalam  penilaian  pemasok,  Akbar  (2015)  merancang sebuah  alat  bantu  aplikasi  perangkat  lunak.  Pada  umumnya  penelitian  terkait
3 M.B Ayhan, “A Fuzzy Ahp Approach For Supplier Selection Problem: A Case Study In A Gearmotor Company,” International Journal of Managing Value and Supply Chains (IJMVSC) 4, no. 3 (2013): 11 – 23.
4 A  Mendoza  and  J.A  Ventura,  “An  Effective  Method  to  Supplier  Selection  and Order Quantity Allocation,” International Journal of Business and Systems Research 2, no. 1 (2008): 1 – 15. 5 J.E Turban and T.P Liang, Decision Support System and Intelligent Systems , 7th ed. (New Delhi: Prentice Hal of India Private Limited, 2005).
6 R.A  Hadiguna,  “Decision  Support  System  of  Performance  Assessment  for Sustainable S upply Chain Management,” International Journal of Green Computing 4, no. 2 (2013): 24 – 37. 7 A Setiawan and R Wijaya, Perancangan Dan Pembuatan Aplikasi Decision Support System  Pada  Departemen  HRD  Dan  Pembelian  Dengan  Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy Process (AHP) (Surabaya: Universitas Kristen Petra, 2007).
8 P.G Akbar, “Usulan Indikator Evaluasi Pemasok Dalam Penetapan Bidder List: Studi Kasus Pengadaan Jasa PT. Semen Padang,” Jurnal Optimasi Sistem Industri 14, no. 1 (2015): 39 – 54.
88 │ TAPIS , Vol. 03, No. 1 January – June 2019
industri crumb rubber hanya berkisar pada isu lingkungan, pemasaran, teknologi produksi, dan studi kelayakan.
Setelah  DSS  siap,  maka  perlu  dilakukan  verifikasi  dan  validasi.  validasi adalah  membangun  sistem  yang  benar,  artinya  secara  substansi  sistem menunjukkan  kinerja  dengan  level  akurasi  yang  diterima.  Verifikasi  model terkomputerisasi yaitu memastikan bahwa program komputer dan implementasi dari  model  konseptual  sudah  benar.  Pada  penelitian  ini  digunakan  ukuran validitas  yang  dikemukakan  oleh  Turban  (Tabel  1).  Selain  itu,  verifikasi  dan validasi  (pengujian  sistem)  juga  merujuk  pada  persyaratan  fungsional  yang dilakukan menggunakan satu atau lebih pendekatan berikut 9 .
Tabel 1. Ukuran Validitas No.  Ukuran/Kriteria  Deskripsi 1 Accuracy Seberapa  baik  sistem  merefleksikan  sistem  nyata,  seberapa benar keilmuan yang digunakan untuk membangun model. 2 Adaptability Kemungkinan untuk mengembangan atau perubahan. 3 Adequacy (completeness) Porsi keilmuan yang digunakan pada model. 4 Appeal Seberapa baik keilmuan yang digunakan pada model. 5 Breadh Seberapa baik model adalam pengelolaan sistem. 6 Depth Derajat kerincian dari ilmu. 7 Face Validity Kredibilitas dari keilmuan. 8 Generality Kapabilitas  basis  keilmuan  untuk  digunakan  pada  cakupan masalah yang serupa. 9 Precision Kepabilitas  sistem  meniru  sebagian  parameter  sistem, konsistensi  sasaran,  variabel  yang  dilingkupi  oleh  basis keilmuan. 10 Realism Menghitung  variable  dan  hubungan  yang  relevan,  kemiripan dengan sistem nyata. 11 Reliability Fraksi yang mencakupi prediksi ahli sudah benar. 12 Robustness Sensitivitas dari kesimpulan terhadap struktur model. 13 Sensitivity Dampak perubahan basis keilmuan terhadap kualitas keluaran. 14 Technical and Operational Validity Kualitas  asumsi,  konteks,  Batasan,  dan  kondisi  serta dampaknya terhadap ukuran lain. 15 Turing Test Kemampuan evaluator untuk  mengidentifikasi  apakah kesimpulan yang diperoleh dibuat oleh sistem atau user. 16 Usefulness Apakah keilmuan cukup memadai untuk mengatasi masalah. 17 Validity Kapabilitas basis keilmuan untuk menghasilkan prediksi yang benar secara empiris. 9 D  Khung  and  H  Zhu, Software  Verification  and  Validation  (Wiley  Encyclopedia  of Computer Science and Engineering) (London: John Wiley & Sons, Inc, 2008).
Implementasi Sistem Pendukung Pengambil Keputusan ... │ 89 1. Use case based testing . Apabila use case telah dibangun berdasarkan kebutuhan sistem, maka pengujian sistem dapat dilakukan dengan menguji apakah sistem sudah memenuhi setiap use case .
2. Desk  checking , programmer memeriksa  program  yang  ditulisnya,  bisa menggunakan pensil, kalkulator dan/atau alat bantu lainnya.
3. Walkthrough . Pihak yang me- review menggunakan data pengujian atau skenario tertentu  pada  pengoperasian  perangkat  lunak  dan  secara  manual  mengikuti langkah  demi  langkah  logika  sistem  untuk  memahami  bagaimana  sistem beroperasi dan kemudian mendeteksi kesalahan ( error ).

## C. METODOLOGI
Input awal  pada  perancangan  DSS  adalah  struktur  hierarki  dan  model matematis yang diperoleh dari penelitian sebelumnya. Level satu pada struktur hierarki adalah rangking pemasok. Level kedua adalah kriteria utama, level ketiga adalah  subkriteria,  dan  level  keempat  adalah  alternatif  pemasok.  Adapun perancangan DSS terdiri dari 3 tahapan yaitu:
1. Perancangan Sistem
Perancangan sistem dilakukan menggunakan diagram-diagram UML seperti usecase  diagram,  usecase  description,  activity  diagram dan deployment  diagram .
Diagram-diagram  UML  tersebut  dirancang  berdasarkan  kebutuhan  pada bagian  pembelian  bokar  di  industri crumb  rubber yang  diidentifikasi  melalui wawancara dengan praktisi.
2. Perancangan Database
Perancangan database diawali dengan normalisasi tabel menjadi bentuk 3NF.
Tabel  yang  akan  dinormalisasi  terdiri  dari  data  profil  pemasok,  data penerimaan bokar, dan data penilaian pemasok. kemudian dilanjutkan dengan perancangan class diagram dan Entity Relationship Diagram (ERD).
3. Verifikasi dan Validasi
Verifikasi  dan  validasi  dibuktikan  melalui  pengujian  DSS  ke  salah satu  industri crumb  rubber yang  menjadi  objek  penelitian.  Teknik  yang digunakan untuk verifikasi DSS yaitu use case based testing , desk checking , dan walkthrough / trace . Sedangkan untuk validasi digunakan teknik adaptability ,
appeal , breadth , realism / event validity , dan usefulness.
90 │ TAPIS , Vol. 03, No. 1 January – June 2019
Adapun  subjek penelitian ini adalah industri crumb  rubber yang  ada  di  Sumatera  Barat,  terutama  praktisi  yang  menangani penerimaan bahan baku dan pemilihan pemasok bokar. Responden berasal dari 5 pabrik crumb rubber yang ada di Sumatera Barat yaitu PTP
Lembah Karet, PT Famili Raya, PT Kilang Lima Gunung, PT Teluk Luas, dan PT Mega Sawindo. Responden dipilih berdasarkan pengalaman kerja di  industri crumb  rubber (lama  bekerja),  jabatan  (setara  manajer),  dan
background pendidikanya (bidang teknik).
Gambar 1. Tahapan Pelaksanaan Penelitian
Pengembangan Struktur Hierarki Pengambilan keputusan · Level 1 Tujuan Penelitian · Level 2 Kriteria Utama ( Fuzzy delphi Method Tahap 1 ) · Level 3 Subkriteria ( Fuzzy delphi
Method Tahap 2 ) · Alternatif Pemasok Pengembangan Struktur Hierarki
Pengambilan keputusan
· Level 1 Tujuan Penelitian
· Level 2 Kriteria Utama ( Fuzzy delphi
Method Tahap 1 ) · Level 3 Subkriteria ( Fuzzy delphi
Method Tahap 2 ) · Alternatif Pemasok Perancangan Database meliputi normalisasi database ke bentuk 3 rd NF, class diagram , dan ERD · Database pemasok · Database penerimaan bokar · Database penilaian pemasok Perancangan Database meliputi normalisasi database ke bentuk 3 rd NF, class diagram , dan ERD · Database pemasok · Database penerimaan bokar · Database penilaian pemasok Perancangan Sistem Informasi menggunakan diagram-diagram UML untuk mengkomunikasikan rancangan aplikasi ( usecase diagram, usecase description, activity diagram, dan user interface ) Perancangan Sistem Informasi menggunakan diagram-diagram UML untuk mengkomunikasikan rancangan aplikasi ( usecase diagram, usecase description, activity diagram, dan user
interface ) Pengembangan Model Matematis · Pembobotan kriteria menggunakan prosedur FAHP yang dikombinasikan dengan signed distance · Penilaian/rangking pemasok menggunakan prosedur FTOPSIS Pengembangan Model Matematis
· Pembobotan kriteria menggunakan prosedur FAHP yang dikombinasikan dengan signed distance · Penilaian/rangking pemasok menggunakan prosedur FTOPSIS Perancangan DSS Mulai Mulai Studi Literatur Studi Literatur Survey Pendahuluan Survey Pendahuluan Perumusan Masalah Perumusan Masalah Tujuan penelitian Tujuan penelitian A A
Implementasi Sistem Pendukung Pengambil Keputusan ... │ 91
Gambar 2. Alur Pengujian DSS
A A Pilih kriteria yang ditawarkan pada DSS Pilih kriteria yang ditawarkan pada DSS Penilaian Pemasok Penilaian Pemasok · Data Pemasok · Data penerimaan Bokar · Data Pemasok · Data penerimaan Bokar Penilaian/Rangking Pemasok Penilaian/Rangking Pemasok Pembahasan · Analisis terhadap Rancangan DSS · Analisis Hasil Pengujian Aplikasi
· Analisis Hasil Verifikasi dan Validasi DSS
Pembahasan
· Analisis terhadap Rancangan DSS
· Analisis Hasil Pengujian Aplikasi
· Analisis Hasil Verifikasi dan Validasi DSS
· Kesimpulan · Saran · Kesimpulan · Saran Selesai Selesai Ya Tidak Verifikasi dan Validasi DSS Verifikasi dan Validasi DSS Pengujian DSS Penentuan bobot kriteria
Penentuan bobot kriteria

## D. HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah pertama adalah analisis kebutuhan. DSS dirancang dengan tujuan untuk  memenuhi  kebutuhan user (industri crumb  rubber )  terhadap  kemudahan memperoleh  informasi  dan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  terkait
92 │ TAPIS , Vol. 03, No. 1 January – June 2019
pemilihan  pemasok  bokar.  Secara  umum,  kebutuhan  akan  perancangan  DSS penilaian pemasok bokar adalah sebagai berikut.
1. Retrieve  information  element (memanggil  elemen  informasi).  Misalnya  admin dapat mencari data pemasok dengan mengetikkan ID pemasok.
2. Analyze entries files (menganalisa  semua file ). Tujuan utama dari  perancangan
DSS  penilaian  pemasok  bokar  adalah  kemampuan  sistem  dikombinasikan dengan  penilaian user dalam  menganalisa  kapasitas  pemasok  berdasarkan kriteria yang ditetapkan.
3. Prepare  reports  form  multiple  files (laporan  dari  beberapa file ).  Pada  kasus penilaian pemasok bokar, dibutuhkan laporan penerimaan bokar dan laporan penilaian pemasok bokar.
4. Propose  decision (menawarkan  keputusan).  Informasi  utama  yang  dibutuhkan
oleh  industri crumb  rubber yaitu  daftar  pemasok  teratas  yang  memenuhi kriteria-kriteria yang ditetapkan oleh pengambil keputusan.
Gambar 3. Usecase Diagram Sistem Pembelian Bahan Olah Karet (Bokar)
Implementasi Sistem Pendukung Pengambil Keputusan ... │ 93
Untuk memudahkan dalam menganalisis sistem dan mengkomunikasikan rancangan  sistem  yang  diusulkan,  digunakan  beberapa  diagram  UML  yaitu usecase diagram dan activity diagram .
Tabel 2. Usecase Description Login
Super Use Case Login Actor Semua user Brief Description User memasuki sistem informasi pembelian bahan olahan karet (bokar) Precondition User membuka sistem/aplikasi Flow of Events Actor input Sistem response 1  Membuka aplikasi 2 Menampilkan halaman login 3  Mengisi username, password, dan jabatan 4  Mengklik login 5 Menampilkan halaman aplikasi sesuai hak akses masing-masing user Post-conditions User mengakses fungsi yang ada pada sistem sesuai dengan hak aksesnya Tabel 3. Merangking Pemasok Bokar Super Use Case Merangking pemasok bokar Actor Kabag pembelian Brief Description Kabag pembelian memberi penilaian terhadap masing-masing pemasok Precondition Bobot masing-masing kriteria sudah ditentukan
Flow of Events
Actor input Sistem response 1 Memilih opsi ranking pemasok 2 Menampilkan form penilaian pamasok 3 Mengisi periode (bulan/tahun) 4 Memunculkan ID pemasom yang mengirim bokar pada periode tersebut 5 Memilih salah satu ID pemasok 6 Memilih satu kriteria dan memberi nilai pemasok 7 Mengklik save 8 Menyimpan penilaian pemasok berdasarkan kriteria tersebut 9 Mengulangi skenario 6 dan 7 untuk kriteria lainnya 10 Mengulangi scenario 5, 6, 7 untuk pemasok lainnya 11 Mengklik ranking 12 Menyimpan hasil perankingan pemasok pada periode tersebut Post-conditions Ranking pemasok pada periode tertentu tersimpan dalam database
94 │ TAPIS , Vol. 03, No. 1 January – June 2019
Setiap usecase harus  dijelaskan  alur  prosesnya  melalui  sebuah  deskripsi usecase atau skenario usecase . Contoh pada usecase description login , setiap user atau aktor  yang  berinteraksi  langsung  dengan  DSS  harus  melakukan  fungsi login terlebih dahulu. Sedangkan Fungsi meranking pemasok hanya dapat diakses oleh Kepala Bagian Pembelian.
Berikutnya  yaitu  activity  diagram.  Diagram  ini  menunjukkan  langkah- langkah  dalam  aliran  kerja,  titik-titik  keputusan  dalam  aliran  kerja,  siapa  yang bertanggungjawab menyelesaikan masing-masing aktivitas, dan objek-objek yang digunakan dalam aliran kerja. Activity Diagram dibuat berdasarkan usecase pada usecase diagram pada Gambar 4.
Gambar 4. Activity Diagram Perankingan Pemasok Bokar
Implementasi Sistem Pendukung Pengambil Keputusan ... │ 95
Proses perancangan database diawali dengan normalisasi data, yaitu teknik analisis  data  dengan  cara mengelompokkan  atribut-atribut  data  sehingga terbentuk entitas yang non-redudan, stabil, dan fleksibel. Normalisasi bertujuan untuk mengeliminasi adanya duplikasi informasi. Untuk kepentingan rancangan database bisnis, 3NF dinilai cukup memadai untuk menghasilkan tabel-tabel yang berkualitas baik. Adapun data yang akan dinormalisasi meliputi data user , data pemasok  bokar,  data  penerimaan  bokar,  kriteria  pemasok  bokar,  dan  penilaian pemasok bokar.
Pada normalisasi dikenal istilah primary key dan foreign key . Sebuah primary key akan  tepat  memiliki  satu  informasi  yang  identik  pada database .  Misalnya primary key untuk data pemasok bokar adalah ID pemasok. Jadi setiap pemasok hanya  memiliki  satu  nomor  ID  saja.  Sedangkan foreign  key menggambarkan ketergantungan parsial suatu informasi pada database . Jadi profil pemasok seperti nama,  asal  daerah,  dan  data  lainnya  melekat  pada  ID  pemasok  tersebut  pada database . Bentuk Normal 3 rd NF dari Database Sistem Pembelian Bokar dapat dilihat pada tabel-tabel berikut:
Tabel 4. Bentuk Normal 3 rd NF Data User
Tabel 5. Bentuk Normal 3 rd NF Data Pemasok Bokar
Tabel 6. Bentuk Normal 3 rd NF Data Penerimaan Bokar
#Username Password Nama User Jabatan A1 1234 Endi Direktur A2 1324 Robi Kabag A3 1423 Vivi Admin #ID Pemasok Nama Pemasok No. Hp Asal Daerah Jarak Pengiriman (km) Kecepatan Pengiriman Tanggal Mulai Memasok 1 Budi 0813-6352-xxxx Sijunjung 84 3 jam 27 menit 1/20/2017 2 Anto 0853-6290-xxxx Dharmasraya 179 4 jam 5 menit 2/13/2017 3 Wawan 0852-6361-xxxx Merangin 222 8 jam 6 menit 3/25/2018 #ID Penerimaan Tanggal Penerimaan *Username *ID Pemasok Jumlah Pasokan (kg) KKK 1 4/1/2017 A3 1 100 56 2 4/1/2017 A3 2 80 60 3 4/2/2017 A3 1 50 58 4 4/3/2017 A3 3 125 52
96 │ TAPIS , Vol. 03, No. 1 January – June 2019
Tabel 7. Bentuk Normal 3 rd NF Kriteria Pemasok Bokar
Tabel 8. Bentuk Normal 3 rd NF Penilaian Pemasok Bokar
Keterangan tabel:
Selanjutnya  melalui class  diagram akan  digambarkan  struktur  sistem  dan objek-objek beserta hubungan satu sama lain. Kelas-kelas yang ada pada struktur sistem  harus  dapat  melakukan  fungsi-fungsi  yang  dibangun  sesuai  dengan analisis  kebutuhan  sistem. Entity  Relationship  Diagram (ERD)  menggambarkan kebutuhan  informasi  atau  jenis  informasi  yang  akan  disimpan  dalam database seperti primary key dan foreign key .

## E. KESIMPULAN
Pada studi ini juga dihasilkan DSS penilaian pemasok bokar. DSS ini dapat memudahkan  pengambil  keputusan  dalam  menelusuri  dokumen-dokumen terkait  sistem  pembelian  bokar  serta  membantu  proses  perangkingan  pemasok menjadi  lebih  komprehensif  dan  lebih  objektif.  Salah  satu  kelebihan  yang ditawarkan yaitu DSS dapat mengakomodasi perbedaan dan perubahan kriteria penilaian  pemasok  bokar  sesuai  pertimbangan  setiap  industri crumb  rubber di Sumatera  Barat.  Berdasarkan  perhitungan  pada  DSS,  kriteria  kadar  air  (KKK) memperoleh  bobot  tertinggi  yaitu  0,18,  diikuti  kebersihan  bokar  (0,15),  dan konsistensi kualitas (0,10). Sementara kinerja masa lalu hanya memperoleh bobot
0 0.25 0.5 0.75 1 A Tebal Bongkahan/dimensi Bokar 0.05 Sangat tebal Tebal Cukup Tebal Tipis Sangat tipis - B Kebersihan Bokar 0.45 Sangat kotor Kotor Cukup bersih Bersih Sangat bersih + C Kadar Air (KKK) 0.36 0-20% 21-40% 41-60% 61-80% 81-100% + D Konsistensi Kualitas 0.14 Sangat tidak Konsisten Tidak konsisten Cukup konsisten Konsisten Sangat Konsisten + Bilangan Fuzzy Kategori
#Kode Kriteria Kriteria Bobot
Kriteria
#Periode Penerimaan
(Bulan/Tahun) *Username *ID Pemasok *Kode Kriteria A Interval Penilaian A *Kode Kriteria B Interval Penilaian B *Kode Kriteria C Interval Penilaian C *Kode Kriteria D Interval Penilaian D Rangking Pemasok Apr-17 A2 1 0.05 1 0.45 0.25 0.36 0.75 0.14 0.5 1 Apr-17 A2 2 0.05 0.5 0.45 0.25 0.36 0.5 0.14 1 3 Apr-17 A2 3 0.05 0.75 0.45 0.5 0.36 1 0.14 0.75 2 #Primary Key *Foreign Key Hitungan matematis
Implementasi Sistem Pendukung Pengambil Keputusan ... │ 97
0,05. Kemudian rangking pemasok secara beturut-turut yaitu AMS, Fafadiandri,
Aseng, Kodir, dan Ati dengan nilai preferensi ( V i ) 0.72, 0.58, 0.41, 0.32, dan 0.23.

## F. DAFTAR PUSTAKA
Akbar, P.G. “Usulan Indikator Evaluasi Pemasok Dalam Penetapan Bidder List: Studi  Kasus  Pengadaan  Jasa  PT.  Semen  Padang.” Jurnal  Optimasi  Sistem Industri 14, no. 1 (2015): 39 – 54.
Ayhan,  M.B.  “A  Fuzzy  Ahp Approach  For  Supplier  Selection  Problem:  A  Case Study In A Gearmotor Company.” International Journal of Managing Value and Supply Chains (IJMVSC) 4, no. 3 (2013): 11 – 23.
Elwizalina.  “Penilaian  Supplier  Bokar  Pada  PT  Kilang  Lima  Gun ung  Dengan Metoda Analytical Hierarchy Process.” Sekolah Tinggi Teknologi Industri, 2008.
Erni, N, M.S Maarif, N.S Indrasti, Machfud, and S Honggono. “Rekayasa Sistem Manajemen Ahli Perencanaan Produksi Karet Spesifikasi Teknis.” Inovisi 7, no. 1 (2011): 25 – 32.
Hadiguna,  R.A.  “Decision  Support  System  of  Performance  Assessment  for Sustainable  Supply  Chain  Management.” International  Journal  of  Green Computing 4, no. 2 (2013): 24 – 37.
Khung,  D,  and  H  Zhu. Software  Verification  and Validation  (Wiley  Encyclopedia  of Computer Science and Engineering) . London: John Wiley & Sons, Inc, 2008.
Mendoza, A,  and  J.A  Ventura.  “An  Effective  Method  to  Supplier  Selection  and Order  Quantity  Allocation.” International  Journal  of  Business  and  Systems Research 2, no. 1 (2008): 1 – 15.
Setiawan, A, and R Wijaya. Perancangan Dan Pembuatan Aplikasi Decision Support System Pada Departemen HRD Dan Pembelian Dengan Menggunakan Metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) .  Surabaya:  Universitas  Kristen  Petra, 2007.
Turban, J.E, and T.P Liang. Decision Support System and Intelligent Systems . 7th ed. New Delhi: Prentice Hal of India Private Limited, 2005.