## DECISION SUPPORT SYSTEM MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC PADA PERSEROAN TERBATAS SAPTA INDRA SEJATI DIVISI GENERAL SUPPORT TRANSPORT
Mega Orina Fitri & Herni*
*) Dosen pada Jurusan Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi UIN Alauddin Makassar
Email: orina_95@yahoo.com
Abstract : It’s  not  easy  to  implement  Decision  Support  System  (DSS) application  in  a company.  There  are    many  things  need  to  be  considered before a manager take a decision. And  there are a few methods can be used to  implement  DSS  applicaton..  This  paper  explained  about  how  to  make  a DSS  application  by  using  Fuzzy  Logic.  The  case  took  place  in  General Support Divison at PT Sapta Indra Sejati, Kalimantan Selatan. This DSS is using Fuzzy DatabaseTahanis’Model (Fuzzy Tahani).Data is obtained  from library  research  and  interviews.  A  Data  Warehouse  will  be  built  before desain a DSS application. This application will be tested by using BlackBox Testing.  The  result  of  this  testing  is  the  application  can  perform  well  and reliable to give recommendations to help manager to take a decision for the company quickly.
Keywords: Decision Support  System, Fuzzy Logic, Fuzzy Database

## PENDAHULUAN
Latar Belakang Masalah
alam  manjalankan  perusahaan,  manajer/pimpinan  perusahaan  akan banyak dihadapkan pada tuntutan untuk mengambil keputusan secepat dan  seakurat  mungkin.  Misalkan  keputusan  terhadap  perencanaan, pelaksanaan,  pengawasan,  dan  penelitian.  Sebelum  mengambil  keputusan, diperlukan  banyak  informasi  yang  komplit  dan  akurat,  kemampuan  menganalisa dan mengolah informasi, serta diperlukan metode penyelesaian yang tepat.
Proses  pengambilan  keputusan pada  dasarnya  adalah  memilih  suatu alternatif  untuk  meyelesaikan  suatu  permasalahan.  Kekompleksitasan  masalah yang  muncul  dapat  diakibatkan  oleh  aspke/kriteria  yang  diambil  cukup  banyak, ketidakjelasan  struktur  masalah,  dan  ketidakpastian  persepsi  pengambil keputusan.  Terkadang  timbul  masalah  dimana  keputusan  harus  diambil secepatnya, tetapi variasinya rumit, sehingga datanya tidak mungkin dapat dicatat secara  numeris.  Data  hanya  dapat  diukur  secara  kualitatif  saja  berdasarkan persepsi  pengalaman  dan  intuisi.  Permasalahan  lain  yang  sering  terjadi  adalah

## D
bagaimana  menentukan  tingkat  prioritas  kepentingan  persoalan  yang  perlu diselesaikan terlebih dahulu. (Honggowibowo, 2010)
PT  Sapta  Indra  Sejati  (SIS)  menawarkan  jasa  batu  bara  yang  terletak  di Kabupaten  Balangan  dan  Kabupaten  Tabalong  Provinsi  Kalimantan  Selatan.  PT. SIS  menawarkan  jasa  pertambangan  terpadu  dengan  standar  internasional  bagi perusahaan-perusahaan  pertambangan  terkemuka  di  Indonesia.  SIS  merupakan perusahaan  yang  mneyediakan  berbagai  layanan  mulai  dari  eksplorasi  dan pengeboran  melalui  kontrak  pertambangan  dan  dukungan  logistik.  PT  SIS memiliki beberapa divisi yaitu, Engineering, IT, Facility Support, Human Capital, Finance, dan General Support Transport (GES). (Sejati,2014).
Penelitian  kali  ini akan  membahas  mengenai  cara  pengambilan  keputusan pada PT Sapta Indra Sejati pada divisi General Support Transport (GES). Divisi GES  bertugas  mengelola  penyediaan  fasilitas  transportasi.  Berkenaan  dengan tugasnya,  GES  mengelola  banyak  data  yang  berkaitan dengan  Surat  Perintah Kerja (SPK), kontrak, sarana, driver (pengemudi/sopir) serta overtime driver (jam lembur pengemudi). Terdapat banyak sekali data yang harus dianalisa oleh manjer GES dalam rangka mendapatkan jawaban dari pertanyaan bisnis yang dibutuhkan oleh perusahaan tersebut. Untuk mengambil keputusan harus melalu banyak tahap pemeriksaan  dan  persetujuan  mulai  dari  level  manajer  tingkat  bawah  yaitu pengawas  dan supervisor, manajer  tingkat  menengah  yakni  section head dan deputy,sampai ke manajer tingkat tinggi : general manager.
Selama ini analisis data dilakukan dengan memanfaatkan beberapa beberapa aplikasi seperti Ms. Excel. Tetapi hal ini masih sulit dilakukan dan membutuhkan waktu  yang  lama.  Selain  itu  sulit  menemukan  histori  data  dan  sulit  berbagi informasi  misalnya  mengenai  masalah overtime  driver.  Dalam  melakukan evaluasi  kinerja driver untuk  mnegetahui  kelayakan  kerjanya,  terlebih  dahulu seorang  manajer  meneliti  berbagai  hal  yang  akan  mempengaruhi  kondisi driver tersebut dalam  bekerja.  Dari  proses  pengolahan  data  hingga  pengambilan keputusan, akan muncul variabel-variabel samar yang dikenal sebagai fuzzy logic.

## Rumusan Masalah
Berdasakan latar belakang  yang ada, maka  yang menjadi rumusan masalah pada  penelitian  ini  adalah  bagaimana  membangun  aplikasi Decision  Support System (DSS) dengan menggunakan teknik fuzzy logic pada PT. Sapta Indra Sejati divisi General Support Transport (GES)?

## Fokus Penelitian
Agar penelitian lebih terarah, penulis menetapkan berbagai hal yang akan menjadi fokus penelitian:

## 1. Aplikasi DSS berisifat desktop.
2. Aplikasi Decision Support System (DSS) hanya diimplementasikan pada divisi General Suppport Transport .
3.  Aplikasi  DSS  hanya  menampilkan  data  tentang  kelayakan driver dengan menggunakan fuzzy logic.
4. Aplikasi  DSS  menampilkan  rekomendasi  sistem  yang  akan  membantu pengambilan keputusan.
5. Data ditampilkan secara multi-dimensional.

## Tujuan Penelitian
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membangun  aplikasi Decision Support  System (DSS)  dengan  menggunakan  teknik fuzzy  logic sehingga  dapat memberikan  rekomendasi  yang  akan  membantu  dalam  pengambilan  keputusan pada PT. Sapta Indra Sejati divisi GES.

## TINJAUAN TEORITIS

## Decision Support System (DSS)
Sistem penunjang  pengambilan  keputusan  (SPPK)  atau  biasa  dikenal sebagai Decision  Support  System (DSS)  dapat  digambarkan  sebagai  sistem  yang berkemampuan  mendukung  analisis adhoc data  dan  pemodelan  keputusan.    DSS berorientasi keputusan dan masa depan, serta dapat digunakan pada saat-saat yang tidak  biasa.  DSS  merupakan  suatu  cara  untuk  memenuhi  kebutuhan  seorang manajer  dalam  membuat  keputusan  yang  spesifik  dalam  memecahkan permasalahan yang spesifik (Moore dan Chang,2010).
Tahapan  DSS  menurut  Wikipedia  meliputi  definisi  masalah,  pengumpulan data atau elemen informasi yang relevan, pengolahan data menjadi informasi baik dalam  bentuk  laporan  grafik  maupun  tulisan, menentukan  alternatif-alternatif solusi  (bisa  dalam  persentase).  Sedangkan  tujuan  DSS  adalah  untuk  membantu menyelesaikan  masalah  semi-terstruktur,  mendukung  manajer  dalam  mengambil keputusan  suatu  masalah,  dan  meningkatkan  efektifitas  bukan  efisiensi pengambilan  keputusan.    Adapun  jenis  keputusannya  yaitu  keputusan  tak terprogram,  keputusan  terprogram,  dan  keputusan  semi  terprogram.  (Syafrizal, 2009). Dalam pemrosesannya, DSS dapat menggunakan bantuan dari sistem lain seperti Artificial Intelligence, Expert Systems, Fuzzy Logic, dll.

## Fuzzy Logic
Fuzzy  Logic adalah suatu  cara  yang  tepat  untuk  memetakan  suatu  ruang input ke  dalam  suatu  ruang output.  Titik  awal  dari  konsep  modern  mengenai ketidakpastian  adalah  paper  yang  dibuat  oleh  Lofti  A  Zadeh.  Pada  papernya
Zadeh  mengenalkan  teori  yang  memiliki  obyek-obyek  dari  himpunan fuzzy,  dan bukan  dalam  bentuk  logika  Benar  (True)  dan  Salah  (False),  tetapi  dinyatakan dalam derajat (degree). Konsep seperti inilah yang disebut Fuzzines dan teorinya dinamakan Fuzzy Set Theory (KCB, 2012).

## Fuzzy Database
Fuzzifikasi query dapat diasumsikan sebagai  suatu query konvensional (non-fuzzy), kemudian DBMS  yang akan membuat dan menerapkan sistem dasar logika fuzzy  query (fuzzy  logic  based  querying  system).  Sebagian  besar fuzzy database merupakan  perluasan  dari  model  basis  data  relasional,  yang  kemudian dikemas  dalam  formulasi  yang  berbeda  tergantung  pada  tipe  ambiguitas  yang akan diekspresikan dan dimanipulasi.
Salah satu cabang dari fuzzy logic adalah Fuzzy Tahani, yang menggunakan basis data standar. Tahani mendeskripsikan suatu metode pemrosesan query fuzzy dengan menggunakan SQL (Structured Query Language). Karena itu model fuzzy Tahani  sangat  cocok  digunakan  dalam  proses  pencarian  data  yang  tepat  dan akurat. (Kusumadewi dan Purnomo, 2010).

## Data Mart
Data  Mart  adalah  suatu  bagian  dari  data  warehouse  yang  mendukung pembuatan  laporan  dan  analisa  data  pada  suatu  unit  (OLAP).  Data  mart  dapat dikatakan  sebagai  miniatur  dari  data  warehouse.  Data  mart  sering  digunakan untuk  memberikan  informasi  pada  suatu  segmen  fungsional  organisasi  . (departemen/unit/bagian).  Contohnya  adalah  data  mart  untuk  departemen penjualan,  logistik,  keuangan,dll.  Dalam  hal  perancangannya,  harus  dimulai  dari perspektif  bahwa  data  mart  tersebut  adalah  komponen  dari  data warehouse, terlepas dari fungsi masing-masingnya. (Anas,2010:10).

## Nine Step Kimball dan Desain Star/ Snowflake Schema
Perancangan data mart  menggunakan Nine-Step Kimball yang meliputi : 1. Pemilihan proses
2. Pemilihan sumber
3. Identifikasi dimensi
4. Pemilihan fakta
5. Menyimpan pre-kalkulasi di tabel fakta
6. Melengkapi tabel dimensi
7. Pemilihan durasi basis data
8. Menelusuri perubahan dimensi
9. Menentukan prioritas dan mode query.
Untuk merancang  desain  data  mart  dalam  menggambarkan  relasi  basis datanya  digunakan star  schema atau snowflake  schema.  Disebut star  schema karena  relasinya  menyerupai  bintang,  dengan  tabel  fakta  sebagai  pusatnya  yang dikelilingi oleh tabel-tabel dimensi. Setiap dimensi hanya diwakili oleh satu tabel saja.  Sedangkan snowflake  schema dapat  memiliki  beberapa  tabel  untuk  satu dimensi. Dengan kata lain pada snowflake schema memperbolehkan adanya tabel yang tidak terkait langsung dengan tabel fakta. Berikut adalah contoh desain star schema dan snowflake schema.
Gambar 1. Contoh Star Schema dan Snowflake Schema

## METODOLOGI PENELITIAN

## Jenis dan Pendekatan Penelitian
Dalam penelitian ini penulis menggunakan jenis penelitian kualitatif.  Data- data  yang  ada  akan  diolah  dengan  menggunakan fuzzy  logic sehingga muncul kesimpulan  dan  rekomendasi  yang  akan  membantu  pimpinan  mengambil keputusan  secara  cepat. Sedangkan  pendekatan  penelitian  menggunakan pendekatan saintifik/keilmuan.

## Lokasi Penelitian
Penelitian dilakukan pada  PT  Sapta  Indra  Sejati  (SES)  divisi  General Support Transport (GES) di Kalimantan.

## Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi pustaka  dan  wawancara  nara  sumber  yang  dalam  hal  ini  adalah  pimpinan  divisi GES pada PT Sapta Indra Sejati. Selain itu dengan seijin pimpinan, maka akan di- import (diambil) data dari file excel yang tersimpan pada divisi GES tersebut.

## Metode Perancangan
Metode  perancangan  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Rational Unified  Process (RUP).  RUP  merupakan  suatu  kerangka  kerja  proses
pengembangan perangkat lunak iteratif yang dibuat oleh Rational Software. RUP memiliki  4  siklus  yaitu  ietrasi,  elaborasi,  konstruksi,  dan  transisi.  Dalam  tiap iterasi  tugas-tugas  terdiri  dari business  modeling,  requirements,  analysis, dan design, implementation,deployment. (Wikipedia,2014).

## Teknik Pengujian Sistem
Teknik  pengujian  sistem  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah metode black  box  testing. Metode  ini  menguji  perangkat  lunak  dari  segi spesifikasi  fungsional  tanpa  menguji  desain  dan  kode  program.  Pengujian dimaksudkan  untuk  mengetahui  apakah  fungsi-fungsi,  masukan (input), dan keluaran (output), dari perangkat lunak sesuai dengan spesifikasi yang dibutuhkan.

## ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

## Analisis Sistem
PT Sapta Indra  Sejati  (SIS)  saat  ini  menggunakan  sebuah  sistem  yang dikenal  dengan  nama Transportation  Application  System (Transis).  Aplikasi  ini digunakan  untuk  mencatat  transaksi  harian  yang  terjadi  di  divisi  GES  PT  SIS, seperti  pembuatan  surat  perintah  kerja,  pembuatan  kontrak  sarana,  pencatatan sarana,  proses  penerimaan  driver,  pencatatan overtime  driver, pencatatan breakdown sarana,  nomer driver serta  keberangkatan mass  transport. Data  yang telah  diinput  akan  dianalisis  oleh  manajer  untuk  melihat  berbagai  perspektif sebelum  mengambil  keputusan.  Sistem  tersebut  masih  semi-manual  dan  butuh waktu  yang  cukup  lama  untuk  menganalisisnya.  Adapun flowmap yang menggambarkan alur dan proses yang terjadi saat ini di PT SIS divisi GES adalah seperti pada Gambar 2 berikut ini.
Gambar 2. Flowmap Sistem Berjalan
Berdasarkan Gambar 2, terdapat beberapa kekurangan seperti proses analisis yang lama, sulit dalam berbagi informasi, dan sulit mengambil kesimpulan secara cepat  berdasarkan  data  yang  ada..  Karena  itulah  diusulkan  sistem  baru  untuk mengatasinya seperti pada Gambar 3 dan Gambar.4.Class Diagram berikut ini.
Gambar 3. Use Case Diagram
Gambar 4. Class Diagram

## Perancangan Sistem
Selanjutnya  perlu  dilakukan  perancangan  sistem,  dalam  hal  ini  adalah perncangan basis data. Basis data yang akan digunakan adalah data mart. Dengan mengikuti Nine  Step  Kimball, maka  diperoleh  rancangan  Star  Schema  sebagai berikut.
Gambar 5. Rancangan Star Schema Data Mart Driver
Selanjutnya flowchart DSS penelitian ini digambarkan sebagai berikut :
Gambar 6. Flowchart DSS
Adapun ketentuan himpunan fuzzy sesuai dengan variabel yang telah ditetapkan:
1. Variabel  Lembur  dimana  variabel  ini  dikategorikan  ke  himpunan  Sedikit, Sedang, dan Banyak.
2. Variabel  Kehadiran  dikategorikan  ke  dalam  himpunan  Sedikit,  Sedang  dan Banyak.
3. Variabel Lama Kerja Sama dikategorikan ke dalam himpunan Baru dan Lama.
Berikut  adalah  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  ketentuan fuzzy tersebut.
Gambar 7.  Himpunan Fuzzy untuk Variabel Lembur
Gambar di atas adalah hasil perhitungan untuk variabel Lembur. Sedangkan hasil perhitungan untuk variabel Kehadiran terlihat pada Gambar 8 di bawah ini.
Gambar 8. Himpunan Fuzzy untuk Variabel Kehadiran
Selanjutnya adalah  hasil  perhitungan  untuk  variabel  Lama  Kerja  Sama antara vendor dengan  PT  Sapta  Indra  Sejati  divisi  General  Support.  Gambar  9 menjelaskan hal tersebut.
Gambar 9. Himpunan Fuzzy untuk variabel Lama Kerja Sama

## IMPLEMENTASI  DAN PENGUJIAN SISTEM

## Implementasi
Tampilan utama  aplikasi  ini  dapat  dijelaskan  sebagai  berikut.  Aplikasi  ini memiliki  2 login (hak  akses)  yaitu  Admin  dan  User  biasa.  Admin  dapat melakukan  input  data Driver, Overtime  Driver,  Vendor, SPK, Section, Sarana, Cetak  Laporan,  Perubahan  Proses Fuzzy,  Perubahan  Nilai  Parameter  dan Keputusan Fuzzy.  Sedangkan user biasa  hanya  dapat  melihat  data  yang  telah diinput dan diolah oleh admin. Form Login dan Tampilan Utama jika mengakses sebagai Admin terlihat pada Gambar 10. berikut ini.
Gambar 10. Form Login dan Tampilan Utama Admin
Berikut adalah  dua  contoh form input data,  yaitu form untuk input Data Driver dan Data Overtime.
Gambar 11. Form Data Driver dan Data Overtime
Sedangkan hasil proses Fuzzy dan hasilnya adalah seperti pada Gambar 12 berikut ini.
Gambar 12. Tampilan Proses Fuzzy
Laporan  yang  dapat  dicetak  dan  grafiknya  dapat  dilihat  seperti  Gambar  13 berikut.
Gambar 13. Tampilan Cetak Laporan dan Grafik

## Pengujian Sistem
Hasil pengujian sistem adalah sebagai berikut:

## 1. Pengujian Form Login
Setelah dilakukan implementasi  dan  pengujian form  Login, hasilnya  sesuai dengan yang diharapkan. Hal ini dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 14. Hasil Pengujian Form Login

## 2. Pengujian Menu
Sedangkan hasil pengujian menu dapat dilihat seperti yang pada Gambar 15 berikut ini.
Gambar 15. Hasil Pengujian Form Menu
Adapun  hasil  dari  pengujian form menu  seperti  pada  Gambar  15  di  atas semuanya  sesuai  harapan  dan  valid.  Dengan  demikan  aplikasi Decision  Support System dengan  menggunakan Fuzzy Logic pada  PT  Sapta  Indra  Sejati  divisi General  Support  Transport  untuk  penentuan Dirver ini dapat  dikatakan  berhasil sesuai tujuan.

## PENUTUP

## Kesimpulan
Berdasarkan  pada  penelitian  dan  hasil  pengujian,  maka  dapat  disimpulkan beberapa hal berikut:
1. Aplikasi yang dibangun dapat membantu menghasilkan rekomendasi sebagi bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan secara cepat.
2. Penelitian  ini  te;ah  diujicobakan  pada  PT  SIS  divisi  GES  dan  memberikan  hasil yang diharapkan.
3. Dengan menggunakan aplikasi ini, pihak perusahaan dapat mengambil keputusan lebih  cepat  dibanding  menggunakan  aplikasi  sebelumnya,  dengan  tetap mempertimbangkan berbagai hal yang kompleks.

## Saran
Untuk penelitian selanjutnya penulis menyarankan agar dibuat sistem  yang dapat  mengerjakan  semua  kemungkinan  aturan  tanpa  harus  dimasukkan  datanya satu  per  satu.  Dengan  demikian  dapat  memudahkan  pengguna  pada  saat menambah kriteria maupun sub kriteria yang digunakan untuk memilih driver.

## DAFTAR  PUSTAKA
Honggowibowo,  Anton  Setiawan.  “ Implementasi  Metode  Analytical  Hierarchy Process untuk Pengambilan Keputusan Pemilihan Foto Berdasarkan Tujuan
Perolehan  Foto”,  Jurnal  Jurusan  Teknik  Informatika  Sekolah  Tinggi Teknologi Adisutjipto volume 21 April 2010.

## Kimball.Relentlessly  Practical  Tools  for  Data  Warehousing  an  Business
Intelligent. Indianapolis, Indiana : Wiley Publishing, 2010.
Kusuma,S. dan Purnomo,H. Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan. Yogyakarta : Graha Ilmu, 2004.
Levin,2014. ERD Star Schema dan Snowflake Schema. Blog L.
http://ERDStarSchemadanSnowflakeSchemaLBlog.blogspot .
Poe,  Viedetta. Building  Data  Warehouse  for  Decission  Support. Prentice  Hall,
2003.
PT  Saptaindra  Sejati. “SIS”.  Official  website  of  Saptaindra  Sejati. http://id.wikipedia.org/wiki/RUP (2 Mei 2014).
Syafrizal, Melwin. “Decision Support System”. Jurnal DSS I, vol. 10 no 4 (Maret 2009). http://library.gunadarma.ac.id/files/disk1/5/jbptgunadarma-gdl- course-2005-timpengaja-202-dss.doc (diakses 2 Mei 2014).
Yan dan Powers, Rayan. Using Fuzzi Logic. New York : Prentice Hall. 1994.
Yudistira,  Indra. Panduan  Umum  PT.  Saptaindra  Sejati. Tabalong  :  Tanjung Press, 2006.