## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN RANTAI PASOK KOPERASI PENGOLAHAN SUSU X DI JAWA BARAT
Rina Fitriana 1 , Taufik Djatna 2
1 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universtas Trisakti
2 Departemen Teknologi Industri Pertanian. Sekolah Pasca Sarjana. Institut Pertanian Bogor

## ABSTRACT
A  decision  support  system  is  a  computerized  information  system,  designed  to  support business  and  organizational  decision-making  activities. Agroindustrial  Supply  Chain Management  (Agro-SCM)  is  the  management  of  the  entire  set  of  production, transformation/processing,  distribution  and  marketing  activities  in  agroindustry  by  which  a consumer is supplied with a desired product. Milk Processing Cooperation has a strategic role to support the milk industry development in Indonesia. The purpose of this research is to make a proposal supply chain decision support system of Milk Processing Cooperative X in West Java. The first sub model is Sales and Purchase. The second sub model is a Quality Risk. Third sub model is the Forecasting. The fourth sub model is Transportation. The Fift sub model is Supply Chain Management. Validation and Verification of Decison Support System conducted through case studies with empirical data in Milk Processing Cooperative X in West Java.
Keywords : Decision Support System, Agro-SCM, Milk Processing Cooperative

## 1. PENDAHULUAN 1
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah sistem  informasi  terkomputerisasi  didesain untuk  mendukung  bisnis  dan  aktivitas pengambilan  keputusan  (N  Liu,  2009). Rantai  Pasok  berisi  semua    pihak  yang terlibat  baik  langsung  maupun  tidak langsung  dalam  memenuhi  permintaan pelanggan (Chopra, 2007). Koperasi Pengolahan  Susu  (KPS)  adalah  lembaga yang mengelola persusuan dan mendistribusikan  susu  kepada  Industri Pengolahan  Susu  dari  peternak  dan  sebagai perwakilan peternak
dalam memperjuangkan  aspirasi  peternak,  selain itu  koperasi  juga  berperan  sebagai  Industri Pengolahan Susu Skala Kecil Menengah.
Permasalahan  dalam  Rantai  Pasok Agroindustri  KPS  (Koperasi  Pengolahan Susu) difomulasikan sebagai berikut: Belum maksimalnya efisiensi  dan efektivitas manajerial ( Quality, Cost, Delivery ) koperasi  susu,  dalam  rangka  mendapatkan
1 Rina Fitriana
hasil  yang  optimal.  Pengusaan  teknologi diversifikasi produk juga belum maksimal.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menghasilkan  suatu  Sistem  Pendukung Keputusan  dari  rantai  pasokan  koperasi pengolahan  susu  studi  kasus  di  Koperasi Pengolahan Susu (KPS) X di Jawa Barat.

## 2. LANDASAN TEORI
2.1 Manajemen Rantai Pasok
Manajemen    Rantai    Pasok  adalah keterpaduan  antara  perencaaan,    koordinasi dan    kendali    seluruh    proses    dan  aktivitas bisnis dalam rantai pasok untuk mengantarkan  nilai  superior  dari  konsumen dengan biaya termurah  kepada  pelanggan. Rantai  pasok  lebih  ditekankan  pada  seri aliran  bahan  dan    informasi,  sedangkan manajemen rantai  pasok menekankan pada upaya    memadukan  kumpulan  rantai  pasok (Vorst, 2004, Hadiguna, 2007)
E-mail : rinauda@yahoo.com
Gambar 1. Skema rantai pasok pertanian (Sumber: Vorst, 2004, Hadiguna, 2007)
Manajemen  rantai  pasok  produk pertanian berbeda dengan manajemen rantai pasok produk manufaktur karena: (1) produk pertanian  bersifat  mudah  rusak,  (2)  proses penanaman,  pertumbuhan  dan  pemanenan tergantung pada iklim dan musim, (3) hasil panen  memiliki  bentuk  dan  ukuran  yang bervariasi,  (4)  produk  pertanian  bersifat kamba sehingga produk pertanian sulit untuk ditangani  (Austin,  1992;  Brown,  1994). Seluruh faktor tersebut
harus dipertimbangkan  dalam  desain  manajemen rantai pasok produk pertanian karena kondisi rantai  pasok  produk  pertanian  lebih kompleks  daripada  rantai  pasok  pada
umumnya. Selain lebih kompleks, manajemen  rantai  pasok  produk  pertanian juga bersifat probabilistik dan dinamis.
Berdasarkan  konsep supply  chain terdapat tiga tahapan dalam  aliran material. Bahan mentah didistribusikan ke manufaktur membentuk suatu sistem physical  supply, manufaktur  mengolah bahan mentah, dan produk jadi didistribusikan  kepada  konsumen  akhir membentuk  sistem physical  distribution. Aliran  material  tersebut  dapat  dilihat  pada Gambar 2 (Arnold dan Chapman, 2004).
Gambar 2. Pola Aliran Material
Dari  gambar  di  atas  dapat  diketahui bahwa bahan mentah didistribusikan kepada pemasok dan pabrik melakukan pengolahan
sehingga menjadi barang jadi siap didistribusikan  kepada  konsumen  melalui distributor. Aliran produk terjadi mulai dari
pemasok  hingga  ke  konsumen,  sedangkan arus balik aliran ini adalah aliran permintaan dan  informasi.  Dimana,  permintaan  dari konsumen  diterjemahkan  oleh  distributor, dan  distributor  menyampaikan  pada  pabrik selanjutnya  pabrik  menyalurkan  informasi tersebut pada pemasok.
Rantai pasok intelijen adalah inisiatif baru  yang  menyediakan  kapabilitas  untuk mengungkapkan kesempatan untuk memotong  biaya,  meningkatkan  penjualan dan  meningkatkan  kepuasan  pelanggan dengan memanfaatkan
kolaborasi
pengambilan keputusan (Stefanovic, 2009).
2.2  Failure  Mode  And  Effect  Analysis (FMEA)
FMEA adalah suatu prosedur terstruktur  untuk  mengidentifikasi  dan mencegah sebanyak mungkin mode kegagalan  ( failures  mode ).  Suatu failures mode adalah apa saja yang termasuk dalam kecacatan/kegagalan  dalam  desain,  kondisi di  luar  batas  spesifikasi  yang  telah diterapkan, atau perubahan-perubahan dalam produk yang menyebabkan
terganggunya fungsi dari produk itu. Melalui menghilangkan  mode  kegagalan,  maka FMEA  akan  meningkatkan  keandalan  dari produk
dan pelayanan sehingga meningkatkan  kepuasan  pelanggan  yang menggunakan  produk  dan  pelayanan  itu (Gaspersz, 2002).
FMEA desain akan membantu menghilangkan  kegagalan-kegagalan  yang terkait  dengan  desain,  misalnya  kegagalan karena  kekuatan  yang  tidak  tepat,  material yang  tidak  sesuai,  dan  lain-lain.  FMEA proses  akan  membantu  menghilangkan kegagalan yang disebabkan oleh perubahan- perubahan  dalam  variable  proses,  sebagai misalnya: kondisi diluar batas-batas spesifikasi  yang  ditetapkan  seperti  ukuran yang  tidak  tepat,  tekstur  dan  warna  yang tidak sesuai, ketebalan yang tidak tepat, dan lain-lain (Gaspersz, 2002).
Dalam  pembutan  FMEA  dilakukan masalah kerumitan ( severity ) yang kemudian dapat dilakukan dengan karakteristik yang spesial. Penilaian dengan mengunakan  skala  1-10,  dimana  masalah yang  lebih  serius  mendapat  rating  lebih tinggi.  Menilai  kemudahan  pendeteksian
terhadap  produk  cacat  ( detection )  dengan menggunakan  skala  1-10.  Menghitung Risk Priority  Number (RPN)  dan  tindakan- tindakan prioritas untuk mengetahui masalah yang paling serius.
RPN = Severity x Occurrence x Detection
(1)
Nilai  RPN  dari  setiap  masalah  yang ada  dijumlahkan,  dimana  nilai  RPN  yang paling  tinggi  menandakan  bahwa  masalah tersebut  memerlukan  penanganan  yang serius  RPN  maksimum  adalah  1000 (Gaspersz, 2002).

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan
Definisi Sistem Pendukung Keputusan  (SPK)  adalah  sistem  informasi terkomputerisasi, didesain untuk
mendukung bisnis dan aktivitas pengambilan  keputusan  organisasi  (Niu et.al,  2009).
Menurut  Eriyatno  (1998)  pendekatan sistem  adalah  metodologi  yang  bersifat rasional  sampai  bersifat  intuitif  yang memecahkan masalah guna mencapai tujuan tertentu.  Permasalahan  yang  sebaiknya menggunakan  pendekatan  sistem  dalam pengkajiannya yaitu masalah yang memenuhi karakteristik :
1. Kompleks,  yaitu  interaksi  antar  elemen cukup rumit
2. Dinamis, dalam arti faktornya ada yang berubah  menurut  waktu  dan  ada pendugaan ke masa depan
3. Probabilistik yaitu diperlukannya fungsi peluang  dalam  inferensi  kesimpulan maupun rekomendasi.
Komponen SPK adalah (Vercelis, 2009) :
1. Manajemen Data . Termasuk database, yang  mengandung  data  yang  relevan untuk  berbagai  situasi  dan  diatur  oleh software yang disebut Database Management Systems (DBMS).
2. Manajemen Model . Melibatkan model finansial, statistika, manajemen pengetahuan,  atau  berbagai  model kuantitatif  lainnya,  sehingga  dapat memberikan ke sistem suatu kemampuan  analitis,  dan  manajemen software yang diperlukan.
3. Interaksi .  Pengetahuan    pekerja  dapat berinteraksi pada
SPK untuk melakukan analisa.
4. Manajemen  Pengetahuan .  Modul Manajemen Pengetahuan juga berinterkoneksi dengan Sistem Integrasi Manajemen Pengetahuan
Perusahaan.

## 3. METODE PENELITIAN
Pengembangan  Sistem  Pendukung Keputusan untuk Pengelolaan Rantai Pasok Agroindustri Susu mengacu kepada tahapan penelitian  menggunakan  pendekatan  sistem sebagai berikut:
1. Mempelajari sistem rantai pasok
agroindustri  susu  dengan  transaksi penjualan dan pembelian koperasi susu, resiko mutu, peramalan dan transportasi.
Wawancara mendalam untuk mendapatkan variable- variabel keputusan  penting  dalam  rantai  pasok agroindustri susu.
2. Mengidentifikasi  faktor-faktor  pemicu resiko mutu, kegiatan kunci, merumuskan basis aturan  agregasi nilai dan penanganan
resiko mutu berdasarkan pendapat para pakar.
3. Desain sistem untuk merancang model- model  pengambilan  keputusan,  basis data  dan user  interface pada  sistem penunjang keputusan.
4. Verifikasi  model  menggunakan  data Koperasi  Pengolahan  Susu  (KPS)    X sebagai studi kasus

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Rantai Pasok Agroindustri Susu
Rantai  pasok  agroindustri  susu  yang dibahas  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari Pemasok  yaitu  Petani  Susu,  Kemudian petani  susu  menyalurkan  ke  koperasi  Susu, kemudian sebagian kecil susu diolah dalam Industri  kecil/menengah  Koperasi  Susu, Susu  kemudian  ada  yang  diolah  menjadi yoghurt  dan  susu  pasteurisasi  sedangkan sebagian  besar  susu  segar  dipasok  ke Industri  Pengolahan  Susu  skala  Besar  yang diolah menjadi susu cair kotak, susu bubuk, susu kental manis dll. Produk jadi baik dari koperasi  susu  maupun  dari  IPS  kemudian disalurkan ke Retailer , kemudian konsumen dapat membelinya dari retailer . Petani Susu Koperasi Susu Industri Pengolahan Susu Retailer Konsumen
Industri Kecil Menengah
Koperasi Susu

## Gambar 1 Rantai Pasok Agroindustri Susu
4.2. Pemodelan Sistem Penunjang
Keputusan untuk Koperasi Susu
Pemodelan  sistem  yang  dirancang untuk  rancangan  aplikasi  SPK  untuk penilaian  aplikasi  SPK  untuk  penilaian Rantai  Pasok  Koperasi  Susu,  dirancang dalam  bentuk  paket  komputer  yang  terdiri dari  komponen  sistem  manajemen  basis data,  sistem  manajemen  basis  pengetahuan dan sistem manajemen model yang dihubungkan  dengan  sistem  manajemen
dialog  yang  akan  memudahkan  komunikasi dengan pengguna yang bersifat interaktif.
Konfigurasi  model  sistem  penunjang keputusan  menggambarkan  komponen  di dalam sistem dan keterkaitan antar komponen  sistem.  Konfigurasi  model  SPK disajikan pada gambar yang terdiri dari tiga komponen  utama  yaitu  Sistem  Manajemen Basis Model, Sistem Manajemen Basis Data dan Sistem Manajemen Dialog.
Basis data yang terdapat dalam sistem manajemen basis data digunakan oleh basis model yang terdapat pada sistem manajemen basis  model,  proses  eksekusi  data  oleh model  berlangsung  di  dalam  sistem pengolahan  terpusat.  Alternatif  keputusan yang dapat dihasilkan oleh sistem pengolahan  terpusat  dapat  diminta  dan diperoleh  hasilnya  oleh  penggunan  SPK melalui sistem manajemen dialog.
Model  SPK  dirancang  untuk  mampu menghasilkan  informasi  dan  alternatif keputusan  untuk  pengguna  koperasi  susu
Jawa  Barat  keluarannya  berupa  informasi transaksi penjualan dan pembelian, peramalan,  penilaian  resiko  mutu  susu, penjadwalan, transportasi dan kualitas rantai pasok agroindustri.
Pemodelan  sistem  untuk  rancangan SPK  rantai pasok koperasi pengolahan susu (KPS)  dapat  dilihat  pada  Gambar  2  yang terdiri  dari  tiga  komponen  utama  yaitu sistem  manajemen  basis  model,  sistem manajemen basis data dan sistem manajemen dialog.
Data Model Pengetahuan
Sistem Manajemen Basis Data Sistem Manajemen Basis Model Sistem Manajemen Basis Pengetahuan Data Pembelian Data Penjualan Data Kualitas Susu Data Transportasi Sub Model Pembelian dan Penjualan
Sub Model Resiko Mutu Susu Sub Model Peramalan Sub Model Transportasi Sub Model Kuaitas Rantai Pasok -Pengetahuan Pembelian dan Penjualan -Penanganan Resiko Mutu -Pengetahuan Peramalan -Pengetahuan Penjadwalan -Pengetahuan Transportasi Susu Sistem Pengolahan Terpusat Sistem Manajemen Dialog Pengguna
Gambar 2. Konfigurasi Sistem Penunjang Keputusan Rantai Pasok Koperasi Pengolahan Susu
Berikut adalah Diagram Alir SPK KPS :
Mulai
Transaksi penjualan dan pembelian Data/informasi eksternal Basis Data internal Basis Data Eksternal Basis pengeta huan Transaksi Penjualan dan Pembelian Peramalan Kualitas Rantai Pasok KPS Penilaian Resiko Mutu Penjadwalan Gambar 3. Diagram Alir SPK KPS

## Sistem Manajemen Basis Data
Basis  Data  SPK  KPS  terdiri  dari  basis  data internal yaitu Data Pembelian dan
Penjualan.  Setelah  dianalisis  basis  data  ini terdiri  dari  empat  buah  file  yaitu  File transaksi penjualan dan pembelian, penilaian  Resiko  Mutu,  input  resiko  mutu, input peramalan, transportasi.

## Perancangan  Sistem  Manejemen  Basis Pengetahuan
Basis  Pengetahuan  SPK  KPS  terdiri  dari berbagai  tindakan  yang  dilakukan  oleh lingkungan  bisnis  (misalnya  pelanggan, pemerintah)  serta  tindakan  yang  dilakukan koperasi pengolahan susu untuk mengantisipasinya.

## Sistem Manajemen Basis Model
a. Sistem Manajemen Dialog
Sistem  Manajemen  Dialog  di  dalam rekayasa  sistem  pendukung  keputusan pengembangan  agroindustri  susu  adalah komponen  yang  dirancang  untuk  mengatur
dan  mempermudah  interaksi  antara  model (aplikasi komputer) dengan pengguna.

## b. Sub  Model  Pencatatan  Transaksi Penjualan dan Pembelian
Model ini berfungsi untuk melakukan pengolahan  basis  data  dari  basis  data  dari proses  internal  yaitu  mengolah  data pembelian  dan  penjualan  untuk  suatu perioda tertentu serta melakukan pencatatan dan  pengolahan  data  untuk  setiap  transaksi yang dilakukan perusahaan.
Nilai Transaksi Penjualan dan
Pembelian
Penjulan > rata-rata penjualan = Baik Penjualan = rata-rata penjualan = Sedang Penjualan < rata-rata penjualan = Kurang Pembelian > rata-rata pembelian = Baik Pembelian  =    rata-rata  pembelian  = Sedang Pembelian  <  rata-rata  pembelian  =

## Kurang
Contoh  If  Then  Rule  Transaksi Penjualan dan Pembelian (9 Rule)
If  penjualan  baik,  pembelian  baik  then transaksi penjualan dan pembelian baik.
Gambar 4. Input Transaksi Pembelian dan Penjualan

## c. Sub Model Penilaian Resiko Mutu
Lebih dari 80% jumlah produksi susu segar  dari  peternak  dijual  ke  IPS.  Dasar pijakan  yang  digunakan  oleh  para  peternak dan IPS adalah apabila nilai TPC antara 10- 15  juta  dan  nilai  TS  sebesar  11,3%,  maka peternak akan memperoleh harga sebesar Rp 1.825/liter susu segar.
Pada  sub  model  Penilaian  Resiko Mutu  dilakukan  analisa  terhadap  penyebab dari permasalahan yang terjadi. Pada proses ini terdapat pembuatan :
1. Diagram Fishbone Diagram fishbone ini dilakukan dengan cara brainstorming dari pihak perusahaan  yang  berkaitan  dengan masalah  cacat  untuk  menemukan
penyebab-penyebab  dari  cacat  yang dihasilkan.
2. Failure Mode Effect Analysis (FMEA) Sumber-sumber  resiko  pada  rantai pasok  agroindustri  susu  diketahui berdasarkan  koperasi,  pabrik  susu  dan konsumen  susu.  Pemicu  resiko  pada agroindustri  susu  adalah  kandungan protein,  adanya antibiotic ,  makanan sapi, kualitas susu. Pemicu resiko pada transportasi  agroindustri  susu  adalah kondisi  jalan,  ketersediaan  truk  dan pemuatan  dan  pemindahan  susu  dari mobil.  Pemicu  resiko  pengolahan adalah  teknologi  pengemasan  kurang baik, teknologi pengawetan susu kurang baik. Mutu Susu Kurang Baik Metode Mesin Material Man Metode Penjadwalan transportasi kurang baik Teknologi kurang canggih Pola makan kurang baik Manusia kurang terampil Peralatan-peralatan susu kurang memadai Kurang makanan konsentrat
Gambar 5. Diagram Tulang Ikan Cacat Mutu Susu Kurang Baik
Tabel 1 merupakan diagram FMEA untuk jenis cacat mutu Susu Kurang baik.

## Tabel 1. Diagram FMEA Untuk Jenis Cacat Mutu Susu Kurang Baik
No. Jenis Kegagalan Penyebab Pengaruh Buruk Frekuen si Bobot RPN Tindakan Yang direkomendasikan S O D SxOxD 1 Dari petani mutu Susu kurang baik Tingginya kandungan bakteri Total Plate Control (TPC) Kandang, Tangan manusia atau Ember kotor Sering 5 5 5 125 Diberikan Standar Operating Procedur di tingkat peternak. Sapi dimandikan, tangan pemerah dicuci sebelum memerah susu, ember dibersihkan. 2 Dari petani mutu Susu kurang baik Rendahnya Total Solid Kurang konsentrat makanan Sering 4 5 5 100 Sapi diberi makanan  konsentrat, anggota koperasi mendapat subsidi makanan konsentrat 3 Dari petani susu ditolak Susu mengandung antibiotik Sapi diberi obat yang mengandung antibiotik Jarang 3 3 4 36 Susu yang mengandung antibiotik diberi tanda agar dipisahkan untuk diberikan ke anak sapi (pellet) 4 Kualitas susu rusak dari KPS ke IPS Segel yang dipasang di KPS rusak sebelum sampai ke IPS Sopir dan Kernet kurang bertanggung jawab Jarang 3 3 3 27 Sopir dan Kernet diberi sanksi mulai dari SP I,II,III, dipotong honor sampai dikeluarkan 5 Susu rusak di jalan Terlalu lama di jalan Penjadwalan kurang baik Jarang 5 3 5 45 Penjadwalan diperbaiki 6 Yoghurt/ susu pasteurisasi cepat rusak di tangan konsumen Susu tidak tahan lama pada suhu kamar Teknologi pengemasan kurang baik Sering 5 4 4 80 Teknologi pengemasan diperbaharui 7 Kualitas yoghurt kurang baik Kurang terampil dalam membuat yoghurt yang berkualitas SDM kurang terampil dalam membuat yoghurt Jarang 2 2 3 12 Diadakan pelatihan pembuatan yoghurt yang berkualitas 8 Proses pembuatan kemasan kurang rapi SDM kurang terampil dalam membuat kemasan SDM kurang terampil dalam memakai teknologi Jarang 4 4 4 64 Diadakan pelatihan untuk pegawai pengemasan Nilai  Resiko  Mutu  untuk  Severity,  Ocu- rance, Detectability
Nilai 1-3 = Rendah Nilai 4-6 = Sedang Nilai 7-9 = Tinggi
Contoh If Then Rule Resiko Mutu Susu (9 rule) If  Severity  Tinggi,  Occurance  Tinggi, Detectability Tinggi then Resiko Mutu Susu Tinggi Hasil penilaian Resiko mutu memperlihatkan  bahwa  beberapa  kegiatan perlu dikelola dengan lebih baik lagi dengan prioritas  yang  memiliki  Resiko  mutu  yang
paling  besar  dengan  tindakan  rekomendasi diberikan Standar  Operating  Procedur
ditingkat peternak. Sapi dimandikan, tangan
pemerah  dicuci  sebelum  memerah  susu,
ember dibersihkan. Gambar 6. Input Transaksi Mutu
Berdasarkan  hasil  SPK  Resiko  Mutu
Koperasi  Pengolahan  Susu  terbesar  adalah Sedang. d. Sub Model Penjadwalan

## Transportasi
Penjadwalan  transportasi  susu  segar adalah upaya mengangkut seluruh hasil dari petani susu dengan menggunakan colt tangki yang  berjumlah  24  dan  setelah  melalui proses  pendinginan  di  koperasi  susu  segar dibawa  ke  IPS  (Industri  Pengolahan  Susu) dengan  menggunakan  Truk  tangki  yang berjumlah 14 buah. Penjadwalan trasnportasi  dilakukan  dua  kali  sehari  dan setiap hari. Tabel 2 adalah salah satu contoh hasil penugasan 24 colt tangki.
Transportasi
Agroindustri
Agroindustri  Susu  adalah  transportasi  truk dari  koperasi  ke  lokasi  petani  susu  dengan menggunakan Colt Tangki dan dari koperasi ke industri pengolahan susu Truk Tangki.
Fungsi obyektifnya adalah total jarak tempuh yang minimimum. Jika jarak tempuh truk a pada perjalanan ke b dari koperasi ke lokasi  panen  c  adalah  x abc dengan  variabel- variabel  keputusan  y abc adalah  biner  dapat diformulasikan sebagai berikut :
Minimasi Z = ∑ ∑ 𝑥𝑦 𝑎𝑏𝑐
Kumpulan kendala yang harus diperhatikan adalah pengaturan jadwal agar satu  jadwal  dengan  jadwal  lainnya  tidak bentrok.  Setiap  truk  hanya  melakukan kegiatan satu jadwal di setiap perjalanan
∑ 𝑦 𝑎𝑏𝑐 =1  a=1,2…,m; b=1,2,….n
Pengaturan  setiap  truk  dilakukan untuk menjamin truk yang tersedia bertugas di  lokasi  yang  berbeda  di  lokasi  yang berbeda di awal penugasan
∑ 𝑦 𝑎𝑏𝑐 <=1,  a=1,2…,m; b=1,2,….n
Jumlah penerimaan susu segar (SUSU) dari petani harus diangkut seluruhnya  dengan  kapasitas  Truk  per  unit adalah sama untuk setiap truk.
∑ ∑ 𝑇𝑟𝑢𝑘 𝑦 𝑎𝑏𝑐 =SUSU,  c=1,2,….s Kegiatan transportasi dilakukan dalam  satu  kali  trip  sehingga  perlu  dijamin truk  ditugaskan  mengangkut  panen  pada lokasi sebelumnya yang belum diangkut.
∑ ∑ ∑ 𝑦 𝑎𝑏𝑐 ≤ 1, 𝑐 = 1,2, . . 𝑠
Tabel 2. Penjadwalan transportasi dengan menggunakan colt tangki ke petani susu
Gambar 7. Input Transportasi

## Nilai Transportasi
Jumlah truk yang dibutuhkan < Jumlah Truk tersedia = Baik Jumlah truk yang dibutuhkan = Jumlah Truk Tersedia = Sedang
Jumlah truk yang dibutuhkan > Jumlah truk yang tersedia = Kurang Jumlah rute yang dibutuhkan < jumlah rute yang tersedia = Baik
Jumlah rute yang dibutuhkan = Jumlah rute Tersedia = Sedang Jumlah rute yang dibutuhkan > Jumlah rute yang tersedia = Kurang
Contoh If then Rule Transportasi (9 rule) If  jumlah  truk    baik,  jumlah  rute  baik  then transportasi baik.
No TPK Jadwal Keberangkatan Jarak Pagi Sore 1 Pencut 5 km 03.55 14.50 2 Ciater 37 km 04.08 14.55 3 Genteng 3 km 04.15 15.30 4 Barunagri 4 km 04.20 15.23 5 Pasiripis 4 km 04.20 15.30 6 Gunung Putri 4 km 04.27 15.43 7 Manoko 4 km 04.27 15.43 8 Pasar Kemis 6 km 04.20 15.20 9 Keramat 4 km 04.28 15.50 10 Citespong 4 km 04.30 15.25 11 Pojok 4 km 04.32 15.20 12 Cibulakan 4 km 04.25 15.10 13 Suntenjaya 15 km 03.45 14.40 14 Cibodas 15 km 04.20 15.20 15 Cibogo 4 km 04.35 15.50 16 Cikawari 7 km 04.20 15.20 17 Cikole 6 km 04.30 15.35 18 Cilumber 6 km 04.35 15.35 19 Cibedug 6 km 04.20 14.50 20 Nagrak 6 km 04.30 15.30 21 Bukanagara 4 km 04.30 15.30 22 Pagerwangi 4 km 04.33 15.40 23 Cibolang 12 km 04.20 14.20 24 Yampai 6 km 04.30 14.30
Berdasarkan  hasil  SPK  Input  Transporasi Nilai Transportasi adalah sedang.

## e. Sub Model Peramalan
SPK KPS dapat melakukan menilai apakah  peramalan  untuk  memperkirakan tingkat  penjualan  dan  tingkat  pembelian
pada  periode  berikutnya,  yang  pengolahan dilakukan dengan metode time series sudah baik,  sedang  atau  buruk  berdasarkan  rata- rata penjualan. Tabel 3 dan 4 berikut adalah tabel  hasil  peramalan  menggunakan Single Moving Average 3 dan 6.
Tabel 3. Peramalan Penjualan 2009 Penjualan SMA 3 SMA 6 2008 Peramalan 2009 Peramalan 2009 Januari 1.684.103.590 1.661.008.735 1.701.697.791 Februari 1.766.470.689 1.678.027.979 1.712.344.749 Maret 1.684.649.061 1.706.100.036 1.686.858.730 April 1.633.907.634 1.681.712.250 1.680.654.579 Mei 1.729.327.729 1.688.613.422 1.692.438.508 Juni 1.587.092.314 1.692.141.903 1.708.876.292 Juli 1.637.816.043 1.687.489.191 1.697.145.108 Agustus 1.865.260.863 1.689.414.839 1.696.386.328 September 1.724.083.635 1.689.681.978 1.693.726.591 Oktober 1.609.951.003 1.688.862.002 1.694.871.234 Nopember 1.593.811.805 1.689.319.606 1.697.240.677 Desember 1.779.263.396 1.689.287.862 1.698.041.038 Tabel 4 Peramalan Pembelian 2009 Pembelian SMA 3 SMA 6 2008 Peramalan 2009 Peramalan 2009 Januari 1.624.202.497 1.719.113.690 1.758.160.999 Februari 1.612.135.828 1.745.884.379 1.759.049.378 Maret 1.602.343.456 1.782.113.511 1.770.268.781 April 1.757.125.427 1.749.037.193 1.740.803.372 Mei 1.605.588.970 1.759.011.694 1.757.803.663 Juni 1.614.234.380 1.763.387.466 1.777.904.776 Juli 1.752.830.728 1.757.145.451 1.760.665.161 Agustus 1.691.732.959 1.759.848.204 1.761.082.522 September 1.947.061.238 1.760.127.041 1.761.421.379 Oktober 1.638.801.624 1.759.040.232 1.759.946.812 Nopember 1.637.196.984 1.759.671.826 1.763.137.386 Desember 1.881.342.463 1.759.613.033 1.764.026.339

## Nilai Peramalan
Peramalan penjualan > rata-rata penjualan = Baik Peramalan penjualan = rata-rata penjualan = Sedang Peramalan penjualan < rata-rata penjualan = Kurang Peramalan pembelian > rata-rata pembelian = Baik Peramalan pembelian =  rata-rata pembelian = Sedang Peramalan pembelian < rata-rata pembelian =Kurang

## Contoh If Then Rule Peramalan (9 rule)
If peramalan penjualan  baik, peramalan pembelian baik then peramalan baik.
Gambar 8. Input Peramalan
Hasil Input Peramalan Pembelian dan Penjualan berdasarkan hasil SPK adalah Baik.

## Penentuan Kualitas Rantai Pasok
Penentuan kualitas rantai pasok ditentukan oleh empat faktor, yaitu :
1. Transaksi  pembelian  dan  penjualan  (baik, sedang,kurang)
2. Resiko mutu susu  (tinggi, sedang, rendah)
3. Peramalan (baik, sedang, kurang)
4. Transportasi (baik,sedang, kurang)
Berdasarkan  nilai  dari  keempat  variable tersebut maka dapat ditentukan Kualitas Rantai Pasok (Baik,Sedang,Kurang)
Contoh If Then Rule Rantai Pasok (81 rule) If rasio transaksi pembelian dan penjualan baik, resiko mutu baik, peramalan baik, transportasi baik then rantai pasok baik.
Gambar 9. Kualitas Rantai Pasok
Hasil Kualitas Rantai Pasok berdasarkan SPK adalah Baik.

## Validasi Model SPK KPS
Model  SPK  KPS  divalidasi  dengan menggunakan teknik Face Validity
(Sargent,1999)  yaitu  dengan  jalan  meminta pendapat para pakar yang merupakan manajemen  dari  koperasi  pengolahan  susu  X Jawa Barat. Prosedur validasi dilakukan dengan cara  memberikan  penjelasan  mengenai  model SPK  KPS  dalam  bentuk  presentasi  dan  demo program  dan  dilanjutkan  dengan  diskusi  dan Tanya jawab.

## Verifikasi Model SPK KPS
Resiko  penurunan  mutu  yang  tertinggi terdapat  pada  petani  susu,  ketersediaan  truk susu dan waktu angkut. Petani susu adalah unit pasok  yang  berisiko  paling  tinggi  terhadap penurunan  susu.  Penanganan  resiko  mutu didasarkan  agregasi  nilai  resiko  setiap  unit rantai pasok. Penanganan di petani menjemput sendiri  susu  ke  petani,  pengawasan  pemuatan susu meminimumkan waktu angkut, mengevaluasi  jumlah  trip  dan  menjamin ketersediaan  truk.  Penanganan  di  koperasi dilakukan  pengawasan  pembongkaran  susu, pendinginan, kemudian pengawasan pemuatan susu. Penanganan di pabrik meningkatkan mutu perawatan dan kebersihan peralatan, sedangkan penanganan  di  industri  pengolahan  susu pengawasan pembongkaran susu dengan baik.

## 5. KESIMPULAN
Usulan  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK) dari rantai pasok  koperasi  susu di Jawa Barat terdiri sub model transaksi penjualan dan pembelian,  resiko  mutu  susu,  peramalan, transportasi dan Rantai Pasok.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Arnold,  J. R  dan  S.  N.  Chapman, 2004. Introduction  to  Materials  Management,
Upper Saddle River. New Jersey.
[2] Austin, J.E, 1981. Agroindustrial Projet Analysis, The John Hopkin, Marylnd.
[3] Brown, JG, 1994. Agroindustrial Investment  and  Operation ,  The  World Bank, Washington.
[4] Chopra, Sunil et.al, 2007. Supply Chain Management  Strategy,  Planning  &
Operations .  Third  Edition,  Pearson International Edition, New Jersey.
[5] Eriyatno. 2003. Ilmu Sistem: Meningkatkan  Mutu  dan  Efektivitas Manajemen , Jilid 1, IPB Press.
[6] Gasperz,  Vincent,  2002. Pedoman Implementasi  Program  Six  Sigma ,  PT Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
[7] Hadiguna Rika  Ampuh, Marimin,  2007. Alokasi  Pasokan  Berdasarkan  Produk Unggulan  untuk  Rantai  Pasok  Sayuran Segar ,  Jurnal  Teknik  Industri,  Vol  9,
No.2, Desember 2007,  85-101 [8] ICH  Harmonised  Tripatite  Guidelines, 2005. Quality Risk Management. International  Conference on Harmonisation of Technical Requirement for Registration of
Pharmaceuticals for Human Use.
[9] L.  Niu,  J.  Lu  dan  G.  Zhang,  2009. Cognition-Driven  Decision  Support  for Business  Intellegent ,  Springerlink.com,
Springer-Verlag Berlin Heidelberg,
[10] Sargent,  Robert  G,  1998, Verification and  Validation  of  Simulation  Model, Proceedings  of  the  1998  Winter Simulation Conference, pp.122-128.
[11] Stefanovic, N. dan D. Stefanovic, 2009. Supply  Chain  Business  Intelligence, Technology,  Issues  and  Trends in  M. Bramer(Ed.): Artificial Intelligence.LNAI 5640. IFIP International Federation for Information Processing. [12] Vercellis Carlo, 2009. Business Intelligence: Data Mining and
Optimization  for  Decision  Making,
Italia: John Wiley & Sons, Ltd.
Vorst,  J.G.A.J.  van  der,  2004. Supply  Chain Management:  Theory  and  Practice .  Di  dalam T.Champs,  P.  Diederm,G.J  Hofstede,B.Vos (Eds).  The  Emerging  World  of  Chain  & Networks, Elsevier, Hoofdstuk