Sub HASIL DAN PEMBAHASAN

Sistem Pendukung Keputusan Rantai Pasok Rina Fitriana 177 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 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 14.30 178 , ISSN:1411-6340 If jumlah truk baik, jumlah rute baik then transportasi baik. 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 Sistem Pendukung Keputusan Rantai Pasok Rina Fitriana 179 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.