VI. PEMODELAN SISTEM

Transkripsi

1 VI. PEMODELAN SISTEM 6.. Kofigurasi Model Model sistem peujag pegambila keputusa cerdas maajeme risiko ratai pasok produk/komoditi jagug dikembagka dega megguaka peragkat luak komputer yag diberi ama IDSS-SCRM (Iteliget Decisio Support System Supply Chai Risk Maagemet). Model dikembagka dega megguaka pedekata sistem yag berbasis web dega tujua utuk dapat membatu setiap pemagku kepetiga jariga ratai pasok dalam melakuka pegambila keputusa maajeme risiko ratai pasok produk/komoditi jagug. Selai itu dega model ii diharapka dapat diperoleh suatu mekaisme komuikasi atar tigkata dalam jariga ratai pasok baik lagsug ataupu tidak lagsug dalam melakuka pegambila keputusa maajeme risiko ratai pasok sehigga aka tercipta suatu ratai pasok yag berkesiambuga da dapat meyeimbaga tigkat risiko yag ditaggug atar tigkata pelaku terutama utuk meigkatka kemampua pelaku di tigkat petai dalam meaggulagi atau memiimalka risiko sebagai pelaku atau pihak yag cukup lemah dalam meghadapi risiko. Sistem peujag pegambila keputusa ii dikembagka dega megguaka pemrograma berbasis web yaitu PHP da megguaka sistem maajeme basis data MySQL. Ricia detail dari kebutuha peragkat luak da peragkat keras dapat dilihat pada Lampira 3. Sistem IDSS-SCRM merupaka suatu peragkat luak yag dapat diguaka oleh setiap pelaku dalam setiap tigkata ratai pasok produk/komoditi jagug yag terbagi atas dua level peggua yaitu admiistrator sistem da peggua sistem. Admiistrator sistem merupaka pihak yag dapat melakuka perubaha da maipulasi data dalam sistem yag terbagi atas tigkata pelaku ahli (pakar) da pelaku chael master (pemeritah). Adapu peggua sistem merupaka pelaku yag mempuyai keterbatasa akses terhadap data sesuai dega tigkata dalam ratai pasok yaitu tigkat petai, tigkat pegumpul, tigkat agroidustri, tigkat distributor da tigkat kosume. Kompoe utama dari sistem IDSS-SCRM terbagi mejadi empat kompoe utama yaitu sistem maajeme basis model, sistem maajeme basis data, sistem maajeme basis 96

2 97 pegetahua da sistem maajeme dialog. Adapu kofigurasi sistem IDSS- SCM dapat diperlihatka pada Gambar 24. Data Model Pegetahua SISTEM MANAJEMEN BASIS DATA Data pelaku da tigkata ratai pasok Data hasil idetifikasi variabel da faktor risiko setiap tigkata Data hasil evaluasi variabel da faktor risiko setiap tigkata Data hasil agregasi faktor risiko da agregasi risiko tigkata Data peyeimbaga risiko ratai pasok Data mitigasi risiko tigkata SISTEM MANAJEMEN BASIS MODEL Model idetifikasi variabel da faktor risiko setiap tigkata Model evaluasi variabel da faktor risiko setiap tigkata Model agregasi faktor risiko Model agregasi risiko tigkata Model agregasi risiko ratai pasok Model peyeimbaga risiko ratai pasok Model mitigasi risiko tigkata SISTEM MANAJEMEN BASIS PENGETAHUAN Represetasi fuzzy ilai dampak, ilai prosibilitas da ilai papara risiko Represetasi fuzzy ilai output risiko FMEA Iferesi fuzzy evaluasi variabel risiko Iferesi fuzzy agregasi faktor risiko Iferesi IF-The Rule mitigasi risiko Sistem pegolah terpusat SISTEM MANAJEMEN DIALOG Peggua Gambar 24 Kofigurasi model SPK cerdas maajeme risiko ratai pasok 6.2. Sistem Maajeme Basis Model Sistem maajeme basis model terdiri dari lima model yaitu model idetifikasi risiko, model evaluasi risiko, model agregasi risiko, model peyeimbaga risiko da model mitigasi risiko setiap tigkata ratai pasok.

3 Model Idetifikasi Risiko Ratai Pasok Model idetifikasi risiko ratai pasok bertujua utuk megidetifikasi da meetuka variabel-variabel dari setiap faktor risiko yag sagat berpegaruh terhadap setiap risiko tigkata ratai pasok. Dega model ii aka diperoleh faktor-faktor risiko setiap tigkata ratai pasok beserta dega variabel-variabel risikoya sehigga setiap tigkata ratai pasok aka terfokus pada beberapa faktor risiko terpilih tersebut dalam melakuka maajeme risiko ratai pasok. Iput model adalah struktur hierarki idetifikasi risiko ratai pasok yag meliputi tujua meajeme risiko ratai pasok, pelaku da tigkata ratai pasok, faktor risiko ratai pasok da variabel risiko ratai pasok. Kemudia dari struktur hierarki ii aka diilai oleh beberapa ahli (pakar) ratai pasok sehigga aka terpilih beberapa faktor utama (domia) dari setiap tigkata ratai pasok. Hasil peilaia pakar aka dimasuka ke dalam basis data idetifikasi risiko dega megambil empat faktor dega bobot tertiggi dari hasil pembobota pakar. Disampig itu iput model ii adalah hasil peilaia tigkat posibilitas, tigkat dampak da tigkat papara dari setiap variabel risiko utuk dapat di agregasi sehigga diperoleh tigkat risiko setiap faktor. Model ii megguaka motode fuzzy AHP (aalytical Hierarchy Process) utuk meetuka bobot dari setiap faktor risiko da pemiliha faktor risiko dega bobot tertiggi dega iput peilaia ahli. Output dari model ii adalah diperolehya faktor-faktor risiko yag sagat berpegaruh dalam setiap tigkata ratai pasok, da variabel-variabel risiko dari setiap faktor tersebut yag kemudia aka diiputka ke dalam basis data. Disampig itu model ii juga aka meghasilka bobot variabel da bobot faktor risiko serta bobot tigkata ratai pasok yag aka disimpa dalam basis data bobot variabel, bobot faktor da bobot tigkata ratai pasok da aka diguaka sebagai pembobot utuk meghitug ilai agregasi faktor risiko, ilai agregasi risiko tigkata ratai pasok da ilai agregasi risiko ratai pasok secara global. Adapu tahapa proses model idetifikasi risiko ratai pasok produk/komoditi jagug dapat diperlihatka pada Gambar 25.

4 99 Mulai Pembuata struktur hirarki Peilaia alteratif da kriteria oleh pakar Fuzzyfikasi terhadap hasil peilaia dega TFN Membuat matrik kriteria da alterative Meghitug bobot kriteria Meghitug ilai eige setiap alterative Meghitug Cosistecy ratio Cek kosistesi Tidak Ya Agregasi pedapat pakar Defuzzifikasi ilai skor fuzzy dega ratarata geometrik Membuat matrik gabuga peilaia pakar Meghitug Cosistecy ratio Meghitug skor akhir. Pilih 4 alteratif ragkig teratas dari skor akhir Selesai Gambar 25 Diagram alir model idetifikasi variabel da faktor risiko ratai pasok

5 Model Evaluasi Risiko Ratai Pasok Model evaluasi risiko ratai pasok diguaka utuk megukur tigkat risiko setiap variabel risiko ratai pasok dega iput ilai fuzzy posibilitas, dampak da papara risiko. Model megguaka metode Fuzzy FMEA (Failure Mode ad Effect Aalysis) utuk meetuka ilai variabel risiko dari setiap faktor yag sudah terpilih dari pembobota pakar dega iput tigkat posibilitas, tigkat dampak da tigkat paparaya. Tigkat peilaia tersebut megguaka ilai fuzzy da direpresetasika dega metode TFN (Triagular Fuzzy Number) utuk setiap fugsi keaggotaaya. Kemudia utuk meilai tigkat risiko variabel diguaka fuzzy iferece system mamdai, dega iput variabel liguistik fuzzy posibilitas, dampak da papara serta outputya adalah liguistik fuzzy FRPN (fuzzy risk priority umber). Liguistik fuzzy posibilitas mempuyai ilai TP (Tidak Perah) dega jagkaua ilai -2, SJ (Sagat Jarag) dega jagkaua ilai -3, J (Jarag) dega jagkaua ilai 2-5, KK (Kadag-Kadag) dega jagkaua ilai 4-7, S (Serig) dega jagkua ilai 6-9, SS (Sagat Serig) dega jagkua ilai 8-0 da P (Pasti) dega jagkua ilai 9-0. Adapu represetasi fugsi keaggotaa TFN (Triagular Fuzzy Number) dari tigkat posibilitas dapat diperlihatka pada Gambar 26. TP SJ Jarag Kadag2 Serig SS Pasti Posibilitas Gambar 26 Fugsi keaggotaa fuzzy posibilitas risiko Dampak da papara risiko direpresetasika dega ilai liguistik fuzzy PR (Tidak Perah) dega jagkaua ilai -2, SR (Sagat Redah) dega jagkaua ilai -3, R (Redah) dega jagkaua ilai 2-5, S (Sedag) dega jagkaua ilai 3-8, T (Tiggi) dega jagkua ilai 6-9, ST (Sagat Tiggi)

6 0 dega jagkua ilai 8-0 da PT (Palig Tiggi) dega jagkua ilai 9-0. Adapu represetasi fugsi keaggotaa TFN (Triagular Fuzzy Number) dari dampak risiko dapat diperlihatka pada Gambar 27 da Gambar 28. PR SR Redah Sedag Tiggi ST PT Dampak Gambar 27 Fugsi keaggotaa fuzzy dampak risiko PR SR Redah Sedag Tiggi ST PT Papara Gambar 28 Fugsi keaggotaa fuzzy papara risiko Output dari peilaia iput dampak, posibilitas da papara aka direpresetasika dega ilai liguistik fuzzy TA (Tidak Ada risiko) dega jagkaua -50, HTA (Hampir Tidak Ada risiko) dega jagkua -00, SR (Sagat Redah) dega jagkaua ilai , R (Redah) dega jagkaua ilai , S (Sedag) dega jagkua ilai , HT (Hampir Tiggi) dega jagkaua ilai , T (Tiggi) dega jagkaua ilai , ST (Sagat Tiggi) dega jagkaua ilai , da PT (Palig Tiggi) dega jagkaua ilai Nilai jagkaua tersebut diperoleh dari ilai RPN (Risk Priority Number) yag merupaka hasil perkalia dari ilai posibilitas, ilai

7 02 dampak da ilai papara dari variabel risiko. Fugsi keaggotaa fuzzy variabel risiko (FRPN) dapat diperlihatka pada Gambar 29. TA HTA SR R S HT T ST PT Risiko Gambar 29 Fugsi keaggotaa fuzzy output risiko (FRPN) Utuk meetuka ilai risiko (FRPN) diguaka fuzzy iferece system dega atura fuzzy IF-THEN. Bayakya atura fuzzy IF-THEN adalah 343, karea megguaka 3 iput da setiap iputya mempuyai 7 ilai liguistik fuzzy. Adapu gambara kombiasi seluruh atura fuzzy IF-THEN dapat dijabarka dega megguaka Tabel 2. Tabel 2 Atura fuzzy IF-THEN evaluasi risiko ratai pasok No Posibilitas Dampak Papara Risiko TP PR PR TA 2 TP PR SR TA 3 TP PR R TA 4 TP PR S TA 5 TP PR T TA 6 TP PR ST TA 7 TP PR PT TA 8 TP SR PR TA 342 P PT ST PT 343 P PT PT PT

8 03 Mulai Pilih tigkata ratai pasok Baca faktor risiko terpilih dari basis data Iput variabel risiko sesuai faktor Membuat model liguistik fuzzy variabel iput da output Membuat model fuzzy iferece Iput ilai dampak, prosibilitas da papara setiap variabel Hitug iferesi dega fuzzy rule based mamdai Hitug ilai agregasi output Defuzzifikasi output ilai risiko Tampil da simpa ilai variabel risiko Selesai Gambar 30 Diagram alir model evaluasi risiko ratai pasok Nilai agregasi output dari setiap pakar dalam meilai variabel risiko dilakuka dega megguaka metode rata-rata geometrik. Demikia juga proses defuzzyfikasi dilakuka utuk medapatka ilai tuggal dari setiap variabel risiko dega megguaka metode rata-rata geometrik Model Agregasi Risiko Ratai Pasok Model agregasi risiko ratai pasok terdiri dari tiga sub-model yaitu submodel agregasi faktor risiko, sub-model agregasi risiko tigkata da sub-model agregasi risiko total ratai pasok. Iput dari model ii adalah ilai variabel risiko

9 04 yag merupaka output dari model evaluasi risiko ratai pasok da ilai bobot variabel iput yag merupaka hasil output dari model idetifikasi risiko ratai pasok. Output dari model ii adalah ilai agregasi variabel risiko utuk medapatka ilai setiap faktor risiko, ilai agregasi faktor risiko utuk medapatka ilai risiko setiap tigkata da ilai agregasi risiko tigkata utuk medapatka ilai risiko total ratai pasok. Metode agregasi ilai faktor risiko megguaka rata-rata pembobot variabel risiko dega rumus sebagai berikut: BB = w i BB i= BT = w i BT i= i i (32) (33) BA = w i BA Dimaa ilai batas bawah (BB i ), batas tegah (BT i ) da batas atas (BA i ) dari ilai fuzzy masig-masig variabel risiko hasil iferesi utuk medapatka ilai batas bawah, batas tegah da batas atas agregasi dari ilai faktor risiko. Adapu jumlah bobot variabel risiko mempuyai ilai sama dega satu seperti persamaa di bawah. w i i= i= i (34) = (35) Defuzzyfikasi merupaka suatu proses koversi output fuzzy ke output yag berilai tuggal (crips), proses defuzzyfikasi dilakuka dega metode rata-rata geometrik, dega rumus: N crips = 3 BB * BT * BA (36) Karea setiap peilaia risiko tidak haya dilakuka oleh seorag pelaku ratai pasok, maka perlu juga dilakuka agregasi hasil peilaia dari beberapa hasil peilaia risiko sebelumya, utuk medapaka ilai tuggal hasil peilaia akhir. Proses agregasi peilaia risiko setiap pakar/ahli yag meilai risiko dilakuka dega metode rata-rata geometrik dega megguaka rumus sebagai berikut: BB i = BB i (37)

10 05 BT i = BT i (38) BT i = Secara detail sub-model agregasi faktor risiko dapat dijelaska dega diagram alir model pada Gambar 3. Mulai BA i (39) Pilih tigkata ratai pasok Pilih faktor risiko sesuai tigkata ratai pasok Lakuka peilaia perbadiga variabel risiko Hitug bobot variabel risiko Baca ilai variabel risiko dari basis data Hitug ilai agregasi faktor Hitug agregasi output peilia pakar Defuzzifikasi output ilai faktor risiko Tampil da simpa ilai faktor risiko Selesai Gambar 3 Diagram alir sub-model agregasi faktor risiko ratai pasok Dari Gambar 3 terlihat bahwa utuk melakuka proses agregasi faktor risiko tigkata ratai pasok, maka perlu terlebih dahulu dilakuka iput tigkata ratai pasok, kemudia baru dilakuka iput faktor risiko yag aka dihitug ilaiya. Setelah itu maka aka dilakuka perhituga agregasi ilai faktor risiko tersebut berdasarka ilai variabel risiko yag sudah dihitug

11 06 sebelumya dega iput ilai kemugkia, dampak da papara dari setiap variabel dalam model evaluasi risiko. Kemudia hasil dari perhituga faktor risiko ii aka ditampilka ilai faktor risiko setiap tigkata dalam betuk grafik yag telah diurutka secara descedig. Kemudia model agregasi risko setiap tigkata ratai pasok dapat digambarka dega diagram alir Gambar 32. Mulai Pilih tigkata SCM Baca data faktor risiko sesuai tigkata SCM Baca data bobot faktor risiko dari hasil peilaia fuzzy AHP Hitug ilai agregasi tigkata SCM Hitug agregasi output peilia pakar Defuzzifikasi output ilai risiko tigkata SCM Tampil da simpa ilai risiko tigkata SCM Selesai Gambar 32 Diagram alir sub-model agregasi risiko tigkata ratai pasok Dari Gambar 32 terlihat bahwa utuk meghitug risiko tigkata diperluka iput bobot faktor risiko yag dihasilka dari model idetifikasi risiko ratai pasok, disampig itu model ii juga memerluka iput ilai setiap faktor risiko yag dihasilka dari hasil model agregasi variabel risiko. Utuk meghitug ilai agregasi risiko tigkata diguaka metode agregasi dega pembobot, sedagka utuk meghitug agregasi peilaia pakar diguaka metode rata-rata geometrik. Proses defuzzyfikasi dilakuka utuk medapatka ilai tuggal dari hasil perhituga ilai risiko setiap tigkata ratai pasok. Defuzzyfikasi dilakuka

12 07 dega meghitug rata-rata geometrik dari ilai batas bawah, batas tegah da batas atas dari ilai ligusitik fuzzy TFN (Triagular Fuzzy Number). Utuk medapatka ilai risiko ratai pasok total dilakuka perhituga agregasi ilai risiko setiap tigkata ratai pasok dari hasil perhituga model sebelumya. Proses agregasi dilakuka dega metode rata-rata pembobot dega megguaka bobot setiap tigkata ratai pasok yag diperoleh dega megguaka metode fuzzy AHP dalam model idetifikasi risiko. Dega kosep yag sama seperti dalam model agregasi sebelumya model ii juga melakuka proses defuzzyfikasi dega metode rata-rata geometric utuk medapatka ilai risiko ratai pasok tuggal (crips). Adapu lagkahlagkap proses perhiutga agregasi risiko ratai pasok total dapat diperihatka pada Gambar 33. Mulai Baca data ilai risiko tigkata SCM dari basis data Baca data bobot tigkata SCM dari hasil peilaia fuzzy AHP Hitug ilai agregasi risiko global Hitug agregasi output peilaia pakar Defuzzifikasi output ilai risiko global Tampil da simpa ilai risiko global Selesai Gambar 33 Diagram alir sub-model agregasi risiko total ratai pasok Model Peyeimbaga Risiko Ratai Pasok Model peyeimbaga risiko ratai pasok diguaka utuk meetuka harga jagug di tigkat petai dega memperhatika risiko setiap tigkata. Model ii terdiri dari tiga sub model yaitu model perkiraa harga, model

13 08 stakeholder dialog da model iterpolasi o liier. Model perkiraa harga jagug di tigkat petai berdasarka data iput harga jagug dalam dua tahu terakhir. Sub model ii megguaka metode time series dalam memperkiraka harga jagug. Hasil dari model ii diguaka sebagai iput model regresi o liier dalam model stakeholder dialog. Model stakeholder dialog merupaka model yag diguaka utuk melakuka kesepakata harga jagug di tigkat petai dega iput ilai faktor risiko di setiap tigkata ratai pasok berdasarka skeario perubaha harga. Oleh karea itu iput dari sub model ii adalah faktor risiko di setiap tigkata ratai pasok, harga jagug yag diigika disetiap tigkata ratai pasok da ilai faktor risiko setiap tigkata ratai pasok. Output sub model ii adalah harga jagug di tigkat petai sesuai dega hasil kesepakata dega megguaka iterpolasi terhadap fugsi cojoit dari fugsi regresi o liier di tigkat petai dega fugsi regresi o liier pada tigkat yag lai dalam ratai pasok. Adapu model iterpolasi o liier diguaka utuk mecari ilai kesepakata harga dega megguaka fugsi cojoit dega iput harga jagug palig redah yag diigika tigkata ratai pasok da harga palig tiggi yag diiputka suatu tigkata ratai pasok. Model peyeimbaga risiko utuk medapatka kesepakata harga ii megguaka asumsi bahwa risiko di tigkat petai cederug meigkat jika terjadi peurua harga da cederug meuru jika terjadi keaika harga. Sebalikya terjadi pada pihak lai dalam jariga ratai pasok seperti agroidustri, da pegumpul aka mempuyai risiko yag cederug turu jika harga baha baku turu da risiko yag cederug aik jika harga baha baku aik. Metode yag diguaka dalam model peyeimbaga risiko adalah stakeholder dialog atar pihak-pihak yag berkepetiga dalam maajeme risiko ratai pasok gua medapatka ilai kosesus dalam peyeimbaga risiko karea adaya koflik kepetiga yag berbeda dalam peetua harga di tigkat petai. Kosesus dilakuka dega melakuka pegukura risiko dari masig-masig tigkata ratai pasok dega skeario perubaha harga jagug di tigkat petai. Hasil dari proses ii aka diperoleh model matematik yag dapat dimodelka dega pedekata regresi o liier fugsi risiko setiap tigkata ratai pasok dega variabel idepedet harga di tigkat petai. Betuk model

14 09 matematik regresi o liier tersebut dapat dituliska dega rumus sebagai berikut: U x ( e x ) p ( ) α β = (40) Setelah diperoleh model matematik dari masig-masig tigkata ratai pasok kemudia dibuat fugsi cojoit atara pihak petai dega beberapa pihak yag terlibat dalam jariga ratai pasok. Fugsi cojoit tersebut merupaka fugsi optimasi yag aka dicari ilai peyelesaiaya dega megguaka iterpolasi o liier. Adapu betuk fugsi cojoit tersebut dapat dirumuska dega betuk sebagai berikut: H ( x) = U ( x) w U ( x) (4) p Dimaa U p (x) adalah fugsi regresi o liier risiko petai da U i (x) adalah fugsi regresi o liier dari tigkata lai dalam jariga ratai pasok, sedagka w i adalah pembobot dari tigkata dalam jariga ratai pasok yag ilaiya diperoleh dari hasil output dari model aalisis risiko tigkata ratai pasok dega pembatas jumlah ilaiya sama dega satu. i= w i i= i i = (42) Proses iterpolasi dilakuka dalam jagkaua (rage) harga tertiggi da harga teredah yag diigika setiap pihak yag dalam proses stakeholder dialog sehigga diperoleh harga kesepakata yag sudah megakomodasi setiap kriteria risiko dari masig-masig tigkata ratai pasok. Utuk medapatka ilai harga kesepakata yag sesuai dega kodisi da situasi yata di lapaga maka diperluka harga acua dalam melakuka skeario prubaha harga dalam pegukura risiko. Dalam model ii harga acua diperoleh dari hasil perkiraa harga jagug di tigkat petai dalam dua tahu terakhir. Proses perkiraa harga dilakuka dega metode Seasoal Hold-witer s. Alur model peyeimbaga risiko ratai pasok dapat diperlihatka pada Gambar 34.

15 0 Mulai Iput tigkata SCM Baca data bobot da faktor risiko sesuai tigkata SCM dari basis data Hitug ilai peramala harga jagug Iput fugsi keaggotaa fuzzy perubaha harga Hitug peurua da keaika harga sesuai jumlah skeario Iput dampak, prosibilitas da papara faktor risiko sesuai skeario Iput Legkap? Tidak Ya Hitug koefisie fugsi expoetial A0 da A tigkata SCM Iput harga yag diharapka tigkata Tigkata Legkap? Tidak Ya Proses kesepakata stakeholder dialog dega iterasi fugsi o liier Tampil harga jagug hasil kesepakata Selesai Gambar 34 Diagram alir model peyeimbaga risiko ratai pasok Dari Gambar 34 terlihat bahwa iput model ii adalah tigkata ratai pasok beserta dega faktor risiko dalam tigkata tersebut, ilai harga hasil

16 peramala dega metode time series, skeario perubaha harga dari ilai harga peramala, ilai faktor risiko sesuai dega skeario perubaha harga da harga jagug yag igika oleh setiap tigkata ratai pasok. Utuk setiap tigkata ratai pasok dilakua pemodela matematik dega variabel depedet tigkat risiko da variabel idepede harga jagug. Kemudia model tersebut dilakuka cojoit dega megguaka bobot setiap tigkata da jagkaua harga teredah da harga tertiggi utuk medapatka ilai kesepakata. Nilai kesepakata diperoleh dega iterpolasi dalam rage harga iput sehigga medapatka harga kesepakata yag meghasilka ilai medekati ilai ol utuk fugsi cojoit yag dibetuk. Hasil ilai kesepakata harga di tigkat petai ii dapat diguaka sebagai acua utuk meetuka harga di masigmasig tigkata dega megguaka asumsi margi tertetu Model Mitigasi Risiko setiap Tigkata Ratai Pasok Model mitigassi risiko tigkata ratai pasok diguaka utuk melakuka mitigasi atau peguraga terjadiya risiko setiap tigkata ratai pasok sesuai dega tigkat risiko yag diperoleh dari hasil evaluasi risiko dalam model evaluasi risiko setiap tigkata ratai pasok. Dega model ii aka diperoleh beberapa alteratif solusi peagaa risiko pada suatu tigkata ratai pasok jika telah diketahui tigkat risiko dari tigkata tersebut. Output dari model ii adalah alteratif solusi yag disaraka oleh sistem berkaita dega muculya risiko dari suatu rigkata ratai pasok. Iput dari model adalah tigkata ratai pasok da ilai risiko setiap tigkata yag diperoleh dari model evaluasi risiko ratai pasok. Utuk melakuka pecaria da pemiliha alteratif solusi mitigasi risiko dilakuka dega megguaka iferesi fuzzy yag direpresetasika dega metode iferesi fuzzy sugeo. Diagram alir dari model mitigasi risiko ratai pasok dapat dijelaska dega megguaka Gambar 35.

17 2 Mulai Pilih tigkata SCM Baca data faktor risiko sesuai tigkata SCM dari basis data Baca data bobot faktor risiko dari hasil peilaia fuzzy AHP Hitug ilai agregasi tigkata SCM Tampil ilai risiko tigkata SCM Temuka solusi mitigasi tigkata SCM yag tepat dega rule based Tampilka rekomedasi solusi mitigasi risiko Selesai Gambar 35 Diagram alir model mitigasi risiko tigkata ratai pasok 6.3. Sistem Maajeme Basis Data Sistem maajeme basis data diguaka utuk megiputka, meampilka da megupdate data yag diguaka dalam model sistem. Sistem basis data terdiri dari beberapa subsistem yaitu subsistem basis data idetifikasi faktor risiko, subsistem basis data evaluasi risiko, subsistem basis data mitigasi risiko, subsistem basis data harga jagug ditiap tigkata da subsistem basis data peyeimbaga risiko ratai pasok Basis Data Idetifikasi Risiko Ratai Pasok Basis data idetifikasi risiko ratai pasok diguaka utuk megiputka, meyimpa, meampilka da megupdate data yag berkaita da diguaka dalam model idetifikasi risiko ratai pasok. Data-data yag berkaita dega model ii adalah data faktor da variabel risiko tiap tigkata, data bobot variabel da faktor risiko tiap tigkata serta bobot tigkata ratai pasok yag diperoleh

18 3 dari aalisis faktor risiko dega megguaka metode fuzzy Aalytical Hierarchy Process (fuzzy AHP). Data-data ii kemudia diguaka sebagai data iput dalam model evaluasi risiko tiap tigkata ratai pasok Basis Data Evaluasi Risiko Ratai Pasok Basis data evaluasi risiko diguaka utuk megiputka, meyimpa, meampilka da megupdate data yag berkaita dega model evaluasi risiko ratai pasok. Data-data yag berkaita dega model ii adalah data peilaia risiko variabel oleh pakar pada ilai posibilitas, ilai dampak da ilai papara setiap variabel risiko ratai pasok. Kemudia hasil peilaia ii diagregasi utuk medapatka ilai tuggal dari setiap variabel risiko, hasil dari data variabel risiko kemudia diagregasi lagi utuk medapatka data faktor risiko da risiko tigkata ratai pasok yag diperoleh dari hasil perhituga agregasi faktor risiko. Kemudia hasil evaluasi risiko tigkata ratai pasok diagregasi utuk medapatka risiko ratai pasok total. Dalam basis data ii diguaka data-data dari peilaia pakar yag direpresetaika dalam ilai fuzzy TFN, oleh karea itu dalam basis data ii juga meyimpa ilai risiko yag direpresetaika dega fuzzy TFN yag mempuyai ilai bawah, ilai tegah da ilai atas Basis Data Peyeimbaga Risiko Ratai Pasok Basis data peyeimbaga risiko ratai pasok diguaka utuk meyimpa, meampilka, megiputka da megupdate data-data yag berkaita dega model peyeimbaga risiko ratai pasok. Data-data yag berkaita dega model ii adalah data faktor risiko setiap tigkata ratai pasok, data peilaia faktor risiko yag berkaita dega perubaha harga jagug di tigkat petai, data hasil perhituga model stakeholder dialog dalam proses peyeimbaga risiko ratai pasok. Disampig itu data yag berkaita dega subsistem ii adalah data harga yag diigika dari setiap tigkata ratai pasok dalam melakuka stakeholder dialog peyeimbaga risiko.

19 Basis Data Harga Jagug Pada Setiap Tigkata Ratai Pasok Basis data harga jagug di tigkat petai merupaka basis data yag diguaka utuk meyimpa harga jagug di tigkat petai dalam dua tahu terakhir. Basis data ii aka diguaka dalam meetuka kesepakata harga dalam model peyeimbaga risiko ratai pasok dega megguaka metode stakeholder dialog. Data ii merupaka data yata yag diperoleh di lapaga utuk dapat mesimulasika da meetuka harga jagug yag sesuai dega kodisi yata. Basis data ii terutama diguaka utuk memprediksi harga jagug di tigkat petai dega megguaka metode seaso hold witer s Basis Data Mitigasi Risiko Ratai Pasok Basis data mitigasi risiko ratai pasok diguaka utuk megiputka, meyimpa, meampilka da megupdate data yag berkaita dega model mitigasi risiko setiap tigkata ratai pasok. Data-data yag berkaita dega model ii adalah data risiko setiap tigkata da data metode da alteratif strategi mitigasi yag sesuasi dega tigkat risiko dari setiap tigkata ratai pasok. Utuk melakuka mitigasi risiko setiap tigkata ratai pasok aka megguaka model iferesi fuzzy yag direpresetasika dega megguaka atura iferesi fuzzy sugeo yag terdapat dalam model basis pegetahua Sistem Maajeme Basis Pegetahua Sistem maajeme basis pegetahua diguaka utuk medapatka solusi yag tepat dari permasalaha yag dihadapi sesuai dega pedapat beberapa pakar (ahli) yag direpresetasika dalam basis pegetahua. Beberapa represetasi pegetahua yag diguaka dalam sistem ii adalah represetasi peilaia pakar terhadap posibilitas, dampak da papara risiko ratai pasok yag digambarka dega fugsi keaggotaa fuzzy segitiga. Selai itu setiap ilai variabel iput da output dari sistem evaluasi risiko juga direpresetasika dega megguaka basis pegetahua pakar berdasarka pedekata logika fuzzy. Logika fuzzy juga diguaka utuk melakuka iferesi atau pegambila solusi dalam melakuka evaluasi risiko da mitigasi risiko setiap tigkata ratai pasok dega megguaka atura fuzzy IF-THEN.

20 Sistem Maajeme Dialog Sistem maajeme dialog adalah sistem yag diracag utuk megatur iteraksi atara pegua (user) dega model sistem komputer (aplikasi komputer). Iteraksi atara sistem da peggua tersebut dapat dilakuka dega iput data, pemiliha variabel iput atau pemiliha skeario iput sehigga medapatka output sistem yag diigika peggua. Utuk memudahka pegoperasia sistem, diguaka sistem meu sebagai piliha yag dapat dipilih oleh peggua dalam megoperasika sistem aplikasi model pegambila keputusa maajeme risiko ratai pasok komoditi/produk jagug. Selai itu sistem ii dapat diguaka oleh bayak peggua dega tampila yag berbeda berdasarka tigkata peggua sistem. Tigkata peggua dalam aplikasi ii dibagi mejadi dua yaitu peggua biasa da peggua admi. Peggua biasa terbagi mejadi lima kategori yaitu peggua pada tigkat petai, peggua pada tigkat pegepul, peggua pada tigkat agroidustri, peggua pada tigkat distributor da peggua pada tigkat kosume, sedagka peggua admi terbagi dua kategori yaitu peggua admi chael master da peggua admi ahli. Peggua biasa dapat melakuka operasi sistem maajeme risiko sesuai dega tigkata peggua, artiya data pada tigkata yag satu tidak dapat diakses oleh peggua pada tigkata yag lai, sedagka peggua admi dapat melakuka update seluruh data pada setiap tigkata ratai pasok, karea peggua admi merupaka peggua yag mempuyai hak utuk mejaga da memelihara fugsioalitas data da sistem. Asumsi-asumsi yag diguaka dalam pemodela sistem maajeme risiko ratai pasok produk/komoditas jagug adalah: kodisi cuaca atau iklim terjadi secara ormal da setiap pelaku ratai pasok sadar aka petigya maajeme risiko ratai pasok utuk dapat megedalika kemugkia risiko yag tidak diigika. Ratai pasok jagug yag diguaka dalam model ii adalah ratai pasok yag beroritasi pemeuha kebutuha jagug utuk paka terak sehigga perlu adaya kebutuha ilai kualitas jagug yag harus dipeuhi ssesuai dega kriteria utuk baha baku idustri paka terak uggas.