APLIKASI METODE FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING (FMCDM) UNTUK OPTIMALISASI PENENTUAN LOKASI PROMOSI PRODUK

Transkripsi

1 APLIKASI METODE FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING (FMCDM) UNTUK OPTIMALISASI PENENTUAN LOKASI PROMOSI PRODUK Novhirtamely Kahar, ST. 1, Nova Fitri, S.Kom. 2 1&2 Program Studi Teni Informatia, STMIK Nurdin Hamzah Jambi Jln. Kolonel Abunjani Sipin Jambi n0vh1r@gmail.com ABSTRAK Meningatnya ompetisi dalam perdagangan dunia mengaibatan perusahaan selalu di bawah teanan besar untu menentuan cara mengoptimalan penjualan produ. Promosi produ yang sesuai dengan loasi berperan penting dalam upaya ini. Apliasi yang dibangun bertujuan untu menentuan loasi promosi yang terbai dari beberapa alternatif posisi loasi promosi, dengan memberian posisi peringat alternatif di beberapa loasi berdasaran riteria selesi promosi yang telah ditetapan. Untu menentuan posisi loasi terbai berdasaran pertimbangan banya riteria, dimana riteria tersebut dapat diuur secara uantitatif dengan metode Fuzzy Multi Criteria Decission Maing (FMCDM) yang digunaan untu menilai secara numeri dan bahasa, sedangan untu pemilihan metode penentuan posisi loasi digunaan nilai total integral, arena metode ini mampu memprioritasan alternatif yang optimal. Dengan menggunaan apliasi FMCDM, maa dapat memudahan piha produsen untu menentuan loasi promosi terbai terhadap berbagai jenis produ yang aan dipasaran, sehingga dapat meningatan euntungan bagi perusahaan. Kata Kunci: Fuzzy, Promosi, Alternatif, Kriteria. 1. PENDAHULUAN Tida sediit emampuan memprodusi suatu barang atau jasa dapat dilauan oleh seseorang atau seelompo orang. Namun setelah produ terbentu seringali esulitan aan dijual emana produ yang telah terbuat ini. Salah satu usaha yang dilauan adalah melalui ativitas promosi. Pemilihan loasi promosi produ pun ternyata perlu eterampilan husus sehingga produ yang diharapan oleh onsumen dapat dipenuhi seleranya oleh penjual produ. Perembangan eadaan pereonomian mengaibatan ativitas promosi menjadi lebih penting artinya bahan harus dijadian tola uur bagi ativitas-ativitas lainnya dalam perusahaan. Dengan demiian suatu perusahan yang ingin mempertahanan elangsungan hidupnya haruslah berorientasi terhadap pasar artinya tindaan yang dilauan dalam perusahaan harus disesuaian dengan gejala-gejala yang terdapat di dalam pasar. Pelasanaan egiatan promosi di loasi yang tepat dapat membantu pengusaha atau produsen dalam memperenalan dan menjelasan egunaan barang atau jasanya, membuju pelanggan untu membeli searang juga, atau untu mengingatan pelanggan dimana harus membeli produ, dan sebagainya sehingga menghasilan respon positif yang diinginan untu mencapai target maret. Loasi atau tempat aan sangat mempengaruhi eberhasilan dari promosi tersebut, yang secara langsung aan mempengaruhi tingat eberhasilan suatu egiatan promosi. Salah satu upaya untu membantu memudahan pengusaha atau produsen dalam pengambilan eputusan penentuan loasi promosi suatu produ yang optimal, adalah dengan merancang dan membangun perangat luna (software) apliasi Kecerdasan Buatan berbasis Fuzzy Multi Criteria Decision Maing (FMCDM). Penentuan loasi promosi optimal berdasaran pada beberapa pilihan alternatif dan riteria pengambilan eputusan yang telah ditentuan oleh piha produsen. 2. DASAR TEORI 2.1 Definisi Promosi Promosi merupaan arus informasi atau persuasi satu arah yang dibuat untu mengarahan seseorang atau organisasi epada tindaan yang menciptaan pertuaran dalam pemasaran sehingga menjadi salah satu fator penentu eberhasilan suatu program pemasaran (Widyatama, 2011). Untu menentuan loasi promosi didasaran pada perbedaan pembeli sehingga mendorong adanya segmentasi pasar. Kriteria segmentasi terdiri dari: 1) Geografis (wilayah, ota, desa dan ilim), 2) Demografis (jenis elamin, status, pendapatan, peerjaan, pendidian agama, ewarganegaraan dan elompo umur), 3) Psiografi (status sosial, gaya hidup dan epribadian) (Gunadarma, 2011). 2.2 Definisi Logia Fuzzy Logia Fuzzy adalah suatu cara yang tepat untu memetaan ruang input e dalam suatu ruang output. Antara input dan output ada suatu ota hitam yang harus memetaan input e output yang sesuai. Contohnya pelayan restoran memberian pelayanan terhadap tamu, emudian tamu memberian tip sesuai bai tidanya pelayanan yang diberian. Konsep ini diperenalan dan dipubliasian pertama ali oleh Lotfi A. Zadeh, A-58

2 seorang profesor dari University of California di Bereley pada tahun 1965 (Kusumadewi, dan Purnomo, 2004, Widyagama, 2010). Fungsi eanggotaan (membership function) adalah suatu urva yang menunjuan pemetaan titi-titi input data e dalam nilai (derajat) eanggotaannya yang memilii interval antara 0 sampai 1. Nilai eanggotaan diperoleh dengan pendeatan fungsi, diantaranya : Kurva Segitiga, yang terlihat pada Gambar 1. fungsi eanggotaannya seperti di Persamaan (1) (Kusumadewi, 2002). 1 Derajat Keanggotaan 0 a b c Gambar 1. Kurva Segitiga Fungsi Keanggotaan : x a b a ; a x b x c x ; b x c (1) b c 0;... b... atau... x c 2.3 Fuzzy Multi Kriteria Decision Maing Fuzzy Multi Criteria Decision Maing (FMCDM) adalah suatu metode pengambilan eputusan yang bertujuan untu menetapan alternatif eputusan terbai dari sejumlah alternatif berdasaran beberapa riteria tertentu yang aan menjadi bahan pertimbangan (Sari, 2008). Beberapa pilihan umum yang aan digunaan dalam MCDM yaitu (Astia, 2010): a. Alternatif, adalah obje-obje yang berbeda dan memilii esempatan yang sama untu dipilih oleh pengambil eputusan. b. Atribut, atau arateristi, yaitu omponen atau riteria eputusan. c. Konfli antar riteria, misalnya riteria benefit (euntungan) aan mengalami onfli dengan riteria cost (biaya). Kategori benefit bersifat monoton nai, artinya alternatif yang memilii nilai lebih besar aan lebih dipilih. Sebalinya, pada ategori cost bersifat monoton turun, alternatif yang memilii nilai lebih ecil aan lebih dipilih (Kusumadewi, 2008). d. Bobot eputusan, menunjuan epentingan relatif dari setiap riteria, W = (W1, W2,... Wn). e. Matris eputusan, suatu matris eputusan X yang beruuran m x n, berisi elemen-elemen Xij, yang merepresentasian rating dari alternatif Ai, (i=1,2,,m) terhadap riteria C i, (j=1,2,,n). 2.4 Langah Penyelesaian FMCDM Ada 3 langah penting penyelesaian yang harus dierjaan (Kusumadewi, d., 2006), yaitu: Representasi Masalah a. Identifiasi tujuan eputusan, direpresentasian dengan bahasa alami atau nilai numeris sesuai dengan arateristi dari masalah tersebut. b. Identifiasi umpulan alternatif eputusannya. Jia ada n alternatif, maa dapat ditulis sebagai A = {A i i = 1,2,..., n}. c. Identifiasi umpulan riteria. Jia ada riteria, maa dapat ditulisan C = {C t t = 1,2,..., }. d. Membangun stutur hirari masalah Evaluasi Himpunan Fuzzy a. Memilih himpunan rating untu bobot-bobot riteria, dan derajat ecocoan setiap alternatif dengan riterianya. Himpunan rating terdiri atas 3 elemen, yaitu: 1) Variabel linguisti (x) yang merepresentasian bobot riteria, dan derajat ecocoan setiap alternatif dengan riterianya; 2) T(x) yang merepresentasian rating dari variabel linguisti; 3) Fungsi eanggotaan yang berhubungan dengan setiap elemen dari T(x). Setelah menentuan himpunan rating, maa harus ditentuan fungsi eanggotaan untu setiap rating dengan menggunaan fungsi segitiga. b. Mengevaluasi bobot-bobot pada setiap riteria dan derajat ecocoan dari setiap alternatif terhadap riteria. c. Mengagregasian bobot-bobot riteria, dan derajat ecocoan setiap alternatif dan riterianya dengan metode mean. Penggunaan operator mean, Fi dirumusan pada Persamaan (2) sbb.: 1 Si 1 W1 Si2 W2... F i (2) Si W Dengan cara mensubstitusian S it dan W t dengan bilangan Fuzzy segitiga, S it = (o it, p it, q it ); dan W t = (a t, b t, c t ); maa F t dapat dideati sebagai Persamaan (3): F i Yi, Qi, Zi (3) Dengan Y Q, Z i, i i seperti di Persamaan (4), (5), dan (6) : 1 Yi oit, ai t1 (4) 1 Qi pit, bi t1 (5) 1 Zi qit, ci t1 (6) Dimana, i = 1,2,3,,n. A-59

3 Kondisi Eonomi Selesi Alternatif Optimal a. Memprioritasan alternatif eputusan berdasaran hasil agregasi untu proses perangingan alternatif eputusan dengan menggunaan metode nilai total integral. Misalan F adalah bilangan fuzzy segitiga, F = (a, b, c), maa nilai total integral dapat dirumusan sebagai Persamaan (7) beriut: 1 F c b 1 a (7) I T 2 Nilai adalah indes eoptimisan yang merepresentasian derajat eoptimisan bagi pengambil eputusan (0 1). Apabila nilai semain besar mengindiasian bahwa derajat eoptimisannya semain besar. b. Memilih alternatif eputusan dengan prioritas tertinggi sebagai alternatif yang optimal. 3. ANALISIS KEBUTUHAN DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisis Kebutuhan Pada tahap analisis ebutuhan dapat dijelasan dengan contoh penyelesaian beriut : Suatu perusahaan ingin mempromosian Produ Rinso di Kota Jambi. Ada 3 loasi Kecamatan yang aan menjadi alternatif, yaitu : Mayang, Seoja, dan Telanai. Ada 4 riteria pengambilan eputusan, yaitu : Kondisi Eonomi, Kepadatan Pendudu, Kesetiaan Terhadap Produ, dan Permintaan Masyaraat. Langah penyelesaiannya adalah sbb : Representasi Masalah (Tahap Input Data) a. Tujuan eputusan ini adalah mencari loasi terbai untu loasi promosi Produ Rinso. b. Ada 3 altenatif loasi yang diberian adalah A= {A1, A2, A3}, dengan A1 = Mayang, A2 = Seoja, dan A3 = Telanai. c. Ada 4 riteria eputusan yang diberian, yaitu : C ={C1, C2, C3, C4}, dengan C1 = Kondisi Eonomi, C2 = Kepadatan Pendudu, C3 = Kesetiaan Terhadap Produ, dan C4 = Permintaan Masyaraat. Penentuan riteria berdasaran pada segmentasi pasar. d. Strutur hirari masalah tersebut digambaran pada Gambar 2. beriut: Mencari Mencari Loasi Loasi Terbai Untu Promosi Terbai Rinso di untu Kota Jambi Promosi Rinso Kepadatan Pendudu Kesetiaan Thp. Produ Mayang Seoja Telanai Permintaan Masyaraat Evaluasi Himpunan Fuzzy Dari Alternatif- Alternatif Keputusan (Tahap Proses) a. Variabel-variabel linguisti yang merepresentasian bobot epentingan untu setiap riteria, adalah : T (epentingan) W = {SR, R, C, T, ST} dengan: SR = Sangat Rendah, R = Rendah, C = Cuup, T = Tinggi, dan ST = Sangat Tinggi. b. Sedangan derajat ecocoan alternatif-alternatif dengan riteria eputusan adalah: T (ecocoan) S = {SK, K, C, B, SB}, dengan SK = Sangat Kurang, K = Kurang, C = Cuup, B = Bai, dan SB = Sangat Bai. c. Fungsi eanggotaan untu setiap elemen direpresentasian dengan menggunaan bilangan fuzzy segitiga sebagai beriut: SR = SK = (0; 0; 0,25) R = K = (0; 0,25; 0,5) C = C = (0,25; 0,5; 0,75) T = B = (0,5; 0,75; 1) ST = SB = (0,75; 1; 1) d. Rating untu setiap riteria eputusan yang ditunjuan pada Tabel 1. dan derajat ecocoan alternatif terhadap riteria eputusan yang ditunjuan pada Tabel 2., diberian oleh pengambil eputusan. Tabel 1. Rating Keputusan Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 Rating Kepentingan ST ST C T Tabel 2. Derajat Kecocoan Alternatif Terhadap Kriteria Keputusan Alternatif Rating Kecocoan C 1 C 2 C 3 C 4 A 1 C K SB B A 2 SB B C K A 3 K B K C e. Mensubstitusian Sit dan Wt dengan bilangan fuzzy segitiga e setiap variabel linguisti e dalam persamaan, diperoleh nilai ecocoan fuzzy sebagaimana Tabel 3. beriut: Tabel 3. Index Kecocoan Fuzzy Alternatif Rating Kecocoan Index Kecocoan Fuzzy C 1 C 2 C 3 C 4 A 1 C K SB B ; ; 0.75 A 2 SB B C K 0.25 ; ; A 3 K B K C ; ; Indes ecocoan fuzzy untu alternatif Mayang, Seoja dan Telanai dihitung menggunaan rumus seperti Persamaan (4), (5), dan (6). Gambar 2. Strutur Hirari Masalah A-60

4 3.1.3 Selesi Alternatif Optimal (Tahap Output) a. Mensubstitusian indes ecocoan Fuzzy dengan mengambil derajat eoptimisan (α) = 0,9, maa aan diperoleh nilai total integral yang dihitung dengan rumus seperti Persamaan (7) sbb: i. Nilai Total Integral Mayang = ii. Nilai Total Integral Seoja = iii. Nilai Total Integral Telanai = b. Hasil : Alternatif Seoja mempunyai nilai total integral terbesar sehinga terpilih sebagai alternatif loasi terbai promosi Produ Rinso. 3.2 Perancangan Sistem Perancangan sistem dapat digambaran dengan Algoritma Metode FMCDM, seperti Gambar 3.: 1. Masuan tujuan eputusan, yaitu jenis produ yang aan dipromosian. 2. Masuan jumlah dan jenis alternatif loasi promosi. 3. Masuan jumlah dan jenis riteria pengambilan eputusan berdasaran segmentasi pasar. 4. Tampilan strutur hierari masalah. 5. Masuan himpunan fuzzy epentingan. 6. Masuaan himpunan fuzzy ecocoan. 7. Masuan rating epentingan untu setiap riteria pengambilan eputusan. 8. Masuan rating ecocoan untu setiap alternatif terhadap setiap riteria. 9. Hitung nilai indes ecocoan fuzzy dengan rumus pada Persamaan (4), (5), dan (6). 10. Tampilan hasil indes ecocoan fuzzy. 11. Hitung nilai total integral dengan rumus pada Persamaan (7) untu setiap alternatif dengan derajat eoptimisan (α) = 0,1 s/d Tampilan Informasi Hasil Proses Perhitungan dan solusi berupa eputusan loasi terbai. 13. Simpan hasil e dalam bentu file laporan. Gambar 3. Algoritma Apliasi FMCDM Gambar 4. Form Tujuan Masalah Untu menentuan alternatif loasi promosi Rinso terlebih dahulu mengisi jumlah alternatif sesuai dengan yang diinginan, sebagaimana Gambar 5.: Gambar 5. Form Masuan Data Alternatif Untu menentuan riteria pengambilan eputusan, yaitu omponen selesi loasi promosi terlebih dahulu mengisi jumlah riteria berdasaran segmentasi pasar sesuai dengan etentuan produsen, sebagaimana Gambar 6.: Gambar 6. Form Masuan Data Kriteria Jumlah Alternatif tida Dibatasi Jumlah Kriteria tida Dibatasi 4.2 Evaluasi Himpunan Fuzzy Terdiri dari form Variabel Kepentingan sebagaimana Gambar 7., terlihat 5 (lima) himpunan fuzzy epentingan untu setiap riteria dan digambaran dalam bentu urva segitiga. Himpunan fuzzy epentingan dapat diubah. 4. IMPLEMENTASI Pada tahap implementasi dilauan penulisan sintas program dengan menggunaan Bahasa Pemrograman Delphi, yaitu bahasa pemrograman yang dirilis oleh Borland International sebagai pengembangan bahasa Pascal yang bersifat Visual. (Pranata, 2003). Adapun Hasil implementasi adalah sebagai beriut : 4.1 Representasi Masalah Terdiri dari form Tujuan Masalah sebagaimana Gambar 4., form ini digunaan untu mengisi tujuan eputusan, yaitu jenis produ yang aan dipromosian. A-61

5 Gambar 10. Form Masuan Rating Kecocoan Gambar 11. merupaan tampilan hasil substitusi derajat ecocoan alternatif dan bobot riteria dengan bilangan fuzzy segitiga sehingga diperoleh indes ecocoan fuzzy untu setiap alternatif. Gambar 7. Form Variabel Kepentingan Pada Gambar 8. terlihat 5 (lima) himpunan fuzzy ecocoan dan digambaran dalam bentu urva segitiga. Himpunan fuzzy ecocoan dapat diubah. Gambar 11. Form Indes Kecocoan Fuzzy 4.3 Selesi Alternatif Gambar 12. merupaan tampilan hasil substitusi indes ecocoan fuzzy derajat eoptimisan = 0,9 e dalam Metode Total Integral. Gambar 8. Form Variabel Kecocoan Gambar 9. merupaan tampilan masuan rating epentingan berdasaran riteria eputusan. Rating epentingan terdiri dari 5 pilihan. Gambar 9. Form Masuan Rating Kepentingan Gambar 10. merupaan tampilan masuan rating ecocoan berdasaran alternatif loasi promosi terhadap riteria eputusan. Rating ecocoan terdiri dari 5 pilihan. Gambar 12. Form Nilai Total Integral Terlihat bahwa loasi Seoja memilii nilai total integral tertinggi dari semua alternatif, maa loasi promosi terbai adalah Seoja. 5. ANALISIS HASIL Dari Tabel 4. Dapat disimpulan bahwa : a. Alternatif loasi promosi Seoja memilii nilai total integral terbesar berapapun derajat eoptimisannya, sehingga Seoja aan terpilih sebagai loasi yang terbai. b. Jia diberian alternatif tambahan dengan variabel epentingan, ecocoan, rating epentingan, dan rating ecocoan yang sama, maa aan menghasilan solusi yang sama, yaitu loasi Seoja. c. Semain tinggi nilai derajat eoptimisan (alpha), maa semain besar nilai total integral suatu loasi. A-62

6 Tabel 4. Derajat Keoptimisan No Nilai Alternatif Loasi Alpha Mayang Seoja Telanai , , , ,1 0, , , ,2 0, ,45 0, ,3 0, , , ,4 0, , , ,5 0, , , ,6 0, , , ,7 0,5125 0, , ,8 0, , , ,9 0, , , , , , KESIMPULAN Berdasaran hasil pembahasan apliasi Fuzzy MCDM dalam menentuan loasi promosi produ yang optimal, maa dapat diambil esimpulan sebagai beriut : a. Metode FMCDM yang diusulan dalam penelitian ini membutian bahwa penggunaan teori fuzzy di bidang penjualan suatu produ dalam hal penentuan loasi promosi sudah tepat. b. Apliasi FMCDM yang dibangun dapat digunaan sebagai alat bantu untu menentuan loasi promosi terbai suatu produ bagi produsen berdasaran etetapan riteria selesi yang telah ditentuan oleh produsen. c. Penggunaan FMCDM sangat bai untu menentuan loasi promosi optimal suatu produ arena pada dasarnya masalah pemilihan loasi yang terbai selalu mempertimbangan beberapa riteria segementasi pasar. d. Dengan adanya apliasi FMCDM ini dapat membantu pengusaha/produsen untu memudahan dan mempercepat penentuan loasi promosi terbai suatu produ, atau sebagai asisten yang berpengalaman. Kusumadewi, Sri, d. (2006). Fuzzy Multi Atribut Decision Maing (FUZZY MADM). Yogyaarta: Graha Ilmu. Pranata, Antony. (2003). Pemrograman Borland Delphi 6 (edisi 4). Yogyaarta: Andi. Sari H., Dillah. (2008). Perbandingan Metode Electre, GPAP, MCDM Expert System. Diases pada tanggal 6 September 2008 dari Widyagama. (2010). Logia Fuzzy. Diases pada tanggal 24 Februari 2010 dari widyagama.ac.id/ai/ditatpdf/logia_fuzzy.pdf. Widyatama. (2011). Tinjauan Atas Kegiatan Program Promosi. Diases pada tanggal 20 Januari 2011 dari xmlui/bitstream/handle/10364/723/content%201. pdf?sequence=1. PUSTAKA Astia. (2010). Sistem Penduung Keputusan Berbasis MCDM. Diases tanggal 24 Februari 2010 dari ac.id/mcdm/ home.php?mode=about. Gunadarma. (2011). Segmentasi Pasar. Diases tanggal 12 Februari 2011 dari gunadarma.ac.id/docmodul/pengantar_manajeme n_pemasaran/bab4_segmentasi_pasar.pdf. Kusumadewi, Sri. (2002). Analisis Desain Sistem Fuzzy Menggunaan Tool Box Matlab. Yogyaarta: Graha Ilmu. Kusumadewi, Sri. (2008). Petaa Fuzzy MCDM. Diases pada tanggal 1 Juli 2008 dari Kusumadewi, Sri. dan Purnomo, Hari. (2004). Apliasi Logia Fuzzy Untu Penduung Keputusan. Yogyaarta: Graha Ilmu. A-63