## PERANCANGAN MODEL PEMILIHAN SUPPLIER PRODUK
CETAKAN DENGAN MENGGUNAKAN GREY BASED TOPSIS

## (STUDI KASUS: RUMAH SAKIT ISLAM SULTAN AGUNG SEMARANG)
Maulana Arif Umaindra, Darminto Pujotomo *) , Purnawan Adi W
Departemen Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Soedarto, SH, Semarang, Indonesia 50275
(Received: February 5, 2018/ Accepted: May 31, 2018)

## Abstrak
Pemilihan  supplier  merupakan  aktivitas  penting  dari  perusahaan  dalam  menentukan  strategi  yang tepat,  khususnya  pada  bagian  pengadaan.  Rumah  Sakit  Islam  Sultan  Agung  Semarang  (RSIS) merupakan  salah  satu  rumah  sakit  yang  mempunyai  masalah  dalam  melakukan  pemilihan  supplier produk cetakan. Masalah yang dihadapi yaitu keterlambatan barang, kesalahan mencetak produk, tidak sesuainya kuantitas barang pesan dan kualitas yang buruk  yang dikirim oleh beberapa  supplier, itu mengakibatkan penurunan kinerja rumah sakit, karena proses kerja akan terganggu. Harga merupakan kriteria  utama  yang  digunakan  RSIS  dalam  memilih  supplier  produk  cetakan.  Produk  cetakan digunakan untuk menjalankan proses kerja setiap hari di rumah sakit. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk  merancang  model  pemilihan  dan  pengevaluasi  supplier  multi  attribute  dengan  menggunakan metode Grey (Pemilihan) based TOPSIS (Evaluasi). Kriteria didapatkan berdasarkan wawancara dan studi  literatur  oleh  peneliti  dengan  para  decision  maker  bagian  pengadaan.  Terdapat  tiga  kriteria pemilihan supplier di RSIS dengan menggunakan metode Grey based TOPSIS, yaitu cost, quality dan service.  Hasil  penelitian  mendapatkan  supplier  terbaik  berdasarkan  pemilihan  para  decision  maker dengan,  urutan  supplier  terbaik  sampai  terburuk  yaitu  supplier  D  dengan  nilai  kriteria  yang  paling baik, kemudian supplier E, A, C hingga supplier terburuk yaitu supplier B. Berdasarkan hasil tersebut dan wawancara didapatkan kemiripan dengan kondisi nyata dari supplier, oleh karena itu model yang dibuat dapat digunakan untuk memilih dan mengevaluasi supplier cetakan di RSIS.
Kata Kunci: Pemilihan Supplier; RSIS; Grey; TOPSIS; Produk cetakan

## Abstract
DESIGN  OF  SUPPLIER  MOLD  PRODUCTS  SELECTION  MODEL  USING  GREY  BASED TOPSIS (CASE STUDY: RUMAH SAKIT SULTAN AGUNG SEMARANG). Supplier selection is an important  activity  of  the  company  in  determining  the  right  strategy,  especially  on  the  part  of procurement.  Rumah  Sakit  Islam  Sultan  Agung  Semarang  (RSIS)  is  one  of  the  hospitals  that  has problems in choosing a supplier of mold products. Problems encountered are product delays, product print  errors,  inappropriate  quantity  of  message  items  and  poor  quality  delivered  by  some  suppliers, resulting in a decrease in hospital performance, as the work process will be disrupted. Price is the main criteria  used by RSIS in  choosing  a supplier of printed products.  Mold products are used to  run the work process every day at the hospital. The purpose of this research is to design the model of selecting and evaluating the supplier of multi attribute by using the Grey method (Selection) based on TOPSIS (Evaluation).  Criteria  obtained  based  on  interviews  and  literature  studies  by  researchers  with  the decision maker procurement department. There are three criteria of supplier selection in RSIS by using Grey based TOPSIS method, that is cost, quality and service. The result of this research is finding the best  supplier based on the selection of the decision  maker  with the best  supplier to  the  worst  that is supplier D with the best criterion value, then supplier E, A, C to the worst supplier that is supplier B. Based on the result and the interview got similarity with the condition real from the supplier, therefore the model can be used to select and evaluate the mold supplier in RSIS.
Keywords: Supplier selection; RSIS; Grey; TOPSIS; Mold products
-----------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi. e-mail: darminto_pujotomo@yahoo.com

## 1. Pendahuluan
Proses pengadaan barang/jasa merupakan aktivitas pendukung  yang  penting  di  antara  fungsi-fungsi bisnis, dimana aktivitas ini berpotensi untuk mencapai keunggulan yang kompetitif (Plomp & Ronald, 2009). Pengadaan  biasanya  bukan  menjadi  aktivitas  utama dalam sebuah organisasi, tetapi sebagai sebuah fungsi pendukung yang berbeda. Kraljic (1983) menggaris  bawahi  pentingnya  suatu  pengadaan dengan  merekomendasikan  pada  suatu  organisasi- organisasi  untuk  menggambarkan  proses  pengadaan sebagai  sebuah  strategi,  bukan  sebagai  fungsi operasional.
Rumah  Sakit  Islam  Sultan  Agung  Semarang merupakan  rumah  sakit  swasta  tipe  B  yang  sudah beroperasi  selama  44  tahun.  Terdapat  lima supplier yang  digunakan  untuk  membuat  produk  cetakan rumah sakit. Kelima supplier akan diinisialkan dengan huruf  A,  B,  C,  D  dan  E  yang  berguna  untuk merahasiakan  kinerja  dari supplier .  Masalah  yang dihadapi  adalah  keterlambatan  barang,  kesalahan mencetak  produk,  tidak  sesuainya  kuantitas  barang pesan  dan  kualitas  yang  buruk  yang  dikirim  oleh beberapa supplier. Masalah  ini  akan  mengakibatkan terganggunya proses kerja di rumah sakit. Contohnya pada kesalahan mencetak barang, dimana barang yang telah  dikirimkan  oleh supplier akan  dikembalikan untuk  diperbaiki,  ini  mengakibatkan  waktu  tunggu yang lama dan cetakan yang akan digunakan tidak ada. Sehingga  proses  kerja  yang  akan  terhambat  dan  bisa mengakibatkan kerugian.
Dalam menentukan pemasok cetakan, rumah sakit hanya  mempunyai  satu  kriteria  khusus  yaitu  harga. Dengan  demikian  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah merancang  model  evaluasi  dan  pemilihan supplier cetakan  dengan  menggunakan  metode  yang  sesuai dengan  kondisi  nyata  dari  RSIS.  Masalah  yang  ada dapat  menyebabkan  terganggunya  aktivitas  kerja, sehingga akan menurunkan kinerja rumah sakit. Oleh karena  itu  RSIS  harus  dapat  melakukan  pencegahan dan  memperbaiki  sistem  pemilihan supplier produk cetakan.  Berdasarkan  masalah  yang  dihadapi  dan kondisi  pemahaman supplier cetakan  oleh decision maker ,  dapat  diselesaikan  dengan  menggunakan metode Grey based TOPSIS. Grey based TOPSIS merupakan gabungan metode fuzzy atau grey dan  TOPSIS.  Metode Grey juga mempunyai kemampuan untuk mengatasi ketidaksempurnaan  dan  informasi  yang  samar,  yang mana lebih efektif dalam lingkungan untuk data yang kurang  (Bai  &  Sarkis,  2010). Berdasarkan  hasil wawancara,  bahwa  para decision  maker mempunyai informasi  yang  samar  tentang supplier cetakan,  jadi tidak sepenuhnya paham dengan kondisi dan data yang ada  relatif  sedikit.  Salah  satu  keuntungan  sistem digunakan untuk mempelajari ketidakpastian, menjadi unggul  dalam  analisis  matematis  sistem  dengan informasi  yang  tidak  pasti  dan  dapat  menghasilkan hasil  yang  memuaskan  dengan  menggunakan  jumlah
data yang relatif kecil atau dengan variabilitas elemen yang besar (Fu, Zhu & Sarkis, 2012).
Metode  ini  mempunyai  kekurangan  yaitu  tidak mempertimbangkan  alternatif  ideal  negatif  yang berguna  untuk  mengevaluasi  dan  memperingkatkan alternatif  –  alternatif,  karena  terkadang  solusi  yang terpilih  mempunyai  jarak  yang  minimum  dari  solusi ideal  positif,  tapi  juga  memiliki  jarak  yang  pendek terhadap  solusi  ideal  negatif  dibandingkan  dengan alternatif  lainnya  (Shaniana  dan  Savadogo,  2006). Kelemahan  metode  ini  dapat  diatasi  dengan menggunakan konsep Technique for Order Preference by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS).  TOPSIS mempunyai  konsep  dimana  alternatif  yang  terpilih harus memiliki jarak terdekat dari solusi ideal positif dan jarak terjauh dari solusi ideal negatif. Oleh karena itu pemilihan supplier cetakan di Rumah Sakit Islam Sultan  Agung  akan  dipilih  dengan  menggunakan metode Grey based TOPSIS.
Pemilihan Supplier
Supplier adalah perusahaan maupun individu yang menyediakan  sumber  daya  yang  dibutuhkan  oleh perusahaan  dan  para  pesaing  untuk  memproduksi barang  dan  jasa  tertentu  (Pujawan,  2005).  Pemilihan supplier yang tidak tepat dapat menyebabkan kerugian terhadap  perusahaan  apabila lead  time dari  pemasok panjang,  maka  akan  mengakibatkan  proses  produksi menjadi  terganggu  sehingga  akan  mengakibatkan keterlambatan dalam memenuhi permintaan customer , selain  itu  apabila  bahan  baku  yang  dikirim  oleh supplier memiliki  kualitas  yang  tidak  sesuai  dengan kebutuhan produksi yang mengakibatkan keterlambatan  dalam  memenuhi  permintaan  dari customer .  Oleh  karena  itu  dengan  memilih supplier yang  tepat  akan  menghasilkan  penghematan  yang cukup  berarti,  serta  meminimasi  risiko  yang  terjadi. Hal tersebut yang  menyebabkan banyak ahli percaya bahwa  pemilihan  pemasok  adalah  aktivitas  yang paling penting dari sebuah departemen pembelian (Xia & Wu, 2007).

## Kriteria Pemilihan Supplier
Beberapa  pendapat  para  ahli  mengukapkan  faktor utama  yang  dipertimbangkan  oleh  suatu  perusahaan ketika memilih supplier adalah:
a. Stenvenson menyebutkan ada 6 kriteria, yaitu:
1. Harga: faktor ini biasanya merupakan faktor utama,  apakah  terdapat  penawaran  diskon, meskipun  hal  itu  kadangkala  tidak  menjadi hal yang paling penting.
2. Kualitas:  suatu  perusahaan  mungkin  akan membelanjakan  lebih  besar  biayanya  untuk mendapatkan kualitas barang yang baik.
3. Pelayanan:  pelayanan  yang  khusus  kadang kala  dapat  menjadi  hal  yang  penting  dalam pemilihan supplier . Penggantian atas barang yang  rusak,  petunjuk  cara  penggunaan, perbaikan peralatan dan pelayanan yang
sejenis, dapat menjadi kunci dalam pemilihan satu supplier daripada yang lain.
4. Lokasi:  lokasi supplier dapat  mempunyai pengaruh  pada  waktu  pengiriman,  biaya transportasi, dan waktu respon saat ada order /pesanan  yang  mendadak  atau  pelayanan yang bersifat darurat. Pembelian pada daerah setempat/ lokal dapat menumbuhkan googwill (pengaruh  baik)  dalam  suatu hubungan serta dapat membantu perekonomian daerah sekitar.
5. Kebijakan persediaan supplier :  jika supplier dapat  memelihara  kebijakan  persediaannya dan menjaga spare part yang dimilikinya, hal ini  dapat  membantu  dalam  kasus  kebutuhan bahan baku yang mendadak.
6. Fleksibilitas: niat yang baik dan kemampuan supplier dalam merespon perubahan permintaan  dan  memenuhi  perubahaan desain  pesanan  dapat  menjadi  faktor  yang penting dalam pemilihan supplier .
b. Enyinda,  Dunu  dan  Gebremikael  menggunakan beberapa  kriteria  pemilihan supplier yang  akan dijelaskan pada Tabel 1 :
Tabel 1 . Kriteria Pemilihan Supplier (Enyinda, Dunu & Gebremikael, 2010)
c. Dickson (1966) mengidentifikasi 23 kriteria yang menjadi  dasar  bagi  pemilihan supplier .  Kriteria Dickson ini dijabarkan dalam Tabel 2 .
Tabel 2. Kriteria Pemilihan supplier Dickson (1966) No Kriteria Pemilihan Supplier 1 Kualitas ( Quality )
2 Pengantaran ( Delivery )
3 Sejarah performa perusahaan ( performance history )
4 Kebijakan garansi dan klaim ( warranties and claim policies )
5 Fasilitas dan kapasitas produksi ( production facilities and capacity )
6 Harga ( price )
7 Kapabilitas teknis ( technical capability )
8 Kondisi finansial ( financial position )
9 Pemenuhan prosedur ( procedural compliance )
10 Sistem komunikasi ( communication system )
11 Reputasi dan posisi di industri (reputation and position in industry )
12 Hasrat berbisnis ( desire for business )
13 Manajemen dan organisasi ( management and organization )
14 Pengontrolan operasional ( operating control )
15 Jasa perbaikan ( repair service )
16 Sikap ( attitude )
17 Impresi ( impression )
18 Kemampuan pengemasan ( packaging ability )
19 Catatan hubungan pekerja ( labor relation record )
20 Lokasi geografis ( geographical location )
21 Jumlah bisnis masa lampau ( amount of past busin ess)
22 Bantuan pelatihan ( training aids )
23 Perjanjian Timbal Balik ( reciprocal arrangement )
Dengan adanya identifikasi kriteria dari Dickson ini,  masyarakat  semakin  menyadari  dan  fokus  pada topik  pemilihan supplier .  Sejak  munculnya  kriteria Dickson ini, definisi dari kriteria-kriteria tersebut telah semakin  diperluas  dan  beberapa  kriteria  baru ditambahkan  seiring  dengan  perkembangan  akan kebutuhan bisnis baru. Sebagai contoh, dalam kriteria Dickson, harga hanya didefinisikan sebagai harga net yang  ditawarkan  oleh  setiap vendor yang  meliputi diskon dan biaya angkut. Kriteria yang disebutkan di atas  merupakan  referensi  yang  diambil  untuk melakukan  penelitian  ini,  yang  kemudian  akan diberikan  kuesioner  dan  wawancara  kepada  DM ( Decision Maker ) dan juga para ahli di Teknik Industri
Universitas Diponegoro. Kriteria Penjelasan Regulatory compliance Kemampuan supplier dalam memasok kebutuhan perusahaan sesuai dengan permintaan perusahaan Quality (Kualitas) Kemampuan supplier untuk dapat memberikan bahan baku yang berkualitas Cost (Biaya) Biaya yang harus dikeluarkan perusahaan untuk mendapatkan bahan baku Service (Layanan) Tingkat layanan ( service level )
supplier , terdiri dari waktu pengiriman, layanan nilai tambah ( value added service ) dan
kemudahaan komunikasi. Supplier Profile Kriteria ini meliputi reputasi supplier , flesibilitas, kapasitas, kondisi keuangan dan fasilitas produksi
Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to Ideal Solution (TOPSIS)
Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to Ideal  Solution (TOPSIS)  diperkenalkan  pertama  kali oleh  Hwang  dan  Yoon  (1981).  TOPSIS  merupakan salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  memilih sebuah  alternatif  dari  berbagai  alternatif  berdasarkan sejumlah kriteria dalam pengambilan keputusan multi kriteria. Metode ini  berdasarkan suatu konsep bahwa alternatif  terpilih  harus  mempunyai  jarak  terpendek dengan  solusi  ideal  positif  dan  jarak  terjauh  dengan solusi  ideal  negatif  berdasarkan  aturan-aturan geometris.  Solusi  ideal  ditentukan  dari  jumlah keseluruhan  atribut  terbaik  yang  dapat  diraih.  Jarak Euclidian ,  berdasarkan  aturan  geometris,  digunakan untuk menentukan kedekatan relatif ( relative closeness )  dari  alternatif  terhadap  solusi  optimal. Metode  TOPSIS  mempertimbangkan  juga  jarak dengan  solusi  negatif.  Berdasarkan  perbandingan jarak  relatif  ini,  didapatkan  urutan  preferensi. Alternatif  terbaik  adalah  yang  paling  dekat  dengan solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif.
TOPSIS  adalah  sebuah  metode  yang  digunakan untuk  perankingan  alternatif  berdasarkan  jarak terpendek dari Positive Ideal Solution (PIS) dan jarak terjauh Negative  Ideal  Solution (NIS)  atau  titik terendah.  PIS  adalah  sebuah  solusi  yang  memiliki kriteria keuntungan maksimal dan kriteria biaya yang minimal, sedangkan NIS memiliki kriteria biaya yang maksimal  dan  kriteria  keuntungan  yang  minimal. Ringkasnya,  solusi  ideal  positif  disusun  dari  semua nilai  terbaik  yang  dicapai  dari  kriteria,  sedangkan solusi  ideal  negatif  terdiri  dari  semua  nilai  terburuk dari kriteria. (Shih, Shyur & Lee, 2007).
Teori Grey Teori Grey adalah  suatu  teori  matematikal  yang muncul  dari  konsep Grey yang  diperkenalkan  oleh Deng  (1989).  Teori  ini  efektif  dalam  menangani analisis sistem dengan informasi yang kurang lengkap dan kurang akurat.
Decision  Maker (DM)  selalu  mengungkapkan preferensi  mereka  tentang  alternatif  atau  atribut pemasok,  yang  dapat  digunakan  untuk  membantu memberi peringkat pada pemasok atau memilih yang paling diminati. Informasi preferensi tentang alternatif pemasok dan atribut ada pada penilaian subjektif DM. Dalam  metode  MADM  konvensional,  penilaian  dan bobot  atribut  diketahui  secara  tepat.  Umumnya, penilaian  DM  seringkali  tidak  pasti  dan  tidak  dapat diperkirakan dengan nilai numerik yang tepat. Dengan demikian,  masalah  pemilihan  pemasok  memiliki banyak  ketidakpastian  dan  menjadi  lebih  sulit  (Li, Yamaguchi  & Nagai, 2007). Teori Grey adalah salah satu  metode  yang  digunakan  untuk  mempelajari ketidakpastian, lebih unggul dalam analisis matematis sistem dengan informasi yang tidak pasti. Dalam teori abu-abu, sesuai dengan tingkat informasi, jika sistem informasi  diketahui  sepenuhnya,  sistemnya  disebut sistem  putih;  Jika  informasinya  tidak  diketahui,  itu
disebut sistem hitam. Sebuah sistem dengan informasi yang  dikenal  hanya  sebagian  disebut  sistem  abu- abu/ grey . Berikut  ini  adalah  definisi dan  proses  kalkulasi dalam Teori Grey :
𝑃{⊗ 𝐺1 ≤ ⊗ 𝐺2} = 𝑚𝑎𝑥(0,𝐿 ∗ −𝑚𝑎𝑥(0,𝐺1 ̅̅̅̅−𝐺2)) 𝐿 ∗ (2.1)
𝐿 ∗ = 𝐿(⊗ 𝐺1) + 𝐿(⊗ 𝐺2)
G didefinisikan sebagai G = [ G , G ] , G = [ G , G ] adalah sebuah interval angka. Jika 0 ≤ G ≤ G , maka interval angka ;
{𝑥|𝐺 ≤ 𝑥 ≤ 𝐺, 𝐺 ≤ 𝐺, 𝐺, 𝐺 ∈ 𝑅} G =  [ G , G ]  adalah  suatu  interval  angka  positif. X = ([ 𝐺1 , 𝐺1 ], [ 𝐺2 , 𝐺2 ],...., [ 𝐺𝑛 , 𝐺𝑛 ]) didefinisikan sebagai interval angka vektor kolom dengan dimensi n.
Definisi  1. Jika G 1  =  [ 𝐺1 , 𝐺1 ]  dan G 2  =  [ 𝐺2 , 𝐺2 ] adalah dua buah interval angka ; arbitrary ,  jarak  dari G 1  =  [ 𝐺1 , 𝐺1 ]  ke G 2  =  [ 𝐺2 , 𝐺2 ] adalah :
| G 1- G 2 |= max(| 𝐺1 - 𝐺2 |, | 𝐺1 - 𝐺2 |)                     (2.2) Definisi 2. Jika G 1 = [ 𝐺1 , 𝐺1 ] dan G 2 = 𝐺2 , 𝐺2 ] adalah dua buah interval angka arbitrary , maka ;
G 1+ G 2 = [ 𝐺1 + 𝐺2 , 𝐺1 + 𝐺2 ] (2.3)
Definisi  3. Jika G 1  =  [ 𝐺1 , 𝐺1 ]  dan G 2  =  [ 𝐺2 , 𝐺2 ] adalah dua buah interval angka arbitrary , maka ;
G 1− G 2 = [ 𝐺1 − 𝐺2 ], , 𝐺1 − 𝐺2 ] (2.4)
Definisi  4. Jika G 1  =  [ 𝐺1 , 𝐺1 ]  dan G 2  =  [ 𝐺2 , 𝐺2 ] adalah dua buah interval angka arbitrary , maka ;
G 1 xG 2 =
[𝑚𝑖𝑛(𝐺1𝐺2, 𝐺1𝐺2, 𝐺1𝐺2, 𝐺1𝐺2). 𝑚𝑎𝑥(𝐺1𝐺2, 𝐺1𝐺2, 𝐺1𝐺2, 𝐺1𝐺2)]
(2.5)
Definisi  5. Jika G 1  =  [ 𝐺1 , 𝐺1 ]  dan G 2  =  [ 𝐺2 , 𝐺2 ] adalah dua buah interval angka arbitrary , maka ;
G 1÷ G 2 = [𝐺1, 𝐺2] × [ 1 𝐺1 ,
1 𝐺2 ] (2.6)
Definisi  6. Jika  k  adalah  sebuah  angka  positif arbitrary,  dan G =  [ 𝐺1 , 𝐺1 ]  adalah  sebuah  interval angka arbitrary , maka produk angka antara k dan G = [ 𝐺2 , 𝐺2 ] adalah ;
K .[ 𝐺 , 𝐺 ]= [K 𝐺 ,K 𝐺 ] (2.7)
Metode Grey Based TOPSIS Concept Untuk  mempermudah  pemahaman,  diasumsikan bahwa  terdapat  informasi  sebagai  berikut: S  = { S 1, S 2,...,  Sm}  adalah  sekelompok  diskrit  alternatif  m calon supplier , Q = { Q 1 , Q 2 ,..., Qn } adalah kumpulan
atribut dari supplier , dan W = { W 1, W 2,..., Wn } adalah vektor dari bobot atribut. Penilaian akan supplier dan bobot atribut digambarkan sebagai variabel linguistik yang  diekspresikan  berdasarkan  skala  1-7  yang diperlihatkan  oleh Tabel  3 .  Penilaian  kualitatif  ini memiliki tingkat skala masing-masing yang tergambarkan  dalam  nilai  maksimum  dan  nilai minimum.  Nilai  maksimum  dan  nilai  minimum menggambarkan  perkiraan  penilaian  akan attribute rating value yang diharapkan dapat memberikan input informasi  akan  kriteria  tersebut  meskipun  berada dalam kondisi Grey atau kondisi abu-abu.
Tabel 3. Skala Penilaian Supplier dan Skala Tingkat Kepentingan Atribut 4 Skala Penilaian Supplier Nilai min Nilai maks Skala Tingkat Kepentingan Nilai min Nilai maks Very Poor 0 1 Very Low 0 0,1 Poor 1 3 Low 0,1 0,3 Medium Poor 3 4 Medium Low 0,3 0,4 Fair 4 5 Medium 0,4 0,5 Medium Good 5 6 Medium High 0,5 0,6 Good 6 9 High 0,6 0,9 Very Good 9 10 Very High 0,9 1
(Sumber: Li, Yamaguchi & Nagai, 2007)
Berdasarkan  tabel  di  atas,  untuk  bab  selanjutnya skala penilaian akan diinisialkan dengan VP( Very Poor ), P( Very  Poor ),  MP( Medium  Poor ),  F( Fair ),  MG( Medium Good ),  G( Good ),  VG( Very  Good )  dan  skala  tingkat kepentingan dengan VL( Very Low ), L( Low ), ML( Medium Low ),  M( Medium ),  MH( Medium  High ),  H( High ),  VH( Very High ).
Metode Grey Based TOPSIS Concept dijabarkan dalam langkah-langkah  berikut:
1. Bentuk sebuah komite pengambil keputusan yang terdiri  atas  orang  -  orang  yang  berwenang mengambil  keputusan  dan  identifikasi  bobot atribut  terhadap supplier .  Asumsikan  komite tersebut  memiliki  jumlah K orang,  maka  bobot atribut Q j dapat dihitung dengan
(2.8)
dimana, Wj = total penilaian bobot kriteria j K = jumlah pengambil keputusan 𝑊 𝑗 1 =  penilaian  bobot  kriteria  j  dari  pengambil keputusan pertama k 𝑊 𝑗 𝑘 =  penilaian  bobot  kriteria  j  dari  pengambil keputusan k
2. Gunakan  variabel  linguistik  untuk  membuat attribute rating value . Kemudian, attribute rating value tersebut dapat dihitung dengan
(2.9)
dimana 𝐺 𝑖𝑗 𝑘 (i  =  1,2...,m;  j=  1,2,  ...,n)  adalah attribute  rating  value pengambil  keputusan  dari orang K dan dapat  dijelaskan dengan angka Grey 𝐺 𝑖𝑗 𝑘 =  [ 𝐺 𝑖𝑗 𝑘 , 𝐺 𝑖𝑗 𝑘 ]  , 𝐺 𝑖𝑗 𝑘 adalah attribute  rating  value pada  alternatif  i  terkait  kriteria  j, 𝐺 𝑖𝑗 𝑘 adalah  nilai minimum dari 𝐺 𝑖𝑗 𝑘 dan 𝐺 𝑖𝑗 𝑘 adalah nilai maksimum dari 𝐺 𝑖𝑗 𝑘
3. Bentuk matriks keputusan Grey D, dimana struktur tersebut diekspresikan dengan
(2.10)
Dimana Gij adalah variabel lingustik berdasarkan angka grey 4. Normalisasi  matriks  keputusan Grey D.  Caranya adalah dengan mentransformasikan skala dan unit pengukuran  yang  berbeda-beda  antar  kriteria- kriteria menjadi suatu unit pengukuran yang sama.
Hal ini memungkinkan adanya perbandingan antar kriteria. Asumsikan Gij adalah elemen dari matriks evaluasi  D  dari  i  alternatif  dibawah  evaluasi  j criteria, maka elemen 𝐺 𝑖𝑗 ∗ dari matriks evaluasi D* ternormalisasi dapat dihitung dengan
(2.11)
Dimana  untuk  atribut benefit , 𝐺 𝑖𝑗 𝑘 diekspresikan sebagai
(2.12)
(2.13)
Dimana  untuk  atribut  biaya, 𝐺 𝑖𝑗 𝑘 diekspresikan sebagai
(2.14) (2.15)
5. Tetapkan matriks keputusan weighted normalized grey dalam  Persamaan.  (2.15).  Mengingat pentingnya masing-masing atribut, matriks
keputusan weighted  normalized  grey dapat
ditetapkan sebagai
(2.16)
Dimana Vij = 𝐺 𝑖𝑗 ∗ x 𝑊 𝑗 6. Membuat  alternatif  ideal  sebagai  alternatif referensial  untuk  berdasarkan  model grey .  Untuk m kemungkinan alternatif pemasok yang ditetapkan  S  =  =  {S 1 ,  S 2 ,  .  .  .  ,  S m },  alternatif supplier referensial  yang  ideal  adalah  S max = { 𝐺 1 𝑚𝑎𝑥 , 𝐺 2 𝑚𝑎𝑥 ,... 𝐺 𝑛 𝑚𝑎𝑥 }  kemudian  dapat diperoleh persamaan 2.16 dan 2.17.
(2.17)
(2.18)
7. Hitung derajat kemungkinan bilangan grey antara
alternatif pemasok yang dibandingkan S = {S 1 , S 2 , .  .  .  ,  S m }  dan  ideal  S max alternatif  referensial supplier
(2.19)
Bila Pi lebih kecil, urutan peringkat Si lebih baik.
Jika tidak, urutan peringkat lebih buruk.
8. Hitung  derajat possibility  grey antara  alternatif pemasok yang berbeda yang ditetapkan sebagai S = {S 1 , S 2 , ..., S m } dan alternatif pemasok referensi ideal S min yang negatif dalam persamaan :
(2.20)
Bila Pi lebih besar, urutan peringkat Si lebih baik.
Jika tidak, urutan peringkat lebih buruk.
9. Carilah kedekatan relatif masing-masing alternatif terhadap  solusi  ideal,  yang  didefinisikan  dalam persamaan :
Ci = 𝑃 1 𝑃 2 (2.21) 10. Tentukan alternatifnya.
Pemasok dengan minimum Ci lebih baik. Menurut prosedur di atas,
urutan  peringkat  semua  pemasok  ditentukan  dan dapat memilih yang terbaik dari satu set pemasok.

## 2. Bahan dan Metode

## Tempat dan Waktu Penelitian
Tempat  penelitian  yang  akan  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  di  Rumah  Sakit  Islam  Sultan Agung Semarang. Sedangkan subyek penelitian yang diambil yaitu pada bagian Pengadaan di Rumah Sakit.

## Karakteristik Penelitian
Karakteristik  pada  penelitian  ini  adalah  penelitian deskriptif  ( descriptive  study )  dengan  menggunakan
pendekatan  kuantitatif.  Penelitian  deskriptif  ini bertujuan  untuk  memberikan  perancangan  kembali terhadap sistem yang sudah ada (kriteria: harga) dalam memilih supplier cetakan.  Mendefinisikan  penelitian deskriptif sebagai suatu penelitian yang mendeskripsikan karakteristik  yang sudah ada, untuk memberikan usulan yang lebih baik. Sedangkan yang dimaksud  pendekatan  kuantitatif  pada  penelitian  ini adalah  melakukan perhitungan pada pengolahan data dengan mengukur kriteria–kriteria variabel penelitian menggunakan skala (Sekaran & Bougie, 2016).

## Variabel Penelitian

##  Penentuan Model Konseptual
Berdasarkan  model  yang  dibangun  oleh Enyinda,  Dunu  &  Gebremikael  (2010) (2010), mengenalkan  kriteria  pemilihan supplier dengan menggunakan beberapa kriteria pada Gambar 1 .
Kriteria Pemilihan Supplier Cetakan Kualitas (Q) Biaya (C) Layanan (S)
Gambar 1. Model Konseptual
Pemilihan kriteria tersebut, dipilih berdasarkan kuesioner  dan  wawancara  dengan  DM  ( decision maker ) dan juga dikonsultasikan dengan para ahli di  Teknik  Industri  Universitas  Diponegoro berdasarkan kondisi aktual dari Rumah Sakit Islam Sultan Agung Semarang.
 Pengidentifikasian Variabel Penelitian
Pada Penelitian ini, rumah sakit  sebagai objek penelitian juga ikut serta dalam penentuan kriteria penilaian  pemasok.  Dalam  penentuan  kriteria penilaian, terdapat definisi dari setiap kriteria yang akan digunakan dalam kuesioner penelitian. Hasil penentuan  variabel  yang  digunakan  dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4 .
Tabel 4 . Variabel Penelitian Kriteria Penjelasan Quality (Kualitas) Kemampuan supplier untuk  dapat memberikan bahan baku yang berkualitas Cost (Biaya) Biaya yang harus dikeluarkan perusahaan  untuk  mendapatkan  bahan baku Service (Layanan) Tingkat layanan ( service level ) supplier , terdiri dari waktu pengiriman, layanan  nilai  tambah  ( value  added service ) dan kemudahan komunikasi.
 Penentuan Metode Pengambilan Keputusan
Berdasarkan penelitian – penelitian sebelumnya,  didapatkan  metode  pengambilan keputusan dalam penilaian pemasok, bahwa ada 9  jurnal  yang  membahas  pemilihan supplier dengan  menggunakan  metode grey sebagai pemilihan supplier dan metode TOPSIS sebagai
evaluasi supplier.
 Pengumpulan Data
Pengumpulan data berisi penjelasan mengenai langkah – langkah untuk memperoleh data yang diperlukan pada penelitian ini.
1. Identifikasi Kriteria Pemilihan Supplier
2. Penyusunan  Kuesioner  untuk  Penilaian Kriteria  dalam  Mengevaluasi  dan  Memilih Supplier
3. Perancangan Kuesioner
4. Penentuan Responden
5. Penyebaran Kuesioner
 Pengolahan Data
Tahap  ini  merupakan  tahap  lanjutan  dari tahap  pengolahan  data  yang  didalamnya  berisi langkah  –  langkah  dalam  pengolahan  data beserta  penjelasan  setiap  langkahnya  untuk melakukan  evaluasi  pemilihan supplier di Rumah Sakit Islam Sultan Agung Semarang.
 Analisis Hasil Tahap  ini  merupakan  tahap  analisis  hasil, yakni  pembahasan  mengenai  pengolahan  data yang  telah  dilakukan . Analisis  yang  dilakukan pada penelitian ini yaitu :
1. Analisis Kriteria Analisis  ini  bertujuan  untuk  menganalisa kriteria  yang  dipilih  yaitu quality,  cost dan service.
2. Analisis Pembobotan Atribut Analisis  ini  bertujuan  untuk  menganalisis hasil  pembobotan/  kepentingan  dari  setiap kriteria berdasarkan kuesioner yang diisi oleh DM ( decision maker ).
3. Analisis Attribute Rating Value quality, cost dan service.
Analisis  ini  bertujuan  untuk  menganalisis penilaian  kinerja  dari  setiap supplier berdasarkan  kriteria  yang  ada,  dan  dipilih oleh para DM ( decision maker ). Analisis  ini terdiri dari analisis attribute rating value dan nilai attribute rating .
4. Analisis  Hasil  Penelitian  Terhadap  Pilihan Supplier RSIS.
Analisis  ini  bertujuan  untuk  menganalisa hasil dari perhitungan kuantitatif yang didapatkan dengan mendiskusikan ulang dengan para DM ( decision maker ) dan para ahli.

##  Kesimpulan dan Saran
Tahap  ini  menghasilkan  kesimpulan  yang didapatkan dari keseluruhan rangkaian penelitian.  Tahap  ini  disertai  saran  yang berhubungan  dengan  penelitian  ini  dan  dapat menjadi masukan untuk penelitian selanjutnya.
3. Hasil dan Pembahasan
Analisis Kriteria Kriteria yang digunakan dalam penelitian pemilihan supplier cetakan  di  Rumah  Sakit  Islam Sultan Agung Semarang terdiri dari 3 kriteria terpilih. Kriteria  –  kriteria  tersebut  adalah Quality,  Cost ,  dan Service . Berdasarkan  16  kriteria  Dickson  yang  telah dipilih yang sesuai dengan pemilihan supplier produk cetakan,  dengan  disajikan  sebagai  kuesioner,  yang kemudian  dipilih  oleh decision  maker, kemudian terdapatlah 10 kriteria yang dipilih. Pemilihan kriteria dipilih  berdasarkan  minimal  2  orang  DM  yang memilih, jika kriteria tersebut dipilih atau berpengaruh terhadap pemilihan supplier .  Kemudian kriteria  yang terpilih dianalisa kembali dengan mewawancarai para decision  maker dan  para  ahli  (dosen  Teknik  Industri UNDIP)  berdasarkan  kondisi  nyata  dari supplier cetakan, kemudian terpilihlah kriteria qualiy, cost, dan service .

## Pembobotan Atribut
Penilaian bobot  atribut  ini  mempunyai range dari very  low hingga very  high .  Dari  hasil  kuesioner pembobotan  atribut,  didapatkan  nilai  bobot  kriteria Very High. Hal  ini  membuktikan bahwa atribut  yang digunakan  merupakan  atribut  terpilih  yang  menjadi prioritas kriteria dalam pemilihan supplier di Rumah Sakit  Islam  Sultan  Agung  Semarang.  Rekapan penilaian dapat dilihat pada Tabel 5 .
Tabel 5. Rekap Kuesinoer Penilaian Kriteria
Q C S
D1 VH VH VH
D2 VH VH VH D3 VH VH VH D4 VH VH VH
Tabel  6 merupakan  hasil  dari  pembobotan  yang diberikan  oleh  DM  ( decision  maker ).  Dimana  D1 adalah decision  maker 1,  dan  seterusnya  hingga  D4 adalah decision maker 4. Sedangkan Q adalah quality, C adalah cost, dan S adalah service . Sedangkan untuk Tabel 6 merupakan konversi dari Tabel 5 .
Tabel 6. Hasil Konversi Pembobotan Kriteria D1 D2 D3 D4 Q 0,9  1  0,9  1  0,9 1 0,9  1 C 0,9  1  0,9  1  0,9 1 0,9  1 S 0,9  1  0,9  1  0,9 1 0,9  1
Analisis Attribute Rating Value
Attribute  rating  value merupakan  nilai  yang didapatkan  dari  hasil  penilaian  para  responden terhadap masing  –  masing alternatif supplier cetakan berdasarkan setiap atribut terpilih. Rekapan penilaian performansi para supplier dapat dilihat pada Tabel 7 , 8 , 9, dan 10 , sedangkan untuk konversi nilai tersebut berdasarkan skala yang telah ditentukan dapat dilihat pada Tabel 7 . Penilaian dipilih berdasarkan pedoman kinerja  yang  dilampirkan.  Pedoman  ini  merupakan penjabaran  kondisi  dari  masing  –  masing  tingkat kinerja pada masing – masing kriteria yang ada, yang diperoleh  dari  hasil brainstorming bersama  dengan Kepala Bagian Logistik dan staf. Pedoman kinerja ini dijabarkan dalam lampiran yang disediakan.
Tabel 7. Rekap Kuesioner Penilaian Performansi
Supplier Decision Maker 1 D1 Q C S Supplier A  VG MP VG Supplier B G VG F Supplier C G G VG Supplier D  VG  MG  VG Supplier E VG  MG  VG
Tabel 8. Rekap Kuesioner Penilaian Performansi Supplier Decision Maker 2 D2 Q C S
Supplier A VG MG F Supplier B VG VG G
Supplier C MG  MG VG Supplier D VG P VG Supplier E VG VG VG
Tabel 9. Rekap Kuesioner Penilaian Performansi Supplier Decision Maker 3 D3 Q C S Supplier A G MP G Supplier B VG G G Supplier C VG  MP G Supplier D VG  MP  VG Supplier E VG G VG Tabel 10. Rekap Kuesioner Penilaian Performansi
Supplier Decision Maker 4 D4 Q C S Supplier A VG F VG Supplier B VG VG MP Supplier C G F G Supplier D VG P G Supplier E VG VG G
Tabel 7 , 8 , 9 , dan 10 merupakan tabel rekap hasil kuesioner  yang  dibagikan  ke  4 decision  maker dari RSIS.  Kemudian  tabel–tabel  ini  akan  dikonversi menjadi suatu nilai, berdasarkan skala konversi Tabel 3.
Tabel 11. Hasil Data Kuantiatif dari Penilaian Attribute Rating Value VIJ Q C S S1 0,7425 0,975 0,4737 0,6667 0,6462 0,8718 S2 0,7425 0,975 0,2308 0,303 0,4846 0,7436 S3 0,585 0,85 0,375 0,5556 0,6923 0,9744 S4 0,81 1 0,5625 1 0,7615 1 S5 0,81 1 0,2571 0,3448 0,7615 1
Tabel 11 di atas merupakan tabel rekap hasil konversi dari Tabel 7 , 8 , 9, dan 10 , dengan menggunakan skala konversi metode grey pada Tabel 3 .
Nilai Attribute Rating Attribute  rating  value dapat  dihitung  dengan menggunakan  nilai konversi dari kuesioner penilaian performansi supplier terhadap  kriteria.  Berikut merupakan  hasil  seluruh  perhitungan  nilai attribute rating ,  yang  ditunjukan  pada Tabel  7 dengan menggunakan persamaan 2.9.
Tabel 12. Nilai Attribute Rating Gij Q C S SA 8,25  9,75  3,75  4,75 7 8,5 SB 8,25  9,75  8,25  9,75  5,25  7,25 SC 6,5 8,5 4,5 6 7,5 9,5 SD 9 10 2,5 4 8,25  9,75 SE 9 10 7,25  8,75  8,25  9,75
Normalisasi Matriks Keputusan Grey D Pada  tahapan ini, ditransformasikan skala penilaian  performansi  yang  didapat  dan  unit pengukutan yang berbeda – beda antar kriteria menjadi suatu  unit  pengukuran  yang  sama.  Hal  ini memungkinkan  adanya  perbandingan  antar  kriteria. Asumsikan Gij adalah elemen dari matriks evaluasi D dari  i  alternatif  dibawah  evaluasi  j criteria ,  maka elemen 𝐺 𝑖𝑗 ∗ dari  matriks  evaluasi  D*  ternormalisasi dapat  dihitung  dengan  persamaan  2.10,  dimana nantinya atribut benefit dihitung berdasarkan persamaan  2.12  dan  atribut cost dengan  persamaan 2.13. Normalisasi matriks dijelaskan pada Tabel 13 .
Tabel 13. Normalisasi Matriks Keputusan Grey D
Q C S SA 0,825 0,975 0,5263 0,6667 0,7179 0,8718 SB 0,825 0,975 0,2564 0,303 0,5385 0,7436 SC 0,65 0,85 0,4167 0,5556 0,7692 0,9744 SD 0,9 1 0,625 1 0,8462 1 SE 0,9 1 0,2857 0,3448 0,8462 1

## Nilai Alternatif Ideal Maksimum dan Minimum
Pada  tahapan  ini,  digunakan  untuk  membuat alternatif  ideal  positif  dan  negatif  sebagai  alternatif referensial  yang  berdasarkan  model grey .  Hasil  yang didapatkan  dapat  dilihat  pada Tabel  14 ,  dengan menggunakan persamaan 2.17 dan 2.18.
Tabel 14. Nilai Alternatif Ideal Maksimum dan Minimum Smax Smin Q 0,81 1 0,585 0,85 C 0,5625 1 0,2308 0,303 S 0,7615 1 0,4846  0,7436
Derajat  Kemungkinan  Bilangan Grey Maksimum dan Minimum
Pada  tahapan  ini,  digunakan  untuk  mencari  nilai alternatif  solusi  ideal  positif  dan  negatif  dari  setiap pemasok , dimana rumus  yang dipakai untuk  mencari maksimum  dan  minimum  berbeda.  Jika  nilai maksimum  semakin  kecil  maka  semakin  bagus, sebaliknya  dengan  nilai  minimum.  Nilai  yang  ada dapat  digunakan  untuk  mengevaluasi  para  pemasok. Hasil  dari  perhitungan  dapat  dilihat  pada Tabel  15 , dengan persamaan 2.19 dan 2.20.
Tabel 15. Derajat Kemungkinan Bilangan Grey Maksimum dan Minimum PIS NIS SA 0,736 0,861 SB 0,870 0,595 SC 0,834 0,802 SD 0,500 0,971 SE 0,667 0,875

## Kedekatan Relatif Masing – Masing Alternatif
Pada tahap ini, digunakan untuk mencari pemasok dengan mempertimbangkan batas nilai maksimum dan minimum yang dimiliki oleh para pemasok. Pemasok dengan  nilai  minimum  merupakan  pemasok  yang lebih  baik. Berdasarkan  metode grey based TOPSIS, bahwa  nilai  akhir  yang  didapatkan  pada  setiap supplier ,  akan  dicantumkan  pada Tabel  16 ,  dengan menggunakan persamaan 2.21.
Tabel 16. Nilai Indeks Kedekatan Relatif S Ci SA 0,854 SB 1,463 SC 1,041 SD 0,515 SE 0,762
Berdasarkan  perhitungan grey  based TOPSIS, didapatkan  ranking  pemasok  dari  yang  paling  baik hingga  paling  buruk  dengan  nilai  yang  paling  kecil
merupakan nilai yang paling bagus, yaitu: SD (0.515), SE (0.762), SA(0.854), SC (1.041) dan SB (1.463).

## 4. Kesimpulan
Perancangan  model grey berguna  untuk  memilih supplier  multi  attribute dengan  cara  merangking supplier mana  yang  paling  baik.  Metode grey ini dipilih, karena mempunyai kelebihan dalam mengatasi ketidakjelasan  dan  ketidaksempurnaan  data. Grey mempunyai fleksibilitas yang tinggi daripada metode fuzzy dan  juga  sudah  dilengkapi  dengan  pembobotan kriteria  dan  kinerja  terhadap  kriteria  terpilih. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, wawancara  dan  studi  literatur,  bahwa  metode grey dapat digunakan karena mempunyai kemiripan dengan kondisi  nyata  dari  para supplier .  Hasil  yang didapatkan  dari  metode grey adalah  dari  kondisi supllier terbaik  hingga  terburuk  yaitu, supplier D, supplier E, supplier A, supplier C  dan supplier B . kemudian  untuk  melengkapi  metode grey dibuat perancangan  model  evaluasi  pada  penelitian  ini menggunakan  metode  TOPSIS.  Metode  ini  dipilih karena mempunyai nilai solusi ideal negatif dan positif dari setiap supplier. Metode grey hanya mempertimbangkan  solusi  ideal  positif,  sehingga penilaian terhadap solusi ideal negatif tidak diketahui. Oleh  karena  itu  metode  TOPSIS  digunakan  untuk melengkapi  metode grey untuk  menghitung  solusi ideal  negatif  dan  positif,  sehingga  perhitungan  bisa mewakili dari kondisi nyata. Berdasarkan perhitungan, wawancara  dan  studi  literatur  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  ditemukin  NIS  dan  PIS  dari  setiap supplier, yaitu :
Tabel 18. Nilai Solusi Ideal Positif dan Negatif Supplier
Suppplier PIS NIS SD 0.500  0.971 SE 0.667  0.875 SA 0.736  0.861 SC 0.834  0.802 SB 0.870  0.595
Berdasarkan nilai  yang diketahui, bahwa supplier D  mempunyai  jarak  terpendek  dan  jarak  terjauh  dari solusi  ideal  positif  dan  negatif , sehingga supplier D tetap  dipertahankan. Supplier E  dan  A  mempunyai nilai  yang  cukup  baik  jika  dilihat  dari  jarak  setiap solusi  ideal,  sehingga supplier ini  juga  perlu dipertahankan. Supplier C  dan  B  mempunyai  jarak yang jauh terhadap PIS, sehingga perlunya dilakukan evaluasi  ulang  dengan supplier, untuk  memperbaiki kinerja dari supplier tersebut. NIS yang dimiliki oleh supplier C  dan  B  berbeda, supplier C  mempunyai jarak  NIS  yang  jauh,  sehingga  diperlukannya perbaikan  –  perbaikan  yang  dilakukan  untuk mendekatkan  jarak  PIS,  misalnya  mengurangi  waktu pengiriman, menambahkan bonus kepada RSIS dan
sebagainya. Supplier B  mempunyai  jarak  yang dekat dengan  NIS,  sehingga  diperlukan  perbaikan  dan evaluasi  ekstra  atau  bahkan  harus  diganti  dengan supplier lain,  jika  dalam  kurun  waktu tertentu  masih mempunyai kinerja yang buruk dan mempunyai jarak yang jauh dari PIS.
Berdasarkan  hasil  penelitian,  kondisi  nyata  yang ada di RSIS mempunyai kesamaan hasil yang didapat. Ini  merupakan  bahwa  perancangan  metode grey TOPSIS dapat diterapkan di RSIS dalam pememilihan supplier cetakan.

## 5. Daftar Pustaka
Bai, C., & Sarkis, J. (2010). Integrating sustainability into supplier selection with grey system and rough set  methodologies. International  Journal  of Production Economics , 124 (1), 252-264.
Chen, M. F., & Tzeng, G. H. (2004). Combining grey relation  and  TOPSIS  concepts  for  selecting  an expatriate  host  country. Mathematical  and Computer Modelling , 40 (13), 1473-1490.
Dickson,  G.  W.  (1996).  An  analysis  of  vendor selection systems and decisions.
Enyinda,  C. I.,  Dunu, E.,  &  Gebremikael,  F.  (2010). An  analysis  of  strategic  supplier  selection  and evaluation in a generic pharmaceutical firm supply chain. Proceedings  of  ASBBS,  Los  Vegas , 17 (1),
77-91.
Fu, X., Zhu, Q., & Sarkis, J. (2012). Evaluating green supplier development programs at a telecommunications systems provider. International  Journal  of  Production Economics , 140 (1), 357-367.
Golmohammadi,  D.,  &  Mellat-Parast,  M.  (2012). Developing  a  grey-based  decision-making  model for  supplier  selection. International  Journal  of Production Economics , 137 (2), 191-200.
Jadidi, O., Yusuff, R.  M., Firouzi, F., & Hong, T. S.
(2008).  Improvement of  a  grey  based  method  for supplier selection problem. Journal of Achievements  in  Materials  and  Manufacturing Engineering , 31 (2), 770-777.
Julong,  D.  (1989).  Introduction  to  grey  system theory. The Journal of grey system , 1 (1), 1-24. Kraljic,  P.  (1983).  Purchasing  must  become  supply management. Harvard  business  review , 61 (5), 109-117. Li, G. D., Yamaguchi, D., & Nagai, M. (2007). A grey- based  decision-making  approach  to  the  supplier selection  problem. Mathematical  and  computer modelling , 46 (3), 573-581. Plomp,  M.  G.,  &  Batenburg,  R.  S.  (2009). Procurement maturity, alignment and performance:
a
Dutch hospital case comparison. Proceedings  of  the  22nd  Bled eConference" eEnablement: Facilitating an Open, Effective and Representative eSociety" , 203-219. Pujawan, I. Nyoman. 2005. Supply Chain Management. Surabaya: Guna Widya .
Rajesh,  R.,  &  Ravi,  V.  (2015).  Supplier  selection  in resilient  supply  chains:  a  grey  relational  analysis approach. Journal of Cleaner Production , 86 , 343- 359.
Ramesh,  S.,  Viswanathan,  R.,  &  Ambika,  S.  (2016).
Measurement  and  optimization  of  surface roughness  and  tool  wear  via  grey  relational analysis, TOPSIS and RSA techniques. Measurement , 78 , 63-72. Sekaran, U., & Bougie, R. (2016). Research methods for  business:  A  skill  building  approach .  John Wiley & Sons.
Shanian,  A.,  &  Savadogo,  O.  (2006).  TOPSIS multiple-criteria  decision  support  analysis  for material  selection  of  metallic  bipolar  plates  for polymer  electrolyte  fuel  cell. Journal  of  Power Sources , 159 (2), 1095-1104.
Shih,  H.  S.,  Shyur,  H.  J.,  &  Lee,  E.  S.  (2007).  An extension  of  TOPSIS  for  group  decision making. Mathematical and Computer
Modelling , 45 (7), 801-813. SOHRAIEE,  S.,  &  SADAGHIANI,  M.  S.  (2015). EVALUATION  AND  SELECTION  INDUSTRY SUPPLIERS  BY  GREY  SYSTEM  THEORY AND GREY TOPSIS. Spectrum , 4 (2).
Thakur,  V.,  &  Anbanandam,  R.  (2015).  Supplier selection  using  grey  theory:  a  case  study  from Indian  banking  industry. Journal  of  Enterprise Information Management , 28 (6), 769-787.
Xia,  W.,  &  Wu,  Z.  (2007).  Supplier  selection  with multiple criteria in volume discount environments. Omega , 35 (5), 494-504. Yoon,  K.  P.,  &  Hwang,  C.  L.  (1995). Multiple attribute  decision  making:  an  introduction (Vol. 104). Sage publications.
Zolfani,  S.,  Rezaeiniya,  N.,  Pourhossein,  M.,  & Zavadskas,  E.  (2012).  Decision  making  on advertisement strategy selection based on life cycle of  products  by  applying  FAHP  and  TOPSIS GREY:  growth  stage  perspective;  a  case  about food industry in IRAN. Engineering Economics , 23 (5), 471-484.