Jurnal Media Teknik & Sistem Industri
Vol. 7 (no. 1) (2023) hal. 18 – 26 http://jurnal.unsur.ac.id/JMTSI
e-issn: 2581-0561 p-issn: 2581-0529

## Pemilihan Vendor dengan Mengintegrasikan Metode ANP-TOPSIS dan Goal Programming

## Mohammad Cipto Sugiono
Jurusan Teknik Industri Universitas Pancasakti Tegal Jl. Halmahera, Mintaragen, Kec. Tegal Timur. Kota Tegal, 52122
moh_cipto425@yahoo.co.id

## Vendor Selection By Integrating ANP-TOPSIS Method and Goal Programming
Dikirimkan: 06, 2022.  Diterima: 03, 2023.  Dipublikasikan: 03, 2023.
Abstract — The selection of vendors and the allocation of building material purchases is an important activity that affects the sustainability of the project in progress. In the purchase of such materials should pay attention to many factors that are considered important so that the company get the right vendors to meet the needs of the project. This research aims to obtain the best criteria and weight vendors for the purchase of materials as well as the proper allocation of purchase based on the value of each criterion and the weight of the vendor owned.  Through  the  completion  model  of  the  ANP,  TOPSIS,  and  Goal  Programming  methods.  From  the results of the research and interviews there are 6 criteria with 15 Subcriteria to assess the vendor, including Quality, Performance History, Technical Capability, Financial Vendor, Management and organization, and Price. The results showed that, there were 6 criteria that were considered in the decision making, Among the Quality: 0.447025, Performance history: 0.154519, Technical ability: 0.079574, Financial Vendor: 0.042768, Management and Organization: 0.02231, and Price: 0.253804. Then for the results of the best vendors, for materials building 1 is Vendors PT. B, materials building 2 is PT. G, and the last material building 3 is PT. I. With the allocation of purchase of the building material 1 in the vendor PT. B as much as 3703 m 3 , the material Building 2 is in the vendor of PT. F amounting to 500 m 3 and PT. G vendor of 1269 m 3 . And material Building 3 in vendor PT. I of 467 m 3 .
Keywords — Selection of Vendor; Criteria; Analytic Network Process (ANP); Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS); Goal Programming
Abstrak  — Pemilihan  vendor  dan  alokasi  pembelian  material  bangunan  merupakan  suatu  kegiatan  penting  yang mempengaruhi keberlanjutan proyek sedang berjalan. Pembelian bahan material harus memperhatikan banyak faktor yang dianggap  penting  agar  perusahaan  mendapatkan  vendor  yang  tepat  untuk  memenuhi  kebutuhan  proyek.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  memperoleh  bobot  kriteria  dan  vendor  terbaik  untuk  pembelian  material  sekaligus  pengalokasian pembelian yang tepat berdasarkan nilai tiap kriteria dan bobot kriteria yang dimiliki vendor. Melalui model penyelesaian metode  ANP,  TOPSIS,  dan Goal  Programming .  Data  merupakan  hasil  ANP,  di  antaranya:  penentuan  kriteria  dan  sub- kriteria, inner dan outer dependence, matrik perbandingan, pengecekan rasio konsistensi, super matriks, dan bobot tiap sub- kriteria.  Dengan  penggunaan software  super  decision,  pie  chart, dan bar  chart. Dari  hasil  penelitian  dan  wawancara terdapat  6  kriteria  dengan  15  sub-kriteria  untuk  menilai  vendor,  yaitu  Kualitas,  Sejarah  Performa,  Kemampuan  Teknis, Financial Vendor, Manajemen dan Organisasi, dan Harga. Hasil penelitian menunjukkan bahwa, terdapat 6 kriteria yang menjadi  pertimbangan  dalam  pengambilan  keputusan  pemilihan,  di  antaranya  Kualitas:  0.447025,  Sejarah  Performa: 0.154519, Kemampuan Teknis: 0.079574, Financial Vendor: 0.042768, Manajemen dan Organisasi: 0.02231, dan Harga: 0.253804.  Kesimpulan untuk hasil vendor terbaik setelah pengolahan data diantaranya untuk material bangunan 1 yaitu PT B dengan alokasi pembelian material 3.703 m 3 , material bangunan 2  yaitu PT G dengan alokasi pembelian material 1.269 m 3 dan PT F sebesar 500 m 3 , dan material bangunan 3 yaitu PT I dengan alokasi pembelian material 467 m 3 . Kata kunci — Pemilihan  Vendor,  kriteria, Analytic  Network Process (ANP), Technique For Others  Reference  by Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS), Goal  Programming

## I. P ENDAHULUAN
Supply  Chain  Management atau  manajemen rantai pasok adalah rantai pasokan dari awal sampai dengan akhir pada proses aktivitas pengadaan bahan
baku  menjadi  barang  setengah  jadi  atau  produk akhir hingga pengiriman ke pelanggan (Leppe et al., 2019).  Diterapkannya  konsep  rantai  pasok  untuk proyek  karena  telah  suksesnya  penerapan  rantai pasok ini saat digunakan pada dunia manufaktur.
Hal  ini  selaras  dengan  pemasok  vendor  yang dipilih  sebagai supplier material  bangunan konstruksi pekerjaan. Rantai pasok diterapkan pada perusahaan  konstruksi  karena  terdapat  kegiatan- kegiatan untuk memperoleh barang jadi, kemudian langsung menggunakan barang produk jadi tersebut sebagai  bahan  konstruksi.  Sehingga  menjadi tantangan  tersendiri  untuk  perusahaan  konstruksi dalam menentukan pihak vendor untuk melaksanakan kerja sama.
PT.  XYZ  merupakan  satu  dari  beberapa perusahaan  BUMN  yang  berbisnis  dalam  bidang jasa  konstruksi, real  estate (pengembangan), property dan  investasi  dalam  infrastruktur  dan energi.  Salah  satu  divisi  yang  membantu  dalam berjalannya proses konstruksi yang ada yaitu divisi Supply  Chain  Management .  Divisi Supply  Chain Management yang  mengatur  dan  mengelola keperluan pengadaan barang dan jasa untuk sebuah proyek.  Barang  yang  dibutuhkan  berupa  material bangunan, di antaranya beton, baja, batu, pasir, dan lain sebagainya.
Saat  ini  PT.  XYZ  telah  berada  pada  tahap Evaluasi  Nego,  yang  sebelumnya  telah  diseleksi sebanyak  15  vendor  yang  mengajukan  menjadi  4 vendor  yang  terpilih  untuk  ke  tahap  ini,  dan  pada tahap ini biasanya PT. XYZ lebih mempertimbangkan vendor yang mampu memberikan harga termurah, tanpa adanya landasan pemilihan yang lebih tepat. Sehingga dibutuhkannya  sebuah  solusi  untuk  penyelesaian masalah pemilihan vendor pada proyek yang sedang berlangsung  tersebut.  Selain  itu  juga,  PT.  XYZ terkadang  memiliki  kendala  dalam  menentukan banyaknya jumlah pesanan yang optimal yang harus dipesan agar tidak terjadi penumpukan barang yang berlebih  dan  tidak  terpakai  yang  menimbulkan adanya biaya penyimpanan.
Dalam  penyelesaian  permasalahan  tersebut metode  yang  dapat  digunakan  adalah  metode Analytic  Network  Process (ANP)- Technique  for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS),  penggunaan  metode  tersebut  karena dapat  dimudahkannya  mengenai  keterkaitan  antar kriteria  dan  sub  kriteria  untuk  pengambilan keputusan dalam masalah yang dihadapi. Dan untuk pengoptimalan  pembelian  material  bangunan- bangunan  pada  vendor  digunakan  metode Goal Programming , dengan menggunakan metode Goal Programming ini dapat ditetapkan alokasi pembelian  material  bangunan  yang  optimal  pada vendor berdasarkan prioritas batasan yang ditetapkan perusahaan PT. XYZ.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metodologi penelitian ini merupakan langkah- langkah  yang  dilakukan  dalam  melaksanakan sebuah  penelitian.  Mulai  dengan  mengidentifikasi
masalah,  perumusan  masalah,  penentuan  tujuan penelitian, pengumpulan data (data primer dan data sekunder), identifikasi kriteria dan lain-lain seperti yang terlihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 1. Flowchart penelitian

## A. Metode Pengolahan Data
Berdasarkan  acuan  konsep  yang  telah  dibuat untuk mengolah data agar sesuai dengan kerangka metode  yang  telah  dibuat  di  awal  dengan  dibantu software sebagai berikut:
1. Pembobotan  kriteria  bahan  baku  dihitung berdasarkan  data  primer  yang  didapat  dari kuesioner  yang  telah  diisi  dan  diolah  dengan menerapkan metode Analytic Network Process (ANP)  dengan  mengaplikasikan software Super  Decision yang  nantinya  akan  dijadikan sebagai  pertimbangan  dalam  menentukan urutan kriteria terbaik
2. Hasil  atau  output  bobot  dari  metode  ANP menjadi  input-an  untuk  mengolah  metode Technique  for  Order  Preference  by  Similarity to  Ideal  Solution (TOPSIS)  yang  hasilnya merupakan  vendor  terbaik  berdasarkan  hasil bobot per masing-masing vendor.
3. Membuat fungsi tujuan dari pembobotan yang dihasilkan dari analisis sebelumnya selanjutnya disesuaikan  dengan  kriteria  yang  telah  di prioritaskan  perusahaan  dengan  menerapkan metode Goal  Programming yang  dibantu dengan  menerapkan software LINGO  yang
hasilnya merupakan alokasi pembelian material bangunan yang dibeli.
B. Metode Analisa Data
Hasil analisis nantinya dapat diterapkan sebagai dasar  pertimbangan  pada  perusahaan  untuk dilakukan  perbaikan  pada  kriteria  terbaik  dalam pemilihan  vendor,  pengambilan  keputusan  vendor terbaik,  dan  alokasi  pembelian  material.  Data dianalisis  dari  hasil  pengolahan  yaitu  dari  hasil ANP  di  antaranya:  penentuan  kriteria  dan  sub- kriteria, inner dan outer  dependence ,  matrik perbandingan, pengecekan rasio konsistensi, super matriks, dan bobot tiap sub-kriteria.
Kemudian dari analisis TOPSIS yaitu pemilihan alternatif,  serta  perhitungan  alokasi  pembelian material  bangunan  dengan Goal  Programming berupa  analisis  data  kendala,  pembelian,  model pembelian material, dan penyelesaian model.

## III. P EMBAHASAN
Dalam menentukan kriteria yang dinilai penting atau  perlu  oleh  perusahaan  dalam  menilai  kinerja vendornya,  maka  dalam  penelitian  ini  mengacu dengan  kriteria  pada  23  kriteria  Dickson  yang dipilih  berdasarkan  pengelompokan  sub  kriteria yang  sesuai  dengan Technical  Bid  Evaluation perusahaan  itu  sendiri.  Di  antaranya  terdapat  6 kriteria tersebut yaitu:  Kualitas, Sejarah Performa, Kemampuan Teknis, Financial Vendor, Manajemen dan Organisasi, dan Harga, dapat di lihat pada Tabel I.

## Tahap Analytic Network Process (ANP)
A. Konstruksi Model  Analytic Network Process (ANP)
Dalam  menyelesaikan  metode  ANP  atau Analytic  Network  Process pada  setiap  kriteria  dan sub  kriteria  yang  ada  diperlukan  penilaian  bobot. Selain  itu  pada  metode  ini  diperlukan  terlebih dahulu mengidentifikasi sebuah hubungan antar sub kriterianya. Penilaian kriteria dan sub kriteria dapat di lihat pada Tabel II
Dalam  kuesioner  ini  responden  diminta  untuk menjawab  “ya  atau  tidak”  atas  ada  atau  tidaknya pengaruh antar satu sub kriteria dengan sub kriteria lainnya.  “3  jawaban  ‘ya’”  bernilai  untuk  nilai maksimal  untuk  setiap  hubungan  pengaruh.  “2 jawaban  ‘ya’”  untuk  hubungan  pengaruh  nilai tersebut,  termasuk  ke  dalam  adanya  sebuah hubungan, tetapi apabila hanya terdapat “1 jawaban ‘ya’”  yang  berarti  tidak  memiliki  hubungan  antar sub  kriteria  tersebut.  Sub  kriteria  yang  saling berhubungan dapat dilihat pada Tabel III
T ABEL I K RITERIA DAN S UB KRITERIA
No Kriteria No Sub kriteria Sub kriteria 1 Kualitas A Garansi material yang dikirim B Memiliki sertifikat ISO 2 Sejarah Performa A Lama vendor telah didirikan B Jumlah pengalaman kerja sama 3 Kemampuan Teknis A Infrastruktur yang dimiliki B Kemampuan kapasitas produksi C Daftar material yang dimiliki 4 Financial Vendor A Stabilitas keuangan B Modal dan riwayat keuangan C Aset dan hutang yang dimiliki 5 Manajemen dan Organisasi A Data perusahaan B Akta pendirian perusahaan C Struktur organisasi 6 Harga A Harga produk B Metode pembayaran T ABEL II P ENILAIAN K RITERIA DAN S UB KRITERIA
Kriteria : Kualitas
Garansi material yang dikirim Memiliki sertifikat
ISO Garansi material yang dikirim 1.000 3.557 Memiliki sertifikat ISO 1.000 Kriteria : Sejarah Performa Lama vendor telah diidrikan Jumlah pengalaman kerjasama Lama vendor telah diidrikan 1.000 7.612 Jumlah pengalaman kerjasama 1.000 Kriteria : Kemampuan Teknis Infrastruktu r yang dimiliki Kemampuan kapasitas produksi Daftar material yang dimiliki Infrastruktur yang dimiliki 1.000 9.000 5.000
Untuk lebih rincinya dapat dilihat analisa data inner dependence pada pembahasan sub bab berikutnya
T ABEL III S UB KRITERIA YANG S ALING M EMPENGARUHI
Kriteria Kriteria 1 2 3 4 5 6
Sub kriteria A  B A B A B C A B C A B C A B 1 A B 2 A B 3 A B C 4 A B C 5 A B C 6
A B
Gambar  2  memperlihatkan  hasil  konstruksi bagan jaringan ANP yang dibuat berdasarkan hasil kuesioner 2:
Gambar 2. Model jaringan ANP

## B. Membuat Matriks Perbandingan Berpasangan
Pendekatan
Digunakan untuk memberikan penilaian berdasarkan skala perbandingan berpasangan ANP, dengan  definisi  1  (sama  penting),  3  (sedikit  lebih penting), 5 (lebih penting), 7 (sangat lebih penting), 9 (mutlak lebih penting).
Setelah seluruh responden memberikan penilaian, langkah selanjutnya adalah mencari nilai rata-rata  atas  setiap  penilaian.  Perhitungan  nilai dengan geometric mean dilakukan karena terdapat 3 responden yang memberi nilai namun hanya ada satu nilai yang dimasukkan ke dalam model Super Decision . Rata-rata perbandingan berpasangan sub kriteria  dan  Rata-rata  perbandingan  berpasangan kriteria masing-masing dapat dilihat pada Tabel IV dan Tabel V.
T ABEL IV R ATA -R ATA P ERBANDINGAN B ERPASANGAN S UB KRITERIA
Kemampua n kapasitas produksi 1.000 3.000 Daftar material yang dimiliki 1.000 Kriteria : Financial Vendor Stabilitas keuangan Modal dan riwayat keuangan Aset dan hutang yang dimiliki Stabilitas keuangan 1.000 5.000 6.257 Modal dan Riwayat keuangan 1.000 4.718 Aset dan hutang yang dimiliki 1.000 Kriteria : Manajemen dan Organisasi Data Perusahaan Akta pendirian perusahaan Struktur organisasi Data Perusahaan 1.000 6.257 7.000 Akta pendirian perusahaan 1.000 5.000 Struktur organisasi 1.000 Kriteria : Harga Harga produk Metode pembayaran Harga produk 1.000 7.000 Metode pembayaran 1.000
T ABEL V R ATA -R ATA P ERBANDINGAN B ERPASANGAN K RITERIA
Inconsistency Financial Vendor Harga Kemampuan Teknis Kualitas Manajemen dan Organisasi Sejarah Performa Financial Vendor 1.000 5.593 3.000  9.000 3.557 4.217 Harga 1.000 5.000  3.557 8.227 3.000 Kemampuan Teknis 1.000  5.593 6.257 3.557 Kualitas 1.000 9.000 3.557 Manajemen dan Organisasi 1.000 8.277 Sejarah Performa 1.000

## C. Pemeriksaan Rasio Inkonsistensi
Pemeriksaan  rasio  inkonsistensi  dilakukan untuk memastikan apakah penilaian yang diberikan responden  konsisten  terhadap  tiap  kriterianya. Untuk memeriksa nilai rasio inkonsistensi tersebut tidak  menggunakan  perhitungan  secara  manual karena  nilai  rasio  inkonsistensi  dapat  dikeluarkan langsung  dari  model  yang  telah  dibuat  pada software  Super  Decision .  Berdasarkan  hasil pemeriksaan tersebut, seluruh matriks perbandingan  memiliki  rasio  inkonsistensi  kurang dari  0.1.  Gambar  3  memperlihatkan  hasil  rasio inkonsistensi berdasarkan perhitungan pada software Super Decision :
Gambar 3. Input data pada software super decision
Gambar 3.  menunjukkan data yang dimasukkan pada software  Super  Decision ,  yang  mana merupakan hasil penilaian dari responden terhadap perbandingan  tiap  kriteria,  dan  hasil  rasio inkonsistensi tersebut dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Pemeriksaan rasio inkonsistensi

## D. Membentuk Supermatrix
Berdasarkan  pengolahan  data  dengan  Analytic Network  Process,  hasil  dibawah  ini  secara
keseluruhan  bobot  untuk  setiap  kriteria  dan  sub kriteria, dapat dilihat pada Tabel VI:
T ABEL VI
B OBOT K RITERIA DAN S UB KRITERIA
No Kriteria Bobot Kriteria Sub kriteria Bobot       Sub kriteria Bobot Normalisas i Bobot Global 1 Kualitas 0.44702 5 Garansi material yang dikirim 0.59 0.23 Memiliki sertifikat ISO 0.40 0.15 2 Sejarah Performa 0.15451 9 Lama vendor telah didirikan 0.16 0.026 Jumlah pengalaman kerja sama 0.83 0.13 3 Kemampua n Teknis 0.07957 4 Infrastruktur yang dimiliki 0.04 0.01 Kemampuan kapasitas produksi 0.83 0.07 Daftar material yang dimiliki 0.12 0.01 4 Financial Vendor 0.04276 8 Stabilitas keuangan 0.84 0.04 Modal dan riwayat keuangan 0.11 0.005 Aset dan hutang yang dimiliki 0.04 0.01
Berikut  kesleuruhan  hasil  akhir  penilaian kriteria vendor tiap bahan material bangunan setiap vendornya dapat dilihat pada Tabel VII.
T ABEL VII N ILAI V ENDOR P ADA S ETIAP K RITERIA
Bahan materia l Vendo r
Kriteria
Kualitas Sejara h Perfor ma Kemam puan Teknis Finan cial Vendo r Manajem en dan Organisas i Harg a Bobot 0.44 0.15 0.07 0.04 0.02 0.25 Beton RM K PT. A  0.50 0.53 0.38 0.56 0.61 0.33 365 (fc 30) PT. B  0.58 0.63 0.48 0.67 0.56 0.47 SL 12±2 FA PT. C  0.37 0.16 0.16 0.15 0.22 0.33 10% PT. D  0.42 0.63 0.42 0.55 0.50 0.35 Beton RM K PT. E  0.33 0.16 0.30 0.15 0.22 0.47 420 (fc 35) PT. F  0.46 0.63 0.56 0.67 0.56 0.66 SL 12±2 FA 10% PT. G  0.50 0.63 0.65 0.55 0.50 0.74
Tahap TOPSIS (Technique For Order Preference by Similarity To Ideal Solution)
A. Normalisasi Matriks Terbobot
T ABEL VIII M ATRIKS T ERNORMALISASI T ERBOBOT Bahan material Vendo r Kriteria Kualita s Sejarah Perfor ma Kemamp uan Teknis Financia l Vendor Managem ent dan Organisasi Harga
Beton RM K 365 (fc 30) SL 12±2 FA 10% PT. A  0.22 0.08 0.03 0.02 0.01 0.08 PT. B  0.26 0.09 0.03 0.02 0.01 0.12 PT. C  0.16 0.02 0.01 0.01 0.01 0.08 PT. D  0.19 0.09 0.03 0.02 0.01 0.09 Beton RM K 420 (fc 35) SL 12±2 FA 10% PT. E  0.14 0.02 0.02 0.01 0.01 0.12 PT. F  0.20 0.09 0.04 0.02 0.01 0.16 PT. G  0.22 0.09 0.05 0.02 0.01 0.19 Beton RM K 425 (fc 35) SL 12±2 FA 10% PT. H  0.13 0.05 0.03 0.01 0.01 0.05 PT. I  0.24 0.08 0.04 0.02 0.01 0.14 PT. J  0.21 0.02 0.03 0.01 0.01 0.16

## B. Matriks Solusi Ideal Positif dan Ideal Negatif
T ABEL IX
R EKAPITULASI S OLUSI I DEAL P OSITIF D AN I DEAL N EGATIF Bahan material Vendor Kriteria Kualit as Sejarah Perfor ma Kemamp uan Teknis Financi al Vendor Managem ent dan Organisas i Harga Beton RM K 365 (fc 30) SL 12±2 FA 10% A+ 0.26 0.09 0.03 0.02 0.01 0.12 A- 0.16 0.02 0.01 0.02 0.01 0.08 Beton RM K 420 (fc 35) SL 12±2 FA 10% A+ 0.22 0.09 0.05 0.02 0.01 0.19 A- 0.14 0.02 0.02 0.02 0.01 0.12 Beton RM K 425 (fc 35) SL 12±2 FA 10% A+ 0.24 0.08 0.04 0.02 0.01 0.16 A- 0.13 0.02 0.03 0.01 0.01 0.05

## C. Jarak Antara Nilai Alternatif dengan Matriks Solusi Ideal Positif dan Negatif
T ABEL X R EKAPITULASI J ARAK S OLUSI I DEAL P OSITIF D ENGAN I DEAL N EGATIF
Bahan material Vendor Di+ Di- Beton RM K 365 (fc 30) SL 12±2 FA 10% PT. A 0.05 0.08 PT. B 0.01 0.12 PT. C 0.12 0.01 PT. D 0.07 0.08 Beton RM K 420 (fc 35) SL 12±2 FA 10% PT. E 0.13 0.01 PT. F 0.02 0.10 PT. G 0.01 0.13 PT. H 0.15 0.02
Beton RM K 425 (fc 35) SL 12±2 FA 10% PT. I 0.01 0.15 PT. J 0.06 0.13

## D. Nilai Prederensi Alternatif
Nilai  yang  menunjukkan  hasil  urutan  vendor terbaik  dengan  solusi  ideal  positif  dan  jauh  dari solusi ideal negatif dapat dilihat pada Tabel XI.
T ABEL XI R EAPITULASI N ILAI P REFERENSI
Bahan material Vendor Nilai
Preferensi Beton RM K 365 (fc 30) SL 12±2 FA 10% PT. A 0.61 PT. B 0.99 PT. C 0.01 PT. D 0.51 Beton RM K 420 (fc 35) SL 12±2 FA 10% PT. E 0.01 PT. F 0.78 PT. G 0.96 Beton RM K 425 (fc 35) SL 12±2 FA 10% PT. H 0.14 PT. I 0.92 PT. J 0.65

## Tahap Goal Programming
Terdapat  kendala  yang  berupa  persyaratan pembelian bahan material bangunan yang ditetapkan  oleh  perusahaan  ataupun  oleh  vendor. Tabel XII adalah batasan pembelian bahan material bangunan:
T ABEL XII B ATASAN P EMBELIAN B AHAN M ATERIAL B ANGUNAN
Bahan Material
Bangunan
Demand Vendor Batas Pembelian Pembelia n
Maksim um Pembelia n Minimu m Beton RM K 365 (fc 30) SL 12±2 FA 10% 3707 m3 PT. A 1000 m3  - PT. B - 500 m3 PT. C - - PT. D - - Beton RM K 420 (fc 35) SL 12±2 FA 10% 1769 m3 PT. E 1000 m3  - PT. F - 500 m3 PT. G - - Beton RM K 425 (fc 35) SL 12±2 FA 10% 467 m3 PT. H 500 m3  - PT. I - - PT. J - - A. Target Level Kriteria Linear programming digunakan untuk menentukan  target  level  setiap  kriteria  bahan material  bangunan.  Target  level  ini  dicari  dengan membuat  model  yang  memaksimalkan  utilitas setiap  kriteria  dengan  kendala  batasan  pembelian dan pemenuhan demand . Pada penelitian, penyelesaian  dilakukan  dengan  menggunakan software LINGO.
Berikut contoh penyelesaian target dengan level kriteria material bangunan 1 target kualitas.
MAX=0.505887*XA+0.583349*XB+0.375968*X C +0.429665*XD; XA+XB+XC+XD=3707; XA>=0; XB>=0; XC>=0; XD>=0; END Hasil, Z = 2162.475
Tabel  XIII  memperlihatkan  rekapitulasi  hasil nilai target tiap material bangunan.
T ABEL XIII R EKAPITULASI N ILAI T ARGET L EVEL
Rekap Nilai Target Level Kualita s Sejarah Perfor ma Kemamp uan Teknis Financi al Vendor Manajem en dan Organisas i Harga Beton RM K 365 (fc 30) SL 12±2 FA 10% 2162.47 2336.54 1800.26 2510.92 2275.42 1767.67 Beton RM K 420 (fc 35) SL 12±2 FA 10% 894.914 1115.01 1153.07 1198.22 1006.28 1326.72 Beton RM K 425 (fc 35) SL 12±2 FA 10% 252.006 250.762 273.66 262.608 286.65 298.589

## B. Model Goal Programming
Variabel  keputusan  adalah  Xij  yang  memiliki arti bahwa jumlah bahan material bangunan i yang dibeli  pada  vendor  j.  Fungsi  Objektif  adalah meminimasi  deviasi  minimum  dari  pencapaian setiap  target  level.  Kendala  pada  model  dibagi menjadi  dua,  yaitu  kendala  tujuan  dan  kendala sistem.  Kendala  tujuan  adalah  kendala  pencapaian target  level  setiap  kriteria,  dan  kendala  sistem adalah  kendala  Batasan  pembelian,  kendala  syarat pembelian, dan kendala demand . Berikut  contoh  perumusan goal  programming untuk
bahan
material
bangunan
1 MIN=0.447025*d1min+0.154519*d2min+0.07957
4 *d3min+0.042768*d4min+0.022310*d5min+0.
253 804*d6min;
Kendala Tujuan: 0.505887*X1A+0.583349*X1B+0.375968*X1C+ 0.
429665*X1D+d1min-d1plus=2162.475;
0.536965*X1A+0.630307*X1B+0.168443*X1
C+0.
630307*X1D+d2min-d2plus=2336.548;
0.389688*X1A+0.485640*X1B+0.166653*X1 C+0.
424345*X1D+d3min-d3plus=1800.267; 0.562331*X1A+0.677347*X1B+0.151775*X1 C+0.
558620*X1D+d4min-d4plus=2510.925;
0.613817*X1A+0.568844*X1B+0.226645*X1
C+0.
500102*X1D+d5min-d5plus=2275.420;
0.330375*X1A+0.476847*X1B+0.330375*X1
C+0. 359720*X1D+d6min-d6plus=1767.672; Kendala Pembelian:
X1A<=1000;
X1B>=500; Kendala demand:
X1A+X1B+X1C+X1D=3707; Kendala Non-Negatif: d1min>=0; d2min>=0;
d3min>=0;
d4min>=0; d5min>=0; d6min>=0; X1A>=0; X1B>=0;
X1C>=0; X1D>=0; END Tabel  XIV  memperlihatkan  hasil  rekapitulasi alokasi  pembelian  material  bangunan  secara keseluruhan.
T ABEL XIV
A LOKASI P EMBELIAN B AHAN M ATERIAL B ANGUNAN Bahan material Vendor Alokasi Pembelian Beton RM K 365 (fc 30) SL 12±2 FA 10% PT. A - PT. B 3707 m3 PT. C -
PT. D - Beton RM K 420 (fc 35) SL 12±2 FA 10% PT. E - PT. F 500 m3 PT. G 1269 m3 Beton RM K 425 (fc 35) SL 12±2 FA 10% PT. H -
PT. I 467 m3
PT. J -

## ANALISIS

## A. Inner Depedence
Hasil  kuesioner  2  dapat  dilihat  mengenai pengaruh  dalam cluster ( inner  dependence )  atau adanya  keterkaitan  antar  sub  kriteria  yang  berada pada  kriteria  yang  sama,  dapat  dilihat  pada  Tabel XV.
T ABEL XV I NTERAKSI I NNER D EPEDENCE K RITERIA K UALITAS Kriteria: Sejarah Performa Lama vendor telah didirikan Jumlah pengalaman kerjasama
Lama vendor telah didirikan Jumlah pengalaman      kerja sama

## B. Outer Depedence
Outer  dependence dapat  dilihat  berdasarkan kuesioner  2  tersebut,  yang  menunjukkan  adanya pengaruh  dari  luar cluster yang  berarti  adanya keterkaitan  antar  sub  kriteria  pada  kriteria  satu dengan sub kriteria pada kriteria lainnya.

## C. Penilaian Rasio Inkonsistensi
Inkonsistensi  bisa  didapatkan  langsung  dari mode  yang  dibuat  pada software  Super  Decision . Berdasarkan hasil pengecekan yang telah dilakukan terhadap  seluruh  kriteria  yang  digunakan,  maka dihasilkan  bahwa  matriks  perbandingan  memiliki rasio  inkonsistensi  yang  kurang  dari  0.1,  yaitu sebesar  0.08878.  yang  berarti  bahwa  pengisian kuesioner  telah  bersifat  reliabel  dan  dapat dilanjutkan ke tahap pengolahan selanjutnya.

## D. Analisis Bobot Kriteria
Dapat  dilihat  pada  Gambar  5. pie  chart yang menunjukkan  bahwa  “Kualitas”  memiliki  bobot yang  paling  tinggi  sebesar  45%  dan  cukup  jauh dengan  bobot  di  bawahnya  yaitu  “Harga”  yang sebesar  25%.  Selanjutnya  kriteria  dengan  urutan terbesar  ketiga  yaitu  “Sejarah  Performa”  yang sebesar  16%.  Kemudian  kriteria  “Kemampuan Teknis” sebesar 8%, hingga “Financial Vendor” 4% dan  terkecil  “Manajemen  dan  Organisasi”  hanya sekitar 2%.
Gambar 5 . Pie chart bobot kriteria analisis bobot sub kriteria
Bobot sub kriteria dalam metode ANP ini terdiri dari dua jenis, di antaranya bobot global dan bobot cluster . Bobot global yang menunjukkan bobot sub
kriteria  yang  dibandingkan  dengan  sub  kriteria lainnya pada model secara keseluruhan, sedangkan untuk  bobot cluster merupakan  hasil  normalisasi dari  bobot  global  yang  menunjukkan  bobot  sub kriteria  tersebut  pada cluster .  Tabel  XVI memperlihatkan Bobot Sub kriteria.
T ABEL XVI B OBOT S UB KRITERIA
Sub kriteria Bobot Sub kriteria Bobot Normalisasi Bobot Global Data perusahaan 0.86 0.01 Stabilitas keuangan 0.84 0.04 Jumlah pengalaman kerjasama 0.83 0.13 Kemampuan kapasitas produksi 0.83 0.07 Harga produk 0.77 0.22 Garansi material yang dikirim 0.59 0.23 Memiliki sertifikat ISO 0.40 0.15 Metode pembayaran 0.22 0.06 Lama vendor telah didirikan 0.16 0.02 Daftar material yang dimiliki 0.12 0.01 Modal dan riwayat keuangan 0.11 0.01 Struktur organisasi 0.09 0.01 Aset dan hutang yang dimiliki 0.04 0.01 Infrastruktur yang dimiliki 0.04 0.01 Akte pendirian perusahaan 0.03 0.01

## E. Analisis TOPSIS
Dari hasil TOPSIS yang diolah, alternatif yang tidak  optimal  dapat  diminimalisasi  sehingga perhitungan  TOPSIS  ini  yang  dihasilkan  adalah alternatif  yang optimal.  Gambar 6.  , menunjukkan urutan  peringkat  tiap  vendor  pada  tiap  material bangunan.
Gambar 6. Peringkat Nilai Preferensi Material Bangunan
Nilai  yang  mendekati  angka  satu  berarti merupakan  solusi  paling  ideal  atau  solusi  ideal positif,  dan  yang  paling  negatif  atau  buruk  yaitu yang mendekati nol atau disebut dengan solusi ideal negatif.
F. Analisis Goal Programming
Penyelesaian model dilakukan dengan menggunakan software LINGO.
Hasil  pengolahan  model  menyatakan  bahwa material bangunan 1 yaitu Beton RM K 365 (fc 30) SL 12±2 FA 10% dialokasikan pembelian pada PT. B  sebanyak  3707  M3,  di  mana  untuk  material bangunan  1  ini,  PT.  B  mampu  memenuhi  seluruh demand sehingga  tidak  ada  vendor  lain  yang dijadikan  sebagai  pemasok.  Kemudian  untuk material bangunan 2 yaitu Beton RM K 420 (fc 35) SL  12±2  FA  10%,  untuk  memenuhi  kebutuhan material  bangunan  kedua  ini  diperlukannya  dua vendor  yang  terpilih  dikarenakan  adanya  batasan yang  dimiliki  oleh  vendor  tersebut.  Alokasi pembelian  yang  terjadi  yaitu  PT.  F  sebanyak  500 M3  dan  PT.  G  sebanyak  1269  M3.  Dan  untuk material yang terakhir yaitu Beton RM K 425 (fc 35) SL  12±2  FA  10%,  di  mana  alokasi  pembelian  ini dilakukan  pada  vendor  PT.  I  sebesar  467  M3, vendor  ini  telah  mampu  memenuhi  keseluruhan demand untuk material ketiga ini.

## IV. K ESIMPULAN
Dari perhitungan dan analisis dapat disimpulkan pada Analytic  Network  Process (ANP),  terdapat  6 kriteria  yang  terbentuk  dalam  pengambilan keputusan vendor, di antaranya Kualitas: 0.447025, Sejarah  Performa:  0.154519,  Kemampuan  Teknis:
0.079574,
Financial Vendor : 0.042768,
Management dan  Organisasi: 0.02231, dan Harga:
0.253804, dari analisa tersebut dilanjutkan metode TOPSIS untuk melihat dengan jarak optimal dekat dengan ideal positif yaitu hasil vendor terbaik untuk Beton RM K 365 (fc 30) SL 12±2 FA 10% (material bangunan  1)  yaitu  vendor  PT  B  dengan  nilai 0.99220, di antaranya vendor PT F sebesar 500 m3 dan vendor PT G sebesar 1269 m3. Dan Beton RM K 425 (fc 35) SL 12±2 FA 10% (material bangunan 3)  dialokasikan  seluruhnya  pada  vendor  PT  I sebesar 467 m3.

## R EFERENSI
[1] Leppe, E. P., Karuntu, M., & Manajemen…, A. (2019). Analisis  Manajemen  Rantai  Pasokan  Industri  Rumahan Tahu  Di  Kelurahan  Bahu  Manado  Analysis  of  Home-
Based  Industrial  Tofu  Supply  Chain  Management  in Bahu Manado. Jurnal EMBA , 7 (1), 201–210.
[2] Anitawati,  “Analisis  Kriteria  Pemilihan  Supplier Menggunakan Metode Analytic Network Process (Studi Kasus pada PTXYZ),” Stud. Manaj. , p. 490, 2016.
[3] C. I. Asmarawati and S. A. Wibowo, “Analisis Pemilihan Supplier Dan  Penentuan  Jumlah  Pembelian  Bahan  Baku
Dengan Menggunakan Metode Analytic Network Process (Anp),” J.  Rekayasa  Sist.  Ind. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  72–77, 2021, doi: 10.33884/jrsi.v6i2.2398.
[4] R.  Assistant  and  E.  Hüseyin,  “Supplier  Selection  With Topsis and Goal Programming Methods : a Case Study,” vol. 19, no. 1, pp. 109–112, 2015.
[5] Rani  irma  handayani  and  yuni  darmianti,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier  Dengan
Metode  Analytical  Hierarchy  Process  Pada  Pt.  Cipta Nuansa Prima Tangerang,” J. Techno Nusa Mandiri , vol. 14,  no.  2,  pp.  103–110,  2017,  [Online].  Available: http://ejournal.nusamandiri.ac.id/ejurnal/index.php/techn o/article/view/519
[6] Rani  irma  Handayani  and  yuni  darmianti,  “Pemilihan Supplier Bahan Baku Bangunan Pada PT . Cipta Nuansa,” Progr.  Stud.  Manaj.  Inform.  AMIK  BSI  Jakarta  Progr. Stud. Sist. Inf. STMIK Nusa Mandiri , vol. XIV, no. 1, pp. 1–8, 2017.
[7] Ngatawi  and  I.  Setyaningsih,  “Analisis  Pemilihan Supplier  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy Process (AHP),” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 10, no. 1, pp. 7–13, 2011, [Online]. Available: https://journals.ums.ac.id/index.php/jiti/article/view/1243 /805
[8] Ninik  Wulandari,  “Perancangan  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Supplier  di  PT  .  Alfindo  Dengan Metode Analytical Hierarchy Process ( AHP ).,” J.  Sist.
Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 4–7, 2014.
[9] D.  Noviani,  T.  Lasalewo,  and  H.  Lahay,  “Pengukuran Kinerja  Supplier  Menggunakan  Metode  Analitycal Hierarchy  Process  (AHP)  di  PT.  Harvest  Gorontalo Indonesia,” JAMBURA Ind. Rev. Dwi Noviani dkk , vol. 1, no. 2, p. 2021, 2021, doi: 10.37905/jirev.1.2.83-93.
[10]   Nurmalasari  and  A.  A.  Pratama,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Supplier  Menggunakan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  Pada PT  Transcoal Pacific Jakarta,” J. Tek. Komput. , vol. IV, no. 2, pp. 48– 55, 2018, doi: 10.31294/jtk.v4i2.3509.
[11]  M.  A.  Renaldy,  “Usulan  Pemilihan  Supplier  Pada Kontraktor  Perusahaan  Manufaktur  Cimahi  dengan Menggunakan Metode Analytic Network Process ( ANP ),” pp. 1–10, 2021.
[12]  D.  I.  Rinawati,  M.  Irfan,  and  T.  Handoko,  “Integrasi metode,” vol. X, no. 1, pp. 7–18, 2015.
[13]  K. Sedzro, A. Marouane,  and T. Assogbavi, “Analytical Hierarchy Process and Goal Programming Approach for Asset Allocation,” J. Math. Financ. , vol. 02, no. 01, pp. 96–104, 2012, doi: 10.4236/jmf.2012.21012.
[14]  K.  Shahroudi  and  H.  Rouydel,  “Using  a  multi-criteria decision  making  approach  (ANP-TOPSIS)  to  evaluate suppliers in Iran’s auto industry,” Int. J. Appl. Oper. Res.
J. , vol. 2, no. 2, pp. 37–48, 2012.
[15]  S.  Widiyanesti  and  R.  Setyorini,  “Penentuan  Kriteria Terpenting Dalam Pemilihan Supplier DI Family Business Dengan  Menggunakan  Pendekatan  Analytic  Hierarchy Process (AHP) (Studi Kasus Pada Perusahaan Garmen PT. X),” J. Ris. Manaj. , vol. 1, no. 1, pp. 45–59, 2012.
[16]  D.  I.  Rinawati,  M.  Irfan,  and  T.  Handoko,  “Integrasi metode  Analytical  Network  Process  (ANP)  Dan Technique For Others Preference By Similarity To Ideal Solution  (Topsis)  Dalam  Menentukan  Prioritas  Supplier Bahan Bakue ,” vol. X, no. 1, pp. 7–18, 2015.