## ISSN 1978-1431 print / ISSN 2527-4112 online

## Pemilhan Pemasok Bahan Baku Kayu Handle Raket Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Analitycal Hierarchy Process
Yofa Pangestu
Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Malang Jl. Raya Tlogomas 246 Malang, Jawatimur, Indonesia *Surel: yofa.pangestu1@gmail.com

## Abstract
Eternal  racket  company  located  in  the  Klayatan  is  a  company  engaged  in manufacturing, where output is produced in the form of sports equipment. Given these problems, the Company is required Eternal racket must evaluate suppliers and choose which  supplier  should  be  selected  with  a  view  limits  the  capacity  and  various characteristics of suppliers. For that decision-making in the selection of suppliers is very important. Based on this problem researchers try to provide alternative solutions to the problem  of  decision-making  by  integrating  the  F-AHP  is  the  combination  of  AHP technique to approach the concept of fuzzy logic. Although AHP is used in dealing with qualitative and quantitative criteria in MCDM but fuzzy AHP is considered better in describing vague decision of the AHP. and the supplier is a supplier selected priority A (P_A) with highest weight is 0.389.
Keywords : AHP, Fuzzy, Fuzzy AHP

## Abstrak
Perusahaan Raket Abadi adalah perusahaan yang memproduksi peralatan olahraga. Permasalahan  perusahaan  Raket  Abadi  adalah  adanya  sejumlah  pemasok  yang memasok item handle raket dengan berbagai kualitas. Dengan adanya permasalahan tersebut,  Perusahaan  Raket  Abadi dituntut  harus  melakukan  evaluasi  pemasok  dan memilih pemasok mana yang sebaiknya dipilih dengan melihat batasan kapasitas dan berbagai  karakteristik  dari  pemasok.  Untuk  itu,  pengambilan  keputusan  dalam pemilihan pemasok yang tepat sangat penting. Berdasarkan permasalahan ini peneliti mencoba memberikan alternatif pemecahan masalah pengambilan keputusan dengan mengintegrasikan  F-AHP  merupakan  penggabungan  dari  teknik  AHP  dengan pendekatan konsep logika fuzzy. Walaupun AHP biasa digunakan dalam menangani kriteria kualitatif dan kuantitatif pada MCDM namun fuzzy AHP dianggap lebih baik dalam mendeskripsikan keputusan yang samar-samar dari pada AHP. dan pemasok prioritas yang terpilih adalah pemasok A (P_A) dengan bobot tertinggi yaitu 0,389.
Kata kunci: AHP, Fuzzy, Fuzzy AHP

## 1. Pendahuluan
Dengan semakin berkembangnya dunia industri pada saat ini akan berakibat pada persaingan yang akan di hadapi juga semakin tinggi. Perusahaan-perusahaan berupaya untuk meningkatkan kinerjanya dalam rangka menghasilkan suatu output yang optimal, yang  mampu  memenuhi  keinginan  konsumen.  Salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi kinerja perusahaan adalah keberadaan pemasok yang berperan sebagai pemasok bahan baku.  Keberadaan  pemasok  ini  sangat  menentukan  kelancaran  proses  produksi  yang dihasilkan.
Setiap perusahaan, umumnya memiliki lebih dari satu pemasok untuk memasok material  yang  dibutuhkan.  Hal  ini  berfungsi  untuk  meningkatkan  kekuatan  tawar- menawar  yang  dimiliki  perusahaan  dan  juga  untuk  menjaga  ketersediaan  produk.
Berbagai masalah yang berhubungan dengan pemasok sering muncul. Misalnya, kualitas tidak  sesuai  spesifikasi  dan  keterlambatan  pengiriman.  Untuk  itu  perusahaan  harus melakukan evaluasi dan pemilihan terhadap pemasok, evaluasi dan pemilihan pemasok dilakukan sesuai  dengan karakteristik masing-masing produk atau barang yang akan dipasok.
Perusahaan  Raket  Abadi  yang  berlokasi  di  jalan  Klayatan  adalah  perusahaan yang bergerak di bidang manufaktur, dimana output yang di hasilkan berupa peralatan olahraga. Saat ini Perusahaan Raket Abadi sedang menghadapi permasalahan dengan sejumlah pemasok yang memasok item handle raket berupa kayu. Sebagai contoh dari sudut kualitas beberapa dari pemasok memiliki kualitas kayu yang kurang terlalu baik namun  harga  lebih  murah  di  bandingkan  pemasok  lain,  kemudian  beberapa  pemasok lainnya memiliki kualitas produk yang bagus namun pemasok tersebut melebihi lead time dalam  pengiriman  produk  yang  telah  di  sepakati  sehingga  keterlambatan  memasok material yang nantinya akan menghambat proses produksi. Banyak kriteria lainnya dari pemasok  yang  memiliki  kekurangan  dan  kelebihan  masing-masing  dalam  memasok material.  Dengan  adanya  permasalahan  tersebut,  Perusahaan  Raket  Abadi  dituntut harus melakukan evaluasi pemasok dan memilih pemasok mana yang sebaiknya dipilih dengan melihat batasan kapasitas dan berbagai karakteristik dari pemasok.
Metode yang sering dipakai dalam proses pengambilan keputusan yaitu metode Analytic  Hierarchy  Process  yang  biasa  disebut  AHP[1].  Metode  AHP  adalah  prosedur yang  berbasis  matematis  untuk  mengevaluasi  kriteria-kriteria  tersebut.  AHP  juga memperhitungkan validitas data dengan adanya batas toleransi inkonsistensi berbagai kriteria  yang  dipilih[2].  Walaupun  metode  AHP  telah  banyak  digunakan  untuk membantu  dalam  pengambilan  keputusan,  tetapi  metode  AHP  tak  luput  dari  kritikan dalam  penggunaannya  karena  dianggap  tidak  seimbang  dalam  skala  penilaian perbandingan berpasangan [3].
Skala  AHP  yang  berbentuk  bilangan  “crisp”  (tegas)  dianggap  kurang  mampu menangani ketidakpastian[4]. Oleh karena itu, skala AHP orisinal harus dekati dengan metode  yang  lain.  Salah  satu  pendekatan  yang  patut  dipertimbangkan  adalah  dengan menggunakan pendekatan logika fuzzy[5]. Logika Fuzzy merupakan sebuah logika yang memiliki nilai kekaburan atau kesamaran (Fuzzyness) antara dua nilai[6]. Pendekatan fuzzy khususnya pendekatan triangular fuzzy number terhadap skala AHP diharapkan mampu untuk meminimalisasi ketidakpastian sehingga diharapkan hasil yang diperoleh lebih akurat ([7].
Berdasarkan  permasalahan  ini  peneliti  mencoba  memberikan  alternatif pemecahan  masalah  pengambilan  keputusan  dengan  mengintegrasikan  F-AHP merupakan  penggabungan  dari  teknik  AHP  dengan  pendekatan  konsep  logika  fuzzy. Walaupun  AHP  biasa  digunakan  dalam  menangani  kriteria  kualitatif  dan  kuantitatif pada MCDM namun fuzzy AHP dianggap lebih baik dalam mendeskripsikan keputusan yang samar-samar dari pada AHP.

## 2. Metode Penelitian
Dalam  proeses  pemilihan  pemasok  untuk  bahan  baku  kayu  handle  raket  di Perusahan Raket “ABADI” Malang menggunakan metode Fuzzy AHP yang  merupakan gabungan dari metode Fuzzy dan AHP. Menurut Raharjo dkk F-AHP adalah gabungan dari metode AHP dengan pendekatan konsep fuzzy. Nilai numerik yang di gunakan untuk perbandingan AHP berdasarkan skala perbandingan [8], dapat dilihat pada table 1.

## ISSN 1978-1431 print / ISSN 2527-4112 online
Tabel 1. Skala Banding Berpasangan. Intensitas kepentingan Keterangan Penjelasan 1 Kedua elemen sama pentingnya Dua elemen menyumbangnya sama besar pada sifat itu 3 Elemen  yang  satu  sedikit lebih  penting  dari  yang lainnya Pengalaman dan pertimbangan sedikit menyokong  satu  elemen  atas yang lainnya 5 Elemen yang satu ”Essensial” atau  sangat  penting    dari elemen yang lainnya. Pengalaman dan pertimbangan  dengan  kuat menyokong  satu  elemen  atas yang lainnya 7 Satu  elemen  ”jelas  lebih penting”  dari  elemen  yang lainnya Satu  elemen  dengan  kuat disokong  dan  dominannya telah terlihat dalam praktek 9 Satu  elemen  ”mutlak  lebih penting”  dari  elemen  yang lainnya Bukti yang menyokong elemen  yang  satu  atas  yang lain memiliki tingkat penegasan  tertinggi  yang mungkin menguatkan 2,4,6,8 Nilai-nilai diantara dua pertimbangan yang berdekatan Nilai  ini  diberikan  bila diperlukan kompromi diantara dua pertimbangan Kebalikan Jika suatu aktivitas I mendapat satu angka bila dibandingkan dengan aktivitas j, maka j mempunyai nilai kebalikannya bila dibandingkan dengan I
Tahap awal dalam perhitungan AHP [9]adalah membandingkan nilai dari masing- masing  kriteria  dan  subkriteria  yang  di  berikan  dari  Decision  Maker.  Secara  umum langkah-langkah  yang  harus  dilakukan  dalam  menggunakan  AHP  untuk  pemecahan suatu masalah adalah sebagai berikut [8] : (1) Mendefenisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan. (2) Membuat struktur hirarki yang diawali dengan tujuan umum, dilanjutkan  dengan  kriteria-kriteria  dan  alternatif  -  alternatif  pilihan  yang  ingin  di rangking.  (3)  Membentuk  matriks  perbandingan  berpasangan  yang  menggambarkan kontribusi  relatif  atau  pengaruh  setiap  elemen  terhadap  masing-masing  tujuan  atau kriteria  yang  setingkat  diatas.  Perbandingan  dilakukan  berdasarkan    pilihan  atau judgement dari pembuat keputusan dengan menilai tingkat-tingkat  kepentingan suatu elemen dibandingkan elemen lainnya. (4) Menormalkan data yaitu dengan membagi nilai dari  setiap  elemen  di  dalam  matriks  yang  berpasangan  dengan  nilai  total  dari  setiap kolom. (5) Menghitung eigen vector dari setiap matriks perbandingan berpasangan. Nilai eigen  vector  merupakan  bobot  setiap  elemen.  Langkah  ini  untuk  mensintetis  pilihan dalam  penentuan  prioritas  elemen  pada  tingkat  hirarki  terendah  sampai  pencapaian tujuan. (6) Menguji konsistensi hirarki.
Langkah-Langkah  pengujian  konsistensi  data  adalah  sebagai  berikut  menurut, Saaty [8]:Menghitung indeks konsistensi dengan rumus sebagai berikut
Indeks Konsistensi(CI) =
Menghitung rasio konsistensi, dengan rumus sebagai berikut:
Ratio konsistensi (CR)   =
1   n n maks  RI CI
Tabel 2. (Random Index) N RI 1 0,00 2 0,00 3 0,58 4 0,90 5 1,12 6 1,24 7 1,31 8 1,41 9 1,45 10 1,49

## Sumber : Saaty [8]
Penilaian dikatakan konsistensi apabila ratio konsistensi ≤ 0.1 maka ada unsur acak didalam memberikan penilaian. F-AHP menutupi kelemahan yang terdapat pada AHP, yaitu permasalahan terhadap kriteria yang memiliki sifat subjektif lebih banyak. Ketidakpastian  bilangan  dipresentasikan  dengan  urutan  skala.  Untuk  menentukan derajat keanggotaan pada F-AHP, digunakan aturan fungsi dalam bentuk bilangan fuzzy segitiga atau Triangular Fuzzy Number (TFN). Skala fuzzy segitiga yang dapat pada tabel 3  [10]:
Tabel 3. Skala nilai fuzzy segitiga menurut Deng [10] Intensitas Kepentingan AHP Himpunan Linguistik Triangular Fuzzy Number (TFN) Reciprocal (Kebalikan) 1 Perbandingan elemen yang sama (just equaly) 1,1,3 1/3, 1/1, 1/1 2 Pertengahan(Intermediate) 1,2,4 1/4, 1/2, 1/1 3 Elemen satu cukup penting dari yang lainnya (moderately important) 1,3,5 1/5, 1/3, 1/1 4 Pertengahan (Intermediate) elemen yang satu lebih cukup penting dari yang lainnya. 2,4,6 1/6, 1/4, ½ 5 Elemen satu kuat pentingnya dari yang lain (Strongly Important) 3,5,7 1/7, 1/5, 1/3 6 Pertengahan (Intermediate) 4,6,8 1/8, 1/6, ¼ 7 Elemen satu lebih kuat pentingnya dari yang lainnya (Very Strong) 5,7,9 1/9, 1/7, 1/5 8 Pertengahan (Intermediate) 6,8,10 1/10, 1/8, 1/6 9 Elemen satu mutlak lebih penting dari yang lainnya (Exremely Strong) 7,9,11 1/11, 1/9, 1/7
Metode extent analysis untuk nilai sintesis pada perbandingan berpasangan pada fuzzy AHP[3].  Adapun langkah-langkah penyelesaian F-AHP adalah:
Menentukan nilai sintesis fuzzy (Si) prioritas dengan rumus:
Si = ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑥 [∑ ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 ] −1 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=𝑗 Dimana: Si
= nilai sintesis fuzzy
∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 = menjumlahkan nilai sel pada kolom yang dimulai dari kolom 1 di setiap baris matriks
J = kolom I = baris M = bilangan triangular fuzzy number m = jumlah kriteria g = parameter (l, m, u) untuk memperoleh ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 , dilakukan operasi penjumlahan untuk keseluruhan bilangan triangular fuzzy dalam matriks keputusan (n x m), sebagai berikut:
∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 = (∑ 𝑙 𝑗 , ∑ 𝑚 𝑗, 𝑚 𝑗=1 𝑚 𝑗=1 ∑ 𝑢 𝑗, 𝑚 𝑗=1
Dimana:
∑ 𝑙 𝑗, 𝑚 𝑗=1 = jumlah sel pada kolom pertama matriks (nilai lower ) ∑ 𝑚 𝑗, 𝑚 𝑗=1 = jumlah sel pada kolom kedua matriks (nilai median ) ∑ 𝑢 𝑗, 𝑚 𝑗=1 = jumlah sel pada kolom ketiga matriks (nilai upper )
Sehingga untuk menghitung invers persamaan, yaitu:
[ ∑ ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑚 𝑗=1 ] −1 = ( 1 ∑ 𝑢𝑖 𝑛 𝑖=1 , 1 ∑ 𝑚𝑖 𝑛 𝑖=1 , 1 ∑ 𝑙𝑖 𝑛 𝑖=1 , )
Perbandingan  tingkat  kemungkinan  antara  bilangan  fuzzy.  Digunakan  untuk nilai bobot pada masing-masing kriteria. Untuk dua bilangan triangular fuzzy M1 = (l1, m1,  u1)  dan  M2  =  (l2,  m2,  u2)  dengan  tingkat  kemungkinan  (M2 ≥ M1)  dapat didefinisikan sebagai berikut:
V (M2 ≥ 𝑀1) =sup [ min ( µ 𝑚 1 (x), µ 𝑚 2 , (y))] Tingkat  kemungkinan  untuk  bilangan fuzzy konveks  dapat  diperoleh  dengan  persamaan berikut:
V (M2 ≥ 𝑀1) = { 1;                           𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑚 2 ≥ 𝑚 1 0;                          𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑙 1 ≥   𝑢 2 𝑙 1 −𝑢 2 (𝑚 2 −𝑢 2 )−(𝑚 1− 𝑙1 ) ;     𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑘𝑜𝑛𝑑𝑖𝑠𝑖 𝑙𝑎𝑖𝑛
Jika hasil nilai fuzzy lebih besar dari nilai k fuzzy, Mi = (i = 1, 2, 3,..., k) yang dapat ditentukan dengan menggunakan operasi max dan min sebagai berikut:
V ( M ≥ M 1 , M 2 , … , M k ) = V [(M ≥ M 1 ) dan ( M ≥   M 2 ), dan,..., dan (M ≥   M k )] = min V (M ≥   M 1 ) Dimana : V = nilai vektor M = matrik nilai sintesis fuzzy l = nilai terendah (lower) m = nilai tengah (median) u = nilai tinggi (upper) Sehingga diperoleh nilai ordinat d’ (Ai) = min V (Si ≥ Sk) Dimana : Si  = nilai sintesis fuzzy satu Sk  = nilai sintesis fuzzy yang lain
Untuk k = 1,2, ....,n;k ≠ i maka nilai vektor bobot di definisikan W’ = (d’ (A1), d’ (A2), ..., d’(An))T
Normalisasi nilai vektor atau nilai prioritas kriteria yang telah diperoleh, W’ = (d’ (A1), d’ (A2), ..., d’(An))T
Perumusan normalisasinya adalah:
d ( 𝐴 𝑛 ) = 𝑑 1 (𝐴 𝑛 ) ∑ 𝑑 1 (𝐴 𝑛 ) 𝑛 𝑖=1 Normalisasi  bobot  ini  akan  dilakukan  agar  nilai  dalam  vektor  diperbolehkan menjadi analog bobot dan terdiri dari bilangan yang non-fuzzy .

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pemilihan pemasok terbaik dilihat dari beberapa kriteria, diantaranya adalah 6 kriteria  yaitu  :  Kualitas  (K),  Harga  (H),  Service(S),  Pengiriman  (P),  Fleksibel  (F),  dan Sistem  komunikasi  (SK).  Untuk  menghitung  dan  menetapan  konsistensi  untuk perbandingan berpasangan antar kriteria utamanya dapat dilihat pada tabel 4 : Langkah 1 Membentuk  matriks perbandingan berpasangan.
Tabel 4. Matrik perbandingan kriteria Utama Kriteria K H S P F Sk K 1 1 2 2 3 6 H 1 1 5 3 3 4 S ½ 1/5 1 2 3 4 P ½ 1/3 1/2 1 1 2 F 1/3 1/3 1/3 1 1 3 Sk 1/6 ¼ 1/4 ½ 1/3 1 Jumlah 7/2 187/60 109/12 19/2 34/3 20
Langkah  2.  Normalisasi  data  yaitu  dengan  membagi  nilai  dari  setiap  elemen  didalam matriks yang berpasangan dengan nilai total dari setiap kolom.
Tabel 5. Pembagian Matrik Perbandingan Kriteria Kriteria K H S P F Sk K 1 : 7/2 =2/7 1: 187/60 = 60/187 2: 109/12 =24/109 2 : 19/2 = 4/19 3 : 34/3 = 9/34 6 : 20 = 3/10 H 1 : 7/2 =2/7 1: 187/60 = 60/187 5: 109/12 =60/109 3 : 19/2 = 6/19 3 : 34/3 = 9/34 4 : 20 = 1/5 S 1/2: 7/2 = 1/7 1/5:187/60= 12/187 1: 109/12 = 12/109 3 : 19/2 = 6/19 3 : 34/3 = 9/34 4 : 20 =1/5 P 1/2: 7/2 =1/7 1/3:187/60= 20/187 1/2 : 109/12 = 6/109 1 : 19/2 = 2/19 1 : 34/3 = 3/34 2 : 20 = 1/20 F 1/3: 7/2 = 2/21 1/3:187/60= 20/187 1/3:109/12  = 4/109 1 : 19/2 = 2/19 1 : 34/3 = 3/34 3 : 20 = 3/20 Sk 1/6: 7/2 = 1/21 1/4:187/60  = 15/187 1/4 : 109/12 = 3/109 1/2 : 19/2 = 1/19 1/3 : 34/3 = 1/34 1 : 20 = 1/20
Langkah  3.  Setiap  elemen  didalam  matriks  di  jadikan  dalam  bentuk  desimal  dan menghitung bobot prioritasnya.

## ISSN 1978-1431 print / ISSN 2527-4112 online

## Tabel 6. Penentuan Bobot prioritas Kriteria
Kriteria K H S P F Sk Bobot Prioritas K 0,2857 0,3209 0,2202 0,2143 0,2647  0,3000  1,6058 :6 0,2676 H 0,2857 0,3209 0,5505 0,3214 0,2647  0,2000  1,9433 : 6 0,3239 S 0,1429 0,0642 0,1101 0,2143 0,2647  0,2000  0,9961 : 6 0,1660 P 0,1429 0,1069 0,0550 0,1071 0,0882  0,1000  0,6002 : 6 0,1000 F 0,0951 0,1069 0,0367 0,1071 0,0882  0,1500  0,5841 : 6 0,0973 Sk 0,0477 0,0802 0,0275 0,0357 0,0294  0,0500  0,2705 : 6 0,0451 Jumlah 1,00 Langkah 4.  Menghitung konsistensi Menentukan nilai lamda max max  = (0,2627 x 7/2) + (0,3239 x 187/60) + (0,1660 x 109/12) +  (0,1000 x 19/2) + (0,0973 x 34/3) + (0,0451 x 20) =6,3924
Menghitung nilai CI dengan rumus sebagai berikut :
Indeks Konsistensi(CI) = = 6,3924− 6 6 − 1 = 0,3924
Menghitung nilai CR dengan rumus sebagai berikut :
Ratio konsistensi (CR) = = 0,3924
1,24
Menurut Saaty, jika CR ≤10% maka matriks perbandingan berpasangan tersebut konsisten.

## 3.1 Pembobotan Dengan Fuzzy AHP

## Tabel 7. Matriks perbandingan berpasangan Fuzzy
Kriteria K H S P F SK l M
u l m u l m u l m u l m u l m U K 1 1 3 1 1 3 1 2 4 1 2 4 1 3 5 4 6 8
H 1 1 3 1 1 3 3 5 7 1 3 5 1 3 5 2 4 6 S 0,25 0,5 1 0,14 0,2 0,3 1 1 3 1 2 4 1 3 5 2 4 6 P 0,25 0,5 1 0,2 0,3 1 0,25 0,5 1 1 1 3 1 1 3 1 2 4 F 0,2 0,33 1 0,2 0,3 1 0,2 0,3 1 0,33 1 1 1 1 3 1 3 5 SK 0,13 0,17 0,3 0,17 0,3 0,5 0,17 0,3 1 0,25 0,5 1 0,2 0,33 1 1 1 3
Berikut langkah-langkah perhitungan F-AHP :
Nilai Sintesis Fuzzy (Si) Menghitung  nilai  sintesis fuzzy dengan  operasi  penjumlahan  pada  tiap-tiap bilangan triangular fuzzy number dalam setiap baris dan proses untuk mendapatkan nilai sintesis fuzzy .
1   n n maks  RI CI

## Tabel 8. Perhitungan penjumlahan baris dari kriteria F-AHP kriteria
Kriteria
∑ 𝑴 𝒈𝒊 𝒋 𝒎 𝒋=𝟏 l
m U K 9 15 27 H 9 17 29 S 5,39 10,7 19,33 P 3,7 5,33 13 F 2,93 5,99 12 Sk 1,91 2,50 6,25 Jumlah 31,932 56,517 106,58
Sehingga di peroleh nilai Si kriteria sebagai berikut :
Tabel 9. Nilai sintesis fuzzy kriteria Kriteria Si l M u K 0,084 0,265 0,846 H 0,084 0,301 0,908 S 0,051 0,189 0,605 P 0,035 0,094 0,407 F 0,027 0,106 0,376 Sk 0,018 0,044 0,196
Nilai Vektor Fuzzy (V) dan Nilai Ordinat defuzzifikas i ( 𝑑 ′ ) Setelah  melakukan  perhitungan  menggunakan  sintesis fuzzy maka  akan  di peroleh nilai vektor F-AHP dengan rumus :
V (M2 ≥ 𝑀1) = { 1;                           𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑚 2 ≥ 𝑚 1 0;                          𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑙 1 ≥   𝑢 2 𝑙 1 −𝑢 2 (𝑚 2 −𝑢 2 )−(𝑚 1− 𝑙1 ) ;     𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑘𝑜𝑛𝑑𝑖𝑠𝑖 𝑙𝑎𝑖𝑛
Tabel 10. Nilai vektor fuzzy AHP kriteria
Kriteria K ≥ H ≥ S ≥ P ≥ F ≥ Sk ≥ K - 1,00 0,873 0,654 0,647 0,336 H 0,955 - 0,823 0,609 0,600 0,304 S 1,00 1,00 - 0,789 0,797 0,486 P 1,00 1,00 1,00 - 1,00 0,763 F 1,00 1,00 1,00 0,969 - 0,732 Sk 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 -

## ISSN 1978-1431 print / ISSN 2527-4112 online
Menghitung nilai bobot vektor fuzzy (w’) Penentuan bobot vektor fuzzy dapat di hitung menggunkan persamaan rumus : W’ = (d’( 𝐴 1 ), d’ ( 𝐴 2 ), ,,,, d’( 𝐴 𝑛 )) 𝑇
Dengan mengumpulkan semua koordinat (d’) yang telah di peroleh selanjutnya di jumlahkan.
Tabel 11. Nilai bobot vektor fuzzy AHP untuk kriteria
d’ (K) d’ (H) d’ (S) d’ (P) d’ (F) d’ (Sk) ∑ W ′ W’ 0,955 1,00 0,823 0,609 0,600 0,304 4,291
Normalisasi nilai bobot vektor fuzzy (w) Pada  tahap  ini  dilakukan  normalisasi  nilai  bobot  vektor fuzzy yaitu  dengan membagi nilai bobot vektor dengan membagi nilai bobot itu sendiri dengan rumus sebagai berikut :
d ( 𝐴 𝑛 ) = 𝑑 1 (𝐴 𝑛 ) ∑ 𝑑 1 (𝐴 𝑛 ) 𝑛 𝑖=1 Kemudian,  nilai  bobot  vektor  yang  sudah  di  hasilkan  dan  dinormalisasi  akan menghasilkan jumlah nilai bobot yang bernilai 1.
Tabel 12.  Normalisasi nilai bobot vektor fuzzy AHP untuk kriteria K H S P F Sk ∑ W W 0,223 0,233 0,192 0,142 0,140 0,071 1
Untuk perhitungan subkriteria dan alternatif pemasok sama langakah pengerjaan sama dengan cara ini.

## 3.2 Perangkingan Alternatif dan Hasil Keputusan
Perangkingan  alternatif  dan  hasil  keputusan  merupakan  tahap  terakhir  untuk menentukan hasil keputusan, Berikut ini adalah tabel bobot prioritas alternatif (BPA) dan bobot global alternatif :
Tabel 13. Bobot prioritas subkriteria “Kualitas”
Subkriteria kualitas K1 K2 K3 K4 K5 BPA Bobot (W) 0,292 0,237 0,226 0,154 0,090 1 Alternatif ( P A ) 0,495 0,420 0,420 0,420 0,420 0,441 ( P B ) 0,310 0,305 0,310 0,329 0,251 0,306 ( P C ) 0,196 0,275 0,270 0,251 0,329 0,252
Nilai BPA tertinggi untuk bobot prioritas subkriteria kualitas terdapat pada pada pada pemasok 𝑃 𝐴 sebesar  0,441  yang  artinya  pemasok  tersebut  memiliki  tingkat  kepentingan tertinggi terhadap kualitas kayu yang akan dipasok untuk perusahaan raket “ABADI”malang.
Taabel 14.  Bobot prioritas subkriteria “Harga” Subkriteria Harga H1 H2 H3 BPA Bobot (W) 0,392 0,357 0,251 1 Alteratif ( P A ) 0,390 0,367 0,407 0,386 ( P B ) 0,356 0,331 0,337 0,342 ( P C ) 0,254 0,302 0,256 0,272
Nilai BPA tertinggi untuk bobot prioritas subkriteria harga terdapat pada pada pada  pemasok 𝑃 𝐴 sebesar  0,386  yang  artinya  pemasok  tersebut  memiliki  tingkat kepentingan tertinggi terhadap harga kayu yang akan dipasok untuk perusahaan raket “ABADI”malang.
Tabel 15.  Bobot Prioritas Subkriteria “Servis” Subkriteria Servis S1 S2 S3 BPA Bobot (W) 0,376 0,259 0,365 1 Alternatif ( P A ) 0,392 0,385 0,390 0,389 ( P B ) 0,357 0,354 0,344 0,352 ( P C ) 0,251 0,261 0,266 0,259
Nilai  BPA  tertinggi  untuk  bobot  prioritas  subkriteria  servis  terdapat  pada  pada  pada pemasok 𝑃 𝐴 sebesar  0,389  yang  artinya  pemasok  tersebut  memiliki  tingkat  kepentingan tertinggi terhadap servis yang akan diberikan untuk perusahaan raket “ABADI”malang.

## Tabel 16. Bobot prioritas subkriteria “Pengiriman”
Subkriteria Pengiriman P1 P2 P3 BPA Bobot (W) 0,432 0,313 0,255 1 Alternatif ( P A ) 0,357 0,424 0,420 0,394 ( P B ) 0,381 0,358 0,329 0,361 ( P C ) 0,261 0,219 0,251 0,245
Nilai BPA tertinggi untuk bobot prioritas subkriteria pengiriman terdapat pada pada  pada  pemasok 𝑃 𝐴 sebesar  0,400  yang  artinya  pemasok  tersebut  memiliki  tingkat kepentingan tertinggi terhadap harga kayu yang akan dipasok untuk perusahaan raket “ABADI”malang.

## Tabel 17.  Bobot prioritas subkriteria “Fleksibel”
Subkriteria Fleksibel F1 F2 F3 BPA Bobot (W) 0,385 0,261 0,354 1 Alternatif ( P A ) 0,256 0,266 0,398 0,309 ( P B ) 0,407 0,390 0,331 0,376 ( P C ) 0,337 0,344 0,271 0,315

## ISSN 1978-1431 print / ISSN 2527-4112 online
Nilai BPA tertinggi untuk bobot prioritas subkriteria fleksibel terdapat pada pada pada  pemasok 𝑃 𝐵 sebesar  0,375  yang  artinya  pemasok  tersebut  memiliki  tingkat kepentingan tertinggi terhadap fleksibel dalam proses pemesanan bahan baku yang akan dipasok untuk perusahaan raket “ABADI”malang.

## Tabel 18.  Bobot prioritas subkriteria “Sistem Komonikasi”
Subkriteria Sistem Komunikasi Sk1 Sk2 Sk3 BPA Bobot (W) 0,389 0,233 0,378 1 Alternatif ( P A ) 0,381 0,420 0,344 0,376 ( P B ) 0,381 0,305 0,387 0,366 ( P C ) 0,237 0,275 0,269 0,258
Nilai BPA tertinggi untuk bobot prioritas subkriteria sistem komonikasi terdapat pada  pada  pada  pemasok 𝑃 𝐴 sebesar  0,376  yang  artinya  pemasok  tersebut  memiliki tingkat  kepentingan  tertinggi  terhadap  fleksibel  dalam proses  pemesanan  bahan  baku yang akan dipasok untuk perusahaan raket “ABADI”malang.

## 3.2 Perangkingan bobot global
Dari  masing-masing  kesimpulan  tabel  bobot  prioritas  alternatif  terhadap subkriteria diatas, maka diperoleh nilai bobot global yang paling optimum, Berikut ini merupakan tabel hasil keputusan perangkingan nilai bobot prioritas.

## Tabel 19. Perangkingan “Bobot Global”
Kualitas (K) Harga (H) Servis (S) Pengiriman (P) Fleksibel (F) Sistem Komonikasi (Sk) Bobot Global Rangking Bobot (W) 0,222 0,233 0,192 0,142 0,140 0,071 Alternatif ( P A ) 0,441 0,386 0,389 0,394 0,309 0,376 0,389 1 ( P B ) 0,306 0,342 0,352 0,361 0,376 0,366 0,345 2 ( P C ) 0,252 0,272 0,259 0,245 0,315 0,258 0,266 3
Dapat  disimpulkan  bahwa  alternatif    pemasok  A  memiliki  nilai  yang  paling optimum di bandingkan dengan pemasok B dan pemasok 𝐶 . Oleh karena itu, Pemasok 𝑃 𝐴 dapat  disimpulkan  sebagai  pemasok  terbaik.  Namun,  hasil  keputusan  ini  hanya sebagai rekomendasi untuk perusahaan dalam mengambil keputusan.

## 4. Simpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dengan menggunakan metode Fuzzy AHP  maka  dapat  diambil  suatu  kesimpulan  sebagai  berikut  :  Hasil  dari  perhitungan pemasok terbaik adalah pemasok (A) dengan rangking 1 yaitu dengan nilai bobot global sebesar 0,389.

## Referensi
[1] E. Sonalitha, M. Sarosa, and A. Naba, "Pemilihan Pemasok Bahan Mentah pada Restoran  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process," Jurnal EECCIS, vol. 9, pp. 49-54, 2015.
[2] Y.  Razandi,  H.  R.  Pourghasemi,  N.  S.  Neisani,  and  O.  Rahmati,  "Application  of analytical  hierarchy  process,  frequency  ratio,  and  certainty  factor  models  for groundwater potential mapping using GIS," Earth Science Informatics, vol. 8, pp. 867-883, 2015.
[3] Y. ChangD, "Application of the extent analysis method on fuzzy A HP," European Journal of Operational Research, vol. 95, pp. 649-655, 1996.
[4] K. Mathiyazhagan, A. Diabat, A. Al-Refaie, and L. Xu, "Application of analytical hierarchy  process  to  evaluate  pressures  to  implement  green  supply  chain management," Journal of Cleaner Production, vol. 107, pp. 229-236, 2015.
[5] C. Sundarabalan, K. Selvi, and K. S. Kubra, "Performance investigation of fuzzy logic controlled MPPT for energy efficient solar PV systems," in Power Electronics and Renewable Energy Systems , ed: Springer, 2015, pp. 761-770.
[6] L. Suganthi, S. Iniyan, and A. A. Samuel, "Applications of fuzzy logic in renewable energy systems–a review," Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 48, pp. 585-607, 2015.
[7] Y.  Anshori,  "Pendekatan  Triangular  Fuzzy  Number  dalam  Metode  Analytic Hierarchy Process," FORISTEK, vol. 2, 2012.
[8] T. Saaty, "Proses Hirarki Analitik untuk Pengambilan Keputusan dalam Situasi yang Kompleks (Terjemahan)," ed: PT Pustaka Binaman Pressindo, Jakarta, 1991.
[9] N. Kazakis, I. Kougias, and T. Patsialis, "Assessment of flood hazard areas at a regional scale using an index-based approach and Analytical Hierarchy Process: Application in Rhodope–Evros region, Greece," Science of the Total Environment, vol. 538, pp. 555-563, 2015.
[10] H. Deng, "Multicriteria analysis with fuzzy pairwise comparison," in Fuzzy Systems Conference Proceedings, 1999. FUZZ-IEEE'99. 1999 IEEE International , 1999, pp. 726-731.