APLIKASI PENDUKUNG KEPUTUSAN REKOMENDASI VENDOR OEM ( ORIGINAL EQUIPMENT MANUFACTURER ) DENGAN

## MENGGUNAKAN METODE FUZZY MCDM PADA PT. LANGGENG BUANA JAYA
Uzlifatul Fuaidah 1) , Umi Chotijah 2) , Henny Dwi Bhakti 3)
1) PT Langgeng Buana Jaya Jl. Veteran Madya No.8, Segoromadu, Gending, Kec. Kebomas, Kabupaten Gresik, Jawa Timur 61123
2,3) Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatera No. 101 GKB, Gresik. e-mail: uzlifatul.fuaidah22@gmail.com 1) , umi.chotijah@gmail.com 2 ) hennydwi@umg.ac.id 3)

## ABSTRAK
OEM  atau Original  Equipment  Manufacturer adalah  sebuah  barang  yang  diproduksi  oleh  perusahaan yang kemudian dijual kembali oleh perusahaan lain yang bekerja sama dengan penjual produk jadi, yang dikenal sebagai Vendor . PT.  Langgeng  Buana  Jaya  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  pada usaha  produksi  barang OEM (Original Equipment Manufacturer) terkemuka dalam produk mainan konsumen untuk Pasar AS , Inggris , J. Produk PT. Langgeng Buana Jaya terdiri dari mainan part plastic, hingga produk mainan peralatan elektronik besar sepeeti alat penyedot debu Vacum Cleaner. Untuk itu perusahaan dapat memilih rekomendasi vendor yang benar-benar  mampu  melancarkan  kegiatan  penjualan  hingga  sampai  ketangan  konsumen.  Dari  hasil  observasi maka  perencanaan  sistem  yang  akan  diterapkan  dalam  Aplikasi  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Vendor OEM ( Original Equipment Manufacturer ) dengan menggunakan Metode FUZZY MCDM . Data yang diperoleh diambil  dari  30  data  Vendor  yang  bekerjasama  dengan  PT.  Langgeng  Buana  Jaya.  Dalam  perhitungan  ini menggunakan  6  kriteria  pemilihan  yaitu  Lama  permintaan,  Besar  Tunggakan,  Kapasitas  Permintaan,  Deposit Pembayaran,  Lama Pelunasan dan Lokasi  Vendor. Berdasarkan penyelesaian proses diatas diharapkan  melalui aplikasi FUZZY  MCDM ini  akan  memberikan  kemudahan  perusahaan  pada  proses  penentuan  Vendor  OEM (Original Equipment Manufacturer) dengan efektif.
Kata Kunci : metode Fuzzy MCDM, Rekomendasi Vendor

## ABSTRACT
OEM or Original Equipment Manufacturer is an item produced by a company which is then resold by another company that cooperates with the seller of the finished product, known as a Vendor. PT. Langgeng Buana Jaya  is  a  company  engaged  in  the  production  of  leading  OEM  (Original  Equipment  Manufacturer)  goods  in consumer toys products for the US, UK, J Markets. PT. Langgeng Buana Jaya consists of toys with plastic parts, to toys for large electronic equipment such as a vacuum cleaner. For this reason, companies can choose vendor recommendations that are really able to launch sales activities until they reach consumers. From the results of observations, the system planning that will be applied in the OEM Vendor Recommendation Decision Support Application (Original Equipment Manufacturer) using the FUZZY MCDM method. The data obtained were taken from 30 data vendors in collaboration with PT. Long lasting Buana Jaya. In this calculation, 6 selection criteria are  used,  namely  the  duration  of  the  request,  the  amount  of  arrears,  the  capacity  of  the  request,  the  payment deposit, the period of repayment and the location of the vendor. Based on the completion of the above process, it is  hoped  that  the  FUZZY  MCDM  application  will  provide  convenience  for  the  company  in  the  process  of determining the OEM (Original Equipment Manufacturer) Vendor effectively.
Keywords: Fuzzy MCDM method, Vendor Recommendation

## I. PENDAHULUAN
PT.  Langgeng  Buana  Jaya  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  pada  usaha  produksi  barang  OEM (Original Equipment Manufacturer) terkemuka dalam produk mainan konsumen untuk Pasar AS , Inggris , Euro ,  Cina  ,  Jepang.  Produk  PT. Langgeng  Buana  Jaya  terdiri dari  mainan  part  plastik  seperti  set  mainan  figurine, berbahan PVC dengan semprotan warna dan fungsi perakitan, hingga produk mainan peralatan elektronik besar sepeeti alat penyedot debu Vacum Cleaner . Untuk itu perusahaan dapat memilih rekomendasi vendor yang benar- benar  mampu  melancarkan  kegiatan penjualan  hingga sampai ketangan konsumen. OEM (Original Equipment
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Uzlifatul Fuaidah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Aplikasi Pendukung Keputusan Rekomendasi Vendor Oem ( Original Equipment Manufacturer ) Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Mcdm Pada Pt. Langgeng Buana Jaya
Manufacturer) dilakukan secara Continue agar kegiatan penjualan dapat berjalan dengan lancar tanpa ada kendala dan sampai dengan tepat waktu ditangan konsumen.
Pemasaran dari hasil produksi perusahaan OEM ( Original Equipment Manufacturer) dilakukan dengan berbagai macam permintaan dari setiap Vendor , perusahaan memiliki tanggung jawab dan kewajiban yang harus diselesaikan  kepada  pihak vendor yang  bekerjasama  dengan  perusahaan.  Proses  permintaan  dilakukan    tidak terorganisir  membuat  kendala  pada  proses  penentuan vendor yang  berhak dalam  rekomendasi vendor pada perusahaan. Pada PT. Langgeng Buana Jaya yang awalnya hanya dilakukan berdasarkan jumlah permintaan pada perusahaan dan dilakukan pada proses perhitungan dan mengalami kendala yang cukup signifikan yang sangat mempengaruhi  proses  produksi.  Dari  hasil observasi maka  perencanaan  sistem  yang  akan  diterapkan  dalam Aplikasi  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi Vendor OEM (  Original  Equipment  Manufacturer  ) dengan menggunakan  Metode FUZZY  MCDM .  Data  yang  diperoleh  diambil  dari  30  data Vendor yang  bekerjasama dengan  PT.  Langgeng  Buana  Jaya.  Dalam  perhitungan  ini  menggunakan  6  kriteria  pemilihan  yaitu  Lama permintaan, Besar Tunggakan, Kapasitas Permintaan, Deposit Pembayaran, Lama Pelunasan dan Lokasi Vendor . Untuk  penentuan Vendor PT.  Langgeng  Buana  Jaya masih  dilakukan  secara  sederhana  dengan  perhitungan berdasarkan nilai lama permintaan, besar tanggungan saja sehingga data penilaian kurang sesuai. Data Vendor OEM ( Original Equipment Manufacturer ) yang terus  masuk setiap bulannya membutuhkan waktu yang cukup lama dalam proses penentuan Vendor dan hasil yang didapatkan kurang optimal. Rekomendasi Vendor sangat dibutuhkan bagi PT. Langgeng Buana Jaya guna memilih Vendor secara efesien, maka  dipilih  metode Fuzzy  Multi  Criteria  Decision  Making pada  proses  penentuan Vendor OEM (Original Equipment  Manufacturer). Dari  permasalahan  yang  dihadapi  pada  proses  penentuan Vendor OEM (  Original Equipment  Manufacturer  ) maka  Skripsi  ini  berjudul  “APLIKASI  PENDUKUNG  KEPUTUSAN REKOMENDASI VENDOR OEM (ORIGINAL EQUIPMENT MANUFACTURER) DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY MCDM PADA PT. Langgeng Buana Jaya”. Berdasarkan penyelesaian proses  diatas  diharapkan  melalui  aplikasi FUZZY  MCDM ini  akan  memberikan  kemudahan    perusahaan  pada proses penentuan Vendor OEM (Original Equipment Manufacturer) dengan efektif.

## II. LANDASAN TEORI

## 2.1 TEORI DASAR PENDUKUNG KEPUTUSAN
Sistem pendukung keputusan ( DSS ) adalah bagian dari Sistem Informasi berbasis kompter, termasuk sistem berbasis pengetahuan (manajemen pengetahuan) yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau sebuah perusahaan. Ada beberapa jenis keputusan berdasarkan sifat dan jenisnya, menurut Herbet A. Simon :
a) Keputusan Terprogram
Yaitu Keputusan yang bersifat berulang dan rutin, sedemikian sehingga suatu prosedur pasti telah dibuat untuk menanganinya.
b) Keputusan Tak Terprogram
Yaitu keputusn yang bersifat baru, tidak terstruktur dan jarang konsekuen. Tidak ada metode yang pasti untuk menangani masalah tersebut.
2.1.1. Tahap Pengambil Keputusan
Berikut  untuk  tahapan  dalam  pengambilan  keputusan  melalui  beberapa  proses  antara lain:
1. Intelegence
Tahap  ini  merupakan  proses  pelurusan  dan  pendekatan  dari  lingkup  problematika  serta proses  pengenalan  masalah.  Data  masukan  diperoleh,  diproses,  dan  diuji  dalam  rangka mengidentifikasikan masalah.
2. Design
Tahap  ini  merupakan  proses  menentukan,  mengembangkan  dan  menganaliasa  alternatif tindakan  yang  bisa  dilakukan.  Tahap  ini  meliputi  proses  untuk  mengerti  masalah. Menurunkan solusi dan menguji kelayaaan sistem.
3. Choice
Tahap ini dilakukan proses pemilihan diantara berbagai alternatif yang mungkin dijalankan. Hasil  pemilihan  ini  tersebut  kemudian  diimplementasikan  dalam  proses  pengambilan keputusan ( Suryadi, K. dan Ramadhani 1998].
2.1.2. Tujuan Dari Sistem Pendukung Keputusan
Tujuan  tersebut  mengacu  pada  tiga  prinsip  dasar  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan ( DSS ) diantaranya :
1. Struktur masalah
Yaitu  untuk  masalah  terstruktur,  penyelesaian  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan rumus-rumus  yang  sesuai,  sedangkan  untuk  masalah  tak  terstruktur  tidak  dapat
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Uzlifatul Fuaidah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Aplikasi Pendukung Keputusan Rekomendasi Vendor Oem ( Original Equipment Manufacturer ) Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Mcdm Pada Pt. Langgeng Buana Jaya
dikomputerisasi. Sementara mengenai Sistem Pendukung Keputusan ( DSS ) dikembangkan khususnya untuk masalah yang semi-terstruktur.
2. Dukungan keputusan
Yaitu  Sistem  Pendukung  Keputusan  ( DSS )  tidak  dimaksudkan  untuk  menggantikan manajer,  karena  komputer  berada  di  bagian  terstruktur,  sementara  manajer  berada  di bagian  tak  terstruktur  untuk  memberi  penilaian  dan  melakukan  analisis.  Manajer  dan komputer bekerja sama sebagai sebuah tim pemecah masalah semi terstruktur.
3. Evektifitas keputusan
Yaitu  merupakan  tujuan  utama  dari  Sistem  Pendukung  Keputusan  ( DSS ),  bukan  untuk mempersingkat waktu dalam pengambilan keputusan, tapi agar keputusan yang dihasilkan dapat lebih baik.
2.2 OEM ( Original Equipment Manufacturer ) OEM atau Original Equipment Manufacturer adalah sebuah barang yang diproduksi oleh perusahaan yang kemudian dijual kembali oleh perusahaan lain.
a) Produsen peralatan asli (OEM) menyediakan komponen di produk perusahaan lain, bekerja sama dengan penjual produk jadi, yang dikenal sebagai reseller nilai tambah (VAR).
b) Dalam  industri  komputer,  Pengertian  OEM  dapat  merujuk  ke  perusahaan  yang  membeli  produk  dan kemudian menggabungkan atau mengubah mereknya menjadi produk baru dengan namanya sendiri.
c) Secara  tradisional,  Pengertian  OEM  berfokus  pada  penjualan  bisnis-ke-bisnis,  sementara  VAR dipasarkan ke publik atau pengguna akhir lainnya.
d) Pengertian OEM berbeda dengan produk aftermarket,  yang menawarkan suku cadang pengganti  yang generik dan lebih murah daripada suku cadang OEM.

## 2.3 Logika Fuzzy
Kata fuzzy merupakan  kata  sifat  yang  berarti  kabur  atau  tidak  jelas. Fuzziness atau  kekaburan    atau ketidak jelasan  selalu  meliputi  keseharian  manusia.  (Kusumadewi, 2004).
Adapun alasan digunakannya logika fuzzy adalah sebagai berikut:
a. Konsep  logika fuzzy mudah  dimengerti.  Konsep  matematis  yang  mendasari  penalaran fuzzy sangat sederhana dan mudah dimengerti.
b. Logika fuzzy sangat fleksibel . c. Logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat.
d. Logika fuzzy mampu memodelkan fungsi-fungsi nonlinear yang sangat kompleks.
e. Logika fuzzy dapat membangun dan mengaplikasikan pengalaman-pengalaman para pakar secara langsung tanpa harus melalui proses pelatihan.
f. Logika fuzzy dapat bekerjasama dengan teknik-teknik kendali
g. Logika fuzzy didasarkan pada bahasa alami.

## 2.3.1 Himpunan Fuzzy
Himpunan  tegas  (crisp)  A  didefinisikan  oleh  item-item  yang  ada  pada  himpunan  itu.  Jika  a  €  A, maka nilai yang  berhubungan dengan  A  adalah  1.  Namun  jika  a  bukan  anggota A  ,maka  nilai yang berhubungan dengan  a  adalah  0.  notasi  A  =  {x|P(x)}  menunjukkan  bahwa  A  berisi  item    x  dengan P(x)  benar.  Jika  X merupakan  fungsi  karakteristik  A  dan  properti  P,  maka  dapat  dikatakan  bahwa P(x)  benar,  jika  dan  hanya  jika X  (x)=1 (Kusumadewi,2004). Himpunan  fuzzy memiliki  2 atribut,  (Kusumadewi,  2004)  yaitu :
1 . Linguistik   yaitu   penamaan   suatu   grup   yang   mewakili   suatu   keadaan   atau   kondisi tertentu   dengan menggunakan  bahasa alami. Contoh  : murah,  sedang,  mahal.
2. Numeric  yaitu  suatu  nilai  (angka)  yang  menunjukkan ukuran  dari  suatu  variabel.  Contoh : 100,  500,  1000, dan seterusnya

## 2.3.2 Fungsi Keanggotaan Fuzzy
Fungsi  keanggotaan  (membership  function)  adalah  suatu  kurva  yang  menunjukan  pemetaan titik-titik    input  data  ke  dalam  nilai  keanggotaannya  (sering  disebut  dengan  derajat keanggotaan)  yang  memiliki  interval  antara  0  sampai  1.  Ada  dua  cara  mendefinisikan
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Uzlifatul Fuaidah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Aplikasi Pendukung Keputusan Rekomendasi Vendor Oem ( Original Equipment Manufacturer ) Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Mcdm Pada Pt. Langgeng Buana Jaya
keanggotaan  himpunan  fuzzy, yaitu  Definisi  numeris  menyatakan  fungsi derajat  keanggotaan sebagai  vector  jumlah  yang tergantung  pada  tingkat  diskretisasi. Misalnya, jumlah elemen diskret  dalam  semesta  pembicaraan.  Definisi  Fungsional  menyatakan  derajat  Keanggotaan. batasan  ekspresi  analitis  yang  dapat  dihitung.    Standar  atau  ukuran  tertentu  pada  fungsi keanggotaan secara umum berdasar atas semesta X bilangan real :
1. Representasi Linear
Ada 2 kemungkinan  himpunan fuzzy linear yaitu: Kenaikan himpunan dimulai pada nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan nol [0] bergerak  kekanan  menuju  nilai  domain  yang memiliki derajat keanggotaan lebih tinggi. Fungsi linear naik (bahu kanan) dirumuskan seperti rumus  2.1 :
Rumus 2.1 . Himpunan Fuzzy Linear Naik.
Fungsi Keanggotaan dari  linear naik adalah
Fungsi linear turun (bahu kiri) dirumuskan seperti Rumus 2.2 dibawah ini:
Rumus 2.2 Himpunan Fuzzy Linier Turun
Fungsi Keanggotaan dari  linear turun adalah
1. Representasi Kurva Segitiga
Kurva segitiga pada dasarnya merupakan gabungan antara 2 garis (linier), Fungsi segitiga dirumuskan seperti Rumus 2.3 dibawah ini:
a b 1 0 µ(x) Domain (x) 0; (x-a) / (b-a ) x ≤ a a ≤ x ≤ b x ≥ b 1; a b 1 0 µ(x) Domain (x) 1; (b-x) / (b-a ) x ≤ a a ≤ x ≤ b x ≥ b 0; a b 1 0 µ(x) Domain (x) c
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Uzlifatul Fuaidah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Aplikasi Pendukung Keputusan Rekomendasi Vendor Oem ( Original Equipment Manufacturer ) Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Mcdm Pada Pt. Langgeng Buana Jaya
Rumus 2.3 . Kurva Segitiga
Fungsi Keanggotaan dari  Segitiga adalah
2. Representasi Kurva Trapesium
Kurva segitiga pada dasarnya seperti titik yang memiliki nilai keanggotaan 1
Rumus 2.4 . Kurva Trapesium
Fungsi Keanggotaan dari  Trapesium adalah

## 2.3.3 Metode Fuzzy Multi Criteria Decision Making
Masalah MCDM diselesaikan dengan menggunakan teknik-teknik  dalam bidang kecerdasan buatan (artificial intelligent) dan beberapa dekade terkahir menjadi kajian intensif  dari soft  computing karena  melibatkan  teori  himpunan  fuzzy.  Secara  umum proses pengambilan keputusan meliputi langkah-langkah  keputusan meliputi :
a) Dentifikasi masalah
b) Menyusun preferensi
c) Mengevaluasi alternative
d) Menentukan alternatif terbaik.
Berdasarkan uraian di atas, beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam masalah MCDM adalah: 1). Alternatif; 2). Kriteria; 3). Preferensi; dan 4). Tool/teknik pengambil keputusan. Misal ada m kriteria (C 1 ,…, C m ) dan n alternatif (A 1 ,…,A n ). Masalah MCDM biasa direpresentasikan dalam bentuk tabel keputusan seperti pada Tabel 2.1.
Tabel 2.1 Alternatif Keputusan
A 1 . . A n w 1 C 1 a 11 . . a m1
. . . . .
.
.
. . . . .
0;
( x -a) / (b-a ) ;
(c- x) / (c-b ) ; x ≤ a atau x ≥ c a ≤ x ≤ b b ≤ x ≤ c a b 1 0 µ(x) Domain (x) c d 0; ( x -a) / (b-a ) ; (b- x) / (b-a ) ; x ≤ a atau x ≥ d a ≤ x ≤ b b ≤ x ≤ c 1; x ≥ d
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Uzlifatul Fuaidah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Aplikasi Pendukung Keputusan Rekomendasi Vendor Oem ( Original Equipment Manufacturer ) Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Mcdm Pada Pt. Langgeng Buana Jaya
w m C m a m1 . . a mn
Nilai a ij menunjukkan skor kinerja alternatif A j pada kriteria C i yang merupakan preferensi dari pengambil keputusan. Dalam MCDM, masalah penilaian aspek afektif melibatkan informasi linguistik sebagai preferensi pengambil keputusan, dapat direpresentasikan dalam matriks keputusan , untuk proses perhitungan pertama kali dilakuakan dengan megkonversikan nilai data yang didipat kedalam nilai symbol dari proses evalusai perusahaan sesuai batasan yang ada, kemudian dilanjutkan dengan dengan nilai perhitunga menggunakan kurva segitiga keanggotaan dari fuzzy berikut kurva fuzzy fungsi segitiga fuzzy :
Rumus 2.5. Kurva Segitiga Fuzzy
Kemudian  dilakuakan  dengan  penentuan  nilai  dari  kurva  dengan  menggunakan  nilai berdasarkan kepentinagan dari masing-masing ktitria yang nantinya digunakan dengan menggunakan kurva fuzzy sebagai berikut :
Rumus 2.6. Kurva Peratingan
Dari Kurva diatas Maka dilakukan proses perthitungan sebagai berikut :
Tabel 2.2 Rating Kepentingan Rating Kepentingan Nilai yi Nilaiqi Nilaiz1 sangat Penting (SP) 0.75 1 1 Penting (P) 0.5 0.75 1 Cukup Penting(CP) 0.25 0.5 0.75 Kurang Penting (KP) 0 0.25 0.5 Sangat Kurang Penting (SKP) 0 0 0.25
Dan untuk penilaian penilain sebagai berikut :
a b 1 0 µ(x) Domain (x) c 0.75 Domain (x) 0.25 0.5 1 0 µ(x) Sk penting k penting C  penting penting S  penting 1
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Uzlifatul Fuaidah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Aplikasi Pendukung Keputusan Rekomendasi Vendor Oem ( Original Equipment Manufacturer ) Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Mcdm Pada Pt. Langgeng Buana Jaya
Tabel 2.3 Data Penilaian Penilaian Sanga Baik (SB) SB 0.75 1 1 Baik (B) B 0.5 0.75 1 Cukup Baik (CB) CB 0.25 0.5 0.75 Cukup (C) C 0 0.25 0.5 Kurang Baik  (KB) KB 0 0 0.25 1. Evaluasi perhitungan himpunan Fuzzy
Dari hasil evalusai data pada fuzzy dilakukan penilain sebagai berikut :
 Untuk  proses  perhitungan  dengan  menggunakan  evaluasi fuzzy terdiri  dari  tiga rating element sebagai berikut :
1. Variable linguistic
2. Mempresentasikan rating variable linguistic 3. Fungsi keanggotaan uang berhubungan dengan setiap element
 mengevaluasi bobot dalam setiap kriteria dan penentuan derajat kecocokkan dari setiap alternative terhadap
 mengagregasikan bobot kriteria dan derajat kecocokkan dalam setiap alternative dan kriteria dengan metode mean, Fi dirumuskan pada persamaan berikut
F i = (1/k) [( S i 1 * W1) + ( S i2 * W 2 ) + … + : ( S ik * W k )]
Dengan cara mensubtitsikan Si dan Wi, dengan bilangan Fuzzy Segitiga, Sa = ( o it , p it , q it ,), dan W t = (a at ,, b it ,, c it ,); maka F didekati sebagai persamaan 2. Mengevaluasi alternative
Evaluasi alternative dipilih sebagai penilaian dari hasil data uji dengan menggunakan rating keentingan dengan perhitungan nilai F pada data yang digunakan.
3. Nilai  alpha  adalah  derajat  keoptimasian  mempresentasikan  derajat  keoptimasian dilakukan dengan pengambil keputusan dari nilai 0 = a = 1. Apabila nilai alpha semakin besar  maka  nnilai  derajat  keoptimasiannya  semakin  besar.  Dari  Data  Diatas  Maka diasumsikan  nilai  alpha  adalah  0.5  untuk  hasil  perhitungan  nilai  F, dimana  asumsi merupakan pernyataan yang berdasarkan pada penemuan, pengamatan dan percobaan dalam penelitian yang dilakukan sebelumnya dan  untuk nilai F sebagai berikut :
F = a (( a * Nilai Zi) + Nilai Qi + (( 1 – a ) * nilai yi))
4. Menentukan alternatif terbaik.
Dari  hasil  perhitungan  nilai  F  ,  maka  didapatkan  nilai  dari  setiap  alternative,  yang kemudian dilakukan proses sorting nilai data dimana untuk proses penilaian alternative terbaik dengan memilih nilai F yang terbesar

## III. ANALISIS  DAN  PERANCANGAN  SISTEM

## 3.1 Analisis Sistem
Analisis  merupakan  tahapan  dalam  menentukan  proses  rekomendasi  secara  efektif  dan  efesien,  sehingga memberikan  keputusan  yang  mempermudah  dalam  pemilihan  atau  tujuan  yang  diharapkan.  Proses  penentuan rekomendasi Vendor OEM (Original  Equipment  Manufacturer) dengan  metode Fuzzy  Multi  Criteria  Decision Making Studi Kasus PT. Langgeng Buana Jaya yang ditujukan kepada divisi pengadaan barang. Purchase Order OEM  (Original  Equipment  Manufacturer) merupakan  bukti  perusahaan  terhadap  barang  yang  akan  diajukan Vendor kepada perusahaan, untuk pengajuan penawaran oleh pihak vendor berupa pengajuan proposal informasi barang OEM (Original Equipment Manufacturer) yang ditawarkan.

## 3.2 Hasil Analis
Hasil  analisis  masalah  selama  ini  dalam  melakukan  proses  pemilihan Vendor dengan  hasil  observasi  data yang didapatkan dengan penentuan rekomendasi Vendor OEM (Original Equipment Manufacturer) menggunakan data  dari  pihak  marketing  proses purchase  order atau  bagian  pengadaan  barang.  Maka  dibuatlah  sistem  yang
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Uzlifatul Fuaidah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Aplikasi Pendukung Keputusan Rekomendasi Vendor Oem ( Original Equipment Manufacturer ) Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Mcdm Pada Pt. Langgeng Buana Jaya
membantu  dalam  proses  penentuan  dengan  menggunakan Decision  Suport  System  rekomendasi  Vendor  OEM (Original Equipment Manufacturer) menggunakan  metode Fuzzy Multi  Criteria Decision Making Studi Kasus PT.  Langgeng  Buana  Jaya.  Sistem  yang  digunakan  pihak  manajemen  sehingga  dapat  membantu  pihak  divisi marketing PT. Langgeng Buana Jaya dalam proses penentuan Vendor OEM (Original Equipment Manufacturer) .
Penentuan  rekomendasi Vendor pada  PT.  Langgeng  Buana  Jaya  awalnya  dilakukan  secara  sederhana berdasarkan type saja sehingga untuk hasil kurang sesuai dengan kebutuhan. Penggambaran keputusan dari sistem pada  proses keputusan sebagai hasil seleksi dari proses keputusan dan  kriterianya yaitu : Lama Permintaan, Besar Tunggakan,  Kapasitas  Permintaan,  Deposit  Pembayaran,  Lama  Pelunasan  dan  Lokasi  Vendor,  sebagai  proses rekomendasi sistem, berikut Flowchart dapat dilihat  pada Gambar 3.1
Gambar 3.1. Flowchart Sistem DSS  rekomendasi Vendor
Diagram  Alir decision  support  system penentuan Vendor  OEM  (Original  Equipment  Manufacturer) menjelaskan bahwa tahap analisis dimulai dari memasukkan data uji kemudian jika data yang dimasukkan benar  maka  selanjutnya  akan  masuk  ke  proses  selanjutnya  masuk  ke  tahap  penggunaan  metode Fuzzy kemudian dilakukan proses penentuan pemilihan Vendor dengan proses Fuzzyfikasi dan dilanjutkan dengan menggunakan FMCDM .
Diharapkan Sehingga pada proses dalam menentukan target berdasarkan data-data pengadaan OEM (Original  Equipment  Manufacturer) .  Diharapkan  hasil  dari  keputusan  penentuan  Vendor  OEM  (Original Equipment Manufacturer) lebih efektif, sehingga  terdapat tiga entitas yang berhubungan dengan sistem yaitu : a. Vendor : Pihak  yang  menawarkan  OEM  (Original  Equipment Manufacturer) b. Divisi Marketing : Pihak yang input data pengadaan   OEM (Original Equipment Manufacturer) c. Manager : Pihak yang dapat melihat hasil report

## 3.2.1 Penggunaan Metode
Untuk proses pengolahan data dapat dilakukan dengan penentuan nilai hasil observasi dengan penilain dari observasi vendor setiap kriteria dan untuk proses rekomendasi dilakukan dengan data Fuzzy MCDM .
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Uzlifatul Fuaidah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Aplikasi Pendukung Keputusan Rekomendasi Vendor Oem ( Original Equipment Manufacturer ) Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Mcdm Pada Pt. Langgeng Buana Jaya

## Gambar 3.2 Flowchart Metode FMCDM rekomendasi Vendor

## Keterangan :
1. Diawali  dengan  proses  penentuan  nilai  penginputan  data  dari  kriteria    Lama Permintaan,  Besar  Tunggakan,  Kapasitas  Permintaan,  Deposit  Pembayaran,  Lama Pelunasan dan Lokasi Vendor sebagai nilai yang akan diperhitungkan
2. Kemudian dilakukan proses penentuan nilai dengan Fuzzy
3. Kriteria  dari  inputan  tersebut  dilanjutkan  dengan  menentukan  bobot  dari  masing- masing kriteria
4. Kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  perhitungan  derajat  keanggotaan  dari  setiap implikasi  kriteria  yang  nantinya  akan  digunakan  sebagai  pembobotan  nilai  dari masing-masing kriteria
5. Pada hasil proses perhitungan bobot nilai dari masing-masing kriteria akan   di tentukan Penentuan  nilai  sorting  data  dari  hasil  proses  V  Vektor  sebagai  hasil  rekomendasi vendor
6. Dari  hasil  rekomendasi  Vendor  kurang  sesuai  maka  dilakukan  porses  Pembobotan kembali.
7. Maka  dari  hasil  tersebut  didapatkan  hasil  rekomendasi  hasil  Vendor  yang  sesuai dengan kebutuhan dari PT. Langgeng Buana Jaya.

## 3.3 Representasi Model
Pengambilan kriteria yang digunakan didapat dari Perusahaan,ada 6 kriteria dalam penilaian yaitu Lama Permintaan,  Besar  Tunggakan,  Kapasitas  Permintaan,  Deposit  Pembayaran,  Lama  Pelunasan  dan  Lokasi Vendor  Nilai  –  nilai  tersebut  diolah  oleh  sistem  untuk  dijadikan  suatu  landasan  dalam  penilaian.  Untuk penentuan Perekomendasian Vendor dengan menggunakan data didapatkan 30 sampel data evaluasi penilaian dari perusahaan yang telah berhasil ditabelkan berupa data evaluasi penilaian pada tabel 3.1 berikut
Tabel 3.1 Data evaluasi Vendor data maret 2021
No. Nama Unit Data Vendor Lama Perminta an (Hari) Besar Tunggak an (Rp) Kapasitas Permintaan (Ea) Deposit Pembaya ran (%) Lama Pelunasa n (Hari) Lokasi Vendor (KM) 1 CV. Mardika Utama 7 1500000 0 12000 20 21 120 2 CV. Jaya Putera Plastik 7 1200000 0 10000 10 2 25 3 CV. Mandala Andika 16 1000000 0 5000 5 1 20 4 CV. Bumi Indah Lestari 16 2000000 25000 15 8 100 5 CV. Bima Putera Mandala 20 1400000 0 22000 25 9 150
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Uzlifatul Fuaidah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Aplikasi Pendukung Keputusan Rekomendasi Vendor Oem ( Original Equipment Manufacturer ) Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Mcdm Pada Pt. Langgeng Buana Jaya
6 CV. Makmur Jaya Lestari 28 2500000 0 12000 30 15 25 7 CV. Graha Lestari 21 8000000 10000 40 18 40 8 CV. Cipta Selaras Mandiri 2 2100000 0 5000 35 21 60 9 CV. Makmur Bumi Putera 1 3000000 0 25000 15 28 75 10 CV. Cahaya Lestari 8 2000000 22000 20 30 80 11 CV. Bintang Timur Pertiwi 9 1500000 0 12000 25 10 50 12 CV. Gratama Pertiwi 15 1200000 0 10000 20 21 65 13 CV. Griya Bintang Utama 18 1000000 0 5000 10 2 20 14 CV. Pelita Bumi Makmur 21 2000000 25000 5 1 100 15 CV. Haki Jaya Pelita 28 1350000 0 22000 15 8 150 16 PT. Sumber Alam Lestari 30 2500000 0 12000 25 9 25 17 PT. Alam Putera Jaya 10 8000000 10000 30 15 40 18 PT. Bumi Makmur 12 2100000 0 5000 40 18 60 19 PT. Bintang Putera Tiga 18 3000000 0 2000 35 21 75 20 PT. Liku Plastik Makmur 22 2000000 22000 18 28 80 21 PT. Alam Mandiri Putera 8 2700000 12000 10 30 50 22 PT. Pratama Indah Lestari 9 1200000 0 10000 5 10 65 23 PT. Bintang Plastik Abadi 15 1000000 0 5000 15 12 60 24 PT. Putera Baru Indonesia 21 1550000 25000 25 18 75 25 PT. Swadaya Griya 21 1400000 0 22000 20 22 80 26 PT. Gradika Makmur 28 2500000 0 12000 10 8 50 27 PT. Bumi Cipta Selaras 30 1800000 0 10000 15 21 60 28 PT. Alam Sentosa Lestari 10 2100000 0 5000 15 15 75 29 PT. Gratama Lestari 12 3000000 0 25000 25 18 85 30 PT. Paramitha Wijaya 4 2000000 22000 5 22 75
Evaluasi data serta pengembangan  dan perancangan kembali dari sistem sehingga  dapat memecahkan permasalahan  yang  ada  dan  dapat  diketahui  kebutuhan  perangkat  lunak  sistem,  perangkat  keras  sistem, masukan  sistem,  keluaran  sistem,  dan  diagaram  alir  prosedur  operasional,  serta  perancangan  sistem  pada umumnya sebelum menuju siklus operasi dan pemeliharan serta perkembangan dari aplikasi.
3.3.1 Penentuan Kriteria
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Uzlifatul Fuaidah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Aplikasi Pendukung Keputusan Rekomendasi Vendor Oem ( Original Equipment Manufacturer ) Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Mcdm Pada Pt. Langgeng Buana Jaya
Tahapan pertama dalam proses penentuan nilai keputusan dengan menggunakan nilai kriteria yang  ada  pada vendor perusahaan  dimana  untuk  proses  penentuan  nilai  data  dilakukan  dengan menggunakan  pembentukan  Kriteria Fuzzy digunakan  sebagai  langkah  pertama  yang  harus  dilakukan sebelum  menentukan  pengelompokkan  data  nantinya  digunakan  sebagai  penentuan  nilai  dari  derajat keanggotaan  dari Fuzzy ,  berikut  kriteria  yang  nantinya  digunakan  pada  proses  perhitungan  nilai  yang terstruktur dan diproses dengan data dari nilai min-max yang digunakan, berikut :
a. Lama Permintaan (Hari) = V1 b. Besar Tunggakan (Rp) = V2 c. Kapasitas Permintaan (Ea) = V3 d. Deposit Pembayaran (%) = V4 e. Lama Pelunasan (Hari) = V5 f. Lokasi Vendor (KM) = V6

## 3.3.2 Penentuan Simbol
Hasil observasi data pada pihak  marketing  yang dilakukan  dengan  menggunakan proses  evaluasi data yang  didapatkan  dari,  sebagai  proses  penentuan Vendor  Amilum yang  dilakukan  dengan  menggunakan perhitungan Fuzzy Multi Criteria Decision Making dengan kriteria Lama Permintaan, Besar Tunggakan, Kapasitas  Permintaan,  Deposit  Pembayaran,  Lama  Pelunasan  dan  Lokasi  Vendor.  Untuk  memberikan penilaian  data  dari  nilai  berupa  rating  setiap  nilai  kriteria  sehingga  dapat  dengan  mudah  dilakukan penilainya dari setiap data dengan simbolisasi nilai dari pihak perusahaan. Untuk memberikan penilaian data dari nilai berupa rating setiap nilai kriteria sehingga dapat dengan mudah dilakukan penilainya dari setiap data.
Berikut  untuk detail proses perhitungan dilakukan proses simbolisasi dilakukan detail proses simbolisasi perhitungan :
a. Proses perhitungan Simbolisasi untuk data CV. Mardika Utama dengan Lama Permintaan 7 hari sebagai berikut :
Sangat Cepat  SC = 10 >V1 ≥ 1 Lama Permintaan 7 hari = SC b. Proses perhitungan Simbolisasi untuk data CV. Mardika Utama dengan Besar Tunggakan Rp 15.000.000 sebagai berikut : Sedang  S = 25000,000 ≥ V2 ≥15,000,000 Besar Tunggakan Rp 15.000.000  = S
c. Proses  perhitungan  Simbolisasi  untuk  data  CV.  Mardika  Utama  dengan  Kapasitas Permintaan 12000 sebagai berikut : Sedang  S = 20,000 ≥V3 ≥15,000 Kapasitas Permintaan 12000 = S
d. Proses  perhitungan  Simbolisasi  untuk  data  CV.  Mardika  Utama  dengan  Deposit Pembayaran 20% sebagai berikut : Sedang  S = 30 ≥V4 ≥20 Deposit Pembayaran 20% = S e. Proses perhitungan Simbolisasi untuk data CV. Mardika Utama dengan Lama Pelunasan 21 hari sebagai berikut : Lama L = 30 ≥V5 ≥20 Lama Pelunasan 21 hari = L f. Proses  perhitungan  Simbolisasi  untuk  data  CV.  Mardika  Utama  dengan  Lokasi  Vendor 120 Km sebagai berikut : Jauh J = 150 ≥ V6 ≥120
Lokasi Vendor  120 Km = J
Berikut  untuk  hasil  dari  simbolisasi  data  dengan  menggunakan  rentang  nilai  yang didapat dari perusahaan :
Tabel 3.1 Hasil Simbolisai Data nilai Perusahaan Nama Unit
Data Vendor
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Uzlifatul Fuaidah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Aplikasi Pendukung Keputusan Rekomendasi Vendor Oem ( Original Equipment Manufacturer ) Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Mcdm Pada Pt. Langgeng Buana Jaya
No . Lama Permintaa n (Hari) Besar Tunggaka n (Rp) Kapasitas Permintaa n (Ea) Deposit Pembayara n (%) Lama Pelunasa n (Hari) Lokasi Vendor (KM) 1 CV. Mardika Utama SC S KB S L J 2 CV. Jaya Putera Plastik SC R KB R SC SD 3 CV. Mandala Andika S R SKB SR SC SD 4 CV. Bumi Indah Lestari S SR B R SC S 5 CV. Bima Putera Mandala L R B S SC J 6 CV. Makmur Jaya Lestari L T KB T S SD 7 CV. Graha Lestari L SR KB ST S D 8 CV. Cipta Selaras Mandiri SC S SKB T L D 9 CV. Makmur Bumi Putera SC ST B R L D 10 CV. Cahaya Lestari SC SR B S SML S 11 CV. Bintang Timur Pertiwi SC S KB S C D 12 CV. Gratama Pertiwi S R KB S L D 13 CV. Griya Bintang Utama S R SKB R SC SD 14 CV. Pelita Bumi Makmur L SR B SR SC S 15 CV. Haki Jaya Pelita L R B R SC J 16 PT. Sumber Alam Lestari SML T KB S SC SD 17 PT. Alam Putera Jaya C SR KB T S D 18 PT. Bumi Makmur C S SKB ST S D 19 PT. Bintang Putera Tiga S ST SKB T L D 20 PT. Liku Plastik Makmur L SR B R L S 21 PT. Alam Mandiri Putera SC SR KB R SML D 22 PT. Pratama Indah Lestari SC R KB SR C D 23 PT. Bintang Plastik Abadi S R SKB R C D 24 PT. Putera Baru Indonesia L SR B S S D 25 PT. Swadaya Griya L R B S L S 26 PT. Gradika Makmur L T KB R SC D 27 PT. Bumi Cipta Selaras SML S KB R L D 28 PT. Alam Sentosa Lestari C S SKB R S D 29 PT. Gratama Lestari C ST B S S S 30 PT. Paramitha Wijaya SC SR B SR L D 3.3.3
Perhitungan Recomendasi Vendor Menggunakan Metode Fuzzy MCDM
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Uzlifatul Fuaidah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Aplikasi Pendukung Keputusan Rekomendasi Vendor Oem ( Original Equipment Manufacturer ) Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Mcdm Pada Pt. Langgeng Buana Jaya
Metode FMCDM dilakukan  dengan  menggunakan  proses Fuzzyfikasi terlebih  dahulu  dari penilaian  menggunakan  kriteria  menggunakan  fungsi  keanggotaan  segitiga.  Kemudian  untuk  proses penilaian nilai Fuzzy antara 0 dan 1. Observasi data dilakukan dengan menggunakan data dari tingkat kepentingan  setiap  kriteria  antara  lain  :  Lama  Permintaan,  Besar  Tunggakan,  Kapasitas  Permintaan, Deposit Pembayaran, Lama Pelunasan dan Lokasi Vendor, maka dilakukan penilaian pihak perusahaan dengan menggunakan fungsi keanggotan Fuzzy segitiga. Berikut

## Rumus 3.3 kurva Peratingan Kepentingan
Hasil  detail  perhitungan  yang  dilakukan  dengan  Proses  perhitungan  dengan menggunakan data nilai matriks kolom dari Yi, Qi dan Zi, didapatkan hasil data perhitungan dengan menggunakan detail peratingan dari bobot dari nilai kriteria Lama Permintaan, Besar Tunggakan, Kapasitas Permintaan, Deposit Pembayaran, Lama Pelunasan dan Lokasi Vendor. Untuk proses penyelesaian perhitungan dengan metode FMCDM dilakukan penentuan Vendor dengan kriteria berikut :
Lama Permintaan (Hari) = SP Besar Tunggakan (Rp) = P Kapasitas Permintaan (Ea) = CP Deposit Pembayaran (%) = SP Lama Pelunasan (Hari) = SP Lokasi Vendor (KM) = CP
Hasil dari evaluasi perhitungan dengan menggunakan nilai dari setiap kriteria dengan menggunakan perhitungan nilai kolom pertama nilai Yi pada kriteria dengan menggunakan data Vendor pada  PT. Langgeng Buana Jaya proses  penentuan nilai data sebagai berikut :
k Y i = (1/k) ∑(o it a i ) t=1
Y i = Matriks kolom pertama
K = total kriteria
O it = Nilai Kepentingan ke –it a i = nilai kriteria ke-i
Berikut untuk proses perhitungan dengan menggunakan data yang ada pada  PT. Langgeng Buana Jaya dengan  perhitungan  data  untuk  matriks  Yi  dengan  observasi  dari  kriteria  Lama  Permintaan,  Besar Tunggakan, Kapasitas Permintaan, Deposit Pembayaran, Lama Pelunasan dan Lokasi Vendor berikut :
1. Lama Permintaan = SC
Dilakukan proses konversi dari CV. Mardika Utama Lama Permintaan (Hari) = SC
 Yi   = 0 , Qi = 0 dan Zi = 0.25
2. Besar Tunggakan = S
Dilakukan konversi dari CV. Mardika Utama Besar Tunggakan
 Yi = 0.25, Qi = 0.5. dan Zi = 0.75
3. Kapasitas Permintaan (EA) = KB Dilakukan proses konversi dari tabel Kapasitas Permintaan
 Yi = 0.25, Qi = 0.5 dan Zi = 0.75
4. Deposit Pembayaran = S Dilakukan proses konversi dari tabel Deposit Pembayaran Deposit Pembayaran = C 0.75 Domain (x) 0.25 0.5 1 0 µ(x) SK Penting ang Penting Cukup Penting
Penting S  Penting 1
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Uzlifatul Fuaidah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Aplikasi Pendukung Keputusan Rekomendasi Vendor Oem ( Original Equipment Manufacturer ) Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Mcdm Pada Pt. Langgeng Buana Jaya
 Yi = 0.25, Qi = 0.5,  dan Zi = 0.75
5. Lama Pelunasan = L
Dilakukan proses konversi dari tabel Kapasitas pengiriman Lama Perlunasan = L
 Yi = 0.5, Qi = 0.75,  dan Zi = 1
6. Lokasi Vendor = J
Dilakukan proses konversi tabel Lama Pembayaran Lokasi Vendor = J  Yi   = 0, Qi = 0.25,  dan Zi = 0.5
Proses  konversi  nilai  dari  keanggotaan  dengan  menggunakan  data  Vendor  dilanjutkan  dengan perhitungan hingga 30 data Vendor dengan hasil konversi kedalam nilai Yi, Qi dan Zi untuk hasil konversi sebagai berikut :
Untuk  perhitungan  dengan  menggunakan  nilai  kepentingan  dari  hasil  observasi kepentingan dari perantingan nilai Yi, Qi dan Zi yang didapat dari perusahaan, Berikut untuk konversi nilai Yi, Qi dan Zi dari proses penentuan nilai kepentingan dari Vendor pada tabel 3.25 berikut :
Tabel 3.25 Rating Kepentingan Nilai Yi, Qi Zi Data Kepentingan Yi Qi Zi Lama Permintaan (Hari) SP 0.75 1 1 Besar Tunggakan (Rp) P 0.5 0.75 1 Kapasitas Permintaan (Ea) CP 0.25 0.5 0.75 Deposit Pembayaran (%) SP 0.75 1 1 Lama Pelunasan (Hari) SP 0.75 1 1 Lokasi Vendor (KM) CP 0.25 0.5 0.75
Untuk  hasil  konversi  nilai  Yi,  Qi  dan  Zi  diatas,  dilanjutkan  penentuan  nilai  dari  Vendor  dengan menggunakan proses perhitungan nilai Yi, Qi dan Zi pada kriteria, dan hasil konversi nilai  Yi, Qi dan Zi, berikut untuk proses perhitungan nilai Yi pada data Vendor dengan proses perhitungan nilai sebagai berikut :
a) Vendor CV. Mardika Utama pada nilai Yi-ke 1 sebagai berikut :
Yi-k-1= (k1*Yi,1)+(k2*Yi,2)+(k3*Yi,3)+(k4*Yi,5)+(k5*Yi,5)+(k6*Yi,6) 6
=((0*0.75)+(0.25*0.5)+(0*0.25)+(0.25*0.75)+(0.5*0.75)+(0*0.25))
6
= 0.1458
b) Vendor CV. Mardika Utama pada nilai Qi-ke 1 sebagai berikut :
Qi-k-1= (k1*Qi,1)+(k2*Qi,2)+(k3*Qi,3)+(k4*Qi,5)+(k5*Qi,5)+(k6*Qi,6) 6 =((0*1)+(0.5*0.75)+(0.25*0.5)+(0.5*1)+(0.75*1)+(0.25*0.5)) 6
= 0.354167
c) Vendor CV. Mardika Utama pada nilai Zi-ke 1 sebagai berikut : Zi-k-1= (k1*Zi,1)+(k2*Zi,2)+(k3*Zi,3)+(k4*Zi,5)+(k5*Zi,5)+(k6*Zi,6)
6
=((0.25*1)+(0.75*1)+(0.5*0.75)+(0.75*1)+(1*1)+(0.5*0.75)) 6
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Uzlifatul Fuaidah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Aplikasi Pendukung Keputusan Rekomendasi Vendor Oem ( Original Equipment Manufacturer ) Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Mcdm Pada Pt. Langgeng Buana Jaya
= 0.6250
d) Dst hingga 30 data dari nilai Yi,Qi, dan Zi untuk detail peritungan nilai sebagai berikut : Tabel 3.26 Perhitungan Nilai Yi
No . Vendor
Nilai Yi yi Lama Permintaa n (Hari) Besar Tunggaka n (Rp) Kapasitas Permintaa n (Ea) Deposit Pembayara n (%) Lama Pelunasa n (Hari) Lokasi Vendo r (KM) 1 CV. Mardika Utama 0 0.125 0 0.1875 0.375 0 0.114 6 2 CV.  Jaya  Putera Plastik 0 0.25 0 0 0 0.187 5 0.072 9 3 CV. Mandala Andika 0.1875 0.25 0 0 0 0.187 5 0.104 2 4 CV.  Bumi  Indah Lestari 0.1875 0.375 0.125 0 0 0.062 5 0.125 0 5 CV.  Bima  Putera Mandala 0.375 0.25 0.125 0.1875 0 0 0.156 3 6 CV.  Makmur  Jaya Lestari 0.375 0 0 0.375 0.1875 0.187 5 0.187 5 7 CV. Graha Lestari 0.375 0.375 0 0.5625 0.1875 0.125 0.270 8 8 CV.  Cipta  Selaras Mandiri 0 0.125 0 0.375 0.375 0.125 0.166 7 9 CV. Makmur Bumi Putera 0 0 0.125 0 0.375 0.125 0.104 2 10 CV. Cahaya Lestari 0 0.375 0.125 0.1875 0.5625 0.062 5 0.218 8 11 CV. Bintang Timur Pertiwi 0 0.125 0 0.1875 0 0.125 0.072 9 12 CV. Gratama Pertiwi 0.1875 0.25 0 0.1875 0.375 0.125 0.187 5 13 CV.  Griya  Bintang Utama 0.1875 0.25 0 0 0 0.187 5 0.104 2 14 CV.  Pelita  Bumi Makmur 0.375 0.375 0.125 0 0 0.062 5 0.156 3 15 CV. Haki Jaya Pelita 0.375 0.25 0.125 0 0 0 0.125 0 16 PT.  Sumber  Alam Lestari 0.5625 0 0 0.1875 0 0.187 5 0.156 3 17 PT.  Alam  Putera Jaya 0 0.375 0 0.375 0.1875 0.125 0.177 1 18 PT. Bumi Makmur 0 0.125 0 0.5625 0.1875 0.125 0.166 7 19 PT.  Bintang  Putera Tiga 0.1875 0 0 0.375 0.375 0.125 0.177 1 20 PT.  Liku  Plastik Makmur 0.375 0.375 0.125 0 0.375 0.062 5 0.218 8 21 PT.  Alam  Mandiri Putera 0 0.375 0 0 0.5625 0.125 0.177 1 22 PT.  Pratama  Indah Lestari 0 0.25 0 0 0 0.125 0.062 5 23 PT. Bintang Plastik Abadi 0.1875 0.25 0 0 0 0.125 0.093 8 24 PT.  Putera  Baru Indonesia 0.375 0.375 0.125 0.1875 0.1875 0.125 0.229 2 25 PT. Swadaya Griya 0.375 0.25 0.125 0.1875 0.375 0.062 5 0.229 2
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Uzlifatul Fuaidah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Aplikasi Pendukung Keputusan Rekomendasi Vendor Oem ( Original Equipment Manufacturer ) Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Mcdm Pada Pt. Langgeng Buana Jaya
26 PT. Gradika Makmur 0.375 0 0 0 0 0.125 0.083 3 27 PT.  Bumi  Cipta Selaras 0.5625 0.125 0 0 0.375 0.125 0.197 9 28 PT.  Alam  Sentosa Lestari 0 0.125 0 0 0.1875 0.125 0.072 9 29 PT. Gratama Lestari 0 0 0.125 0.1875 0.1875 0.062 5 0.093 8 30 PT. Paramitha Wijaya 0 0.375 0.125 0 0.375 0.125 0.166 7
Berikut Untuk perhitungan Nilai Qi pada tabel 3.27 :
Tabel 3.27 Perhitungan Nilai Qi
No. Vendor Nilai Qi Qi Lama Permintaan (Hari) Besar Tunggakan (Rp) Kapasitas Permintaan (Ea) Deposit Pembayaran (%) Lama Pelunasan (Hari) Lokasi Vendor (KM) 1 CV. Mardika Utama 0 0.375 0.125 0.5 0.75 0.125 0.3125 2 CV. Jaya Putera Plastik  0 0.5625 0.125 0.25 0 0.5 0.239583 3 CV. Mandala Andika 0.5 0.5625 0 0 0 0.5 0.260417 4 CV. Bumi Indah Lestari 0.5 0.75 0.375 0.25 0 0.25 0.354167 5 CV. Bima Putera Mandala 0.75 0.5625 0.375 0.5 0 0.125 0.385417 6 CV. Makmur Jaya Lestari 0.75 0.1875 0.125 0.75 0.5 0.5 0.46875 7 CV. Graha Lestari 0.75 0.75 0.125 1 0.5 0.375 0.583333 8 CV. Cipta Selaras Mandiri 0 0.375 0 0.75 0.75 0.375 0.375 9 CV.  Makmur  Bumi Putera 0 0 0.375 0.25 0.75 0.375 0.291667 10 CV. Cahaya Lestari 0 0.75 0.375 0.5 1 0.25 0.479167 11 CV.  Bintang  Timur Pertiwi 0 0.375 0.125 0.5 0.25 0.375 0.270833 12 CV. Gratama Pertiwi 0.5 0.5625 0.125 0.5 0.75 0.375 0.46875 13 CV. Griya Bintang Utama 0.5 0.5625 0 0.25 0 0.5 0.302083 14 CV. Pelita Bumi Makmur 0.75 0.75 0.375 0 0 0.25 0.354167 15 CV. Haki Jaya Pelita 0.75 0.5625 0.375 0.25 0 0.125 0.34375 16 PT. Sumber Alam Lestari 1 0.1875 0.125 0.5 0 0.5 0.385417 17 PT. Alam Putera Jaya 0.25 0.75 0.125 0.75 0.5 0.375 0.458333 18 PT. Bumi Makmur 0.25 0.375 0 1 0.5 0.375 0.416667 19 PT. Bintang Putera Tiga 0.5 0 0 0.75 0.75 0.375 0.395833 20 PT. Liku Plastik Makmur 0.75 0.75 0.375 0.25 0.75 0.25 0.520833 21 PT. Alam Mandiri Putera 0 0.75 0.125 0.25 1 0.375 0.416667 22 PT. Pratama Indah Lestari 0 0.5625 0.125 0 0.25 0.375 0.21875 23 PT.  Bintang  Plastik Abadi 0.5 0.5625 0 0.25 0.25 0.375 0.322917
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Uzlifatul Fuaidah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Aplikasi Pendukung Keputusan Rekomendasi Vendor Oem ( Original Equipment Manufacturer ) Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Mcdm Pada Pt. Langgeng Buana Jaya
24 PT. Putera Baru Indonesia 0.75 0.75 0.375 0.5 0.5 0.375 0.541667 25 PT. Swadaya Griya 0.75 0.5625 0.375 0.5 0.75 0.25 0.53125 26 PT. Gradika Makmur 0.75 0.1875 0.125 0.25 0 0.375 0.28125 27 PT. Bumi Cipta Selaras  1 0.375 0.125 0.25 0.75 0.375 0.479167 28 PT. Alam Sentosa Lestari 0.25 0.375 0 0.25 0.5 0.375 0.291667 29 PT. Gratama Lestari 0.25 0 0.375 0.5 0.5 0.25 0.3125 30 PT. Paramitha Wijaya 0 0.75 0.375 0 0.75 0.375 0.375
Berikut Untuk perhitungan Nilai Zi pada tabel 3.28 : Tabel 3.28 Perhitungan Nilai Zi N o. Vendor
Nilai Zi
Zi
Lama Permint aan (Hari) Besar Tunggak an (Rp) Kapasitas Permintaan (Ea) Deposit Pembaya ran (%) Lama Pelunas an (Hari) Loka si Vend or (KM) 1 CV. Mardika Utama 0.25 0.75 0.375 0.75 1 0.375 0.583 3 2 CV. Jaya Putera Plastik  0.25 1 0.375 0.5 0.25 0.75 0.520 8 3 CV. Mandala Andika 0.75 1 0.1875 0.25 0.25 0.75 0.531 3 4 CV. Bumi Indah Lestari 0.75 1 0.75 0.5 0.25 0.562 5 0.635 4 5 CV. Bima Putera Mandala 1 1 0.75 0.75 0.25 0.375 0.687 5 6 CV. Makmur Jaya Lestari 1 0.5 0.375 1 0.75 0.75 0.729 2 7 CV. Graha Lestari 1 1 0.375 1 0.75 0.75 0.812 5 8 CV. Cipta Selaras Mandiri 0.25 0.75 0.1875 1 1 0.75 0.656 3 9 CV.  Makmur  Bumi Putera 0.25 0.25 0.75 0.5 1 0.75 0.583 3 10 CV. Cahaya Lestari 0.25 1 0.75 0.75 1 0.562 5 0.718 8 11 CV.  Bintang  Timur Pertiwi 0.25 0.75 0.375 0.75 0.5 0.75 0.562 5 12 CV. Gratama Pertiwi 0.75 1 0.375 0.75 1 0.75 0.770 8 13 CV. Griya Bintang Utama 0.75 1 0.1875 0.5 0.25 0.75 0.572 9 14 CV. Pelita Bumi Makmur 1 1 0.75 0.25 0.25 0.562 5 0.635 4 15 CV. Haki Jaya Pelita 1 1 0.75 0.5 0.25 0.375 0.645 8 16 PT. Sumber Alam Lestari 1 0.5 0.375 0.75 0.25 0.75 0.604 2 17 PT. Alam Putera Jaya 0.5 1 0.375 1 0.75 0.75 0.729 2 18 PT. Bumi Makmur 0.5 0.75 0.1875 1 0.75 0.75 0.656 3
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Uzlifatul Fuaidah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Aplikasi Pendukung Keputusan Rekomendasi Vendor Oem ( Original Equipment Manufacturer ) Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Mcdm Pada Pt. Langgeng Buana Jaya
19 PT. Bintang Putera Tiga 0.75 0.25 0.1875 1 1 0.75 0.656 3 20 PT. Liku Plastik Makmur 1 1 0.75 0.5 1 0.562 5 0.802 1 21 PT. Alam Mandiri Putera 0.25 1 0.375 0.5 1 0.75 0.645 8 22 PT. Pratama Indah Lestari 0.25 1 0.375 0.25 0.5 0.75 0.520 8 23 PT.  Bintang  Plastik Abadi 0.75 1 0.1875 0.5 0.5 0.75 0.614 6 24 PT. Putera Baru Indonesia 1 1 0.75 0.75 0.75 0.75 0.833 3 25 PT. Swadaya Griya 1 1 0.75 0.75 1 0.562 5 0.843 8 26 PT. Gradika Makmur 1 0.5 0.375 0.5 0.25 0.75 0.562 5 27 PT. Bumi Cipta Selaras  1 0.75 0.375 0.5 1 0.75 0.729 2 28 PT. Alam Sentosa Lestari 0.5 0.75 0.1875 0.5 0.75 0.75 0.572 9 29 PT. Gratama Lestari 0.5 0.25 0.75 0.75 0.75 0.562 5 0.593 8 30 PT. Paramitha Wijaya 0.25 1 0.75 0.25 1 0.75 0.666 7

## IV. IMPLEMENTASI  DAN  PENGUJIAN  SISTEM

## 4.1 Implementasi
Pengaplikasian  hasil  dari  pembuatan  aplikasi  guna  secara  baik  berdasarkan  rencana  yang  telah  dibuat terperinci dari melalui tahapan analisa yang baik  dari pihak perusahaan. Dengan adanya implementasi Proses penentuan rekomendasi Vendor OEM (Original Equipment Manufacturer) dengan metode Fuzzy Multi Criteria Decision Making Studi Kasus PT. Langgeng Buana Jaya Implementasi  yang  dilakukan  ini  adalah  merupakan bagaimana membuat system dari perancangan yang sudah dibuat menghasilkan  aplikasi  yang  dapat  bekerja sesuai  dengan  hasil  dari  analisa  perancangan.  Proses  pengujian    sistem    dilakukan    dengan    mempersiapkan kebutuhan perangkat keras ( hardware ) dan perangkat lunak ( software ) guna perkembangan system yang optimal dan baik secara struktur.

## 4.2 Pengujian Sistem
Pengujian  dilakukan  pada  aplikasi  bertujuan  untuk  mengoptimalkan  aplikasi  dari Proses  penentuan rekomendasi  Vendor  OEM  (Original  Equipment  Manufacturer)  dengan  metode  Fuzzy Multi  Criteria  Decision Making Studi Kasus PT. Langgeng Buana Jaya didapatkan hasil evaluasi yang sesuai dengan yang diharapkan.

## 4.2.1 Form Main
Form  Main  merupakan  tampilan  awal  aplikasi  Decision    Proses  penentuan  rekomendasi  Vendor OEM (Original Equipment Manufacturer) dengan metode Fuzzy Multi Criteria Decision Making Studi Kasus PT. Langgeng Buana Jaya  untuk mengakses seluruh menu pada sistem, setalah login pada sistem. Form ini terdapat menu beranda, input stored data, file stored data, file kriteria, penilaian, data kriteria, data  karyawan,  data  Vendor,  laporan,  detail  perhitungan,  untuk  tampilan  form  seperti  terlihat  pada Gambar 4.1 :
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Uzlifatul Fuaidah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Aplikasi Pendukung Keputusan Rekomendasi Vendor Oem ( Original Equipment Manufacturer ) Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Mcdm Pada Pt. Langgeng Buana Jaya

## Gambar 4.1 Form Main

## 4.3 Analis Hasil Pengujian Sistem
Pada proses pemecahan suatu masalah kompleks menjadi bagian-bagian kecil guna hasil yang lebih mudah, maka dilakukan Pengujian sistem   dengan membandingkan hasil yang didapat dari sistem melalui perhitungan    Proses  penentuan  rekomendasi  Vendor  OEM  (Original  Equipment  Manufacturer)  dengan metode Fuzzy Multi Criteria Decision Making Studi Kasus PT. Langgeng Buana Jaya   dengan data hasil observasi. Pada pengujian ini dilakukan perhitungan semua nilai dari setiap vendor dengan membandingkan data  hasil observasi  sebagai berikut :

## 4.3.1 Hasil Perbandingan data Periode Mei2021
Untuk  proses  perhitungan    Proses  penentuan  rekomendasi  Vendor  OEM  (Original  Equipment Manufacturer) dengan metode Fuzzy Multi Criteria Decision Making Studi Kasus PT. Langgeng Buana Jaya mengambil  sebanyak  30  data  vendor  dengan  nilai  sorting  data  dilakukan  oleh  sistem.  untuk    proses perhitungan yang dilakukan dengan persentase perhitungan perusahaan dengan menggunakan dua kriteria yaitu Berikut untuk detail perhitungan yang dilakukan dengan menggunakan kriteria antara lain  penentuan nilai yang dilakukan oleh perusahaan terdapat hasil berikut :
Tabel 4.1 hasil perhitungan Perusahaan periode Mei2021
No.  Nama Lama Permintaan (Hari) Besar Tunggakan (Rp) K1 K2 Rata2 1 CV. Mardika Utama 7 2000000 23.3333333  6.666666667  13.33333 2 CV. Jaya Putera Plastik 28 14000000 93.3333333  46.66666667  65.33333 3 CV. Mandala Andika 30 25000000 100 83.33333333  90 4 CV. Bumi Indah Lestari 10 8000000 33.3333333  26.66666667  29.33333 5 CV. Bima Putera Mandala 12 21000000 40 70 58 6 CV. Makmur Jaya Lestari 28 30000000 93.3333333  100 97.33333 7 CV. Graha Lestari 9 2000000 30 6.666666667  16 8 CV. Cipta Selaras Mandiri 15 15000000 50 50 50
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Uzlifatul Fuaidah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Aplikasi Pendukung Keputusan Rekomendasi Vendor Oem ( Original Equipment Manufacturer ) Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Mcdm Pada Pt. Langgeng Buana Jaya
9 CV. Makmur Bumi Putera 18 2000000 60 6.666666667  28 10 CV. Cahaya Lestari 21 14000000 70 46.66666667  56 11 CV. Bintang Timur Pertiwi 28 25000000 93.3333333  83.33333333  87.33333 12 CV. Gratama Pertiwi 15 8000000 50 26.66666667  36 13 CV. Griya Bintang Utama 18 21000000 60 70 66 14 CV. Pelita Bumi Makmur 21 30000000 70 100 88 15 CV. Haki Jaya Pelita 28 2000000 93.3333333  6.666666667  41.33333 16 PT. Sumber Alam Lestari 30 15000000 100 50 70 17 PT. Alam Putera Jaya 10 12000000 33.3333333  40 37.33333 18 PT. Bumi Makmur 12 10000000 40 33.33333333  36 19 PT. Bintang Putera Tiga 18 2000000 60 6.666666667  28 20 PT. Liku Plastik Makmur 22 13500000 73.3333333  45 56.33333 21 PT. Alam Mandiri Putera 8 2700000 26.6666667  9 16.06667 22 PT. Pratama Indah Lestari 9 12000000 30 40 36 23 PT. Bintang Plastik Abadi 15 10000000 50 33.33333333  40 24 PT. Putera Baru Indonesia 21 1550000 70 5.166666667  31.1 25 PT. Swadaya Griya 21 14000000 70 46.66666667  56 26 PT. Gradika Makmur 28 25000000 93.3333333  83.33333333  87.33333 27 PT. Bumi Cipta Selaras 30 18000000 100 60 76 28 PT. Alam Sentosa Lestari 10 21000000 33.3333333  70 55.33333 29 PT. Gratama Lestari 12 30000000 40 100 76 30 PT. Paramitha Wijaya 4 2000000 13.3333333  6.666666667  9.333333
Dan  untuk  hasil  perbandingan  metode  perusahaan  dengan  metode  FMCDM,  didapatkan  hasil  proses perhitungan sebagai berikut dapat dilihat pada tabel 4.2 :
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Uzlifatul Fuaidah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Aplikasi Pendukung Keputusan Rekomendasi Vendor Oem ( Original Equipment Manufacturer ) Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Mcdm Pada Pt. Langgeng Buana Jaya
NO   ID Nama Rata-rata ID  NAMA NIlaia 1 6 CV. Makmur Jaya Lestari 97.33333 24 PT. Putera Baru Indonesia 0.536458 2 3 CV. Mandala Andika 90 25 PT. Swadaya Griya 0.533854 3 14 CV. Pelita Bumi Makmur 88 19 PT. Bintang Putera Tiga 0.515625 4 17 PT. Alam Putera Jaya 87.33333 6 CV. Makmur Jaya Lestari 0.507813 5 21 PT. Alam Mandiri Putera 87.33333 10 CV. Cahaya Lestari 0.502604 6 27 PT. Bumi Cipta Selaras 76 9 CV. Makmur Bumi Putera 0.494792 7 12 CV. Gratama Pertiwi 12 12 CV. Gratama Pertiwi 0.494792 8 16 PT. Sumber Alam Lestari 70 20 PT. Liku Plastik Makmur 0.494792 9 13 CV. Griya Bintang Utama 66 27 PT. Bumi Cipta Selaras 0.471354 10 7 CV. Graha Lestari 65.33333 7 CV. Graha Lestari 0.466146 11 21 PT. Alam Mandiri Putera 58 21 PT. Alam Mandiri Putera 0.414063 12 20 PT. Liku Plastik Makmur 56.33333 16 PT. Sumber Alam Lestari 0.455729 13 10 CV. Cahaya Lestari 56 17 PT. Alam Putera Jaya 0.434896 14 25 PT. Swadaya Griya 56 21 PT. Alam Mandiri Putera 0.414063 15 8 CV. Cipta Selaras Mandiri 55.33333 8 CV. Cipta Selaras Mandiri 0.403646
Dari  hasil  perhitungan  yang  dilakukan  didapatkan  proses  perhitungan  maka  didapatkan persentase sebesar :
= ((total data – data yang tidak sama) / banyak data) *100 %
= ((15- 3 )/15 )* 100 % = 80  %
Rata-rata dari periode uji adalah
= 60 % +53.33% +80%
3 = 64.4433 %
Dari  hasil  rata-rata  persentase  uji  perhitungan  data  perusahaan  dengan    Proses  penentuan rekomendasi  Vendor  OEM  (Original  Equipment  Manufacturer)  dengan  metode  Fuzzy  Multi  Criteria Decision Making Studi Kasus PT. Langgeng Buana Jaya  didapatkan hasil nilai   persentase pendekatan 64.4433 %

## V. PENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
Setelah dilakukan analisis, perancangan Proses penentuan rekomendasi Vendor OEM (Original Equipment Manufacturer) dengan metode Fuzzy Multi Criteria Decision Making Studi Kasus PT. Langgeng Buana Jaya, dalam hasil penelitian  ini dilakukan pengujian sistem hasil penelitian yang dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
a. Aplikasi yang dibangun dapat menghasilkan tujuan yaitu dapat membantu perusahaan dalam merekomendasikan pilihan vemdor OEM berdasarkan data kriteria antara lain pemilihan yaitu Lama
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Uzlifatul Fuaidah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Aplikasi Pendukung Keputusan Rekomendasi Vendor Oem ( Original Equipment Manufacturer ) Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Mcdm Pada Pt. Langgeng Buana Jaya
Permintaan, Besar Tunggakan, Kapasitas Permintaan, Deposit Pembayaran, Lama Pelunasan dan Lokasi Vendor dengan menggunakan Metode Fuzzy Multi Criteria Decision Making.
b. Berdasarkan pada analisis hasil pengujian sistem, dengan perhitungan pihak perusahaan, didapatkan supplier yang berbeda, dari hasil pengujian dapat simpulkan bahwa sistem ini dapat merekomendasikan dari 30 data uji, dan menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan berfungsi dengan baik dengan pendekatan 64.4433 % sesuai dengan metode Fuzzy Multi Criteria Decision Making.

## 5.2 Saran
Sistem yang dibuat masih bisa dikembangkan lebih lanjut untuk mencapai tahap yang lebih sempurna dan  dengan  kinerja  sistem  yang  lebih  baik  dan  Diharapkan  pada  penelitian  selanjutnya  mengembangkan dengan  menambah  atribut  yang  telah  ada,  dan  mengupdate  data  vendor  dan  data  OEM  secafra  periodik sehingga data selalu update dan dapat digunakan sesuai dengan kebutuhan perkembangan perusahaan.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
Adi,  Nugroho.  2004.  “ KONSEP  PENGEMBANGAN  SISTEM  BASIS  DATA,  INFORMATIKA  “  , Bandung.
Fuaddillah,  2010.  “ SISTEM  APLIKASI  PENUNJANG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  SEKOLAH MENENGAH  ATAS  SEDERAJAT  MENGGUNAKAN  METODE  FUZZY  MULTIPLE  CRITERIA DECISION MAKING (FMCDM) “, Jurusan Teknik Informatika,Yogyakarta
Kusumadewi,  S.  dan  Purnomo,  H.  2004.  ” APLIKASI  LOGIKA  FUZZY  UNTUK  PENDUKUNG KEPUTUSAN “. Penerbit : Graha Ilmu, Yogyakarta.
Nasution, Indah A.  2014, “ SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMILIHAN LAPTOP DENGAN MENERAPKAN FUZZY TAHANI ”, jurusan Tknik Informatika,Yogyakarta
Wahyono, T. 2004. Sistem Informasi : “ KONSEP DASAR, ANALISIS DESAIN DAN IMPLEMENTASI “, Graha Ilmu, Yogyakarta.
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Uzlifatul Fuaidah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Aplikasi Pendukung Keputusan Rekomendasi Vendor Oem ( Original Equipment Manufacturer ) Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Mcdm Pada Pt. Langgeng Buana Jaya
Kusrini.  (2007). Konsep  dan  Aplikasi  Sistem
Pendukung  Keputusan. Yogyakarta:  Andi Offset.
Mangkuprawira, S. d. (2007 : 153). Managemnt Mutu Sumber  Daya  Manusia. Bogor:  Ghalia Indonesia.
Murnawan,  S.  (2012).  ng  Keputusan  Menggunakan Metode Technique for Order by Similarity to Ideal  Solution  (TOPSIS). Jurnal  Sistem Informasi (JSI) , 4.
Nirzha  Maulidya  Ashar,  I.  C.  (2018).  Penerapan Metode  Extreme  Learning  Machine  (ELM) Untuk  Memprediksi  Jumlah  Produksi  Pipa Yang Layak (Studi Kasus Pada PT. KHI Pipe Industries). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 4621-4628. Syaifulloh,  A.  (2018).  Perbandingan  6  Metode
Forecasting Dalam Peramalan Jumlah Maba Stmik  Ppkia  Pradnya  Paramita  Malang. Jurnal Teknologi Informasi , 91-98.
Alfin.  (2010).  Perancangan  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Pelanggan  Terbaik
Dengan  Metode  Topsis  (Studi  Kasus  :  Pd. Istana Duta). Universitas Tanjungpura . Erik,  M.  S.  (2015).  Metode  TOPSIS  untuk
Menentukan  Penerimaan  Mahasiswa  Baru Pendidikan Dokter di Universitas Muhammadiyah  Purwokerto. Universitas Muhammadiyah Purwokerto . Hasibuan, M. (2002). Manajemen Sumber. PT. Toko Gunung Agung. Kusumadewi,  S.  d.  (2006). Fuzzy  Multi-Attribute Deciion Making (Fuzzy FaAMDM).
Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu.
Mustafidah,  M.  (2018,  Maret).  Sistem  Pendukung Keputusan  Menggunakan  Metode  TOPSIS. SAINTEKS , 39-53. Rahman,  A.  (2010). repository.usu.ac.id. Retrieved from Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode SMS Polling Dengan SMS Gateway: diakses pada: http://repository.usu.ac.id/bitstream/123456
789/20211/3/Chapter%20II.pdf Subri, M. (2002). Ekonomi Sumberdaya Manusia.