## Ekonomis: Journal of Economics and Business
Vol 8, No 1 (2024): Maret, 126-135
Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Batanghari Jambi Address: Jl. Slamet Ryadi, Broni-Jambi Kodepos: 36122 Webite: http://ekonomis.unbari.ac.id, email: ekonomis.unbari@gmail.com ISSN 2597-8829 (Online), DOI: 10.33087/ekonomis.v8i1.1278

## Analisis Pemilihan Supplier Bahan Baku Tas Gitar dengan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) di PT. True Indonesia

## Imas Prisma Wahyu, Farida Pulansari
Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur Correspondence: 19032010067@student.upnjatim.ac.id, farida.ti@upnjatim.ac.id

## ABSTRAK
Menggunakan  bahan  baku  berkualitas  tinggi  akan  memberikan  dampak  terhadap  peningkatan  kualitas  produk yang diproduksi oleh suatu perusahaan. Perusahaan  sangat  membutuhkan supplier yang dapat  memasok bahan baku  yang  berkualitas.  Hal  ini  dapat  diwujudkan  dengan  pemilihan supplier yang  paling  tepat  sehingga perusahaan  dapat  meminimalisir  masalah  yang  dapat  terjadi  terkait supplier bahan  baku.  PT.  True  Indonesia merupakan perusahaan  manufaktur yang  memproduksi tas peralatan musik. Selama  ini, perusahaan mengambil keputusan  dalam  memilih supplier hanya  dengan  intuisi  dari  bagian-bagian  yang  terkait  dengan  pengadaan bahan  baku  tersebut.  Keputusan  yang dipilih  oleh  perusahaan dalam  menentukan supplier ini  sering  kali  tidak tepat.  Permasalahan  yang  dialami  perusahaan  adalah  kualitas  bahan  baku  yang  tidak  memenuhi  kriteria perusahaan  dan  keterlambatan  pihak supplier dalam  mengirimkan  pesanan  bahan  baku.  Metode Analytical Hierarchy  Process (FAHP) diterapkan dalam penelitian ini. Terdapat 7 kriteria utama dalam  memilih supplier kain polyester, yaitu kualitas, pengiriman, harga, sistem komunikasi, warranties and claim polices, performance history,  dan  lokasi  geografis.  Dari  perhitungan  yang  dilakukan,  didapatkan  peringkat supplier kain  polyester terbaik  untuk  PT.  True  Indonesia  secara  berurutan  yaitu  Tongxiang  memiliki  nilai  total  0,3395,  Hantron memiliki nilai total 0,3350, PT Lambang Jaya memiliki nilai total 0,3340, PT Shinta Indah Jaya memiliki nilai total 0,3174, dan CV Agung memiliki nilai total 0,3116.
Kata kunci : AHP; Fuzzy AHP; Pemilihan Supplier

## ABSTRACT
The  use  of  high-quality  raw  materials  will  affect the  quality  of  products  produced  by  a  company.  Companies really  need  suppliers  who  can  supply  quality  raw  materials.  This  can  be  realized  by  selecting  the  most appropriate  supplier  so  that  the  company  can  minimize  problems  that  can  occur  regarding  raw  material suppliers.  PT  True  Indonesia  is  a  manufacturing  company  that  produces  music  equipment  bags.  So  far,  the company  has  made  decisions  in  choosing  suppliers  only  with  the  intuition  of  the  parts  related  to  the procurement of these raw materials. The decision chosen by the company in determining this supplier is often not  right.  The  problems  experienced  by  the  company  are  the  quality  of  raw  materials  that  do  not  meet  the company's criteria and the supplier's delay in sending raw material orders. In this study, the Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) method was used. There are 7 main criteria in choosing a polyester fabric supplier, namely quality, delivery, price, communication system, warranties and claim policies, performance history, and geographic location. From the calculations carried out, the best polyester fabric supplier ranking for PT True Indonesia in order, Tongxiang has a total value of 0,3395, Hantron has a total value of 0,3350, PT. Lambang Jaya has a total value of 0,3340, PT. Shinta Indah Jaya has a total value of 0,3174, and CV. Agung has a total value of 0.3116.

## Keywords : AHP; Fuzzy AHP; Supplier Selection

## PENDAHULUAN
Perusahaan dalam mempertahankan daya saing bisnis perlu melakukan berbagai strategi agar dapat  bersaing  dan  terus  bertahan.  Perusahaan  harus  menghasilkan  produk  yang  berkualitas  dalam memenuhi  kebutuhan  pelanggan.  Kualitas  produk  perusahaan  akan  dipengaruhi  oleh  penggunaan bahan  baku  berkualitas  tinggi.  Sehingga  perusahaan  sangat  membutuhkan  pemasok  yang  mampu memasok  bahan  baku  yang  berkualitas.  Salah  satu  faktor  yang  mendukung  keberhasilan  proses pengadaan  di  perusahaan  adalah  pemilihan supplier material  yang  tepat  (Cahya  dkk,  2022).  Adanya
hal  tersebut  dapat  meminimalisir  permasalahan  yang  dapat  terjadi  terkait  pemasok  bahan  baku. Perusahaan harus memahami pentingnya memilih pemasok untuk dapat memenuhi permintaan sesuai dengan  kriteria  yang  diinginkan. Supplier merupakan  bagian  dari  rantai  pasokan,  oleh  karena  itu sangat penting bagi  sebuah bisnis  untuk memilih pemasok yang tepat (Mahendra, 2019). Komponen utama  industri  adalah  bahan  baku.  Perusahaan  yang  baik  tidak  diragukan  lagi  akan  bekerja  sama dengan  banyak  pemasok  bahan  baku  untuk  mengantisipasi  pesanan  dalam  jumlah  besar  yang  tidak dapat  dipenuhi  oleh  satu  pemasok  saja  (Nisa  dkk,  2019). Supplier berperan  sebagai  sumber  atau source dalam konsep Plan-Source-Make-Deliver-Return, yaitu sumber bahan baku sebelum dilakukan proses  transformasi  (make)  menjadi  produk  jadi  yang  siap  dikirim  ke  berbagai  lokasi  konsumen (Martono, 2020). Pemilihan supplier menjadi hal yang penting untuk mempertahankan dan memenuhi keinginan konsumen. Oleh karena itu, kualitas produk dan waktu pengiriman harus dipantau dengan baik.  Dalam  hal  ini,  perusahaan  harus  dapat  mengeluarkan  biaya  seminimal  mungkin  dalam  proses produks  dan  segera  memenuhi  permintaan  pelanggan  (Lukmandono  dkk.,  2019). Pemilihan supplier yang  tidak  tepat  dapat  mempengaruhi  proses  produksi  baik  secara  kuantitatif  maupun  kualitatif (Hasiani dkk, 2021).
PT.  True  Indonesia  adalah  perusahaan  manufaktur  yang  memproduksi  tas  alat  musik. Perusahaan  ini  berlokasi  di  Jubel,  Perning,  Kecamatan  Jetis,  Kabupaten  Mojokerto.  Perusahaan  ini memproduksi  beberapa  macam  tas  alat  musik  seperti  tas  gitar,  biola,  clarinet,  dan  lain  sebagainya. Bahan baku utama pembuatan tas gitar ini adalah kain polyester. Perusahaan ini memiliki  5 supplier kain  polyester  yang  terdiri  dari  3 supplier lokal  dan  2 supplier luar  negeri.  Untuk  memenuhi kebutuhan pasokan bahan baku, perusahaan belum dapat menentukan pemasok yang terbaik. Selama ini  perusahaan  mengambil  keputusan  dalam  memilih supplier hanya  berdasarkan  intuisi  dari  pihak- pihak  yang  terlibat  dalam  pengadaan  bahan  baku  tersebut.  Keputusan  yang  dipilih  oleh  perusahaan dalam menentukan supplier ini seringkali tidak tepat. Permasalahan perusahaan adalah kualitas yang tidak  sesuai  dengan  kriteria  perusahaan,  dan  kualitas  yang  diinginkan  perusahaan  menurun  10-15%. Hal  ini  tentunya  dapat  menyebabkan  hasil  produksi  perusahaan  juga  mengalami  penurunan  kualitas. Selain  itu,  perusahaan  juga  mengalami  keterlambatan  dari supplier dalam  mengirimkan  pesanan bahan  baku.  Keterlambatan  ini  terjadi  selama  1  hingga  2  minggu.  Hal  ini  sangat  berdampak  pada proses  produksi  perusahaan  yang  akhirnya  mengalami  keterlambatan.  Oleh  karena  itu,  perusahaan sangat membutuhkan  suatu metode  untuk memilih supplier bahan baku utama  tas  gitar  yang  terbaik sesuai dengan kriteria yang diharapkan oleh perusahaan.
Menurut Saaty (1994) pemilihan supplier dilakukan dengan menerapkan teknik pengambilan keputusan  yang  disebut Multiple  Criteria  Decision  Making (MCDM)  menggunakan  kriteria  khusus untuk  menentukan  pilihan  terbaik  dari  sejumlah  alternatif  (Doaly  dkk,  2019).  Metode  AHP  sering digunakan untuk masalah keputusan multi-kriteria dalam sistem bertingkat (Masudin & Ayni, 2018). Dalam mengatasi hasil AHP yang kurang jelas, maka digunakan Fuzzy AHP dalam mengatasi kriteria yang  bersifat  kualitatif  dan  kuantitatif  (Julianto,  2020).  Untuk  menggunakan  pendekatan  FAHP, membuat  matriks  berpasangan  menggunakan  bilangan fuzzy segitiga (Triangular  Fuzzy  Number) (Febriani  &  Oktiarso,  2022).  AHP  digunakan  untuk  menganalisa  struktur  masalah  penilaian  dan menentukan  bobot  spesifik  dari  setiap  kualitas.  Himpunan fuzzy digunakan  untuk  merepresentasikan ambiguitas dan subjektivitas dengan nilai linguistik yang diparameterkan oleh bilangan fuzzy segitiga. (Wattiheluw dkk, 2019). Menemukan supplier terbaik berdasarkan kriteria perusahaan  adalah  tujuan dari penelitian ini. Dengan menentukan supplier terbaik, perusahaan memperoleh bahan baku terbaik untuk memastikan bahwa proses produksi berhasil. Penelitian  Doaly dkk (2019) kriteria yang paling penting adalah pengiriman atau delivery sebagai penentu dalam pemilihan supplier. Sedangkan pada penelitian Ahmad dkk (2022) pada PT. SS, kriteria yang paling utama adalah kualitas.

## METODE
Pengumpulan data ada dua macam yaitu primer dan sekunder.. Data primer adalah data yang dikumpulkan  sendiri  oleh  penelitian,  yaitu  data  mengenai  kriteria  dan  sub-kriteria supplier yang dibutuhkan, data tingkat kepentingan kriteria dan data evaluasi penilaian supplier dengan pengamatan langsung ke lapangan objek yang diteliti. Dalam memperoleh data primer untuk keperluan penelitian, dilaksanakan wawancara dan kuesioner. Pengumpulan data sekunder berasal dari hasil penelitian yang berkaitan dengan objek yang diteliti. Untuk data sekunder, dapat menggunakan bahan dari buku-buku atau  literatur,  atau  dokumen  perusahaan  dan  informasi  lain  yang  berhubungan  dengan  objek
penelitian. Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan pendekatan Fuzzy Analytical Hierarchy Process ( FAHP).
Langkah-langkah  berikut  dapat  diambil  untuk  menentukan  bobot  evaluasi supplier menggunakan Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP):
- Langkah-1: Mendefinisikan masalah dan solusi untuk masalah tersebut (Saaty, 1994).
- Langkah-2:  Masalah  keputusan  yang  kompleks  disajikan  secara  hirarkis  pada  langkah  pertama pendekatan  AHP.  Pengambil  keputusan  menggunakan  pohon  hirarki  untuk  menunjukkan preferensi mereka terhadap alternatif (Khan dkk, 2021).
- Langkah-3: Membuat matriks perbandingan berpasangan (Romindo, 2021).
- Langkah-4:  Menurut  Ramyanti,  periksa  konsistensi  Consistency  Ratio  (C.R)  dengan menggunakan persamaan berikut (Pinandito dkk, 2021):
CI = 𝜆 𝑚𝑎𝑥 − 𝑛 𝑛−1 CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼
- Langkah-5:  Mengkonversi  hasil  perbandingan  berpasangan  dari  kriteria  pemilihan  pemasok  ke dalam bilangan fuzzy (Ahmad dkk, 2022). Skala bilangan fuzzy segitiga seperti tabel di bawah ini (Fajri dkk, 2018).
Tabel 1 Skala TFN Skala AHP Himpunan Linguistik Triangular Fuzzy Number (TFN) Reciprocal (Kebalikan) 1 Perbandingan elemen yang sama (1,1,1) (1, 1, 1) 2 Pertengahan (1, 2, 4) (1/4, 1/2, 1/1) 3 Elemen satu cukup penting dari yang lainnya (1, 3, 5) (1/5, 1/3, 1) 4 Pertengahan elemen satu lebih cukup penting dari yang lainnya  (2, 4, 6) (1/6, 1/4, 1/2) 5 Elemen satu kuat pentingnya dari yang lain (3, 5, 7) (1/7, 1/5, 1/3) 6 Pertengahan (4, 6, 8) (1/8, 1/6, 1/4) 7 Elemen satu lebih kuat penting dari yang lain (5, 7, 9) (1/9, 1/7, 1/5) 8 Pertengahan (6, 8, 9) (1/9, 1/8, 1/6) 9 Elemen satu mutlak lebih penting dari yang lainnya (7, 9, 9) (1/9, 1/9, 1/7)
Sumber: data olahan
- Langkah-6: Nilai-nilai fuzzy pada seluruh himpunan target dari setiap kriteria dijumlahkan secara terpisah, dan nilai ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑖 𝑚 𝑖=1 diperoleh.
∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑖=1 =   [∑ lj m j=1 , ∑ mj m j=1 , ∑ uj m j=1 ]
- Langkah-7: Jumlahkan nilai fuzzy dari setiap kolom di setiap baris matriks (Nguyen, 2021).
𝛴 𝑖=1 𝑛 ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 = ∑ li n i=1 , ∑ mi n i=1 , ∑ i n i=1 1 ∑ ∑ M gi i m j=1 n i=1
= 1 ∑ ui n i=1 ,∑ mi n i=1 ,∑ li n i=1 - Langkah-8: Nilai batas sintetis fuzzy untuk objek ke-i didefinisikan sebagai (Jupri & Sarno, 2019)
𝑆𝑖 = ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=𝑖 ×   [∑ ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑗=1 ] −1
- Langkah-9:  Perhitungan  perbandingan  tingkat  prioritas  bilangan fuzzy .  Perbandingan  ini digunakan  untuk  mendapatkan  bobot  dari  masing-masing  kriteria.  Untuk  dua  TFN,  yaitu  M1  = (l1,  m1,  u1)  dan  M2  =  (l2,  m2,  u2)  dengan  kemungkinan  S2  ≥  S1,  berlaku  definisi  berikut (Abdullah dkk, 2021):
𝑉(𝑀 2 ≥ 𝑀 1 ) = { 1, 𝑖𝑓𝑚 2 ≥ 𝑚 1 , 0, 𝑖𝑓 𝑙 𝑖 ≥   𝑢 2 , 𝑙 1− 𝑢 2 (𝑚 2 −𝑢 2 )−(𝑚 1 −𝑙 1 )
- Langkah-10: Menentukan nilai ordinat defuzzifikasi (d') Jika hasil nilai Fuzzy lebih besar dari k, M i (i=1,2,k) maka nilai vektor dapat didefinisikan sebagai berikut (Nguyen, 2021):
V(M ≥ M 1 , M 1 , … , M k, ) =   V(M ≥ M 1 ) dan V(M ≥ M 2 ) dan V(M ≥ M k ) = min V(M ≥   M i )
Asumsikan bahwa, d’( 𝐴 𝑖 ) = 𝑚𝑖𝑛 𝑉(𝑀 𝑖 ≥   𝑀 𝑝 ) p= 1,2,…,n; p ≠ i - Langkah-11: Hitung nilai bobot vektor dengan (Fikri & Sarno, 2019)
𝑊𝑛 = (𝑑𝑛(𝐴 1 ), 𝑑𝑛(𝐴 2 ), 𝑑𝑛(𝐴 3 ), … , 𝑑𝑛(𝐴 𝑖 )) 𝑇 Dimana Ai = 1,2, ... n adalah sebuah vektor fuzzy .
Setelah  dilakukan  normalisasi  pada  persamaan  W'  maka  nilai  bobot  vektor  yang  ternormalisasi adalah sebagai berikut (Akbar, 2020):
𝑊 = (𝑑(𝐴 1 ), 𝑑(𝐴 2 ), … , 𝑑(𝐴 𝑛 )) 𝑇

## HASIL
Berdasarkan  penelitian  Dickson,  terdapat  23  kriteria  dalam  pengambilan  keputusan  untuk memilih supplier (Rahmah & Tjaja, 2022). Berikut kriteria dan subkriteria yang digunakan dari hasil wawancara dengan pihak PT. True Indonesia dan referensi dari jurnal ilmiah yang ada.
Tabel 2 Kriteria dan Sub-Kriteria Pemilihan Supplier Kriteria Sub-Kriteria Kualitas (K) 1. Kesesuaian barang yang sudah ditetapkan (K1) 2. Kualitas kain (K2) Delivery (D) 1. Ketepatan waktu pengiriman sesuai permintaan (D1) Harga (H) 1. Kesesuain harga barang yang ditetapkan (H1) 2. Toleransi harga atau diskon (H2) Sistem Komunikasi (C) 1. Respon Komunikasi (C1) Warranties and Claim Polices (W) 1. Kemudahan dalam mengajukan klaim garansi (W1) Performance History (P) 1. Kemampuan pemenuhan jumlah pesanan (P1) Geographical Location (L1) 1. Kemudahan jangkauan (L1)
Sumber: data olahan
Struktur Hierarki
Sumber: data olahan
Gambar 1
Struktur hirarki pemilihan pemasok kain poliester PT. True Indonesia

## Matriks Perbandingan Berpasangan
Tabel 3 Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria K D H C W P L K 1 1 1 3 3 3 5 D 1 1 1 1 3 1 3 H 1 1 1 1 3 1 3 C 1/3 1 1 1 1 1 1 W 1/3 1/3 1/3 1 1 1 1 P 1/3 1 1 1 1 1 1 L 1/5 1 1/3 1 1 1 1 Total 4,2 6,333 5,667 9 13 9 14
Sumber: data olahan
Berikutnya  adalah  menormalisasikan  matriks  perbandingan  berpasangan  dengan  membagi setiap  nilai  kolom  dengan  jumlah  kolom,  menambahkan  nilai  setiap  baris  dan  membaginya  dengan jumlah elemen untuk mendapatkan rata-rata (bobot prioritas) (Bantun dkk, 2023).

## Tabel 4

## Normalisasi Matriks Perbandingan Berpasangan
Kriteria K D H C W P L Rata-rata K 0,250 0,158 0,188 0,375 0,231 0,333 0,357 0,270 D 0,250 0,158 0,188 0,125 0,231 0,111 0,214 0,182 H 0,250 0,158 0,188 0,125 0,231 0,111 0,214 0,182 C 0,083 0,158 0,188 0,125 0,077 0,111 0,071 0,116 W 0,083 0,053 0,063 0,125 0,077 0,111 0,071 0,083 P 0,083 0,158 0,188 0,125 0,077 0,111 0,071 0,116 L 0,050 0,158 0,063 0,125 0,077 0,111 0,071 0,094 Total 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
Sumber: data olahan
Hasil normalisasi diperoleh nilai rata-rata setiap kriteria, dimana rata-rata kualitas (K) sebesar 0.270, rata-rata pengiriman (D) sebesar 0.182, rata-rata harga (H) sebesar 0.182, rata-rata komunikasi (C)  sebesar  0.116,  rata-rata  garansi  (W)  sebesar  0.083,  rata-rata  performance  history  (P)  sebesar 0.116, dan rata-rata geographical location sebesar 0.094.

## Konversi matriks perbandingan berpasangan ke skala Triangular Fuzzy Number (TFN)
Setelah  itu,  nilai  bobot  yang  diperoleh  dari  AHP  dikonversi  menjadi  nilai  FAHP  pada  skala TFN. Nilai AHP dikonversi menggunakan himpunan linguistik (Vitianingsih dkk, 2023).
Tabel 5

## Hasil Konversi TFN
K D H C W P L l m u l
m u l m u l m u l m u l m u l m u K 1 1 1 1 1 3 1 1 3 1 3
1 1 3 5 1 3 5 3 5 7 D 1 1 1 1 1 3 1 1 3 1 1
1 1 3 5 1 1 3 1 3 5 H 1 1 1 1 1 3 1 1 3 1 1
1 1 3 5 1 1 3 1 3 5 C 0,2 0,33 1 1 1 3 1 1 3 1 1
0,2 1 1 3 1 1 3 1 1 3 W 0,2 0,33 1 0,2 0,33 1 0,2 0,33 1 1 1 0,2 1 1 3 1 1 3 1 1 3 P 0,2 0,33 1 1 1 3 1 1 3 1 1
0,2 1 1 3 1 1 3 1 1 3 L 0,143 0,2 0,33 0,2 0,33 1 0,2 0,33 1 1 1 0,143 1 1 3 1 1 3 1 1 3 Sumber: data olahan
Kriteria  kualitas  dengan  kualitas  memiliki  nilai  matriks  perbandingan  berpasangan  1, sehingga  dikonversi  dengan  skala  TFN  menjadi  (1,1,1)  dengan lower (l)  =  1, median (m)  =  1,  dan upper (u) = 1. Kemudian delivery dengan kualitas memiliki nilai matriks sebesar 1, dikonversi dengan skala  TFN  menjadi  (1,1,1)  dengan  (l)  =  1,  (m)  =  1,  dan  (u)  =  1.  Selanjutnya  harga  dengan  kualitas
memiliki  nilai  matriks  perbandingan  berpasangan  1,  sehingga  dikonversikan  dengan  skala  TFN menjadi (1,1,1) dengan (l) = 1, (m) = 1, dan (u) = 1. Untuk komunikasi dengan kualitas memiliki nilai matriks perbandingan berpasangan 1/3, sehingga dikonversikan dengan skala TFN menjadi (0,2, 0,33, 1)  dengan  (l)  =  0,2,  (m)  =  0,33,  dan  (u)  =  1.  Untuk  garansi  dengan  kualitas  memiliki  nilai  matriks perbandingan berpasangan 1/3, dikonversikan dengan skala TFN menjadi (0,2, 0,33, 1) dengan  (l)  = 0,2, (m) = 0,33, dan (u) = 1. Selanjutnya, performance history dengan kualitas memiliki nilai matriks perbandingan berpasangan 1/3, dikonversikan dengan skala TFN menjadi (0,2, 0,33, 1) dengan  (l)  = 0,2,  (m)  =  0,33,  dan  (u)  =  1.  Untuk geographical  location dengan  kualitas  memiliki  nilai  matriks perbandingan berpasangan 1/5, dikonversikan dengan skala TFN menjadi (0,143, 0,2, 0,33) dengan (l) = 0,143, (m) = 0,2, dan (u) = 0,33. Hal yang sama berlaku untuk seterusnya.

## Penentuan Nilai Sintesis Fuzzy
Penentuan  nilai  sintesis  dimulai  dengan  menjumlahkan  baris  l,  m  pada  setiap  kolom  di  setiap kriteria (Vitianingsih dkk, 2023)

## Tabel 6
Hasil Penjumlahan Nilai TFN Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Sesuai Barisnya
Kriteria
∑ 𝑴 𝒊 𝒋 𝒎 𝒋=𝟏 l m U K 9 17 29 D 7 11 23 H 7 11 23 C 6,2 6,33 19 W 4,6 4,99 15 P 6,2 6,33 19 L 4,543 4,86 14,33 Total 44,543  61,51  142,33
Sumber: data olahan
Perhitungan nilai sintesis fuzzy (Si) dilakukan pada semua matriks perbandingan berpasangan yang ada. Sehingga menghasilkan nilai sintesis fuzzy prioritas (Si) sebagai berikut:

## Tabel 7

## Nilai Sintesis Fuzzy (Si) Matriks Prioritas Kriteria Perbandingan Berpasangan
Criteria 𝑺𝒊 = ∑ 𝑴 𝒊 𝒋 𝒎 𝒋=𝒊 ×   [∑ ∑ 𝑴 𝒊 𝒋 𝒎 𝒋=𝟏 𝒏 𝒊=𝟏 ] −𝟏
l m u Kualitas 0,0632 0,2764 0,6511 Delivery 0,0492 0,1788 0,5164 Harga 0,0492 0,1788 0,5164 Sistem Komunikasi 0,0436 0,1029 0,4266 Warranties and Claim Polices 0,0323 0,0811 0,3368 Performance History 0,0436 0,1029 0,4266 Geographical Location 0,0319 0,0790 0,3217
Sumber: data olahan
Tabel 7 diperoleh nilai fuzzy prioritas (Si) untuk kriteria, kriteria kualitas diperoleh nilai lower (l)  =  0,0632, median (m)  =  0,2764,  dan upper (u)  =  0,6511,  kriteria delivery diperoleh  nilai  (l)  = 0,0492, (m) = 0,1788, dan (u) = 0,5164, kriteria harga (l) = 0,0492, (m) = 0,1788, dan (u) = 0,5164, kriteria sistem komunikasi (l) = 0,0492, (m) = 0,1788, dan (u) = 0,5164, kriteria warranties and claim polices (l) = 0,0323, (m) = 0,0811, dan (u) = 0,3368, kriteria performance history (l) = 0,0436, (m) = 0,1029,  dan  (u)  =  0,4266,  dan  kriteria geographical  location (l)  =  0,0319,  (m)  =  0,0790,  dan  (u)  = 0,3217.
Menghitung Eigen Vektor (V) dan Defuzzyfikasi (d')
Untuk  menghitung  nilai  V  dan  d  dilakukan  melalui  pendekatan fuzzy ,  dimana  diambil  nilai yang paling minimum. Setelah mendapatkan nilai sintesis fuzzy , maka akan didapatkan nilai minimum dari de fuzzy fikasi (d’) (Naufal dkk, 2022).
Tabel 8
Nilai Sintesis Fuzzy Nilai Sintesis Fuzzy (Si) Matriks Prioritas Perbandingan Berpasangan Kriteria
Sumber: data olahan
Tabel 8 mendapatkan nilai terkecil yang akan menjadi bobot vektor dari matriks perbandingan berpasangan  dari  setiap  kriteria . Kriteria  kualitas  adalah  1,  untuk delivery 0,8229,  harga  0,8229, system  komunikasi  0,6768, warranties  and  claim  polices 0,5835, performance  history 0,6768  dan geographical location 0,5670.

## Normalisasi Nilai Bobot Vektor Fuzzy
Setelah  mendapatkan  nilai  vektor fuzzy ,  langkah  selanjutnya  adalah  menormalisasikan  nilai bobot vektor fuzzy .
Tabel 9 Normalisasi Nilai Bobot Vektor Fuzzy K D H C W P L Total W' 1 0,8229 0,8229 0,6768 0,5835 0,6768 0,5670 5,1499 W 0,1942 0,1598 0,1598 0,1314 0,1133 0,1314 0,7476 0,7585
Sumber: data olahan
Nilai  normalisasi  diperoleh  dari  kriteria  dimana  untuk  kualitas  0.1942,  pengiriman  0.1598, harga 0.1598, komunikasi 0.1314, garansi 0.1133, riwayat kinerja 0.1314, dan lokasi geografis 0.7476 dengan nilai total 0.7585.

## Hasil Pembobotan
Setelah didapatkan nilai bobot vektor fuzzy , dilakukan normalisasi
Tabel 10

## Hasil Pembobotan Kriteria, Sub-Kriteria, dan Supplier
Kriteria Hasil Bobot Sub-Kriteria Hasil Bobot PT Lambang Jaya CV Agung PT Shinta Indah Jaya Hantron Tongxiang K 0,1942 K1 0,500 0,2189 0,1451 0,1451 0,2189 0,2721 K2 0,500 0,1829 0,0764 0,1829 0,2788 0,2788 D 0,1598 D1 1 0,2189 0,1451 0,1451 0,2189 0,2721 H 0,1598 H1 0,500 0,1451 0,2189 0,1451 0,2721 0,2189 H2 0,500 0,1096 0,2074 0,2074 0,2681 0,2074 C 0,1314 C1 1 0,1548 0,1548 0,2301 0,2301 0,2301 W 0,1133 W1 1 0,1548 0,2301 0,1548 0,2301 0,2301 P 0,1314 P1 1 0,2263 0,1093 0,1093 0,2776 0,2776 L 0,7476 L1 1 0,2301 0,2301 0,2301 0,1548 0,1548
Sumber: data olahan
Tabel  10,  nilai  bobot  kriteria  kualitas  (K),  delivery  (D),  harga  (H),  komunikasi  (C), warranties  and  claim  polices (W), performance  history (P),  dan geographical  location (L)  secara berurutan yaitu 0,1942; 0,1598; 0,1598; 0,1314; 0,1133; 0,1314; dan 0,7476. Untuk nilai  bobot sub- kriteria  kesesuaian  barang  (K1),  kualitas  kain  (K2),  ketepatan  waktu  pengiriman  (D1),  harga  (H1), diskon  (H2),  respon  komunikasi  (C1),  kemudahan  pengajuan  klaim  garansi  (W1),  kemampuan
memenuhi  jumlah  pesanan  (P1),  dan  kemudahan  jangkauan  (L1)  secara  berurutan  adalah  0,500; 0,500; 1; 0,500; 0,500; 1; 1; 1; 1; dan 1.
Nilai bobot kesesuaian barang (K1) PT. Lambang Jaya 0,2189, CV. Agung 0,1451, PT. Shinta Indah Jaya 0,1451, Hantron 0,2189, dan Tongxiang 0,2721, untuk nilai bobot kualitas kain (K2) PT. Lambang  Jaya  0,1829,  CV.  Agung  0,0764,  PT.  Shinta  Indah  Jaya  0,1829,  Hantron  0,2788,  dan Tongxiang  0,2788,  untuk  nilai  bobot  ketepatan  waktu  pengiriman  (D1)  PT.  Lambang  Jaya  0,2189, CV. Agung 0,1451, PT. Shinta Indah Jaya 0,1451, Hantron 0,2189, dan Tongxiang 0,2721, untuk nilai bobot  harga  (H1)  PT.  Lambang  Jaya  0,1451,  CV.  Agung  0,2189,  PT.  Shinta  Indah  Jaya  0,1451, Hantron  0,2721,  dan  Tongxiang  0,2189,  untuk  nilai  bobot  diskon  (H2)  PT.  Lambang  Jaya  0,1096, CV. Agung 0,2074, PT. Shinta Indah Jaya 0,2074, Hantron 0,2681, dan Tongxiang 0,2074, untuk nilai bobot respon komunikasi (C1) PT. Lambang Jaya 0,1548, CV. Agung 0,1548, PT. Shinta Indah Jaya 0,2301,  Hantron  0,2301,  dan  Tongxiang  0,2301,  untuk  nilai  bobot  kemudahan  pengajuan  klaim garansi (W1) PT. Lambang Jaya 0,1548, CV. Agung 0,2301, PT. Shinta Indah Jaya 0,1548, Hantron 0,2301, dan Tongxiang 0,2301, untuk nilai bobot kemampuan dalam memenuhi jumlah pesanan (P1) PT.  Lambang  Jaya  0,2263,  CV.  Agung  0,1093,  PT.  Shinta  Indah  Jaya  0,1093,  Hantron  0,2776, dan Tongxiang  0,2776,  untuk  nilai  bobot  kemudahan  jangkauan  (L1)  PT.  Lambang  Jaya  0,2301,  CV. Agung 0,2301, PT. Shinta Indah Jaya 0,2301, Hantron 0,1548, dan Tongxiang 0,1548.

## Perangkingan
Langkah  terakhir adalah perangkingan. Peringkat supplier ditentukan oleh bobot sub-kriteria supplier dikalikan dengan bobot masing-masing sub-kriteria, yang kemudian dikalikan dengan bobot kriteria  yang  sesuai  dengan  masing-masing  sub-kriteria  dan  kemudian  dijumlahkan  sesuai  dengan masing-masing supplier .
Tabel 11 Hasil Perangkingan Supplier Kain Polyester PT. True Indonesia Ranking Supplier Total 1 Tongxiang 0,3395 2 Hantron 0,3350 3 PT Lambang Jaya 0,3340 4 PT Shinta Indah Jaya  0,3174 5 CV Agung 0,3116
Sumber: data olahan
Tabel  11  menunjukkan  peringkat  dari  masing-masing supplier, dengan supplier yang memiliki  bobot  nilai  terbesar  adalah  Tongxiang  dengan  total  nilai  0,3395,  kemudian  peringkat selanjutnya  adalah  Hantron  dengan  total  nilai  0,3350,  peringkat  selanjutnya  PT.  Lambang  Jaya dengan total nilai 0,3340, peringkat selanjutnya PT. Shinta Indah Jaya dengan total nilai 0.3174, dan peringkat terakhir adalah CV. Agung dengan total nilai 0,3116.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil pengolahan dan analisis data dengan menggunakan metode fuzzy AHP dapat disimpulkan  bahwa  kriteria  pemilihan supplier yang  paling  penting  adalah  kualitas  dengan  bobot 0,1942. Sedangkan alternatif terbaik bagi PT. True Indonesia secara berturut-turut adalah Tongxiang, Hantron,  PT.  Lambang  Jaya,  PT.  Shinta  Indah  Jaya,  dan  CV.  Agung  dengan  nilai  bobot  masing- masing  sebesar  0,3395;  0,3350;  0,3340;  0,3174;  dan  0,3116.  Dari  hasil  ini  dapat  digunakan  untuk dasar pengambilan  keputusan PT.  True  Indonesia dalam menjalin  kerjasama dengan supplier . Untuk melakukan  proses  produksi  selanjutnya,  sangat  disarankan  agar  PT.  True  Indonesia  dapat memprioritaskan  pemesanan  kepada supplier Tongxiang,  namun  apabila supplier tongxiang  tidak dapat  memenuhi  permintaan  yang  dipesan  oleh  perusahaan,  maka  perusahaan  dapat  memesan  kain polyester kepada supplier sesuai dengan ranking diatas yaitu Hantron, PT. Lambang Jaya, PT. Shinta Indah Jaya, dan CV. Agung.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdullah, A. G., Dwitasari, N. A., Setiorini, A. H., & Hakim, D. L. 2021. Comparative  Analysis OF AHP  and  Fuzzy  AHP  for  Solar  Power  Plant  Site  Selection. Journal  of  Engineering  Science and Technology , 16 (4), 3505–3520.
Ahmad, Ipov, Amelia, Dennis M, Kevin A, Geraldo R, & Edward. 2022. Penggunaan Metode Fuzzy AHP  dan  TOPSIS  pada  Pemilihan  Supplier  (Studi  Kasus:  PT.  SS). Prosiding  Serina , 2 (1), 437–444.
Akbar,  A.  A.  2020.  Penerapan  Metode  Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process  Terhadap  Penilaian Kinerja Guru. Jurnal Teknokompak , 14 (2), 111.
Bantun, S., Adawiyah, R., Syaban, K., Febriyan Priambodo, D., Pricilia Lestari, S., & Yusmah Sari, J. 2023.  Implementasi  Analytical  Hierarchy  Process  Dan  Metode  Perbandingan  Eksponensial Untuk Pemberian Reward Karyawan. 10 (1), 252–265.
Cahya, C., Ahmad, & Kosasih, W. 2022. Analisis Pemilihan Supplier Kain pada  Distribution Center dengan  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process  (FAHP)  dan  Topsis. Jurnal Mitra Teknik Industri , 1 (3), 227–237.
Doaly, C. O., Moengin, P., & Chandiawan, G. 2019. Pemilihan Multi-Kriteria Pemasok Departement Store  Menggunakan  Metode  Fuzzy  AHP  dan  TOPSIS. Jurnal  Ilmiah  Teknik  Industri , 7 (1), 70–78.
Fajri,  M.,  Regasari,  R.,  Putri,  M.,  &  Muflikhah,  L.  2018.  Implementasi  Metode  Fuzzy  Analytic Hierarchy Process (F-AHP) Dalam Penentuan Peminatan di MAN 2 Kota Serang, 2(5). Febriani, E. T., & Oktiarso, T. 2022. Penentuan Kriteria Prioritas Pemilihan Supplier Pada PT Inkor Bola Pacific Dengan menggunakan Metode Fuzzy Analytic Hierarchy Process. Jurnal Teknik Industri UMC , 2 (1), 54–66.
Fikri, M., & Sarno, R. 2019. A comparative study of sentiment analysis using SVM and Senti Word Net. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science , 13 (3), 902–909. Hasiani,  F.  M.  U.,  Haryanti,  T.,  Rinawati,  &  Kurniawati,  L.  2021.  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Supplier Produk  Ritel dengan Metode Analytical Hierarchy Process. SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi , 10 (1), 151–162.
Julianto,  V.  2020.  Analisis  Sistem  Pendukung  Keputusan  Evaluasi  Kualitas  Mengajar  Dosen Menggunakan Metode Fuzzy AHP dan SAW. Jurnal Sains dan Informatika , 6 (1), 10–19. Jupri,  M.,  &  Sarno,  R.  2019.  Data  mining,  fuzzy  AHP  and  TOPSIS  for  optimizing  taxpayer supervision. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science , 18 (1), 75– 87.
Khan,  A.  A.,  Shameem,  M.,  Nadeem,  M.,  &  Akbar,  M.  A.  2021.  Agile  trends  in  Chinese  global software  development  industry:  Fuzzy  AHP  based  conceptual  mapping. Applied  Soft Computing , 102 .
Lukmandono,  Basuki,  M.,  Hidayat,  M.  J.,  &  Setyawan,  V.  2019.  Pemilihan  Supplier  Industri Manufaktur Dengan Pendekatan AHP dan TOPSIS. Jurnal OPSI , 12 (2), 83.
Mahendra,  T.  S.  2019.  Pemilihan  Supplier  Kayu  Mebel  Menggunakan  Metode  AHP  (Analytical Hierarchy Process) di UD. Riyan PAsuruan. Jurnal Valtech , 9 (2), 86–93. Martono, R. V. 2020. Dasar-dasar Manajemen Rantai Pasok . Bumi Aksara.
Masudin, I., & Ayni, M. G. F. 2018. Pengambilan Keputusan Multi Kriteria: Kajian Teoritis Metode dan Pendekatan Dalam Pemilihan Pemasok. Jurnal Ilmiah Teknik Industri , 17 (1), 1. Nguyen, P. H. 2021. A Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) Based on SERVQUAL for Hotel Service Quality Management: Evidence from Vietnam. Journal of Asian Finance, Economics and Business , 8 (2), 1101–1109.
Nisa,  A.  A.  K.,  Subiyanto,  &  Sukamta,  S.  2019.  Penggunaan  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) Untuk Pemilihan Supplier Bahan Baku. Jurnal Sistem Informasi Bisnis , 9 (1), 86.
Pinandito, S., Talangkas, T., & Pulansari, F. 2021. Pemilihan Supplier Semen PADA CV. Rizki Jaya Abadi  DI  Kabupaten  Mojokerto  Menggunakan  Metode  Fuzzy  AHP  (Analytical  Hierarchy Process). Tekmapro : Journal of Industrial Engineering and Management , 16 (02), 72–83.
Rahmah,  R.  T.,  &  Tjaja,  A.  I.  S.  2022.  Usulan  Pemilihan  Supplier  Safety  Shoes  Menggunakan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process. Prosiding Diseminasi FTI .
Razak Naufal,  A., Astri Nawangnugraeni, D., Zakky  Abdillah, M., & Teknologi Komputer, J. 2022. Fuzzy-Analytical  Hierarchy  Process  (F-AHP)  untuk  Menentukan  Keluarga  Tidak  Mampu Akibat Covid-19. Techno.COM , 21 (1), 12–25.
Romindo,  R.  2021.  Analisa  Penentuan  Saham  Terbaik  Menggunakan  Metode  Analytic  Hierarchy Process (AHP). Jurnal Media Informatika Budidarma , 5 (3), 790. Saaty, T. L. 1994. Fundamentals of Decision Making and Priority Theory Vitianingsih,  A.  V.,  Renaldi  Dwi  Kasiadi,  Anastasya  Lidya  Maukar,  Fitri,  A.  S.,  &  Aziiza,  A.  A. 2023. Sistem Rekomendasi Pemilihan Tanah  Kavling Menggunakan Metode Fuzzy-Analytic Hierarchy Process. Teknika , 12 (1), 57–64.
Wattiheluw,  F.  H.,  Rochimah,  S.,  &  Fatichah,  C.  2019.  Klasifikasi  Kualitas  Perangkat  Lunak Berdasarkan  ISO/IEC  25010  Menggunakan  AHP  dan  Fuzzy  Mamdani  untuk  Situs  Web  E- Commerce. JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi , 17 (1), 73–83.