, 2020; 13(3): 324-331 ISSN: 0216-9495 (Print) ISSN: 2502-5325 (Online)

## Pemilihan Pemasok dan Penentuan Jumlah Optimal Pembelian Bahan Baku di PT. X
Andharini Dwi Cahyani 1*) ,  Ari Basuki 2)
1) Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo Madura
2) Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo Madura
1*) andharini.cahyani@trunojoyo.ac.id
DOI: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v13i3.19766

## Abstrak
Dalam konsep manajemen rantai pasok, kelancaran pemenuhan permintaan konsumen dipengaruhi oleh pemasok. Kinerja pemasok akan mempengaruhi ketepatan pemenuhan kuantitas dan kualitas produk yang dipesan  oleh  konsumen.  PT.  X  merupakan  sebuah  gudang  beras  yang  membeli  gabah  dari  berbagai pemasok dan kemudian memproses gabah tersebut menjadi beras. Beras ini kemudian dikemas dan dijual kepada  konsumennya.  Akan  tetapi,  proses  aliran  material  ini  tidak  berjalan  lancar,  beberapa  kali  terjadi ketidaksesuaian jumlah dan kualitas barang yang dikirim oleh pemasok, sehingga berpengaruh terhadap jadwal  pemenuhan  permintaan  konsumennya.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk  menilai  dan  memilih sejumlah pemasok yang terbaik dan menentukan jumlah pesanan yang optimal agar kebutuhan konsumen dapat  terpenuhi dengan  baik. Terdapat  3 jenis  komoditas gabah yang dipasok dari  10 pemasok. Ke-10 pemasok ini yang akan dinilai dengan menggunakan kriteria: harga, kualitas, kemampuan pemasok dalam menyediakan  bahan  baku,  pelayanan  dalam  bentuk  pengiriman.  Metode  yang  digunakan  yaitu Simple Additive Weighting (SAW) dan Linier Programming . Hasil penelitian ini yaitu terdapat 6 pemasok yang dinilai memiliki kinerja baik yang disarankan kepada PT. X untuk dijadikan sebagai pensuplai 3 jenis gabah. Dengan menggunakan 6 pemasok ini, PT. X diperkirakan mampu melakukan penghematan biaya pembelian gabah sebesar Rp. 32.124.136,- per bulan.
Kata Kunci: manajemen rantai pasok, pemasok, Simple Additive Wieghting, Linier Programming

## Abstract
In the concept of supply chain management, fulfillment of consumer demand is influenced by supplier. Supplier performance will affect the accuracy of fulfilling the quantity and quality of products ordered by consumers. PT. X is a rice warehouse that buys grain from various suppliers and then processes the grain into rice. This rice is then packaged and sold to consumers. However, this material flow process did not run smoothly, couple times  there  were  discrepancies  in  the  quantity  and  quality  of  goods  sent  by  suppliers,  which  affected  the schedule for fulfilling consumer requests. The purpose of this research is to assess and select a number of the best suppliers and determine the optimal number of orders so that consumer needs can be met properly. There are 3 types of grain commodities supplied from 10 suppliers. These 10 suppliers will be assessed using the following criteria: price, quality, supplier's ability to provide raw materials, services in the form of delivery. The method used is Simple Additive Weighting (SAW) and Linear Programming. The results of this study are that there are 6 suppliers who are considered to have good performance which are suggested to PT. X to serve as a supplier of 3 types of grain. By using these 6 suppliers, PT.X is expected to be able to save Rp. 32,124,136,- per month.
Key Words: Supply Chain Management, Supplier, Simple Additive Wieghting, Linier Programming

## PENDAHULUAN
Dalam konsep suppply chain management (SCM)
terjadi  keterkaitan  aktivitas  antar  perusahaan
yang  bekerja  sama  dengan  tujuan  untuk menciptakan suatu produk dan
menghantarkannya  sampai  ke  konsumen  akhir. Proses tersebut mengalir dari hulu ( upstream ) ke hilir  ( downstream ),  dimulai  dari  pihak supplier sebagai pemasok bahan baku kemudian di proses menjadi  suatu  produk  dan  sampai  ke  pemakai akhir (Rachbini, 2016). Sehingga dapat dikatakan bahwa  salah  satu  komponen  penting  yang  ada pada supply  chain yaitu  pemasok  ( supplier) . Hayati  (2014),  menyampaikan  bahwa  pemain utama  dalam supply  chain  management adalah pemasok ( supplier ) .
Keberhasilan suatu perusahaan dalam
menghasilkan  suatu  produk  tidak  terlepas  dari peran  pemasok.  Ketepatan  pemenuhan  jumlah dan  waktu  produksi  dipengaruhi  oleh  kinerja pemasok (Kim  dan  Chai,  2017).  Lebih  lanjut, Wulandari (2014) dalam penelitiannya menyimpulkan  bahwa  mutu  produk  yang dihasilkan  oleh  produsen  tergantung  mutu pemasok dan layanan yang diberikan.
Jika  suatu  perusahaan  (produsen)  memiliki banyak  pemasok,  maka  produsen  tersebut dihadapkan  dalam  masalah  pemilihan  pemasok ( PrasannaVenkatesan  dan  Goh,  2016 ),  dan  ini harus  diperhatikan  dan  dikelola  dengan  baik karena bisa mempengaruhi aktivitas rantai pasok (Rimanto,  dkk.  2017).  Pemilihan pemasok penting  dilakukan  karena  menyangkut  pada masalah keuangan perusahaan,  dan  tidak dapat dipungkiri dengan memilih pemasok yang tepat maka  juga  dapat  mengurangi  biaya  pembelian (Hati dan Fitri, 2017).
Penelitian ini mengkaji permasalahan yang terjadi di PT. X yakni sebuah Gudang Beras yang berada di Jawa Tengah. PT. X membeli gabah dari multi pemasok  yang  kemudian  akan  digiling  untuk dijadikan  beras  yang  dikemas  untuk  siap  dijual kepada konsumen. Sebagian konsumen memberikan down  payment agar  mendapatkan prioritas  pemenuhan  produk  yang  akan  dibeli. Akan  tetapi,  terdapat  konsumen-konsumen tertentu  yang  komplain  karena  produk  yang sudah  dipesannya  tidak  bisa  terpenuhi  tepat waktu,  jumlahnya  dikirim  oleh  PT.X  belum lengkap 100% jumlahnya ketika jadwalnya telah tiba.  Hal  ini  disebabkan  bukan  karena  faktor
teknologi  produksi,  tetapi  lebih  kepada  faktor kelancaran dan kualitas bahan baku yang dikirim oleh  pemasok  Gabah  yang  diterima  PT.X  dari pemasoknya  secara  kuantitas  terpenuhi,  tetapi terkadang kualitasnya tidak sesuai dengan yang diharapkan  oleh  pihak  gudang.  Kualitas  hasil produksi  terlihat  ketika  gabah  sudah  digiling menjadi  beras.  Ketika  beras  yang  dihasilkan kualitasnya  tidak  bagus,  maka  pihak  gudang beras  tidak  bisa  memenuhi  permintaan konsumennya secara tepat waktu, dan ini dapat menyebabkan  konsumen  berpotensi  untuk beralih ke produsen beras lainnya. Maka dari itu, diperlukan suatu pendekatan atau metode yang tepat  untuk  menyeleseikan  permasalahan  yang terjadi pada gudang beras ini.
Berbagai metode pemilihan supplier telah banyak digunakan  oleh  peneliti,  diantaranya  yaitu Rimanto  dkk  (2017),  Handayani  dan  Darmianti (2017),  Ozkan  dkk  (2011)  yang  menggunakan metode  AHP  ( Analitical  Hierarchy  Process ). Sedangkan,  metode  ANP  ( Analityc  Network Process )  digunakan  dalam  penelitian  Wibisono dan  Gondo  (2013),  Onder  dan  Kabadayi  (2015) untuk  menyeleseikan  permasalahan  pemilihan pemasok. Pendekatan yang akan digunakan pada penelitian  ini  adalah  metode  SAW  ( Simple Additive Weighting ) untuk menentukan pemasok yang akan mensuplai permintaan PT. X. Metode SAW bisa digunakan untuk menghadapi kondisi Multiple  Attribute  Decision  making (MADM) (Nelfiyanti  dan  Rosanti,  2016).  Dalam  penelitian Masykur  dan  Mahmudi  (2016),  dinyatakan kelebihan  metode  SAW  yaitu  bisa  melakukan penilaian  alternatif  dengan  lebih  baik  karena bobot  kriterianya  telah  ditentukan  terleih  dulu, dan  selanjutnya  terdapat  proses  perangkingan untuk  menentukan  alternatif  terbaik  dari alternatif-alternatif  yang  dikaji.  Apabila  telah diketahui  pemasok  terpilih,  maka  akan  dikaji volume  pembelian  setiap  jenis  bahan  baku (gabah)  dari  pemasok  yang  terpilih  dengan menggunakan
program linier ( Linear
Programming ) .

## METODE PENELITIAN
Terdapat dua tahapan yang akan dikerjakan pada penelitian  ini,  dimana  setiap  tahapan  tersebut
menggunakan  metode  yang  berbeda.  Tujuan akhir  dari  penggunaan  kedua  tahapan  ini  yaitu untuk  menentukan  pemasok terbaik  dengan volume pembelian yang optimal. Tahap pertama adalah  menentukan  pemasok  terpilih.  Dari sejumlah pemasok akan ditentukan kinerja setiap pemasok tersebut dengan metode SAW. Sebelum ditentukan pemasoknya, terlebih dulu ditetapkan kriteria  yang  akan  digunakan  untuk  menilai pemasok ( Plebankiewicz dan Kubek, 2016 ).
Terdapat beberapa kriteria yang akan digunakan dalam  proses  penentuan  pemasok  tersebut. Proses  selanjutnya,  dari  pemasok  yang  terpilih tersebut  akan  ditentukan  volume  pembelian bahan  baku  pada  tiap  pemasok  dalam  jumlah yang  optimal.  Tujuannnya  yaitu  untuk mendapatkan  biaya  pembelian  yang  minimum dengan  menggunakan  pendekatan  program linier ( Krynke dan Mielczarek, 2018 ).

## Gambar 1 Tahapan metode penelitian
Simple  Additive  Weighting (SAW)  merupakan salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk pengambilan  keputusan  dengan  multi  kriteria (Resti, 2017). Metode yang juga dikenal dengan istilah  metode  penjumlahan  berbobot  yang prinsipnya  yaitu  dengan  mencari  penjumlahan terbobot dari rating kinerja setiap alternatif yang tersedia  di  setiap  kriteria  ( Fadli  dan  Khumaidi, 2018 ).
Dalam penelitiannya Darmastuti (2013)
dinyatakan kelebihan metode SAW, yaitu:
a. Mampu  menyeleksi  alternatif  terbaik  dari sejumlah alternatif dengan pemberian bobot yang  selanjutnya  dilakukan  dengan  proses perangkingan.
b. Bisa  memberikan  penilaian  yang  lebih  tepat karena  sudah  dilakukan  pemberian  bobot preferensi yang sudah ditentukan pada setiap kriterianya.
c. Adanya pengkategorian untuk nilai atributnya ( benefit dan cost ).
Mengacu  pada  penelitian  Sigit  dan  Permana (2017), tahapan penggunaan metode SAW yaitu: 1. Menentukan kriteria (Ci):
Tabel 1. Kriteria penilaian kinerja pemasok Kriteria (Ci) Sumber referensi Harga Yadrifil dan Sarifudin, 2013 Kualitas Yadrifil dan Sarifudin, 2013 Pelayanan Yadrifil dan Sarifudin, 2013 Lokasi Yadrifil dan Sarifudin, 2013 Persediaan pemasok Yadrifil dan Sarifudin, 2013 Fleksibilitas Messah dkk, 2016 Pengiriman Messah dkk, 2016 Reputasi pemasok Messah dkk, 2016 Histori performa Yadrifil dan Sarifudin, 2013 Posisi keuangan perusahaan Yadrifil dan Sarifudin, 2013 2. Menentukan kategori cost (biaya) atau benefit (keuntungan)  untuk  setiap  kriteria  dan melakukan  penilaian.  Penilaian  pada  kriteria biaya yaitu  jika  semakin  kecil  nilai  kriteria maka  semakin  baik  nilainya.  Sedangkan, penilaian  untuk  kriteria  yang  dikategorikan sebagai keuntungan adalah jika semakin besar nilai kriterianya maka semakin baik nilainya.
3. Menetapkan bobot pada setiap kriteria terpilih dan melakukan penilaian kriteria.
4. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan kriteria  (Ci),  dan  selanjutnya  melakukan normalisasi  matriks  hasil  penilaian  setiap kriteria yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut benefit ataupun atribut cost ),  sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R. Proses  normalisasi  matriks  keputusan  (x)  ke suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada (Situmorang,  2015).  Perhitungan  normalisasi pada metode SAW sebagai berikut:
Rij = { 𝑋𝑖𝑗
𝑀𝑎𝑥𝑖 (𝑥𝑖𝑗) Jika j adalah atribut keuntungan ( benefit )...................................(1)
Evaluasi kinerja pemasok Metode Simple Additive Weighting
Pemasok terpilih Menentukan volume
pembelian
Volume pembelian tiap jenis produk dengan biaya minimal Metode Program Linier
Rij = { 𝑀𝑖𝑛𝑖 (𝑥𝑖𝑗)
𝑋𝑖𝑗 Jika j adalah atribut biaya
( cost )..................................................................(2) Keterangan :
Rij  merupakan  nilai  rating  kinerja ternormalisasi Xij  merupakan  nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Max  Xij  merupakan  nilai  terbesar  dari setiap kriteria Min  Xij  merupakan  nilai  terbesar  dari setiap kriteria Dimana  Rij  yaitu  rating  kinerja ternormalisasi  dari  alternatif  Ai  pada atribut Ci =1,2,...,m dan j = 1,2,...,m.
Nilai  preferensi  alternatif  (Vi)  diberikan sebagai :
Vi = ∑ 𝑊𝑗 𝑅𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 .......................................................(3) Keterangan :
Vi = rangking untuk setiap alternatif Wj = nilai bobot dari setiap kriteria Rij = nilai rating kinerja ternormalisasi Apabila  nilai  V  yang  lebih  besar, mengindikasikan  bahwa  alternatif  Ai  yang diprioritaskan terpilih.
5. Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu  penjumlahan  dari  perkalian  matriks ternormalisasi  R  dengan  vector  bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai).
Program linier ( Linear programming ) merupakan salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk menyeleseikan  permasalahan  dengan  sumber daya  yang  terbatas  di  antara  beberapa  aktivitas yang saling bersaing dengan menggunakan cara yang  mungkin  dapat  dilakukan  ( Sriwidadi  dan Agustina, 2013 ).
Bentuk  umum  dari  model linear  programming dapat dituliskan sebagai berikut:
Min Z = ∑ ∑ 𝐶 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 3 𝑖=1 𝑋 𝑖𝑗 ............................................(4)
Z = C 11 X 11 +C 21 X 21 +C 31 X 31 +........+C 3j X 3j
Keterangan: Z   = Biaya pembelian bahan baku (gabah) C ij =  Biaya  per  unit  bahan  baku  (gabah)  jenis  i  pada pemasok j per kilogram
X ij =  Jumlah  bahan  baku  (gabah)  i  yang  dibeli  dari pemasok j i=1,2,3 j=1,2,3,...n (jumlah pemasok terpilih).

## Fungsi pembatasnya yaitu:

## Kapasitas gudang
∑ ∑ 𝑋 𝑖𝑗 ≤ 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 Kapasitas gudang PT. X ..............(5)
∑ ∑ 𝑋 𝑖𝑗 ≤ 𝑛 𝑗=1 3 𝑖=1 150 ton X 11 +X 21 +X 31 +..........+ X 3n < 150 ton.
Maksimal pembelian setiap jenis bahan baku. Maksimal  pembelian  bahan  baku  menjadi pembatas  karena  setiap  pembelian  jenis  bahan baku  memiliki  volume  masing-masing  dan  juga menyesuaikan  jumlah  produksinya.  Untuk mengetahui  jumlah  maksimal  pembelian  bahan baku  dilakukan  terlebih  dahulu  perhitungan peramalan  pembelian  tiap  jenis  bahan  baku berdasarkan data pembelian di masa lalu. a ij X j < b i ............................................................................(6) a 11 X 1 + a 12 X 2 + ..... a 1n X n < b 1 a 21 X 1 + a 22 X 2 + ..... a 2n X n < b 2 a 31 X 1 + a 32 X 2 + ..... a 3n X n < b 3 dimana: a ij =  Parameter  yang  menunjukkan  satuan kilogram (kg) di setiap jenis gabah i pada pemasok j dari setiap unit X ij . X j = Jumlah gabah yang dibeli pada pemasok j b i = maksimal pembelian jenis gabah i
Ke mampuan pemasok  dalam  menyediakan bahan baku.
Kemampuan  pemasok  dalam  menyediakan bahan  baku  menjadi  pembatas  karena kemampuan setiap pemasok dalam menyediakan bahan  baku  berbeda-beda,  sehingga  pihak gudang  harus  menyesuaikan  kemampuan  dari pemasok.
X ij < s ij .................................................................................(7) dimana:
s ij =  jumlah  gabah  i  maksimal  yang  mampu dikirim oleh setiap pemasok j

## Minimal pembelian pada setiap pemasok
Pemasok menetapkan ketentuan minimal dalam setiap kali transaksi pembelian, yaitu 9 ton atau
9000kg kapasitas truk yang digunakan dalam satu kali pengiriman. x ij >=9000 kg .................................................................(8) x 11 +x 21 +x 31 >=9000 kg x 12 +x 22 +x 32 >=9000 kg x in +x in +x in >=9000 kg dimana:
X ij = minimal pembelian gabah jenis i yang dibeli dari pemasok j

## Kendala non negatif
X ij > 0..................................................................................(9)
Dimana X ij = Alokasi pembelian jenis gabah i pada pemasok j

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Terdapat  10  pemasok  yang  akan  dikaji  pada penelitian  ini.  Ke-10  pemasok  ini  merupakan pemasok  yang  sudah  melakukan  transaksi penjualan  ke  PT.  X  lebih  dari  dari  5  kali.  Jenis gabah yang dipasok ke semua pemasok ini ada 3 macam yaitu: (1) Ciherang, (2) Inpari 32, (3) Situ Bagendit.
Kriteria yang ditetapkan sebagai dasar pemilihan pemasok  diperoleh  dari  studi  referensi  dan dikonfirmasi  kepada  pemilik  PT.  X  dengan menggunakan  kuisioner.  Hasilnya  terdapat  4 kriteria terpilih, yakni:
1) harga
2) kualitas
3) kemampuan  pemasok  dalam  menyediakan bahan baku
4) pelayanan dalam bentuk pengiriman
Selanjutnya,  ke-4  kriteria  tersebut  akan diklasifikasikan kedalam kategori biaya ( cost ) atau keuntungan ( benefit ) .

## Tabel 2. Kriteria dan jenis kategorinya
Kriteria Notasi  Jenis Kategori Harga C1 biaya Kualitas C2 keuntungan Kemampuan  pemasok dalam menyediakan bahan baku C3 keuntungan Pelayanan dalam bentuk pengiriman C4 keuntungan
Setelah  melakukan  pengkategorian,  langkah berikutnya  adalah  melakukan  pembobotan kriteria.  Setiap  kriteria  akan  diberikan  bobot dengan  penilaian  bahwa  semakin  besar  nilai bobotnya  maka  kriteria  tersebut  dinilai  semakin penting.  Dalam  hal  ini  bobot  nilai  kriteria diberikan  oleh  pengambil  keputusan  yakni pemiliki  gudang  beras  (PT.  X)  dengan  rincian bobot  kriteria:  Harga  (0,4),  Kualitas  (0,3), Kemampuan  pemasok  dalam  menyediakan bahan baku (0,2), dan pelayanan pengiriman (0,1).
Nilai setiap bobot tersebut dikalikan dengan nilai setiap  kriteria  untuk  setiap  pemasok.  Penilaian kriteria  ini  didasarkan  pada  kinerja  (data)  aktual setiap pemasok. Setiap kriteria memiliki rentang nilai tersendiri.
Tabel  3.  Skala  penilaian  kriteria  harga  jual pemasok No  Harga jual/Kg (Rp) Skala penilaian 1 > 5.000,- 1 2 4.600 - 5.000 3 3 4.100 - 4.500 5 4 3.600 - 4.000 7 5 < 3.500 9 Tabel 4. Skala penilaian kriteria kualitas gabah Skala Penilaian Arti Nilai 1 sangat buruk 3 buruk 5 cukup 7 baik 9 sangat baik Tabel  5.  Skala  penilaian  kriteria  kemampuan pemasok  dalam  menyediakan  varian gabah Skala Penilaian Arti Nilai 1 sangat buruk 3 buruk 5 cukup 7 baik 9 sangat baik

## Tabel 6. Skala penilaian kriteria pelayanan
Skala Penilaian Arti Nilai 1 tidak tepat waktu 3 kurang tepat waktu 5 cukup tepat waktu 7 tepat waktu 9 sangat tepat waktu Tabel  7.  Penilaian  setiap  kriteria  untuk  semua pemasok Alternatif (Pemasok) Kriteria C1 C2 C3 C4 Pemasok 1 5 9 9 7 Pemasok 2 5 9 5 7 Pemasok 3 5 9 9 7 Pemasok 4 5 9 5 7 Pemasok 5 5 7 5 7 Pemasok 6 5 9 7 7 Pemasok 7 5 7 5 7 Pemasok 8 5 7 5 5 Pemasok 9 5 7 7 7 Pemasok 10 5 9 5 5 Tabel  8.  Normalisasi  penilaian  kriteria  setiap pemasok Alternatif (Pemasok) Kriteria C1 C2 C3 C4 Pemasok 1 1 1 1 1 Pemasok 2 1 1 0,56 1 Pemasok 3 1 1 1 1 Pemasok 4 1 1 0,56 1 Pemasok 5 1 0,78 0,56 1 Pemasok 6 1 1 0,78 1 Pemasok 7 1 0,78 0,56 1 Pemasok 8 1 0,78 0,56 0,71 Pemasok 9 1 0,78 0,78 1 Pemasok 10 1 1 0,56 0,71

## Tabel 9. Hasil penilaian kinerja setiap pemasok
Nama Pemasok Nilai Kinerja Pemasok 1 1 Pemasok 2 0,91 Pemasok 3 1 Pemasok 4 0,91 Pemasok 5 1,74 Pemasok 6 0,95 Pemasok 7 0,84 Pemasok 8 0,81 Pemasok 9 0,88 Pemasok 10 0,88
Nilai kinerja tersebut menyatakan performan atau kinerja  dari  pemasok.  Semakin  besar  nilai
kinerjanya  maka  semakin  baik  kinerja  pemasok tersebut. Dari 10 pemasok yang dikaji, diketahui bahwa  sebagai  pemasok  yang  terbaik  yaitu pemasok 5, kemudian diikuti oleh pemasok 1 dan 3 sebagai peringkat kedua. Sedangkan, pemasok 8  merupakan  pemasok  yang  kinerjanya  paling rendah.
Untuk  menentukan  jumlah  optimal  gabah  yang dikirim,  maka  akan  digunakan  metode  program linier. Pada penelitian ini, dari 10 pemasok yang telah dinilai, menurut PT.X akan dipilih 6 pemasok yang  terbaik  yang  akan  dikaji  pada  tahapan selanjutnya yakni (1) Pemasok 5, (2) Pemasok 1, (3) Pemasok 3, (4) Pemasok 6, (5) Pemasok 2, dan (6) Pemasok 4.
Hasil produksi gabah menjadi beras, secara rata- rata  terjadi  penyusutan  sebesar  30%  untuk setiap  jenis  gabah.  Artinya,  untuk  menentukan banyaknya jumlah gabah yang harus dibeli oleh PT. X kepada pemasok,  ditentukan dengan cara menambahkan  sebesar  30%  jumlah  berat permintaan beras. Berikut ini hasil simulasi untuk menentukan  alokasi  jumlah  gabah  yang  harus dipesan oleh PT.X kepada pemasoknya.
Tabel 10. Estimasi jumlah permintaan gabah
Periode Gabah jenis Ciherang (Kg) Gabah jenis Inpari 32 (Kg) Gabah jenis  Situ Bagendit (Kg) Total (Kg) Bulan XYZ 40.163,67 39.830 24.808 104.801,7

## Tabel  11.  Hasil  perhitungan  optimasi  jumlah gabah yang dipesan
Variabel Definisi Variabel Alokasi Pembelian (Kg) X13 Gabah jenis 1 (Ciherang) yang dibeli dari pemasok 3 31.163,67 X12 Gabah jenis 1 (Ciherang) yang dibeli dari pemasok 2 9.000 X25 Gabah jenis 2 (Inpari 32) yang dibeli dari pemasok 5 9.000 X23 Gabah jenis 2 (Inpari 32) yang dibeli dari pemasok 3 28.638 X24 Gabah jenis 2 (Inpari 32) yang dibeli dari pemasok 4 2.192 X31 Gabah jenis 3 (Situ Bagendit) yang dibeli dari pemasok 1 9.000 X36 Gabah jenis 3 (Situ Bagendit) yang dibeli dari pemasok 6 9.000 X34 Gabah jenis 3 (Situ Bagendit) yang dibeli dari pemasok 4 6.808 Total 104.801,7
Dengan  menggunakan  formula  (4)  yang dikerjakan  dengan software Lindo,  maka diperoleh  hasil  perhitungan  optimasi  jumlah gabah  yang  harus  dipesan  oleh  PT.  X  kepada pemasoknya  dengan  total  biaya  sebesar  Rp. 427.457.908,- per periode (bulan XYZ). Dengan  melihat  data  history  pembelian  gabah, apabila  PT.  X  melakukan  melakukan  pembelian gabah kepada pemasok dengan jumlah agregat yang sama nilainya, biaya yang dikeluarkan oleh pemilik gudang  beras  sebesar Rp. 459.582.044,- per  bulan.  Jadi,  dapat  dikatakan  bahwa  akan terjadi penghematan sebesar Rp. 32.124.136,- per periode  (bulan)  jika  PT.  X  menggunakan  model penentuan  pemasoknya  dengan  metode  yang digunakan pada penelitian ini.

## KESIMPULAN DAN REKOMENDASI
Dengan  menggunakan  pendekatan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW),  PT.  X  bisa menentukan  pemasok  terbaiknya.  Dari  10 pemasok yang selama ini digunakan, diketahui 6 pemasok yang memiliki nilai kinerja paling baik. Ke-6 pemasok tersebut (diurutkan kinerjanya dari yang  terbaik)  yaitu    Pemasok  5,  Pemasok  1, Pemasok 3, Pemasok 6, Pemasok 2, dan Pemasok 4.  Sehingga,  untuk  keberlanjutan  suplai  gabah, direkomendasikan kepada PT. X agar di periode selanjutnya  menggunakan  6  pemasok  ini  dan tetap dipantau kinerjanya.
Dengan menggunakan 6 pemasok tersebut, PT. X mampu  melakukan  efisiensi  dalam  hal  biaya pembelian gabah sebesar Rp. Rp. 32.124.136,- per periode (bulan). Maka dari itu, secara keseluruhan dapat dikatakan bahwa metode yang digunakan pada penelitian ini sesuai untuk digunakan pada permasalahan yang terdapat di PT. X ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Fadli,  H.,  &  Khumaidi,  A.  (2018).  Model
Pengambilan  Keputusan  Penerima  Bantuan Bedah  Rumah  Dinas  Sosial  Kabupaten Pringsewu Menggunakan Metode Saw. Prociding Kmsi, 6(1), 164-168. Darmastuti,  D.  (2013).  Implementasi  metode simple  additive  weighting  (SAW)  dalam sistem  informasi  lowongan  kerja  berbasis web  untuk  rekomendasi  pencari  kerja
terbaik. JUSTIN (Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi) , 1 (2), 114-119.
Handayani, R. I., & Darmianti, Y. (2017). Pemilihan
Supplier  Bahan  Baku  Bangunan  Dengan Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) Pada PT. Cipta Nuansa Prima Tangerang. Techno Nusa Mandiri , 14 (1), 1-8. Hati,  S.  W.,  Fitri,  N.  S.  (2017).  Analisis  Pemilihan Supplier Pupuk  Npk  Dengan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  (Ahp). Inovbiz: Jurnal Inovasi Bisnis , 5 (2), 122-132. Hayati,  E.  N.  (2014). Supply  chain  management (SCM)  Dan  Logistic  Management. Jurnal Ilmiah Dinamika Teknik , 8 (1).
Kim, M., & Chai, S. (2017). The impact of supplier innovativeness,  information  sharing  and strategic sourcing on improving supply chain agility: Global supply chain perspective. International Journal of Production Economics , 187 , 42-52. Krynke, M., & Mielczarek, K. (2018). Applications of linear programming to optimize the cost- benefit  criterion  in  production  processes. In MATEC  Web  of  Conferences (Vol.  183,  p. 04004). EDP Sciences.
Masykur, F., & Mahmudi, A. (2016). Perancangan Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Supplier  Pada  UD.  Sembodo Sawoo  Berbasis  Web. Network  Engineering Research Operation , 2 (2), 114-123.
Nelfiyanti, N., & Rosanti, N. (2016). Implementasi
Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Untuk Penentuan Pengadaan Bahan Baku Pembuatan  Tas  Di  CV.  Banua. Prosiding Semnastek .
Önder,  E.,  &  Kabadayi,  N.  (2015).  Supplier selection  in  hospitality  industry  using ANP. International  Journal  of  Academic Research in Business and Social Sciences , 5 (1). Özkan,  B.,  Ba şlıgil,  H.,  &  Ş ahin,  N.  (2011,  July). Supplier  selection  using  analytic  hierarchy process:  an  application  from  Turkey. In Proceedings  of  the  world  congress  on engineering (Vol. 2, pp. 6-8).
Plebankiewicz, E., & Kubek, D. (2016). Multicriteria selection  of  the  building  material  supplier using  AHP  and  fuzzy  AHP. Journal  of Construction Engineering and Management , 142 (1), 04015057.
PrasannaVenkatesan, S., & Goh, M. (2016). Multi-
objective  supplier  selection  and  order allocation under disruption risk. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review , 95 , 124-142. Rachbini, W. J. (2016). Supply chain management dan kinerja perusahaan. Journal of Business & Banking , 7 (1).
Resti,  N.  C.  (2017).  Penerapan  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  pada  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Lokasi untuk  Cabang  Baru  Toko  Pakan  UD.  Indo
Multi Fish. INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi , 1 (2), 102-107.
Rimantho,  D.,  Fathurohman,  F.,  Cahyadi,  B., Sodikun,  S.  (2017).  Pemilihan Supplier Rubber  Parts  Dengan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  Di  PT.  XYZ. Jurnal Rekayasa Sistem Industri , 6 (2), 93-104. Sigit,  H.  T.,  &  Permana,  D.  A.  (2017).  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mobil LCGC  Menggunakan  Simple  Additive Weighting. JSiI (Jurnal Sistem Informasi) , 4 . Situmorang,  H.  (2015).  Sistem  Pendukung
Keputusan Pemilihan Calon Peserta
Olimpiade Sains Tingkat Kabupaten Langkat Pada  Madrasah  Aliyah  Negeri  (Man)  2 Tanjung Pura Denganmenggunakan Metode Simple  Additive  Weighting (SAW). Jurnal TIMES , 4 (2), 24-30.
Sriwidadi,  T.,  &  Agustina,  E.  (2013).  Analisis Optimalisasi  Produksi  dengan  Linear Programming Melalui Metode Simpleks. Binus  Business  Review , 4 (2),  725- 741.
Wibisono, Y. Y., & Gondo, K. D. (2013). Pemilihan Pemasok Dengan Metode Analytic Network Process (ANP): Studi Kasus Di PT. AI.
Wulandari,  N.  (2014).  Perancangan  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier di PT.  Alfindo  Dengan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP). JSiI  (Jurnal  Sistem Informasi) , 1 .