Jurnal Ekonomi dan Bisnis, Vol. 10 No. 2 Mei 2022 P - ISSN
: 2503-4413
E - ISSN : 2654-5837, Hal 425 – 428

## ANALISIS PEMILIHAN PEMASOK HIJAU KOMODITI KAOLIN DENGAN MENGGUNAKAN INTEGRASI METODE BWM-PROMETHEE PADA PT.XYZ
Priyati
Email : priyati@binus.ac.id
Industrial Engineering Department, BINUS Graduate Program – Master of Industrial Engineering, Bina Nusantara University, Jakarta
Suharjito
Industrial Engineering Department, BINUS Graduate Program – Master of Industrial Engineering, Bina Nusantara University, Jakarta
Elisa Tanuwijaya
Industrial Engineering Department, BINUS Graduate Program – Master of Industrial Engineering, Bina
Nusantara University, Jakarta Article Info Abstract Article History : Received  15 May - 2022 Accepted  29 May - 2022 Available Online 30 May - 2022
As the international community pays more and more attention to environmental issues,  people  tend  to  think  about  how  to  adapt  to  various  issues  in  order  to progress  and  develop  in  an  environmentally  conscious  way  in  this  era  of globalization.  The  increasing  demand  for  innovative  and  environmentally friendly  products  has  prompted  companies  to  focus  on  creating  green  supply chains,  and  companies  adopt  practices  that  minimize  environmental  damage (Rehman  et  al.,  2015),  which  makes  this  a  necessary  condition  to  address competition in global markets Businesses innovate, select companies that meet the green supply chain standards for evaluation. This research aims to get the right  criteria  when  selecting  green  kaolin  suppliers  in  the  supply  chain  and prioritise suppliers to find out which one is the best fit for the company.Method used in this study is the BWM method for weighting criteria and assessing the performance  of  green  supply  chain-based  kaolin  suppliers  using  the PROMETHEE  method.  This  study  compares  the  TOPSIS  and  Promethee methods in their ranking and the results show that the Promethee method has accuracy and correlation with ranking values  (Beniyanto & P, 2018), and can be used for qualitative and quantitative data compared to TOPSIS, but TOPSIS has  the  advantage  that  the  concept  is  simpler  and  easier  understood  so  that decision-making is faster.
Keyword : BWM,  Green  Supply Chain, Promethee, TOPSIS

## 1. PENDAHULUAN
Isu  polusi  dan  permasalahan  lingkungan menjadi perhatian nasional dan global (Blackman, 2009)Kepedulian  masyarakat  dunia  terhadap masalah  lingkungan  semakin  hari  semakin meningkat  dengan  masyarakat  yang  sudah cenderung berpikir bagaimana pada era globalisasi ini  menjadi  dinamis  dan  beradaptasi  untuk menghadapi  berbagai  masalah  untuk  maju  dan berkembang dengan tetap memperhatikan lingkungan  (Waskito  &  Harsono.,  2014)Saat  ini untuk bersaing di pasar global semakin membutuhkan  produk  yang  inovatif  dan  juga ramah lingkungan (Coyle et al., 2010), kewajiban ini  telah  mengarah  pada  fokus  penciptaan  rantai
pasok  hijau  dimana  perusahaan  mengadopsi praktik yang meminimalkan kerusakan lingkungan (Rehman  et  al.,  2015)  dan  diperlukan  suatu penilaian  untuk  pemilihan  perusahaan  yang memenuhi kriteria rantai pasok hijau.
PT.  XYZ  adalah  salah  satu  industri manufaktur yang memproduksi komponen otomotif  roda  empat  di  Indonesia.  PT.  XYZ memerlukan  pemasok  baik  bahan  baku  maupun bahan penolong dalam produksinya dan salah satu bahan  baku  produksi  PT.  XYZ  adalah  kaolin. Meningkatnya  jumlah  produksi  ini  menunjukkan bisnis  otomotif  berkembang  pesat  oleh  karena  itu berakibat pemakaian kaolin meningkat akan tetapi dalam pemilihan pemasok kaolin perusahaan wajib
memperhatikan  lingkungan  agar  eco-friendly produk  akhirnya  serta  untuk  meningkatkan  nilai perusahaan di era kompetisi ini. PT. XYZ saat ini menggunakan lebih dari satu pemasok kaolin yaitu terdiri  tujuh  pemasok  kaolin  untuk  menjaga ketersediaan  material  demi  lancarnya  jalan produksi. Dalam pemilihan dan penilaian pemasok, saat  ini  hanya  berdasarkan  aspek  kualitas,  harga, dan  pengiriman  saja  dan  belum  memasukkan kriteria  yang  berwawasan  lingkungan.  Green Supplier Selection (GSS)/pemasok ramah lingkungan  yang  mempertimbangkan  kriteria lingkungan  dewasa  ini  kurang  dikembangkan daripada  kriteria  pemilihan  pemasok  yang  telah mapan dan tradisional (Rezaei et al., 2015)Padahal, konsumen  mensyaratkan  penggunaaan  rantai pasok  hijau  dalam  pengadaan  bahan  baku.  Oleh karena itu, dalam penelitian ini memberikan usulan penentuan kriteria pemilihan pemasok berdasarkan rantai  pasok  hijau  yang  selaras  dengan  visi  PT. XYZ  sehingga  dapat  membantu  PT.  XYZ  dalam pengadaan  bahan  baku  yang  sesuai  dengan kebutuhan  konsumen.Evaluasi  dan  pemilihan pemasok  adalah  tugas  operasional  utama  untuk melakukan operasi rantai pasokan yang berkelanjutan dan masalah terpenting adalah demi perlindungan  lingkungan  (Arikan,  2013),GSS merupakan proses pengambilan keputusan (MCDM)  yang  kompleks  dan  multikriteria  yang mempertimbangkan faktor kualitatif dan kuantitatif  untuk  memilih  pemasok  yang  dapat diandalkan (Hamdan
& Cheaitou, 2016).Umumnya proses seleksi dan evaluasi terdiri dari  banyak  kriteria  tetapi  perusahaan  hanya memilih  kriteria  yang  sinergi  dengan  tujuan strategis perusahaan. Penambahan kriteria lingkungan  hingga  pengembangan  model  lebih kompleks  tetapi  memberi  nilai  meningkat  bagi perusahaan  (Herva  &  Roca,  2013).Terdapat sejumlah  penelitian  dengan  tema  pemilihan pemasok  hijau,  antara  lain  penelitian  (Kannan  et al.,  2013),(Rezaei  et  al.,  2015),  (Kumar  et  al., 2017),(Lo  et al.,  2018),((Azimifard  et  al.,  2018)), (Abdullah  et  al.,  2019)(Haeri  &  Rezaei,  2019), (Javad & Darvishi, 2020), (Kilic & Yalcin, 2020). Terkait  dengan  metode  pemilihan  pemasok  hijau terdapat celah penelitian (H. Gupta & Barua, 2017) dan (H.-W. Lo et al., 2018) menggunakan metode BWM (Best Worst Method) dan TOPSIS menurut mereka  penelitian  masa  depan  BWM  dapat dikembangkan  dengan  menggunakan  metode MCDM lainnya seperti metode VIKOR, PROMETHEE,  ELECTRE  atau  Grey  Relation Analysis.  Secara  spesifik  penelitian  itu  terjadi antara  metode  BWM  dengan  AHP,  menurut  nilai pembobotan akhir BWM lebih dipercaya dibandingkan  dengan  metode  AHP  karena  lebih
konsisten.  Celah  penelitian  lain  adalah  metode PROMETHEE  dan TOPSIS.  Menurut (Beniyanto &  P,  2018)  PROMETHEE  memiliki  kelebihan akurasi serta  korelasi dengan nilai pemeringkatan dibandingkan TOPSIS. Sehubungan dengan celah penelitian tersebut, penelitian ini memilih metode BWM  dibandingkan  AHP  dan  PROMETHEE dibandingkan  dengan  TOPSIS.  Penelitian  ini menggunakan  metode  BWM  untuk  penentuan bobot kriteria dan PROMETHEE untuk mengevaluasi  pemasok.  Sehingga  penelitian  ini integrasi metode BWM dan PROMETHEE untuk pemilihan dan evaluasi pemasok ramah lingkungan untuk  kebutuhan  peningkatan  inisiatif  Global Supply  Chain  Management  (GSCM)  dan  dapat berkontribusi  pada  keuntungan    dan  pengetahuan serta untuk peluang pengembangan penelitian lebih lanjut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## Manajemen Rantai Pasok Hijau (GSCM)
Manajemen  Rantai  Pasok  Hijau (GSCM) adalah  proses  mengubah input lingkungan  yang bisa  digunakan  kembali  di  akhir  siklus  untuk membangun  rantai  pasokan  yang  berkelanjutan (Penfield,  2007). GSCM ialah  menggabungkan praktik  manajemen  rantai  pasokan  tradisional dengan  menggabungkan  standar  lingkungan  dan masalah pengambilan keputusan terkait pembelian barang  dan jasa,  dalam  hubungan  jangka  panjang dengan pemasok SCM Menurut Srivastava, (2007).
Pengukuran kinerja ialah salah satu faktor vital dalam  suatu  perusahaan. Green  Supply  Chain Management (GSCM) ialah  konsep  pengukuran kinerja  berkelanjutan  yang  mengintegrasikan aspek  lingkungan  dari  desain  produk,  sumber bahan  baku,  aktifitas  manufaktur,  pengiriman produk  ke  konsumen  dan  manajemen  pengguna akhir  produk  ke  dalam  aliran  rantai  pasokan (Sundarakani  et  al.,  2010).  Karenanya GSCM adalah  konsep  mengurangi  dampak  lingkungan dari rantai pasokan perusahaan serta meningkatkan perusahaan-perusahaan  yang  sudah  mengadopsi GSCM secara  sadar  dan    peduli  dengan  keadaan lingkungan adalah solusi tepat sasaran untuk bisnis dan  lingkungan.  Peraturan  yang  lebih  ketat  dan kesadaran lingkungan telah menyebabkan pertimbangan  lingkungan  dalam  bisnis,  termasuk pemilihan pemasok (Hosseini & Barker, 2016) dan untuk mencapai kesuksesan jangka panjang di era modern,  perusahaan  dan  organisasi  tidak  hanya harus  mempertimbangkan  aspek  ekonomi  tetapi harus  mempertimbangkan  juga  berbagai  kriteria lingkungan  (Lo  et  al.,  2018)  serta  adanya peningkatan  studi  pemilihan  pemasok  hijau (Hosseini  &  Barker,  2016).  Vachon  dan  Klassen (2008)  menerangkan  saat  suatu  perusahaan
berupaya
agar mencapai keberlanjutan
( sustainability ) dalam aspek lingkungan, manajemen  wajib  memperluas  supaya  untuk meningkatkan  praktik  lingkungan  di  sepanjang rantai  pasokan.  Proses  pemilihan  pemasok  di GSCM menjadi keputusan penting untuk keputusan pengadaan (Seuring & Muller, 2008).

## Seleksi dan Evaluasi Pemasok Hijau
Pengambil  keputusan  untuk  pemilihan  pemasok didasarkan  pada  kriteria,  sehingga  definisi  dan pemilihan kriteria memainkan peran penting dalam pilihan. Supplier Selection Criteria (SSC) umumnya dimaksudkan mencakup masalah seperti kualitas, kapasitas dalam hal pembiayaan, layanan, peralatan,  kualitas,  reaktivitas  dan  lain-lain. Kriteria  seleksi  pemasok  hijau  muncul  dari kecenderungan  organisasi  untuk  menanggapi setiap  tren  yang  ada  dilingkungan  masalah manajemen dan proses bisnis (Nielsen et al., 2014) serta konsep green purchasing selain meningkatkan  proforma  bisnis  bisa  juga  untuk menguatkan praktik perlindungan terhadap lingkungan (Lo et al., 2018). Seleksi pemasok hijau (Green  Supplier  Selection/GSS) adalah  proses pengambilan  keputusan  multi-kriteria  dan  salah satu  tahapan  terpenting  manajemen  rantai  pasok karena efek jangka panjangnya terhadap lingkungan (Javad & Darvishi, 2020). GSS adalah permasalahan pemilihan pemasok yang mempertimbangkan  aspek  keberlanjutan  dimana aspek yang yang dipertimbangkan dalam GSS ialah aspek ekonomi, aspek lingkungan dan aspek sosial (Lee, 2009).
Kriteria pemilihan pemasok hijau dalam rantai pasokan  meliputi  desain  manufaktur,  teknologi, logistik  hijau,  layanan  pelanggan,  manajemen lingkungan,  manajemen  pengadaan,  manajemen proses, manajemen R & D , kinerja operasional dan kerjasama  pelanggan  (Javad  dan  Darvishi,  2020). Evaluasi  kriteria  ialah  langkah  pertama  dalam proses  pemilihan  pemasok  hijau.  Pemilihan  dan evaluasi  pemasok  adalah  masalah  yang  dihadapi dari  waktu  ke  waktu,  pentingnya  pemilihan  dan evaluasi  pemasok  terletak  pada  kenyataan  bahwa itu  adalah  aspek  penting  bagi  perusahaan  untuk mempertahankan keunggulan kompetitifnya, terutama  dalam  hal  keuangan  (Banaeian  et  al., 2016),  selain  itu  perusahaan  cenderung  tidak mengalihdayakan kompetensi inti mereka sehingga akibatnya perusahaan bekerjasama dengan pemasok  kecil  dimana  mereka  membangun hubungan  jangka  panjang  dengan  pemasok  untuk meningkatkan kinerja mereka.
Best-Worst Method (BWM)
Best-Worst Method diperkenalkan oleh
(Rezaei  et  al.,  2015)  dan  metode  ini  digunakan untuk menurunkan bobot dengan berbagai kriteria
berdasarkan  perbandingan  berpasangan  dengan persyaratan data yang lebih rendah dan BWM dapat secara  efektif  meningkatkan  inkosistensi  yang berasal  dari  perbandingan  berpasangan.  Metode BWM mengurangi  kerumitan  dibanding  metode AHP . Metode BWM hanya melakukan perbandingan  preferensi  yang  lebih  sedikit,  yaitu yang  memberikan  kriteria  terbaik  di  atas  semua kriteria  lainnya  dan  membandingkan  semua kriteria  dengan  kriteria  terburuk  dengan  angka antara 1 dan 9.

## Promethee
Tahun 1985 (Brans Pierre & Bertrand, 1985) mengajukan  metode Preference  Rangking  of Organization  Method  for  Enrichment  Evaluation (PROMETHEE) merupakan metode yang signifikan  untuk  mengevaluasi  alternatif  yang berkaitan dengan kriteria dalam masalah pengambil keputusan multi-kriteria.Metode PROMETHEE adalah  metode  peringkat  cukup sederhana  konsep  dan  aplikasinya  dibandingkan dengan  metode  lain  untuk  analisis  multi-kriteria dimana  setiap  kriteria  fungsi  preferensinya menerjemahkan  antara  dua  alternatif  menjadi derajat  preferensi  mulai  dari  nol  sampai  satu. Struktur PROMETHEE berpasangan,  semakin kecil  nilai  deviasi  maka  semakin  kecil  nilai preferensinya,  semakin  besar  deviasi  semakin besar preferensinya.
Untuk memfasilitasi pemilihan fungsi preferensi  tertentu.  Brans  Pierre  dan  Bertrand (1985)  mengusulkan  enam    tipe  dasar  sebagai berikut:
a. Kriteria Biasa (Usual Criterion)
b. Tipe  ini  adalah  tipe  dasar  yang  tidak mempunyai  nilai threshold tipe  ini  jarang digunakan.
c. Kriteria Quasi (Quasi Criterion atau U-shape)
d. Tipe  ini  sering  digunakan  di  dalam penelitian  sebuah  data  dari  segi  kualitas atau  mutu,  dimana  tipe  ini  menggunakan satu threshold atau  kecenderungan  yang telah  ditentukan,  dimana  kasus  ini threshold itu adalah indifference .
e. Kriteria  dengan  Preferensi  Linear (Criterion with Linear Preference atau V-Shape)
f. Tipe  ini  biasanya  digunakan  dalam penilaian  dari  segi  kuantitatif  atau banyaknya  jumlah,  dimana  tipe  ini  juga menggunakan satu threshold atau kecenderungan  yang  telah  ditentukan, dalam  kasus  ini threshold itu  adalah preference .
g. Kriteria dengan Preferensi Linear dengan Area Sama  Linear  Quasi (Criterion  with  Linear Preference and indifference Area)
h. Tipe  ini  mirip  dengan  tipe  Linear  yang sering digunakan dalam penilaian dari segi kuantitatif atau jumlahnya banyak.
i. Kriteria Level (Level Criterion)
j. Tipe  ini  mirip  dengan  tipe  Quasi  sering digunakan dalam penilaian suatu data baik dari segi kualitas atau mutu.
k. Kriteria Gaussian (Gaussian Criterion)
Tipe  ini  sering  digunakan  di  dalam  mencari nilai  aman  atau  titik  aman  untuk  data  yang
bersifat continue atau berjalan terus (Chou et al., 2004).

## Tinjauan Literatur
Menunjukkan  daftar  studi  dimana  penulis menggunakan  metode MCDM untuk  pemilihan pemasok  hijau (Green  Supplier  Selection,  GSS) untuk  menunjukkan  kriteria  lingkungan  yang direkomendasikan  dalam  penelitian.  Penelitian terkait dengan GSS dari penelitian sejenis terdahulu disajikan pada Tabel 2.1 Ringkasan Studi literatur yang  bertujuan  untuk  mebandingkan  antara penelitian  terdahulu,  variabel  penelitian,  metode yang digunakan dan hasil Evaluasi yang dilakukan
Tabel 2. 1 Studi literatur Green Supplier Selection
No Sumber Sitasi Variabel Penelitian Metode Hasil Evaluasi 1  (Kannan et al., 2013) Biaya, Kualitas, Keandalan Pengiriman, Kemampuan Teknologi, Metrik Lingkungan. Fuzzy AHP dan Fuzzy TOPSIS. Solusi optimal: Min TVP= 397,9 dan Maks TCP = 16,313,95 2  (H. Gupta & Barua, 2017) Pemilihan Pemasok berdasarkan Inovasi Hijau. BWM dan Fuzzy TOPSIS. Hasilnya kuat karena SP3 memperoleh peringkat pertama dan SP5 memperoleh peringkat 4 terakhir di antara pemasok di semua uji coba berikutnya. 3  (Azimifard et al., 2018) Ekonomi, Sosial, Lingkungan.  AHP dan TOPSIS. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini menggambarkan bahwa kriteria “jarak” dengan bobot 0,545 adalah yang paling kriteria penting diantara keempat kriteria tersebut. 4 (Lo et al., 2018) Kinerja pemasok, Perlindungan Lingkungan, Risiko Pemasok. BWM dan Fuzzy TOPSIS. Model yang diusulkan efektif mengevaluasi kinerja pemasok dan dapat mengoptimalkan alokasi pesananuntuk pemasok yang memenuhi syarat. 5 (Yalcin & Kilic, 2019) Fleksibilitas, Kualitas, Harga, Pengiriman, Kehijauan. IF-AHP dan PROMETHEE. Pemasok E telah diidentifikasi sebagai pemasok hijau yang paling cocok pemasok bagi perusahaan. 6  (Yucesan et al., 2019) Lingkungan, Sosial, Kualitas, Layanan, Risiko, Biaya, Kemampuan pemasok, Struktur Bisnis pemasok. BWM dan IT2F TOPSIS. Hasil dari 45 sub kriteria adalah sub kriteria yang paling penting adalah Keuntungan pada produk dan pemasok terbaik adalah pemasok 3.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode yang peneliti usulkan dalam penelitian  ini  adalah  integrasi BWM dan PROMETHEE untuk menghasilkan solusi pemilihan  pemasok  kaolin  yang  berbasis  rantai hijau  yang  optimal  untuk  memperbaiki  proses bisnis  pada  Departemen Purchasing PT.  XYZ. BWM dikenal  dengan  baik  untuk  pengambilan keputusan  multi  objektif  misalnya  pemilihan pemasok berbasis green innovation dan PROMETHEE metode  ini  sangat  signifikan mengevaluasi  alternatif  yang  berkaitan  dengan kriteria  dalam  masalah  pengambilan  keputusan multi kriteria, sehingga setelah dilakukan penyelesaian  permasalahan  pemilihan  pemasok kaolin  yang  berbasis  rantai  pasok  hijau  dengan menggunakan  metode BWM dan PROMETHEE
didapatkan  solusi  pemasok  hijau  yang  optimal  di PT. XYZ.
Peneliti melakukan pengamatan data dilakukan  berdasarkan  kriteria  pemasok  hijau dengan menggunakan metode kuisioner penelitian yang divalidasi oleh para ahli SCM baik dibidang akademisi  maupun  praktisi  dengan  pengalaman kerja  minimal  10  tahun  (6  orang)  hasil  kuisioner para  ahli  akan  di  olah  dengan  menggunakan metode BWM untuk  mengetahui  pembobotan kriteria  dari  pemasok  hijau  dan  setelah  didapat bobot dan evaluasi pada setiap kriteria digunakan sebagai data masukan perhitungan dengan metode PROMETHEE guna  mendapatkan  peringkat pemasok  hijau  yang  terbaik  dan  optimal.  Setelah identifikasi permasalahan yang dijelaskan atas latar belakang  selesai  dilakukan  langkah  selanjutnya
adalah merumuskan permasalahan tersebut menjadi  sebuah  pertanyaan  penelitian  yang  akan dijawab  melalui  penelitian  ini  menggunakan metode  penelitian  yang  ada  dan  dibantu  dengan penggunaan landasan teori dan referensi yang ada dan diperkuat dengan studi literatur pada penelitian sejenis  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya  dan penelitian  merancang  model  pemilihan  pemasok kaolin  berbasis  rantai  pasok  hijau  pada  PT.  XYZ dengan integrasi metode BWM dan PROMETHEE . Langkah  terakhir  penelitian  ini  pengujian  model dengan metode yang telah dipilih dan dibandingkan  dengan  hasil  penelitian  terdahulu yang bisa dilihat di studi literatur.

## Usulan Model
Penelitian ini  ditulis  menggunakan  2  metode yang  terintegrasi  yaitu Best-Worst  Method untuk pembobotan  kriteria  pemilihan  pemasok  dan merangking  pemasok  potensial  dengan  metode PROMETHEE .  Model  matematis  yang  diusulkan dalam penelitian ini didasarkan pada perbandingan referensi dengan menggunakan model pemrograman linier atau non-linier untuk menentukan bobot dan skor dengan menggunakan metode Best-Worst  Method  (BWM) .  Langkah- langkah dasar untuk BWM adalah sebagai berikut (Rezaei et al., 2016):
a. Mengidentifikasi
kriteria
dengan
mempertimbangan  terhadap  kriteria  yang penting digunakan hingga memperoleh sebuah keputusan  yang  ditunjukkan  dengan  (c1,  c2, …, cn) dan untuk n kriteria utama.
b. Menentukan  kriteria-kriteria  terbaik  dan terburuk  misal  terbaik 𝐶𝐵 (yang  paling diinginkan, paling penting) dan yang terburuk 𝐶𝑊 (yang paling tidak diinginkan, paling tidak penting). Tetapi tahap ini tidak ada perbandingan yang dibuat.
c. Menentukan penilaian kriteria terbaik terhadap kriteria  lain  dengan  skala  interval  1-9. Penentuan terbaik dan terburuk harus dilakukan  oleh  ahli.  Satu  skala  menentukan preferensi  kriteria  terbaik  dari  semua  kriteria lainnya. Kriteria terbaik atas kriteria lain bisa dituliskan sebagai berikut:
AB = (aB1, aB2, ……, aBn)
dimana  aBj  merepresentasikan  peringkat kriteria  terbaik  dengan  membandingkan kriteria lain j. Dalam hal ini aBB= 1
1) Membandingkan  kriteria  lain  dengan kriteria  terburuk  dengan  skala  1-  9 dilambangkan  dengan  bentuk  vektor dibawah ini:
AW  =  (a1W,  a2W,  …….,  AnW)T  dan  ajW mewakili  peringkat  dari  setiap  kriteria  j
dengan kriteria terburuk 𝐶𝑤 . Sehingga bisa disimpulkan maka a 𝐵𝐵 = 1
2) Melakukan  penentuan  bobot  optimal (w*1, w*2, …, w*n)
Bobot  optimal  untuk  kriteria  dimana  untuk setiap  pasangan  dari  wB/wj  dan  wj/wW, diperoleh wB/wj = aBj dan wj/wW = ajW. Untuk  memenuhi  persyaratan  ini  untuk seluruh  j,  solusi  harus  diperoleh  dimana maksimum  perbedaan  mutlak  dari | 𝑤𝐵 𝑤𝑗 − 𝑎 𝐵𝑗 | dan | 𝑤𝑗 𝑤𝑤 − 𝑎 𝑗𝑊 | bagi
Seluruh  j diminimalkan.
Dengan  mempertimbangkan  kondisi  non- negatif  dan  jumlah  untuk  bobot,  dihasilkan persamaan  (2.1)  yang  menunjukkan  fungsi objective ,  dan  persamaan  (2.2)  menunjukkan constraint : min  max 𝑗 { | 𝑤𝐵 𝑤𝐽 − 𝑎 𝐵𝑗 | , | 𝑤𝑗 𝑤𝑤 − 𝑎 𝑗𝑊 | } (3.1)
Dimana ∑ 𝑗𝑤𝑗 = 1 (3.2)
𝑤𝑗 ≥ 0 , untuk seluruh j 𝑤𝐵 ialah bobot atas kriteria terbaik 𝐶𝐵 ; 𝑤𝑗 ialah bobot dari kriteria 𝐶𝑗 ; 𝑎𝐵𝑗 adalah preferensi atas kriteria terbaik 𝐶𝐵 dibandingkan kriteria 𝐶𝑗 ; 𝑤𝑤 ialah bobot dari kriteria terburuk 𝐶𝑤 ; dan 𝑎𝑗𝑤 adalah preferensi atas kriteria 𝐶𝑗 terhadap kriteria terburuk 𝐶𝑤 Persamaan  diatas  dapat  dibuatkan  dengan bentuk model linier dibawah ini:
min ξ 𝐿
| 𝑤𝐵 𝑤𝑖 −   𝑎 𝐵𝑗 | ≤ ξ , untuk seluruh j
| 𝑤𝑖 𝑤𝑤 −   𝑎 𝑗𝑤 | ≤ ξ , untuk seluruh j
∑ 𝑤𝑗 𝑗 = 1 (3.3)
𝑤𝑗 ≥ 0 , untuk seluruh j Dan  untuk  ξ  ialah  variabel  tambahan. Kemudian setelah menyelesaikan persamaan (3.3), bobot  optimal  atas  seluruh  kriteria  dan  variabel tambahan  optimal  ξ  bisa  diperoleh.  Perhitungan dari  BWM  sangat  konsisten  ketika 𝑎𝐵𝑗 x 𝑎𝑗𝑤 = 𝑎 𝐵𝑊 .  Karena  hasil  perhitungan  mungkin  tidak konsisten secara sempurna, oleh karena itu peneliti dapat  menghitung  tingkat  konsistensi  dengan menggunakan  indeks  yang  kuat  yang  bernama rasio konsistensi.
Rasio Konsistensi = ξ 𝐿 / Indeks Konsistensi(3.4)
Nilai dari ξ menjadi indikator konsistensi dari perbandingan  preferensi.  Jika  nilai  ξ  mendekati nol, menunjukan perbandingan preferensi mempunyai  tingkat  konsistensi  yang  tinggi
(Rezaei,  2016).  Pengolahan  data  dilakukan  untuk persamaan  model (3.3) dipermudah dengan BWM Solver  yang  terintegrasi  dengan Microsoft  Excel , sedangkan perhitungan manual bisa menggunakan pendekatan Simplex Linier Programming.
Selanjutnya setelah hasil pembobotan kriteria pemasok didapatkan hasil maka metode berikutnya adalah PROMETHEE untuk merangking pemasok hijau potensial.
PROMETHEE dikenalkan oleh Brans (1982) dan dikembangkan oleh Brans dan Vincke (1985). Metode PROMETHEE terdiri  dominasi  kriteria, dimana  preferensi  ditentukan  perbandinganya, Nilai f adalah nilai nyata dari suatu kriteria, f  :  K  →  Я  ( Real  Word )  bertujuan  sebagai prosedur optimasi bagi setiap alternatif yang akan diseleksi, 𝑎 ε K, f( 𝑎 ) adalah evaluasi dari alternatif untuk yang di seleksi tersebut bagi setiap kriteria. Bilamana  dua  alternatif  dibandingkan 𝑎 , 𝑏 ε  K, harus  diperoleh  perbandingan  preferensinya. Penyampaian  Intensitas  (P)  dari  preferensi alternatif 𝑎 atas  alternatif 𝑏 sedemikian  rupa sehingga:
 𝑃 ( 𝑎 , 𝑏 ) = 0, artinya tidak ada beda antara 𝑎 dan 𝑏 ,  atau  tidak  ada  preferensi  dari 𝑎 lebih baik dari b.
 𝑃 ( 𝑎 , 𝑏 )≈ 0, artinya lemah preferensi dari 𝑎 lebih baik dari 𝑏 .  𝑃 ( 𝑎 , 𝑏 )≈  1,  kuat  preferensi  dari 𝑎 lebih baik dari 𝑏 .  𝑃 ( 𝑎 , 𝑏 )= 1, artinya mutlak preferensi dari 𝑎 lebih baik dari 𝑏 .
Hubungan fungsi preferensi 𝑃 ( 𝑎 , 𝑏 )   dari 𝑎 dimana  berhubungan  dengan 𝑏 bisa  didefinisikan sebagai:
𝑝 (𝑥) = { 𝑢 𝑝 | 𝑓 (𝑎).𝑓 (𝑏) | } (3.5)
bagi  kasus  di  lapangan  memilih  fungsi 𝑝 (.) digambarkan dengan fungsi dibawah ini:
𝑝 ( 𝑥 ) = [ 𝑓 ( 𝑎 ), 𝑓 ( 𝑏 )] = 𝑝 [ 𝑓 ( 𝑎 ) − 𝑓 (( 𝑏 )] (3.6)
Tergantung  atas  perbedaan  nilai  dari  fungsi 𝑓 ( 𝑎 ) dengan 𝑓 ( 𝑏 ) Untuk daerah
indifference di
lingkungan 𝑓 ( 𝑏 ),  bisa  dituliskan  dibawah ini:
𝑥 = 𝑓 ( 𝑎 ) − 𝑓 ( 𝑏 ) untuk  grafis  fungsi 𝐻 ( 𝑎 )  direpresentasikan sebagai berikut:
𝐻 (𝑥) = { 𝑃 (𝑎.𝑏)𝑥 ≥0 𝑝 (𝑏.𝑎)𝑥 ≤0
(3.7)
Dalam metode PROMETHEE terdapat fungsi preferensi  sering  menghasilkan  nilai  fungsi berbeda antara dua evaluasi, sehingga: 𝑃 ( 𝑎 , 𝑏 ) = 𝑃 ( 𝑓 ( 𝑎 ) − 𝑓 ( 𝑏 )).  Untuk  semua  kriteria,  objek  diberi
nilai referensi yang lebih tepat, nilai f ditentukan, dan  akumulasi  nilai  ini  menentukan  nilai  yang disukai  untuk  setiap  objek  yang  dipilih.  Setiap kriteria dapat memiliki dominasi kriteria atau bobot kriteria yang sama atau berbeda, dan nilai bobotnya harus lebih besar dari 0 (nol). Sebelum dilakukan perhitungan  bobot  untuk  setiap  kriteria,  terlebih dahulu  dilakukan  penghitungan  total  bobot  untuk semua  kriteria,  adapun  berdasarkan  Ignatius, (2002),  detail  formulasi  langkah  perankingan metode PROMETHEE adalah sebagai berikut. 1. Penentuan deviasi berdasarkan perbandingan berpasangan 𝑑 𝑗 (𝑎, 𝑏) = 𝑓(𝑎 𝑗 ) − 𝑓(𝑏 𝑗 ) 𝑑𝑖𝑚𝑎𝑛𝑎 𝑗 = 1,2,3 … . , 𝑘 (3.8)
Dimana 𝑑 𝑗 (𝑎, 𝑏) menunjukan perbedaan antara evaluasi alternatif dari 𝑎 dan 𝑏 pada kriteria  ke 𝑗 ,  dan 𝑘 menunjukan  kriteria berhingga
2. Penerapan fungsi preferensi 𝑃 𝑗 (𝑎, 𝑏) = 𝐹 𝑗 (𝑑 𝑗 (𝑎, 𝑏)) 𝑑𝑖𝑚𝑎𝑛𝑎 𝑗 = 1,2,3 … . , 𝑘 (3.9)
Dimana 𝑑 𝑗 (𝑎, 𝑏) menunjukan preferensi alternatif 𝑎 yang berkaitan dengan alternatif 𝑏 pada setiap kriteria.
3. Perhitungan indeks preferensi global
𝜑(𝑎, 𝑏) = ∑ 𝑃 𝑗 (𝑎, 𝑏) 𝑤 𝑗 (𝑎, 𝑏), ∀ 𝑎, 𝑏 ∈ 𝑗 𝑛−1 𝐴 (3.10)
Dimana 𝜑(𝑎, 𝑏) dengan 𝑎 lebih besar dari 𝑏 (antara  nol  hingga  satu)  didefinisikan sebagai  jumlah  bobot 𝑃(𝑎, 𝑏) pada  setiap kriteria, dan 𝑤 𝑗 adalah bobot yang berhubungan dengan kriteria ke- 𝑗 4. Perhitungan aliran perangkingan dan peringkat parsial Dalam tahap ini dihitung nilai-nilai leaving flow dan entering flow pada setiap alternatif
𝜑 + = 1 𝑛−1 ∑ 𝜑 (𝑎, 𝑥) 𝑥∈𝐴 (3.11)
Dari  persamaan  diatas 𝜑 + ( 𝑎) adalah  nilai leaving  flow pada  setiap  alternatif 𝑎 ,  sedangkan untuk menghitung nilai entering flow -nya atau nilai 𝜑 − ( 𝑎) diperoleh persamaan berikut :
𝜑 − = 1 𝑛−1 ∑ 𝜑 (𝑥, 𝑎) 𝑥∈𝐴 (3.12)
Perhitungan aliran perankingan bersih dan peringkat lengkap
𝜑(𝑎) =   𝜑 + (𝑎) − 𝜑 − (𝑎) (3.13)
Dimana 𝜑(𝑎) adalah net  flow ,  digunakan  untuk menghasilkan  keputusan  akhir  penentuan  urutan untuk menyelesaikan masalah sehingga
menghasilkan  urutan  lengkap.Untuk  pengolahan data  Promethee  selain    dengan  manual  ,  metode Promethee  olah  data  bisa  dilakukan  di  software visual Promethee-GAIA. Gambar 3.1 dibawah ini menjelaskan  tentang  kerangka  integrasi  BWM- PROMETHEE.

## 3.3. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dengan menggunakan data yang  bersifat  primer  yaitu  memperoleh  data langsung dengan menggunakan kuisioner meminta pihak expert (baik  praktisi  maupun  akademisi) untuk mengisi kuisioner pembobotan dimensi dan kriteria pemasok hijau dan datanya hasil kuisioner diolah dengan metode BWM , hasil akhir bobot dan evaluasi  pada  setiap  kriteria  akan  menjadi  data yang diolah selanjutnya dengan metode PROMETHEE untuk  hasil  pengolahannya  akan didapatkan  pemasok  hijau  terbaik.  Tahapan penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  tahap  dibawah ini:
1) Identifikasi dimensi dan kriteria
berdasarkan bisnis perusahaan.
2) Menentukan dimensi dan kriteria pemasok hijau berdasarkan studi literatur.
3) Perancangan kuisioner dimensi dan kriteria pemasok hijau berdasarkan penilaian expert ahli  dan  konfirmasi  dari pihak management PT. XYZ
4) Pembobotan kriteria seleksi pemasok hijau diolah  hasilnya  menggunakan  metode BWM .
5) Identifikasi penilaian dan seleksi pemasok hijau.
6) Merangking  pemasok  hijau  potensial dengan menggunakan metode
PROMETHEE .

## Menentukan Dimensi dan Kriteria Pemilihan Pemasok Hijau
Untuk melakukan identifikasi kriteria penulis melakukan  studi  literatur  mengenai  dimensi  dan kriteria  yang  ditunjukkan  pada  tabel  3.2  dibawah ini:
Tabel 3. 1 Dimensi dan Kriteria Pemasok Hijau Berdasarkan Literatur Dimensi Kriteria Referensi Harga Produk(D11) (Lee, 2009),(Kannan et al., 2013),(Luthra et al., 2016),(Akcan & Güldeş, 2019) Biaya (D1) Biaya Pengiriman (D12)  (Rezaei et al., 2016),(Azimifard et al., 2018),(Yalcin & Kilic, 2019),(Haeri & Rezaei, 2019) Terms of Payment (D13)  (Polat et al., 2017),(Yucesan et al., 2019) (Bahadori et al., 2020) Yield Rate (D21) (Lee, 2009), (Ghadikolaei & Parkouhi, 2017), (Parkouhi et al., 2019) Kualitas (D2) Keandalan Produk (D22)  (Lee, 2009), (Ghadikolaei & Parkouhi, 2017), ,(Lo et al., 2018),(Jain & Singh, 2019) Kualitas Layanan Dukungan (D23) (Lee, 2009),(Ghadikolaei & Parkouhi, 2017)(Parkouhi et al., 2019),(Govindan et al., 2019) Quality System (D24) (Lee, 2009),(Rezaei et al., 2016),(Ghadikolaei & Parkouhi, 2017),(Haeri & Rezaei, 2019),(Yucesan et al., 2019) Pengiriman Lead time (D31) (Lee, 2009),(Polat et al., 2017),(Ghadikolaei & Parkouhi, 2017),(Azimifard et al., 2018),(Gören, 2018),(Parkouhi et al., 2019) (D3) Tepat Waktu (D32) (Lee, 2009),(Fallahpour et al., 2017),(Parkouhi et al., 2019),(Sen et al., 2018), (Govindan et al., 2019) ,(Akcan & Güldeş, 2019),(Mina et al., 2020) Keandalan Pengiriman (D33) (Ghadikolaei & Parkouhi, 2017),(Yalcin & Kilic, 2019),(Mina et al., 2020) Green Manufacturing Green Package (D41) (Luthra et al., 2016),(Ghadikolaei & Parkouhi, 2017),(Jain & Singh, 2019),(Yucesan et al., 2019),(Ecer, 2020),(Mina et al., 2020) (D4) Cleaner Production (D42) (Sahu et al., 2016),(Govindan et al., 2019),(Ecer, 2020) Green Design (D43) (Sen et al., 2018),(Yucesan et al., 2019),(Ecer, 2020) Green Training (D51) (Sahu et al., 2016),(S. Gupta et al., 2019),(Jain & Singh, 2019),(Ecer, 2020) Produksi dan Manufaktur Pollution control (D52) (Rashidi & Cullinane, 2018),(Sen et al., 2018),(S. Gupta et al., 2019),(Jain & Singh, 2019),(Matic et al., 2019) (D5) Sistem Manajemen Lingkungan (D53) (Kannan et al., 2013),(Luthra et al., 2016),(Gören, 2018),(Rashidi & Cullinane, 2018),(Yucesan et al., 2019)

## 4. HASIL PEMBAHASAN
Penelitian ini bertujuan untuk memecahkan  masalah  pemilihan  pemasok  hijau  / Green Sup-plier Selection (GSS) pada perusahaan kompenen otomotif di Indonesia (PT.XYZ). untuk mencapai tujuan ini, kami menggunakan integrasi metode  BWM  dan  Promethee  untuk  melakukan pemilihan  dan  Evaluasi  atas  tujuh  alternatif pemasok  kaolin  di  PT.XYZ.Case  Berdasarkan keriteria yang telah divalidasi oleh external expert (terdiri  dari  6  ahli  yang  mempunyai  pengalaman lebih dari 10 tahun dibidang praktisi dan akademisi dibidang Supply Chain)  melalui kuisioner dengan penilaian  menggunakan  skala  Likert.  Hasil Validasi oleh pakar dari teman external kemudian dikonfirmasi  oleh  pihak  manajemen  PT.  XYZ. Kriteria  yang  telah  di  validasi  dan  dikorfirmasi kemudian  dilakukan  pembobotan  masing  masing kriteria  baik  local  maupun  global  dnegan  cara pihak internal ahli dari PT. XYZ mengisi kuisioner dari  masing  masing  kriteria  selanjutnya  hasil dari kuisioner dilah menggunakan BWM Excel solver.
Hasil pembobotan akhir kemudian digunakan sebagai data lanjutan untuk perangkingan supplier optimal dengan
menggunakan metode
Promethee, disini pengolahan  data  menggunakan  software  visual Promethee -GAIA.Hasil pengolahan data Promethee  berupa  net  flow  dijadikan  dasar pernagkingan  supplier  yang  optimal.  Untuk
memvalidasi  keektifan  peringkat  pemasok  kami menggunakan  metode  TOPSIS  pada  pengolahan data pada peringkat pemasok kaolin.

## Penentuan Kriteria
Penentuan  kriteria  pemilihan  pemasok hijau/ Green Supplier Selection (GSS) didasarkan pada  studi  literatur  yang  ditunjukkan  pada  Tabel 3.3
Validasi Kriteria Berdasarakkan studi literatur diatas kemudian  divalidasi  oleh  external  expert  yang bergerak dibidang supply chain dibidang keahlian akademisi,  asosiasi  dan  praktisi  yang  terdiri  6 orang team ahli melalui kuisioner yang berisi studi literatur di Tabel 3.3 dan diperoleh hasil kuisioner bahwa Tabel tersebut aiatas  semua  sesuai  dengan kriteria  pada  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang komponen otomotif.

## Pembobotan Kriteria
Setelah  kriteria  pemilihan  pemasok  hijau  /GSS divalidasi  oleh  external  expert  dimana  jika  hasil rata-rata  4  atau  lebih  maka  kriteria  sesuai  dan langkah  selanjutnya  dikonfirmasi  oleh  pihak Manajemen  PT.  XYZ  kesesuaian  hasil  validasi tersebut dengan visi dan misi dari PT.XYZ.
Untuk  pembobotan  masing  masing  kriteria  yang ada  hasil  dari  validasi  dan  konfirmasi  kemudian disebarkan  kuisioner  ke  pihak  ahli  internal  PT. XYZ  yang  berjumlah  3  orang  dalam  melakukan pembobotan  ini  dan  hasil  pembobotan  disajikan dengan Tabel 4.1 dan Tabel 4.2
Tabel 4. 1 Data Perbandingan Antar Variabel untuk Vektor Terbaik/Penting (Best)
Ahli Dimensi Terbaik (Best) Perbandingan antarvariabel dimensi Biaya (D1) Kualitas (D2) Pengiriman (D3) Green Manufacturing (D4) Production & Manufacturing (D5) 1 Biaya (D1) 1 3 2 5 9 2 Biaya (D1) 1 2 5 9 5 3 Pengiriman (D3) 3 1 4 9 7
Tabel 4. 2 Data Perbandingan Antar Variabel untuk Vektor Terburuk/Tidak Penting (Worst)
Ahli Dimensi Terburuk (Worst) Perbandingan antarvariabel dimensi Biaya (D1) Kualitas (D2) Pengiriman (D3) Green Manufacturing (D4) Production & Manufacturing (D5) 1 Production & Manufacturing (D5) 9 7 9 5 1 2 Green Manufacturing (D4) 9 8 7 1 4 3 Green Manufacturing (D4) 6 9 5 1 2

## Pembobotan Global Kriteria
Hasil kuisioner pembobotan kriteria yang diisi oleh 3  pihak  ahli  internal  PT.  XYZ  kemudian  diolah menggunakan  BWM  Excel  solver  dengan  hasil
yang disajikan dengan Tabel 4.3   dibawah ini yang menunjukkan bobot kriteria global dan perangkingan per kriteria.

## Tabel 4. 3 Data Bobot Global Kriteria Dimensi Biaya
Kriteria Bobot Kriteria (a) Bobot Dimensi (b) Bobot Global (a x b) Ranking Harga Produk(D11) 0.691 0.358 0.247 1 Biaya Pengiriman (D12) 0.178 0.064 6 Terms of Payment (D13) 0.130 0.047 9 Yield Rate (D21) 0.437 0.325 0.142 2 Keandalan Produk (D22) 0.276 0.090 4 Kualitas Layanan Dukungan (D23) 0.177 0.058 8 Quality System (D24) 0.241 0.078 5 Lama Pengiriman (D31) 0.072 0.175 0.013 14 Ketepatan Waktu (D32) 0.582 0.102 3 Keandalan Pengiriman (D33) 0.345 0.060 7 Green Package (D41) 0.749 0.062 0.046 10 Cleaner Production (D42) 0.156 0.010 15 Green Design (43) 0.092 0.006 16 Green Training (D51) 0.304 0.08 0.024 13 Pollution Control (D52) 0.335 0.027 12 Sistem Manajemen Lingkungan (D53) 0.361 0.029 11

## Perangkingan Supplier optimal
Hasil pembobotan global dari Tabel 4.4 yang telah diolah  dengan  menggunakan  BWM  Excel  solver kemudian  dimasukan  kedalam  Evaluasi  supplier yang diisi oleh 3 pihak ahli internal PT. XYZ hasil Evaluasi tujuh supplier berdasarkan masing masing
kriteria  kemudian  diolah  menggunakan  software Visual  Promethee-GAIA  dan  didapatkan  hasil Leaving  Flow,  Entering  Flow  dan  Net  flow  yang disajikan dengan Tabel dibawah ini  sebagai dasar perangkingan supplier yang optimal.
Tabel 4. 4 Hasil Pemeringkatan Pemasok Kaolin
Supplier 𝝋 + 𝝋 − 𝝋 Peringkat S1 0,2604 0,3949 -0,1345 6 S2 0,3555 0,2550 0,1004 3 S3 0,3016 0,3061 -0,0045 4 S4 0,1566 0,5805 -0,4239 7 S5 0,2636 0,3664 -0,1028 5 S6 0,4656 0,1995 0,2661 2 S7 0,4788 0,1796 0,2992 1

## Analisis Perbandingan
Untuk  memvalidasi  efektifitas  dari  BWM- Promethee maka kita mengambil model benchmarking  BWM-TOPSIS,  dimana  untuk pembobotan  kriteria  tetap  menggunakan  metode
BWM  tetapi  fase  kedua  untuk  menentukan peringkat pemasok diganti dari Promethee menjadi menggunakan metode TOPSIS.
Urutan TOPSIS dirangkum dibawah ini : Matriks keputusan yang ternormalisasi
Rumus :
Dimana : i = 1, 2….., m; dan j = 1, 2, ….., n Hasil matrik keputusan yang ternormalisasi ditunjukkan dengan Tabel 4.5
Tabel 4.5  Matriks item yang dinormalisasi

## Matriks normal tertimbang
Hasil dari masing masing item dibagi dengan bobot masing masing item adalah sebgai matrik
normal tertimbang yang ditunjukkan dengan Tabel 4.6
Tabel 4. 6 Matriks normal tertimbang item
Solusi ideal Positip dan Negatif
Rumus : ( Positip) , A j + = max(y1+,y2+,…,yn+) dan ( Negatif ), A j - = max(y1-,y2-,…,yn-)
Tabel 4.7  Solusi ideal Positif & Negatif

## Koefisien  kedekatan  dan  peringkat  tujuh pemasok
Pemasok dapat diberi peringkat sesuai dengan hasil kedekatan relatif dengan solusi ideal, dimana pemasok memiliki nilai yang lebih besar memiliki
peringkat yang lebih baik antara lain. Jadi, proses pemeringkatan pemasok bergantung pada perhitungan koefisien kedekatan untuk tujuh pemasok seperti yang dijelaskan Tabel 4.8
Supplier/kriteria D11 D12 D13 D21 D22 D23 D24 D31 D32 D33 D41 D42 D43 D51 D52 D53 S1 0.38 0.38 0.37 0.22 0.40 0.42 0.39 0.37 0.21 0.41 0.40 0.41 0.41 0.37 0.34 0.39 S2 0.36 0.36 0.37 0.22 0.32 0.34 0.39 0.24 0.43 0.44 0.40 0.41 0.41 0.37 0.42 0.39 S3 0.39 0.39 0.37 0.33 0.40 0.42 0.39 0.33 0.49 0.43 0.40 0.41 0.41 0.37 0.34 0.39 S4 0.41 0.41 0.37 0.44 0.32 0.34 0.31 0.29 0.19 0.43 0.32 0.33 0.33 0.28 0.34 0.31 S5 0.39 0.39 0.17 0.33 0.40 0.42 0.39 0.37 0.43 0.28 0.40 0.33 0.41 0.47 0.42 0.39 S6 0.36 0.36 0.37 0.44 0.40 0.34 0.39 0.45 0.32 0.30 0.32 0.33 0.33 0.37 0.34 0.39 S7 0.36 0.36 0.55 0.55 0.40 0.34 0.39 0.53 0.45 0.32 0.40 0.41 0.33 0.37 0.42 0.39 Supplier/kriteria D11 D12 D13 D21 D22 D23 D24 D31 D32 D33 D41 D42 D43 D51 D52 D53 S1 0.09 0.02 0.02 0.03 0.04 0.02 0.03 0.00 0.02 0.02 0.02 0.00 0.00 0.01 0.01 0.01 S2 0.09 0.02 0.02 0.03 0.03 0.02 0.03 0.00 0.04 0.03 0.02 0.00 0.00 0.01 0.01 0.01 S3 0.10 0.03 0.02 0.05 0.04 0.02 0.03 0.00 0.05 0.03 0.02 0.00 0.00 0.01 0.01 0.01 S4 0.10 0.03 0.02 0.06 0.03 0.02 0.02 0.00 0.02 0.03 0.01 0.00 0.00 0.01 0.01 0.01 S5 0.10 0.03 0.01 0.05 0.04 0.02 0.03 0.00 0.04 0.02 0.02 0.00 0.00 0.01 0.01 0.01 S6 0.09 0.02 0.02 0.06 0.04 0.02 0.03 0.01 0.03 0.02 0.01 0.00 0.00 0.01 0.01 0.01 S7 0.09 0.02 0.03 0.08 0.04 0.02 0.03 0.01 0.05 0.02 0.02 0.00 0.00 0.01 0.01 0.01 Solusi Ideal D11 D12 D13 D21 D22 D23 D24 D31 D32 D33 D41 D42 D43 D51 D52 D53 A j + 0.36 0.36 0.17 0.55 0.40 0.42 0.39 0.24 0.49 0.44 0.40 0.41 0.41 0.47 0.42 0.39 A j - 0.41 0.41 0.55 0.22 0.32 0.34 0.31 0.53 0.19 0.28 0.32 0.33 0.33 0.28 0.34 0.31
Tabel  4.8  Koefisien kedekatan (CC1) dan peringkat tujuh pemasok

## Isi Hasil Pembahasan
Setelah  menerapkan  metode  BWM-Promethee dibandingkan  dengan  metode  BWM-TOPSIS untuk  masalah  GSS  pada  PT.  XYZ,  kami  telah
memperoleh  hasil  perbanding  kedua  metode peringkat  alternatif  akhir  Promethee  dan  TOPSIS ditunjukkan dengan gambar 4.2 dan Tabel 4.9
Tabel 4.9  Perbandingan hasil perangkingan menggunakan metode BWM-Promethee dan BWM-TOPSIS

## Gambar 4.2 perbandingan perangkingan BWM-Promethee dan BWM-TOPSIS

## 5. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  pengambilan  keputusan multi  kriteria    berdasarkan  kombinasi  BWM dengan PROMETHEE, BWM-TOPSIS disediakan  untuk  menganalisis  opsi    pemilihan supplier  hijau  (GSS)  untuk  komoditi  bahan  baku Kaolin  pada  PT.  XYZ.  Pemilihan  GSS  Kaolin terbaik  mencakup  berbagai  kriteria  sehingga pemilihan  dan  GSS  Kaolin  yang  berbeda  dapat diklasifikasikan  sebagai  masalah  pengambilan keputusan  multi  kriteria.  Studi  ini  menggunakan BWM untuk menetapkan bobot pada kriteria dan PROMETHEE untuk pemeringkat  pemasok untuk serta TOPSIS digunakan juga untuk memvalidasi pemeringkat  GSS  Kaolin  pada  PT.  XYZ  sebagai pembanding Promethee.
Kombinasi  BWM  dan  PROMETHEE  lebih kompleks karena BWM membutuhkan perbandingan berpasangan dalam proses pembobotan dan PROMETHEE juga
membutuhkan  perbandingan  berpasangan  dalam proses  peringkat  tetapi  hasil  BWM-Promethee menghasilkan akurasi serta korelasi pemeringkatan  lebih  tinggi  dibanding  integrasi BWM-TOPSIS.Hasil perbandingan BWM- Promethee  dan  BWM-TOPSIS  bisa  dilihat  di gambar 4.2.
Penelitian lebih lanjut dalam penelitian ini dapat diperluas dengan meningkatkan akurasi GSS pada bahan  baku  selain  kaolin  s  di  PT.  XYZ  seperti aspal dan talc. Penelitian mempunya limitasi pada perusahaan  komponen  otomotif  di  Indonesia  dan tidak menutup kemungkinan bisa diaplikasikan di bidang yang lain serta metode lain bisa digunakan sebagai pembanding dari BWM-Promethee misalkan dengan BWM-VIKOR, BWM-Electre.

## 6. REFERENSI
Abdullah,  L.,  Chan,  W.,  &  Afshari,  A.  (2019).
Application  of  PROMETHEE  method  for

## Supplier  PROMETHEE II TOPSIS
S1 6 7 S2 3 6 S3 4 3 S4 7 5 S5 5 4 S6 2 2 S7 1 1
green supplier selection: a comparative result based  on  preference  functions. Journal  of Industrial  Engineering  International , 15 (2),
271–285. https://doi.org/10.1007/s40092-
018-0289-z
Akcan,  S.,  &  Güldeş,  M.  (2019).  Integrated Multicriteria  Decision-Making  Methods  to Solve  Supplier  Selection  Problem:  A  Case Study  in  a  Hospital. Journal  of  Healthcare Engineering , 2019 (Oct  10,  2019),  1–10. https://doi.org/10.1155/2019/5614892 Arikan, F. (2013). An interactive solution approach for  multiple  objective  supplier  selection problem  with  fuzzy  parameters. Journal  of Intelligent  Manufacturing , 26 (5),  989–998. https://doi.org/10.1007/s10845-013-0782-6 Azimifard,  A.,  Moosavirad,  S.  H.,  &  Ariafar,  S.
(2018). Selecting sustainable supplier countries  for  Iran’s  steel  industry  at  three levels  by  using  AHP  and  TOPSIS  methods. Resources  Policy , 57 (June  2017),  1–15.
https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2018.01.0
02 Bahadori, M., Hosseini, S. M., Teymourzadeh, E.,
Ravangard, R., Raadabadi, M., &
Alimohammadzadeh,  K.  (2020).  A  supplier selection  model  for  hospitals  using  a combination of artificial neural network and fuzzy  VIKOR. International  Journal  of Healthcare  Management , 13 (4),  286–294. https://doi.org/10.1080/20479700.2017.1404 730
Banaeian, N., Mobli, H., Fahimnia, B., Nielsen, I.
E.,  &  Omid,  M.  (2016).  Green  supplier selection using fuzzy group decision making methods:  A  case  study  from  the  agri-food industry. Computers and Operations Research , 89 , 1–41. https://doi.org/10.1016/j.cor.2016.02.015
Beniyanto,  A.,  &  P,  P.  (2018).  SAW,  TOPSIS,
PROMETHEE  Method  as  a  Comparison Method in Measuring Procurement of Goods and Services Auction System. IOP Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering , 407 (1), 1–5. https://doi.org/10.1088/1757- 899X/407/1/012045 Blackman, A. (2009). Environment for Development  Alternative  Pollution  Control Policies in Developing Countries . June 2009 , 1–43.
Brans  Pierre,  J.,  &  Bertrand,  M.  (1985). The PROMETHEE  methods  for  MCDM,  the PROMCALC,GAIA  and  BANKADVISER software . 1–37.
Chou, T., Lin, W., Lin, C., Chou, W.-C., & Huang,
P.-H. (2004). Application
of the
PROMETHEE technique to determine depression outlet location and flow direction in DEM . 287 , 49–61. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2003.09.026
Coyle,  J.  J.,  A,  T.  E.,  &  Kusumal,  R.  (2010).
Environmentally  Sustainable  Supply  Chain Management :  an  Evolutionary  framework. Africa  Education  Review , 15 (1),  156–179. http://epa.sagepub.com/content/15/2/129.sho rt%0Ahttp://joi.jlc.jst.go.jp/JST.Journalarchi ve/materia1994/46.171?from=CrossRef Ecer, F. (2020). Multi-criteria decision making for green supplier selection using interval type-2 fuzzy AHP: a case study of a home appliance manufacturer.  In Operational  Research .
Springer
Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/s12351-020-00552-y
Fallahpour, A., Olugu, E. U., Musa, S. N., Wong,
K. Y., & Noori, S. (2017). A decision support model  for  sustainable  supplier  selection  in sustainable supply chain management. Computers and Industrial Engineering , 105 , 1–45.
https://doi.org/10.1016/j.cie.2017.01.005
Ghadikolaei,  A.  S.,  &  Parkouhi,  S.  V.  (2017).  A resilience  approach  for  supplier  selection: Using  Fuzzy  Analytic  Network  Process  and grey  VIKOR  techniques.  In Journal  of Cleaner Production (Vol. 161). Elsevier Ltd. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.04.175 Gören,  H.  G.  (2018).  A  decision  framework  for sustainable  supplier  selection  and  order allocation with lost sales. Journal of Cleaner
Production , 183 , 1156–1169. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.02.211
Govindan, K., Mina, H., Esmaeili, A., & Gholami- Zanjani, S. M. (2019). An Integrated Hybrid Approach for Circular supplier selection and Closed  loop  Supply  Chain  Network  Design under  Uncertainty. Journal  of  Cleaner
Production , 2019 , 1–36. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.11831
7
Gupta,  H.,  &  Barua,  M.  K.  (2017).  Supplier selection  among  SMEs  on  the  basis  of  their green  innovation  ability  BWM  and  Fuzzy TOPSIS. Journal of Cleaner Production , 1– 49.
https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.03.125 Gupta,  S.,  Soni,  U.,  &  Kumar,  G.  (2019).  Green supplier  selection  using  multi-criterion decision making under fuzzy environment: A case study in automotive industry. Computers and  Industrial  Engineering , 136 ,  663–680. https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.07.038
Haeri, S. A. S., & Rezaei, J. (2019). A grey-based green  supplier  selection  model for  uncertain
environments. Journal of Cleaner Production , 1–45. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.02.193
Hamdan,  S.,  &  Cheaitou,  A.  (2016).  Supplier selection  and  order  allocation  with  green criteria:  An  MCDM  and  multi-objective optimization  approach. Computers  and
Operations
Research , 81 , 282–304.
https://doi.org/10.1016/j.cor.2016.11.005
Herva, M., & Roca, E. (2013). Ranking municipal solid  waste  treatment  alternatives  based  on ecological footprint and multi-criteria analysis. Ecological  Indicators , 25 ,  77–84. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2012.09.00
5
Hosseini,  S.,  &  Barker,  K.  (2016).  A  Bayesian network  model  for  resilience-based  supplier selection. International Journal of Production Economics , 180 , 1–40.
https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2016.07.007
Jain,  N.,  &  Singh,  A.  .  .  (2019).  Sustainable supplier  selection  criteria  classification  for Indian  iron  and  steel  industry :  a  fuzzy modified Kano model approach. International Journal of Sustainable Engineering , 00 (00), 1–17. https://doi.org/10.1080/19397038.2019.1566 413 Javad,  M.  O.  M.,  &  Darvishi,  M.  (2020).  Green
Supplier  Selection  for  the  Steel  Industry Using  BWM  and  Fuzzy  TOPSIS :  A  case study  of  Khouzestan  Steel  Company.
Sustainable  Futures , 12  February  2020 ,  1–
29.
https://doi.org/10.1016/j.sftr.2020.100012
Kannan, D., Khodaverdi, R., Olfat, L., Jafarian, A.,
&  Diabat,  A.  (2013).  Integrated  fuzzy  multi criteria  decision  making  method  and multiobjective  programming  approach  for supplier  selection  and  order  allocation  in  a green  supply  chain. Journal  of  Cleaner Production , 47 , 355–367. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2013.02.010
Kumar,  A.,  Pal,  A.,  Vohra,  A.,  Gupta,  S.,
Manchanda,  S.,  &  Dash,  M.  K.  (2017).
Construction of Capital Procurement Decision  making  Models  to  Optimize Supplier  Selection  Using  Fuzzy  Delphi  and AHP-DEMATEL. Emerald Publishing Limited , 1–22.
Lee,  A.  H.  I.  (2009).  A  fuzzy  supplier  selection model  with  the  consideration  of  benefits, opportunities, costs and risks. Expert Systems
with
Applications , 36 , 2879–2893.
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.01.045 Lo, H.-W., Liou, J. H. J., Wang, H.-S., & Tsai, Y.
S.  (2018).  An  integrated  model  for  solving
problems  in  green  supplier  selection  and order allocation. Journal of Cleaner
Production , 190 , 339–352. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.04.105
Luthra, S., Govindan, K., Kannan, D., Mangla, S. K.,  &  Garg,  C.  P.  (2016).  An  integrated framework for sustainable supplier selection and  evaluation  in  supply  chains. Journal  of
Cleaner Production , 140 , 1–35. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.09.078
Matic, B., Jovanovic, S., Dillip, K. D., Edmundas, K. Z., Stevic, Z., Sremac, S., & Marinkovic, M.  (2019).  A  New  Hybrid  MCDM  Model : Sustainable Supplier Selection in a Construction Company. Symmetry , 11 (March 8, 2019), 1–24. https://doi.org/10.3390/sym11030353
Mina, H., Kannan, D., Gholami-zanjani, S. M., &
Biuki, M. (2020). Transition towards circular Supplier Selection in Petrochemical Industry: A  Hybrid  Approach  to  Achieve  Sustainable Development  Goals. Journal  of  Cleaner Production , 125273. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.12527
3
Nielsen,  I.  E.,  Banaeian,  N.,  Golinska,  P.,  Mobli, H.,  &  Omid,  M.  (2014). Green  Supplier Selection Criteria : From a Literature Review to  a  Flexible  Framework  for  Determination of Suitable Criteria . 79–99.
https://doi.org/10.1007/978-3-319-07287-6
Parkouhi, S. V., Ghadikolaei, A. S., & Lajimi, H.
F.  (2019).  Resilient  supplier  selection  and segmentation in grey environment. Journal of Cleaner Production , 207 , 1123–1137. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.10.007
Penfield,  P.  (2007).  Sustainability  can  be competitive  advantage. Whitman  School  of Management,
Http://Www.Mhia.Org/News/Industry/7056/t he Green Supply Chain .
Polat,  G.,  Eray,  E.,  &  Bingol,  B.  N.  (2017).  An integrated  Fuzzy  MCGDM  approach  for supplier  selection  problem. Journal  of  Civil Engineering  and  Managemnat , 23 (7),  926– 942.
https://doi.org/https://doi.org/10.3846/13923 730.2017.1343201
Rashidi, K., & Cullinane, K. (2018). A comparison of  fuzzy  DEA  and  fuzzy  TOPSIS  in sustainable  supplier  selection:  Implications for  sourcing  strategy. Expert  Systems  with Applications  an  International  Journal , 121 , 1–47. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.12.025 Rehman, M. A. A., Aneyrao, T. A., & Shrivastava,
R. . (2015). Identification of critical success
factors  in  Indian  automobile  industry:  A GSCM  approach. International  Journal  of Process  Management  and  Benchmarking ,
5 (2), 229–245. https://doi.org/10.1504/IJPMB.2015.068670
Rezaei, J., Nispeling, T., Sarkis, J., & Tavasszy, L.
(2016).  A  Supplier  selection  life  cycle approach integrating traditional and environmental  criteria  using  the  Best  Worst Method. Journal  of  Cleaner  Production . https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.06.125 Rezaei,  J.,  Wang,  J.,  &  Tavasszy,  L.  (2015).
Linking  supplier  development  to  supplier segmentation  using  Best  Worst  Method.
Expert  Systems  With  Applications , 42 (23), 9152–9164. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2015.07.073 Sahu, A. K., Datta, S., & Mahapatra, S. S. (2016).
Evaluation  and  selection  of  suppliers considering  green  perspectives  comparative analysis  on  application  of  FMLMCD  and fuzzy-TOPSIS. Emerald , 23 , 1579–1604. Sen, D. K., Datta, S., & Mahapatra, S. S. (2018).
Sustainable Supplier Selection in intuitionistic Fuzzy environment : A decision making  perspective. Emerald  Publishing Limited , 23 January 2018 . https://doi.org/https://doi.org/10.1108/BIJ- 11-2016-0172
Seuring, S., & Muller, M. (2008). From a literature review  to  a  conceptual  framework  for sustainable supply chain management.
Journal  of  Cleaner  Production , 16 (15),
1699–1710. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2008.04.020
Srivastava,  S.  K.  (2007).  Green  supply-chain management :  A  state-of-  the-art  literature review. International Journal of Management
Reviews , 9 (1), 53–80. https://doi.org/10.1111/j.1468-
2370.2007.00202.x
Sundarakani, B., de Souza, R., Goh, M., van Over, D.,  Manikandan,  S.,  &  Lenny  Koh,  S.  C. (2010). A  Sustainable  Green  Supply  Chain for Globally Integrated Networks . Vachon,  S.,  &  Klassen,  R.  D.  (2008).
Environmental
management and
manufacturing  performance :  The  role  of collaboration in the supply chain.
International Journal of Production Economics , 111 , 299–315. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2006.11.030 Waskito, J., & Harsono. (2014). Model Meningkatkan  Niat  Pembelian  Konsumen pada  produk  ramah  lingkungan. Seminar Nasional Dan Call for Paper (Sancall 2014) ,
Sancall , 20–31.
Yalcin, A. S., & Kilic, H. S. (2019). Green Supplier Selection  via  an  Integrated  Multi-Attribute Decision  Making  Approach. Journal  of
Science , 23 (6), 1066–1079. https://doi.org/10.16984/saufenbilder.46279
6
Yucesan, M., Mete, S., Serin, F., Celik, E., & Gul, M.  (2019).  An  integrated  best-worst  and interval  type-2  fuzzy  TOPSIS  methodology for  green  supplier  selection. Mathematics , 7 (2). https://doi.org/10.3390/math7020182