## Studi Kelayakan Pemilihan Supplier
Perlengkapan Dan ATK Menggunakan Metode SAW ( Simple Additive Weighting )
Juniar Hutagalung Peneliti dan Dosen Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma Jl. Jenderal Besar A.H. Nasution No.73, Medan Johor, Kota Medan juniarhutagalung77@gmail.com

## Abstract
Office Supplies and Stationery (ATK) are equipment that is often used in offices, companies and organizations, include cabinet filling, perforators, calculators, paper clips, staplers, numerators, guides,  flashdisks,  paper  punches,  pens  and  paper,  paper  shredder,  computers,  printers, facsimile machines, photocopiers, archive folders and cash registers, office furniture. Supplier is part  of  the  supplier  chain  that  influences  the  development  of  a  company.  Problems  that  are often experienced by PT. PLN Engineering such as late arrivals and lack of quality equipment and stationery from suppliers,  therefore it needs to be re-ordered  or returned to suppliers, so that time is wasted. Storage of data on procurement of equipment and stationery that are still conventional so that it is not effective and efficient in terms of time, cost and energy, let alone supplier  selection  which  is  still  subjective.  The  purpose  of  this  study  makes  it  easier  for competent parties to make decisions at PT. PLN Engineering in selecting the best supplier to be consistent in maintaining the determined criteria so as to minimize the risk and not disappoint the  company.  Incorrect  supplier  selection  affects  the  quality  and  costs  incurred  in  buying equipment  and  stationery  from  suppliers,  how  to  overcome  them  requires a  decision  support system (SPK) that is able to accurately select the most suitable supplier. The method of Simple Additive  Weighting (SAW)  combined  with  fuzification  is  the  right  method  for  evaluating  the best suppliers. The most important criteria are Price of Goods, Quality of Goods, Delivery Time, Location  Distance,  Goods  Packaging,  Accuracy  of  Goods,  Flexibility,  Track  Record.  The conclusion  of  the  test  results is the  SAW  method  is able  to  show  that  the  ranking of  the  best suppliers with the highest value of 0.89 is UD. Bintang Mulia.
Keywords : Supplier, Equipment and ATK, SAW, fuzzification

## Abstrak
Perlengkapan  dan  Alat  Tulis  Kantor  (ATK)  merupakan  perlengkapan  yang  sering dipergunakan di kantor, perusahaan dan organisasi, diantaranya filling kabinet, perforator, kalkulator, penjepit kertas, stapler, numerator, guide, flashdisk, pelubang kertas, pulpen dan kertas,  paper  shredder,  komputer,  printer,  mesin  faksimili,  mesin  fotocopy,  map  arsip  dan kas  register,  serta  furnitur  kantor.  Supplier  merupakan  bagian  dari  rantai  pemasok  yang berpengaruh pada berkembangnya suatu perusahaan. Masalah yang sering dialami PT. PLN Enjiniring seperti keterlambatan kedatangan dan kurangnya kualitas perlengkapan dan ATK dari  supplier,  oleh  karena  itu  perlu  dipesan  ulang  atau  dikembalikan  kepada  supplier, sehingga  terjadi  pemborosan  waktu.  Penyimpanan  data  pengadaan  perlengkapan  dan  ATK yang masih secara konvensional sehingga tidak efektif dan efesien dari segi waktu, biaya dan tenaga,  apalagi  pemilihan  supplier  yang  masih  secara  subjektif.  Tujuan  penelitian  ini memudahkan  pihak  yang  berkompeten  untuk  pengambilan  keputusan  pada  PT.  PLN Enjiniring dalam pemilihan supplier terlayak agar konsisten dalam mempertahankan kriteria yang  telah  ditentukan  sehingga  mampu  memperkecil  resiko  dan  tidak  mengecewakan perusahaan.  Pemilihan  supplier  yang  salah  berdampak  pada  kualitas  dan  biaya  yang dikeluarkan  untuk  membeli  perlengkapan  dan  ATK  dari  supplier,  cara  mengatasinya dibutuhkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  yang  mampu  memilih  supplier terlayak  secara  akurat.  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dikombinasikan  dengan fuzifikasi  merupakan  metode  yang  tepat  untuk  melakukan  penilaian  supplier  terlayak.
Kriteria terpenting adalah Harga Barang, Kualitas Barang, Waktu Pengiriman, Jarak Lokasi, Pengemasan Barang, Ketepatan Jumlah Barang, Fleksibilitas, Track Record. Kesimpulan hasil pengujian yaitu metode SAW mampu memperlihatkan ranking supplier terlayak dengan nilai tertinggi 0.89 adalah UD. Bintang Mulia.
Kata kunci : Supplier, Perlengkapan dan ATK, SAW, fuzzifikasi

## 1. PENDAHULUAN
Faktor  utama  sebuah  perusahaan  dapat  memenuhi  kebutuhan konsumen  salah  satunya  dengan  adanya supplier .  Peran supplier sangat penting  dalam  suatu  perusahaan,  agar  aktivitas  perusahaan  dapat  berjalan dengan  lancar maka supplier harus konsisten menjaga ketersediaan barang, namun  masalah  yang  terjadi  adalah  dengan  mempertimbangkan  kriteria yang diinginkan sulit menentukan supplier terlayak dari banyak pilihan yang ada.  Resiko  dapat  dihindari  bila  dilakukan  pemilihan supplier dengan  tepat dan akurat. Dalam hal memilih dan mencari supplier, harus ditentukan oleh orang-orang  yang  kompeten  dalam  pengambilan  keputusan  tersebut. Kemudian  dalam[1]  dijelaskan  bahwa  penelitian  dilakukan  di  perusahaan otomotif yang berada di Iran sudah  menghabiskan energi, waktu dan  biaya yang  besar  untuk  memilih supplier sesuai  dengan  kriteria  yang  diinginkan. Selanjutnya  peneliti[2]  membahas  mengenai  perlengkapan  dan  ATK  Kantor adalah perlengkapan yang digunakan sehari-hari di kantor, perusahaan dan organisasi, terdiri dari penjepit kertas, staples, pelubang kertas, pulpen dan kertas, komputer, printer, mesin faksimili, mesin foto kopi dan kas register, bilik, lemari arsip dan meja.
PT. Prima Layanan Nasional Enjiniring (PT. PLN Enjiniring) adalah anak perusahaan PT. PLN (Persero), yang bergerak di bidang Konsultan Enjiniring, Rekayasa Enjiniring dan Supervisi Konstruksi, yang menyediakan teknik dan layanan  untuk  sektor  listrik  dan  non  listrik.  Selama  ini  pemilihan  s upplier perlengkapan dan ATK di PT. PLN Enjiniring berdasarkan referensi dari para pegawai  dan sales yang  datang  ke  kantor.  Kualitas  barang  dan  service  dari s upplier tersebut  awalnya  cukup  baik  namun  seiring  waktu  mulai mengecewakan,  sehingga  para  pegawai  yang  menggunakan  perlengkapan dan ATK kantor sering mengeluh karena menghambat kinerja mereka dalam melaksanakan  tugasnya.  S upplier sering  terlambat  dalam  melakukan pengiriman  perlengkapan  dan  ATK  saat  dibutuhkan,  oleh  sebab  itu  sangat diperlukan  Sistem  Pendukung  Keputusan    pemilihan suppli er  terlayak dengan  memperhitungkan  berbagai  kriteria  menggunakan  metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  atau  metode  penjumlahan  terbobot.  Proses pemilihan suppli er  menggunakan  berbagai  kriteria  dapat  diselesaikan dengan sistem komputer yang mampu berinteraksi dengan bagian pengambil keputusan.
Penerapan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  untuk  memilih penari  berkualitas  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan  kemampuan menari fleksibilitas fisik, terampil, gesit, percaya diri, memiliki kemampuan, mengisi formulir, dan sertifikat prestasi. Tingkat validitasnya cenderung naik karena  semakin  banyak  sampel  yang  digunakan.  Hasil  akhir  dari  penelitian
adalah sebuah alternatif yang memiliki nilai terlayak dari alternatif yang ada, yaitu  penari  yang  memiliki  nilai  tertinggi  dengan  skor  100  diperoleh  dari V 2 [3]. Dalam penelitiannya membangun aplikasi pengelompokan kemiskinan di wilayah Pringsewu dalam bentuk indeks kemiskinan, data yang ada dapat menjadi  referensi  untuk  meningkatkan  potensi  daerah  dengan  mengurangi tingkat kemiskinan setiap tahun dengan metode SAW, namun dalam proses pengerjaannya  tidak  dilakukan  proses  fuzzifikasi[4].  Menggunakan  metode SAW  dikombinasikan  dengan  metode  WP  untuk  mendukung  pengambilan keputusan  dalam  proses  menyeleksi  karyawan  baru  dengan  menggunakan nilai  kriteria  wawancara,  uji  lapangan,  tes  psikologi,  dan  pemeriksaan kesehatan[5].
Melihat  pentingnya  pemilihan  supplier  dan  beberapa  permasalahan  yang dihadapi  oleh  PT.  PLN  Enjiniring,  maka  kebijakan  tentang  pemilihan  supplier  ini harus menjadi perhatian khusus demi kelangsungan bisnis perusahaan. Oleh karena itu,  perlu  adanya  penilaian  terstruktur  dalam  proses  pemilihan  supplier  yang dilakukan oleh perusahaan. Metode Simple Additive Weighting (SAW) menjadi suatu metode  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk  menilai  supplier.  Penelitian  ini  bertujuan untuk melakukan penilaian terhadap kinerja dan penyeleksian supplier berdasarkan kriteria  yang  sudah  ditetapkan,  sehingga  PT.  PLN  Enjiniring  dapat  memilih  dan memperoleh supplier yang tepat dan terlayak secara objektif.

## 2.  METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Logika Fuzzi
Himpunan  fuzzy  merupakan  suatu  kelompok  yang  digunakan  sebagai gambaran  kondisi  yang  tertentu  dalam  variabel  fuzzy.  Representasi himpunan  fuzzy  terdiri  atas  2  atribut  yaitu  linguistik  yang  merupakan penamaan kelompok menggunakan bahasa alami seperti muda, paruh baya, tua, dan sangat tua. Atribut kedua direpresentasikan secara numerik ataupun angka  yang  biasanya  menunjukkan  ukuran  tertentu  dari  suatu  variabel seperti 32, 40, 50, 60[6][7].

## 2.2  Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  sering  juga  dikenal  istilah metode  penjumlahan  terbobot  [8].  Formula  yang  digunakan  untuk melakukan normalisasi adalah sebagai berikut:
(1)
Keterangan: Rij =  Rating  kinerja  ternormalisasi  dari  alternatif  Ai  pada  atribut  Cj : i =1,2,..., m dan j = 1,2, ..., n Max X ij = Nilai terbesar dari setiap kriteria i
Min X ij = Nilai terkecil dari setiap kriteria i X ij = Nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Benefit = Jika nilai terbesar adalah terlayak Cost = Jika nilai terkecil adalah terlayak
Berikut  ini  merupakan  langkah-langkah  penyelesaian  menggunakan metode SAW[10].
1. Memberikan  nilai  setiap  alternatif  (cara  menghitung  nilai  rating  kerja ternormalisasi (rij) dari alternatif Ai pada setiap  criteria (Cj) yang sudah ditentukan, dimana nilai i = 1,2,….m dan j = 1,2,….n.
2. Memberikan  nilai  bobot  (W)  yang  juga  didapat  berdasarkan  nilai crisp/ tegas.
3. Melakukan  normalisasi  matriks  dengan  cara  menghitung  nilai  rating kinerja  ternormalisasi (ri j ) dari alternatif A i pada  atribut Cj berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut  keuntungan  / benefit  =  MAKSIMUM  atau  atribut  biaya/  cost  =  MINIMUM).  Apabila berupa atribut keuntungan maka nilai crisp (Xij) dari setiap kolom atribut dibagi dengan nilai crisp Max (MAX Xij) dari tiap kolom, sedangkan untuk atribut  biaya,  nilai crisp MIN  (MIN  Xij)  dari  setiap  kolom  atribut  dibagi dengan nilai crisp (Xij) setiap kolom.
4. Melakukan  proses  perangkingan  alternatif  (V i )  dengan  cara  mengalikan nilai bobot (W i) dengan nilai rating kinerja ternormalisasi (r ij ).
Berikut ini adalah alur dari sistem yang diusulkan dalam penelitian ini, yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur sistem yang diusulkan

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Pengumpulan Data
Data  yang  diperlukan  untuk  melakukan  analisa  pemilihan  supplier terlayak  adalah  hasil  penilaian  yang  diberikan  oleh  para  staff  professional yang berpengalaman pada PT. PLN Enjiniring.

## 3.2. Analisis dengan Metode SAW
Dalam  penyelesaian  pemilihan  supplier  dengan  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting  di  perlukan  kriteria-kriteria  dan  bobot  untuk melakukan perhitungan sehingga akan didapat alternatif terlayak.
a. Kriteria dan Bobot
Dalam  proses  SAW  memerlukan  kriteria  yang  akan  dijadikan  bahan pertimbangan  pada  proses  perankingan  kriteria  yang  menjadi  bahan pertimbangan dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini.
Tabel 1. Kriteria Dan Bobot Kode   Ketentuan Kriteria Status  Bobot C1 Harga Barang (HB) Cost 0.25 C2 Kualitas Barang (KB) Benafit 0.20 C3 Waktu Pengiriman (WP) Benafit 0.15 C4 Jarak Lokasi (JK) Benafit 0.10 C5 Pengemasan Barang (PB) Benafit 0.10 C6 Ketepatan Jumlah Barang (KJB) Benafit 0.10 C7 Fleksibilitas (F) Benafit 0.05 C8 Track Record (TR) Benafit 0.05
Dari  kriteria  di  atas,  maka  dibuat  satu  tingkat  kepentingan  kriteria berdasarkan nilai bobot yang telah ditentukan ke dalam tabel 2.
Tabel 2. Nilai Bobot Fuzzy Range Penilaian Supplier  Keterangan Nilai 86 – 100 Sangat Baik (SB) 1 76 – 85 Baik (B) 0.8 66 – 75 Cukup (C) 0.6 56 – 65 Kurang (K) 0.2 0 – 55 Sangat Kurang (SK)  0
Bobot  diperoleh  dari  bobot  fuzzi.  Selanjutnya  dinyatakan  dalam  bentuk gambar yaitu pada gambar 2.  Bilangan fuzzy untuk bobotnya.
Gambar 2. Bilangan Fuzzy untuk Bobot
Dari  gambar  3.  dapat  dilihat  bahwa fuzzyfikasi yaitu  suatu  proses  untuk mengubah suatu masukan dari bentuk tegas ( crisp ) menjadi fuzzy (variabel linguistik) yang biasanya disajikan dalam bentuk himpunan-himpunan fuzzy dengan suatu fungsi kenggotaannya masing-masing[11]. Misal jika  ada nilai dengan kategori Sangat Kurang sampai dengan Kurang maka pada fuzzi akan bernilai 0-0.2.
b. Parameter yang digunakan dalam sistem dan perhitungan.
1) Kriteria Nilai Harga Barang.
Kriteria harga barang merupakan persyaratan yang dibutuhkan untuk pengambilan  keputusan,  berdasarkan  sesuai  harga  barang  dari  masing- masing supplier. Berikut interval nilai harga barang yang telah dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini.
Tabel 3. Nilai Harga Barang Keterangan Nilai Sangat Baik (SB) 1 Baik (B) 0.8 Cukup (C) 0.6 Kurang (K) 0.2 Sangat Kurang (SK) 0
2) Kriteria Nilai Kualitas Barang.
Kriteria  kualitas  barang  merupakan  persyaratan  yang  dibutuhkan untuk pengambilan keputusan, berdasarkan kualitas barang yang diperoleh berdasarkan  barang  yang  di  terima  dari  supplier.  Berikut  interval  nilai kualitas barang yang telah dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini.
Tabel 4. Nilai Kualitas Barang Keterangan Nilai Sangat Baik (SB) 1 Baik (B) 0.8
Keterangan Nilai Cukup (C) 0.6 Kurang (K) 0.2 Sangat Kurang (SK) 0
3) Kriteria Nilai Waktu Pengiriman.
Kriteria  waktu  pengiriman  merupakan  persyaratan  yang  dibutuhkan untuk  pengambilan  keputusan,  berdasarkan  ketepatan  waktu  dalam pengiriman  barang  dari  supplier.  Berikut  interval  nilai  waktu  pengiriman yang telah dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini.
Tabel 5. Nilai Waktu Pengiriman Keterangan Nilai Sangat Baik (SB) 1 Baik (B) 0.8 Cukup (C) 0.6 Kurang (K) 0.2 Sangat Kurang (SK) 0

## 4) Kriteria Jarak Lokasi.
Kriteria  jarak  lokasi  merupakan  persyaratan  yang  dibutuhkan  untuk pengambil  keputusan,  berdasarkan  bagaimana  jarak  tempuh  pengantaran perlengkapan  dan  ATK.  Berikut  interval  nilai  jarak  lokasi  yang  telah dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini.
Tabel 6. Nilai Jarak Lokasi Keterangan Nilai Sangat Baik (SB) 1 Baik (B) 0.8 Cukup (C) 0.6 Kurang (K) 0.2 Sangat Kurang (SK) 0
5) Kriteria Nilai Pengemasan Barang.
Kriteria pengemasan barang merupakan persyaratan yang dibutuhkan untuk  pengambilan  keputusan,  berdasarkan  pengemasan  barang  yang dilakukan oleh supplier. Berikut interval nilai pengemasan barang yang telah dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini.
Tabel 7. Nilai Pengemasan Barang Keterangan Nilai Sangat Baik (SB) 1 Baik (B) 0.8 Cukup (C) 0.6 Kurang (K) 0.2
Keterangan Nilai Sangat Kurang (SK) 0
6) Kriteria Nilai Ketepatan Jumlah Barang.
Kriteria  ketepatan  jumlah  barang  merupakan  persyaratan  yang dibutuhkan  untuk  pengambilan  keputusan.  Berikut  interval  nilai  ketepatan jumlah barang yang telah dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini.
Tabel 8. Nilai Ketepatan Jumlah Barang Keterangan Nilai Sangat Baik (SB) 1 Baik (B) 0.8 Cukup (C) 0.6 Kurang (K) 0.2 Sangat Kurang (SK) 0

## 7) Kriteria Nilai Fleksibilitas
Kriteria  fleksibilitas  merupakan  persyaratan  yang  dibutuhkan  untuk pengambilan  keputusan,  berdasarkan  fleksibilitas  yang  diberikan  oleh supplier. Berikut interval nilai fleksibilitas yang telah dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini.
Tabel 9. Nilai Fleksibilitas Keterangan Nilai Sangat Baik (SB) 1 Baik (B) 0.8 Cukup (C) 0.6 Kurang (K) 0.2 Sangat Kurang (SK) 0 8) Kriteria Nilai Track Record
Kriteria track  record merupakan  persyaratan  yang  dibutuhkan  untuk pengambilan  keputusan,  berdasarkan track  record yang  diberikan  oleh supplier. Berikut interval nilai track record yang telah dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini.
Tabel 10 . Nilai Track Record Keterangan Nilai Sangat Baik (SB) 1 Baik (B) 0.8 Cukup (C) 0.6 Kurang (K) 0.2 Sangat Kurang (SK) 0
Dari kriteria di atas maka di dapat data penilaian supplier menggunakan nilai numerik pada tahap awal yang ditabulasikan pada tabel 11 dibawah ini.
Tabel 11. Data Penilaian Supplier Alternatif Kriteria C1  C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 UD. Jaya Diesel 80    87    90 85 78 75 70 76 UD. Makmur Jaya 70    75    80 78 65 70 85 75 UD. Sinar Bahari 75    80    70 72 77 90 75 85 UD. Berkah 78    90    80 78 75 70 80 78 UD. Pancur Jaya 76    70    80 78 73 78 70 75 UD. Naga Mas 85    75    76 80 90 83 78 70 UD. Bintang Mulia  72    76    85 82 85 78 80 77
Tabel  11  di  atas,  data  penilaian  supplier  menggunakan  nilai  numerik selanjutnya  pada  tabel  12  dibawah  ini,  data  penilaian  supplier  tersebut dikonversi menjadi nilai linguistik.
Tabel 12. Data Penilaian Supplier Alternatif Kriteria C1  C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 UD. Jaya Diesel B SB    SB B B C C B UD. Makmur Jaya C C B B K C B C UD. Sinar Bahari C B C C B SB C B UD. Berkah B SB B B C C B B UD. Pancur Jaya B C B B C B C C UD. Naga Mas B C B B SB B B C UD. Bintang Mulia  C B B B B B B B
Data-data  dalam  tabel  di  atas  digunakan  untuk  memodelkan  sistem  dan diproses  dengan  menggunakan  metode  SAW  dengan  proses  fuzzifikasi. Manfaat dari proses fuzzifikasi adalah agar menghasilkan nilai lebih valid dan akurat karena fuzzifikasi dapat menentukan nilai yang tadinya numerik/nilai pasti  dalam  bentuk  angka  dikonversi  menjadi  bentuk  linguistik  ataupun sebaliknya.
Pada  Tabel  13,  adalah  data  rating  kecocokan  dari  setiap  alternatif terhadap kriteria, data diambil dari staff profesional PT. PLN Injiniring yang memasukkan  inputan  ke  aplikasi.  Proses  perhitungan  di  awali  dengan membuat  rating  kecocokan  penilaian  supplier  dan  diberikan  nilai  sesuai bobot dengan fuzzifikasi.
Tabel 13. Rating Kecocokan Setiap Alternatif Alternatif Kriteria C1  C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 UD. Jaya Diesel 0.8    1 1 0.8 0.8    0.6    0.6    0.8 UD. Makmur Jaya 0.6    0.6    0.8    0.8    0.2    0.6 0.8 0.6 UD. Sinar Bahari 0.6  0.8 0.6 0.6 0.8 1 0.6 0.8 UD. Berkah 0.8  1 0,8 0.8 0.6 0.6 0.8 0.8 UD. Pancur Jaya 0.8  0.6 0,8 0.8 0.6 0.8 0.6 0.6 UD. Naga Mas 0.8  0.6 0.8 0.8 1 0.8 0.8 0.6 UD. Bintang Mulia  0.6  0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8
Langkah  selanjutnya  adalah  membuat  matriks  keputusan  X.  Matriks  ini dibuat dari tabel rating kecocokan (tabel 13) sebagai berikut ini:
0.8    1    1 0.8  0.8  0.6  0.6  0.8 0.6   0.6    0.8  0.8  0.2  0.6  0.8  0.6 0.6  0.8     0.6  0.6  0.8  1 0.6  0.8 X =   0.8    1    0.8  0.8  0.6   0.6  0.8  0.8 0.8    0.6    0.8  0.8  0.6  0.8  0.6  0.6 0.8    0.6    0.8  0.8  1 0.8  0.8  0.6 0.6   0.8    0.8  0.8  0.8  0.8  0.8  0.8
Langkah  selanjutnya  melakukan  Normalisasi  matriks  X  untuk  menghitung nilai  masing-masing  kriteria  berdasarkan  kriteria  diasumsikan  sebagai kriteria  keuntungan  (benefit)  atau  biaya  (cost).  Pada  tahap  ini  harus dilakukan  normalisasi  yang  awalnya  dari  matriks  X  menjadi  matriks  r,  r merupakan  simbol  dari  variabel  sebuah  matriks,  nilai  sebuah  matriks  r terdiri dari kumpulan nilai ternormalisasi yang disimbolkan dalam variabel r. Nilai  r  diperoleh  dari  rumus  (1).  Adapun  proses  normalisasi  matriks  X menjadi r adalah sebagai berikut :
1. Normalisasi terhadap Harga Barang (C1) yang berpengaruh kepada Cost : r 11 =  min (0.8, 0.6, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8, 0.6)  =  0.6  = 0.75
0.8 0.8 r 21 =  min (0.8, 0.6, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8, 0.6)  =  0.6  = 1 0.6 0.6 r 31 =  min (0.8, 0.6, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8, 0.6)  =  0.6  = 1 0.6 0.6 r 41 =  min (0.8, 0.6, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8, 0.6)  =  0.6  = 0.75 0.8 0.8 r 51 =  min (0.8, 0.6, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8, 0.6)  =  0.6  = 0.75 0.8 0.8 r 61 =  min (0.8, 0.6, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8, 0.6)  =  0.6  = 0.75 0.8 0.8 r 71 =   min (0.8, 0.6, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8, 0.6)  = 0.6  = 1 0.6 0.6
Pada  point 1 semua komponen nilai C1 sangat berdampak terhadap proses pembiayaan di PT. PLN Enjiniring.
2.  Normalisasi  terhadap  Kualitas  Barang  (C2)  yang  berpengaruh  kepada Benefit :
r 12 =                                1                       =     1     = 1 max (1, 0.6, 0.8, 1, 0.6, 0.6, 0.8)          1 r 22 =                              0.6                      =    0.6   = 0.6 max (1, 0.6, 0.8, 1, 0.6, 0.6, 0.8)           1 r 32 =                             0.8                       =    0.8   = 0.8
max (1, 0.6, 0.8, 1, 0.6, 0.6, 0.8)            1
r 42 =                              1                         =     1     = 1 max (1, 0.6, 0.8, 1, 0.6, 0.6, 0.8)           1
r 52 =                             0.6                       =    0.6   = 0.6 max (1, 0.6, 0.8, 1, 0.6, 0.6, 0.8)           1
r 62 =                             0.6                       =    0.6   = 0.6
max (1, 0.6, 0.8, 1, 0.6, 0.6, 0.8)            1
r 72 =                             0.8                      =     0.8   = 0.8 max (1, 0.6, 0.8, 1, 0.6, 0.6, 0.8)            1
Pada  point  2  nilai  C2  memberikan  pengaruh  keuntungan  kepada  PT.  PLN Enjiniring dalam menilai supplier terlayak.
3.  Normalisasi  terhadap  Waktu  Pengiriman  (C3)  yang  berpengaruh  kepada Benefit:
r 13 =                                1                        =   1    =  1 max (1, 0.8, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8)       1 r 23 =                                0.8                      =  0.8 = 0.8 max (1, 0.8, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8)       1 r 33 =                                0.6                      =  0.6  = 0.6 max (1, 0.8, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8)       1 r 43 =                                0.8                     =  0.8  = 0.8 max (1, 0.8, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8)       1 r 53 =                                0.8                     =  0.8  = 0.8 max (1, 0.8, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8)        1 r 63 =                                0.8                     =  0.8  = 0.8 max (1, 0.8, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8)        1 r 73 =                                0.8                     =  0.8  = 0.8 max (1, 0.8, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8)        1
Pada  point  3  nilai  C3  memberikan  pengaruh  keuntungan  kepada  PT.  PLN Enjiniring dalam menilai supplier terlayak.
4. Normalisasi terhadap Jarak Lokasi (C4) yang berpengaruh kepada Benefit : r 14 =                                0.8                                 =    0.8   = 1 max(0.8, 0.8, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8)          0.8
r 24 =                                0.8                                 =    0.8   = 1
max (0.8, 0.8, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8)         0.8
r 34 =                               0.6 =   0.6   = 0,75 max (0.8, 0.8, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8)          0.8 r 44 =                                 0.8 =  0.8    = 1 max (0.8, 0.8, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8)          0.8 r 54 =                                 0.8 =   0.8    = 1 max (0.8, 0.8, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8)          0.8 r 64 =                                0.8 =   0.8    = 1 max (0.8, 0.8, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8)          0.8 r 74 =                                0.8 =   0.8    = 1
max (0.8, 0.8, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8)          0.8
Pada  point  4  nilai  C4  memberikan  pengaruh  keuntungan  kepada  PT.  PLN Enjiniring dalam menilai supplier terlayak.
5. Normalisasi terhadap Pengemasan Barang (C5) yang berpengaruh kepada Benefit :
r 15 =                            0.8                                 =   0.8   = 0.8 max (0.8, 0.2, 0.8, 0.6, 0.6, 1, 0.8)        1 r 25 =                            0.2                                 =   0.2   = 0.2 max (0.8, 0.2, 0.8, 0.6, 0.6, 1, 0.8)           1 r 35 =                         0.8                                    =   0.8   =  0.8
max (0.8, 0.2, 0.8, 0.6, 0.6, 1, 0.8)       1
r 45 =                         0.6                                   =   0.6   =  0.6
max (0.8, 0.2, 0.8, 0.6, 0.6, 1, 0.8)           1
r 55 =                         0.6                                    =   0.6   = 0.6
max (0.8, 0.2, 0.8, 0.6, 0.6, 1, 0.8)           1
r 65 =                           1                                      =    1     = 1 max (0.8, 0.2, 0.8, 0.6, 0.6, 1, 0.8)          1 r 75 =                              0.8                               =   0.8   = 0.8 max (0.8, 0.2, 0.8, 0.6, 0.6, 1, 0.8)        1
Pada  point  5  nilai  C5  memberikan  pengaruh  keuntungan  kepada  PT.  PLN Enjiniring dalam menilai supplier terlayak.
6.  Normalisasi  terhadap  Ketepatan  Jumlah  Barang  (C6)  yang  berpengaruh kepada Benefit:
r 16 =                              0.6 =  0.6   = 0.6 max (0.6, 0.6, 1, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8)        1 r 26 =                              0.6 =   0.6   = 0.6 max (0.6, 0.6, 1, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8)           1 r 36 =                                 1 =    1     = 1 max (0.6, 0.6, 1, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8)           1 r 46 =                               0.6 =   0.6    = 0.6
max (0.6, 0.6, 1, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8)           1
r 56 =                               0.8
=   0.8    = 0.8
max (0.6, 0.6, 1, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8)           1 r 66 =                               0.8 =   0.8    = 0.8 max (0.6, 0.6, 1, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8)           1 r 76 =                               0.8 =   0.8    = 0.8
max (0.6, 0.6, 1, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8)             1
Pada  point  6  nilai  C6  memberikan  pengaruh  keuntungan  kepada  PT.  PLN Enjiniring dalam menilai supplier terlayak.
7. Normalisasi terhadap Fleksibilitas (C7) yang berpengaruh kepada Benefit : r 17 =                           0.6 =   0.6   = 0.75 max (0.6,0.8,0.6,0.8,0.6,0.8,0.8)            0.8 r 27 =                            0.8 =   0.8   =  1 max (0.6,0.8,0.6,0.8,0.6,0.8,0.8)             0.8 r 37 =                           0.6 =   0.6   = 0.75 max (0.6,0.8,0.6,0.8,0.6,0.8,0.8)            0.8 r 47 =                        0.8 =   0.8   = 1 max (0.6,0.8,0.6,0.8,0.6,0.8,0.8)             0.8 r 57 =                   0.6 =   0.6   = 0.75 max (0.6,0.8,0.6,0.8,0.6,0.8,0.8)           0.8 r 67 =                         0.8 =   0.8   = 1 max (0.6,0.8,0.6,0.8,0.6,0.8,0.8)            0.8 r 77 =                         0.8
=   0.8   = 1 max (0.6,0.8,0.6,0.8,0.6,0.8,0.8)            0.8
Pada  point  7  nilai  C7  memberikan  pengaruh  keuntungan  kepada  PT.  PLN Enjiniring dalam menilai supplier terlayak.
8) Normalisasi  terhadap  Track  Record  (C8)  yang  berpengaruh  kepada Benefit :
r
18 =                          0.8 =   0.8   = 1 max(0.8,0.6,0.8,0.8,0.6,0.6,0.8)              0.8 r 28 =                          0.6 =   0.6   = 0.75 max(0.8,0.6,0.8,0.8,0.6,0.6,0.8)              0.8 r 38 =                          0.8 =   0.8   =  1 max(0.8,0.6,0.8,0.8,0.6,0.6,0.8)              0.8 r 48 =                          0.8 =   0.8   = 1 max(0.8,0.6,0.8,0.8,0.6,0.6,0.8)               0.8 r 58 =                          0.6 =   0.6   = 0.75 max(0.8,0.6,0.8,0.8,0.6,0.6,0.8)           0.8 r 68 =                          0.6 =   0.6   = 0.75 max(0.8,0.6,0.8,0.8,0.6,0.6,0.8)              0.8 r 78 =                      0.8 =   0.8   = 1
max(0.8,0.6,0.8,0.8,0.6,0.6,0.8)              0.8
Pada  point  8  nilai  C8  memberikan  pengaruh  keuntungan  kepada  PT.  PLN Enjiniring dalam menilai supplier terlayak.
Dari perhitungan point 1 sampai dengan 8 akan menghasilkan sebuah matriks ternormalisasi r sebagai berikut:
c. Proses Perangkingan
Tahap akhir dalam melakukan penilaian supplier terlayak adalah tahap perangkingan. Dari tahap ini akan diperolah supplier yang menduduki posisi rangking tertinggi sampai terendah. Rangking supplier nantinya akan  dapat memberikan solusi bagi pimpinan dalam mengambil suatu kebijakan. Dari  rumus  diatas  diperoleh  nilai  supplier  terlayak  setiap  supplier sebagai berikut :
V 1 =  (0.25x0.75) + (0.2x1) +(0.15x1) + (0.1x1) + (0.1x0.8) + (0.1x0.6) + (0.05x0.75) + (0.05x1)  = 0.865 V 2 =  (0.25x1) + (0.2x0.6) + (0.15x0.8) + (0.1x1) + (0.1x0.2) + (0.1x0.6) + (0.05x1) + (0.05x0.75)  = 0.7575 V 3 =  (0.25x1) + (0.2x0.8) + (0.15x0.6) + (0.1x0.75) + (0.1x0.8) + (0.1x1) + (0.05x0.75) + (0.05x1)  = 0.8425 V 4 =  (0.25x0.75) + (0.2x1) + (0.15x0.8) + (0.1x1) + (0.1x0.6) + (0.1x0.6) + (0.05x1)+(0.05x1)  = 0.8275 V 5 =  (0.25x0.75) + (0.2x0.6) + (0.15x0.8) + (0.1x1) + (0.1x0.6) + (0.1x0.8) + (0.05x0.75) +(0.05x0.75)  = 0.7425 V 6 =  (0.25x0.75) + (0.2x0.6) + (0.15x0.8) + (0.1x1) + (0.1x1) + (0.1x0.8) + (0.05x1) + (0.05x0.75)   = 0.795 V 7 =  (0.25x1) + (0.2x0.8) + (0.15x0.8) + (0.1x1) + (0.1x0.8) + (0.1x0.8) + (0.05x1) + (0.05x1)  = 0.89
Dari perhitungan diatas didapatkan hasil perangkingan seperti dalam Tabel 14 berikut:
Tabel 14. Hasil Penilaian Supplier Terlayak Alternatif Kriteria Vi C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 UD. Jaya Diesel 0,75 1 1 1 0.8 0.6 0.75 1 0.865 UD. Makmur Jaya 1 0.6 0.8 1 0.2 0.6 1 0.75 0.7575 UD. Sinar Bahari 1 0.8 0.6 0.75 0.8 1 0.75 1 0.8425 UD. Berkah 0.75 1 0.8 1 0.6 0.6 1 1 0.8275 UD. Pancur Jaya 0.75 0.6 0.8 1 0.6 0.8 0.75 0.75 0.7425 0.75  1 1 1 0.8  0.6  0.75 1 1 0.6  0.8  1 0.2  0.6  1 0.75 1 0.8  0.6  0.75  0.8  1 0.75 1 r = 0.75  1 0.8  1 0.6  0.6  1 1 0.75  0.6  0.8  1 0.6  0.8  0.75 0.75 0.75  0.6  0.8  1 1 0.8  1 0.75 1 0.8  0.8  1 0.8  0.8  1 1
Alternatif Kriteria Vi C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 UD. Naga Mas 0.75 0.6 0.8 1 1 0.8 1 0.75 0.795 UD. Bintang Mulia 1 0.8 0.8 1 0.8 0.8 1 1 0.89
Dari  perhitungan  diatas  didapatkan  hasil  perangkingan  setelah  di  urutkan dari nilai tertinggi ke nilai terendah seperti dalam Tabel 15 berikut:
Tabel 15. Hasil Penilaian Supplier Terlayak Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 Vi UD. Bintang Mulia 1 0.8 0.8 1 0.8 0.8 1 1 0.89 UD. Jaya Diesel 0,75 1 1 1 0.8 0.6 0.75 1 0.865 UD. Sinar Bahari 1 0.8 0.6 0.75 0.8 1 0.75 1 0.8425 UD. Berkah 0.75 1 0.8 1 0.6 0.6 1 1 0.8275 UD. Naga Mas 0.75 0.6 0.8 1 1 0.8 1 0.75 0.795 UD. Makmur Jaya 1 0.6 0.8 1 0.2 0.6 1 0.75 0.7575 UD. Pancur Jaya 0.75 0.6 0.8 1 0.6 0.8 0.75 0.75 0.7425
Kesimpulan  yang  bisa  diambil  dari  hasil  perhitungan  Perfernsi  tabel  15 diatas  yaitu  bahwa  nilai  tertinggi  (0.89)  ada  pada  V7.  Dengan  demikian alternatif A7 yaitu UD. Bintang Mulia adalah sebagai alternatif terlayak untuk menentukan supplier terlayak PT. PLN Enjiniring.

## 4.  SIMPULAN
Dari analisa dan pembahasan yang telah dilakukan maka dapat ditarik beberapa kesimpulan antara lain sebagai berikut :
a) Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  pemilihan  supplier  dengan memperitungkan  berbagai  kriteria  dalam  menggunakan  metode  Simple Additive  Wieghting  (SAW)  dikombinasi  dengan  logika  fuzzy  dapat memberikan  hasil  yang  lebih  baik  dan  tepat  karena  mengalami  proses fuzzifikasi  terlebih  dahulu  dan  nilai  bobot  pada  setiap  kriteria mempengaruhi  hasil  dari  sistem  pemilihan  supplier  terlayak.  Dengan adanya  sistem  tersebut  akan  sangat  membantu  dalam  memberikan rekomendasi  dan  pertimbangan  serta  mengurangi  tingkat  kesalahan dalam  pemilihan  supplier  terlayak  di  kantor,  perusahaan  atau  organisasi melalui  data  perangkingan  dari  hasil  yang  telah  diolah  dan  dapat diterapkan pada studi kasus yang lain.
b) Proses  pemilihan  supplier  dengan  berbagai  kriteria  dapat  diselesaikan oleh  sebuah  sistem  komputer  yang  mampu  berinteraksi  dengan pengambil keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K.  Shahroudi  and  H.  Rouydel,  “Using  a  multi-criteria  decision  making approach (ANP-TOPSIS) to evaluate suppliers in Iran’s auto industry,” Int. J.
Appl. Oper. Res. J. , vol. 2, no. 2, pp. 37–48, 2012.
[2]
Y. C. Sepdiantara and T. Haryanti, “Mandiri,” Inf. Syst. Educ. Prof. , vol. 1, no. 2, pp. 205–220, 2017.
[3] H. Adela, K. Azmi Jasmi, B. Basiron, M. Huda, and A. Maseleno, “Selection of dancer member using simple additive weighting,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 3, p. 1096, 2018.
[4] E. Yunaeti Anggraeni et al. , “Poverty level grouping using SAW method,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 2.27, p. 218, 2018.
[5] A.  Setyawan,  F.  Y.  Arini,  and  I.  Akhlis,  “Comparative  Analysis  of  Simple Additive Weighting Method and Weighted Product Method to New Employee Recruitment Decision Support System (DSS) at PT. Warta Media Nusantara,” Sci. J. Informatics , vol. 4, no. 1, pp. 34–42, 2017.
[6] M. Munawar, M. Marzuki, and R. Radiah, “Pendeteksian Penyakit Diabetes di RSUD  Zainoel  Abidin  Banda  Aceh  dengan  Sistem  Fuzzy  Mamdani,” J.  Data
Anal. , vol. 1, no. 2, pp. 103–110, 2018.
[7] B. Subaeki, F. Gunawan, and A. R. Atmadja, “Penggunaan Metode Fuzzy Logic untuk  Pemantauan  Sentimen  Brand  pada  Media  Sosial”, QUERY : Jurnal Sistem Informasi Vol.1, No.2, ISSN : 2579-5341, 2017. [8] A. P. Windarto, “Implementasi Metode Topsis Dan Saw Dalam Memberikan Reward Pelanggan,” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 4, no. 1, p. 88, 2017.
[9] L.  A.  Ivanjelita,  E.  Utami  and  E.  T.  Luthfi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Seleksi  Penerimaa n Calon  Asisten Praktikum”, Jurnal  Ilmiah  DASI, Vol.  16, No. 4, hlm 37 - 46 ISSN : 1411-3201, 2015
[10] F.  Sonata,  “Implementasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  (Saw)  dengan Proses Fuzzifikasi dalam Penilaian Kinerja Dosen,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 5, no. 2, pp. 71–80, 2016.
[11] A.  L.  Fernandes,  “Penerapan Motion  Detection Pada  Sistem  Kamera Keamanan  Menggunakan  Logika Fuzzy Berbasis  Web  Dengan  Email Notification” , Jurnal  Teknik  Ibnu  Sina  (JT-IBSI), Vol.  3,  No.  1,  ISSN  :  2541- 2647, 2018.