Jurnal Unitek Vol.15 No.1 Januari - Juni 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Penerapan Metode Analytical Network Pocess Dalam Pemilihan Supplier di UMKM Kerupuk Kulit Sapi
Trisna Mesra* 1 , Putri Indra Sari 2 , Melliana³ Program Studi Teknik Industri, Sekolah Tinggi Teknologi Dumai Jl. Utama Karya Bukit Batrem II Email: trisnamesra74@gmail.com

## ABSTRAK
Pemilihan supplier merupakan  alur  kegiatan supply  chain dan  keputusan strategis yang dapat meningkatkan keunggulan kompetitif bagi UMKM. Perusahaan yang  memiliki  banyak  alternatif supplier harus  selektif  dalam  memilih supplier dengan  cara  Sistem  Evaluasi  dan  Seleksi Supplier (SESS)  yang  baik.  Beberapa UMKM  yang  memproduksi  kerupuk  kulit  sapi  di  kota  Dumai  mengalami permasalahan  terkait  pemilihan supplier dikarenakan  performa supplier yang kurang maksimal. Penelitian ini bertujuan untuk membantu UMKM kerupuk kulit di  kota  Dumai  dalam  memiliih supplier yang  tepat  dalam  memenuhi  bahan  baku kulit  sapi.  Sistem  pendukung  keputusan  yang  digunakan  adalah  metode analitycal network process , Dengan metode ANP dapat diketahui bobot setiap kriteria maupun subkriteria dan performance supplier terbaik tiap alternatif sehingga akan diketahui supplier terbaik  yang  dapat  dijadikan  pemasok  tetap.  Berdasarkan  hasil penelitian diperoleh  urutan  prioritas  kriteria  bahan  baku  kulit  yaitu:  kualitas,  harga, pengiriman,  pelayanan.  Kriteria  kualitas  dan  subkriteria  tebal  kerupuk  menjadi fokus  terpenting  dari  usaha  kerupuk  kulit.  Berikut  alternatif  supplier  terbaik berdasarkan kriteria dan subkriteria adalah palembang dengan bobot 0,400 ( 40% ) Medan 0,398 (39,8%) dan Jakarta 0,202 (20,2%).
Kata  kunci: Analytical  Networking  Process ,  Pemilihan  supplier, Supply  Chain , Kerupuk Kulit.

## ABSTRACT
Supplier selection is a flow of supply chain activities and strategic decisions that can increase competitive advantage for SMEs. Companies that have many alternative suppliers must be selective in choosing suppliers by means of a good Supplier Evaluation and Selection System (SESS).  Some  MSMEs  that  produce  cowhide crackers  in  the  city  of  Dumai  have  problems related to supplier selection due to supplier performance that is not optimal. This study aims to help SMEs skin crackers in choosing the right supplier to meet the raw material for cowhide is a method of decision making method based on multiple criteria or Multiple Criteria Decision Making (MCDM). With the ANP method, it can be seen the weight of each criterion and sub- criteria and the best supplier performance of each alternative so that it will be known the best supplier that can be used as a permanent supplier. Based on the results of the research that has been done, it is obtained that the order of priority criteria for leather raw materials is: quality,  price,  delivery,  service.  The quality  criteria  and  sub-criteria  for the  thickness  of  the crackers  are  the  most  important  focus  of  the  skin  cracker  business.  The  best  alternative suppliers based on the criteria and sub-criteria are Palembang with a weight of 0.400 ( 40% ) Medan 0.398 (39.8%) and Jakarta 0.202 (20.2%).
Keywords: Analytical  Networking  Process,  Selection  of  suppliers,  Supply  Chain,  Crackers Skin.
Jurnal Unitek Vol.15 No.1 Januari - Juni 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Pendahuluan
Persaingan  industri  yang  kompetitif  membutuhkan  bahan  baku  yang berkualitas,  dengan  biaya  terendah  serta  pengiriman  bahan  baku yang  cepat  tidak terlepas  dari kerjasama  dengan  para supplier (pemasok).  Apabila supplier-supplier - nya  belum  mampu  memberikan  bahan  baku  yang  berkualitas  atau  tidak  mampu memenuhi permintaan dari perusahaan maka perusahaan tidak akan optimal dalam melakukan usahanya. Supplier merupakan salah satu mitra bisnis yang memegang peranan  sangat  penting  dalam  menjamin  ketersediaan  barang  pasokan  yang dibutuhkan  oleh  perusahaan.  Usaha  Mikro  Kecil  dan  Menengah  (UMKM)  Kerupuk Kulit  merupakan  UMKM  yang  memproduksi  kerupuk  kulit  sapi  yang  berlokasi  Jl. Datuk Tabano, Jl. Kartini, Gg. Salak dan Bagan Besar, kota Dumai Indonesia. bahan baku  yang  digunakan  dalam  pembuatan  kerupuk  kulit  yaitu  kulit  sapi  yang diperoleh  dari  rumah  pemotongan  hewan  tidak  selalu  ada  setiap  harinya,  hal tersebut tentu akan menjadi hambatan dalam memproduksi kerupuk kulit sehingga tidak  dapat  memenuhi  permintaan  konsumen.  Maka  dari  itu  diperlukan  alternatif dengan  memesan  keluar  kota  Dumai,  yaitu  Jakarta,  Medan,  Palembang.  Namun dalam  memilih supplier kulit  kering  masih  menggunakan  cara  pilih  berdasarkan harga.  sehingga  terjadi  permasalahan  terkait  bahan  baku.  Dalam  hal  ini  untuk mengetahui supplier yang dapat menunjang bahan baku yang sesuai dengan kriteria yang diinginkan  agar  mencapai output yang  maksimal  dengan input yang  tersedia, maka perlu adanya pemilihan supplier terbaik.
Menurur Saaty dalam (Marimin, 2017) AHP merupakan metode pengambilan keputusan  yang  melibatkan  sejumlah  kriteria  dan  alternatif  yang  dipilih berdasarkan  pertimbangan  semua  kriteria  terkait  dalam  bentuk  hirarki.  Dengan hirarki,  suatu  masalah  yang  kompleks  dapat  diuraikan  ke  dalam  kelompok- kelompok  yang  kemudian  disusun  secara  hirarki  sehingga  akan  terlihat  lebih terstruktur dan sistematis. untuk menguji tingkat keberhasilan metode ANP dalam mengatasi  masalah  mahasiswa  yang  belum  mengetahui  konsep  dari  tugas  akhir dilakukan  oleh  (Nurlaila  et  al.,  2017)  Pemilihan  supplier  spart  part  tetap  di  PT. Mitra  Wahyu  Prakasa  dengan  menggunakan  metoda  AHP  juga  dilakukan  oleh (Mesra  et  al.,  2019)  yang  menyatakan  bahwa  kriteria  pengiriman  merupakan kriteria yang berpengaruh dalam penentuan supplier terpilih . . Sementara (Mesra et al.,  2020)  melakukan  penelitian  penentuan  kriteria  pemilihan  kampus  dengan metoda  AHP  yang  menghasilkan  bahwa  kriteria  yang  mempengaruhi  pemilihan tempat studi lanjut bagi siswa dan orang tua di Kota Dumai adalah kualitas dengan pilihan universitas, lulusan cepat kerja, biaya sedang dan laboratorium yang lengkap . Salah satu metode pemilihan supplier yaitu metode analisis network proccess (ANP) yang  digunakan  untuk  pemilihan  suppler  material  kapal  yang  dilakukan  oleh (Wicaksono et al., 2020). Penelitian yang sama juga dilakukan  (. & Permana, 2015) tentang  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Sekolah  Menengah  Kejuruan Teknik  Komputer  dan  Jaringan  Terfavorit  dengan  Menggunakan  Multi-Criteria Decision  Making”.  Masalah  yang  akan  di  selesaikan  pada  penelitian  ini  adalah penentuan  pilihan  terhadap  SMK  favorit  dengan  bantuan  Sistem  Pendukung Keputusan  yang  menerapkan  metode  Multi  Criteria  Decision  Making (MCDM)  dan metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) ANP  adalah  teori  metematis  yang memungkinkan seorang pengambil keputusan menghadapi faktor-faktor yang saling berhubungan ( dependence ) serta umpan balik ( feedback ) secara sistematis.
Jurnal Unitek Vol.15 No.1 Januari - Juni 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Metode Penelitian
Tempat penelitian dilakukan di UMKM Kerupuk Kulit Maya yang berlokasi di Gg.  Datuk  Tabano,  UMKM  Kerupuk  Kulit  Zainal  yang  berlokasi  di  Gg.Kartini, UMKM    Kerupuk  Kulit  Erna  yang  berlokasi  di  Gg.  Salak,  UMKM  Kerupuk  Kulit Madi  yang  berlokasi  di  Bagan  Besar    Kota  Dumai.  Penelitian  ini  dilakukan  mulai Agustus 2021 sampai November 2021. Populasi yang digunakan  pada  penelitian ini adalah  seluruh  karyawan  dan  pemilik  UMKM  kerupuk    kulit  di  kota  Dumai  yang berjumlah  20  orang.  Sampel  dalam  penelitian  ini  adalah  Seluruh  karyawan  dan pemilik UMKM kerupuk  kulit  yang berjumlah 20 orang.
Jenis  data  yang  digunakan  adalah  data  kualitatif  dan  data  kuantitatif, Sumber data yang digunakan data primer dan data sekunder (Sinulingga, 2015) Teknik  Analisis  Data  pada  penelitian  ini  dilakukan  setelah  data  kuesioner dikumpulkan  dan  dilakukan  pengolahan  data  menggunakan  metode analytical network  process (ANP).  Pada  penelitian  ini  pengolahan  data  menggunakan  metode analytical network process (ANP) adalah sebagai berikut:
1. Membuat model ANP Masalah  harus  ditetapkan  dengan  jelas  dan  dipecah  ke  dalam  sistem  yang rasional seperti network yang akan menjadi model ANP.
2. Membuat matriks perbandingan berpasangan
Perbandingan  dilakukan  berdasarkan  penilaian  dari  pengambil  keputusan dengan  menilai  tingkat  kepentingan  suatu  elemen,  dengan  menggunakan persamaan menurut (Saaty TL dan Vargas LG, 2013)
𝐺 = 𝑛 √ 𝑋 1 × 𝑋
2  × … × 𝑋𝑛 (1) 3. Menghitung konsistensi rasio. Rasio  konsistensi  tersebut  harus  ≤  0,1  atau  ≤  10%,  karena  penilaian  matriks perbandingan  berpasangan  harus  sesuai  skala  penilaian  perbandingan berpasangan  32  dan  nilai  indeks  random,  jika  lebih  maka  pertimbangan  dari matriks  perbandingan  berpasangan  itu  perlu  diperbaiki.  Persamaan  yang digunakan adalah sebagai berikut :
a. Menghitung eigen value dengan rumus sebagai berikut:
∑ (2)
Menghitung konsistensi indeks dengan persamaan berikut:
(3)
b. Menghitung konsistensi rasio dengan persamaan berikut:
(4)
4. Menghitung suprematriks.
Supermatriks  digunakan  dalam  ANP  karena  adanya  hubungan  keterkaitan antar elemen dalam network. Menurut Saaty, terdapat 3 jenis supermatriks
Terdapat tiga tahap supermatriks pada model ANP, yaitu :
a. Unweighted supermatrix
Membuat Unweighted  supermatrix dengan  cara  memasukkan  semua eigenvector yang telah dihitung ke dalam sebuah tabel supermatriks.
b. Weighted supermatrix Nilai weighted supermatrix didapat dari nilai perkalian antara unweighted supermatrix dan nilai perbandingan cluster.
c. Limit matrix Limit matrix diperoleh dengan bantuan super decision 3.0
Jurnal Unitek Vol.15 No.1 Januari - Juni 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## 5. Pemilihan alternatif terbaik
Melakukan pemilihan alternatif terbaik yang dilihat dari hasil perankingan.
Berikut  ini  adalah  diagram  alir  pada penelitian yang  dilakukan  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Mulai
1. Observasi
2. Wawancara
3. Identifikasi Masalah Penyebaran Kuesioner
Teknik Pengumpulan Data:
1. Pengumpulan Kuesioner 2. Rekapitulasi Data Kuesioner
Teknik Analisis Data:
1. Membuat Model ANP 2. Konstruksi Jaringan ANP 3. Pembobotan Dalam ANP 4. Perhitungan Kriteria 5. Perbandingan Subkriteria 6. Perhitungan Alternatif 7. Perhitungan Supermatrik 8. Pemilihan Supllier Terpilih
Kesimpulan dan Saran
Selesai
Gambar 1 . Diagram Alir Penelitian

## Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan hasil wawancara yang dilakukan kepada pemilik masing-masing UMKM  maka  didapatkan  4  kriteria  dan  8  Subkriteria  yang  digunakan  dalam pemilihan supplier kerupuk kulit dan dapat dilihat pada tabel 1 sebagai berikut.
Tabel 1 . Kriteria dan subkriteria pemilihan supplier No Kriteria Subkriteria 1 Harga (K1) Harga yang murah (S1) Diskon (S2) 2 Kualitas (K2) Tebal kulit (S3) Kondisi kerupuk (S4) 3 Pengiriman (K3) Tepat waktu (S5) Tepat jumlah (S6) 4 Pelayanan (K4) Mudah dihubungi (S7) Memberikan informasi produk (S8)
Jurnal Unitek Vol.15 No.1 Januari - Juni 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Berdasakan  tabel  1  kriteria  dan  subkriteria  yang  didapatkan  dari  hasil wawancara  terhadap  pemilik  masing-masing  UMKM  kerupuk  kulit  sehingga  dapat dikontruksikan  kedalam  model  permasalahan Analytical  Networking  Process (ANP) yang dapat dilihat pada gambar 2.
PEMILIHAN SUPPLIER
· HARGA YANG MURAH · DISKON · TEBAL KULIT · KONDISI KERUPUK · TEPAT WAKTU · TEPAT
JUMLAH
· MUDAH DIHUBUNGI
· MEMBERIKAN INFORMASI PRODUK JAKARTA MEDAN PALEMBANG HARGA KUALITAS PELAYANAN PENGIRIMAN
Gambar 2 . Model permasalahan konstruksi ANP pada Umkm kerupuk kulit sapi Berdasarkan  kriteria  dan  sub  kriteria  yang  dipilih  serta  alternatif  supplier yang  ada  maka  akan  dilakukan  matrik  perbandingan  antara  elemen-elemennya, sehingga  akan  diperoleh  bobot  untuk  masing-masing  kriteria,  sub  kriteria.  berikut ini  adalah  hasil  penilaian  yang  ada  untuk  masing-masing  kriteria  berdasarkan kriteria penilaian yang ada pada sistem perbandingan berpasangan
Tabel 2 . Rata-rata dan 𝜆 perbandingan kriteria
Kriteria Rata-rata Lamda ( 𝜆 ) Harga 0.263 1.084 Kualitas 0.335 0.974 Pengiriman 0.132 1.045 Pelayanan 0.271 1.112 Jumlah 1.000 4.215 Menghitung Rata-Rata menggunakan rumus 1 dan 𝜆 menggunakan  rumus 2. Rata-Rata = 1,050 4 = 0,263 𝜆 = 0,263 × 4,128 = 1,084
Pada tabel 2 sudah diketahui rata-rata dan 𝜆 , sehingga selanjutnya mencari 𝜆 maks  dengan  cara  menjumlahkan  semua  nilai 𝜆 yang  ada  pada  Tabel  2  dengan hasil 4,215.
Mencari CI menggunakan Rumus 3.
CI = 4,215 - 4 4 - 1 = 0,072
Menghitng CR Menggunakan Rumus 4. CR = 0,072 0,900 = 0.080
Jurnal Unitek Vol.15 No.1 Januari - Juni 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Nilai CR konsisten karena 0,080 < 0,1. Jika nilai CR ≥ 0,1 maka pembobotoan dianggap  belum  konsisten  dan  harus  diulangi  proses  perbandingan  hingga memenuhi syarat konsistensi atau nilai CR < 0,1.
Tabel 3 . Rata-rata dan 𝜆 perbandingan subkriteria terhadap alternatif Jakarta
Subkriteria Rata-rata Lamda ( 𝜆 ) S1 0.169 0.954 S2 0.078 1.351 S3 0.261 1.001 S4 0.197 1.502 S5 0.079 1.035 S6 0.127 1.035 S7 0.044 0.923 S8 0.045 1.018 Jumlah 1,000 8.819
Menghitung Rata-Rata menggunakan rumus 1 dan 𝜆 menggunakan  rumus 2. Rata-Rata = 1,352 8 = 0,169 𝜆 = 0,169 × 5,642 = 0,954 Pada Tabel 3 sudah diketahui rata-rata dan 𝜆 , sehingga selanjutnya mencari 𝜆 maks dengan cara menjumlahkan semua nilai 𝜆 yang ada pada tabel 3 dengan hasil 8,819. Mencari CI menggunakan Rumus 3.
CI = 8,819 - 8 8 - 1 = 0,117
Menghitung CR Menggunakan Rumus 4.
CR = 0,117 1,410 = 0,083
Nilai CR konsisten karena 0,083 < 0,1. Jika nilai CR ≥ 0,1 maka pembobotoan dianggap  belum  konsisten  dan  harus  diulangi  proses  perbandingan  hingga memenuhi syarat konsistensi atau nilai CR < 0,1.
Tabel 4 . Rata-rata dan 𝜆 perbandingan subkriteria terhadap alternatif Medan
Subkriteria Rata-rata Lamda ( 𝜆 ) S1 0.095 1.019 S2 0.113 1.055 S3 0.111 0.987 S4 0.127 1.047 S5 0.124 1.061 S6 0.147 1.076 S7 0.148 1.065 S8 0.135 0.997 Jumlah 1.000 8.308
Menghitung Rata-Rata menggunakan rumus 1 dan 𝜆 menggunakan  rumus 2. Rata-Rata = 0,762 8 = 0,0,095
𝜆 = 0,095 × 10,699 = 1,019
Pada tabel 4.4 sudah diketahui rata-rata dan 𝜆 , sehingga selanjutnya mencari 𝜆 maks dengan cara menjumlahkan semua nilai 𝜆 yang ada pada Tabel 4.4 dengan hasil 8,308.
Jurnal Unitek Vol.15 No.1 Januari - Juni 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Mencari CI menggunakan Rumus 3.
CI = 8,308 - 8 8 - 1 = 0,044
Menghitng CR Menggunakan Rumus 4. CR = 0,044 1,410 = 0,031
Nilai CR konsisten karena 0,031 < 0,1. Jika nilai CR ≥ 0,1 maka pembobotoan dianggap  belum  konsisten  dan  harus  diulangi  proses  perbandingan  hingga memenuhi syarat konsistensi atau nilai CR < 0,1.
Tabel 5 . Rata-rata dan 𝜆 perbandingan subkriteria terhadap alternatif Palembang
Subkriteria Rata-rata Lamda ( 𝜆 ) S1 0.131 1.018 S2 0.095 1.065 S3 0.182 0.972 S4 0.180 1.057 S5 0.109 1.022 S6 0.145 1.015 S7 0.081 0.974 S8 0.077 1.013 Jumlah 1.000 8.136
Menghitung Rata-Rata menggunakan rumus 1 dan 𝜆 menggunakan  rumus 2. Rata-Rata = 1,051 8 = 0,131 𝜆 = 0,131 × 7,749 = 1,018
Pada  tabel  5  sudah  diketahui  rata-rata  dan 𝜆 ,  sehingga  selanjutnya  mencari 𝜆 maks  dengan  cara  menjumlahkan  semua  nilai 𝜆 yang  ada  pada  Tabel  5  dengan hasil 8,136.
Mencari CI menggunakan Rumus 3.
CI = 8,136 - 8 8 - 1 = 0.019
Menghitung CR Menggunakan Rumus 4. CR = 0,019 1,410 = 0.014
Nilai CR konsisten karena 0.014 < 0,1. Jika nilai CR ≥ 0,1 maka pembobotoan dianggap  belum  konsisten  dan  harus  diulangi  proses  perbandingan  hingga memenuhi syarat konsistensi atau nilai CR < 0,1.
Tabel 6 . Rata-rata dan 𝜆 perbandingan alternatif pada harga murah
Alternatif Rata-rata Lamda ( 𝜆 ) Jakarta (A1) 0.107 0.874 Medan (A2) 0.697 0.982 Palembang (A3) 0.195 1.230 Jumlah 1.000 3.086 Menghitung Rata-Rata menggunakan rumus 1 dan 𝜆 menggunakan  rumus 2. Rata-Rata = 0.322 3 = 0.107
𝜆 = 0.107 × 8.135 = 0.874
Pada  tabel  6  sudah  diketahui  rata-rata  dan 𝜆 ,  sehingga  selanjutnya  mencari 𝜆 maks  dengan  cara  menjumlahkan  semua  nilai 𝜆 yang  ada  pada  Tabel  6  dengan hasil 3,086.
Mencari CI menggunakan Rumus 3.
Jurnal Unitek Vol.15 No.1 Januari - Juni 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
CI = 3,086-3 3-1 = 0,043
Menghitung CR Menggunakan Rumus 4. CR = 0,043 0,580 = 0,074
Nilai CR konsisten karena 0,074 < 0,1. Jika nilai CR ≥ 0,1 maka pembobotoan dianggap  belum  konsisten  dan  harus  diulangi  proses  perbandingan  hingga memenuhi syarat konsistensi atau nilai CR < 0,1.
Tabel 7 . Rata-rata dan 𝜆 perbandingan alternatif pada diskon Alternatif Rata-Rata Lamda ( 𝜆 ) Jakarta (A1) 0.225 1.015 Medan (A2) 0.413 0.980 Palembang (A3) 0.362 1.060 Jumlah 1.000 3.055
Menghitung Rata-Rata menggunakan Rumus 1 dan 𝜆 menggunakan  Rumus 2. Rata-Rata = 0,675 3 = 0,225 𝜆 = 0,225 × 4,510 = 1,015 Pada tabel 7 sudah diketahui rata-rata dan 𝜆 , sehingga selanjutnya mencari 𝜆 maks dengan cara menjumlahkan semua nilai 𝜆 yang ada pada Tabel 7. dengan hasil 3,055. Mencari CI menggunakan Rumus 3.
CI = 3,055 - 3 3 - 1 = 0,028
Menghitung CR Menggunakan Rumus 4. CR = 0,028 0,580 = 0,048
Nilai CR konsisten karena 0,048 < 0,1. Jika nilai CR ≥ 0,1 maka pembobotan dianggap  belum  konsisten  dan  harus  diulangi  proses  perbandingan  hingga memenuhi syarat konsistensi atau nilai CR < 0,1.
Tabel 8 . Rata-Rata dan 𝜆 Perbandingan Alternatif Pada Tebal Kulit
Alternatif Rata-rata Lamda ( 𝜆 ) Jakarta (A1) 0.094 0.893 Medan (A2) 0.228 1.260 Palembang (A3) 0.678 0.953 Jumlah 1.000 3.106
Menghitung Rata-Rata menggunakan rumus 1 dan 𝜆 menggunakan  rumus 2. Rata-Rata = 0,283 3 = 0.094
𝜆 = 0,094 × 9,452 = 0,893
Pada tabel 4.8 sudah diketahui rata-rata dan 𝜆 , sehingga selanjutnya mencari 𝜆 maks  dengan  cara  menjumlahkan  semua  nilai 𝜆 yang  ada  pada  Tabel  8  dengan hasil 3,106.
Mencari CI menggunakan Rumus 3.
CI = 3,106-3 3-1 = 0,05
Menghitung CR Menggunakan Rumus 4. CR = 0,053 0,58 = 0,091
Jurnal Unitek Vol.15 No.1 Januari - Juni 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Nilai CR konsisten karena 0,091 < 0,1. Jika nilai CR ≥ 0,1 maka pembobotan dianggap  belum  konsisten  dan  harus  diulangi  proses  perbandingan  hingga memenuhi syarat konsistensi atau nilai CR < 0,1.
Tabel 9 . Rata-Rata dan 𝜆 Perbandingan Alternatif Pada Kondisi Kerupuk
Alternatif Rata-rata Lamda ( 𝜆 ) Jakarta (A1) 0.219 1.091 Medan (A2) 0.262 0.955 Palembang (A3) 0.519 1.015 Jumlah 1.000 3.062
Menghitung Rata-Rata menggunakan rumus 1 dan 𝜆 menggunakan  rumus 2. Rata-Rata = 0.657 3 = 0.219 𝜆 = 0.219 × 4.985 = 1.091 Pada tabel 9 sudah diketahui rata-rata dan 𝜆 , sehingga selanjutnya mencari 𝜆 maks dengan cara menjumlahkan semua nilai 𝜆 yang ada pada Tabel 8 dengan hasil 3.062. Mencari CI menggunakan Rumus 3.
CI = 3,062 - 3 3 - 1 = 0,031 Menghitung CR Menggunakan Rumus 4. CR = 0,031 0,580 = 0,053
Nilai CR konsisten karena 0,053 < 0,1. Jika nilai CR ≥ 0,1 maka pembobotoan dianggap  belum  konsisten  dan  harus  diulangi  proses  perbandingan  hingga memenuhi syarat konsistensi atau nilai CR < 0,1.
Tabel 10 . Rata-rata dan 𝜆 perbandingan alternatif pada tepat waktu
Alternatif Rata-rata Lamda ( 𝜆 ) Jakarta (A1) 0.145 0.969 Medan (A2) 0.572 0.968 Palembang (A3) 0.283 1.158 Jumlah 1.000 3.094
Menghitung Rata-Rata menggunakan rumus 1 dan 𝜆 menggunakan  rumus 2. Rata-Rata = 0,435 3 = 0,144 𝜆 = 0,145 × 6,686 = 0,969 Pada tabel 10 sudah diketahui rata-rata dan 𝜆 , sehingga selanjutnya mencari 𝜆 maks dengan cara menjumlahkan semua nilai 𝜆 yang ada pada Tabel 9 dengan hasil 3,094. Menghitung CI menggunakan Rumus 3.
CI = 3,094 - 3 3 - 1 = 0,047
Menghitung CR Menggunakan Rumus 4 CR = 0,047 0,580 = 0,081
Nilai CR konsisten karena 0,081 < 0,1. Jika nilai CR ≥ 0,1 maka pembobotoan dianggap  belum  konsisten  dan  harus  diulangi  proses  perbandingan  hingga memenuhi syarat konsistensi atau nilai CR < 0,1.
Jurnal Unitek Vol.15 No.1 Januari - Juni 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Tabel 11. Rata-Rata dan 𝜆 Perbandingan Alternatif Pada Tepat Jumlah
Alternatif Rata-rata Lamda ( 𝜆 ) Jakarta (A1) 0.264 1.047 Medan (A2) 0.408 1.029 Palembang (A3) 0.328 0.985 Jumlah 1.000 3.060 Menghitung Rata-Rata menggunakan rumus 1 dan 𝜆 menggunakan  rumus 2. Rata-Rata = 0,792 3 = 0,264 𝜆 = 0,264 × 3,963 = 1,047 Pada tabel 10 sudah diketahui rata-rata dan 𝜆 , sehingga selanjutnya mencari 𝜆 maks  dengan  cara  menjumlahkan  semua  nilai 𝜆 yang  ada  pada  Tabel  11  dengan hasil 3,060.
Menghitung CI menggunakan Rumus 3.
CI = 3,060 - 3 3 - 1 = 0,030 Menghitung CR Menggunakan Rumus 4. CR = 0,030 0,580 = 0,052
Nilai CR konsisten karena 0,052 < 0,1. Jika nilai CR ≥ 0,1 maka pembobotoan dianggap  belum  konsisten  dan  harus  diulangi  proses  perbandingan  hingga memenuhi syarat konsistensi atau nilai CR < 0,1.
Tabel 12 . Rata-rata dan 𝜆 perbandingan alternatif Alternatif Rata-rata Lamda ( 𝜆 ) Jakarta (A1) 0.224 1.004 Medan (A2) 0.420 0.984 Palembang (A3) 0.357 1.042 Jumlah 1.000 3.029
Menghitung Rata-Rata menggunakan rumus 1 dan 𝜆 menggunakan  rumus 2. Rata-Rata = 0,671 3 = 0,224 𝜆 = 0,224 × 4,486 = 1,004
Pada tabel 4.11 sudah diketahui rata-rata dan 𝜆 , sehingga selanjutnya mencari 𝜆 maks  dengan  cara  menjumlahkan  semua  nilai 𝜆 yang  ada  pada  Tabel  12  dengan hasil 3,029.
Menghitung CI menggunakan Rumus 3.
CI = 3,029 - 3 3 - 1 = 0,015
Menghitung CR Menggunakan Rumus 4. CR = 0,015 0,58 = 0,025
Nilai CR konsisten karena 0,025 < 0,1. Jika nilai CR ≥ 0,1 maka pembobotoan dianggap  belum  konsisten  dan  harus  diulangi  proses  perbandingan  hingga memenuhi syarat konsistensi atau nilai CR < 0,1.
Tabel 13 . Rata-rata dan 𝜆 perbandingan alternatif pada memberikan informasi
Alternatif Rata-rata Lamda ( 𝜆 ) Jakarta (A1) 0.354 0.988 Medan (A2) 0.386 1.047 Palembang (A3) 0.260 1.045 Jumlah 1.000 3.080
Jurnal Unitek Vol.15 No.1 Januari - Juni 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Menghitung Rata-Rata menggunakan rumus 1 dan 𝜆 menggunakan  rumus 2. Rata-Rata = 1,063 3 =  0,354 𝜆 = 0,354 × 2,789 = 0,988 Pada tabel 12 sudah diketahui rata-rata dan 𝜆 , sehingga selanjutnya mencari 𝜆 maks  dengan  cara  menjumlahkan  semua  nilai 𝜆 yang  ada  pada  Tabel  13  dengan hasil 3,080.
Menghitung CI menggunakan Rumus 3.
CI = 3.080 - 3 3 - 1 = 0,040
Menghitung CR Menggunakan Rumus 4.
CR = 0,040 0,580 = 0,069
Nilai CR konsisten karena 0,069 < 0,1. Jika nilai CR ≥ 0,1 maka pembobotoan dianggap  belum  konsisten  dan  harus  diulangi  proses  perbandingan  hingga memenuhi syarat konsistensi atau nilai CR < 0,1.
Selanjutnya  Perangkingan  Metode  ANP  dilakukan  setelah  melewati  langkah pembobotan dengan rasio konsistensi CR ≤ 0.1 dan membentuk supermatriks. Maka langkah  selanjutnya  yaitu  menentukan  alternatif  supplier  kerupuk  kulit  dengan hasil  sintesis  yang  memiliki  nilai  prioritas  tertinggi.  Tabel  14  adalah  hasil perangkingan  alternatif  supplier  kerupuk  kulit  dengan  menggunakan  algoritma ANP
Tabel 14 Hasil sintesis dan perankingan alternatif Alternatif Nilai Prioritas Ranking Jakarta 0,202 3 Medan 0,398 2 Palembang 0,400 1
Dari hasil pembobotan dapat disimpulkan Palembang merupakan Alternatif yang terpilih dengan bobot tertinggi sebesar 0,400, Medan 0,398 dan Jakarta 0,202.

## Simpulan
Berdasarkan  hasil  dan  analisa  dari  pemilihan supplier di  UMKM  kerupuk kulit  di  Kota  Dumai,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  kriteria  yang  digunakan dalam pemilihan supplier bahan baku kerupuk kulit adalah Kualitas 0,335 (353,5%), Harga  0,263  (26,3%)  ,  Pengiriman  0,132  (13,2%),  Pelayanan  0,271  (27,1%).  Untuk pemilihan  alternatif supplier menunjukan  bahwa supplier Palembang  terpilih dengan  bobot  terbesar  0,400 (40%),  Medan  dengan bobot  sebesar  0,398 (39,8%) dan Jakarta dengan bobot sebesar 0,202 (20,2%).

## Daftar Pustaka
F.,  &  Permana,  S.  D.  H.  (2015).  Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Sekolah Menengah  Kejuruan  Teknik  Komputer  Dan  Jaringan  Yang  Terfavorit  Dengan Menggunakan Multi-Criteria Decision Making. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 2 (1), 11. https://doi.org/10.25126/jtiik.201521123 Marimin.  (2017). sistem  pendukung  pengambilan  keputusan  dan  sistem  pakar .  IPB Press.
Jurnal Unitek Vol.15 No.1 Januari - Juni 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Mesra, T., Indrawan, S., & Irfan, N. (2019). Pemilihan Supplier Sparepart Tetap di
PT. Mitra Wahyu Prakasa. Jurnal Unitek , 12 (1), 45–54.
https://doi.org/10.52072/unitek.v12i1.47
Mesra,  T.,  Saputra,  J.,  Studi,  P.,  Industri,  T.,  Studi,  P.,  Industri,  T.,  Tinggi,  S.,  &
Dumai,  T.  (2015). Sistem  Pengambilan  Keputusan  Memilih  Kampus  Di  Kota Dumai Dengan Metode . 3814 (2005), 207–214. Nurlaila,  D.,  Supriyadi,  D.,  &  Amalia,  A.  E.  (2017).  Penerapan  Metode  Analytic Network  Process  (ANP)  Untuk  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Tema  Tugas Akhir  (Studi  Kasus:  Program  Studi  S1  Informatika  ST3  Telkom). Jurnal Informatika:  Jurnal  Pengembangan  IT  Poltek  Tegal , 2 (2),  63–68. http://ejournal.poltektegal.ac.id/index.php/informatika/article/view/511
Saaty  TL  dan  Vargas  LG.  (2013). Decision  making  with  The  Analytic  Network
Process:  economic,  political,  social  and  technological  applications  with  benefits, opportunities, costs and risks . Springer Science & Business Media. USA. Sinulingga, S. (2015). Metode Penelitian. In Metode Penelitian (3rd ed., p. 409). USU
Press. Wicaksono,  M.,  Surarso,  B.,  &  Farikhin,  F.  (2020).  Implementasi  Metode  ANP- PROMETHEE  Untuk  Pemilihan  Supplier  (Studi  Kasus  PT.  Lamongan  Marine Industry). Jurnal Sistem Informasi Bisnis , 10 (1), 36–45.
https://doi.org/10.21456/vol10iss1pp36-45