## PENILAIAN SUPPLIER MENGGUNAKAN METODE FUZZY AHP DAN TOPSIS DI PT. HP
Andre Sihite 1) , Endang Suhendar 2)
Program Studi Teknik Industri Universitas Indraprasta PGRI e-mail: 1) sihiteandre@gmail.com, 2) endangunindra@gmail.com

## ABSTRAK
PT. HP merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang manufaktur, khususnya pembuatan furniture  dan  wall  art  desain.  Perkembangan  bisnis  industri  manufaktur  setiap  waktu berkembang dengan pesat dengan persaingan yang semakin ketat. Untuk dapat bertahan dalam persaingan bisnis, penilaian terhadap supplier sangat penting diakukan pihak perusahaan demi lancarnya proses produksi. Dalam penelitian ini, akan dilakukan penilaian terhadap  supplier multiplek  menggunakan  metode  Fuzzy  AHP  dan  TOPSIS.  Fuzzy  AHP  adalah  metode  yang digunakan untuk menguraikan masalah multikriteria menjadi suatu hirarki, sehingga masalah akan  terlihat  lebih  terstruktur  dan  hasil  keputusan  yang  didapatkan  lebih  baik  dibandingkan dengan metode AHP. TOPSIS adalah metode yang digunakan untuk pemilihan alternatif terbaik yang  mempunyai  jarak  terdekat  dari  solusi  ideal  positif  dan  jarak  terjauh  dari  solusi  ideal negatif.  Penilaian  Supplier  dilakukan  dengan  mempertimbangkan  5  kriteria  dan  3  alternatif. Tujuan  penilaian  tersebut  adalah  untuk  mendapatkan  alternatif  terbaik.  Hasil  perhitungan Fuzzy AHP, kriteria pengiriman menjadi peringkat 1 dengan bobot 0,3049. Hasil perhitungan TOPSIS, Supllier A sebagai peringkat 1 dengan bobot 0,7636,  Supplier B peringkat 2 dengan bobot 0,5196, dan Supplier C peringkat 3 dengan bobot 0,2337. Kesimpulan dari penelitian ini adalah  Supplier  A  sebagai  alternatif  terbaik  akan  direkomendasikan  peneliti  kepada  pihak perusahaan  untuk  diprioritaskan  dalam  pemesanan  material  dengan  pengiriman  sebagai kriteria utamanya.
Kata kunci: Penilaian Supplier, Fuzzy AHP, TOPSIS, AHP.

## ABSTRACT
HP company is company of sector in the manufacture, especially furniture and wall art design. The  development  of  the  business  industry  manufacturing  every  time  flowrished  with  rapidly through  competition  increasingly  tight.  To  be  able  to  survive  in  the  competition  business, judgements against supplier is very important conducted by the company for the sake of smooth the process of production. In this research, the researcher will do the judgements to supplier by using two methodes such as Fuzzy AHP and TOPSIS. Fuzzy AHP is a method used to describe multicriteria problems into a hierarchy, so the problem looks more structured and the resulting decision results are better than the AHP method. Topsis is the method used for best selection alternatives that have the closest distance to the ideal positive solution and the farthest from the ideal negative solution. Qualified assessments are done considering 5 criteria and 3 alternative. Fuzzy AHP goal, the shipping criterion to number 1 with a weight of 0,3049. The calculation of TOPSIS, Supplier A to number 1 with a weight of 0,7636, Supplier B to number 2 with a weight of 0,5196, and Supplier C to number 3 with a weight of 0,2337. The conclusion of this research is  that  supplier  A  is  the  best  alternative  that  researchers  would  recommend  to  companies  to prioritize material reservations.
Keywords : Supplier Assessment , Fuzzy AHP, TOPSIS, AHP.

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan  globalisasi  dan  perkembangan  teknologi  informasi  mengakibatkan persaingan  bisnis  antar  perusahaan  menjadi  semakin  ketat  [1].  Konsep  perancangan perbaikan  perusahaan  guna  meningkatkan  produktivitas  perusahaan  tidak  lagi  hanya diupayakan  di plant tetapi  juga  di Supplier [2].  Ketersediaan  bahan  mentah  sangat diutamakan untuk mendukung proses produksi dan membutuhkan proses kontrol yang terus menerus dan membutuhkan pengambilan keputusan secara cepat  dan tepat  [3]. Pemilihan Supplier merupakan  kegiatan  strategis  dan  kriteria  yang  digunakan  tentunya  harus mencerminkan strategi supply chain [4]. Dalam aplikasi Supply Chain Management ( SCM )

## Penilaian Supplier Menggunakan Metode Fuzzy AHP dan TOPSIS di PT. HP
modern,  melibatkan  semua  pihak  yang  merupakan  kunci  antara  lain supplier ,  pabrik, distributor, toko dan retail [5]. Supplier adalah sumber bahan baku yang mempunyai peran penting dalam menentukan kualitas hasil produksi dan performa perusahaan sebagai salah satu  pertimbangan  bagi  konsumen  [6].  Apabila Supplier kurang  bertanggung  jawab  dan respon  terhadap  pemenuhan  permintaan  maka  akan  menimbulkan  masalah  antara  lain terjadinya stock  out dan  lamanya lead  time produksi  di  perusahaan  [7].  Peran  penting supplier sebagai  pemasok  bahan  baku  produksi  membuat  setiap  perusahaan  harus  benar melakukan  evaluasi  terhadap supplier yang  perusahaan  miliki  [8].  Oleh  sebab  itu,  untuk mendapatkan supplier yang  tepat,  perusahaan  perlu  mengetahui  kriteria  apa  saja  yang dibutuhkan  untuk  mengevaluasi supplier .  Evaluasi supplier bertujuan  untuk  menentukan supplier mana yang akan menjadi prioritas bagi  perusahaan dalam pembelian bahan baku atau material.
Dalam  penelitian  ini,  penilaian supplier dilakukan  dengan  menerapkan Multiple Criteria  Decision  Making ( MCDM ). Multiple  Criteria  Decision  Making ( MCDM )  adalah suatu  metode  pengambilan  keputusan  untuk  menetapkan  alternatif  terbaik  dari  sejumlah alternatif  berdasarkan  beberapa  kriteria  tertentu  yang  biasanya  berupa  ukuran-ukuran, aturan-aturan  atau  standar  yang  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  [9].  Metode MCDM yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Fuzzy AHP dan TOPSIS. AHP adalah suatu model pendukung keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty. Model pendukung keputusan ini akan menguraikan masalah multi faktor atau multi kriteria yang kompleks  menjadi  suatu  hirarki.  Menurut  Thomas  L.  Saaty  hirarki  didefinisikan  sebagai suatu representasi dari sebuah permasalaahan yang kompleks dalam suatu struktur multilevel dimana  level  pertama  adalah  tujuan,  yang  diikuti  level  faktor,  kriteria,  sub  kriteria,  dan seterusnya ke bawah hingga level terakhir dari alternatif [10].
Fuzzy AHP dikembangkan  oleh  Chang  pada  tahun  1996  merupakan  pengembangan dari metode AHP ( Analytical Hierarchy Process ) yang menguraikan masalah multi faktor atau  multi  kriteria  yang  kompleks  menjadi  suatu  hirarki,  sehingga  permasalahan  akan tampak  lebih  terstruktur  dan  sistematis.  Hasil  keputusan  yang  didapatkan  dengan menggunakan Fuzzy AHP lebih baik karena mampu meminimalisir deskripsi keputusan yang sama-samar  yang  di  hasilkan  dari  metode AHP [11].  Sedangkan  metode  TOPSIS  adalah metode  yang dapat  digunakan untuk  membantu mengambil  keputusan dengan melibatkan multikriteria  dan  banyak  alternatif  pilihan.  Alternatif  terbaik  sebagai  solusi  merupakan alternatif yang memiliki jarak terdekat dari solusi ideal positif dan berjarak terjauh dari solusi ideal  negatif  [12].  Tetapi  metode  TOPSIS  hanya  dapat  diimplementasikan  untuk  kriteria yang  bobotnya  sudah  diketahui  atau  dihitung  sebelumnya.  Oleh  karena  itu,  digunakan metode Analytical  Hierarchy  Process ( AHP )  untuk  menghitung  dan  memberi  bobot berdasarkan pada kriteria yang sudah ditetapkan [13].
Tujuan penelitian ini adalah menilai supplier.  Dari hasil wawancara  yang dilakukan pada PT. HP, didapatkan 5 kriteria dalam penilaian terhadap supplier , kritria tersebut adalah harga, pengiriman, ketepatan jumlah, kualitas dan pelayanan. Dari 5 kriteria tersebut akan dipilih alternatif supplier terbaik dari 3 supplier yang bekerjasama dengan PT. HP. Alternatif supplier terbaik  yang  akan  dinilai  adalah Supplier A, Supplier B  dan Supplier C.  Dari penilaiaan  tersebut,  akan  direkomendasikan  terhadap  pihak  perusahaan  untuk  dilakukan evaluasi terhadap pihak supplier dalam pengadaan material atau bahan baku.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan di PT. HP. Tahapan-tahapan awal dalam penelitian ini adalah dengan melakukan wawancara terhadap pihak atau karyawan perusahaan yang berhubungan dengan supplier dalam pekerjaan sehari-harinya. Wawancara dilakukan untuk mempelajari hubungan antara pihak  perusahaan dengan pihak supplier dan  bagaimana cara  perusahaan
melakkukan evaluasi terhadap pihak s upplier . Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Fuzzy AHP dan TOPSIS. Metode ini digunakan untuk mengetahui alternatif terbaik diantara beberapa alternatif lain berdasarkan dengan kriteria yang telah ditetapkan oleh perusahaan yang akan menjadi bahan pertimbangan dalam penilaian.

## Analytical Hierarchy Process
Analytichal hierarchy process ( AHP ) adalah suatu model pendukung keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty. Model pendukung keputusan ini akan menguraikan masalah multi faktor atau multikriteria yang kompleks menjadi suatu hirarki. Dengan hirarki, suatu  masalah  yang  kompleks  dapat  diuraikan  ke  dalam  kelompok-kelompoknya  yang kemudian  diatur  menjadi  suatu  bentuk  hirarki  sehingga  permasalahan  akan  tampak  lebih terstruktur dan sistematis.
Langkah –langkah  dalam pembobotan AHP , perhitungan rasio konsistensi dan konsistensi matriks adalah sebagai berikut [14]:
a. Melakukan pembobotan dari pertanyaan yang diberikan kepada responden berdasarkan tingkat kepentingan (Tabel 1).
Tabel 1. Tingkat Kepentingan No Nilai Kepentingan 1 1 Sama penting 2 3 Cukup penting (1 level lebih penting dari keriteria lainnya) 3 5 Lebih penting (2 level lebih penting dari keriteria lainnya) 4 7 Sangat lebih penting (3 level lebih penting dengan keriteria lainnya) 5 9 Mutlak lebih penting (4 level lebih penting dari keriteria lainnya)
b. Melakukan perhitungan rasio konsistensi
(Matriks perhitungan rata-rata bobot) x (Vektor Bobot Tiap Baris) (1)
c. Melakukan perhitungan konsistensi vektor Rasio Konsistensi Bobot Parsial Tiap Baris (2)
d. Menghitung rata-rata entri
Z maks=
∑ Konsistensi Vektor n 1=1 n (3) e. Menghitung consistency index
CI = 𝑍 𝑀𝑎𝑘𝑠 −𝑛 n−1
(4)
f. Mencari nilai rasio index (Tabel 2) Tabel 2. Nilai Rasio Index N 1 2 3 4 5
6 7 8 9 10 R I 0,00 0,00 0,52 0,89 1,12 1,25 1,35 1,40 1,45 1,49 g. Menghitung nilai consistency ratio
CR = CI Random Index (5)

## Fuzzy Analytical Hierarchy Process
Fuzzy AHP pertama kali diusulkan oleh seorang peneliti bernama Chang pada tahun 1996  dan merupakan perpanjangan langsung dari metode AHP yang terdiri dari unsur-unsur matriks yang diwakili oleh  bilangan fuzzy. Metode fuzzy AHP menggunakan  rasio  fuzzy

## Penilaian Supplier Menggunakan Metode Fuzzy AHP dan TOPSIS di PT. HP
yang disebut Triangular Fuzzy Numbe r ( TFN ) dan digunakan dalam proses fuzzifikasi . TFN terdiri  dari  tiga  fungsi  keanggotaan,  yaitu  nilai  terendah  (l),  nilai  tengah  (m),  dan  nilai tertinggi (u).
Langkah-langkah dalam penyelesaian metode Fuzzy AHP adalah sebagai berikut [15]:
a. Setelah  kondisi  konsisten,  dilanjutkan  dengan  pembobotan  skala triangular  fuzzy number ( TFN ) pada Tabel 3.
Tabel 3. Skala AHP dan Triangular Fuzzy Number
Skala AHP Skala Fuzzy Invers Skala Fuzzy Keterangan 1 1,1,1 1,1,1 Sama penting 2 1,2,3 1 / 3 , 1 / 2 , 1 Sama dan sedikit lebih penting 3 2,3,4 1 / 4, 1 / 3 , ½, Sedikit lebih penting 4 3,4,5 1 / 5, 1 / 4 , , 1 / 3 Sedikit lebih dan lebih penting 5 4,5,6 1 / 6, 1 / 5 , , 1 / 4 Lebih penting 6 5,6,7 1 / 7, 1 / 6 , , 1 / 5 Lebih dan sangat penting 7 6,7,8 1 / 8, 1 / 7 , , 1 / 6 Sangat penting 8 7,8,9 1 / 9, 1 / 8 , , 1 / 7 Sangat dan mutlak lebih penting 9 8,9,9 1 / 9, 1 / 9 , , 1 / 8
Mutlak lebih penting
b. Menghitung nilai fuzzy synthetic extent
S i = ∑ 𝑀 𝑔 𝑖 𝑖 𝑚 𝑗=1 [∑ ∑ 𝑀 𝑔 𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ] −1
(6)
c. Melakukan penjumlahan untuk keseluruhan bilangan TFN
∑ M g i i = m j=1 [∑ l j ∑ m j ∑ u j m j=1 m j=1 m j=1 ]
(7)
d. Melakukan penjumlahan untuk m gi j
∑ ∑ M gi j = m j=1 n i=1 [∑ l j ∑ m j ∑ u j m j=1 m j=1 m j=1 ] (8)
e. Melakukan invers dengan operasi aritmatika TFN [∑ ∑ M gi j m j=1 n j=1 ] −1 = ( 1 ∑ ∑ 𝑢 𝑖𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 , 1 ∑ ∑ 𝑚 𝑖𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 , 1 ∑ ∑ 𝑙 𝑖𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ) (9)
f. Menghitung perbandingan tingkat kemungkinan antar bilangan fuzzy
Untuk dua bilangan triangular fu z zy S 1 = (l 1 m 1 u 1 ) dan S 2 =   (l 2 m 2 u 2 ) dengan tingkat kemungkinan S 1 ≥ S 2 dapat didefinisikan oleh persamaan:
{ 1                      jika m 1 ≥ m 2 0                      jika l 2 ≥ u 1 l 2 −u 1 (m 1 −u 1 )−(m 2 −u 2 ) lainnya (10)
g. Menghitung tingkat kemungkinan untuk bilangan fuzzy
Tingkat kemungkinan bilangan fuzzy didefinisikan sebagai berikut:
d’(A i ) = min V (S i ≥ S k ) (11)
untuk k = 1,2,….n ; k ≠ i
sehingga diperoleh vektor bobot
W ′ = (d′(A 1 ) , d′(A 2 ) , … , d′(A n ))ᵀ (12)
h. Menormalisasi vektor bobot
d′(A i ) = d′(A i ) ∑ d′(A i ) n i=1 (13)

## TOPSIS
TOPSIS adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang pada tahun 1981. TOPSIS menggunakan prinsip bahwa alternatif yang terpilih harus mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan terjauh  dari  solusi  ideal  negatif  untuk  menentukan  kedekatan  relatif  dari  suatu  alternatif dengan solusi optimal [16].
Langkah-langkah dalam penyelesaian TOPSIS adalah sebagai berikut [17]:
a. Menghitung matriks ternormalisasi
r ij = x ij ∑ X ij 2 m i=1 (14)
b. Menghitung matriks ternormalisasi terbobot
v ij =   w j r ij (15)
c. Menghitung matriks solusi ideal positif (A + ) dan matriks solusi ideal negatif (A - )
A + =   (v 1 + , v 2 + … … … v j + ) { max j v ij | j  ∊ J min j v ij | j  ∊ J′ } (16)
A − =   (v 1 − , v 2 − … … … v j − ) { min j v ij | j  ∊ J′ max j v ij | j  ∊ J } (17)
d. Menetukan  jarak  antar  nilai  setiap  alternatif  dengan  matriks  solusi  ideal  positif  dan matriks solusi ideal negatif
S i + = √∑ (v ij − v j + )² n j=1 (18) S i − = √∑ (v ij − v j − ) 2 n j=1 (19)
e. Menghitung kedekatan alternatif terhadap solusi ideal
C i + = s i − s i + +s i − (20)

## HASIL DAN PEMBAHASAN Membuat Matriks Kriteria Berpasangan
Matriks  kriteria  berpasangan  dibuat  berdasarkan  hasil  kuesioner  yang  diberikan kepada  6  orang  responden  yang  berhubungan  dengan  pengadaan  material  di  perusahaan. Matriks ini menghasilkan matriks kriteria utama dan matriks kriteria alternatif berdasarkan hasil  penilaian  rata-rata  dari  kuesioner  yang  telah  diberikan  dengan  menggunakan  bobot pada  tabel  1.  Hasil  matriks  dan  hasil  pembobotan  oleh  para  responden  dapat  dilihat  pada Tabel 4, Tabel 5, Tabel 6, Tabel 7, Tabel 8 dan Tabel  9.
Tabel 4. Bobot AHP Rata-Rata Kriteria Utama Kriteria Utama Harga Pengiriman Ketepatan Jumlah Kualitas Pelayanan Harga 1,0000 3,2250 1,8860 2,4662 2,4662 Pengiriman 0,3101 1,0000 1,7321 3,2250 3,5569 Ketepatan Jumlah 0,5302 0,5774 1,0000 2,6085 2,9618 Kualitas 0,4055 0,3101 0,3834 1,0000 2,7200 Pelayanan 0,4055 0,2811 0,3376 0,3676 1,0000

## Penilaian Supplier Menggunakan Metode Fuzzy AHP dan TOPSIS di PT. HP

## Tabel 5. Bobot AHP Rata-Rata Alternatif Harga
Alternatif Harga Supplier A Supplier B Supplier C Supplier A 1,0000 2,0801 3,2666 Supplier B 0,4807 1,0000 3,5569 Supplier C 0,3061 0,2811 1,0000 Tabel 6. Bobot AHP Rata-Rata Alternatif Pengiriman Alternatif Pengiriman Supplier A Supplier B Supplier C Supplier A 1,0000 3,2250 3,2250 Supplier B 0,3101 1,0000 2,0801 Supplier C 0,3101 0,4807 1,0000 Tabel 7. Bobot AHP Rata-Rata Alternatif Ketepatan Jumlah Alternatif Ketepatan Jumlah Supplier A Supplier B Supplier C Supplier A 1,0000 1,8860 2,8769 Supplier B 0,5302 1,0000 3,7141 Supplier C 0,3476 0,2692 1,0000
Tabel 8. Bobot AHP Rata-Rata Alternatif Kualitas Alternatif Kualitas Supplier A Supplier B Supplier C Supplier A 1,0000 2,2649 3,2666 Supplier B 0,4415 1,0000 3,4110 Supplier C 0,3061 0,2932 1,0000
Tabel 9. Bobot AHP Rata-Rata Alternatif Pelayanan Alternatif Pelayanan Supplier A Supplier B Supplier C Supplier A 1,0000 2,2649 3,1326 Supplier B 0,4415 1,0000 3,4110 Supplier C 0,3192 0,2932 1,0000

## Melakukan Uji Konsistensi
Uji  konsistensi  dilakukan  untuk  menguji  apakah  matriks  berpasangan  yang  sudah dibuat  konsisten  atau  tidak.  Menurut  Saaty,  hasil  matriks  dikatakan  konsisten  jika  nilai consistency  ratio <  0,1  (10%).  Untuk  melakukan  uji  konsistensi  dilakukan  dengan menghitung  nilai concistency  index ,  mencari  nilai random  index dan  mencari  nilai concistency  ratio .  Perhitungan  tersebut  menggunakan  rumus  pada  persamaan  (3),  (4)  dan (5). Hasil perhitungan terdapat pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil CI dan CR
Kriteria Utama Alternatif 1 Alternatif 2 Alternatif 3 Alternatif 4 Alternatif 5 Keterangan CI 0,1002 0,0374 0,0299 0,0453 0,0414 0,0417 Konsisten CR 0,089 0,072 0,072 0,087 0,080 0,080 Konsisten
Dari  perhitungan  CI  dan  CR, matriks  berpasangan  dikatakan  konsisten  karena  hasil CR  <  10%  (0,1).  Hasil  pembobotan  pada  matriks  berpasangan  dapat  digunakan  pada perhitungan selanjutnya.
Mengubah Skala AHP Kriteria Utama Kedalam Triangular Fuzzy Number Mengubah skala pada kriteria utama ke dalam TFN seperti pada Tabel 3. Hasil skala TFN dapat dilihat pada matriks berikut ini:
A =
[
1 1 1 2 3 4 1 2 3 1 2 3 1 2 3
1 4 1 3 1 2 1 1 1 1 2 3 2 3 4 2 3 4 1 3 1 2 1 1 3 1 2 1 1 1 1 2 3 4 2 3 4
1 3 1 2 1 1 4 1 3 1 2 1 4 1 3 1 2 1 1 1 2 3 4 1 3 1 2 1 1 5 1 4 1 3 1 4 1 3 1 2 1 4 1 3 1 2 1 1 1]
Menghitung Nilai Fuzzy Syntetic Extant
Dengan menggunakan rumus pada persamaan (6). Hasilnya terdapat pada Tabel 11.
Tabel 11. Hasil Fuzzy Syntetic Extant H P KJ K PEL ∑
l m u l m u l m u l m u l  m  u ∑l ∑m ∑u H 1 1 1 2 3 4 1 2 3 1 2 3 1  2 3 6 10 14 P 1/4  1/3  1/2 1 1
1 1 2 3 2 3 4 3  4 5  7,25  10,33  13,5 KJ 1/3  1/2 1 1/3  1/2 1 1
1 1 2 3 4 2  3 4  5,67 8 11 K 1/3  1/2 1 1/4  1/3  1/2  1/4  1/3  1/2 1 1 1 2  3 4  3,83 5,17 7,0 PEL  1/3  1/2 1 1/5  1/4  1/3  1/4  1/3  1/2  1/4  1/3 1/2  1  1 1  2,03 2,42 3,3
Setelah itu melakukan penjumlahan bilangan TFN dengan menggunakan persamaan (7).
Tabel 12. Hasil Penjumlahan Bilangan TFN ∑ ∑l ∑m ∑u H 6,0000 10,0000 14,0000 P 7,2500 10,3333 13,5000 KJ 5,6667 8,0000 11,0000 K 3,8333 5,1667 7,0000 PEL 2,0333 2,4167 3,3333 ∑ ∑ 𝑴 𝒋 𝒈 𝒊 24,7833 35,9167 48,8333
Lalu  melakukan  invers  dengan  menggunakan  persamaan  (8),  sehingga  didapatkan invers TFN adalah: ( 1 48,8333 , 1 35,9167 , 1

## 24,7833 )
Selanjutnya melakukan perhitungan fuzzy syntetic extant dengan melakukan perkalian pada tiap  baris Tabel 12 dengan invers TFN .
S ₁ = (6,0000, 10,0000, 14,0000) x ( 1 48,8333 , 1 35,9167 , 1 24,7833 ) = 0,1229, 0,2784, 0,5649
S ₂ = (7,2500, 10,3333, 13,5000) x ( 1 48,8333 , 1 35,9167 , 1 24,7833 ) = 0,1485, 0,2877, 0,5447
S ₃ = (5,6667, 8,0000, 11,0000) x ( 1 48,8333 , 1 35,9167 , 1 24,7833 )
= 0,1160, 0,2227, 0,4438
S ₄ = (3,8333, 5,1667, 7,0000) x ( 1 48,8333 , 1 35,9167 , 1 24,7833
)
= 0,0785, 0,1439, 0,2824
S ₅ = (2,0333, 2,4167, 3,3333) x ( 1
48,8333 , 1 35,9167 , 1 24,7833 )
H H P KJ K PEL
H H P KJ K PEL

## Penilaian Supplier Menggunakan Metode Fuzzy AHP dan TOPSIS di PT. HP
= 0,0416, 0,0673, 0,1345
Setelah  itu  melakukan  perbandingan  tingkat  kemungkinan  antar  bilangan  fuzzy dengan persamaan (9), dapat dilihat pada Tabel 13.
Tabel 13. Hasil Perbandingan Tingkat Kemungkinan Fuzzy
S 1 ≥ S 5 S 2 ≥ S 5 S 3 ≥ S 5 S 4 ≥ S 5 S 5 ≥ S 5 S 1 ≥ S 2 0,9782 S 2 ≥ S 1 1,0000 S 3 ≥ S 1 0,8522 S 4 ≥ S 1 0,5425 S 5 ≥ S 1 0,0522 S 1 ≥ S 3 1,0000 S 2 ≥ S 3 1,0000 S 3 ≥ S 2 0,8197 S 4 ≥ S 2 0,4822 S 5 ≥ S 2 0,0000 S 1 ≥ S 4 1,0000 S 2 ≥ S 4 1,0000 S 3 ≥ S 4 1,0000 S 4 ≥ S 3 0,6784 S 5 ≥ S 3 0,1061 S 1 ≥ S 5 1,0000 S 2 ≥ S 5 1,0000 S 3 ≥ S 5 1,0000 S 4 ≥ S 5 1,0000 S 5 ≥ S 4 0,4224
Selanjutnya  mengambil  nilai  minimum  pada  Tabel  14  dengan  menggunakan persamaan (11).
Tabel 14. Nilai Minimun Setiap Kriteria
S 1 ≥ S n Kriteria Nilai Minimum S 1 ≥ S 5 Harga 0,9782 S 2 ≥ S 5 Pengiriman 1,0000 S 3 ≥ S 5 Ketepatan Jumlah 0,8197 S 4 ≥ S 5 Kualitas 0,4822 S 5 ≥ S 5 Pelayanan 0,0000
Setelah selesai, langkah selanjutnya adalah menormalisasi vektor bobot pada Tabel 11 dengan menggunakan persamaan (12).
𝑑 ′ (𝐻) = 0,9782
0,9782 + 1,0000 + 0,8197 + 0,4822 + 0,0000 = 0,2982 𝑑 ′ (𝑃) = 1,0000 0,9782 + 1,0000 + 0,8197 + 0,4822 + 0,0000 = 0,3049 𝑑 ′ (𝐾𝐽) = 0,8197 0,9782 + 1,0000 + 0,8197 + 0,4822 + 0,0000 = 0,2499 𝑑 ′ (𝐾) = 0,4822
0,9782 + 1,0000 + 0,8197 + 0,4822 + 0,0000 = 0,1470 𝑑 ′ (𝑃𝐸𝐿) = 0,0000 0,9782 + 1,0000 + 0,8197 + 0,4822 + 0,0000 = 0,0000

## Hasil Perhitungan TOPSIS Menghitung Matriks Ternormalisasi dan Ternormalisasi Terbobot
Perhitungan dilakukan dengan menggunakan persamaan (14) dengan hasil pada Tabel 15.
Tabel 15. Hasil Matriks Ternormalisasi Alternatif H P KJ K PEL Supplier A 0,4082 0,6124 0,4082 0,4082 0,4082 Supplier B 0,4472 0,4472 0,4472 0,4472 0,4472 Supplier C 0,5433 0,2722 0,5433 0,4082 0,4082
Selanjutnya  menghitung  matriks  ternormalisasi  terbobot  (Tabel  16)  menggunakan persamaan  (15)  dengan  cara  mengalikan  nilai  matriks  ternormalisasi  dengan  bobot  fuzzy yang telah diketahui pada perhitungan sebelumnya.
Tabel 16. Hasil Matriks Ternormalisasi Terbobot
Alternatif H P KJ K PEL Supplier A 0,1217 0,1867 0,1020 0,0600 0,0000 Supplier B 0,1334 0,1363 0,1118 0,0657 0,0000 Supplier C 0,1623 0,0830 0,1360 0,0600 0,0000

## Menghitung Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif
Perhitungan menggunakan persamaan (16) dan (17) dengan hasil pada Tabel 17.
Tabel 17. Hasil Solusi Ideal Positif dan Negatif Solusi H P KJ K PEL A + 0,1217 0,1867 0,1360 0,0657 0,0000 A - 0,1623 0,0830 0,1020 0,0600 0,0000
Setelah diketahui hasil solusi ideal positif dan negatif, selanjutnya adalah menentukan jarak antar nilai setiap alternatif (Tabel 18) dengan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif menggunakan persamaan (18) dan (19):
Tabel 18. Hasil Jarak Nilai Setiap Alternatif 𝑺 𝟏 + 0,0345 𝑺 𝟏 − 0,1114 𝑺 𝟐 + 0,0571 𝑆 2 − 0,0618 𝑺 𝟑 + 0,1115 𝑆 3 − 0,0340

## Menghitung Kedekatan Alternatif
Perhitungan  kedekatan  alternatif  untuk  menentukan  urutan  penilaian  pada  beberapa alternatif. Perhitungan menggunakan persamaan (20) dengan hasil pada Tabel 19 berikut ini:
Tabel 19. Hasil Kedekatan Alternatif
C i Rangking Supplier A 0,7636 1 Supplier B 0,5196 2 Supplier C 0,2337 3
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS, Supplier A sebagai alternatif penilaian terbaik dengan bobot 0,7636.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan    data  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan metode  Fuzzy  AHP,  didapatkan  hasil  kriteria  pengiriman  dengan  bobot  terbesar  yaitu 0,3049, diikuti dengan kriteria harga, ketepatan jumlah, kualitas dan pelayanan dengan bobot masing-masing  0,2982,  0,2499,  0,1470  dan  0,0000.  Hasil  ini  menunjukan  bahwa  kriteria pengiriman  merupakan  kriteria  yang  paling  penting  sebagai  dasar  dalam  pengambilan keputusan  untuk  melakukan  kerjasama  dengan  pihak supplier .  Untuk  penilaian  alternatif dengan menggunakan metode TOPSIS, Supplier A sebagai alternatif terbaik dengan bobot 0,7636, sedangkan S upplier B dan S upplier C pada terbaik kedua dan ketiga dengan masing- masing bobot 0,5196 dan 0,2337.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Basuki, Ari “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pemasok Dengan Pendekatan Fuzzy Analytical Hierarchy Process (Fuzzy AHP )” Rekayasa , vol. 3, pp. 42-50, Apr. 2010.

## Penilaian Supplier Menggunakan Metode Fuzzy AHP dan TOPSIS di PT. HP
[2] Lestari, Sri dan Choirul Fauzi, “Evaluasi Supplier Kemasan Dus dengan Menerapkan Metode Analytical Hierarchy Process ( AHP ) (Studi Kasus di PT. Innovation)” Journal Industrial Servicess , vol. 4, pp. 60–67, Mar. 2019.
[3] Sonalitha,  Eltha,  Moechammad  Sarosa  dan  Agus  Naba,  “Pemilihan  Pemasok  Bahan Mentah  pada  Restoran  Menggunakan  Metode Fuzzy Analytical  Hierarchy  Process ,” Jurnal EECCIS , vol. 9, pp. 49–54, Jun. 2015.
[4] Pujawan,  I  Nyoman  dan  Mahendrawati, Supply  Chain  Management ,  edisi pertama.Yogyakarta : Andi, 2017.
[5] Chairul Diah Utami,“Analisis Pemilihan Supplier Bahan Baku Eceng Gondok dengan Metode Fuzzy  Analictical  Hierarchy  Process ( FAHP )”Skripsi,  Universitas Muhammadiyah, Surakarta, 2018.
[6] Desi  Kasmawati,“Evaluasi  Kinerja Supplier Menggunakan  Metode AHP ( Analytical Hierarchy Process ) Pada PT XYZ” Skripsi, Politeknik Negeri Batam, Batam, 2015.
[7] Refiza, “Penerapan Metode Simple  Additive  Weighting ( SAW )  Untuk Seleksi  Tenaga Kerja” Journal Semnastek UISU , pp. 164–169, 2019.
[8] Supriyadi,  Apip,  A.  Rustandi,  D.  Hastuti  dan  G.  Tia  Ardiani, Analyctical  Hierarchy Process  (AHP)  Teknik  Penentuan  Strategi  Daya  Saing  Kerajinan  Bordir ,  edisi pertama.Yogyakarta : CV. Budi Utama, 2018.
[9] Doaly,  Carla  Olyvia,  Parwadi  Moengin  dan  Gebriel  Chandiawan,  “Pemilihan  Multi- Kriteria Pemasok Department Store Menggunakan Metode Fuzzy AHP dan TOPSIS,” Jurnal Ilmiah Teknik Industri , vol. 7, pp. 70–78, 2019.
[10] Tulkhah,  Abi,  Aries  Saifudin,  “ Fuzzy TOPSIS  untuk  Meningkatkan  Akurasi  dan Objektivitas  Bobot  pada  Seleksi  Vendor  PT.  Telkomsel  TTC  BSD,” Jurnal Informatika , vol. 4, pp. 28–34, Mar. 2019.
[11] Rahman, Agustian, Eko Darwiyanto dan Danang Junaedi, “Analisis dan Implementasi Sistem Rekomendasi Pemilihan Vendor untuk Pengadaan Alat Menggunakan Metode Technique for  Order  Preference by Similarity to  Ideal  Solution (TOPSIS) dan Fuzzy AHP (Studi  Kasus:  PT  Universal  Tekno  Reksajaya),” Jurnal  E  Proceeding  of Engineering , vol. 4, pp. 3639–3653, Agu. 2016.
[12] Rahmayani,  Vita,  Nazarudding  Matondang  dan  Ukurta  Tarigan,  “Pemilihan Supplier dan Alokasi  Pemesanan Bahan  Baku di  PT XYZ Menggunakan Metode Fuzzy AHP , TOPSIS dan MOLP,” Jurnal Teknik Industri , pp. 1–4, Apr. 2015.
[13] Adnyana, Tjokorda Gde Agung Friska, G. K. Gandhiadi dan D. P. E. Nilakusumawati, “Penerapan Metode Fuzzy AHP dalam Penentuan Sektor yang Berpengaruh Terhadap Perekonomian Provinsi Bali,” Jurnal Matematika , vol. 5, pp. 59–66, Mei. 2016.
[14] Sari, Febrina, Metode Dalam Pengambilan Keputusan , edisi pertama.Yogyakarta : CV. Budi Utama, 2018.
[15] Sutinah,  Entin  dan  Khoirun  Nisa,  “Kombinasi  Metode Fuzzy  Analictical  Hierarchy Process dan Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution Dalam Pemilihan Supplier ,” Informatic For Educators and Proffesionals , vol. 2, pp. 115–124, Jun. 2018.