http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Sistem Rekomendasi Pengadaan Bahan Material Perusahaan Pengembang Properti menggunakan Metode ARIMA dan AHP

## Material Procurement Recommendation System for Property Developer
Companies using ARIMA and AHP Methods
1 Hasyim Asy’ari*, 2 Endang Setyati, 3 Suhatati Tjandra
1,2,3 Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya
Jalan Curahjero-Kebonsari 36/06, Sumbersuko, Lumajang, Jawa Timur, Indonesia *e-mail: hasyimasyarimail@gmail.com
( received : 11 Mei 2023, revised : 12 Mei 2023, accepted : 17 Mei 2023)

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  perusahaan  agar  dapat  memperkirakan  pengadaan  bahan material dalam pengembangan properti, pengendalian stok bahan material di gudang, dan menentukan supplier mana yang dapat mensupport untuk memenuhi kebutuhan tersebut dengan kriteria yang telah ditentukan  yakni  jarak  pemasok  dengan  lokasi  proyek,  kecepatan  pengiriman,  kesesuaian  pesanan, kualitas  bahan  material  yang  baik  serta  harga  yang  terjangkau.  Metode  yang  digunakan  untuk memperkirakan kuantitas pengadaan bahan material dalam menjaga ketersediaan stok bahan material dalam  gudang  adalah  metode Auto  Regresive  Moving  Average (ARIMA)  dan Analytical  Hierarchy Process (AHP) sebagai metode untuk menentukan pemasok bahan material. Hasil dari penelitian ini menunjukkan  bahwa  rata-rata  persentase  kesalahan  peramalan  adalah  6.1%.  Sedangkan  untuk pemilihan pemasok bahan material, metode AHP dapat merekomendasikan pemasok mana yang layak dipilih berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, kemudian hasilnya diurutkan berdasarkan rangking tertinggi.
Kata  kunci: Auto  Regresive  Moving  Average , Analytical  Hierarchy  Process , Supplier ,  Bahan Material.

## Abstract
This research aims to help companies to be able to estimate the procurement of materials in property development,  control  material  stocks  in  warehouses,  and  determine  which  suppliers  can  support  to meet these needs with predetermined criteria, namely the supplier's distance to the project location, delivery speed, suitability orders, good quality materials and affordable prices. The method used to estimate the quantity of material procurement in maintaining the availability of material stock in the warehouse  is  the  Auto  Regressive  Moving  Average  (ARIMA)  method  and  the  Analytical  Hierarchy Process (AHP) as a method for determining material suppliers. The results of this study indicate that the average percentage of forecasting errors is  6.1%. As for the selection of material suppliers, the AHP  method  can  recommend  which  suppliers  are  eligible  to  be  selected  based  on  predetermined criteria, then the results are sorted based on the highest ranking.
Keywords: Auto Regresive Moving Average , Analytical Hierarchy Process , Supplier,Materials.

## 1 Pendahuluan
Perkembangan bisnis properti di Indonesia mengalami kenaikan yang sangat pesat. Hal tersebut dapat  dilihat  dari  laporan  realisasi  penyaluran  dana  FLPP(Fasilitas  Likuiditas  pembiayaan Perumahan)  kementrian  pekerjaan  umum  republik  Indonesia  yang  sudah  mencapai  89.793  unit  dan masih  akan  terus  mengalami  peningkatan[1].  Pada  umumnya  perusahan  yang  bergerak  dibidang properti  porsi  proses  bisnis  yang  paling  besar  adalah  pembangunan  unit  perumahan,  dimana kebutuhan  akan  pembangunan tiap-tiap  unitnya  sangat  bergantung  pada  ketersediaan  pasokan  bahan
material.  Hal  tersebut  tidak  lepas  dari  peranan  manajemen  pengendalian  stok  kebutuhan  bahan material pada gudang penyimpanan.
Stok  bahan  material  adalah  salah  satu  faktor  penting  yang  harus  diperhatikan  oleh  perusahaan, lantaran stok bahan material yang tidak stabil akan berdampak dan mengganggu proses pembangunan tiap  unit  serta  menimbulkan  pembengkakan  biaya  operasional.  Selain  itu  pemilihan  pemasok  adalah masalah multi kriteria yang  khas [2]. Masalah pemilihan pemasok sudah dijelaskan oleh Weber dan Current  dimana  keputusan  untuk  memilih  pemasok  serta  menentukan  berapa  banyak  pesanan  yang harus  ditetapkan  untuk  masing-masing  bahan  kebutuhan  [3].    Untuk  memilih  pemasok  yang  tepat, diperlukan pengambilan keputusan yang dilakukan secara berkala dan memerlukan pelacakan kinerja pemasok  secara  teratur.  Salah  satu  yang  sering  diajukan  sebagai  alat  untuk  mengatasi  kesulitan kompleksitas  dalam  proses  pengambilan  keputusan  tersebut  adalah  Sistem  Pendukung Keputusan(SPK) [4].
Permasalahan yang dialami oleh perusahan properti dalam penelitian ini adalah perusahan belum dapat memperkirakan pengadaan bahan material untuk proses pembangunan, pengendalian stok bahan material,  serta  penentuan  supplier  mana  yang  dapat  memenuhi  kebutuhan  berdasarkan  kriteria  yang telah  ditentukan  yakni  jarak  pemasok  dengan  lokasi  proyek,  kecepatan  pengiriman,  kesesuaian pesanan,  kualitas  bahan  material  yang  baik  serta  harga  yang  terjangkau.  Hal  tersebut  dapat memberikan  hambatan  dalam  proses  pembangunan  serta  pembengkakan  biaya  pembangunan  karena tidak tersedianya bahan baku material [5]. Sedangkan pembelian bahan material yang berlebihan akan memberikan  dampak  pada  kapasitas  gudang  penyimpanan,  apabila  dalam  manajemen  stok  kurang baik lantara terlalu banyak pengadaan bahan material sedangkan pemakaiannya sangat sedikit [6].
Melihat dari permasalahan-permasalahan yang terjadi diatas disebabkan karena kesulitan dalam mengelola  stok  bahan  material  pada  gudang.  Teknologi  informasi  menjadi  peranan  yang  dapat membantu  menyelesaikan  permasalahan  tersebut.  Pada  era  digital teknologi informasi  saat  ini, telah banyak  dikembangkan  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  untuk  membantu  memberikan rekomendasi  sebelum  pengguna  mengambil  sebuah  keputusan  [7].  Telah  banyak  metode  yang dimanfaatkan  dalam  mengatasi  masalah  prediksi  kemungkinan  yang  akan  datang,  salah  satunya pendekatan  menggunakan  model Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA).  Novanda dkk.(2018)  telah  membandingkan  tiga  teknik  metode  time  series,  decomposition,  moving  average, ARIMA. Dimana ARIMA dinyatakan lebih tinggi tingkat akurasinya [8]. Selain itu Yi-Chun Weng et all.(2010) membandingkan ARIMA dengan 5 metode time series lainnya dimana ARIMA lebih baik untuk  prediksi  mingguan  [9].  Selain  pendekatan  menggunakan  model  ARIMA  sebagai  metode prediksi  kebutuhan  yang  akan  datang,  pendekatan  menggunakan  model  Analytical  Hirarchy  Process (AHP)  sebagai  sistem  pendukung  keputusan  untuk  membantu  dalam  menentukan  supplier  pemasok bahan  material  yang  paling  relevan  berdasarkan  dari  segi  harga,  kecepatan,  kesesuaian,  serta  jarak antara lokasi proyek dengan supplier pemasok bahan kebutuhan [10].

## 2 Tinjauan Literatur
Dalam mengelola stok kebutuhan bahan material terdapat banyak metode yang dapat digunakan untuk membantu memperkirakan pengadaan bahan material sebagai pengendalian stok bahan material pada gudang penyimpanan. Salah satu metode prediksi yang dapat digunakan adalah Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). ARIMA sendiri adalah model yang secara penuh mengabaikan variabel  independen  dalam  membuat  peramalan.  ARIMA  memanfaatkan  histori  masa  lalu  dan sekarang dari variabel dependen untuk menghasilkan peramalan jangka pendek yang akurat dan cocok jika observasi dari deret waktu secara statistik berhubungan satu sama lain (dependen) [11].
Pada penelitian yang dilakukan oleh Nutthaya Hankla dan Ganda Boonsothonsatit dengan judul “ Prediction  of  Raw  Material  Price  Using  Autoregressive  Integrated  Moving  Average” dimana penelitian  tersebut  membahas  tentang  pemanfaatan model  ARIMA  dalam  merekomendasikan  kapan dan  berapa  banyak  bahan  baku  tembaga  yang  hendak  dibeli.  Penelitian  tersebut  menggunakan  data history  harga  penutupan  bahan  baku  tembaga  selama  5  tahun  atau  1.264  hari  (dari  1  januari  2015 hingga  31  desember  2019),  dimana  70%(885  titik  data)  digunakan  sebagai  data  training,  dan  30% (379 titik data) sebagai data uji model dengan menyampingkan faktor-faktor eksternal. Diketahui hasil dari  pengujian  model  ARIMA(3,1,2)  pada  379  titik  data  aktual  dengan  MAPE menghasilkan  4,22% tingkat kesalahan prediski harga bahan baku tembaga [12].
Pada  penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Yuchen  Weng  et  all  dengan  judul  “ Forecasting Horticultural Products Price Using ARIMA Model and Neural Network Based on a Large-Scale Data Set Collected by Web Crawler ” dimana penelitian tersebut membandingkan tiga model prediksi yakni ARIMA,  Backpropagation(BP)  dan  Recurent  Neural  Network(RNN)  dalam  memprediksi  harga produk  hortikultura  khususnya  mentimun  dengan  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  model  ARIMA memberikan kinerja yang baik untuk data periodik skala kecil [13].
Selain  pemanfaatan  model  ARIMA  yang  digunakan  untuk  memprediksi  kebutuhan  bahan material  yang  akan  datang,  penentuan  pemasok  kebutuhan  bahan  material  yang  relevan  juga memberikan dampak terhadap ketersediaan stok bahan material.  Analytical Hirarchy Process (AHP) ialah  suatu  model  pendukung  keputusan  yang  dikembangkan  oleh  Thomas  L.  Saaty,  dimana  model tersebut  dapat  menguraikan  masalah  multi  faktor  dan  multi  kriteria  yang  kompleks  menjadi  suatu hirarki  [14].  Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ardiles  Sinaga  dan  Eriana  Astuty  dengan  judul “ Forecasting Raw Material Inventory Using the Single Moving Average and Supplier Selection Using the  Analytical  Hierarchy  Process ”  yang  membahas  tentang  memperkirakan  pengadaan  bahan  baku untuk produksi, stok bahan baku yang aman, dan merekomendasikan supplier mana sebagai pemasok bahan  baku  yang  relevan  pada  salah  satu  perusahaan  manufaktur  tas.  Menyimpulkan  bahwa  model AHP  dapat  memberikan  rekomendasi  pemasok  mana  yang  paling  relevan  dengan  memberikan ranking serta nilai pada masing-masing pemasok [15].
Berdasarkan  dari  beberapa  literatur  review  sebelumnya,  penelitian  berfokus  pada  penerapan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) untuk menyelesaikan prediksi kebutuhan bahan material yang akan datang dan model Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk memberikan rekomendasi pemasok mana yang paling relevan.

## 3 Metode Penelitian
Penelitian  ini  melalui  dua  tahap  pendekatan  yang  saling  berkaitan  yakni  pendekatan  model Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA)  sebagai  model  yang  digunakan  untuk memprediksi  kebutuhan  bahan  material  yang  akan  datang,  selanjutnya  pendekatan  model Analytical Hierarchy  Process (AHP) sebagai  model  yang  digunakan  untuk  merekomendasikan  pemasok  bahan material yang paling relevan. Adapun gambaran umum arsitektur sistem seperti pada Gambar 1. Blok Diagram Proses.
Mulai Memproses data menggunakan model ARIMA Melakukan iterasi serta menghitung nilai error dengan MAPE dan MSE untuk mendapatkan model ARIMA terbaik Rekomendasi pembelian bahan material yang akan datang Selesai Preprocessing Data 1. Pembersihan Data 2. Integrasi Data 3. Pemilihan Data 4. Normalisasi Data Dataset bahan material dan supplier Input data daftar supplier penyuplai bahan material Data Bahan Material Data Supplier Memproses data menggunakan model AHP Daftar supplier yang direkomendasikan

## Gambar 1. Blok Diagram Proses
Teknik pengumpulan data pada penelitian ini berdasarkan dari data primer pada sistem informasi yang  telah  diterapkan  oleh  perusahan  dalam  mencatat  transaksi  pembelian  dan  pemakaian  bahan material  selama  1  periode  penuh  dari  bulan  agustus  2019  hingga  bulan  oktober  2021  dalam pengembangan perumahan subsidi tipe 36 sebanyak 61 unit. Setelah proses pengumpulan data, maka selanjutnya akan dilakukan preprocessing data mulai dari pembersihan data, integrasi data, pemilihan
data  dan  normalisasi  data  sehingga  data  tersebut  sudah  siap  sebagai  dataset  dengan  menguji  dataset terlebih dahulu menggunakan uji Augmented Dickey Fuller (ADF) seperti persamaan (1).
∆𝑌 𝑡 = 𝛼 + 𝛽𝑡 + 𝛾𝑌 𝑡−1 + 𝛿 1 ∆𝑌 𝑡−1 + ⋯ + 𝛿 𝑝−1 ∆𝑌 𝑡−𝑝+1 + 𝜀 𝑡 (1)
Ketika diketahui hasil dari proses uji ADF menunjukkan ketidak stasioneran dataset maka dataset perlu dilakukan differencing dan dapat dilakukan secara berulang hingga mendapatkan hasil uji ADF terhadap  dataset  stasioner.  Setelah  dataset  dinyatakan  stasioner  maka  selanjutnya  dataset  tersebut dapat dilakukan pengujian model ARIMA, seperti persamaan (2).
𝛽(𝑡) = μ + ρ(Y)𝛼(𝑌) −1 𝜖(𝑡)
(2)
Pada  saat  proses  iterasi  model  ARIMA  maka  setiap  iterasi  dilakukan  pengujian  untuk menentukan  model  yang  terbaik  dengan  menggunakan Mean  Absolute  Precent  Error (MAPE)  dan Mean Squared Error (MSE)  dengan ditunjukkan pada persentase tingkat error MAPE dan MSE atau selisih hasil peramalan dengan data historis terdistribusi secara acak menghasilkan nilai terkecil dan independen  satu  sama  lain.  Selanjutnya  adalah  pengolahan  data  supplier  dimana  beberapa  supplier diambil  berdasarkan  daftar  ketersediaan  bahan  material  pada  supplier  tersebut  sebagai  data  input. Berikut struktur hirarki seperti pada Gambar 2. Struktur Hirarki Model AHP serta atribut untuk setiap kriteria seperti pada Tabel 1. Atribut Kriteria.
Daftar Supplier yang direkomendasi Jarak Kecepatan Kesesuaian Harga Supplier 1 Supplier 2 Supplier ke N Tu ju an Kr it er ia A lt er na ti f Gambar 2. Struktur Hirarki Model AHP
Tabel 1. Atribut Kriteria No Atribut Tipe Data Index Indikator 1 Jarak Numerik 1 : >10 KM 2 : 6-10 KM 3 : 3-5 KM 4 : <3 KM 2 Kecepatan Numerik 1 : Lambat 2 : Sedang 3 : Cepat 3 Kesesuaian Biner 1 : Sesuai 0 : Tidak Sesuai 4 Harga Numerik 1 : Mahal 2 : Menengah 3 : Murah
Pada  struktur  hirarki  model  di  atas  diketahui  bahwa  root  utama  adalah  tujuan,  kemudian  pada hirarki  di  bawahnya  adalah  kriteria  yang  terdiri  dari  jarak,  kecepatan,  kesesuaian  dan  harga.  Dalam menentukan  nilai  prioritas pada  kriteria tersebut dilakukan  perhitungan  matrix  perbandingan dengan skala  perbandingan  1-9  seperti  pada  Gambar  3.  Matrix  Perbandingan  Kriteria.  Selanjutnya  pada matrix  tersebut  dilakukan  perhitungan  nilai  rasio  konsistensinya  dengan  persamaan  (3),  dan  apabila hasil  perhitungan  rasio  konsistensinya  menunjukkan  konsisten  maka  nilai  kriteria  prioritas  dapat digunakan.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 3. Matrix Perbandingan Kriteria
𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥 𝐾𝑜𝑛𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 (𝐶𝐼) = 𝜆 𝑚𝑎𝑥 −𝑛 𝑛−1 (3)

## 𝑅𝑎𝑠𝑖𝑜 𝐾onsistensi (CR) = CI RI
Setelah  nilai  prioritas  setiap  kriteria  sudah  diketahui,  maka  selanjutnya  adalah  melakukan perhitungan  terhadap  alternatifnya  atau  supplier  pemasok  bahan  kebutuhan  dimana  untuk  value kriteria  kecepatan,  kesesuaian,  dan  harga  diambil  dari  histori  transaksi  sebelumnya  pada  supplier tersebut.  Output  dari  perhitungan  AHP  adalah  memberikan  ranking  pada  setiap  alternatif  supplier pemasok serta mengurutkan berdasarkan nilai yang terbesar.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Hasil  pengumpulan  data  pada  sistem  informasi  perusahaan  terdapat  berbagai  macam  bahan material  yang  terpesan  melalui  pemasok  bahan  material.  Pada  penelitian  ini  bahan  material  yang dipilih dan dijadikan sebagai data train adalah bahan material yang memiliki tingkat kebutuhan lebih dari  70%,  salah  satunya  adalah  bahan  material  semen.  Plot  kebutuhan  bahan  material  semen  untuk periode mingguan pada 1 periode pengembangan perumahan dengan kapasitas 61 unit rumah subsidi tipe 36 disajikan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Plot Kuantitas Pemakaian Semen
Sebelum data train digunakan untuk melatih model, data tersebut dilakukan pengujian stasioner data seperti pada Tabel 2 hasil uji menggunakan ADF ( Augmentend Dickey Fuller ).

## Tabel 2. Hasil Uji Stasioner Data
Automatic – based on AIC, maxlag=None Augmented Dickey-Fuller Test Level 1 st Difference 2 nd Difference Test Statistic 1.209965 -3.279537 -9.682862e+00 P-Value 0.996054 0.015818 1.191748e-16 No. Of lags used 12.000000 11.000000 6.000000e+00 Number of observations used 89.000000 82.000000 8.600000e+01 Test critial values: 1% Level -3.506057 -3.512738 -3.508783e+00 5% Level -2.894607 -2.897490 -2.895784e+00 10% Level -2.584410 -2.585949 -2.585038e+00
Pada  Tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  nilai  p-value  atau  probabilitas  pada  level  pertama  sebelum dilakukan  diferensiasi  data  adalah  0.996054  dimana  p-value  tersebut  lebih  besar  dari  alpha  =  0,05, maka  H 0 diterima,  yang  berarrti  data  tersebut  tidak  stasioner  pada  tingkat  level  pertama.  Setelah  itu dilakukan  pengujian  ulang  pada  level  1 st difference, dimana  menghasilkan  nilai  p-value  0.015818 yang kurang dari sama dengan alpha 0.05. Maka pada level 1 st difference dinyatakan H 0 ditolak, yang berarti bahwa data sudah stasioner pada level tersebut.
Setelah data sudah dapat dinyatakan stasioner maka selanjutnya adalah mengidentifikasi model. Diketahui data stasioner pada 1 st difference, berdasarkan hal tersebut maka formulasi untuk nilai d = 1 atau  nilai  diferensiasi  pada  model  ARIMA(p,  d,  q).  Sedangkan  untuk  menentukan  nilai  p  atau Autoregressive (AR)  dan  nilai  q  atau Moving  Average (MA)  dapat  mengacu  pada  hasil  pengujian korelasi seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Pengujian Korelasi Data
Pada  Gambar  5  dapat  diketahui  bahwa  plot Autocorrelation (ACF)  dan plot  Partial Correlation (PACF)  mengalami  penurunan  drastis  pada  lag  2.  Maka  dapat  diartikan  bahwa  kandidat model  ARIMA  untuk  yang  pertama  adalah  p=2,  d=1,  q=0  atau  ARIMA(2,1,0)  disingkat  dengan AR(2) dan kandidat selanjutnya p=0, d=1, q=2 atau ARIMA(0,1,2) disingkat dengan MA(2). Sebelum menentukan  model  yang  untuk forecasting ,  terlebih  dahulu  dilakukan  diagnosa  model  dengan melakukan uji correlogram ACF dan PACF untuk melihat residual white noise. Dimana model yang baik jika ACF dan PACF tidak signifikan. Seperti pada Gambar 6.

## Gambar 6. Standar Residual
Setelah diketahui kedua model residual white noise, selanjutnya adalah  mengevaluasi dari hasil perhitungan  parameter  untuk  menentukan  model  mana  yang  lebih  cocok  untuk forecasting. Hasil
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
estimasi  parameter  untuk  model  AR(2)  disajikan  pada  Gambar  7,  sedangakan  untuk  hasil  estimasi parameter model MA(2) disajikan pada Gambar 8.

## Gambar 7. Estimasi Parameter Model AR(2)

## Gambar 8. Estimasi Parameter Model MA(2)
Berdasarkan  hasil  estimasi  kedua  model  tersebut  dimana  model  AR(2)  nilai Akaike  Info Criterion (AIC), Mean  Absolute  Precentage  Error (MAPE),  RMSE, lebih  kecil dibandingkan  dengan MA(2),  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  model  AR(2)  adalah  model  yang  cocok  untuk  digunakan sebagai forecasting pada penelitian ini. Selanjutnya adalah menggunakan model ARIMA(2,1,0) untuk meramal kebutuhan bahan material semen untuk 4 minggu yang  akan datang. Hasil dari peramalah seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Peramalan Menggunakan Model AR(2) Minggu Jumlah Kebutuhan Bahan Material 1 32,485 2 32,485 3 32,484 4 32,485
Setelah  proses  peramalan  untuk  pengadaan  kebutuhan  bahan  material  yang  akan  datang selanjutnya ialah melakukan perhitungan model AHP sebagai pembantu dalam mengambil keputusan dalam  memilih  pemasok  yang  lebih  relevan.  Berdasarkan  perbandingan  matriks  berpasangan,  Hasil perhitungan  vektor  prioritas  untuk  kriteria  AHP  seperti  pada  Tabel  4.  Kemudian  untuk  memastikan bahwa  peringkat  preferensi  asli  secara  konsisten,  maka  dilakukan  perhitungan  Consistency    Ratio (CR)  terhadap  vektor prioritas  tersebut.  Berdasarkan hasil  perhitungan  CR  sebesar  0,076 lebih  kecil dari  0.1,  maka  perhitungan Consistency    Ratio dapat  diterima.  Hasil  perhitungan  nilai  rasio konsistensi kriteria seperti pada Tabel 5.
Tabel 4. Vektor Prioritas Kriteria Kriteria Jarak Kecepatan  Kesesuaian Harga Total Vektor Prioritas Jarak 0,091 0,043 0,094 0,105 0,334 0,083 Kecepatan 0,182 0,087 0,057 0,105 0,431 0,108 Kesesuaian 0,273 0,435 0,283 0,263 1,254 0,313 Harga 0,455 0,435 0,566 0,526 1,982 0,495 Tabel 5. Perhitungan Rasio Konsistensi Kriteria Total per Baris  Vektor Prioritas Hasil Jarak 2,03 0,083 0,918 Kecepatan 3,4 0,108 1,238 Kesesuaian 9,5 0,313 1,107 Harga 13 0,495 0,941 Consistency Index (CI): 0,068 Index Ratio (RI): 0,9 Consistency  Ratio (CR): 0,076
Setelah  semua  perhitungan  matrix  berpasangan  hingga  menghasilkan  vektor  prioritas  pada kriteria  AHP,  selanjutnya  melakukan  perhitungan  alternatif.  Dimana  perhitungan  alternatif  dapat dihitung  dengan  menggunakan  metode  yang  sama  untuk  mendapatkan  vektor  prioritas  dari  masing- masing  kriteria  dengan  langkah-langkah  yang  sama.  Hasil  perhitungan  alternatif  terhadap  kriteria disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Alternatif Alternatif Jarak Kecepatan Kesesuaian  Harga Nilai Prioritas Peringkat CV. Aira 0,0072 0,0280 0,2612 0,1291 0,4255 2 Sumber Jaya 0,0072 0,0682 0,2612 0,3138 0,6504 1 UD. Sandy Rejeki 0,0119 0,0280 0,0522 0,3138 0,4060 3 TB. Sumber Rejeki 0,0395 0,0280 0,0522 0,1291 0,2488 4

## 5 Kesimpulan
Bahwa  model  ARIMA(2,10)  dengan  tingkat  kesalahan  peramalan  pada  nilai  MAPE  sebesar 6,1%. Menunjukkan  bahwa  hasil  peramalan  pengadaan  bahan  material  pada  perusahan  pengembang properti sudah tepat akurat dan dapat digunakan untuk memperkirakan data pengadaan pada periode berikutnya. Sedangkan untuk pemilihan pemasok bahan material, metode AHP yang digunakan dapat merekomendasikan  pemasok  mana  yang  layak  untuk  dipilih  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditentukan, serta mengurutkan pemasok berdasarkan peringkat tertinggi.

## Referensi
[1]  “Informasi  Statistik  Infrastruktur  PUPR  Tahun  2020.pdf.”  Accessed:  May  12,  2023.  [Online]. Available:  https://data.pu.go.id/sites/default/files/Informasi  Statistik  Infrastruktur  PUPR  Tahun 2020.pdf
[2]  C.  N.  Wang,  H.-T.  Tsai,  T.-P.  Ho,  V.  T.  Nguyen,  and  Y.  F.  Huang,  “Multi-Criteria  Decision Making  (MCDM)  Model  for  Supplier  Evaluation  and  Selection  for  Oil  Production  Projects  in Vietnam,” Processes , vol. 8, no. 2, Art. no. 2, Feb. 2020, doi: 10.3390/pr8020134.
[3]  F. De Felice, M. H. Deldoost, M. Faizollahi, and A. Petrillo, “Performance Measurement Model for  the  Supplier  Selection  based  on  AHP,” International  Journal  of  Engineering  Business Management , vol. 7, p. 17, Jan. 2015, doi: 10.5772/61702.
[4]  R.  I.  Handayani  and  Y.  Darmianti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier  dengan Metode Analytical Hierarchy Process pada PT. Cipta Nuansa Prima Tangerang,” vol. 14, no. 2, 2017.
[5]  E.  Lesmana,  B.  Subartini,  Riaman,  and  D.  A.  Jabar,  “Analysis  of  Forecasting  and  Inventory Control of Raw Material Supplies In PT Indac Int’l,” IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. , vol. 332, no. 1, p. 012015, Mar. 2018, doi: 10.1088/1757-899X/332/1/012015.
[6]  R.  Adrifa,  R.  Kurniawan,  and  A.  Sofiyan,  “Perancangan  Sistem  Pengontrolan  Stok  Barang dengan Metode Economic Order Quantity (EOQ),” JURI , vol. 10, no. 1, p. 39, May 2018, doi: 10.36723/juri.v10i1.91.
[7]  A. Y. Saputra and Y. E. Mawartika, “Sistem Pendukung Keputusan dalam Memilih Perumahan dengan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique,” CogITo Smart Journal , vol. 5, no. 1, Art. no. 1, Jun. 2019.
[8]  R. R. Novanda et al. , “A Comparison of Various Forecasting Techniques for Coffee Prices,” J. Phys.: Conf. Ser. , vol. 1114, p. 012119, Nov. 2018, doi: 10.1088/1742-6596/1114/1/012119.
[9]  Y.  C.  Weng  and  J.  W.  Shy,  “The  comparison  of  the  forecasting  models  of  the  raw  material futures’ prices,” Journal of Information and Optimization Sciences , vol. 31, no. 1, pp. 129–145, Jan. 2010, doi: 10.1080/02522667.2010.10699949.
[10] A. J. Deshmukh and A. A. Chaudhari, “A Review for Supplier Selection Criteria and Methods,” in Technology  Systems  and  Management ,  K.  Shah,  V.  R.  Lakshmi  Gorty,  and  A.  Phirke,  Eds., Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2011, pp. 283–291.
[11] K. Nurfadila and I. Aksan, “Aplikasi Metode Arima Box-Jenkins untuk Meramalkan Penggunaan Harian Data Seluler,” Journal of Mathematics Theory and Application , vol. 2, no. 1, Art. no. 1, Aug. 2020.
[12] N.  Hankla  and  G.  Boonsothonsatit,  “Prediction  of  Raw  Material  Price  using  Autoregressive Integrated Moving Average,” in 2020 IEEE International Conference on Industrial Engineering and  Engineering  Management  (IEEM) ,  Singapore,  Singapore:  IEEE,  Dec.  2020,  pp.  220–224. doi: 10.1109/IEEM45057.2020.9309847.
[13] Y.  Weng,  X.  Wang,  J.  Hua,  H.  Wang,  M.  Kang,  and  F.  Y.  Wang,  “Forecasting  Horticultural Products  Price  using  ARIMA  Model  and  Neural  Network  Based  on  a  Large-Scale  Data  Set Collected  by  Web  Crawler,” IEEE  Trans.  Comput.  Soc.  Syst. ,  vol.  6,  no.  3,  pp.  547–553,  Jun. 2019, doi: 10.1109/TCSS.2019.2914499.
[14] T. L. Saaty, “The Analytical Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, Resource Allocation.” University of Pittsburgh Pers, 1993.
[15] A. Sinaga and E. Astuty, “Forecasting Raw Material Inventory Using the Single Moving Average and  Supplier  Selection  Using  the  Analytical  Hierarchy  Process,”  in 2021  International Conference  on  Artificial  Intelligence  and  Mechatronics  Systems  (AIMS) ,  Bandung,  Indonesia: IEEE, Apr. 2021, pp. 1–6. doi: 10.1109/AIMS52415.2021.9466081.