## INTEGRASI ANALYTIC HIERARCHY PROCESS DAN  GOAL PROGRAMMING DALAM PEMILIHAN PEMASOK

## ANNISA KESY GARSIDE DAN MARTINA JUAN KRISTIANDY
Jurusan Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Malang Jl. Raya Tlogomas 246 Malang 65144 Jawa Timur Laman: annisa_garside@yahoo.com, jk_martinanew@yahoo.co.id

## ABSTRAK
Pemilihan pemasok menjadi pertimbangan  penting untuk meningkatkan efisiensi bagian pengadaan bahan baku mengingat  biaya material  dapat mencapai 70% dari biaya produk. Pemilihan pemasok seringkali merupakan permasalahan multi kriteria yang melibatkan  faktor kualitatif dan kuantitatif. UD Virgo Snack Bersinar merupakan perusahaan pembuat keripik buah-buahan yang berlokasi di Malang. Perusahaan sering mengalami kekurangan pasokan buah nangka yang mengganggu jalannya proses produksi, sehingga perlu dilakukan pemilihan pemasok buah nangka secara selektif dengan mempertimbangkan kriteria-kriteria yang ditetapkan oleh perusahaan dan pengalokasian pesanan kepada supplier terpilih. Pada penelitian ini akan   mengintegrasikan bobot pemasok dari hasil Analytic Hierarchy Process dengan model Preemptive Goal Programming untuk menentukan prioritas dan kuantitas pesanan Preemptive Goal Programming  untuk menentukan prioritas dan kuantitas pesanan untuk menentukan prioritas dan kuantitas pesanan kepada pemasok. Model diformulasikan untuk mencapai dua fungsi tujuan yaitu maksimasi total nilai pembelian dan minimasi total biaya pembelian serta  mempertimbangkan batasan kapasitas pemasok dan pemenuhan kebutuhan buah nangka. Dari hasil running model goal programming diperoleh supplier dari Semarang akan memasok buah nangka sebanyak 7,5 ton pada  periode November 2013 – Januari 2014 dan kekurangan pasokan untuk menutupi kebutuhan buah nangka dipasok oleh supplier dari Tajinan.
Kata kunci: buah nangka, pemasok, bobot pemasok, goal programming, analytic hierarchy process

## ABSTRACT
Considering that raw material cost could reach 70% of product cost, supplier selection process was become important consideration to improve the efficiency of procurement department. The supplier selection process was multi-criteria problem involving qualitative and quantitative factors. UD Virgo Bersinar was one of fruit chips manufacturer located in Malang. The company often experienced shortage of jackfruits which interrupt production process. Thus, it was necessary to choose its supplier by considering company’s criteria and order allocation of selected supplier. This research would integrate supplier weight from Analytic Hierarchy Process and Preemptive Goal Programming model to determine priority of supplier and order quantity to the supplier. The model was formulated to achieve two objective functions, namely maximizing total value of purchasing and minimizing total cost of purchasing, by considering capacity of supplier and fulfillment of jackfruit. By running goal programming model, it was concluded that supplier from Semarang would supply 7.5 ton of jackfruit in November 2013-Januari 2014 and deficiency of needs would be supplied by supplier from Tajinan.
Keywords: jackfruit, supplier,supplier weight, goal programming, analytic hierarchy process

## PENDAHULUAN
Pemilihan pemasok merupakan salah satu faktor yang harus diperhatikan oleh perusahaan karena  peranan  pemasok  sangatlah  penting dalam menjamin kelancaran produksi melalui pemenuhan bahan baku. Ongkos-ongkos material bisa  mencapai  antara  40%–70%  dari  ongkos
sebuah produk akhir, sehingga pemilihan pemasok merupakan salah satu upaya efesiensi yang bisa dilakukan  oleh bagian procurement (Pujawan, 2005).  Menurut  Ghodsypour    dan    O’Brien (1998), permasalahan pemilihan pemasok dapat diklasifikan menjadi 2 tipe. Pada tipe pertama, seorang  pemasok  mampu  memenuhi  semua
kebutuhan pembeli ( single sourcing ). Sedangkan pada tipe kedua, tidak ada pemasok yang mampu memenuhi semua kebutuhan sehingga manajemen perusahaan harus memilih dan mengalokasikan order pada  beberapa pemasok ( multiple sourcing ).
Untuk menentukan pemasok mana yang dipilih merupakan problem yang tidak mudah karena melibatkan  banyak  kriteria  kualitatif  dan kuantitatif. Banyak sekali metode pemilihan yang dapat digunakan diantaranya Analytic Hierarchy Process (AHP), Analytic Network Process (ANP) , Data Envelopment Analysis (DEA), Fuzzy Sets Theory (FST), Genetic  Algorithm (GA), Goal Programming (GP), Simple Multi-atribute Rating Technique (SMART), dan metode lainnya (Dahel, 2003).
UD  Virgo  Snack  Bersinar  merupakan perusahaan yang memproduksi keripik buah- buahan,  diantaranya  keripik  apel,  nangka, salak, nanas, dan rambutan. Hasil produksinya telah dipasarkan keseluruh Indonesia terutama di  Jawa,  Sumatera,  Sulawesi  dan  Bali.  Dari berbagai jenis keripik yang diproduksi, keripik nangka merupakan keripik yang paling digemari. Sehingga perusahaan membutuhkan pasokan buah nangka yang banyak. Saat ini UD Virgo telah memiliki beberapa pemasok yang memasok buah  tersebut  secara  rutin.  Meskipun  telah memiliki sejumlah pemasok, perusahaan sering menghadapi kekurangan pasokan buah sehingga mengganggu  jalannya  proses  produksi  dan pembengkakan biaya pembelian untuk menutupi kekurangan tersebut. Beberapa hal yang menjadi penyebab kekurangan tersebut adalah  kualitas buah nangka yang dikirim oleh pemasok tidak sesuai dengan yang ditetapkan, keterlambatan pengiriman dan jumlah pengiriman tidak tepat dengan yang dijanjikan. Oleh karena itu, perlu dilakukan  pemilihan  pemasok  buah  nangka secara selektif dengan mempertimbangkan banyak kriteria  dan  pengalokasian  pesanan  dengan mempertimbangkan multi  objective  functions untuk meminimasi resiko pembengkakan biaya pembelian bahan baku dan seringnya terjadi keterlambatan pengiriman bahan baku.
Penelitian  yang  membahas  mengenai pemilihan  pemasok  telah  banyak  dilakukan diantaranya  Ghodsypour  and  O’Brien (1998)  mengusulkan  sebuah  metode  dengan mengintegrasikan AHP dan Linier Programming (LP),  Liu et  al. (2000)  menggunakan  metode DEA,  Kahraman et  al. (2003)  menggunakan pendekatan fuzzy AHP,  Wang et  al. (2004) mengintegrasikan AHP  dan Preemptive Goal Programming (PGP), Shahanaghi dan Yazdian (2009)  menggunakan  TOPSIS,  serta  Garside dan Saputro (2011) menggunakan pendekatan fuzzy ANP  yang  diintegrasikan  dengan goal programming . Penelitian ini akan menggunakan metodologi  solusi  yang  dikembangkan  oleh Wang et  al. (2004),  dimana  AHP  digunakan untuk penilaian pemasok berdasarkan sejumlah berdasarkan sejumlah kriteria dan selanjutnya hasil penilaian tersebut menjadi koefisien fungsi tujuan pada model PGP untuk  menentukan kuantitas order. Metode enentukan  kuantitas  order.  Metode Metode AHP dipilih dengan pertimbangan keputusan pemilihan pemasok melibatkan beberapa kriteria yang  struktur  hubungannya  kompleks  dan metodenya mudah dipahami. Selain itu, metode AHP telah banyak digunakan untuk memilih dan mengevaluasi pemasok, diantaranya Tahriri et al. (2008) dan  Paksoy and Gules (2006). Dalam penelitian ini, penilaian pemasok menggunakan kriteria-kriteria  berdasarkan  hasil interview dengan  pihak  perusahaan,  sedangkan  Wang et  al. (2004)  menggunakan  kriteria-kriteria kriteria-kriteria berdasarkan metriks performansi dari model SCOR. Integrasi metode AHP dan PGP dalam pengambilan  keputusan  pemilihan  pemasok pada UD Virgo diharapkan dapat menekan biaya pembelian  bahan  baku  dan  kebutuhan  buah nangka terpenuhi sepanjang waktu.

## METODE
Gambar 1 menunjukkan algoritma untuk pemilihan pemasok yang dikembangkan oleh Wang et  al. (2004).  Berdasarkan  algoritma tersebut, maka tahapan yang dilakukan dalam penelitian  ini  dimulai  dengan  dekomposisi masalah menurut komponen-komponen utamanya
yang terdiri dari tujuan, kriteria, sub kriteria dan alternatif (pemasok). Identifikasi kriteria dentifikasi kriteria dan sub kriteria dilakukan dengan interview ke bagian pembelian bahan baku. Sedangkan penentuan alternatif dilakukan dengan melihat data pemasok yang ada di perusahaan saat ini. Selanjutnya membuat struktur hirarki terdiri terdiri dari keseluruhan tujuan, kriteria, sub kriteria dan alternatif keputusan.
Setelah permasalahan didekomposisikan dan struktur hirarki diperoleh, dilanjutkan dengan menentukan tingkat kepentingan kriteria dan tingkat kepentingan kriteria dan
sub kriteria serta performansi alternatif/pemasok pada tiap sub kriteria. Dengan menggunakan metode AHP yang diusulkan Saaty (1993) maka penilaian  dilakukan  dengan  perbandingan berpasangan  dan  kemudian  diolah  menjadi matriks  perbandingan  berpasangan.  Dalam penelitian  ini,  penilaian dilakukan dengan dilakukan  dengan memberikan  kuisioner    kepada  pengambil keputusan yaitu bagian pembelian bahan baku UD.Virgo. Selanjutnya dilakukan perhitungan perhitungan bobot kriteria dan sub kriteria dengan metode AHP yang diusulkan Saaty (1993).
Gambar 1. Algoritma integrasi AHP-PGP untuk Pemilihan Pemasok Sumber : Wang et al. (2004)
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  bobot  kriteria  dan  sub  kriteria  dengan  metode  AHP  yang diusulkan Saaty (1993).
Gambar 1. Algoritma integrasi AHP-PGP untuk Pemilihan Pemasok Sumber : Wang et al. (2004)
Tahap  berikutnya  melakukan  uji  konsistensi  untuk  memastikan  bahwa  pembuat  keputusan telah  memberikan  penilaian  yang  konsisten.  Jika  nilai Consistency  Ratio (CR)  yang  diperoleh kurang dari 0,1 maka  dapat disimpulkan penilaian telah konsisten, sehingga tahapan dilanjutkan ke  sintesis  hirarki.  Jika  tidak,  pengambil  keputusan  harus  mengevaluasi  kembali  penilaian perbandingan  berpasangan  yang  telah  dilakukan.  Sintesis  hirarki  merupakan  tahap  untuk menghitung skor akhir tiap pemasok dengan mengalikan bobot sub kriteria dan skor pemasok. Berdasarkan skor akhir tersebut, ditentukan ranking pemasok  dimulai dari skor tertinggi sampai yang terendah.
Setelah melakukan penilaian pemasok dengan AHP maka dilanjutkan dengan formulasi model matematis untuk mengetahui pemasok terpilih dan kuantitas pesanan dengan mempertimbangkan batasan  kapasitas,  permintaan  bahan  baku  dan  biaya  pembelian.  Formulasi  Model Preemptive Goal  Programming (PGP)  untuk  pemilihan  pemasok  yang  dikembangkan  oleh  Wang et  al. (2004) sebagai berikut:
Dekomposisi Masalah & Pembuatan Struktur Hirarki
Penentuan Alternatif-Alternatif
Perbandingan Berpasangan (kriteria dan alternatif)
Perhitungan Bobot Uji Konsistensi CR < 10% Sintesis Hirarkis Penentuan Prioritas untuk semua alternatif Tidak Ya Pembatas kapasitas Goal 1 : Max : Total Value Purchase (TVP) Goal 2 : Min : Total Cost Purchase (TCP) Goal-Goal yang lain Goal dapat dicapai Pemilihan Alternatif Optimal Ya Tidak
Tahap berikutnya melakukan uji konsistensi ji konsistensi untuk memastikan bahwa pembuat keputusan telah  memberikan  penilaian  yang  konsisten. Jika nilai Consistency Ratio (CR) yang diperoleh yang diperoleh kurang  dari  0,1  maka    dapat  disimpulkan penilaian  telah  konsisten,  sehingga  tahapan dilanjutkan  ke  sintesis  hirarki.  Jika  tidak, pengambil keputusan harus mengevaluasi engambil  keputusan  harus  mengevaluasi kembali penilaian perbandingan berpasangan yang telah dilakukan. Sintesis hirarki merupakan tahap untuk menghitung skor akhir tiap pemasok dengan mengalikan bobot sub kriteria dan skor pemasok.  Berdasarkan  skor  akhir  tersebut, ditentukan ranking pemasok  dimulai dari skor tertinggi sampai yang terendah.
Setelah melakukan penilaian pemasok dengan AHP maka dilanjutkan dengan formulasi model formulasi model matematis untuk mengetahui pemasok terpilih dan kuantitas pesanan dengan mempertimbangkan batasan kapasitas, permintaan bahan baku dan biaya pembelian. Formulasi Model Formulasi Model Preemptive Goal  Programming (PGP) untuk pemilihan PGP)  untuk  pemilihan pemasok yang dikembangkan oleh Wang et al. (2004) sebagai berikut:
Variabel keputusan Q x =  kuantitas yang dibeli dari pemasok ke- x E f =  pencapaian diatas target dari goal ke- f U f =  pencapaian  dibawah  target dari goal t  dari  goal ke- f Dimana : x    Indeks pemasok, x = 1,2,3,……,k ij f indeks untuk goal (prioritas), f = 1,2,3,…..F
Parameter
T ij Permintaan konsumen untuk komponen j pada produk i TVP  Total nilai pembelian TCP  Total biaya pembelian D x Biaya pembelian per unit dari pemasok ke- x R x Kapasitas produksi dari pemasok ke- x F    Jumlah goal (prioritas) K ij Total jumlah dari alternatif potensial untuk komponen j pada produk i W x Skor akhir/bobot dari pemasok ke- x (dari penilaian dengan metode AHP)

## Fungsi Pembatas
Rx ≥ Qx ............................................................. (1) Qx ≥ 0 ............................................................ (2)
∑ = = kij 1 x ij x T Q ...................................................... (3)

## Fungsi Preemptive Priorities/Goals
Prioritas 1 : Maksimasi TVP TVP E U Q W 1 1 x kij 1 x x = − + ∑ = ......................... (4) Prioritas 2 : Minimasi TCP TCP E U Q D 2 2 x kij 1 x x = − + ∑ =
........................(5)

## Fungsi Minimasi Penyimpangan Goal
P1  : min U1  ...................................................... (6)
P2  : min E2 .......................................................(7)
Berdasarkan  formulasi  tersebut,  tahap berikutnya  adalah  mencari  solusi    optimal dengan menggunakan software WinQSB. Solusi optimal yang diputuskan meliputi : pemasok yang terpilih untuk memasok, berapa banyak bahan baku dipasok dari pemasok tersebut dan apakah kedua tujuan yang telah ditetapkan tercapai atau tidak targetnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
UD  Virgo  Snack  Bersinar  mempunyai beberapa pemasok untuk memasok buah nangka. Pemasok ini merupakan pengepul buah nangka di daerahnya. Diantaranya pengepul di daerah Tajinan-Malang, Buring-Malang dan Semarang. Pengambilan  buah  nangka  dari  pengepul  di daerah Tajinan dan Buring dilaksanakan tiap hari sedangkan di daerah Semarang dilaksanakan 3 hari sekali.  Masing-masing pengepul memiliki kemampuan memasok sebesar 7,5 ton per bulan untuk pengepul di daerah Tajinan, 7,8 ton per bulan untuk pengepul dari Buring dan 7,5 ton per bulan untuk pengepul dari Semarang. Sedangkan harga yang ditawarkan oleh kedua pengepul dari Malang sebesar Rp 2400 per kilo dan Rp 2100 untuk pengepul dari Semarang.
Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan bagian pembelian bahan baku UD Virgo Snack Bersinar diperoleh kriteria dan sub kriteria yang digunakan sebagai dasar pemilihan pemasok buah nangka adalah: 1.  Kualitas Kualitas  buah  nangka  dilihat  dari  rasa, ketebalan daging  dan tingkat kematangan buah.  Buah  nangka  yang  berkualitas memiliki rasa manis dengan warna kuning kemerahan dan bau menyengat. Ketebalan dagingnya tergantung dari jenis buahnya dan daerah tanam. Sedang tingkat kematangan ditentukan oleh penampilan fisik dan umur buah saat panen.
2.  Biaya Biaya  bahan  baku  yang  dimaksud  terdiri dari biaya pembelian bahan baku dan ongkos kirim. Biaya pembelian bahan baku nangka dihitung rupiah per kilogram. Ongkos kirim merupakan  biaya  yang  dikeluarkan  saat pengambilan material, termasuk bahan bakar, honor supir dan biaya lainnya.
3.  Pengiriman Dalam kriteria pengiriman  terbagi menjadi
lead time dan ketepatan waktu. Lead time
adalah  rentang  waktu  antara  pemesanan dengan  kedatangan  barang  yang  dipesan. Dikarenakan  UD  Virgo  memproduksi makanan maka buah nangka yang dipesan harus segera datang dan diproduksi. Ketepatan waktu pengiriman juga penting, karena jika bahan baku datang terlambat maka pabrik tidak dapat produksi dan pekerja libur.
Gambar 2 menunjukkan struktur hierarki yang menggambarkan kriteria, sub kriteria dan alternatif pemasok yang ada saat ini. Dengan menggunakan  struktur  hierarki  tersebut, dilakukan  penilaian    tingkat  kepentingan antar  kriteria  dan  antar  sub  kriteria  secara perbandingan berpasangan dengan memberikan kuisioner kepada bagian pembelian bahan baku UD Virgo. Selanjutnya dilakukan perhitungan bobot kepentingan menggunakan software expert choice dan  diperoleh  bobot  kriteria  dan  sub kriteria seperti ditunjukkan pada Tabel 1 . Nilai CR yang diperoleh dari uji konsistensi kurang dari 0,1 sehingga disimpulkan penilaian pada kuisioner telah konsisten.
Semakin besar bobot suatu kriteria maka
Gambar 2. Struktur Hierarki Pemilihan Pemasok di UD Virgo Snack Bersinar Keterangan : K1   = Rasa buah B2 = Ongkos kirim K2 = Ketebalan daging P1 = Lead time K3 = Tingkat kematangan P2 = Ketepatan waktu
B1 = Harga bahan baku
Berdasarkan hasil wawancara dengan bagian pembelian bahan baku UD Virgo Snack Bersinar diperoleh kriteria dan sub kriteria yang digunakan sebagai dasar pemilihan pemasok buah nangka adalah:
1. Kualitas Kualitas buah nangka dilihat dari rasa, ketebalan daging  dan tingkat kematangan buah. Buah nangka  yang  berkualitas  memiliki  rasa  manis  dengan  warna  kuning  kemerahan  dan  bau menyengat. Ketebalan dagingnya tergantung dari  jenis buahnya dan daerah tanam. Sedang tingkat kematangan ditentukan oleh penampilan fisik dan umur buah saat panen.
2. Biaya Biaya bahan baku yang dimaksud terdiri dari biaya pembelian bahan baku dan ongkos kirim. Biaya pembelian bahan baku nangka dihitung rupiah per kilogram. Ongkos kirim merupakan biaya yang dikeluarkan saat pengambilan material, termasuk bahan bakar, honor supir dan biaya lainnya.
3. Pengiriman Dalam kriteria pengiriman  terbagi menjadi lead time dan ketepatan waktu. Lead time adalah rentang waktu antara pemesanan dengan kedatangan barang yang dipesan. Dikarenakan UD Virgo  memproduksi  makanan  maka  buah  nangka  yang  dipesan  harus  segera  datang  dan diproduksi.  Ketepatan  waktu  pengiriman  juga  penting,  karena  jika  bahan  baku  datang terlambat maka pabrik tidak dapat produksi dan pekerja libur.
Gambar  2  menunjukkan  struktur  hierarki  yang  menggambarkan  kriteria,  sub  kriteria  dan alternatif pemasok yang ada saat ini. Dengan menggunakan struktur hierarki tersebut,  dilakukan penilaian    tingkat  kepentingan  antar  kriteria  dan  antar  sub  kriteria  secara  perbandingan berpasangan  dengan  memberikan  kuisioner  kepada  bagian  pembelian  bahan  baku  UD  Virgo. Selanjutnya dilakukan perhitungan bobot kepentingan menggunakan software expert choice dan diperoleh  bobot  kriteria  dan  sub  kriteria  seperti  ditunjukkan  pada  Tabel  1 . Nilai  CR  yang diperoleh  dari  uji  konsistensi  kurang  dari  0,1  sehingga  disimpulkan  penilaian  pada  kuisioner telah konsisten.
Gambar 2. Struktur Hierarki Pemilihan Pemasok di UD Virgo Snack Bersinar Keterangan : K1 = Rasa buah B2 = Ongkos kirim K2 = Ketebalan daging P1 = Lead time K3 = Tingkat kematangan P2 = Ketepatan waktu B1 = Harga bahan baku
semakin besar pengaruh kriteria tersebut dalam proses pemilihan pemasok. Berdasarkan Tabel 1 dapat dilihat bahwa bobot terbesar terdapat pada kriteria kualitas dengan bobot 0,559. Prioritas kedua adalah kriteria biaya dengan bobot 0,352. Biaya dianggap penting dikarenakan biaya yang tinggi  akan  mengakibatkan  pembengkakan biaya produksi. Sedangkan kriteria pengiriman menempati prioritas ketiga dengan bobot 0,089.
Pada  kriteria  kualitas,  sub  kriteria  rasa memiliki  bobot  terbesar  yaitu  sebesar  0,634. Bobot sub kriteria rasa memiliki bobot yang lebih tinggi dibandingkan dengan dua sub kriteria yang lain dikarenakan rasa buah nangka yang manis merupakan keinginan konsumen kripik nangka. Supply buah nangka yang memiliki rasa manis juga mengurangi penggunaan pemanis buah sebagai penambah rasa manis. Sedangkan sub kriteria tingkat kematangan buah nangka mendapatkan bobot terkecil yang menunjukkan bahwa  sub  kriteria  ini  menempati  prioritas terbawah dalam pemilihan kualitas buah nangka di UD Virgo Snack Bersinar. Pada kriteria biaya, sub  kriteria  harga  bahan  baku  mempunyai prioritas pertama dengan bobot sebesar 0,875. dan  ongkos  kirim  menempati  urutan  kedua dengan  bobot  0,125.  Hal  ini  menunjukkan perusahaan lebih mementingkan harga bahan baku dibandingkan ongkos kirim. Pada kriteria pengiriman, perusahaan lebih mementingkan ketepatan  waktu  dibandingkan lead  time . Ketepatan waktu menjadi pertimbangan lebih besar  dikarenakan  keterlambatan  bahan
baku akan mempengaruhi pelaksanaan proses produksi
Penilaian  pemasok  dilakukan  dengan cara membandingkan kinerja masing-masing pemasok  pada  masing-masing  sub  kriteria. Penilaian tersebut dilakukan dengan cara yang sama dalam menentukan bobot kriteria dan sub kriteria. Responden memberikan penilaian dan mengisi matriks perbandingan berpasangan pada kuisioner. Selanjutnya dilakukan pengolahan dengan software Expert Choice dan hasilnya dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Bobot    pemasok dari  Semarang,  Tajinan  dan  Buring  masing- masing sebesar 0,577; 0,277 dan 0,195. Pemasok Semarang memiliki bobot  tertinggi sehingga diprioritaskan menjadi pemasok buah nangka untuk UD. Virgo Snack Bersinar.
Kebutuhan buah  nangka  untuk  produksi keripik pada bulan November 2013 – Januari 2014 diperkirakan sebesar 7,9 ton; 8,5 ton dan 8,15 ton. Pemasok dari Semarang tidak bisa memenuhi seluruh  kebutuhan  tersebut  karena  hanya mampu memasok sebesar 7,5 ton per bulannya, sehingga terdapat kendala yang berhubungan dengan kapasitas pengiriman oleh pemasok. Oleh
Tabel 1 .  Perhitungan bobot kriteria dan sub kriteria
Kriteria Bobot Kriteria Sub Kriteria Bobot Sub Kriteria Kualitas 0,559 rasa buah 0,634 Ketebalan daging 0,192 Tingkat kematangan 0,174 Biaya 0,352 Harga bahan baku 0,875 Ongkos kirim 0,125 Pengiriman 0,089 lead time 0,250 ketepatan waktu 0,750 Tabel 2. Bobot masing-masing pemasok No Pemasok Bobot 1 Semarang 0,577 2 Tajinan 0,277 3 Buring 0,195
karena itu, pengambilan keputusan dilanjutkan dengan  membuat  formulasi Preemptive  Goal Programming (PGP). Integrasi AHP dengan P).  Integrasi  AHP  dengan PGP  dilakukan  dengan  menggunakan  bobot pemasok dari perhitungan AHP sebagai koefisien fungsi tujuan total nilai pembelian dalam model PGP. Dari hasil wawancara dengan pemilik UD Virgo, perusahaan menargetkan bahwa total biaya pembelian buah nangka tidak melebihi Rp16.710.000, Rp 18.150.000, dan Rp 17.310.000 untuk bulan November 2013 – Januari 2014. Sedangkan  total  nilai  pembelian  minimum memenuhi  50%  dari  permintaan  pada  tiap bulannya.
Formulasi PGP untuk pemilihan pemasok pada bulan November 2013 dinyatakan sebagai berikut:
Variabel Keputusan q x =  kuantitas pembelian buah nangka (kg) dari pemasok ke-x, x = 1,2, dan 3 e f =  pencapaian di atas target dari tujuan ke- f , f = 1 dan 2 u f =  pencapaian di bawah target dari tujuan t dari tujuan ke- f , f = 1 dan 2
Fungsi kendala ungsi kendala
q 1 ≤ 7500 ........................................................... (8) q 2 ≤ 7800 ........................................................... (9) q 3 ≤ 7500 ......................................................... (10)
q 1 + q 2 + q 3 = 7900 ......................................... (11)
Pembatas 8 sampai 10 memastikan bahwa kuantitas pembelian buah nangka dari pemasok Tajinan, Buring dan Semarang tidak melebihi kapasitas pasokan perbulannya. Sebagai contoh pembatas 8 menjamin bahwa kuantitas pembelian buah nangka dari pemasok ke-1 yaitu pemasok dari  Tajinan tidak melebihi kapasitas pasokannya yaitu sebesar 7,5 ton atau 7500 kg. Sedangkan pembatas 11 menjamin bahwa kebutuhan buah nangka pada bulan November 2013 sebesar 7,9 ton atau 7900 kg dapat terpenuhi.
Sesuai dengan permasalahan yang dihadapi perusahaan yaitu pembengkakan biaya pembelian maka prioritas tujuan pertama dalam model PGP adalah meminimalkan total biaya pembelian agar tidak melebihi target biaya pembelian yang telah
ditetapkan oleh UD Virgo sebesar Rp16.710.000 pada bulan November 2013. Selanjutnya prioritas tujuan kedua bertujuan untuk memaksimalkan total  nilai  pembelian  sehingga  minimum permintaan/kebutuhan  perusahaan dapat dicapai dari pemasok yang terpilih seperti ditunjukkan pada persamaan 13.
Fungsi Preemptive Priorities/T ujuan
Prioritas 1 : Maksimasi Total Biaya Pembelian 2400q 1 + 2400 q 2 + 2100q 3 + u 1 – e 1 = 16710000
........................................................................... (12)
Prioritas 2 : Minimasi  Total Nilai Pembelian 0,277q 1 + 0,195q 2 + 0,577q 3 + u 2 – e 2 = 3800  ....
........................................................................... (13)
Nilai  sisi  kiri  pada  persamaan  12 menunjukkan  biaya  pembelian  pada  masing- masing pemasok diperoleh dengan mengalikan harga buah nangka yang ditawarkan oleh pemasok tersebut dengan kuantitas pembeliannya.Nilai sisi  kiri  pada  persamaan  13  menunjukkan bahwa total nilai pembelian diperoleh dengan mengalikan  bobot  masing-masing  pemasok dengan kuantitas pembelian buah nangka dari pemasok tersebut. Sementara itu, nilai sisi kanan diperoleh berdasarkan target perusahaan yaitu sebesar 50% dari permintaan buah nangka pada bulan November 2013 yaitu 3,8 ton atau 3800 kg. Kedua prioritas tujuan tersebut akan tercapai dengan cara meminimalkan penyimpangan yang terjadi dengan merumuskan fungsi minimasi penyimpangan  tujuan  yang  dinyatakan  pada persamaan 14 dan 15.

## Fungsi Minimasi Penyimpangan Tujuan
Tujuan Prioritas 1 : minimasi e Prioritas 1  : minimasi e 1 ................. (14) Tujuan Prioritas 2  : minimasi u 2 .................(15)
Penyelesaian model PGP untuk pemilihan pemasok buah nangka pada bulan November 2013 dibantu dengan software WinQSB dan hasilnya ditunjukkan pada Gambar 3. Dari hasil running diperoleh solusi q 1 sebesar 400, q 3 sebesar 7500, u 1 , u 2 dan e 1 sama dengan 0 serta e 2 sebesar 638,30.
Gambar 3. Hasil running model PGP pemilihan pemasok buah nangka pada bulan November 2013 dengan software WinQSB
Tabel 3. Hasil keputusan pemilihan pemasok nangka
Pemasok Hasil AHP dan PGP Bobot Pemasok Kuantitas Pembelian (kg) Keputusan Akhir November 2013 Pemasok dari Semarang memasok 7500 kg dan sisanya  di pasok pemasok dari Tajinan sebesar 400 kg Semarang 0,577 7500 Tajinan 0,277 400 Buring 0,195 Desember 2013 Pemasok dari Semarang memasok 7500 kg dan sisanya  di pasok pemasok dari Tajinan sebesar 1000 kg Semarang 0,577 7500 Tajinan 0,277 1000 Buring 0,195 Berdasarkan hasil tersebut maka pemasok buah nangka dari Tajinan harus memasok 400 kg dan pemasok  buah  nangka  dari  Semarang  harus
memasok 7500 kg. Kedua prioritas tujuan telah tercapai karena  nilai penyimpangan e 1 dan u 2 berharga sama dengan 0.
Formulasi Model PGP selanjutnya dilakukan untuk bulan Desember 2013 dan Januari 2014 dengan  menyesuaikan  data  permintaan  dan target  pencapaian  tujuan  pada  kedua  bulan tersebut. Hasil penyelesaian model PGP untuk pemilihan pemasok buah nangka pada bulan November 2013 -  Januari 2014 sebagai berikut :
Dari  Tabel 3 dapat dilihat bahwa pemasok yang terpilih untuk memasok buah nangka pada Bulan November 2013 – Januari 2014 adalah pemasok dengan bobot tertinggi pertama dan kedua yaitu pemasok dari Semarang dan Tajinan. Pemasok  dari  Semarang  adalah  pemasok dengan kualitas buah nangka lebih baik dari pemasok lain, karena dilihat dari sub kriteria memiliki rasa buah lebih manis dengan warna buah kemerahan dan daging yang tebal. Selain itu, pemasok dari Semarang juga menawarkan harga yang lebih rendah dibandingkan kedua pemasok yang lainnya. Berdasarkan kelebihan yang dimiliki pemasok dari Semarang tersebut maka penyelesaian model PGP menunjukkan kuantitas pembelian dari pemasok Semarang dimaksimalkan sebesar kapasitas pasokannya yaitu 7500 kg per bulan. Selanjutnya kekurangan untuk menutupi kebutuhan buah nangka diambil dari pemasok Tajinan yang mempunyai bobot tertinggi  kedua.  Pemasok  dari  Tajinan  lebih dipilih untuk memasok buah nangka daripada pemasok  dari  Buring  karena  memiliki  bobot penilaian  yang  lebih  besar  meskipun  kedua pemasok menawarkan harga yang sama.

## SIMPULAN
Integ rasi  A HP  dengan  model PGP odel  PGP digunakan  dalam  situasi  terdapat  batasan kapasitas    pemasok  pada  saat  pemilihan
pemasok. Untuk mendapatkan keputusan yang valid  maka  perbandingan  berpasangan  pada penilaian kriteria, sub kriteria dan alternatif harus dilakukan oleh manajer yang memiliki pengetahuan yang cukup tentang supplier dan performansinya.  Hal  ini  dikarenakan  hasil penilaian  tersebut  akan  dijadikan  koefisien fungsi tujuan pada model PGP sehingga hasilnya akan mempengaruhi pencapaian solusi kuantitas pesanan. Penerapan integrasi AHP dan model PGP di UD Virgo Snack Bersinar menghasikan keputusan  pemasok  dari  Semarang  akan memasok sebesar 7,5 ton pada bulan November 2013 – Januari 2014 dan pemasok dari Tajinan akan memasok sebesar 0,4; 1 dan 0,65 ton selama tiga bulan tersebut. Penelitian lanjutan dapat dilakukan dengan mengembangkan integrasi engembangkan integrasi AHP dengan model PGP ini  menjadi   sistem pendukung   keputusan   yang akan memberikan kemudahan dalam pemilihan pemasok sesuai dengan yang diharapkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Dahel, N.E. 2003. Vendor Selection and Order Quantity Allocation in Volume Discount Environments. Supply Chain Management: An  International    Journal ,  8  (4), pp. 335–342.
Garside, A.K. dan Saputro, T.E. 2011. Integrasi Fuzzy-ANP dan Goal Programming dalam Pemilihan Supplier dan Alokasi Order (Studi Kasus : PT. Petrokimia Gresik), Prosiding Seminar  Nasional  Teknik  Industri  dan Kongres BKSTI VI .
Ghodsypour, S.H. dan O’Brien, C. 1998. Decision Support System for Supplier Selection Using an Integrated Analytic Hierarchy Process and Linear Programming, International Journal of Production Economics , 56–57, 199–212.
Januari 2014 Pemasok dari Semarang memasok 7500 kg dan sisanya  di pasok pemasok dari Tajinan sebesar 650 kg Semarang 0,577 7500 Tajinan 0,277 650 Buring 0,195
Kahraman,  C.,  Cebeci,  U.,  and  Ulukan,  Z.
2003.  Multi-Criteria  Supplier  Selection Using Fuzzy AHP. Logistics Information Manage ment, 16, pp. 382–394.
Liu, J., Ding, F.-Y., and Lall, V. 2000. Using Data Envolopment Analysis to Compare Suppliers for  Supplier  Selection  and  Performance Improvement. Supply Chain Management: An International Journal , 5 (3), pp. 143– 150.
Paksoy,  T.,  and  Gules,  H.K.,  2006.  Analytic Hierarchy Process for Supplier Selection Problem  in  Supply  Chain  Management: case Study of A Textile Manufacturer Firm, Sigma, 4, 100–109.
Saaty, T.L., 1993. Pengambilan Keputusan Bagi Para Pemimpin: Proses Hirarki Analitik untuk  Pengambilan  Keputusan  dalam
Situasi  yang  Kompleks ,    PT  Pustaka Binaman Pressindo, Jakarta.
Shahanaghi, K. and Yazdian, S. A. 2009. Vendor Selection Using a New Fuzzy Group TOPSIS Approach. Journal of Uncertain Systems , 3
(3), pp. 221–231.
Tahriri, F., Osman, M. Rasid, Ali, A., Yusuff, R.M., and Espandiary, A., 2008. AHP Approach for Supplier Evaluation and Selection in Steel Manufacturing Company, Journal of Industrial Engineering and Management , 01 (02), 54–76.
Wang, G., Huang, S.H. and Dismukes, J.P., 2004. Product-Driven  Supply  Chain  Selection Using Integrated Multi-Criteria Decision Making Mehodology, International Journal of Production Economics, 91, pp. 1–15.