## Supplier Selection Decision Support System On Clothing Convection Using AHP And SAW Methods
1 Mayonda Mohamad Parli, 2 Anita Diana
1,2 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug. Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 email: mayonda.parli99@gmail.com 1 , email: anita.diana@budiluhur.ac.id 2

## Abstract
This study discusses the selection of suppliers at a Muslim clothing convection company Iyon Collection in  the  Jakarta  area.  Supplier  selection  is  carried  out  regularly  once  a  year.  Some  of  the  problems encountered  include  the  absence  of  an  appropriate  method  for  supplier  selection,  the  absence  of  a criterion weight value, and no application of a Decision Support System (SPK) for supplier selection that  can  facilitate the  assessment.  In  addition, the owner  of the  convection  has not yet  obtained  the required  information  in  the  form  of  a  report.  Therefore,  it  is  necessary  to  build  an  SPK  for  the assessment of supplier selection. The criteria used include price, quality of materials, distance from supplier to convection, delivery time, discounted prices and supplier service. The method used is the Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  to  obtain  the  weight  value  for  each  criterion,  and  the  Simple Additive Weighting (SAW) method to find the priority value for ranking each alternative. The purpose of this study is to determine the right assessment method with the right criteria, and determine the value of  the  weight  of the  criteria,  so  as  to  produce  a  supplier  selection  DSS  application  system that  can facilitate the assessment. With the resulting SPK application, the owner also gets the required report information, including supplier data reports, supplier assessment reports and supplier ranking reports. Selection of the right supplier, will be able to provide raw materials for clothing at the right convection on time, to avoid losses in the clothing production process.
.
Keywords: SPK, AHP, SAW, supplier, clothing convection

## Abstraksi
Penelitian ini membahas tentang pemilihan supplier pada sebuah perusahaan konveksi busana muslim Iyon Collection di daerah Jakarta. Pemilihan supplier dilakukan rutin setiap satu kali pertahun. Beberapa permasalahan yang ditemui antara lain belum adanya metode yang tepat untuk pemilihan supplier , belum terdapatnya nilai bobot kriteria, dan belum ada aplikasi Sistem Penunjang Keputusan (SPK) pemilihan supplier yang dapat mempermudah penilaian. Selain itu,  pemilik  konveksi  juga  belum  memperoleh  informasi-informasi  yang  dibutuhkan  dalam bentuk  laporan.  Oleh  karena  itu  perlu  dibangun  SPK  untuk  penilaian  pemilihan supplier . Kriteria yang digunakan antara lain harga, kualitas bahan, jarak tempat supplier ke konveksi, waktu  pengiriman,  potongan  harga  dan  pelayanan supplier .  Metode  yang  digunakan  adalah Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk mendapatkan nilai bobot pada setiap kriteria, dan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk mencari nilai prioritas perangkingan setiap alternatif.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menentukan  metode  penilaian  yang  tepat dengan kriteria yang tepat, serta menentukan nilai bobot kriteria, sehingga dapat menghasilkan sistem  aplikasi  SPK  pemilihan supplier yang  dapat  mempermudah  penilaian.  Dengan dihasilkannya  aplikasi  SPK,  pemilik  juga  mendapatkan  informasi  laporan  yang  dibutuhkan, diantaranya laporan data supplier , laporan penilaian supplier serta laporan hasil perangkingan
supplier .  Pemilihan supplier yang  tepat,  akan  dapat  menyediakan  bahan  baku  pakaian  pada konveksi tepat pada waktunya, untuk menghindari kerugian pada proses produksi pakaian.
Kata Kunci: SPK, AHP, SAW, supplier, konveksi pakaian

## 1. PENDAHULUAN
Pemilihan supplier merupakan  salah  satu  aktivitas  penting  di  dalam  kegiatan  perusahaan konveksi  pakaian.  Pengambilan  keputusan  secara  subyektif  dapat  menimbulkan  kesalahan  dalam pemilihan supplier . Supplier yang terbaik harus ditentukan agar tidak menghambat jalannya produksi. Jika supplier nya  terhambat,  maka  berpengaruh  pada  bahan  baku  pakaian  terlambat,  sehingga  akan mengakibatkan kerugian yang besar pada proses produksi pakaian.  Penelitian ini membahas tentang pemilihan supplier pada sebuah perusahaan konveksi busana muslim di daerah Jakarta, dimana proses pemilihan supplier terbaik dilakukan rutin setiap satu kali pertahun.
Permasalahan  yang  ditemui  pada  konveksi  ini,  antara  lain  belum  adanya  metode  yang  tepat untuk  pemilihan supplier ,  belum  terdapatnya  nilai  bobot  kriteria,  dan  belum  ada  aplikasi  Sistem Penunjang  Keputusan  (SPK)  pemilihan supplier yang  dapat  mempermudah  penilaian.  Selain  itu, pemilik konveksi juga belum memperoleh informasi-informasi yang dibutuhkan dalam bentuk laporan, seperti  dalam  mencari  data supplier yang  tidak  tercatat  dengan  baik,  pemilik  konveksi  juga  tidak memiliki laporan penilaian supplier , sehingga sulit untuk membandingkan kinerja supplier yang saat ini bekerjasama, serta tidak memiliki laporan rangking supplier , sehingga pemilik sulit melihat supplier dengan  hasil  rangking  terbaik.  Maka  dari  itu  diperlukan  kriteria  dan  metode  yang  tepat  untuk menghitung  pembobotan  kriteria,  serta  sistem  aplikasi  SPK  dalam  penilaian supplier yang  akan menghasilkan perangkingan supplier terbaik, serta informasi dalam laporan-laporan yang dibutuhkan pimpinan. Kriteria yang digunakan antara lain harga, kualitas bahan, jarak tempat supplier ke konveksi, waktu pengiriman, potongan harga dan pelayanan supplier .
Untuk  mengatasi  berbagai  masalah  tersebut,  penulis  mencoba  merancang  aplikasi  SPK pemilihan supplier terbaik  dengan  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan Simple  Additive  Weighting (SAW).  Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  digunakan  untuk mendapatkan  nilai  bobot  pada  setiap  kriteria  dengan  mencari  eigenvectornya.  Sedangkan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  agar  dapat  mencari  nilai  prioritas  perangkingan  untuk  setiap alternatif disertai kategori kriteria benefit dan cost -nya, sehingga pemilik konveksi dapat dengan mudah memutuskan mana supplier terpilih.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan metode penilaian yang tepat dengan kriteria yang tepat,  serta menentukan  nilai  bobot  kriteria, sehingga  dapat menghasilkan  sistem  aplikasi  SPK pemilihan supplier .  Dengan  dihasilkannya  aplikasi  SPK,  pemilik  juga  akan  dapat  menilai supplier
dengan pasti serta mendapatkan informasi laporan yang dibutuhkan, diantaranya laporan data supplier dan laporan penilaian supplier serta laporan hasil perangkingan supplier . Pemilihan supplier yang tepat, akan dapat menyediakan bahan baku pakaian pada konveksi tepat pada waktunya, untuk menghindari kerugian pada proses produksi pakaian.
Manfaat dari penelitian ini adalah merancang sistem penunjang keputusan pemilihan supplier , sehingga  dapat  membantu  atau  dijadikan  masukan  pada  perusahaan  konveksi  dalam  masalah pengambilan keputusan pemilihan supplier sesuai kriteria yang telah ditetapkan.
Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini akan menghasilkan metode yang tepat dengan metode AHP  dan  SAW,  untuk  menentukan supplier terbaik  dengan  tepat,  serta  menghasilkan  aplikasi  SPK untuk  mempermudah  penilaian,  dan  menghasilkan  informasi  yang  jelas  dan  efektif  bagi  pemilik perusahaan konveksi pakaian.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dimulai  dengan  penentuan  objek penelitian,  lalu  mengidentifikasi  masalah  yang  terjadi,  kemudian  pengumpulan  data.  Salah  satunya adalah dengan pengisian kuesioner yang dirancang oleh peneliti. Kuesioner yang diisi akan dianalisa datanya agar dapat menentukan metode yang tepat. Setelah menentukan metode yang tepat yaitu AHP dan SAW, maka langkah berikutnya adalah identifikasi SPK untuk kasus pemilihan supplier terbaik. Hasilnya adalah perangkingan supplier . Berikutnya adalah tahapan mendesain model dan perancangan sistem, agar menghasilkan laporan-laporan yang dibutuhkan.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [1]  pada  Sici  Busana    menyatakan  bahwa  dengan menggabungkan  metode  perhitungan  AHP  dengan  SAW,  telah  memberikan  solusi  dari  perhitungan penilaian supplier dengan tepat dan akurat. Dengan adanya sistem penunjang keputusan pada proses penilaian  alternatif,  dapat  memberikan  penilaian  yang  efektif  bagi  masing-masing  alternatif,  proses pencarian supplier dengan  cepat  dan  efisien,  menyediakan  laporan  pemilihan supplier yang mempermudah  analisis  kriteria  dan  evaluasi supplier ,  serta  mempermudah  dalam  melihat  rekap penilaian supplier dan meminimalisir adanya kehilangan data.
Penelitian  sebelumnya  yang  sudah  dilakukan  oleh  [2],  mengemukakan  bahwa  sistem pendukung keputusan ini dapat membantu dalam memberikan penilaian secara pasti terhadap supplier , memudahkan  dalam  melakukan  evaluasi  terhadap supplier ,  membantu  dalam  melakukan  penilaian secara pasti sehingga tidak lagi diukur sebatas pendapat dan perasaan saja, membantu dalam pencarian data supplier , dan menghasilkan laporan hasil pemilihan supplier agar mudah membandingkan hasil kinerja supplier .
Penelitian sebelumnya yang sudah dilakukan  oleh [3] mengemukakan dengan ditetapkannya kriteria   dan   bobot kriteria  menggunakan  metode Analytical  Hierarcy Process (AHP) dapat   menjadi tolak   ukur pemilihan supplier profitable untuk  sebuah proyek, terdapat    laporan    hasil    pengambilan
keputusan terhadap  suatu  penilaian  berdasarkan  periode  yang akan   mempermudah  perusahaan dalam  mengetahui  histori  pengambilan  keputusan dan dengan   menggunakan   menggunakan   metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  perusahaan dapat melakukan penilaian supplier profitable untuk sebuah proyek sehingga mendapatkan supplier yang profitable .
Pada penelitian lainnya oleh [4], dikemukakan bahwa metode Analythical Hierarchy Process (AHP) memberikan penilaian mengenai bobot dari masing-masing kriteria yang ada. Dan metode AHP mempunyai penilaian yang lebih objektif dari metode-metode lainnya, sehingga hasil yang diharapkan dapat lebih mendekati pada kesuksesan dalam pengambilan keputusan. Seorang decision maker juga dengan mudah dapat mengambil keputusan dengan cepat berdasarkan proses dari sistem pengambilan keputusan yang sebenarnya.
Untuk  menganalisa  masalah  pada  proses  berjalan,  digunakan Fishbone  Diagram yang  akan menguraikan  masalah  secara  rinci. Fishbone  Diagram (Tulang  Ikan)/ Cause  and  Effect (Sebab  dan Akibat)  /  Ishikawa  adalah  untuk  mengidentifikasi  dan  mengorganisasi  penyebab-penyebab  yang mungkin timbul dari suatu efek spesifik dan kemudian memisahkan akar penyebabnya [5]. Diagram ini dibuat sederhana seperti bentuk ikan, dibagian kepalanya berisi masalah yang sedang dihadapi dan di setiap ruas tulangnya mewakili aspek-aspek penyebab yang menimbulkan masalah tersebut [6]. Untuk membangun  sistem  aplikasinya,  penelitian  ini  menggunakan  metode  UML  ( Unified  Modelling Language ) untuk pengembangan sistem aplikasi SPK nya, antara lain Use case diagram , perancangan basis data dengan ERD ( Entity Relationship Diagram) , serta menggunakan prototyping untuk membuat model aplikasi SPK nya. Unified Modeling Language (UML) adalah salah satu standar bahasa yang banyak  digunakan  di  dunia  industri  untuk  mendefinisikan  requirement,  membuat  analisis  &  desain, serta menggambarkan arsitektur dalam pemrograman berorientasi objek [7]. Prototype adalah proses pembuatan model sederhana software yang mengijinkan pengguna memiliki gambaran dasar tentang program  serta  melakukan  pengujian  awal. Prototype merupakan  salah  satu  metode  pengembangan perangat  lunak  yang  banyak  digunakan  [8].  Turban  mendefinisikan  Sistem  pendukung  keputusan merupakan suatu pendekatan untuk mendukung pengambilan keputusan. Sistem pendukung keputusan adalah sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur [9].

## Tahapan Pengumpulan Data
Tahapan pengumpulan data yang dilakukan antara lain dengan cara pengamatan, wawancara, studi pustaka serta analisa dokumen. Instrumentasi yang penulis gunakan dalam penelitian ini antara lain wawancara dan penyebaran kuesioner. Wawancara dilakukan pada pimpinan atau pemilik konveksi langsung untuk memperoleh informasi tentang bagaimana proses pemilihan supplier terbaik. Setelah melakukan wawancara, maka didapatkan 6 (enam) kriteria yang ditetapkan oleh pemilik yaitu: harga,
potongan harga, kualitas bahan, jarak tempat supplier ke konveksi, waktu pengiriman, dan pelayanan. Kuesioner diberikan untuk mendapatkan data penilaian tentang perbandingan nilai bobot kriteria dan penilaian alternatif supplier , oleh pimpinan atau pemilik konveksi. Data alternatif diambil pada periode tahun  2020  sebanyak  10 supplier .  Dan  karena  tidak  semua supplier dapat  memenuhi  kriteria  yang ditentukan, maka diambil sebagai sample penelitian ini sebanyak 5 supplier yang memenuhi 6 kriteria yang ditentukan.

## Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  merupakan  suatu  metode  pendukung  keputusan  yang dikembangkan  oleh  Thomas  L.  Saaty.  Model  pendukung  keputusan  ini  akan  menguraikan  masalah multi faktor atau multi kriteria yang kompleks menjadi suatu hierarki [10].
Langkah-langkah penyelesaian dalam metode AHP, adalah sebagai berikut:
1. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan, kemudian menyusun hierarki dari permasalahan yang dihadapi.
2. Menentukan  prioritas  elemen,  dengan  cara  membuat  perbandingan  berpasangan  skala  1-9 (membandingkan  elemen  secara  berpasangan  sesuai  kriteria  yang  diberikan).  Lalu  menyusun matriks  perbandingan  berpasangan  menggunakan  bilangan  desimal  untuk  mempresentasikan kepentingan relatif dan suatu elemen terhadap elemen yang lainnya.
3. Melakukan  sintesis  dari  perbandingan  berpasangan,  untuk  memperoleh  keseluruhan  proritas. Berdasarkan penilaian perbandingan berpasangan yang didapat dari kuisoner, maka nilai tersebut dituangkan  dalam  matriks.  Perhitungan  nilai  bobot  dengan  metode  AHP  dilakukan  dengan  cara langkah pertama adalah menjabarkan matriks diatas ke dalam angka decimal. Langkah kedua adalah mengalikan  matriks  dengan  dirinya  sendiri.  Langkah  ketiga  yaitu  hasil  dari  perkalian  matriks. Langkah keempat yaitu menjumlahkan setiap baris matrik normalisasi dari perkalian matriks dan membagi setiap jumlah baris pada matriks dengan total baris. Langkah ini akan menghasilkan nilai rata-rata yang disebut eigenvector . Langkah kelima adalah resume nilai eigenvector.
4. Mengukur konsistensi. Perhitungan Consistency Index (CI) dengan rumus:
CI = (λ Maks - N) / (N-1)
(1)
dimana: N = banyaknya elemen (kriteria)
Kemudian menghitung Ratio Konsistensi / Concictency Ratio (CR) dengan rumus:
CR = CI / IR (2)
dimana: CR = Concictency Ratio , CI = Consistency Index , IR = Indeks Random Concictency .
Jika nilai Concictency Ratio (CR) lebih dari 10% atau 0,1, maka penilaian data atau judgement harus diperbaiki.  Namun jika nilai Concictency Ratio (CR) kurang dari atau sama dengan 0,1, maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar.

## SYSTEMATICS, Vol. 3, No. 1, Desember 2021, pp 1-12

## Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar dari metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua  atribut.  Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matrik  keputusan  (X)  ke  skala  yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada [11].
Menurut Fishburn [12] ada beberapa langkah dalam penyelesaian metode SAW:
1. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, misalnya Ci.
2. Menentukan nilai bobot dari masing-masing kriteria.
3. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setia kriteria
4. Menentukan matriks keputusan berdasarkan kriteria (Cj), kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan  persamaan  yang  diseusaikan  dengan  jenis  atribut  sehingga  diperoleh  matriks ternormalisasi R.
5. Memberikan nilai prefensi untuk setiap alternatif (Vi)
𝑅 𝑖𝑗 { 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗 𝑖 𝑀𝑖𝑛 𝑋 𝑖𝑗
Jika j adalah atribut keuntungan (benetif)
𝑖 𝑋 𝑖𝑗 Jika j adalah atribut biaya (cost)
(3)
Vi = ∑(W j R ij ) n j=1 (4)
Dimana: Rij = Rating kinerja ternormalisasi , Max = Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom,
Min = Nilai minimum dari setiap baris dan kolom  , Xij = Baris dan kolom dari matriks. Vi = Rank untuk setiap alternatif, dan Wj = Nilai Bobot dari setiap kriteria.
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi)  diberikan  sebagai  Nilai  Vi  yang  lebih  besar mengidentifikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih. Hasil akhir diperoleh dari peroses perangkingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan vector bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk menganalisa masalah yang terjadi pada perusahaan, menggunakan metode pengamatan, wawancara,  dan  analisa  dokumen.  Penggambaran  masalah  dengan  menggunakan fishbone  diagram dapat dilihat di gambar 1. Gambar 1 menunjukkan akar permasalahan dari konveksi yang mengalami kerugian  yang  disebabkan  oleh  tiga  faktor,  yaitu  faktor  manusia,  proses  dan  tempat.  Pada  faktor manusia,  yang  penilaian supplier belum  optimal.  Penilaian  yang  belum  optimal  disebabkan  karena penilaian  hanya  sebatas  dari  pendapat  pribadi  dari  pemilik  konveksi.  Pada  faktor  proses  pemilik
konveksi sulit untuk menentukan supplier , pemilik sulit menentukan supplier karena tidak ada proses penilaian  pasti  dari  pemilik.  Pada  faktor  penyimpanan,  pemilik  konveksi  sulit  untuk  mencari  data supplier , pemilik konveksi sulit mencari data supplier karena data supplier tidak dicatat dan disimpan dengan baik. Dari hal – hal tersebut maka kita dapat mengetahui akar dari kerugian perusahaan.
Gambar 1. Fishbone Diagram
Kriteria yang digunakan, akan dibagi menjadi 2 golongan. Golongan Cost apabila nilai kriteria yang  semakin  kecil,  semakin  disukai.  Dan  sebaliknya,  golongan Benefit apabila  nilai  kriteria  yang semakin besar, semakin disukai. Berikut adalah penjelasan beberapa kriteria yang digunakan:
1) Harga:  Kriteria  harga  digunakan  untuk  dasar  pengeluaran  pembiayaan  pembelian  bahan  jeans, dalam satuan Rupiah per meter. Semakin kecil pengeluaran biaya semakin disukai. Harga termasuk golongan kriteria Cost .
2) Potongan Harga: Kriteria potongan harga digunakan untuk mengetahui berapa besar diskon harga atau potongan harga yang diberikan oleh supplier , dalam satuan Rupiah per meter. Semakin tinggi atau besar nilainya semakin disukai. Potongan Harga termasuk golongan kriteria Benefit .
3) Kualitas  Bahan:  Kriteria  bahan  digunakan  untuk  penilaian  kualitas  bahan  dengan  skala  ordinal. Semakin tinggi nilai semakin disukai. Kualitas Bahan termasuk golongan kriteria Benefit .
4) Jarak Tempat Supplier ke Konveksi: Kriteria jarak digunakan untuk dasar berapa jauh dan lamanya bahan akan sampai ke tempat konveksi, dalam satuan Meter. Semakin pendek jaraknya semakin disukai. Jarak termasuk golongan kriteria Cost .
5) Waktu pengiriman: Kriteria waktu digunakan untuk dasar dibutuhkan berapa lama waktunya untuk sampai ke tempat, dalam satuan hari. Semakin cepat waktunya semakin baik. Waktu pengiriman termasuk golongan kriteria Cost.
6) Pelayanan: Kriteria pelayanan digunakan untuk penilaian tanggapan supplier terhadap permintaan pesanan. Semakin tinggi nilainya semakin disukai. Pelayanan termasuk golongan kriteria Benefit .
Penilaian  data  alternatif  pada  penelitian  ini  dibuat  dengan  5 supplier yaitu,  MGS,  Alvaro, D`Santi, Jamal Textile dan Fajar Terang. Yang dipilih berdasarkan 6 (enam) kriteria Harga, Kualitas Bahan, Jarak tempat ke konveksi, Waktu pengiriman, Potongan Harga dan Pelayanan. Dari kriteria dan alternatif  tersebut,  dirancanglah  struktur  hirarki  keputusan  yang  dapat  mempermudah  untuk  melihat permasalahan yang kompleks dan dapat ditinjau dari sisi yang detail serta terukur. Model AHP terlihat pada gambar 2, berupa struktur hierarki pemilihan supplier terbaik .
Gambar 2. Struktur Hierarki Pemilihan Supplier Terbaik

## Perhitungan nilai bobot kriteria dengan metode AHP
Penetapan kriteria yang ada diperoleh dari hasil wawancara terhadap pemilik atau pimpinan perusahaan konveksi melalui kuesioner yang berisi perbandingan antar kriteria. Berdasarkan dari hasil kuesioner  perbandingan  antar  kriteria  yang  dinilai  oleh  pimpinan,  maka  didapat  data  perbandingan dalam bentuk tabel perbandingan antar kriteria yang terlihat pada tabel 1.
Kriteria Harga Kualitas Bahan Jarak Tempat Waktu Pengiriman Potongan Harga Pelayanan Harga 1 1 3 3 2 1 Kualitas Bahan 1 1 5 3 1 2 Jarak Tempat 1/3 1/5 1 1 3 1 Waktu Pengiriman 1/3 1/3 1 1 2 1 Potongan Harga 1/2 1 1/3 1/2 1 1 Pelayanan 1 1/2 1 1 1 1

## Tabel 1. Tabel Perbandingan Kriteria
Seperti  yang  telah  dijelaskan  pada  bab metode  penelitian,  maka  perhitungan  nilai  bobot  kriteria dengan metode AHP dilakukan dengan cara sebagai berikut:
1) Langkah 1 Membentuk matriks tersebut menjadi angka desimal
[
1,000 1,000 3,000 3,000 2,000 1,000 1,000 1,000 5,000 3,000 1,000 2,000 0,333 0,200 1,000 1,000 3,000 1,000 0,333 0,333 1,000 1,000 2,000 1,000 0,500 1,000 0,333 0,500 1,000 1,000 1,000 0,500 1,000 1,000 1,000 1,000]
2) Langkah 2 Mengalikan matriks dengan dirinya (matriks) sendiri.
3) Langkah 3 Hasil dari perkalian matriks
[ 5,998 6,099 15,666 14,000 21,000 12,000 7,164 5,999 18,333 16,500 27,000 14,000 3,699 4,566 5,998 6,099 9,866 6,733 3,332 3,699 6,330 5,998 8,999 5,999 3,277 3,233 8,666 6,833 5,999 5,333 3,666 3,533 8,833 8,000 9,500 6,000 ]
4) Langkah 4 Jumlahkan setiap baris matrik normalisasi dari perkalian matriks dan membagi setiap jumlah baris pada matriks dengan total baris akan menghasilkan eigenvector .
[
74,763 88,996 36,961 34,357 33,341 39,352 + 307,950 ] → [ 74,763  ∶  307,950 88,996  ∶  307,950 36,961 ∶ 307,950 34,357 ∶ 307,950 33,341 ∶ 307,950 39,532 ∶  307,950 ] = [ 0,243 0,289 0,120 0,112 0,108 0,128 + 1,000 ]
5) Langkah 5 menghasilkan eigenvector, yaitu Harga = 0,243, Kualitas Bahan = 0,289, Jarak tempat = 0,120, Waktu pengiriman = 0,122, Potongan Harga = 0,108, Pelayanan = 0,128
6)  Perhitungan  konsistensi  sebagai  pengujian  metode  AHP  dilakukan  dengan  cara  menghitung  nilai Consistency Index (CI) menggunakan persamaan (1) diatas, dengan n=6 dan 𝜆 max =  6,578, yaitu:
CI = 𝜆 max − 𝑛 𝑛−1 = (6,578− 6 ) 6−1 = 0,116
Kemudian menghitung Ratio Konsistensi / Concictency Ratio (CR) menggunakan persamaan (2) diatas:
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0,116 1,24 = 0,093
Penilaian perbandingan dianggap konsisten jika nilai CR tidak lebih dari 0,1 atau 10, sehingga tidak perlu dilakukan perhitungan ulang. Hasil perhitungan nilai bobot kriteria dengan metode AHP, yaitu nilai eigen dari masing-masing kriteria, dapat terlihat pada Langkah 5.

## Perhitungan Nilai Alternatif Terbaik Dengan Metode SAW
Data nilai alternatif untuk penentuan supplier terbaik, didapat dari analisa dokumen yang ada dan pengisian kuesioner, terlihat pada tabel 2.
Alternatif Kriteria Harga Kualitas Bahan Jarak Tempat Waktu Pengiriman Potongan harga Pelayanan MGS 20000 85 11 5 250 85 Alvaro 23000 80 2 4 500 85 D`Santi 18500 93 121 5 1000 95 Jamal Textile 19000 90 11 4 250 80 Fajar Terang 24700 80 11 4 500 85 Tabel 2. Tabel Nilai Alternatif Supplier per Kriteria
Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  ke  skala  yang  dapat  diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Adapun langkah penyelesaian suatu masalah menggunakan metode Simple  Additive  Weighting telah  dijelaskan  sebelumnya,  sehingga  didapatkanlah  nilai normalisasi untuk metode SAW yang dapat dilihat pada tabel 3.
Alternatif Kriteria Harga Kualitas Bahan Jarak Tempat Waktu Pengiriman Potongan harga Pelayanan MGS 0,925 0,914 0,182 0,800 0,250 0,895 Alvaro 0,804 0,860 1,000 1,000 0,500 0,895 D`Santi 1,000 1,000 0,017 0,800 1,000 1,000 Jamal Textile 0,974 0,968 0,182 1,000 0,250 0,842 Fajar Terang 0,749 0,860 0,182 1,000 0,500 0,895 Tabel 3. Tabel Normalisasi SAW
Dari  nilai  yang  didapat  pada  tabel  3,  maka  akan  diselesaikan  dengan  langkah-langkah  metode SAW, seperti pada langkah 1-5 sebelumnya. Proses akhir adalah menghitung nilai alternatif terbaik. Untuk  mendapatkan  rangking  dari supplier yang  terbaik,  dimana  nilai  eigen  alternatif  per  kriteria (Langkah  5),  dikalikan  dengan  nilai  normalisasi  (tabel  3),  lalu  untuk  setiap  alternatif,  dijumlahkan. Maka hasil akhir, didapatkan rangking dari setiap supplier seperti terlihat pada tabel 4.
Nama Supplier Nilai Akhir Ranking D`Santi 0,860 1 Alvaro 0,844 2 Jamal Textile 0,783 3 MGS 0,741 4 Fajar Terang 0,732 5 Tabel 4. Tabel Hasil Perangkingan Supplier
Dari tabel 4, terlihat bahwa supplier D`Santi yang mendapatkan perolehan tertinggi 0,860, maka D`Santi  adalah supplier terbaik.  Tetapi  pengambil  keputusan  tetaplah  pemilik  konveksi  langsung, perangkingan ini hanya membantu pemilik dalam menimbang data yang ada.

## Perancangan Sistem
Use Case diagram dapat digunakan untuk merancang sistem aplikasi SPK. Pada gambar Use Case Diagram Proses terdiri dari entry bobot kriteria, entry nilai alternatif, dan cetak hasil keputusan.
Gambar Use Case Diagram Proses dapat dilihat pada gambar 3 di bawah ini.
Gambar 3. Use Case Diagram Proses
Pada  gambar Use  Case  Diagram Laporan  terdiri  dari  cetak laporan hasil  penilaian  supplier, cetak laporan hasil perankingan supplier, dan cetak laporan hasil keputusan, dimana pemilik sebagai aktor aktif, dapat mencetak laporan-laporan yang akan dihasilkan oleh sistem, dan laporan yang sudah dicetak dapat dijadikan sebagai arsip. Use Case Diagram Laporan dapat terlihat pada gambar 4.
Gambar 4. Use Case Diagram Laporan
Entity  Relationship  Diagram (ERD)  untuk  menggambarkan  model  basis  data  berdasarkan obyek-obyek dan memodelkan struktur dan hubungan data menggunakan notasi dan simbol. ERD yang dibuat untuk sistem penunjang keputusan pemilihan supplier terbaik terlihat di gambar 5 berikut ini:

## Gambar 5. Entity Relationship Diagram (ERD)
Sebagai hasil akhir, maka dibuatlah aplikasi SPK berbasis web untuk pemilihan supplier terbaik. Gambar 6 adalah tampilan layar data kriteria, beserta nilai bobot kriteria hasil perhitungan AHP, dan penggolongan kriteria nya untuk metode SAW.

## Gambar 6. Tampilan layar data kriteria untuk metode SAW
Gambar    7 adalah  Tampilan  layar  hasil  penilaian supplier dan  hasil  akhir ranking  nilai supplier pada aplikasi SPK. Terlihat pada hasil akhir, supplier D’Santi adalah supplier terbaik.
Gambar 7. Tampilan layar hasil penilaian supplier dan hasil akhir ranking nilai

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan analisa yang telah dilakukan pada konveksi Iyon Collection, maka dapat disimpulkan  bahwa  penerapan  metode Analytical  Hierarcy  Process (AHP)  dan Simple  Additive Weighting (SAW)  dirasakan  sudah  tepat  dengan  kriteria  yang  tepat,  sehingga  sistem  aplikasi  SPK pemilihan supplier terbaik dapat berjalan baik. Dengan dihasilkannya aplikasi SPK, pemilik juga akan dapat menilai supplier dengan pasti serta mendapatkan informasi laporan yang dibutuhkan, diantaranya laporan  data supplier ,  laporan  penilaian supplier serta  laporan  hasil  perangkingan supplier ,  untuk perbandingan kinerja supplier yang saat ini bekerjasama, serta melihat supplier dengan hasil rangking terbaik. Dengan adanya sistem penunjang keputusan ini pimpinan konveksi dapat lebih obyektif, dan cepat dalam melakukan pemilihan supplier , serta data supplier akan tersimpan dengan aman, sehingga mempermudah  perusahaan  dalam  mencari  data supplier. Pemilihan supplier yang  tepat,  akan  dapat
menyediakan  bahan  baku  pakaian  pada  konveksi  tepat  pada  waktunya,  untuk  menghindari  kerugian pada proses produksi pakaian.

## REFERENCES
[1] P. A. Pangestu and A. Diana, “Penggabungan metode Analytical Hierarchy Process dan Simple Additive Weighting untuk Pemilihan Supplier pada Sici Buana,” Idealis , pp. 281–287, 2020.
[2] A. Y. Pradipta and A. Diana, “Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Supplier pada Apotek dengan Metode AHP dan SAW (Studi Kasus Apotek XYZ),” Sisfotek , vol. 3584, pp. 107–114, 2017.
[3] I. Habibi and H. Hasugian, “Penerapan Metode Analtical Hierarcy Process ( Ahp ) Dan Simple Additive  Weighting  (  Saw  )  Untuk  Pemilihan  Supplier  Profitable  Pada  Sebuah  Proyekd,” JurnalIDEALIS Vol.2 No.6, Novemb. 2019 , vol. 2, no. 6, pp. 429–435, 2019.
[4] D.  Wiguna,  “Decision  Support  System  to  Determine  the  Location  of  a  Cake  Shop  Retail Business Using the AHP Method and Simple Additive Weighting (SAW),” Systematics , vol. 2, no. 2, pp. 79–85, 2020, doi: 10.35706/sys.v2i2.3831.
[5] H.  Murnawan,  “Perencanaan  Produktivitas  Kerja  dari  Hasil  Evaluasi  Produktivitas  dengan Metode Fishbone di Perusahaan Percetakan PT.X,” J. Tek. Ind. HEURISTIC Vol 11 No 1 April 2014. ISSN 1693-8232 , vol. 11, no. 1, pp. 27–46, 2014.
[6] A. Rahmawan, “Studentpreneur Guidebook,” Cetakan Pertama. Jakarta: GagasMedia , 2013.
[7] A. Josi, “Penerapan Metode Prototyping Dalam Membangun Website Desa (Studi Kasus Desa Sugihan Kecamatan Rambang),” Jti , vol. 9, no. 1, pp. 50–57, 2017.
[8] W. W. Widiyanto, “Analisa Metodologi Pengembangan Sistem Dengan Perbandingan Model Perangkat Lunak Sistem Informasi Kepegawaian Menggunakan Waterfall Development Model, Model Prototype, Dan Model Rapid Application Development (Rad),” J. Inf. Politek. Indonusa Surakarta ISSN , vol. 4, no. 1, pp. 34–40, 2018, [Online]. Available: http://www.informa.poltekindonusa.ac.id/index.php/informa/article/view/34.
[9] Turban,  Aronson,  and  Liang,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Prestasi Pegawai  Menggunakan  Metode  Saw,  Ahp,  Dan  Topsis,” Decis.  Support  Syst.  Intell.  Syst. (Sistem Pe , vol. 1,
no.
7, 2006, [Online]. Available:
http://jitter.widyatama.ac.id/index.php/jitter/article/view/216.
[10] Saaty and L. Thomas, “Decision Making With The Analytic Hierarchy Process,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 1, no. 1, pp. 83–98, 2008, [Online]. Available: http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/pilar/article/view/274.
[11] Kusumadewi, “Fuzzy Multi-Attribute Decision Making. Yogyakarta. Graha Ilmu.,” J.  Media Infotama Penerapan Metod. SAW… ISSN , p. 361, 2006.
[12] P.  C.  Fishburn, A  Problem-based  selection  of  multi-attribute  decision  making  methods . Blackwell Publisihing, New Jersey, 1967.