KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 4, Februari 2024, Hal 2005-2017 DOI 10.30865/klik.v4i4.1652 https://djournals.com/klik

## Penerapan Multi-Atributive Ideal-Real Comparative Analysis dan PIPRECIA Dalam Evaluasi Kinerja Pemasok Bahan Baku
Donaya Pasha 1 , Mudar Safi 2,* , Setiawansyah 3
1 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Teknologi Informasi, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung, Indonesia
2 Teknik Komputer, Akademi Ilmu Komputer Ternate, Ternate, Indonesia
3 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Informatika, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung, Indonesia Email: 1 donayapasha@teknokrat.ac.id, 2,* mudarsafi@gmail.com , 3 setiawansyah@teknokrat.ac.id Email Penulis Korespondensi: mudarsafi@gmail.com
Abstrak− Evaluasi kinerja pemasok bahan baku merupakan suatu proses sistematis yang dilakukan oleh perusahaan untuk mengukur dan memantau kinerja pemasok dalam memasok bahan baku yang diperlukan. Melalui evaluasi yang berkesinambungan, perusahaan dapat meningkatkan efektivitas strategi manajemen pemasok, mengidentifikasi peluang perbaikan, dan membangun hubungan jangka panjang yang saling menguntungkan. Evaluasi kinerja pemasok bahan baku menjadi instrumen utama dalam menjaga integritas rantai pasok  dan  memastikan  keberlanjutan  operasional  perusahaan.  Proses  ini  melibatkan  penilaian  terhadap  berbagai  aspek,  termasuk kualitas  bahan  baku,  ketepatan  waktu  pengiriman,  kepatuhan  terhadap  standar  etika  dan  lingkungan,  serta  efisiensi  dalam  proses logistik. Permasalahan yang terjadi dalam evaluasi kinerja yaitu belum adanya penerapan sebuah model sistem pendukung keputusan yang dapat melakukan evaluasi kinerja pemasok bahan baku, proses selama ini yang dilakukan dalam evaluasi kinerja pemasok bahan baku hanya melakukan penilaian terhadap kriteria yang ada dalam penilaian evaluasi kinerja pemasok. Penelitian ini mempunyai tujuan untuk  melakukan  evaluasi  kinerja  dari  pemasok  bahan  baku  dengan  menerapkan  metode Multi-Atributive  Ideal-Real  Comparative Analysis (MAIRCA)  dan Pivot  Pairwise  Relative  Criteria  Importance  Assessment (PIPRECIA).  Hasil  nilai  akhir  evaluasi  kinerja pemasok merupakan hasil keseluruhan dari proses penilaian yang dilakukan oleh suatu perusahaan terhadap para pemasoknya. Dalam proses ini, berbagai aspek kinerja pemasok dievaluasi dengan menggunakan metode yang telah ditentukan, metode PIPRECIA untuk pembobotan  kriteria  dan  MAIRCA  untuk  perhitungan  evaluasi  kinerja  pemasok.  Hasil  evaluasi  kinerja  pemasok  bahan  baku menunjukkan hasil untuk terbaik 1 dengan nilai akhir sebesar 0,352 didapatkan oleh pemasok Tanjung Raja,  terbaik 2 dengan nilai akhir sebesar 0,333 didapatkan oleh pemasok CV Tri Sakti, terbaik 3 dengan nilai akhir sebesar 0,315 didapatkan oleh pemasok Abadi Makmur.
Kata Kunci: Evaluasi; Kinerja; MAIRCA; Penilaian; PIPRECIA
Abstract− Performance evaluation of raw material suppliers is a systematic process carried out by companies to measure and monitor supplier  performance  in  supplying  the  necessary  raw  materials.  Through  continuous  evaluation,  companies  can  improve  the effectiveness  of  supplier  management  strategies,  identify  opportunities  for  improvement,  and  build  long-term,  mutually  beneficial relationships.  Performance  evaluation  of  raw  material  suppliers  is  the  main  instrument  in  maintaining  supply  chain  integrity  and ensuring  the  sustainability  of  company  operations.  This  process  involves  assessing  various  aspects,  including  the  quality  of  raw materials,  timeliness  of  delivery,  compliance  with  ethical  and  environmental  standards,  and  efficiency  in  logistics  processes.  The problem that occurs in performance evaluation is that there is no application of a decision support system model that can evaluate the performance  of  raw  material  suppliers,  the process  so  far  carried out in  evaluating  the  performance  of  raw  material  suppliers  only assesses the criteria in the assessment of supplier performance evaluation. This study aims to evaluate the performance of raw material suppliers by applying the Multi-Attributive Ideal-Real Comparative Analysis (MAIRCA) method and Pivot Pairwise Relative Criteria Importance Assessment (PIPRECIA). The final value of supplier performance evaluation is the overall result of the appraisal process carried out by a company on its suppliers. In this process, various aspects of supplier performance are evaluated using predetermined methods, the PIPRECIA method for weighting criteria and MAIRCA for supplier performance evaluation calculations. The results of the evaluation of the performance of raw material suppliers show the results for the best 1 with a final value of 0.352 obtained by Tanjung Raja suppliers, the best 2 with a final value of 0.333 obtained by CV Tri Sakti suppliers, the best 3 with a final value of 0.315 obtained by Abadi Makmur suppliers.
Keywords : Evaluation; Performance; MAIRCA; Valuation; PIPRECIA

## 1. PENDAHULUAN
Evaluasi  kinerja  pemasok  bahan  baku  merupakan  suatu  proses  sistematis  yang  dilakukan  oleh  perusahaan  untuk mengukur dan memantau kinerja pemasok dalam memasok bahan baku yang diperlukan. Proses ini melibatkan penilaian terhadap berbagai aspek, termasuk kualitas bahan baku, ketepatan waktu pengiriman, kepatuhan terhadap standar etika dan lingkungan, serta efisiensi dalam proses logistik. Evaluasi kinerja pemasok bertujuan untuk memastikan keandalan pasokan,  mengidentifikasi  potensi  risiko,  dan  meningkatkan  efisiensi  dalam  rantai  pasok[1].  Hasil  evaluasi  ini  dapat digunakan  sebagai  dasar  untuk  memutuskan  apakah  kerja  sama  dengan  pemasok  akan  diteruskan,  ditingkatkan,  atau mungkin perlu dicari alternatif pemasok yang lebih sesuai dengan kebutuhan perusahaan. Dengan membangun hubungan yang  kuat  dan  saling  menguntungkan  dengan  pemasok  bahan  baku,  perusahaan  dapat  meningkatkan  kualitas  produk, efisiensi  operasional,  dan  keberlanjutan  bisnis  secara  keseluruhan.  Evaluasi  kinerja  pemasok  bahan  baku  juga  dapat mencakup  parameter  keuangan  seperti  harga  yang  kompetitif  dan  keadilan  dalam  perjanjian  kontrak.  Transparansi komunikasi,  kemampuan  untuk  beradaptasi  terhadap  perubahan  kebutuhan  perusahaan,  serta  kepatuhan  terhadap persyaratan  hukum  dan  peraturan  industri  juga  menjadi  pertimbangan  penting  dalam  proses  evaluasi  ini[2].  Selama evaluasi  berlangsung,  umpan  balik  dari  berbagai  departemen  di  dalam  perusahaan,  termasuk  produksi,  manajemen kualitas, dan manajemen rantai pasok, dapat diintegrasikan untuk memberikan gambaran komprehensif tentang kinerja pemasok[3]. Melalui evaluasi yang berkesinambungan, perusahaan dapat meningkatkan efektivitas strategi manajemen
Donaya Pasha, Penerapan Multi-Atributive Ideal-Real Comparative Analysis dan PIPRECIA Dalam Evaluasi Kinerja

## Pemasok Bahan Baku
pemasok, mengidentifikasi peluang perbaikan, dan membangun hubungan jangka panjang yang saling menguntungkan. Evaluasi kinerja pemasok bahan baku menjadi instrumen utama dalam menjaga integritas rantai pasok dan memastikan keberlanjutan operasional perusahaan. Permasalahan yang terjadi dalam evaluasi kinerja yaitu belum adanya penerapan sebuah model sistem pendukung keputusan yang dapat melakukan evaluasi kinerja pemasok bahan baku, proses selama ini yang dilakukan dalam evaluasi kinerja pemasok bahan baku hanya melakukan penilaian terhadap kriteria yang ada dalam  penilaian  evaluasi  kinerja  pemasok.  Salah  satu  teknik  dalam  melakukan  evaluasi  kinerja  pemasok  bahan  baku dengan menggunakan sistem pendukung keputusan.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan kerangka kerja yang lebih terstruktur dalam mengatasi keputusan yang  kompleks,  mempercepat  proses  pengambilan  keputusan,  dan  meningkatkan  kualitas  keputusan  yang  diambil[4]. SPK memiliki kemampuan untuk mengintegrasikan berbagai sumber data, melakukan analisis prediktif, dan memberikan solusi alternatif berdasarkan pemodelan keputusan. Kelebihan SPK juga terletak pada kemampuannya menyederhanakan kompleksitas  informasi,  memfasilitasi  pemahaman  terhadap  dampak  keputusan,  serta  menyediakan  dukungan  analisis untuk menggambarkan konsekuensi dari berbagai pilihan keputusan[5]. Peran SPK semakin penting dalam menghadapi lingkungan  bisnis  yang  dinamis  dan  kompleks.  Dengan  analisis  yang  cermat  dan  penggunaan  teknologi  terkini,  SPK membantu  organisasi  untuk  bergerak  lebih  responsif,  meningkatkan  daya  saing,  dan  mencapai  tujuan  mereka  dengan lebih  efisien.  Keberhasilan  implementasi  SPK  bergantung  pada  pemahaman  yang  mendalam  terhadap  kebutuhan pengambil keputusan, integrasi yang baik dengan sistem lainnya, dan pemeliharaan rutin untuk memastikan kelangsungan fungsionalitasnya.  SPK  terus  mengalami  perbaikan  dan  penyempurnaan  untuk  memberikan  dampak  positif  bagi pengambil  keputusan  dan  membantu  organisasi  dalam  mencapai  tujuan  mereka.  Sebagai  suatu  alat  strategis,  SPK memiliki potensi besar dalam membentuk masa depan pengambilan keputusan yang lebih efisien dan efektif di berbagai sektor  bisnis  dan  industri.  Metode  dalam  sistem  pendukung  keputusan  salah  satunya Multi-Atributive  Ideal-Real Comparative Analysis . Multi-Atributive Ideal-Real Comparative Analysis (MAIRCA) adalah suatu metode dalam pengambilan keputusan multi-kriteria yang digunakan untuk mengevaluasi dan merangkingkan alternatif berdasarkan kriteria tertentu[6]. Metode ini  memanfaatkan  dua  titik  referensi  utama,  yaitu ideal  point dan real  point .  Ideal point mencerminkan  kondisi  yang diinginkan atau nilai maksimal yang dapat dicapai untuk setiap kriteria, sementara real point mencerminkan nilai aktual dari setiap alternatif. Perbandingan antara ideal point dan real point membantu pengambil keputusan dalam menilai sejauh mana  setiap  alternatif  mendekati  kondisi  ideal  yang diinginkan.  MAIRCA  memberikan perspektif yang  komprehensif terhadap kinerja alternatif, memungkinkan pengambil keputusan untuk membuat keputusan yang lebih informasional dan tepat  dalam  lingkungan  yang  kompleks  dan  multi-kriteria.  Keunggulan  utama  dari  MAIRCA  terletak  pada kemampuannya  dalam  memberikan  informasi  yang  mendalam  dan  kontekstual  dalam  pengambilan  keputusan  multi- kriteria[7], [8]. MAIRCA membedakan diri dengan menggunakan dua titik referensi, ideal point dan real point , yang memungkinkan evaluasi yang lebih holistik terhadap kinerja alternatif. Keberadaan Ideal Point memberikan gambaran tentang  kondisi  yang  diinginkan  atau  nilai  maksimal  yang  dapat  dicapai  untuk  setiap  kriteria,  sedangkan  Real  Point mencerminkan  nilai  aktual  dari  setiap  alternatif.  Dengan  memperhitungkan  kedua  titik  referensi  ini,  MAIRCA memungkinkan  pengambil  keputusan  untuk  tidak  hanya  menilai  seberapa  baik  suatu  alternatif  berkinerja,  tetapi  juga sejauh mana alternatif tersebut mencapai kondisi ideal yang diinginkan. Analisis ini memberikan wawasan yang lebih mendalam  tentang  divergensi  dan  konvergensi  antara  nilai  aktual  dan  nilai  yang  diinginkan,  membantu  pengambil keputusan  untuk  membuat  keputusan  yang  lebih  kontekstual  dan  informatif  dalam  situasi  kompleks  multi-kriteria[9]. Meskipun  metode Multi-Atributive  Ideal-Real  Comparative  Analysis (MAIRCA)  memiliki  keunggulan  dalam memberikan  perspektif  yang  lebih  holistik  terhadap  kinerja  alternatif  dalam  pengambilan  keputusan  multi-kriteria, terdapat kelemahan yang perlu diperhatikan yaitu MAIRCA tidak memberikan informasi tentang bobot relatif kriteria atau  seberapa  pentingnya  setiap  kriteria  dalam  pengambilan  keputusan.  Salah  satu  metode  pembobotan  yang  dapat mengatasi masalah dalam MAIRCA yaitu Pivot Pairwise Relative Criteria Importance Assessment . Pivot Pairwise Relative Criteria Importance Assessment (PIPRECIA) merupakan metode yang digunakan dalam konteks pengambilan keputusan multi-kriteria untuk menilai dan membandingkan pentingnya kriteria relatif satu sama lain[10]–[12].  Metode  ini  melibatkan  proses  perbandingan  berpasangan  antara  setiap  kriteria,  yang  dikenal  sebagai pairwise comparison .  PIPRECIA  secara  khusus  menekankan  pada  perubahan  atau  pivot  dalam  perbandingan berpasangan, di mana nilai relatif pentingnya suatu kriteria terhadap yang lain dapat bergeser tergantung pada situasi atau preferensi  pengambil  keputusan.  Pendekatan  ini  memungkinkan  untuk  penilaian  yang  lebih  dinamis  dan  fleksibel terhadap perubahan kondisi atau preferensi yang mungkin muncul selama proses pengambilan keputusan[13]. Dengan memanfaatkan pivot , PIPRECIA memberikan cara yang adaptif untuk menilai pentingnya kriteria dalam konteks yang berkembang,  sehingga  memberikan  landasan  yang  lebih  relevan  dan  responsif  bagi  pengambil  keputusan  dalam lingkungan  yang  dinamis.  Keuntungan  utama  PIPRECIA  terletak  pada  fleksibilitas  dan  adaptabilitasnya  dalam menanggapi perubahan dinamika atau preferensi dalam pengambilan keputusan multi-kriteria. Melalui penggunaan pivot , PIPRECIA  memungkinkan  pengambil  keputusan  untuk  menyesuaikan  nilai  relatif  kriteria  secara  dinamis, mengakomodasi  perubahan  preferensi  tanpa  harus  melakukan  perbandingan  berpasangan  yang  lengkap[14],  [15]. Fleksibilitas ini memberikan keunggulan dalam menanggapi ketidakpastian dan kompleksitas lingkungan yang berubah, memungkinkan  analisis  yang  lebih  responsif  terhadap  kondisi  yang  berkembang[16].  Selain  itu,  PIPRECIA mempermudah  implementasinya  dengan  memfokuskan  perhatian  pada  kriteria  yang  paling  relevan  atau  berubah, meminimalkan kompleksitas analisis[15], [17]. Kemampuannya untuk memberikan wawasan yang lebih mendalam dan
Donaya Pasha, Penerapan Multi-Atributive Ideal-Real Comparative Analysis dan PIPRECIA Dalam Evaluasi Kinerja Pemasok Bahan Baku
akurat tentang perubahan pentingnya kriteria juga menjadikan PIPRECIA sebagai alat yang berharga dalam mendukung pengambilan keputusan yang lebih kontekstual dan adaptif.
Penelitian terkait dengan evaluasi kinerja pemasok dilakukan oleh Purnomo (2021) dengan hasil penelitian yaitu pemasok  terbaik  dinilai  melalui  penerapan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP),  berdasarkan  perhitungan menggunakan metode AHP, pemasok yang mendapatkan penilaian tertinggi memiliki nilai sebesar 0,344[18]. Penelitian oleh  Adhiana  (2019)  Penggunaan  metode Fuzzy Promethee  dalam  menilai  performa  pemasok  bahan  baku  di  IKM menghasilkan data  yang  menunjukkan  bahwa  kinerja pemasok  2  unggul dibandingkan pemasok  lainnya,  dengan nilai Promethee II tertinggi sebesar 0,0203[19]. Penelitian dari Raditya (2023) Metode PROMETHEE memberi saran kepada perusahaan untuk memilih pemasok bahan baku terbaik, sehingga perusahaan mendapat rekomendasi tentang kinerja dari pemasok bahan baku yang tersedia. Dalam hasil peringkat pemilihan pemasok bahan baku, pemasok yang mendapatkan Peringkat 1 memiliki nilai sebesar 0,83[20]. Penelitian yang dilakukan oleh Proboningrum (2021) menerapkan metode MOORA  dalam  pengambilan  keputusan  pemasok,  menghasilkan  peringkat  teratas  dengan  nilai  sebesar  0,1599[21]. Perbedaan dengan penelitian yang menjadi referensi dalam penelitian ini yaitu penerapan metode Multi-Atributive Ideal- Real Comparative Analysis (MAIRCA) dalam penelitian dalam melakukan evaluasi kinerja pemasok bahan baku. Penelitian ini mempunyai tujuan untuk melakukan evaluasi kinerja dari pemasok bahan baku dengan menerapkan metode Multi-Atributive Ideal-Real Comparative Analysis (MAIRCA) dan Pivot Pairwise Relative Criteria Importance Assessment (PIPRECIA),  sehingga  dapat  mengidentifikasi  keunggulan  dan  kelemahan  relatif  dari  masing-masing pemasok, serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih efektif dalam memilih pemasok bahan baku yang dapat memberikan kontribusi maksimal terhadap keberlanjutan dan kinerja operasional perusahaan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  bertujuan  untuk  menyelidiki,  menganalisis,  dan  memahami  fenomena  atau  masalah  yang  menjadi fokus  penelitian.  Melalui  tahapan  ini,  penelitian  bertujuan  untuk  mengumpulkan  data  yang  relevan,  merancang metodologi  penelitian  yang  sesuai,  dan  menjalankan  prosedur  penelitian  untuk  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih mendalam tentang topik yang diteliti. Tahapan penelitian juga berfungsi untuk mengembangkan dan menguji hipotesis, menjelajahi  variabel-variabel  yang  berpengaruh,  serta  mengidentifikasi  pola  atau  tren  yang  mungkin  terkait  dengan fenomena yang diamati. Tahapan penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  gambar  1  merupakan  proses  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  dimulai  dari  identifikasi kebutuhan dengan menggunakan teknik wawancara, hasil wawancara yang dilakukan didapatkan kriteria yang menjadi penilaian  dalam  evaluasi  kinerja  pemasok  bahan  baku.  Hasil  pengumpulan  kebutuhan  didapatkan  4  kriteria  yang digunakan dalam evaluasi kinerja pemasok bahan baku yaitu kualitas bahan baku, harga bahan baku, waktu pengiriman, dan  ketersediaan.  Setelah  kriteria  didapat  selanjutnya  mengumpukan  hasil  penilaian  terhadap  kinerja  pemasok berdasarkan kriteria yang ditetapkan, selanjutnya menerapkan metode MAIRCA dan PIPRECIA dalam evaluasi kinerja pemasok yang akan menghasilkan peringkat hasil evaluasi kinerja pemasok bahan baku.

## 2.2 Metode Multi-Atributive Ideal-Real Comparative Analysis (MAIRCA) dan PIPRECIA
Kombinasi pembobotan antara Pivot Pairwise Relative Criteria Importance Assessment (PIPRECIA) dan metode Multi- Atributive  Ideal-Real  Comparative  Analysis (MAIRCA)  dapat  membentuk  pendekatan  yang  komprehensif  dalam pengambilan  keputusan  multi-kriteria.  PIPRECIA  dapat  digunakan  untuk  menyesuaikan  pentingnya  kriteria  secara dinamis berdasarkan perubahan preferensi atau kondisi tertentu[22], sementara MAIRCA dapat memberikan gambaran holistik  tentang  sejauh  mana  alternatif  memenuhi  standar  yang  diinginkan.  Proses  kombinasi  dimulai  dengan
Donaya Pasha, Penerapan Multi-Atributive Ideal-Real Comparative Analysis dan PIPRECIA Dalam Evaluasi Kinerja Pemasok Bahan Baku
menggunakan  PIPRECIA  untuk  menilai  dan  menyesuaikan  pentingnya  setiap  kriteria  berdasarkan  preferensi  dan perubahan  kondisi. Pivot dalam  PIPRECIA  memungkinkan  pengambil  keputusan  untuk  menyesuaikan  bobot  relatif kriteria sesuai dengan dinamika lingkungan. Selanjutnya, hasil penyesuaian dari PIPRECIA dapat diintegrasikan ke dalam MAIRCA. MAIRCA kemudian dapat digunakan untuk menghitung nilai holistik setiap alternatif berdasarkan nilai aktual dan ideal kriteria[23], yang mencakup perubahan bobot relatif yang sudah disesuaikan melalui PIPRECIA. Kombinasi ini  memungkinkan  pengambil  keputusan  untuk  memanfaatkan  keunggulan  PIPRECIA  dalam  adaptabilitas  dan responsivitas,  sementara  tetap  mempertahankan  pendekatan  holistik  dari  MAIRCA.  Penggabungan  keduanya  dapat memberikan wawasan yang lebih lengkap dan akurat dalam situasi di mana preferensi dan kondisi dapat berubah seiring waktu. Flowchart kombinasi antara metode PIPRECIA dan MAIRCA seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Kombinasi PIPRECIA dan MAIRCA
Alur  dari flowchart gambar 2  menjelaskan  tentang  setiap  tahapan  dalam  evaluasi  kinerja  pemasok  bahan  baku dengan menerapkan metode pembobotan PIPRECIA dan MAIRCA, penjelasan setiap tahapan yang dibuat sebagai berikut ini.
a. Penetapan Kriteria
Penetapan kriteria merupakan tahap krusial dalam proses evaluasi kinerja pemasok bahan baku, kriteria-kriteria evaluasi  yang  telah  diidentifikasi  sebelumnya  diterapkan  secara  sistematis  terhadap  pemasok  yang  sedang  dievaluasi. Dalam tahapan ini didapatkan 5 kriteria yang akan digunakan dalam evaluasi kinerja pemasok bahan baku serta 9 alternatif yang  akan  dievaluasi  kinerjanya.  Dengan  mengimplementasikan  kriteria  evaluasi  ini  secara  cermat,  perusahaan  dapat memperoleh data yang akurat dan terperinci mengenai kinerja pemasok.

## b. Pembobotan PIPRECIA
Pembobotan  PIPRECIA  ( Pivot  Pairwise  Relative  Criteria  Importance  Assessment )  merupakan  langkah  kunci dalam  metode  evaluasi  kinerja  pemasok  bahan  baku.  Setelah  identifikasi  kriteria  dan  pengumpulan  data  pada  tahap penerapan kriteria, pembobotan  dilakukan  untuk  menentukan  tingkat  kepentingan relatif  antar  kriteria.  Berikut  adalah langkah-langkah pembobotan PIPRECIA yaitu.
Menetapkan  nilai  signifikan  relatif  untuk  setiap  kriteria,  nilai  ini  meruapakan  nilai  awal  yang  diberikan  untuk setiap bobot kriteria dengan menggunakan persamaan berikut.
𝑆 𝑗 = { 1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐 𝑗 > 𝑐 1 1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐 𝑗 = 𝑐 1 1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐 𝑗 < 𝑐 1 (1)
Dimana 𝑗 ≠ 1 jika 𝑐 𝑗 =   𝑐 1 masuk dalam interval nilai 1 jika 𝑐 𝑗 > 𝑐 1 masuk dalam interval nilai (1 sampai 1,9) jika 𝑐 𝑗 < 𝑐 1 masuk dalam interval nilai (0,1 sampai 1)
Menetapkan nilai koefisien setiap kriteria dihitung dengan menggunakan persamaan berikut.
𝐾 𝑗 = { 1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 = 1 2 − 𝑆 𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 > 1 (2)
Dimana  K j merupakan  nilai  koefisien,  dan  S j merupakan  nilaia  signifikan  relative.  Menghitung  bobot  kriteria menggunakan persamaan berikut ini.
Donaya Pasha, Penerapan Multi-Atributive Ideal-Real Comparative Analysis dan PIPRECIA Dalam Evaluasi Kinerja Pemasok Bahan Baku
𝑄 𝑗 = { 1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 = 1 1 𝐾𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 > 1 (3)
Dimana  Q j merupakan  bobot  dari  masing-masing  kriteria  yang  ada.  Menghitung  bobot  akhir  masing-masing kriteria dengan menggunakan pesamaan berikut ini.
𝑤 𝑗 = 𝑄𝑗 ∑ 𝑄𝑘 𝑛 𝑘=1 (4)
Dimana w j merupakan bobot akhir dari masing-masing kriteria.
c. Matrik Keputusan
Matriks keputusan dibuat berdasarkan data penilaian dari setiap alternatif untuk setiap kriteria yang ada, dengan persamaan berikut ini.
𝑋 = [ 𝑥 11 ⋯ 𝑥 𝑛1 ⋮ ⋱ ⋮ 𝑥 1𝑚 ⋯ 𝑥 𝑛𝑚 ] (5)
Matriks keputusan diatas terdiri dari kolom dan baris, untuk setiap kolom merupakan kriteria yang ada. Sedangkan untuk setiap baris merupakan alternatif yang akan ada.
d. Menentukan Nilai Preferensi Alternatif
Tahapan  selanjutnya  menghitung  nilai  preferensi  alternatif  berdasarkan  kriteria  yang  ada,  menggunakan persamaan berikut ini.
𝑃 𝐴𝑗 = 1 𝑛 , 𝑗 = 1,2, 𝑛 (6)
𝑃 𝐴𝑗 merupakan nilai preferensi alternatif, sedangkan n merupakan jumlah alternatif yang ada.
e. Menghitung Theoritical Evaluation Matrix
Tahapan selanjutnya menghitung matriks evaluasi teroritis yang merupakan hasil perkalian antara nilai preferensi alternatif dengan bobot kriteria menggunakan persamaan berikut ini.
𝑇 𝑝 = [ 𝑡 𝑝11 ⋯ 𝑡 𝑝𝑛1 ⋮ ⋱ ⋮ 𝑡 𝑝1𝑚 ⋯ 𝑡 𝑝𝑛𝑚 ] = [ 𝑥 11 ∗ 𝑤 1 ⋯ 𝑥 𝑛1 ∗ 𝑤 𝑛 ⋮ ⋱ ⋮ 𝑥 1𝑚 ∗ 𝑤 1 ⋯ 𝑥 𝑛𝑚 ∗ 𝑤 𝑛 ] (7)
𝑇 𝑝 merupakan  nilai  matriks  evaluasi  teroritis  untuk  setiap  alternatif,  sedangkan  W  merupakan  nilai  bobot  dari kriteria.
f. Menghitung Realistic Evaluation Matrix
Tahapan  selanjutnya  menghitung  matriks  evaluasi  realistik  untuk  kriteria  yang  bersifat benefit dihitung menggunakan persamaan berikut ini.
𝑡 𝑟𝑖𝑗 = 𝑡 𝑝𝑖𝑗 ( 𝑥𝑖𝑗−𝑥𝑖𝑗
− 𝑥𝑖𝑗 + −𝑥 𝑖𝑗 − ) (8)
Untuk kriteria yang bersifat cost dihitung menggunakan persamaan berikut ini.
𝑡 𝑟𝑖𝑗 = 𝑡 𝑝𝑖𝑗 ( 𝑥𝑖𝑗−𝑥𝑖𝑗
+ 𝑥𝑖𝑗 − −𝑥 𝑖𝑗 + ) (9)
𝑡 𝑟𝑖𝑗 merupakan nilai dari matriks evaluasi realistis.
g. Menghitung Matriks Total
Proses  selanjutnya  menghitung  total  gap  matriks  berdasarkan  pengurangan  antara  matriks  evaluasi  teoritis  dan matriks evaluasi realistik menggunakan persamaan berikut ini.
𝐺 𝑖𝑗 = 𝑡 𝑝𝑎𝑖 − 𝑟 𝑟𝑖𝑗 (10)
𝐺 𝑖𝑗 merupakan nilai dari total matriks.
h. Menghitung Nilai Akhir Fungsi
Selanjutnya  melakukan  perhitungan  nilai  akhir  fungsi  dihitung  berdasarkan  hasil  matriks  total  menggunakan persamaan berikut ini.
𝑄 𝑖 = ∑ 𝑔 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (11)
𝑄 𝑖 merupakan nilai akhir fungsi dari masing-masing alternatif.
Donaya Pasha, Penerapan Multi-Atributive Ideal-Real Comparative Analysis dan PIPRECIA Dalam Evaluasi Kinerja

## Pemasok Bahan Baku
i. Perangkingan Alternatif
Terakhir membuat perangkingan alternatif berdasarkan nilai akhir fungsi, alternatif yang terbaik mempunyai nilai akhir fungsi yang paling tinggi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan Multi-Atributive  Ideal-Real  Comparative  Analysis (MAIRCA)  dan Pivot  Pairwise  Relative  Criteria Importance Assessment (PIPRECIA) dalam evaluasi kinerja pemasok bahan baku merupakan pendekatan yang holistik dan  adaptif  untuk  memahami  dan  merangking  kinerja  pemasok  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditetapkan. MAIRCA memberikan gambaran yang komprehensif tentang sejauh mana pemasok memenuhi standar yang diinginkan, sementara PIPRECIA memungkinkan penyesuaian bobot kriteria secara dinamis berdasarkan perbandingan berpasangan. Kombinasi kedua metode ini memungkinkan pengambil keputusan untuk menggabungkan keunggulan analisis holistik MAIRCA  dengan  fleksibilitas  PIPRECIA  dalam  menanggapi  perubahan  preferensi  atau  kondisi.  Dengan  demikian, evaluasi kinerja pemasok tidak hanya menjadi lebih komprehensif tetapi juga lebih responsif terhadap dinamika pasar atau perubahan kebijakan perusahaan. Hasil peringkat yang dihasilkan dari kedua metode tersebut dapat menjadi landasan yang kuat untuk mendukung keputusan strategis terkait pemilihan pemasok bahan baku yang paling sesuai dengan tujuan dan kebutuhan perusahaan.

## 3.1 Identifikasi Kebutuhan
Identifikasi kebutuhan evaluasi kinerja pemasok bahan baku merupakan langkah penting dalam menyusun kerangka kerja evaluasi yang efektif, kebutuhan tersebut mencakup penentuan kriteria evaluasi yang relevan terhadap kinerja pemasok bahan  baku.  Hasil  dari  pengumpulan  data  dan  identifikasi  kebutuhan  kriteria  yang  digunakan  dalam  evaluasi  kinerja pemasok seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Data Kriteria Evaluasi Kinerja Pemasok Bahan Baku Nama Kriteria Jenis Kriteria Bobot Awal Kriteria Kualitas Bahan Baku Benefit 1 Harga Cost 1 Ketersediaan Benefit 0,8 Waktu Pengiriman Benefit 0,7 Cara Pembayaran Benefit 0,3
Data  kriteria  pada  tabel  1  didapat  berdasarkan  hasil  pengumpulan  kebutuhan  kepada  pihak  perusahaan  terkait dengan  kriteria  yang  digunakan  dalam  evaluasi  kinerja  pemasok,  bobot  awal  kriteria  diberikan  pihak  perusahaan berdasarkan tingkat kepentingan dari kriteria yang digunakan.
Data penilaian kinerja pemasok bahan baku rangkuman dari hasil-hasil evaluasi yang dilakukan terhadap kinerja pemasok dalam konteks berbagai kriteria. Informasi ini mencakup evaluasi terhadap kualitas produk yang disediakan oleh pemasok, harga bahan baru yang diberikan pemasok, ketersediaan bahan baku yang ada pada pemasok, waktu pengiriman dari pemasok, pembayaran yang akan diberikan kepada pemasok bahan baku. Hasil dari penilaian kinerja pemasok bahan baku  juga  menjadi  dasar  untuk  pengambilan  tindakan  perbaikan  atau  pengembangan  kerja  sama  dengan  pemasok, menjadikannya alat yang penting dalam manajemen rantai pasok yang efektif. Hasil dari penilaian kinerja pemasok bahan baku seperti ditunjukan pada tabel 2.
Tab.el 2. Data Penilaian Kinerja Pemasok Bahan Baku Nama Pemasok Bahan Baku Kualitas Bahan Baku Harga  Ketersediaan Waktu Pengiriman Cara Pembayaran CV. Tri Sakti 90 5 3 5 1 Bangun Sejahtera 95 4 4 5 2 Jaya Kencana 93 5 4 3 2 CV. Makmur Bumi 94 4 5 4 1 Indo Jaya Perkasa 95 3 4 4 2 Jaya Makmur 96 3 5 4 1 Tanjung Raja 92 4 4 4 1 Abadi Makmur 94 3 4 3 2 CV. Mandala 93 4 4 5 1
Data penilaian tabel 2 didapat berdasarkan hasil pengumpulan kebutuhan dengan pihak perusahaan terkait kinerja evaluasi dari pemasok bahan baku, data pemasok bahan baku yang akan dinilai berjumlah 9 (Sembilan) pemasok.  Data penilaian ini akan digunakan dalam penerapan metode MAIRCA dalam evaluasi kinerja pemasok yag akan menghasilkan perangkingan dari hasil kinerja.
Donaya Pasha, Penerapan Multi-Atributive Ideal-Real Comparative Analysis dan PIPRECIA Dalam Evaluasi Kinerja Pemasok Bahan Baku

## 3.2 Metode MAIRCA dan PIPRECIA
Metode Multi-Atributive Ideal-Real Comparative Analysis (MAIRCA) dan Pivot Pairwise Relative Criteria Importance Assessment (PIPRECIA) merupakan dua pendekatan yang saling melengkapi dalam konteks evaluasi kinerja pemasok bahan  baku.  Gabungan  kedua  metode  ini  memungkinkan  perpaduan  yang  seimbang  antara  evaluasi  holistik  kinerja pemasok (MAIRCA) dan penyesuaian dinamis terhadap kriteria (PIPRECIA). Dengan memanfaatkan MAIRCA untuk menghitung nilai preferensi berdasarkan kriteria yang relevan dan menggunakan PIPRECIA untuk menyesuaikan bobot kriteria,  pengambil  keputusan  dapat  mendapatkan  hasil  evaluasi  yang  lebih  adaptif  dan  akurat,  membantu  dalam pemilihan pemasok yang optimal sesuai dengan tujuan dan kebijakan perusahaan. Tahapan penyelesaian dalam evaluasi kinerja pemasok mempunyai beberapa langkah sebagai berikut.
a. Penerapan Kriteria
Tahapan  pertama  menetapkan  kriteria  yang  akan  digunakan  dalam  evaluasi  kinerja  pemasok  bahan  baku,  data kriteria yagn digunakan seperti ditunjukan pada tabel 1, data tersebut akan digunakan dalam penilaian evaluasi kinerja pemasok bahan baku.

## b. Pembobotan PIPRECIA
Tahapan  kedua  menghitung  pembobotan  kriteria  menggunakan  PIPRECIA  ( Pivot  Pairwise  Relative  Criteria Importance Assessment ) merupakan langkah penting dalam menentukan tingkat kepentingan relatif antar kriteria dalam evaluasi  kinerja  pemasok  bahan  baku,  dalam  pembobotan  kriteria  menggunakan  PIPRECIA  akan  menetapkan  nilai signifikan  relatif  dengan  menggunakan  persamaan  (1),  selanjutnya  menghitung  nilai  koefisien  relatif  menggunakan persamaan (2), selanjutnya menghitung bobot kriteria menggunakan persamaan (3), dan terakhir menghitung bobot relatif masing-masing  kriteria  menggunakan  persamaan  (4).  Hasil  perhitungan  pembobotan  kriteria  menggunakan  metode PIPRECIA seperti berikut ini.
𝑤 1 = 𝑄 1 ∑ 𝑄 1;5 𝑛 𝑘=1 = 1
1 + 1 + 0,833 + 0,769 + 0,588 = 1 4,19 = 0,239
𝑤 2 = 𝑄 2 ∑ 𝑄 1;5 𝑛 𝑘=1 = 1 1 + 1 + 0,833 + 0,769 + 0,588 = 1 4,19 = 0,239 𝑤 3 = 𝑄 1 ∑ 𝑄 1;5 𝑛 𝑘=1 =
0,833 1 + 1 + 0,833 + 0,769 + 0,588 = 0,833 4,19 = 0,199
𝑤 4 = 𝑄 1 ∑ 𝑄 1;5 𝑛 𝑘=1 = 0,769
1 + 1 + 0,833 + 0,769 + 0,588 = 0,769 4,19 = 0,183
𝑤 5 = 𝑄 5 ∑ 𝑄 1;5 𝑛 𝑘=1 = 0,588
1 + 1 + 0,833 + 0,769 + 0,588 = 0,588 4,19 = 0,14
Hasil perhitungan pembobotan kriteria menggunakan metode PIPRECIA seperti ditunjukan pada tabel 3.
Tabel 3. Pembobotan Criteria Menggunakan PIPRECIA Nama Kriteria Nilai S j Nilai K j Nilai Q j Nilai W j Kualitas Bahan Baku 1 1 1 0,239 Harga 1 1 1 0,239 Ketersediaan 0,8 1,2 0,833 0,199 Waktu Pengiriman 0,7 1,3 0,769 0,183 Pembayaran 0,3 1,7 0,588 0,14
c. Matriks Keputusan
Tahapan  ketiga  membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  hasil  penilaian  kinerja  dari  pemasok  bahan  baku berdasarkan data penilaian pada tabel 2, matriks keputusan dibuat dengan menggunakan persamaan (5), bentuk umum matriks keputusan sebagai berikut.
𝑋 =
[ 𝑥 11 𝑥 21 𝑥 12 𝑥 22 𝑥 13 𝑥 23 𝑥 31 𝑥 41 𝑥 32 𝑥 42 𝑥 33 𝑥 43 𝑥 51 𝑥 52 𝑥 53 𝑥 14 𝑥 24 𝑥 15 𝑥 25 𝑥 16 𝑥 26 𝑥 34 𝑥 44 𝑥 35 𝑥 45 𝑥 36 𝑥 46 𝑥 54 𝑥 55 𝑥 56 𝑥 17 𝑥 27 𝑥 18 𝑥 28 𝑥 19 𝑥 29 𝑥 37 𝑥 47 𝑥 38 𝑥 48 𝑥 39 𝑥 49 𝑥 57 𝑥 58 𝑥 59 ]
Hasil dari matrik keputusan seperti berikut ini.
Donaya Pasha, Penerapan Multi-Atributive Ideal-Real Comparative Analysis dan PIPRECIA Dalam Evaluasi Kinerja

## Pemasok Bahan Baku
𝑋 = [ 90 5 95 4 93 5 3 5 4 5 4 3 1 2 2 94 4 95 3 96 3 5 4 4 4 5 4 1 2 1
92 4 94 3 93 4 4 4 4 3 4 5
1 2
1]
d. Menentukan Nilai Preferensi Alternatif
Tahapan  keempat  menghitung  nilai  preferensi  alternatif  berdasarkan  kriteria  yang  ada  dengan  menggunakan persamaan (6), hasil perhitungan nilai preferensi alternatif berdasarkan kriteria sebagai berikut.
𝑃 𝐴1 = 1 𝑛 = 1 ∑ 𝑤 1 𝑛 𝑗=1 = 1 2,151 = 0,465
𝑃 𝐴2 = 1 𝑛 = 1 ∑ 𝑤 2 𝑛 𝑗=1 = 1 2,151 = 0,465
𝑃 𝐴3 = 1 𝑛 = 1 ∑ 𝑤 3 𝑛 𝑗=1 = 1 1,791 = 0,558
𝑃 𝐴4 = 1 𝑛 = 1 ∑ 𝑤 4 𝑛 𝑗=1 = 1 1,647 = 0,607
𝑃 𝐴5 = 1 𝑛 = 1 ∑ 𝑤 53 𝑛 𝑗=1 = 1 1,26 = 0,794
e. Menghitung Theoritical Evaluation Matrix
Tahapan  kelima  menghitung  menghitung  matriks  evaluasi  teroritis  dengan  menggunakan  persamaan  (7),  hasil perhtiungan matriks evaluasi teroritis sebagai berikut ini.
𝑡 𝑝11 = 𝑃 𝐴1 ∗ 𝑤 1 = 0,465 ∗ 0,239 = 0,111 𝑡 𝑝12 = 𝑃 𝐴1 ∗ 𝑤 1 = 0,465 ∗ 0,239 = 0,111 𝑡 𝑝13 = 𝑃 𝐴1 ∗ 𝑤 1 = 0,465 ∗ 0,239 = 0,111 𝑡 𝑝14 = 𝑃 𝐴1 ∗ 𝑤 1 = 0,465 ∗ 0,239 = 0,111 𝑡 𝑝15 = 𝑃 𝐴1 ∗ 𝑤 1 = 0,465 ∗ 0,239 = 0,111 𝑡 𝑝16 = 𝑃 𝐴1 ∗ 𝑤 1 = 0,465 ∗ 0,239 = 0,111 𝑡 𝑝17 = 𝑃 𝐴1 ∗ 𝑤 1 = 0,465 ∗ 0,239 = 0,111 𝑡 𝑝18 = 𝑃 𝐴1 ∗ 𝑤 1 = 0,465 ∗ 0,239 = 0,111 𝑡 𝑝19 = 𝑃 𝐴2 ∗ 𝑤 1 = 0,465 ∗ 0,239 = 0,111 𝑡 𝑝21 = 𝑃 𝐴2 ∗ 𝑤 2 = 0,465 ∗ 0,239 = 0,112 𝑡 𝑝22 = 𝑃 𝐴2 ∗ 𝑤 2 = 0,465 ∗ 0,239 = 0,112 𝑡 𝑝23 = 𝑃 𝐴2 ∗ 𝑤 2 = 0,465 ∗ 0,239 = 0,112 𝑡 𝑝24 = 𝑃 𝐴2 ∗ 𝑤 2 = 0,465 ∗ 0,239 = 0,112 𝑡 𝑝25 = 𝑃 𝐴2 ∗ 𝑤 2 = 0,465 ∗ 0,239 = 0,112 𝑡 𝑝26 = 𝑃 𝐴2 ∗ 𝑤 2 = 0,465 ∗ 0,239 = 0,112 𝑡 𝑝27 = 𝑃 𝐴2 ∗ 𝑤 2 = 0,465 ∗ 0,239 = 0,112 𝑡 𝑝28 = 𝑃 𝐴2 ∗ 𝑤 2 = 0,465 ∗ 0,239 = 0,112 𝑡 𝑝29 = 𝑃 𝐴2 ∗ 𝑤 2 = 0,465 ∗ 0,239 = 0,112 𝑡 31 = 𝑃 𝐴3 ∗ 𝑤 3 = 0,558 ∗ 0,199 = 0,111 𝑡 32 = 𝑃 𝐴3 ∗ 𝑤 3 = 0,558 ∗ 0,199 = 0,111 𝑡 33 = 𝑃 𝐴3 ∗ 𝑤 3 = 0,558 ∗ 0,199 = 0,111 𝑡 34 = 𝑃 𝐴3 ∗ 𝑤 3 = 0,558 ∗ 0,199 = 0,111
𝑡 35 = 𝑃 𝐴3 ∗ 𝑤 3 = 0,558 ∗ 0,199 = 0,111 𝑡 36 = 𝑃 𝐴3 ∗ 𝑤 3 = 0,558 ∗ 0,199 = 0,111 𝑡 37 = 𝑃 𝐴3 ∗ 𝑤 3 = 0,558 ∗ 0,199 = 0,111 𝑡 38 = 𝑃 𝐴3 ∗ 𝑤 3 = 0,558 ∗ 0,199 = 0,111 𝑡 39 = 𝑃 𝐴3 ∗ 𝑤 3 = 0,558 ∗ 0,199 = 0,111 𝑡 41 = 𝑃 𝐴4 ∗ 𝑤 4 = 0,607 ∗ 0,183 = 0,111 𝑡 42 = 𝑃 𝐴4 ∗ 𝑤 4 = 0,607 ∗ 0,183 = 0,111 𝑡 43 = 𝑃 𝐴4 ∗ 𝑤 4 = 0,607 ∗ 0,183 = 0,111 𝑡 44 = 𝑃 𝐴4 ∗ 𝑤 4 = 0,607 ∗ 0,183 = 0,111 𝑡 45 = 𝑃 𝐴4 ∗ 𝑤 4 = 0,607 ∗ 0,183 = 0,111 𝑡 46 = 𝑃 𝐴4 ∗ 𝑤 4 = 0,607 ∗ 0,183 = 0,111 𝑡 47 = 𝑃 𝐴4 ∗ 𝑤 4 = 0,607 ∗ 0,183 = 0,111 𝑡 48 = 𝑃 𝐴4 ∗ 𝑤 4 = 0,607 ∗ 0,183 = 0,111 𝑡 49 = 𝑃 𝐴4 ∗ 𝑤 4 = 0,607 ∗ 0,183 = 0,111 𝑡 51 = 𝑃 𝐴5 ∗ 𝑤 5 = 0,794 ∗ 0,14 = 0,111 𝑡 52 = 𝑃 𝐴5 ∗ 𝑤 5 = 0,794 ∗ 0,14 = 0,111 𝑡 53 = 𝑃 𝐴5 ∗ 𝑤 5 = 0,794 ∗ 0,14 = 0,111 𝑡 54 = 𝑃 𝐴5 ∗ 𝑤 5 = 0,794 ∗ 0,14 = 0,111 𝑡 55 = 𝑃 𝐴5 ∗ 𝑤 5 = 0,794 ∗ 0,14 = 0,111 𝑡 56 = 𝑃 𝐴5 ∗ 𝑤 5 = 0,794 ∗ 0,14 = 0,111 𝑡 57 = 𝑃 𝐴5 ∗ 𝑤 5 = 0,794 ∗ 0,14 = 0,111 𝑡 58 = 𝑃 𝐴5 ∗ 𝑤 5 = 0,794 ∗ 0,14 = 0,111 𝑡 59 = 𝑃 𝐴5 ∗ 𝑤 5 = 0,794 ∗ 0,14 = 0,111
f. Menghitung Realistic Evaluation Matrix
Tahapan keenam menghitung matriks evaluasi realistik untuk kriteria yang bersifat benefit dihitung menggunakan persamaan  (8),  dan  kriteria cost dihitung  menggunakan  persamaan  (9),  hasil  perhitungan realistic  evaluation  matrix seperti berikut ini.
Donaya Pasha, Penerapan Multi-Atributive Ideal-Real Comparative Analysis dan PIPRECIA Dalam Evaluasi Kinerja Pemasok Bahan Baku
𝑡 𝑟11 = 𝑡 𝑝11 ( 𝑥 11 − 𝑥 11;19 − 𝑥 11;19 + − 𝑥 11;19 − ) = 0,111 ( 90 − 90 96 − 90 ) = 0 𝑡 𝑟12 = 𝑡 𝑝12 ( 𝑥 12 − 𝑥 11;19 − 𝑥 11;19 + − 𝑥 11;19 − ) = 0,111 ( 95 − 90
96 − 90 ) = 0,093 𝑡 𝑟13 = 𝑡 𝑝13 ( 𝑥 13 − 𝑥 11;19 − 𝑥 11;19 + − 𝑥 11;19 − ) = 0,111 ( 93 − 90
96 − 90 ) = 0,056 𝑡 𝑟14 = 𝑡 𝑝14 ( 𝑥 14 − 𝑥 11;19 − 𝑥 11;19 + − 𝑥 11;19 − ) = 0,111 ( 94 − 90
96 − 90 ) = 0,074 𝑡 𝑟15 = 𝑡 𝑝15 ( 𝑥 15 − 𝑥 11;19 − 𝑥 11;19 + − 𝑥 11;19 − ) = 0,111 ( 95 − 90
96 − 90 ) = 0,093 𝑡 𝑟16 = 𝑡 𝑝16 ( 𝑥 16 − 𝑥 11;19 − 𝑥 11;19 + − 𝑥 11;19 − ) = 0,111 ( 96 − 90
96 − 90 ) = 0,111 𝑡 𝑟17 = 𝑡 𝑝17 ( 𝑥 17 − 𝑥 11;19 − 𝑥 11;19 + − 𝑥 11;19 − ) = 0,111 ( 92 − 90 96 − 90 ) = 0,037
𝑡 𝑟18 = 𝑡 𝑝18 ( 𝑥 18 − 𝑥 11;19 − 𝑥 11;19 + − 𝑥 11;19 − ) = 0,111 ( 94 − 90
96 − 90 ) = 0,074 𝑡 𝑟19 = 𝑡 𝑝19 ( 𝑥 19 − 𝑥 11;19 − 𝑥 11;19 + − 𝑥 11;19 − ) = 0,111 ( 93 − 90
96 − 90 ) = 0,056 𝑡 𝑟21 = 𝑡 𝑝21 ( 𝑥 21 − 𝑥 21;29 − 𝑥 21;29 + − 𝑥 21;29 − ) = 0,112 ( 5 − 3 5 − 3 ) = 0,112 𝑡 𝑟22 = 𝑡 𝑝22 ( 𝑥 22 − 𝑥 21;29 − 𝑥 21;29 + − 𝑥 21;29 − ) = 0,112 ( 4 − 3 5 − 3 ) = 0,056 𝑡 𝑟23 = 𝑡 𝑝23 ( 𝑥 23 − 𝑥 21;29 − 𝑥 21;29 + − 𝑥 21;29 − ) = 0,112 ( 5 − 3 5 − 3 ) = 0,112 𝑡 𝑟24 = 𝑡 𝑝24 ( 𝑥 24 − 𝑥 21;29 − 𝑥 21;29 + − 𝑥 21;29 − ) = 0,112 ( 4 − 3 5 − 3 ) = 0,056 𝑡 𝑟25 = 𝑡 𝑝25 ( 𝑥 25 − 𝑥 21;29 − 𝑥 21;29 + − 𝑥 21;29 − ) = 0,112 ( 3 − 3 5 − 3 ) = 0 𝑡 𝑟26 = 𝑡 𝑝26 ( 𝑥 26 − 𝑥 21;29 − 𝑥 21;29 + − 𝑥 21;29 − ) = 0,112 ( 3 − 3 5 − 3 ) = 0 𝑡 𝑟27 = 𝑡 𝑝27 ( 𝑥 27 − 𝑥 21;29 − 𝑥 21;29 + − 𝑥 21;29 − ) = 0,112 ( 4 − 3 5 − 3 ) = 0,056 𝑡 𝑟28 = 𝑡 𝑝28 ( 𝑥 28 − 𝑥 21;29 − 𝑥 21;29 + − 𝑥 21;29 − ) = 0,112 ( 3 − 3 5 − 3 ) = 0 𝑡 𝑟29 = 𝑡 𝑝29 ( 𝑥 29 − 𝑥 21;29 − 𝑥 21;29 + − 𝑥 21;29 − ) = 0,112 ( 4 − 3 5 − 3 ) = 0,056 𝑡 𝑟31 = 𝑡 𝑝31 ( 𝑥 31 − 𝑥 31;39 − 𝑥 31;19 + − 𝑥 31;39 − ) = 0,111 ( 3 − 3 5 − 3 ) = 0
𝑡 𝑟32 = 𝑡 𝑝32 ( 𝑥 32 − 𝑥 31;39 − 𝑥 31;19 + − 𝑥 31;39 − ) = 0,111 ( 4 − 3 5 − 3 ) = 0,056 𝑡 𝑟33 = 𝑡 𝑝33 ( 𝑥 33 − 𝑥 31;39 − 𝑥 31;19 + − 𝑥 31;39 − ) = 0,111 ( 4 − 3 5 − 3 ) = 0,056
𝑡 𝑟34 = 𝑡 𝑝34 ( 𝑥 34 − 𝑥 31;39 − 𝑥 31;19 + − 𝑥 31;39 − ) = 0,111 ( 5 − 3 5 − 3 ) = 0,111 𝑡 𝑟35 = 𝑡 𝑝35 ( 𝑥 35 − 𝑥 31;39 − 𝑥 31;19 + − 𝑥 31;39 − ) = 0,111 ( 4 − 3 5 − 3 ) = 0,056
𝑡 𝑟36 = 𝑡 𝑝36 ( 𝑥 36 − 𝑥 31;39 − 𝑥 31;19 + − 𝑥 31;39 − ) = 0,111 ( 5 − 3 5 − 3 ) = 0,111
𝑡 𝑟37 = 𝑡 𝑝37 ( 𝑥 37 − 𝑥 31;39 − 𝑥 31;19 +
− 𝑥 31;39 − ) = 0,111 ( 4 − 3 5 − 3 ) = 0,056 𝑡 𝑟38 = 𝑡 𝑝38 ( 𝑥 38 − 𝑥 31;39 − 𝑥 31;19 + − 𝑥 31;39 − ) = 0,111 ( 4 − 3
5 − 3 ) = 0,056 𝑡 𝑟39 = 𝑡 𝑝39 ( 𝑥 39 − 𝑥 31;39 − 𝑥 31;19 + − 𝑥 31;39 − ) = 0,111 ( 4 − 3 5 − 3 ) = 0,056 𝑡 𝑟41 = 𝑡 𝑝41 ( 𝑥 41 − 𝑥 41;49 − 𝑥 41;49 + − 𝑥 41;49 − ) = 0,111 ( 5 − 3
5 − 3 ) = 0,111 𝑡 𝑟42 = 𝑡 𝑝42 ( 𝑥 42 − 𝑥 41;49 − 𝑥 41;49 + − 𝑥 41;49 − ) = 0,111 ( 5 − 3
5 − 3 ) = 0,111 𝑡 𝑟43 = 𝑡 𝑝43 ( 𝑥 43 − 𝑥 41;49 − 𝑥 41;49 + − 𝑥 41;49 − ) = 0,111 ( 3 − 3 5 − 3 ) = 0 𝑡 𝑟44 = 𝑡 𝑝44 ( 𝑥 44 − 𝑥 41;49 − 𝑥 41;49 + − 𝑥 41;49 − ) = 0,111 ( 4 − 3 5 − 3 ) = 0,056 𝑡 𝑟45 = 𝑡 𝑝45 ( 𝑥 45 − 𝑥 41;49 − 𝑥 41;49 + − 𝑥 41;49 − ) = 0,111 ( 4 − 3 5 − 3 ) = 0,056 𝑡 𝑟46 = 𝑡 𝑝46 ( 𝑥 46 − 𝑥 41;49 − 𝑥 41;49 + − 𝑥 41;49 − ) = 0,111 ( 4 − 3 5 − 3 ) = 0,056 𝑡 𝑟47 = 𝑡 𝑝47 ( 𝑥 47 − 𝑥 41;49 − 𝑥 41;49 + − 𝑥 41;49 − ) = 0,111 ( 4 − 3
5 − 3 ) = 0,056 𝑡 𝑟48 = 𝑡 𝑝48 ( 𝑥 48 − 𝑥 41;49 − 𝑥 41;49 + − 𝑥 41;49 − ) = 0,111 ( 3 − 3 5 − 3 ) = 0 𝑡 𝑟49 = 𝑡 𝑝49 ( 𝑥 49 − 𝑥 41;49 − 𝑥 41;49 + − 𝑥 41;49 − ) = 0,111 ( 5 − 3 5 − 3 ) = 0,111
𝑡 𝑟51 = 𝑡 𝑝51 ( 𝑥 51 − 𝑥 51;59 − 𝑥 51;59 + − 𝑥 51;59 − ) = 0,111 ( 1 − 1 2 − 1 ) = 0 𝑡 𝑟52 = 𝑡 𝑝52 ( 𝑥 52 − 𝑥 51;59 − 𝑥 51;59 + − 𝑥 51;59 − ) = 0,111 ( 2 − 1
2 − 1 ) = 0,111
𝑡 𝑟53 = 𝑡 𝑝53 ( 𝑥 53 − 𝑥 51;59 − 𝑥 51;59 + − 𝑥 51;59 − ) = 0,111 ( 2 − 1
2 − 1 ) = 0,111 𝑡 𝑟54 = 𝑡 𝑝54 ( 𝑥 54 − 𝑥 51;59 − 𝑥 51;59 + − 𝑥 51;59 − ) = 0,111 ( 1 − 1 2 − 1 ) = 0 𝑡 𝑟55 = 𝑡 𝑝55 ( 𝑥 55 − 𝑥 51;59 − 𝑥 51;59 + − 𝑥 51;59 − ) = 0,111 ( 2 − 1 2 − 1 ) = 0,111
𝑡 𝑟56 = 𝑡 𝑝56 ( 𝑥 56 − 𝑥 51;59 − 𝑥 51;59 + − 𝑥 51;59 − ) = 0,111 ( 1 − 1 2 − 1 ) = 0
𝑡 𝑟57 = 𝑡 𝑝57 ( 𝑥 57 − 𝑥 51;59 − 𝑥 51;59 + − 𝑥 51;59 − ) = 0,111 ( 1 − 1 2 − 1 ) = 0 𝑡 𝑟58 = 𝑡 𝑝58 ( 𝑥
58 − 𝑥 51;59 − 𝑥 51;59 + − 𝑥 51;59 − ) = 0,111 ( 2 − 1 2 − 1 ) = 0,111
𝑡 𝑟59 = 𝑡 𝑝59 ( 𝑥 59 − 𝑥 51;59 − 𝑥 51;59 + − 𝑥 51;59 − ) = 0,111 ( 1 − 1 2 − 1 ) = 0
g. Menghitung Matriks Total
Donaya Pasha, Penerapan Multi-Atributive Ideal-Real Comparative Analysis dan PIPRECIA Dalam Evaluasi Kinerja

## Pemasok Bahan Baku
Tahap ketujuh menghitung total gap matriks berdasarkan pengurangan antara matriks evaluasi teoritis dan matriks evaluasi realistik menggunakan persamaan (10), hasil perhitungan total matriks sebagai berikut ini.
𝐺 11 = 𝑡 𝑝11 − 𝑡 𝑟11 = 0,111 − 0 = 0,111 𝐺 12 = 𝑡 𝑝12 − 𝑡 𝑟12 = 0,111 − 0,093 = 0,018 𝐺 13 = 𝑡 𝑝13 − 𝑡 𝑟13 = 0,111 − 0,056 = 0,055 𝐺 14 = 𝑡 𝑝14 − 𝑡 𝑟14 = 0,111 − 0,074 = 0,037 𝐺 15 = 𝑡 𝑝15 − 𝑡 𝑟15 = 0,111 − 0093 = 0,018 𝐺 16 = 𝑡 𝑝16 − 𝑡 𝑟16 = 0,111 − 0,111 = 0 𝐺 17 = 𝑡 𝑝17 − 𝑡 𝑟17 = 0,111 − 0,056 = 0,055 𝐺 18 = 𝑡 𝑝18 − 𝑡 𝑟18 = 0,111 − 0,074 = 0,037 𝐺 19 = 𝑡 𝑝19 − 𝑡 𝑟19 = 0,111 − 0,056 = 0,055 𝐺 21 = 𝑡 𝑝21 − 𝑡 𝑟21 = 0,112 − 0,112 = 0 𝐺 22 = 𝑡 𝑝22 − 𝑡 𝑟22 = 0,112 − 0,056 = 0,056 𝐺 23 = 𝑡 𝑝23 − 𝑡 𝑟23 = 0,112 − 0,112 = 0 𝐺 24 = 𝑡 𝑝24 − 𝑡 𝑟24 = 0,112 − 0,056 = 0,056 𝐺 25 = 𝑡 𝑝25 − 𝑡 𝑟25 = 0,112 − 0 = 0,112 𝐺 26 = 𝑡 𝑝26 − 𝑡 𝑟26 = 0,112 − 0 = 0,112 𝐺 27 = 𝑡 𝑝27 − 𝑡 𝑟27 = 0,112 − 0,056 = 0,056 𝐺 28 = 𝑡 𝑝28 − 𝑡 𝑟28 = 0,112 − 0 = 0,112 𝐺 29 = 𝑡 𝑝29 − 𝑡 𝑟29 = 0,112 − 0,056 = 0,056 𝐺 31 = 𝑡 𝑝31 − 𝑡 𝑟31 = 0,111 − 0 = 0 𝐺 32 = 𝑡 𝑝32 − 𝑡 𝑟32 = 0,111 − 0,056 = 0,055 𝐺 33 = 𝑡 𝑝33 − 𝑡 𝑟33 = 0,111 − 0,056 = 0,055 𝐺 34 = 𝑡 𝑝34 − 𝑡 𝑟34 = 0,111 − 0,111 = 0 𝐺 35 = 𝑡 𝑝35 − 𝑡 𝑟35 = 0,111 − 0,056 = 0,055 𝐺 36 = 𝑡 𝑝36 − 𝑡 𝑟36 = 0,111 − 0,111 = 0 𝐺 37 = 𝑡 𝑝37 − 𝑡 𝑟37 = 0,111 − 0,056 = 0,055 𝐺 38 = 𝑡 𝑝38 − 𝑡 𝑟38 = 0,111 − 0,056 = 0,055 𝐺 39 = 𝑡 𝑝39 − 𝑡 𝑟39 = 0,111 − 0,056 = 0,055 𝐺 41 = 𝑡 𝑝41 − 𝑡 𝑟41 = 0,111 − 0,111 = 0 𝐺 42 = 𝑡 𝑝42 − 𝑡 𝑟42 = 0,111 − 0,111 = 0 𝐺 43 = 𝑡 𝑝43 − 𝑡 𝑟43 = 0,111 − 0 = 0,111 𝐺 44 = 𝑡 𝑝44 − 𝑡 𝑟44 = 0,111 − 0,056 = 0,055 𝐺 45 = 𝑡 𝑝45 − 𝑡 𝑟45 = 0,111 − 0,056 = 0,055 𝐺 46 = 𝑡 𝑝46 − 𝑡 𝑟46 = 0,111 − 0,056 = 0,055 𝐺 47 = 𝑡 𝑝47 − 𝑡 𝑟47 = 0,111 − 0,056 = 0,055 𝐺 48 = 𝑡 𝑝48 − 𝑡 𝑟48 = 0,111 − 0 = 0,111 𝐺 49 = 𝑡 𝑝49 − 𝑡 𝑟49 = 0,111 − 0,111 = 0 𝐺 51 = 𝑡 𝑝51 − 𝑡 𝑟51 = 0,111 − 0 = 0,111 𝐺 52 = 𝑡 𝑝52 − 𝑡 𝑟52 = 0,111 − 0,111 = 0 𝐺 53 = 𝑡 𝑝53 − 𝑡 𝑟53 = 0,111 − 0,111 = 0 𝐺 54 = 𝑡 𝑝54 − 𝑡 𝑟54 = 0,111 − 0 = 0,111 𝐺 55 = 𝑡 𝑝55 − 𝑡 𝑟55 = 0,111 − 0,111 = 0 𝐺 56 = 𝑡 𝑝56 − 𝑡 𝑟56 = 0,111 − 0 = 0,111 𝐺 57 = 𝑡 𝑝57 − 𝑡 𝑟57 = 0,111 − 0 = 0,111 𝐺 58 = 𝑡 𝑝58 − 𝑡 𝑟58 = 0,111 − 0,111 = 0 𝐺 59 = 𝑡 𝑝59 − 𝑡 𝑟59 = 0,111 − 0 = 0,111
h. Menghitung Nilai Akhir Fungsi
Tahapan terakhir melakukan perhitungan nilai akhir fungsi dihitung berdasarkan hasil matriks total menggunakan persamaan (11), hasil perhitungan nilai akhir fungsi untuk setiap alternatif sebagai berikut ini.
𝑄 1 = ∑ 𝑔 11;51 𝑛 𝑗=1 𝑄 1 = 𝐺 11 + 𝐺 21 + 𝐺 31 + 𝐺 41 + 𝐺 51 𝑄 1 = 0,111 + 0 + 0,111 + 0 + 0,111 = 0,333
Donaya Pasha, Penerapan Multi-Atributive Ideal-Real Comparative Analysis dan PIPRECIA Dalam Evaluasi Kinerja Pemasok Bahan Baku
𝑄 2 = ∑ 𝑔 12;52 𝑛 𝑗=1
𝑄 2 = 𝐺 12 + 𝐺 22 + 𝐺 32 + 𝐺 42 + 𝐺 52 𝑄 2 = 0,018 + 0,056 + 0,055 + 0 + 0 = 0,129
𝑄 3 = ∑ 𝑔 13;53 𝑛
𝑗=1 𝑄 3 = 𝐺 13 + 𝐺 23 + 𝐺 33 + 𝐺 43 + 𝐺 53 𝑄 3 = 0,055 + 0 + 0,055 + 0,111 + 0 = 0,222
𝑄 4 = ∑ 𝑔 14;54 𝑛
𝑗=1 𝑄 4 = 𝐺 14 + 𝐺 24 + 𝐺 34 + 𝐺 44 + 𝐺 54 𝑄 4 = 0,037 + 0,056 + 0 + 0,055 + 0,111 = 0,259
𝑄 5 = ∑ 𝑔 15;55 𝑛
𝑗=1 𝑄 5 = 𝐺 15 + 𝐺 25 + 𝐺 35 + 𝐺 45 + 𝐺 55 𝑄 5 = 0,018 + 0,112 + 0,055 + 0,055 + 0 = 0,240
𝑄 6 = ∑ 𝑔 16;56 𝑛 𝑗=1 𝑄 6 = 𝐺 16 + 𝐺 26 + 𝐺 36 + 𝐺 46 + 𝐺 56 𝑄 6 = 0 + 0,112 + 0 + 0,055 + 0,111 = 0,279
𝑄 7 = ∑ 𝑔 17;57 𝑛 𝑗=1 𝑄 7 = 𝐺 17 + 𝐺 27 + 𝐺 37 + 𝐺 47 + 𝐺 57 𝑄 7 = 0,075 + 0,056 + 0,055 + 0,055 + 0,111 = 0,352
𝑄 8 = ∑ 𝑔 18;58 𝑛 𝑗=1
𝑄 8 = 𝐺 18 + 𝐺 28 + 𝐺 38 + 𝐺 48 + 𝐺 58 𝑄 8 = 0,037 + 0,112 + 0,055 + 0,111 + 0 = 0,315
𝑄 9 = ∑ 𝑔 19;59 𝑛 𝑗=1 𝑄 9 = 𝐺 19 + 𝐺 29 + 𝐺 39 + 𝐺 49 + 𝐺 59 𝑄 9 = 0,055 + 0,056 + 0,055 + 0 + 0,111 = 0,277

## 3.3 Peringkat Hasil Evaluasi Kinerja Pemasok
Hasil nilai akhir evaluasi kinerja pemasok merupakan hasil keseluruhan dari proses penilaian yang dilakukan oleh suatu perusahaan  terhadap  para  pemasoknya.  Dalam  proses  ini,  berbagai  aspek  kinerja  pemasok  dievaluasi  dengan menggunakan  metode  yang  telah  ditentukan,  metode Pivot  Pairwise  Relative  Criteria  Importance  Assessment (PIPRECIA)  untuk  pembobotan  kriteria  dan Multi-Atributive  Ideal-Real  Comparative  Analysis (MAIRCA)  untuk perhitungan evaluasi kinerja pemasok. Nilai akhir ini mencerminkan sejauh mana setiap pemasok memenuhi standar dan kebutuhan  perusahaan,  menggabungkan  informasi  mengenai  Kualitas  Bahan  Baku,  Harga,  Ketersediaan,  Waktu Pengiriman, dan cara Pembayaran. Hasil perhitungan nilai akhir masing-masing pemasok seperti pada tabel 4.
Tabel 2. Nilai Akhir Evaluasi Kinerja Pemasok Bahan Baku Nama Pemasok Bahan Baku Nilai Akhir CV. Tri Sakti 0,333 Bangun Sejahtera 0,129 Jaya Kencana 0,222 CV. Makmur Bumi 0,259 Indo Jaya Perkasa 0,24 Jaya Makmur 0,279 Tanjung Raja 0,352 Abadi Makmur 0,315 CV. Mandala 0,277
Nilai  akhir  masing-masing  pemasok  pada  tabel  4  merupakan  hasil  nilai  akhir  berdasarkan  data  penilaian  dari masing-masing  pemasok  dan  dihitung  dengan  menerapankan  kombinasi  metode  MAIRCA  dan  PIPRECIA.  Hasil perangkingan masing-masing alternatif seperti ditunjukkan pada gambar 3.
Donaya Pasha, Penerapan Multi-Atributive Ideal-Real Comparative Analysis dan PIPRECIA Dalam Evaluasi Kinerja Pemasok Bahan Baku
Gambar 3. Grafik Perangkingan Hasil Evaluasi Kinerja Pemasok Bahan Baku
Hasil  perangkingan  alternatif berdasarkan penilaian  kinerja  pemasok  bahan baku  pada  gambar  3  menunjukkan hasil untuk peringkat 1 dengan nilai akhir sebesar 0,352 didapatkan oleh pemasok Tanjung Raja, peringkat 2 dengan nilai akhir sebesar 0,333 didapatkan oleh pemasok CV Tri Sakti, peringkat 3 dengan nilai akhir sebesar 0,315 didapatkan oleh pemasok Abadi Makmur, peringkat 4 dengan nilai akhir sebesar 0,279 didapatkan oleh pemasok Jaya Makmur, peringkat 5 dengan nilai akhir sebesar 0,277 didapatkan oleh pemasok CV Mandala, peringkat 6 dengan nilai akhir sebesar 0,259 didapatkan oleh pemasok CV Makmur Bumi, peringkat 7 dengan nilai akhir sebesar 0,24 didapatkan oleh pemasok Indo Jaya  Perkasa,  peringkat  8  dengan  nilai  akhir  sebesar  0,222  didapatkan  oleh  pemasok  Jaya  Kencana,  dan  peringkat  9 dengan nilai akhir sebesar 0,129 didapatkan oleh pemasok Bangun Sejahtera.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini mempunyai tujuan untuk melakukan evaluasi kinerja dari pemasok bahan baku dengan menerapkan metode Multi-Atributive  Ideal-Real  Comparative  Analysis (MAIRCA)  dan Pivot  Pairwise  Relative  Criteria  Importance Assessment (PIPRECIA),  sehingga  dapat  mengidentifikasi  keunggulan  dan  kelemahan  relatif  dari  masing-masing pemasok, serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih efektif dalam memilih pemasok bahan baku yang dapat memberikan kontribusi maksimal terhadap keberlanjutan dan kinerja operasional perusahaan. Hasil nilai akhir evaluasi kinerja pemasok merupakan hasil keseluruhan dari proses penilaian yang dilakukan oleh suatu perusahaan terhadap para pemasoknya.  Dalam  proses  ini,  berbagai  aspek  kinerja  pemasok  dievaluasi  dengan  menggunakan  metode  yang  telah ditentukan, metode Pivot Pairwise Relative Criteria Importance Assessment (PIPRECIA) untuk pembobotan kriteria dan Multi-Atributive  Ideal-Real  Comparative  Analysis (MAIRCA)  untuk  perhitungan  evaluasi  kinerja  pemasok.  Hasil evaluasi kinerja pemasok bahan baku menunjukkan hasil untuk terbaik 1 dengan nilai akhir sebesar 0,352 didapatkan oleh pemasok Tanjung Raja, terbaik 2 dengan nilai akhir sebesar 0,333 didapatkan oleh pemasok CV Tri Sakti, dan terbaik 3 dengan nilai akhir sebesar 0,315 didapatkan oleh pemasok Abadi Makmur.

## REFERENCES
[1] T. G. Hawkins, M. J. Gravier,  and W. A. Muir, “The role of supplier performance evaluations in mitigating risk:  Assessing evaluation processes and behaviors,” Ind. Mark. Manag. , vol. 87, pp. 2–17, 2020.
[2] M.  E.  Bilişik,  N.  Çağlar,  and  Ö.  N.  A.  Bilişik,  “A  comparative  performance  analyze  model  and  supplier  positioning  in performance maps for supplier selection and evaluation,” Procedia-Social Behav. Sci. , vol. 58, pp. 1434–1442, 2012.
[3] D.  M.  Utama,  T.  Baroto,  M.  F. Ibrahim,  and  D.  S.  Widodo,  “Evaluation of  Supplier  Performance  in  Plastic  Manufacturing Industry: A Case Study,” in Journal of Physics: Conference Series , 2021, vol. 1845, no. 1, p. 12016.
[4] H. Sulistiani, Setiawansyah, P. Palupiningsih, F. Hamidy, P. L. Sari, and Y. Khairunnisa, “Employee Performance Evaluation Using Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) with PIPRECIA-S Weighting: A Case Study in Education Institution,” in 2023 International  Conference  on  Informatics,  Multimedia,  Cyber  and  Informations  System  (ICIMCIS) ,  2023,  pp.  369–373.  doi: 10.1109/ICIMCIS60089.2023.10349017.
[5] Setiawansyah, A. A. Aldino, P. Palupiningsih, G. F. Laxmi, E. D. Mega, and I. Septiana, “Determining Best Graduates Using TOPSIS  with  Surrogate  Weighting  Procedures  Approach,”  in 2023  International  Conference  on  Networking,  Electrical Engineering, Computer Science, and Technology (IConNECT) , 2023, pp. 60–64. doi: 10.1109/IConNECT56593.2023.10327119.
[6] D.  Handoko,  “Multi-Criteria  Decision-Making  Pemilihan  Kostan  Menggunakan  Multi-Atributive  Ideal-Real  Comparative Analysis (MAIRCA),” Chain J. Comput. Technol. Comput. Eng. Informatics , vol. 2, no. 1, pp. 1–10, 2024.
[7] S. Hadian, E. Shahiri Tabarestani, and Q. B. Pham, “Multi attributive ideal-real comparative analysis (MAIRCA) method for evaluating flood susceptibility in a temperate Mediterranean climate,” Hydrol. Sci. J. , vol. 67, no. 3, pp. 401–418, 2022.
[8] S. Chakraborty, P. Chatterjee, and P. P. Das, “Multi-Attributive Ideal-Real Comparative Analysis (MAIRCA) Method,” in Multi- Criteria Decision-Making Methods in Manufacturing Environments , Apple Academic Press, 2024, pp. 289–296.
[9] M. MARUF and K. ÖZDEMİR, “Ranking of Tourism Web Sites According to Service Performance Criteria with CRITIC and
Donaya Pasha, Penerapan Multi-Atributive Ideal-Real Comparative Analysis dan PIPRECIA Dalam Evaluasi Kinerja Pemasok Bahan Baku
MAIRCA Methods: The Case of Turkey,” Uluslararası Yönetim Akad. Derg. , vol. 6, no. 4, pp. 1108–1117, 2024.
[10]  A.  Q.  Maharani  and  T.  Ardiansah,  “Kombinasi  Metode  Multi-Attribute  Utility  Theory  dan  Pivot  Pairwise  Relative  Criteria Importance Assessment Dalam Penentuan Lulusan Terbaik,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 7, no. 4, pp. 2074–2086, 2023.
[11]  H. B. Santoso, “Metode Pembobotan Simplified Pivot Pairwise Relative Criteria Importance Assessment dan COPRAS Dalam Penentuan Seleksi Penerimaan Guru,” J. Artif. Intell. Technol. Inf. , vol. 1, no. 4, pp. 154–163, 2023.
[12]  D.  Stanujkic,  D.  Karabasevic,  G.  Popovic,  and  C.  Sava,  “Simplified  pivot  pairwise  relative  criteria  importance  assessment (PIPRECIA-S) method,” Rom. J. Econ. Forecast. , vol. 24, no. 4, p. 141, 2021.
[13]  S.  H.  Hadad et  al. , “Student Ranking Based on Learning Assessment Using the Simplified PIPRECIA Method and CoCoSo Method,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 5, no. 1, 2023, doi: 10.47065/josyc.v5i1.4544.
[14]  A. Blagojević, Ž. Stević, D. Marinković, S. Kasalica, and S. Rajilić, “A novel entropy-fuzzy PIPRECIA-DEA model for safety evaluation of railway traffic,” Symmetry (Basel). , vol. 12, no. 9, p. 1479, 2020.
[15]  Q. Q. Qaddoori and H. K. Breesam, “Using the Pivot Pair-Wise Relative Criteria Importance Assessment (PIPRECIA) Method to Determine the Relative Weight of the Factors Affecting Construction Site Safety Performance.,” Int. J. Saf. Secur. Eng. , vol. 13, no. 1, 2023.
[16]  S.  Sudha  and  N.  Martin,  “Comparative  analysis  of  Plithogenic  neutrosophic  PIPRECIA  over  neutrosophic  AHP  in  criteria ordering of logistics selection,” in AIP Conference Proceedings , 2023, vol. 2649, no. 1.
[17]  A.  Ulutaş,  A.  Topal,  D.  Karabasevic,  D.  Stanujkic,  G.  Popovic,  and  F.  Smarandache,  “Prioritization  of  logistics  risks  with plithogenic PIPRECIA method,” in International Conference on Intelligent and Fuzzy Systems , 2021, pp. 663–670.
[18]  D.  E.  H.  Purnomo  and  Y.  A.  Sunardiansyah,  “Implementasi  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  Untuk  Evaluasi Pemasok Kayu Pada Industri Furnitur,” JISO J. Ind. Syst. Optim. , vol. 4, no. 1, pp. 1–7, 2021.
[19]  T. P. Adhiana, M. Krisnawati, and H. Asyari, “Evaluasi Kinerja Pemasok Bahan Baku Menggunakan Metode Fuzzy Promethee,” Din. Rekayasa , vol. 15, no. 2, p. 107, 2019.
[20]  R. R. Oprasto, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pemasok Bahan Baku Menggunakan Metode PROMETHEE,” J. Media Celeb. , vol. 1, no. 1, pp. 37–43, 2023.
[21]  S. Proboningrum and A. Sidauruk, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Kain Dengan Metode Moora,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 8, no. 1, pp. 43–48, 2021.
[22]  I. Đalić, Ž. Stević, C. Karamasa, and A. Puška, “A novel integrated fuzzy PIPRECIA–interval rough SAW model: Green supplier selection,” Decis. Mak. Appl. Manag. Eng. , vol. 3, no. 1, pp. 126–145, 2020.
[23]  S.-S. Mortezaeipooya, P.-S. Ashofteh, and P. Golfam, “Selecting the best approach to modeling the performance of water supply system using the combination of rough set theory with multi-criteria decision making,” Water Resour. Manag. , vol. 36, no. 9, pp. 3129–3152, 2022.