p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Pemilihan Supplier Buah Kelapa dengan Metode AHP dan TOPSIS di PT XYZ
Muhammad Alhafa Ardhy 1 , Said Salim Dahda 2*
1,2 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatera 101 Gresik – Indonesia 61121 * Koresponden email : said_salim@umg.ac.id Diterima: 20 April 2022 Disetujui: 25 April 2022

## Abstract
PT XYZ is a company that sells and serves coconut processing services in Gresik Regency. The quality and availability of raw materials plays an important role because it affects the smooth production process in the company.  In  order  to  solve  the  problems  of  buyers  and  produce  quality  trade  goods,  the  selection  of suppliers needs to be carried out further to ensure the quality and safety of supply to guarantee the smooth operation of the production process. The aim behind this study is to identify the best suppliers through the use  of  criteria  and  sub  criteria  generated  during  the  data  collection  process.  Quality,  cost,  delivery,  and service are the four criteria used. To collect comprehensive data, researchers used observations, question and answer sessions, and questionnaires. Analytic Hierarchy Process (AHP) and TOPSIS ( Technique for order Preference by Similarity to Ideal Solution ) were used to process the data in this study. The highest criterion  weight  is  obtained  through  the  processing  method, namely  cost  criteria,  followed  by  a  ranking based on the weight obtained, namely quality, delivery, and  service. Then, using the TOPSIS method, it was determined that Singaraja coconut farmers are the best and most optimal coconut suppliers. Keywords: supplier, AHP, TOPSIS, raw materials, criteria

## Abstrak
PT XYZ merupakan perusahaan yang menjual dan melayani jasa pengolahan buah kelapa di Kabupaten Gresik.  Kualitas  dan  ketersediaan  bahan  baku  memegang  peranan  penting  karena  mempengaruhi kelancaran proses produksi pada perusahaan. Untuk mengatasi masalah pembeli dan menghasilkan barang dagang  berkualitas,  pemilihan  pemasok  perlu  dilakukan  lebih  lanjut  untuk  memastikan  kualitas  dan keamanan pasokan untuk menjamin kelancaran proses produksi. Tujuan di balik  penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi  pemasok  terbaik  melalui  penggunaan  kriteria  dan  sub  kriteria  yang  dihasilkan  selama proses pengumpulan data. Quality, cost, delivery, serta service adalah empat kriteria yang digunakan. Untuk mengumpulkan data yang komprehensif, peneliti menggunakan observasi, sesi tanya jawab, dan angket. Analytic Hierarchy Process (AHP) dan TOPSIS ( Technique for Order Preference by Similarity  to Ideal Solution ) digunakan untuk mengolah data dalam penelitian ini. Bobot kriteria tertinggi diperoleh melalui metode  pengolahan  yaitu  kriteria  biaya,  dilanjutkan  dengan  pemeringkatan  berdasarkan  bobot  yang diperoleh  yaitu quality,  delivery, dan Service .  Kemudian,  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS, ditentukan bahwa petani kelapa Singaraja adalah pemasok kelapa terbaik dan paling optimal.
Kata Kunci: supplier, AHP, TOPSIS, bahan baku, kriteria

## 1. Pendahuluan
Dalam masa globalisasi yang sedang berlangsung, kontes internasional yang luar biasa menunjukkan ekspansi dalam persaingan bisnis, yang akan mendorong setiap bisnis untuk menawarkan produk terbaik Dalam perihal ini, perusahaan harus dapat menjaga dan menjamin kelangsungan proses manufaktur agar tidak terjadi hambatan. Manajemen rantai pasokan adalah komponen penting dari kemampuan bisnis untuk mempertahankan  produksi.  Manajemen  persediaan  bertanggung  jawab  atas  berbagai  kegiatan,  termasuk penyediaan bahan baku berkualitas tinggi [1].
Faktor penting yang mempengaruhi kelancaran bisnis adalah kualitas dan ketersediaan bahan baku. Bahan  baku  sangat  penting  karena  menjamin  kelangsungan  proses  manufaktur  suatu  perusahaan  [2]. Dengan demikian, perusahaan harus dapat mengelola inventaris secara efektif dan mempertahankan kriteria kualitas yang tinggi agar tidak mengganggu proses manufaktur. Proses evaluasi dan pemilihan pemasok yang sukses dipandang penting bagi keberhasilan bisnis  [3]. Kriteria lain digunakan untuk mengevaluasi semua pemasok potensial untuk mengidentifikasi pemasok bahan baku terbaik. sampai [4].
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Pemasok  ialah  salah  satu  rekan  kerja  dan  sangat  diperlukan  dalam  memenuhi  ketersediaan  bahan baku perusahaan [5]. Sehingga, pemasok merupakan komponen eksternal penting dari kemampuan bisnis untuk  memenuhi  permintaan.  [6].  Pemilihan  pemasok  adalah  kegiatan  strategis  dalam  konteks  karena pemasok  menyediakan  produk  penting  [3].  Keandalan  pemasok  ditunjukkan  melalui  pengiriman  yang terjangkau, barang berkualitas tinggi, pengiriman tepat waktu, dan layanan yang memuaskan. Tidak hanya dapat  menggunakan  alat  pendukung  keputusan  yang  sistematis  seta  tepat  untuk  melakukan  evaluasi, pemasok  membantu  meminimalkan  risiko  pembelian  serta  mengoptimalkan  keuntungan  secara keseluruhan,  namun  mereka  juga  dapat  membantu  menaikkan  kepuasan  pelanggan  serta  membina hubungan  antara  pemasok  serta  pembeli  [7].  Hubungan  antara  pemasok  dan  industri  harus  tetap  sehat, karena bisnis bergantung pada pemasok untuk jangka waktu yang lama [8].
PT.  XYZ  adalah  perusahaan  yang  menjual  dan  menyediakan  jasa  pengolahan  kelapa.  Kabupaten Gresik merupakan lokasi perusahaan. Santan, air ; kelapa, dan serundeng termasuk di antara produk yang dihasilkan.  Sistem  produksi  PT  XYZ  didasarkan  pada  sistem  pemesanan ; kelapa  tersedia  tetapi  proses produksi  terhenti  menunggu  kedatangan  konsumen.  PT  XYZ  sering mengalami  masalah  dengan kelapa, termasuk kualitas yang buruk karena busuk, hambatan pemrosesan, harga yang berfluktuasi, pengiriman yang terlambat, dan layanan yang tidak memuaskan, yang semuanya berkontribusi pada kemacetan dalam pengiriman kelapa. Penghalang jalan ini tidak diragukan lagi memiliki dampak yang signifikan terhadap tingkat  penjualan  dalam  bisnis.  Untuk  memenuhi  kebutuhan  konsumen  dan  menghasilkan  produk berkualitas  tinggi,  perusahaan  harus  mengevaluasi  pemasok  [9]  untuk  menentukan  pemasok  mana  yang terbaik  untuk  memastikan  kualitas  produk  dan  keamanan  pasokan,  serta  memastikan  kelancaran  proses manufaktur.
Untuk mengatasi masalah ini, para peneliti melakukan penilaian pemilihan pemasok menggunakan berbagai persyaratan dan kriteria pendukung yang berbeda untuk mengidentifikasi pemasok kelapa terbaik; penilaian ini akan menjadi dasar bagi PT. XYZ di masa depan ketika memilih pemasok. Hal ini dilakukan untuk menghindari akibat negatif yang dapat mengakibatkan kerugian bagi PT. XYZ. Penilaian ini belum pernah  dilakukan  oleh  pelaku  usaha,  dan  dipastikan  akan  sangat  membantu  kelancaran  usaha  di  masa mendatang. Peneliti menggunakan teknik AHP ( Analytical Hierarchy Process ) serta TOPSIS ( Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution ).
Metode  AHP  mengharuskan  pengambil  keputusan  memprioritaskan  setiap  pilihan  keputusan  atau alternatif  dan  menimbang  pentingnya  setiap  kriteria  [10].  Menurut  Ref.  [11],  AHP  ialah  metode pengambilan keputusan untuk masalah yang kompleks. Misalnya, perencanaan kinerja, optimasi, resolusi, identifikasi  alternatif  atau  strategi  pemecahan  masalah  alternatif,  prioritas,  pemilihan  strategi,  alokasi sumber  daya,  dan  mengidentifikasi  dan  meramalkan  masalah  permintaan.  Ketika  struktur  masalah  tidak jelas  serta  tidak  ada  data  atau  statistik  yang  akurat,  itu  disebut  sebagai  masalah  kompleks.  Akibatnya, masukan  untuk  pemecahan  masalah  harus  datang  dari  para  ahli  yang  berpengalaman.  Langkah-langkah untuk menyelesaikan masalah dengan mengenakan metode AHP :
1. Melakukan  penentuan  masalah  serta  solusi  yang  diperlukan,    kemudian  melakukan  penyusunan masalah secara hierarkis. Hierarki terbagi dari kriteria, sub kriteria, alternatif, seta tujuan
2. Melakukan penyusunan kriteria serta subkriteria menjadi matriks perbandingan berpasangan
3. Menghitung mean geometrik. Jika jumlah responden lebih dari satu, maka dikenakan rumus berikut untuk menghitung mean geometrik:
𝐺 = √(𝑥 1 ), (𝑥 2 ) … (𝑥 𝑛 ) 𝑛
4. Menormalisasi  matriks  pasangan  dengan  melakukan  pembagian  nilai  setiap  kolom  dengan nilai .. totalnya.
5. Menghitung Indeks Rasio (CI) menggunakan persamaan:

## CI = (λ maks-n)/n-1)

## Yang mana n = Jumlah elemennya
6. Menguji Consistency Ratio (CR) menggunakan persamaan:

## 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼/𝐼𝑅
Keterangan : CR= Consistency Ratio CI = Consistency Index IR = Index Random
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Jika nilainya melebihi 10%, penilai data wajib mengoreksi atau menghitung ulang. Tetapi apabila Consistency Ratio (CI/IR) kurang dari 0,1 maka dapat dikatakan benar. Tabel 1 berisi Nilai Index Random (IR).
Tabel 1. Nilai Index Random Ukuran matriks Nilai IR 1,2 0.00 3 0.58 4 0.90 5 1.12 6 1.24 7 1.32 8 1.41 9 1.45 10 1.49 11 1.51 12 1.48 13 1.56 14 1.57 15 1.59 Sumber: ref. [1]
Pertanyaan  kuesioner  adalah  instrumen  variabel  dalam  model Analytical  Hierarchy  Process ,  dan diberi skor dengan nilai tingkat kepentingan 1-9, sebagaimana ditunjukkan oleh Tabel 2 .
Tabel 2. Skala perbandingan pasangan Tingkat Kepentingan Keterangan 1 Unsur K dan unsur R sama penting 3 Unsur K sedikit lebih esensial dibandingkan unsur R 5 Unsur K lebih esensial dibandingkan unsur R 7 Unsur K jelas lebih esensial dibandingkan unsur R 9 Unsur K mutlak esensial dibandingkan unsur R 2,4,6,8 Nilai diantara dua penilaian yang berdekatan Kebalikan Jika unsur i mendapat satu angka dibandingkan unsur j, maka j memiliki nilai kebalikannya ketika dibanding dengan i Sumber: ref. [1]
Metode TOPSIS sendiri ialah metode yang dikenakan dalam sistem pengambilan keputusan multi kriteria.  Menurut  ref.  [12].  Metode  TOPSIS  sering  dikenakan  sebagai  alternatif  bagi  para  pengambil keputusan  karena  memiliki  keunggulan  dapat  mengukur  kinerja  relatif  dari  pilihan  keputusan  yang sederhana secara matematis, dapat dipahami secara konseptual dan sederhana, serta sangat efisien. Sistem pendukung  keputusan,  juga  dikenal  sebagai  sistem  keputusan  manajerial,  pertama  kali  diperkenalkan  di tahun 1970-an oleh seorang ilmuwan bernama Michael S. Scott [13]. Berikut adalah langkah-langkah dari metode TOPSIS [14]:
1. Melakukan penyusunan normalisasi matriks keputusan
Hasil  perhitungan  bobot  yang  dilakukan  dengan  AHP  merupakan  inputan  pada  TOPSIS.  Bobot alternatif untuk setiap subkriteria disusun dalam sebuah kolom sehingga dapat dilihat perbandingan secara keseluruhan [1].
2. Menentukan matriks normalisasi terbobot
Nilai  total  dari  alternatif-alternatif  tersebut  dilakukan  pengalian  dengan  nilai  bobot  tiap-tiap subkriteria. Perhitungan matriks normalisasi berbobot bisa dijalankan menggunakan rumus berikut:
𝑉 𝑖𝑗 =   𝑤 𝑗 𝑥 𝑟 𝑖𝑗
𝑊 . 𝑗 : Hasil keseluruhan dari bobot alternatif.
𝑅 . 𝑖𝑗 : Nilai . bobot alternatif terhadap subkriteria.
3. Menghitung solusi ideal positif serta negatif
Rumus untuk mendapatkan solusi ideal positif, yakni:
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
𝐴 + = {(Max Vij | j € J), (Min Vij || | j € J), i=1,2,3,….m
Solusi ideal negatif diperoleh melalui persamaan:
𝐴 − = {(Min Vij | j € J), ), (Max Vij || | j € J), i=1,2,3,….m

## 4. Melakukan perhitungan separation measure
Tahapan  ini  ialah  mengukur  jarak  pengganti untuk  solusi  ideal  positif  serta  negatif.  Jarak  solusi ideal positif diperoleh dengan persamaan berikut:
D i + =   √∑ j n (y i + − y ij ) 2 ; dengan i = 1, 2, … , m
Rumus jarak solusi ideal negatif yakni:
D i − =   √∑ j n (y ij − y i − ) 2 ; dengan i = 1, 2, … , m

## 5. Persamaan Jarak dan rangking alternatif supplier
V = 𝐷 − 𝐷 − − 𝐷 +
Keterangan D − = Nilai jarak solusi ideal negatif D + = Nilai jarak solusi ideal positif

## 2. Metode Penelitian

## Pengumpulan Data
Pengumpulan data untuk penelitian ini ialah observasi, sesi tanya jawab, serta kuesioner yang diisi oleh responden. Pada saat melakukan observasi, peneliti mengamati subjek penelitian  untuk melihat apa yang  terjadi  di  lapangan,  sehingga  peneliti  memahami  permasalahan  yang  dihadapi  perusahaan  dalam pengadaan  bahan  baku,  dan  melakukan  sesi  tanya  jawab  dengan  pemilik  perusahaan  untuk  melakukan penentuan kriteria serta subkriteria terbaik yang akan dikenakan. Data tersebut digunakan untuk penelitian kuantitatif dan untuk memilih supplier di PT. XYZ. Metode evaluasi mengenakan kuesioner yang disusun dari  data  sesi  tanya  jawab  yang  diisi  oleh  3  responden  yaitu  pemilik  perusahaan,  sekretaris  dan  kepala produksi. Tidak ada rumus khusus untuk jumlah responden dalam metode AHP, namun minimal ada dua responden [15].

## Pengolahan Data
Dalam penelitian ini, pengolahan datanya mengadopsi proses hierarki analitik dan metode TOPSIS. Berikut ini ialah langkah-langkah pengolahan data:
1. Analytical Hierarchy Process (AHP)
Metode AHP dikenakan guna menentukan kriteria terpenting dalam pemilihan pemasok. Berikut ialah langkah-langkah dari metode AHP:
a. Melakukan penyusunan strata/hierarki
b. Menyusun matriks berpasangan
c. Menormalisasi bobot serta uji konsistensi
d. Kriteria utama diidentifikasi, yang mana bobot terbesar menjadi prioritas, karena merupakan prioritas utama yang harus diperhatikan dalam pemilihan vendor.
2. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Metode TOPSIS dikenakan guna melakukan penentuan pemasok mana yang paling potensial untuk memasok kelapa. Hasil perhitungan pembobotan yang didapatkan melalui metode AHP kemudian dikenakan selaku input pada metode TOPSIS. Berikut merupakan tahapannya :
a. Menyusun normalisasi matriks keputusan,
b. Menentukan matriks normalisasi berbobot
c. Menetapkan solusi ideal positif serta negatif
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
d. Melakukan perhitungan separate measure
e. Melakukan perhitungan jarak dan peringkat pemasok

## 3. Hasil Dan Pembahasan

## Supplier Bahan Baku
Pada PT XYZ terdapat 4 supplier buah kelapa, berikut nama tiap supplier tersebut.
Tabel 3. Nama s upplier No. Nama Supplier 1. Petani kelapa Bali Karang Asem ( Supplier BKA)
2. Petani kelapa Banyuwangi ( Supplier BYW)
3. Petani kelapa Singaraja ( Supplier SGR) 4. Petani kelapa Pacitan ( Supplier PCT) Sumber: Data penelitian (2021)

## Kriteria dan Subkriteria
Dalam  pemilihan supplier, kriteria  serta  subkriteria  diperoleh  dari  hasil  sesi  tanya  jawab  dan penelitian  terdahulu  [2]  ada  4  kriteria  yang  ditentukan  dalam  pemilihan supplier buah  kelapa  pada  PT. XYZ, yaitu:
Tabel 4. Kriteria dan subkriteria Kriteria Subkriteria Quality Kemampuan memenuhi spesifikasi barang (K1) Penyediaan barang tanpa cacat (K2) Umur sebuah kelapa (K3) Cost Kepantasan harga yang tidak terlalu tinggi/mahal (R1) Kemampuan memberikan diskon (R2) Delivery Kemampuan mengirimkan barang tepat waktu (P1) Kehandalan akan transportasi demi kelancaran pengiriman (P2) Service Mudah dihubungi (S1)
Kecepatan respon terhadap permintaan pelanggan (S2) Sumber: Data penelitian (2021)

## Analytical Hierarchy Process (AHP)
Kriteria  dan  subkriteria  yang  digunakan  disusun  secara  hierarki.  Hierarki  merupakan  salah  satu tahapan  dari  AHP.  Pada  tingkat paling  tinggi  dari  hierarki,  tujuan  yang dinyatakan,  tujuan  sistem  untuk menemukan  solusi  untuk  masalah.  Tingkat  selanjutnya  adalah  penjabaran  dari  tujuan-tujuan  tersebut. Hierarki kriteria dan sub-kriteria ditunjukkan pada Gambar 1 .
Matriks perbandingan berpasangan disusun berlandaskan data hasil kuesioner pembobotan kriteria dan subkriteria. Berikut Tabel 5 merupakan matriks perbandingan berpasangan terhadap subkriteria pada kriteria quality :
Supplier Terbaik Q1 Cost Quality Delivery Service Q2 Q3 C1 C2 D1 D2 S1 S2 Petani Kelapa Bali Karang Asem Petani Kelapa Banyuwangi Petani kelapa
Singaraja
Petani kelapa
Probolinggo Gambar 1. Struktur hierarki pemilihan supplier Sumber: Data penelitian (2021)
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 5. Matriks perbandingan berpasangan awal Subkriteria K1 K2 K3 K1 1 1.710 1.442 K2 0.585 1 2 K3 0.691 0.5 1 Total 2.276 3.210 4.442 Sumber: Data penelitian (2021)
Matriks perbandingan berpasangan Tabel 5 didapat dari perhitungan mean geometrik karena lebih dari satu responden, berikut contoh manual perhitungan rata-rata geometrik kriteria quality subkriteria K1 dengan K2 :
𝐺 = √5 𝑥 0.2 𝑥 5 3 = √5 3 = 1.710
Menghitung  matriks  normalisasi,  matriks  normalisasi  diperoleh  dari  hasil  bagi  nilai  setiap  kolom dengan jumlah nilai kolom, sehingga mendapatkan nilai matriks normalisasi sebagai berikut :
Tabel 6. Matriks normalisasi Subkriteria K1 K2 K3 K1 0.439 0.533 0.325 K2 0.257 0.312 0.450 K3 0.304 0.156 0.225 Sumber: Data penelitian (2021)
Setelah mendapatkan hasil matriks normalisasi, langkah selanjutnya yaitu menghitung vektor Eigen matriks  dengan  jumlah  baris  yang  di  rata-ratakan  dari  matriks  normalisasi  terhadap  jumlah  subkriteria, berikut adalah hasil dari perhitungan vektor Eigen matriks :
Tabel 7. Bobot subkriteria Subkriteria  Jumlah baris  Bobot K1 1.297 0.432 K2 1.019 0.340 K3 0.685 0.228 Total 3 1 Sumber: Data penelitian (2021)
Menghitung rasio konsistensi, kemudian lakukan perkalian nilai matriks perbandingan awal dengan nilai bobot, sehingga diperoleh hasil matriksnya berikut:
Tabel 8. Rasio konsistensi perkalian Subkriteria Q1 Q2 Q3 Jumlah baris K1 0.432  0.581  0.329 1.342 K2 0.253  0.340  0.456 1.049 K3 0.299  0.170  0.228 0.697 Sumber: Data penelitian (2021)
Kemudian bagi jumlah baris dengan bobot, maka didapat hasil matriks sebagai berikut :
Tabel 9. Rasio Konsistensi Pembagian Subkriteria Jumlah baris Bobot Hasil Bagi K1 1.342 0.432 3.105 K2 1.049 0.340 3.088 K3 0.697 0.228 3.053 Sumber: Data penelitian (2021)
Melakukan perhitungan 𝜆 Maks
𝜆 Maks = (3.105 + 3.088 + 3.053) = 3.082
Melakukan perhitungan Consistency Index (CI)
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
𝐶𝐼 = 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 − 𝑛 𝑛 − 1 = 3.082 − 3 3 − 1 = 0.041
Melakukan perhitungan nilai Consistency Ratio (CR), yaitu CI dibagi Random Index (RI). Ukuran matriks n = 3, nilai RI ialah 0.58.
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0.041 0.58 = 0.071
Berlandaskan pengolahan data mengenakan metode AHP , hasil pembobotan kriteria dan subkriteria, yaitu:
Tabel 10. Bobot kriteria dan subkriteria Kriteria Bobot  Subkriteria Bobot Quality 0.333 K1 0.432 K2 0.340 K3 0.228 Cost 0.425 R1 0.823 R2 0.177 Delivery 0.155 P1 0.631 P2 0.369 Service 0.084 S1 0.519 S2 0.481 Sumber: Data penelitian (2021)
Berikut  merupakan  hasil  pembobotan  alternatif supplier terhadap  subkriteria.  Bisa  diamati  pada Tabel 11 .
Tabel 11. Pembobotan alternatif s upplier terhadap subkriteria Subkriteria K1 K2 K3 R1 R2 P1 P2 S1 S2 Supplier BKA 0.272  0.386  0.400  0.303  0.243  0.270  0.362  0.289  0.277 Supplier BYW  0.197  0.150  0.147  0.160  0.166  0.278  0.219  0.197  0.162 Supplier SGR 0.322  0.316  0.347  0.322  0.324  0.298  0.239  0.374  0.399 Supplier PCT 0.208  0.149  0.107  0.215  0.267  0.154  0.179  0.160  0.162 Sumber: Data penelitian (2021)
Berikut merupakan hasil pembobotan tiap supplier
Tabel 12. Bobot tiap supplier Nama Supplier Bobot Petani kelapa Bali Karang Asem    0.308 Petani kelapa Banyuwangi 0.179 Petani kelapa Singaraja 0.320 Petani kelapa Pacitan 0.189 Sumber: Data penelitian (2021)
Setelah hasil pembobotan dari perhitungan dengan metode AHP diperoleh, maka selanjutnya data tersebut dikenakan selaku input dalam metode TOPSIS.

## Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Matriks ternormalisasi hasil perhitungan dengan mengenakan metode AHP selaku input pada metode TOPSIS.
Tabel 13. Pembobotan alternatif supplier terhadap subkriteria Subkriteria K1 K2 K3 R1 R2 P1 P2 S1 S2 Supplier BKA 0.272  0.386  0.400  0.303  0.243  0.270  0.362  0.289  0.277 Supplier BYW  0.197  0.150  0.147  0.160  0.166  0.278  0.219  0.197  0.162 Supplier SGR 0.322  0.316  0.347  0.322  0.324  0.298  0.239  0.374  0.399 Supplier PCT 0.208  0.149  0.107  0.215  0.267  0.154  0.179  0.160  0.162 Sumber: Data penelitian (2021)
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Nilai  keseluruhan  alternatif Supplier dikalikan  dengan  nilai  bobot  dari  tiap  subkriteria,  Berikut merupakan  salah  satu  contoh  perhitungan  manual  matriks  normalisasi  terbobot  subkriteria  umur  sebuah kelapa (K3) pada supplier BKA :
𝐕 𝐢𝐣 =   w j x r ij =  0.400 x 0.308 = 0.123
Tabel 14. Hasil matriks normalisasi terbobot Subkriteria K1 K2 K3 R1 R2 P1 P2 S1 S2 Supplier BKA 0.092  0.119  0.123  0.093  0.075  0.067  0.111  0.079  0.085 Supplier BYW  0.035  0.027  0.026  0.029  0.030  0.051  0.039  0.036  0.029 Supplier SGR 0.094  0.101  0.111  0.103  0.104  0.099  0.077  0.113  0.128 Supplier PCT 0.040  0.028  0.020  0.041  0.050  0.035  0.034  0.035  0.031 Sumber: Data penelitian (2021)
Matriks  solusi  ideal  positif  berisi  nilai  maksimum  terhadap  matriks  keputusan  ternormalisasi berbobot,  sedangkan  matriks  solusi  ideal  negatif  berisi  nilai  minimum  terhadap  matriks  keputusan ternormalisasi berbobot. Tabel 15 merangkum hasil penghitungan jarak terhadap solusi ideal positif serta negatif.
Tabel 15. Solusi ideal positif ( 𝐴 + ) dan solusi ideal negatif ( 𝐴 − ) Max (𝐴 + ) 0.094  0.119  0.123  0.103  0.104  0.099  0.111  0.113  0.128
Min (𝐴 − ) 0.035  0.027  0.020  0.029  0.030  0.035  0.034  0.035  0.029
Sumber: Data penelitian (2021)
Setelah  diperoleh  hasil  perhitungan  solusi  ideal  positif  serta  negatif,  maka  dihitung  jarak  antara alternatif solusi ideal positif serta negatif.
Tabel 16. Jarak alternatif solusi ideal positif Alternative D+ Supplier BKA 0.070 Supplier BYW 0.235 Supplier SGR 0.041 Supplier PCT 0.232

## Sumber: Data penelitian (2021)
Berikut  adalah  contoh  perhitungan  manual separation  measure jarak  solusi  ideal  positif pada Supplier BKA :
D i + =   √∑ j n (y i + − y ij ) 2 =   √ (0.094 − 0.092) 2 + (0.119 − 0.119) 2 + (0.123 − 0.123) 2
+(0.103 − 0.093) 2 + (0.104 − 0.075) 2 + (0.099 − 0.067) 2 +(0.111 − 0.111) 2 + (0.113 − 0.079) 2 + (0.128 − 0.085) 2
=   √0.005 = 0.070
Tabel 17. Jarak alternatif solusi ideal negatif alternatif D- Supplier BKA 0.202 Supplier BYW 0.018 Supplier SGR 0.223 Supplier PCT 0.024 Sumber: Data penelitian (2021)
Berikut  adalah  contoh  perhitungan  manual separation  measure jarak  solusi  ideal  negatif  pada supplier A :
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
D i − =   √∑ j n (y ij − y i − ) 2
=   √ (0.092 − 0.035) 2 + (0.118 − 0.027) 2 + (0.123 − 0.020) 2
+(0.093 − 0.029) 2 + (0.075 − 0.030) 2 + (0.067 − 0.035) 2
+(0.111 − 0.034) 2 + (0.079 − 0.35) 2 + (0.085 − 0.029) 2
=   √0.041 = 0.202
Setelah mendapatkan hasil perhitungan jarak solusi ideal positif dan negatif, tahap berikutnya yaitu melakukan  perhitungan  jarak  kedekatan  alternatif,  kemudian  dilanjutkan  dengan  penentuan  urutan  pada tiap supplier. Berikut adalah contoh perhitungan jarak kedekatan alternatif pada supplier BKA.
V = 𝐷 − 𝐷 − − 𝐷 +
= 0.202 0.202 −  0.070 = 0.743
Tabel 18. Jarak dan urutan supplier Alternative A + A − V Rank Supplier BKA 0.070  0.202  0.743 2 Supplier BYW  0.235  0.018  0.070 4 Supplier SGR 0.041  0.223  0.845 1 Supplier PCT 0.232  0.024  0.095 3 Sumber: Data penelitian (2021)
Dapat dilihat dari Tabel 19 bahwa supplier yang menduduki peringkat pertama ialah petani kelapa Singaraja dengan nilai 0.838.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  pengolahan  data  dapat  ditarik  sebuah  kesimpulan  bahwa  hasil  dari    metode  AHP diketahui supplier terbaik  dengan  nilai  tertinggi  adalah  petani  kelapa  Singaraja  dan  rangking supplier setelah petani kelapa Singaraja dari nilai tertinggi hingga terendah yaitu petani kelapa Bali Karang Asem, petani  kelapa  Pacitan,  dan  petani  kelapa  Banyuwangi.  Kriteria  yang  paling  memengaruhi  serta dipertimbangkan dalam pemilihan supplier buah kelapa ialah kriteria cost dilanjutkan dengan urutan sesuai bobot yaitu quality, delivery , dan service . Kemudian, menggunakan metode TOPSIS didapatkan supplier terbaik  yaitu  petani  kelapa  Singaraja  dengan  urutan  rangking  petani  kelapa  Bali  Karang  Asem,  petani kelapa  Pacitan,  dan  petani  kelapa  Banyuwangi.  Dari  hasil  metode  AHP  serta  TOPSIS  mendapatkan keputusan yang serupa guna memilih supplier buah kelapa terbaik yakni petani kelapa Singaraja. Sehingga petani  kelapa  Singaraja  menjadi supplier terbaik dan  paling  optimal  dalam  memenuhi  kebutuhan  buah kelapa pada PT XYZ.

## 5. Referensi
[1] R. B. Ramadhon, R. A. Simanjutak, and P. Wisnubroto, “Analisis Pemilihan Supplier Bahan Baku Menggunakan  Metode  AHP  (Analytical  Hierarchy  Process)  dan  TOPSIS  (Technique  Order Preference  By  Similarity  To  Ideal  Solution)  Pada  Rockmantic  Store  Konveksi,” J.  rekayasa  dan Inov. Tek. Ind. , vol. 9, no. 1, pp. 54–64, 2021, [Online]. Available: https://journal.akprind.ac.id/index.php/rekavasi/article/view/3587.
[2] S.  W.  Hati  and  N.  S.  Fitri,  “Analisis  Pemilihan Supplier Pupuk  Npk  Dengan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP),” Inovbiz  J.  Inov.  Bisnis ,  vol.  5,  no.  2,  p.  122,  2017,  doi: https://doi.org/10.35314/inovbiz.v5i2.249.
[3] J.  Muhammad,  D.  Rahmanasari,  J.  Vicky,  W.  A.  Maulidiyah,  W.  Sutopo,  and  Y.  Yuniaristanto, “Pemilihan Supplier Biji Plastik dengan Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS),” J. INTECH Tek. Ind. Univ. Serang Raya , vol. 6, no. 2, pp. 99–106, 2020, doi: 10.30656/intech.v6i2.2418.
[4] J. Susetyo, C. I. Parwati, and C. N. Asmi, “Usulan Pemilihan Supplier Bahan Baku Dengan Metode AHP (Analytical Hierarchy Process) dan TOPSIS (Technique for Order Preference By Similarity To Ideal Solution) Pada Industri Konveksi,” Simp. Nas. RAPI XVIIII – 2019 FT UMS , pp. 42–48, 2019,
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
[Online]. Available: http://hdl.handle.net/11617/11738.
[5] E. Wirdianto and E. Unbersa, “Aplikasi Metode Analytical Hierarchy Process  dalam Menentukan Kriteria  Penilaian Supplier ,” TeknikA ,  vol.  2,  no.  29,  pp.  6–13,  2008,  [Online].  Available: https://scholar.google.co.id/citations?view_op=view_citation&hl=en&user=tJzYE34AAAAJ&citat ion_for_view=tJzYE34AAAAJ:u5HHmVD_uO8C.
[6] ummi K. Harahap and G. Sirait, “Analisis Pemilihan Supplier Carton Box Di PT XYZ,” J. Comasie , vol.
5, no. 3, pp. 1–8, 2021, [Online]. Available: https://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/comasiejournal/article/view/4010.
[7] A. I. Lestari, W. Sudarwati, and A. M. Rani, “Pemilihan Alternative Supplier Alat kesehatan dengan Pendekatan  AHP  dan  TOPSIS,” Semin.  Nas.  Sains  dan  Teknol. ,  no.  November,  pp.  1–9,  2021, [Online]. Available: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/semnastek/article/view/11469.
[8] A.  Hermansyah,  “Pemilihan Supplier Bahan  Baku  Pada  PT  XYZ  Dengan  Menggunakan  Metode Analytical Hierarchy Process dan Technique for Order Prefernce by Similiraty to Ideal Solution,” J. Indones. Sos. Teknol. , vol. 1, no. 2, pp. 61–72, 2020, doi: https://doi.org/10.36418/jist.v1i2.21.
[9] D.  S.  Rochman,  D.  Andesta,  and  D.  Widyaningrum,  “Penerapan  Metode  AHP  Dan  Topsis  Pada Perangkingan Supplier Bahan Baku Plate Pembuatan Hopper,” J. Sist. dan Tek. Ind. , vol. 1, no. 1, pp. 42–48, 2020, doi: http://dx.doi.org/10.30587/justicb.v1i1.2031.
[10]  L.  Lukmandono,  M.  Basuki,  M.  J.  Hidayat,  and  V.  Setyawan,  “Pemilihan Supplier Industri Manufaktur  Dengan  Pendekatan  AHP  dan  TOPSIS,” Opsi ,  vol.  12,  no.  2,  p.  83,  2019,  doi: https://doi.org/10.31315/opsi.v12i2.3146.
[11]  R.  Dwiyana,  F.  D.  Sitania,  and  D.  K.  Rahayu,  “Pemilihan Supplier Tandan  Buah  Segar  (TBS) Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan TOPSIS,” Pros. Semin. Nas. Teknol. IV , vol. 1, no. 1, pp. 89–98, 2017, [Online]. Available: http://e- journals.unmul.ac.id/index.php/SEMNASTEK/article/view/951.
[12]  G.  Wibisono,  A.  Amrulloh,  and  E.  Ujianto,  “Penerapan  Metode  Topsis  dalam  Penentuan  Dosen Terbaik,” Ilk. J. Ilm. , vol. 11, no. 2, pp. 102–109, 2019, doi: 10.33096/ilkom.v11i2.430.102-109.
[13]  F.  Irawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Program  Keluarga  Harapan  (PKH) Menggunakan Metode AHP dan Topsis,” Aisyah J. Informatics Electr. Eng. , vol. 2, no. 2, pp. 171– 178, 2020, doi: 10.30604/jti.v2i2.45.
[14]  M. Munir, “Pemilihan Supplier Sodium Hiroxide Liquid Integrasi dengan Metode AHP – Topsis,” J. Tek. Ind. , vol. 17, no. 2, pp. 62–71, 2017, doi: 10.22219/jtiumm.vol17.no2.62-71.
[15]  T. Zulhadi, M. S. Saleh, and R. Anggraini, “Analisis Laik Fungsi Jalan Nasional Batas Kota Sigli – Beureunuen  Menggunakan  Metode  Analytic  Hierarchy  Process,” J.  Tek.  Sipil  Univ.  Syiah  Kuala , vol. 1, no. 1, pp. 251–262, 2017,
[Online]. Available: http://e-
repository.unsyiah.ac.id/JTS/article/view/9900.