ANALISIS PEMILIHAN SUPPLIER BAUT MENGGUNAKAN METODE AHP-TOPSIS PT. STECHOQ ROBOTIKA INDONESIA
Dzikri Rivaldi* 1 , Farida Pulansari 1 , Ardi Puspa Kartika 2
1 Program Studi Teknik Industri, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur, Jl. Raya Rungkut Madya, Gunung Anyar, Surabaya 60294
2 PT. Stechoq Robotika Indonesia, Jl Belimbing A17, Perumahan Sidoarum Blok II, Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55564
(Received: December 5, 2022/ Accepted: March 2, 2023)

## Abstrak
Dewasa  ini  permasalahan  di  dunia  industri  semakin  kompleks  dan  dinamis,  tak  terkecuali  terkait permasalahan  pemilihan  pemasok  (supplier).  Pemilihan  pemasok  telah  berpengaruh  signifikan terhadap kesuksesan logistik dan manajemen rantai pasokan. PT. Stechoq Robotika Indonesia adalah perusahaan R&D dan manufaktur di D.I. Yogyakarta yang memproduksi Genose, Ventilator, DCS, dan lainnya. Komponen baut merupakan salah satu komponen yang selalu digunakan dan harus dipastikan ketersediaanya melalui penilaian pemasok. Penelitian ini dilakukan untuk  menentukan supplier baut yang  terbaik  berdasarkan  kriteria  dan  subkriteria  yang  telah  ditentukan.  Variabel  meliputi:  harga, kualitas,  pengiriman,  ketepatan  kuantitas,  dan  pelayanan.  Untuk  menentukan  urutan  preferensi pemasok  baut,  penelitian  ini  menggunakan  AHP  yang  memberikan  skor  probabilitas  individu  untuk setiap kriteria, dan TOPSIS, yang memberi pengguna indikasi pemasok mana yang harus dipilih saat memilih baut. Sebagai hasil dari pengolahan data, pemasok diberi peringkat berdasarkan preferensi mereka. Nilai preferensi untuk setiap pemasok adalah: pemasok 1, sebesar 0.6295; pemasok 2 sebesar 0.5648; pemasok 3 sebesar 0.6288; pemasok 4 sebesar 0.3156; pemasok 5 sebesar 0.4445, pemasok 6 sebesar 0.5343; dan pemasok 7 sebesar 1.0000. Ada lima parameter yang digunakan dalam penelitian ini, dan kualitas diketahui memiliki pengaruh terbesar sekitar 35.5%.
Kata kunci: AHP; Pemilihan Supplier; TOPSIS

## Abstract
[Analyze  of  Bolt  Supplier  Selection  Using  the  Method  AHP-TOPSIS  PT.  Stechoq  Robotika Indonesia] Today problems in the industrial world are increasingly complex and dynamic, including the matter of supplier selection. Supplier selection has a significant effect on the success of logistics and supply chain management. PT. Stechoq Robotika Indonesia is an R&D and manufacturing company in  D.I.  Yogyakarta  produces  Genose,  Ventilator,  DCS,  and  others.  Bolt  components  are  one  of  the components that are always used and their availability must be ensured through supplier assessment. This  research  was  conducted  to  determine  which  bolt  supplier  is  the  best  based  on  predetermined criteria and sub-criteria. Variables include price, quality, delivery, quantity accuracy, and service. To determine  the  preference  order  of  bolt  suppliers,  this  study  uses  AHP  which  assigns  individual probability scores for each criterion, and TOPSIS, which gives users an indication of which supplier to choose  when  selecting  bolts.  As  a  result  of  data  processing,  suppliers  are  ranked  based  on  their preferences. The preference value for each supplier is: supplier 1, equal to 0.6295; supplier 2 of 0.5648; supplier 3 of 0.6288; supplier 4 of 0.3156; supplier 5 is 0.4445, supplier 6 is 0.5343; and supplier 7 of 1.0000. Of the five parameters used in this research, quality has to have the most influence at 35.5%.

## Keywords: AHP; Supplier Selection; TOPSIS

## 1. Pendahuluan
Dewasa  ini  permasalahan  di  dunia  industri semakin  kompleks  dan  dinamis,  tak  terkecuali  terkait permasalahan pemilihan pemasok ( supplier ) (Gao dkk.,
2020;  Putri  &  Pulansari,  2022;  Zhou  &  Xu,  2018). Pemilihan  pemasok  telah  mendapat  perhatian  yang cukup  besar  untuk  pengaruhnya  yang  signifikan terhadap  kesuksesan  logistik  dan  manajemen  rantai pasokan.  Schramm  dkk.  (2020)  menyebutkan  bahwa pemilihan  pemasok  adalah  masalah  keputusan  multi- kriteria  yang  khas  dan  variasi  yang  lebih  kompleks serta  harus  secara  serentak  mempertimbangkan  aspek
*Penulis Korespondensi.
E-mail : dzikri.rivaldi.20@gmail.com
ekonomi  seperti  harga  yang  ekonomis,  ramah  bagi lingkungan (untuk bahan yang sulit didaur ulang), dan aspek sosial yaitu pemberdayaan vendor dalam negeri yang  memenuhi  kualifikasi.  Pernyataan  lain  yang dikemukakan  oleh  Memari  dkk.  (2019)  menyebutkan bahwa  pemilihan  pemasok  yang  berkelanjutan merupakan masalah yang menantang karena pengambilan  keputusan  kelompok  multi-kriteria melibatkan banyak persyaratan yang saling bertentangan, dimana pengetahuan pembuat keputusan umumnya tidak tepat dan tidak akurat karena masalah subjektivitas  yang  tinggi.  Kehadiran  pemasok  yang berkualitas  akan  membawa  pengaruh  yang  signifikan pada  kualitas  produk  yang  dihasilkan.  Lebih  lanjut Luan  dkk.  (2019)  mengatakan  bahwa  pemasok  yang berkualitas akan  meningkatkan efektivitas  perusahaan karena  dapat  menurunkan  potensi delay produksi terutama terkait masalah ketepatan kualitas dan waktu pengiriman.  Selain  itu,  keandalan  pemasok  ( supplier ) dalam memasok bahan baku maupun suku cadang akan menciptakan  kestabilan  rantai  pasokan  yang  pada akhirnya  akan  menjadi  sebuah  keuntungan  besar  bagi perusahaan  untuk  membangun  daya  saing  yang kompetitif  (Bai  dkk.,  2019;  Schramm  dkk.,  2020). Besarnya  pengaruh  dari  pemasok  ( supplier )  ini menyebabkan pentingnya ketelitian dalam menentukan metode  yang  sesuai  untuk  penilaian  pemasok  bagi perusahaan.
Beberapa  kajian  dan  penelitian  terdahulu  telah membahas  mengenai  metode-metode  yang  dapat digunakan,  penetapan  kriteria,  dan  penetapan  sub kriteria  untuk  menyelesaikan  permasalahan  terkait pemilihan  pemasok  ( supplier ).  Hadiwiyanti  & Martotenoyo  (2018)  melakukan  riset  pemilihan pemasok  menggunakan  metode  AHP  ( Analytical Hierarchy Process ) dengan mempertimbangkan empat parameter  penilaian  yaitu  pembayaran,  ketepatan, kualitas,  dan  harga  untuk  studi  kasus  bahan  baku  di perusahaan  perbaikan  mesin  tanpa  memperhatikan kriteria pelayanan. Pada tahun berikutnya Lukmandono dkk.  (2019)  melakukan  sebuah  penelitian  terkait pemilihan supplier bahan  baku  sepatu  ( leather )  dan bahan  baku  pendukung heals di  PT  PKB  dengan menggunakan  metode  AHP  ( Analytical  Hierarchy Process ) dan TOPSIS ( Technique for Order Preference by Similarity to the Ideal Solution ) yang mempertimbangkan tujuh kriteria yaitu harga, kualitas, pengiriman,  fleksibilitas, responsive , performance history , dan garansi atau kebijakan klaim. Selanjutnya Memari  dkk.  (2019)  menggunakan  metode Fuzzy TOPSIS ( Technique for Order Preference by Similarity to  the  Ideal  Solution )  untuk  melakukan  perangkingan supplier yang  menyangkut  sembilan  kriteria  dan  tiga puluh sub-kriteria bagi produsen suku cadang otomotif. Namun,  tidak  semua  kriteria  yang  digunakan  pada industri  otomotif  dapat  secara  baik  diterapkan  ke industri yang lain. Penelitian lain yang dilakukan oleh Chen (2020) memfokuskan untuk membuktikan bahwa penggunaan metode AHP yang diintegrasikan dengan metode  TOPSIS  merupakan  salah  satu  metode  yang ideal  digunakan  untuk  menentukan supplier terbaik dalam  keputusan  multi  kriteria.  Berbeda  dengan penelitian sebelumnya Bakhtiar dkk. (2021) melakukan
penelitian terkait pemilihan supplier dengan menggunakan  metode  ANP  ( Analytical  Network Process )  yang  merupakan  generalisasi  dari  metode AHP ( Analytical Hierarchy Process ) dengan 4 kriteria yaitu  biaya, delivery ,  kualitas,  dan service pada  studi kasus  pemilihan  komponen Rail  Pad 158-7  di  PT Pindad. Metode AHP dan TOPSIS merupakan metode yang  sangat  popular  untuk  masalah  pengambilan keputusan  yang  melibatkan  banyak  kriteria  dengan akurasi yang tinggi (Sedghiyan dkk., 2021). Sebagian besar penelitian sebelumnya dilakukan pada perusahaan manufaktur produksi massal dan perawatan,  sehingga  secara  teoritis  permasalahan pemilihan supplier pada  perusahaan  R&D  harus mengalami penyesuaian untuk kriteria dan sub kriteria sesuai dengan kebutuhan perusahaan.
PT.  Stechoq  Robotika  Indonesia  merupakan perusahaan R&D dan manufaktur yang berfokus dalam mengembangkan  inovasi  produk  teknologi  robotika dan industri 4.0. Perusahaan didirikan pada tahun 2015 oleh Malik Khidir dan para milenial berprestasi lainya yang  berhasil  meraih  belasan  prestasi  di  bidang robotika  dalam  kejuaraan  di  dalam  negeri  maupun  di luar  negeri.  Produk  utama  dari  perusahaan  adalah beberapa  robot  dan  teknologi  tepat  guna  seperti Genose, Ventilator, DCS ( Digital Control System ), dan lain  sebagainya  yang  mana  diproduksi  berdasarkan sistem produksi make to order . Hampir setiap produk yang  diproduksi  oleh  perusahaan  menggunakan komponen  baut  untuk  merakit  sebuah  produk  jadi (barang kritis). Sampai saat ini sudah ada tujuh supplier baut  yang  telah  dipilih  oleh  bagian  pengadaan  untuk memenuhi  kebutuhan  baut  ke  perusahaan  yaitu Supplier 1, Supplier 2, Supplier 3, Supplier 4, Supplier 5, Supplier 6, dan Supplier 7 yang mana akan diambil satu supplier untuk  menjadi supplier utama. Berdasarkan hasil wawancara dengan kepala purchasing ,  perusahaan  ingin  mengevaluasi supplier baut yang ada dengan kriteria Harga (H), Kualitas (K), Delivery (D), Ketepatan Jumlah (J), Pelayanan (P), dan beberapa  sub  kriteria  berdasarkan  referensi  dari penelitian  sejenis.  Pada  implementasinya  seringkali masih  terdapat  kendala  terkait  kesalahan  pengiriman jenis barang atau ketidak sesuaian barang yang dikirim dengan  yang  dipesan  (kualitas  barang)  yang  berujung pada keterlambatan pengiriman hingga lebih dari 4 hari akibat  proses  pengembalian  barang  dan  pengiriman ulang, serta kemudahan komplain kepada para supplier baut. Hingga saat ini penilaian performa supplier yang dilakukan  adalah  dengan  menggunakan  indikator ketersediaan barang dan  ketepatan waktu  pengiriman. Berdasarkan kasus di lapangan perusahaan perlu untuk menilai  dari  kualitas  barang  yang  mana  juga  dapat membantu  perusahaan  untuk  meminimalkan  potensi keterlambatan barang akibat proses pengiriman ulang. Hal  ini  memperkuat  urgensi  penggunaan  kriteria kualitas (K) dan pelayanan (P) sebagai salah satu poin penilaian supplier baut.  Selain  itu  belum  dilakukan penilaian supplier baut secara kuantitatif dan kualitatif sebagai  bentuk  evaluasi  yang  dapat  membantu perusahaan dalam mengambil keputusan.
Berdasarkan  permasalahan  di  atas,  perusahaan memerlukan  suatu  metode  untuk  mengevaluasi
pemilihan supplier baut  agar  perusahaan  dapat memenuhi kebutuhan produksinya secara tepat jumlah, tepat  kualitas,  dan  tepat  waktu.  Berbeda  dengan penelitian  sebelumnya  dalam  penelitian  ini  akan digunakan kombinasi metode AHP dan TOPSIS untuk menentukan  pemeringkatan supplier baut  secara kuantitatif  dan  kualitatif  dengan  beberapa  parameter yang dipertimbangkan seperti harga, kualitas, pengiriman, ketepatan jumlah, dan pelayanan. Integrasi metode AHP-TOPSIS dipilih karena dapat menghilangkan  subjektivitas  dari  penggunaan  metode tunggal  AHP  (Putri  &  Pulansari,  2022).  Dengan metode  AHP-TOPSIS  perusahaan  diharapkan  dapat mengevaluasi kinerja supplier baut mana yang terbaik berdasarkan  kriteria  dan  sub  kriteria  yang  ada. Selanjutnya,  hasil  dari  pemeringkatan  dari  penelitian ini  dapat  digunakan  sebagai  salah  satu  pertimbangan untuk  pengambilan  keputusan  terkait  pemilihan pemasok  ( supplier )  baut  oleh  PT.  Stechoq  Robotika Indonesia.

## 2. Metode Penelitian
Salah  satu  faktor  yang  menentukan  pemasok terbaik dapat dipilih dengan menerapkan metode multi- kriteria  untuk  pengambilan  keputusan.  Pertama, gabungan  dari  wawancara  antara  peneliti  dan perusahaan,  serta  beberapa  ulasan  literatur  akan digunakan  untuk  mengembangkan  kriteria  dan  sub- kriteria yang dibutuhkan. Penelitian akan dilakukan di PT.  Stechoq  Robotika  Indonesia  yang  merupakan perusahaan  R&D  teknologi  dan  manufaktur  yang berlokasi di Sleman, DI Yogyakarta. Dalam penelitian ini,  data  dikumpulkan  melalui  wawancara  langsung dengan  kepala  bagian purchase ,  mengenai  proses produksi dan tingkat kinerja pemasok komponen baut. Kedua,  responden  diminta  untuk  mengisi  kuesioner berpasangan,  yang  menyediakan  data  dan  informasi tentang  pemasok.  Responden  ini  terdiri  dari  kepala bagian finance ,  kepala  bagian purchase ,  dan  kepala bagian mekanikal.
Setelah mendapatkan data dari hasil wawancara dan  penyebaran  kuesioner,  selanjutnya  langkahnya adalah  pengolahan  data.  Analisis  pemilihan  kriteria pemasok  yang  sesuai  adalah  elemen  yang  digunakan dalam  sistem  pengambilan  keputusan  untuk  memilih pemasok  terbaik.  Dalam  penelitian  ini,  penulis menggunakan AHP-TOPSIS sebagai metode pengolahan datanya.
a. AHP (Analytical Hierarchy Process)
AHP  merupakan  metode  MCDM  ( Multi Criteria  Decision  Making )  yang  dikembangkan  oleh Saaty  pada  tahun  1990-an  yang  mana  menggunakan perbandingan berpasangan kriteria maupun sub kriteria untuk  melakukan  perangkingan  (Asadabadi  dkk., 2019). Secara teori,  metode AHP mengatur  alternatif dan bobotnya dalam pengaturan hirarkis dan kemudian menghitung nilai-nilai berdasarkan penilaian subjektif
dari tingkat signifikansi variabel kriteria dan subkriteria dari setiap alternatif (Putri & Pulansari, 2022).
Langkah  pemecahan  masalah  menggunakan metode  AHP  adalah  sebagai  berikut  (Mukherjee, 2017):
1) Mendefinisikan  dan  memahami  masalah  dengan menciptakan hierarki tujuan, kriteria supplier , sub- kriteria supplier , dan supplier yang ada.
2) Membuat matriks perbandingan secara berpasangan yang  sepenuhnya  diserahkan  kepada  orang  yang dianggap  memiliki  pemahaman  terbaik  tentang masalah dan kondisi di lapangan. Perbandingan ini digunakan  untuk  mengukur  tingkat  kepentingan kriteria dan subkriteria.
3) Menggunakan  perbandingan  berpasangan  yang dinormalisasi  matriks,  kalikan  nilai  eigen  vektor dengan menemukan nilai konsistensi.
4) Melakukan  pengulangan  langkah  2  dan  3  untuk setiap komponen dalam hirarki.
5) Menghitung nilai eigen (λ maks) dengan membagi hasil  penjumlahan  setiap  baris  dengan  jumlah keseluruhan.
6) Untuk  mengetahui  apakah  data  yang  diperoleh valid,  dilakukan  uji  konsistensi.  Dalam  mencari nilai CI, perlu diketahui jumlah kriteria/sub kriteria yang  digunakan  (n).  Uji  konsistensi  hirarki memiliki ketentuan yaitu nilai CR < 0,1. Nilai CR diperoleh dari:
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 (1) 𝐶𝐼 = λ 𝑚𝑎𝑥−𝑛 𝑛−1 (2)
Melalui Tabel 1 , seseorang dapat mengamati nilai Random Index (RI). Penentuan nilai (RI) didasarkan pada  banyaknya  kriteria  yang  digunakan  (N). Dalam kasus di mana nilai CR tidak berada dalam persyaratan, hasilnya dianggap tidak konsisten dan perlu ditinjau kembali.
b. TOPSIS  (Technique  for  Order  Preference  by Similarity to the Ideal Solution)
TOPSIS  adalah  metode  yang  dikembangkan untuk  mengatasi  permasalahan  MADM  ( Multi Attribute Decision Making ) (Lei dkk., 2020). Menurut Mukherjee, (2017) dalam bukunya mengatakan bahwa TOPSIS  merupakan  salah  satu  pendekatan  MCDM yang  paling  banyak  dikutip  untuk  menemukan  solusi dari himpunan alternatif hingga dengan meminimalkan jarak dari ideal titik dan memaksimalkan jarak dari titik nadir. TOPSIS menjadi salah satu metode pengambilan keputusan  multi-kriteria  yang  populer  dan  telah menerima  berbagai  versi  perbaikan  (Çelikbilek  & Tüysüz, 2020).
Berikut  ini  adalah  langkah  penggunaan  metode TOPSIS (Putri & Pulansari, 2022; Vafaei dkk., 2021):
Tabel 1 . Tabel Bilangan Random
N 1  2 3 4 5 6 7 8 9 RI 0  0  0,53  0,90  1,12 1,24  1,32 1,41 1,45
1) Membuat  matriks  untuk  pengambilan  keputusan berbasis pada penilaian kriteria pemasok.
2) Transformasi  setiap  elemen  dalam  matriks keputusan untuk menormalkan hasil.
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (3)
Nilai j = 1, 2, ..., n; dan i = 1, 2, …, m.
3) Buat  matriks  keputusan  dengan  pembobotan  yang dinormalisasi.  Matriks  ditentukan  oleh  matriks keputusan yang dinormalisasi dengan bobot terkait.
𝑦 𝑖𝑗 = 𝑊 𝑖 × 𝑟 𝑖𝑗 (4)
4) Hasilkan  matriks  solusi  ideal  dengan  satu  positif dan  satu  negatif,  di  mana  A+  menunjukkan  solusi ideal  positif,  dan  A-  menunjukkan  solusi  ideal negatif.
A + = (y 1 + , y 2 + , … , y 3 + ) {(max y ij |j ∈ J), (min y ij |j ∈ J)} (5) A − = (y 1 − , y 2 − , … , y 3 − ) {(min y ij |j ∈ J), (max y ij |j ∈ J)} (6)
dengan,
J = {j = 1, 2, …, n | j adalah kriteria keuntungan} J = {j = 1, 2, …, n | j adalah kriteria biaya}
5) Hitung jarak antara setiap nilai dari alternatif.
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖 + − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑗=𝑖 (7)
𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=𝑖 (8)
Nilai i = 1, 2, 3, …, m
6) Hitung  nilai  preferensi  untuk  masing-masing alternatif dengan nilai Vi berkisar dari 0 sampai 1.
𝑉𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 + (9)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  memilih  pemasok  terbaik,  perusahaan perlu  melakukan  penilaian  dengan  kriteria  dan subkriteria.  Akibatnya,  kinerja  pemasok  akan  dinilai dengan menggunakan kriteria dan subkriteria tersebut sebagai  standar  yang  mana  hasil  penilaian  pemasok ( supplier )  ini  dapat  digunakan  untuk  mengambil keputusan.  Pada  penelitian  ini  penetapan  kriteria dilakukan  dengan  melakukan  wawancara  pada  kepala purchase dan menghasilkan kriteria yang menjadi poin penilaian supplier baut yaitu Harga (H), Kualitas (K), Delivery (D), Ketepatan Jumlah (J), Pelayanan (P), dan beberapa  sub  kriteria  berdasarkan  referensi  dari penelitian  sejenis  yang  kemudian  digunakan  sebagai kriteria penyusunan kuesioner. Data yang dikumpulkan melalui kuesioner tersebut diisi oleh tiga responden  yang  terdiri  dari  kepala finance ,  kepala purchase ,  dan  kepala  mekanik  PT.  Stechoq  Robotika Indonesia. Tabel  2 merangkum  kriteria  dan  sub kriteria.
Tabel 2 . Kriteria dan Sub Kriteria Terpilih Kriteria Sub-kriteria Harga (H) Harga Barang (H1) Diskon Barang (H2) Kualitas (K) Kesesuaian Spesifikasi Barang (K1) Kecacatan Barang (K2) Delivery (D) Ketepatan Waktu Pengiriman (D1) Ketepatan Kuantitas Pengiriman (D2) Ketepatan Jumlah (J)  Kesesuaian Isi Jumlah Pengiriman (J1) Kesesuaian Isi Kemasan (J2) Pelayanan (P) Kemudahan Dalam Komplain (P1) Kecepatan Menanggapi Permintaan (P2)
Berbagai kriteria
digunakan untuk mengidentifikasi hirarki masalah secara hirarkis sistem. Struktur hierarki dimulai dengan alternatif dan solusi di tingkat bawah, kemudian dilanjutkan dengan beberapa kriteria  dan  subkriteria  di  atas.  Di  sebuah  struktur hirarkis, posisi tertinggi adalah apa yang perlu dicapai. Tingkat  pertama  struktur  hirarkis  adalah  solusinya, diikuti  oleh  beberapa  tingkat  subkriteria,  dan  kriteria. Posisi  teratas  pada  akhirnya  ditujukan  untuk  tujuan dalam hirarki. Gambar 1 menunjukkan hierarki sistem yang akan digunakan dalam kajian ini.

## Pembobotan  Kriteria  Pemasok  dengan  Metode AHP
Matriks perbandingan berpasangan dari kriteria yang  diperoleh  dari  rekapitulasi  penilaian  responden. Hasil  dari  evaluasi  kinerja  pemasok  dimasukkan  ke dalam  matriks  perbandingan  berpasangan  yang ditunjukkan  dalam Tabel  3 .  Selanjutnya  matriks normalisasi dibangun dengan membagi elemen kolom dengan nilai  total  kolom  dan ditunjukan dalam Tabel 4 .
Tahap  berikutnya  menghitung  konsistensi pasangan  matriks  perbandingan  dengan  mengalikan masing-masing  kolom  matriks  dengan  setiap  baris matriks  Yng  ditunjukkan Tabel  5 . Share  Result dihitung  dengan  membagi eigen vector tiap  kriteria dengan  rata-rata  kriteria  tersebut  dalam  hasil normalisasi.  Tahap  selanjutnya  adalah  menghitung nilai λ maks dari data pada Tabel 5 .
λ 𝑚𝑎𝑥  = ∑( 𝑊𝑖𝑗 ∑ 𝑊𝑗 ) 𝑛
λ 𝑚𝑎𝑥 = (14.666460 + 0.452763 + 2.09869 + 0.470710 +  8.324121) / 5
= 5.2025
Berdasarkan  perhitungan  di  atas,  bisa  disimpulkan bahwa eigen  value (λ max )  adalah  sebesar  5.2025. Selanjutnya  perhitungan Consistency  Index (CI) sebagai berikut:
𝐶𝐼 = λ 𝑚𝑎𝑥−𝑛 𝑛−1 = 0.05064
𝐶𝐼 = 5.2025−5 5−1 = 0.05064
Berdasarkan perhitungan di atas dapat ditunjukkan bahwa CI adalah 0.05064. Nilai CI berikut digunakan  untuk  menghitung  nilai  rasio  konsistensi (CR).  Untuk  menghitung  rasio  konsistensi  (CR), membagi  nilai  CI  dengan Random  Index (RI)  yang dihasilkan. Jika orde matriks n=5, maka RI = 1.12.
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0.05064 1.12 = 0.0452
Diperoleh  nilai  CR  sebesar  0.0452,  karena  nilai  CR masih dalam batas toleransi (CR < 0.1), maka matriks perbandingan kriteria berpasangan dianggap konsisten
Tabel 3. Matriks Awal Perbandingan Berpasangan Kriteria H K D J P H 1 0.14 0.5 0.17 1 K 7 1 2 1 4 D 2 0.5 1 0.5 2 J 6 1 2 1 4 P 1 0.25 0.5 0.25 1 Total 17 2.89 6.10 2.92 12
Tabel 4. Hasil Normalisasi Matriks Kriteria Kriteria H K D J P H 0.059 0.049 0.086 0.055 0.089 K 0.416 0.346 0.340 0.346 0.329 D 0.114 0.173 0.164 0.166 0.171 J 0.356 0.346 0.328 0.346 0.329 P 0.055 0.086 0.082 0.087 0.082 Total 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 Tabel 5. Matriks Eigen Vector Kriteria Berpasangan Kriteria Eigen Vector Share Result Harga 0.9947 14.666460 Kualitas 0.1608 0.452763 Delivery 0.3306 2.098690 Ketepatan Jumlah 0.1605 0.470710 Pelayanan 0.6529 8.324121
dan  evaluasi  kembali  tidak  perlu  dilakukan. Tabel  6 menunjukkan  nilai  final  bobot  untuk  masing-masing kriteria dan subkriteria.

## Perangkingan Supplier dengan Metode TOPSIS
Peninjauan pemasok dilakukan oleh  tiga  orang responden  yang  mengetahui  dan  pernah bertanggung jawab  atas  pengadaan  baut untuk  komponen pendukung  produk,  yaitu  kepala finance ,  kepala purchasing ,  dan  kepala  mekanikal.  Langkah-langkah yang  terlibat  dalam  menentukan pemasok  adalah sebagai berikut.
Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  hasil kuesioner  untuk  membandingkan supplier sesuai dengan  kriteria  dan  subkriteria  yang  telah  ditentukan.
Tabel  7 menyediakan  sebuah  ikhtisar  pemasok potensial.  Selanjutnya  matriks  keputusan  dihitung dengan  menghitung  keputusan  yang  dinormalisasi menggunakan  alternatif  keputusan  m  dan  n. Tabel  8 menunjukkan  hasil  normalisasi  matriks  keputusan. Kemudian pembobotan dihitung dengan menyesuaikan baris dan kolom matriks keputusan yang dinormalisasi dengan  menggunakan  bobot  dari  hasil  metode  AHP. Tabel  9 menunjukkan  matriks  dari  keputusan normalisasi tertimbang.
Untuk mengetahui solusi ideal positif ( 𝐴 + ) dan negatif  ( 𝐴 − ),  bobot  peringkat  dinormalisasi.  Pada Tabel  10 menunjukkan  kedua  solusi  tersebut,  solusi positif  dan  negatif  diurutkan  berdasarkan  subkriteria. Kemudian,  hitung  jarak  nilai  dari  setiap  alternatif
Tabel 6. Hasil Nilai Bobot Akhir Setiap Kriteria
Kriteria Bobot Sub Kriteria Bobot Harga (H) 0.068 Harga Barang (H1) 0.713 Diskon Barang (H2) 0.287 Kualitas (K) 0.355 Kesesuaian Spesifikasi Barang (K1) 0.712 Kecacatan Barang (K2) 0.288 Delivery (D) 0.158 Ketepatan Waktu Pengiriman (D1) 0.713 Ketepatan Kuantitas Pengiriman (D2) 0.287 Ketepatan Jumlah (J)  0.341 Kesesuaian Isi Jumlah Pengiriman (J1) 0.287 Kesesuaian Isi Kemasan (J2) 0.713 Pelayanan (P) 0.078 Kemudahan Dalam Komplain (P1) 0.288 Kecepatan Menanggapi Permintaan (P2) 0.712 Tabel 7 . Matriks Perbandingan Alternatif Supplier Supplier Baut H K D J P H1 H2 K1 K2 D1 D2 J1 J2 P1 P2 Supplier 1 3 1 4 4 4 4 4 4 4 4 Supplier 2 3 2 4 3 4 4 4 4 3 3 Supplier 3 3 3 3 4 4 3 4 4 4 4 Supplier 4 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 Supplier 5 3 3 3 4 3 3 3 3 4 3 Supplier 6 2 3 4 4 3 1 4 4 4 4 Supplier 7 3 4 4 5 4 4 4 4 5 5 Tabel 8 . Matriks Keputusan yang Dinormalisasi Supplier Baut H K D J P H1 H2 K1 K2 D1 D2 J1 J2 P1 P2 Supplier 1 0.39 0.14 0.43 0.39 0.42 0.46 0.40 0.40 0.39 0.40 Supplier 2 0.39 0.28 0.43 0.29 0.42 0.46 0.40 0.40 0.29 0.30 Supplier 3 0.39 0.42 0.32 0.39 0.42 0.34 0.40 0.40 0.39 0.40 Supplier 4 0.39 0.28 0.22 0.29 0.31 0.34 0.30 0.30 0.29 0.30 Supplier 5 0.39 0.42 0.32 0.39 0.31 0.34 0.30 0.30 0.39 0.30 Supplier 6 0.26 0.42 0.43 0.39 0.31 0.11 0.40 0.40 0.39 0.40 Supplier 7 0.39 0.55 0.43 0.48 0.42 0.46 0.40 0.40 0.48 0.50 Tabel 9 . Matriks Pengambilan Keputusan Normalisasi Tertimbang Supplier Baut H K D J P H1 H2 K1 K2 D1 D2 J1 J2 P1 P2 Supplier 1 0.28 0.04 0.31 0.11 0.30 0.13 0.12 0.29 0.11 0.28 Supplier 2 0.28 0.08 0.31 0.08 0.30 0.13 0.12 0.29 0.08 0.21 Supplier 3 0.28 0.12 0.23 0.11 0.30 0.10 0.12 0.29 0.11 0.28 Supplier 4 0.28 0.08 0.15 0.08 0.22 0.10 0.09 0.22 0.08 0.21 Supplier 5 0.28 0.12 0.23 0.11 0.22 0.10 0.09 0.22 0.11 0.21 Supplier 6 0.19 0.12 0.31 0.11 0.22 0.03 0.12 0.29 0.11 0.28 Supplier 7 0.28 0.16 0.31 0.14 0.30 0.13 0.12 0.29 0.14 0.36
dengan  cara  membandingkan  kedekatan  relatif terhadap ideal positif ( 𝐴 + )dan ideal negatif ( 𝐴 − ) yang ditujunkkan  pada Tabel  11 .  Tahap  selanjutnya  yaitu menetapkan  nilai  untuk  setiap  alternatif  sesuai preferensinya.  Sebuah  nilai  preferensi  mengacu  pada nilai  yang  menggambarkan  nilai  jarak  kedekatan alternatif untuk solusi idealnya. Alternatif (Ai) dengan nilai  preferensi  yang  lebih  tinggi  akan  lebih  disukai. Data terkait nilai preferensi dari setiap alternatif dapat dilihat pada Tabel 12 . Berdasarkan Tabel 12 , pemasok yang disukai untuk  industri  R&D  dan  manufaktur  teknologi  ini adalah Supplier 7.  Akibatnya,  ia  memiliki  hasil preferensi tertinggi dibandingkan dengan pemasok lain yaitu sebesar 1.0000. Selanjutnya untuk peringkat dua ditempati  oleh Supplier 1  dengan  nilai  preferensi sebesar  0.6295  dan  disusul Supplier 3  pada  peringkat ketiga  dengan  nilai  preferensi  sebesar  0.6288.  Secara lebih detail, hasil pembobotan dari kriteria menunjukkan bahwa kualitas diutamakan dibandingkan  harga.  Pada Tabel  6 ,  hasil  bobot  untuk kualitas  adalah  0.355,  dengan  hasil  bobot  untuk  K1 adalah  0.712  dan  hasil  bobot  untuk  K2  adalah  0.288. Hasil  dari  penelitian  ini  mendukung  penelitian sebelumnya oleh Hadiwiyanti & Martotenoyo (2018); Kumar dkk. (2019); Lukmandono dkk. (2019); Putri & Pulansari (2022); dan Taherdoost & Brard (2019), yang menyimpulkan  bahwa  harga  adalah  bukan  salah  satu yang  paling  berpengaruh  komponen  dalam  pemilihan
pemasok. Apabila kualitas, akurasi kuantitas, pengiriman  ( delivery ),  dan  layanan  tidak  sejalan dengan  efisiensi  perusahaan,  maka  akan  ada kemungkinan  kerusakan  dan  kerugian  yang  harus diterima  oleh  perusahaan.  Sebagai  industri startup , produk  yang  dihasilkan  harus  memegang  reputasi positif di masyarakat. Oleh karena itu, kriteria kualitas perlu  dipertimbangkan  dengan  hati-hati,  dan  material atau  komponen  pendukung  (baut)  yang  dibeli  harus sesuai dengan baku mutu.
Studi  ini  memanfaatkan  integrasi  pendekatan AHP dan TOPSIS untuk mengidentifikasi pemasok dan pemilihan pemasok baut dengan indikator yang cocok untuk memasok dalam jangka panjang bagi perusahaan.  Berdasarkan  integrasi  metode  yang digunakan,  nilai  preferensi  tertinggi  akan  dipilih sebagai  rekomendasi supplier utama  untuk  memasok komponen baut, yaitu pemasok Supplier 7. Wawancara dan  kuesioner  diselesaikan  oleh  manajer  puncak menyarankan  itu  memilih  pemasok  meliputi  harga, kualitas, delivery (pengiriman), ketepatan jumlah, dan pelayanan.  Penulis  menggunakan  AHP  dan  TOPSIS untuk  menilai  dan  mengidentifikasi  yang  terbaik pemasok  di  industri  R&D  dan  manufaktur  robot  atau teknologi industri.
Kriteria  untuk  mengevaluasi supplier adalah ditentukan  oleh  model  AHP  ( Analytical  Hierarchy Process ), di mana responden memutuskan pembobotan dari  kriteria  yang  terdiri  dari  harga,  kualitas, delivery
Tabel 10. Matriks Solusi Ideal ( 𝐴 + ) dan Ideal ( 𝐴 − ) Kriteria Solusi Ideal ( 𝑨 + )
Solusi Ideal ( 𝑨 − ) H1 0.2808 0.1872 H2 0.1593 0.0398 K1 0.3069 0.1534 K2 0.1395 0.0837 D1 0.2989 0.2242 D2 0.1317 0.0329 J1 0.1160 0.0870 J2 0.2881 0.2160 P1 0.1395 0.0837 P2 0.3558 0.2135 Tabel 11. Nilai Jarak untuk Setiap Alternatif Supplier 𝑫 + 𝐃 − Supplier 1 0.1445 0.2456 Supplier 2 0.1811 0.2351 Supplier 3 0.1232 0.2087 Supplier 4 0.2628 0.1212 Supplier 5 0.2049 0.1640 Supplier 6 0.1798 0.2062 Supplier 7 0.0000 0.3073 Tabel 12 Nilai Preferensi No. Supplier Preferensi 1 Supplier 1 0.6295 2 Supplier 2 0.5648 3 Supplier 3 0.6288 4 Supplier 4 0.3156 5 Supplier 5 0.4445 6 Supplier 6 0.5343 7 Supplier 7 1.0000
(pengiriman),  ketepatan  jumlah,  dan  pelayanan.  Di akhir proses, TOPSIS ( Technique for Order Preference by  Similarity  to  the  Ideal  Solution )  digunakan  untuk menentukan peringkat supplier baut yang bekerjasama dengan  perusahaan.  TOPSIS  akan  memilih supplier dengan  nilai  yang  lebih  tinggi  pada  preferensi,  dan pemasok  dengan  nilai  preferensi  terendah  dapat dievaluasi atau diganti. Perusahaan dapat menggunakan  studi  ini  sebagai  bahan  pertimbangan pengambilan keputusan yang menghilangkan penilaian subyektif  dan  membantu  perusahaan  membuat keputusan  yang  objektif.  Metode  pemilihan supplier ini,  akan  dapat  membantu  PT.  Stechoq  Robotika Indonesia  menemukan  pemasok  yang  bisa  mereka andalkan  sebagai  mitra  bisnis  jangka  panjang  guna memenuhi komponen baut yang dibutuhkan perusahaan.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  melalui integrasi AHP-TOPSIS, disimpulkan bahwa Supplier 7 memiliki  nilai  preferensi  tertinggi    dibandingkan dengan  pemasok  lain,  yaitu  1.0000.  Untuk  menjalin hubungan  yang  kooperatif  antara  perusahaan  dan supplier , Supplier 7  akan  mempertimbangkan  kriteria kualitas,  harga,  pengiriman,  ketepatan  jumlah,  dan pelayanan.  Kriteria  yang  paling  dominan  untuk pengaruhnya terhadap kriteria pemilihan supplier baut adalah  kualitas  dengan  tingkat  dominan  mencapai sebesar  35.5%.  Hal  ini  menjadikan  kualitas  sebagai kriteria  yang  paling  diprioritaskan  dalam  proses seleksi.
Penelitian  lebih  lanjut  diperlukan  untuk menyempurnakan beberapa keterbatasan penelitian ini. Keterbatasan  penelitian  ini  meninggalkan  beberapa ruang  untuk  perbaikan  dan  memberikan  dasar  yang baik  untuk  penelitian masa depan dalam memilih  dan mengevaluasi pemasok yang berkelanjutan. Penelitian bisa  lebih  teliti  jika  mempertimbangkan  lebih  banyak responden  dan  organisasi  yang  lebih  luas  di  industri. Selain itu, penelitian lebih lanjut harus dilakukan untuk mempertimbangkan  faktor  tambahan  seperti  lokasi, lead  time ,  dan  metode  pembayaran  sebagai  variabel yang  lebih  kompleks  dari  penelitian  ini  yang  hanya berfokus  pada  lima  parameter,  termasuk  harga, kualitas, pengiriman, ketepatan jumlah, dan pelayanan. Pertimbangan harus diambil ketika menentukan berapa banyak kriteria keberlanjutan diperlukan atau diterapkan  untuk  membuat  keputusan  akhir  yang akurat. Studi ini menunjukkan bahwa perusahaan harus menekankan  kriteria  kualitas  yang  diberikan  oleh pemasok  komponen  baut  mereka  dalam  memilih pemasok.  Selain  itu,  perusahaan  dapat  menggunakan metodologi AHP-TOPSIS saat memilih pemasok baut dan proses pengambilan keputusan lainnya.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  kepada  PT.  Stechoq  Robotika Indonesia  dan  Universitas  Pembangunan  Nasional “Veteran”  Jawa  Timur  yang  telah  mendukung penelitian ini.

## 6. Daftar Pustaka
Asadabadi, M. R., Chang, E., & Saberi, M. (2019). Are MCDM  methods  useful?  A  critical  review  of Analytic Hierarchy Process (AHP) and Analytic Network  Process  (ANP). Cogent  Engineering ,
6 (1). https://doi.org/10.1080/23311916.2019.1623153 Bai, C., Kusi-Sarpong, S., Badri Ahmadi, H., & Sarkis, J. (2019). Social sustainable supplier evaluation and selection: a group decision-support approach. International  Journal  of  Production
Research , 57 (22), 7046–7067. https://doi.org/10.1080/00207543.2019.1574042
Bakhtiar,  A.,  Rahmadani,  D.,  Lathuihamalo,  D.,  & Maulana, B. (2021). Analisis Pemilihan Supplier Menggunakan  Metode  Analytical  Network Process  (Anp)  Pada  Pengadaan  Komponen  Rail Pad  158-7  (Studi  Kasus :  Pt  Pindad  (Persero)). J@ti Undip : Jurnal Teknik Industri , 16 (1), 1–9. https://doi.org/10.14710/jati.16.1.1-9
Çelikbilek,  Y.,  &  Tüysüz,  F.  (2020).  An  in-depth review  of  theory  of  the  TOPSIS  method:  An experimental  analysis. Journal  of  Management
Analytics , 7 (2), 281–300.
https://doi.org/10.1080/23270012.2020.1748528
Chen,  C.  H.  (2020).  A  novel  multi-criteria  decision- making  model  for  building  material  supplier selection  based  on  entropy-AHP  weighted TOPSIS.
Entropy , 22 (2), 10–12.
https://doi.org/10.3390/e22020259
Gao,  H.,  Ju,  Y.,  Santibanez  Gonzalez,  E.  D.  R.,  &
Zhang,  W.  (2020).  Green  supplier  selection  in electronics manufacturing: An approach based on consensus  decision  making. Journal  of  Cleaner
Production , 245 , 118781. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.118781
Hadiwiyanti,  R.,  &  Martotenoyo,  R.  S.  (2018). Pemilihan  Supplier  Bahan  Baku  Perbaikan Mesin. Jurnal  Sistem  Informasi  Dan  Bisnis Cerdas (SIBC) , 11 (1).
Kumar, R., Padhi, S. S., & Sarkar, A. (2019). Supplier selection  of  an  Indian  heavy  locomotive manufacturer:  An  integrated  approach  using Taguchi loss function, TOPSIS, and AHP. IIMB
Management Review , 31 (1), 78–90. https://doi.org/10.1016/j.iimb.2018.08.008 Lei,  F.,  Wei,  G.,  Gao,  H.,  Wu,  J.,  &  Wei,  C.  (2020). TOPSIS  Method  for  Developing  Supplier Selection with Probabilistic Linguistic Information. International  Journal  of  Fuzzy Systems , 22 (3), 749–759.
https://doi.org/10.1007/s40815-019-00797-6 Luan, J., Yao, Z., Zhao, F., & Song, X. (2019). A novel method  to  solve  supplier  selection  problem: Hybrid  algorithm  of  genetic  algorithm  and  ant colony optimization. Mathematics and
Computers  in  Simulation , 156 ,  294–309. https://doi.org/10.1016/j.matcom.2018.08.011 Lukmandono,  L.,  Basuki,  M.,  Hidayat,  M.  J.,  &
Setyawan, V. (2019). Pemilihan Supplier Industri Manufaktur  Dengan  Pendekatan  AHP  dan TOPSIS. Opsi , 12 (2), 83. https://doi.org/10.31315/opsi.v12i2.3146
Memari,  A.,  Dargi,  A.,  Akbari  Jokar,  M.  R.,  Ahmad,
R.,  &  Abdul  Rahim,  A.  R.  (2019).  Sustainable supplier  selection:  A  multi-criteria  intuitionistic fuzzy TOPSIS method.
Journal of
Manufacturing Systems , 50 (October 2019), 9–24. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2018.11.002 Mukherjee, K. (2017). Supplier selection: An MCDA- Based Approach. In Studies in Systems, Decision and Control .
Putri,  F.  K.,  &  Pulansari,  F.  (2022).  PVC  Resin Supplier Selection with Integration of AHP  and TOPSIS  Methods. Jurnal  Manajemen  Industri dan Logistik , 6 (1), 84–98.
https://doi.org/10.30988/jmil.v6i1.952
Schramm,  V.  B.,  Cabral,  L.  P.  B.,  &  Schramm,  F. (2020).  Approaches  for  supporting  sustainable supplier selection  -  A literature review. Journal of Cleaner Production , 273 , 123089. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.123089
Sedghiyan, D., Ashouri, A., Maftouni, N., Xiong, Q., &
Rezaee, E. (2021). 6F64428425B2D34E113E4C74406Fe67D.Pdf. Sustainable Energy Technologies and Assessments , 44 (August 2020).
Taherdoost,  H.,  &  Brard,  A.  (2019).  Analyzing  the Process  of  Supplier  Selection  Criteria  and Methods. Procedia  Manufacturing , 32 ,  1024– 1034. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2019.02.317
Vafaei, N., Ribeiro, R. A., & Camarinha-Matos, L. M. (2021). Assessing Normalization Techniques for Simple  Additive  Weighting  Method. Procedia Computer Science , 199 , 1229–1236. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.01.156
Zhou, X., &  Xu, Z. (2018). An integrated sustainable supplier  selection  approach  based  on  hybrid information aggregation. Sustainability (Switzerland) , 10 (7). https://doi.org/10.3390/su10072543