Opsi
Selection  of  Alternative  Suppliers  Using  Analytical  Hierarchy Process and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution
Pemilihan  Alternatif  Pemasok  Menggunakan  Analytical Hierarchy  Process  dan  Technique  for  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution
Melani Magdalena Hutabarat 1 , Agus Ristono 1* , Sutrisno 1 1 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik Industri, UPN “Veteran” Yogyakarta Jl. SWK 104, Condongcatur, Depok, Sleman, Yogyakarta email: melanibarat17@gmail.com , agus.ristono@upnyk.ac.id doi: https://doi.org/10.31315/opsi.v14i2.5411

## ABSTRACT
The industry of garment is an industry that focuses on clothing production. Along with the times, development models and functional clothing is increasingly varied. Therefore company will try to determine the best supplier. Based on observations garment industry in the Central Java, it was found problems related to continuity of fabric supply  from  main  suppliers.  When  demand  soars,  demand  for  cloth  supply  also  increases.  However,  the availability  of  fabric  supplies  owned  by  main  suppliers  are  not  able  to  fulfil  the  needs  of  garment  industry. Therefore, garment industry requires alternative backup suppliers who are able to meet the supply of fabric when the main supplier is inadequate. Supplier selection will be carried out using the Analytical Hierarchy Process (AHP) method in weighting and Technique for Others Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method to sort priority supplier. This supplier priority will be used as an alternative supplier that will meet the availability of fabric supply.
Keywords: AHP; TOPSIS; supplier selection; garment industry

## ABSTRAK
Industri garmen merupakan industri yang  berfokus pada pembuatan pakaian. Seiring berkembangnya zaman, perkembangan  model  dan  fungsi  pakaian  semakin  bervariasi.  Salah  satu  upaya  yang  dilakukan  perusahaan adalah  menentukan  pemasok  yang  terbaik.  Berdasarkan  observasi  pada  industri  garmen  di  Jawa  Tengah ditemukan  masalah  terkait  kontinuitas  pasokan  kain  dari  pemasok  utama.  Ketika  permintaan  melonjak  maka kebutuhan pasokan kain juga. Namun ketersediaan pasokan kain yang dimiliki oleh pemasok utama tidak mampu memenuhi kebutuhan industri garmen. Oleh karena itu industri garmen memerlukan alternatif pemasok cadangan yang mampu memenuhi pasokan kain ketika pemasok utama tidak memadai. Pemilihan pemasok akan dilakukan dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam pembobotan dan metode Technique for Others  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  dalam  pemeringkatan  urutan  prioritas  pemasok. Urutan prioritas pemasok  ini akan digunakan sebagai alternatif pemasok  yang akan  mencukupi ketersediaan pasokan kain .
Kata Kunci: AHP; TOPSIS; pemilihan pemasok; industri garmen
Received: 30 th August 2021; Revised: 3 rd November 2021; Accepted: 3 rd November 2021; Available online: 2 1 st December 2021; Published regularly: December 2021
Vol 14 No 2 December 2021

## 1. PENDAHULUAN
Industri  garmen  merupakan  industri  yang berfokus  memproduksi  pakaian  jadi  secara massal. Berdasarkan hasil observasi pada industri garmen  di  Jawa  Tengah,  yaitu  PT. Bina  Busana Internusa, PT. Ungaran Sari Garment, dan PT. Sri Rejeki Isman Tbk ditemukan masalah pada suatu lini produksi. Lini produksi tersebut memproduksi  pakaian  jadi  merek  luar  negeri. Masalah  yang  terjadi,  yaitu  ketika  terjadi lonjakan permintaan menyebabkan produk yang dihasilkan  melebihi  kuantitas  normal.  Hal  ini menyebabkan meningkatnya pasokan bahan baku yang tidak dapat dipenuhi oleh pemasok utama. Kemampuan  pemasok  utama  inilah  yang menyebabkan  proses  produksi  terganggu. Ketidakseimbangan  antara  permintaan  dengan ketersediaan  bahan  baku  merupakan  kendala yang harus diatasi.
Salah  satu  upaya  yang  dilakukan  adalah menentukan  bagaimana  sistem  pemilihan pemasok  cadangan  bagi  industri  garmen  Jawa Tengah khususnya  PT. Bina Busana  Internusa, PT.  Ungaran  Sari  Garment,  dan  PT.  Sri  Rejeki Isman Tbk. dengan memakai metode Analytical Hierarchy  Process (AHP)  dan Technique  for Others Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).  Pemilihan  pemasok  akan  membantu perusahaan  dalam  menentukan  urutan  prioritas pemasok  cadangan  bagi  industri  garmen. Pemasok  cadangan  akan  bertugas  memenuhi kekurangan  pasokan  jika  pemasok  utama  tidak memiliki  ketersediaan  pasokan.  Terdapat  tujuh alternatif pemasok, yaitu Sunny Fashion Textile, Ltd;  LU  Feng  Co.,  Ltd;  Mastex  Inc;  Fineline Technologies,  Silverreed  Holdings,  Ltd;  Alok Industries, Ltd; dan Azuma Co., Ltd.
Pemilihan  pemasok  industri  garmen  yang baik  akan  membangun  kemitraan   strategis  dan kolaboratif  (Ulutas,  2019).  Beberapa  alternatif pemasok menyulitkan perusahan dalam menentukan pemasok cadangan. Oleh karena itu diperlukan  pengambilan  keputusan.  Alazzawi and Zak, (2020) menyatakan bahwa metodologi pengambilan  keputusan  dibangun  diatas  tujuan pemangku  kepentingan  dengan  menetapkan kriteria.  Acar  et  al.,  (2016)  menjelaskan  bahwa terdapat  faktor  klasik  dan  hijau  yang  dapat digunakan untuk menentukan kriteria keputusan yang sesuai.
Setiap alternatif pemasok memiliki kriteria unggulan  yang  berbeda.  Perbedaan    kriteria  ini juga  menyulitkan  pengambil  keputusan  dalam
menentukan  urutan  prioritas  pemasok  cadangan yang akan digunakan. Oleh sebab itu, diperlukan kriteria yang sama untuk dijadikan standar dalam pemilihan  alternatif  pemasok.  Berdasarkan penelitian  (Khurunin,  2021)  didapatkan  54 kriteria yang dikumpulkan dari berbagai referensi dan  diolah  menggunakan  analisis  faktor  yang menghasilkan  4  kriteria  utama,  yaitu  kriteria produksi, kinerja, pasokan, dan kriteria teknologi informasi.  Nilai  bobot  dari  kriteria  utama diperoleh sebesar 0,264; 0,245; 0,245; dan 0,245 yang  didapatkan  dengan  menggunakan  bobot rata-rata geometrik.
Nilai  bobot  yang  dihasilkan  menunjukkan kesamaan  antara  kriteria  dua  (kinerja),  tiga (pasokan),  dan  empat  (teknologi  informasi). Persamaan  nilai  bobot  tersebut  menunjukkan bahwa  nilai  bobot  kurang  merepresentasikan penilaian  sebenarnya.  Berdasarkan  kelemahan penelitian  (Khurunin,  2021),  penelitian  ini bermaksud menyempurnakannya dengan menggunakan  metode Analytical  Hierarchy Process dalam  pembobotan  dan  metode Technique for Others Preference by Similarity to Ideal  Solution dalam  pemeringkatan  urutan prioritas pemasok.

## 2. METODE
Metodologi  yang  diusulkan  akan  diterapkan pada  PT.Bina  Busana   Internusa,  PT.  Ungaran Sari  Garment,  dan  PT.  Sri  Rejeki  Isman  Tbk. Waktu pelaksanaan dimulai pada bulan Mei 2021 hingga bulan Juni 2021. Penelitian menggunakan alat  dan  bahan  diantaranya  studi  literatur, kuesioner, dan perangkat lunak. Kuesioner diisi oleh  tim  yang  ditunjuk  oleh  masing-masing perusahaaan. Sehingga terdapat 3 kuesioner yang mewakili penilaian setiap tim perusahaan. Setiap tim terdiri dari 5-7 pegawai yang ahli menangani pemasok.  Setiap  ahli  akan  berdiskusi  untuk menghasilkan penilaian suatu kuesioner.
Penelitian  ini  dilakukan  berdasarkan observasi  dari  ketiga  perusahaan.  Observasi dilakukan dengan menanyakan kendala apa yang dialami oleh perusahaan. Berdasarkan observasi maka  ditemukan  masalah pada  pemasok  utama. Pemasok utama tidak mampu memenuhi pasokan bahan  baku  ketika  terjadi  lonjakan  permintaan. Hal ini tentu mengganggu proses produksi. Oleh karena  itu  diperlukan  pemasok  cadangan  yang mampu memenuhi kekurangan pasokan tersebut.
Penelitian  dilakukan  dengan  menyebarkan kuesioner  kepada  masing-masing  perusahaan
melalui surat elektronik. Setiap perusahaan akan menerima  satu  kuesioner  pemilihan  pemasok yang nantinya akan dinilai oleh sebuah tim yang ahli di bidang  pemasok dan bahan baku. Setiap tim  tersebut  terdiri  dari  beberapa  anggota  yang kompeten.  Tim  tersebut  akan  mendiskusikan jawaban  kuesioner  dengan  sesama  anggota  tim lainnya.  Kuesioner  yang  telah  diisi  akan dikirimkan kembali kepada peneliti untuk diolah. Pengolahan dilakukan secara manual menggunakan  perangkat  lunak  pengolah  data, yaitu  Microsoft  Excel.  Hasil  yang  didapatkan akan diberikan kepada perusahaan sebagai saran untuk mengatasi masalah yang terjadi.
Pemilihan  pemasok  dinilai  berdasarkan kemampuan  pemasok  dalam  memenuhi  kriteria yang  ditetapkan.  Kriteria  tersebut  kemudian dibobotkan menggunakan perbandingan berpasangan.  Data  yang  diperlukan  dalam pembobotan  berupa  data  kriteria,  alternatif pemasok,  dan  penilaian  para  ahli.  Langkah pengolahan  data  menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP) diantaranya menyusun masalah  keputusan  ke  dalam  hierarki  dengan menentukan daftar tujuan, kriteria, dan alternatif, membuat  matriks  perbandingan  berpasangan, menghitung konstruksi matriks berpasangan dan menghitung rasio konsistensi.
Nilai  bobot  hasil  pengolahan  dan  nilai keputusan  yang  didapatkan  dari  kuesioner kemudian  diolah  menggunakan Technique  for Others Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).  Metode  TOPSIS  digunakan  untuk memilih sejumlah alternatif dengan menggunakan pengukuran jarak Euclidean (Mavi et al., 2016). Data yang diperlukan berupa bobot kriteria,  alternatif  pemasok,  dan  penilaian  para ahli.  Langkah  pengolahan  data  TOPSIS diantaranya  membuat  normalisasi  matriks keputusan,  membuat  matriks  ternormalisasi berbobot,  menghitung  matriks  solusi  ideal negatif  dan  positif,  menghitung  jarak  matriks solusi ideal positif dan negatif terhadap alternatif, menghitung  nilai  preferensi,  dan  memilih alternatif  dengan  nilai  paling  mendekati  solusi ideal positif (Rouyendegh and Saputro, 2014).
Hasil  pemeringkatan  yang  dihasilkan merupakan  urutan  prioritas  pemasok.  Pemasok cadangan  dijadikan  pengganti  pemasok  utama dalam  memenuhi  pasokan  bahan  baku.  Hal  ini tentu akan membantu mengoptimalkan produksi, menjaga  kualitas  produk,  dan  memenuhi kebutuhan  pasar.  Data  yang  dihasilkan  akan diterima jika nilai bobot yang divalidasi memiliki
nilai consistensy ratio < 0,1 (Saaty, 1993). Jika nilai consistensy  ratio <  0,1  maka  penelitian tersebut menunjukkan bahwa ketidak konsistenan  dalam  pengisian  kuesioner  dapat diterima.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Komponen Kritis
Data  yang  digunakan  merupakan  data struktur hierarki yang ditunjukkan pada Gambar 1.  Data  tersebut  berupa  data  tujuan,  kriteria, alternatif  pemasok,  dan  nilai  keputusan  kriteria terhadap  setiap  alternatif.  Data  nilai  keputusan ditunjukkan pada Tabel 3. Perhitungan penelitian dilakukan dengan menggunakan metode Analytical  hierarchy  process (AHP)  dan Technique for Others Preference by Similarity to Ideal
Solution
(TOPSIS). Perhitungan menggunakan metode AHP ditunjukkan sebagai berikut (Pratiwi, 2016):
a. Perhitungan  matriks  nilai  kriteria  utama dapat  dilihat  pada  Tabel  1  dengan persamaan sebagai berikut.
𝐸𝑖𝑔𝑒𝑛 𝑉𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟 = 𝑎 𝑖𝑗 ∑ 𝑎 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 (1)
b. Perhitungan  nilai Eigen  Value ( λ) dapat dilihat  pada  Tabel  2  dengan  persamaan sebagai berikut.
𝐸𝑖𝑔𝑒𝑛 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 A  =
Jumlah 𝐸𝑖𝑔𝑒𝑛 𝑉𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟 (2)
c. Perhitungan  matriks  nilai  rasio  konsistensi (Saaty,  1997)  dapat  dilihat  pada  Tabel  2 dengan persamaan sebagai berikut.
Consistency Index = (( λ maks-n)/n-1)     (3)
𝐶𝑜𝑛𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑛𝑐𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝐶𝑜𝑛𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑛𝑐𝑦 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥 𝑅𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥 (4) d. Membuat perbandingan nilai bobot penelitian  (Khurunin,  2021)  dengan sekarang  dapat  dilihat  pada  Gambar  3. Gambar  tersebut  menunjukkan  perbedaan nilai bobot kriteria.
Notasi dari pengolahan data AHP diantaranya 𝑎 𝑖𝑗 merupakan hasil dari penjumlahan baris, ∑ 𝑎 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 merupakan elemen prioritas relatif, eigen vector merupakan hasil bagi antara 𝑎 𝑖𝑗 dengan ∑ 𝑎 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 , eigen  value merupakan  jumlah  hasil  dibagi dengan eigen  vector , λ maks merupakan  nilai rata-rata  dari eigen  value, n merupakan  banyak kriteria, consistency  index merupakan  nilai indeks  konsistensi, random  index merupakan nilai  acak  yang  sudah  ditetapkan, consistency ratio merupakan hasil akhir dari perhitungan. Pengolahan  data  menggunakan  metode AHP  juga  dilakukan  dengan  menggunakan
software Super Decision. Pemilihan software ini dikarenakan software lebih mudah dioperasikan, memberikan  hasil  yang  akurat,  serta  dapat menyelesaikan  masalah  yang  lebih  kompleks. Struktur  hierarki  menggunakan  Super  Decision dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Perbandingan antara pengolahan data menggunakan perhitungan  manual  (Microsoft  Excel)  dengan pengolahan  data  menggunakan  software  (Super Decision)  dilakukan  agar  dapat  diketahui bagaimana  perbedaan  urutan  prioritas  pemasok yang dihasilkan yang dapat dilihat pada Tabel 7 dan Tabel 8.
Perhitungan menggunakan metode TOPSIS diantaranya (Sakthivel et al., 2015):
a. Perhitungan normalisasi matriks keputusan dapat  dilihat  pada  Tabel  4  dengan persamaan sebagai berikut.
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑖=1 𝑚 𝑥 𝑖𝑗 2 (5)
b. Perhitungan matriks ternormalisasi berbobot dapat dilihat pada Tabel 5 dengan persamaan sebagai berikut.
𝑌 𝑖𝑗 =   𝑤 𝑖 𝑥 𝑟 𝑖𝑗 (6)
c. Perhitungan  jarak  nilai  setiap  alternatif dengan solusi ideal positif dan negatif dapat dilihat  pada  Tabel  6  dengan  persamaan sebagai berikut.
𝐷 𝑖 + =   √∑ (𝑦 𝑖𝑗 −   𝑦 𝑖 + ) 2 𝑛 𝑖=1 (7)
𝐷 𝑖 − =   √∑ (𝑦 𝑖𝑗 −   𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑖=1 (8)
d. Perhitungan  nilai  preferensi  dapat  dilihat pada  Tabel  7  dengan  persamaan  sebagai berikut.
𝑉 𝐴 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 + +𝐷 𝑖 − (9)
e. Membuat  perbandingan  urutan  prioritas pemasok  cadangan  penelitian  (Khurunin,
2021)  dengan  penelitian  sekarang  dapat dilihat pada Gambar 4.
f. Perhitungan  uji  sensitifitas  dilakukan dengan  data  yang  berbeda  namun  metode yang  sama.  Perbedaan  data  masukan disesuaikan  dengan  skenario.  Skenario  1 tidak menggunakan kuesioner PT Ungaran Sari Garment dapat dilihat pada Gambar 5, Skenario  2  tidak  menggunakan  kuesioner PT Sri Rejeki Isman Tbk dapat dilihat pada Gambar  6,  Skenario  3  tidak  menggunakan kuesioner PT Bina Busana Internusa dapat dilihat  pada  Gambar  7,  Skenario  4  hanya menggunakan  kuesioner  PT  Bina  Busana Internusa  dapat  dilihat  pada  Gambar  8, Skenario  5  hanya  menggunakan  kuesioner PT Sri Rejeki Isman Tbk dapat dilihat pada Gambar 9,  Skenario 6 hanya menggunakan kuesioner PT Ungaran Sari Garment dapat dilihat pada Gambar 10.
g. Melakukan  perbandingan  nilai  rasio konsistensi yang ditunjukkan pada Tabel 10 dan  Gambar  11.  Kemudian  melakukan perbandingan urutan prioritas pemasok dari seluruh skenario ditunjukkan pada Tabel 11 dan Gambar 12.
Notasi  dari  pengolahan  menggunakan  TOPSIS diantaranya x ij merupakan  nilai  matriks keputusan, √∑ 𝑖=1 𝑚 𝑥 𝑖𝑗 2 merupakan    hasil  akar pangkat per kriteria, 𝑟 𝑖𝑗 merupakan hasil bagi antara x ij dengan √∑ 𝑖=1 𝑚 𝑥 𝑖𝑗 2 , Y ij merupakan  nilai matriks  ternormalisasi  berbobot, w i merupakan nilai  bobot  kriteria, y i + merupakan  nilai maksimal  setiap  kriteria, y i - merupakan  nilai minimal  setiap  kriteria, D i + merupakan      solusi ideal positif, Di - merupakan solusi ideal negatif. V A merupakan nilai preferensi alternatif pemasok.
Tabel 1. Matriks nilai kriteria utama Kriteria Produksi Kinerja Pasokan Teknologi Jumlah Eigen vector Produksi 0,1189 0,0996 0,1088 0,1314 0,4587 0,1147 Kinerja 0,1887 0,1581 0,1371 0,1618 0,6457 0,1614 Pasokan 0,2377 0,2510 0,2176 0,2039 0,9102 0,2275 Teknologi 0,4547 0,4913 0,5366 0,5028 1,9855 0,4964 Total 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 4,0000 1,0000 Tabel 2. Matriks penjumlahan setiap baris Kriteria Produksi Kinerja Pasokan Teknologi Jumlah Eigen value (λ) Produksi 0,1147 0,1017 0,1138 0,1297 0,4599 4,0104 Kinerja 0,1820 0,1614 0,1433 0,1597 0,6465 4,0053 Pasokan 0,2293 0,2562 0,2275 0,2013 0,9144 4,0185 Teknologi 0,4387 0,5016 0,5612 0,4964 1,9978 4,0249 Total 0,9648 1,0209 1,0458 0,9871 4,0186 16,0591 IR 0.9000 CI 0.0049 CR 0.0055
Tabel 3. Nilai keputusan Perusahaan pemasok Produksi  Kinerja  Pasokan  Teknologi Sunny Fashion Textile, Ltd 3.6342 3.3019 2.8845 3.3019 LU Feng Co., Ltd 2.6207 3.5569 3.3019 2.6207 Mastex Inc 3.3019 3.9149 3.3019 4.3089 Fineline Technologies 2.6207 3.6342 3.9149 3.6342 Silverreed Holdings, Ltd 2.6207 3.6342 4.3089 3.0000 Alok Industries, Ltd 2.8845 2.2894 3.0000 2.6207 Azuma Co., Ltd 4.6416 4.6416 3.3019 3.3019 Akar hasil pangkat per kriteria 8.6360 9.5959 9.1608 8.7359 Tabel 4. Normalisasi matriks keputusan Perusahaan pemasok Produksi  Kinerja  Pasokan  Teknologi Sunny Fashion Textile, Ltd 0,4208 0,3441 0,3149 0,3780 LU Feng Co., Ltd 0,3035 0,3707 0,3604 0,3000 Mastex Inc 0,3823 0,4080 0,3604 0,4932 Fineline Technologies 0,3035 0,3787 0,4273 0,4160 Silverreed Holdings, Ltd 0,3035 0,3787 0,4704 0,3434 Alok Industries, Ltd 0,3340 0,2386 0,3275 0,3000 Azuma Co., Ltd 0,5375 0,4837 0,3604 0,3780 Tabel 5. Matriks ternormalisasi berbobot Perusahaan pemasok Produksi  Kinerja  Pasokan  Teknologi Sunny Fashion Textile, Ltd 0,0483 0,0555 0,0716 0,1876 LU Feng Co., Ltd 0,0348 0,0598 0,0820 0,1489 Mastex Inc 0,0438 0,0659 0,0820 0,2448 Fineline Technologies 0,0348 0,0611 0,0972 0,2065 Silverreed Holdings, Ltd 0,0348 0,0611 0,1070 0,1705 Alok Industries, Ltd 0,0383 0,0385 0,0745 0,1489 Azuma Co., Ltd 0,0616 0,0781 0,0820 0,1876 Max 0.0616 0.0781 0.1070 0.2448 Min 0.0348 0.0385 0.0716 0.1489
Tabel 6. Jarak nilai setiap alternatif dengan solusi ideal positif dan negatif Perusahaan pemasok D i + D i - D i + + D i - Sunny Fashion Textile, Ltd 0,0722 0,0444 0,1166 LU Feng Co., Ltd 0,1043 0,0237 0,1280 Mastex Inc 0,0330 0,1007 0,1337 Fineline Technologies 0,0507 0,0670 0,1177 Silverreed Holdings, Ltd 0,0809 0,0472 0,1281 Alok Industries, Ltd 0,1112 0,0045 0,1157 Azuma Co., Ltd 0,0624 0,0624 0,1248 Tabel 7. Nilai preferensi kriteria utama Perusahaan pemasok V A Peringkat Mastex Inc 0,7529 1 Fineline Technologies 0,5690 2 Azuma Co., Ltd 0,4998 3 Sunny Fashion Textile, Ltd 0,3807 4 Silverreed Holdings, Ltd 0,3686 5 LU Feng Co. , Ltd 0,1852 6 Alok Industries, Ltd 0,0391 7
Vol 14 No 2 December 2021
Tabel 8. Laporan hasil menggunakan Super Decision
Tabel 9. Perbandingan nilai bobot kriteria utama
Kriteria Penelitian Terdahulu (%) (Khurunin, 2021) Penelitian Sekarang (%) (Microsoft Excel) Penelitian Sekarang (%) (Super Decision) Produksi 26 11,47 11,45 Kinerja 24 16,14 16,09 Pasokan 25 22,75 22,75 Teknologi Informasi 25 49,64 49,72 Tabel 10. Perbandingan nilai Consistency Ratio dari seluruh skenario Data awal Uji sensitifitas 1 Uji sensitifitas 2 Uji sensitifitas 3 Uji sensitifitas 4 Uji sensitifitas 5 Uji sensitifitas 6 0,0055 0,036 0,0045 0,0202 0,0301 0,0908 0,0765 Tabel 11. Perbandingan urutan prioritas pemasok dari seluruh skenario Perusahaan pemasok Data awal Uji sensitifitas 1 Uji sensitifitas 2 Uji sensitifitas 3 Uji sensitifitas 4 Uji sensitifitas 5 Uji sensitifitas 6 Mastex Inc 0,7529 0,6972 0,7518 0,7963 0,6323 0,7428 0,8324 Fineline Technologies 0,5690 0,5410 0,5610 0,5854 0,4940 0,5803 0,5878 Azuma Co 0,4998 0,5401 0,4907 0,4802 0,5634 0,5432 0,4471 Sunny Fashion Textile 0,3807 0,3722 0,3819 0,3870 0,3708 0,3802 0,3923 Silverreed Holdings 0,3686 0,4111 0,3559 0,3427 0,4082 0,4067 0,3025 LU Feng Co 0,1852 0,2253 0,1651 0,1704 0,2045 0,2434 0,1228 Alok Industries 0,0391 0,0489 0,0417 0,0295 0,0673 0,0349 0,0255
Pemilihan Alternatif Pemasok Industri Garmen Jawa Tengah Kriteria Produksi (A) (0,1147) Kriteria Kinerja (B) (0,1614) Kriteria Pasokan (C) (0,2275) Kriteria Teknologi Informasi (D) (0,4964) Sunny Fashion Textile, Ltd LU Feng Co., Ltd Mastex Inc Fineline Technologies Silverreed Holdings, Ltd Alok Industries, Ltd
Level 1 Level 2 Level 3 Azuma Co
Gambar 1. Struktur hierarki pemilihan pemasok
Gambar 2. Struktur hierarki pemilihan pemasok menggunakan Super Decision
NILAI BOBOT KRITERIA Penelitian (Khurunin, 2021) Penelitian Sekarang
Gambar 3. Perbandingan nilai bobot kriteria
Gambar 4. Grafik perbandingan urutan prioritas pemasok
Gambar 5. Grafik uji sensitifitas 1
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 Azuma Co Mastex Inc Fineline Technologies Silverreed Holdings Sunny Fashion Textile LU Feng Co Alok Industries Grafik perbandingan urutan prioritas pemasok Penelitian Terdahulu Penelitian Sekarang 0,0000 0,1000 0,2000 0,3000 0,4000 0,5000 0,6000 0,7000 0,8000 Mastex Inc Fineline Technologies Azuma Co Silverreed Holdings Sunny Fashion Textile LU Feng Co Alok Industries Uji Sensitifitas 1 Data awal Data tanpa penilaian PT USG
Gambar 6. Grafik uji sensitifitas 2
Gambar 7. Grafik uji sensitifitas 3
Gambar 8. Grafik uji sensitifitas 4
Gambar 9. Grafik uji sensitifitas 5
0,0000 0,1000 0,2000 0,3000 0,4000 0,5000 0,6000 0,7000 0,8000 Mastex Inc Fine line Technologies Azuma C o Sunny Fa shion Textile Silverre ed Holdings LU Feng Co Alok Industries Uji Sensitifitas 2 Data awal Data tanpa penilaian PT SRITEX 0,0000 0,1000 0,2000 0,3000 0,4000 0,5000 0,6000 0,7000 0,8000 0,9000 Mastex Inc Fine line Technologies Azuma C o Sunny Fa shion Textile Silverreed Holdings LU Feng Co Alok Industries Uji Sensitifitas 3 Data awal Data tanpa penilaian PT BBI 0,0000 0,1000 0,2000 0,3000 0,4000 0,5000 0,6000 0,7000 0,8000 Mastex Inc Azuma C o Fine line Technologies Silverre ed Holdings Sunny Fa shion Textile LU Feng Co Alok Industries Uji Sensitifitas 4 Data awal Data tanpa penilaian PT USG + SRITEX
Gambar 10. Grafik uji sensitifitas 6
Gambar 11. Grafik uji rasio konsistensi seluruh skenario
Gambar 12. Grafik perbandingan urutan pemasok seluruh skenario
3.2 Hasil dan Pembahasan Pada penelitian (Khurunin, 2021)
pembobotan  kriteria  diolah  menggunakan metode  bobot  rata-rata  geometrik.  Nilai  bobot yang dihasilkan sebesar 0,264; 0,245; 0,245; dan 0,245.  Hal  ini  menunjukkan  terjadi  kesamaan antara  kriteria  dua,  tiga,  dan  empat.  Kesamaan nilai  ini  disebabkan  cara  penilaian  responden yang  kurang  konsisten  dalam  memberikan penilaian.  Responden  memberikan  nilai  secara langsung  terhadap  setiap  kriteria  tanpa membandingkan terlebih dahulu dengan kriteria lainnya.  Kesamaan  nilai  bobot  tersebut menunjukkan  bahwa  nilai  bobot  kurang merepresentasikan  penilaian  yang  sebenarnya karena  keputusan  yang  diberikan  responden dapat bersifat inkonsistensi. Pada penelitian saat ini,  kriteria  dibobotkan  dengan  menggunakan
metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan menghasilkan nilai bobot sebesar 0,1147; 0,1614; 0,2275;  dan  0,4964.  Nilai  bobot  tersebut menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  kesamaan nilai  antar  kriterianya.  Sehingga  hasil  yang didapatkan  juga  lebih  merepresentasikan penilaian  sebenarnya.  Dalam  perhitungan  nilai bobot  menggunakan  AHP  juga  telah  divalidasi dengan  menghitung  nilai  rasio  konsistensi sehingga dapat diketahui apakah nilai bobot yang dihasilkan  bersifat  konsisten  atau  tidak. Sementara  nilai  bobot  yang  dihasilkan menggunakan  Super  Decision  senilai  0,1145; 0,1601; 0,2275; dan 0,4972. Sehingga perbedaan nilai  bobot  kriteria  utama  dapat  dilihat  pada Tabel 9.
Urutan prioritas pemasok diolah
menggunakan  data  masukan  berupa  nilai  bobot
kriteria hasil pengolahan data dan nilai keputusan yang  diperoleh  dari  pengambil  keputusan. Terdapat perbedaan nilai bobot yang digunakan sebagai  bahan  pengolahan  pada  pemeringkatan pemasok. Perbedaan bobot ini akan berpengaruh pada  urutan  prioritas  pemasok  yang  akan dihasilkan.  Pada  penelitian  (Khurunin,  2021) didapatkan  urutan  prioritas  pemasok  sebagai berikut  Azuma  Co,  Mastex  Inc,  Fineline Technologies,  Silverreed  Holdings,  Sunny Fashion  Textile,  LU  Feng  Co,  Alok  Industries. Sementara  pada  penelitian  saat  ini  didapatkan urutan prioritas pemasok sebagai berikut Mastex Inc,  Fineline  Technologies,  Azuma  Co,  Sunny Fashion  Textile,  Silverreed  Holdings,  LU  Feng Co, Alok Industries.
Data  yang  diolah  menggunakan  Super Decision  akan  menghasilkan  laporan  lengkap seperti pada Tabel 8. Sementara data yang diolah menggunakan Microsoft Excel akan menghasilkan  urutan  prioritas  pemasok  seperti pada Tabel 7. Perbedaan urutan pemasok terjadi dikarenakan  jika  menggunakan  Super  Decision maka hanya digunakan data satu kali penyebaran kuesioner.  Sedangkan  jika  pengolahan  data menggunakan  Microsoft  Excel  maka  akan digabungkan  nilai  dari  dua  kali  penyebaran kuesioner.  Berdasarkan  perbedaan  urutan prioritas  pemasok  tersebut  maka  dapat disimpulkan jika nilai pakar sangat berpengaruh terhadap  urutan  prioritas  pemasok  yang dihasilkan.
Analisis sensitifitas berguna untuk mengetahui bagaimana akibat yang ditimbulkan jika  terjadi  perubahan  parameter  terhadap  hasil yang  akan  diperoleh.  Pada  penelitian  ini, parameter  yang  dirubah  ialah  menghilangkan salah satu penilaian dari sebuah perusahaan atau lebih.  Berdasarkan  Gambar  6  maka  dapat disimpulkan  bahwa  nilai consistency  ratio jika penilaian  dari  PT  Sri  Rejeki  Isman  Tbk  tidak digunakan  sebesar  0,0045  lebih  kecil  daripada nilai consistency  ratio jika  menggunakan penilaian ketiga perusahaan sebesar 0,0055. Hal ini menunjukkan keputusan yang dihasilkan jika menggunakan seluruh penilaian perusahaan atau menghilangkan  salah  satu  penilaian  perusahaan atau  menghilangkan  salah  dua  penilaian perusahaan  tetap  memberikan  nilai consistency ratio yang  valid.  Namun  jika  hanya menggunakan  penilaian  dari  PT  Ungaran  Sari Garment  dan  PT  Bina  Busana  Internusa  akan menghasilkan  tingkat  konsisten  lebih  baik dikarenakan semakin kecil nilai consistency ratio
maka  konsistensi  suatu  penilaian  akan  semakin konsisten.  Sementara  urutan  prioritas  pemasok yang  dihasilkan  berdasarkan  Gambar  12  juga dapat  berubah  mengikuti  perbedaan  nilai  bobot gabungan  yang  berbeda.  Perbedaan  urutan prioritas pemasok ini menunjukkan bahwa nilai bobot  yang  dijadikan  data  masukan  dalam perhitungan akan sangat mempengaruhi bagaimana hasil yang diperoleh.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  diperoleh  urutan prioritas  pemasok  cadangan  yang  akan digunakan  sebagai  pendamping  bagi  pemasok utama. Pemasok cadangan diurutkan berdasarkan nilai preferensi tertinggi hingga terendah. Urutan prioritas pemasok cadangan diantaranya Mastex Inc  dengan  nilai  preferensi  0,7529,  Fineline Technologies  dengan  nilai  preferensi  0,5690, Azuma Co dengan nilai preferensi 0,4998, Sunny Fashion  Textile  dengan  nilai  preferensi  0,3807, Silverreed  Holdings  dengan  nilai  preferensi 0,3686,  LU  Feng  Co  dengan  nilai  preferensi 0,1852,  dan  Alok  Industries  dengan  nilai preferensi 0,0391. Berdasarkan urutan pemasok tersebut,  maka  pemasok  cadangan  akan memenuhi  kekurangan  pasokan  bahan  baku berdasarkan dengan urutan prioritas pemasok.
Selain itu, penggunaan metode pengambilan keputusan  tidak  hanya  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan Technique for Others Preference by Similarity to Ideal  Solution (TOPSIS).  Namun  dapat menggunakan  metode  pengambilan  keputusan lain.  Berbagai  metode  tersebut  juga  dapat dikombinasikan  satu  sama  lain  sesuai  dengan kebutuhan  masalah  pengambilan  keputusan. Masalah  pengambilan  keputusan  juga  tidak hanya pada kasus pemilihan pemasok tetapi juga dapat  digunakan  pada  masalah  pengambilan keputusan lain. Penentuan jumlah responden juga dapat disesuaika dengan keperluan penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Acar, Avni Zafer, Önden, İ., & Gürel, Ö. (2016). Evaluation  of  the  parameters  of  the  green supplier  selection  decision  in  textile industry. Fibres  and  Textiles  in  Eastern Europe , 24 (5), 8 – 14. https://doi.org/10.5604/12303666.1215520
Alazzawi, A., & Zak, J. (2020). MCDM/A Based Design  of  Sustainable  Logistics  Corridors Combined  with  Suppliers  Selection.  the
Vol 14 No 2 December 2021
Case  Study  of  Freight  Movement  to  Iraq. Transportation Research Procedia , 47 (2019), 577 – 584.
https://doi.org/10.1016/j.trpro.2020.03.134
Application,  E.  O.  F.,  &  Saaty,  T.  L.  (1997).
Discussion  That  Is  Not  the  Analytic Hierarchy Process : What the AHP Is and What It Is Not . 1 (8), 324 – 335. Khurunin,  Iin.  (2021). Pemilihan  Pemasok  di Industri Tekstil Jawa tengah menggunakan Analisis Faktor dan TOPSIS . Thesis. UPN "Veteran" Yogyakarta Mavi,  R.  K.,  Goh,  M.,  &  Mavi,  N.  K.  (2016). Supplier  Selection  with  Shannon  Entropy and  Fuzzy  TOPSIS  in  the  Context  of Supply Chain Risk Management. Procedia -  Social  and  Behavioral  Sciences ,
235 (October), 216 – 225. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2016.11.0 17
Pratiwi,  Heni.  (2016).  Buku  Ajar  Sistem
Pendukung Keputusan. Yogyakarta. deepublisher
Rouyendegh (Babek Erdebilli), B. D., & Saputro,
T.  E.  (2014).  Supplier  Selection  Using Integrated  Fuzzy  TOPSIS  and  MCGP:  A Case  Study. Procedia  -  Social  and Behavioral  Sciences , 116 ,  3957 – 3970. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2014.01.8 74
Russo, R. D. F. S. M., & Camanho, R. (2015). Criteria  in  AHP:  A  systematic  review  of literature. Procedia  Computer  Science , 55 (Itqm),
1123 – 1132. https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.07.08
1 Sakthivel, G., Ilangkumaran, M., & Gaikwad, A. (2015).  A  hybrid  multi-criteria  decision modeling  approach  for  the  best  biodiesel blend  selection  based  on  ANP-TOPSIS analysis. Ain Shams Engineering Journal , 6 (1),
239 – 256. https://doi.org/10.1016/j.asej.2014.08.003 Tamošaitiene, J., Zavadskas, E. K., Šileikaite, I., &  Turskis,  Z.  (2017).  A  Novel  Hybrid MCDM Approach for Complicated Supply
Chain
Management Problems in Construction. Procedia Engineering , 172 , 1137 – 1145. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.02.1 68
Ulutas, A. (2019). Supplier selection by using a fuzzy  integrated  model  for  a  textile company. Engineering  Economics , 30 (5),
579 – 590.
https://doi.org/10.5755/j01.ee.30.5.20546 Wadi,  H.  (2020). Sistem  Pendukung  Keputusan Metode  Analythic  Hierarchy  Process dengan  PHP/MYSQL. Jakarta:  Turida Publisher.