## PEMILIHAN SUPPLIER TEBU MENGGUNAKAN INTEGRASI AHP-TOPSIS PADA AGROINDUSTRI TEBU

## SUGARCANE SUPPLIER SELECTION USING AHP- TOPSIS INTEGRATION IN SUGARCANE AGROINDUSTRY
Nabila Fairuza Zahira *) dan Farida Pulansari
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Pembangunan Nasional Veteran, Jawa Timur Jl. Rangkut Madya No1, Kec. Gn. Anyar, Surabaya, Jawa Timur, Indonesia
Email : 19032010166@student.upnjatim.ac.id
Makalah: Diterima 2 Juni 2023; Diperbaiki 4 Agustus 2023; Disetujui 30 Agustus 2023

## ABSTRACT
Business  competition  is  getting  tougher,  making  business  idea  owners  vying  to  produce  high  quality products. One aspect that determines the quality of the products produced is the selection of manufacturing raw materials. The objective of this study was to identify the most suitable sugarcane suppliers with a set of criteria and sub-criteria. Supplier evaluation is required for the acquisition of sugarcane raw materials. Geographical factors, quality, performance history, impression, capacity, and delivery are all taken into account as evaluation criteria.  In  this  study,  AHP  (Analytical  Hierarchy  Process)  and  TOPSIS  (Technique  for  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal Solution)  were  used  to  determine  the  order of  preference  of  sugarcane  suppliers,  with AHP assigning different probability values to each criterion and TOPSIS directing customers towards the most reliable supplier. Supplier 1 has a preference value of 0.5038, Supplier 2 has a value of 0.4258, Supplier 3 has a value of 0.2931,  Supplier  4  has  a value  of  0.5686,  and  Supplier  5  has  a value  of  0.1715.  This  study  used  a  total  of  six characteristics and the most influential of which is quality.
Keywords: AHP, sugarcane, supplier selection, TOPSIS

## ABSTRAK
Persaingan  bisnis  yang  semakin  ketat  membuat  pemilik  bisnis  berlomba-lomba  mencari  ide  untuk menghasilkan produk berkualitas tinggi. Salah satu aspek yang menentukan kualitas produk yang dihasilkan adalah pemilihan bahan baku pembuatan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi penyedia tebu  yang paling sesuai dengan serangkaian kriteria dan sub-kriteria. Evaluasi pemasok diperlukan untuk akuisisi bahan baku tebu.  Faktor  geografis,  kualitas,  riwayat  kinerja,  kesan,  kapasitas,  dan  pengiriman  semuanya  diperhitungkan sebagai kriteria evaluasi. Dalam penelitian ini, AHP (Analytical Hierarchy Process) dan TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) digunakan untuk menentukan urutan pilihan penyedia tebu. AHP dapat memberikan nilai probabilitas yang berbeda untuk setiap kriteria dan TOPSIS mengarahkan pelanggan ke arah  pemasok  yang  paling  dapat  diandalkan.  Pemasok  1  memiliki  nilai  preferensi  sebesar  0,5038,  Pemasok  2 memiliki  nilai  0,4258,  Pemasok  3  memiliki  nilai  0,2931,  Pemasok  4  memiliki  nilai  0,5686,  dan  Pemasok  5 memiliki  nilai  0,1715.  Penelitian  ini  menggunakan  total  enam  karakteristik,  yang  paling  berpengaruh  adalah kualitas.
Kata hunci: AHP, pemilihan pemasok, tebu, TOPSIS

## PENDAHULUAN
Kemajuan  teknis  yang  terus  meningkat  dan lingkungan  bisnis  yang  ketat  saat  ini  membuat  para pemilik  ide  bisnis  berlomba-lomba  untuk  bersaing untuk  menghasilkan  produk  dengan  kualitas  tinggi. Para pemilik bisnis harus bisa melakukan pengoptimalan  dari  setiap aktivitas  yang  dijalankan, mulai  dari  pengadaan  bahan  baku  material,  proses produksi hingga barang jadi. Dari strategi bisnis yang telah disebutkan, faktor penting yang mempengaruhi kelancaran  bisnis  adalah  kualitas  dan  ketersediaan bahan  baku  (Ardhy et  al .,  2022).  Dalam  proses produksi, bahan baku sifatnya sangat penting karena menjamin  kelangsungan  proses  manufaktur  suatu
perusahaan,  ketersediaan  bahan  baku  erat  kaitannya dengan  melakukan  pemilihan supplier yang  tepat. Sangat  penting  bagi  bisnis  untuk  memilih  pemasok mereka  dengan  hati-hati  sehingga  mereka  dapat meningkatkan  rantai  pasokan  yang  ada  dan memperoleh  yang  baru  yang  memenuhi  kebutuhan spesifik  mereka.  Pemilihan  pemasok  adalah  suatu kegiatan  penting  secara  strategis,  terutama  ketika pemasok  tersebut  memasok  produk  yang  bersifat kritis  maupun  digunakan  sebagai  pemasok  utama dalam jangka panjang (Pujawan, 2017). Oleh karena itu penting bagi perusahaan menetapkan kriteria saat memilih supplier terbaik.
Ada dua kriteria utama yang perlu dipertimbangkan  ketika  memilih  pemasok  waktu
Jurnal Teknologi Industri Pertanian 33 (3): 267-276, Desember 2023
DOI: https://doi.org/10.24961/j.tek.ind.pert.2023.33.3.267
ISSN: 0216-3160    EISSN: 2252-3901
Terakreditasi Peringkat 2 SK Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi No. 158/E/KPT/2021 Tersedia online http://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnaltin
*Penulis Korespondensi
pengiriman dan harga yang ditawarkan (Khoshfetrat et  al .,  2019).  Selain  itu,  beberapa  faktor  lain diabaikan,  termasuk  persaingan  yang  ketat  antara pemasok  dan  kebutuhan  untuk  membangun  jangka panjang  hubungan  (Rouyendegh et  al .,  2019).
Kriteria  kualitas,  akurasi,  fleksibilitas  dan  biaya digunakan sebagai indikator untuk memilih pemasok untuk barang dan layanan yang tersedia (Rezaei et al., 2021). Beberapa sebelumnya studi telah menetapkan kriteria  dalam  memilih  Bahan  baku  pemasok. Misalnya,  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dickson (1966)  dalam  Tsai et  al .  (2021)  mencantumkan  23 kriteria  dalam  menentukan  pemasok  material,  Fei mendaftar 14 kriteria (Fei et al., 2019), serta Chang dengan  20  kriteria  (Chang et  al .,  2021).  Pada beberapa  studi  terdahulu,  kualitas  menjadi  kriteria yang dianggap paling penting, kemudian diikuti oleh kriteria delivery .
Metodologi  yang  digunakan,  kriteria  dan subkriteria  yang  digunakan,  serta  tantangan  yang diselesaikan dengan menggunakannya dalam pemilihan pemasok telah dipelajari secara mendalam melalui berbagai tinjauan literatur. Dengan menggunakan Analytical  Hierarchy  Process (AHP), penelitian  yang  dilakukan  oleh  Mahendra  (2019) menimbang  faktor-faktor  seperti  harga,  layanan, kecepatan  pengiriman,  dan  ketersediaan.  Kemudian penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Sukma et  al . (2022) menggunakan metode TOPSIS dengan kriteria yang  diuji  dalam  penelitian  tersebut  yakni attitude , harga, kebijakan garansi, ketepatan jumlah, ketepatan waktu, kualitas bahan, letak geografis, pemasok yang profesional,  pengiriman,  serta  sistem  komunikasi. Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh Lukmandono et  al. (2019);  Rochman et  al. (2020); Putri et al. (2022); Sukendar et al. (2022); Nulsyah et al. (2022)  dilakukan  melalui  metode  AHP  dan TOPSIS
PT XYZ beroperasi sebagai agroindustri tebu. PT XYZ memproduksi olahan tebu seperti gula pasir putih,  gula  merah,  dan  tetes  tebu.  Dalam  proses produksinya,  PT  XYZ  akan  melakukan  produksi setiap  enam  bulan  sekali,  menyesuaikan  dengan musim  tebu  atau  yang  biasa  disebut  musim  giling. Pada  permasalahannya  perusahaan  kesulitan  dalam menentukan  prioritas  pemasok  yang  dapat  bekerja sama  dengan  perusahaan  dalam  jangka  panjang, selain  itu  kekurangan  pasokan  bahan  baku  dan keterlambatan pasokan barang juga menjadi masalah dalam proses produksi perusahaan. Pada agroindustri gula  menurut  studi  penelitian  oleh  Adythia  (2018) evaluasi  yang  dilakukan  saat  ini  seringkali  hanya terfokus  pada  kualitas  bahan  bakunya.  Hal  ini  bisa saja  berdampak  buruk  pada  proses  produksi, banyaknya bahan baku yang tidak lolos proses sortir dapat menyebabkan ketersediaan bahan baku menjadi tidak  terpenuhi  serta  saat  ada  bahan  baku  dengan kualitas rendah tidak terbuang pada saat proses sortir dilakukan  maka  akan  mempengaruhi  kualitas  gula yang  dihasilkan  nantinya.  Untuk  itu  perlu  adanya
penilaian dalam penentuan pemasok bahan baku tebu agar  mendapatkan  pemasok  yang  benar-benar  dapat memenuhi kebutuhan bahan baku yang sesuai dengan standar kualitas perusahaan.
Dari  tahun-tahun  sebelumnya  hingga  saat  ini dalam  melakukan  pemilihan supplier bahan  baku, perusahaan selalu mengandalkan secara subjektif dari para staf tanaman tanpa memperhatikan faktor-faktor lainnya.  Organisasi  membutuhkan  prosedur  untuk menentukan pemasok tebu mana yang terbaik untuk menyelesaikan  masalah  ini.  Dalam  penelitian  ini, kami akan menerapkan Analytical Hierarchy Process (AHP)  untuk  menetapkan  hirarki  kriteria  dan subkriteria berbobot. Temuan-temuan dari studi oleh Chamid et  al. (2017), Analytical  Hierarchy  Process (AHP) memiliki beberapa kekurangan, seperti kurang efektif  jika  diterapkan  pada  kasus  yang  melibatkan kriteria dan alternatif dalam jumlah besar (dalam hal ini  untuk  menganalisis  pemilihan supplier terbaik), sehingga  perlu  diintegrasikan  dengan  metode  lain. Ketika  mencari  alat  untuk  membantu  membuat penilaian  yang  optimal,  dipilihlah Technique  for Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh Setyaningsih (2017).
Di penelitian kali ini, keterbaruan yang dapat diperoleh  yaitu  penambahan  kriteria performance history , impression ,  dan  kapasitas.  Beberapa penelitian sebelumnya masih jarang saat menggunakan  kriteria  tersebut.  Ketiga  kriteria  yang ditambahkan  berdasarkan  pada  penelitian  terdahulu yang  kemudian  dipilih  oleh pihak perusahaan  untuk pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik.  Kriteria tersebut adalah kriteria performance history dilakukan  untuk  menilai  rekam  jejak  dari supplier . Semakin  bagus  rekam  jejak  yang  dimiliki  pemasok maka perusahaan berpotensi pula menjalin kerja sama dalam  jangka  panjang.  Kemudian,  pada  kriteria impression termasuk  penting  ditambahkan  pada penilaian  karena  dalam  menjalin  sebuah  kerja  sama dari supplier dan perusahaan bukan hal yang mudah apabila  baik  dari supplier maupun  perusahaan  tidak memiliki  visi  yang  sama,  maka  kriteria impression penting ditambahkan. Terakhir, penambahan kriteria kapasitas.  Penilaian  kapasitas  terkait  dengan kapasitas  yang  dilakukan  saat  pengiriman  tebu berlangsung. Dinilai dari jumlah tebu saat panen dan pasokan tebu yang diberikan ke perusahaan diberikan sesuai kesepakatan. Dengan  harapan setelah menambahkan  kriteria  ini,  hasil  penelitian  ke  arah yang  lebih  baik  bisa  mendukung  pengambilan keputusan.

## METODE PENELITIAN

## Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian  dilakukan  di  PT  XYZ  yang berlokasi  di  Sidoarjo,  Jawa  Timur  di  bulan  Maret 2023 – Mei 2023.

## Kerangka Penelitian
Wawancara  dengan  pekerja  lapangan  dan kuesioner yang diisi oleh partisipan memberikan data primer  penelitian  ini.  Responden  ini  terdiri  dari karyawan  di  bidang  tanaman  dan  akademisi  yang telah expert di bidangnya. Sedangkan data sekunder yang  dibutuhkan  yakni  data supplier tebu  serta kriteria  yang  telah  dipilih  dan  ditentukan  oleh perusahaan berdasarkan studi literatur dari penelitian Dickson  (1966)  dalam  Tsai et  al .  (2021).  Setelah informasi  dikumpulkan  melalui  wawancara  dan kuesioner, tahap selanjutnya adalah pengolahan data. Analisis  faktor  merupakan  bagian  dari  proses pemilihan pemasok terbaik. Untuk menganalisis data, penelitian ini menggunakan AHP dan TOPSIS. Untuk penjelasan  mengenai  metodologi  penelitian  dapat dilihat pada Gambar 1.
Studi Literatur Rekapitulasi Kuesioner dan Hasil Evaluasi Pengolahan Data Menggunakan AHP Pengumpulan Data 1. Wawancara 2. Kuesioner Hasil Pembobotan Kriteria dan Sub Kriteria
Pengolahan Data Menggunakan TOPSIS Hasil dan Pembahasan Kesimpulan Selesai Mulai

## Gambar 1. Diagram Penelitian
Analytical Hierarchy Process (AHP) Analytical Hierarchy Process ( AHP) digunakan untuk  menentukan  pilihan  dan  mempertimbangkan sejumlah  faktor  kemudian  memberi  peringkat  pada pilihan-pilihan  tersebut  berdasarkan  seberapa  tinggi
skornya (Ramdani, 2018). Dikembangkan oleh Saaty pada  tahun  1990-an,  AHP  adalah  bentuk Multi Criteria Decision Making (MCDM) yang menentukan  peringkat  pilihan melalui perbandingan berpasangan  kriteria  dan  sub  kriteria  (Asadabadi et al ., 2019).
Pemrosesan data Analytical Hierarchy Process terdiri dari langkah-langkah berikut (Mukherjee, 2017)
1) Buatlah  kerangka  kerja  untuk  definisi  dan analisis masalah dengan membuat daftar tujuan, kriteria, subkriteria, dan pemasok saat ini.
2) Buatlah matriks perbandingan berpasangan dan kirimkan  ke  orang  yang  paling  mengetahui masalah  dan  situasi  perusahaan.  Tujuan  dari perbandingan  ini  adalah  untuk  menetapkan bobot  relatif  untuk  berbagai  kriteria  dan subkriteria.
3) Kalikan  nilai  vektor  eigen  yang  digunakan untuk  menentukan  nilai  konsistensi  dengan matriks  perbandingan  berpasangan  yang  telah dinormalisasi.
4) Untuk naik ke tingkat berikutnya dalam hirarki, cukup ulangi langkah 2 dan 3.
5) Untuk  menentukan  nilai  eigen  maksimum  (), bagi jumlah setiap baris dengan total.
6) Validitas informasi yang dikumpulkan diperiksa dengan uji konsistensi. Peneliti perlu mengetahui  berapa  banyak  kriteria  atau subkriteria yang digunakan (n) untuk menghitung nilai CI. Untuk lolos uji konsistensi hirarkis,  nilai  CR  harus  kurang  dari  0,1.  Nilai CR diperoleh dari:
CR  = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 …………………………….    (1)
CI = 𝜆 𝑚𝑎𝑥 − 𝑛 𝑛 −1 ……………………………       (2)
Nilai Indeks Random (RI) dapat dilihat pada Tabel 1. Nilai  (RI)  dihitung  dengan  mempertimbangkan  N kriteria  yang  berbeda.  Jika  nilai  CR  yang  dihitung tidak  mencukupi,  maka  perhitungan  tidak  valid  dan harus diulang.
Tabel 1. Nilai Random Index N Random Index 1 0 2 0 3 0,58 4 0,90 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 .9 1,42
Mengingat  keterbatasan  metode  AHP  yang kurang  efektif  pada  kasus  yang  memiliki  banyak kriteria  dan  alternatif  (dalam  hal  ini  untuk menganalisis  pemilihan supplier terbaik),  maka Chamid et  al. (2017)  merekomendasikan  untuk

## mengintegrasikan  lebih lanjut menggunakan metode
Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)  ke  dalam  proses  pengambilan keputusan yang optimal untuk membantu menyelesaikan keputusan secara praktis.
Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to Ideal Solution (TOPSIS) Pendekatan Technique  for  Order  Preference by  Similarity  to  Ideal  Solution ( TOPSIS)  dapat digunakan  untuk  mengatasi  masalah  multikriteria, seperti  yang  dinyatakan  oleh  (Setyaningsih,  2017). Dengan  membandingkan  alternatif  terbaik  dengan alternatif terburuk di antara banyak alternatif, metode ini  juga  dapat  mengusulkan  solusi  dari  alternatif- alternatif  tersebut.  Berdasarkan  Hwang  dan  Yoon (1981) yang telah dikutip (Silitonga, 2019) beberapa langkah  algoritma  melalui  metode  TOPSIS  yakni seperti berikut:
1) Buatlah matriks keputusan dengan menggunakan jawaban dari kuesioner mengenai kriteria pemilihan pemasok.
2) Menormalisasikan  matriks  keputusan  dengan mentransformasikan dari setiap elemen.
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 √Σ𝑙=1 𝑚 𝑥 𝑖𝑗 2 ………………………….   (3)
3) Menentukan  matriks  keputusan  ternormalisasi terbobot 𝑦 𝑖𝑗 =   𝑤 𝑖 × 𝑟 𝑖𝑗 …………………………….. (4)
4) Menentukan  matriks  keputusan  ternormalisasi terbobot
𝐴 + =   𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … , 𝑦 𝑛 + ……………...      (5) 𝐴 − =   𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … , 𝑦 𝑛 − …………………  (6) 5) Menentukan jarak antar nilai alternatif
𝐷𝑖 + = √Σ 𝑗=1 𝑛 (𝑦 𝑖 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 …………………    (7)
𝐷𝑖 − = √Σ 𝑗=1 𝑛 (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 …………………  (8)
6) Menentukan  jarak  antar  nilai    preferensi alternatif
𝑉𝑖  = 𝐷𝑖− 𝐷𝑖−+𝐷𝑖+ ……………………….    (9)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Penentuan Kriteria dan Subkriteria
Beberapa  evaluasi  berdasarkan  kriteria  dan subkriteria  harus  dilakukan  sebelum  perusahaan dapat  menentukan  pemasok  mana  yang  terbaik. Keputusan tentang pemasok mana yang akan bekerja sama  harus  didasarkan  pada  evaluasi  banyak  faktor dan sub-kriteria. Penelitian terdahulu didasarkan pada Selain  melakukan  penelitian  terdahulu  mengenai kriteria  yang  diperlukan  dalam  proses  evaluasi supplier peneliti  juga  mewawancarai  staff  untuk mengembangkan  kriteria  yang  digunakan  untuk mengevaluasi  pemasok  tebu,  termasuk  kondisi geografis  (G),  kualitas  (K),  riwayat  kinerja  (P), impresi (I), kapasitas (C), dan pengiriman (D), serta beberapa  subkriteria  yang  didasarkan  pada referensi dari  penelitian  lain.  Kuesioner  diisi  oleh  responden berpengalaman  yang  telah  terjun  langsung  ke lapangan.  Responden  ini  dianggap  telah  memenuhi kriteria  karena  telah  terjun  langsung  dalam melakukan  pemilihan supplier .  Ringkasan  kriteria dan subkriteria disajikan pada Tabel 2.
Berbagai kriteria digunakan saat mengidentifikasikan  permasalahan  hierarkis  dalam sistem  hierarkis.  Struktur  hierarki  diawali  dengan alternatif  serta  solusi  pada  level  paling  bawah kemudian  dilanjutkan  dengan  beberapa  kriteria  dan sub-kriteria  pada  level  paling  atas.  Dalam  struktur hierarkis,  posisi  tertinggi  harus  dicapai.  Level pertama dari struktur hierarki yaitu solusinya, diikuti oleh  beberapa  level  kriteria  dan  kemudian  sub- kriteria.  Posisi  teratas  pada  akhirnya  melayani hierarki. Pada hirarki pemilihan supplier tebu ini pada level  pertama  merupakan  tujuan  dari  pemilihan supplier , selanjutnya pada level kedua adalah kriteria penilaian  kinerja supplier terbaik.  Pada  level  ketiga adalah sub kriteria dari kriteria pada level kedua. Pada level  terakhir  dari  struktur  hierarki  adalah  alternatif supplier tebu  yang  dipilih  oleh  perusahaan  untuk bahan  evaluasi.  Gambar  2  menunjukkan  hierarki sistem yang digunakan di penelitian ini
Tabel 2. Kriteria dan Sub Kriteria
Kriteria Sub Kriteria Geographical Condition (G) Lokasi kebun (G1) Akses tebang (G2) Kualitas (K) Kesesuaian kriteria tebu (K1) Pola budidaya petani (K2) Performance History (P) Kepemilikan lahan tebu (P1) Rekam jejak pengiriman pasokan tebu Supplier (P2) Impression (I) Karakter dari Supplier (I1) Pendidikan yang dimiliki Supplier (I2) Kapasitas (C) Jumlah tebu yang dipanen (C1) Pasokan tebu yang diberikan sesuai kesepakatan (C2) Pengiriman (D) Jarak angkut saat pengiriman (D1) Ketepatan waktu saat pengiriman (D2)
Gambar 2. Struktur hierarki dalam pemilihan supplier

## Tabel 3. Matriks perbandingan berpasangan dari kriteria
Geographical Kualitas Performance Impression Kapasitas Pengiriman Geographical 1 0,14 0,17 0,17 0,14 0,14 Kualitas 7 1 5 6 6 7 Performance 6 0,20 1 3 2 1 Impression 6 0,17 0,33 1 0,54 0,47 Kapasitas 7 0,17 0,50 2 1 0,51 Pengiriman 7 0,14 1 2 2 1 34 1,82 8 15 11 10
Tabel 4. Hasil dari normalisasi matriks perbandingan berpasangan kriteria
Geographical Kualitas Performance Impression Kapasitas Pengiriman Geographical 0,029 0,079 0,021 0,012 0,012 0,015 Kualitas 0,206 0,550 0,634 0,440 0,517 0,711 Performance 0,176 0,110 0,122 0,206 0,161 0,069 Impression 0,176 0,092 0,041 0,068 0,047 0,048 Kapasitas 0,206 0,092 0,061 0,137 0,087 0,053 Pengiriman 0,206 0,079 0,122 0,137 0,175 0,104 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
Pembobotan  Kriteria  Pemasok  dengan  Metode AHP
Langkah  pertama  dalam  pembobotan  kriteria pemasok adalah  membuat  matriks  perbandingan berpasangan dengan merangkum tanggapan. Temuan evaluasi  kinerja  pemasok  disajikan  dalam  matriks perbandingan berpasangan, satu untuk setiap kriteria. Tabel 3 menampilkan matriks perbandingan kriteria.
Seperti  yang  diilustrasikan  pada  Tabel  4, matriks normalisasi diperoleh dengan membagi setiap elemen kolom dengan nilai kolom secara keseluruhan. Setelah mendapatkan matriks
perbandingan  kriteria,  langkah  ini  dilakukan. Sementara  itu  untuk  menentukan  apakah  matriks perbandingan  berpasangan  konsisten  atau  tidak, kalikan kolom-kolom matriks dengan baris-barisnya, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 5.

## Menghitung nilai dari λ max
𝜆 max = Σ( 𝑊𝑖𝑗 Σ𝑊𝑗 ) 𝑛 𝜆 max = (6,18330 + 6,88656 + 6,63563 + 6,33594+
6,45636+ 6,68390) / 6
= 6,530

## Menghitung Indeks Konsistensi (CI)
Indeks konsistensi (CI) dihitung dengan menghitung nilai dari:
CI = 𝜆 𝑚𝑎𝑥 − 𝑛
𝑛 −1
CI = 6,530 − 6 6 −1 = 0,106
Dari  perhitungan  tersebut,  didapatkan  nilai Indeks Konsistensi sebesar 0,106. Setelah didapatkan nilai  Indeks  Konsistensi  maka  nilai  tersebut digunakan untuk menghitung konsistensi consistency ratio (CR).  Selanjutnya, bagi nilai CI dengan indeks sembarang (RI) untuk mendapatkan rasio konsistensi
(CR).  RI  =  1,24  jika  dan  hanya  jika  ordo  matriks adalah 6.
CR  = 𝐶𝐼 𝑅𝐼
CR  = 0,106 1,24 = 0,086
Didapatkan  hasil  nilai  rasio  konsistensi sebesar  0,086,  dari  nilai  tersebut  karena  nilai  CR masih  dalam  batas  toleransi  (0,1),  sehingga  tidak perlu  mengevaluasi  kembali  matriks  perbandingan kriteria  berpasangan.  Bobot  akhir  yang  diberikan pada setiap kriteria dan subkriteria ditampilkan pada Tabel 6.
Tabel 5. Hasil Eigen Vector matriks perbandingan kriteria
Kriteria Eigen Vector Share Results Geographical 0,1725 6,18330 Kualitas 3,5100 6,88656 Performance 0,9343 6,63563 Impression 0,4994 6,33594 Kapasitas 0,6836 6,45636 Pengiriman 0,9152 6,68390
Tabel 6. Hasil pembobotan kriteria dan sub kriteria
Kriteria Hasil Bobot Sub Kriteria Hasil Bobot Geographical Condition 0,028 Lokasi Kebun (G1) 0,43 Akses Tebang (G2) 0,57 Kualitas 0,510 Kesesuaian Kriteria (K1) 0,43 Pola budidaya Tebu (K2) 0,57 Performance History 0,145 Kepemilikan lahan (P1) 0,67 Rekam jejak pengiriman (P2) 0,33 Impression 0,076 Karakter supplier (I1) 0,86 Pendidikan supplier (I2) 0,14 Kapasitas 0,105 Jumlah panen (C1) 0,84 Kesepakatan Pasokan (C2) 0,16 Pengiriman 0,135 Jarak angkut (D1) 0,41 Ketepatan Waktu (D2) 0,59

## Tabel 7. Matriks Perbandingan Alternatif Supplier
Supplier Tebu Geographical Kualitas Performance Impression Kapasitas Pengiriman G1 G2 K1 K2 P1 P2 I1 I2 C1 C2 D1 D2 S upplier 1 4 4 5 5 4 4 4 4 5 5 4 5 S upplier 2 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 5 5 S upplier 3 4 4 5 5 4 5 4 4 4 5 4 5 S upplier 4 4 4 5 4 4 5 4 4
5 5 4 5 S upplier 5 4 4 5 4 4 4 4 4 4 5 4 5
Keterangan:
Sub Kriteria : G1 (Lokasi Kebun), G2 (Akses Tebang), K1 (Kesesuaian Kriteria), K2 (Pola Budidaya Tebu), P1 (Kepemilikan lahan), P2 (Rekam jejak pengiriman), I1 (Karakter supplier ), I2 (Pendidikan supplier) , C1 (Jumlah panen), C2 (Kesepakatan Pasokan), D1 (Jarak angkut), D2 (Ketepatan Waktu)
Perangkingan Supplier dengan Metode TOPSIS Hal  pertama  yang  harus  dilakukan  adalah membuat  matriks  keputusan  dari  data  survei  yang sudah  diisi  oleh  responden  untuk  dibandingkan pemasok lainnya berdasarkan kriteria dan sub-kriteria yang  ditetapkan  seperti  di  Tabel  7.    Keputusan ternormalisasi  dengan  m  dan  n  pilihan  keputusan digunakan  untuk  mendapatkan  matriks  keputusan. Hasil  perhitungan  matriks  keputusan  ternormalisasi ditunjukkan pada Tabel 8.
Langkash selanjutnya menyesuaikan baris dan kolom  matriks  pilihan  yang  dinormalisasi  sesuai dengan  bobot  yang  digunakan  dalam  teknik  AHP untuk menguji hasil (Tabel 9) menghasilkan penilaian bobot. Terakhir, bobot yang dinormalisasi digunakan untuk menentukan solusi ideal positif (A + ) dan negatif (A - ). Tabel 10 menampilkan matriks dari solusi ideal positif (A + ) dan solusi ideal negatif (A - ).

## Tabel 8. Matriks keputusan ternormalisasi
Supplier Tebu Geographical Kualitas Performance Impression Kapasitas Pengiriman G1 G2 K1 K2 P1 P2 I1 I2 C1 C2 D1 D2 S upplier 1 0,45 0,45 0,47 0,49 0,45 0,44 0,45 0,42 0,49 0,46 0,44 0,46 S upplier 2 0,42 0,42 0,37 0,35 0,45 0,44 0,45 0,45 0,38 0,39 0,47 0,43 S upplier 3 0,45 0,45 0,47 0,49 0,42 0,47 0,45 0,45 0,42 0,46 0,44 0,46 S upplier 4 0,45 0,45 0,47 0,46 0,45 0,47 0,45 0,45 0,52 0,46 0,44 0,43 S upplier 5 0,45 0,45 0,47 0,42 0,45 0,41 0,45 0,45 0,42 0,46 0,44 0,46
Keterangan:
Sub Kriteria : G1 (Lokasi Kebun), G2 (Akses Tebang), K1 (Kesesuaian Kriteria), K2 (Pola Budidaya Tebu), P1 (Kepemilikan lahan), P2 (Rekam jejak pengiriman), I1 (Karakter supplier ), I2 (Pendidikan supplier) , C1 (Jumlah panen), C2 (Kesepakatan Pasokan), D1 (Jarak angkut), D2 (Ketepatan Waktu)
Tabel 9. Matriks dari pembobotan matriks keputusan ternormalisasi
Supplier Tebu Geographical Kualitas Performance Impression Kapasitas Pengiriman G1 G2 K1 K2 P1 P2 I1 I2 C1 C2 D1 D2 S upplier 1 0,20 0,26 0,20 0,28 0,30 0,15 0,38 0,06 0,41 0,07 0,18 0,27 S upplier 2 0,18 0,24 0,16 0,20 0,30 0,15 0,38 0,06 0,32 0,06 0,19 0,25 S upplier 3 0,20 0,26 0,20 0,28 0,28 0,16 0,38 0,06 0,35 0,07 0,18 0,27 S upplier 4 0,20 0,26 0,20 0,26 0,30 0,16 0,38 0,06 0,44 0,07 0,18 0,25 S upplier 5 0,20 0,26 0,20 0,24 0,30 0,13 0,38 0,06 0,35 0,07 0,18 0,27
Keterangan :
Sub Kriteria : G1 (Lokasi Kebun), G2 (Akses Tebang), K1 (Kesesuaian Kriteria), K2 (Pola Budidaya Tebu), P1 (Kepemilikan lahan), P2 (Rekam jejak pengiriman), I1 (Karakter supplier ), I2 (Pendidikan supplier) , C1 (Jumlah panen), C2 (Kesepakatan Pasokan), D1 (Jarak angkut), D2 (Ketepatan Waktu)
Tabel 10 .Matriks dari solusi ideal positif (A + ) dan solusi ideal negatif (A - )
Kriteria Solusi Ideal Positif Solusi Ideal Negatif G1 0,1803 0,1953 G2 0,2388 0,2587 K1 0,2005 0,1576 K2 0,2808 0,2006 P1 0,3040 0,2787 P2 0,1568 0,1344 I1 0,3835 0,3835 I2 0,0647 0,0597 C1 0,4371 0,3205 C2 0,0738 0,0632 D1 0,1808 0,1947 D2 0,2526 0,2706
Keterangan Sub Kriteria : G1 (Lokasi Kebun), G2 (Akses Tebang), K1 (Kesesuaian Kriteria), K2 (Pola Budidaya Tebu), P1 (Kepemilikan lahan), P2 (Rekam jejak pengiriman), I1 (Karakter supplier ), I2 (Pendidikan supplier) , C1 (Jumlah panen), C2 (Kesepakatan Pasokan), D1 (Jarak angkut), D2 (Ketepatan Waktu)
Nilai jarak didapatkan dari mengukur seberapa jauh setiap pilihan dari solusi ideal positif dan negatif. Hasil  perhitungan  jarak  antara  nilai  berbagai kemungkinan disajikan pada Tabel 11.
Tabel 11. Jarak nilai dari tiap alternatif
Supplier D + D - S1 0,016743 0,01700 S2 0,022298 0,016536 S3 0,024027 0,009964 S4 0,015820 0,02085 S5 0,025496 0,005276
Bobot  ditetapkan  untuk  setiap  pilihan berdasarkan  seberapa  besar  mereka  menyukainya. Jarak titik akses alternatif dari solusi optimal adalah nilai  yang  disukai.  Nilai  yang  disukai  digunakan kecuali jika nilai alternatif (Ai) lebih besar.
Tabel 12. Nilai Preferensi
Supplier Preferensi S1 0,5038 S2 0,4258 S3 0,2931 S4 0,5686 S5 0,1715
Setelah  melakukan perhitungan dengan integrasi dari metode AHP-TOPSIS, didapatkan nilai pemasok dengan tiga nilai tertinggi yaitu S4 dengan tingkat  preferensi  sebesar  0,5686,  kemudian  disusul dengan S1 dengan tingkat preferensi sebesar 0,5038, dan ditutup oleh S2 dengan tingkat preferensi 0,4258. Supplier dengan hasil nilai terendah dimiliki oleh S3 dengan tingkat preferensi sebesar 0,2931 dan supplier 5 dengan tingkat preferensi sebesar 0,1715.
Penilaian  ini  diperoleh  setelah  melakukan pengolahan  data  dari  kuesioner  dengan  kriteria Geographical Condition (G), Kualitas (K),
Performance  History (P), Impression (I),  Kapasitas (C), dan Pengiriman (D) dan sub kriteria yang telah disebutkan  pada  Tabel  2  dengan  menggunakan metode pengolahan data AHP- TOPSIS.
Untuk  memberikan  bobot  yang  tepat  pada setiap  kriteria  dan  subkriteria  dalam  evaluasi pemasok,  penelitian  ini  menggunakan  AHP,  yang memiliki manfaat berdasarkan matriks perbandingan berpasangan  dan  melakukan  analisis  konsistensi. Sedangkan metode TOPSIS dipilih untuk digunakan dalam menganalisis data untuk menentukan prioritas pemasok, menurut penelitian Chamid et al. (2017) Penelitian ini dilakukan dengan menggabungkan  kedua  pendekatan  tersebut  untuk menemukan dan memilih pemasok tebu  yang paling menguntungkan bagi kebutuhan perusahaan di masa depan  melalui  pertimbangan  yang  cermat  terhadap faktor-faktor  yang  relevan.  Pada  Tabel  12,  terlihat bahwa  pemasok  dengan  preferensi  tertinggi  yang dapat  dipilih  sebagai  saran  pemasok  utama  untuk memasok bahan baku tebu adalah S4. Kesimpulan ini
didasarkan  pada  pengolahan  data  yang  telah dilakukan dengan menggunakan integrasi dari kedua pendekatan tersebut.
Pada  hasil  pembobotan  kriteria  dan  sub kriteria  seperti  yang  sudah  dilakukan  di  Tabel  6 menunjukkan  bahwasanya  kualitas  merupakan  hal yang  diutamakan  dalam  pemilihan  kriteria  bahan baku tebu kemudian didapatkan juga nilai dari kriteria yang  ditambahkan  pada  riset  ini  yaitu performance history , impression , dan kapasitas yang berturut-turut mendapatkan  hasil  0,145,  0,076,  dan  0,105 dibandingkan  dengan  kriteria  lainnya performance history mendapatkan  nilai  yang  cukup  signifikan artinya penambahan dari kriteria ini dapat digunakan sebagai penilaian pada pemilihan supplier kedepannya. Pada hasil pembobotan tertinggi, seperti yang  telah  dijelaskan  diatas  dimiliki  oleh  kualitas dengan  0,510  dengan  hasil  pembobotan  sub-kriteria Kesesuaian  Kriteria  (K1)  yakni  0,43,  serta  hasil pembobotan untuk sub-kriteria Pola Budidaya Petani (K2)  yakni  0,57.  Evaluasi  kualitas  bahan  baku merupakan  hal  yang  penting  dalam  memilih pemasok,  seperti  yang  ditunjukkan  secara  lebih mendalam oleh temuan-temuan dari kriteria penimbangan.  Hasil  penelitian  ini  mendukung penelitian sebelumnya dari (Fandeli et al., 2022; Putri et al., 2022; Rivaldi et al., 2022).
Berdasarkan  kebijakan  manajemen,  kedua pemasok  dengan  skor  terendah  dapat  digantikan pemasok  yang  lain  atau  akan  dievaluasi  kembali. Untuk meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan oleh para manajer dan untuk mendukung, bukan  menggantikan,  penilaian  para  manajer, penelitian  ini  dapat  digunakan  di  masa  depan  oleh bisnis sebagai alat untuk membuat keputusan ilmiah dan  keputusan  obyektif  yang  nantinya  dapat membantu  staf  ketika  menilai  dan  memecahkan masalah semi-terstruktur.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Melalui  hasil  pengolahan  data  penerapan metode  AHP  &  TOPSIS,  dapat  disimpulkan  bahwa dibandingkan  dengan  pemasok  lainnya,  supplier  4 memiliki prioritas dalam perhitungan preferensi yang dilakukan  yaitu  0,5686.  Untuk  menjalin  kemitraan yang  kooperatif  antara  pemasok  dan  perusahaan, maka  pemasok  4  harus  mempertimbangkan  kriteria yang telah ditentukan sebelumnya, yaitu geographical condition , kualitas, performance history , impression ,  kapasitas,  dan  pengiriman. Dibandingkan  dengan  kriteria  lainnya,  kualitas menjadi  kriteria  terpenting  yang  digunakan  dalam proses  pemilihan  pemasok  dengan  nilai  tingkat kepentingan  sebesar  51%.  Selain  kriteria  kualitas, kriteria yang ditambahkan dalam penelitian ini seperti performance  history juga  berperan  cukup  signifikan dengan nilai 14,5%.
Penelitian lanjutan diperlukan untuk melengkapi  keterbatasan  di  penelitian  ini.  Pada penelitian  selanjutnya  diharapkan  peneliti  bisa menambahkan responden penelitian, menguji kriteria-kriteria  lainnya  seperti  garansi  pelayanan, pemenuhan  prosedur  serta  variabel  lainnya  yang berkaitan  dengan  riset  yang  dilakukan  karena  pada riset ini fokus untuk mengidentifikasi enam parameter yaitu geographical  condition ,  kualitas, performance history , impression , kapasitas, dan pengiriman, serta para  peneliti  selanjutnya  dapat  melakukan  integrasi dari  metode  baru  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan pemilihan pemasok.

## Saran
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  integrasi AHP-TOPSIS  dapat  digunakan  di  masa  depan  oleh perusahaan ketika memilih pemasok bahan baku tebu. Pemasok dengan nilai terendah dapat dipertimbangkan kembali untuk melanjutkan hubungan bisnis. Diperkirakan bahwa di masa depan, perusahaan  akan  lebih  menekankan  pada  faktor kualitas ketika membuat penilaian.

## DAFTAR PUSTAKA
Adythia  D.  2018.  Analisa  pemilihan  prioritas pemasok  tebu  dengan  metode  preference ranking organization for enrichment
evaluation (PROMETHEE). [Tesis].
Surakarta  :  Universitas  Muhammadiyah Surakarta
Ardhy MA dan Dahda SS. 2022. Pemilihan Supplier Buah  Kelapa  Dengan  Menggunakan  Metode AHP  Dan  TOPSIS  DI  PT  XYZ. Jurnal Serambi Engineering. 7 (2): 3181-3190. Asadabadi  MR,  Chang  E,  dan  Saberi  M.  2019.  Are MCDM methods useful? A critical review of Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  and Analytic  Network  Process  (ANP). Cogent Engineering . 6(1): 1-11
Chang TW, Pai CJ, Lo HW, Hu SK. 2021. A hybrid decision-making model for sustainable supplier evaluation in electronics manufacturing. Computers  &  Industrial Engineering 156: 107283.
Chamid AA dan Murti AC. 2017. Kombinasi metode AHP  dan  TOPSIS  pada  sistem  pendukung keputusan.  Prosiding  SNATIF  Ke-4  Tahun 2017. Kudus: 25 Juli 2017.
Fandeli H, Irmayani, Ernita T, Melliana, Saputra A. 2022. Evaluasi model kinerja pemasok bahan baku  agroindustri  tahu  dengan  metode Analytical  Hierarchy  Process . J u rnal  Sains dan Teknologi . 22(1): 166-176 Fei L, Deng Y dan Hu Y. 2019. DS-VIKOR: A new multi-criteria  decision-making  method  for supplier  selection. International  Journal Fuzzy System . 21(1): 157–175.
Khoshfetrat S, Galankashi MR, dan Almasi M. 2019. Sustainable  supplier  selection  and  order allocation :  a  fuzzy  approach. Engineering Optimization . 52(9): 1–14.
Lukmandono L, Basuki M, Hidayat MJ, Setyawan V.
2019. Pemilihan supplier industri manufaktur dengan  pendekatan  AHP  dan  TOPSIS. Opsi . 12(2): 83.
Mahendra TS. 2019. Pemilihan supplier kayu mebel menggunakan  metode  AHP  (Analytical Hierarchy  Process)  Di  UD.  Riyan  Pasuruan. Jurnal Valtech . 2(1): 104-109. Mukherjee  K.  2017. Supplier  selection:  An  MCDA Based  Approach.  In  Studies  in  Systems, Decision and Control . 1 st edition. New Delhi :
Springer.
Nulsyah  R,  Hasibuan  M,  dan  Panjaitan  M.  2022.
Integrasi  metode  AHP  dan  TOPSIS  dalam pemilihan  supplier  bahan  baku  sabun  Di  PT Berlian  Eka  Sakti  Tangguh  Medan. Jurnal Ilmiah  Teknik  Mesin,  Industri,  Elektro,  dan Sipil. 3(1): 134-140.
Putri FK dan Pulansari F. 2022. PVC Resin supplier selection with integration of AHP and TOPSIS methods. Jurnal  Manajemen  Industri  dan Logisti k. 6(1): 84–98. Pujawan IN dan Mahendrawati. 2017. Supply Chain Manajemen . 3 rd edition. Yogyakarta: Andi.
Ramdani  R.  2018.  Analisis  pemilhan  pemasok  plate sheet  di  PT  Dirgantara  Indonesia  dengan menggunakan  metode  AHP  (Analitycal Hierachy  Process). Prosiding  Manajemen Fakultas Ekonomi  dan  Bisnis  Unisba .  vol.  4: 831-836. Bandung. 27 Agustus 2018.
Rezaei  S dan  Behnamian  J.  2021.  Strategic  supplier selection  based  on  modified  sandcone theory and alignment principle. Sustainable Production and Consumption . 26: 256–274.
Rivaldi D dan Pulansari F. 2023. Analisis pemilihan supplier  baut  menggunakan  metode  AHP- TOPSIS  PT.  Stechoq  Robotika  Indonesia. J@TI Undip . 18(2): 79-87.
Rochman DS, Andesta A, dan Widyaningrum. 2020.
Penerapan  metode  AHP  dan  TOPSIS  pada perangkingan  supplier  bahan  baku  plate pembuatan  hopper  (Studi  Kasus:  PT  Semen Indonesia Logistik. Jurnal Sistem dan Teknik Industri . 1(1): 42-48.
Rouyendegh BD, Yildizbasi A, dan Üstünyer P. 2019. Intuitionistic fuzzy TOPSIS method for green supplier  selection  problem. Soft  Computer . 24(3): 2215–2228
Setyaningsih FA. 2017. Analisis kinerja technique for order  preference  similarity  to  ideal  solution (TOPSIS)  untuk  pemilihan  program  studi. Jurnal Informatika. 2(2): 43-46.
Silitonga  MPR.  2019.  Analisa  pemilihan  supplier bahan baku pasir pada industri betond metode iniegrasi  AHP  dan  TOPSIS. Rekayasa Sipil . 8(1): 39
Sukendar  I,  Sugiyono  A,  dan  Prasetyo  BA.  2022.
Pemilihan pemasok bahan baku kain menggunakan  metode Analytical  Hierarchy Process (AHP)  dan Technique  For  Order Preference  By  Similiarity  To  Ideal  Solution (TOPSIS). Jurnal Ilmiah Sultan Agung . 1(1): 980-993.
Sukma FA, Ceha R, dan Amaranti R. 2022. Pemilihan
Supplier bahan baku kain dengan
menggunakan Technique For Other Reference
By  Similiarity  To  Ideal  Solution (TOPSIS). Prosiding Bandung Conference Series: Industrial  Engineering  Science  Tahun  2022. Bandung: 16 Juli 2022.
Tsai  JF,  Wang  CP,  Lin  MH,  Huang  SW.  2021. Analysis  of  key  factors  for  supplier  selection in  taiwan’s  thin-film  transistor  liquid-crystal displays industry. Mathematics . 9(4): 1–19.