## Perbandingan Analisis Keputusan dalam Penentuan Lokasi Gudang Angkatan Laut Wilayah Barat
Chendrasari Wahyu Oktavia*, Christine Natalia, Steffi Ratanadewi, Sherly Gunawan
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Unika Atma Jaya Jakarta Jalan Jendral Sudirman 51, Jakarta 12930
Article Info

## Abstract
Article history:
Received 01 August 2018 Accepted 19 August 2018 The  development  of  a  company  is  always  related  to  its  supporting  facilities’ location, for instance, warehouse location. Usually, company choose the most strategic one to minimize its transportation cost, distribution route and time. As the  result,  it  is  clear  that  warehouse  location  determination  is  the  key  to company’s success in delivering consumer needs. Location determination is not only used in manufacturing problem, but it is also can be used in national defense problem, which is the case study of this research: Western Sea Sector Indonesian Navy.  In  national  defense,  national  and  regional  development  are  important factors  for  maximizing  Indonesian  Navy’s  strength.  As  an  example,  logistics capability improvement. Logistics is one of the most important parts to support warships  in doing their maritime operations. So, strategy of determinating the best warehouse location is very crucial to make sure the distribution of goods went smoothly. This research uses Multi Criteria Decision Making (MCDM) as a method to solve location determination problem. Using a study case from main literature by Gunawan et al (2018), this research does another two methods for problem  solving,  they  are  Fuzzy  Simple  Additive  Weighting  (F-SAW)  and Fuzzy Analytical Hierarchy Process (F-AHP). The main purpose of this research is to compare Fuzzy MCDM method, which is used by Gunawan et al (2018), with F-SAW and F-AHP which is calculated in this research. Result shows that Naval Base III is the best location from Fuzzy MCDM and F-AHP, but the best location from F-SAW method is Naval Base I.
Keywords: F-AHP F-SAW Fuzzy
MCDM maritime

## 1. PENDAHULUAN
Persaingan  dunia  indutri  semakin  meningkat seiring  dengan  berkembangnya  industri-industri baru.  Perkembangan  dunia  industri  saat  ini dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor,  salah  satunya adalah  penempatan  lokasi  fasilitas.  Kartika et  al . (2017) mendefinisikan fasilitas sebagai lokasi fisik dalam  jaringan  rantai  pasok  yang  menjadi  tempat untuk  perakitan,  penyimpanan,  ataupun  distribusi. Fasilitas  dapat  dikategorikan  ke  dalam  2  bagian yaitu  fasilitas  produksi  dan  fasilitas  penyimpanan berupa  gudang  (Kartika et  al., 2017).  Penempatan lokasi  fasilitas  merupakan  salah  satu  strategi perusahaan  untuk  mendistribusikan  produk  ke pelanggan  agar  pengirimannya  tepat  waktu,  dan dapat  meminimumkan  biaya  distribusi.  Fasilitas penyimpanan  atau  gudang  merupakan  salah  satu bagian  dari  faktor  terpenting  yang  dimiliki  oleh perusahaan  (Kartika  dan  Ahmad,  2017).  Oleh karena  itu,  penempatan  lokasi  gudang  menjadi sangat penting bagi suatu perusahaan.
Menurut Wati dan Halyatun (2018), salah satu keputusan  terpenting  yang  dibuat  oleh  perusahaan agar  kegiatan  operasional  berjalan  dengan  lancar maka  perusahaan  harus  memiliki  strategi  dalam menempatkan lokasi fasilitas, salah satunya adalah gudang. Penempatan lokasi gudang umumnya akan mempengaruhi  biaya  yang dikeluarkan perusahaan baik  biaya  tetap  maupun  variabel  (Lambert  dan Stock,  1993).  Pada  umumnya  besarnya  biaya distribusi menjadi bagian pertimbangan perusahaan dalam  memutuskan  penempatan  lokasi  fasilitas gudang  yang  baik  dan  tepat.  Oleh  karena  itu, perlunya perencanaan yang baik dalam memutuskan menempatkan lokasi gudang. Penempatan  lokasi  gudang  yang  tepat  akan menunjang  perusahaan  dalam  memaksimumkan keuntungan  dan  mencapai  tujuannya.  Menurut Gunawan  (2018)  keputusan  dalam  menempatkan lokasi  gudang  merupakan  salah  satu  keputusan strategis perusahaan yang mempengaruhi distribusi logistik.
Menurut  beberapa  studi  literatur  yang  ada, gudang  di  definisikan  sebagai  suatu  bagian  dari sistem  logistik  perusahaan  yang  menyimpan
produk-produk  ( raw  material,  parts,  goods-in- process,  finished  goods )  pada  dan  antara  titik sumber ( point-of-origin ) dan titik konsumsi ( point- of-cumsumption ),  dan  menyediakan  informasi kepada  manajemen  mengenai  status,  kondisi,  dan disposisi  dari  item-item  yang  disimpan  (Lambert ,1993)  di  dalam  jurnal  Alhalimi  Satria  (2013)  . Sedangkan pendapat lain dikemukan oleh Gu et al . (2007),  gudang  merupakan  salah  satu  komponen penting  di  dalam supply  chain. Selain  itu  juga, gudang  dapat  diartikan  sebagai  fasilitas  di  dalam supply  chain yang  berfungsi  mengkonsolidasi produk,  mengurangi  biaya  transportasi,  dan mempersingkat  waktu  respon  (Bartholdi  dan Hackman, 2006).
Permasalahan  lokasi  gudang  bukan  hanya terjadi di suatu industri manufaktur tetapi juga bisa terjadi di bidang pertahanan negara. Salah satunya adalah  gudang  logistik  militer  Angkatan  Laut Indonesia.  Menurut  Hadi  dan  Erma  (2012), Logistik  didefinisikan  sebagai  suatu  kegiatan mengatur  dan  mengontrol  arus  barang,  informasi, dan  sumber  daya  lainnya  seperti  produk,  jasa, manusia,  dari  sumber  produksi  dengan  tujuan mengoptimalkan  pengunaan  modal.  Namun, definisi  ini  akan  berbeeda  bagi  sebuah  instansi berbasis  pertahanan.  Menurut  Hadi  dan  Erma (2012),  logistrik  merupakan  suatu  kegiatan  untuk menyimpan atau menyediakan pergerakan, suplai, perawatan untuk pasukan senjata yang  digunakan untuk  keperluan  pertahanan  negara.  Logistik sendiri  merupakan  salah  satu  jantung  instansi pertahanan  negara  sehingga  perlu  dilakukan efektivitas pemenuhan kebutuhan untuk beradaptasi dengan permintaan yang mendadak.
Penelitan  penempatan  lokasi  gudang  militer telah dilakukan oleh Gunawan  et al.  (2018). Pada penelitian  Gunawan  et  al.  (2018)  menjelaskan bahwa  di  bidang  pertahanan  negara,  konsep pertahanan negara dipengaruhi oleh perkembangan lingkungan  nasional,  regional,  dan  global. Selanjutnya,  perkembangan  nasional  dan  regional memberikan pengaruh besar pada proses pengembangan  kekuatan  TNI  AL.  Kekuatan distribusi  logistik  diperlukan  untuk  mendukung kapal perang dalam menjalankan operasi keamanan  maritim.  Penempatan  lokasi  gudang militer  akan  membantu  dalam  proses  distribusi persediaan di wilayah perairan barat Indonesia.
Solusi  penempatan  lokasi  gudang  militer Wilayah Barat Indonesia akan diselesaikan dengan metode Multi Criteria Decision Making (MCDM).
MCDM  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk menentukan  pemilihan  lokasi  gudang  dibutuhkan kriteria-kriteria  pendukungnya.  Di  dalam  jurnal Pramudhita et al. (2015), Tseng dan Huang (2011) mendefinisikan multi  criteria  decision  making (MCDM)  sebagai  salah  satu  metode  yang  paling
banyak  digunakan  dalam  area  pengambilan keputusan. Adapun tujuan MCDM adalah memilih alternatif terbaik dari beberapa alternative ekslusif yang saling menguntungkan atas dasar performansi umum  dalam  bermacam  kriteria/atribut  yang ditentukan oleh pengambilan keputusan. Sedangkan di dalam jurnal Rahardjo et al. (2000), Multi-criteria  decision  making (MCDM)  adalah teknik  pengambilan  keputusan  dari  beberapa pilihan  alternatif  yang  ada.  Di  dalam  MCDM sendiri mengandung 3 unsur yakni unsur attribute,
obyektif, dan tujuan.
Jenis metode fuzzy MCDM yang dibahas pada penelitian  ini  adalah fuzzy  – SAW  (F-SAW)  dan fuzzy AHP  (F-AHP).  Metode  Simple  Additive Weighting  merupakan  metode  yang  banyak digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  yang memiliki banyak atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternative yang  ada  (Savitha  dan  Chandrasekar,  2014). Menurut Savitha dan Chandrasekar (2014), metode SAW  mengenal  adanya  dua  atribut  yaitu  kriteria keuntungan (benefit) dan kriteria biaya (cost) dan perbedaan  mendasar  dari  kedua  kriteria  tersebut adalah  pemilihan  kriteria  ketika  mengambil keputusan
Selain itu, di penelitian ini juga menggunakan metode  AHP.  Metode  AHP  adalah  model pendukung keputusan yang berhasil dikembangkan oleh  Thomas  L.  Saaty.  Metode  AHP  banyak digunakan untuk membantu pengambilan keputusan  (Wolo  dan  Chandra,2014).  Menurut Wolo  dan  Chandra  (2014),  Metode Analytic Hierarchy  Process (AHP)  merupakan  teori pengukuran  melalui  perbandingan  berpasangan dan tergantung pada penilaian dari para ahli untuk mendapatkan  skala  prioritas.  Literatur  lain mendefinisikan metode AHP sebagai suatu metode atau alat pengambil keputusan yang powerfull dan fleksibel, yang dapat membantu dalam menetapkan prioritas-prioritas dan membuat keputusan dimana aspek-aspek  kualitatif  dan  kuantitatif  terlibat  dan keduanya  harus  turut  dipertimbangkan  (Setiawan, 2007).  Sementara  itu,  Jenis  bilangan fuzzy yang digunakan  di  dalam  penelitian  ini  adalah Triangular Fuzzy Numbers (TFN) yang merupakan representasi dari kurva segitiga.
Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan  lokasi  gudang  logistik  militer terbaik  menurut  metode Fuzzy  Multi  Criteria Decision  Making yang  dikembangkan  oleh Gunawan et al.(2018) dengan  dua metode lain yaitu F-SAW  dan  F-AHP  yang  akan  digunakan  dalam penelitian  ini  untuk  menyelesaikan  permasalahan lokasi  gudang  logistik  militer  TNI  AL  di  Wilayah Barat Indonesia.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Multi Criteria Decision Making
Tseng dan Huang (2011) mendefinisikan multi criteria  decision  making (MCDM)  sebagai  salah satu  metode  yang  paling  banyak  digunakan  dalam area  pengambilan  keputusan.  Adapun  tujuan MCDM  adalah  memilih  alternatif  terbaik  dari beberapa alternative ekslusif yang saling menguntungkan  atas  dasar  performansi  umum dalam  bermacam  kriteria/atribut  yang  ditentukan oleh  pengambilan  keputusan.  Sedangkan  di  dalam jurnal  Rahardjo et  al. (2000), Multi-criteria decision making (MCDM) adalah teknik pengambilan  keputusan  dari  beberapa  pilihan alternatif  yang  ada.  Di  dalam  MCDM  sendiri mengandung  3  unsur  yakni  unsur attribute, obyektif, dan tujuan.
Menurut  Velasquez  (2013)  beberapa  metode umum yang digunakan dalam MCDM yaitu Multi – Attribute  Utility  Theory (MAUT), Analytic Hierarchy Process (AHP), Fuzzy Set Theory, Case -  Based  Reasoning,  Data  Envelopment  Analysis (DEA), Simple Multi – Attribute Rating Technique, Goal  Programming, ELECTRE,  PROMETHEE, Simple Additive Weighting (SAW), dan TOPSIS.
2.2 Simple Additive Weighting
Salah  satu  metode  pada Multi  Criteria Decision Making (MCDM) adalah Simple Additive Weighting (SAW).  Menurut  Simanjuntak  (2013), Konsep  dari  metode Simple  Addtive  Weighting (SAW)  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari ranting  kinerja  pada  setiap  semua  attribute  dan metode ini memerlukan proses normalisasi matriks keputusan  (x)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan  dengan  semua  ranting  alternatif yang ada. Metode SAW adalah sebuah fungsi yang dibuat  berdasarkan  penjumlahan  sederhana  dari skor  yang  merepresentasikan  pencapaian  suatu tujuan  berdasarkan  masing  –  masing  kriteria  yang digunakan, dan skor ini dikalikan dengan bobot dari masing – masing kriteria (Wang et al., 2008).
Metode  SAW  telah  banyak  digunakan  pada berbagai  bidang  seperti  manajemen,  bisnis, finansial,  dan  maritim.  Contoh  aplikasi  terdapat pada  penelitian  yang  dibuat  oleh  Sener  (2015) berjudul “ A QFD – Based Decision Model for Ship Selection  in  Maritime  Transportation ”.  Penelitian ini  membahas  studi  kasus  pemilihan vendor kapal dari  6  buah vendor untuk  keperluan  pengiriman 3000  ton  barang  antar  dua  pelabuhan  di  Eropa. Kasus  diselesaikan  dengan  menggunakan  metode Quality Function Deployment (QFD), dan dilanjutkan  dengan  metode Simple  Additive Weighting (SAW).  Kasus  diselesaikan  dengan menggunakan metode Quality Function
Deployment (QFD), dan dilanjutkan dengan metode
Simple  Additive  Weighting (SAW).  Metode  QFD
digunakan untuk merumuskan kebutuhan– kebutuhan kapal yang diinginkan oleh perusahaan, seperti  kualitas  barang  yang  baik,  tiba  di  tujuan tepat waktu, biaya, dan nama baik perusahaan.  Dari kebutuhan  –  kebutuhan  tersebut  kemudian  dibuat karakteristik  yang  bersifat  terukur.  Metode  SAW digunakan  untuk  melakukan  pembobotan  pada masing–masing  kriteria.  Diperoleh  hasil  bahwa vendor ke  2  merupakan  yang  paling  tepat  bagi perusahaan.
2.3 Analytical Hierarchy Process (AHP)
Metode  AHP  banyak  digunakan  untuk membantu  pengambilan  keputusan  (Wolo  dan Chandra,2014). Menurut Wolo dan Chandra (2014), Metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP) merupakan teori pengukuran melalui perbandingan berpasangan  dan  tergantung  pada  penilaian  dari para  ahli  untuk  mendapatkan  skala  prioritas. Literatur lain mendefinisikan metode AHP sebagai suatu  metode  atau  alat  pengambil  keputusan  yang powerfull  dan  fleksibel,  yang  dapat  membantu dalam menetapkan prioritas-prioritas dan membuat keputusan  dimana  aspek-aspek  kualitatif  dan kuantitatif  terlibat  dan  keduanya  harus  turut dipertimbangkan (Setiawan, 2007). Menurut Magdalena  (2012),  metode  AHP  merupakan  salah satu  metode  yang  digunakan  untuk  penyelesaian sistem  pengambilan  keputusan  dan  metode  ini cukup  efektif  dalam  proses  menyederhanakn  dan mempercepat  keputusan  dengan  memecahkan persoalan  tersebut  ke  dalam  bagian-bagiannya. Pendapat lain datang dari Kadarsyah (1998) model AHP pertama dikembangkan oleh Thomas L. Saaty dimana  model  ini  dengan  pembobotan additive . Disebut additive karena  di  dalamnya  terdapat operasi  arimatika  untuk  mendapatkan  bobot totalnya adalah penjumlahan.
Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  adalah salah  satu  bentuk  metode  pengambilan  keputusan yang  pada  dasarnya  berusaha  menutupi  semua kekurangan  dari  metode  sebelumnya.  Peralatan utama  dari  metode  AHP  adalah  sebuah  hirarki fungsional dengan input utamanya adalah persepsi manusia. Dengan  hirarki, suatu  yang komplek dan tidak  terstruktur  dipecahkan  ke  dalam  kelompok dan  kemudian  kelompok  tersebut  diatur  menjadi suatu  bentuk  hirarki  (Permadi,  1992:5).  Hal  ini sejalan  dengan  penjelasan  Saaty  (1998)  yang menjelaskan  bahwa  model  AHP  ini  akan menguraikan  masalah  multi  faktor  atau  multi kriteria yang kompleks menjadi suatu hirarki, yang mana  hirariki  mempresentasikan  suatu  masalah yang  kompleks  dalam  suatu  struktur  multi  level dimana  level  pertama  adalah  tujuan,  yang  diikuti level faktor, kriteria, sub kriteria, dan seterusnya ke bawah hingga level terakhir dari alternatif. Dengan hirarki ini suatu permasalahan yang kompleks dapat diuraikan  ke  dalam  kelompok-kelompoknya  yang
kemudian  diatur  menjadi  suatu  bentuk  hirarki sehingga permasalahan tampak lebih terstruktur dan sistematis.
Prosedur-prosedur  pengambilan  keputusan dalam  metode  AHP  menurut  Handayani  (2012) terdiri dari 2 langkah yakni
1. Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan solusi  yang  diinginkan,  lalu  menyusun  hirarki dari permasalahan yang dihadapi.
2. Menentukan penilaian prioritas elemen melalui cara membuat perbandingan berpasangan yang mana dalam ini membandingkan elemen secara berpasangan  sesuai  kriteria  yang  diberikan kemudian  matrik  perbandingan  berpasangan diisi menggunakan bilangan untuk mempresentasikan  kepentingan  relative  dari suatu elemen terhadap elemen yang lainnya.
Metode  AHP  banyak  diaplikasikan  pada permasalahan  –  permasalahan  seperti  manajemen sumber  daya  bisnis,  strategi  bisnis,  dan  pemilihan supplier. Salah  satunya , kasus  pemilihan supplier berjudul “Analisis Pemilihan Supplier
Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process (AHP)” oleh Ngatawi dan Ira Setyaningsih (2011). Penelitian ini melakukan pemilihan supplier sebuah perusahaan furniture di Indonesia, di mana terdapat enam  buah  alternatif  dan  dievaluasi  berdasarkan lima  buah  kriteria  yaitu  pengiriman,  pelayanan, produk,  kualitas,  dan  biaya.  Hasil  dari  penelitian adalah supplier A terpilih sebagai alternatif terbaik.
2.4 Fuzzy
Logika fuzzy pertama  kali  ditemukan  dan dikembangkan oleh Lotfi A. Zadeh yang merupakan seorang  ilmuwan  Amerika  Serikat  berkebangsaan Iran  dari  Universitas  California  di  Berkeley  (Nesi, 2016). Logika fuzzy telah diterapkan untuk bidang- bidang  seperti  ekonomi,  psikologi,  pemasaran, peramalan,  cuaca,  biologi,  dan  politik.  Menurut Kusumadewi  S.(2003),  ada  beberapa  alasan menggunakan  logika  fuzzy  antara  lain  :  konsep logika fuzzy mudah  dimengerti  karena  penalaran fuzz y  sangat  sederhana  dan  mudah  dimengerti, fleksible,  memiliki  toleransi  terhadap  data-data yang tidak tepat, mampu memodelkan fungsi-fungsi nonlinier yang sangat kompleks, dapat membangun dan mengaplikasikan pengalaman-pengalaman para pakar  secara  langsung  tanpa  harus  melalui  proses pelatihan, dapat bekerjasama dengan teknik-teknik Kendal  secara  konvensional,  dan  disadarkan  pada bahasa alami.
Logika fuzzy adalah  suatu  cara  yang  tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang  output,  memiliki  nilai  kontiyu  dan fuzzy dinyatakan  dalam  derajat  dari  suatu  keanggotaan dan derajat dari kebenaran. Oleh sebab itu, sesuatu dapat dikatakan sebagian  besar dan sebagian salah pada  waktu  yang  sama  (Kusumadewi,  2003).
Menurut  Nasution  (2012), fuzzy secara  bahasa diartikan  sebagai  kabur  atau  samar-samar.  Suatu nilai  dapat  bernilai  besar  atau  salah  secara bersamaan. Dalam fuzzy dikenal derajat keanggotaan dengan rentang nilai 0 hingga 1.

## 2.5 Fuzzy SAW
Menurut  Kusumadewi  (2010)  menjelaskan konsep  dasar  metode Simple  Additive  Weighthing (SAW)  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua atribut  dan  metode  ini  membutuhkan  proses normalisasi  matrik  keputusan  ke  suatu  skala  yang dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating alternative yang  ada.  Selain itu, menurut Kusumadewi  (2010),  metode  ini  membutuhkan proses normalisasi  matriks  keputusan (X) ke suatu skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua rating  alternatif  yang  ada.  Metode  SAW  dalam aplikasinya  dapat  dikombinasikan  dengan  metode MCDM  lainnya  seperti  metode  TOPSIS  atau metode fuzzy (Iriane,  2013) . Jurnal  ini  membahas mengenai  kombinasi  metode fuzzy dan  SAW menjadi  metode  (F-SAW).  Pada  metode  ini, fuzzy tidak lagi digunakan secara murni, namun diadopsi sifatnya  yang dapat mengkuantifikasikan  pendapat ahli.  Sehingga  nilai  suatu  kriteria  atau  alternatif yang  bersifat  kualitatif  dapat  dihitung  dan diperbandingkan.
Terdapat  beberapa  macam  cara  untuk mengerjakan metode  F-SAW,  namun yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Triangular
Fuzzy Numbers (TFN). TFN merupakan representasi  dari  logika  kurva  segitiga,  di  mana terdapat  tiga  titik  sudut  yaitu  titik  sudut  kiri,  titik sudut  tengah,  dan  titik  sudut  kanan.  Definisi  dari TFN  adalah  sebagai  berikut.  Terdapat  dua  buah fungsi linear, yaitu 𝑦 = 𝑚(𝑥) = 𝑥 5 di mana posisi x berada di antara titik 0 dan 5, dan 𝑦 = 𝑚(𝑥) = 10−𝑥 5 di  mana  posisi  x  berada  di  antara  titik  5  dan  10. Dengan demikian, terbentuklah TFN yang dinyatakan  dengan 𝐴 = (0,5,10) .  Bentuk  TFN disajikan pada Gambar 1..
Gambar 1.
Ilustrasi TFN yang terbentuk
Tabel 1.
TFN F-SAW
No Variabel Linguistik Simbol Angka Fuzzy 1 Very Low VL (0,0; 0,0; 0,1) 2 Low L (0,0; 0,1; 0,3) 3 Medium Low ML (0,1; 0,3; 0,5) 4 Medium M (0,3; 0,5; 0,7) 5 Medium High MH (0,5; 0,7; 0,9) 6 High H (0,7; 0,9; 1,0) 7 Very High VH (0,9; 1,0; 1,0)
Pada  penelitian  ini,  digunakan  TFN  sebagai berikut  yang  diambil  dari  penelitian  Jayaswal (2013), disajikan Pada Tabel 1.

## 2.5 Data Analysis
Metode  F-  SAW  yang  digunakan  adalah sebagai  berikut.  Langkah  1  hingga  4  adalah  untuk data  kualitatif.  Sedangkan  langkah  5  dan  6  adalah untuk data kuantitatif.
1. Mengubah variabel linguistik kriteria menjadi TFN.
2. Menghitung average  fuzzy  score (A jk ), deffuzified value (e) dan bobot ternormalisasi (W j ) dari setiap kriteria
𝐴 𝑗𝑘 = 𝑓 𝑘 𝑗1 +𝑓 𝑘 𝑗2 +⋯+𝑓 𝑘 𝑗𝑛 𝑛
(1) Di mana: 𝐴 𝑗𝑘 = 𝑎𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 𝑓𝑢𝑧𝑧𝑦 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑛 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑑𝑒𝑛 𝑓 𝑘 𝑗1 = Nilai TFN untuk kriteria tertentu dari responden 1
𝑒 = 𝑎+𝑏+𝑐 3
(2)
Dimana: 𝑒 = 𝑑𝑒𝑓𝑓𝑢𝑧𝑖𝑓𝑖𝑒𝑑 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑎 = 𝐴 𝑗𝑘 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑏𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑏𝑎𝑤𝑎ℎ
𝑏 = 𝐴 𝑗𝑘 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑏𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑡𝑒𝑛𝑔𝑎ℎ 𝑐 = 𝐴 𝑗𝑘 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑏𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑎𝑡𝑎𝑠
𝑊 𝑗 = 𝑒 𝑗 ∑ 𝑒 𝑛 𝑗=1 (3)
Dimana: 𝑊 𝑗 = 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑡𝑒𝑟𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖
𝑒 𝑗 = 𝑑𝑒𝑓𝑓𝑢𝑧𝑖𝑓𝑖𝑒𝑑 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝑘𝑒 𝑗
3. Mengulang langkah 1 dan 2 untuk alternatif.
4. Merekap  nilai  alternatif  ternormalisasi. Namun untuk nilai ternormalisasi dari setiap alternatif, diberikan notasi R ij
5. Jika terdapat kriteria yang bersifat kuantitatif,  maka  alternatifnya  tidak  perlu melalui  langkah  1  sampai  4,  sehingga langkah  berikutnya  adalah  melihat  apakah
sifat dari kriteria  –  kriteria adalah lower the better atau higher  the  better. Jika  terdapat perbedaan sifat antara kriteria – kriteria yang ada,  maka  seluruh  nilai  alternatif  harus diseragamkan dengan menggunakan rumus:
i ’ = i max – i + i min
(4) Di mana: i ’ = nilai setelah konversi lower better i max = nilai pada baris bersangkutan yang paling besar i = nilai pada baris bersangkutan yang ingin dikonversi i min = nilai pada baris bersangkutan yang paling kecil 6. Kemudian nilai alternatif dinormalisasi dengan rumus: P 11 = 𝑎 1 𝑦 1 (𝑎 1 𝑦 1+ 𝑎 2 𝑦 1+ 𝑎 3 𝑦 1 + ⋯+𝑎 𝑖 𝑦 1) (5)
Di mana: P 11 = nila i normalisasi untuk baris pertama kolom pertama
𝑎 1 𝑦 1 = nilai awal pada baris pertama kolom pertama (𝑎 1 𝑦 1+ 𝑎 2 𝑦 1+ 𝑎 3 𝑦 1 + ⋯ + 𝑎 𝑖 𝑦 1) = nilai total pada kolom pertama
7. Selanjutnya, digabungkan hasil normalisasi  kriteria  kuantitatif  dengan hasil  normalisasi  data  kualitatif  untuk dapat dilakukan perhitungan lanjutan.
8. Menghitung Total Score (TS) untuk setiap alternatif
𝑇𝑆 = 𝑅 𝑖𝑗 𝑥 𝑊 𝑖𝑗 (6 )
Di mana: 𝑇𝑆 = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑘ℎ𝑖𝑟 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑠𝑒𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑎𝑙𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎𝑡𝑖𝑓 𝑅 𝑖𝑗 = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑒𝑟𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑠𝑒𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑎𝑙𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎𝑡𝑖𝑓 𝑊 𝑖𝑗 = 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑡𝑒𝑟𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑠𝑒𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎
9. Mengurutkan  TS  dari  terbesar  hingga terkecil.  Alternatif  dengan  TS  terbesar merupakan  hasil  optimal  dari  metode  ini, dan disarankan untuk dipilih.

## 2.6 Fuzzy AHP
Dalam  beberapa  studi  literatur  yang  ada, Menurut  Adnyana  et  al.  (2016) Fuzzy  Analytic Hierarchy  Process adalah  metode Analytic Hierarchy  Process (AHP)  yang  dikembangkan dengan  teori  logika fuzzy ,  khususnya triangular fuzzy .  Metode  FAHP  ini  hampir  sama  dengan metode AHP, metode FAHP mengubah skala AHP ke dalam skala triangular fuzzy untuk memperoleh prioritas.  Menurut  Santoso  (2016)  menjelaskan bahwa  Fuzzy  AHP  adalah  gabungan  metode  AHP dengan  pendekatan  konsep  fuzzy  dan  metode  ini merupakan  salah  satu  metode  perankingan  yang mampu  menutupi  kelemahan  yang  terdapat  pada AHP  khususnya  permasalahan  terhadap  kriteria yang memiliki sifat subjektif lebih banyak.
Sedangkan  menurut  Wahyuni  dan  Sri  (2012) menjelaskan  bahwa  pengambil  keputusan  diminta memberikan serangkaian penilaian terhadap alternatif  x  yang  ada  dalam  bentuk  bilangan  TFN ( fuzzy  triangular  number )  yang  selanjutnya  nilai fuzzy  tersebut  didefinisikan  bagi  setiap  alternative pada setiap kriteria. Pada penelitian ini, digunakan TFN  sebagai  berikut  yang  diambil  dari  penelitian (Ayhan, 2013). Pada Tabel 2 disajikan angka TFN yang digunakan.

## Tabel 2.

## TFN F-AHP
Skala Saaty Definisi Fuzzy Triangular Scale 1 Sama pentingnya (1; 1; 1) 3 Sedikit lebih penting daripada yang lain (2; 3; 4) 5 Cukup lebih penting daripada yang lain (4; 5; 6) 7 Kuat lebih penting daripada yang lain (6; 7; 8) 9 Sangat kuat lebih penting daripada yang lain (9; 9; 9) 2 Nilai di antara dua skala yang berdekatan (1; 2; 3) 4 (3; 4; 5) 6 (5; 6; 7) 8 (7; 8; 9)
Langkah-langkah  metode  F-AHP  adalah  sebagai berikut.  Langkah  1  hingga  7  adalah  untuk  data kualitatif, sedangkan langkah 8 dan 9 adalah untuk data kuantitatif.
1. Membuat  perbandingan  kriteria  atau  alternatif dengan  menerjemahkan  variabel  linguistik  ke dalam TFN.
Perbandingan tersebut dibuat matriks seperti di bawah ini
𝐴 𝑘 ̃ = [ 𝑑̃ 𝑘 11 𝑑̃ 𝑘 12 𝑑̃ 𝑘 1𝑛 … … … 𝑑̃ 𝑘 𝑛1 𝑑̃ 𝑘 𝑛2 𝑑̃ 𝑘 𝑛𝑛 ] (7)
2. Bila  terdapat  lebih  dari  satu orang  responden, maka nilai matriks dirata – rata dengan rumus di bawah ini
𝑑̃ 𝑖𝑗 = ∑ 𝑑 𝑖𝑗 𝑘 ̃ 𝐾 𝑘=1 𝐾 (8)
3. Hasil rata – rata dibuat matriks dengan format ini
𝐴̃ = [ 𝑑̃ 11 … 𝑑̃ 1𝑛 … … … 𝑑̃ 𝑛1 … 𝑑̃ 𝑛𝑛 ] (9)
4. Membuat  rata  –  rata  geometrik  untuk  setiap kriteria dengan rumus di bawah ini
𝑟 𝑖 ̃ = (∏ 𝑑̃ 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ) 1/𝑛 , 𝑖 = 1,2, … , 𝑛 (10)
5. Mencari bobot fuzzy dengan langkah – langkah seperti di bawah ini
a. Membuat  vektor  penjumlahan  untuk setiap 𝑟 𝑖 ̃
b. Menghitung pangkat (-1) dari setiap hasil vektor  penjumlahan  dan  urutkan  dari angka terkecil sampai terbesar
c. Untuk  mendapatkan  bobot (𝑤 𝑖 ̃ ) dari setiap kriteria, kalikan masing – masing 𝑟 𝑖 ̃ dengan hasil langkah 2 6. Mengubah  angka  –  angka  TFN  pada 𝑤 𝑖 ̃ menjadi  angka  riil,  dengan melakukan defuzzifikasi.  Metode  yang  digunakan  adalah Center of Area (COA) 𝑀 𝑖 = 𝑙𝑤 𝑖 +𝑚𝑤 𝑖 +𝑢𝑤 𝑖 3 (11)
7. Hasil  dari  langkah  f  dinormalisasi  dengan rumus
𝑁 𝑖 = 𝑀 𝑖 ∑ 𝑀 𝑖 𝑛 𝑖=1 (12)
8. Jika  terdapat  kriteria  yang  bersifat  kuantitatif, maka alternatifnya tidak perlu melalui langkah 1 sampai 7, sehingga langkah berikutnya adalah melihat  apakah  sifat  dari  kriteria  –  kriteria adalah lower the better atau higher the better.
Jika  terdapat  perbedaan  sifat  antara  kriteria  – kriteria yang ada, maka seluruh nilai alternatif harus  diseragamkan  dengan  menggunakan rumus:
i ’ = i max – i + i min (13) Di mana: i ’ = nilai setelah konversi lower better i max = nilai pada baris yang paling besar i = nilai pada baris yang ingin dikonversi i min = nilai pada baris yang paling kecil
9. Nilai alternatif dinormalisasi dengan rumus:
P 11 = 𝑎 1 𝑦 1 (𝑎 1 𝑦 1+ 𝑎 2 𝑦 1+ 𝑎 3 𝑦 1 + ⋯+𝑎 𝑖 𝑦 1) (14)
Di mana: P 11
=  nilai  normalisasi  untuk  baris pertama kolom pertama
𝑎 1 𝑦 1 = nilai  awal  pada  baris  pertama kolom pertama (𝑎 1 𝑦 1+ 𝑎 2 𝑦 1+ 𝑎 3 𝑦 1 + ⋯ + 𝑎 𝑖 𝑦 1) = nilai total pada kolom pertama
10. Digabungkan  hasil  normalisasi  skor  kualitatif dan  kuantitatif,  kemudian  dilakukan  perkalian antara  bobot  kriteria  dengan  skor  alternatif. Hasil yang didapat diperbandingkan dan dipilih yang terbesar untuk menjadi alternatif terbaik.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan pengembangan dari penelitian  yang  dilakukan  oleh  Gunawan  et  al. (2018).  Penelitian  Gunawan  et  al.  (2018)  berjudul “ Location  Determination  of  Logistics  Warehouse facility using Fuzzy Multi Criteria Decision Making (FMCDM)  Approach  in  Western  Sea  Sector  of Indonesia” dimana studi kasus yang diambil adalah penentuan lokasi gudang logistik militer di Perairan Wilayah  Barat  Indonesia.  Di  dalam  penelitian tersebut  ada  beberapa  kriteria  untuk  menentukan lokasi  gudang  militer  terbaik  yaitu  keamanan  dari gudang  logistik,  akses  transportasi,  dan  fasilitas pendukung untuk gudang logistik. Dan ada kriteria kuantitatif  yaitu  jarak  ke  sektor  operasi,  jarak  ke permukiman, dan faktor gempa bumi. Selain itu, ada lima  lokasi  gudang  militer  alternatif  yaitu  Naval Base I, Naval Base II, Naval Base III, Naval Base IV,  dan  Naval  Base  XII.  Nantinya  setiap  kriteria dilakukan  perhitungan  bobot  dengan  melibatkan para responden.
Penelitian ini mengembangkan penelitian dari Gunawan  et  al.  (2018)  dengan  melakukan pengembangan  dari  sisi  metode  yaitu  metode  F- SAW  dan  F-AHP.  Langkah  awal  penelitian  ini adalah melakukan studi literatur terkait pemasalahan penentuan lokasi gudang militer yang dibahas di dalam jurnal Gunawan et al. (2018), studi literatur  dengan  F-AHP  dan  F-SAW.  Selanjutnya dilakukan  pengumpulan  dan  pengolahan  data, dimana  di  penelitian  ini  untuk  data-datanya sebagian  besar  diambil  dari  jurnal  Gunawan  et  al. (2018)  seperti  data-data  kriteria  dan  penilaian responden  terhadap  kriteria  dan  sub  kriteria,  pada penilaian bobot di penelitian Gunawan et al. (2018) menggunakan skala 1-10. Namun, dalam penelitian ini penilaian bobot kriteria ketika diolah menggunakan  metode F-AHP  dan  metode F-SAW tidak  menggunakan  skala  1-10  tetapi  berdasarkan nilai TFN.
Penilaian  ini  melibatkan  empat  responden untuk  menilai  masing-masing  setiap  kriteria maupun  lokasi  alternatif  dengan  menggunakan skala  dalam  hal  ini  untuk  metode  F-AHP menggunakan  nilai  TFN  dari  penelitian  Aynan (2013)  yaitu  skala  1-9,  sedangkan  F-SAW  dengan menggunakan  nilai  TFN  dari  penelitian  Jayaswal (2013)  yaitu  skala  1  –  7.  Selanjutnya,  dilakukan analisis terhadap hasil yang diperoleh.

## Gambar 2.
Desain Penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Hasil Pengumpulan Data
Data  diperoleh  dari  jurnal  Gunawan  et  al. (2018). Data-data tersebut adalah pendapat terhadap kepentingan  kriteria  dalam  memilih  lokasi  gudang (tabel  3),  pendapat  terhadap  masing-masing alternatif  lokasi  berdasarkan  kriteria.  Dalam penelitian  yang  dilakukan  oleh  Gunawan  et  al. (2018) juga dilakukan penilaian terhadap responden, responden yang diambil ada empat yaitu responden  yang  memiliki  jabatan  seperti  Asisten Komandan  Operasional  TNI-AL  Wilayah  Barat, Asisten  Komandan  Logistik  TNI-AL  Wilayah Barat, dan Kepala Pelayanan Fasilitas TNI-ALdul.
Selanjutnya  tabel  5,  tabel  6,  dan  tabel  7 berisikan  data  kuantitatif  berdasarkan  fakta.  Data tabel  5  memberikan  informasi  terkait  jarak  setiap alternatif  lokasi  terhadap  wilayah  operasi,  tabel  6 merupakan  tabel  yang  menyajikan  informasi kestrategisan  setiap  alternatif  lokasi,  dimana semakin  kecil  angka  tersebut  maka  semakin strategis wilayah-wilayah tertentu. Sedangkan tabel 7  mengenai  resiko  gempa  bumi  resiko  gempa  dari setiap  mengenai  resiko  gempa  bumi  dari  setiap lokasi.
Table 3. Kriteria Nomor Kriteria Simbol Responden 1 2 3 4 1 Jauh dari musuh C1 9 10 10 10 2 Jauh dari konflik C2 9 8 8 8 3 Menuju pelabuhan militer C3 10 10 10 10 4 Menuju pelabuhan sipil C4 7 5 5 8 5 Menuju bandara C5 8 5 5 8 6 Fasilitas komunikasi C6 8 8 10 9 7 Fasilitas listrik C7 7 8 8 7 8 Fasilitas air C8 8 8 8 8 9 Fasilitas kontainer C9 9 9 10 9 10 Fasilitas perbaikan dan perawatan C10 9 9 8 8 11 Jarak ke ASL C11 9 8 8 10 12 Jarak ke SCS C12 10 8 8 10 13 Jarak dari pusat kota C13 9 9 7 10 14 Jarak dari tempat tinggal C14 10 9 9 10 15 Gempa bumi C15 10 10 10 10 Tabel 4.

## Nilai Alternatif
Kriteria Alternatif Responden 1 2 3 4
C1
L1 8 6 6 7 L2 9 8 6 6 L3 8 10 8 8 L4 5 4 6 7 L5 8 6 7 7
C2
L1 7 6 6 6 L2 8 8 6 7 L3 6 6 8 6 L4 7 8 5 5 L5 8 8 5 6 C3 L1 9 8 7 9 L2 6 10 6 7 L3 7 10 7 6 L4 8 10 6 7 L5 9 6 6 7 C4 L1 9 8 6 8 L2 9 6 6 8 L3 9 8 7 9 L4 8 8 5 8 L5 8 8 5 8
C5
L1 9 6 5 7 L2 8 6 5 7 L3 9 8 6 8 L4 8 6 5 8 L5 8 6 5 7
Tabel 4.  (Lanjutan)
Nilai Alternatif
Kriteria Alternatif Responden 1 2 3 4 C6 L1 7 8 6 6 L2 7 8 6 6 L3 7 8 8 8 L4 7 8 6 6 L5 7 8 6 6 C7 L1 8 6 6 7 L2 8 6 6 7 L3 8 8 7 8 L4 8 6 6 8 L5 8 4 6 8 C8 L1 6 8 6 7 L2 7 8 6 7 L3 7 8 6 6 L4 8 8 6 7 L5 8 8 6 7 C9 L1 6 8 6 8 L2 7 8 6 9 L3 8 8 7 6 L4 8 8 6 6 L5 8 8 6 6 C10 L1 6 8 7 7 L2 6 4 5 6 L3 7 8 7 9 L4 6 8 7 9 L5 7 4 5 6
Tabel 5. Jarak ke Lokasi Operasi
Tabel 6. Kestrategisan
Alternatif Sub kriteria Jarak ke pusat kota (km) Jarak ke tempat tinggal (m) Naval Base I 1,2 290 Naval Base II 13 210 Naval Base III 5,5 135 Naval Base IV 5,6 250 Naval Base XII 4,8 205
Tabel 7.
Faktor Resiko Gempa Bumi Alternatif Faktor gempa bumi (VoAG) Naval Base I 0,25 Naval Base II 0,50 Naval Base III 0,25 Naval Base IV 0,15 Naval Base XII 0,05
Untuk  metode  F-SAW,  dilakukan  perubahan nilai  pada  Tabel  3  dan  Tabel  4  menjadi  bilangan TFN, sehingga skala 1 – 10 berubah menjadi skala 1 – 7. Perubahan skala menjadi sebagai berikut:
𝑃𝑒𝑛𝑎𝑚𝑏𝑎ℎ𝑎𝑛 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 = 10 7 𝑃𝑒𝑛𝑎𝑚𝑏𝑎ℎ𝑎𝑛 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 = 1,43 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 1 (𝑉𝐿) = 0 + 1,43 = 1,43 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 2 (𝐿) = 1,43 + 1,43 = 2,86 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 3 (𝑀𝐿) = 2,86 + 1,43 = 4,29 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 4 (𝑀) = 4,29 + 1,43 = 5,71 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 5 (𝑀𝐻) = 5,71 + 1,43 = 7,14 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 6 (𝐻) = 7,14 + 1,43 = 8,57 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 7 (𝑉𝐻) = 8,57 + 1,43 = 10 Penjelasan:
Apabila nilai pada Tabel 3 dan Tabel 4 berada lebih kecil atau sama dengan 1,43 maka nilai berubah menjadi Very Low (VL). Apabila nilai berada  lebih  kecil  atau  sama  dengan  2,86 maka  nilai  berubah  menjadi Low (L). Demikian seterusnya.
Untuk  metode  F-AHP,  dilakukan  perubahan nilai  pada  Tabel  3  dan  Tabel  4  menjadi perbandingan antar kriteria dan perbandingan bobot kriteria antar alternatif. Sehingga selisih antara nilai bobot  pada  pembobotan  antar  kriteria  dan perbandingan  bobot  kriteria  antar  alternatif  diubah menjadi berikut:
Selisih 0 =  Kriteria  A  sama  pentingnya  dengan Kriteria B (1)
Selisih 1 = Nilai antara pertimbangan  nilai 1 dan 3 (2)
Selisih 2 = Kriteria A sedikit lebih penting daripada Kriteria B (3)
Selisih 3 = Nilai antara pertimbangan  nilai 3 dan 5 (4)
Selisih 4 =  Kriteria  A  lebih  penting  daripada Kriteria B (5)
Selisih 5 = Nilai antara pertimbangan  nilai 5 dan 7 (6)
Selisih 6 =  Kriteria  A  jelas  lebih  penting  daripada Kriteria B (7)
Selisih 7 = Nilai antara pertimbangan  nilai 7 dan 9 (8)
Selisih 8 = Kriteria A mutlak lebih penting daripada
Kriteria B (9) Selisih -1 = Kebalikan dari nilai 2 (1/2)
Selisih -2 = Kriteria B sedikit lebih penting daripada Kriteria A (1/3) Selisih -3 = Kebalikan dari nilai 4 (1/4) Selisih -4 =  Kriteria  B  lebih  penting daripada Kriteria A (1/5) Selisih -5 = Kebalikan dari nilai 6 (1/6) Selisih -6 =  Kriteria  B  jelas  lebih  penting daripada Kriteria A (1/7) Selisih -7 = Kebalikan dari nilai 8 (1/8) Selisih -8
= Kriteria B mutlak lebih penting daripada Kriteria A (1/9).

## 4.2 Pengolahan Data
Hasil  pengolahan  data  terdiri  dari  metode  F- SAW,  metode  F-AHP,  dan  metode  agregasi  (dari jurnal studi kasus).
1. F-SAW
Pada  Tabel  8  kolom Normalized  Weight merupakan  bobot  dari  masing  –  masing  kriteria yang digunakan. Pada Tabel 9 disajikan skor akhir dari  masing  –  masing  alternatif.  Bobot  yang terpenting menurut metode F-SAW adalah C1 (Jauh dari  musuh),  C3  (Menuju  pelabuhan  militer),  C9 (Fasilitas container ),  C14  (Jarak  dari  tempat tinggal), dan C15 (Gempa bumi) dengan nilai 0,073, karena nilai ini merupakan nilai tertinggi. Skor yang terbesar didapatkan oleh alternatif  L1 dengan nilai 0,216, sehingga menempati urutan pertama. Dengan demikian,  alternatif  terbaik  menurut  metode  F- SAW adalah Naval Base I .
2. F-AHP
Pada  Tabel  10  kolom  N i merupakan  bobot  dari masing  –  masing  kriteria  yang  digunakan.  Pada Tabel 11 disajikan skor akhir dari masing – masing alternatif.  Bobot  yang  terpenting  (memiliki  skor tertinggi)  menurut  metode  F-SAW  adalah  C13 (Jarak dari pusat kota) dengan nilai 0,429. Skor yang terbesar didapatkan oleh alternatif  L3 ( Naval  Base III ) dengan nilai 0,244, sehingga menempati urutan pertama.  Dengan  demikian,  alternatif  terbaik menurut metode F-SAW adalah Naval Base III.
3. Metode agregasi
Tabel  12  merupakan  hasil  dari  metode  yang digunakan oleh jurnal studi kasus.
Tabel 8.

## Bobot Kriteria F-SAW
Criteria (Cj) Average Fuzzy Scores (Ajk) Defuzzified Value Normalized Weight C1 0,9 1 1 0,967 0,073 C2 0,75 0,925 1 0,892 0,067 C3 0,9 1 1 0,967 0,073 C4 0,45 0,65 0,825 0,642 0,048 C5 0,5 0,7 0,85 0,683 0,051 C6 0,8 0,95 1 0,917 0,069 C7 0,6 0,8 0,95 0,783 0,059 C8 0,7 0,9 1 0,867 0,065 C9 0,9 1 1 0,967 0,073 C10 0,8 0,95 1 0,917 0,069 C11 0,8 0,95 1 0,917 0,069 C12 0,8 0,95 1 0,917 0,069 C13 0,85 0,975 1 0,942 0,071 C14 0,9 1 1 0,967 0,073 C15 0,9 1 1 0,967 0,073 Total 13,308 1,000 Tabel 9. Skor Akhir Alternatif F-SAW Alternatif Metode Fuzzy SAW Skor Akhir Urutan L1 0,216 1 L2 0,151 5 L3 0,211 3 L4 0,210 4 L5 0,212 2 Tabel 10. Bobot Kriteria F-AHP Kriteria Mi Ni C1 0,108 0,092 C2 0,008 0,007 C3 0,015 0,013 C4 0,004 0,003 C5 0,161 0,138 C6 0,010 0,009 C7 0,004 0,004 C8 0,005 0,004 C9 0,292 0,249 C10 0,010 0,009 C11 0,010 0,009 C12 0,010 0,009 C13 0,503 0,429 C14 0,015 0,013 C15 0,015 0,013
Tabel 11.
Skor Akhir Alternatif F-AHP
KRITERIA Bobot Skor Alternatif terhadap Kriteria L1 L2 L3 L4 L5 C1 0,092 0,15 0,22 0,35 0,10 0,18 C2 0,007 0,16 0,27 0,21 0,16 0,21 C3 0,013 0,28 0,17 0,19 0,20 0,16 C4 0,003 0,21 0,17 0,29 0,16 0,16 C5 0,138 0,18 0,15 0,33 0,18 0,15 C6 0,009 0,17 0,17 0,32 0,17 0,17 C7 0,004 0,17 0,17 0,31 0,20 0,16 C8 0,004 0,17 0,20 0,17 0,23 0,23 C9 0,249 0,19 0,24 0,21 0,18 0,18 C10 0,009 0,21 0,09 0,30 0,27 0,13 C11 0,009 0,38 0,03 0,12 0,29 0,17 C12 0,009 0,20 0,02 0,23 0,25 0,30 C13 0,429 0,32 0,03 0,21 0,21 0,23 C14 0,013 0,13 0,21 0,28 0,17 0,21 C15 0,013 0,19 0,03 0,19 0,26 0,32 0,243 0,126 0,244 0,189 0,199 Urutan 2 5 1 4 3 Tabel 12. Skor Akhir Alternatif F-AHP Alternatif Skor Akhir Urutan L1 0,183 5 L2 0,193 3 L3 0,218 1 L4 0,216 2 L5 0,19 4 5. ANALISA Penelitian ini dilakukan
untuk membandingkan  pemilihan  lokasi  gudang  logistik militer  TNI  AL  yang  diperoleh  dari  metode literature  yaitu Fuzzy  Multi  Criteria  Decision Making yang akan dibandingkan dengan metode F- SAW  dan  metode  F-AHP.  Data-data  yang digunakan sebagian  besar diperoleh dari penelitian Gunawan et al. (2018) seperti data alternatif lokasi gudang logistik (Naval Base 1, Naval Base II, Naval Base  III,  Naval  Base  IV,  dan  Naval  Base  XII), kriteria-kriteria seperti keamanan, akses transportasi,  fasilitas  pendukung,  jarak  ke  sektor operasi,  jarak  ke  pemukiman,  dan  faktor  gempa bumi.  Semua  kriteria  dan  alternatif  lokasi  gudang militer yang ada akan dilakukan penilaian. Penilaian ini  bertujuan  untuk  menghitung  bobot  dari  setiap kriteria  maupun  alternatuf  lokasi  gudang  militer. Penilaian  ini  melibatkan  empat  responden  untuk menilai  masing-masing  setiap  kriteria  maupun lokasi alternatif dengan  menggunakan skala dalam hal  ini  untuk  metode  F-AHP  menggunakan  nilai
TFN dari penelitian  Aynan (2013) yaitu skala 1-9, sedangkan F-SAW dengan menggunakan nilai TFN dari  penelitian  Jayaswal  (2013)  yaitu  skala  1  –  7. Hal  ini  berbeda  dengan  penelitian  yang  dilakukan oleh  Gunawan  et  al.  (2018),  dalam  penelitian tersebut  penilaian  terhadap  kriteria  maupun alternatif  menggunakan  skala  1-10.  Sehingga  dari hasil  nilai  TFN  yang  digunakan  berbeda  untuk metode  F-AHP  dan  F-SAW  maka  diperoleh  hasil yang berbeda untuk urutan alternatif yang terpilih.
Hasil  yang  diperoleh  dari  metode  F-SAW menunjukkan  bahwa  urutan  lokasi  gudang  terpilih dari  nilai  rangking  terbesar-terkecil  yaitu  urutan pertama ditempati oleh Naval Base I, urutan kedua ditempati  Naval  Base  XII,  urutan  ketiga  ditempati Naval  Base  III,  urutan  keempat  ditempati  Naval Base IV, dan urutan kelima ditempati Naval Base II, sedangkan urutan lokasi gudang terpilih dari metode F-AHP yaitu Naval Base III, urutan kedua ditempati Naval  Base  I,  urutan  ketiga  ditempati  Naval  Base XII, urutan keempat ditempati Naval Base IV, dan urutan kelima ditempati Naval Base  II. Hasil  yang
diperoleh dari metode F-SAW jauh berbeda dengan hasil  yang  diperoleh  metode  F-AHP.  Sebaliknya, hasil  dari  metode  F-AHP  dengan  metode Fuzzy Multi Criteria Decision Making yang digunakan di dalam  penelitian  Gunawan  (2011)  adalah  sama dimana  Naval  Base  III  menjadi  alternatif  lokasi terpilih dan terbaik. Hasil dari penelitian  Gunawan et al. (2018) diperoleh urutan lokasi gudang terpilih dari nilai rangking terbesar ke terkecil  yaitu Naval Base III, Naval Base IV, Naval Base II, Naval Base XII, dan Naval Base I.
Setelah melihat hasil dari ketiga metode, maka disarankan  agar  TNI  AL  memilih  pembangunan gudang di lokasi Naval Base III, karena dua dari tiga metode  menunjukkan  hasil  bahwa  lokasi Naval Base III lah yang terbaik dari hasil keluaran metode F – AHP (memiliki kompleksitas tinggi) dan metode fuzzy MCDM (angka TFN yang dikhususkan untuk studi kasus).

## 6. KESIMPULAN
Berdasarkan perhitungan dan analisis terhadap kelima  alternatif  lokasi  gudang  logistik  militer dengan menggunakan metode literature yaitu Fuzzy Multi  Criteria  Decision  Making, F-SAW  dan  F- AHP maka diperoleh lokasi gudang logistik militer terbaik. Berdasarkan  metode Fuzzy Multi  Criteria Decision  Making yang  telah  dilakukan  oleh Gunawan  et  al.  (2018)  diperoleh  urutan  lokasi gudang  terpilih  dari  nilai  rangking  terbesar  ke terkecil yaitu Naval Base III, Naval Base IV, Naval Base  II,  Naval  Base  XII,  dan  Naval  Base  I. Sebaliknya,  hasil  keluaran  dengan  menggunakan metode  F-AHP  diperoleh  urutan  lokasi  gudang terpilih  dari  nilai  rangking  terbesar-terkecil  yaitu Naval Base III, urutan kedua ditempati Naval Base I,  urutan  ketiga  ditempati  Naval  Base  XII,  urutan keempat  ditempati  Naval  Base  IV,  dan  urutan kelima ditempati Naval Base II. Sementara itu, hasil keluaran  dengan  menggunakan  metode  F-SAW diperoleh  urutan  lokasi  gudang  terpilih  dari  nilai rangking  terbesar-terkecil  yaitu  urutan  pertama ditempati oleh Naval Base I, urutan kedua ditempati Naval Base XII, urutan ketiga ditempati Naval Base III,  urutan  keempat  ditempati  Naval  Base  IV,  dan urutan kelima ditempati Naval Base II. Berdasarkan hasil  yang  diperoleh  terdapat  perbedaan  hasil  dari metode Fuzzy  Multi  Criteria  Decision  Making ,  F- SAW, dan F-AHP.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
1. Adnyana, T.G., Gandhiadi, & Desak, P. (2016). Penerapan Metode Fuzzy AHP dalam
Penentuan  Sektor  yang  Berpengaruh  terhadap
Perekonomian  Provinsi  Bali. E  -  Jurnal
Matematika , 5:59-66
2. Alhalimi,  Z.,  A.  (2013).  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi Gudang Penyimpanan  Pabrik  dengan  Metode  Brown  -
Gibson. Tugas  Akhir .  Pekanbaru:  Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim.
3. Ayhan, M. (2013). A Fuzzy AHP Approach for Supplier Selection Problem: A Case Study in A Gearmotor Company . International Journal of Managing Value and Supply Chains , 4: 11-23.
4. Gu,  J.,  Goetschalckx,  M.  &  McGinnis,  L.,  F. (2007).  Research  on  Warehouse  Operation:  A Comprehensive  Review .  European  Journal  of Operarional Research .1-21.
5. Hadi, O., & Erma, S. (2012). Penerapan Sistem Dinamik pada Logistik Militer untuk Meningkatkan Efisiensi Tenaga Kerja, Waktu, dan  Biaya  Perawatan  sehingga  dapat  menjaga Ketersediaan  Senjata  Perang .  Jurnal  Teknik Pomits , 1: 1-6
6. Iriane,  G.  R.,  Ernawati,  &  Irya,  W.  (2013). Analisis  Penggabungan  Metode  SAW  dan Metode TOPSIS untuk Mendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Dosen. Prosiding Seminar Nasional  Informatika  2013  (semnasIF  2013). UPN “Veteran” Yogyakarta, 18 Mei 2013.
7. Kadarsyah,  S.  (1998). Sistem  Pengambilan Keputusan: Suatu Wacana Struktural Idealisasi Dan Implementasi Konsep Pengambilan Keputusan. Bandung: PT. Remaja Rosdakarya.
8. Kartika, L., I Made, A., & Yohana, N. (2017). Penentuan  Lokasi  Fasilitas Supply  Chain Dengan  Metode Gravity  Location  Models . Prosiding  Konferensi  Nasional  Sistem  & Informatika . Bali. STMIK STIKOM
9. Kartika,  W.,  &  Ahmad,  W.H.  (2017). Perbaikan Tata Letak Penyimpanan Barang Di Gudang  Untuk  Reduksi  Jarak  Tempuh Perjalanan Material Handling. Diakses tanggal 14 Agustus 2018.
10. Kusumadewi,  S,  &  Purnomo,  H.  (2010). Aplikasi  Logika  Fuzzy  Untuk  Pendukung Keputusan .  Yogyakarta:  Penerbit  Graha  Ilmu.
Edisi 2
11. Kusumadewi, S. (2003). Artificial Intelligence: Teknik  dan  Aplikasinya .  Yogyakarta:  Penerbit Graha Ilmu
12. Lambert,  D.M.,  &  James,  R.S.  (1993). Strategic  Logistics  Management. New  York  : McGraw-Hill
13. Magdalena,  H.  (2012).  Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Menentukan  Mahasiswa Lulusan  Terbaik  Di  Perguruan  Tinggi  (Studi Kasus STMIK ATMA  Luhur PangkalPinang).
Prosiding Seminar Nasional Teknologi
Informasi  dan  Komunikasi  2012  (SENTIKA 2012). Yogyakarta, 10 Maret 2012.
14. Nasution,  H.  (2012).  Implementasi  Logika Fuzzy pada Sistem Kecerdasan Buatan. Jurnal ELKHA . 4: 4-7.
15. Ngatawi  &  Setyaningsih,  I.  (2011).  ‘Analisis Pemilihan Supplier Menggunakan  Metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP)’. JITI , 10(1).
16. Permadi,  B.  (1992). AHP  Pusat  Antar
Universitas-Studi
Ekonomi. Jakarta:
Universitas Indonesia .
17. Pramudhita, A.N., Hadi, S., & Erni, Y. (2015). Penggunaan Algoritma Multi Criteria Decision Making dengan Metode Topsis dalam
Penempatan  Karyawan  Karyawan. Jurnal EECCIS . 9: 91-94.
18. Rahardjo, J., Ronald, E.S., & Rosa, Y. (2000). Penerapan  Multi-Criteria  Decision  Making Dalam Pengambilan Keputusan Sistem Perawatan. Jurusan  Teknik  Industri,  Fakultas Teknologi, Universitas Kristen Petra , 2:1-12.
19. Saaty, T., L. (2008). Decision Making with the Analytic  Hierarchy  Process.  International Journal Services Sciences, 1: 83-98.
20. Santoso,  A.,  Rita,  R.,  &  Sudarno.  (2016), Aplikasi  Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process Untuk Menentukan Prioritas Pelanggan Berkunjung  Ke  Galeri  (Studi  kasus  di Secondhand  Semarang).  Jurnal  Gaussian.  5: 239-248.
21. Sener,  Z.,  &  Ece,  O.  (2015).  A  QFD-Based Decision Model For Ship Selection in Maritime Transportation. International Journal of Innovation,  Management  and  Technology ,
3:202-205
22. Setiawan. (2007). Implementasi Sistem
Penjadwalan  Trucking  dan  Heavy  Equipment
Rental dengan Menggunakan Analytical Hierarchy  Process  (AHP). Tugas  Akhir .
Surabaya: Universitas Kristen Petra.
23. Simanjuntak. (2013). Sistem Pendukung Keputusan  Pemberian  Pinjaman  terhadap Nasabah  dengan  Metode  Simple  Additive Weighting,  Studi  Kasus:  PT.  BPR  Laksana Guna Percut. Majalah Informasi dan Teknologi Ilmiah. STMIK Budi Darma. 5 : 132-137 24. Syafitri,  N.  (2016).  Simulasi  Sistem  untuk Pengontrolan  Lampu  dan  Air  Conditioner dengan  Menggunakan  Logika  Fuzzy. Jurnal Informatika . 5: 132-137.
25. Tseng, G., H. & Huang, J., J. (2011). Multiple Attribute  Decision  Making,  Methods  dan Applications, CRC Press. Boca Raton.
26. Wahyuni,  S.,  &  Sri,  H.  (2012).  Sistem Pendukung  Keputusan  Model  Fuzzy  AHP dalam  Pemilihan  Kualitas  Perdagangan  Batu Mulia. IJCSS. 6: 43-54.
27. Wang,  W., Liu, X.,  & Qin, Y., (2018).  Multi- attribute  group  decision  making  models  under interval type-2 fuzzy environment. Knowledge Based Syst . 30, 121–128.
28. Wati, P., & Hilyatun, N. (2018). Pengembangan  Model  Capacitated  Maximal Covering  Location  Problem  (CMCLP)  Dalam Penentuan  Lokasi  Pendirian  Gudang. Jurnal Teknik Industri , 19:21-27.
29. Wolo, P., & Chandra, C. J. (2014). Analisis Dan Solusi  Sistem  Untuk  Mendukung  Keputusan Penilaian  Kinerja Guru Menggunakan Metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  Pada SMK  Negeri  1  Maumere. Journal  in  Create (Inovasi dan Kreasi dalam Teknologi
Informasi) , 1: 1-11.