## ANALISIS PEMILIHAN SUPPLIER CASE A YANG OPTIMAL DI PT. ABC
Sambas Sundana 1 ,Yuniar Risdiyanti 2
1 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Pancasila, Jakarta Email: sambas_sundana@univpancasila.ac.id

## ABSTRAK
PT. ABC merupakan perusahaan industri manufaktur yang bergerak di bidang peralatan elektronik rumah tangga. PT. ABC seringkali mengalami keterlambatan sebanyak delapan kali dalam satu periode dengan target maksimum keterlambatan sebanyak lima kali dalam pengiriman barang terhadap bahan baku Case A oleh supplier. Permasalahan yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah apa saja kriteria dalam pemilihan supplier Case A serta berapa bobot setiap kriteria, siapa saja supplier terbaik untuk pemasok Case A di PT. ABC. Penelitian ini untuk menentukan supplier terbaik dengan cara pemilihan supplier berdasarkan kriteria dan subkriteria berdasarkan metode AHP dibantu dengan software expert choice dan TOPSIS. Penelitian ini menggunakan data berupa kuesioner yang berada dalam departemen purchasing, accounting, finance, dan quality control yang mengetahui kinerja supplier. Dari hasil penilaian tingkat kepentingan kriteria dalam pemilihan supplier dengan menggunakan metode AHP menghasilkan skala prioritas prioritas I harga (0,537), prioritas II pengiriman (0,304), prioritas III kualitas (0,189), prioritas IV pelayanan (0,109) dengan hasil perhitungan TOPSIS menghasilkan supplier potensial secara berurut adalah PT. KM, PT. DI, dan PT. TMS.
Kata kunci: supplier, AHP, expert choice, TOPSIS, supplier potensial

## ABSTRACT
PT. ABC is a manufacturing industry company engaged in household electronic equipment. PT. ABC often has a delay of eight times in one period with a maximum target of delay of five times in delivering goods to the raw material Case A by supplier. The problems that will be discussed in this study are what are the criteria in choosing a Case A supplier and what is the weight of each criterion, who are the best suppliers for Case A suppliers at PT. ABC. This study is to determine the best supplier by selecting suppliers based on criteria and sub-criteria based on the AHP method, assisted by expert choice software and TOPSIS. This study uses data in the form of questionnaires that are in the purchasing, accounting, finance, and quality control departments that are aware of supplier performance. From the results of the assessment of the importance of criteria in supplier selection using the AHP method produces a priority scale priority I price (0.537), priority II shipping (0.304), priority III quality (0.189), priority IV service (0.109) with the results of the TOPSIS calculation generating potential suppliers in sequence is PT. KM, PT. DI, and PT. TMS.
Keywords: Supplier, AHP, Expert Choice, TOPSIS, Potential Supplier
Keywords: supplier, AHP, expert coice, TOPSIS, supplier potensial

## 1. PENDAHULUAN
Supplier sangat berperan penting dalam kelancaran proses produksi guna memenuhi permintaan barang dari konsumen. Peningkatan daya saing perusahaan dapat dilakukan melalui
proses pemilihan supplier [1]
Hasil produksi yang nantinya akan dihasilkan oleh perusahaan sangat berpengaruh pada pemilihan supplier terbaik untuk bahan baku utama produksi perusahaan. Sehingga kepuasan
JISI: JURNAL INTEGRASI SISTEM INDUSTRI
P-ISSN: 2355-2085
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
pelanggan dapat ditentukan dari hasil produksi yang terjamin kualitasnya, oleh sebab itu perusahaan dihadapkankan pada beberapa alternatif supplier yang harus dipertimbangkan sebelum melakukan pembelian bahan baku. Sehingga terjadilah proses pemilihan supplier terbaik akibat munculnya beberapa alternatif supplier tersebut tentu saja dengan banyaknya alternatif supplier yang ada menimbulkan dampak yang positif bagi perusahaan. Akan tetapi, menuntut perusahaan untuk lebih dapat mempertimbangkan faktor-faktor dalam memilih supplier utama mana yang layak untuk diprioritaskan menjadi mitra bisnis perusahaan [2] . Perusahaan perlu melakukan evaluasi secara teliti agar bahan baku dan pengadaannya sesuai standar yang ditentukan perusahaan dapat terjamin. Karena biasanya perusahaan memiliki berbagai persyaratan yang berbeda – beda dalam pemilihan supplier nya. Pemilihan supplier secara tepat dapat mengurangi biaya pembelian, meningkatkan kualitas material, mengurangi waktu [3] .
PT. ABC merupakan perusahaan industri manufaktur yang bergerak di bidang peralatan elektronik rumah tangga.  Terdapat 6 Business Unit yang ada di perusahaan salah satunya Business Unit yang memproduksi mesin cuci. Salah satu material yang sangat dibutuhkan perusahaan untuk produk mesin cuci tersebut adalah Body Packing . Body Packing sendiri merupakan bahan baku yang sangat penting bagi kegiatan produksi mesin cuci karena kemasan atau packaging berfungsi guna melindungi produk agar tidak rusak. PT. ABC memiliki beberapa model body packing dengan berbagai tipe yaitu case A , case B , case C , dan case D dengan beberapa supplier diantaranya PT. TMS, PT. DI, dan PT. KM. Namun dalam kasus perusahaan seringkali ditemukan adanya keterlambatan pengiriman terhadap material model case a oleh supplier.
Analytical Hierarchy Process (AHP) diharapkan  dapat menjadi metode yang tepat untuk memecahkan persoalan yang kompleks, sehingga dapat menjadi dasar pengambilan keputusan yang bisa lebih dipertanggungjawabkan. Metode AHP memberikan solusi dalam membantu membuat keputusan, seorang decision maker mampu mengambil keputusan berdasarkan multi kriteria yang telah diterapkan [3] . Metode ini dapat membantu dalam menentukan prioritas sehingga dapat menghasilkan sebuah keputusan terbaik. AHP dapat menghasilkan data yang lebih variatif
sehingga menyediakan alasan yang lebih jelas dan rasional untuk mempertimbangkan sebelum sebuah keputusan dapat diambil. Hasil yang didapatkan dalam perhitungan AHP selanjutnya dapat diolah menggunakan TOPSIS ( Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution ) untuk mendapatkan alternatif yang paling dekat dengan solusi ideal [4] . Metode AHP dapat diperkuat dengan metode TOPSIS, sehingga PT. ABC dapat menggunakan kedua metode tersebut untuk dapat melakukan evaluasi supplier sehingga perusahaan dapat menentukan kriteria dan alternatif supplier yang tepat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Supplier Selection (Pemilihan Pemasok)
Memilih supplier merupakan kegiatan strategis terutama apabila supplier tersebut memasok item yang kritis atau yang akan digunakan dalam jangka panjang [5] . Teknik multicriteria decision making seperti AHP ( Analytical Hierarchy Process ) bisa digunakan untuk memilih serta memberi peringkat kepada calon supplier dengan memberi bobot pada kriteria. Terdapat 3 proses pemilihan supplier antara lain [6] : 1. Evaluasi Supplier
Evaluasi supplier mencangkup proses menentukan supplier yang potensial dan menentukan kemungkinan bahwa supplier tersebut supplier yang baik. Pada tahap ini menentukan pengembangan kriteria evaluasi.
2. Pengembangan Supplier Pengembangan supplier mencangkup segalanya mulai dari pelatihan bantuan teknis dan produksi hingga prosedur perpindahan informasi.
3. Negoisasi
Negoisasi sendiri sering difokuskan pada kualitas, pengiriman, pembayaran dan biaya.

## 2.2 Analytical Hierarchy Process (AHP)
Analytical Hierarchy Process (AHP)
dikembangkan oleh Dr. Thomas L. Saaty dari Wharton School of Business pada tahun 1970an untuk mengelompokkan informasi dan menentukan dalam memilih alternatif yang paling disukai [7] .
Analytical Hierarchy Process (AHP) dapat menyelesaikan masalah multikriteria yang
kompleks menjadi suatu hirarki. Masalah kompleks yang memungkinkan terjadi dapat diartikan bahwa kriteria dari suatu masalah yang begitu banyak (multikriteria), struktur masalah yang belum jelas, ketidakpastian pendapat dari pengambilan keputusan, pengambilan keputusan lebih  dari satu orang, serta tidak akuratnya sebuah permasalahan yang kompleks dalam suatu struktur multi level dimana pertama adalah tujuan, yang diikuti level faktor, kriteria sub kriteria, dan seterusnya kebawah hingga level terakhir dan alternatif. Dengan adanya hirarki maka suatu masalah yang kompleks dapat diuraikan kedalam kelompok-kelompok yang kemudian diatur menjadi suatu hirarki sehingga permasalahan akan tampak lebih sistematis dan terstrukstur.
Dengan metode ini secara efektif sebuah kerangka pengambilan keputusan atas persoalan dengan mempercepat dan menyederhanakan proses pengambilan keputusan dengan memecahkan persoalan tersebut kedalam bagian – bagiannya. Metode AHP ini dapat menyambungkan persamaan dan logika yang berhubungan pada berbagai macam  persoalan, lalu mensintetiskan pertimbangan dengan beragam menjadi beberapa hasil yang cocok dengan mempertimbangan hal-hal yang sudah dibuat.
Analytical Hierarchy Process (AHP) memiliki kelebihan dan kelemahan dalam sistem analisisnya, kelebihan-kelebihan tersebut diantaranya adalah sebagai berikut:
1. Kesatuan ( Unity )
AHP membuat permasalahan yang luas dan tidak terstruktur menjadi suatu model yang dapat fleksibel dan mudah dipahami.
2. Kompleksitas ( complexity) AHP dapat memecahkan permasalahan yang kompleks  melalui pendekatan sistem serta pengintegrasian secara deduktif.
3. Saling Ketergantungan ( inter dependence) AHP dapat digunakan pada elemen-elemen sistem yang salin bebas dan tidak memerlukan hubungan linier.
4. Struktur Hirarki ( hierarchy structuring) AHP mewakili pemikiran alamiah yang cenderung mengelompokkan elemen sistem ke level-level yang berbeda dari masing – masing level berisi elemen yang serupa.
5. Pengukuran ( measurement) AHP menyediakan skala pengukuran dan metode untuk mendapatkan prioritas.
6. Konsistensi ( consistency)
AHP mempertimbangkan konsistensi logis dalam penilaian yang digunakan untuk menentukan prioritas.
7. Sintesis ( synthesis)
AHP mengarah pada perkiraan keseluruhan mengenai seberapa diinginkannya masing – masing alternatif.
8. Trade Off
AHP mempertimbangkan prioritas relatif faktor  –  faktor pada sistem sehingga  orang mampu memilih alternatif terbaik berdasarkan tujuan mereka.
9. Penilaian dan Konsensus ( Judgement And Consensus )
AHP tidak mengharuskan adanya suatu konsensus, tapi menggabungkan suatu hasil penilaian yang berbeda.
10. Pengulangan Proses ( process repetition )
AHP mampu membuat orang menyaring definisi dari suatu permasalahan dan mengembangkan penilaian serta pengertian melalui proses pengulangan.
Sedangkan kelemahan metode AHP adalah sebagai berikut :
1. Ketergantungan model AHP pada input utamanya. Input utama ini berupa persepsi seorang ahli sehingga dalam hal ini melibatkan kesubjektifitasan sang ahli. Selain itu juga model menjadi tidak berarti jika ahli tersebut memberikan penilaian yang keliru.
2. Metode AHP ini hanya metode matematis tanpa pengujian secara statistik sehingga tidak ada batas kepercayaan dari kebenaran model yang terbentuk.

## 2.3 Software Expert Choice
Suatu program aplikasi bantu ( software ) yang mampu digunakan sebagai salah satu tool untuk membantu para pengambil keputusan dalam menentukan suatu keputusan dalam memilih beberapa kriteria alternatif keputusan atau biasa disebut dengan Expert Choice (EC). EC mampu melakukan analisis secara kualitatif maupun kuantitatif agar hasilnya dapat dikatakan lebih rasional, juga memberikan beberapa fasilitas seperti input data-data kriteria dan beberapa alternattif pilihan sampai dengan penentuan tujuan. Software ini berdasarkan metode atau proses hirarki analitik ( Analytical Hierarchy Process ) yang didukung dengan adanya gambar grafik dua dimensi sehingga membuat aplikasi ini semakin menarik.
JISI: JURNAL INTEGRASI SISTEM INDUSTRI
P-ISSN: 2355-2085
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
2.4 Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Permasalahan pengambilan keputusan merupakan proses pemcarian opsi terbaik dari seluruh alternatif fisibel. Multiple criteria decision making merupakan bagian dari problem pengambilan keputusan yang relative kompleks, yang mengikutsertakan beberapa orang pengambil keputusan, dengan sejumlah berhingga kriteria yang beragam yang harus dipertimbangkan, dan masing –  masing kriteria itu memiliki nilai bobot tertentu, dengan tujuan untuk mendapatkan solusi optimal atas suatu permasalahan. Salah satu metode yang digunakan untuk menangani permasalahan ini, adalah Technique for Order Performance by Similarity Solution (TOPSIS) [8]. TOPSIS menggunakan prinsip bahwa alternatif yang terpilih harus mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan jarak terpanjang (terjauh) dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean (jarak antara dua titik) untuk menentukan kedekatan relative dari suatu alternatif dengan solusi optimal [9].
Metode ini memiliki beberapa kelebihan, antara lain adalah sebagai berikut :
1. Konsepnya sederhana dan mudah untuk dipahami
2. Komputasinya efisien
3. Memiliki kemampuan untuk mengukur kinerjarelatif dari alternatif –  alternatif keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian dilakukan di PT. ABC, yaitu perusahaan industri manufaktur yang bergerak di bidang peralatan elektronik rumah tangga. Objek penelitian yang dibahas dalam penelitian ini adalah pemilihan supplier Case A. Data yang diambil melalui proses pengumpulan atau pemungutan suara (kuesioner) kepada kepala dan staf ahli di departemen finance, accounting, purchasing, dan quality control .  Pemilihan responden memiliki tujuan antara lain sebagai narasumber kunci berdasarkan pengalaman responden dalam mengambil keputusan yang berhubungan dengan penelitian ini. Objek penelitian terdiri dari orang –  orang yang dapat dipercaya dalam bidangnya serta mengetahui kondisi dari bahan baku yang tepat untuk perusahaan dan kondisi supplier yang terkait.
Hal tersebut bertujuan untuk memastikan agar data yang digunakan dalam penelitian adalah data yang sebenarnya dan dapat dipercaya karena langsung ditangani oleh orang –  orang yang memahami tentang kondisi masalah yang sedang terjadi.

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan cara mengumpulkan data yang berasal dari data umum perusahaan di PT. ABC serta data hasil penelitian responden yang berpengalaman yaitu dengan cara menyebarkan kuesioner yang telah dibuat. Adapun data umum perusahaan berupa data umum supplier case A dan data keterlambatan pengiriman bahan baku body packing . Data tersebut digunakan sebagai penunjang dalam melakukan penyelesaian permasalahan dalam pemilihan supplier bahan baku. Kemudian data tersebut akan didukung dengan adanya penelitian dan penilaian yang dikumpulkan berupa :

## 3.1.1 Data Primer
Data primer yaitu sebuah data yang diperoleh langsung dari perusahaan tanpa ada perantara.  Adapun data primer yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Kriteria dan sub kriteria pemilihan supplier, data tersebut didapat berdasarkan diskusi yang dilakukan kepada staff bagian purchase yang bertanggung jawab dalam pengadaan case A dan beberapa kriteria dan sub kriteria yang diusulkan peneliti yang diambil dari penelitian terdahulu. Hasil kesepakatan tersebut, kriteria dapat digunakan untuk pertimbangan dalam pemilihan supplier. Terkait kriteria yang digunakan peneliti terdahulu berdasarkan Tabel 2.1, kriteria yang digunakan oleh peneliti berdasarkan kesepakatan dengan staf purchasing serta usulan kriteria dari peneliti yang disetujui oleh pihak perusahaan yang dianggap cocok untuk PT. ABC.
2. Tingkat kepentingan kriteria dan sub kriteria penilaian supplier , data yang diambil peneliti merupakan data yang diperoleh melalui pengisian kuesioner kepada 4 expert yaitu staf ahli yang ada di departemen finance, accounting, purchasing, dan Quality Control . Masing-masing ahli staf memiliki pengalaman kerja minimal diatas lima tahun.

## 3.1.2 Data Sekunder
Data sekunder merupakan data yang diperoleh peneliti secara tidak langsung.
Data sekunder yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah data nama para
supplier dan data keterlambatan pengiriman bahan baku body packing. Data sekunder dapat membantu penelitian ini untuk membuat daftar kriteria – kriteria dalam memilih supplier .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Pengolahan Data Kuesioner
Pengolahan data kuesioner didapat melalui bantuan software expert choice yang memiliki beberapa kriteria, sub-kriteria dan alternatif tujuan pemilihan supplier di PT. ABC. Pada pengolahan data untuk metode AHP ini akan melalui pengujian consistency ratio (CR) pada hasil kuesioner yang sudah diisi oleh keempat responden, kemudian perhitungan bobot prioritas dihitung menggunaan rataan geometric ( geometric mean ). Sehingga bobot prioritas tersebut selanjutnya dijadikan input terhadap metode TOPSIS untuk menghitung solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.
Selanjutnya data yang diperoleh melalui kuesioner akan dibentuk menjadi matriks perbandingan berpasangan pada level faktor (level 1) melalui kuesioner dapat dilihat pada Tabel 1 berikut ini :
Tabel  1. Matriks Penilaian Perbandingan Berpasangan Antar Faktor
Pemiliha n Supplier Harg a Kualit as Pengirim an Pelayan an Harga 1 1 1 5 Kualitas 1 1 2 4 Pengirim an 1 1/2 1 5 Pelayana n 1/5 1/4 1/5 1 (Sumber: Pengolahan data) Tabel 2. Hasil Pembobotan Kriteria (Level 1) Level Kriteria Responden 1 2 3 4 1 Harga – 1 3 3 3
Kualitas Harga – Pengiriman 1 3 2 1 Harga – Pelayanan 5 1 5 3 Kualitas – Pengiriman 1/2 1 1/5 1/2 Kualitas – Pelayanan 4 1 4 2 Pengiriman - Pelayanan 5 1 5 2
(Sumber: Pengolahan data)
Tabel 3. Hasil Pembobotan Sub-Kriteria (Level 2) Leve l Kriteria Sub- Kriteria Responden 1 2 3 4
2
Harga
Kepantasa n harga
dengan kualitas – Harga Produk 1/ 3 1 5 1/ 3 Kepantasa n harga dengan kualitas – Diskon 1 2 1/ 2 2 Harga produk - Diskon 1 1/ 2 2 2
Kualita s Kesesuaia n spesifikasi – Garansi 3 1 3 3 Kesesuaia n spesifikasi – Kualitas barang 1/ 3 5 1/ 3 1 Garansi – Kualitas barang 1 1/ 2 3 1/ 2
(Sumber: Pengolahan data) Tabel 3. Hasil Pembobotan Sub-Kriteria (Level
2) (lanjutan) Lev el Kriteria Sub- Kriteria Responden 1 2 3 4 2 Pengirim an Barang sampai tepat 4 4 2 1
JISI: JURNAL INTEGRASI SISTEM INDUSTRI
P-ISSN: 2355-2085
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
waktu – Ketersedia an armada Barang sampai tepat waktu – Fleksibilit as pengirima n diluar kontrak 5 1/ 2 3 5
Barang sampai tepat waktu – jarak pengirima n 3 3 2 1 Ketersedia an armada – Fleksibilit as pengirima n diluar kontrak 1 1/ 2 1 2 Ketersedia an armada
– Jarak pengirima n 1/ 3 3 1 3 Fleksibilit as pengirima n diluar kontrak - Jarak pengirima n 1/
3 3 2 3
Pelayana n Cara Pembayar an – Standar pelayanan 3 1 3 1/ 5 Cara pembayar an – penangana n terhadap keluhan 3 3 1 2
Standar pelayanan – penangana n terhadap keluhan 3 1 1/ 5 3
(Sumber: Pengolahan data)
Tabel 4. Hasil Pembobotan Alternatif Tujuan (Level 3) Sub-Kriteria Alternati f Tujuan Responden 1 2 3 4 Kepantasan harga dengan kualitas PT. TMS  - PT. DI 0,5 1 2 1 PT. TMS - PT. KM 1 1 1 2 PT. DI - PT. KM 2 1 0,5 2 Harga Produk PT. TMS  - PT. DI 1 1 3 1 PT. TMS - PT. KM 1 1 2 4 PT. DI - PT. KM 2 2 1 5 Diskon PT. TMS  - PT. DI 4 4 3 0,3 3 PT. TMS - PT. KM 0,5 2 2 3 PT. DI - PT. KM 0,2 2 0,5 0,5 Kesesuaian spesifikasi PT. TMS  - PT. DI 0,3 3 3 0,3 3 5
PT. TMS - PT. KM 2 1 2 4 PT. DI - PT. KM 1 1 2 4 Garansi PT. TMS  - PT. DI 2 1 0,5 1 PT. TMS - PT. KM 1 1 1 2 PT. DI - PT. KM 2 1 0,5 2 Kualitas barang PT. TMS  - 0,5 5 3 3
PT. DI PT. TMS - PT. KM 0,2 5 1 2 4 PT. DI - PT. KM 2 1 0,2 0,5 Barang sampai tepat waktu PT. TMS  - PT. DI 1 3 1 4 PT. TMS - PT. KM 3 2 1 2 PT. DI - PT. KM 3 2 1 1 Ketersediaa n armada PT. TMS  - PT. DI 0,5 3 0,5 2 PT. TMS - PT. KM 1 1 1 2 PT. DI - PT. KM 0,5 3 0,5 0,5 Flesibilitas pengiriman diluar kontrak yang disepakati PT. TMS  - PT. DI 1 1 3 2 PT. TMS - PT. KM 0,3 3 2 1 0,3 3 PT. DI - PT. KM 1 0, 5 1 2
Jarak pengiriman
PT.
TMS  - PT. DI 5 2 5 5 PT. TMS  - PT. KM 3 2 3 5 PT. DI - PT. KM 2 2 2 2 Cara
Pembayaran PT. TMS  - PT. DI 1 1 3 2 PT. TMS  - PT. KM 0,5 0, 5 3 2 PT. DI - PT. KM 1 1 1 2 (Sumber: Pengolahan data) Sub-Kriteria Alternatif Tujuan Responden 1 2 3 4 Standar pelayanan PT. TMS - PT. DI 0,5 1 0,5  0,25 PT. TMS - PT. KM 1 1 0,5  0,33
PT. DI - PT. KM 2 1 1 3 Penanganan terhadap keluhan PT.  TMS  - PT. DI 4 3 5 0,33 PT. TMS - PT. KM 4 2 2 3 PT. DI - PT. KM 2 3 0,5 0,5
(Sumber: Pengolahan data) Tabel 5. Perbandingan Berpasangan Harga- Kualitas Harga – Kualitas Responden 1 2 3 4 1 3 3 3 (Sumber: Pengolahan data) a 12 = (1 x 3 x 3 x 3) 1/4
a 12 = 2,28 Setelah mendapatkan semua nilai rataan geometrik pada setiap perbandingan pasangan kriteria, selanjutnya nilai rataan tersebut diubah ke dalam bentuk matriks sebagai berikut :
Tabel 6. Matriks Perbandingan Berpasangan Antar Kriteria
Kriteria   Harg a Kualit as Pengirim an Pelayan an Harga 1,00 2,28 1,57 2,94 Kualitas   0,44 1,00 0,47 2,38 Pengirim an 0,64 2,11 1,00 2,66 Pelayana n 0,34 0,42 0,38 1,00

## (Sumber: Pengolahan data)
4.2 Pengujian Konsistensi Matriks Perbandingan
Geometric Mean Theory dapat digunakan pada pengujian konsistensi matriks, hal ini sudah dapat dilakukan karena sudah diperoleh hasil perataan jawaban.
Tabel 7. Matriks Perbandingan Pada Level 1 (Kriteria)
Kriteria   Harg a Kualit as Pengirim an Pelayan an Harga 1,00 2,28 1,57 2,94 Kualitas 0,44 1,00 0,47 2,38 Pengirim an 0,64 2,11 1,00 2,66
JISI: JURNAL INTEGRASI SISTEM INDUSTRI
P-ISSN: 2355-2085
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
E-ISSN: 2550-083X
Pelayana n 0,34 0,42 0,38 1,00 Jumlah 2,42 5,81 3,41 8,98
(Sumber: Pengolahan data)
Data angka pada setiap sel dibagi dengan jumlah dari kolom yang bersangkutan sehingga menghasilkan matriks yang  telah di normalkan. Kemudian matriks yang sudah dinormalkan maka dapat dihitung nilai rata-rata (bobot) pada setiap baris matriksnya. Dapat dilihat pada Tabel 8. berikut ini Tabel 8. Normalisasi Bobot Perbandingan Berpasangan Antar Kriteria
Kriter ia Nilai Ha rga Kua litas Pengir iman Pela yana n Jum lah X Bo bot Harga 0,4 1 0,3 9 0,46 0,33 1,5 9 0,4 0 Kualit as 0,1 8 0,1 7 0,14 0,26 0,7 6 0,1 9
Pengir iman 0,2 6 0,3 6 0,29 0,30 1,2 2 0,3
0
Pelay anan 0,1 4 0,0 7 0,11 0,11 0,4
3 0,1 1 Jumla h 1,0 0 1,0 0 1,00 1,00 4,0 0 1,0 0
(Sumber: Pengolahan data)
Setelah melakukan normalisasi bobot penilaian perbandingan berpasangan antar kriteria, kemudian melakukan perhitungan Consistency Ratio (CR) dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Mengalikan nilai matriks, yaitu pada matriks dengan nilai rata-rata (x bobot) yang sebelumnya didapat di Tabel 8. Sehingga didapat hasil perhitungan sebagai berikut :
Matriks X bobo t a 1,0 0 0,4 4 0,6 4 2,2 8 1,0 0 2,1 1 1,5 7 0,4 7 1,0 0
2,9 4 2,3 8 2,6 6 X 0,40 0,19 0,30 0,11 = 1,6 2 0,7 7 1,2 5
0,3 4 0,4 2 0,3 8 1,0 0 0,4 4
2. Kemudian setiap baris pada kolom a dibagi dengan nilai rata-rata (x bobot) untuk mendapatkan penentuan harga (D), yaitu dengan perhitungan sebagai berikut :
3. Untuk menghitung nilai rata-rata dari hasil perhitungan yang telah didapatkan sebelumnya, dengan rumus sebagai berikut :
4. Nilai diatas merupakan nilai lamda maks, dengan perhitungan Consistency Indeks (CI)
adalah menggunakan persamaan (2.8)
5. Kemudian menghitung nilai Consistency Ratio (CR), Consistency Index (CI) yang sebelumnya sudah didapatkan dibagi dengan nilai Random Index (RI). Pada tabel 2.4, perhitungan ini menggunakan matriks 4x4 (N=4), dengan nilai 0,90 dengan menggunakan persamaan (2.9)
Dari hasil perhitungan diatas, dapat diketahui bahwa nilai konsistensi yang didapat sebesar 0,024 atau sama dengan 2%, sehingga dapat diterima ( valid ) karena 2% lebih kecil dari yang telah ditentukan sesuai menurut Saaty, yaitu 10%. Untuk menghitung perhitungan Consistency Ratio (CR) pada perhitungan sub-kriteria sampai dengan alternatif tujuan dilakukan dengan langkah yang sama. Sehingga diperoleh dengan hasil sebagai berikut :
Tabel 9. Perhitungan Consistency Index (CI), Consistency Ratio (CR), dan Pembobotan Setiap Kriteria
Kriteria CI RI CR Sub-kriteria Bob ot Faktor Kriteria 0,0 2 0,9 0 0,0 2 Harga 0,40 Kualitas 0,19 Pengirima n 0,30
Pelayanan 0,11 Harga 0,0 4 0,5 8 0,0 7
Kepantasa n harga dengan kualitas 0,33 Harga produk 0,37 Diskon 0,30 Kualitas 0,0 5 0,5 8 0,0 8 Kesesuaian spesifikasi 0,41 Garansi 0,24 Kualitas Barang 0,35 Pengirim an 0,0 1 0,9 0 0,0 1
Barang sampai
tepat
waktu 0,43 Ketersedia an armada 0,20 Fleksibilita s pengiriman diluar kontrak yang disepakati 0,21 Jarak Pengirima n 0,16 Pelayana n 0,0 1 0,5 8 0,0 2 Cara pembayara n 0,43 Standar pelayanan 0,32 Penangana n Terhadap Keluhan 0,24
(Sumber: Pengolahan data)
Berdasarkan data pada Tabel 9. diatas dapat diketahui bahwa nilai CR tidak ada yang melebihi batas atau kurang dari 0,10 sehingga
data dapat dikatakan konsisten dan selanjutnya dapat dianalisis.

## 4.3 Pengujian Konsistensi Hirarki
Untuk selanjutnya pada langkah ini yaitu melakukan pengujian konsistensi hirarki atau Consistency Ratio Hierarchy (CRH) dengan cara mengalikan jumlah nilai Consistency Index (CI) dengan bobot setiap kriteria yang akan menjadi acuan pada matriks perbandingan berpasangan kemudian menjumlahkannya. Hasil dari penjumlahan akan dibandingkan dengan nilai yang nantinya diperoleh dengan cara seperti sebelumnya untuk suatu matriks random (RI). Sehingga memperoleh hasil akhir yang disebut dengan Consistency Ratio of Hierarchy (CRH). Apabila  nilai  CRH  kurang  dari  0,10  (CRH  ≤ 0,10), maka suatu hirarki dapat dinyatakan konsisten. Dengan demikian, berikut ini perhitungannya :
1. Berikut ini perhitungan Consistency Index of Hierarchy (CIH) :
Tabel 10. Consistency Index of Hierarchy
Kriteria X bobot CI CIH Pemilihan Supplier Potensial 1,00 0,02 0,02 Harga 0,40 0,04 0,02 Kualitas 0,19 0,05 0,01 Pengiriman 0,30 0,01 0,00 Pelayanan 0,11 0,01 0,00 Jumlah 0,05 (Sumber: Pengolahan data) 2. Berikut ini perhitungan Random Index of
Hierarchy (RIH) :
Tabel 11. Random Index of Hierarchy (RIH) Kriteria X bobot CI CIH Pemilihan Supplier Potensial 1,00 0,90 0,90 Harga 0,40 0,58 0,23 Kualitas 0,19 0,58 0,11 Pengiriman 0,30 0,90 0,27 Pelayanan 0,11 0,58 0,06 Jumlah Jumlah
JISI: JURNAL INTEGRASI SISTEM INDUSTRI
P-ISSN: 2355-2085
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi

## (Sumber: Pengolahan data)
3. Untuk perhitungan Consistency Ratio of Hierarchy (CRH) menggunakan persamaan (2.10), adalah sebagai berikut:
Maka berdasarkan perhitungan diatas, nilai Consistency Ratio of Hierarchy (CRH) adalah sebesar 0,020, yaitu dimana lebih kecil dari 0,1. Sehingga perhitungan Consistency Ratio of Hierarchy diatas dapat dikatakan sudah konsisten karena telah sesuai dengan syarat yang dikemukakan oleh Thomas L. Saaty.

## 4.4 Penentuan Prioritas Kriteria dan Sub- Kriteria
Penentuan bobot prioritas yaitu dengan cara mengalikan setiap masing-masing bobot kriteria pada kategori faktor dengan bobot kriteria sub- faktor, kemudian menentukan urutan prioritas yang akan diambil yang diperoleh dari bobot global. Berikut ini adalah urutan prioritas yang dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 12. Urutan Prioritas Sub-Kriteria
Kriteri a Bo bot Sub- Kriteria Bobo t Sub- Krite ria Bo bot Glo bal Urut an Prior itas Harga 0,4 0 Kepanta san Harga dengan Kualitas 0,33 0,1 3 2 Harga Produk 0,37 0,1 5 1 Diskon 0,30 0,1 2 4 Kualit as 0,1
9
Kesesua ian Spesifik asi 0,41 0,0 8 5 Garansi 0,24 0,0 5 11 Kualitas barang 0,35 0,0 7 6 Pengir iman 0,3 0 Barang Sampai 0,43 0,1 3 3
Tepat Waktu Keterse diaan Armada 0,20 0,0 6 8 Fleksibil itas Pengiri man diluar Kontrak 0,21 0,0 6 7 Jarak pengiri man 0,16 0,0 5 9 Pelaya nan 0,1 1 Cara Pembay aran 0,43 0,0 5 10 Standar Pelayan an 0,32 0,0 4 12 Penanga nan terhadap keluhan 0,24 0,0 3 13
(Sumber: Pengolahan data)
Pada tahap selanjutnya yaitu menghitung bobot prioritas pemilihan alternatif supplier , kemudian menghitung bobot lokal dan bobot globalnya dengan cara perkalian antara bobot lokal supplier dengan bobot yang ada dilevel sebelumnya. Dapat dilihat pada Tabel 9 merupakan hasil perhitungan bobot lokal supplier dan pada Tabel 13  merupakan perhitungan bobot global.
Tabel 13. Bobot Prioritas untuk Alternatif
Supplier Sub-Kriteria Bobot Global Bobot Alternatif PT. TMS PT. DI PT. KM Kepantasan Harga dengan Kualitas 0,13 0,35 0,35 0,30 Harga Produk 0,15 0,42 0,37 0,21 Diskon 0,12 0,46 0,21 0,33 Kesesuaian Spesifikasi 0,08 0,42 0,37 0,21 Garansi 0,05 0,35 0,35 0,30 Kualitas barang 0,07 0,44 0,22 0,35 Barang Sampai 0,13 0,48 0,30 0,22
Tepat Waktu Ketersediaan Armada 0,06 0,36 0,30 0,34 Fleksibilitas Pengiriman diluar Kontrak 0,06 0,34 0,29 0,37 Jarak pengiriman 0,05 0,62 0,22 0,15 Cara Pembayaran 0,05 0,40 0,30 0,30 Standar Pelayanan 0,04 0,22 0,46 0,32 Penanganan terhadap keluhan 0,03 0,54 0,25 0,21
(Sumber: Pengolahan data) Tabel 13 diatas merupakan hasil perhitungan bobot prioritas untuk alternatif supplier. Untuk melakukan penentuan alternatif tertinggi ditunjukkan pada Tabel 14  dimana perkalian antara bobot global dengan bobot alternatif.
Tabel 14. Bobot Prioritas Global untuk Alternatif Supplier Sub - Kriteria Bobot Global Alternatif PT. TMS  PT. DI  PT. KM Kepantasan Harga dengan Kualitas 0,05 0,05 0,04 Harga Produk 0,06 0,05 0,03 Diskon 0,05 0,02 0,04 Kesesuaian Spesifikasi 0,03 0,03 0,02 Garansi 0,02 0,02 0,01 Kualitas Barang 0,03 0,01 0,02 Barang Sampai Tepat Waktu 0,06 0,04 0,03 Ketersediaan Armada 0,02 0,02 0,02 Fleksibilitas Pengiriman diluar Kontrak 0,02 0,02 0,02 Jarak Pengiriman 0,03 0,01 0,01 Cara Pembayaran 0,02 0,01 0,01 Standar Pelayanan 0,01 0,02 0,01 Penanganan Terhadap Keluhan 0,01 0,01 0,01 Jumlah 0,42 0,31 0,27

## (Sumber: Pengolahan data)
4.5 Perhitungan Expert Choice
Perhitungan expert choice dilakukan dengan membandingkan antara perhitungan manual dengan perhitungan menggunakan aplikasi expert choice . Setelah melakukan perhitungan AHP secara manual, maka selanjutnya hasil dari kuesioner pembobotan dimasukkan ke dalam aplikasi expert choice . Hasilnya dapat dilihat pada Gambar 1 sebagai berikut :
Sumber: Pengolahan Data Gambar 1 . Hasil Perhitungan Kriteria Menggunakan Software Expert Choice Pada Kriteria dan Sub-Kriteria
Hasil perhitungan menggunakan software expert choice kemudian dibandingkan dengan perhitungan manual, sehingga didapatkan hasil perhitungan sebagai berikut :
Tabel 15. Perbandingan Perhitungan Manual dengan Software Expert Choice Pada Kriteria dan Sub-Kriteria
(Sumber: Pengolahan data)
Berdasarkan Tabel 15 dapat diketahui bahwa didapat perbedaan perhitungan nilai gap
JISI: JURNAL INTEGRASI SISTEM INDUSTRI
P-ISSN: 2355-2085
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
antara manual dan expert choice . Nilai perbedaan yang melebihi 0% didapat karena terjadi perbedaan pembulatan angka.

## 4.6 Metode TOPSIS Menggunakan Hasil Pembobotan AHP
Hasil perhitungan pembobotan AHP yang telah dilakukan sebelumnya, selanjutnya akan dijadikan sebagai input untuk melakukan perhitungan menggunakan metode TOPSIS. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut :
1. Menyusun normalisasi matriks keputusan Menyusun matriks keputusan yaitu dengan cara memasukkan bobot setiap alternatif yang telah didapat dari perhitungan menggunakan metode AHP. Berikut ini merupakan hasil dari perhitungan normalisasi matriks keputusan yang diambil dari nilai bobot  pada Tabel 9  adalah sebagai berikut :
Tabel 16. Normalisasi Matriks Keputusan
(Sumber: Pengolahan data)
2. Memasukkan bobot kedalam matriks keputusan
Hasil dari perhitungan bobot dengan menggunakan metode AHP kemudian dimasukkan kedalam matriks keputusan dengan cara melakukan perkalian antara bobot dan matriks keputusan.  Pada Tabel 17 merupakan perhitungan bobot dari hasil perhitungan menggunakan AHP yang didapat dari jumlah bobot prioritas global untuk alternatif supplier yang sebelumnya ada di Tabel 14.
Tabel 17. Bobot dari Hasil AHP Supplier Bobot PT. TMS 0,42 PT. DI 0,31 PT. KM 0,27 (Sumber: Pengolahan data)
Kemudian, selanjutnya bobot yang didapat dari Tabel 16 dikalikan dengan bobot pada Tabel 17. Berikut ini merupakan hasil dari perhitungannya : Tabel 18. Hasil Perkalian Bobot
(Sumber: Pengolahan data) Contoh perhitungan berdasarkan Tabel 18 untuk H1 (kepantasan harga dengan kualitas) dengan supplier PT. TMS adalah 0,35 x 0,42 = 0,147. Untuk perhitungan sub-kriteria dengan supplier dilakukan  dengan perhitungan yang sama.
3. Membangun solusi ideal positif (A*) Untuk melakukan perhitungan solusi ideal positif adalah dengan menggunakan persamaan (2.15). Berikut ini merupakan contoh perhitungan solusi ideal positif untuk kriteria H1 dengan supplier PT. TMS :
Tabel 19. Hasil Perhitungan Solusi Ideal Positif
Max Supplier kriteria PT. TMS PT. DI PT. KM 0,147 H1 0,000 0,001 0,000 0,174 H2 0,000 0,003 0,013 0,193 H3 0,000 0,017 0,010 0,176 K1 0,000 0,004 0,014 0,147 K2 0,000 0,001 0,004 0,183 K3 0,000 0,014 0,008 0,200 P1 0,000 0,012 0,019 0,152 P2 0,000 0,004 0,003 0,142 P3 0,000 0,003 0,002 0,260 P4 0,000 0,036 0,047 0,165 PL1 0,000 0,005 0,007 0,143 PL2 0,003 0,000 0,003 0,226 PL3 0,000 0,022 0,028 Jumlah 0,003 0,123 0,164 (Sumber: Pengolahan data)
4. Membangun solusi ideal negatif (A’)
Untuk melakukan perhitungan solusi ideal negatif adalah dengan menggunakan persamaan (2.16). Berikut ini merupakan contoh perhitungan solusi ideal negatif untuk kriteria H1 dengan supplier PT. TMS :
Tabel 20. Hasil Perhitungan Solusi Ideal Negatif
Min Supplier kriteria PT. TMS PT. DI PT. KM 0,081 H1 0,004 0,001 0,000 0,058 H2 0,013 0,003 0,000 0,064 H3 0,017 0,000 0,001
0,059 K1 0,014 0,003 0,000 0,081 K2 0,004 0,001 0,000 0,067 K3 0,014 0,000 0,001 0,061 P1 0,019 0,001 0,000 0,091 P2 0,004 0,000 0,000 0,088 P3 0,003 0,000 0,000 0,042 P4 0,047 0,001 0,000 0,083 PL1 0,007 0,000 0,000 0,087 PL2 0,000 0,003 0,000 0,059 PL3 0,028 0,000 0,000 Jumlah 0,174 0,013 0,002 (Sumber: Pengolahan data)
5. Hasil perhitungan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif
Berdasarkan Tabel 21 dapat diketahui masing-masing jarak solusi ideal positif dan solusi ideal negatif adalah sebagai berikut : Tabel 21. Hasil Perhitungan Solusi Positif dan Solusi Negatif
Supplier A* A’ PT. TMS 0,003 0,174 PT. DI 0,123 0,013 PT. KM 0,164 0,002 (Sumber: Pengolahan data)
6. Mengitung jarak setiap supplier
Dengan menggunakan persamaan (2.17) yaitu untuk menghitung jarak setiap supplier terhadap titik ideal positif dan titik ideal negatif, maka hasil dari perhitungan tersebut dapat dilihat pada Tabel 22 sebagai berikut :
Tabel 22. Pengurutan Supplier Supplier Jarak Rank PT. TMS 1,052 3 PT. DI 1,351 2 PT. KM 1,405 1 (Sumber: Pengolahan data)
Berdasarkan Tabel 4.40 dapat diketahui bahwa rank terbesar terdapat pada supplier PT. KM dengan jarak 1,405 sedangkan untuk rank terkecil terdapat pada supplier PT. TMS dengan jarak 1,052.

## 5.  KESIMPULAN

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan, dapat diketahui kesimpulannya adalah sebagai berikut :
1. PT. ABC memiliki beberapa kriteria dan sub-kriteria dalam pemilihan supplier nya.
Ada empat kriteria, yang pertama adalah harga dengan bobot sebesar 0,398 yang terdiri dari tiga sub kriteria yaitu, harga produk sebesar 0,369, kepantasan harga dengan kualitas sebesar 0,335, dan diskon sebesar 0,296. Kriteria yang kedua adalah pengiriman dengan bobot 0,304 yang terdiri dari empat sub kriteria yaitu barang sampai tepat waktu sebesar 0,432, fleksibilitas pengiriman diluar kontrak sebesar 0,207, ketersediaan armada sebesar 0,198, dan jarak pengiriman sebesar 0,163. Kriteria yang ketiga adalah kualitas dengan bobot sebesar 0,189 yang terdiri dari tiga sub kriteria yaitu, kesesuaian spesifikasi sebesar 0,406, kualitas barang sebesar 0,350 dan garansi sebesar 0,244. Kriteria yang keempat adalah pelayanan dengan bobot sebesar 0,109 yang terdiri dari tiga sub kriteria yaitu, cara pembayaran sebesar 0,432, standar pelayanan sebesar 0,463, dan penanganan terhadap keluhan sebesar 0,243.
2. Pemilihan supplier potensial PT. ABC adalah dengan menggunakan metode TOPSIS menghasilkan supplier potensial secara berurutan adalah PT. KM dengan jarak 1,405 dan jarak paling rendah sebesar 1,052 adalah supplier PT. TMS. karena berdasarkan Tabel 4.40, PT. KM menghasilkan nilai bobot prioritas global tertinggi dari seluruh alternatif tujuan dengan total 13 subkriteria, sedangkan PT. KM menghasilkan nilai bobot prioritas terendah dari seluruh alternatif tujuan dengan total 13 subkriteria.

## DAFTAR PUSTAKA
M. Sagar And D. Singh, “Supplier Selection
Criteria: Study Of Automobile Sector In India,” Int. J. Eng. Res. Dev. , 2012. W. Yusnaeni, R. Ningsih, And T. Misriati, “Pemilihan Suplier Bahan Baku Dengan Metode Technique For Order Performance By Similarity To Ideal Solution(Topsis),” Semin. Nas. Sains Dan Teknol. , No. November, Pp. 1–7, 2017.
A. Setiawan, “Implementasi Aplikasi Decision Support System Dengan Metode Analytical Hierarcy Process (Ahp) Untuk Penentuan Jenis Supplier,” 2015.
L. Merry Et Al. , “Pemilihan Supplier Buah Dengan Pendekatan Metode Analytical
JISI: JURNAL INTEGRASI SISTEM INDUSTRI
P-ISSN: 2355-2085
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
Hierarchy Process (Ahp) Dan Topsis: Studi Kasus Pada Perusahaan Retail (Fruit Supplier Selection Using Analytical Hierarchy Process (Ahp) Method And Topsis: A Case Study In Retail Company),” J. Manaj. Dan Agribisnis , No. June, Pp. 48–58, 2014. Pujawan Dan Erawan, Supply Chain Management , Edisi- 2.  Surabaya :  Guna Widya Press, 2010.
Heizer Dan Render, Manajemen Operasi .
Jakarta: Salemba Empat, 2010. Saa ty T.L, “Decision Making For Leaders : The
Analytical Hierarchy Process For Decision In Complex World,” Rws Publication, Pittsburgh, 1983.
S. H. Kusumadewi, “Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy Madm),” Graha Ilmu Yogyakarta , 2006.
C.-L. Hwang And K. Yoon, “Concluding Remarks,” In Multiple Attribute Decision Making , 1981 .