## Penerapan analisis multi kriteria dengan metode smart dalam pemilihan pemasok pada ud. Bahtera
Application of multi-criterion analysis with smart method in supplier selection on ud. Bahtera
Jemmy Immanuel * , David Andrian, Lusi Mei Cahya Wulandari
* Program Studi Teknik Industri, Universitas Katolik Darma Cendika, Jl. Dr. Ir. H. Soekarno No.201, Klampis Ngasem, Kec. Sukolilo, Kota SBY, Jawa Timur-Indonesia 60117
* Koresponden Email: divqimba@gmail.com

## INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK
Histori Artikel - Artikel dikirim 30/07/2022 - Artikel diperbaiki 16/08/2022 - Artikel diterima 07/11/2022 UD.  Bahtera  merupakan  sebuah  perusahaan,  yang  bergerak  dibidang produksi  peralatan  pertanian,  yang  menggunakan  material – material berbahan  baku  logam  baik  itu  besi  siku  sebagai  bahan  utamanya,  untuk menghasilkan peralatan pertanian seperti mesin cabut bulu ayam, mesin pemecah kedelai, dan sebagainya, dimana dalam pemilihan pemasok pada UD. Bahtera masih dijalankan berdasarkan hubungan relasi saja, pemasok dalam  suatu  bahan  dari  satu,  tetapi  tidak  disertai  dengan  pertimbangan seperti  sistem  pengambilan  keputusan  (SPK)  dengan  metode  MCDM (Multi  Criteria  Decision  Making) .  Dengan  menggunakan  SMART  ( Simple
Multi  Attribute  Rating  Technique) tentu  pengambilan  keputusan  untuk menyelesaikan  masalah  penentuan  pilihan  yang  bersifat multi objective diantara  beberapa  kriteria,  sehingga  nantinya  akan  dapat  menghasilkan suatu  analisis  yang  efektif  dan  efisien.  Tujuan  dari  penelitian  adalah membuat  sistem  pendukung  pemilihan  untuk  pemasok  di  UD  Bahtera, bertujuan untuk prioritas pemasok dengan menggunakan metode SMART ( Simple Multi Attribute  Rating Technique ), yang merupakan suatu  teknik pengambilan  keputusan  untuk  dapat  membantu  dan  memberikan kemudahan,  bagi  perusahaan  dalam  menentukan  pemasok  terbaik dengan  standar  kriteria  yang  sesuai  dengan  perusahaan  inginkan  dan menghasilkan hasil pemasok untuk siku 5  mili  meter x 5  mili  meter x  6 meter adalah BP.
Kata Kunci: SMART, efektif, SPK, MCDM

## ABSTRACT
UD.  Bahtera  is  a  company,  which  is  engaged  in  the  production  of agricultural equipment, which uses metal raw materials, be it angled iron as the  main  ingredient,  to  produce  agricultural  equipment  such  as  chicken feather  plucking  machines,  soybean  breaking  machines,  and  so  on.  UD.
Bahtera is still run based on relationships only, suppliers in material from one,  but  not  accompanied  by  considerations  such  as  a  decision-making system (SPK) with the MCDM (Multi-Criteria Decision Making) method. By using the SMART (Simple Multi-Attribute Rating Technique), of course, the decision  making  for  solving  the  problem  of  determining  the  choice  that  is multi-objective  among  several  criteria,  so  that  later  it  will  be  able  to produce an effective and efficient analysis. The purpose of this research is to create  a  supplier  selection  support  system  at  UD  Bahtera,  aiming  to prioritize  suppliers  by  using  the SMART (Simple  Multi-Attribute  Rating
Volume 3, Nomor 2, November 2022, hlm 159-168

## Jurnal Terapan Teknik Industri
ISSN [print] 2722 3469 | ISSN [Online] 2722 4740
Penerapan analisis multi kriteria dengan metode smart dalam pemilihan pemasok pada ud. Bahtera
Technique)  method,  which  is  a  decision-making  technique  to  help  and provide  convenience  for  companies  in  determining  the  best  suppliers  by standard  criteria  that  are  in  accordance  with  the  company's  desire  and produce supplier results for elbows 5 millimeters x 5 millimeters x 6 meters are BP.
Keyword: SMART , effective, SPK , MCDM

## 1. PENDAHULUAN
Karena  persaingan  industri,  perusahaan  menyadari  pentingnya  memilih  pemasok  yang tepat.  Membuat  pilihan  pemasok  yang  salah  dapat  berdampak  pada  kinerja  perusahaan. Kesalahan  dalam  pemilihan  pemasok  khususnya  pemasok  bahan  baku  dapat  berdampak  fatal terhadap hilangnya produktivitas suatu perusahaan [1] . SMART ( Simple Multi Attribute Rating Technique )  merupakan  metode  pengambilan  keputusan  untuk  menyelesaikan  masalah penentuan  pilihan  yang  bersifat  multi  objective  diantara  beberapa  kriteria,  sehingga  nantinya akan  dapat  menghasilkan  suatu  analisis  yang  efektif  dan  efisien  yang  memiliki  kelebihan dibandingkan  dengan  metode  pengambilan  keputusan  lainnya [2][3]. Pengambilan  suatu keputusan  dengan  banyak  kriteria  memerlukan  suatu  cara  penanganan  khusus  terutama  bila kriteria  pengambilan  suatu  model  sebelum  keputusan  diambil.  Semakin  banyak  jumlah alternatif maka keanekaragaman alternatif juga semakin kompleks [4] .
UD.  Bahtera  perusahaan  industri  yang  bergerak  dibidang  produksi  peralatan  pertanian yang menjadikan logam sebagai bahan utamanya antara lain siku 5 mili meter x 5 mili meter x 6 meter, siku 4 mili meter x 4 mili meter x 6 meter, siku 3 mili meter x 3 mili meter x 6 meter. Plat Stainless steel 0.5 mili meter x 1 meter x 2 meter, dan Kanal UNP 50 Mili meter x 6 meter, dan sebagainya. Untuk memproduksi mesin cabut bulu ayam, pecah kedelai, mesin cabut bulu ayam, mesin pecah kedelai dan sebagainya. Sebelumnya dalam pemilihan pemasok  pada UD. Bahtera memiliki  beberapa  pemasok  antara  lain  MNP,  BP,  HM,  HJ  dan  ULM,  masih  dijalankan berdasarkan intuisi atau hubungan relasi saja tetapi tidak disertai dengan metode dan kriteria yang  tepat,  tentu  hal  tersebut  kurang  efektif  untuk  dilakukan [5] .  Dimana  dengan  pemilihan pemasok yang dilakukan seperti itu akan menyebabkan kurang efektif dalam memilih pemasok sesuai keinginan UD.  Bahtera [6][7] . Didalam  pemasok terjadi beberapa kendala  yaitu metode pembayaran, kualitas pengiriman, kualitas barang, kualitas pelayanan, dan harga. Hal tersebut menjadi pertimbangan bagi perusahaan untuk memilih  pemasok mana yang terbaik jika tidak dapat menimbulkan kerugian bagi perusahaan baik dari segi waktu, biaya, tenaga,  perputaran uang [8][9] .  Sehingga  dari  permasalahan  yang  terjadi  diatas, maka  perusahaan  membutuhkan suatu sistem pendukung keputusan dalam menentukan pemasok untuk pengambilan keputusan menyelesaikan  masalah  penentuan  pilihan  yang  bersifat multi  objective diantara  beberapa kriteria [10] , sehingga nantinya akan dapat menghasilkan suatu analisis yang efektif dan efisien yang  memiliki  kelebihan  dibandingkan  dengan  metode  pengambilan  keputusan  lainnya  yaitu adalah metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) [11] .

## 2. METODE
Urutan dalam penggunaan metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) adalah berikut [12] :
a. Menentukan banyak kriteria digunakan.
b. Menentukan  bobot  kriteria  pada  masing – masing  kriteria  dengan menggunakan  interval  1- 100 untuk masing – masing kriteria dengan prioritas terpenting.
c. Hitung normalisasi dari setiap kriteria dengan membandingkan nilai bobot kriteria dengan jumlah bobot kriteria dengan rumus:
Normalisasi :
𝑊𝑗 ∑ 𝑊𝑗 (1)
Dimana 𝑊𝑗 adalah  nilai  bobot  dari  suatu  kriteria.  Sedangkan, ∑ 𝑊𝑗 adalah  total  jumlah bobot dari semua kriteria [4] :
1. Memberikan nilai parameter kriteria pada setiap kriteria untuk setiap alternatif.
2. Menentukan  nilai  utility  dengan  mengkonversikan  nilai  kriteria  pada  masing – masing kriteria  menjadikan  nilai  kriteria  data  baku.  Nilai  utility  diperoleh  dengan  menggunakan persamaan:
𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) 𝐶 𝑜𝑢𝑡 −𝐶 𝑚𝑖𝑛 𝐶 𝑚𝑎𝑥 −𝐶 𝑚𝑖𝑛 (2)
Dimana 𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) adalah  nilai  utility  kriteria  ke – 1  untuk  kriteria  ke – I  , 𝐶 𝑚𝑎𝑥 adalah  nilai kriteria maksimal, 𝐶 𝑚𝑖𝑛 adalah nilai kriteria minimal dan 𝐶 𝑜𝑢𝑡 adalah nilai kriteria ke – I. Maka
𝐶 𝑜𝑢𝑡 𝑖 = 𝑢𝑖(𝑎𝑖), 1 = 0 ; 2 = 0,5 ∶ 3 = 1
(3)
Menentukan  nilai  akhir  dari  masing  -masing  kriteria  dengan  mengalihkan  nilai  yang didapatkan  dari normalisasi nilai  kriteria  data  buku  dengan  nilai normalisasi bobot  kriteria. Kemudian jumlahkan nilai dari perkalian tersebut[13].
𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) = ∑ 𝑗=𝑖 𝑚 𝑊 𝑗 𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) (4)
Dimana 𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) adalah  nilai  total  alternatif, 𝑊 𝑗 adalah  hasil  dari normalisasi bobot  kriteria  dan 𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) adalah hasil penentuan nilai utility [14] .
3. HASIL DAN PEMBAHASAN Tabel 1. Ketentuan data Kriteria Kode Kriteria Kadiah  min  / max Satuan Metode Pembayaran K1 Maksimum Point Kualitas Pengiriman K2 Maksimum Point Kualitas Barang K3 Maksimum Point Kualitas Pelayanan K4 Maksimum Point Harga K5 Minimum Rupiah
K5  menggunakan  kaidah  minimum  sehingga  alternatif  dengan  harga  terendah  akan dianggap lebih baik. Berikut adalah data harga yang didapatkan dari setiap alternatif [8] .
Tabel 2. Nilai prioritas attribute Perangkingan terhadap Atribut Attribute Prioritas Metode Pembayaran  2 Kualitas Pengiriman  4 Kualitas Barang 3 Kualitas Pelayanan 5 Harga 1
Penerapan analisis multi kriteria dengan metode smart dalam pemilihan pemasok pada ud. Bahtera
Berdasarkan hasil wawancara terjawablah  harga sebagai prioritas 1, metode pembayaran prioritas  2,  kualitas  barang  prioritas  3,  kualitas  pengiriman  prioritas  4  kualitas  pelayanan prioritas 5 dan menghasilkan penilaian dari narasumber sebagai berikut [15] :
Tabel 3. Kode alternatif Alternatif  Deskripsi Kode Alternatif MNP Alternatif 1  A1 BP Alternatif 2  A2 HM Alternatif 3  A3 HJ Alternatif 4  A4 ULM Alternatif 5  A5 Table 4. Attribute Qualitative Siku 5 mili meter x 5 mili meter x 6 meter. Alternatif K1 K2 K3 K4 Nilai  Nilai  Nilai  Nilai A1 90 70 90 70 A2 80 80 80 90 A3 80 70 70 80 A4 80 80 70 80 A5 60 70 60 70
Data Attribute Qualitative didapatkan dari pengumpulan data secara resmi dari UD. Bahtera yang berada di lampiran.
Tabel 5. Tabel persamaan linear Siku 5 mili meter x 5 mili meter x 6 meter. Alter natif K5 Persamaan Linear Nilai Reve rse A1 Rp 96.500 Y -  Y1  Rp 96.500 -  Rp 90.000 81 63 100 -  Y1  Rp 98.000 -  Rp 90.000 A2 Rp 95.000 Y -  Y1  Rp 95.000 -  Rp 90.000 63 81 100 -  Y1  Rp 98.000 -  Rp 90.000 A3 Rp 95.000 Y -  Y1  Rp 95.000 -  Rp 90.000 63 81 100 -  Y1  Rp 98.000 -  Rp 90.000 A4 Rp 98.000 Y -  Y1  Rp 98.000 -  Rp 90.000 100 0 100 -  Y1  Rp 98.000 -  Rp 90.000 A5 Rp 90.000 Y -  Y1  Rp 90.000 -  Rp 90.000 0 100 100 -  Y1  Rp 98.000 -  Rp 90.000
Karena ini mencari nilai dari terkecil maka semua nilai di reverse penilaian tersebut karena yang dibutuhkan adalah yang termurah dari perhitungan di atas menggunakan persamaan linear dengan perhitungan contoh:
𝑦  − 𝑦1 𝑦2 −𝑦1 = 𝑥−𝑥1 𝑥2−𝑥1 Menjadi 100 ℎ𝑎𝑔𝑎 𝐴1  − ℎ𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑡𝑒𝑟𝑚𝑢𝑟𝑎ℎ ℎ𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑡𝑒𝑟𝑚𝑎ℎ𝑎𝑙 − ℎ𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑡𝑒𝑟𝑚𝑢𝑟𝑎ℎ
𝐴1 = 100 (𝑅𝑝 96.500−𝑅𝑝 90.000) 𝑅𝑝 98.000−𝑅𝑝 90.000) = 81
Hasil reverse 63
𝐴2 = 100 (𝑅𝑝 95.000−𝑅𝑝 90.000) 𝑅𝑝 98.000−𝑅𝑝 90.000) = 63
Hasil reverse 81
𝐴3 = 100 (𝑅𝑝 95.000−𝑅𝑝 90.000) 𝑅𝑝 98.000−𝑅𝑝 90.000) = 63
Hasil reverse 81
𝐴4 = 100 (𝑅𝑝 98.000−𝑅𝑝 90.000) 𝑅𝑝 98.000−𝑅𝑝 90.000) = 100
Hasil reverse 0
𝐴5 = 100 (𝑅𝑝 90.000−𝑅𝑝 90.000) 𝑅𝑝 98.000−𝑅𝑝 90.000) = 0
Hasil reverse 100
Tabel 6. Normalisasi data siku 5 mili meter x 5 mili meter x 6 meter Normalisasi Attribute Original Weight Normalisasi K1 90 23 K2 70 18 K3 80 20 K4 60 15 K5 100 25 K Total 400 100
Normalisasi  Data merupakan  sebuah  perhitungan  dengan  menjumlahkan  seluruh  kriteria untuk menentukan uji konsistensi sebagaimana contoh:
𝐾 𝑇𝑂𝑇𝐴𝐿 = 𝐾1 + 𝐾2 + 𝐾3 + 𝐾4 + 𝐾5 .
Sebagaimana contoh untuk menghitung normalisasi adalah sebagai berikut:
𝐾1

## 𝐾 𝑇𝑂𝑇𝐴𝐿
Normalisasi K1 = 90 400 100 = 23
Normalisasi K2 = 70 400 100 = 18
Normalisasi K3 = 80 400 100 = 20
Normalisasi K4 = 60 400 100 = 15
Normalisasi K5 = 100 400 100 = 25 .
Tabel 7. Aggregate Benefits Siku 5 mili meter x 5 mili meter x 6 meter alternatif 1
A1 Attribute Value Weight Value X Weight K1 90 23 2025 K2 70 18 1225 K3 90 20 1800 K4 70 15 1050 K5 63 25 1575 Total 7675 Aggregate Benefit 76,8
Penerapan analisis multi kriteria dengan metode smart dalam pemilihan pemasok pada ud. Bahtera
Untuk  menghitung Aggregate  Benefit dengan  cara  menjumlahkan Value dengan Weight sehingga  menghasilkan Value  X  Weight sebagaimana  contoh,  K1  memiliki  nilai Value 90 kemudian  dikalikan  dengan Weight yang  didapatkan  dari normalisasi berjumlah  23  maka menghasilkan 2025. Kemudian semua Value X Weight di tambahkan semua dan dibagi 100
(𝐾1 𝑋 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡+𝐾2 𝑋 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡+𝐾3𝑋 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡+𝐾4 𝑋 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡+𝐾5 𝑋 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡)
100
(90X23+70X18+90X20+70X15+63X25)
100
2025+1225+1800+1050+1575
100
7675 100 = 76,8
Tabel 8. Aggregate Benefits Siku 5 mili meter x 5 mili meter x 6 meter alternatif 2
A2 Attribute Value Weight Value X Weight K1 80 23 1800 K2 80 18 1400 K3 80 20 1600 K4 90 15 1350 K5 81 25 2025 Total 8175 Aggregate Benefit 81,8 Untuk  menghitung Aggregate  Benefit dengan  cara  menjumlahkan Value dengan Weight sehingga  menghasilkan Value  X  Weight sebagaimana  contoh,  K1  memiliki  nilai Value 80 kemudian  dikalikan  dengan Weight yang  didapatkan  dari normalisasi berjumlah  23  maka menghasilkan 1800. Kemudian semua Value X Weight di tambahkan semua dan dibagi 100.
(𝐾1 𝑋 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡+𝐾2 𝑋 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡+𝐾3𝑋 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡+𝐾4 𝑋 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡+𝐾5 𝑋 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡)
100 (80X23+80X18+80X20+90X15+81X25)
100
1800+1400+1600+1350+2025
100
8175
100 = 81,8
Tabel 9. Aggregate Benefits Siku 5 mili meter x 5 mili meter x 6 meter Alternatif 3 A3 Attribute Value Weight Value X Weight K1 80 23 1800 K2 70 18 1225 K3 70 20 1400 K4 80 15 1200 K5 81 25 2025 Total 7650 Aggregate Benefit 76,5
Untuk  menghitung Aggregate  Benefit dengan  cara  menjumlahkan Value dengan Weight sehingga  menghasilkan Value  X  Weight sebagaimana  contoh,  K1  memiliki  nilai Value 80 kemudian  dikalikan  dengan Weight yang  didapatkan  dari normalisasi berjumlah  23  maka menghasilkan 1800. Kemudian semua Value X Weight di tambahkan semua dan dibagi 100.
(𝐾1 𝑋 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡+𝐾2 𝑋 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡+𝐾3𝑋 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡+𝐾4 𝑋 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡+𝐾5 𝑋 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡)
100
(80X23+70X18+70X20+80X15+81X25)
100
1800+1225+1400+1200+2025
100
7650 100 = 76,5
Tabel 10. Aggregate Benefits Siku 5 mili meter x 5 mili meter x 6 meter alternatif 4
A4 Attribute Value Weight Value X Weight K1 80 23 1800 K2 80 18 1400 K3 70 20 1400 K4 80 15 1200 K5 0 25 0 Total 5800 Aggregate Benefit 58 Untuk  menghitung Aggregate  Benefit dengan  cara  menjumlahkan Value dengan Weight sehingga  menghasilkan Value  X  Weight sebagaimana  contoh,  K1  memiliki  nilai Value 80 kemudian  dikalikan  dengan Weight yang  didapatkan  dari normalisasi berjumlah  23  maka menghasilkan 1800. Kemudian semua Value X Weight di tambahkan semua dan dibagi 100
(𝐾1 𝑋 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡+𝐾2 𝑋 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡+𝐾3𝑋 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡+𝐾4 𝑋 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡+𝐾5 𝑋 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡)
100
(80X23+75X18+70X20+80X15+0X25)
100
1800+1400+1400+1200+0
100
5800
100 = 58
Tabel 11. Aggregate Benefits Siku 5 mili meter x 5 mili meter x 6 meter Alternatif 5

## A5
Attribute Value Weight Value X Weight K1 60 23 1350 K2 70 18 1225 K3 60 20 1200 K4 70 15 1050 K5 100 25 2500 Total 7325 Aggregate Benefit 73,3
Penerapan analisis multi kriteria dengan metode smart dalam pemilihan pemasok pada ud. Bahtera
Untuk  menghitung Aggregate  Benefit dengan  cara  menjumlahkan Value dengan Weight sehingga  menghasilkan Value  X  Weight sebagaimana  contoh,  K1  memiliki  nilai Value 60 kemudian  dikalikan  dengan Weight yang  didapatkan  dari normalisasi berjumlah  23  maka menghasilkan 1350. Kemudian semua Value X Weight di tambahkan semua dan dibagi 100
(𝐾1 𝑋 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡+𝐾2 𝑋 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡+𝐾3𝑋 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡+𝐾4 𝑋 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡+𝐾5 𝑋 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡)
100 (60X23+70X18+60X20+70X15+100X25)
100
1350+1225+1200+1050+2500 100 7326 100 = 73,3
Tabel 12. SMART metode siku 5 mili meter x 5 mili meter x 6

## SMART METHOD
Attribute Weight A1 A2 A3 A4 A5 K1 23 90 80 80 80 60 K2 18 70 80 70 80 70 K3 20 90 80 70 70 60 K4 15 70 90 80 80 70 K5 25 63 81 81 0 100 Aggregate Benefits 76,9 81,8 77 58 73,3 Harga Pembanding  Rp 96,500  Rp 95,000  Rp 95,000  Rp 98,000  Rp 90,000
Menjabarkan  seluruh  perhitungan Aggregate  Benefits maka  dilakukan  perangkingan sebagai hasil sesuai tabel 13.
Tabel 13. Perangkingan Siku 5 mili meter x 5 mili meter x 6
Perangkingan Aggregate Benefits Urutan A1 76,8 2 A2 81,8 1 A3 76,5 3 A4 58 5 A5 73,3 4
Gambar 1. Trade off cost & aggregate benefits
Garis Efficient frontier terdapat pada A5 ke A2. di mana dapat disimpulkan bahwa:
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 A5 A3 A2 A1 A4 Efficient Frontier
a. A1 = Pemasok MNP dengan total benefit 76,8 dengan cost Rp 96.500 Rupiah.
b. A2  =  Pemasok  BP  dengan  total benefit 81,8  dengan cost Rp  95.000  termasuk Efficient frontier yang harus dipertimbangkan.
c. A3 = Pemasok HM dengan total benefit 76,5 dengan cost Rp 96.000 terdapat.
d. A4 = Pemasok HJ dengan total benefit 58 dengan cost termahal Rp 98.000.
e. A5 = Pemasok ULM dengan total benefit 73,3 dengan cost termurah Rp. 90.000 termasuk Efficient frontier yang harus dipertimbangkan.
Yang menjadi pertimbangan adalah:
a. A1 dengan kualitas barang grade A yang bagus namun cost tinggi.
b. A2 dengan kualitas barang grade B cost rendah.
c. A5 dengan harga termurah barang grade C namun memiliki benefit tertinggi kedua.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  analisis  dan  pembahasan  berkaitan  dengan  pemilihan  pemasok  pada  UD. Bahtera  menggunakan  metode  SMART  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  pemasok  yang terbaik dari berbagai alternatif yang ada adalah Alternatif A2 dikarenakan untuk menekan cost bahan  baku,  namun  tidak  memilih  Alternatif  A5  dikarenakan  pembelian  dengan  sistem cash tidak baik untuk perputaran uang serta barangnya grade C terlalu banyak memperbaiki defect dapat mengeluarkan cost lebih lagi. Dan memperlama pengerjaan barang selain itu Alternatif A2 merupakan Efficient frontier .

## REFERENSI
[1] M. Riadi, “ Supplier, Pemasok, atau Vendor (Pengertian, Kriteria, dan Metode Pemilihan), ” www.kajianpustaka.com , 2020. .
[2] M.  A.  Wijaya,  S.  Nugroho,  M.  Ali  Pahmi,  and  Miftahul  Imtihan, “ PENGENDALIAN PERSEDIAN  PRODUK  DENGAN  METODE  EOQ  MELALUI  KONSEP  SUPPLY  CHAIN MANAGEMENT, ” JENIUS    J.  Terap.  Tek.  Ind. ,  vol.  2,  no.  1,  2021,  doi: 10.37373/jenius.v2i1.92.
[3] Abdul Azis Fitriaji and Aswin Domodite, “ Analisis Upaya Meningkatkan Kualitas Produksi Panel  Listrik  Guna  Mengurangi  Defect  Menggunakan  Metode  DMAIC, ” TEKNOSAINS    J. Sains, Teknol. dan Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 90 – 100, 2022, doi: 10.37373/tekno.v9i1.226.
[4] T. Bertona, I. Faisal, and D. Handoko, “ PENERAPAN METODE SMART DALAM PEMILIHAN
BIJI KOPI TERBAIK, ” JITEKH (Jurnal Ilm. Teknol. Harapan) , vol. 8, no. 2, pp. 65 – 70, 2020.
[5] Sambas Sundana and D. Z. Al Gufronny, “ USULAN PERMINTAAN PRODUK SN 5 ML DI PT.
XYZ DENGAN METODE TIME SERIES, ” TEKNOSAINS  J. Sains, Teknol. dan Inform. , vol. 8, no. 2, 2021, doi: 10.37373/tekno.v8i2.112.
[6] P. Hadi, Suwaryo Nugroho, and K. Mulyono, “ IMPLEMENTASI PENGENDALIAN KUALITAS
PROSES PEMBUATAN PIPA PVC D 4 ” DENGAN METODE SIX SIGMA, ” JENIUS  J. Terap. Tek. Ind. , vol. 2, no. 1, 2021, doi: 10.37373/jenius.v2i1.94.
[7] Andan Saiful Amar, Kristanto Mulyono, and S. Nurjanah, “ Analisa Persediaan Stock Barang Dengan  Menggunakan  Metode  Economic  Oerder  Quantity  Di  Ud  Toko  Plastik  Hanif, ” TEKNOSAINS    J.  Sains,  Teknol.  dan  Inform. ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  80 – 85,  2021,  doi: 10.37373/tekno.v8i2.91.
[8] M.  N.  Amalia  and  M.  Ary, “ Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier  Dengan Menggunakan  SMART  Pada  CV.  Hamuas  Mandiri, ” J.  Sains  dan  Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  pp. 127 – 134, 2021.
[9] M.  A.  Pahmi, “ KONSEP  ONE  SHEET  REPORT  MANUAL  PRODUKSI  DAN  PEMETAAN  SIX BIG LOSSES, ” JENIUS  J. Terap. Tek. Ind. , vol. 2, no. 1, 2021, doi: 10.37373/jenius.v2i1.95.
[10]  A.  Fauzi, “ Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan  Supplier  Infrastruktur  IT  ( Studi Kasus: PT. Cipta Karya Komputer ), ” vol. IV, no. 2, pp. 121 – 128, 2016.
[11]  G. R. Pangaribuan, A. P. Windarto, W. P. Mustika, and A. Wanto, “ Pemilihan Jenis Sapi bagi
Penerapan analisis multi kriteria dengan metode smart dalam pemilihan pemasok pada ud. Bahtera
Peternak Sapi Potong dengan Metode SMART, ” Algoritm. J. Ilmu Komput. Dan Inform. , vol. 3, no. 1, p. 30, 2019.
[12]  N.  T.  Rahman  and  I.  N.  Kholifah, “ Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Pemilihan Smartphone  Dengan  Menggunakan  Metode  Smart  (Simple  Multy  Attribute  Rating), ” J. FASILKOM (teknologi Inf. dan ilmu komputer) , vol. 10, no. 3, pp. 184 – 191, 2020.
[13]  N.  Marpaung,  A.  Nata,  and  R.  Yesputra, “ PEMILIHAN  KAIN  BERKUALITAS  DENGAN METODE  SIMPLE  MULTI  ATTRIBUTE  RATING TECHNIQUE  PADA  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN, ” J. Sci. Soc. Res. , vol. 5, no. 1, pp. 11 – 17, 2022.
[14]  K.  Yusnitha,  T.  Tursina,  and  M.  A.  Irwansyah, “ Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Wilayah Prioritas Intervensi Kegiatan Keluarga Berencana dengan Metode AHP-SMART, ” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 99 – 105, 2019.
[15]  V. Nuari, “ Pemilihan Pemasok UD. Bahtera, ” 2022.