## PEMILIHAN PEMASOK DAN PENENTUAN KUANTITAS PESAN PAKAN TERNAK MENGGUNAKAN MULTI OBJECTIVE LINEAR PROGRAMMING
Sintya Ratnasari *) , Stephani Diesya, Yogie Budi P., Yuniaristanto dan Wahyudi Sutopo
Program studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret Jl. Ir. Sutami 36A, Surakarta 57126, Indonesia
(Received: January 8, 2018/ Accepted: November 30, 2018)

## Abstrak
Artikel  ini  merupakan  pengembangan  dari  artikel  Musyafak,  dkk  (2012)  yang  membahas  mengenai penilaian kinerja supplier pakan ternak menggunakan Analytic Network Process(ANP) dan Rating Scale (Studi  kasus  PT.  DMC,  Malang,  Jawa  Timur).  PT.  DMC  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dalam bidang  peternakan yang  memerlukan pakan ternak dari pihak ketiga. Dalam artikelnya, Musyaffak, dkk sudah  melakukan  penilaian  kinerja  dari  masing-masing  pemasok  tetapi  belum  menggunakan  penilaian tersebut  sebagai  bahan  pertimbangan  untuk  menentukan  jumlah  pesanan  pakan  ternak  yang  optimal. Saat  ini  terdapat  tiga  pemasok  yang  bekerja  sama  dengan  perusahaan  sehingga  pemilihan  pemasok merupakan  hal  yang  penting  bagi  departemen  pembelian.  Enterprise  Resource  Planning(ERP)  sistem dalam  proses  pemilihan  pemasok  dapat  menghasilkan  penyimpanan  biaya  dan  waktu.  Artikel  ini bertujuan untuk penentuan  pemasok dan jumlah  pakan ternak yang harus dipesan pada  setiap pemasok dengan menggunakan Multi  Objective Linear Programming. Model  tersebut  dikembangkan berdasarkan tiga kunci utama ERP. Fungsi Tujuan dari model untuk meminimasi biaya, defect rate, delivery delay rate dan  supplier  rate.  Model  dipecahkan  dengan  bantuan  Microsoft  Excel  Solver  Software.  Hasil menunjukan, pesanan untuk ketiga pemasok adalah 100, 100 dan 32 tons.
Kata  kunci: Analytical  Network  Process  (ANP);  Enterprise  Resource  System  (ERP);  Multi  Objetive Linear Programming (MOLP), dan supplier selection

## Abstract
[Title:  Supplier Selection and Order Quantity  Allocation  using Multi  Objective Linear Programming] This article is an article of  development  of  Musyaffak, Astuti, and Effendi  (2012) which discussed  about the Assessment of Supplier Performance of Animal Feed Using Analytic Network Process Method (ANP) and Rating Scale (Case Study of PT DMC Malang East Java). PT. DMC is a company engaged in the field of  animal  husbandry  that  need  to  order  animal  feed.  In  the  article,  Musyaffak  et  al  have  conducted  a performance  assessment  of  each  supplier  but  have  not  used  the  assessment  as  a  consideration  to determine the optimal number of animal feed orders. There are three suppliers that work together with the company so, the most important function of a purchasing department is supplier selection. An Enterprise Resource Planning (ERP) system in  the process of supplier selection may result in  great  savings in  cost and  time.  This  paper  aims  for  selection  supplier  and    to  determine  the  optimal  feed  orders  for  each suppliers using  Multi Objective Linear Programming. The model developed based on three ERP key. The objective  function of the model  is to find the minimum cost, defect  rate, delivery delay rate and supplier rate. The model was solved using Microsoft Excel Solver Software. As the result, third suppliers are given orders for 100, 32 and 100 tons.
Keywords: Analytical Network Process (ANP); Enterprise Resource System (ERP); Multi Objetive Linear Programming (MOLP), and supplier selection
------------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi.
E-mail: Sintyaratnasari45@gmail.com
1. Pendahuluan
Pemasok  merupakan  salah  satu  entitas  penting dalam  jaringan  rantai  pasok.  Pemasok  berfungsi  untuk menjamin ketersediaan bahan baku sehingga keberadaan pemasok  merupakan  aspek  yang  sangat  penting  bagi berjalannya  perusahaan.  Jumlah  pemasok  yang  tidak sedikit  membuat  perusahaan  harus  memilih  pemasok terbaik bagi perusahaannya. Perusahaan juga dihadapkan  dengan  adanya  berbagai  macam  pemasok dengan  kekurangan  dan  kelebihannya  masing-masing. Pemilihan  pemasok  oleh  perusahaan  sangat  berdampak pada biaya pembelian (Ghodyspour, 2001). Permasalahan  pemilihan  pemasok  tidak  hanya  dilihat berdasarkan  harga  terendah  tetapi  terdapat  beberapa kriteria  lain  seperti  kualitas,  kecepatan  pengiriman  dan lain-lain.
Penelitian  ini  merupakan  pengembangan  dari artikel  (Musyaffak  dkk,  2012)  yang  membahas mengenai  Penilaian  Kinerja Supplier Pakan  Ternak Menggunakan  Metode Analytical  Network  Process (ANP) dan Rating Scale (Studi kasus PT. DMC Malang Jawa  Timur).  Pada  artikel  tersebut,  Musyaffak  dkk sudah melakukan penentuan bobot dan penilaian kinerja dari  masing  masing  pemasok    akan  tetapi,  penelitian tersebut  masih  belum  menggunakan  penilaian  tersebut sebagai  bahan  pertimbangan  untuk  menentukan  jumlah pesanan  pakan  ternak  yang  optimal.  Pada  penelitian  ini akan  dilakukan  pengembangan  penelitian  dengan menggabungkan  tiga  metode  yaitu  ANP, Rating  Scale dan Linear  programming dalam  sistem  ERP  untuk menentukan  serta  mengoptimalkan  kuantitas  pesan pakan ternak dari pemasok yang terpilih.
ERP merupakan sistem informasi untuk merencanakan  dan  mengintegerasikan  semua  subsistem perusahaan  termasuk  keuangan,  pembelian,  produksi, sumber daya  manusia dan penjualan. Fungsi utama dari ERP  yaitu  untuk  mengintegerasikan  prosedur  operasi antar  departemen  dan  sistem  informasi  manajemen (Yang dkk, 2007). ERP secara efektif dapat mengurangi biaya  rantai  pasokan,  mempersingkat  waktu  produksi, meningkatkan  kualitas  produk,  memberikan  layanan yang lebih baik kepada pelanggan, dan menyeimbangkan  perkiraan  penawaran  dan  permintaan (Tarantilis dkk, 2008).
PT.  DMC  merupakan  perusahaan  yang  bergerak dalam bidang peternakan ayam. Perusahaan ini memiliki tiga pemasok tetap yang berasal dari Jombang (Pemasok 1),  Gresik  (Pemasok  2)  dan  Pasuruan  (Pemasok  3). Permasalahan yang terdapat pada perusahaan yaitu pada kinerja  pemasok  seperti  keterlambatan  pengiriman, ketidaksesuaian kuantitas serta adanya kerusakan  pakan ternak.  Perusahaan  sudah  melakukan  penilaian  kinerja dengan  menggunakan  kriteria efficiency,  flexibility, responsiviness dan food  quality (Aramyan  dkk,  2007) dengan menggunakan metode Analytic Network Process (ANP).  Metode  ANP  merupakan  generalisasi  dari  AHP
yang  mempertimbangkan  ketergantungan  antara  unsur- unsur hirarki (Singgih, 2009).
Hasil  yang  didapatkan  dari  pengukuran  kinerja belum  diterapkan  sebagai  bahan  pertimbangan  untuk menentukan jumlah pesanan pakan ternak yang optimal. Sehingga proses pemesanan pakan ternak hanya didasari oleh  kebiasaan  yang  selama  ini  sudah  terjalin  antara perusahaan dengan pemasok. Perusahaan perlu memperhitungkan  jumlah  pesanan  optimal  untuk  setiap pemasok  dengan  menggunakan Multi  Objective  Linear Programming .  Metode  ini  telah  dipakai  untuk menentukan  jumlah  dan  waktu  memasok,  tingkat keterampilan  petani,  meningkatkan  kualitas  target  serta menentukan biaya CSR (Sutopo dkk, 2012);
mengembangkan model pemrograman linier multinasional  dalam  divisi  pembelian  pabrik  baja berskala besar (Gao dan Tang, 2003); membentuk model pemrograman  multi-tujuan  dan  campuran-integer  untuk beberapa  sumber  saat  memesan  dalam  jumlah  banyak dengan  diskon  (Xia  dan  Wu,  2007);  Menentukan pemasok  dan  jumlah  pesanan  yang  harus  dipesan  pada setiap  pemasok  (Shaw  dan  Thakur,  2012);  Melakukan agregasi perencanaan produksi(Wang dan Liang, 2004); Mengevaluasi pemasok dan menentukan jumlah pesanan (Özgen  dan  Tuzkaya,  2008);  Optimalisasi  teknologi konversi  biomassa  serta  optimalisasi  limbah  padat (Fazlollahi  dan  Marechal,  2013).  Dari  beberapa  artikel terdahulu  yang  sudah  dilakukan,  dapat  membuktikan bahwa Multi  Objective  Linear  Programming dapat diterapkan  dalam  pemilihan  pemasok  dan  penentuan jumlah  pesanan  yang  optimal.  Oleh  karena  itu,  pada artikel  akan  dilakukan  pengembangan  model  berbasis sistem  ERP  untuk  menentukan  jumlah  pesanan  optimal dengan menggunakan Multi Objective Linear Programming.

## 2. Bahan dan Metode
Penelitian  ini  merupakan  pengembangan  dari penelitian  Musyaffak  dkk,  2009.  Penelitian  dilakukan pada  PT.  DMC  Kecamatan  Jabung,  Kabupaten  Malang pada  bulan  Februari  2013  -  Juli  2013.  Kriteria  dan subkriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  terdahulu diadopsi dari jurnal Armayan(2007).
Analisis penentuan pemasok dan jumlah pesanan optimal  dilakukan  dengan  mengkombinasikan  ANP, Rating Scale dan Linear Programming ke dalam sistem ERP  yang  ada  pada  perusahaan.  Sistem  ERP  ini kemudian  hanya  akan  diterapkan  pada  departemen pembelian  bahan  baku.  Hal  ini  dilakukan  untuk mengoptimalkan pembelian bahan baku yang dibutuhkan  oleh  perusahaan  pakan  ternak.  Berikut
merupakan  gambaran  sistem  ERP  yang  ada  di perusahaan.
ERP
Knowledge Management Keuangan Pembelian Produksi Tenaga Kerja Penjualan dan Pemasaran
Gambar 1. Sistem ERP dalam Perusahaan
Berikut  merupakan  langkah-langkah  yang  dilakukan dalam penelitian ini :
Analytic Network Process (ANP) Linear Programming Rating Scale Sudah dilakukan oleh penelitian Musyaffak, 2012 Pengembangan yang dilakukan oleh peneliti Mendapatkan bobot kriteria dan  subkriteria kinerja pemasok
Menentukan  pemasok  serta kuantitas  pemesanan  yang optimal  dari  masing-masing pemasok terpilih Mendapatkan
urutan prioritas  pemasok  pakan ternak Proses Tujuan
Gambar 2. Proses Pemilihan Pemasok

## Formulasi Model
Model MOLP yang digunakan pada penelitian ini berdasarkan  pada  hasil  penelitian  Ceby  dan  Bayraktar (2003) serta Ting dan Cho (2008) yang menerapkan tiga komponen  sistem  ERP  yang  terdiri  dari  biaya,  kualitas dan waktu.
Waktu Biaya Kualitas Tujuan
Gambar 3. Komponen Sistem ERP
Formulasi  model  MOLP  pada  artikel  ini  terdiri dari 4 tujuan yaitu sebagai berikut :
1. Biaya -  Meminimasi biaya pesan
(1)
2. Kualitas – Meminimasi penolakan bahan baku
(2) 3. Waktu – Meminimasi keterlambatan pengiriman
(3) 4. Rating  –  Minimasi  deviasi  nilai  kriteria rating supplier
(4)
Adapun  yang  menjadi  parameter  pada  fungsi tujuan  biaya  adalah  harga  bahan  baku,  pada  fungsi tujuan kualitas adalah presentase penolakan bahan baku yang  dikirim,  pada  fungsi  tujuan  pengiriman  adalah keterlambatan  pengiriman  bahan  baku  dan rating supplier yang  didapatkan  dari paper yang  dijadikan acuan. Fungsi kendala pada model MOLP ini adalah:
1. Kendala  kebutuhan  atau demand –  jumlah  total pemesanan  tiap  jenis  bahan  baku  kepada pemasok  harus  sama  dengan demand yang dibutuhkan perusahaan.
(5)
2. Kendala  minimal  pemesanan  –  jumlah  minimal pemesanan  bahan  baku  untuk  setiap  pemasok tidak  boleh  lebih  kecil  daripada  kuantitas  pesan minimal untuk setiap pemasok.
(6) 3. Kendala maksimal pemesanan –  jumlah maksimal  pemesanan  bahan  baku  untuk  setiap pemasok  tidak  boleh  lebih  besar  daripada kuantitas pesan minimal untuk setiap pemasok
(7)
4. Kendala  non  negatif  –  variabel  keputusan  Xij bukan bilangan negatif.
(8) Konstanta pada model MOLP: Cij :  Harga  bahan  baku  i  dari  pemasok  j (Rp/ton) qij :  Presentase  penolakan  bahan  baku  i  dari pemasok j (%) :  Presentase Keterlambatan pengiriman bahan baku i dari pemasok j (%) dij :  Presentase Keterlambatan pengiriman bahan baku i dari pemasok j (%) Di :  Jumlah kebutuhan bahan baku i (ton) Rij :  Rating pemasok dari paper sebelumnya Qij min :  Kuantitas  pesan  minimal  bahan  baku  i kepada pemasok j (ton) Qij maks :  Kuantitas  pesan  maksimal  bahan  baku  i kepada pemasok j (ton) Variabel keputusan pada model MOLP Xij
:  Jumlah  bahan  baku  i  yang  dipesan  ke pemasok j (ton)

## Formulasi Model Pada Excel Solver
Formulasi  untuk  setiap  fungsi  tujuan  dengan menggunakan excel solver adalah sebagai berikut:
a) Fungsi  tujuan  pertama  adalah  meminimasi  biaya pesan,  maka  model  matematis  fungsi  tujuan  ini adalah :
(Harga  Pemasok  1  X  Jumlah  Bahan  Baku  yang dipesan(Xij))  +  (Harga  Pemasok  2  X  Jumlah Bahan Baku yang dipesan(Xij)) + (Harga Pemasok 3 X Jumlah Bahan Baku yang dipesan(Xij))
b) Fungsi Tujuan kedua adalah meminimasi penolakan  bahan  baku,  maka  model  matematis fungsi tujuan ini adalah:
( Quality  Defect  Rate Pemasok  1  X  Jumlah  Bahan Baku  yang  dipesan(Xij))  +  ( Quality  Defect  Rate Pemasok  2  X  Jumlah  Bahan  Baku  yang dipesan(Xij)) + ( Quality Defect Rate Pemasok 3 X Jumlah Bahan Baku yang dipesan(Xij))
c) Fungsi Tujuan ketiga adalah meminimasi keterlambatan  pesanan,  maka  model  matematis fungsi tujuan ini adalah :
( Delivery  Rate Pemasok  1  X  Jumlah  Bahan  Baku yang dipesan(Xij)) + ( Delivery Rate Pemasok 2 X Jumlah Bahan Baku yang dipesan(Xij)) + ( Delivery Rate Pemasok  3  X  Jumlah  Bahan  Baku  yang dipesan(Xij))
d) Fungsi  Tujuan  ketiga  adalah  meminimasi  deviasi rating  criteria  supplier yang  didapat  dari perhitungan Rating  Score ,  maka  model  matematis fungsi tujuan ini adalah :
( Rate Pemasok  1  X  Jumlah  Bahan  Baku  yang dipesan(Xij)) + ( Rate Pemasok 2 X Jumlah Bahan Baku  yang  dipesan(Xij))  +  ( Rate Pemasok  3  X Jumlah Bahan Baku yang dipesan(Xij))

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Pada artikel  yang ditulis oleh Musyaffak,  Astuti, dan  Effendi  (2012)  telah  dilakukan  penilaian  kinerja untuk  ketiga supplier dengan  menggunakan  ANP  dan menghasilkan  bobot  sebesar  4,376  untuk supplier Z, 3,621  untuk  supplier  Y  dan  2,772  untuk supplier X. Sampai  dengan  saat  ini  perusahaan  telah  bekerja  sama dengan  tiga  pemasok  pakan  ternak  yaitu  supplier  X,  Y dan  Z.  Ketiga  pemasok  tersebut  memiliki  jumlah minimal order pembelian  yang  sama  yaitu  4  ton  pakan ternak per pesanan. Jumlah pesanan setiap bulan kepada masing-masing  pemasok  ditentukan  oleh  perusahaan sesuai  dengan  kebutuhan.  Tabel  1.  menunjukkan  profil pemasok pakan ternak di PT. DMC.

## ANP
Analytical  Network  Process (ANP)  merupakan penilaian  kinerja  yang  digunakan  untuk  memperoleh nilai  bobot  kinerja  pemasok.  Adapun  hasil  nilai  bobot kriteria pemasok dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 1. Data Pemasok Pemasok Pemasok 1  Pemasok 2  Pemasok 3 Harga (Rp) 6000 6500 5500 Kebutuhan (ton) 232 232 232 Kapasitas (ton/ bulan) 100 100 100 Kuantitas Pesan Minimal (ton) 4 4 4 Tabel 2. Bobot Hasil ANP Pemasok Kriteria Subkriteria Bobot Pemasok 1 Quality Qulity Defect rate 0,02 Flexibility Delivery Delay Rate 0,05 Pemasok 2 Quality Qulity Defect rate 0,03 Flexibility Delivery Delay Rate 0,08 Pemasok 3 Quality Qulity Defect rate 0,02 Flexibility Delivery Delay Rate 0,03
Kriteria  utama  pada  perusahaan  pakan  ternak adalah  kriteria Quality dan Flexibility .  Hal  ini dikarenakan  apabila  kualitas  buruk,  maka  akan mempengaruhi  pertumbuhan  ternak.  Selain  itu,  kriteria Flexibility juga memiliki  peran  penting dalam menentukan waktu pemesanan.

## Rating Scale
Rating  Scale digunakan  untuk  memperoleh urutan atau prioritas dari masing-masing pemasok pakan ternak.  Skala  penilaian  yang  digunakan  yaitu  1-5. Adapun  hasil  nilai  bobot rating  scale pemasok  adalah sebagai berikut :
Tabel 3. Hasil penilaian Rating Scale Pemasok Hasil Penilaian Kinerja Pemasok 1 2,772 Pemasok 2 3,621 Pemasok 3 4,376 Berdasarkan rating  scale tersebut  maka  prioritas pemasok  yang  dipilih  oleh  perusahaan  adalah  pemasok 3,  pemasok  2,  dan  pemasok  1  yang  didasarkan  pada besarnya nilai kinerja. Dengan menggunakan pendekatan  ERP,  data  penilaian  kinerja  yang  diambil hanya  merupakan  data  yang  terkait  biaya  atau  harga, pengiriman,  dan  kualitas  produk.  Persamaan  model  di
atas  kemudian  akan  diselesaikan  seperti  menyelesaikan permasalahan single objective linear programming yaitu satu per satu secara terpisah dengan  menerapkan  aturan minimax dan  diselesaikan  dengan menggunakan software microsoft excel solver sehingga diperoleh hasil seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Perhitungan SOLP Fungsi Tujuan 1 2 3 4 Nilai Min Z Nilai Max Z Z1 14260 00 64800 0 12720 00 13580 00 64800 0 14260 00 Z2 5,64 2,2 5,08 4,96 2,2 5,64 Z3 13,96 5,44 13,12 10,56 5,44 13,96 Z4 324.9 32 - 201.1 88 - 452.8 04 376.2 72 - 452.8 04 376.27 2
Dengan  bantuan software  microsoft  excel  solver diperoleh solusi optimal dengan nilai Z1 = 1426000, Z2 =  5,64,  Z3  =  13,96  dan  Z4  =  376,272.  Sedangkan rekapitulasi  hasil  variabel  keputusan  Xij  dapat  dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Hasil Rekapitulasi xij
Pemasok Jumlah Bahan Baku yang Dipesan (xij) Pemasok 1 100 Pemasok 2 32 Pemasok 3 100 Penentuan kuantitas pesanan optimal menghasilkan keputusan strategis. Dengan dilakukannya pengoptimalisasian  kuantitas  pesan  dapat  meminimasi biaya, menjamin kualitas, serta menjamin keberlangsungan  perusahaan.  Dalam  artikel  ini,  proses penentuan pemasok dan penentuan kuantitas bahan baku menggunakan  kombinasi  antara  metode Analytic Network Process (ANP), ERP dan model multi objective linear  programming (MOLP).  ANP  digunakan  untuk menentukan bobot kriteria pemilihan pemasok, sedangkan  ERP  digunakan  untuk  mengembangkan model  dan  MOLP  digunakan  untuk  menentukan kuantitas  pemesanannya.  Model  MOLP  digunakan karena  dalam  proses  pemilihan  pemasok  melibatkan lebih  dari  satu  tujuan.    Keempat  fungsi  tujuan  pada penelitian  ini  didasarkan  pada  konsep  ERP  dan  kriteria hasil  ANP  serta Rating  scale .  Hasilnya  dapat  dilihat pada  Tabel  5.  Hal  ini  tentunya  dapat  memberikan masukan kepada perusahaan untuk menentukan kuantitas  pemesanan  optimal  yang  didukung  oleh keputusan harga, kualitas dan waktu pengiriman.

## 4. Kesimpulan
Dalam  lingkungan  ERP,  biaya,  waktu,  dan kualitas  adalah  tiga  kunci  elemen  untuk  keberhasilan perusahaan.  Dalam  konsep push  and  pull ,  lingkungan yang kompetitif memaksa perusahaan untuk mengadopsi efisiensi cara, sistem ERP, untuk  integrasi,  fleksibilitas, dan  operasi.  Biaya  material,  kualitas  dan  waktu pengiriman  dikendalikan  oleh  pembeli  atau  perusahaan dari  divisi  pembelian.  Penghematan  biaya  untuk  pakan dapat menyebabkan earning per share (EPS) yang lebih tinggi;  kualitas  tingkat  yang  lebih  tinggi  dari  bahan dapat meningkatkan kepuasan pelanggan,  menyebabkan mereka  menjadi  pelanggan  berulang;  pengiriman  tepat waktu  dapat  mengurangi  produksi  kehilangan  dan membantu  pelanggan  menerima  kiriman  mereka  tepat waktu.  Dalam  artikel  ini,  tiga  pemasok  pakan  ternak diberikan sebagai alternatif pilihan. Melalui sistem ERP, kami  menemukan  bahwa  pemasok  1  dan  3  merupakan pemasok  yang  memperoleh  sebagian  besar  jumlah pesanan  dan  pemasok  2  memperoleh  pesanan  yang paling sedikit.

## 5. Saran
Artikel  ini  hanya  memperhitungkan  jumlah pesanan optimal dengan menggunakan linear programming. Proses pemilihan supplier baru pemasok,
sedangkan dalam artikel selanjutnya dapat dikembangkan lagi konsep ERP yang lebih luas.

## Daftar Pustaka
Aramyan,  L.H.,  Lansink,  A  G.J.M.O.,  Vorst,  J.G.A.J. van der., dan Kooten, O. van. 2007. Perfomance. Measurement  in  Agri-Food  Supply  Chain:  A Case  Study. An  International  Journal, 12(4), 304-315.
Ceby,  F.  and  Bayraktar,  D.  2003.  An  Integerated approach  for  supplier  selection. Journal  of Logistics Information Management. 16, 395-400. Fazlollahi,  S.,  Marechal,  F.  2013.  Multi-objective, multi-period  optimization  of  biomass  conversion technologies  using  evolutionary  algorithms  and mixed  integer  linear  programming  (MILP). Applied Thermal Engineering , 50(2), 1504-1513. Gao, Z., & Tang, L. (2003). A multi-objective model for purchasing of bulk raw materials of a large-scale integrated  steel  plant. International  Journal  of Production Economics , 83(3), 25–334.
Ghodsypour,  S.H.,  O’Brien,  C.  2001.  The  total  cost  of logistics in supplier selection, under condition  of multiple  sourcing,  multiple  criteria  and  capacity constraint. Internal  journal  of  Production Economics, 73(!), 15-27.
Musyaffak,  H.,  Astuti,  R.,  Effendi,  M.  2013.  Penilaian Kinerja  Supplier  Pakan  Ternak  Menggunakan Metode  Analytic  Network  Process  (ANP)  dan Rating  Scale  (Studi  Kasus  PT.  DMC  Malang,
Jawa  Timur). Jurnal  Industri  Kinerja  Supplier Pakan ,2(3), 153-160.
Özgen,  D.,  Tuzkaya,  G.  2008.  A  Two-Phase Possibilistic  Linear  Programming  Methodology for  Multi-Objective  Supplier  Evaluation  and
Order Allocation Problems. Information
Sciences , 178(2),  485-500
Singgih,  M.L.  2009.  Pemilihan  Alternatif  Perbaikan Kinerja  Lingkungan  Sektor  Industri  Potensial  di Jawa  Timur  degan  Metode  Economic  Input- Output  Life  Cycle  Assesment  (EOI-LCA)  dan Analytic  Network  Process  (ANP). Seminar Nasional  Perencanaan  Wilayah  dan  Kota  ITS , Surabaya ISBN No. 978-979-98808-2-6, 106. Shaw,  K.,  Thakur,  L.S.  2012.  Supplier  Selection  Using Fuzzy  AHP  and  Fuzzy  Multi-Objective  Linear Programming  for  Developing  Low  Carbon Supply Chain. Expert Systems with Applications , 39(9), 8182-8192.
Sutopo, W., Hisjam, M., Yuniaristanto. 2012. An Agri- Food  Supply  Chain  Model  to  Enhance  the Business  Skills  of  Small-Scale  Farmers  Using Corporate Social Responsibility. Makara Journal of Technology , 16(1), 43-50.
Tarantilis,  C.D.,  Kiranoudis,  C.T.,  Theodorakopoulos,
N.D.  2008.  A  Web  Based  ERP  System  for
Business Services and Supply Chain
Management  Aplication  to  Real  World  Process Scheduling. European  Journal  of  Operation Research , 187(3), 310-1326.
Wang,  R.C.,  Liang,  T.F.  2004.  Application  of  Fuzzy
Multi-Objective Linear Programming to Aggregate  Production  Planning. Computers  & Industrial Engineering , 46(1), 17-41.
Xia,  W.,  &  Wu,  Z.  (2007).  Supplier  selection  with multiple-criteria in volume
discount
environment. Omega , 35(5), 494–504.
Yang, J. B., Wu, C. T., & Tsai, C. H. (2007). Selection of  an  ERP  system  for  a  construction  firm  in Taiwan: A case study. Automation In Construction, 16(6), 787–796.