Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 2  April 2024 Hal 347-356 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Penentuan Dalam Pemilihan Ekspedisi Menggunakan Metode Analytic Processes Network dan Dynamic Programming
Moch Fajar Ardiansyah a , Indah A S Wulandari b
a Departemen Teknik Industri, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, email
b Departemen Teknik Industri, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, indahapriliana@umsida.ac.id
Submitted: 04-03-2024, Reviewed: 16-03-2024, Accepted 28-04-2024 https://doi.org/10.47233/jteksis.v6i2.1327

## Abstract
An expedition or delivery service is a transportation equipment rental service to move goods or people. PT IPP  is a company that operates in the field of product packaging printing. In the delivery process, errors often occur in the process of selecting the type of truck to be used. Based on data from July to November 2023, there were several errors in selecting transportation equipment (type of truck). These errors result in several products being delayed, the production process being hampered and can result in employees working overtime, so this research is aimed at selecting the type of transportation used according to the criteria. The criteria required range from weight capacity to product quantity capacity and the selection of expedition services that have the type of transportation equipment that suits the product cubication. Data processing uses the Analytic Network (ANP) method to recommend expedition services to be used in product delivery and the dynamic programming method  to  fulfill  vehicle  capacity.  The  results  obtained  are  that  the  most  dominant  criterion  is  price  with  the  highest percentage value of 24% and the most dominant alternative for selecting expedition services is Barokah Tani with the highest percentage value of 10%. The results of the dynamic programming method are that the largest value of f2(y) is for a truck with a capacity of 54m3 which can load two products, namely products C and B, while for product A you can use a truck with a capacity of 18m3.
Keywords: Analytic Network Proces, Dynamic Programming, Expedition services

## Abstrak
Ekspedisi  atau  jasa  pengiriman merupakan  suatu  jasa  penyewaan  alat  transportasi  guna  memindahkan  suatu  barang  atau manusia. PT IPP merupakan perusahaan yang bergerak dibidang printing kemasan produk, dalam proses pengiriman kerap terjadi kesalahan dalam proses pemilihan jenis truk yang akan digunakan. Berdasarkan data pada bulan juli sampai november 2023  terdapat  beberapa  kesalahan  dalam  pemilihan  alat  transportasi  (jenis  truk).  Dari  kesalahan  tersebut  mengakibatkan beberapa produk mengalami keterlambatan, proses produksi terhambat dan dapat mengakibatkan karyawan kerja lembur, maka  penelitian  ini  ditujukan  untuk  melakukan  pemilihan  jenis  alat  transportasi  yang  digunakan  sesuai  dengan  kriteria. kriteria yang dibutuhkan mulai kapasitas berat sampai kapasitas jumlah produk dan pemilihan jasa ekspedisi yang memiliki jenis alat transportasi yang sesuai kubikasi produk. Pengolahan data menggunakan metode Analytic Network (ANP) untuk merekomendasikan jasa ekspedisi yang akan digunakan dalam pengiriman produk dan metode dynamic programming untuk melakukan  pemenuhan  kapasitas  kendaraan.  Hasil  yang  didapat  yaitu kriteria yang paling  dominan  adalah harga dengan nilai persentase tertinggi 24% dan alternatif pemilihan jasa ekspedisi yang paling dominan adalah Barokah Tani dengan nilai persentase  tertinggi  10%.  Hasil  dari  metode  dynamic  programming  nilai  dari  f 2 (y)  yang  paling  besar  berada  pada  truk kapasitas 54m 3 yang dapat memuat dua produk yaitu produk C dan B sedangkan untuk produk A dapat menggunakan truk berkapasitas 18m 3 .dengan hasil penelitian tersebut diharapkan dapat mengatasi permasalan yang saat ini terjadi, akan tetapi tidak  menutup  kemungkinan  ada  permasalahan  baru  yang  lebih  kompleks  lagi  seperti  penambahan  kriteria  yang    lebih terbaru dimasa yang akan datang karena kemajuan teknologi.
Keywords: Analytic Network Proces, Dynamic Programming, Jasa Ekspedisi
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Dunia  industri  yang  maju  seperti  saat  ini, suatu  proses  haruslah  cepat,  tepat  dan  akurat. Sepertihalnya  proses  pengiriman  produk.  Proses pengiriman  barang  atau  produk  dan  jasa  kepada pembeli  merupakan  suatu  bentuk  pemasaran  yang dirancang untuk mengoptimalkan distribusi produk dari produsen ke pembeli [1].
PT IPP merupakan perusahaan yang bergerak dibidang manufakture  packaging atau    karton box atau  lebih  akrab  dikalangan  masyarakat  disebut kardus.  Perusahaan  tersebut  sudah  berdiri  sejak  6 tahun yang lalu sehingga banyak melakukan kerja sama dengan beberapa perusahaan yang membutuhkan  produk  yang  berupa  kemasan berbahan  dasar  karton  atau  lebih  dikenal  dengan
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 2  April 2024 Hal 347-356 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
kardus. Fungsi utama dari kardus yaitu mengemas barang atau produk sebelum dikirimkan dipasaran [2]. Produk  yang  dihasilkan  merupakan    produk yang  rentan  terhadap  kerusakan  dari  air  maupun benturan, sedangkan ukuran dimensinya bervariasi tergantung pesanan konsumen, sehingga dibutuhkan suatu pengiriman yang sesuai dalam hal ini sesuai dengan ukuran atau dimensi dari produk tersebut. Selain itu, jika jenis truk yang datang tidak sesuai dengan yang diminta, maka perusahaan akan tetap  menggunakan  jenis  truk  tersebut  untuk menghindari  denda  dari  konsumen  dan  juga menjaga kepercayaan dari konsumen. Dalam proses pengiriman  yang  dilakukan  oleh  PT  IPP  sering mengalami  keterhambatan  yang  diakibatkan  dari proses  pemilihan  jasa  ekspesi  dan  jenis  truk  yang akan digunakan untuk mengangkut produk tersebut sampai  ke  konsumen.  Jika  proses  tersebut  terus terjadi dapat menyebabkan penumpukan pada area gudang barang jadi karena produksi terus berlanjut sedangkan  proses  pengiriman  terganggu.  Dari keterlambatan pengiriman tersebut dapat mengakibatkan denda bagi pelanggan dan mengurangi kepercayaan dari pelanggan.
Dari  rumusan  masalah  diatas  dibutuhkan proses  optimasi  untuk  pemilihan  jasa  ekspedisi. Optimasi  merupakan  suatu  metode  penyelesaian suatu masalah tertentu, dan proses penyelesaiannya dapat dilakukan dengan berbagai cara dalam bentuk teknik  optimasi  [3].  Hasil  dari  optimasi  berupa solusi  optimal  dengan  cara  mempertimbangkan secara sistematis yang diberikan dengan mempertimbangkan  kendala  sumber  daya  dan alternatif penyesuaian biaya [4]. Tujuan pengoptimalan yang
umum
mencakup meminimalkan biaya,  memaksimalkan keuntungan, menyederhanakan aktivitas produksi, dan meningkatkan  efisiensi  proses.  Penentuan  solusi terbaik  memerlukan  pertimbangan  yang  matang terhadap  beberapa  alternatif  dan  seringkali dibandingkan  berdasarkan  beberapa  kriteria  [5]. Pemilihan  kriteria  sama  halnya  dengan  memilih vendor atau penyewa jasa dapat meringankan biaya penyewaan  dan  meningkatkan  keuntungan  dari perusahaan [6].
Berdasarkan pemaparan permasalahan diperoleh  bagaimana  cara  menentukan  jasa ekspedisi  dengan  cepat  dan  tepat  yang  kemudian disimulasikan  proses  pengiriman  berdasarkan kuantiti  produk.    Maka  dari  itu  dibutuhkan proses optimasi  pemilihan  jasa  ekspedisi,  Jasa  ekspedisi merupakan  suatu  Perusahaan  yang  menerima  jasa pengiriman barang melalui jalur darat, air maupun udara [7]. Dalam jalur darat pada aspek penentuan kapasitas  truk  berdasarkan  kuantiti  produk  yang akan dikirim untuk menjaga produk sampai kepada konsumen  tidak  mengalami  kerusakan  dan  untuk
menentukan  kriteria  dilakukan  wawancara  pada pihak  yang  bersangkutan  di  area  gudang  barang jadi. Untuk itu dibutuhkan suatu proses pengambilan keputusan berdasarkan metode Multi Criteria Decision Making (MCDM). MCDM ialah suatu  cara  dalam  pengambilan  keputusan  untuk menetapkan  alternatif  terbaik  berdasarkan  kriteria [8].  Dalam  kemajuannya  terdapat  beberapa  cara dalam  proses  pengambilan  keputusan  seperti metode Analitycal  Hierarchy  Process (AHP), Analitycal Network Process (ANP) dan Technique For  Order  Preference  By  Similarity  To  Ideal Solution (TOPSIS) [9].  Setelah itu dilakukan suatu proses  optimasi  atau  efisiensi  dalam  proses pemuatan  barang  kedalam  truk,  untuk  itu diperlukan suatu metode simulasi pemutan barang atau lebih dikenal dengan permasalahan knapsack. Program  dinamis  atau dynamic  programming merupakan  suatu  cara  matematis  yang  digunakan untuk  mengambil  keputusan  dari  beberapa serangkaian  keputusan  yang  berkaitan.  Yang bertujuan  untuk  memudahkan  dalam  penyelesaian optimasi yang karakteristik [10].
Dari  beberapa  penelitian  terdahulu  salah satunya diperoleh bahwasannya metode ANP dapat digunakan  dalam  proses  pemilihan  jasa  ekspedisi berdasarkan  perbandingan  berpasangan  antar kriteria  yang  diolah  dalam  suatu  aplikasi  [11] aplikasi tersebut merupakan aplikasi superdecision .
Aplikasi tersebut merupakan suatu perangkat lunak yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan  atau pengambilan  keputusan  berdasarkan  metode  ANP [12]  Berdasarkan  penelitian  terdahulu  juga diperoleh  hasil  bahwasanya  metode Analitycal Network  Process (ANP)  dapat  digunakan  untuk pemilihan  jasa  ekspedisi  yang  tepat  berdasarkan kriteria  dan  dapat  mengurangi  keterlambatan pengiriman yang bisa menyebabkan over cost [13]. Pada  penelitian  terdahulu  untuk  memaksimalkan dari  kerja  karyawan  operator  sehingga  dapat menekan biaya operasional sampai 49% menggunakan metode dynamic programming [14]. Oleh  karena  itu,  tujuan  penelitian  ini menentukan pemilihan jasa ekspedisi menggunakan metode Analitycal Network Process (ANP)  dan Dynamic  Programming berdasarkan kriteria yang kemudian disimulasikan dalam proses muat  barang  atau  produk,  sehingga  barang  atau produk  yang  akan  diangkut  dapat  semaksimal mungkin.. Sehingga penelitian ini difokuskan pada jasa  ekspedisi  mana  yang  akan  menjadi  prioritas utama  dalam  proses  pengiriman  menggunkan metode  ANP  karena  dalam  metode  ANP  terdapat perbandingan berpasangan yang saling keterkaitan dari kriteria yang telah dipilih dan ditentukan. Dan untuk  pemilihan  jenis  truk  dipililah  penggunakan metode dynamic  programming yang  dapat
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 2  April 2024 Hal 347-356 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
memberikan opsi dalam penggunaan jenis truk dari produk  yang  akan  dikirimkan.  Pada  penelitian berfokus  pada  optimasi  biaya  pemilihan  jasa ekspedisi  tanpa  memperhitungkan  waktu  dalam proses pemilihan jasa ekspedisi.

## METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini terdapat beberapa teknik dalam  pengambilan  data  yang  dilakukan  peneliti. Teknik  pengambilan  data  yang  pertama  yaitu menggunakan  metode  observasi  yang  dilakukan peneliti  diarea  perusahaan  khususnya  pada  area gudang barang jadi. Gudang barang jadi ialah suatu area  untuk  menyimpan  barang  yang  telah  selelsai diproduksi  dan  siap  untuk  dikirim  kepada konsumen  [15].  Dari  metode  observasi  kemudian dilanjutkan  dengan  metode  wawancara  kepada responden.  Responden  pada  penelitian  ini  ialah SPV  dari  gudang  barang  jadi  yang  merupakan penanggung  jawab  dalam  proses  pengiriman berlangsung. Wawancara dilakukan guna mengetahui  secara  detail  dari  proses  pengiriman karena dalam proses.
Alur penelitian ialah bentuk keseluruhan dari proses  penelitian  berupa  gambar  maupun  bentuk yang lain [16]. Alur penelitian yang dilakukan oleh peneliti  dapat  dilihat  pada  gambar  1  diagram  alir dibawah ini:
Gambar 1. Diagram Alir
Dalam  alur  penelitian,  dijelaskan  serangkaian tahapan  yang  dijalani  oleh  peneliti  dalam mengimplementasikan  penelitian.  Penelitian  yang dilakukan  pada  PT  IPP  dimulai  dari  proses identifikasi  permasalahan  yang  ada  kemudian dilanjutkan  merumuskan  permasalahan,  kemudian
dilanjutkan dengan proses pengumpulan data yang bertujuan untuk menyelesaikan permasalahan yang telah didapatkan. Pengolahan  data yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan metode Analitycal  Network  Process ANP  yang  dimulai dengan  melakukan  penentuan  kriteria  yang dilakukan  oleh  SPV  gudang  barang  jadi.  Setelah diperoleh  kriteria  dilanjutkan  dengan  mengolah kriteria  tersebut  menggunkan  metode Analitycal Network  Process (ANP)  ialah  cara  untuk pengabilan  keputusan  yang  sistematis  dengan faktor-faktor  yang  saling  terkait  dan  umpan  balik menggunakan metode matematis. Analitycal Network  Process (ANP) ialah  lanjutan  dari Analitycal  Network  Process (ANP) yang  berdasar dari  kriteria  yang  saling  berkaitan. Analitycal Network  Process (ANP) dapat  dilakukan  untuk penurunan rasio yang berasal dari rasio orang yang berinteraksi  dengan  kriteria  dan  elemen  yang berkenan merupakan pencerminan dari pengukuran relatif  [17].  pada  awalnya  proses Analitycal Network Process (ANP) meliputi :
1.) Memilih elemen atau kriteria dan sub kriteria yang akan digunakan dengan ditentukan dari study literatur dan diskusi dengan para pakar [18].
2.) Memilih prioritas elemen yang meliputi:
a. Memilih prioritas dari hasil perbandingan berpasangan sesuai kriteria
b. Matriks  perbandingan  diberikan  nilai berupa  angka  untuk  mempresentasikan tingkat  kepentingan  dari  suatu  elemen dari  elemen  yang  lain.  Nilai  matriks perbandingan  dapat  dilihat  pada  tabel dibawah [19]:
Tabel 1. Penilaian Tingkat Kepentingan Nilai Kepentingan Keterangan 1 Kedua kriteria sangat penting. 3 Kriteria satu sedikit lebih penting dari kriteria yang lain. 5 Kriteria satu lebih penting dari kriteria yang lain. 7 Kriteria satu sedikit pasti penting dari kriteria yang lain. 9 Kriteria satu pasti penting dari kriteria yang lain. 2, 4, 6, 8 Nilai antara beberapa nilai yang berdekatan [20].
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 2  April 2024 Hal 347-356 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Jika  telah  dilakukan  suatu  perbandingan dilanjutkan dengan penentuan vektor prioritas (W/ Eigenvektor ) [9]. Untuk memperoleh  nilai eigenvektor dapat dilakukan dengan menggunakan rumus:
X = ∑( Wij / ∑Wj ) / n                   (1) Sumber: [21], [22], [23] Keterangan : X = eigenvector Wij = nilai sel kolom dalam satu baris ∑Wj = jumlah total kolom N = jumlah matriks yang dibandingkan 3.) Rasio inkonsistensi
Rasio Inkonsistensi merupakan penilaian dari
expert yang  diberikan  konsisten  atau  tidak.  Rasio Inkonsistensi  kurang  dari  atau  sama  0,1  memiliki nilai reliable atau  konsisten.  Indeks  Konsistensi (CI) dihitung dnegan rumus:
𝐶𝐼 = λmax−n
n−1 (2) Sumber: [9], [22], [23] Rasio konsistensi didapatkan melalui perbandingan  indeks  konsistensi  dengan  nilai  dari bilangan  indeks  konsistensi  acak  (RI),  sebagai berikut:
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 (3) Sumber: [9], [22], [23] Keterangan: λ 𝑚𝑎𝑥 = Eigenvalue Terbesar Matriks Perbandingan Berpasangan n×n n = Jumlah Item yang Diperbandingkan CI = Indeks Konsistensi RI = Random Consistency Inde
4.) Menentukan nilai supermatriks Supermatriks berisikan beberapa matriks, ada 3 jenis supermatriks yaitu:
a. Unweighted supermatriks Unweighted supermatriks dibuat melalui cara memasukan  nilai  eigenvector  dari  matriks perbandingan berpasangan.
b. Weighted supermatriks Weighted  supermatriks dibuat  melalui  tiap blok kriteria prioritas berdasarkan bobot dari matriks  perbandingan  berpasangan  dengan cara mengkalikan
isi unweighted
supermatriks  dengan  matriks  perbandingan kriteria. Ww = Tz . W                           (4) Sumber: [24], [25], [26] Keterangan: Ww
= weighted supermatrix
Tz = matriks perbandingan W = unweighted supermatrix a. Limiting supermatriks
Limiting supermatriks dibuat dengan memberikan  pangkat  pada  weighted  supermatriks secara terus menerus sampai hasil sama besar dan menormalisasi  limiting  supermatriks  dengan rumus:
lim k→∞ 𝑊 𝑘 (5)
Sumber: [24], [25], [26]
5.) Pemilihan alternatif terbaik Melakukan  pemilihan  alternatif  terbaik  yang dilihat  dari  hasil  perankingan.  Setelah  itu  dapat dilakukan  optimalisasi  menggunkan  metode  DP. Dynamic  programming ialah cara untuk memecah masalah  dengan  menguraikan  solusi  menjadi tahapan  untuk  mengetahui  pemilihan  yang  saling [27]. Dynamic  programming ialah  cara  matematis yang  disusun  untuk  memperbaiki  permasalahan dengan menguraikan masalah menjadi bagian yang lebih  kecil  maka  hasil  dalam  perhitungan  lebih mudah. Dynamic programming merupakan jawaban  dari  permasalahan  yang  bertahap  dengan setiap tahap berisikan satu variabel optimasi. Setiap perhitungan  dihubungkan  melalui  perhitungan rekursif  untuk  mendapatkan  suatu  pmecahan msalah  yang  optimal  [28].  langkah  dari  algoritma Dynamic programming sebgai berikut:
a. Memecah  persoalan  menjadi  tahapan  yang kecil dan saling berpasangan.
b. Memecahkan masalah pertahap secara rekursif.
c. Menyatukan  pemecahan  masalah  untuk menyelesaikan  masalah  yang  sesungguhnya [29].
Penerapan  metode Dynamic  programming ada  berbagai  macam  dari  pemilihan  rute  tercepat sampai pemaksimalan muat cargo, pada penerapan untuk penyelesaian kapasitas dapat  menggunakan rumus sebagai berikut [30]:
Max {f_3 (x_3 )}
Max {f_2 x_2+ 〖 f_3 〗 ^* ( 〖 kapasitas - x 〗 _3 )}
Max {f_1 x_1+ 〖 f_2 〗 ^* ( 〖 kapasitas - x 〗 _1 )}

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Penentuan Kriteria
Berdasarkan  wawancara  yang  dilakukan pada SPV gudang barang jadi diperoleh kriteria yang akan digunakan dalam penggunaan metode ANP. Kriteria yang telah ditentukan atau dipilih oleh  spv  gudang  barang  jadi  dapat  dilihat  pada tabel 2.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 2  April 2024 Hal 347-356 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
P-ISSN : 2964-2132
Tabel 2. Kriteria Perbandingan Berpasangan No Kriteria Sumber 1 Biaya pengiriman [17], [31], [32] 2 Area pengiriman Kepala gudang PT. IPP 3 Kelengkapan jenis kendaraan Kepala gudang PT. IPP 4 Klaim kerusakan [33] 5 Ketepatan waktu [9] Dari tabel 2 diatas yang diperoleh dari hasil wawancara  terhadap  SPV  gudang  barang  jadi yang  kemudian  dikontruksikan  kedalam  model permasalahan  ANP  yang  dapat  dilihat  pada gambar 2.
Gambar 2. Struktur Hirarki ANP
Setelah  bentuk  hierarki  telah  dibentuk, dilajutkan dengan
proses
perhitungan menggunakan  metode  ANP  untuk  memperoleh bobot  dari  setiap  kriteria  dan  alternatif, perhitungan  yang  dilakukan  pada  metode  ANP meliputi  penilaian  perbandingan  berpasangan, mencari  nilai eigen  vektor ,  kemudian  mencari nilai konsistensi ratio, nilai dari konsistensi ratio memiliki  batas  ≤  0,1.  Jika  pengolahan  data tersebut memiliki nilai lebih dari ≤ 0,1 maka data perbandingan berpasangan tidak konsisten untuk itu  dibutuhkan  data  yang  memiliki  nilai
perhitungan konsistensi ratio harus dibawah ≤ 0,1 supaya  data  tersebut  dikatan  valid.  Jika  dari perhitungan dari setiap perbandingan sudah valid kemudian dilanjutkan  dengan perhitungan unweight super matrix, weight supermatrix, dan limitid supermatrix . B. Perhitungan perbandingan berpasangan
Sebelum dilakukan pengolahan atau perhitungan menggunakan metode ANP, dilakukan proses  penilaian  pembobotan  berpasangan  antar kriteria yang telah direkap seperti tabel berikut.
Tabel 3. Tabel Penilaian Pembobotan Berpasangan Antar Kriteria
Pertanyaan Ke- 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Tujuan – Kriteria 2 3 3 3 3 2
3 3 2 2 ACP – Kriteria 3 3 5 5 2 3
3 3 3 1/3 Barokah Tani – Kriteria 5 3 5 5 1/3 1/3 3 2 3 3 Karya Multi – Kriteria 3 2 5 7 2 5
3 3 3 2 Kayu Manis – Kriteria 5 5 7 7 2 3 3 2 2 2 Optima – Kriteria 1/5 1/3 3 5 2 7 7 2 7 3 Suber Miduk - Kriteria 3 3 3 3 2 2 3 1 3 2 Harga – Alternatif 1/5 1/5 1/3 1/5 1/3 3 5 3 5 3 2 3 1/3 3 2 Ketersediaan Unit – Alternatif 5 2 3 2 3 1/3 1/3 1/5 1/3 3 3 3 1/3 3 2 Area Pengiriman – Alternatif 1/5 1/5 1/3 1/5 1/3 3 3 3 5 3 3 2 2 3 2 Ketepatan Waktu – Alternatif 1/5 1/3 1/3 1/3 2 2 3 3 9 3 3 3 3 2 5 Klaim Kerusakan – Alternatif 1/5 1/3 1/3 1/3 2 2 3 3 5 3 3 3 2 5 7 Harga – Kriteria 2 3 5 3 3 2
Area Pengiriman – Kriteria 5 Ketepatan Waktu – Kriteria 3
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 2  April 2024 Hal 347-356 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Kemudian dilanjutkan dengan perhitungan menggunakan matrix perbandingan berpasangan untuk mencari nilai eigen atau eigen vektor seperti tabel berikut. Tabel 4. Tabel Matriks Perbandingan Jenis Ekspedisi Terhadap Kriteria
Kriteria Harga Ketersediaan Area Ketepatan Waktu Klaim kerusakaan Harga 1.00 2.00 3.00 3.00 3.00 Ketersediaan Unit 0.50 1.00 3.00 2.00 3.00 Area Pengiriman 0.33 0.33 1.00 3.00 2.00 Keterpatan Waktu 0.33 0.50 0.33 1.00 2.00 Klaim Kerusakan 0.33 0.33 0.50 0.50 1.00 Jumlah 2.50 4.17 7.83 9.50 11
Dari matriks perbandingan berpasangan pada tabel , kemudian dilakukan normalisasi hasil untuk mencari nilai eigen. Hasil normalisasi dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 5. Tabel Normalisasi Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Harga  Ketersediaan Area Ketepatan Waktu Klaim Kerusakan Nilai Eigen Harga 0.40 0.48 0.38 0.32 0.27 0.370 Ketersediaan Unit 0.20 0.24 0.38 0.21 0.27 0.261 Area Pengiriman 0.13 0.08 0.13 0.32 0.18 0.168 Keterpatan Waktu 0.13 0.12 0.04 0.11 0.18 0.177 Klaim Kerusakan 0.13 0.08 0.06 0.05 0.09 0.084
Setelah diperoleh nilai normalisasi dan nilai eigen kemudian dilanjutkan dengan mencari nilai λ max , CI, dan CR.
Nilai λ max = (2,50 x 0,370) + (4,17 x 0,261) + (7,83 x 0,168) + (9,50 x 0,177) + (11 x 0,084) = 5,36 CI = (5,36−5) (5−1) = 0,09 CR = 0,09 1,12 = 0,08
Dari  hasil  perhitungan  tersebut  didapatkan  nilai  CR  <  0,1,  maka  nilai  perbandingan  berpasangan dianggap konsisten. Kemudian dilanjutkan dengan pengolahan data menggunakan supermatrix .
C. Hasil pengolahan nilai super matrix
Perhitungan supermatriks terdiri dari tiga tahapan yang pertama yaitu unweight supermatriks , kedua weight supermatriks dan yang ketiga limited supermatriks yang dapat dilihat pada tabel berikut. Tabel 6. Tabel Unweight Supermatrix
ACP Barokah Tani Karya Multi Kayu Manis Optima Sumber Miduk Harga Keterse diaan unit Area Ketepat an Waktu Klaim Kerusa kan Jasa Ekspedi si ACP 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.041 0.312 0.042 0.064 0.065 0.000 Barokah Tani 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.398 0.047 0.376 0.375 0.350 0.000 Karya Multi 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.214 0.251 0.230 0.236 0.242 0.000 Kayu Manis 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.102 0.121 0.149 0.151 0.162 0.000 Optima 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.174 0.181 0.124 0.128 0.134 0.000 Sumber Miduk 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.071 0.088 0.080 0.047 0.047 0.000 Harga 0.451 0.485 0.434 0.566 0.146 0.410 0.000 0.000 0.833 0.750 0.000 0.261 Ketersediaan unit 0.220 0.100 0.246 0.181 0.472 0.224 0.471 0.000 0.000 0.000 0.000 0.117 Area 0.170 0.210 0.178 0.116 0.254 0.151 0.297 0.000 0.000 0.250 0.000 0.370 Ketepatan Waktu 0.061 0.140 0.087 0.079 0.088 0.135 0.131 0.000 0.167 0.000 0.000 0.168 Klaim Kerusakan 0.099 0.065 0.055 0.058 0.039 0.080 0.101 0.000 0.000 0.000 0.000 0.084 Jasa Ekspedisi 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 2  April 2024 Hal 347-356 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Tabel 7. Tabel Weight Supermatrix
ACP Baroka h Tani Karya Multi Kayu Manis Optima Sumber Miduk Harga Ketersed iaan Unit Area Ketepat an Waktu Klaim Kerusa kan Jasa Ekspedi si ACP 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.021 0.312 0.021 0.032 0.065 0.000 Barokah Tani 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.199 0.047 0.188 0.187 0.350 0.000 Karya Multi 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.107 0.251 0.115 0.118 0.242 0.000 Kayu Manis 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.051 0.121 0.074 0.075 0.162 0.000 Optima 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.087 0.181 0.062 0.064 0.134 0.000 Sumber Miduk 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.036 0.088 0.040 0.023 0.047 0.000 Harga 0.451 0.485 0.434 0.566 0.146 0.410 0.000 0.000 0.417 0.375 0.000 0.261 Ketersediaan Unit 0.220 0.100 0.246 0.181 0.472 0.224 0.235 0.000 0.000 0.000 0.000 0.117 Area 0.170 0.210 0.178 0.116 0.254 0.151 0.148 0.000 0.000 0.125 0.000 0.370 Ketepatan Waktu 0.061 0.140 0.087 0.079 0.088 0.135 0.066 0.000 0.083 0.000 0.000 0.168 Klaim kerusakan 0.099 0.065 0.055 0.058 0.039 0.080 0.051 0.000 0.000 0.000 0.000 0.084 Jasa Ekspedisi 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
Tabel 8. Tabel Limited Supermatrix ACP Baroka h Tani Karya Multi Kayu Manis Optima Sumber Miduk Harga Ketersedi aan unit Area Ketepata n Waktu Klaim Kerusaka n Jasa Eksped isi ACP 0.058 0.058 0.058 0.058 0.058 0.058 0.058 0.058 0.058 0.058 0.058 0.058 Barokah Tani 0.102 0.102 0.102 0.102 0.102 0.102 0.102 0.102 0.102 0.102 0.102 0.102 Karya Multi 0.093 0.093 0.093 0.093 0.093 0.093 0.093 0.093 0.093 0.093 0.093 0.093 Kayu Manis 0.050 0.050 0.050 0.050 0.050 0.050 0.050 0.050 0.050 0.050 0.050 0.050 Optima 0.064 0.064 0.064 0.064 0.064 0.064 0.064 0.064 0.064 0.064 0.064 0.064 Sumber Miduk 0.029 0.029 0.029 0.029 0.029 0.029 0.029 0.029 0.029 0.029 0.029 0.029 Harga 0.238 0.238 0.238 0.238 0.238 0.238 0.238 0.238 0.238 0.238 0.238 0.238 Ketersediaa n unit 0.147 0.147 0.147 0.147 0.147 0.147 0.147 0.147 0.147 0.147 0.147 0.147 Area 0.118 0.118 0.118 0.118 0.118 0.118 0.118 0.118 0.118 0.118 0.118 0.118 Ketepatan Waktu 0.065 0.065 0.065 0.065 0.065 0.065 0.065 0.065 0.065 0.065 0.065 0.065 Klaim Kerusakan 0.037 0.037 0.037 0.037 0.037 0.037 0.037 0.037 0.037 0.037 0.037 0.037 Jasa Ekspedisi 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
Setelah  diperoleh  nilai limited  supermatrix kemudian dapat dilakukan perangkingan dari setiap
kriteria dan alternatif yang dapat dilihat pada tabel berikut. Tabel 9. Perankingan Setiap Kriteria dan Alternatif Alternatif Limited Supermatrix Persentase Kriteria Limited Supermatix Persentase Barokah Tani 0.10156 10% Harga 0.23827 24%
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 2  April 2024 Hal 347-356 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Karya Multi 0.09263 9% Ketersediaan Unit 0.14738 15% Optima 0.06387 7% Area Pengiriman 0.11761 12% Acp 0.05782 6% Ketepatan Waktu 0.06472 6% Kayu Manis 0.04961 5% Klaim Kerusakan 0.03717 4% Sumber Miduk 0.02936 3%
Berdasarkan  gambar  perangkingan  dari limited  supermatrix diperoleh  jasa  ekspedisi Barokah  Tani  menjadi  rekomendasi  pertama dengan nilai presentase 10%, jasa ekpedisi Karya Multi  menjadi  rekomendasi  kedua  dengan  nilai presentase  9%,  jasa  ekpedisi  OPTIMA  menjadi rekomendasi  ketiga  dengan  nilai  presentase  7% dst.  sedangan  untuk  kriteria  Harga  menjadi rekomendasi  pertama  dengan  nilai  presentase 24%,  Ketersediaan  Unit  menjadi  rekomendasi kedua  dengan  nilai  presentase  15%,  Area Pengiriman  menjadi  rekomendasi  ketiga  dengan nilai presentase 12%, dst.
D. Dynamic programming
Metode dynamic  programming digunakan untuk  menentukan  kapasitas  maksimal  dalam proses pemuatan kargo logistik. Apabila terdapat beberapa barang yang sudah diatur jumlah produk yang akan diantarkan, lalu akan dipilih kendaraan atau jenis truk yang akan digunakan dalam proses pengiriman  tersebut  secara  maksimal.  Untuk  itu dilakukan proses pemilihan jenis truk berdasarkan jumlah  produk  yang  dikirimkan  berdasarkan kubikasi  dari  produk  tersebut  yang  dapat  dilihat pada    10  berdasarkan  kapasitas  dari  jenis  truk yang dapat dilihat  pada tabel 11 seperti berikut.
Tabel 10. Contoh Kiriman Produk Produk Kubikasi (w) Jumlah (p) KOTAK MANUAL WAFFLE (A) 18 m 3 12.000 KOTAK TANGO (B) 20 m 3 26.000 MDS FOR ACTIVE CLEAN (C) 35 m 3 20.000 Tabel 11. Kapasitas Truk Jenis truk Ukuran truk Kubikasi truk COLT DIESEL ENGKEL (CDE) BOX 4,59 x 1,69 x 2,12 16 m 3 COLT DIESEL DOUBEL (CDD) BOX 4,5 x 2 x 2 18 m 3 COLT DIESEL DOUBLE (CDL) BAK LONG 5,3 x 2 x 2,1 22 m 3 FUSO 7 x 2,5 x 2,6 45 m 3 TRONTON 9,4 x 2,2 x 2,3 47 m 3 WB 9,4 x 2,4 x 2,4 54 m 3 Setelah kedua data tersebut diketahui yang kemudian dilakukan pengolahan data menggunakan metode DP seperti tabel berikut
Tabel 12. Perhitungan Tahap Pertama
y f 0 (y) p+f 0 (y-w) f 1 (y) x 1 ,x 2 ,x 3 16 0 -∞ 0 (0,0,0) 18 0 12.000 12.000 (1,0,0) 22 0 12.000 12.000 (1,0,0) 45 0 12.000 12.000 (1,0,0) 47 0 12.000 12.000 (1,0,0) 54 0 12.000 12.000 (1,0,0) Tabel 13. Perhitungan Tahap Kedua y f 0 (y) p+f 0 (y-w) f 1 (y) x 1 ,x 2 ,x 3 16 0 26.000 + (-∞) = (-∞) 0 (0,0,0) 18 12.000 26.000 + (-∞) = (-∞) 12.000 (1,0,0) 22 12.000 26.000 + 0 = 26.000 26.000 (1,0,0) 45 12.000 26.000 + 12.000 = 38.000 38.000 (1,1,0) 47 12.000 26.000 + 12.000 = 38.000 38.000 (1,1,0) 54 12.000 26.000 + 12.000 = 38.000 38.000 (1,1,0) Tabel 14. Perhitungan Tahap Ketiga y f 0 (y) p+f 0 (y-w) f 1 (y) x 1 ,x 2 ,x 3 16 0 20.000 + (-∞) = (- ∞) 0 (0,0,0) 18 12.000 20.000 + (-∞) = (- ∞) 12.000 (1,0,0) 22 26.000 20.000 + (-∞) = (- ∞) 26.000 (0,1,0) 45 38.000 20.000 + 0 = 20.000 38.000 (1,1,0) 47 38.000 20.000 + 0 = 20.000 38.000 (1,1,0) 54 38.000 20.000 + 26.000 = 46.000 46.000 (0,1,1)
Dari perhitungan tabel diatas diperoleh nilai dari  f 2 (y)  yaitu  berdasarkan  jumlah  barang  yang dapat  diangkut.  Jumlah  produk  yang  dapat diangkut pada kapasitas 16m 3 yaitu 0 produk dan untuk kapasitas 18m 3 produk yang dapat diangkut sebanyak  12.000  produk  Kotak  Manual  Waffle, untuk kapasitas 22m 3 produk yang dapat diangkut sebanyak  26.000  produk  Kotak  Tango  (B)  dan untuk  kapasitas  45m 3 dan  47m 3 dapat  memuat 38.000 produk dari 12.000 produk Kotak Manual Waffle (A) dan 26.000 produk Kotak Tango (B) dan  untuk  kapasitas  54m 3 dapat  memuat  46.000 produk dari 26.000 produk.

## E. Analisis dan Pembahasan
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan terdapat  rekomendasi  perbaikan  dalam  proses pemilihan jasa ekpedisi berdasarkan kriteria yang akan menentuka jasa ekspedisi mana yang paling diutamakan dalam hal ini dapat dilihat pada tabel 14  yang  merupakan  perengkingan  dari  nilai limited supermatrix.
Tabel 15. Perengkingan Limited Supermatrix Alternatif Limited Supermatrix Persentase Kriteria Limited Supermatix Persentase
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 2  April 2024 Hal 347-356 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Barokah Tani 0.10156 10% Harga 0.23827 24% Karya Multi 0.09263 9% Ketersediaan Unit 0.14738 15% Optima 0.06387 7% Area Pengiriman 0.11761 12% Acp 0.05782 6% Ketepatan Waktu 0.06472 6% Kayu Manis 0.04961 5% Klaim Kerusakan 0.03717 4% Sumber Miduk 0.02936 3% Dari  rekomendasi  jasa  ekspedisi  tersebut permsalahan selanjutnya yaitu proses
pemaksimalan dalam pengiriman yang meliputi 3 aspek yang pertama kubikasi dari jumlah barang yang  dikirimkan,  barang  yang  dikirimkan,  dan kapasitas  dari  truk  yang  digunakan  dalam pengiriman barang tersebut.  Untuk itu dilakukan pemaksimalan  tersebut  menggunakan  metode dynamic  programmer yang  dapat  dilihat  pada tabel 16 dibawah
Tabel 16. Perhitungan Tahap Ketiga
y f 0 (y) p+f 0 (y-w)
f 1 (y) x 1 ,x 2 ,x 3 16 0 20.000 + (-∞) = (- ∞) 0 (0,0,0) 18 12.000 20.000 + (-∞) = (- ∞) 12.000 (1,0,0) 22 26.000 20.000 + (-∞) = (- ∞) 26.000 (0,1,0) 45 38.000 20.000 + 0 = 20.000 38.000 (1,1,0) 47 38.000 20.000 + 0 = 20.000 38.000 (1,1,0) 54 38.000 20.000 + 26.000 = 46.000 46.000 (0,1,1)
Dari  perhitungan  tahap  ketiga  didapatkan nilai  dari  f 2 (y)  atau  jumlah  barang  yang  dapat diangkut.  Jumlah  produk  yang  dapat  diangkut pada  kapasitas  16m 3 yaitu  0  produk  dan  untuk kapasitas  18m 3 produk  yang  dapat  diangkut sebanyak  12.000  produk  Kotak  Manual  Waffle, untuk kapasitas 22m 3 produk yang dapat diangkut sebanyak  26.000  produk  Kotak  Tango  (B)  dan untuk  kapasitas  45m 3 dan  47m 3 dapat  memuat 38.000 produk dari 12.000 produk Kotak Manual Waffle (A) dan 26.000 produk Kotak Tango (B) dan  untuk  kapasitas  54m 3 dapat  memuat  46.000 produk dari 26.000 produk.

## F. Rekomendasi Perbaikan
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  ini merekomendasikan  perbaikan  yaitu  sebelum melakukan  pengiriman  lebih  dulu  menentukan jasa  ekspedisi  yang  akan  digunakan  dan  dalam penentuan  jasa  ekspedisi  yang  banyak  tersebut alangkah baiknya jika ada salah satu atau tiga jasa ekspedisi  yang  menjadi  prioritas  dalam  proses pengiriman,  dan  juga  menetukan  jenisntruk  apa yang  akan  digunakan  dalam  proses  pengiriman tersebut  karena  truk  memiliki  ukuran  dan kapasitas yang berbeda-beda.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian diatas didapatkan hasil  pemilihan  jasa  ekspedisi  yang  sesuai  yaitu Barokah Tani dengan nilai persentase tertinggi 10%
dari  penilaiaan limited  supermatrix. Rekomendasi jenis  truk  berdasarkan  kubikasi  dari  barang  yang akan dikirimkan dengan metode Dynamic Programming didapatkan hasil nilai dari f2(y) yang paling besar berada pada truk kapasitas 54m3 yang dapat  memuat  dua  produk  yaitu  produk  C  dan  B sedangkan untuk produk A dapat menggunakan truk berkapasitas  18m3.  Saran  perbaikan  yang  dapat dilakukan  perusahaan  untuk  mencegah  terjadinya over cost adalah dengan memilih kendaraan sesuai dengan  area,  ketersediaan  unit,  area,  ketepatan waktu, dan klaim keruskan.
Penelitian  ini  dapat  dikembangkan  dengan menambahkan  beberapa  algoritma  atau  kriteria lainnya untuk pemilihan kapasitas jasa ekspedisi sehingga  dapat  mencapai  tingkat  akurasi  yang tinggi dan dapat mengambil sampling permasalahan  di  industri  terkait  penentuan  jasa ekspedisi,  dimana  permasalahan  tersebut  dapat menambah  variabel  nilai  yang  bisa  memperkuat pengambilan  keputusan  dalam  pemilihan  jasa ekspedisi,  adanya  bukti  pengaplikasian  metode ANP  dan dynamic  programming dalam dunia industri.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada pihak  Universitas  Muhammadiyah  Sidoarjo  dan PT. Indo Pack Printer sebagai tempat pelaksanaan penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  R.  R.  Marwanto  Rahmatuloh,  “RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI JASA
PENGIRIMAN  BARANG  PADA    PT.  HALUAN INDAH  TRANSPORINDO  BERBASIS  WEB,” J.
Tek. Inform. , vol. 14, no. 1, pp. 54–59, Jan. 2022.
[2] M. Karton, B. O. X. Pada, S. Kasus, and C. V Mandiri, “E -ISSN : 2746-0835 Volume 3 No 3 ( 2022 ) JUSTI
( Jurnal Sistem Dan Teknik Industri ) MEMINIMALISIR  SISTEM  ANTRIAN  UNTUK PERFORMASI  PRODUKSI  E  -ISSN :  2746-0835 Volume  3  No  3  (  2022  )  JUSTI  (  Jurnal  Sistem  Dan
Teknik Industri ),” vol. 3, no. 3, pp. 360–367, 2022.
[3] Styawati,  Andi  Nurkholis,  Zaenal  Abidin,  and  Heni Sulistiani,  “Optimasi  Parameter  Support  Vector Machine  Berbasis  Algoritma  Firefly Pada  Data  Opini Film,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 5, pp. 904–910, 2021.
[4] R.  Yuniarti,  W.  Azlia,  and  U.  Fitriana,  “Analisis
Kelayakan Investasi Penambahan Truk Pada Distributor Semen Dengan Metode AHP dan TOPSIS,” vol. 6869, pp. 46–55.
[5]
M. A. Mabrur, S. Wahyuni, and V. Dermawan, “Studi Optimasi  Alokasi  Air  Pada  Daerah  Irigasi  Bilokka Kecamatan Panca Lautang Kabupaten Sidrap Provinsi
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 2  April 2024 Hal 347-356 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Sulawesi  Selatan  Menggunakan  Program  Linear,” J. Teknol. dan Rekayasa Sumber Daya Air , vol. 1, no. 1, pp. 170–179, 2021.
[6] H.  T.  Adikoro  and  F.  Wurjaningrum,  “Analisis Pemilihan Supplier Kain Byemi Official Store Dengan Metode Fuzzy AHP dan Fuzzy Topsis,” J. Manaj. dan
Perbank. , vol. 9, no. 2, pp. 38–53, 2022.
[7] F.  A.  Tarigan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Jasa  Ekspedisi  Untuk  Pengantaran  Produk Pada Pt. Toba Surimi Industries Dengan Metode Fuzzy Simple  Additive  Weighting,” J.  Ilm.  Tek.  Inform. METHOTIKA , vol. 1, no. 2, pp. 60–65, 2021.
[8] A.  Syaripudin  and  Y.  Efendi,  “Penerapan  Multi- Criteria  Decision  Making  (  MCDM  )  Menggunakan Metode  WASPAS  Pada  Penilaian  Kinerja  Karyawan Terbaik,” vol. 3, no. 2, pp. 128–136, 2022.
[9] M. A. S. Suvalen, Ahmad, “ANALISIS PEMILIHAN PEMASOK BAHAN BAKU DENGAN INTEGRASI METODE  ANALYTICAL  NETWORK  PROCESS
DAN  TOPSIS  PADA  UMKM  PERCETAKAN
PENDAHULUAN  UMKM  adalah  usaha  ekonomi produktif  yang  dijalankan  oleh  individu  atau  badan usaha yang berukuran kecil [ 1 ]. UMKM Percet,” vol. 1, no. 1, pp. 47–59, 2022.
[10] M. Biaya, P. Dan, Y. R. Setiyono, D. T. Himawan, and Z.  A.  Achmadani,  “MAKSIMASI  KAPASITAS
PENGIRIMAN  CAT  KUKU  MENGGUNAKAN METODE STAGECOACH DAN KNAPSACK DI PT
. HIMASET,” vol. 03, no. 02, 2022.
[11] L.  Yanti  Sipayung,  “Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Perusahaan  Ekspedisi  Terbaik Menggunakan  Metode  Analytic  Network  Process (ANP),” ANP.
[12] T.  W.  Wisjhnuadji,  A.  Narendro,  Y. Prabowo, and  S. Broto,  “Penggunaan  Metoda  Ahp  Pada  Aplikasi Superdecisions  Dalam  Menentukan  Pilihan  Terbaik Produk  Mikroprosesor,” IDEALIS    Indones.  J.  Inf. Syst. , vol. 5, no. 2, pp. 98–107, 2022.
[13] J.  Hendrik  and  F.  A.  Tarigan,  “BULLETIN  OF
COMPUTER SCIENCE RESEARCH Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perusahaan Ekspedisi  Menggunakan  Metode  Analytic  Network
Process,” vol. 3, no. 3, pp. 218–224, 2023.
[14] T. A. Putra, S. S. Riskijah, and J. Setiono, “Optimasi Jumlah  Operator  Alat  Berat  pada  Pekerjaan  Struktur Proyek  Apartemen  X  Menggunakan  Dynamic Programming  Method,” J.  Online  Skripsi  Manaj. Rekayasa Konstr. , vol. 1, no. 1, pp. 7–15, 2020.
[15] N.  Safira  Isnaeni  and  N.  Susanto,  “PENERAPAN METODE  CLASS  BASED  STORAGE  UNTUK PERBAIKAN  TATA  LETAK  GUDANG  BARANG JADI (Studi Kasus Gudang Barang Jadi K PT Hartono Istana Teknologi),” Ind. Eng. Online J. , vol. 10, no. 3,
2021.
[16] S.  Alim,  P.  P.  Lestari,  and  R.  Rusliyawati,  “Sistem
Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Kakao Menggunakan Metode Certainty Factor Pada
Kelompok  Tani  Pt  Olam  Indonesia  (Cocoa)  Cabang Lampung,” J. Data Min. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, p. 26, 2020.
[17] G. Rachmaddhani and W. Yustanti, “Rekomendasi Jasa Ekspedisi  Menggunakan  Analisis  Sentimen  Dan Analytical  Hierarchy  Process(AHPu),” JEISBI (Journal Emerg. Inf. Syst. Bus. Intell. , vol. 04, no. 4, pp. 111–119, 2023.
[18] C.  Natalya,  “Machine  Translated  by  Google  Metode ANP  dan  TOPSIS  Terintegrasi  untuk  Pemasok Penilaian kinerja Machine Translated by Google,” vol. 21, no. 1, pp. 34–45, 2020.
[19] F.  Astuti  Tarigan  and  L.  Hoki,  “Sistem  Pendukung
Keputusan Pemilihan Perusahaan Ekspedisi
Menggunakan Metode Analytic Network Process.” [20] S. K. Dewi and Z. S. Ramadhani, “Studi Kasus Industri Konstruksi,” vol. 23, no. 2, pp. 133–148, 2022.
[21] F.  Anissa,  A.  P.  Windarto,  and M.  Fauzan, “Analisis Algoritma  Analytic  Network  Process  (ANP)  Dalam Pemilihan  Material  Furniture  Pada  Interior  Rumah Tinggal,” …  J. Penerapan Sist. … ,  vol.  1,  no.  4,  pp. 138–145, 2020.
[22]
A.  Sulvia et  al. ,  “PENENTUAN  KELAYAKAN PROPOSAL  PERMOHONAN  BANTUAN  HIBAH
PADA DINAS SOSIAL MENGGUNAKAN
ANALYTIC NETWORK PROCESS (ANP),” 2021.
[23] A.  J.  Olanta,  M.  E.  Sianto,  and  I.  Gunawan, “Perbandingan  Metode  ANP  Dan  AHP  Dalam Pemilihan  Jasa  Kurir  Logistik  Oleh  Penjual  Gadget Online,” Widya Tek. , vol. 18, no. 2, pp. 96–101, 2019.
[24] A. R. Andriawan and A. Fahroza, “Application of the Analytic  Network  Process  (  ANP  )  Algorithm  to Determine  The  Best  of  Programming  Language Penerapan Algoritma Analytic Network Process ( ANP )  untuk  Menentukan  Bahasa  Pemrograman  Terbaik,” pp. 140–145, 2022.
[25] A. S. R. Cahya and H. Prassetiyo, “Usulan Pemilihan Supplier  Bahan  Baku  Kabel  dengan  Menggunakan Metode  Interpretive  Structural  Modeling  (ISM)  dan Analytical Network Process (ANP) di PT. KMS,” Fti , pp. 1–10, 2022.
[26] Y.  E.  Windarto,  I.  Pertiwi,  and  O.  Winarto,  “Jurnal Politeknik Caltex Riau Implementasi Analytic Network Process untuk Penentuan Tempat Pembuangan Akhir,” vol. 6, no. 1, pp. 47–58, 2020.
[27] D. Jahja Surjawan, I. Susanto, and K. Maranatha Jl Drg Suria  Sumantri  No,  “Aplikasi  Optimalisasi  Muat Barang  Dengan  Penerapan  Algoritma  Dynamic Programming  Pada  Persoalan  Integer  Knapsack,” 2015.
[28] S.  A.  Gumelar,  S.  S.  Riskijah,  and  S.  Utoyo, “OPTIMASI  KEBUTUHAN  TENAGA  KERJA PADA PROYEK PEMBANGUNAN,” vol. 1, pp. 49–
54, 2020.
[29]
K.  S.  S,  N.  H.  Harahap,  and  J.  S.  Sitorus,  “Analisis Transportasi  Pengangkutan  Sampah  di  Kota  Medan Menggunakan Dynamic Programming,” vol. 7, no. 2, pp. 126–130, 2020.
[30] D. Bramantya,  I.  G.  S.  Astawa,  I.  W.  Supriana,  L.  G.
Astuti, N. A. Sanjaya ER, and I. G. A. G. A. Kadyanan, “Rancangan  dan  Analisis  Model  Algoritma  Genetika Untuk  Menyelesaikan  Permasalahan  Knapsack  2 Dimensi,” JELIKU  (Jurnal  Elektron.  Ilmu  Komput. Udayana) , vol. 11, no. 2, p. 395, 2022.
[31] R. Setiawan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Layanan  Pengiriman  Barang  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting,” Rabit  J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab , vol. 8, no. 2, pp. 155–163, 2023.
[32] M.  Okta,  S.  Hadinata,  R.  Oktavera,  U.  W.  R.  S. Surabaya,  and  U.  W.  R.  Supratman,  “Implementasi Fuzzy  Anp  Pada  Pemilihan  Jasa  Ekspedisi,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. Terap. X , pp. 1–8, 2022.