## PEMILIHAN MULTI-KRITERIA PEMASOK DEPARTMENT STORE MENGGUNAKAN METODE FUZZY AHP DAN TOPSIS
Carla Olyvia Doaly 1) , Parwadi Moengin 2) , Gebriel Chandiawan 1)
1) Program Studi Teknik Industri Universitas Tarumanagara
2) Program Studi Teknik Industri Trisakti e-mail: carlaol@ft.untar.ac.id; parwadi@trisakti.ac.id; gebriel.chandiawan@gmail.com

## ABSTRAK
Department  Store  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang  fashion.  Industri fashion  di  Indonesia tumbuh    sangat  pesat,  dengan  persaingan  yang  semakin  ketat  sehingga untuk  dapat  bertahan,  penyediaan  produk  yang  tepat  bagi  konsumen,  di  waktu  yang  tepat dengan  harga  yang  ekonomis  menjadi  tantangan  utama.    Pemilihan  supplier  yang  tepat menjadi  sangat  penting  untuk  mewujudkan  hal  tersebut  diatas.  Banyak  kriteria  yang  bisa menjadi  pertimbangan dalam pemilihan  supplier,  sehingga  ini  menjadi keputusan  yang  sulit. Dalam  Penelitian  ini  pemilihan  supplier  dilakukan  dengan  menerapkan    Multiple  Criteria Decision  Making  (MCDM)    menggunakan  metode  Fuzzy  AHP    dan  TOPSIS.  Metode  Fuzzy AHP dapat meminimalkan ketidakpastian (uncertainty) yang dapat terjadi dalam pengambilan keputusan. Sedangkan TOPSIS dengan membandingkan jarak solusi ideal negative dan positif. Pemilihan  supplier  dilakukan  dengan  mempertimbangkan    5  kriteria,  15  sub  kriteria  dan  5 alternatif    dengan  tujuan  mendapatkan  alternatif  terbaik  berdasarkan  atas  5  kriteria  .  Hasil perhitungan  Fuzzy  AHP  menunjukkan  bahwa  merk  PRL  sebagai  peringkat  1  dengan  bobot 0,33  dan  merk  C  pada  peringkat  ke  2  dengan  bobot  0,22.  Sedangkan  pada  perhitungan TOPSIS merk PRL sebagai peringkat 1 dengan bobot 0.63, merk C pada peringkat 2 dengan bobot 0.49, disusul dengan merk BK, HP dan yang terakhir TE, dengan bobot masing-masing 0.32,0.30 dan 0.15
Kata kunci : Pemilihan Supplier, MCDM, Fuzzy AHP, TOPSIS.

## ABSTRACT
Department  Store  is  a  company  engaged  in  the  field  of  fashion.  The  fashion  industry  in Indonesia  is  growing  very  rapidly,  with  increasingly  fierce  competition  so  as  to  be  able  to survive, providing the right products for consumers, at the right time and economical prices is a major challenge. The selection of the right supplier becomes very important in realizing the above.  Many  criteria  can  be  considered  in  the  selection  of  suppliers,  so  this  is  a  difficult decision.  In  this  research,  supplier  selection  is  done  by  applying  Multiple  Criteria  Decision Making (MCDM) using the Fuzzy AHP and TOPSIS methods. Fuzzy AHP method can minimize the uncertainty that can occur in decision making. Whereas TOPSIS by comparing the distance of  the  ideal  negative  and  positive  solutions.  Supplier  selection  is  done  by  considering  5 criteria, 15 sub criteria and 5 alternatives with the aim of getting the best alternative based on 5 criteria. Fuzzy AHP calculation results show that the PRL brand as rank 1 with a weight of 0.33 and brand C in the rank of 2 with a weight of 0.22. Whereas in the calculation of TOPSIS PRL brand as rank 1 with a weight of 0.63, brand C at rank 2 with a weight of 0.49, followed bybrands BK, HP and finally TE, with weights of 0.32,0.30 and 0.15, respectively.
Keywords : Supplier Selection, MCDM, Fuzzy AHP, TOPSIS.

## PENDAHULUAN
Industri fashion tumbuh  dengan  pesat  di  seluruh  dunia  dan  hal  yang  serupa  pun terjadi di Indonesia. Gati Wibawaningsih yang merupakan Direktur Jendral Industri Kecil dan Menengah Kementerian Perindustrian mengatakan bahwa tahun 2016 hingga sekarang industri fashion memiliki  kontribusi  yang  cukup  baik,  dengan  nilai  tambah  produk  di bidang  industri.  Department  Store  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang fashion .  Persaingan  dalam  industri fashion saat  ini  semakin  ketat.  Salah  satu  hal  yang membuat  perusahaan  retail fashion bertahan  adalah  penyediaan  produk  yang  tepat  bagi konsumen, di waktu yang tepat, dan harga yang ekonomis. Ketersediaan produk dan harga
jual yang ekonomis hanya bisa terjadi apabila adanya kolaborasi yang terjalin baik antara perusahaan, supplier ,  dan  distributor.  Dalam  konteks supply  chain , koordinasi  antara perusahaan  dengan  para supplier biasanya  merupakan  hubungan  yang  sangat  sulit sekaligus  penting  dalam  jaringan  distribusi  Oleh  karena supplier adalah  bagian  eksternal perusahaan,  koordinasi  menjadi  tidak  mudah  kecuali  kerjasama  dan  pertukaran  informasi antara  keduanya  telah  terintegrasi. Departement  Store biasanya  memiliki  lebih  dari  satu supplier .  Menentukan supplier yang tepat bagi Departemen Store menjadi sangat penting agar  memperoleh  produk  yang  berkualitas  tinggi.  Oleh  karena  itu  untuk  menentukan supplier yang  tepat,  perusahan  perlu  mengetahui  kriteria-kriteria  yang  dibutuhkan  dalam mengidentifikasi dan mengevaluasi supplier yang telah dan yang akan bekerjasama dengan mereka  [1].  Permasalahan  yang  dihadapi  dalam  pemilihan supplier adalah  banyaknya kriteria-kriteria  yang  bisa  menjadi  bahan  pertimbangan,  rumit  kadang  tidak  terstruktur dengan baik.
Dalam  penelitian  ini  pemilihan supplier dilakukan  dengan  menerapkan Multiple Criteria  Decision  Making  (MCDM) yaitu  metode  pengambilan  keputusan  untuk menetapkan  alternatif    terbaik  dari  sejumlah  alternatif  yang  ada  berdasarkan  beberapa kriteria  tertentu  [2].  Metode  MCDM  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Fuzzy AHP dan TOPSIS ( Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution ) . Fuzzy AHP menggunakan logika fuzzy yang berperan dalam meminimalisir ketidakpastian dalam pengambilan  keputusan  salah  satunya  dengan  menggunakan  pendekatan triangular  fuzzy number .  Sedangkan  metode  TOPSIS  mencari  solusi  alternatif  yang  mempunyai  jarak terdekat dengan solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif. Pemilihan supplier sebelumnya  menggunakan  metode  AHP  [3].  Metode  Fuzzy  AHP  menhasilkan  keputusan yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  AHP,  karena  dapat  meminimalisir  ketidakpastian dalam mendeskripsikan keputusan yang samar-samar pada AHP. Metode Fuzzy AHP dan TOPSIS  telah  banyak  digunakan  dalam  penelitian  sebelumnya  dalam  pengambilan keputusan  yaitu  pemilihan operating  system [4],  penggunaan  senjata  [5], Transhippment site  selections [6],  Promosi  Jabatan  [7],  pemilihan  distro  Linux  [8],  dan  penempatan karyawan [9].
Informasi  mengenai potensi pemilihan supplier dan cara pemilihan yang cocok bagi perusahaan  yang  bergerak  di  bidang fashion berdasarkan  penelitian  sebelumnya mengidentifikasi  bahwa  50  persen  perusahaan  di  bidang  industri  yang  berbeda  memiliki cara  pengevaluasian supplier yang  formal  [10].  Ada  beberapa  kriteria  yang  paling  sering digunakan adalah delivery [11], flexibility [12], cost [13], quality [14] dan reliability [15]. Namun untuk industri fashion ada penambahan dua kriteria lagi, yaitu product variety dan style [14].  Kriteria yang telah disebutkan di atas memiliki indikator masing-masing, yaitu: delivery indikatornya adalah lokasi geografis, ketentuan pengiriman, total order lead time ; untuk flexibility indikatornya adalah kapasitas, inventory , availability , information sharing , negotiability , dan customization ; cost indikatornya  adalah supplier  selling  cost , internal cost , ordering dan invoice ; quality indikatornya  adalah continues  improvement  program , customer  service , certification ,  dan on  time shipment ; reliability indikatornya  adalah feeling  of  trust , country’s  political  situation , currency  exchange ,  dan situation  warranty police ;  dan  untuk product  variety indikatornya  adalah size , shape ,  dan structure ; sedangkan style indikatornya adalah color dan appearance .

## METODE PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  pada Department  Store di  wilayah  Jakarta  Barat.  Selanjutnya melakukan  studi  literature  mempelajari  hubungan supplier dan buyer ,  karakteristik pemilihan  supplier,  metode  pengambilan  keputusan  multikriteria.  Dalam  penelitian  ini
menerapkan  metode multi  criteria  decision  making (MDCM)  yaitu Fuzzy AHP  dan TOPSIS  ( Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution ) suatu  metode pengambilan  keputusan  untuk  menetapkan  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif berdasarkan beberapa kriteria yang akan menjadi bahan pertimbangan.

## Fuzzy Analytical Hierarchy Process (Fuzzy AHP)
Fuzzy AHP dikembangkan oleh Chang pada tahun 1996 merupakan  pengembangan dari metode AHP ( Analytical Hierarchy Process ) yang menguraikan masalah multi faktor atau  multi  kriteria  yang  kompleks  menjadi  suatu  hirarki,  sehingga  permasalahan  akan tampak  lebih  terstruktur  dan  sistematis.  Namun  hasil  keputusan  yang  didapatkan  dengan menggunakan Fuzzy AHP  lebih  baik  karena  mampu  meminimalisir  deskripsi  keputusan yang sama-samar yang di hasilkan dari metode AHP.
Langkah penyelesaian Fuzzy AHP adalah sebagai berikut [16];
a. Membuat  struktur  hierarki  masalah  yang  akan  diselesaikan  dan  menentukan perbandingan  matriks  berpasangan  antar  kriteria  dengan  skala  TFN  ( Tringular  Fuzzy Number) .
b. Menentukan nilai sintesis fuzzy (Si) prioritas dengan rumus:
∑ ∑ ∑ (1)
Menentukan nilai vektor (V) dan nilai Ordinat Defuzzifikasi (d’). Untuk k = 1,2,...n;k ≠ i, maka diperoleh nilai bobot vektor : W’ = (d’(A 1 ), d’(A 2 ),...,d’(A n )) T (2)
Misalkan  A 1 =  (l 1 ,u 1 );  A 2 =  (l 2 ,u 2 ).  Maka  matriks  penilaian  gabungan  dirumuskan sebagai berikut:
2 2 1 2 1 ) * ( ), * ( ) , ( u u l l u l A g  (3)
c. Normalisasi nilai bobot vektor fuzzy (W)
Nilai bobot vektor yang ternormalisasi adalah seperti rumus berikut:
W = (d(A 1 ), d(A 2 ), ..., d(A n )) T (4)
Dimana W adalah bilangan non fuzzy . Perumusan normalisasinya adalah:
∑ (5)
TOPSIS ( Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution ).
Metode TOPSIS diperkenalkan pertama kali oleh Yoon dan Hwang tahun 1981 [17] merupakan  metode  pengambilan  keputusan  multikriteria,  metode  ini  bertujuan  untuk menentukan  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif  dimana  alternatif  yang  terbaik  di pilih  dari  yang  paling  dekat  dengan  solusi  ideal  positif  dan  yang  paling  jauh  dari  solusi ideal negatif.
Langkah penyelesaian permasalahan dengan menggunakan metode TOPSIS adalah sebagai berikut [18]:
1. Membangun  normalisasi decision  matrix. Elemen hasil  dari  normalisasi  dengan metode Euclidean length of a factor adalah:
√∑ (6)
= nilai asli matriks keputusan
Carla Olyvia Doaly, Parwadi Moengin, Gebriel Chandiawan
= nilai ternormalisasi matriks keputusan
2. Membangun weighted normalized decision matrix dengan bobot
, maka normalisasi bobot matriks V adalah:
3. Menentukan  solusi  ideal  dan  solusi  ideal  negatif,  dimana adalah  solusi  ideal sedangkan dinotasikan sebagai solusi ideal negatif.
{( | |      )|            } (7) { } {( | |      )|            } (8) { }
Dimana {              |                                 }
{              |                                }
4. Mengukur separation measure. Ideal separation dan negative ideal separation
Ideal separation √∑ ( ) (9) Negatif Ideal separation √∑ ( ) (10)
5. Menghitung kedekatan relatif terhadap solusi ideal
(11)

## 6. Menyusun peringkat berdasarkan nilai

## HASIL DAN PEMBAHASAN Identifikasi Kriteria Pemilihan Supplier
Kriteria  pemilihan  supplier  didapatkan  dari  hasil  review  literatur,  kemudian diverifikasi kepada experts yang dianggap kompeten dalam bidang industri fashion . Expert yang  diwawancarai  oleh  peneliti  sebanyak  empat  orang  yang  telah  memenuhi  syarat, kemudian  dilanjutkan  dengan  pemberian  kuisioner.  Kriteria  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu:  1) Delivery (D),  indikatornya  adalah  lokasi  geografis,  ketentuan pengiriman,  total order  lead  time ;  untuk flexibility indikatornya  adalah  kapasitas, inventory , availability , information  sharing , negotiability , dan customization ;2) cost  (C), indikatornya  adalah supplier  selling  cost , internal  cost , ordering dan invoice ;  3) quality (Q )  indikatornya  adalah continues  improvement  program , customer  service , certification , dan on  time shipment ; reliability , feeling  of  trust , country’s  political  situation , currency exchange , dan situation warranty police ; 4) product variety (PV) indikatornya adalah size ,
shape ,  dan structure ;  dan  5) style (S)  indikatornya  adalah color dan appearance . Sedangkan

## Penilaian Kriteria
Penilaian  bobot  kepentingan  masing-masing  kriteria  dilakukan  oleh  empat  orang expert untuk  menjadi  responden  dalam  penelitian  ini.  Hasil  yang  diperoleh  melalui pengisian kuisioner adalah perbandingan antar kriteria. Dalam penilaian kepentingan relatif dua  elemen,  berlaku aksioma  reciprocal dimana  jika  elemen  pada  kolom  pertama  diberi nilai  3  kali  lebih  penting  dibandingkan  dengan  elemen  pada  kolom  kedua,  maka  elemen pada kolom kedua harus sama dengan 1/3 kali lebih penting dibanding elemen pada kolom pertama. Matriks perbandingan berpasangan antar kriteria ini diperoleh dari hasil kuisioner yang telah diisi oleh expert dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 1. Hasil Penilaian Kriteria PV S Q C D PV 1 1 2 8
9 10 6 7 8 4 5 6 1 1 2 S 1/10 1/9 1/8 1 1
2 6 7 8 2 3 4 1 1 2 Q 1/8 1/7 1/6 1/8 1/6 1/7 1 1
2 4 5 6 4 5 6 C 1/6 1/5 1/4 1/4 1/3 1/2 1/6 1/5 1/4 1 1 2 2 3 4 D 1/2 1 1 1/2 1 1 1/6 1/5 1/4 1/4 1/3 1/2 1 1 2

## Penilaian Sub Kriteria
Untuk  sub-kriteria,  dilakukan  berdasarkan  masing-masing  kriteria.  Penilaian  bobot kepentingan  masing-masing  sub-kriteria  dilakukan  oleh  empat  orang  pakar  yang  dipilih untuk menjadi responden dalam penelitian ini.
Tabel 2. Hasil Penilaian Sub Kriteria Product Variety Size Shape Structure Size 1 1  2  1/8  1/7  1/6  1/8  1/7  1/6 Shape 6 7  8 1 1 2 6 7 8 Structure 6 7  8  1/8  1/6  1/7 1 1 2

## Pemilihan Alternative
Untuk alternative dilakukan berdasarkan masing-masing sub kriteria. Penilaian bobot kepentingan  alternative  dilakukan  oleh  empat  orang  pakar  yang  dipilih  untuk  menjadi responden dalam penenlitian ini.
Tabel 3. Hasil Penilaian Alternative Size HP PRL TE C BK HP 1 1 2 1/6 1/5  1/4  1/8 1/7 1/6 1/2 1 1 1/6  1/5 1/4 PRL 4 5 6 1
1 2 1/6 1/5 1/4 4 5 6 1/6  1/5 1/4 TE 6 7 8 4 5 6 1 1 2 6 7 8 1/4  1/3 1/2 C 1 1 2 1/6 1/5  1/4  1/8 1/7 1/6 1 1 2 1/6  1/5 1/4 BK 4 5 6
4 5 6 2 3 4 4 5 6 1 1 2
Hasil Pengolahan Fuzzy Analytical Hierarchy Process
1. Konversi Skala Triangular Fuzzy Number
Skala  bilangan  yang  telah  dibuat  pada  matriks  berpasangan,  kemudian  dikonversi menjadi skala TFN ( Triangular Fuzzy Number ). Angka fuzzy biasanya ditunjukkan dalam bentuk  tiga  angka  yaitu  ( l,m,u ).  Parameter  tersebut  melambangkan  kumungkinan  nilai
terkecil, nilai yang menjanjikan, dan nilai terbesar yang merepresentasikan masalah fuzzy .
Berikut rumus yang digunakan dalam mengkonversi hasil kuisioner. Batas Bawah (BB) = ((m l)*0,5) + l (12) Batas Atas (BA) = ((u-m)*0,5) + u (13)
Tabel  berikut  merupakan  penilaian  kriteria  dan  sub  kriteria  yang  telah  diisi  oleh pakar dan konversi angka-angka fuzzy di dalamnya.
Tabel 4. Hasil Penilaian Kriteria
PV S Q C D PV 1,00  1,50  8,50  9,50  6,50  7,50  4,50  5,50  1,00  1,50 S 0,11  0,12  1,00  1,50  6,50  7,50  2,50  3,50  2,00  2,50 Q 0,13  0,15  0,15  0,15  1,00  1,50  4,50  5,50  4,50  5,50 C 0,18  0,23  0,29  0,42  0,18  0,23  1,00  1,50  2,50  3,50 D 0,75  1,00  0,75  1,00  0,18  0,23  0,29  0,42  1,00  1,50 Tabel 5. Hasil Penilaian SubKriteria Product Variety Size Shape Structure Size 1,00 1,50 0,13 0,15 0,13 0,15 Shape 6,50 7,50 1,00 1,50 6,50 7,50 Structure 6,50 7,50 0,15 0,15 1,00 1,50 Tabel 6. Hasil Penilaian Alternative Size HP PRL TE C BK HP 1,00  1,50 0,18 0,23  0,13  0,15  0,75  1,00  0,18  0,23 PRL 4,50  5,50 1,00 1,50  0,18  0,23  4,50  5,50  0,18  0,23 TE 6,50  7,50 4,50 5,50  1,00  1,50  6,50  7,50  0,29  0,42 C 1,00  1,50 0,18 0,23  0,13  0,15  1,00  1,50  0,18  0,23 BK 4,50  5,50 4,50 5,50  2,50  3,50  4,50  5,50  1,00  1,50

## 2. Defuzzifikasi Matriks Penilaian
Sebelum  melakukan  defuzzifikasi,  hasil  penilaian  responden  satu  dan  dua  akan digabungkan  menjadi  satu  matriks  penilaian.  Berikut  merupakan  matriks  penilaian gabungan dalam pembobotan kriteria dan sub kriteria.
Metode defuzzifikasi yang digunakan adalah metode untuk mengkonversi nilai fuzzy ke  dalam  bentuk  nilai crisp yang  diperkenalkan  oleh  Opricovic  dan  Zheng  yaitu  metode CFCS  ( Converting  Fuzzy  Into  Crisp  scores ).  Perhitungan  nilai  crisp  untuk  tingkat keyakinan nilai fuzzy α = 0,5 mengikuti persamaan berikut.
Nilai Crisp = 0,5*l + (1-0,5)*u (14) Tabel 7. Matriks Crisp Gabungan Penilaian Kriteria PV S Q C D PV 1,00 1,00 0,38 1,45 0,63 S 1,44 1,00 0,45 2,15 0,37 Q 2,65 2,26 1,00 2,44 0,60 C 0,71 0,48 0,42 1,00 0,46 D 1,66 3,22 1,74 2,27 1,00 7,47 7,67 3,99 9,31 3,05

## 3. Hasil Uji Konsistensi
Setelah  melakukan defuzzifikasi ,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  uji konsistensi  untuk  mengetahui  apakah  matriks  berpasangan  tersebut  konsisten  atau  tidak. Uji konsistensi dilakukan dengan menghitung nilai consistency index (CI.) dan consistency rate (CR.)  untuk  nilai  tengah  pada  matriks fuzzy .  Menurut  Saaty,  batas  nilai  CR.  adalah 0,1.  Berikut  adalah  hasil  perhitungan  CR.  untuk  matriks  perbandingan  kriteria  dan  sub kriteria.
Tabel 8. Hasil Perhitungan Eigenvektor Kriteria PV S Q C D Bobot Ranking PV 0,13 0,09 0,10 0,16 0,21 0,14 4 S 0,19 0,13 0,11 0,23 0,12 0,16 3 Q 0,36 0,29 0,25 0,26 0,20 0,27 2 C 0,10 0,06 0,10 0,11 0,15 0,10 5 D 0,22 0,42 0,44 0,24 0,33 0,33 1 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
Setelah  dilakukan  perhitungan eigenvektor ,  maka  langkah  selanjutnya  adalah melakukan  perhitungan  ʎ  maks,  CI.  dan  CR.  untuk  menguji  konsistensi  matriks berpasangan yang ada. Berikut rumus untuk menghitung nilai CR.
CR.= I R I C . . (15)
Setelah  dilakukan  perhitungan  uji  konsistensi  tersebut,  maka  diperoleh  nilai  CR untuk kriteria dan sub kriteria adalah sebagai berikut.
Tabel 9. Hasil Perhitungan CI dan CR
Kriteria Sub Kriteria 1 Sub Kriteria 2 Sub Kriteria 3 Sub Kriteria 4 Sub Kriteria 5 CI 0,07 0,10 0,05 0.03 0,08 0,11 CR 0,06 0,09 0,05 0,03 0,07 0,10
Dari hasil perhitungan nilai CR. dan CI., sehingga dapat disimpulkan bahwa matriks berpasangan  tersebut  konsisten,  dan  hasil  pembobotan  kriteria  yang  ada  dalam  matriks tersebut dapat dipakai untuk pengolahan data selanjutnya.
Tabel 10. Bobot Akhir Fuzzy AHP
Si Sh Struc Co APP BP OTS CS Certi SSP O&I IC GL TOLT FT Bobot 0,15 0,14 0,05 0,16 0,07 0,07 0,04 0,07 0,02 0,05 0,10 0,02 0,03 0,06 0,02 HP 0,30 0,33 0,27 0,17 0,08 0,16 0,17 0,10 0,16 0,10 0,09 0,18 0,08 0,15 0,16 0,20 PRL 0,30 0,31 0,42 0,47 0,17 0.,7 0,40 0,25 0.49 0.,17 0,14 0,40 0,13 0,42 0,29 0,33 TE 0,11 0,11 0,10 0,15 0,10 0,16 0,13 0,10 0,16 0,09 0,08 0,13 0,08 0,14 0,11 0,12 C 0,18 0,16 0,13 0,12 0,59 0,13 0,22 0,33 0,12 0,05 0,27 0,22 0,25 0,23 0,38 0,22 BK 0,11 0,09 0,08 0,09 0,05 0,07 0,07 0,23 0,07 0,05 0,42 0,07 0,46 0,07 0,06 0,14 Keterangan: Si : Size
Sh : Shape Struc  : Structure Co : Colour App : Appearance BP : Brand Product OTS : On Time Shipping CS : Customer Service
Certi : Certification SSP : Supplier Selling Price O&I : Ordering & Invoice IC
: Internal Cost GL : Geographic Location TOLT : Total Order Lead Time FT : Freight Terms

## Hasil Perhitungan TOPSIS Perhitungan Ideal Positif dan Ideal Negatif
Dari  perhitungan  nilai Fuzzy  synthetic  extend maka  dapat  dilanjutkan  untuk menghitung  nilai  ideal  positif  dan  ideal  negatif.  Dimana  nilai  ini  digunakan  untuk
mendapatkan bobot akhir dari perhitungan TOPSIS. Perhitungan nilai ideal postif dan ideal negatif  yaitu  dengan  cara  nilai fuzzy  synthetic  extend setiap  alternatif  digabung  terlebih dahulu. Penggabungan  nilai fuzzy  synthetic  extend tiap alternatif dapat dilihat pada Tabel berikut.
Tabel 11. Penggabungan Nilai Fuzzy Synthetic Extend Tiap Alternatif
Size Shape Structure Colour APP BP OTS CS Certi SSP O&I IC GL TOLT FT HP 0,30 0,33 0,27 0,17 0,08 0,16 0,17 0,10 0,16 0,10 0,09 0,18 0,08 0,15 0,16 PRL 0,30 0,31 0,42 0,47 0,17 0,47 0,40 0,25 0,49 0,17 0,14 0,40 0,13 0,42 0,29 TE 0,11 0,11 0,10 0,15 0,10 0,16 0,13 0,10 0,16 0,09 0,08 0,13 0,08 0,14 0,11 C 0,18 0,16 0,13 0,12 0,59 0,13 0,22 0,33 0,12 0,05 0,27 0,22 0,25 0,23 0,38 BK 0,11 0,09 0,08 0,09 0,05 0,07 0,07 0,23 0,07 0,05 0,42 0,07 0,46 0,07 0,06 Tabel 12. Hasil Perhitungan Jarak Antar Nilai Di* HP 1,00 0,44 PRL 0,62 1,06 TE 1,10 0,19 C 0,80 0,78 BK 1,11 0,53 Tabel 13. Hasil Perhitungan Nilai Preferensi Di* Ci* HP 1,00 0,44 0,30 PRL 0,62 1,06 0,63 TE 1,10 0,19 0,15 C 0,80 0,78 0,49 BK 1,11 0,53 0,32
Berdasarkan perhitungan  bobot akhir dengan TOPSIS maka diperoleh  merk PRL  sebagai peringkat 1 dengan bobot 0.63.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  dan  analisis  menggunakan  metode fuzzy AHP dapat diambil kesimpulan bahwa hasil perhitungan fuzzy AHP menunjukkan bahwa kriteria yang paling penting dalam pemilihan supplier  yaitu  pengiriman dengan  bobot 0,33.  Hasil ini  dapat  digunakan  sebagai  dasar  dalam  pengambilan  keputusan  dalam  menjalin  kerja sama  dengan supplier .  Selain  itu  dari  hasil  pengolahan  data  sub  kriteria  pertama  di dapatkan bahwa structure lebih penting dengan bobot kepentingan sebesar 0.51  sedangkan alternative yang terpilih dari setiap sub kriteria yang ada yaitu size merek HP, shape merek BK  dan structure merek  HP.  Dengan  melihat  hasil  yang  diperoleh  dengan  menggunakan metode  fuzzy  AHP  alternative  terbaik  adalah  PRL,  diikuti  C,  HP,  BK  dan  terakhir    TE dengan  bobot  masing-masing  0,33;0,22;0,20;0,14dan  0,12  sedangkan  metode  TOPSIS alternative terbaik adalah merek PRL dengan bobot 0,63 kedua merk C dengan bobot 0,49, ketiga merek BK dengan bobot 0,32 selajutnya HP dan TE dengan bobot berturut-turut 0,3 dan 0,15

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Beil, Damian R. (2009). “Supplier Selection." Wiley  of  Encyclopedia  of  Operations Research and Management Science .
[2]. Saaty,  TL.;  Vargas,  L.G.  (1993).  Models,  Methods,  Concept  &  Aplications  of  The Analytic  Hierarchy  Process.  Internationel  Series  in  Operations  Research  & Management Science. Second Edition. New York: Springer.
[3]. Ngatawi, dan Setyaningsih, I. (2011), Analisis Pemilihan Supplier menggunakan Analytical Hierarchy Process. Jurnal Ilmiah Teknik Industri . Vol.10, No.1 Hal 7-13 [4]. Balli,  Serkan  and  Korukoğlu,  Serdar.    (2009)  “Operating  System  Selection  Using Fuzzy AHP and TOPSIS Methods”. Mathematical and Computational Applications, Vol. 14, No. 2, pp. 119130.
[5]. Dagdeviren, M, dan Yavuz, S, Kilinc, N (2009), “Weapon selection using the AHP and TOPSIS  methods under  fuzzy  environment”, Expert System with  Applications, 36, Hal. 8143-8151.
[6]. Onut,  S  dan  Soner,  S  (2008),”Transhippment  site  selections  using  the  AHP  and TOPSIS  approaches  under  fuzzy  environment”, Waste  Management,  28,  Hal  1552- 1559.
[7]. Muhardono, A dan Isnanto, R. R. (2014).” Penerapan Metode AHP dan Fuzzy Topsis Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  Promosi  Jabatan”. Jurnal  Sistem  Informasi Bisnis. Vol.4, No.2, Hal 108 - 115.
[8]. Sabiq, A. (2013). “Metode Fuzzy AHP dan Fuzzy TOPSIS Untuk Pemilihan Distro Linux”. Orbith , Vol. 9, No. 2, Hal 78 – 83.
[9]. Pramudhita,  A.N.,  Suyono.H,  Yudaningtyas  E.,  (2015).  “Penggunaan  Algoritma Multi Criteria  Decision  Making  dengan  Metode  Topsis  dalam  Penempatan Karyawan”. Jurnal EECCIS Vol. 9, No. 1, Hal 91 – 94.
[10]. Simpson,  P.,  Siguaw,  J.  and  White,  S.  (2002).  “Measuring  The  Performance  of Suppliers:  An  Analysis  of  Evaluation  Process .”  The  Journal  of  Supply  Chain Management , Vol. 38 No. 1, pp. 29-41.
[11]. Chaudhry,  Hassan.  and  Hodge,  George  (2012).  "Postponement  and  Supply  Chain Structure:  Cases  from  The  Textile  and  Apparel  Industry", Journal  of  Fashion Marketing and Management: An International Journal , Vol. 16 Iss 1 pp. 64 – 80 [12]. Bruce, Margaret. and Daly, Lucy. (2006). 2006),"Buyer Behaviour for Fast Fashion", Journal  of  Fashion  Marketing  and Management:  An International  Journal ,  Vol.  10 Iss 3 pp. 329 – 344.
[13]. Kim,  Bowon.  (2013).  "Competitive  Priorities  and  Supply  Chain  Strategy  in  The Fashion Industry", Qualitative Market Research: An International Journal, Vol. 16 Iss 2 pp. 214 – 242.
[14]. Kubendran, S. and Vasumathi, Dr. A. M. (2015).”Optimization of Supplier Selection Using Fuzzy Analytical Hierarchy Process – State of Art Study." Internation Journal of Innovative Research in Science, Engineering, and Technology , Vol. 4, Iss 5.
[15]. Teng, S. Gary. and Jaramilo, Hector. (2005). "A Model for Evaluation and Selection of Suppliers  in Global Textile and  Apparel Supply Chains", International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, Vol. 35 Iss 7 pp. 503 – 523
[16]. Chang,  D.  Y.  1996. Application  of  the  Extend  Analysis  Method  on  Fuzzy  AHP. European Journal of Operational Research 95, 649-655.
[17]. Hwang, C.L. dan Yoon, K., 1981, Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications, Springer-Verlag, New York.
[18]. Achebo,J.,  Omoregie,M.  (2015).  “Application  of  Multi-Criteria  Decision  Making Optimization  Tool  for  Determining  Mild  Steel  Weld  Properties  and  Process Parameters  Using  the  TOPSIS”. International  Journal  of  Materials  Science  and Applications . Volume 4, Issue 3, Pages: 149-158.