## SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEMASOK UBI KAYU TERBAIK UNTUK MENINGKATKAN PRODUKTIVITAS PT. XYZ MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

## Dina Suci Darwati
Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat dinasuci_01@yahoo.com

## Abstrak
Dalam  kondisi  bisnis  dewasa  ini,  pemasok  (supplier)  dalam  suatu  perusahaan  tidak hanya  berperan  dalam  pemenuhan  bahan  baku  saja,  namun  lebih  dari  itu  pemasok dinilai sebagai sumber daya yang harus dipelihara dengan baik. Pemasok dengan bahan baku yang dipasoknya akan menentukan kualitas dan kuantitas produk dari perusahaan dan  kelancaran  proses  produksi.  Pada  penelitian  ini  dibangun  Sistem  Penunjang Keputusan  (SPK)  pemilihan  pemasok  ubi  kayu  terbaik  pada  PT.  XYZ  dengan menggunakan  metode  Analitycal  Hierarchy  Process  (AHP).  Pada  jurnal  penelitian sebelumnya (Sartin, UPNV Jatim) membahas kriteria pemasok yang baik meliputi biaya (Cost),  kualitas  (Quality),  keandalan  (Reliability),  pengiriman  (Delivery),  hubungan kerja  sama  (Responship),  dan  pelayanan  (Service).  Namun  selain  hal  tersebut  PT.XYZ sangat  menekankan  pada  lokasi  pemasok,  karena  dapat  mengurangi  biaya  belanja perusahaan  secara  signifikan.  Hal  tersebut  mendorong  penulis  melakukan  penelitian dengan  menambahkan  lokasi  sebagai  salah  satu  kriteria  yang  penting  untuk diperhitungkan. Kriteria penelitian yang digunakan antara lain: kualitas (Quality), Biaya (Cost),  Kuantitas  (Quantity),  Pengiriman  (Delivery),  Fleksibilitas  (Flexibility),  Respon (Responsive), dan lokasi (Location).
Kata  Kunci:  AHP,    Analytical  Hierarchy  Process,  Peta  Tematik,  Sistem  Informasi Geografis, GIS

## DECISION SUPPORT SYSTEM FOR SELECTION OF BEST YAM SUPPLIER TO IMPROVE PT. XYZ PRODUCTIVITY USING ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) METHOD

## Abstract
In today's business environment, suppliers in a company not only play a role in fulfilling the raw materials alone, but more than that suppliers assessed as a resource that must be maintained as raw material suppliers will determine the quality and quantity of products firm  and  smooth  production  process.  In  this  study  built  Decision  Support  System  (SPK) selection of the best cassava supplier at PT. XYZ using the Analitycal Hierarchy Process (AHP) method. In previous research journals (Sartin, UPNV Jatim) discussed the criteria of  supplier  are  cost,  quality,  delivery,  relationship,  and  service.  But  in  addition  to  this PT.XYZ  very  emphasis  on  supplier  location,  because  it  can  reduce  company  costs significantly. This encourages the authors to do research by adding location as one of the important  criteria  to  be  taken  into  account.  The  criteria  used  include:  quality,  Cost, Quantity, Delivery, Flexibility, Responsiveness, and location.
Keywords: AHP, Analytical Hierarchy Process, Thematic Map, Geographic Information System, GIS

## PENDAHULUAN
PT.  XYZ  adalah  pabrik  pengolah bahan  baku  ubi  kayu  (singkong)  menjadi tepung  tapioka  dan  bahan  jadi  lainnya, seperti  keripik  singkong  kemasan,  dan aneka  jenis  kerupuk  dengan  bahan  dasar singkong.  Masalah  yang  dihadapi  PT. XYZ  saat  ini  adalah  sulitnya  menda- patkan pasokan bahan baku, hal ini seba- gian  besar  disebabkan  oleh  keterbatasan informasi  tentang  persebaran  pemasok  di Wilayah  Jawa  Barat.  Selain  itu  adanya kriteria  penilaian  terhadap  pemasok bahan  baku  juga  merupakan  masalah yang dihadapi PT. XYZ, sehingga kinerja pemasok  tidak  dapat  dinilai  secara objektif. Beberapa pemasok yang bekerja sama  dengan  PT.  XYZ  antara  lain  PT. Makmur Jaya, CV. Berkat Anugrah Jaya, dan CV. Mekar Harum.
Beberapa penelitian telah dilakukan seperti  Mauidzoh,  U  dan  Zabidi,  Y melakukan  perancangan  sistem  penilaian dan  seleksi  supplier  menggunakan  multi kriteria  [Mauidzoh,  U.,  Zabidi,  Y.  2007]. Selanjutnya  Muslim,  B.,  Iriani,  Y  mela- kukan  Studi  Kasus  Pemilihan  Supplier PT.  INFIGO  Menggunakan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP).  Se- dangkan Putri, C. F melakukan pemilihan supplier bahan baku kertas dengan model QCDFR  dan  Analytical  Hierarchy  Pro- cess  (AHP)  [Putri,  C.  F.  2012].  Berikut- nya Sartin melakukan pemilihan  supplier bahan baku dengan menggunakan metode Multi Criteria Decision Making (MCDM) with  Promethee  dan  Goal  Programming di  Perusahaan  Azam  Jaya  Sidoarjo [Sartin, 2012].
Berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya,  faktor  yang  sangat  penting dalam  memilih supplier yang  terbaik adalah  kualitas  ( Quality ),  Biaya  ( Cost ), Kuantitas  ( Quantity ),  Pengiriman  ( Deli- very ),  Fleksibilitas  ( Flexibility ),  dan  Res- pon  ( Responsive ).  Namun  ada  hal  yang tidak  kalah  penting  adalah  lokasi sup- plier . Dalam penelitian ini menambahkan
lokasi supplier menjadi salah satu kriteria yang  juga  sangat  penting  dalam  memilih supplier yang  terbaik,  perannya  dapat mempunyai pengaruh pada waktu pengiriman, biaya transportasi, dan waktu respon  saat  ada  pesanan  ( order )  yang mendadak  atau  pelayanan  yang  bersifat darurat.  Pembelian  pada  daerah  setem- pat/lokal  dapat  menumbuhkan  pengaruh baik  ( goodwill )  dalam  suatu  hubungan serta  dapat  membantu  perekonomian daerah sekitar.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  mem- buat aplikasi sistem penunjang keputusan dengan memberikan informasi data statistik  kepada  pengguna  dalam  bentuk peta  tematik  mengenai  persebaran  kabu- paten  penghasil  ubi  kayu  wilayah  Jawa Barat  sehingga  secara  visual  lebih  mena- rik dan mudah untuk dipahami. Membuat pemodelan  permasalahan  penentuan  pe- masok  ubi  kayu  yang  terbaik  menggu- nakan metode AHP pada PT. XYZ.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan menekankan  pada  suatu  sistem  yang diharapkan  dapat  mendukung  perusahaan membuat  keputusan  yang  optimal.  Gam- bar  1  berikut  ini  menjelaskan  arsitektur sistem penunjang keputusan yang dibuat.
Gambar 1 menjelaskan bahwa pada arsitektur  sistem  penunjang  keputusan terdiri  dari  tiga  elemen  utama,  yaitu Dialog  managemet  yang  berhu-bungan langsung  dengan  user,  Model manage- ment merupakan  proses kerja  sistem, dan Data  management  berkaitan  dengan pengolahan data.
Dialog  Manajemen  adalah  antar- muka  ( interface )  yang  menghubungkan user  dengan  sistem.  Sistem  penunjang keputusan  ini  dibangun  dengan  memvi- sualisasikan  data  bidang  pertanian  khu- susnya  pada  data  tanaman  ubi  kayu (singkong)  sebagai  tanaman  pangan  ung- gulan  alternatif  di  Jawa  Barat  ke  dalam bentuk peta tematik (GIS) berbasis web.
Gambar 1. Arsitektur Sistem Penunjang Keputusan (SPK)
Model  management  pada  proses kerja  sistem  menggunakan  MapServer untuk  mengolah  serta  menampilkan  data spasial, serta PostgreSQL untuk menyim- pan  dan  mengolah  data  non-spasial. Sedangkan  untuk  memodelkan  permasa- lahan  terhadap  pemilihan  pemasok  ubi kayu terbaik bagi PT. XYZ menggunakan pendekatan  metode Analitical  Hierarchy Process (AHP)  dengan  Expert  Choice 2000 sebagai alat bantu.
Model data merupakan hasil pemin- dahan  data  yang  diperoleh  dari  Kemen- trian  Pertanian  Republik  Indonesia  yaitu data persebaran tanaman pangan ubi kayu di  Wilayah  Jawa  Barat.  Seperti  tampak pada Tabel 1.
Data  yang  digunakan  adalah  data produksi ubi kayu tahun 2008, 2009, dan 2010  berdasarkan  luas  panen  ubi  kayu pada  masing-masing  kabupaten  di  Jawa Barat.

## Tabel 1. Tanaman Pangan Ubi Kayu Berdasarkan Luas Panen Wilayah Jawa barat
No. Wilayah Kabupaten Luas Panen (Ha) 2008 2009 2010 1 Jawa-Barat Bandung 6431 7923 6875 2 Jawa-Barat Bekasi 181 189 177 3 Jawa-Barat Bogor 0 0 0 4 Jawa-Barat Ciamis 6257 5474 4786 5 Jawa-Barat Cianjur 7582 7703 8024 6 Jawa-Barat Cirebon 224 164 208 7 Jawa-Barat Garut 24352 23207 21209 8 Jawa-Barat Indramayu 489 235 284 9 Jawa-Barat Karawang 182 661 416 10 Jawa-Barat Kota Bandung 22 22 8 11 Jawa-Barat Kota Banjar 243 316 235 12 Jawa-Barat Kota Bekasi 0 67 62 13 Jawa-Barat Kota Bogor 0 304 105 14 Jawa-Barat Kota Cimahi 53 55 55 15 Jawa-Barat Kota Cirebon 20 33 28 16 Jawa-Barat Kota Depok 350 255 336 17 Jawa-Barat Kota Sukabumi 80 84 29 18 Jawa-Barat Kota Tasikmalaya 389 342 385 19 Jawa-Barat Kuningan 3218 3284 3200 20 Jawa-Barat Majalengka 2424 2721 1538 21 Jawa-Barat Purwakarta 6343 6417 7226 22 Jawa-Barat Subang 1906 1388 2776 23 Jawa-Barat Sukabumi 7200 7886 7919 24 Jawa-Barat Sumedang 9895 10182 10021 25 Jawa-Barat Tasikmalaya 18563 18664 16743 Total 96404 97576 92645

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap  yang  pertama  adalah  meran- cangan  antar  muka  ( design  interface ). Antar  muka  pada  umumnya  disusun secara  berurutan  layar  demi  layar.  Setiap layar diberi penjelasan spesifikasi tentang apa  yang  akan  ditampilkan  pada  layar tersebut.  pengaturan  letak  dan  ukuran teks,  desain  gambar,  posisi  tombol,  serta pengaturan gambar latar belakang. Gambar  2  adalah  rancangan  antar  muka ( interface )  Sistem  Penunjang  Keputusan Pemilihan  Pemasok  Ubi  Kayu  untuk  PT. XYZ.
Tahap  yang  kedua  adalah  mela- kukan  pengolahan  data  spasial  dan  data
non-spasial.  Pada  tahap  kedua  yang  dila- kukan  adalah  mengolah  data  spasial dengan  melakukan  digitasi  seluruh  kabu- paten  di  Provinsi  Jawa  Barat.  Hasil digitasi  tersebut  dapat  dilihat  pada gambar  3  berikut  ini.  Pengguna  ( user ) dapat melihat lebih rinci seluruh kabupaten  dari  Provinsi  Jawa  Barat dengan  melakukan event klik  pada wilayah  Jawa  barat  dengan  indeks  warna yang  paling  berbeda,  yaitu  area  peta dengan  warna  hijau.  Setelah  menglik daerah  Jawa  Barat  tersebut,  maka  akan tampak  masing-masing  kabupaten  pada provinsi tersebut.
Gambar 2. Rancangan Antar Muka ( Design Interface ) SPK untuk PT. XYZ
Gambar 3. Peta Masing-masing Kabupaten pada Provinsi Jawa Barat
Persebaran  daerah  penghasil  ubi kayu  dapat  ditampilkan  dengan  memilih beberapa  kategori  yang  terdapat  pada combobox di bagian atas peta Jawa Barat tersebut. Kategori yang dipilih antara lain jenis tanaman ubi kayu, dengan indikator berdasarkan  luas  panen,  pada  tahun  ter- tentu  sesuai  dengan  yang  ingin  ditam- pilkan (misalkan  2008, 2009, atau 2010). Setelah semua kategori terpilih kemudian klik tombol tampilkan, maka akan tampak seperti pada gambar 4.
Informasi  yang  ditampilkan  pada sistem informasi geografis (SIG) tersebut menunjukkan  daerah-daerah  persebaran komoditi ubi kayu di Provinsi Jawa Barat. Informasi  tersebut  berdasarkan  perse- baran  luas  panen  ubi  kayu  pada  tahun 2010,  sehingga  nampak  daerah-daerah penghasil  komoditi  ubi  kayu  terbesar yaitu Kabupaten Garut dengan luas panen mencapai  21.209  Hektoare,  Kabupaten Tasikmalaya  dengan  luas  panen  16743
Hektoare,  dan  Kabupaten  Sumedang seluas 10021 Hektoare.
Tahap yang ketiga adalah membuat model  pemilihan  alternatif  pemasok  ubi kayu terbaik bagi PT. XYZ menggunakan metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP),  seperti  tampak  pada  Gambar  5. Hierarki  hubungan  antara  tujuan  yang ingin  dicapai  ( Goal ),  kriteria-kriteria pemasok  ubi  kayu  yang  sesuai  dengan kebutuhan  PT.  XYZ,  dan  3  alternatif pemasok ubi kayu yang terbaik.
Langkah  yang  dilakukan  pada metode  AHP  ini  meliputi  penentukan tujuan  ( Goal )  yang  ingin  dicapai,  penen- tuan  bobot  kriteria  terhadap  goal,  penen- tuan  bobot  subkriteria  pada  masing- masing  kriteria,  dan  penentuan  bobot alternatif sesuai dengan subkriteria pemi- lihan pemasok ubi kayu terbaik untuk PT. XYZ.  Gambar  6  merupakan  flow  chart mengenai  langkah  kerja  metode  AHP menggunakan  software  Expert  Choice 2000.
Gambar 4. Peta Persebaran Daerah Penghasil Komoditi Ubi Kayu pada Masing-masing Kabupaten di Jawa Barat

## Gambar 5. Arsitektur Hierarki Metode AHP
Langkah  pertama  pada  metode AHP  ini  adalah  menentukan  tujuan ( Goal )  yang  ingin  dicapai,  yaitu  menen- tukan  pemasok  ubi  kayu  yang  memiliki kinerja  terbaik  bagi  pengelola  PT.  XYZ dengan melihat informasi yang dihasilkan dari  representasi  data  menggunakan WebGIS sebelumnya.
Setelah  menentukan  tujuan  yang ingin dicapai,  langkah selanjutnya  adalah menetapkan  kriteria  dan  subkriteria  pe- masok  ubi  kayu  yang  memiliki  kinerja terbaik  dan  sesuai  dengan  kebutuhan  PT. XYZ.  Penetapan  kriteria  tersebut  meng- gunakan  model Quality , Cost , Quantity , Flexibility , Delivery ,  dan Responsiveness (QCQFDR), serta menetapkan subkriteria yang  menjelaskan  lebih  rinci    terhadap Vendor  Performance  Indicator (VPI), seperti pada tabel 2.
Langkah  yang  terakhir  adalah  me- netapkan  alternatif-alternatif  yang  sesuai dengan  informasi  yang  telah  diolah  ber-
dasarkan  WebGIS  dan  kriteria  yang ditentukan sehingga menetapkan 3 pemasok  yang  paling  sesuai,  yaitu  PT. Makmur Jaya, CV. Berkat Anugrah Jaya, dan CV. Mekar Harum. Setelah mendapatkan masing-
masing  nilai  prioritas  kriteria,  perlu dilihat  apakah  nilai  ketidakkonsistenan dari  perhitungan  tingkat  kriteria  lebih besar  dari  10%  atau  tidak,  karena  bila lebih  dari  10%  maka  perhitungan  tidak dapat  diterima.  Hal  tersebut  dapat diindikasikan  bobot  (berdasarkan  quesi- oner  atau  wawancara)  diisi  secara  acak ( random ).  Namun  berdasarkan  hasil pengujian  tingkat  prioritas  kriteria  dalam pemilihan  pemasok  ubi  kayu  terbaik untuk  PT.  XYZ  diperoleh  nilai inco- sistency sebesar  0,05  atau  sebesar  5%. Dengan nilai rasio konsistensi kurang dari 10%, maka matriks perbandingan tersebut dapat  diterima  dan  dapat  dikatakan konsisten.
Gambar 6 Flow Chart Metode AHP pada Expert Choice 2000
Pengujian selanjutnya adalah menghitung  bobot  dari  masing-masing subkriteria.  Terdapat  12  subkriteria  yang terdapat  dari  masing-masing  kriteria. Kriteria Quality memiliki  3  VPI,  kriteria Cost memiliki  2  VPI,  kriteria Quantity
memiliki  1  VPI,  kriteria Delivery memi- liki  2  VPI,  kriteria Flexibility memiliki  2 VPI,  dan  kriteria Responsiveness memi- liki  2  VPI.  Tabel  3  adalah  Tabel  hasil pembobotan masing-masing subkriteria.
Tabel 2. Tabel Kriteria dan Subkriteria Pemilihan Pemasok Ubi Kayu Terbaik No. Kriteria Subkriteria (VPI) 1. Quality a. Kadar Tepung b. Kadar Protein c. Kadar Sianida (HCN)
2. Cost a. Kesesuaian harga b. Sistem pembayaran yang mudah 3. Quantity a. Tonase 4. Delivery a. Ketepatan produk, waktu, dan jumlah barang yg dikirim b. Kontinuitas pengiriman 5. Flexibility a. Kemudahan perubahan (penambahan/pengurangan) jumlah pesanan b. Kemudahan perubahan  waktu pengiriman 6. Responsiveness a. Kecepatan dalam menanggapi keinginan pelanggan b. Kemudahan dihubungi
Dari  tabel  3  untuk  kriteria Quality , subkriteria  yang  memiliki  bobot  paling besar  adalah  Kadar  Tepung  sebesar 0,540.  Untuk  kriteria cost ,  subkriteria yang  memiliki  bobot  paling  besar  adalah Kesesuaiaan  Harga  sebesar  0,750.  Untuk kriteria Quantity ,  hanya  memiliki  sebuah subkriteria  yaitu  Tonase.  Untuk  kriteria Delivery , subkriteria yang memiliki bobot paling  besar  adalah  kontinuitas  Pengi- riman sebesar 0,750. Untuk kriteria Flexi-
bility ,  subkriteria  yang  memiliki  bobot paling  besar  adalah  Keemudahan  Peru- bahan  Waktu  Pengiriman    sebesar  0,667. Sedangkan untuk kriteria Responsiveness , subkriteria  yang  memiliki  bobot  paling besar  adalah  Kecepatan  Dalam  Menang- gapi  Keinginan  Pelanggan  sebesar  0,750. Keseluruhan  subkriteria  yang  memiliki bobot  tinggi  akan  sangat  berpengaruh dalam perhitungan alternatif nantinya.
Tabel 3. Data Perbandingan Subkriteria Menggunakan Expert Choice
No. Kriteria Subkriteria (VPI) Bobot 1. Quality a. Kadar Tepung b. Kadar Protein c. Kadar Sianida (HCN) 0,540 0,297 0,163 2. Cost b. Kesesuaian harga c. Sistem pembayaran yang mudah 0,750 0,250 3. Quantity a. Tonase 0 4. Delivery a. Ketepatan produk, waktu, dan jumlah barang yg dikirim b. Kontinuitas pengiriman 0,250 0,750 5. Flexibility a. Kemudahan perubahan (penambahan/pengurangan) jumlah pesanan b. Kemudahan perubahan  waktu pengiriman 0,333 0,667 6. Responsiveness a. Kecepatan dalam menanggapi keinginan pelanggan b. Kemudahan dihubungi 0,750 0,250
Gambar 7 Bobot Prioritas Alternatif
Bobot  prioritas  kriteria  dan  bobot prioritas  alternatif  hanya  menunjukkan prioritas  lokal.  Untuk  itu,  maka  dibuat perbandingan  antara  bobot  prioritas  kri- teria  dan  alternatif.  Hasilnya  pengolahan dengan software Expert  Choice  versi 2000 dapat dilihat pada gambar 7.
Hasil  pembobotan  dengan  menggu- nakan software Expert  Choice  menun- jukkan  CV.  Berkat  Anugrah  Jaya  meru- pakan  alternatif  pemasok  yang  terpilih dari  masalah  pemilihan  pemasok  bahan baku  ubi  kayu  untuk  PT.  XYZ,  yaitu dengan  bobot  prioritas  tertinggi  sebesar 0,605.  Nilai  rasio  konsistensi  untuk keseluruhan  hierarki  diperoleh  sebesar 0,0425 atau 4,25%. Nilai rasio konsistensi tersebut kurang dari 10%, maka penilaian data  dapat  diterima  atau  dapat  dikatakan data tersebut konsisten.

## SIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan ini adalah penelitian ini telah berhasil membuat sistem penunjang keputusan dengan menampilkan informa- si lebih menarik secara visual dan memu-
dahkan  pihak  pengelola  pabrik  dalam pemilihan  pemasok  ubi  kayu  terbaik untuk  PT.  XYZ.  Hal  tersebut  dika- renakan  sistem  informasi  yang  disajikan berada  dalam  satu  tampilan  ( interface ). Pemasok  terbaik  adalah  CV.  Berkat Anugrah  Jaya  yang  berlokasi  di  Kabu- paten  Garut  dengan  bobot  prioritas  ter- tinggi  sebesar  0,605  atau  60,5%  dengan nilai rasio ketidakkonsistenan kurang dari 10%.

## DAFTAR PUSTAKA
Bustomi,  Y.,  Ramdhani,  M.A.,  Cahyana, R.  2012.  “Rancang  Bangun  Sistem Informasi  Geografis  Sebaran  Tempat Riset  Teknologi  Informasi  di  Kota Garut”.  Jurnal  Ilmiah  Teknik  Vol.  09 No. 20 ISSN: 2302 – 7339.
Chung  H.  T., Cheng  W.  C., Wei  L.C. and Meng  L.L..  2008.  "Application of  geographic  information  system  to the allocation of disaster shelters  via fuzzy models", Engineering
Computations,  Vol.  25  Issue:  1,  pp. 86-100.
Guido J.L., Micheli. 2008 "A decision ‐ maker ‐ centred supplier selection approach for critical supplies", Management Decision, Vol. 46 Issue: 6, pp.918-932. James  F, Tao  Chen.,  2015.  "Green supplier  selection  using  an  AHP- Entropy-TOPSIS framework", Supply Chain Management: An International Journal,  Vol.  20  Issue:  3,  pp.327- 340. Mauidzoh, U., Zabidi, Y., 2007. “Perancangan  Sistem  Penilaian  dan Seleksi  Supplier  Menggunakan  Multi Kriteria”. Jurnal Ilmiah Teknik Industri  Vol.  5  No.  3  April  2007,  pp 113 – 122. Mehri S. 2012. "Application of geographic information system (GIS) in  analyzing  geospatial  information of  academic  library  databases", The Electronic  Library,  Vol.  30  Issue:  3, pp. 367-376.
Muslim,  B.,  Iriani,  Y.,  2010.  “Studi
Kasus Pemilihan Supplier PT. INFIGO Menggunakan Metode Analytical
Hierarchy Process (AHP)”. Widyatama Bandung. Narulita,  I.,  Rahmata,  A.,  Maria,  R.. 2008.  “Aplikasi  Sistem  Informasi
Geografi  untuk  Menentukan  Daerah Prioritas  Rehabilitasi  di  Cekungan
Bandung”.  Jurnal  Riset  Geologi  dan Pertambangan”.  Jilid  18  No.01  pp:  23
– 35.
Putri,  C.  F.,  2012.  “Pemilihan  Supplier Bahan  Baku  Kertas  dengan  Model QCDFR  dan  Analytical  Hierarchy Process  (AHP)”.  Widya  Teknika  Vol.
20  No.2  Oktober  2012  ISSN:  1411  – 0660: pp. 32- 38.
Sartin., 2012. “Pemilihan Supplier Bahan Baku  dengan  Menggunakan  Metode Multi Criteria Decision Making (MCDM)  with  Promethee  dan  Goal Programming  di  Perusahaan  Azam Jaya Sidoarjo”. Jurnal Ilmiah Teknologi  Industri  Jawa  Timur  pp 309-1072. Stevenson  J.  W.,  2000.  “ Production  and Operation  Management. Edisi  ke-6. Mc Graw. Hill.