## Pemilihan Pemasok Bahan Baku Tetap Menggunakan Metode
Analytical Hierarchy Process
(Studi Kasus pada CV. Mulia Tata Sejahtera)
Rahman Yusup Efendi 1* , Wahyudin 2
1,2 Program Studi Teknik Industri , Universitas Singaperbangsa Karawang, Jawa Barat Indonesia * Koresponden email : 1910631140131@student.unsika.ac.id Diterima: 12 April 2023 Disetujui: 1 Mei 2023

## Abstract
The  purpose  of  this  study  is  to determine  the  best  supplier  of  raw  materials  using  the  Decision  Support System (SPK) approach. The Analytical Hierarchy Process (AHP) was used, and Super Decision software was  used  for  the  synthesis  process.  The  results  of  the  study  show  that  there  are  four  criteria  that  suit  a company's  needs:  Quality,  Price,  Delivery  Time  and  Service.  Alternative  suppliers  include  Mulia  Baja Bersama,  Mandiri  Steel,  and  Gaya  Steel.  The  results  used  the  AHP  method,  and  the  normalized  weight values for each alternative supplier from first to third rank, namely Mulia Baja Bersama, were 0.56, 0.24, and Gaya Steel of 0.2, respectively. The final result was obtained by the best supplier of raw materials with the largest weight, namely Mulia Baja Bersama.
Keywords: suppliers selection, decision support system, AHP, CV. Mulia Tata Sejahtera, Thomas Lorie Saaty

## Abstrak
Tujuan  penelitian  ini  adalah  menentukan  pemasok bahan  baku  terbaik menggunakan  pendekatan  Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Metode yang digunakan berupa Analytical Hierarchy Process (AHP) dan menggunakan  perangkat  lunak Super  Decision untuk  proses  sintesis.  Hasil  penelitian  terdapat  empat kriteria  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  perusahaan  yaitu,  Kualitas,  Harga,  Waktu  Pengiriman  dan Pelayanan. Alternatif pemasok yaitu Mulia Baja Bersama, Mandiri Steel dan Gaya Steel. Berdasarkan hasil pengolahan  menggunakan  metode  AHP,  didapat  bobot  nilai  normalisasi  masing  –  masing  alternatif pemasok  dari  peringkat  pertama  hingga  ketiga  yaitu,  Mulia  Baja  Bersama  sebesar  0,56;  Mandiri  Steel sebesar 0,24 dan Gaya Steel  sebesar 0,2. Hasil akhir didapat pemasok bahan baku terbaik dengan bobot terbesar yaitu Mulia Baja Bersama.
Kata Kunci: pemilihan pemasok, sistem pendukung keputusan, AHP, CV. Mulia Tata Sejahtera, Thomas Lorie Saaty

## 1. Pendahuluan
Manajemen  Rantai  Pasok  berperan  penting  dalam  sistem  perindustrian,  salah  satu  segmentasinya adalah pemilihan pemasok bahan baku. Menentukan pemasok yang dapat bekerja sama dengan perusahaan sesuai  dengan  kriteria  yang  ditentukan  oleh perusahaan  harus  direncanakan  menggunakan  pendekatan  – pendekatan yang objektif. Pemilihan pemasok bahan baku yang bersifat subjektif dapat berakibat kerugian bagi perusahaan. Maka dari itu perusahaan harus selektif dalam memilih pemasok dan dengan pendekatan yang objektif [1].
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  sebuah  sistem  yang  dapat  memberikan  kemampuan pengambilan  keputusan  maupun  kemampuan  pemecahan  masalah  yang  telah  terintegrasi  untuk permasalahan  yang  kompleks  [2].  Berbagai  metode  penunjang  masih  sering  digunakan  oleh  perusahaan salah satunya adalah dengan metode Analytical Hierarchy Process (AHP).
AHP  merupakan  sebuah  metode  untuk  menyeleksi  alternatif  keputusan  dan  keluarannya  berupa alternatif  terbaik  berdasarkan  beberapa  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Metode  tersebut  merupakan perspektif dan pendapat responden yang diubah kedalam bentuk numerik untuk menyeleksi setiap alternatif keputusan berdasar pada kriteria – kriteria yang ditentukan oleh perusahaan. AHP pertama kali ditemukan oleh  Prof. Thomas  Lorie  Saaty  pada  tahun  1970, beliau  adalah  ahli  matematika  dari Wharton  School of Business dan  kemudian  dipublikasikan  pada  tahun  1980  [3].  Pertama  kali  metode  ini  digunakan  untuk memecahkan 2 aspek kuantitatif dan kualitatif yang kompleks dan abstrak, kemudian dengan adanya AHP permasalahan tersebut dapat diuraikan secara sistematis [4].
CV.  Mulia  Tata  Sejahtera  merupakan  sebuah  perusahaan  berlokasi  di  Karawang  yang  bergerak dibidang produksi sparepart besi yang hasilnya di import ke produsen spare-part. Produksi yang dilakukan CV.  Mulia  Tata  Sejahtera  menyesuaikan  dengan  pesanan  yang diminta  oleh  perusahaan. Semua  produk yang dihasilkan berasal dari bahan dasar besi dan baja. Dalam memenuhi target pesanan perusahaan juga tidak akan pernah terlepas dari Supply Chain Management (SCM). Pemasok bahan baku merupakan salah satu  elemen  yang  sangat  berpengaruh  dalam  mendukung  kualitas  dan  kuantitas  produk  yang  dihasilkan suatu perusahaan [5]. Untuk memenuhi kebutuhan bahan baku, perusahaan biasa mengandalkan beberapa pemasok yang ada di sekitar Kota Karawang. Permasalahannya perusahaan belum mempunyai pemasok bahan  baku  tetap  dan  dalam  menentukan  pemasok  bahan  bakunya  secara  subjektif.  Pemilihan  secara subjektif  pada  penentuan  pemasok  bahan  baku  ditakutkan  dapat  berdampak  pada  kualitas  dan  kuantitas produk.  Penentuan  pemasok  bahan  baku  tetap  dapat  menjadi  solusi  bagi  perusahaan  dalam  menunjang kegiatan produksinya [6].
Permasalahan yang dihadapi CV. Mulia Tata Sejahtera adalah sulitnya menentukan pemasok bahan baku  besi  yang  sesuai  dengan  kriteria  perusahaan.  Penerapan  metode  AHP  sesuai  dengan  kasus  yang dialami CV. Mulia Tata Sejahtera. Maka dari itu tujuan dari  penelitian adalah menentukan pemasok bahan baku terbaik dengan metode Analytical Hierarchy Process sesuai dengan kebutuhan perusahaan.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian ini dilakukan di CV. Mulia Tata Sejahtera dengan responden kuesioner adalah HRD selaku pihak  yang  berkepentingan  di  bidang  kerjasama  dan  kemitraan.  Proses  pemilihan  pemasok  bahan  baku merupakan  permasalahan  yang  kompleks  karena  perusahaan  memiliki  kriterianya  tersendiri,  ditambah setiap pemasok memiliki kelebihan dan kekurangannya masing  – masing. Metode yang digunakan untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah Analytical Hierarchy Process (AHP).
Tahapan proses pemilihan pemasok bahan baku yang ditinjau dari empat kriteria dan tiga alternatif yang telah ditentukan. Metode AHP digunakan untuk mengonversi persepsi manusia terhadap suatu objek menjadi bilangan numerik yang selanjutnya digunakan untuk mengambil suatu keputusan yang kompleks [7]. Data dari metode ini berupa pendapat atau persepsi responden terhadap suatu objek yang akan diteliti.
Tahap  pertama  adalah  membuat  struktur  hirarki  dimana  peneliti  menentukan  dan  menguraikan tujuan,  kriteria  yang  dibutuhkan  perusahaan  dan  alternatif  pilihan  calon  pemasok  [8].  Jika  suatu permasalahan akan diselesaikan menggunakan metode AHP maka perlu dibuat sebuah model dengan tiga tingkatan hirarki. Tingkatan hirarki yang terdiri dari 3 tingkatan hirarki yaitu tujuan, kriteria (termasuk sub kriteria)  dan  alternatif  [9].  Tingkat  pertama  adalah  tujuan.  Di  tingkat  ini  hanya  terdiri  dari  satu  elemen pokok yaitu tujuan. Tingkat kedua adalah kriteria. Kriteria merupakan elemen yang didapat sesuai dengan kriteria yang dibutuhkan oleh perusahaan untuk memenuhi produk yang diinginkan perusahaan. Kriteria berperan penting menjadi bahan pertimbangan dalam proses pengambilan keputusan [10]. Sub-kriteria juga dapat dimasukan untuk memperkuat hasil penelitian menyesuaikan dengan kebutuhan perusahaan. Tingkat Ketiga adalah alternatif. Alternatif adalah hasil keputusan dari berbagai permasalahan kompleks yang telah diselesaikan  menggunakan  metode  AHP  [11].  Struktur  tingkatan  hirarki  keputusan  dapat  diilustrasikan pada Gambar 1 .
Tujuan
Kriteria Kriteria Kriteria
Kriteria Alternatif Alternatif Alternatif Alternatif Gambar 1. Struktur Hirarki AHP
Sumber: Wardah (2016)
Tahap  kedua  adalah  membuat  matriks  berpasangan  dimana  peneliti  melakukan  survey  kepada responden untuk menilai alternatif pilihan calon pemasok berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Pada prinsip penggunaan metode AHP, pemberian bobot nilai diatur berdasarkan teori yang dikemukakan oleh Saaty. Teori itu biasa disebut dengan Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan. Skala tersebut terdiri dari angka 1 sampai dengan 9. Setiap angkanya merepresentasikan kepentingan relatif antar elemen. Jika suatu elemen dibandingkan dengan dirinya sendiri, maka nilainya adalah 1. Skala tersebut dapat diuraikan dalam Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Skala Penilaian Perbandingan Pasangan Intentitas Kepentingan Keterangan 1 Keduanya sama penting. 3 Variabel pertama sedikit lebih penting dari variabel kedua. 5 Variabel lebih penting dari variabel lainnya. 7 Satu variabel jelas sangat lebih penting dari variabel lainnya. 9 Satu  variabel amat  sangat  lebih  penting dari  variabel lainnya. 2, 4, 6, 8 Nilai – nilai diantara pertimbangan nilai yang berdekatan Kebalikan Jika untuk  aktivitas i  mendapatkan satu  angka dibandingkan dengan  aktivitas  j,  maka  j  mempunyai  nilai  kebalikannya dibandingkan i.
Sumber: Fu’adi dan Diana (2022)
Hasil dari survey tersebut kemudian dibandingkan secara berpasangan dengan menggunakan matrik sesuai  dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan  perusahaan  [12].  Matriks  yang  dibuat  bersifat  sederhana sebagai  media  pengolahan  data  supaya  data  yang  didapat  selanjutnya  bisa  diolah  dengan  menggunakan prinsip AHP. Berdasarkan tingkatan hirarkinya maka, tahap perbandingan dimulai dari level paling atas ke paling bawah, misalnya level paling atas adalah A yang merupakan tujuan, kemudian dari level dibawahnya level kedua yang merupakan kriteria, misalnya B1, B2, B3, B4, B5 [13] dan seterusnya. Susunan variabel pada sebuah matriks terlihat pada Tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2. Matriks Perbandingan Berpasangan A B1 B2 B3 B4 B5 B1 1 B2 1 B3 1 B4 1 B5 1 Sumber: Suryadi (2000)
Tahap ketiga adalah sintesis dengan menggunakan software Super Decision. Software ini merupakan perangkat  lunak  pendukung  keputusan  berbasis  Open  Source  yang  sering  digunakan  perusahaan  untuk pengambilan keputusan terkhusus menggunakan metode AHP [14]. Penggunaan software Super Dicision bergantung pada bobot penilaian yang diberikan responden terhadap kriteria dan alternatif  [15]. Matriks yang telah dibuat memiliki penilaian pada setiap level hirarkinya terhadap suatu kriteria di level yang lebih tinggi.  Penilaian  -  penilaian  tersebut  selanjutnya  disintesis  untuk  memperoleh  hasil  alternatif  pemasok bahan baku terbaik.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Objek penelitian ini akan fokus menganalisis pemilihan pemasok bahan baku, lebih khusus bahan baku Baja S45C. Bahan baku ini merupakan bahan baku yang paling sering digunakan oleh CV. Mulia Tata Sejahtera. Berdasarkan hasil pengamatan yang dilakukan di CV. Mulia Tata Sejahtera, maka didapat sebuah permasalahan terkait pemilihan pemasok bahan baku. Permasalahan pemilihan pemasok bahan baku tetap secara hirarki tersusun pada Gambar 2.
Pemasok Terbaik Kualitas Harga Waktu Pengiriman
Pelayanan Mulia Baja Bersama
Mandiri Steel
Gaya Steel

## Gambar 2. Struktur Hirarki Pemilihan Pemasok Terbaik
Tingkat pertama pada struktur hirarki diatas adalah tujuan yaitu, memilih pemasok terbaik. Tingkat kedua  adalah  kriteria  yang  didapat  berdasarkan  kebutuhan  perusahaan.  Tingkat  ketiga  adalah  alternatif calon  pemasok  yang  didapatkan  berdasarkan  hasil  wawancara  kepada  responden  dan  didapat  tiga  calon pemasok bahan baku tetap yaitu Mulia Baja Bersama (MBB), Mandiri Steel (MS) dan Gaya Steel (GS).
Analisis  pemilihan  pemasok  bahan  baku  baja  S45C  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy Process (AHP),  dimana  data  untuk  melakukan  pengolahan  menggunakan  metode  AHP  berupa  data pendapat responden terhadap suatu objek yang ditanyakan. Hasil kuesioner dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Penilaian Kriteria
Kriteria Nilai Kriteria 9  8  7  6  5  4  3  2  1  2  3  4  5  6  7  8  9 Kualitas √ Harga Kualitas √ Waktu Kualitas √ Pelayanan Harga √ Waktu Harga √ Pelayanan Waktu √ Pelayanan
Tabel  3 merupakan  penilaian  responden  terhadap  masing  –  masing  kriteria  menggunakan  Skala Penilaian  Perbandingan  Pasangan.  Kriteria  ditentukan  berdasarkan  kebutuhan  perusahaan.  Hasil perbandingan yang memuat penilaian responden terhadap masing – masing pemasok terdapat pada Tabel 4-7.
Tabel 4. Penilaian Pemasok Berdasarkan Kualitas Kualitas Pemasok Nilai Pemasok 9  8  7  6  5  4  3  2  1  2  3  4  5  6  7  8  9 MBB √ GS MBB √ MS GS √ MS
Tabel 5. Penilaian Pemasok Berdasarkan Harga
Harga Pemasok Nilai Pemasok 9  8  7  6  5  4  3  2  1  2  3  4  5  6  7  8  9 MBB √ GS MBB √ MS GS √ MS Tabel 6. Penilaian Pemasok Berdasarkan Waktu Pengiriman Waktu Pengiriman Pemasok Nilai Pemasok 9  8  7  6  5  4  3  2  1  2  3  4  5  6  7  8  9 MBB √ GS MBB √ MS GS √ MS Tabel 7. Penilaian Pemasok Berdasarkan Pelayanan Pelayanan Pemasok Nilai Pemasok 9  8  7  6  5  4  3  2  1  2  3  4  5  6  7  8  9 MBB √ GS MBB √ MS GS √ MS
Setelah  dilakukan  pengumpulan  data  menggunakan  media  kuesioner  seperti  pada Tabel  3-7 , selanjutnya  tabel-tabel  tersebut  dikonversi  dalam  bentuk  kuantitatif  sehingga  didapat  masing  –  masing matriks berpasangan secara berurut pada Tabel 8-12 .
Tabel 8. Matriks Kriteria Kriteria Kualitas  Harga Waktu Pelayanan Kualitas 1 1 5 5 Harga 1 1 5 5 Waktu 0,2 0,2 1 3 Pelayanan 0,2 0,2 0,333333 1 Tabel 9. Matriks Pemasok Terhadap Kualitas Pemasok-Kualitas MBB  GS  MS MBB 1 1 1 GS 1 1 1 MS 1 1 1
Tabel 10. Matriks Pemasok Terhadap Harga Pemasok-Harga MBB  GS  MS MBB 1 5 5 GS 0,2 1 0,5 MS 0,2 2 1
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 11. Matriks Pemasok Terhadap Waktu Pengiriman
Pemasok-Waktu Pengiriman MBB GS MS MBB 1 5 5 GS 0,2 1 1 MS 0,2 1 1 Tabel 12. Matriks Pemasok Terhadap Pelayanan Pemasok-Pelayanan MBB GS MS MBB 1 7 5 GS 0,142857 1 0,333333 MS 0,2 3 1
Matriks berpasangan yang telah didapat selanjutnya disintesis menggunakan perangkat lunak Super Decision . Data tersebut akan otomatis tersintesis dalam bentuk angka yang nantinya angka tersebut menjadi pertimbangan dalam pengambilan keputusan pemilihan pemasok bahan baku. Adapun sintesis dari masing – masing tabel matriks berpasangan menghasilkan nilai inkonsistensi dan normalisasi pada Gambar 3-7.
Gambar 3. Hasil Sintesis Matriks Kriteria
Gambar 4. Hasil Sintesis Matriks Pemasok Terhadap Kualitas
Gambar 5. Hasil Sintesis Matriks Pemasok Terhadap Harga
Gambar 6. Hasil Sintesis Matriks Pemasok Terhadap Waktu Pengiriman
Gambar 7. Hasil Sintesis Matriks Pemasok Terhadap Pelayanan
Perhitungan metode AHP disebut tervalidasi jika nilai inkonsistensinya (IR) ≤ 0,1. Pada tabel diatas terlihat  nilai  inkonsistensi  setiap  tabel  telah  tervalidasi  sehingga  tidak  diperlukan  pengumpulan  data kembali,  maka  dari  itu  didapat  nilai  akhir  dari  pengolahan  data  menggunakan  perangkat  lunak Super Decision pada Gambar 8.

## Gambar 8. Alternatif Keputusan Super Decision
Berdasarkan Gambar 8, didapat nilai normalisasi masing – masing pemasok yaitu, Gaya Steel 0,205, Mandiri Steel sebesar 0,24 dan Mulia Baja Bersama sebesar 0,56.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengolahan data yang telah dilakukan maka didapatkan 3 kriteria yang digunakan dalam  penentuan  pemilihan  pemasok  bahan  baku  baja  S45C  yaitu  terdiri  dari  kualitas,  harga,  waktu pengiriman  dan  pelayanan.  Hasil  pengolahan  data  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  diperoleh  pembobotan  kriteria.  Terdapat  dua  kriteria  yang  paling  menentukan  dalam  pemilihan pemasok  bahan  baku  baja  S45C  yaitu  Kualitas  dan  Harga  dengan  bobot  41%  kemudian  diikuti  dengan kriteria  waktu  pengiriman  dengan  bobot  11%,  kriteria  pelayanan  barang  7%.  Nilai Inconsistency perhitungan berada dibawah 0,1 sehingga bisa dilanjutkan ke tahap selanjutnya yaitu sintesis. Didapat hasil sintesis  dengan  peringkat  pertama  adalah  Mulia  Baja  Bersama  dengan  bobot  sebesar  0,556,  kemudian Mandiri Steel dengan bobot 0,43, dan Gaya Steel dengan bobot 0,205. Alternatif terbaik pemasok bahan baku baja S45C adalah Mulia Baja Bersama.

## 5. Referensi
[1] U.  Mauidzoh  and  Y. Zabidi,  “Perancangan  Sistem  Penilaian  dan  Seleksi  Supplier  Menggunakan Multi Kriteria,” Industri , vol. 1, pp. 159–171, 2013.
[2] E. N. Sari and E. Purwaningsih, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan KPR Terbaik dengan  Metode  SAW,” Syntax    J.  Inform. ,  vol.  10,  no.  02,  pp.  52–59,  2021,  doi: 10.35706/syji.v10i02.5599.
[3] N.  Wulandari,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier  di  PT.  Alfindo Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP),” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 1, no. 1, pp. 4–7, 2017, doi: 10.30656/jsii.v1i0.72.
[4] Paillin,  “Alternatif  penanggulangan  tengkulak  dalam  usaha  budidaya  rumput  laut  di  kabupaten seram bagian barat,” Arika , vol. 07, no. 1, 2013.
[5] A. Wulan and B. Hendrawan, “Analisis Pemilihan Jasa Forwarder Dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Di PT. XYZ,” J. Appl. Bus. Adm. , vol. 2, no. 2, pp. 294–306, 2018, doi: 10.30871/jaba.v2i2.1126.
[6] R.  Alvira et  al. ,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Supplier  Bahan  Baku  Kertas  Dengan Metode Qcdfr Dan Analytical Hierarchy Process : Studi Kasus Cv . Asaka Prima,” Sist. Penunjang Keputusan  Pemilihan  Supplier  Bahan  Baku  Kertas  Dengan  Metod.  Qcdfr  Dan  Anal.  Hierarchy Process , vol. 3, pp. 241–246, 2020.
[7] J.  Y.  Ho,  J.  Ooi,  Y.  K.  Wan,  and  V.  Andiappan,  “Synthesis  of  wastewater  treatment  process (WWTP) and supplier selection via Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP),” J. Clean. Prod. , vol. 314, no. June, p. 128104, 2021, doi: 10.1016/j.jclepro.2021.128104.
[8] S.  Wardah,  “Model  Pemilihan  Pemasok  Bahan  Baku  Kelapa  Parut  Kering  dengan  Metode  AHP (Studi Kasus PT. Kokonako Indonesia),” J.  Optimasi Sist. Ind. , vol. 12, no. 2, p. 352, 2016, doi: 10.25077/josi.v12.n2.p352-357.2013.
[9] N. Aisyah and A. S. Putra, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Pemilihan Manajer Terbaik Menggunakan Metode AHP (Analytic Hierarchy Process),” J. Esensi Infokom  J. Esensi Sist. Inf. dan Sist. Komput. , vol. 5, no. 2, pp. 7–13, 2022, doi: 10.55886/infokom.v5i2.275.
[10] M. Ashari, S. H. Jannah, S. Fadli, and Saikin, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Murid Baru Menggunakan Metode Ahp Dan Saw,” Pixel J. Ilm. Komput. Graf. , vol. 14, no. 2, pp. 287– 299, 2021, doi: 10.51903/pixel.v14i2.592.
[11] M.  I.  Fu’adi  and  A.  Diana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy Process (Ahp) Untuk Pemilihan Karyawan Terbaik Pada Toko Sepatu Saman Shoes,” RADIAL    J.  Perad.  Sains,  Rekayasa  dan  Teknol. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  265–280,  2022,  doi: 10.37971/radial.v9i2.243.
[12] Y. Handrianto and E. W. Styani, “Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Untuk Pemilihan  Metode  Pembelajaran,” JSI  J.  Sist.  Inf. ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  106–113,  2020,  doi: 10.36706/jsi.v12i1.9537.
[13] K.  Suryadi,  M.  A.  Ramdhani,  and  W.  Anisah, Sistem  Pendukung  Keputusan :  Suatu  Wacana Struktural  Idealisasi  dan  Implementasi  Konsep  Pengembangan  Keputusan .  Bandung:  Remaja Rosdakarya, 2000.
[14] P.  Astuti,  “Pemilihan  Supplier  Bahan  Baku  dengan  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy Process  Study  Kasus:  PT.  Nara  Summit  Industry,  Cikarang,” Indones.  J.  Comput.  Infrmation Technol. Nusa Mandiri , vol. 1, no. 2, pp. 27–36, 2016.
[15] F.  Zahra,  B.  H.  Purnomo,  and  N.  Kuswardhani,  “Penerapan  Metode  Anp  (Analytic  Network Process)  Dalam  Rangka  Seleksi  Pemasok  Daun  Tembakau  Na  –  Oogst  Di  Koperasi  Agrobisnis Tarutama Nusantara –  Jember,” Agrointek , vol.  9,  no.  1,  p.  9, 2016, doi: 10.21107/agrointek.v9i1.2120.