Kombinasi Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Data Envelopment Analysis (DEA) untuk Pemilihan Supplier Pada UD. Jepara Putra Mebel
Wilma Latuny *1 , Daniel Bunga Paillin 2 , Samrotul Yaniah 3
123) Program Studi, Teknik Industri, Universitas Pattimura, Kampus Poka, Ambon, 97233, Indonesia Email: wlatuny@gmail.com 1 ,daniel.paillin@fatek.unpatti.ac.id 2 ,samrotuly2018@gmail.com 3
DOI: 10.20961/performa.19.2.46324

## Abstrak
Penelitian  ini  membahas  tentang  pemilihan  supplier  bahan  baku  kayu  pada  UD.  Jepara  Putra  Mebel dengan  integrasi  AHP  dan  DEA.  Hasil  pengolahan  data  dengan  metode  AHP  diperoleh  nilai  bobot prioritas  tertinggi  adalah  supplier  A  (0.504),  supplier  B(0.371),  supplier  C(0.125).  Hasil  perhitungan dengan  metode  AHP-DEA  untuk  mengevaluasi  setiap  Decision  Making  Unit  (DMU)  atau  Supplier, diperoleh  nilai  tingkat  efisiensi  untuk  Supplier  A,  C    memiliki  tingkat  nilai  efisienasi  1,  dan  supplier  B tidak  efisien.  Hasil  AHP-DEA  super  efisiensi  menunjukan  supplier  C  memiliki  nilai  tertinggi  sebesar 2. 095  hasil  ini  menunjukan  bahwa  setiap  Supplier  C  dikatakan  lebih  effisien  dari  supplier  A,  sehingga pendekatan  AHP-DEA  merekomendasikan  kepada  perusahan  untuk  Supplier  yang  harus  di  utamakan pertama  yaitu  Supplier  C,  kemudian  kedua  Supplier  A  dan  ketiga  yaitu  Supplier  B  tentunya  melalui pertimbangan  kriteria  Harga,  Kualitas,  Pelayanan,  Pengiriman,  Ketetapan  jumlah  dan  evaluasi  tingkat efisiensi setiap DMU yang telah dilakukan.

## Kata kunci: AHP, DEA, Pemilihan Supplier

## Abstract
This research discusses the selection of supplier of wood raw material at UD. Jepara Putra Mebel using integration  of  AHP  and  DEA  method.  The  result  shows  that  in  the  AHP  method,  the  highest  priority weight value is for supplier A  (0.504), supplier B (0.371), and supplier C(0.125) respectively. Further, in the  AHP-DEA  computational  result  used  to  evaluate  Decision  Making  Unit  (DMU)  indicates  that efficiency  value  for  supplier  A  and  C  is  1  while  supplier  B  is  inefficient.  In  the  super  efficiency  result obtain the highest value 2.095 for supplier C, thus it can be infered that supplier C is more efficient than supplier A, therefore AHP-DEA approach recommends that an ultimate supplier company is  supplier C, followed  by  supplier  A  and    supplier  B  by  considering  price,  quality,  service,  delivery  and  evaluation result of DMU.

## Keywords: AHP, DEA, Selection Supplier

## 1. Pendahuluan
Pemilihan  supplier  menjadi  bagian    yeng  terpenting  dalam  hal  penyediaan  bahan  baku untuk    proses  produksi  suatu  perusahaan.  Oleh  karena  itu  perusahaan  harus  dapat  memilih dengan  tepat  supplier  yang  mampu    menjamin  kelancaran  bahan  baku  dengan  melihat pertimbangan banyak faktor seperti faktor harga dari supplier, faktor kualitas bahan baku, faktor ketepatan  jumlah  pengiriman,  faktor  waktu  pengirman  dan  sebagainya  (Adriantantri.  E,  et  al, 2020)
UD. Jepara Putra Mebel merupakan perusahan yang memproduksi barang-barang furniture dan  memiliki  beberapa  supplier  sebagai  penyedia  bahan  baku  dalam  proses  produksinya. Masalah yang dihadapi UD. Jepara Putra Mebel adalah kedatangan bahan baku yang terlambat yang  mengakibatkan  proses  produksi  terganggu,  selain  itu  juga  kualitas  dan  kuantitas  bahan
baku    kayu  ada  yang  rusak  dan  tidak  sesuai  spesifikasi  yang  dapat  mempengaruhi  kualitas produk  akhir  yang  dihasilkan.  Oleh  karena  itu  diperlukan  pemilihan  Supplier  bahan  baku dengan mempertimbangkan beberapa hal yaitu harga, kualitas, pelayanan dan pengiriman.
Pemilihan supplier akan menjadi kompleks ketika munculnya banyak kriteria yang menjadi pertimbangan  dalam  pemilihan,  oleh  karena  suatu  supplier  kemungkinan  mempunyai kemampuan yang baik pada beberapa kriteria (Darmawan, et al., 2013). Banyak penelitian yang dilakukan  dalam  pemilihan  supplier  menggunakan  pendekatan  yang  berbeda.      Wulandari (2014) menggunakan  metode  AHP  untuk memilih  pemasok  spare  part  mesin industr  pada  PT. Alfindo  dengan  menggunakan    kriteria  harga,  kualitas,  pelayanan,  waktu  pengiriman,  dan responsibilitas.  Lim  &  Zhang  (2016)  dan    Adriantantri, et.al (2020)  mencoba  menggunakan pendekatan AHP dan DEA dalam pemilihan supplier dengan menambahkan faktor resiko. Pada penelitian  ini  pemilihan  supplier  menggunakan  AHP    untuk  menentukan  keputusan  dengan menggunakan kriteria harga, kulaitas, pelayanan, pengiriman dan ketetapan jumlah,  yang akan dintgerasikan  dengan  metode  DEA  dimana  masing-masing  pemasok  Decision  Making  Unit (DMU) dinilai efisiensi.
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  mengidentifikasi  kriteria-kriteria  penting  untuk memilih  Supplier/pemasok  kayu  pada  UD.  Jepara  Putra  Mebel.  Kemudian  Memperoleh Supplier/pemasok  terbaik  yang  paling  memenuhi  kriteria  yang  sudah  di  tentukan,  dan  juga Mengevaluasi tingkat efisiensi dari setiap Supplier.

## 2. Metode Penelitian

## Analytical Hierarchy process (AHP)
Pada tahun 1970 Thomas L. Saaty  memperkenalkan suatu metode pengambilan keputusan yang menggabungkan 2 aspek  yaitu aspek kualitatif dan kuantitatif untuk pemecahan  masalah yang  kompleks  dan  tidak  terstruktur    kemudian    diatur  secara  hirarki  dan  diproses  secara sistematis. Metode ini umumnya dikenal sebagai metode Analytical Hierarchy Process (Paillin & Talib, 2013)
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wulandari  (2014),  AHP  dipakai  untuk mengusulkan  alternative    proses  seleksi,  karena  perusahaan  selalu  memilih  pemasok  secara subyektif  hanya berdasarkan kriteria harga. Kriteria yang digunakan dalam penelitian tersebut adalah harga, kualitas, pelayanan, waktu pengiriman dan responsibilitas. Selanjutnya penelitian serupa  tentang    pemilihan supplier  menggunakan  AHP    juga  dilakukan  oleh  Darmawan,  et al. (2013)  menggunakan  5  kriteria  yaitu  harga,  kualitas ,  delivery  performance ,  garansi  dan  order fulfillment.  Sama  dengan  penelitian  diatas,  pada  penelitian  ini  juga  melakukan  pemilihan supplier dengan AHP namun mencoba menambahkan kriteria kuantitas (ketepatan jumlah) pada pemilihan supplier .

## Data Envelopment Analysis (DEA)
Data  Envelopment  Analysis adalah  metode  pengambilan  keputusan  yang  tepat  untuk menilai  efisensi  dari  supplier.  DEA  digunakan  untuk mengukur  efisensi  relative dari  Decision Making  Unit  (DMU)  untuk  masing-masing  supplier    dengan  kriteria  input-output  secara keseluruhan (Lim & Zhang., 2016).
Efisiensi  didefenisikan  sebagai  ratio  antara  bobot  output  terhadap  bobot  input.  Secara umum  ratio  efisensi  untuk  DMU  adalah  sebagai  berikut  (Hasan,  et  al,  2008)  dan  (Cook  & Seiford, 2009) :
  = x ax bx y ay by ab u I v O
E (1)
Dimana :
E ab adalah efisensi dari DMu b, menggunakan bobot ‘test’ DMU a O by adalah output y dari DMU b v ay adalah  bobot untuk ‘test’ DMU a duntuk output y I bx adalah input x dari DMU b U ax adalah  bobot untuk ‘test’ DMU a untuk input x
Model  dasar  DEA  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Charnes,  Cooper  dan  Rhodes  pada tahun 1978 (Charnes, et al, 1978). Juga lebih dikenak dengan model CCR dasar, formulasi dari model untuk DMU adalah sebagai berikut :
  = x ax ax y ay ay aa u I v O E max (2)
Dengan batasan
0 , 1    ay ax ab v u b E di  mana E ab sama  dengan  istilah  dalam  persamaan  (1).  Variabel  keputusan  model  (2) adalah 𝑢 ax dan 𝑣 ay . Model  nonlinier  diatas  kemudian  diubah  kedalam  bentuk  liniear programming untuk lebih memudahkan perhitungan dan lebih dikenal sebagai model DEA CCR Primal :  y ay ay v O max
(3)
Dengan batasan : 0 , 1  =      ay ax x ax ax x ax bx y ay by v u u I b u I v O
Nilai  efisiensi  optimal  diperoleh  dari  Model  CCR  paling  banyak  sama  dengan  1 (Ramanathan, 2007), menunjukan bahwa ada kemungkinan beberapa DMU mungkin memiliki nilai maksimum yang sama dengan 1. Hal ini terjadi ketika DMU ini terletak pada batas optimal dan  tidak  didominasi  oleh  DMU  lain.  Pembuat  keputusan  akan  sulit  untuk  menentukan peringkat darii DMU yang paling efisien.
Untuk mengatasi hal  diatas,  dilakukan  pengembangan  dari  model  CCR  dasar  dan  dikenal sebagai  model  super-efisensi  CCR,  yang  diusulkan  olej  Andersen  dan  Peterson  pada  tahun 1993.  y ay ay v O max (4)
Dengan batasan : 0 , 1 ,  =       ay ax x ax ax x ax bx y ay by v u u I a b b u I v O
Pada penelitian ini kriteria harga menjadi viriabel output dan variable input adalah kriteria kualitas,  pelayanan,  pengiriman    dan  ketepatan  jumlah.    Flowchart  berikut  ini  menunjukan adalah tahapan penelitian:
Mulai Observasi Study Pustaka Identifikasi Masalah Penentuan Tujuan Pengumpulan Data: - Penentuan DMU Supplier
- Penentuan Kriteria
- Penentuan SubKriteria Pengolahan Data Menggunakan Metode AHP Melakukan Perhitungan Model DEA Analisa Data Kesimpulan Dan Saran Selesai Gambar 1.Flowchart Penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Struktur Hirarki
Struktur hirarki dari UD. Jepara Putra MEbel disusun dalam 3 level yang ditunjukan pada gambar 2 sebagai berikut:

## Pembobotan mengguankan Metode AHP
Tabel  1  berikut  ini  merupakan  penilian  kriteria  untuk  matriks  perbandingan  berpasangan dari  masing-masing  responden  yang  nilai  rata-ranya  menggunakan geometric  mean ,  yang kemudian  diolah  menggunakan  software  expert  choice  untuk  mendapatkan  bobot  masing- masing kriteria sebagai berikut:
Tabel 1 Perbandingan Berpasangan Antar Kriteria
Kriteria Harga Kualitas Pelayana n Pengirima n Ketetapan Jumlah Harga 1,00 1,00 1,00 5,00 1,00 Kualitas 1,00 1,00 1,00 4,00 2,00 Pelayanan 1,00 1,00 1,00 3,00 2,00 Pengiriman 0,20 0,25 0,33 1,00 1,00 Ketetapan Jumlah 1,00 0,50 0,50 1,00 1,00
Berikut  ini  adalah  salah  satu  contoh  hasil  pembobotan  dari  pengolahan  menggunakan software expert choice untuk masing-masing kriteria
Gambar 3. Hasil Pembobotan dan Uji konsistensi Kriteria
Secara keseluruhan untuk hasil perhitungan pembobotan untuk masing-masing kriteria dan subkriteria menggunakan software expert choice ditunjukan pada tabel 2 berikut ini.
Tabel 2 Bobot Kriteria Dan Subkriteria (hasil perhitungan dengan software expert choice)
Kriteria CR Antar Kriteria Bobot CR Antar Kriteria dan Sub kriteria Subkriteria Bobot
Harga (H) 0,02
0,329 0,08 H1 0,627 H2 0,280 H3 0,094 Kualitas (K) 0,258 0,05 K1 0,474 K2 0,376 K3 0,149 Pelayanan (P) 0,244 0,01 P1 0,209 P2 0,310 P3 0,219 P4 0,137
P5 0,125 Pengiriman (D) 0,075 0,03 D1 0,209 D2 0,156 D3 0,185 Ketetapan Jumlah (KJ) 0,095 0,03 KJ1 0,481 KJ2 0,405 KJ3 0,114
Gambar di berikut menunjukkan bahwa secara keseluruhan, Supplier A dengan nilai bobot (0,504)  merupakan prioritas pertama untuk dipilih sebagai Supplier kayu pada UD Jepara Putra Mebel.  Prioritas  kedua  adalah    Supplier  B  dengan  nilai  bobot  (0,371),  sedangkan  prioritas terakhir adalah Supplier C dengan nilai bobot (0,125)
Gambar 4. Prioritas Penentuan Supplier terpilihpada UD Jepara Putra Mebel.

## Model DEA
Tabel  3  berikut  merupakan  data  sekunder  yang  didapat  pada  perusahaan  yang  akan digunakan model DEA.
Tabel 3 Data Sekunder Perusahaan Suplier Harga (Rp/m 3 ) Kualitas Pelayanan (Jam) Pengiriman (Minggu) Ketepatan Jumlah (m 3 ) A 6.000.000 3 2 1 10 B 5.500.000 2 1 1 10 C 5.250.000 2 1 2 10
DMU yang akan dianalisa efisiensinya berjumlah 3 DMU yaitu  supplier A, supplier B, dan supplier C. Gambar di bawah ini menunjukan model keputusan DEA untuk mencari efisensi tiap DMU.
INPUT HARGA OUTPUT Kualitas Pelayanan Pengiriman Ketetapan Jumlah DMU Supplier Kayu
Gambar 5. Model keputusan DEA
Tabel berikut ini merupakan variable output-input yang telah diproses dengan pembobotan AHP untuk digunakan dalam perhitungan pada model DEA.
Tabel 4 Pembobotan Varibel Input dan Output pada DEA
DMU Harga (I 1 ) Kualitas (O 1 ) Pelayanan (O 2 ) Pengiriman (O 3 ) Ketepatan Jumlah (O 4 ) 1 1974000 0.774 0.488 0.075 0.95 2 1809500 0.516 0.244 0.075 0.95 3 1727250 0.516 0.244 0.15 0.95
Model Matematis DEA Primal CCR-DMU 1:
Fungsi tujuan Max E 1 = 0.774 O 1 + 0.488 O 2 + 0.075 O 3 + 0.954 O 4 Kendala (0.774 O 1 + 0.488 O 2 + 0.075 O 3 + 0.954 O 4 )-( 1974000 I 1 ) ≤ 0 (0.516 O 1 + 0.244 O 2 + 0.075 O 3 + 0.954 O 4 )-( 1809500 I 1 ) ≤ 0 (0.516 O 1 + 0.244 O 2 + 0.15 O 3 + 0.954 O 4 )-( 1727250 I 1 ) ≤ 0 1974000 I 1 = 1 I 1 ≥ 0 O 1 , O 2 , O 3 , O 4 ≥ 0
Model Matematis DEA Primal CCR-DMU 2: Fungsi tujuan
Max E 2 = 0.516 O 1 + 0.244 O 2 + 0.075 O 3 + 0.954 O 4 Kendala (0.774 O 1 + 0.488 O 2 + 0.075 O 3 + 0.954 O 4 )-( 1974000 I 1 ) ≤ 0 (0.516 O 1 + 0.244 O 2 + 0.075 O 3 + 0.954 O 4 )-( 1809500 I 1 ) ≤ 0 (0.516 O 1 + 0.244 O 2 + 0.15 O 3 + 0.954 O 4 )-( 1727250 I 1 ) ≤ 0 1809500 I 1 = 1 I 1 ≥ 0
O 1 , O 2 , O 3 , O 4 ≥ 0
Model Matematis DEA Primal CCR-DMU 3: Fungsi tujuan
Max E 1 = 0.516 O 1 + 0.244 O 2 + 0.15 O 3 + 0.954 O 4
Kendala (0.774 O 1 + 0.488 O 2 + 0.075 O 3 + 0.954 O 4 )-( 1974000 I 1 ) ≤ 0 (0.516 O 1 + 0.244 O 2 + 0.075 O 3 + 0.954 O 4 )-( 1809500 I 1 ) ≤ 0 (0.516 O 1 + 0.244 O 2 + 0.15 O 3 + 0.954 O 4 )-( 1727250 I 1 ) ≤ 0 1727250 I 1 = 1 I 1 ≥ 0
O 1 , O 2 , O 3 , O 4 ≥ 0
Banyaknya  variable  dan  iterasi  yang  berulang-ulang  maka  model  diatas  akan  diolah menggunakan software DEA-Solver 8.0 yang ditunjukan pada tabel 5 berikut ini.
Tabel 5 Hasil Output Efisiensi Tiap DMU No. DMU Score Rank v( 1) u( 1) u( 2) u( 3) u( 4) 1 1 1 1 5.07E-07 0.484496 0 0 0.657895 2 2 0.9545 3 5.53E-07 0 0 0 1.004785 3 3 1 1 5.79E-07 0 0 0 1.052632
Tabel  diatas  memperlihatkan  bahwa  DMU  1  dan  3  mempunyai  nilai  efisiensi  sebesar  1 yang    berarti  bawha  kedua  DMU  tersebut  efisien.  Sedangkan  DMU  2  memiliki  nila  efisiensi
dibawah  1  sebesar  0.9545  yang  artinya  tidak  efisien.  Selanjutnya  adalah  menentukan  ranking dari  tiap  DMU  karena  DMU  1  dan  3  mempunyai  nilai  efisiensi  yang  sama  sehingga  perlu dilakukan pengujian super-efisiensi.
Model matematis DEA CCR super-efisiensi DMU 1 Fungsi tujuan
Max E 1 = 0.774 O 1 + 0.488 O 2 + 0.075 O 3 + 0.954 O 4 Kendala (0.516 O 1 + 0.244 O 2 + 0.075 O 3 + 0.954 O 4 )-( 1809500 I 1 ) ≤ 0 (0.516 O 1 + 0.244 O 2 + 0.15 O 3 + 0.954 O 4 )-( 1727250 I 1 ) ≤ 0 1974000 I 1 = 1 I 1 ≥ 0
O 1 , O 2 , O 3 , O 4 ≥ 0
Model matematis DEA CCR super-efisiensi DMU 3 Fungsi tujuan Max E 1 = 0.516 O 1 + 0.244 O 2 + 0.15 O 3 + 0.954 O 4 Kendala (0.774 O 1 + 0.488 O 2 + 0.075 O 3 + 0.954 O 4 )-( 1974000 I 1 ) ≤ 0 (0.516 O 1 + 0.244 O 2 + 0.075 O 3 + 0.954 O 4 )-( 1809500 I 1 ) ≤ 0 (0.516 O 1 + 0.244 O 2 + 0.15 O 3 + 0.954 O 4 )-( 1727250 I 1 ) ≤ 0 1727250 I 1 = 1 I 1 ≥ 0 O 1 , O 2 , O 3 , O 4 ≥ 0 Model superefisensi diatas dioleh menggunakan software DEA-Solver 8.0 yang ditunjukan pada tabel 6 berikut ini .
Tabel 6 Hasil Output Super Efisiensi Tiap DMU No. DMU Score Rank 1 1 1.75 2 2 2 0.9545455 3 3 3 2.0952381 1
Dari  hasil  super  efisiensi  diatas  menunjukan  DMU  3  memiliki  nilai  super  efisiensi  yang terbesar kemudian diikuti oleh DMU 1 dan DMU 2.

## Perbandingan  Hasil dari Tiga Pendekatan
Tabel 7 berikut menunjukan perbadingan hasil dari 3 pendekatan .
Tabel 7 Perbandingan Hasil dari 3 Pendekatan Suplier AHP AHP-DEA CCR AHP-DEA CCR Super Efisiensi Suplier A 0.504 1 1.75 Suplier B 0.371 0.9545 0.94545 Suplier C 0.125 1 2.095
Hasil  pada  tabel  diatas  menunjukan  bawa  supplier  A  memiliki  nilai  prioritas  yang  besar untuk dipilih sebagai pemasok dengan nilai sebesar 0.504 dan yang paling kecil adalah supplier C dengan nilai prioritas sebesar 0.125, akan tetapi pada hasil integrasi AHP-DEA CCR telihat bahwa supplier  1 dan 3 memiliki nilai efisiensi sama yaitu sebesar 1 sedangkan supplier B itu tidak efisien. Karena terdapat 2 suplier yang memilihi nilai efiensi yang sama dilakukan dengan pendekatan AHP-DEA CCR Super-Efisiensi memperlihatkan bahwa Supplier C memiliki nilai yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan  Supplier  A.  Penelitian  ini  memperlihatkan  bahwa
supplier yang mempunyai nilai prioritas terbaik pada AHP belum tentu akan terpilih, sehingga menjadi  bahan  alternative  pertimbangan  untuk  pengambil  keputusan  dalam  memilih  supplier yang lebih tepat.

## 4. Simpulan
Berdasarkan  pengolahan  data  yang  dilakukan  untuk  penentuan  pemilihan  Supplier  terbaik pembelian  bahan  baku  dengan  menggunakan  integrasi  AHP  dan  DEA  maka  diperoleh  hasil yaitu:
1. Hasil  pengolahan  data  dengan  metode  AHP  dapat  diperoleh  lima  kriteria  dengan  tingkat kepentingan  secara  berurutan  yaitu  kriteria  harga  menjadi  prioritas  pertama  dalam pemilihan  Supplier  ini  dengan  bobot  nilai  (0,329),  kemudian  kriteria  berikutnya  yaitu kualitas  dengan  bobot  (0,258),  prioritas  kriteria  ketiga  yaitu  pelayanan  mempunyai  bobot kriteria (0,244), dan yang keempat kriteria ketetapan jumah dengan bobot (0,095) kemudian prioritas terakhir yaitu kriteria pengiriman dengan bobot (0,075).
2. Kemudian  dengan  AHP  pula  diperoleh  bahwa  Supplier  yang  direkomendasikan  untuk diprioritaskan  dengan  memperhatikan  kriteria-kriteria  diatas  adalah  Supplier  terpilih pertama  yaitu  Supplier  A  dengan  bobot  prioritas  (0,504)  kemudian  urutan  prioritas  kedua Supplier B dengan bobot (0,371) dan prioritas ketiga yaitu Supplier C dengan bobot (0,125).
Hasil  perhitungan  dengan    AHP-DEA  CCR  untuk  mengevaluasi  setiap  Decision  Making Unit (DMU) atau dalam hal ini setiap Supplier, diperoleh nilai tingkat efisiensi untuk Supplier A dengan tingkat nilai efisienasi 1, Supplier B dengan tingkat nilai efisiensi 0.9545 dan Supplier C  dengan  tingkat  nilai  efisiensi  1  hasil  yang  didapat  ini  menunjukan  bahwa  setiap Supplier/DMUnya  dikatakan  Efisien  karena  mencapai  nilai  efisiensi  maksimum.  Hasil perhitungan  dengan    AHP-DEA  CCR  Super-efisiensi  menunjukan  supplier  C  memilikini  nilai yang  terbesar  dibandingkan  supplier  A  yaitu  sebesar  2.095.  Sehingga  berdasarkan  kombinasi kedua metode AHP dan DEA merekomendasikan kepada perusahaan untuk Supplier yang harus di utamakan pertama yaitu Supplier C, kemudian kedua Supplier A dan ketiga yaitu Supplier B tentunya  melalui  pertimbangan  kriteria  Harga,  Kualitas,  Pelayanan,  Pengiriman,  Ketetapan jumlah dan evaluasi tingkat efisiensi setiap DMU yang telah dilakukan.

## Daftar Pustaka
Adriantantri, E., Basuki, D. W. L., & Nurcahyo, (2020) .  Integration of AHP and DEA Methods for  Supplier  Selection. International  Journal  of  Latest  Engineering  and  Management Research (IJLEMR) Volume 05 – No. 02. pp. 40-47. www.ijlemr.com Charnes,  A.,Cooper,  W.W.,  and  Rhodes,  E.,  (1978).,  Measuring  the  efficiency  of  decision making units. European Journal of Operational Research , vol. 2. No. 6., pp. 429 - 444. Cook, W. D,  and Seiford, L. M.,(2009). Data Envelopment Analysis (DEA) - Thirty years on. European Journal of Operational Research ., Vol. 192, No 1., pp. 1 – 17. Darmawan, H., Setiawan, H. dan Sirajuddin., (2013). Pemilihan Pemasok Bahan Baku Produksi Menggunakan Metode Data Envelopment Analysis. Jurnal Teknik Industri , Vol. 1 No. 2., hal. 157-162
Hasan,  M.  A.,  Shankar,  R.,  Sarkis,  J.,  (2008).  Supplier  Selection  in  an  Agile  Manufacturing Environment  using  Data  Envelopment  Analysis  and  Analytical  Network  Process., International  Journal  of  Logistics  Systems  and  Management ,  vol.  4,  No.  5.,  pp.  523  - 550.
Lim,J. J.,  and Zhang, A.N. (2016). A DEA approach for Supplier Selection with AHP and risk consideration., 2016 IEEE International Conference on Big Data. pp. 3749-3758.
Paillin, D. B., Talib, T., (2013). Alternatif Penanggulangan Tengkulak Dalam Usaha Budidaya Rumput  Laut  di  Kabupaten  Seram  Bagian  Barat. Jurnal  ARIKA .,  Vol.  07,  No.  1.,  pp. 65-80 Ramanathan,R.,  (2007).,  Supplier  selection  problem:  integrating  DEA  with  the  approaches  of total  cost  of  ownership  and  AHP., Supply  Chain  Management:  An  International Journal , vol. 12, No. 4., pp. 258 – 261.
Wulandari,  N.  (2014).  Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier  di  PT. Alfindo Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Jurnal Sistem Informasi ,.
Vol. 1, No. 1., pp. 4-7