## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1352−1360 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5537

## Penerapan Metode Pembobotan LOPCOW dan Grey Relational Analysis Dalam Penentuan Pemasok Toserba Terbaik
Ade Adyatna Izka 1,* , Heni Sulistiani 2
1 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Teknologi Informasi, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung Jl. ZA. Pagar Alam No.9 -11, Labuhan Ratu, Kec. Kedaton, Kota Bandar Lampung, Lampung, Indonesia
2 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Sistem Informasi Akuntansi, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung Jl. ZA. Pagar Alam No.9 -11, Labuhan Ratu, Kec. Kedaton, Kota Bandar Lampung, Lampung, Indonesia
Email: 1* adyatnaizka@gmail.com , 2 henisulistiani@teknokrat.ac.id Email Penulis Korespondensi: adyatnaizka@gmail.com Submitted: 10/07/2024; Accepted: 31/07/2024; Published: 31/07/2024
Abstrak −Pemilihan  pemasok  terbaik  merupakan  aspek  krusial  dalam  rantai  pasok  yang  berdampak  signifikan  terhadap efisiensi operasional dan kualitas produk akhir. Permasalahan utama dalam penelitian ini belum adanya sebuah model dalam pemilihan  pemasok  terbaik  yang  dilakukan  tetapi  perusahaan  selalu  melakukan  penilaian  terhadap  kinerja  pemasok  untuk melihat  kinerja  dari  pemasok  secara  berkala  dan  memastikan  standar  yang  telah  disepakati  tetap  terpenuhi  dan  melakukan evaluasi  ulang  jika  diperlukan.  Penelitian  ini  menggabungkan  keunggulan  LOPCOW  dalam  pembobotan  kriteria  secara objektif berdasarkan perubahan persentase logaritmik dalam data, dengan kekuatan GRA dalam menangani kompleksitas data dan  ketidakpastian  dalam  evaluasi  multi-kriteria.  Kombinasi  ini  meningkatkan  keakuratan  dan  keandalan  keputusan  yang diambil,  karena  menggabungkan  keunggulan  objektivitas  dalam  pembobotan  dengan  kemampuan  analitis  yang  kuat  dalam evaluasi alternatif. Hasilnya adalah proses pengambilan keputusan yang lebih holistik, objektif, dan didasarkan pada data, yang sangat  bermanfaat  dalam  situasi  kompleks  dan  penuh  ketidakpastian.  Hasil  perangkingan  pemasok  toserba  terbaik menunjukkan hasil Pemasok AB menjadi terbaik pertama dengan nilai yaitu 0,1722, Pemasok JB menjadi terbaik kedua dengan nilai yaitu 0,12, dan Pemasok MA menjadi terbaik ketiga dengan nilai yaitu 0,0848. Hasil penelitian ini menjadi rekomendasi bagi toserba dalam menilai kinerja dari pemasok yang ada.
Kata Kunci: GRA; Kombinasi; LOPCOW; Objektivitas; Pemasok
Abstract −Selecting  the  best  supplier  is  a  crucial  aspect  in  the  supply  chain  that  has  a  significant  impact  on  operational efficiency and final product quality. The main problem in this study is that there is no model in the selection of the best supplier that  is  carried  out,  but  the  company  always  assesses  the  performance  of  suppliers  to  see  the  performance  of  suppliers periodically and ensure that the agreed standards are still met and re-evaluate if necessary. This study combines the advantages of LOPCOW in objectively weighting criteria based on logarithmic percentage changes in data, with the strength of GRA in handling data complexity and uncertainty in multi-criteria evaluation. This combination improves the accuracy and reliability of decisions taken, as it combines the advantages of objectivity in weighting with strong analytical capabilities in alternative evaluations. The result is a more holistic, objective, and data-driven decision-making process, which is especially beneficial in complex and uncertain situations. The results of the ranking of the best convenience store suppliers show that Supplier AB is the first best with a value of 0.1722, Supplier JB is the second best with a value of 0.12, and MA Supplier is the third best with a value of 0.0848. The results of this study are recommendations for convenience stores in assessing the performance of existing suppliers.
Keywords : GRA; Combination; LOPCOW; Objectivity; Supplier

## 1. PENDAHULUAN
Pemasok  toserba  memiliki  peran  penting  dalam  industri  ritel  dengan  menyediakan  berbagai  produk  yang diperlukan  oleh  toko  serba  ada.  Mereka  bertanggung  jawab  untuk  memastikan  ketersediaan  stok  barang  yang berkualitas,  menegosiasikan  harga  yang  kompetitif,  dan  menjaga  hubungan  yang  baik  dengan  toko-toko  untuk memenuhi permintaan pasar. Pemasok ini juga berperan dalam memastikan bahwa toserba dapat mempertahankan kualitas layanan dan kepuasan pelanggan dengan menyediakan produk-produk yang bervariasi dan sesuai dengan tren  pasar  terkini.  Pemilihan  pemasok  terbaik  merupakan  aspek  krusial  dalam  rantai  pasok  yang  berdampak signifikan  terhadap  efisiensi  operasional  dan  kualitas  produk  akhir.  Untuk  menentukan  pemasok  terbaik, perusahaan  harus  mempertimbangkan  berbagai  faktor  seperti  kualitas  produk,  harga,  keandalan  pengiriman, reputasi,  serta  kemampuan  untuk  memenuhi  kebutuhan  produksi  dalam  jangka  panjang.  Selain  itu,  evaluasi terhadap  layanan  purna  jual  dan  fleksibilitas  dalam  menghadapi  perubahan  permintaan  juga  penting  untuk memastikan hubungan bisnis yang solid dan berkelanjutan. Proses seleksi yang komprehensif dan analitis akan membantu  perusahaan  mengurangi  risiko,  meningkatkan  daya  saing,  dan  memastikan  kontinuitas  operasional. Permasalahan  utama  dalam  penelitian  ini  belum  adanya  sebuah  model  dalam  pemilihan  pemasok  terbaik  yang dilakukan  tetapi  perusahaan  selalu  melakukan  penilaian  terhadap  kinerja  pemasok  untuk  melihat  kinerja  dari pemasok  secara  berkala  dan  memastikan  standar  yang  telah  disepakati  tetap  terpenuhi  dan  melakukan  evaluasi ulang jika diperlukan. Berdasarkan permasalahan tersebut penelitian ini mengusulkan menggunakan model sistem pendukung keputusan dengan menerapkan metode grey relational analysis untuk melakukan pemilihan pemasok terbaik.
Metode  Grey  Relational  Analysis  (GRA)  adalah  teknik  analisis  multi-kriteria  yang  digunakan  untuk menyelesaikan masalah keputusan di mana terdapat ketidakpastian dan informasi yang tidak lengkap. Metode ini

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1352−1360 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5537
berfungsi dengan membandingkan hubungan antara serangkaian alternatif yang berbeda berdasarkan kriteria yang telah ditentukan[1]–[3]. Dalam GRA, setiap alternatif dibandingkan dengan solusi ideal menggunakan nilai grey relational grade, yang menunjukkan sejauh mana alternatif tersebut mendekati solusi ideal. Proses ini melibatkan normalisasi data, perhitungan koefisien grey relational, dan akhirnya penentuan nilai grey relational grade untuk setiap alternatif. Metode GRA membantu pengambil keputusan untuk mengevaluasi dan memilih alternatif terbaik secara  objektif,  meskipun  dihadapkan  pada  situasi  yang  kompleks  dan  penuh  ketidakpastian.  Metode  GRA menawarkan berbagai keuntungan dalam proses pengambilan keputusan multi-kriteria. Salah satu keuntungannya adalah kemampuan untuk mengatasi masalah dengan data yang tidak lengkap atau tidak pasti, membuatnya sangat berguna dalam situasi di mana informasi tidak sepenuhnya tersedia[4]–[6]. Selain itu, GRA sederhana dan mudah diterapkan,  tidak  memerlukan  asumsi  distribusi  data  tertentu  atau  parameter  yang  kompleks.  Metode  ini  juga fleksibel  karena  dapat  digunakan  dalam  berbagai  bidang,  termasuk  manufaktur,  manajemen  rantai  pasok,  dan pemilihan supplier. GRA memungkinkan pengambil keputusan untuk mengidentifikasi alternatif terbaik dengan mempertimbangkan  berbagai  kriteria  secara  simultan,  menghasilkan  evaluasi  yang  lebih  holistik  dan  objektif. Kelemahan yang dihadapi metode GRA yaitu tidak memberikan bobot yang berbeda untuk setiap kriteria secara default, yang bisa menjadi masalah jika beberapa kriteria dianggap lebih penting daripada yang lain. berdasarkan hal  tersebut  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  pembobotan  logarithmic  percentage  change-driven objective weighting.
Metode pembobotan logarithmic percentage change-driven objective weighting (LOPCOW) adalah teknik yang digunakan untuk menentukan bobot relatif dari berbagai kriteria dalam proses pengambilan keputusan multi- kriteria  secara  objektif[7]–[9].  Metode  ini  memanfaatkan  perubahan  persentase  logaritmik  dalam  data  untuk menghitung bobot masing-masing kriteria, sehingga menghasilkan bobot yang mencerminkan variasi data secara lebih  akurat.  LOPCOW  membantu  mengurangi  subjektivitas  yang  sering  muncul  dalam  metode  pembobotan tradisional  yang  bergantung  pada  penilaian  manusia.  Prosesnya  melibatkan  perhitungan  perubahan  persentase logaritmik untuk setiap kriteria dan menggabungkannya untuk menentukan bobot akhir[10]–[12]. Hasilnya adalah bobot yang lebih objektif dan didasarkan pada karakteristik data itu sendiri, sehingga meningkatkan keandalan dan keakuratan  dalam  pengambilan  keputusan.  Kelebihan  dari  metode  LOPCOW  adalah  kemampuan  untuk menghasilkan  bobot  kriteria  secara  objektif,  mengurangi  subjektivitas  yang  sering  terkait  dengan  metode pembobotan tradisional yang bergantung pada penilaian manusia.
Kombinasi metode pembobotan LOPCOW dan GRA menawarkan berbagai kelebihan yang sinergis dalam pengambilan keputusan multi-kriteria. Dengan LOPCOW, bobot kriteria ditentukan secara objektif berdasarkan perubahan  persentase  logaritmik  dalam  data,  mengurangi  subjektivitas  dan  memastikan  bahwa  bobot mencerminkan variasi data secara akurat. Ketika digabungkan dengan GRA, yang efektif dalam menangani data yang  tidak  lengkap  dan  tidak  pasti,  hasilnya  adalah  analisis  yang  lebih  komprehensif  dan  andal.  LOPCOW memastikan bahwa setiap kriteria dievaluasi dengan bobot yang tepat, sementara GRA membandingkan alternatif- alternatif  dengan  mempertimbangkan  semua  kriteria  tersebut  secara  simultan.  Kombinasi  ini  meningkatkan keakuratan  dan  keandalan  keputusan  yang  diambil,  karena  menggabungkan  keunggulan  objektivitas  dalam pembobotan dengan kemampuan analitis yang kuat dalam evaluasi alternatif. Hasilnya adalah proses pengambilan keputusan yang lebih holistik, objektif, dan didasarkan pada data, yang sangat bermanfaat dalam situasi kompleks dan penuh ketidakpastian.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Tobing  (2020)  metode  Fuzzy  AHP  mampu  menghasilkan  rekomendasi pemasok  terbaik  dengan  menggunakan  kriteria  yaitu  harga,  stok,  delivery,  dan  mutu[13].  Penelitian  yang dilakukan  Elvira  (2022) metode  simple  additive  weighting  dapat  mengatasi  masalah  yang  dihadapi  perusahaan untuk menentukan supplier mana yang mempunyai kinerja baik[14]. Penelitian oleh Immanuel (2022) penggunaan metode SMART dapat menyelesaikan masalah penentuan pilihan pemasok terbaik dengan standar kriteria yang sesuai  dengan  perusahaan  inginkan[15].  Penelitian  selanjutnya  oleh  Rosnelly  (2023) masalah  penilaian  dalam penentuan  pemasok  terbaik  dapat  diselesaikan  dengan  menggunakan  metode  ORESTE[16].  Penelitian  yang dilakukan  SUwito  (2024)  sistem  pemilihan  supplier  dengan  menggunakan  metode  MOORA  dapat  membantu perusahaan untuk meningkatkan daya saing dan kepuasan pelanggan, dengan mempertimbangkan 3 kriteria[17]. Penelitian terakhir oleh Syahputra (2024) penggunaan metode AHP untuk melakukan pembobotan nilai kriteria dan  menggunakan  metode  SAW  untuk  menentukan  hasil  akhir  berupa  pemeringkatan  alternatif  pemasok terbaik[18]. Perbedaan dengan penelitian yang dilakukan ada pada metode pembobotan kriteria yang digunakan, dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  pembobotan  LOPCOW  untuk  mendapatkan  bobot  kriteria  secara objektif.
Tujuan  penelitian  dari  penerapan  metode  pembobotan  LOPCOW  dan  GRA  dalam  penentuan  pemasok terbaik adalah untuk mengembangkan pendekatan yang holistik dan objektif dalam memilih pemasok yang paling sesuai  untuk  kebutuhan  perusahaan.  Penelitian  ini  menggabungkan  keunggulan  LOPCOW  dalam  pembobotan kriteria  secara  objektif  berdasarkan  perubahan  persentase  logaritmik  dalam  data,  dengan  kekuatan  GRA  dalam menangani  kompleksitas  data  dan  ketidakpastian  dalam  evaluasi  multi-kriteria.  Hasil  dari  penelitian  ini  untuk menyediakan landasan metodologis yang kuat bagi perusahaan untuk membangun hubungan yang lebih kuat dan berkelanjutan  dengan  pemasok  yang  dipilih,  yang  mendukung  efisiensi  operasional  dan  strategi  pertumbuhan jangka panjang.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1352−1360 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5537

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  proses  sistematis  yang  dilakukan  untuk  mendapatkan  pemahaman  mendalam tentang suatu topik atau masalah tertentu[19], [20]. Tahapan ini dimulai dengan merumuskan masalah penelitian yang jelas dan relevan, kemudian dilanjutkan dengan  menyusun kerangka teoritis sebagai landasan  konseptual. Langkah berikutnya adalah  merancang  metodologi penelitian,  yang  mencakup pemilihan  metode pengumpulan data, serta teknik analisis data yang sesuai. Setelah data terkumpul, melakukan interpretasi hasil dan menyusun temuan  dalam  bentuk  laporan  atau  artikel  ilmiah  untuk  diseminasi  dan  evaluasi  oleh  komunitas  akademis  atau praktisi yang bersangkutan. Tahapan ini penting untuk memastikan validitas, reliabilitas, dan kebermanfaatan hasil penelitian  bagi  perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  aplikasinya  dalam  berbagai  bidang  kehidupan.  Gambar  1 merupakan tahapan penelitian yang dilakukan dalam pemilihan pemasok toserba terbaik.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang dilaksanakan pada gambar 1 mempunyai 4 proses yaitu yang pertama identifikasi masalah dan pengumpulan data, dalam tahapan ini masalah yang terjadi yaitu belum adanya sebuah model dalam pemilihan pemasok terbaik yang dilakukan tetapi perusahaan selalu melakukan penilaian terhadap kinerja pemasok untuk melihat kinerja dari pemasok secara berkala dan memastikan standar yang telah disepakati tetap terpenuhi dan  melakukan  evaluasi.  Setelah  permasalahan  diperoleh  selanjutnya  mengumpukan  data  penilaian  terhadap kinerja  pemasok  toserba  yang  ada,  data  ini  akan  digunakan  dalam  evaluasi  kinerja  pemasok  toserba  dan menentukan  pemasok  terbaik.  Proses  yang  kedua  yaitu  metode  pembobotan  LOPCOW  merupakan pendekatan yang  digunakan  dalam  analisis  keputusan  untuk  menentukan  bobot  relatif  dari  berbagai  tujuan  atau  kriteria berdasarkan perubahan persentase logaritmik dari data historis atau aktual. Pendekatan ini menggabungkan elemen analisis  statistik  dengan  pemodelan  matematis  untuk  menghitung  bobot  yang  menggambarkan  signifikansi  dan dampak relatif dari setiap tujuan atau kriteria terhadap keputusan akhir. Proses yang ketiga  yaitu  metode  GRA merupakan sebuah  pendekatan  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  hubungan  relatif  antara  berbagai  variabel dalam kondisi ketidakpastian atau ketidakjelasan data. Proses yang terakhir yaitu hasil penelitian yang merupakan hasil  evaluasi  dari  penerapan  metode  pembobotan  LOPCOW  dan  GRA  dalam  menentukan  pemasok  toserba terbaik.

## 2.2 Metode Pembobotan LOPCOW
Metode pembobotan LOPCOW menggunakan perubahan persentase logaritmik dari data, yang membuatnya lebih sensitif terhadap perubahan yang terjadi dalam data historis atau aktual[21], [22]. Ini memungkinkan pengambil keputusan  untuk  lebih  responsif  terhadap  dinamika  pasar  atau  lingkungan  yang  berubah-ubah.  Dengan menggunakan  perhitungan  matematis  yang  jelas  berdasarkan  perubahan  persentase  logaritmik,  metode  ini membantu  mengurangi  bias  subjektif  dalam  penentuan  bobot  relatif  dari  setiap  kriteria  atau  tujuan.  LOPCOW menawarkan  pendekatan  yang  kuat  dan  terstruktur  untuk  pengambilan  keputusan  multi-kriteria  yang  dapat meningkatkan  akurasi,  responsivitas,  dan  ketepatan  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Matriks  keputusan merupakan proses pertama dalam LOPCOW dibuat dengan persamaan berikut.
X = [ x 11 x 21 x 2n x 12 x 22 x 2n x m1 x m2 x mn ] (1)

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1352−1360 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5537
Menghitung  normalisasi  matriks  merupakan  proses  kedua  dalam  LOPCOW,  normalisasi  matriks  dalam LOPCOW dihitung dengan persamaan berikut.
n ij = xij m+∑ xij2 m i=1 (2)
Menghitung  preference  value  merupakan  proses  ketiga  dalam  LOPCOW,  preference  value  dalam LOPCOW dihitung dengan persamaan berikut.
PV ij = 100 ∗ | √∑ nij2 m i=1 ln m σ | (3)
Menghitung bobot akhir merupakan proses terakhir dalam LOPCOW, bobot akhir kriteria dalam LOPCOW dihitung dengan persamaan berikut.
w j = PVij ∑ PVij n j=1
(4)
Metode  LOPCOW  dapat  mengatasi  ketidakpastian  dalam  data  dengan  mempertimbangkan  perubahan persentase  logaritmik,  yang  sering  kali  lebih  stabil  daripada  nilai  absolut.  Hal  ini  memungkinkan  pengambil keputusan untuk membuat keputusan yang lebih terinformasi dan dapat diandalkan, meskipun menghadapi variasi atau ketidakpastian dalam data.

## 2.3 Metode GRA
Metode  GRA  merupakan  pendekatan  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  hubungan  relatif  antara  variabel- variabel  dalam  kondisi  ketidakpastian  atau  ketidakjelasan  data[23],  [24].  Metode  GRA  memiliki  keunggulan dalam  mengatasi  ketidakpastian  dan  kompleksitas  dalam  data,  serta  memberikan  fleksibilitas  yang  luas  dalam analisis  multi-kriteria.  Dengan  pendekatan  yang  sistematis  dan  matematis,  GRA  telah  terbukti  efektif  dalam berbagai konteks pengambilan keputusan, membantu organisasi dan individu untuk mengambil langkah-langkah strategis yang lebih terinformasi dan tepat waktu. Menghitung nilai normalisasi matrik merupakan tahapan pertama dalam GRA berdasarkan data hasil penilaian dengan menggunakan persamaan berikut ini.
x norm = X−Xmin Xmax−Xmin (5)
Melakukan perkalian bobot antara bobot kriteria dengan nilai normalisasi merupakan tahapan kedua dalam GRA dengan menggunakan persamaan berikut.
V ij = x i,j . w j (6)
Menghitung nilai relasi abu-abu merupakan tahapan terakhir dalam GRA menggunakan persamaan berikut ini.
GRG i = 1 n ∑ V ij n j=1 (7)
Metode GRA tidak hanya memberikan analisis yang mendalam dan komprehensif, tetapi juga mendukung pengambilan  keputusan  yang  lebih  terinformasi,  adaptif,  dan  responsif  terhadap  dinamika  yang  ada  dalam lingkungan bisnis dan pengelolaan organisasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemilihan pemasok toserba merupakan keputusan strategis yang mempengaruhi ketersediaan produk dan kualitas layanan  toko  serba  ada.  Dalam  konteks  ini,  metode  pembobotan  LOPCOW  dan  GRA  dapat  menjadi  alat  yang efektif untuk mengevaluasi dan memilih pemasok terbaik. Metode LOPCOW menggunakan perubahan persentase logaritmik dari data historis untuk menentukan bobot  relatif dari kriteria-kriteria seperti harga, kualitas produk, ketepatan  waktu  pengiriman,  dan  layanan  pelanggan.  Sementara  itu,  GRA  memungkinkan  analisis  hubungan relatif antara variabel-variabel seperti kinerja pemasok dalam memenuhi persyaratan kontrak, stabilitas pasokan, dan  responsivitas  terhadap  permintaan  pasar.  Kombinasi  kedua  metode  ini  tidak  hanya  menyediakan  kerangka kerja yang sistematis dalam pemilihan pemasok, tetapi juga memungkinkan pengambil keputusan untuk menilai dan  merangking  kandidat  pemasok  berdasarkan  kriteria  yang  relevan  secara  lebih  holistik.  Penelitian  ini mengeksplorasi aplikasi praktis dan keunggulan masing-masing metode dalam konteks pemilihan pemasok toserba untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih terinformasi dan strategis.

## 3.1 Pengumpulan Data
Proses pengumpulan data penilaian pemasok  toserba  melibatkan langkah-langkah sistematis untuk  memastikan evaluasi yang komprehensif dan objektif. Tahapan pertama menentukan kriteria yang relevan dan penting dalam penilaian pemasok yaitu kualitas produk, harga, ketepatan waktu pengiriman, layanan pelanggan, dan keandalan

## Journal of Information System Research (JOSH)
pasokan. Tahapan yang kedua mengumpulkan data data kuantitatif terkait dengan setiap kriteria terhadap performa historis pemasok. Hasil pengumpulan data penilaian pemasok toserba pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil pengumpulan data penilaian pemasok toserba Nama Pemasok Harga Kualitas Produk Waktu Pengiriman Layanan Pelanggan Keandalan Pasokan Pemasok AB Sangat Murah Tinggi 4 Hari Sangat Baik Baik Pemasok DA Murah Sedang 5 Hari Baik Cukup Pemasok GY Cukup Murah Rendah 3 Hari Cukup Baik Pemasok FR Agak Mahal Tinggi 6 Hari Baik Cukup Pemasok JH Mahal Sangat Tinggi 4 Hari Cukup Cukup Pemasok TE Cukup Murah Sedang 3 Hari Cukup Baik Pemasok MA Agak Mahal Rendah 4 Hari Baik Baik Pemasok JB Mahal Tinggi 4 Hari Baik Baik
Data penilaian tabel 1 merupakan hasil pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini yang didapat dari objek penelitian, data penilaian tersebut masih bersifat linguistik dan selanjutnya dilakukan konversi menjadi numerik seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil konversi data penilaian pemasok toserba menjadi numerik
Nama Pemasok Harga Kualitas Produk Waktu Pengiriman Layanan Pelanggan Keandalan Pasokan Pemasok AB 5 3 4 3 2 Pemasok DA 4 2 5 2 1 Pemasok GY 3 1 4 1 2 Pemasok FR 1 3 6 2 1 Pemasok JH 2 4 4 1 1 Pemasok TE 3 2 3 1 2 Pemasok MA 1 1 4 2 2 Pemasok JB 2 3 4 2 2
Data hasil konversi dalam tabel 2 merupakan hasil konversi penilaian yang dilakukan menjadi data numerik sehingga  dapat  digunakan  dalam  pemilihan  pemasok  toserba  terbaik  dengan  menggunakan  pendekatan  sistem pendukung keputusan.

## 3.2 Metode Pembobotan LOPCOW Untuk Menentukan Bobot Secara Objektif
Metode pembobotan LOPCOW (Logarithmic Percentage Change-Driven Objective Weighting) digunakan untuk menentukan bobot kriteria secara objektif dalam pengambilan keputusan multi-kriteria. Pendekatan ini melibatkan pengumpulan data historis atau aktual terkait setiap kriteria yang relevan dengan tujuan yang ingin dicapai. Data tersebut kemudian diolah untuk menghitung perubahan persentase logaritmik, yang mencerminkan dinamika dan signifikansi  masing-masing  kriteria.  Dengan  memanfaatkan  perubahan  logaritmik  ini,  LOPCOW  memberikan bobot yang lebih sensitif dan  adaptif terhadap perubahan  dan tren dalam data, sehingga  menghasilkan evaluasi yang lebih objektif dan akurat. Hal ini memungkinkan pengambil keputusan untuk menetapkan prioritas dengan lebih baik, berdasarkan analisis yang terinformasi oleh data dan bersifat dinamis. Matriks keputusan merupakan proses pertama dalam LOPCOW dibuat dengan persamaan (1), bentuk umum matriks keputusan yaitu.
𝑋 = [ 𝑥 11 𝑥 21 𝑥 12 𝑥 22 𝑥 13 𝑥 23 𝑥 31 𝑥 41 𝑥 32 𝑥 42 𝑥 33 𝑥 43 𝑥 51 𝑥 52 𝑥 53 𝑥 14 𝑥 24 𝑥 15 𝑥 25 𝑥 16 𝑥 26 𝑥 34 𝑥 44 𝑥 35 𝑥 45 𝑥 36 𝑥 46 𝑥 54 𝑥 55 𝑥 56 𝑥 17 𝑥 27 𝑥 18 𝑥 28 𝑥 37 𝑥 47 𝑥 38 𝑥 48 𝑥 57 𝑥 58 ]
Hasil dari matriks keputusan berdasarkan bentuk umumnya sebagai berikut.
𝑋 =
[
5 3 4 2 3 1 4 3 5 2 4 1 2 1 2 1 3 2 4 3 2 6 2 4 1 3 1 1 1 2 1 1 2 3 4 2 4 2 2 2]

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1352−1360 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5537
Menghitung  normalisasi  matriks  merupakan  proses  kedua  dalam  LOPCOW,  normalisasi  matriks  dalam LOPCOW dihitung dengan persamaan berikut.
𝑛 11 = 𝑥11 8+∑ 𝑥11,182 𝑚 𝑖=1 =
5 8+(52+42+32+12+22+32+12+22) = 5 8+79 = 5 77 = 0,06494
Hasil perhitungan keseluruhan nilai normalisasi matriks dalam LOPCOW pada tabel 3 untuk keseluruhan alternatif berdasarkan kriteria yang ada.
Tabel 3. Hasil normalisasi LOPCOW Nama Pemasok Harga Kualitas Produk Waktu Pengiriman Layanan Pelanggan Keandalan Pasokan Pemasok AB 0,06494 0,04918 0,02532 0,08333 0,06452 Pemasok DA 0,05195 0,03279 0,03165 0,05556 0,03226 Pemasok GY 0,03896 0,01639 0,02532 0,02778 0,06452 Pemasok FR 0,01299 0,04918 0,03797 0,05556 0,03226 Pemasok JH 0,02597 0,06557 0,02532 0,02778 0,03226 Pemasok TE 0,03896 0,03279 0,01899 0,02778 0,06452 Pemasok MA 0,01299 0,01639 0,02532 0,05556 0,06452 Pemasok JB 0,02597 0,04918 0,02532 0,05556 0,06452
Menghitung  preference  value  merupakan  proses  ketiga  dalam  LOPCOW,  preference  value  dalam LOPCOW dihitung dengan persamaan berikut.
𝑃𝑉 1 = 100 ∗ | √∑ 𝑛11,182 𝑚 𝑖=1 𝑙𝑛 8 𝜎 | = 100 ∗ | √0,01164 𝑙𝑛 8 0,00131 | = 100 ∗ | 0,10788 8,71793 | = 100 ∗ 0,01237 = 1,2374 𝑃𝑉 2 = 100 ∗ | √∑ 𝑛21,282 𝑚 𝑖=1 𝑙𝑛 8 𝜎 | = 100 ∗ | √0,01164 𝑙𝑛 8 0,00131 | = 100 ∗ | 0,11935 8,71793 | = 100 ∗ 0,01366 = 1,3656 𝑃𝑉 3 = 100 ∗ | √∑ 𝑛31,382 𝑚 𝑖=1 𝑙𝑛 8 𝜎 | = 100 ∗ | √0,01164 𝑙𝑛 8 0,00131 | = 100 ∗ | 0,07752 8,71793 | = 100 ∗ 0,00762 = 0,7623
𝑃𝑉 4 = 100 ∗ | √∑ 𝑛41,482 𝑚 𝑖=1 𝑙𝑛 8 𝜎 | = 100 ∗ | √0,01164 𝑙𝑛 8 0,00131 | = 100 ∗ | 0,14699 8,71793 | = 100 ∗ 0,01765 = 1,7645
𝑃𝑉 5 = 100 ∗ | √∑ 𝑛51,582 𝑚 𝑖=1 𝑙𝑛 8 𝜎 | = 100 ∗ | √0,01164 𝑙𝑛 8 0,00131 | = 100 ∗ | 0,15470
8,71793 | = 100 ∗ 0,01804 = 1,8043
Menghitung bobot akhir merupakan proses terakhir dalam LOPCOW, bobot akhir kriteria dalam LOPCOW dihitung dengan persamaan berikut.
𝑤 1 = 𝑃𝑉1 ∑ 𝑃𝑉1,5 𝑛 𝑗=1 = 1,2374 1,2374+1,3656+0,7623+1,7645+1,8043 = 1,2374 6,9342 = 0,1785 𝑤 2 = 𝑃𝑉1 ∑ 𝑃𝑉1,5 𝑛 𝑗=1 = 1,3656 1,2374+1,3656+0,7623+1,7645+1,8043 = 1,3656 6,9342 = 0,1969
𝑤 3 = 𝑃𝑉3 ∑ 𝑃𝑉1,5 𝑛 𝑗=1 = 0,7623 1,2374+1,3656+0,7623+1,7645+1,8043 = 0,7623 6,9342 = 0,1099
𝑤 4 = 𝑃𝑉4 ∑ 𝑃𝑉1,5 𝑛 𝑗=1 = 1,7645 1,2374+1,3656+0,7623+1,7645+1,8043 = 1,7645 6,9342 = 0,2545
𝑤 5 = 𝑃𝑉5 ∑ 𝑃𝑉1,5 𝑛 𝑗=1 = 1,8043 1,2374+1,3656+0,7623+1,7645+1,8043 = 1,8043 6,9342 = 0,2602
Hasil  akhir  dari  penentuan  bobot  kriteria  menggunakan  metode  LOPCOW  didapat  untuk  kriteria  harga mempunya bobot sebesar 0,1789, untuk kriteria kualitas produk mempunya bobot sebesar 0,1969, untuk kriteria waktu pengiriman mempunya bobot sebesar 0,1099, untuk kriteria layanan pelanggans mempunya bobot sebesar 0,2545, dan untuk kriteria keandalam pasokan mempunya bobot sebesar 0,2602.

## 3.3 Metode GRA Untuk Menentukan Pemilihan Pemasok Toserba Terbaik
Metode  Grey  Relational  Analysis  (GRA)  merupakan  alat  analisis  yang  efektif  untuk  menentukan  pemilihan pemasok  toserba  terbaik  di  tengah  ketidakpastian  data  dan  kompleksitas  kriteria.  Dalam  penerapannya,  GRA dimulai dengan mengidentifikasi dan mengumpulkan data terkait kriteria evaluasi seperti harga, kualitas produk, ketepatan  waktu  pengiriman,  dan  layanan  pelanggan.  Data  tersebut  kemudian  dinormalisasi  untuk  memastikan perbandingan yang adil antara pemasok. Selanjutnya, koefisien relasi grey dihitung untuk menilai kedekatan setiap pemasok dengan pemasok ideal berdasarkan kriteria yang dinormalisasi. Derajat relasi grey, yang merupakan rata- rata dari semua koefisien relasi grey, digunakan untuk merangking pemasok. Pemasok dengan derajat relasi grey tertinggi dianggap sebagai pemasok terbaik. Metode GRA memungkinkan penilaian yang objektif dan holistik,

## Journal of Information System Research (JOSH)
membantu  pengambil  keputusan  dalam  memilih  pemasok  yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  standar toserba.  Menghitung  nilai  normalisasi  matrik  merupakan  tahapan  pertama  dalam  GRA  berdasarkan  data  hasil penilaian dengan menggunakan persamaan (5).
𝑥 11 = 𝑥11−𝑥𝑚𝑖𝑛 11;18 𝑥𝑚𝑎𝑥 11;18−𝑥𝑚𝑖𝑛 11;18 = 5−1 5−1 = 1
Hasil  perhitungan  keseluruhan  nilai  normalisasi  matriks  dalam  GRA  pada  tabel  4  untuk  keseluruhan alternatif berdasarkan kriteria yang ada.
Tabel 4. Hasil normalisasi GRA Nama Pemasok Harga Kualitas Produk Waktu Pengiriman Layanan Pelanggan Keandalan Pasokan Pemasok AB 1 0,667 0,333 1 1 Pemasok DA 0,75 0,333 0,667 0,5 0 Pemasok GY 0,5 0 0,333 0 1 Pemasok FR 0 0,667 1 0,5 0 Pemasok JH 0,25 1 0,333 0 0 Pemasok TE 0,5 0,333 0 0 1 Pemasok MA 0 0 0,333 0,5 1 Pemasok JB 0,25 0,667 0,333 0,5 1
Melakukan perkalian bobot antara bobot kriteria dengan nilai normalisasi merupakan tahapan kedua dalam GRA dengan menggunakan persamaan berikut.
𝑉 11 = 𝑥 11 ∗ 𝑤 1 = 1 ∗ 0,1785 = 0,1785
(6)
Hasil perhitungan keseluruhan nilai perkalian bobot dalam GRA pada tabel 5 untuk keseluruhan alternatif berdasarkan kriteria yang ada.
Tabel 5. Hasil normalisasi GRA Nama Pemasok Harga Kualitas Produk Waktu Pengiriman Layanan Pelanggan Keandalan Pasokan Pemasok AB 0,1785 0,1313 0,0366 0,2545 0,2602 Pemasok DA 0,1338 0,0656 0,0733 0,1272 0 Pemasok GY 0,0892 0 0,0366 0 0,2602 Pemasok FR 0 0,1313 0,1099 0,1272 0 Pemasok JH 0,0446 0,1969 0,0366 0 0 Pemasok TE 0,0892 0,0656 0 0 0,2602 Pemasok MA 0 0 0,0366 0,1272 0,2602 Pemasok JB 0,0446 0,1313 0,0366 0,1272 0,2602
Menghitung nilai relasi abu-abu merupakan tahapan terakhir dalam GRA menggunakan persamaan berikut ini. 𝐺𝑅𝐺 1 = 1 5 ∑ 𝑉 11,51 𝑛 𝑗=1 = 1 5 ∗(𝑣 11 + 𝑣 21 + 𝑣 31 + 𝑣 41 + 𝑣 51 )
𝐺𝑅𝐺 1 = 1 5 ∗(0,1785 + 0,1313 + 0,0366 + 0,2545 + 0,2602) = 1 5 ∗(0,8611) = 0,1722 𝐺𝑅𝐺 2 = 1 5 ∑ 𝑉 12,52 𝑛 𝑗=1 = 1 5 ∗(𝑣 12 + 𝑣 22 + 𝑣 32 + 𝑣 42 + 𝑣 52 )
𝐺𝑅𝐺 2 = 1 5 ∗(0,1338 + 0,0656 + 0,0733 + 0,1272 + 0) = 1 5 ∗(0,4) = 0,08 𝐺𝑅𝐺 3 = 1 5 ∑ 𝑉 13,53 𝑛 𝑗=1 = 1 5 ∗(𝑣 13 + 𝑣 23 + 𝑣 33 + 𝑣 43 + 𝑣 53 )
𝐺𝑅𝐺 3 = 1 5 ∗(0,0892 + 0 + 0,0366 + 0 + 0,2602) = 1 5 ∗(0,3861) = 0,0772
𝐺𝑅𝐺 4 = 1 5 ∑ 𝑉 14,54 𝑛 𝑗=1 = 1 5 ∗(𝑣 14 + 𝑣 24 + 𝑣 34 + 𝑣 44 + 𝑣 54 )
𝐺𝑅𝐺 4 = 1 5 ∗(0 + 0,1313 + 0,1099 + 0,1272 + 0) = 1 5 ∗(0,3685) = 0,0737
𝐺𝑅𝐺 5 = 1 5 ∑ 𝑉 15,55 𝑛 𝑗=1 = 1 5 ∗(𝑣 15 + 𝑣 25 + 𝑣 35 + 𝑣 45 + 𝑣 55 )
𝐺𝑅𝐺 5 = 1 5 ∗(0,0446 + 0,1969 + 0,0366 + 0 + 0) = 1 5 ∗(0,2782) = 0,0556 𝐺𝑅𝐺 6 = 1 5 ∑ 𝑉 16,56 𝑛 𝑗=1 = 1 5 ∗(𝑣 16 + 𝑣 26 + 𝑣 36 + 𝑣 46 + 𝑣 56 )
𝐺𝑅𝐺 6 = 1 5 ∗(0,0892 + 0,0656 + 0 + 0 + 0,2602) = 1 5 ∗(0,4151) = 0,083
𝐺𝑅𝐺 7 = 1 5 ∑ 𝑉 17,57 𝑛 𝑗=1 = 1 5 ∗(𝑣 17 + 𝑣 27 + 𝑣 37 + 𝑣 47 + 𝑣 57 ) 𝐺𝑅𝐺 7 = 1 5 ∗(0 + 0 + 0,0366 + 0,1272 + 0,2602) = 1 5 ∗(0,4241) = 0,0848
𝐺𝑅𝐺 8 = 1 5 ∑ 𝑉 18,58 𝑛 𝑗=1 = 1 5 ∗(𝑣 18 + 𝑣 28 + 𝑣 38 + 𝑣 48 + 𝑣 58 )

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1352−1360 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5537
𝐺𝑅𝐺 8 = 1 5 ∗(0,0446 + 0,1313 + 0,0366 + 0,1272 + 0,2602) = 1 5 ∗(0,6) = 0,12
Hasil  akhir  nilai  relasi  abu-abu  merupakan  nilai  akhir  dari  metode  GRA  dalam  melakukan  penilaian terhadap pemasok terbaik.

## 3.4 Hasil Rekomendasi Pemasok Toserba Terbaik
Hasil rekomendasi pemasok toserba terbaik berdasarkan hasil analisis yang dilakukan dengan menerapkan metode pembobotan  LOPCOW  dan  GRA  menghasilkan  daftar  pemasok  yang  dinilai  unggul  berdasarkan  kriteria  yang telah ditetapkan yaitu Harga, Kualitas Produk, Waktu Pengiriman, Layanan Pelanggan, dan Keandalan Pasokan. Rekomendasi ini bertujuan untuk memastikan bahwa toserba mendapatkan mitra pemasok yang dapat diandalkan, sehingga  dapat  menjaga  ketersediaan  produk  dan  kepuasan  pelanggan  yang  tinggi.  Hasil  rekomendasi perangkingan pemasok terbaik dengan metode pembobotan LOPCOW dan GRA pada Gambar 2.

## Gambar 2. Hasil Rekomendasi Perangkingan Pemasok Terbaik Dari Metode Pembobotan LOPCOW dan GRA
Hasil  perangkingan  pemasok  toserba  terbaik  pada  gambar  1  menunjukkan  hasil  Pemasok  AB  menjadi terbaik pertama dengan nilai yaitu 0,1722, Pemasok JB menjadi terbaik pertama dengan nilai yaitu 0,12, Pemasok MA menjadi terbaik ketiga dengan nilai yaitu 0,0848, Pemasok TE menjadi terbaik keempat dengan nilai yaitu 0,083, Pemasok DA menjadi terbaik kelima dengan nilai yaitu 0,08, Pemasok GY menjadi terbaik keenam dengan nilai  yaitu  0,0772,  Pemasok  FR  menjadi  terbaik  ketujuh  dengan  nilai  yaitu  0,0737,  dan  Pemasok  JH  menjadi terbaik kedelapan dengan nilai yaitu 0,0556. Hasil penelitian ini menjadi rekomendasi bagi toserba dalam menilai kinerja dari pemasok yang ada.

## 4. KESIMPULAN
Pemilihan pemasok toserba merupakan keputusan strategis yang mempengaruhi ketersediaan produk dan kualitas layanan  toko  serba  ada.  Dalam  konteks  ini,  metode  pembobotan  LOPCOW  dan  GRA  dapat  menjadi  alat  yang efektif  untuk  mengevaluasi  dan  memilih  pemasok  terbaik.  Pemilihan  pemasok  toserba  merupakan  keputusan strategis  yang  mempengaruhi  ketersediaan  produk  dan  kualitas  layanan  toko  serba  ada.  Metode  pembobotan LOPCOW dan GRA dapat menjadi alat yang efektif untuk mengevaluasi dan memilih pemasok terbaik. Metode pembobotan  LOPCOW  dan  GRA  dapat  menjadi  alat  yang  efektif  untuk  mengevaluasi  dan  memilih  pemasok terbaik. Pemilihan pemasok toserba merupakan keputusan strategis yang mempengaruhi ketersediaan produk dan kualitas  layanan  toko  serba  ada.  Penerapan  metode  pembobotan  LOPCOW  dan  GRA  dapat  menjadi  alat  yang efektif  untuk  mengevaluasi  dan  memilih  pemasok  terbaik.  Hasil  perangkingan  pemasok  toserba  terbaik menunjukkan hasil Pemasok AB menjadi terbaik pertama dengan nilai yaitu 0,1722, Pemasok JB menjadi terbaik pertama  dengan  nilai  yaitu  0,12,  Pemasok  MA  menjadi  terbaik  ketiga  dengan  nilai  yaitu  0,0848,  Pemasok  TE menjadi terbaik keempat dengan nilai yaitu 0,083, Pemasok DA menjadi terbaik kelima dengan nilai yaitu 0,08, Pemasok  GY  menjadi  terbaik  keenam  dengan  nilai  yaitu  0,0772, Pemasok  FR  menjadi  terbaik  ketujuh  dengan nilai  yaitu  0,0737,  dan  Pemasok  JH  menjadi  terbaik  kedelapan  dengan  nilai  yaitu  0,0556.  Hasil  penelitian  ini menjadi rekomendasi bagi toserba dalam menilai kinerja dari pemasok yang ada.

## REFERENCES
[1] S. A. Javed, A. Gunasekaran, and A. Mahmoudi, “DGRA: Multi-sourcing and supplier classification through Dynamic Grey Relational Analysis method,” Comput. Ind. Eng., vol. 173, p. 108674, Nov. 2022, doi: 10.1016/j.cie.2022.108674.
[2] A.  Kannan  and  N.M.Sivaram,  “Evaluation  and  Performance  Improvement  of  Environmentally  Friendly  Sustainable
0,1722
0,12 0,0848 0,083 0,08 0,0772 0,0737 0,0556 Pemasok AB Pemasok JB Pemasok MA Pemasok TE Pemasok DA Pemasok GY Pemasok FR Pemasok JH

## Hasil Rekomendasi Perangkingan Pemasok Terbaik

## Journal of Information System Research (JOSH)
Turning of 6063 Aluminum Alloy in Dry Conditions Using Grey Relational Analysis,” Int. J. Automot. Mech. Eng., vol. 21, no. 1, pp. 11085–11098, Mar. 2024, doi: 10.15282/ijame.21.1.2024.12.0858.
[3] A. H. Bademlioglu, A. S. Canbolat, and O. Kaynakli, “Multi-objective optimization of parameters affecting Organic Rankine Cycle performance characteristics with Taguchi-Grey Relational Analysis,” Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 117, p. 109483, Jan. 2020, doi: 10.1016/j.rser.2019.109483.
[4] N.  Xiaoyan,  W.  Ying,  W.  Zhenduo,  and  S.  Zhiguo,  “Link-16  anti-jamming  performance  evaluation  based  on  grey relational analysis and cloud model,” J. Syst. Eng. Electron., pp. 1–11, 2024, doi: 10.23919/JSEE.2023.000120.
[5] H. Zhao, C. Lu, and Y. Zhang, “Optimal site selection for wind-photovoltaic-complemented storage power plants based on  Geographic  Information  System  and  Grey  Relational  Analysis-Group  Criteria  Importance  Through  Inter  Criteria Correlation-Interactive  and  Multicriteria  Decision  Making:  ,”  J.  Energy  Storage,  vol.  92,  p.  112148,  Jul.  2024,  doi: 10.1016/j.est.2024.112148.
[6] B. Zhang et al., “Assessment of the impact of pyrolysis conditions on char reactivity through orthogonal experimental- based grey relational analysis,” J. Anal. Appl. Pyrolysis, vol. 179, p. 106426, May 2024, doi: 10.1016/j.jaap.2024.106426.
[7] S. Dhruva, R. Krishankumar, E. K. Zavadskas, K. S. Ravichandran, and A. H. Gandomi, “Selection of Suitable Cloud Vendors for Health Centre: A Personalized Decision Framework with Fermatean Fuzzy Set, LOPCOW, and CoCoSo,” Informatica, vol. 35, no. 1, pp. 65–98, Nov. 2024, doi: 10.15388/23-INFOR537.
[8] T. Van Dua, D. Van Duc, N. C. Bao, and D. D. Trung, “Integration of objective weighting methods for criteria and MCDM  methods:  application  in  material  selection,”  EUREKA  Phys.  Eng.,  no.  2,  pp.  131–148,  Mar.  2024,  doi: 10.21303/2461-4262.2024.003171.
[9] S. Setiawansyah, Y. Rahmanto, A. A. Aldino, A. Yudhistira, P. Palupiningsih, and A. Sulistiyawati, “Hybrid Logarithmic Percentage Change-Driven Objective Weighting and Grey Relational Analysis Method in Employee Contract Renewal,” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 4, no. 12, pp. 758–768, 2024, doi: 10.47065/tin.v4i12.5121.
[10]  A.  Ulutaş,  F.  Balo,  and  A.  Topal,  “Identifying  the  Most  Efficient  Natural  Fibre  for  Common  Commercial  Building Insulation Materials with an Integrated PSI, MEREC, LOPCOW and MCRAT Model,” Polymers (Basel)., vol. 15, no. 6, p. 1500, Mar. 2023, doi: 10.3390/polym15061500.
[11]  T.  ÖZTAŞ  and  G.  Z.  ÖZTAŞ,  “Innovation  Performance  Analysis  of  G20  Countries:  A  Novel  Integrated  LOPCOW- MAIRCA  MCDM  Approach  Including  the  COVID-19  Period,”  Veriml.  Derg.,  pp.  1–20,  Jan.  2024,  doi: 10.51551/verimlilik.1320794.
[12]  S. Korucuk, A. Aytekin, Ö. Görçün, V. Simic, and Ö. Faruk Görçün, “Warehouse site selection for humanitarian relief organizations  using  an  interval-valued  fermatean  fuzzy  LOPCOW-RAFSI  model,”  Comput.  Ind.  Eng.,  vol.  192,  p. 110160, Jun. 2024, doi: 10.1016/j.cie.2024.110160.
[13]  F. Tobing, M. I. Dzulhaq, and R. Sidiq, “Penerapan Metode Fuzzy AHP untuk Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pemasok  Terbaik,”  Ultim.  Comput.    J.  Sist.  Komput.,  vol.  11,  no.  2  SE-Articles,  Jan.  2020,  doi: https://doi.org/10.31937/sk.v11i2.1455.
[14]  E.  Felicia  and  M.  Badrul,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  SUPPLIER  TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING,” J. Ilm. Inform., vol. 10, no. 02, pp. 107–111, Sep. 2022, doi: 10.33884/jif.v10i02.6277.
[15]  J.  Immanuel,  D.  Andrian,  and  L.  M.  C.  Wulandari,  “Penerapan  analisis  multi  kriteria  dengan  metode  smart  dalam pemilihan pemasok pada UD. Bahtera,” JENIUS J. Terap. Tek. Ind., vol. 3, no. 2, pp. 159–168, 2022.
[16]  R. Rosnelly, “Metode Oreste Penentuan Pemasok Terbaik Pada PT. Tirta Investama,” J. Info Digit, vol. 1, no. 2, pp. 688– 700, 2023, doi: 10.22303/jid/v1.i2.932.
[17]  M.  Suwito  and  E.  Yuliawati,  “Strategi  Pemilihan  Supplier  Mesin  Turbocharger  Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy Process dan Multi-Objective Optimization Method By Ratio Analysis,” JURMATIS (Jurnal Manaj. Teknol. dan Tek. Ind., vol. 6, no. 1 SE-Articles, Jan. 2024, doi: 10.30737/jurmatis.v6i1.4782.
[18]  A. Syahputra, A. Diana, and D. Achadiani, “PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  UNTUK  PEMILIHAN  SUPPLIER  TOKO  BERAS,”  IDEALIS    Indones.  J.  Inf. Syst., vol. 7, no. 2 SE-Table of Content, Jun. 2024, doi: 10.36080/idealis.v7i2.3169.
[19]  H.  Sulistiani,  Setiawansyah,  P.  Palupiningsih,  F.  Hamidy,  P.  L.  Sari,  and  Y.  Khairunnisa,  “Employee  Performance Evaluation  Using  Multi-Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  with  PIPRECIA-S  Weighting:  A  Case  Study  in  Education Institution,” in 2023 International Conference on Informatics, Multimedia, Cyber and Informations System (ICIMCIS), 2023, pp. 369–373. doi: 10.1109/ICIMCIS60089.2023.10349017.
[20]  E. R. Susanto, A. Savitri Puspaningrum, and Z. Abidin, “Recommendations of Cash Social Assistance (BST) Recipients for  People  Affected  by  Covid-19  Using  AHP-TOPSIS,”  in  2023  International  Conference  on  Networking,  Electrical Engineering, Computer Science, and Technology (IConNECT), Aug. 2023, pp. 190–195. doi: 10.1109/IConNECT56593.2023.10326776.
[21]  S.  H.  Hadad,  S.  Subhan,  S.  Setiawansyah,  M.  W.  Arshad,  A.  Yudhistira,  and  Y.  Rahmanto,  “COMBINATION  OF LOGARITHMIC  PERCENTAGE  CHANGE-DRIVEN  OBJECTIVE  WEIGHTING  AND  MULTI-ATTRIBUTIVE IDEAL-REAL COMPARATIVE ANALYSIS IN DETERMINING THE BEST PRODUCTION EMPLOYEES,” J. Tek. Inform., vol. 5, no. 3, pp. 843–853, 2024, doi: 10.52436/1.jutif.2024.5.3.2057.
[22]  S. Setiawansyah and A. Sulistiyawati, “Penerapan Metode Logarithmic Percentage Change-Driven Objective Weighting dan Multi-Attribute Utility Theory dalam Penerimaan Guru Bahasa Inggris,” J. Artif. Intell. Technol. Inf., vol. 2, no. 2, pp. 62–75, 2024, doi: 10.58602/jaiti.v2i2.119.
[23]  S. Sintaro, “Penerapan Metode Grey Relational Analysis (GRA) Dalam Pemilihan E-Commerce,” J. Inf. Technol. Softw. Eng. Comput. Sci., vol. 1, no. 4, pp. 166–173, 2023, doi: 10.58602/itsecs.v1i4.75.
[24]  R.  Andika,  “Kombinasi  Grey  Relational  Analysis  (GRA)  dan  ROC  Dalam  Penentuan  Promosi  Jabatan  Supervisor,” Chain J. Comput. Technol. Comput. Eng. Informatics, vol. 2, no. 1, pp. 37–44, 2024, doi: 10.58602/chain.v2i1.94.