## Journal of Scientech Research and Development Volume 5, Issue 2, December 2023
P-ISSN 2715-6974 E-ISSN 2715-5846 Open Access at: https://idm.or.id/JSCR/index.php/JSCR
PENERAPAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGGUNAAN APLIKASI NINJA  POINT  V3  DENGAN  PENDEKATAN FUZZY-AHP UNTUK  EVALUASI PERUSAHAAN

## IMPLEMENTATION OF DECISION SUPPORT SYSTEM USING THE NINJA POINT V3  APPLICATION  USING  THE  FUZZY-AHP  APPROACH  FOR  COMPANY EVALUATION
Mirza Busthomy Yahya 1 , M. Hermansyah 2 1,2 Universitas Yudharta Pasuruan Email: mirza18.busthomy@gmail.com

## INFO ARTIKEL ABSTRAK
Kata Kunci:
Pemilihan Supplier/Seller , FAHP, Kriteria Kualitas. Pemilihan supplier/seller merupakan  masalah  multikriteria  dimana setiap kriteria yang digunakan memiliki kepentingan yang berbeda dan informasi  yang  tidak  diketahui  secara  pasti.  Pemilihan supplier berdasarkan  penawaran  harga  rendah  tidak  lagi  efisien.  PT.  AM menghadapi kendala terkait jumlah pemasukan paket yang tidak sesuai dengan data dan pengiriman dalam memenuhi pesanan dan juga tingka keterlambatan  pengiriman  yang  kian  tinggi  persentasenya. Ketidakstabilan  yang  terjadi  belum  tentu  karena  faktor  lain  yang cenderung  jauh  dari  rencana  dan  perkiraan  perusahaan.  Oleh  karena itu,  perlu  dilakukan  evaluasi  secara  terukur  dalam  pengambilan keputusan  perusahaan  terhadap  pemilihan supplier/seller .  Pendekatan penelitian ini menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam proses  pendukung  pengambilan  keputusan  dari  suatu  permasalahan yang  kompleks  dan  terukur.  Kompleksitas  dan  keterukuran  ini menggunakan  fuzzy  untuk  mengakomodasi  ketidakpastian  yang terjadi  saat  pengambilan  keputusan.  Berdasarkan  hasil  perhitungan yang telah dilakukan dengan menggunakan kombinasi metode Fuzzy AHP dan penilaian menggunakan rating scale, diketahui bahwa PT. AM diperoleh hasil perhitungan masing-masing kriteria pada penelitian ini dengan  kriteria  kualitas  0,2829,  kriteria  pengiriman  0,2096,  kriteria harga  0,1457,  kriteria  pelayanan  0,0984,  kriteria  kemampuan  packing 0,1466, dan kriteria karakteristik seller 0. 1172. Berdasarkan perhitungan tersebut,  maka  kriteria  kualitas  menjadi  prioritas  utama  dalam pemilihan seller.
Copyright © 2023 JSR. All rights reserved .

## ARTICLE INFO ABSTRACT
Keywords: Supplier/Seller Selection, FAHP, Quality Criteria. Supplier/seller selection is a multi-criteria problem where each criterion used has different interests and information is not known with certainty. Supplier selection based on low price offers is no longer efficient. PT. AM faces  obstacles  related  to  the  number  of  incoming  packages  that  do  not match the data and shipments in fulfilling orders and also the rate of delays in delivery, which is an increasingly high percentage. The instability that occurs is not necessarily due to other factors that tend to be far from the company's plans and estimates. Therefore, it is necessary to carry out a measurable evaluation in the company's decision making regarding the selection of suppliers/sellers. This research approach uses the Analytical Hierarchy Process (AHP) in the process of supporting decision making of a  complex  and  measurable  problem.  This  complexity  and  measurability uses  fuzzy  to  accommodate  the  uncertainty  that  occurs  when  making decisions. Based on the results of calculations that have been carried out using a combination of the Fuzzy AHP method and ratings using a rating scale, it is known that PT. AM results obtained from the calculation of each criterion in this study with quality criteria 0.2829, delivery criteria 0.2096,  price  criteria  0.1457,  service  criteria  0.0984,  packing  ability criteria 0.1466, and seller characteristics criteria 0. 1172 Based on these calculations, the quality criteria are the top priority in seller selection.
Copyright © 2023 JSR. All rights reserved .

## PENDAHULUAN
Tingginya tingkat persaingan bisnis dalam industri manufaktur barang maupun jasa , membuat  para  pelaku  usaha  perlu  meningkatkan  kinerjanya  dan  mengoptimalkan sumber  daya  yang  dimilikinya,  hal  ini  tentu  saja  harus  didukung  perbaikan  dari perlakuan terhadap supplier/seller khususnya pada tingkat pengiriman. Banyak strategi yang  diterapkan  perusahaan  dalam  rangka  memperbaiki  dan  mempertahankan kinerja  mereka,  salah  satu  diantaranya  bidang  yang  menjadi  perhatian  penting perusahaan  dalam  upaya  bersaing  dengan  perusahaan  lainnya  adalah  jumlah pendapatan  pengiriman,  oleh  karenanya  perusahaan  dituntut  untuk  memilih supplier/seller yang  handal  untuk  memenuhi  kuota  pengiriman  dan  pemasukan, sehingga dapat bersaing dalam dunia industri secara proporsional.
PT. AM adalah salah satu perusahaan di Jawa Timur yang bergerak di bidang jasa ekspedisi,  yang  pada  prosesnya  diperlukan  adanya supplier/seller ,  dengan memfokuskan pada pemilihan supplier. Pembenahan dilakukan karena supplier yang tergabung dalam perusahaan sangat banyak dan perlu melewati proses seleksi sesuai kriteria yang telah ditetapkan oleh perusahaan berdasarkan hasil perhitungan dalam pengambilan keputusan pemilihan supplier. Salah satu kegiatan strategis dari suatu perusahaan  adalah  segmentasi  pemasok,  dimana  sebuah  perusahaan  menciptakan kelompok  pemasok  untuk  dapat  menangani  supplier  secara  berbeda  dalam  proses keunggulan  bahan  baku,  dengan  segmentasi  setiap  pemasok  dari  PT.  Perikanan Nusantara  dalam  menganalisis  data  yang  dikumpulkan.  Metode  yang  digunakan
untuk menentukan prioritas tersebut adalah Fuzzy Analytic Hierarchy Process (Fuzzy AHP) (Alijani, 2015).
Pengambilan  keputusan  pemilihan  diperlukan  secara  tepat  untuk  mengetahui seberapa  besar  pengaruh  kriteria  dan  subkriteria  dalam  pemilihan supplier / seller dengan struktur solusi permasalahan yang tepat dalam penerapan sistem pendukung keputusan.  Struktur  hirarki  permasalahan  pemilihan supplier menggunakan penerapan  sistem  dengan  urutan  prioritas  dalam  pemilihan  berdasarkan  penilaian yang terukur, sehingga diharapkan dapat membantu perusahaan dalam memilih dari sejumlah supplier yang selama ini menjadi rekanan perusahaan. Pencarian struktur solusi  dari  permasalahan  pemilihan supplier menggunakan  penerapan  sistem pendukung  keputusan.  Mengetahui  urutan    prioritas supplier yang  terbaik berdasarkan  penilaian  dengan  penerapan  sistem.  Perusahaan  dapat  mengetahui presentase  pengaruh  kriteria  dan  subkriteria  dalam  pemilihan supplier sehingga pemilihan  diutamakan pada  urutan  prioritas  kriteria  dan  subkriteria  permasalahan dapat dilihat secara sistematis yang tersusun dalam sebuah hirarki. Perusahaan dapat mengutamakan alokasi operasional dengan tepat pada supplier yang memiliki bobot tertingi berdasarkan kriteria dan subkriteria yang digunakan dalam pemilihan supplier guna meminimalisir biaya operasional .

## METODE
Penelitian ini dilakukan di industri “PT.AM”, merupakan salah satu perusahaan yang bergerak  di  bidang  manufaktur  jasa.  Penelitian  ini  merupakan  penelitian  yang dilakukan  secara  intensif,  terstruktur  dan  mendalam.  Data  yang  digunakan  adalah data  perusahaan  yang  diperoleh  melalui  penelitian.  Berikut  dijelaskan  kerangka konsep pada gambar (1) dari permasalahan pada penelitian ini:
Gambar 1. Kerangka Konsep
1. Kualitas. Kriteria Kualitas meliputi 5 sub kriteria, yaitu presentase retur, metode inspeksi, kesesuaian spesifikasi, sistem kualitas, dan dukungan teknis
2. Pengiriman.  Kriteria  Pengiriman  meliputi  4  sub  kriteria,  yaitu  ketepatan  waktu pengiriman, kesesuaian jumlah dan spesifikasi paket yang dikirim, kelengkapan dokumen pengiriman, dan kapasitas pengiriman.
3. Harga.  Kriteria  Harga  meliputi  3  sub  kriteria,  yaitu  harga  yang  kompetitif, perincian harga, dan payment terms
4. Kemampuan packing. Kriteria Kemampuan packing meliputi 5 sub kriteria, yaitu lead  time  yang  dibutuhkan,  kemampuan  dalam  memenuhi  order,  keragaman produk, minimum order quantity, dan kapasitas packing
5. Pelayanan. Kriteria Pelayanan meliputi 3 sub kriteria, yaitu responsive terhadap order yang diterima, rata-rata waktu pick up, dan responsive terhadap keluhan.
6. Karakeristik supplier, Kriteria  Karakeristik supplier meliputi  5  sub  kriteria,  yaitu stabilitas finansial, lokasi jangkauan, reputasi, negotiability, dan professionalisme.
Untuk  besar  populasi  yang  tidak  diketahui  ( infinite  population )  maka  metode pengambilan sampel  yang digunakan teknik pengambilan probability sampling yaitu random sampling dimana sampel dipilih secara acak dan objektif. Sampel yang diambil dalam penelitian ini sebanyak 30 Seller .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengumpulan Data dengan Metode Fuzzy AHP
Tahap ini dikumpulkan data penilaian responden terhadap tingkat kepentingan relatif setiap kriteria dan sub kriteria secara berpasangan. Uji Konsistensi Kriteria Utama dengan Metode Fuzzy AHP. Data penilaian responden dirubah menjadi bilangan Triangular Fuzzy dalam bentuk (l, m, u). Penilaian tingkat kepentingan antar kriteria dengan menggunakan metode fuzzy ahp, kemudian diambil rata- rata nilai dari 30 variabel , sehinggan diperoleh matriks perbandingan berpasangan untuk  kriteria  yang  berhubungan  dengan  tujuan  seperti  yang  ditunjukan  pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1 Matriks Perbandingan Berpasangan untuk Kriteria Utama Setelah
Diambil Rata-Rata Nilai Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 l m u
l m u l m u l m U L m u l
m U C1 1 1 1 1,93 3,93 5,93 3,9 5,9 7,83 1,73 3,73 5,73 2,6 4,53 6,53 3,37 5,37 7,37 C2 0,18 0,28 0,75 1 1 1 2,93 4,5 6,23 1,38 2,90 4,53 1,92 3,56 5,33 0,86 2,33 3,87 C3 0,13 0,17 0,27 0,31 0,75 1,24 1 1 1 1,24 2,48 3,85 1,59 2,96 4,42 1,18 2,36 3,71 C4 0,18 0,28 0,76 0,57 1,12 1,94 0,80 1,66 2,72 1 1 1 0,95 2,44 4,03 1,45 2,88 4,31 C5 0,16 0,25 0,59 0,31 0,72 1,37 0,78 1,50 2,42 0,61 1,23 2,19 1 1 1 0,91 2,08 3,37 C6 0,14 0,21 0,47 0,81 1,44 2,43 0,80 1,72 2,84 0,84 1,57 2,49 0,97 1,90 3,03 1 1 1
Selanjutnya dilakukan uji konsistensi pada data perbandingan berpasangan. Uji konsistensi dilakukan untuk memperoleh keputusan yang rasional sehingga data yang  telah  dinyatakan  konsisten  dapat  digunakan  untuk  menentukan  bobot prioritas. Bobot prioritas yang tepat digunakan untuk membantu pengambilan keputusan.
Uji konsistensi untuk matriks tersebut hanya diuji untuk elemen triangular yang tertinggi  dan  terendah  karena  matriks  bersifat reciprocal .  Suatu  matriks perbandingan  interval  disebut  konsisten  jika  memenuhi  ketentuan  sebagai berikut:
𝑴𝒂𝒙 𝒌 (𝒍 𝒊𝒌 𝒍 𝒌𝒋 ) ≤ 𝑴𝒊𝒏 𝒌 (𝑼 𝒊𝒌 𝑼 𝒌𝒋 ), 𝒖𝒏𝒕𝒖𝒌 𝒔𝒆𝒎𝒖𝒂 𝒊, 𝒋, 𝒌 = 𝟏, 𝟐, 𝟑  … , 𝒏
Uji  konsistensi  memenuhi  ketentuan 𝑴𝒂𝒙 𝒌 (𝒍 𝒊𝒌 𝒍 𝒌𝒋 ) ≤ 𝑴𝒊𝒏 𝒌 (𝑼 𝒊𝒌 𝑼 𝒌𝒋 ) , sehingga elemen  penilaian 𝑪 𝟏𝟐 dinyatakan  konsisten,  sehingga  perhitungan  dapat dilanjutkan ke tahap penentuan bobot.

## Pengolahan Data Dengan Menggunakan Fuzzy AHP
Data  penilaian  kriteria  dirubah  ke  bilangan  Triangular  Fuzzy,  maka  langkah selanjutnya  adalah  menggunakan  analisa synthetic  extent dengan  menentukan nilai  sintesis  fuzzy  sehingga  mendapatkan  vektor  bobot  untuk setiap  elemen hirarki.  Tahap  terakhir  yaitu  melakukan  normalisasi  sehingga  bobot  yang diperoleh bukan bilangan fuzzy. Bobot ini akan menjadi dasar dalam membuat peringkat kriteria penilaian vendor.

## Tahapan Pembobotan Kriteria:
Perhitungan nilai Fuzzy Synthetic Extent (Si), hasil perhitungannya dapat dilihat pada Tabel 2 berikut ini:
Tabel 2 Hasil Perhitungan Komponen Persamaan Fuzzy Extent untuk Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria
l m u l m u L m u 14,53 24,47  34,40  41,53  72,76  108,59  0,009209  0,013744  0,024077 8,27 14,56  21,72 5,44 9,72 14,50 4,96 9,39 14,77 3,76 6,78 10,94 4,57 7,84 12,27
Hasil perhitungan nilai Fuzzy Synthetic Extent untuk kriteria yang berhubungan dengan tujuan hirarki dilihat pada Tabel 3 berikut ini:
∑ 𝑎̃ 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 [∑ ∑ 𝑎̃ 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ] [∑ ∑ 𝑎̃ 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ] −1
Tabel 3 Hasil Perhitungan Nilai Fuzzy Synthetic Extent untuk Kriteria yang
Berhubungan dengan Tujuan Hirarki
l m u 0,133833 0,336269 0,82824 0,076149 0,200145 0,52284 0,050136 0,133545 0,349086 0,045646 0,129083 0,35556 0,034625 0,093159 0,263467 0,042082 0,107799 0,295382
Setelah  didapat  hasil  perhitungan  nilai Fuzzy  Synthetic  Extent ,  kemudian menentukan tingkat kemungkinan antara 2 nilai Fuzzy Synthetic Extent (M1 > M2). Selanjutnya dilakukan perbandingan nilai synthetic extent dan nilai minimumnya. Pada  Tabel  4.3  dapat  dilihat  hasil  perbandingan  nilai sythetic  extent dan  nilai minimumnya.
Tabel 4 Hasil Perbandingan Nilai Synthetic Extent dan Nilai Minimumnya 𝐒𝟏  ≥ 𝐒𝟐  ≥ 𝐒𝟑  ≥ 𝐒𝟒  ≥ 𝐒𝟓  ≥ 𝐒𝟔  ≥ S1 0,74078 0,51499 0,51695 0,34778 0,41421 S2 1 0,80385 0,79724 0,63648 0,70362 S3 1 1 0,9856 0,84082 0,90499 S4 1 1 1 0,85842 0,92147 S5 1 1 1 1 1 S6 1 1 1 1 0,93797 Min 1 0,74078 0,51499 0,51695 0,34778 0,41421
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  vektor  bobot  dan  dilakukan  normalisasi vektor  bobot  sehingga  dapat  diketahui  bobot  nilai  dari  kriteria,  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 5 dan Tabel 6.
Tabel 5 Vektor Bobot d’(A1) d’(A2) d’(A3) d’(A4) d’(A5) d’(A6) W' 1 0,74078  0,51499  0,51695  0,34778  0,41421 Tabel 6 Normalisasi Vektor Bobot d’(A1) d’(A2) d’(A3) d’(A4) d’(A5) d’(A6) W 0,28291  0,20957  0,14569  0,14625  0,09839  0,11718
𝑆 𝑖 = ∑ 𝑎̃ 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 [∑ ∑ 𝑎̃ 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ] −1
Berdasarkan hasil  pengolahan  data  di  atas,  maka  bobot  prioritas  untuk  kriteria dengan urutan sebagai berikut:
1. Kriteria  Kualitas  (A1)  memiliki  bobot  prioritas  paling  tinggi  dengan  nilai 0,28291
2. Kriteria Pengiriman (A2) memiliki bobot prioritas 0,20957
3. Kriteria Pelayanan (A5) memiliki bobot prioritas 0,14569
4. Kriteria Kemampuan packing (A4) memiliki bobot prioritas 0,14625
5. Kriteria Harga (A3) memiliki bobot prioritas 0,09839
6. Kriteria Karakteristik supplier (A6) memiliki bobot prioritas 0,11718
Hasil  pengolahan  data  ini  kemudian  dibuat  menjadi  grafik  bobot  dan  prioritas kriteria  dan  subkriteria.  Grafik  bobot  dan  prioritas  untuk  kriteria  dengan menggunakan metode Fuzzy AHP seperti pada Gambar 2 berikut:

## Gambar 2 Grafik Bobot dan Prioritas Kriteria Dengan Fuzzy AHP
Grafik bobot dan prioritas untuk subkriteria kualitas dengan menggunakan metode Fuzzy AHP seperti pada Gambar 3 berikut:
Gambar 3 Grafik Bobot dan Prioritas Subkriteria Kualitas Dengan Fuzzy AHP
0.28291 0.20957 0.14569 0.14625 0.09839 0.11718 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 Kualitas Pengiriman
Harga Kemampuan Packing Pelayanan Karakteristik Supplier Grafik Bobot dan Prioritas Kriteria dengan Fuzzy AHP
0.279282 0.287209 0.138171 0.173971 0.121366 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 Presentase Retur Metode Inspeksi
Kesesuaian Spesifikasi Sistem Kualitas Dukungan Teknis Grafik Bobot dan Prioritas Subkriteria Kualitas dengan Fuzzy AHP
Grafik bobot dan prioritas untuk subkriteria pengiriman  dengan menggunakan metode Fuzzy AHP seperti pada Gambar 4 berikut:

## Gambar 4 Grafik Bobot dan Prioritas Subkriteria Pengiriman Dengan Fuzzy AHP
Grafik bobot dan prioritas untuk subkriteria harga dengan menggunakan metode Fuzzy AHP seperti pada Gambar 5 berikut :
Gambar 5 Grafik Bobot dan Prioritas Subkriteria Harga Dengan Fuzzy AHP Grafik  bobot  dan  prioritas  untuk  subkriteria  kemampuan  packing  dengan menggunakan metode Fuzzy AHP seperti pada Gambar 4.5 berikut:
Gambar 6 Grafik Bobot dan Prioritas Subkriteria Kemampuan Produksi Dengan Fuzzy AHP
0.64795 0.01653 0.28134 0.05418 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 Ketepatan waktu pengiriman
Kesesuaian jumlah dan spesifikasi paket yang dikirim Kelengkapan dokumen pengiriman Kapasitas pengiriman
Grafik Bobot dan Prioritas Subkriteria Pengiriman dengan Fuzzy AHP 0 0.63961 0.26049 0 0.2 0.4 0.6 0.8 Harga yang kompetitif Perincian Harga Payment Terms Grafik Bobot dan Prioritas Subkriteria Harga dengan Fuzzy AHP 0.292791 0.226755 0.165307 0.176623 0.138525 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 Lead time yang dibutuhkan Kemampuan dalam memenuhi perubahan order Keragaman produk Minimum Order Quantity Kapasitas packing
Grafik Bobot dan Prioritas Subkriteria Kemampuan Produksi dengan Fuzzy AHP
Grafik  bobot  dan  prioritas  untuk  subkriteria  pelayanan  dengan  menggunakan metode Fuzzy AHP seperti pada Gambar 7 berikut:
Gambar 7 Grafik Bobot dan Prioritas Subkriteria Pelayanan Dengan Fuzzy AHP
Grafik  bobot  dan  prioritas  untuk  subkriteria  Karakteristik Supplier dengan menggunakan metode Fuzzy AHP seperti pada Gambar 8 berikut:

## Gambar 8 Grafik Bobot dan Prioritas Subkriteria Karakteristik Supplier Dengan Fuzzy AHP

## Analisis Pembobotan
Untuk  dapat  melihat  besarnya  pengaruh  kriteria  dan  subkriteria  secara keseluruhan, maka akan dilihat jumlah dari pembobotan kriteria dan subkriteria yang dihasilkan. Analisis ini dilihat dari perbedaan bobot antara bobot tertinggi dan  bobot  terendah  dari  masing-masing  metode  dalam  suatu  kriteria  atau subkriteria tertentu.  Analisis  kriteria dan subkriteria dapat dilihat pada Tabel 4.8
0.727771 0.19003 0.08226 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 Responsive terhadap order yang diterima Rata - rata waktu pick up Responsive dalam keluhan
Grafik Bobot dan Prioritas Subkriteria Pelayanan dengan Fuzzy AHP
0.29539 0.30562 0.08264 0.25599 0.06036 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 Stabilitas finansial Lokasi jangkauan Reputasi
Negotiability Professionalisme Grafik Bobot dan Prioritas Subkriteria Karakteristik Supplier dengan Fuzzy AHP
berikut ini:

## Tabel 7 Analisis Pembobotan
Kriteria Tertinggi - Terendah Subkriteria Tertinggi -Terendah Kualitas 1. Metode Inspeksi 2. Presentase Retur
3. Sistem Kualitas 4. Kesesuaian Spesifikasi 5. Dukungan Teknis Pengiriman 1. Ketepatan Waktu Pengiriman 2. Kelengkapan Dokumen Pengiriman
3. Kapasitas Pengiriman 4. Kesesuaian jumlah dan spesifikasi paket yang dikirim Kemampuan Packing 1. Lead time yang dibutuhkan 2. Kemampuan dalam memenuhi order
3. Minimum order quantity 4. Keragaman Produk 5. Kapasitas Packing Harga 1. Perincian Harga 2. Payment Terms 3. Harga yang kompetitif Karakteristik Supplier 1. Lokasi Jangkauan 2. Stabilitas Finansial
3. Negotiability 4. Reputasi 5. Professionalisme Pelayanan 1. Responsive terhadap order yang diterima 2. Rata – rata waktu Pick up
3. Responsive dalam Keluhan

## KESIMPULAN
Kriteria yang digunakan dalam pemilihan supplier adalah Kualitas, Pengiriman, Harga, Kemampuan Packing, Pelayanan, dan Karakteristik Supplier . Kriteria yang paling  berpengaruh  dalam  pemilihan supplier adalah  Kualitas  dengan  bobot 0,28291.  Prioritas  kedua  adalah  kriteria  pengiriman  dengan  bobot  0,20957. Prioritas  ketiga  adalah  kriteria  kemampuan  packing  dengan  bobot  0,14625. Prioritas  keempat  adalah  harga  dengan  bobot  0,14569.  Prioritas  kelima  adalah karakteristik supplier dengan  bobot  0,11718.  Prioritas  keenam  adalah  pelayanan dengan bobot 0,09839. Struktur hirarki permasalahan pemilihan supplier terdiri
dari 6 kriteria dan 25 subkriteria. Berdasarkan perhitungan tersebut, maka kriteria kualitas menjadi prioritas utama dalam pemilihan seller.

## DAFTAR PUSTAKA
Azar, A., Hemmatinezhad, M., & Alijani, E. (2015). Supplier Segmentation using fuzzy preference relations based AHP (Case study: Fouman Shimi). Journal of Current Research in Science, 3 (6), 1.
Chang, D. (1996). Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP. European Journal of Operational Research, 95 , 649-655.
Dagun,  S.  (2006). Kamus  Besar  Ilmu  Pengetahuan .  Jakarta:  Lembaga  Pengkajian Kebudayaan Nusantara (LPKN).
Deng, H. (1999). Multicriteria Analysis with Fuzzy Pairwise Comparison. International Journal Approximate Reasoning, 21 , 215-231.
Dubois, D., & Prade, H. (1980). Fuzzy Sets and Systems: Theory and Applications . New York: Kluwer Academic.
Elveny,  M.,  &  Rahmadsyah.  (2014).  Analisis  Metode  Fuzzy  Analytical  Hierarchy Process  (FAHP)  Dalam  Menentukan  Posisi  Jabatan. Jurnal  Penelitian  Teknik Informatika, 4 (1).
Ghodsypour, S., & O'Brien, C. (2001). The Total Cost of Logistic in Supplier Selection, under  Conditions  of  Multiple  Sourching,  Multiple  Criteria  and  Capacity Constrains. International Journal of Production Economics, 73 , 15-27.
Gungor, Z., Serhadlioglu, G., & Kesen, S. E. (2009). A Fuzzy AHP aproach to personnel selection problem. International Journal of Applied Soft Computing, 9 , 641-646.
Haq, N. A., & Kannan, G. (2006). Fuzzy analytical hierarchy process for evaluating and selecting  a  vendor  in  a  supply  chain  model. International  Journal  of  Adv Manufacture Technology , (29), 862-835.
Harrison,  E.,  &  Pelletier,  M.  (2000).  Management  Decission:  The  Essence  of Management Decission. Management Decission, 38 (7), 462-470.
Hasan, M. (2004). Pokok-pokok Materi Pengambilan Keputusan . Bogor: Ghalia Indonesia.
Kaganski, S., Majak, J., & Karjust, K. (2018). Fuzzy AHP as a tool for prioritization of key performance indicators. International Journal of Manufacturing System, 72 , 1227-1232.
Kaufmann, A., & Gupta, M. M. (1988). Fuzzy Mathematics  Models  in Engineering and Management Science . North Holland: Elsevier Science Publisher.
Kusumadewi, S. (2003). Artificial Intelegence (Teknik dan Aplikasinya) . Yogyakarta: Graha Ilmu.
Kusumadewi, S., & Purnomo, H. (2004). Aplikasi Logika Fuzzy: Untuk Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Graha Ilmu.
Marimin. (2005). Teknik dan Aplikasi Pengambilan Keputusan Kriteria Majemuk . Grasindo.
Naude,  M.,  &  Chiweshe,  N.  (2017).  A  Proposed  Operational  Risk  Management Framework  for  Small  and  Medium  Enterprises. South  African  Journal  of Economics and Management Sciences, 20 (1), 1-10.
Ozdagoglu, A., & Ozdagoglu, G. (2007). Comparison of AHP and Fuzzy AHP for The Multi-Criteria Decision Making Process with Linguistic Evaluations. 6(11), 65- 85.
Rakhmat, J. (2007). Psikologi Komunikasi. Bandung: Rosdakarya.
Reason, J. (1990). Human Error . Ashgate.
Saaty, T. L. (1993). Pengambilan Keputusan Bagi Para Pemimpin: Proses Hirarki Analitik untuk  Pengambilan  Keputusan  dalam  Situasi  yang  Kompleks .  Pustaka  Binaan Pressindo.
Saaty,  T.  L.,  &  Vargas,  L.  G.  (2000). Models,  Methods,  Concepts,  &  Applications  of  the analytic hierarchy process .
Salusu, J. (2004). Pengambilan Keputusan Stratejik: Untuk Organisasi Publik dan Organisasi Nonprofit . Grasindo.
Samadhan,  D.  (2013).  Validation  of  Performance  Measures  for  Green  Supllier Selecetion  in  Indian  Industries. International  Journal  of  Modern  Engineering Research (IJMER), 3 (3), 1617-1622.
Soroor, J., Tarokh, M., Khoshalhan, F., & Sajjadi, S. (2012). Intelligent Evaluation of Supplier  Bids  Using  a  Hybrid  Technique  in  Distributed  Supply  Chains. International Journal of Manufacturing System, 31 , 240-252.
Suharnan. (2005). Psikologi Kognitif . Surabaya: Srikandi.
Syamsi, I. (2000). Pengambilan Keputusan dan Sistem Informasi . Jakarta: Bumi Aksara.
Tang, Y. C., & Beynon, M. J. (2005). Application and Development of a Fuzzy Analytic Hierarchy Process within a Capital Investment Study. Journal of Economics and Management, 1 (2), 207-230.
Turban, E. (1995). Decission Support Systems and Expert Systems . New Jersey: Prentice Hall International Inc.
Wulandari, F. (2005). Pembuatan sistem Pendukung Keputusan Berbasis Teori Fuzzy Untuk Mengembangkan Produk Baru. Jurnal Sains, Teknologi & Industri 2 , 62- 66.
Hermansyah, M. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process. Jkie, (1), 81 – 90.
Hermansyah,  M.  (2022).  Pengaruh  Marketing  Mix  Terhadap  Keputusan Pembelian. Jurnal Dimensi, 11 (1), 200 – 210.