## SAINTEKS: JURNAL SAIN DAN TEKNIK Volume 6 Nomor 1 Tahun 2024

## E-ISSN : 2685-8304
Technology Acceptance Model for the Use of Learning Management System in Indonesia Graha Prakarsa, Iman Sudirman, Azhar Affandi, Elly Komala, Ferry Santoso (pp:1 –16)
Analysis of Student Route Choice Model to University of Palangka Raya Using
Multilogit Nomial Method
Neagel Banderas Zepanya Siahaan, Sutan Parasian Silitonga, Ina Elvina (pp: 17–25)
Synthesis Oxalic Acid by Durian Skin with Alkali Smelting Method Johannes Martua Hutagalung (pp: 26–33)
Selection of CNC Tool Combination Through Genetic Algorithm Method Approach with Criteria of Miniizing Machining Time and Considering Minimum Maching Gap Irwan Yulianto, Arida Murti Murtikasari (pp: 34–44)
Analysis of the Financial and Technical Feasibility of Erection a Herbal Medicine Factory PT. Tugu Semar Production Using the Systematic Layout Planning Method
Muhammad Bisyri Nada, Dedy Setyo Oetomo, Asep Hermawan (pp: 45–56)
Factors That Motivate Students to Register for Private Tutoring Using The Factor Analysis Method
Ai Nurhayati (pp: 57–70)
Re-Design Modern Industrial Workshop Table with Total Deformation Analysis and Stress Test Dian Juwitasari, Fesa Putra Kristianto, Nuthqy Fariz (pp: 71–78)
Extraction of Polyphenols in Green Tea Shoots as Antioxidant Substance Rini Siskayanti, Riza Rizkiah Lia Muliati, Andini Nurilah, Deden Subagja, MI Fadil (pp: 79–87)
Random Savings Algorithm for Solving Russian TSP Instances
Ekra Sanggala, Muhammad Ardhya Bisma (pp: 89–99)
A Business Feasibilty Study for Glassware  Productionat CV Angga Putra Sejahtera Dini Yulianti, Amelia Agustina (pp: 100–109)
The Effect of Ring Frame Thread Number and Winding Machine Counter on The Weight Of 69G Lot Cones on Winding Machine Number 8 Filly Pravitasari, Afriani Kusumadewi, Feny Nurherawati, Rino Sulstio (pp: 110–117)
Social Normative Bounding and Brand Awareness of E- WOM Intensity in WhatsApp Group Online Community Mekar Arum PKK Group - Bojongsoang Abdul Fatah Hassanudin, Ira Murwenie, Alam Avrianto, Dwirani Fauzi Lestari, Rahmina Puspa (pp:118 –129)
Downstream Analysis of Strategic Investment in Natural Gas Commodities in Increasing the Value of Indonesia Natural gas Product Tombak Gapura Bhagya, Jati Arie Wibowo, Siti Latipah, Graha Prakarsa (pp: 130–137)
Evaluation of the Lightning System in the Science Laboratory at School X in South Tangerang Based on SNI 6197: 2020 Reza Ruhbani Amarulloh, Tiara Nurhuda (pp: 138–146)
Evaluation of Supplier Performance Using The Fuzzy AHP Approach to The CV. X Bandung Kite Glass Business Hendry Anggraito (pp: 147–155) The Potential of Cynodon Dactylon and Lolium Perenne “Brightstar” as Phytoremediator Agents in Dealing with the Problem of Sea Water Intrusion in The North Coastal Area of Karawang Riza Rizkiah, Roni Sewiko, Aris K Pranoto, Roberto P Pasaribu, Anthon A Djari, Abdul Rahman, R Moh Ismail Endy Handayani, Muhammad A Mulyana, Luciana (pp: 156–162)
Diterbitkan Oleh :
UNIVERSITAS INSAN CENDEKIA MANDIRI dh UNIVERSITAS BANDUNG RAYA Fakultas Teknik
Jl. Pasir Kaliki No. 199 Bandung – Jawa Barat http://ejournal.uicm.ac.id/index.php/sainteks UICM – UNBAR www.uicm.ac.id
http://ejournal.uicm.ac.id/index.php/sainteks/

## Evaluation of Supplier Performance Using The Fuzzy AHP Approach to The CV. X Bandung Kite Glass Business
Evaluasi Performa Supllier Dengan Menggunakan Pendekatan Fuzzy AHP Terhadap Bisnis Gelasan Layangan CV. XBandung
Hendry Anggraito 1) Universitas Ma’soem, Jl. Cipacing No.22, Jatinangor Email: irwan.yulianto8791@gmail.com
Abstract: The importance of supplier performance evaluation in the kite industry in Indonesia is crucial, given the increasingly fierce competition in the global market. With the rising demand for high-quality products and competitive prices, companies must choose raw material suppliers that can support their operations effectively. In this context, this research utilizes the Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) method to evaluate the performance of three different suppliers based on quality, price, and delivery criteria. The analysis results indicate that supplier C has the best performance with the highest weight, while  suppliers  A  and  B  may  serve  as  alternatives  if  supplier  C  fails  to  meet  the  company's  needs. Evaluating supplier performance is essential to assist companies in selecting the most suitable suppliers for their needs, thus enhancing product quality and competitiveness in the global market. Keywords: Fuzzy AHP, Evaluation of supplier performance, kite glass.
Abstrak: Pentingnya evaluasi kinerja pemasok dalam industri layang-layang  di Indonesia, mengingat persaingan  yang  semakin  ketat  dalam  pasar  global.  Dengan  meningkatnya  kebutuhan  akan  kualitas produk yang tinggi dan harga yang kompetitif, perusahaan harus memilih pemasok bahan baku yang dapat  mendukung  operasional  mereka  dengan  baik.  Dalam  konteks  ini,  penelitian  ini  menggunakan metode Fuzzy Analytic  Hierarchy Process  (FAHP) untuk mengevaluasi kinerja tiga pemasok berbeda berdasarkan  kriteria  kualitas,  harga,  dan  pengiriman.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  pemasok  C memiliki  kinerja  terbaik  dengan  bobot  tertinggi,  sementara  pemasok  A  dan  B  mungkin  menjadi alternatif jika pemasok C tidak dapat memenuhi kebutuhan perusahaan. Evaluasi kinerja pemasok ini penting untuk membantu perusahaan dalam memilih pemasok yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka, sehingga dapat meningkatkan kualitas produk dan daya saing di pasar global Kata Kunci: Fuzzy AHP, Evaluasi performa supplier, gelasan layangan.
DOI: http://dx.doi.org/10.37577/sainteks.v%vi%i.638 Received: 01, 2024.  Accepted: 03, 2024. Published: 03, 2024.

## PENDAHULUAN
Di  era  perkembangan  teknologi  informasi  dan  pasar  global  yang  semakin  berkembang, persaingan dalam dunia bisnis semakin sulit dan rumit. Meningkatnya kebutuhan pelanggan dan  kepuasan  terhadap  kualitas  serta  harga  yang  kompetitif  menjadi  faktor  penting  untuk menjaga  keberlangsungan  perusahaan(Imran  et  al.,  2020). Pengukuran  kepuasan  sangat bermanfaat  bagi  perusahaan  dalam  rangka  mengevaluasi  posisi  perusahaan  (Bhagya, 2021). Pelaku industri harus mampu memperbaiki sistem dan meningkatkan kualitas produk agar dapat bersaing di pasar yang ketat.Perbaikan internal perusahaan saja tidak cukup untuk menyelesaikan  semua  permasalahan  yang  muncul.Dalam  hal  ini,  kerjasama  dengan  semua pihak  terkait  sangat  penting,  termasuk  pemasok  seperti  perusahaan  yang  memasok  bahan baku berkualitas tinggi, pabrik yang mengolah bahan mentah menjadi bahan jadi, dan jaringan distribusi  yang  mengirimkan  produk  akhir  ke  konsumen  akhir(GÜL,  2022).  Hal  ini  harus dilakukan  untuk  mendapatkan  keunggulan  kompetitif  di  pasar  .Produktivitas  merupakan
Evaluation  of  Supplier  Performance  Using  The  Fuzzy  AHP  Approach  to The  CV.  X  Bandung  Kite  Glass Business
elemen penting dalam sebuah perusahaan, namun belum tentu menjadi tolok ukur keunggulan kompetitif  di  pasar.  Pelanggan  masa  kini  yang  sangat  cerdas  membedakan  produk berdasarkan  kualitasnya,  sehingga  produsen  harus  meningkatkan  kualitas  produk  yang dihasilkannya. Pelanggan yang cerdas saat ini membedakan produk berdasarkan kualitasnya, mendorong produsen untuk meningkatkan kualitas produk mereka dalam memilih pemasok yang  tepat  memainkan  peran  penting (Kayapinar  Kaya  &  Aycin,  2021) .    Oleh  karena  itu, pemeriksaan  tidak  seharusnya  hanya  mengandalkan  hasil  pemeriksaan  produk,  tetapi  juga mempertimbangkan  proses  secara  keseluruhan,  termasuk  kualitas  bahan  baku  yang disediakan  oleh  pemasok(Santosa  et  al.,  2022).Dalam  bisnis  layang-layang,  persaingan semakin  ketat,dan  produsen  harus  meningkatkan  kualitas  dan  kinerjanya  serta mengoptimalkan seluruh sumber daya yang ada.
Penelitian (Więckowski  et  al.,  2023) (Stević,  2017) (Mubashir  Ali  et  al.,  n.d.)memilih pemasok bahan baku adalah masalah pengambilan keputusan yang penting, oleh karena itu penting  untuk  mendapatkan  stabilitas  evaluasi.  Untuk  evaluasi  pemasok  berkelanjutan, metode  analisis  keputusan  multi-kriteria  (MCDA)  sering  diguna  kandigunakan,  karena kemampuan mereka untuk menangani data yang tidak pasti memberikan para ahli peluang yang  lebih  besar  untuk  mempertimbangkan  hal  yang  lebih  luas  berbagai  kasus.  Namun, mengingat  banyaknya  pendekatan  MCDA,  sulit  untuk  mengetahui  pendekatan  yang  mana pendekatan  yang  paling  tepat.  Oleh  karena  itu,  makalah  ini  menyajikan  analisis  sensitivitas dalam mengevaluasi bahan baku pemasok dengan metode Fuzzy AHP. Metode menunjukkan bahwa kriteria yang paling relevan untuk masalah ini adalah harga, quality dan pengiriman Penelitian    ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi    pemasok  bahan  baku    untuk  menjamin kualitas yang baik dan konsisten. Diperlukan lebih dari satu pemasok untuk mengantisipasi permintaan  bahan  baku  yang  terus  meningkat.  Dalam  proses  evaluasi  akan  ditentukan pemasok  yang  mendapatkan  bobot  tertinggi  yang  akan  diprioritaskan  dalam  mendukung persedian bahan baku gelasan layangan.

## Tabel 1. Market share gelasan layangan
Produsen layang-layang Indonesia mempunyai potensi pangsa pasar yang tinggi di pasar lokal maupun internasional. Pengguna layang-layang terbesar di Indonesia terkonsentrasi di Pulau Jawa, dimana setiap daerah mempunyai ciri permainan dan bahan baku yang berbeda-beda. Hal ini menunjukkan potensi industri layang-layang kaca Indonesia untuk terus berkembang dan bersaing di pasar global.
Berdasarkan  tantangan  yang  dihadapi  perusahaan,  maka  perlu  adanya  penelitian  untuk menilai  kinerja  pemasok yang  mendukung  operasional  perusahaan  selama ini.  Penilaian ini penting  untuk  menentukan  pemasok  bahan  baku  mana  yang  paling  diinginkan  oleh  para
Evaluation  of  Supplier  Performance  Using  The  Fuzzy  AHP  Approach  to The  CV.  X  Bandung  Kite  Glass Business
pembuat  layang-layang.  Pendekatan  Fuzzy  AHP  digunakan  sebagai  acuan  pengambilan keputusan  dalam  memilih  pemasok  yang  memenuhi  kriteria  yang  telah  ditentukan perusahaan (Bhosale  &  Umap,  2023) . Evaluasi  dan  pemilihan  pemasok  sangat  penting  bagi perusahaan dan seringkali menjadi masalah yang kompleks, sulitnya memperoleh informasi yang lengkap dan ambigu. Oleh karena itu, perusahaan harus memilih metode yang tepat untuk mengatasi  masalah  ini.  Dalam  penelitian  ini  pengambilan  keputusan  Fuzzy  Multi  Criteria digunakan  karena  dapat  mengevaluasi  dan  memilih  sejumlah  alternatif  yang  terbatas  serta membantu  pengusaha  dalam  mengambil  keputusan  bisnis.  Pengambilan  keputusan  Fuzzy Multi  Criteria  digunakan  karena  informasi  yang  diperoleh  seringkali  tidak  lengkap  serta mengandung  ketidakpastian  dan  ketidaksempurnaan.  kontinuitas  Cara  ini  dapat  digunakan untuk  mengatasi  masalah  ketidakpastian  dengan  mengambil  keputusan  yang  penting  dan efektif. Namun, menggunakan metode MCDS standar tanpa pengaburan tidak menyelesaikan masalah ini. Hal ini dikarenakan ketidakpastian dan ketidakakuratan dapat disebabkan oleh banyak faktor, seperti informasi yang tidak lengkap, tidak jelas, tidak bertanggung jawab atau kelalaian  sebagian,  sehingga  ketika  suatu  perusahaan  ingin  mengevaluasi  kinerja  pemasok yang  telah  mendukung  operasionalnya  maka  evaluasi  dilakukan  dengan  Fuzzy (Sihite  & Suhendar,  n.d.) .  Multi.  Kriteria  kriteria.  Untuk  membuat  keputusan  yang  efektif,  proses pengambilan  keputusan  harus  dilaksanakan.  Evaluasi  ini  menentukan  apakah  pemasok tersebut masih layak dipertahankan atau dipilih sebagai pemasok utama berdasarkan kualitas produk dan harga yang wajar, sehingga perusahaan ingin memastikan bahwa pemasok yang dipilih  benar-benar  dapat  menunjang  bisnis  perusahaan  untuk  mencapai  kualitas  yang dibutuhkan.  pelanggan  dan  konsisten  dalam  mengirimkan  bahan  baku  tanpa  masalah. Berdasarkan  permasalahan  di  atas,  maka  perlu  dilakukan  evaluasi  terhadap  tiga  pemasok untuk mendapatkan pemasok terpilih sesuai kriteria yang telah ditentukan.
Gambar 1. Diagram keterkaitan
Evaluation  of  Supplier  Performance  Using  The  Fuzzy  AHP  Approach  to The  CV.  X  Bandung  Kite  Glass Business
Menurut (Noorul Haq & Kannan, 2006) (Astanti et al., 2020) struktur hierarki yang terdiri dari  tiga  tingkat  dibuat  untuk  mengevaluasi  pemasok  berdasarkan  kriteria  kualitas.  Tujuan tingkat  pertama  adalah  mengevaluasi  pemasok  dan  memilih  pemasok  terbaik.  Tingkat  dua menunjukkan kriteria yang dievaluasi oleh penyedia. Tingkat ketiga adalah pemasok alternatif. FAHP digunakan untuk menghitung bobot kriteria. AHP menyediakan kerangka kerja untuk situasi  multi-kriteria.  Mudah  bagi  manajer  operasi  untuk  memahami  dan  menerapkannya. Dalam  FAHP,  kriteria  dianalisis  dengan  perbandingan  berpasangan,  dan  kriteria  dianalisis berdasarkan tujuan. Selanjutnya, sepasang matriks perbandingan cerdas ditentukan dan bobot kriteria  dihitung  menggunakan  FAHP.  Kami  menggunakan  bilangan  fuzzy  segitiga  untuk mengevaluasi kriteria dan penyedia..

## METODOLOGI
Berdasarkan  referensi  dari  (Mochamad  Miftah  Farid,  2020). (Sihite  &  Suhendar, n.d.). Berikutlangkah-langkah analisa menggunakan metode fuzzy AHP:

## Gambar 2. Metode penelitian
1.  Mentabulasikan  informasi  dalam  kuesioner  untuk  memperoleh  kriteria  dan  subkriteria masing-masing pemasok sebagai referensi ketika membandingkan produk yang berbeda. 2. Melakukan analisis komparatif terhadap masing-masing pemasok berdasarkan hasil analisis berpasangan matriks.
Contoh : C1~ sama pentingnya dengan ~ C1 C1~ 2 dua kali lebih penting dari ~ C2, C1~ sama pentingnya dengan ~ C3 Setiap saat, C2 ~ lebih penting dari ~ C1 dan C2 ~ sama pentingnya dengan~ C2; setiap saat, C2 ~ lebih penting dari ~ C3 dan C3 ~ sama pentingnya dengan ~ C1 dan C3 ~ Dua kali lebih penting dari ~C2,  dan C3 ~ sama pentingnya dengan ~ C3 Berdasarkan data di atas maka dibuatlah matriks berpasangan atau pita parabola.
3. Langkah  selanjutnya  menggunakan  uji  konsistensi  matriks  berpasangan  dengan perhitungan sebagai berikut.:
Bobot perhitungan tingkat kepentingan: C1~ sama dengan ~C1.
Evaluation  of  Supplier  Performance  Using  The  Fuzzy  AHP  Approach  to The  CV.  X  Bandung  Kite  Glass Business
C1 * C2, C1 sama dengan C3 maka C1 * C2 * C1^0,333 = 1,260 C1 * C2 * C3 ^0,333 Nilai  0,333 diperoleh dari 1:3 pemasok. Jika  pemasoknya adalah empat, maka perhitungannya menjadi ¼ atau 0,25 dan seterusnya.
Berdasarkan  perhitungannya,  jika  C2  =  0,5  C1,  C2  =  C2,  dan  C2  =  0,5  C3  maka  nilai signifikansinya  adalah  0,630.  Begitu  pula  jika  C3  =  C1,  C3  =  2xC2,  dan  C3  =  C3  maka  nilai kepentingannya  adalah  1,260.  Jumlah  kelipatannya  adalah  3150.  Hasil ini  diperoleh  dengan usaha yang sama.
Hitung vektor dengan normalisasi: C1 = 1650 / 3150 = 0,40 C2 = 0,630 / 3150 = 0,20 C3 = 1650 / 3,15 langkah selanjutnya adalah 3.1 hitung nilai maksimum sebagai berikut. sebagai berikut: nilai C1 x vektor ternormalisasi C1 + nilai C2 x vektor ternormalisasi C2 + nilai C3 x vektor ternormalisasi C3. Bayangkan (satu x 0,40) + (dua x 0,40) + (satu x 0.40 ) adalah 1,20 Selanjutnya, C2 dan C3 diselesaikan dengan cara yang sama. Dengan demikian, normalisasi maksimalnya adalah sebagai berikut: C1 adalah 1,20, jadi 1,20 / 0,40 adalah 3,0. C2 sama dengan 0,6~0,60 / 0,2 = 3,0. C3 adalah 1,20 / 0,40, atau 3.0. keseluruhan 9 Lamda (jumlah pemasok) = 9 / 3. Lamda – Jumlah Pemasok ) / Jumlah Pemasok = ( 3-3 ):3 = 0 adalah Konsistensi Lamda.
Konsistensi lambda / 0,58 = 0 merupakan rasio konsistensi. Jika koefisien konsistensi kurang dari atau sama dengan 0,1 maka data dianggap konsisten dan dapat diselidiki lebih lanjut untuk mendapatkan wawasan lebih lanjut. Karena pada tabel indeks terdapat empat nilai n = 3 maka diperoleh n = 0,58. 4. Langkah selanjutnya adalah melakukan transformasi berpasangan matriks tersebut menjadi Bilangan Fuzzy Fuzzy atau Segitiga, seperti terlihat di bawah ini:
Tabel perbandingan menunjukkan bahwa
Membuat bilangan segitiga fuzzy
Dari data-data di atas, bisa dikategorikan ke dalam kategori bawah, sedang, dan atas, seperti gambar di bawah ini:
Matriks Bawah Fuzzy Berpasangan
Matrix   Tengah    Fuzzy    berpasangan
Matrix Atas  Fuzzy berpasangan
Berikut adalah ambang batas normalisasi berpasangan matriks fuzzy bawah, sedang, dan atas dan prioritas: fuzzy menurunkan C1 * C2 * C3 ^0,333 Nilai Kepentingan 1 * 1 * 1 < 0,333 = 1. Nilai Bawah Normalisasi fuzzy adalah = 1 : 8,046 = 0,124 Nilai fuzzy prioritas sedang 1 * 2 * 1 ^ 0,333 = C1 * C2 * C3 ^0,333 Ambang batas normalisasi medium fuzzy Medium kepentingan nilai fuzzy Nilai medium fuzzy keseluruhan = 1,260 : 3,150 = 0,40 Nilai prioritas fuzzy atas C1 * C2 * C3 ^ 3 * 4 * 3 ^ 0,333 = 3,302 Batas  normalisasi  fuzzy  sedang  Kekaburan  feminin  pada  bibir  atas  Nilai  total  fuzzy kepentingan bawah = 3,302 : 2,397 = 1,378 Dari analisis data diperoleh nilai normalisasi fuzzy sebagai berikut: Normalisasi FN
5. Tahap berikutnya adalah melakukan hit and hold pada normalisasi bilangan fuzzy tersebut sehingga diperoleh bilangan crisp yang mewakili prioritas sub-kriteria primer dan sub-kriteria masing-masing  penyedia.  Di  bawah  ini  adalah  contoh  daftar  prioritas  bobot  sebagaimana tercantum di bawah ini:
Untuk kriteria dan sub-kriteria, nilai atau bobot akut penjual adalah hal yang paling penting.
Evaluation  of  Supplier  Performance  Using  The  Fuzzy  AHP  Approach  to The  CV.  X  Bandung  Kite  Glass Business
Metode perhitungannya adalah seperti dibawah ini  : Penyedia  C1
Perhitungan untuk pemasok lainnya dapat dilakukan dengan perhitungan yang seperti diatas. Dari data analisis di atas dapat disimpulkan bahwa pemasok C1 dan C3 mempunyai baseline yang sama baik dari segi kriteria dan subkriteria yang diteliti..

## HASIL PEMBAHASAN DAN PENELITIAN
Berdasarkan  analisis  pada  data  kriteria,  subkriteria  kualitas,  harga,  dan  pengiriman didapatkan hasil seperti gambar sebagai berikut:
Gambar 3. Grafik bobot kriteria supplier
Evaluation  of  Supplier  Performance  Using  The  Fuzzy  AHP  Approach  to The  CV.  X  Bandung  Kite  Glass Business
Gambar 4. Grafik bobot subkriteria kualitas, pengiriman dan harga
Setelah  dilakukan  analisa  data  menggunakan  metode  fuzzy  AHP  untuk  mengevaluasi kinerja penyedia jasa A, B dan C terhadap CV. X  sehingga diperoleh rata-rata dari seluruh hasil analisa. Berikut rangkuman rata-rata masing-masing penyedia jasa pada tabel dibawah ini: 1.  Pemasok  C  merupakan  pemasok  hilir  karena  harga  pembotolannya  lebih  tinggi dibandingkan  pemasok  A  dan  B.  Pemasok  C  mendapat  prioritas  CV.X,  sedangkan  X  ingin membeli bahan baku layang-layang.
2. Pemasok A memiliki nilai bobot untuk kedua seri. Apabila supplier C tidak dapat memenuhi kebutuhan  bahan  baku  layang-layang  karena  keadaan  tertentu,  maka  supplier  A  dapat dipertimbangkan sebagai pengganti bahan baku layang-layang.3. Supplier B mempunyai nilai terendah pada hasil bobot. Direkomendasikan.

## SIMPULAN
Setelah selesai proses entri data dan analisis, maka diperoleh hasil sebagai berikut:
1. Unsur atau yang menjadi landasan analisis dalam proses penyusunan penilaian supplier di CV. X Bandung adalah kualitas produk, waktu pengiriman produk, dan harga produk. Dan dilengkapi oleh subkriteria harga, subkriteria kualitas, dan subkriteria kuantitas.
2. Dari  hasil  proses  pembobotan  menggunakan  metode fuzzy  AHP,  Pemasok  C  memiliki persentase  pembobotan  terbesar  yaitu  sebesar  0,626  jika  dibandingkan  dengan  dua pemasok lainnya. Hal ini menunjukkan bahwa pemasok C memiliki kondisi kerja terbaik sekaligus menyediakan bahan pembuat gelasan yang layak untuk perusahaan.
3. Pemasok A memiliki nilai bobot urutan kedua  dengan nilai 0,495 dan Pemasok C memiliki bobot pada urutan ketiga  sebesar 0,297. Dapat disimpulkan bahwa pemasok A mungkin lebih diutamakan daripada pemasok B untuk menjadi penyedia cadangan atau alternatif.

## DAFTAR PUSTAKA
Astanti, R. D., Mbolla, S. E., & Ai, T. J. (2020). Raw material supplier selection in a glove manufacturing: Application of AHP and fuzzy AHP. Decision Science Letters , 9 (3), 291 – 312. https://doi.org/10.5267/j.dsl.2020.5.005
Bhagya,  T.G.,  (2021).  Analisis  Faktor  Kualitas  Produk  Yang  Menentukan  Kepuasan Konsumen (Studi Kasus di MT KPBS Pangalengan). Ekonam: Jurnal Ekonomi . 3 (1). 41- 49.
Bhosale,  T.,  &  Umap,  H.  (2023).  Evaluation  and  Selection  of  Supplier  in  A  Healthcare Supply Chain using Analytic Hierarchy Process under Fuzzy Stochastic Environment. Aligarh Journal of Statistics , 43 , 117 – 138.
GÜL, N. N. (2022). Managing supplier selection problem with integrated fuzzy AHP and fuzzy VIKOR: A manufacturing company case. Journal of Advances in Manufacturing Engineering . https://doi.org/10.14744/ytu.jame.2022.00001
Imran,  M., Agha,  M. H.,  Ahmed,  W.,  Sarkar,  B.,  &  Ramzan,  M.  B.  (2020).  Simultaneous Customers  and  Supplier’s  Prioritization:  An  AHP -Based  Fuzzy  Inference  Decision Support System (AHP-FIDSS). International Journal of Fuzzy Systems , 22 (8), 2625 – 2651. https://doi.org/10.1007/s40815-020-00977-9
Kayapinar  Kaya,  S.,  &  Aycin,  E.  (2021).  An  integrated  interval  type  2  fuzzy  AHP  and COPRAS-G  methodologies  for  supplier  selection  in  the  era  of  Industry  4.0. Neural Computing and Applications , 33 (16), 10515 – 10535. https://doi.org/10.1007/s00521-021- 05809-x
Mochamad Miftah Farid, E. S. (2020). Analisis Pemilihan Supplier Menggunakan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) pada PT XYZ. Faktor Exacta , 12 (4), 244. https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v12i4.5025
Mubashir Ali,  S., Aqil  Burney, S. M., & Yousuf Khan, S. (n.d.). Fuzzy-AHP-TOPSIS: An integrated multi- criteria decision support system for supplier selection in Pakistan’s textile industry. In IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security (Vol. 20, Issue 4). https://www.researchgate.net/publication/340862143
Noorul Haq, A., & Kannan, G. (2006). Fuzzy analytical hierarchy process for evaluating and selecting  a  vendor  in  a  supply  chain  model. The  International  Journal  of  Advanced Manufacturing Technology , 29 (7), 826 – 835. https://doi.org/10.1007/s00170-005-2562-8 Santosa, S. H., Hidayat, A. P., & Siskandar, R. (2022). Raw material planning for tapioca flour  production  based  on  fuzzy  logic  approach:  a  case  study. Jurnal  Sistem  Dan Manajemen Industri , 6 (1), 67 – 76. https://doi.org/10.30656/jsmi.v6i1.4594 Sihite,  A.,  &  Suhendar,  E.  (n.d.). Penilaian  Supplier  Menggunakan  Metode  Fuzzy  AHP  dan TOPSIS di PT. HP .
Stević,  Ž.  (2017). EVALUATION  OF  SUPPLIER  SELECTION  CRITERIA  IN AGRICULTURAL  COMPANY  USING  FUZZY  AHP  METHOD  Strategic  Management and  Decision  Support  Systems  in  Strategic  Management  EVALUATION  OF  SUPPLIER SELECTION  CRITERIA  IN  AGRICULTURAL  COMPANY  USING  FUZZY  AHP METHOD . https://www.researchgate.net/publication/317175421
Więckowski, J., Kizielewicz, B., Shekhovtsov, A., & Sałabun, W. (2023). How Do the Criteria Affect Sustainable Supplier Evaluation? - A Case Study Using Multi-Criteria Decision Analysis  Methods  in  a  Fuzzy  Environment. Journal  of  Engineering  Management  and Systems Engineering , 2 (1), 37 – 52. https://doi.org/10.56578/jemse020102