## JURNAL ILMIAH TEKNIK INDUSTRI
ISSN: 1412-6869 (Print), ISSN: 2480-4038 (Online) Journal homepage: http://journals.ums.ac.id/index.php/jiti/index doi: 10.23917/jiti.v17i1.5389 .

## Pengambilan Keputusan Multi Kriteria: Kajian Teoritis Metode dan Pendekatan Dalam Pemilihan Pemasok
Ilyas Masudin 1* , Mardila Galuh Fitri Ayni 1#
Abstract. This article attempts to explore and review methods and approaches in the supplier selection process. Review of articles related to the approach in supplier selection that includes identification, evaluation and contract activities with suppliers is reviewed based on the quantitative and qualitative models conducted in this article. In this article, a discussion of supplier selection methods previously investigated by researchers is done through literature review published in several reputable journals database. A total of 86 journal articles were collected and reviewed related methods and approaches used by researchers in selecting suppliers. From the results of this study can be concluded that the method of supplier selection through qualitative and quantitative approach is then subdivided into 4 categories with 18 methods discussed.
Keywords: supplier selection, method and approach, review
Abstrak. Artikel ini mencoba untuk mengeksplorasi dan mereview metode dan pendekatan dalam proses pemilihan pemasok . Review artikel terkait dengan pendekatan dalam pemilihan pemasok yang mencakup aktivitas identifikasi, evaluasi dan kontrak dengan pemasok direview berdasarkan model kuantitatif dan kualitatif yang dilakukan dalam artikel ini. Dalam artikel ini, pembahasan tentang metode pemilihan pemasok yang sebelumnya telah diteliti oleh peneliti dilakukan melalui kajian literatur yang dipublikasikan dibeberapa database jurnal ternama. Sebanyak 86 jurnal artikel berhasil dikumpulkan dan direview terkait metode dan pendekatan yang dipakai peneliti dalam memilih pemasok . Dari hasil penelitian ini dapat dapat disimpulkan bahwa Metode pemilihan pemasok melalui pendekatan kualitatif dan kuantitatif kemudian dibagi lagi menjadi 4 kategori dengan 18 metode yang dibahas.
Kata Kunci: pemilihan pemasok , metode dan pendekatan, review
I. P ENDAHULUAN 1
Dalam  lingkungan  operasi  yang  kompetitif saat  ini,  tidak  mungkin  berhasil  menghasilkan produk  berbiaya  rendah  dan  berkualitas  tanpa pemasok yang  memuaskan. Jadi  salah  satu keputusan  pembelian  yang  penting  adalah pemilihan  dan  pemeliharaan  kelompok pemasok yang  kompeten.  Memilih  seperangkat pemasok yang  baik  untuk  bekerja  dengan  sangat  penting bagi  kesuksesan  sebuah  perusahaan.  Dalam keputusan  pemilihan pemasok,  dua  isu  sangat penting.  Salah  satunya  adalah  metode  apa  yang harus  digunakan,  dan  pendekatan  lainnya  dapat digunakan untuk membandingkan pemasok.
Tujuan  makalah  ini  adalah  merangkum
1
1 Jurusan Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Malang, Jl. Tlogomas Malang 246 Malang
* email: masudin@umm.ac.id
Diajukan: 07-10-2017 Diperbaiki: 05-12-2017 Disetujui: 17-12-2017
literatur tentang masalah pemilihan pemasok dari 86 artikel  yang  diterbitkan  pada  tahun  1989 sampai  2016,  terutama  mengenai  metode  dan pendekatan  pemilihan pemasok yang  banyak digunakan  antara  kualitatif  dan  kuantitatif. Metode  pemilihan pemasok dijelaskan  pada bagian  kedua.  Kesimpulan  dan  penelitian  masa depan  diberikan  di bagian  akhir. Artikel  yang dibahas  dalam  makalah  ini  dicari  dengan menggunakan kata kunci "pemilihan vendor" dan "pemilihan pemasok" sebanyak 86 artikel. Selama bertahun-tahun,  pentingnya  pemilihan pemasok telah  lama  dikenal  dan  ditekankan.  Dari  semua tanggung  jawab  yang  berkaitan  dengan pembelian, tidak ada yang lebih penting daripada pemilihan sumber yang tepat.
Pemilihan pemasok berpotensi  memiliki dampak signifikan
terhadap kinerja berlangsungnya perusahaan (Herbon, dkk., 2012). Dampak  yang  signifikan  dapat  terasa  pada keuangan perusahaan. Hal ini tidak dapat dengan mudah diabaikan karena melakukan kontrak pada pemasok yang  tepat  dan  terbaik  dapat
menyebabkan pengurangan biaya yang signifikan (Asamoah, dkk.,  2012).  Salah  satu  biaya  utama dalam  proses  manajemen  produksi  adalah  total omset  pembelian  yang  biasanya  berkisar  antara 50-90% (Mirabi, dkk.,  2010).  Oleh  karena  itu, pemiliahan pemasok juga  merupakan  masalah yang  penting  bagi  perusahaan (Gnanasekaran, dkk., 2006). Masalah tentang pemilihan pemasok telah  banyak  diteliti,  dipelajari  dan  diselidiki secara ekstensif oleh sejumlah peneliti (Karsak & Ece,  2012).  Meskipun  penelitian pemasok berlimpah,  namun  terdapat  perbedaan  pada masing-masing  penelitian  yang  terletak  pada metode yang digunakan. Metode yang digunakan disesuaikan dengan tujuan dan objek yang diteliti.
Keputusan  dalam  pemilihan pemasok merupakan  komponen  penting  manajemen produksi  dan  logistik  bagi  sebagian  besar perusahaan.  Berkenaan  dengan  keputusan tersebut  maka  harus  dilakukan  seleksi pemasok untuk  melaksanakan pekerjaan  dan  menentukan jumlah pesanan yang diberikan kepada pemasok yang  terpilih.  Pemilihan pemasok yang  tepat secara  signifikan  akan  mengurangi  biaya pembelian material dan meningkatkan daya saing perusahaan (Xia  &  Wu,  2007).  Sedangkan pemilihan pemasok yang  salah  dapat memperburuk  posisi  seluruh  rantai  suplai, keuangan  dan  operasional (Araz  &  Ozkarahan, 2007).  Hal  itu  yang  menyebabkan  banyak  ahli percaya  bahwa  seleksi pemasok adalah  aktivitas yang  paling  penting  dari  sebuah  departemen pembelian (Xia & Wu, 2007).
Menurut Luo, dkk. (2009),  ada  3  hal  yang menyebabkan  tugas  seleksi pemasok termasuk kebutuhan  ekstrem,  yaitu: (a).  tipikal  lingkungan bisnis  saat  ini  adalah  terlihat  cenderung  lebih tidak stabil karena perubahan begitu cepat pada kondisi  pasar,  kebutuhan  pelanggan,  dan tindakan competitor , (b) meningkatnya globalisasi perdagangan dunia  dan  tersedianya  fasilitas komunikasi melalui internet memberikan peluang kepada  para  pembeli  untuk  mencari  sumber material di luar negeri, dan (c) pemasok potensial perlu  dinilai  berdasarkan  beberapa  kriteria  yang kadang saling bertentangan. Perbandingan antar beberapa  kriteria  tersebut  kadang  diperlukan karena  setiap  pemasok  biasanya  memiliki
performa  yang  karakteristik  untuk  tiap  atribut yang berbeda.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Metode  seleksi pemasok adalah  model  atau pendekatan  yang  digunakan  untuk  melakukan proses  pemilihan pemasok.  Metode  yang  dipilih sangat  penting  untuk  keseluruhan  proses  seleksi dan  dapat  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan pada  hasil  pemilihan.  Penting  untuk  memahami mengapa  suatu  perusahaan  memilih  salah  satu metode  (atau  kombinasi  dari metode  yang berbeda) atas yang lain. Beberapa metode seleksi terkenal telah dikembangkan dan diklasifikasikan oleh  banyak  ilmuwan  selama  bertahun-tahun. Metode  tertentu  telah  menjadi  pilihan  yang populer  selama  bertahun-tahun,  sedangkan metode  lain  muncul baru-baru  ini. Biasanya ketika  sebuah  perusahaan  menetapkan  untuk mengembangkan  atau  memilih  metode  seleksi pemasok,  hasilnya  adalah  gabungan  dari beberapa  metode  yang  berbeda  dengan kekuatan  yang  berbeda  guna  memenuhi kebutuhan  untuk  memilih  perusahaan yang spesifik.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk mengeksplorasi  berbagai  metode  seleksi  yang berbeda  dan  untuk  mendiskusikan  berbagai perbedaan aplikasinya (Tahriri, dkk., 2008). Weber, dkk. (1991), mengelompokkan metode seleksi pemasok dengan  pendekatan  kuantitatif menjadi  3  kategori,  yaitu: model  Pembobotan Linier  ( Linear  Weighting  Models ), Pemrograman Matematis  ( Mathematical  Programming  Models ), dan pendekatan Statistik/Probabilistis ( Statistical/ Probabilistic  Approaches ). Sedangkan  menurut Shyur & Shih  (2006),  metode  seleksi pemasok dengan  pendekatan  kuantitatif  dikelompokkan menjadi  4  kategori, antara  lain Pengambilan Keputusan Multi Atribut ( Multi-Attribute Decision Making )  atau model  Pembobotan  Linier  ( Linear Weighting Models ), Optimasi Multi Tujuan ( Multi- Objective  Optimization )  atau  Model  Matematis/ Pemrograman  Linier  ( Mathematical/ Linear Programming  Models ),  pendekatan  Statistik/ Probabilistis ( Statistical/ Probabilistic Approaches ) dan pendekatan Kecerdasan ( Intelligent Approaches ).
Berdasarkan penjelasan di atas, maka metode- metode pemilihan pemasok dapat dikelompokkan seperti pada Tabel 1.
Metode  pemilihan pemasok dapat dilakukan dengan  dua  pendekatan  yaitu  kuantitatif  dan
kualitatif  ataupun  dapat  dengan  menggunakan pendekatan  gabungan.  Dari  metode  pemilihan pemasok  pada Tabel  1 dapat dikelompokan menjadi  dua  pendekatan,  yaitu: pendekatan kuantitatif dan pendekatan kualitatif.
Tabel 1. Metode Seleksi Supplier Pendekatan Kategori Metode Author Kuantitatif Multi Attribut Decision Making (Linier Weighting Models) Categorical Models Hillman Willis and Huston (1990), Liao and Kao (2010), Petroni and Braglia (2000) Weighted Point Model Liao and Kao (2010), Hillman Willis and Huston (1990), Petroni and Braglia (2000) Multi Objective Optimazion (Mathematical/Linear Programming Models) Linear Programming Pan (1989), Kheljani, Ghodsypour, and O’Brien (2009), Ting and Cho (2008) Integer Programming Xia and Wu (2007), Woarawichai, Kullpattaranirun, and Rungreunganun (2011), Rajan, Ganesh, and Narayanan (2010) Goal Programming Narasimhan, Talluri, and Mahapatra (2006), Sharma, Benton, and Srivastava (1989), Chaudhry, Forst, and Zydiak (1991), Karpak, Kumcu, and Kasuganti (1999) Multi Objective Programming Weber and Current (1993), Xia and Wu (2007), Ting and Cho (2008) Statistical/Probabilistic Approaches Principal Component Analysis Tahriri, Osman, Ali, and Yusuff (2008), Petroni and Braglia (2000), Xia and Wu (2007) Multiple Attribut Utility Theory Dyer, Fishburn, Steuer, Wallenius, and Zionts (1992), Tahriri, Osman, Ali, and Yusuff (2008) Data Envelopment Analysis Wu (2009), Saen (2010) Intelligent Approaches Artificial Neural Network M.-y. Chen, Lin, Xiong, and Li (2009) Fuzzy Theory Sanayei, Mousavi, and Yazdankhah (2010), Luo dkk. (2009) Other (Cost Based Method) Cost Ratio Petroni and Braglia (2000), Tahriri, Osman, Ali, and Yusuff (2008) Total Cost of Ownership Degraeve and Roodhooft (1999) Kuantitatif & Kualitatif Analytic Hierarchy Process (AHP) & Integrasinya Analytic Hierarchy Process Liu and Hai (2005), Yusuff, Yee, and Hashmi (2001), Tam and Tummala (2001), Tahriri, Osman, Ali, Yusuff, and Esfandiary (2008), Kokangul and Susuz (2009), Taslicali and Ercan (2006) AHP – Linear Programming Ghodsypour and O'Brien (1998), Ting and Cho (2008) Voting AHP (Liu & Hai, 2005) Fuzzy AHP Kahraman, Cebeci, and Ulukan (2003), Chan, Kumar, Tiwari, Lau, and Choy (2008), Masudin and Saputro (2016) Analytic Network Process Sarkis (1998), Saaty (2003), Percin (2008), Bayazit (2006), Sarkis and Talluri (2002)
Masudin & Ayni / Pengambilan Keputusan Multi Kriteria: Kajian Teoritis..... JITI, Vol. 17 (No. 1), Juni 2018,1 - 12

## Metode Dengan Pendekatan Kuantitatif
Beberapa  artikel  terkait  metode  pemilihan pemasok bisa dikelompokkan dalam pendekatan kualitatif. Misalnya  untuk pendekatan kuantitatif dilakukan  oleh Willis & Huston  (1990),  yang menawarkan  Metode  Kategori  ( Categorical Method );  dengan  berdasarkan  masing-masing kriteria, pemasok dikelompokkan  menjadi  “baik”, “sedang”,  dan  “jelek”;  dan  ditandai  dengan  (+), (0),  dan  (-)  untuk  tiap  level. Pemasok dianggap terbaik  jika  memperoleh  tanda  (+)  lebih  banyak dari  yang  lain.  Berdasarkan  total  skor, pemasok dapat diperingkat dan skor tertinggi akan dipilih (Liao & Kao,  2010).  Selain  itu,  klasifikasi juga dapat  ditentukan  dengan  cara  pembeli menentukan  penilaian;  misal:  “lebih  suka”,  “tidak puas”,  atau  “netral”;  untuk  setiap  atribut  yang dipilih  terhadap  setiap pemasok yang  bersaing (Petroni & Braglia,  2000).  Model  Kategori ( Categorical  Method )  adalah  metode  yang sederhana,  selain  itu  juga  merupakan  metode yang tercepat, termudah, dan paling tidak mahal untuk  diterapkan.  Namun,  metode  tersebut mungkin  dipengaruhi  oleh  kejadian-kejadian terakhir  dan  biasanya  mengindikasikan  tingginya tingkat  subyektivitas,  sehingga  metode  ini  tidak presisi (Tahriri, dkk.,  2008).  Selain  itu,  kelemahan utama  dari  metode  ini  adalah  bahwa  atribut- atribut  diidentifikasi  berbobot  sama (Petroni & Braglia,  2000). Metode  kuantitatif  lainnya  adalah Metode  Poin  Tertimbang  ( Weighted  Point Method ) . Menurut Willis & Huston (1990), pada pendekatan  ini setiap  kriteria  diidentifikasi  dan diberikan  nilai  bobot.  Selanjutnya  pembeli  akan menilai kinerja pemasok dengan penilaian intuitif (Liao & Kao,  2010).  Total  dari  hasil  perkalian bobot dan penilaian kinerja merupakan nilai total kinerja pemasok,  dimana pemasok yang  terbaik dipilih  berdasarkan  nilai  terbesar (Petroni & Braglia,  2000).  Metode  Poin  Tertimbang ( Weighted  Point  Method )  merupakan  metode yang  mudah  diimplementasikan,  fleksibel,  dan cukup  efisien  dalam  optimalisasi  pengambilan keputusan  seleksi pemasok.  Metode  ini  lebih mahal  daripada  metode  kategori  tetapi cenderung  lebih  objektif,  meskipun  hal  itu bergantung  juga  pada  penilaian  pembeli terhadap kinerja pemasok (Tahriri, dkk., 2008).
Metode  kuantititatif lain  yang  popular  dalam pemilihan pemasok adalah Pemrograman  Linier ( Linear  Programming ). Pan (1989) menggunakan model pemograman linear dengan tujuan tunggal untuk  memilih pemasok terbaik,  dengan mengacu  kepada  3  faktor, yaitu: harga,  kualitas, dan pelayanan.  Biaya  total  pembelian  dijadikan suatu  fungsi  tujuan, sedangkan  kualitas, kebutuhan  pelayanan,  dan  waktu  dijadikan sebagai  batasan (Kheljani, dkk.,  2009).  Tujuan model  ini  adalah  meminimalkan  biaya  total pembelian.  Masalah  signifikan  yang  selalu dijumpai  adalah  berkaitan  dengan  adanya  faktor kualitatif yang digunakan oleh pembeli/ pemasok (Ting dan Cho,  2008). Sementara  itu  sebagai pengembangan  dari  linier  programming, pemrograman integer dan  integer  programming (i nteger and mix  integer  programming ) juga banyak dipakai dalam proses pemilihan pemasok. Banyak  peneliti  menggunakan  teknik  dengan tujuan tunggal seperti
Linear  Integer Programming dan Mixed  Integer  Programming dalam  pemilihan pemasok,  biasanya  biaya sebagai  fungsi  tujuan  dan  kriteria  lain  sebagai batasan.  Diskon  kuantitas  menjadi  faktor  daya tarik  yang  ditawarkan pemasok.  Model  ini  dapat digunakan  untuk  meminimalkan  jumlah  biaya pembelian,  biaya  persediaan dan biaya pemesanan (Xia & Wu, 2007). Dengan permintaan produk diskrit yang dikenal atas horizon planning . Multi-Periode  Lot  Sizing dengan problem pemilihan pemasok terhadap ruang penyimpanan dan batasan anggaran (Woarawichai, dkk.,  2011). Rezaei & Davoodi  (2008),  menyajikan  model mixed  integer  programming untuk  beberapa pemasok dan  beberapa  produk  di  atas  horizon perencanaan  yang  terbatas. Jayaraman, dkk. (1999),  mengusulkan  sebuah  model  pemasok pilihan  yang  menganggap  kualitas  (dalam  hal proporsi  barang  cacat  dipasok  oleh pemasok), kapasitas
produksi (membatasi urutan ditempatkan pada pemasok), batas lead time , dan kapasitas  penyimpanan.  Ini  juga  model single periode yang  melampirkan  biaya  tetap  untuk menangani pemasok. Masalah  pemilihan pemasok merupakan keputusan strategis penting yang  harus  dibuat  pembeli. Ghodsypour & O’brien  (2001),  telah  memeriksa  masalah  ini
dalam  kerangka  multi  kriteria.  Sebuah  model mixed integer non-linear programming diusulkan untuk  menentukan  alokasi  optimal  produk  ke pemasok sehingga total biaya pembelian tahunan dapat diminimalkan.
Sementara itu Goal Programming dipakai oleh Sharma, dkk. (1989) dan Chaudhry, dkk. (1991) yang menjelaskan  aplikasi Goal  Programming untuk  mengalokasikan  kuantiti  pemesanan  antar pemasok dengan  batasan  pada  situasi  multipel kriteria, produk dan penawaran tunggal dari tiap pemasok (Narasimhan, dkk.,  2006).  Metode  ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi pemasok yang  terbaik  dan  mengalokasikan  pemesanan antar  mereka  dengan  meminimalkan  biaya akuisisi  produk,  dan  memaksimalkan  kualitas produk  total  dan  keandalan  pengiriman (Karpak, dkk.,  1999). Pemilihan pemasok menggunakan pemrograman multi tujuan  ( Multi  Objective Programming ) dilakukan oleh Weber dan Current (1993) yang menggunakan Multi  Objective Programming (MOP)  dalam  seleksi pemasok untuk  menganalisis  secara  sistematik  pertukaran antar  faktor  yang  terlibat.  Pada  model  ini,  biaya, kualitas, dan pengiriman dijadikan sebagai tujuan; dengan  sistem  dan  kebijakan  sebagai  batasan (Xia & Wu,  2007).  Model  ini  dapat  digunakan untuk  menentukan  kuantiti  pemesanan  yang optimal ke calon pemasok dengan biaya minimal (Ting & Cho, 2008). Pendekatan kuantitatif dalam pemilihan pemasok dengan  teknik Analisis Komponen  Utama  ( Principal  Component Analysis ). Principal  Component  Analysis (PCA) memberikan bobot terhadap nisbah output/input yang dibentuk oleh multiple output dan multiple input dari pemasok,  sehingga  rangking  kinerja pemasok dapat  dibuat  berdasarkan  skor  PCA (Petroni & Braglia,  2000).  PCA  mempunyai  2 keuntungan,  yaitu  bisa  digunakan  dan  mampu untuk  menyelesaikan  konflik  multipel  atribut (Tahriri, dkk.,  2008).  PCA  tidak  memerlukan pembobotan  awal,  tidak  memerlukan  satuan kinerja  yang  sama  dan  subyektifitasnya  sedikit (Petroni & Braglia, 2000).  Penggunaan  metode statistik  terus  terang  kurang  dipahami  oleh sebagian pengguna dan membuat proses sangat rumit (Xia & Wu,  2007). Pendekatan  kuantitatif lainnya  adalah  teori  utilitas  atribut  banyak
( Multiple  Attributes Utility  Theory ).  Beberapa penelitian  menggunakan Multiple  Attributes Utility  Theory (MAUT)  fokus  pada  struktur  multi kriteria atau multi atribut dari alternatif; biasanya ketika  ada  resiko  atau  ketidakpastian,  dan  pada metodologi  untuk  menilai  nilai  individu  dan probabilitas  subyektif (Dyer, dkk.,  1992).  Metode ini  memungkinkan  profesional  pembelian  untuk memformulasikan strategi sourcing yang aktif dan mampu  untuk  menangani  konflik  multi  atribut. Namun,  metode  ini  hanya  digunakan  untuk pemilihan pemasok internasional,  dimana lingkungannya lebih rumit dan berbahaya (Tahriri, dkk.,  2008). Sedangkan Data  Envelopment Analysis (DEA) adalah teknik  matematik  yang menghitung  efisiensi relatif,  yaitu  rasio  antara bobot  output  dengan  bobot  input  dari  multi DMU  ( Decision  Making  Unit ).
DEA memungkinkan  manajer  untuk  mengevaluasi suatu  ukuran  secara  efisien  karena  mereka  tidak perlu  mencari  hubungan  antar  ukuran  tersebut. DEA  membantu  untuk mengelompokkan pemasok menjadi grup pemasok efisien dan grup pemasok tidak  efisien (Wu,  2009).  Metode  ini sangat  fleksibel  untuk  mengidentifikasi pemasok yang tidak  efisien. Kelemahan metode ini adalah tidak  ada  penilaian  dari  pembuat  keputusan (Saen,  2010).  DEA  seperti  model  kotak  hitam karena  pembuat  keputusan  tidak  bisa mempengaruhi kriteria padahal dalam prakteknya pembuat  keputusan  dapat  dan harus  membuat ranking  kriteria  yang  penting  berdasarkan keahlian  atau  pengalaman  walaupun  mereka tidak  bisa  menyatakan  bobot  tersebut  secara eksak (Wu, 2009).
Ada  pula  diantaranya  metode  kuantitatif seperti Jaringan  Saraf  Tiruan  ( Artificial  Neural Network )  diaplikasikan  untuk  mengeliminasi kriteria  yang  tidak  diperlukan,  sehingga  dapat memastikan  pentingnya  suatu  kriteria  yang krusial  untuk  pemilihan pemasok.  Kemudian, setiap  input  dikorespondensikan  dengan  setiap kriteria  yang  memungkinkan  (termasuk  kriteria yang  tidak  penting  dan  kriteria  yang  penting), dan  output  merepresentasikan  keuntungan perusahaan (Chen dkk., 2009). Penggunaan model Artificial Neural Network (ANN) menghemat uang dan  waktu.  Kelemahan  dari  model  ini  adalah
Masudin & Ayni / Pengambilan Keputusan Multi Kriteria: Kajian Teoritis..... JITI, Vol. 17 (No. 1), Juni 2018,1 - 12
bahwa  model  ini  menuntut  perangkat  lunak khusus dan memerlukan personel yang ahli dalam bidang  ini (Tahriri, dkk.,  2008). Banyak  peneliti juga menggunakan metode Teori Fuzzy atau bisa dikatakan Teori  himpunan  Fuzzy  menawarkan cara  yang  tepat  dalam  memodelkan  preferensi yang tidak jelas secara matematik, misalnya pada saat  pengaturan  bobot  dari  skor  kinerja  pada suatu  kriteria.  Metode  ini  bisa  digunakan  untuk mengatasi  ketidakjelasan,  ambiguitas,  dan subyektifitas  penilaian  manusia (Sanayei, dkk., 2010).  Selain  itu,  metode  ini  juga  mampu mengubah  bentuk  penilaian  verbal  pembuat keputusan ke variabel linguistik, yang lebih akurat dibanding  metode  lain.  Tetapi, Fuzzy  Logic merupakan  teori  yang  kompleks  dan  akan menyulitkan  pengguna  untuk  memahami rasionalitas  hasilnya (Luo, dkk.,  2009). Selain  itu peneliti  mempertimbangkan  pula  metode Rasio Biaya ( Cost Ratio ) didasarkan pada analisis biaya yang  mempertimbangkan  rasio  biaya  untuk kualitas  produk,  pengiriman,  dan  pelayanan pelanggan.  Rasio  biaya  mengukur  biaya  tiap faktor  dalam  bentuk  prosentase  dari  total pembelian kepada pemasok (Petroni dan Braglia, 2000).  Metode  rasio  biaya  merupakan  metode yang  sangat  fleksibel,  tetapi  sangat  rumit  yang sehingga  memerlukan  pengembangan  sistem akuntansi  biaya (Tahriri, dkk.,  2008).  Ukuran kinerja  harus  diekpresikan  dalam  satuan  yang sama (Petroni & Braglia, 2000). Dan yang terakhir dalam  metode  kuantitatif  yaitu Total  Cost  of Ownership (TCO)  mencoba  untuk  menghitung semua  biaya  yang  berhubungan  dengan pembelian  sejumlah  produk  atau  jasa  dari pemasok. Pendekatan biaya total mencoba untuk menghitung  semua  biaya  yang  terkait  dengan pemilihan pemasok dalam  satuan  moneter. Metode  ini  memungkinkan  menghemat  biaya yang  substansial  dan  secara  bersamaan  bisa membandingkan  kebijakan  pembelian  dengan yang  lain (Degraeve & Roodhooft,  1999).  Model biaya  total  adalah  metode  yang  presisi  tetapi mahal untuk diterapkan karena kompleksitas dan memerlukan waktu lebih banyak dan kemampuan untuk mengidentifikasi elemen-elemen yang lebih penting (Tahriri, dkk., 2008).

## Metode dengan pendekatan Kualitatif
Pada  metode  dengan  pendekatan  kualitatif seperti  AHP  dan  ANP  lebih  banyak  digunakan. Untuk  pendekatan  yang  lainnya  termasuk pendekatan  kualitatif  dengan  pengintegrasian dari  metode  yang  terdapat  pada  pendekatan kuantitatif  dengan  metode  yang  ada.  Metode kualitatif  yang  banyak  sekali  digunakan  oleh peneliti  ialah Proses  Hirarki  Analitis  ( Analytic Hierarchy Process ), yang menawarkan metodologi untuk  mengurutkan  alternatif  penyelesaian masalah  berdasarkan  penilaian pembuat keputusan  dengan  memperhatikan  pentingnya suatu  kriteria  dan  sejauh  mana  kriteria-kriteria tersebut dipenuhi oleh tiap alternatif (Tahriri, dkk., 2008).  Liu  &  Hai  (2005)  menyatakan  bahwa Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  telah diaplikasikan  secara  luas  dalam  problem pengambilan  keputusan  yang  melibatkan beberapa  kriteria  dalam  sistem  yang  banyak tingkatannya.  Selain  itu,  menurut Yusuff dkk. (2001),  metode  ini  dapat  digunakan  untuk struktur  yang  kompleks,  problem  hirarki  yang multi  person,  multi  atribut,  dan  multi  periode. Adapun Tam & Tummala  (2001) berpendapat bahwa  AHP  sangat  berguna  ketika  melibatkan beberapa  pembuat  keputusan  yang  mempunyai pendapat  berbeda,  yang  bertujuan  untuk mencapai keputusan konsensus. Selanjutnya Yu & Jing  (2004)  menyatakan  bahwa  metode  AHP diidentifikasi untuk membantu dalam pengambilan  keputusan  untuk  menyelesaikan masalah  pemilihan pemasok ketika  memilih kombinasi pemasok yang  optimal.  Dengan mempertimbangkan  problem  yang  ada  di perusahaan  yang  dimulai  dari  kesalahan  dalam pemilihan pemasok,  kesalahan  manusia  dalam menilai bahan baku, atau terlalu banyak perhatian pada  satu  faktor  saja,  seperti  harga,  biaya  dan lain-lain, dan problem yang tidak terduga, model AHP  sangat  direkomendasikan  untuk  menangani pemilihan pemasok yang  lebih  akurat  dalam rangka  untuk  mengurangi,  atau  lebih  baik  lagi, menghilangkan kesalahan dalam kasus ini (Tahriri, dkk.,  2008).  Metode  AHP  ini  tidak  rumit,  mudah digunakan  dan  dipahami,  sangat  fleksibel, aplikasinya  luas  dan  konsisten;  mampu memfasilitasi  komunikasi  antara  permasalahan
dengan  rekomendasi  solusi;  menyediakan  nilai yang  unik  untuk  mengkuantitatifkan  konsistensi penilaian;  tidak  menjadikan  intuisi,  pengalaman, dan  pengetahuan  teoritis  yang  menjadi  domain ahli  sebagai  sistem  pakar;  tidak  membutuhkan preferensi  independen  sebagai  pelengkap; mampu mengkombinasikan faktor kuantitatif dan kualitatif, tangible dan intangible .  Selain  itu, metode ini mampu untuk  mengkombinasi faktor kuantitatif  dan  kualitatif;  bisa  diintegrasikan dengan  metode  lain  seperti  optimasi  dan goal programming ;  mampu  mereduksi  kesalahan pembuat  keputusan  dengan  pendekatan dekomposisi  pada  saat  penilaian (Kokangul  & Susuz, 2009; Tahriri, dkk., 2008; Taslicali & Ercan, 2006).
Selain  itu  peneliti  juga  mengkombinasikan metode  AHP  dengan  metode  kuantitatifseperti Proses  Hirarki  Analitis - Pemrograman  Linier ( Analytic  Hierarchy  Process /  AHP – Linear Programming /LP) Ghodsypour and O'Brien (1998) mengembangkan  model  integrasi  AHP  dan pemrograman  linier  untuk  membantu  manajer mengedepankan  kedua  faktor  kualitatif  dan kuantitatif  dalam  menentukan pemasok terbaik dan  menempatkan  pemesanan  kuantitas  yang optimal  guna  memaksimalkan  nilai  total pembelian (Ting  &  Cho,  2008).  Model  ini  dapat diaplikasikan untuk seleksi pemasok dengan atau tanpa  batasan  kapasitas (Tahriri, dkk.,  2008). Sedangkan Voting - Proses Hirarki Analitis ( Voting - Analytic Hierarchy Process ) mempelajari seleksi pemasok dengan  mengintegrasikan  program pembelian
bersama dan menghasilkan pendekatan baru berdasarkan metode AHP (Liu & Hai, 2005).  Metode  ini  membandingkan  jumlah bobot  dari  angka  yang  terpilih  dari  peringkat suara,  setelah  menentukan  bobot  dalam  ranking yang  terpilih.  Sistem  ini  dikenal  dengan Voting AHP  (VAHP),  menyediakan  metode  yang  lebih sederhana  dari  AHP  tetapi  tidak  kehilangan pendekatan sistematik dari penurunan bobot dan peringkat performa pemasok. VAHP membolehkan  manajer  pembelian  untuk membangkitkan  opsi  pembelian  inferior  dan menganalisis  secara sistematis  pertukaran  yang inheren antar kriteria yang relevan (Tahriri, dkk., 2008). Selain  itu  peneliti  menggunakan Fuzzy -
Proses Hirarki Analitis ( Fuzzy - Analytic Hierarchy Process ) merupakan pendekatan sistematik untuk problem  seleksi  dan  justifikasi  alternatif  dengan menggunakan konsep teori komponen fuzzy dan analisis  struktur  hirarki (Kahraman, dkk.,  2003). Mereka  mengaplikasikan Fuzzy - Analytic Hierarchy  Process (F-AHP) untuk  memilih pemasok terbaik  pada  perusahaan  manufaktur Turki. Pengambil keputusan harus dapat memilih secara  spesifik  mengenai  pentingnya  setiap kriteria evaluasi menggunakan variabel linguistik. Fuzzy  AHP  juga  merupakan  metode  yang sederhana,  cepat,  sedikit  komputasi,  mudah, efisien  dalam  mengatasi  ketidakjelasan  pikiran manusia,  efektif  dalam  memecahkan  masalah pengambilan  keputusan  multi  atribut  dengan faktor kuantitatif dan kualitatif (Chan, dkk., 2008). Pengambilan  keputusan  dalam  melakukan pembelian  dengan  mengetahui  faktor  yang mempengaruhi  terhadap  suatu  penilaian  yang tepat  melalui  Fuzzy  AHP (Masudin & Saputro, 2016).
Metode  kualitatif  yang  lain  seperti Proses Jaringan  Analitis  ( Analytic  Network  Process ) Menurut Sarkis (1998) dan Saaty  (2003), Analytic Network Process (ANP) adalah bentuk yang lebih umum  dari Analytic  Hierarchical  Process (AHP), yang  menggabungkan  umpan  balik  dan hubungan  saling ketergantungan  antar  elemen keputusan  dan  alternatif.  Hal  ini  memberikan pendekatan yang lebih akurat ketika memodelkan masalah  keputusan  yang  kompleks.  AHP  adalah kasus  khusus  dari  ANP.  Baik  AHP  dan  ANP menurunkan  skala  prioritas  relatif  angka  mutlak dari penilaian  individu  dengan  membuat perbandingan  berpasangan  dari  elemen-elemen pada properti umum atau kriteria kontrol. Dalam AHP,  penilaian  ini  merepresentasikan  asumsi independen elemen tingkat tertinggi dari elemen tingkat terendah pada struktur hirarki multi level. Oleh karena itu, AHP adalah metode yang lemah dalam  menentukan  keterkaitan  antar  faktor. Sedangkan  ANP  menggunakan  jaringan  tanpa perlu membuat tingkat/hirarki (Percin, 2008). ANP dapat menyelesaikan secara sistematis semua hal yang  berkaitan  dengan  ketergantungan  dan umpan  balik  dalam  sistem  keputusan (Bayazit, 2006) dan  mampu  menangani  masalah  rank
reversal.  Tetapi,  semakin  komplek  sistemnya (jumlah  faktor  dan  hubungannya  meningkat) maka membutuhkan usaha yang lebih bagi analis dan  pembuat  keputusan (Sarkis & Talluri,  2002). Metode  kualitatif  lain  seperti The  Interpretive
Structural  Modeling (ISM)  digunakan  untuk memahami pengaruh timbal balik yang diberikan serta bertujan untuk mengidentifikasi mana yang bertindak  sebagai  hambatan  paling  dominan (Mathiyazhagan, dkk. 2013).
Tabel 2. Metode dan Pendekatan Pada Pemilihan Supplier
Author
LP / M ILP / M IN LP M AD M GP M O P PC A M AUT DE A Fu zz y th eo ry Fu zz y AH P Fu zz y TO PS IS TC O AH P AN P TO PS IS EL EC TR E
PR O M ET HE E DE M AT EL IS M O th er Chaudhry, dkk. (1993), Kasilingam and Lee (1996),
Rezaei and Davoodi (2008), Rajan dkk. (2010), Xia and Wu (2007), Woarawichai dkk. (2011), Rajan dkk. (2010), Pan (1989), Kheljani dkk. (2009), Ting and Cho (2008), Houshyar and Lyth (1992), Narasimhan dkk. (2006), Smytka and Clemens (1993), Kaur and Singh (2014), Ware, dkk. (2014), Pishvaee, dkk.(2012), Ramudhin, dkk. (2010), Dubey, dkk. (2015)
√ Hillman dkk. (1990), Liao and Kao (2010), Petroni and Braglia (2000), √ Narasimhan dkk. (2006), Sharma dkk. (1989), Chaudhry dkk. (1991), Karpak dkk. (1999), Igoulalene,dkk. (2015) √ Weber and Current (1993), Xia and Wu (2007), Ting and Cho (2008) √ Dyer dkk. (1992), Tahriri, Osman, Ali, and Yusuff (2008), (Min, 1994) √ Sanayei dkk. (2010), Luo dkk. (2009) √ Wu (2009), Saen (2010), Wu & Olson ( 2008), Weber & Desai (1996) √ Tahriridkk. (2008), Petroni and Braglia (2000), Xia and Wu (2007) √ Kahraman dkk. (2003), Chan dkk. (2008), Wang, dkk.
(2004), Wittstruck and Teuteberg (2011), Kilincci and Onal (2011), Chamodrakas, dkk. (2010), Haq and Kannan (2006)
√
Selain itu Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL)
digunakan untuk menghitung  hubungan  sebab  akibat  dan  bobot kepentingan  relatif  dari  kriteria  dalam  sistem dihitung juga pendekatan  seleksi pemasok multikriteria dan mengungkapkan kriteria dan sub kriteria  yang  paling  popular (Shen, dkk,  2012). Sedangkan  PROMETHEE  ( Preference  Ranking Organization METHod for Enrichment Evaluations ) digunakan didalam fase pilihan akhir dari  proses  pemilihan pemasok,  pengambilan keputusan  multi  kriteria  bersamaan  dengan bagaimana  memungkinkan  perubahan  bobot
secara  simultan (Dulmin & Mininno,  2003). Metode ELECTRE berasal dari kata ELimination Et Choix  Traduisant  la  RealitA ( ELimination  and Choice Expressing Reality ). Metode Elektre dapat digunakan  dalam  melakukan  penilaian  dan perankingan berdasarkan kelebihan dan kekurangan  melalui  perbandingan  berpasangan pada kriteria yang sama (De Boer, dkk., 1998).
Berdasarkan  penjelasan  dari  setiap  metode serta  apa  saja  yang  peneliti  sebelumnya  lakukan dalam  artikelnya.  Untuk  lebih  jelasnya  dalam pengelompokan  metode  yang  digunakan  dapat di lihat dalam Tabel 2.
Tabel 2. Metode dan Pendekatan Pada Pemilihan Supplier (lanjutan)
Author LP / M ILP / M IN LP M AD M GP M O P PC A M AUT DE A Fu zz y th eo ry Fu zz y AH P Fu zz y TO PS IS TC O AH P AN P TO PS IS EL EC TR E
PR O M ET HE E DE M AT EL
IS M O th er Sarkis (1998), Saaty (2003), Percin (2008), Bayazit (2006), Sarkis and Talluri (2002), √ Wittstruck and Teuteberg (2011), Shyur and Shih (2006) √ De Boer dkk. (1998) √ Masudin and Saputro (2016) √ √ Dulmin and Mininno (2003) √ Chen, dkk. (2006) √ Shyur and Shih (2006), Gencer and Gürpinar (2007), Hsu and Hu (2009), Sarkis and Talluri (2002) √ Shen dkk. (2012) √ √ Bevilacqua, dkk. (2006) A Ghodsypour and O'Brien (1998) √ √ Mathiyazhagan dkk. (2013) √ Sarkis and Dhavale (2015), Moghaddam (2015) B Kumar, dkk. (2011), Karsak and Dursun (2015) √ C Viswanadham and Samvedi (2013) √ √ Hong and Lee (2013) D Cao, dkk. (2014), Simić, dkk. (2015) E Babic and Plazibat (1998) √ √ Saputro, dkk. (2015) F Deng and Chan (2011) √ Degraeve and Roodhooft (1999) √
A = Fuzzy QFD, B = Monte Carlo simulation, C = QFD, D = bidding strategy, E = genetic algorithm, F = MCDM
Masudin & Ayni / Pengambilan Keputusan Multi Kriteria: Kajian Teoritis..... JITI, Vol. 17 (No. 1), Juni 2018,1 - 12

## III. S IMPULAN
Metode  dan  pendekatan  pemiihan pemasok yang  banyak  digunakan  berdasarkan  hasil penelitian
sebelumnya ialah pendekatan kuantitatif. Dimana dalam  pendekatan  kuantitatif tersebut  terdapat  5  kategori  yaitu Multi  Attribut Decision Making ( Linier Weighting Models ), Multi
Objective  Optimisation ( Mathematical/Linear
Programming  Models ), Statistical/  Probabilistic Approaches , Intelligent  Approaches,  Other  (Cost
Based  Method) dan  terdapat  13  metode didalamnya . Pengembangan
maupun penggabungan  antaran  pendekatan  kuantitatif dengan kualitatif tersebut telah banyak dilakukan oleh penelitian sebelumnya.

## D AFTAR P USTAKA
Araz, C.; Ozkarahan, I. (2007). “Supplier evaluation and management  system  for  strategic  sourcing  based on  a  new  multicriteria  sorting  procedure”. International Journal of Production Economics , Vol.
106 (2), 585-606.
Asamoah,  D.; Annan,  J.; Nyarko,  S.  (2012). “AHP approach for supplier evaluation and selection in a pharmaceutical  manufacturing  firm  in  Ghana”. International Journal of Business and Management , Vol. 7 (10), 49.
Babic,  Z.; Plazibat,  N.  (1998). “Ranking  of  enterprises based  on  multicriterial  analysis”. International Journal of Production Economics , Vol. 56 , 29-35. Bayazit, O. (2006). “Use of analytic network process in vendor  selection  decisions”. Benchmarking:  An International Journal , Vol. 13 (5), 566-579. Bevilacqua,  M.; Ciarapica,  F.; Giacchetta, G.  (2006). “A fuzzy-QFD approach to supplier selection”. Journal of Purchasing and Supply Management , Vol. 12 (1), 14-27.
Cao,  Y.; Luo,  X.; Kwong,  C.; Tang,  J.  (2014). “Supplier pre-selection for platform-based products: a multi- objective  approach”. International  Journal  of production research , Vol. 52 (1), 1-19.
Chamodrakas, I.; Batis, D.; Martakos, D. (2010). “Supplier selection in electronic marketplaces using satisficing and  fuzzy  AHP”. Expert  Systems  with  Applications , Vol. 37 (1), 490-498.
Chan,  F.T.; Kumar,  N.; Tiwari,  M.; Lau,  H.C.; Choy,  K. (2008). “Global  supplier  selection:  a  fuzzy-AHP approach”. International  Journal  of  production research , Vol. 46 (14), 3825-3857.
Chaudhry,  S.S.; Forst,  F.G.; Zydiak,  J.L.  (1991). “A multicriteria  approach  to allocating  order  quantity among”. Production  and  Inventory  Management Journal , Vol. 32 (3), 82. Chaudhry,  S.S.; Forst,  F.G.; Zydiak,  J.L.  (1993). “Vendor selection  with  price  breaks”. European  Journal  of Operational Research , Vol. 70 (1), 52-66. Chen, C.T.; Lin,  C.T.; Huang,  S.F.  (2006). “A  fuzzy approach  for  supplier  evaluation  and  selection  in supply chain management”. International Journal of Production Economics , Vol. 102 (2), 289-301. Chen,  M.Y.; Lin,  Y.; Xiong,  H.; Li,  Q.  (2009). “An  ANN pruning algorithm  based  approach  to  vendor selection”. Kybernetes , Vol. 38 (3/4), 314-320. De  Boer,  L.; van  der  Wegen,  L.; Telgen,  J.  (1998). “Outranking  methods  in  support  of  supplier selection”. European  Journal  of  Purchasing  & Supply Management , Vol. 4 (2-3), 109-118. Degraeve, Z.; Roodhooft, F. (1999). “Effectively selecting suppliers using total cost of ownership”. Journal of
Supply Chain Management , Vol. 35 (4), 5-10. Deng,  Y.; Chan,  F.T.  (2011). “A  new  fuzzy  dempster MCDM  method  and  its  application  in  supplier selection”. Expert  Systems  with  Applications , Vol.
38 (8), 9854-9861. Dubey,  R.; Gunasekaran,  A.; Childe,  S.J.  (2015). “The design  of  a  responsive  sustainable  supply  chain network  under  uncertainty”. The  International Journal  of  Advanced  Manufacturing  Technology , Vol. 80 (1-4), 427–445. Dulmin, R.; Mininno, V. (2003). “Supplier selection using a  multi-criteria  decision  aid  method”. Journal  of Purchasing  and  Supply  Management , Vol. 9 (4), 177-187.
Dyer,  J.S.; Fishburn,  P.C.; Steuer,  R.E.; Wallenius,  J.; Zionts, S. (1992). “Multiple criteria decision making, multiattribute  utility  theory: the  next  ten  years”. Management science , Vol. 38 (5), 645-654. Gencer,  C.; Gürpinar,  D.  (2007). “Analytic  network process  in  supplier  selection:  A  case  study  in  an electronic  firm”. Applied  Mathematical  Modelling , Vol. 31 (11), 2475-2486. Ghodsypour,  S.H.; O'Brien,  C.  (1998). “A  decision support  system  for  supplier  selection  using  an integrated  analytic  hierarchy  process  and  linear programming”. International  Journal  of  Production Economics , Vol. 56 , 199-212. Ghodsypour, S.H.; O’brien, C. (2001). “The total cost of logistics  in  supplier  selection,  under  conditions  of multiple  sourcing,  multiple  criteria  and  capacity constraint”. International  Journal  of  Production Economics , Vol. 73 (1), 15-27.
Gnanasekaran,  S.; Velappan,  S.; Manimaran,  P.  (2006). “Application  of  analytical  hierarchy  process  in supplier  selection:  an  automobile  industry  case study”. South Asian Journal of Management , Vol 13 (4), 89. Haq, A.N.; 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 , Vol. 29 (7-8), 826-835.
Herbon, A.; Moalem, S.; Shnaiderman, H.; Templeman, J. (2012). “Dynamic  weights  approach  for  off-line sequencing  of  supplier  selection  over  a finite planning horizon”. International Journal of Physical Distribution  &  Logistics  Management , Vol. 42 (5), 434-463. Hillman, W.T.;
Huston,  C.R.  (1990). “Vendor requirements  and  evaluation  in  a  just-in-time environment”. International Journal of Operations &
Production Management , Vol. 10 (4), 41-50. Hong, Z.; Lee, C. (2013). “A decision support system for procurement  risk  management  in  the  presence  of spot market”. Decision Support Systems , Vol. 55 (1), 67-78. Houshyar,  A.; Lyth,  D.  (1992). “A  systematic  supplier selection  procedure”. Computers  &  Industrial Engineering , Vol. 23 (1-4), 173-176. Hsu,  C.W.; Hu,  A.H.  (2009). “Applying  hazardous substance management to supplier selection using analytic  network  process”. Journal  of  cleaner production , Vol. 17 (2), 255-264. Igoulalene, I.; Benyoucef, L.; Tiwari, M.K. (2015). “Novel fuzzy  hybrid  multi-criteria  group  decision  making approaches  for  the  strategic  supplier  selection problem”. Expert Systems with Applications , Vol. 42 (7), 3342-3356. Jayaraman,  V.; Srivastava,  R.; Benton,  W.  (1999). “Supplier selection and order quantity allocation: a comprehensive  model”. Journal  of  Supply  Chain Management , Vol. 35 (1), 50-58. Kahraman,  C.; Cebeci,  U.; Ulukan,  Z.  (2003). “Multi- criteria  supplier  selection  using  fuzzy  AHP”. Logistics information management , Vol. 16 (6), 382- 394.
Karpak,  B.; Kumcu,  E.; Kasuganti,  R.  (1999). “An application of visual interactive goal programming: a  case  in  vendor  selection  decisions”. Journal  of Multicriteria Decision Analysis , Vol. 8 (2), 93. Karsak, E.; Ece, M. (2012). “An integrated methodology for supplier evaluation and selection using QFD and DEA”. Journal  of  Management  &  Engineering Integration , Vol. 5 (1), 34-42.
Karsak,  E.E.; Dursun,  M.  (2015). “An  integrated fuzzy MCDM  approach  for  supplier  evaluation  and selection”. Computers & Industrial Engineering , Vol. 82, 82-93. Kasilingam,  R.G.; Lee,  C.P.  (1996). “Selection  of vendors—a mixed-integer programming approach”. Computers  &  Industrial  Engineering , Vol. 31 (1), 347-350.
Kaur,  H.; Singh,  S.  (2014). “Modeling  low  carbon procurement  problem”. California Business Review , Vol. 2 (2), 7-11. Kheljani,  J.G.; Ghodsypour,  S.; O’Brien,  C.  (2009). “Optimizing  whole  supply  chain  benefit  versus buyer's  benefit  through  supplier  selection”. International Journal of Production Economics , Vol. 121 (2), 482-493. Kilincci, O.; Onal, S.A. (2011). “Fuzzy AHP approach for supplier selection in a washing machine company”. Expert Systems with Applications , Vol. 38 (8), 9656- 9664.
Kokangul,  A.; Susuz,  Z.  (2009). “Integrated  analytical hierarch process and mathematical programming to supplier selection problem with quantity discount”. Applied Mathematical Modelling , Vol. 33 (3), 1417- 1429.
Kumar,  P.; Shankar,  R.; Yadav,  S.S.  (2011). “Global supplier selection and order allocation using FQFD and  MOLP”. International  Journal  of  Logistics Systems and Management , Vol. 9 (1), 43-68. Liao,  C.N.; Kao,  H.P.  (2010). “Supplier  selection  model using  Taguchi  loss  function,  analytical  hierarchy process  and  multi-choice  goal  programming”. Computers  &  Industrial  Engineering , Vol. 58 (4), 571-577.
Liu,  F.H.F.; Hai,  H.L.  (2005). “The  voting  analytic hierarchy  process  method  for  selecting  supplier”. International Journal of Production Economics , Vol.
97 (3), 308-317. Luo,  X.; Wu,  C.; Rosenberg,  D.; Barnes,  D.  (2009). “Supplier  selection  in  agile  supply  chains:  An information-processing  model  and  an  illustration”. Journal  of  Purchasing  and  Supply  Management , Vol. 15 (4), 249-262. Masudin,  I.; Saputro,  T.  (2016). “Evaluation  of  B2C website  based  on  the  usability  factors  by  using fuzzy  AHP  &  hierarchical  fuzzy  TOPSIS”.  Paper presented  at  the  IOP  Conference  Series:  Materials Science and Engineering.
Mathiyazhagan, K.; Govindan, K.; NoorulHaq, A.; Geng, Y. (2013). “An ISM approach for the barrier analysis in implementing green supply chain management”.
Journal of Cleaner Production , Vol. 47, 283-297.
Masudin & Ayni / Pengambilan Keputusan Multi Kriteria: Kajian Teoritis..... JITI, Vol. 17 (No. 1), Juni 2018,1 - 12
Min, H. (1994). “International supplier selection: a multi- attribute  utility  approach”. International  Journal  of
Physical Distribution & Logistics Management , Vol.
24 (5), 24-33.
Mirabi,  M.; Ghomi,  S.F.; Jolai,  F.  (2010). “A  hybrid electromagnetism-like  algorithm  for  supplier selection  in  make-to-order  planning”. Scientia Iranica. Transaction E, Industrial Engineering , Vol. 17 (1), 1.
Moghaddam, K.S. (2015). “Fuzzy multi-objective model for supplier selection and order allocation in reverse logistics  systems  under  supply  and  demand uncertainty”. Expert Systems with Applications , Vol.
42 (15), 6237-6254. Narasimhan,  R.; Talluri,  S.; Mahapatra,  S.  K.  (2006). “Multiproduct,  multicriteria  model  for  supplier selection  with  product  life cycle  considerations”. Decision Sciences , Vol. 37 (4), 577-603.
Pan,  A.C.  (1989). “Allocation  of  order  quantity  among suppliers”. Journal  of  Supply  Chain  Management , Vol. 25 (3), 36. Percin, S. (2008). “Using the ANP approach in selecting and benchmarking ERP systems”. Benchmarking: An
International Journal , Vol. 15 (5), 630-649. Petroni, A.; Braglia, M. (2000). “Vendor selection using principal  component  analysis”. Journal  of  Supply Chain Management , Vol. 36 (1), 63-69. Pishvaee,  M.S.; Razmi,  J.; Torabi,  S.A.  (2012). “Robust possibilistic  programming  for  socially  responsible supply  chain  network  design:  A  new  approach”. Fuzzy sets and systems , Vol. 206 , 1-20.
Rajan,  A.J.; Ganesh,  K.; Narayanan,  K.  (2010). “Application  of  integer  linear  programming  model for  vendor  selection  in  a  two  stage  supply  chain”. Paper  presented  at  the  Proc.  International Conference  on  Industrial
Engineering  and Operations Management Dhaka, Bangladesh. Ramudhin, A.; Chaabane, A.; Paquet, M. (2010). “Carbon market  sensitive  sustainable  supply  chain  network design”. International  Journal  of  Management Science  and  Engineering  Management , Vol. 5 (1), 30-38.
Rezaei,  J.; Davoodi,  M.  (2008). “A  deterministic,  multi- item  inventory  model  with  supplier  selection  and imperfect quality”. Applied
Mathematical
Modelling , Vol. 32 (10), 2106-2116. Saaty,  R.W.  (2003). Decision  making  in  complex environment:  The  analytic  hierarchy  process  (AHP) for  decision  making  and  the  analytic  network process  (ANP)  for  decision  making  with dependence  and  feedback .  Pittsburgh:  Super Decisions.
Saen,  R.F.  (2010). “Restricting  weights  in  supplier selection  decisions  in  the  presence  of  dual-role factors”. Applied  Mathematical  Modelling , Vol. 34 (10), 2820-2830.