## Development Of Multi-Criteria Decision Making Model In Packed Beverage Industry Using Global Criterion Method
Pengembangan  Model  Pengambilan  Keputusan  Multi  Kriteria Pada Industri Minuman Kemasan Menggunakan Global Criterion Method
Sutrisno 1 , Puryani 1 1 Department of Industrial Engineering, Faculty of Industrial Engineering, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Yogyakarta Jl. SWK Jl. Ring Road Utara No. 104 Yogyakarta, 55283 email : trisno_upnyk@yahoo.co.id doi: https://doi.org/10.31315/opsi.v14i2.5365
Received: 16 th August 2021; Revised: 26 th October 2021; Accepted: 1 st November 2021; Available online: 21 st December 2020; Published regularly: December 2021

## ABSTRACT
The packaged beverage industry with various brands has appeared on the market. The number of competitors in the market requires the packaged beverage industry to implement the right strategy to win the competition. One strategy that can be applied is to make savings and maximize the use of company resources. One of the savings that can be done is to minimize production costs, while maximizing the use of resources can be done by maximizing the utility of the machine owned by the company. Efforts to minimize production costs can be contradictory to efforts to maximize machine utility, this is because maximizing machine utility will certainly require additional production  costs,  even  though  the  company  also  wants  to  minimize  production  costs.  This  is  included  in  the category of multi-criteria decision-making problems. To facilitate the company's management in achieving these contradictory company goals, this study will develop a multi-criteria decision-making model to assist companies in making optimal decisions regarding these contradictory company goals. The multi-criteria decision-making model developed is a mathematical model consisting of two mutually contradictory objective functions, namely minimizing production costs and maximizing machine utility, as well as problem constraints which are limitations that are owned by the company in optimizing the achievement of these contradictory company goals. To optimize the multi-criteria decision-making model that has been developed, it will use the global criterion method. The global criterion method will produce a compromise solution that has a minimum deviation from the ideal value of each objective function. Using the global criterion method, a production plan that minimizes production costs and maximizes machine utility is obtained. The multi-criteria decision-making model developed will cause the production  plan  to  have  a  small  deviation  from  the  actual  demand,  because  the  model  development  involves forecasting product demand. The developed model will also produce a production plan that will not exceed the warehouse capacity, so that product storage costs can be minimized, this is because the developed model includes warehouse capacity as a barrier.
Keywords: bottled beverage industry, multi-criteria decision making, global criterion method

## ABSTRAK
Industri  minuman  kemasan  dengan  berbagai  merek  telah  banyak  muncul  di  pasaran.  Banyaknya  pesaing  di pasaran mengharuskan industri minuman kemasan untuk menerapkan strategi yang tepat untuk memenangkan persaingan.  Salah  satu  strategi  yang  dapat  diterapkan  adalah  melakukan  penghematan  dan  memaksimalkan penggunaan sumber daya perusahaan. Salah satu penghematan yang dapat dilakukan adalah dengan meminimasi biaya produksi, sedangkan memaksimalkan penggunaan sumber daya dapat dilakukan dengan memaksimalkan utilitas  mesin  yang  dipunyai  oleh  perusahaan.  Upaya  meminimasi  biaya  produksi  dapat  menjadi  kontradiktif terhadap upaya memaksimalkan utilitas mesin, hal tersebut dikarenakan dalam melakukan maksimalisasi utilitas
mesin  tentunya  akan  membutuhkan  biaya  produksi  tambahan,  padahal  perusahaan  juga  berkeinginan  untuk meminimasi  biaya  produksi.  Hal  ini  termasuk  dalam  kategori  permasalahan  pengambilan  keputusan  multi kriteria.  Untuk  mempermudah  manajemen  perusahaan  dalam  mencapai  tujuan  perusahaan  yang  saling kontradiktif tersebut maka penelitian ini akan mengembangkan model pengambilan keputusan multi kriteria untuk membantu  perusahaan  dalam  mengambil  keputusan  yang  optimal  terhadap  tujuan  perusahaan  yang  saling kontradiktif tersebut. Model pengambilan keputusan multi kriteria yang dikembangkan adalah model matematika yang terdiri dari dua fungsi tujuan yang saling kontradiktif, yaitu minimasi biaya produksi dan maksimasi utilitas mesin, serta pembatas masalah yang merupakan batasan yang dipunyai oleh perusahaan dalam mengoptimalkan pencapaian  tujuan  perusahaan  yang  saling  kontradiktif  tersebut.  Untuk  melakukan  optimasi  terhadap  model pengambilan keputusan multi kriteria yang telah dikembangkan akan dilakukan menggunakan global criterion method. Global criterion method akan menghasilkan solusi kompromi yang mempunyai deviasi yang minimal terhadap nilai ideal dari masing-masing fungsi tujuan. Menggunakan global criterion method maka diperoleh perencanaan  produksi  yang  meminimalkan  biaya  produksi  dan  memaksimalkan  utilitas  mesin.    Model pengambilan  keputusan  multi  kriteria  yang  dikembangkan  akan  menyebabkan  rencana  produksi  mempunyai deviasi  yang  kecil  terhadap  permintaan  actual,  karena  dalam  pengembangan  model  melibatkan  peramalan permintaan  produk.  Model  yang  dikembangkan  juga  akan  menghasilkan  rencana  produksi  yang  tidak  akan melebihi kapasitas gudang, sehingga biaya simpan produk dapat diminimasi, hal ini dikarenakan model yang dikembangkan memasukkan kapasitas gudang sebagai suatu pembatas.
Kata Kunci: industry minuman kemasan, pengambilan keputusan multi kriteria, global criterion method

## 1.  PENDAHULUAN

## 1.1   Latar Belakang Masalah
Industri  minuman  kemasan  sekarang  ini telah  tumbuh  dengan  pesat.  Industri  minuman kemasan  baru  dengan  berbagai  merek  telah muncul  di  pasaran  untuk  meramaikan persaingan.  Munculnya  banyak  pesaing, mengharuskan industri minuman kemasan untuk menerapkan suatu strategi untuk bertahan hidup sekaligus memenangkan persaingan. Salah satu strategi tersebut adalah melakukan penghematan dan memaksimalkan penggunaan sumber daya.
Penghematan  yang  dilakukan  pada  suatu industri,  dapat  menjadi  kontradiktif  terhadap pemaksimalan penggunaan sumber daya. Hal ini dikarenakan  penggunaan  sumber  daya  pada suatu industri, misalkan penggunaan mesin akan membutuhkan biaya operasional, padahal suatu industri harus melakukan penghematan.
Permasalahan  penghematan  di  suatu industry yang kontradiktif dengan
pemaksimalan  penggunaan  sumber  daya termasuk dalam kategori permasalahan pengambilan keputusan multi kriteria. Permasalahan  pengambilan  keputusan  multi kriteria  ditandai  adanya  tujuan-tujuan  yang saling berkonflik pada suatu permasalahan yang akan  dicari  penyelesaiannya.  Arti  dari  tujuan- tujuan yang saling berkonflik adalah pengoptimalan  nilai  dari  suatu  fungsi  tujuan akan menurunkan tingkat optimalitas dari fungsi
tujuan  yang  lainnya.  (Indrianti  dan  Sutrisno, 2014).
Salah  satu  penghematan  dalam  suatu industry  adalah  dengan  meminimalkan  biaya produksi, sedangkan pemaksimalan penggunaan sumber  daya  salah  satunya  dapat  dilakukan dengan  memaksimalkan  utilitas  mesin.  Untuk meningkatkan  daya  saing  suatu  industri minuman  kemasan  maka  perlu  dilakukan minimasi  biaya  produksi  dengan  sekaligus memaksimalkan  utilitas  mesin  yang  dipunyai. Untuk  melakukan  minimasi  biaya  produksi dengan sekaligus memaksimalkan utilitas mesin maka manajemen perusahaan harus melakukan suatu  kebijakan  untuk  mencapai  dua  tujuan perusahaan  yang  saling  kontradiktif    tersebut secara  optimal.  Optimasi  terhadap  tujuan perusahaan  yang  saling  kontradiktif  atau berkonflik ini  merupakan permasalahan pengambilan  keputusan  multi  kriteria.  Untuk mempermudah  manajemen  perusahaan  dalam melakukan  pengambilan  keputusan  terhadap tujuan perusahaan yang saling berkonflik maka perlu  dikembangkan  model  pengambilan keputusan multi criteria.
Pada  penelitian  ini  akan  dikembangkan suatu  model  pengambilan  keputusan  multi criteria untuk melakukan optimasi terhadap dua tujuan  yang  saling  berkonflik  pada  industri minuman  kemasan,  yaitu  minimasi  biaya produksi dan maksimasi utilitas mesin, dengan pembatas  berupa  keterbatasan  sumber  daya perusahaan  untuk  mencapai  tujuan-tujuan tersebut.  Untuk  melakukan  optimasi  terhadap
Vol 14 No 2 December 2021
model  pengambilan  keputusan  multi  kriteria yang dikembangkan, akan dilakukan menggunakan global criterion method . Kelebihan metode ini jika dibandingkan dengan teknik-teknik  pengambilan  keputusan  multi kriteria lainnya adalah adanya solusi kompromi ( trade-off )  yang  dihasilkan  mempunyai  deviasi yang minimum jika dibandingkan dengan solusi ideal  dari  masing-masing  fungsi  tujuan.. (Indrianti dan Sutrisno, 2014).
Optimasi pada  model pengambilan keputusan  multi  criteria  yang  dilakukan  akan menghasilkan biaya produksi yang minimal dan utilitas  mesin  yang  maksimal.  Hasil  optimasi tersebut  diharapkan  dapat  meningkatkan  daya saing  industry  minuman  kemasan  dalam persaingan di pasaran global Model pengambilan  keputusan  multi  kriuteria  yang dikembangkan  akan  menghasilkan  rencana produksi  yang  mempunyai  deviasi  yang  kecil terhadap  permintaan  actual,  karena  dalam pengembangan model akan melibatkan peramalan permintaan produk. Model pengambilan  keputusan  multi  kriteria  yang dikembangkan juga akan menghasilkan rencana produksi  yang  tidak  akan  melebihi  kapasitas gudang,  sehingga  akan  meminimalkan  biaya simpan,  hal  ini  dikarenakan  kapasitas  gudang akan  dilibatkan  sebagai  pembatas  pada  model yang dikembangkan.

## 1.2   Rumusan Masalah
Rumusan  masalah  pada  penelitian  ini adalah  bagaimana  mengembangkan  model pengambilan  keputusan  multi  kriteria  pada industri minuman kemasan untuk meminimalkan biaya produksi dan memaksimalkan utilitas mesin?

## 1.3   Tujuan Penelitian
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mengembangkan model pengambilan keputusan multi  kriteria  pada  industri  minuman  kemasan untuk  meminimalkan  biaya  produksi  dan memaksimalkan  utilitas  mesin  menggunakan global criterion method.
1.4   Tinjauan Pustaka
a) Pengambilan keputusan multi kriteria
Pengambilan keputusan multikriteria ( Multiple  Criteria  Decision  Making )  adalah suatu metode proses pemilihan altematif untuk mendapatkan  solusi  optimal  dari  beberapa
altematif  keputusan  dengan  memperhitungkan kriteria atau objektif yang lebih dari satu yang berada  dalam  situasi  yang  bertentangan (conflicting). Paradigma ini berbeda dengan cara pandang  tradisonal  problem  pencarian  solusi optimal  suatu  keputusan.  Problem  keputusan yang  kompleks  dimodelkan  hanya  sebagai problem  sederhana  dari  model  optimasi keputusan  berobjektif  tunggal.Sehingga  terjadi simplikasi  rialitas  problem  yang  berlebihan, akhimya solusi keputusan gagal mencari solusi permasalahan  yang  sebenamya.  Artinya pendekatan model optimasi pendekatan tunggal gagal  mengakomodasikan  "heterogenitas", dinamika  dan  kondisi  kriteria yang mengalami konflik tersebut.(Huang et.al., 2011).
Si  et.al  (2016)  membagi  taksonomi keilmuan pengambilan keputusan multi kriteria menjadi  2  pendekatan  yang  berbeda  yaitu  : Multiple Objecvtive Decision Making (MODM) dan Multiple  Atribute  Decision  Making (MADM).  Masing-masing  memiliki  karakter, atribut, dan sifat, serta aplikasi penyelesai ragam persoalan keputusan yang berbeda

## b) Pendekatan MODM
Pendekatan  MODM  berkenaan  dengan penyelesaian  model  optimasi  yang  memiliki objektif majemuk dan objektifnya bersifat saling mengalami  konflik.  Keberadaan  adanya  solusi “optimal”  atau trade-off untuk  objektif  yang majemuk  ini  akan  menjadi  pembeda  dengan pendekatan  optimasi  klasik  objektif  tunggal semacam  linier  programming.  Pada  metoda MODM,  aktivitas  keputusan  yang  dirupakan sebagai variabel keputusan yang dicari (varibel kontinu)  tidak  ditetapkan  terlebih  dahulu. Fungsi  objektif  yang  berjumlah  lebih  dari  dua objektif  yang  harus  dioptimalkan  secara simultant  dan  kendala  sistem  keputusan dibentuk dari variabel ini (Cinelli et. al, 2014).
Teknik-teknik  pengambilan  keputusan multi  kriteria  yang  dapat  digunakan  untuk menyelesaikan permasalahan MODM diantaranya  adalah single  objective  approach, unifying  objective  function  approach  (global criterion  method,  minimum  deviation  method, utility  function  method,  dan  compromise constraint method), goal programming, interactive  approach  (step  method  dan  game theoretic technique), dan compromise programming.

## c) Pendekatan MADM
Secara  metodologis  perbedaan  metode MADM dalam penggunaannya didasarkan cara melakukan  agregasi dari  kriteria  pilihan  (Jiang et.al. ,2009) yaitu: (i) Pendekatan sintesis yang membentuk fungsi kriteria tunggal dari berbagai kriteria  yang  yang  bisa  diperbandingkan ( agregation complete transitive ); (ii) Pendekatan  " outranking ",  dengan  menerima perankingan  dalam  kriteria  agregasi  yang terpisah  (agnation  partiale);  (iii)  Pendekatan dengan  judgement  lokal  dan  interaktif ( agregation locale / iterative ).
Pendekatan cara melakukan agregasi fungsi kriteria  memunculkan  berbagai  perbedaan pandangan diantara peneliti multikriteria, yaitu antara  pendekatan  "ecole  americain"  (seperti contoh metoda AHP, MAUT, dan lainnya) yang mewakili  pendekatan  sintesis  dan  " ecole francophone "  yang  mewakili  pendekatan agregasi  parsial  yaitu  metode  outranking (contohnya  metoda  ELECTRE,  PROMETHE dan lainnya).(Handayani dan Wakhidah, 2012).
d) Global criterion method
Global criterion method adalah salah satu metode  penyelesaian  permasalahan  multi objective  dalam  permasalahan  pengambilan keputusan  multi  criteria. Global  criterion method merupakan  salah  satu  metode  dari beberapa  metode  yang  termasuk  dalam kelompok unifying objective function approach . Prinsip  dari global  criterion  method adalah membuat fungsi tujuan global yang meminimalkan total  deviasi  nilai  fungsi  tujuan individu terhadap nilai-nilai ideal (sebagai rasio terhadap nilai-nilai ideal.(Indrianti dan Sutrisno, 2014).
Model  optimasi global  criterion  method adalah:
𝑀𝑖𝑛 𝐹 = ∑ [ 𝑓 ℓ (𝑥 ∗ )−𝑓 ℓ (𝑥) 𝑓 ℓ (𝑥 ∗ ) ] 𝑝 𝑘 ℓ=1 (1)
pembatas 𝑔 𝑖 (𝑥) ≤ 0, 𝑖 = 1,2, … , 𝑚 𝑥 ≥ 0 dengan :
𝑓 ℓ (𝑥 ∗ ) :  nilai  fungsi  tujuan  ℓ  pada  kondisi optimal individu 𝑥 ∗ p        :  eksponen  bernilai  integer  yang menggambarkan kepentingan tujuan.

## e) State of the art
Safrizal  dan  Tanti  (2016)  melakukan penelitian  yang  termasuk  dalam  kategori MADM  menggunakan  metode  AHP  dengan objek  lembaga  Pendidikan.  Amin  dan  Mustika (2017)  melakukan  penelitian  yang  termasuk dalam  kategori  MADM  menggunakan  metode ANP  dengan  objek  investasi.  Abdullah  (2018) melakukan  penelitian  yang  termasuk  dalam kategori  MADM  menggunakan  metode  AHP dengan objek industry manufaktur. Doally dkk (2019)  melakukan  penelitian  yang  termasuk dalam  kategori  MADM  menggunakan  metode Fuzzy AHP dan TOPSIS dengan objek industry fashion.  Kurniawan  dkk  (2020)  melakukan penelitian  yang  termasuk  dalam  kategori MADM  menggunakan  metode  SAW  dengan objek  masalah  social.  Penelitian  ini  akan mengembangkan model pengambilan keputusan multi  kriteria  yang  termasuk  dalam  kategori MODM menggunakan global criterion method dengan objek industri minuman kemasan.

## 2.  METODE PENELITIAN
2.1   Obyek Penelitian
Objek dari penelitian ini adalah Perusahaan Minuman Kemasan X.

## 2.2   Tipe dan Sumber Data
Data  yang  dibutuhkan  pada  penelitian  ini terdiri dari dua jenis data, yaitu:
1) Data Primer
Data  primer pada  penelitian  ini adalah  data waktu  proses  produksi  yang  didapatkan dengan  melakukan  pengamatan  secara lengsung di lantai produksi.

## 2) Data sekunder
Data sekunder pada penelitian ini adalah data permintaan produk, data biaya produksi, data ketersediaan  jam  kerja,  dan  data  kapasitas gudang.
2.2   Kerangka Penelitian
Kerangka  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 1.

## 3.   HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1   Pengumpulan Data
Data  yang  dibutuhkan  untuk  membangun model  pengambilan  keputusan  multi  kriteria pada  Perusahaan  Minuman  Kemasan  X  adalah data  waktu  proses  produksi,  data  permintaan produk,  data  biaya  produksi,  data  penjualan produk,  data  ketersediaan  jam  kerja,  dan  data kapasitas  gudang.  Data  waktu  proses  produksi terdiri  dari  waktu    perebusan,  pengemasan kedalam  cup  (gelas),  hingga  pengemasan  ke dalam  kardus.  Data  waktu  proses  produksi didapatkan  dari  pengamatan  secara  langsung
pada  lantai  produksi  Untuk  data-data  lainnya diperoleh dari dokumen perusahaaan. Data biaya produksi  mencakup  data  biaya  bahan  baku utama,  biaya  bahan  kemas,  upah  pekerja borongan  dan  harian,  upah  staff  kantor,  serta biaya  untuk  keperluan  rutin  harian  seperti pemakaian  listrik  dan  kayu  bakar.  Shift  kerja karyawan terdiri dari dua shift dengan masing- masing  shift terdiri  dari 7  jam  kerja  produktif. Kapasitas  gudang/warehouse  yang  dimiliki perusahaan ditentukan berdasarkan luas ruangan yang  digunakan  untuk  penyimpanan.  Gudang berisi  palet  yang  digunakan  sebagai  alas tumpukan  karton  untuk  memudahkan  dalam memindahkan  karton.  Setiap  satu  palet  dapat menampung 130 karton minuman kemasan yang disesuaikan  dengan  beban  maksimal  yang diperbolehkan.
Perusahaan Minuman Kemasan X
mempunyai  delapan  jenis  produk  minuman kemasan. Yang menjadi objek dalam penelitian ini  adalah  kedelapan  jenis  produk  minuman kemasan  tersebut.  Produk  minuman  kemasan yang  dihasilkan  diproses  melalui  tiga  stasiun kerja, yaitu stasiun kerja perebusan, stasiun kerja penuangan  cup,  dan  stasiun  kerja  pengemasan karton. Proses produksi  minuman kemasan pada Perusahaan  Minuman  Kemasan  X  dimulai dengan melakukan proses perebusan menggunakan  dua  tangka  besar  yang  dapat menampung formula minuman dengan kapasitas maksimal  1000  liter/tangki.  Setelah  selesai melakukan  proses  perebusan,  selanjutnya  hasil perebusan  memasuki  stasiun  penuangan  cup untuk  dituangkan  ke cup  plastik menggunakan mesin  press  kemasan  yang  menampung  cup kosong  sebanyak  6x4  cup.  Setelah  selesai melakukan  penuangan  cup,  proses  terakhir adalah  memasukan  cup  minuman  yang  berada
Gambar 1. Kerangka penelitian
Tabel 1. Data rangkuman uji kecukupan data proses perebusan
Produk 𝚺 𝑿 𝚺(𝑿 𝟐 ) N K S N' Ket Minuman A  253,873  3236,209  20  2  0,05  17,090  Cukup Minuman B 256,018  3247,749  20 2 0,05  13,171  Cukup Minuman C 267,217  3576,809  20 2 0,05  12,107  Cukup Minuman D  309,300  4809,166  20  2  0,05  10,651  Cukup Minuman E 317,433  5059,926  20 2 0,05  18,041  Cukup Minuman F 312,683  4965,864  20 2 0,05  15,635  Cukup
Minuman G  245,417  2997,454  20  2  0,05  18,212  Cukup Minuman H  239,700  2898,106  20  2  0,05  17,609  Cukup
pada conveyor yang berjalan untuk dikemas ke dalam karton.
3.2   Pengolahan Data

## 1) Uji Kecukupan Data
Perusahaan Minuman Kemasan X
mempunyai  tiga  stasiun  kerja  yaitui,  stasiun kerja  perebusan,  stasiun  kerja  penuangan  cup, dan  stasiun  kerja  pengemasan  karton.  Uji kecukupan  data  dilakukan  untuk  memastikan bahwa  data  yang  dikumpulkan  sudah  cukup mewakili  data  proses  produksi  secara keseluruhan.  Uji  kecukupan  data  dilakukan terhadap  pengumpulan  data  waktu  proses perebusan,  data  waktu  proses  penuangan  cup, dan waktu pengemasan karton.
2) Uji Keseragaman Data
Uji keseragaman data (Tabel 2) dilakukan untuk memastikan bahwa data yang dikumpulkan  tidak  ada  yang  merupakan  data terpencil,  yang  nantinya  dapat  mengakibatkan kesalahan dalam penarikan kesimpulan terhadap data yang sudah dikumpulkan. Uji keseragaman data  dilakukan  terhadap  pengumpulan  data waktu  proses  perebusan,  data  waktu  proses penuangan cup, dan waktu pengemasan karton.
Tabel 2. Data rangkuman uji keseragaman data
proses perebusan Produk 𝑿 ̅
𝜎 BKA BKB Ket Minuman A  12,649  1,201  15,253  10,045  Seragam Minuman B  12,701  1,065  14,878  10,522  Seragam Minuman C  13,311  1,124  15,877  10,745  Seragam Minuman D  15,460  1,126  17,926  12,995  Seragam Minuman E  15,822  1,549  19,174  12,471  Seragam Minuman F 15,684  1,523  18,763  12,605  Seragam Minuman G  12,171  1,267  14,762  9,580  Seragam Minuman H  11,960  1,312  14,608  9,312  Seragam
Tabel 3. Rangkuman waktu siklus proses perebusan No. Produk Waktu Siklus (menit) 1 Minuman A 12,376 2 Minuman B 12,706 3 Minuman C 13,401 4 Minuman D 15,476 5 Minuman E 15,856 6 Minuman F 15,696 7 Minuman G 12,156 8 Minuman H 11,987

## 3) Perhitungan Waktu Siklus
Perhitungan waktu siklus terdiri dari waktu siklus  proses  perebusan,  waktu  siklus  proses penuangan  cup,  dan  waktu  siklus  pengemasan karton (Tabel 3).

## 4) Perhitungan Performance Rating
Perhitungan  faktor  penyesuaian  berfungsi untuk  menentukan  seberapa  besar  kemampuan pekerja  dalam  melakukan  pekerjaan.  Faktor penyesuaian  yang  dihitung  menghasilkan performance rating sebagai penambahan waktu yang disesuaikan dengan kemampuan pekerja.
Pada  stasiun  kerja  perebusan  dan penuangan  cup,  seluruh  pengerjaan  dilakukan dengan  mesin  sedangkan  operator  hanya memantau  mesin  apabila  terdapat  terdapat  hal yang tidak terduga. Sehingga performance rating untuk  stasiun  kerja  perebusan  dan  penuangan cup    ditentukan  sebesar  1,  karena  dianggap mampu bekerja dengan baik. Perhitungan faktor penyesuaian untuk proses pengemasan menggunakan cara westinghouse dan obyektif.
Perhitungan  performance  rating  untuk proses  pengemasan  karton  adalah  sebagai berikut: Rf=P1×P2 Rf=1,14×1,12 Rf=1,277 Maka  performance  rating  yang  digunakan untuk  waktu  proses  pekerja  pada  stasiun  kerja pengemasan karton sebesar 1,277.

## 5) Perhitungan Waktu Normal
Waktu  normal  dihitung  berdasarkan  pada waktu  siklus  dengan  mempertimbangkan performance  rating.  Waktu  normal  yang dihitung adalah waktu normal proses perebusan, waktu proses penuangan cup, dan waktu proses pengemasan karton.
Tabel 4. Rangkuman waktu normal proses perebusan Produk Waktu Siklus (menit) Waktu Normal (menit) Minuman A 12,376 12,376 Minuman B 12,706 12,706 Minuman C 13,401 13,401 Minuman D 15,476 15,476 Minuman E 15,856 15,856 Minuman F 15,696 15,696 Minuman G 12,156 12,156 Minuman H 11,987 11,987
Vol 14 No 2 December 2021

## 6) Perhitungan Allowance
Faktor  kelonggaran  diberikan  kepada pekerja maupun mesin sebagai waktu toleransi terhadap  kebutuhan  pribadi  maupun  kendala- kendala yang tidak terduga.
Tabel 5. Rangkuman allowance seluruh stasiun kerja No. Stasiun Kerja Allowance 1 Perebusan 8% 2 Penuangan 5% 3 Pengemasan 8%

## 7) Perhitungan Waktu Baku
Waktu  baku  menjadi  waktu  standar  yang diberikan untuk suatu proses maupun pekerjaan dengan  mempertimbangkan  waktu  normal  dan faktor  penyesuaian  yang  diberikan  untuk menyelesaikan suatu pekerjaan tertentu.
Tabel 6. Rangkuman waktu baku proses perebusan Produk Waktu Baku (menit) Minuman A 13,45 Minuman B 13,81 Minuman C 14,57 Minuman D 16,82 Minuman E 17,23 Minuman F 17,06 Minuman G 13,21 Minuman H 13,03

## 8) Perhitungan Biaya Produksi
Biaya produksi meliputi tarif tunggal, biaya overhead  yang  dibebankan  pada  produk,  dan biaya kebutuhan bahan kemas.
Tabel 7. Biaya produksi masing-masing jenis produk No. Produk Biaya Produksi/Karton 1 Minuman A Rp 6.576 2 Minuman B Rp 6.783 3 Minuman C Rp 6.809 4 Minuman D Rp 12.125 5 Minuman E Rp 11.907 6 Minuman F Rp 12.231 7 Minuman G Rp 12.407 8 Minuman H Rp 11.875

## 9) Peramalan Permintaan
Melakukan  tahapan-tahapan  peramalan permintaan  produk  minuman  kemasan  pada Perusahaan  Minuman  Kemasan  X.  Peramalan permintaan  dilakukan  dalam  12  periode  dalam satuan minggu dari Januari 2021 sampai Maret 2021.  Dari  peramalan  permintaan  produk  pada akhirnya  dapat  dilakukan  penentuan  jadwal induk produksi.
Tabel 8. Jadwal induk produksi bulan Januari 2021
Produk Januari 2021 Minggu Ke 1 Minggu Ke 2 Minggu Ke 3 Minggu Ke 4 Minuman A - 20.457 18.458 22.807 Minuman B - 2.543 2.497 2.785 Minuman C - 1.742 1.623 1.849 Minuman D - 1.928 1.809 2.128 Minuman E - 554 521 592 Minuman F - 753 721 826 Minuman G - 321 312 356 Minuman H - 234 205 249 Jumlah 0 28.532 26.146 31.592

## 10) Perhitungan Kapasitas Proses Produksi
Perhitungan  total  kapasitas  setiap  stasiun kerja  didasarkan  pada  jumlah  mesin  maupun pekerja  dengan  kapasitas  yang  tersedia  serta dengan  penggunaan  waktu  set  up  sebanyak  10 menit setiap satu shift dengan asumsi produksi terus  berjalan  selama  hari  kerja.  Kapasitas proses  perebusan  =  8.200  menit/minggu. Kapasitas  proses  penuangan  cup  =  8.200 menit/minggu.,  Kapasitas  proses  pengemasan karton = 57.400 menit/minggu.

## 11) Pengembangan Model Pengambilan

## Keputusan Multi Kriteria
Berdasarkan uji-uji, perhitungan- perhitungan, dan peramalan permintaan produk akan  didapatkan  koefisien,  konstanta,  dan variable-variabel  yang  membangun  model pengambilan  keputusan  multi  kriteria  yang merupakan suatu model optimasi.
a) Variabel keputusan
𝑋 1 :jumlah  produksi  minuman  A  per minggu (karton)
Vol 14 No 2 December 2021
𝑋 2 :jumlah  produksi  minuman  B  per minggu (karton)
𝑋 3 :jumlah  produksi  minuman  C  per minggu (karton)
𝑋 4 :jumlah  produksi  minuman  D  per minggu (karton)
𝑋 5 :jumlah  produksi  minuman  E  per minggu (karton)
𝑋 6 :jumlah  produksi  minuman  F    per minggu (karton)
𝑋 7 :jumlah  produksi  minuman  G  per minggu (karton)
𝑋 8 :jumlah  produksi  minuman  H  per minggu (karton)
b) Model matematis fungsi tujuan
• Formulasi minimasi biaya produksi
𝑀𝑖𝑛. 𝑍 1 = ∑ 𝐶 𝑖 𝑋 𝑖 8 𝑖=1 (2)
Keterangan : 𝑍 1 :  total  biaya  produksi  produk minuman kemasan
𝐶 𝑖 :  biaya  produksi  untuk  produk minuman kemasan ke-i
𝑋 𝑖 :  jumlah  produk  minuman  kemasan ke-i yang diproduksi perusahaan
• Formulasi  maksimasi  utilitas  mesin perebusan
𝑀𝑎𝑥. 𝑍 2 = ∑ ( (𝐾𝑒𝑏𝑢𝑡𝑢ℎ𝑎𝑛/𝑘𝑎𝑟𝑡𝑜𝑛)𝑋𝑖 𝐾𝑎𝑝𝑎𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠/𝑆𝐾 )×𝑡𝑎 𝑖
8 𝑖=1
𝐾𝑒𝑡𝑒𝑟𝑠𝑒𝑑𝑖𝑎𝑎𝑛 𝑆𝐾 (3) Keterangan : 𝑍 2 :  Total  penggunaan  mesin  pada proses perebusan
𝐾𝑒𝑏𝑢𝑡𝑢ℎ𝑎𝑛/𝑘𝑎𝑟𝑡𝑜𝑛 : waktu proses setiap karton 𝐾𝑎𝑝𝑎𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠/𝑆𝐾 :  kapasitas  stasiun kerja setiap mesin 𝑡𝑎 𝑖 :  waktu  proses  setiap  mesin untuk produk
minuman kemasan ke-i 𝑋 𝑖
:  jumlah  produk  minuman kemasan ke-i 𝐾𝑒𝑡𝑒𝑟𝑠𝑒𝑑𝑖𝑎𝑎𝑛 𝑆𝐾 : kapasitas stasiun kerja setiap mesin
• Formulasi  maksimasi  utilitas  mesin penuangan cup
𝑀𝑎𝑥. 𝑍 3 = ∑ 𝑡𝑏 𝑖 𝑋 𝑖 8 𝑖=1 𝐾𝑒𝑡𝑒𝑟𝑠𝑒𝑑𝑖𝑎𝑎𝑛 𝑆𝐾 (4) Keterangan : 𝑍 3 :  total  penggunaan  mesin  pada proses penuangan cup 𝑡𝑏 𝑖 : waktu  proses  setiap  mesin untuk produk minuman kemasan ke-i
𝑋 𝑖 :  jumlah produk minuman kemasan  ke-i  yang  diproduksi perusahaan 𝐾𝑒𝑡𝑒𝑟𝑠𝑒𝑑𝑖𝑎𝑎𝑛 𝑆𝐾 : kapasitas stasiun kerja setiap mesin
• Formulasi  maksimasi  utilitas  mesin pengemasan karton
𝑀𝑎𝑥. 𝑍 4 = ∑ 𝑡𝑐 𝑖 𝑋 𝑖 8 𝑖=1 𝐾𝑒𝑡𝑒𝑟𝑠𝑒𝑑𝑖𝑎𝑎𝑛 𝑆𝐾 (5)
Keterangan : 𝑍 3 :  total  penggunaan  mesin  pada proses pengemasan karton 𝑡𝑐 𝑖 :  waktu  proses  setiap  mesin untuk produk minuman
kemasan ke-i 𝑋 𝑖 :  jumlah produk minuman kemasan  ke-i  yang  diproduksi perusahaan 𝐾𝑒𝑡𝑒𝑟𝑠𝑒𝑑𝑖𝑎𝑎𝑛 𝑆𝐾 : kapasitas stasiun kerja setiap mesin
c) Model matematis fungsi pembatas
• Formulasi  fungsi  pembatas  ketersediaan jam kerja mesin perebusan
∑ ( (𝐾𝑒𝑏𝑢𝑡𝑢ℎ𝑎𝑛/𝑘𝑎𝑟𝑡𝑜𝑛)𝑋 𝑖 𝐾𝑎𝑝𝑎𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠/𝑆𝐾 ) × 𝑡𝑎 𝑖 ≤ 8 𝑖=1 𝑇𝑆𝐾1 (6) Keterangan : 𝐾𝑒𝑏𝑢𝑡𝑢ℎ𝑎𝑛/𝑘𝑎𝑟𝑡𝑜𝑛 :  waktu  proses setiap karton
𝐾𝑎𝑝𝑎𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠/𝑆𝐾
:  kapasitas stasiun kerja setiap mesin 𝑡𝑎 𝑖 : waktu  proses  setiap mesin  untuk  produk  minuman kemasan ke-i
𝑋 𝑖 :  jumlah produk minuman kemasan ke-i 𝑇𝑆𝐾1 : kapasitas  total  waktu  pada stasiun kerja perebusan
• Formulasi  fungsi  pembatas  ketersediaan jam kerja mesin penuangan cup
∑ 𝑡𝑏 𝑖 𝑋 𝑖 ≤ 𝑇𝑆𝐾2 8 𝑖=1 (7)
Keterangan : 𝑡𝑏 𝑖 :  waktu proses setiap mesin untuk produk minuman kemasan ke-i 𝑋 𝑖 :  jumlah produk minuman kemasan  ke-i  yang  diproduksi perusahaan
𝑇𝑆𝐾2 :  kapasitas  total  waktu  pada stasiun kerja penuangan cup
• Formulasi  fungsi  pembatas  ketersediaan jam kerja mesin pengemasan karton
∑ 𝑡𝑐 𝑖 𝑋 𝑖 ≤ 𝑇𝑆𝐾3 8 𝑖=1 (8)
Keterangan :
Vol 14 No 2 December 2021
𝑡𝑐 𝑖 :  waktu proses setiap mesin untuk produk minuman kemasan ke-i 𝑋 𝑖 :  jumlah produk minuman kemasan  ke-i  yang  diproduksi perusahaan 𝑇𝑆𝐾3 : kapasitas  total  waktu pada stasiun kerja 3 • Formulasi  fungsi  pembatas  produksi minimal
∑ 𝑋 𝑖 ≥ 𝑆 𝑡 − (𝑃 𝑡−1 − 𝑆 𝑡−1 ) 8 𝑖=1 (9) Keterangan : 𝑋 𝑖 :  jumlah produk minuman kemasan  ke-i  yang  diproduksi perusahaan
𝑆 𝑡 :  jumlah permintaan pada periode ke-t
𝑃 𝑡−1 :  jumlah  produksi  pada  periode ke- 𝑡 − 1 𝑆 𝑡−1 :  jumlah permintaan/produksi minimal pada periode ke- 𝑡 − 1
• Formulasi  fungsi  pembatas  kapasitas warehouse
∑ 𝑋 𝑖 ≤ 𝐾𝑊 8 𝑖=1 (10) Keterangan : 𝑋 𝑖 :  jumlah produk minuman kemasan yang diproduksi perusahaan ke-i 𝐾𝑊 :  kapasitas warehouse yang dimiliki perusahaan
12)  Model  pengambilan  keputusan  muli kriteria  yang  merupakan  model  optimasi untuk minggu ke 2 bulan Januari 2021
𝑀𝑖𝑛 𝑍 1 = 6,576𝑋 1 + 6.783𝑋 2 + 6.809𝑋 3 + 12.125𝑋 4 + 11.907𝑋 5 + 12.231𝑋 6 + 12.407𝑋 7 + 11.875𝑋 8 𝑀𝑎𝑥. 𝑍 2 = 0,059 𝑋 1 + 0,059 𝑋 2 + 0,064 𝑋 3 + 0,073 𝑋 4 + 0,074 𝑋 5 +  0,074 𝑋 6 + 0,058 𝑋 7 + 0,056 𝑋 8
8.200 𝑀𝑎𝑥. 𝑍 3 = [ 0,063𝑋 1 + 0,063𝑋 2 + 0,063𝑋 3 + 0,063𝑋 4 +0,063𝑋 5 + 0,063𝑋 6 + 0,063𝑋 7 + 0,063𝑋 8 ] 8.200 𝑀𝑎𝑥. 𝑍 4 = [ 0,711𝑋 1 + 0,711𝑋 2 + 0,711𝑋 3 + 0,711𝑋 4 +0,711𝑋 5 + 0,711𝑋 6 + 0,711𝑋 7 + 0,711𝑋 8 ]
57.400

## Pembatas
0,059 𝑋 1 + 0,059 𝑋 2 + 0,063 𝑋 3 + 0,073 𝑋 4
+ 0,074 𝑋 5 + 0,074 𝑋 6 + 0,057 𝑋 7 + 0,056 𝑋 8
≤ 8.200 0,062𝑋 1 + 0,062𝑋 2 + 0,062𝑋 3 + 0,062𝑋 4 + 0,062𝑋 5 + 0,062𝑋 6
+0,062𝑋 7 + 0,062𝑋 8 ≤ 8.200
0,711𝑋 1 + 0,711𝑋 2 + 0,711𝑋 3 + 0,711𝑋 4 + 0,711𝑋 5 + 0,711𝑋 6
+ 0,711𝑋 7 + 0,711𝑋 8 ≤ 57.400
𝑋 1 ≥ 20.457 − (0 − 0)
𝑋 2 ≥ 2.543 − (0 − 0) 𝑋 3 ≥ 1,742 − (0 − 0) 𝑋 4 ≥ 1.928 − (0 − 0) 𝑋 5 ≥ 554 − (0 − 0) 𝑋 6 ≥ 753 − (0 − 0) 𝑋 7 ≥ 321 − (0 − 0) 𝑋 8 ≥ 234 − (0 − 0) 𝑋 1 + 𝑋 2 + 𝑋 3 + 𝑋 4 + 𝑋 5 + 𝑋 6 + 𝑋 7 + 𝑋 8 ≤ 36.154 𝑋 1 , 𝑋 2 , 𝑋 3 , 𝑋 4 , 𝑋 5 , 𝑋 6 , 𝑋 7 , 𝑋 8 ≥ 0
• Solusi ideal masing-masing fungsi tujuan dicari  menggunakan  bantuan  software LINGO
𝑍 1 ∗ = 𝑍 1 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑎𝑙 = Rp215.350.800 dengan
𝑋 1∗
=   (21.376, 2.462, 1.664, 1.928, 548, 764, 326, 222) 𝑍 1 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑎𝑙 = −𝑍 1 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑎𝑙 =
− Rp215.350.800
𝑍 2 ∗ = 𝑍 2 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑎𝑙 =  0,290924 dengan 𝑋 2∗
=   (21.376, 2.546, 1.851, 2.083, 5.787, 925, 352, 231) 𝑍 3 ∗ = 𝑍 3 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑎𝑙 =  0,272444 dengan 𝑋 3∗
=   (21.376, 2.462, 7.528, 1.928, 548, 764, 326, 222) 𝑍 4 ∗ = 𝑍 4 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑎𝑙 =  0,446330 dengan 𝑋 4∗ =   (21.376, 2.462, 7.528, 1.928, 548, 764, 326, 222)
• Membuat table pay-off Tabel 9. Tabel payoff
X 1* X 2* X 3* X 4* Z 1 - Rp215.350.800 - Rp283.620.537 - Rp254.671.210 - Rp254.671.210 Z 2 0,232092 0,290924 0,277304 0,277304 Z 3 0,226998 0,272420 0,272444 0,272436 Z 4 0,371878 0,446292 0,446318 0,446330 • Membuat model optimasi global criteriaon method
𝑀𝑖𝑛 𝑍 = [ −215.350.800 − 𝑍 1 −215.350.800 ]
+ [ 0,290924 − 𝑍 2 0,290924 ] + [ 0,272444 − 𝑍 3 0,272444 ] + [ 0,446330 − 𝑍 4 0,446330 ] Pembatas
0,059 𝑋 1 + 0,059 𝑋 2 + 0,063 𝑋 3 + 0,073 𝑋 4
+ 0,074 𝑋 5 + 0,074 𝑋 6 + 0,057 𝑋 7 + 0,056 𝑋 8 ≤ 8.200 0,062𝑋 1 + 0,062𝑋 2 + 0,062𝑋 3 + 0,062𝑋 4
+ 0,062𝑋 5 + 0,062𝑋 6
+0,062𝑋 7 + 0,062𝑋 8 ≤ 8.200 0,711𝑋 1 + 0,711𝑋 2 + 0,711𝑋 3 + 0,711𝑋 4
+ 0,711𝑋 5 + 0,711𝑋 6 + 0,711𝑋 7 + 0,711𝑋 8 ≤ 57.400
𝑋 1 ≥ 20.457 − (0 − 0)
𝑋 2 ≥ 2.543 − (0 − 0)
𝑋 3 ≥ 1.742 − (0 − 0)
𝑋 4 ≥ 1.928 − (0 − 0)
𝑋 5 ≥ 554 − (0 − 0)
𝑋 6 ≥ 753 − (0 − 0)
𝑋 7 ≥ 321 − (0 − 0)
𝑋 8 ≥ 234 − (0 − 0) 𝑋 1 + 𝑋 2 + 𝑋 3 + 𝑋 4 + 𝑋 5 + 𝑋 6 + 𝑋 7 + 𝑋 8 ≤ 36.154
𝑋 1 , 𝑋 2 , 𝑋 3 , 𝑋 4 , 𝑋 5 , 𝑋 6 , 𝑋 7 , 𝑋 8 ≥ 0 Menggunakan software LINGO
menghasilkan solusi optimal:
𝑍 ∗ = −215.350.800 dengan 𝑋 ∗ = (21.376, 2.582, 7.407, 1.928, 548, 764, 326, 222)
Sehingga solusi kompromi (trade-off) :
𝑍 1 = 𝑅𝑝254.630.420
𝑍 2 = 0,277221
𝑍 3 = 0,272436
𝑍 4 = 0,446318
Sehingga rencana produksi optimal pada minggu  ke  2  Januari  2021  dapat  dilihat pada table berikut.
Tabel 10. Rencana Produksi Minggu ke 2 Januari 2021 Produk Minggu ke 2 Januari 2021 Persedi aan Permin taan Minimal Produksi Produksi Minuman A 0 20.457 20.457 20.457 Minuman B 0 2.543 2.543 2.543 Minuman C 0 1.742 1.742 1.742 Minuman D 0 1.928 1.928 1.928 Minuman E 0 554 554 554 Minuman F 0 753 753 753 Minuman G 0 321 321 321 Minuman h 0 234 234 234

## 3.3   Analisis Hasil
Pengembangan model pengambilan keputusan  multi  kriteria  yang  dibangun  telah dapat    meminimasi  biaya  produksi  dan memaksimasi  utilitas  mesin  pada  Perusahaan Minuman  Kemasan  X.  Pengembangan  model yang  dilakukan  dengan  melakukan  peramalan permintaan produk akan berakibat pada kecilnya deviasi  antara  produksi  yang  direncanakan dengan permintaan actual produk.
Pengembangan model yang dilakukan juga telah memasukkan  ketersediaan  kapasitas  gudang sebagai  suatu  pembatas,  sehingga  rencana produksi  yang  dilakukan  tidak  akan  melebihi kapasitas gudang, sehingga akan meminimalkan biaya simpan.
Solusi  kompromi  Z1  dapat  dilihat  bahwa nilainya  tidak  lebih  kecil  dari  pada  Z1*, sehingga hal ini valid karena fangsi tujuan dari Z1  adalah  minimasi.  Unrtuk  solusi  kompromi Z2,  Z3,    dan  Z4  nilanya  tidak  lebih  besar  dari pada Z2*, Z3*,  dan Z4*, sehingga hal ini valid karena fungsi tujuan dari Z2, Z3,  dan Z4 adalah maksimasi.
Deviasi  antara  solusi  kompromi  minimasi biaya produksi dengan nilai ideal biaya produksi adalah  | 254.630.420 -  215.350.800|  = 39.279.620.  Deviasi  antara  solusi  kompromi maksimasi utilitas mesin stasiun kerja 1 dengan nilai idealnya adalah | 0,277221 -
0,290924|=0,013703.  Deviasi  antara  solusi kompromi  maksimasi  utilitas  mesin  stasiun kerja 2 dengan nilai idealnya adalah | 0,272436 -  0,272444  |=0,000008.  Deviasi  antara  solusi kompromi  maksimasi  utilitas  mesin  stasiun kerja 2 dengan nilai idealnya adalah | 0,446318
- 0,446330 |=0,000012.

## 4.   KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini telah dapat mengembangkan model  pengambilan  keputusan  multi  kriteri untuk  meminimasi  biaya  produksi  dan memaksimalkan utilitas mesin. Model pengambilan  keputusan  multi  kriteria  yang dikembangkan  akan  meminimalkan  biaya produksi  dan  juga  memaksimalkan  utilitas mesin.  Model  pengambilan  keputusan  multi kriteria  yang  dikembangkan  akan  membuat rencana  produksi  yang  dijalankan  akan  dapat mendekati permintaan actual dan tidak melebihi kapasitas gudang.
Dengan  menggunakan  step  method  telah didapatkan  solusi  kompromi  untuk  model pengambilan  keputusan  multi  kriteria  yang sudah dikembangkan, sehingga dapat diketahui deviasi antara solusi kompromi yang dihasilkan terhadap nilai idealnya. Untuk membandingkan deviasi  yang  diperoleh  maka  dapat  dilakukan pencarian  solusi  kompromi  pada  model pengambilan  keputusan  multi  kriteria  yang dikembangkan  ini  menggunakan  metode  yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdullah, R. (2018), Analisis Upaya Pengambilan  Keputusan  dalam  Memilih Supplier  Terbaik  dengan  Metode    AHP (Analytical  Hierarchy  Process)  Pada Departemen  Procurement  PT.  XYZ, Seminar  Nasional  Sains  dan  Teknologi 2018,  Fakultas  Teknik  Universitas Muhammadiyah  Jakarta,  17  Oktober 2018, Jakarta Amin,  R.,  Mustika,  W.P.,  2017,  Model Pengambilan Keputusan Berbasis Kriteria Majemuk dalam Pemilihan Investasi Ideal Bagi  Masyarakat,  Journal  Industrial Servicess Vol. 3 No. 1b Oktober 2017 Cinelli,  M.,  Coles,  S.  R.,  Kirman,  K.,  (2014),
Analysis  of  The  Potentials  of  Multi- Criteria  Decision  Analysis  Methods  to
Conduct Sustainability Assessment,
Ecological  Indicators,  Elsevier,  Volume
46, Pages 138-148
Doaly,  C.O.,  Moengin,  P.,  Chandiawan,  G., 2019, Pemilihan Multi-Kriteria Pemasok Departemen Store Menggunakan Metode Fuzzy  AHP  dan  TOPSIS,  Jurnal  Ilmiah Teknik Industri, Vol. 7 No. 1, 70 – 78 Handayani,  T.,  Wakhidah,  N.,  (2012), Penerapan SPK Untuk Seleksi Mahasiswa Berprestasi  Menggunakan  Metode  AHP, Jurnal  Universitas  Semarang,  Volume  1 Nomor 2
Huang,  I.B.,  Keisler.  J.,  Linkov,  I.,  (2011), Multi-Criteria  Decision  Analysis  in Environmental  Science  :  Ten  Years  of Applications and Trends, Science of The Total  Environment,  Elsevier,  Volume 409, Issues 19, Pages 3578 – 3594 Indrianti,  N.,  Sutrisno,  (2014),  Buku  Ajar Pengambilan  Keputusan  Multi  Kriteria, UPN “Veteran” Yogyakarta, Y ogyakarta Jiang,  W.Y.,  Chun,  Y.J.,  Jun,  F.Z.,  Zhao,  H.,
(2009), Review  on  Multi-Criteria Decision  Analysis  Aid  in  Sustainable Energy Decision-making, Renewable and Sustainable  Energy  Reviews,  Elsevier, Vol 13, Issue 9, Pages 2263 – 2278 Kurniawan,  E.,  Ilmi,  A.M.,  Balafif,  N.,  2020, Implementasi  Multi  Criteria  Decision Making  Menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting (SAW) Pada Sistem Pendukung Keputusan Promosi Kenaikan Jabatan, Jurnal Teknika, Volume 12, No.1 Safrizal, Tanti, L., 2016, Multi-Criteria Decision Making Dalam Penentuan Jurusan Siswa Pada Lembaga Pendidikan dan Pelatihan (LPP)  Penerbangan,  Journal  of  Applied Intelligent System, Vol.1, No. 3, Oktober 2016: 154-166
Si, J., Halburd, L.M., Nasiri, F., Bell, S., (2016), Assessment of Building-integrated Green Technologies: A Review and Case Study on Applications of Multi-Criteria Decision  Making  (MCDM)  Method, Sustainable  Cities  and  Society,  Elsevier, Vol 27, Pages 106 – 115