p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934

## Analisis Penentuan Supplier pada PT. Petro Oxo Nusantara dengan Kebijakan Zero Inventory Menggunakan Metode

## Fuzzy Simple Additive Weighting
Adna Belva Nahar Pratama 1* , Efta Dhartikasari P 2 , Hidayat 3
1,2,3 Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik Indonesia
*Koresponden email : kecapmanies99@gmail.com Diterima: 29 September 2022 Disetujui: 12 Oktober 2022

## Abstract
PT  Petro  Oxo  Nusantara  is  a  company  that  produces  2-Ethyl  Hexanol,  more  commonly  known  as Octanol. Where this company applies a zero-inventory policy to minimize inventory items so that there are not too many items stored. The application of a zero-inventory policy in the company requires PT. Petro Oxo Nusantara has a policy support system. One of the support systems is the selection of suppliers with the most suitable criteria according to the company's criteria. The purpose of this research is to find the supplier with the highest rating and suitable according to the company's criteria, namely: Quality, Cost, Delivery, Specification, and Service. The method used in this study is the Fuzzy Simple Additive Weighting (FSAW) method. Data was collected by distributing questionnaires to 5 respondents in the logistics division. The results showed that the supplier with the highest ranking to be selected was PT. Air Product Indonesia with a value of 0.948 for gas suppliers and PT. Global Energi Solusindo with a value of 0.920 for spare parts suppliers.
Keywords: fuzzy simple additive weighting, supplier , logistic, decision support system, ranking

## Abstrak
PT Petro  Oxo  Nusantara  merupakan perusahaan  yang  memproduksi  2-Ethil  Hexanol  atau  yang  lebih sering  disebut  Oktanol.  Dimana  pada  perusahaan  ini  menerapkan  kebijakan zero  inventory untuk meminimalisasikan barang inventory sehingga barang yang disimpan tidak terlalu banyak.  Penerapan kebijakan  zero  inventory  pada  perusahaan,  mewajibkan  PT.  Petro  Oxo  Nusantara  memiliki  sistem pendukung  kebijakan  tersebut.  Salah  satu  sistem  pendukungnya  adalah  pemilihan  supplier  dengan kriteria paling cocok sesuai kriteria perusahaan.  Tujuan penelitian ini adalah untuk menemukan supplier dengan  rating  tertinggi  dan  cocok  sesuai  dengan  kriteria  perusahaan,  yaitu Quality,  Cost,  Delivery, Specification, dan Service. Penggunaan  metode  pada  penelitian  ini  adalah Fuzzy  Simple  Additive Weighting (FSAW).  Data  yang  didapat  bersumber  dari  pengisian  kuesioner  oleh  5  responden  divisi logistik.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa supplier yang  memiliki  rangking  paling  tinggi  untuk dipilih adalah PT. Air Product Indonesia dengan perolehan nilai sebesar 0,948 untuk supplier gas dan PT. Global Energi Solusindo dengan perolehan nilai sebesar 0,920 untuk supplier sparepart . Kata  Kunci:  Fuzzy  simple  additive  Weighting,  pemasok,  logistik,  sistem  pendukung  keputusan, perangkingan

## 1. Pendahuluan
PT Petro Oxo Nusantara merupakan perusahaan yang memproduksi 2-Ethil Hexanol atau yang lebih  sering  disebut  Oktanol.  Hasil  produksi  tersebut  di  distribusikan  untuk  wilayah  Indonesia  dan prioritas  terbesar  untuk  memenuhi  kebutuhan  ekspor  Asia  Tenggara.  Salah  satu  penentu  kesuksesan produksi yaitu pemilihan supplier, karena proses awal produksi dimulai dari penentuan bahan baku yang sesuai  dengan  spesifikasi  yang  ditentukan  perusahaan,  ketepatan  waktu  dari  pengiriman  dan  kualitas pelayanan dari pihak supplier serta harga yang diberikan dirasa pantas dan sesuai dengan kualitas yang di didapat dimana hal tersebut tergantung dari supplier yang dipilih. Dari beberapa kandidat supplier yang  ada  saat  ini  perlu  adanya  seleksi  untuk  mendapat supplier dengan  kriteria  paling  cocok  sesuai kriteria perusahaan. Supplier dikelompokkan menjadi 2 sesuai jenis barang yang disuplai yaitu chemical dan sparepart . Dibalik penerapan kebijakan Zero Inventory yang memungkinkan efektivitas pada divisi logistik  diperuntukkan  untuk    meminimalisasikan  barang  inventory  yang  berarti  tidak  terlalu  banyak menyimpan stock barang dalam gudang dalam jumlah banyak. Salah satu pendukung dari keberhasilan penerapan  kebijakan  ini  yaitu  dengan  menemukan  supplier  yang  dapat  memenuhi  kebutuhan  dan kemudahan komunikasi serta respon yang cepat dalam penyediaan kebutuhan perusahaan.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Dalam  PT.  Petro  Oxo  Nusantara  terdapat  divisi  yang  memiliki  keterkaitan  dalam  mengetahui kriteria  dari  supplier  mulai  dari  kecocokan  spesifikasi,  ketepatan  pengiriman  dari  waktu  pemesanan barang, serta bentuk dan kualitas pelayanan yang di berikan oleh pihak supplier pada perusahaan. Divisi logistik  bisa  diartikan  sebagai  bidang  yang  mengetahui  dan  mengatur  alur  proses Supply barang  [1]. Diperuntukkan  untuk  keperluan  produksi  suatu  perusahaan  [2].  Menjadi  latar  belakang  suatu keberhasilan perusahaan pada awal penentuan pemasok dengan kesesuaian atas kriteria yang dimiliki perusahaan baik dari segi pelayanan, spesifikasi dan lain-lain [3]. Karena sumber daya produksi sangat dipengaruhi oleh pemasok [4]. Perusahaan tentunya memerlukan sistem pendukung keputusan  (SPK) [5].  Tujuan  dari  metode  tersebut  yaitu  untuk  melakukan  pemilihan  pada  pemasok  yang  cocok  sesua kriteria  yang  diinginkan  perusahaan  [6].  Dalam  menentukan  suatu  kualitas Supplier ini  akan menggunakan metode Fuzzy Simple Additive Weighting (FSAW) [7] . Metode FSAW merupakan metode dengan penjumlahan pada tiap kriteria dan rating [8]. Metode ini memperoleh alternatif terbaik untuk di pertimbangkan suatu perusahaan [9]. kriteria tersebut didapatkan dengan berbagai cara sesuai dengan ketentuan  tertentu  [10].  pendukung  metode  ini  yaitu  dengan  melakukan  observasi,  diskusi  ataupun semua hal yang disepakati oleh yang berkaitan dengan pengolah data [11].
Hal  tersebut  berhubungan  dengan  penerapan  sistem Zero  Inventory yang  melatarbelakangi penggunaan metode ini  dengan tujuan menemukan supplier dengan rating tertinggi dan cocok dengan kriteria perusahaan yaitu : Quality, Cost, Delivery, Specification, dan Service [12].

## 2. Metode Penelitian

## Pengumpulan Data
Diperoleh dari observasi lapangan, pengisian kuisioner, dan wawancara secara langsung dengan departemen departemen logistik. Data yang digunakan dibagi menjadi 2 jenis a. Data Kualitatif  : Yaitu data kriteria supplier.
b. Data kuantitatif : Yaitu data yang di dapat dari pengisian oleh expert mengenai penilaian calon supplier terhadap kriteria yang telah di tetapkan.
Pengolahan Data
a. input  nilai  dari  tiap  kriteria  (Cj)  pada  tiap  amternatif  (Ai)  dalam  tabel  yang  berisikan  hasil kuesioner yang diberikan pada responden expert , dengan menggunakan skala likert yang sesuai dengan ketentuan sebagai berikut 1(untuk kurang), 2 (kurang baik), 3 (cukup), 4 (baik), 5 (sangat baik)
b. matriks (X) dan menghasilkan suatu bobot Kriteria
𝑋 = [ 𝑥₁₁ 𝑥₁₂ 𝑥₁₃ 𝑥₂₁ 𝑥₂₂ 𝑥₂₃ … 𝑥₁ ₙ … 𝑥₂ ₙ 𝑥₃₁ 𝑥₃₂ 𝑥₃₃ … … … 𝑥 ₘ ₁ 𝑥 ₘ ₂ 𝑥 ₘ ₃ … 𝑥₃ ₙ … … … 𝑥 ₘₙ ]
c. input matriks menjadi matriks normalisasi
𝑅 = [ 𝑥₁₁ 𝑥₁₂ 𝑥₁₃ 𝑥₂₁ 𝑥₂₂ 𝑥₂₃ … 𝑥₁ ₙ … 𝑥₂ ₙ 𝑥₃₁ 𝑥₃₂ 𝑥₃₃ … … … 𝑥 ₘ ₁ 𝑥 ₘ ₂ 𝑥 ₘ ₃ … 𝑥₃ ₙ … … … 𝑥 ₘₙ ] d. Perhitungan atribut
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗
Keterangan :
• Benefit = Jika nilai terbesar ialah terbaik
• cost = Jika nilai terkecil ialah terbaik
• 𝑟𝑖𝑗 = Nilai rating kriteria
• 𝑥𝑖𝑗 = Nilai kriteria dari setiap rating
Jika j merupakan atribut keuntungan
Jika j merupakan atribut biaya (cost)
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
• Max = Nilai maksimun dari setiap baris dan kolom
• Min = Nilai minimum dari setiap baris dan kolom
• Max 𝑥𝑖𝑗 = Nilai terbesar dari tiap kriteria
• Min 𝑥𝑖𝑗 = Nilai terkecil dari tiap kriteria [13].
Hasil tiap perhitungan diinputkan ke dalam matriks menjadi matriks normalisasi
𝑅 = [ 𝑥₁₁ 𝑥₁₂ 𝑥₁₃ 𝑥₂₁ 𝑥₂₂ 𝑥₂₃ … 𝑥₁ ₙ … 𝑥₂ ₙ 𝑥₃₁ 𝑥₃₂ 𝑥₃₃ … … … 𝑥 ₘ ₁ 𝑥 ₘ ₂ 𝑥 ₘ ₃ … 𝑥₃ ₙ … …
… 𝑥 ₘₙ ]
e. Menghitung bobot kriteria (W) dikalikan dengan tiap matriks keputusan yang telah ternormalisasi (R) .
f. Menghitung (Vi)  dengan rumus
𝑣 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑖
Keterangan :
• j = Menyatakan kriteria
• n = Banyaknya kriteria
• 𝑣𝑖 = Nilai akhir dari nilai alternatif
• w = Bobot kriteria
• 𝑤𝑗 = Bobot yang telah ditentukan
• 𝑟𝑖𝑗 = Normalisasi matriks [14].
Vi = (R1.W1) + (R2.W2) …. (Rn.Wn)[15].
Pada penelitian yang dilakukan berikut ini dipergunakan data kualitatif juga data kuantitatif,. Data kualitatif dari penelitian berikut berupa pemasok produksi PT. Petro Oxo Nusantara dan kriteria prioritas juga  bobot  tiap  kriteria  yang  diperoleh  melalui  diskusi  dengan  responden expert yang  merupakan karyawan  divisi  logistik.  sedangkan  untuk  data  kuantitatif  diperoleh  dari  pengisian  kuesioner  yang diberikan kepada karyawan divisi logistik. berikut merupakan Tabel 1 pemasok dan bobot kriteria PT Petro oxo Nusantara.
Tabel 1. Data s upplier PT Petro Oxo Nusantara. Lambang Nama Perusahaan Jenis Barang A1 PT. Air Product Indonesia Chemical Gas A2 PT. Samator Chemical Gas A3 PT. Linde Indonesia Chemical Gas A4 PT. Diatama Citra Mandiri Spare Part A5 PT. Caturdaya Energi Prima Spare Part A6 PT. Global Energi Solusindo Spare Part Sumber: PT.Petro Oxo Nusantara. (2022)
Pada Tabel 1 merupakan data pemasok PT. Petro Oxo Nusantara meliputi 3 pemasok Chemical Gas yaitu PT. Air product Indonesia, PT Samator, serta PT. Linde Indonesia. Tiga pemasok Spare Part meliputi PT. Diatama Citra Mandiri, PT. Caturdaya Energi Prima, serta PT. Global Energi Solusindo.
Tabel 2. Bobot kriteria No. Kriteria Keterangan Bobot 1. C1 Quality 0.3 2. C2 Cost 0,2 3. C3 Delivery 0.1 4. C4 Specification 0.2 5. C5 Service 0.2 Sumber: PT. Petro Oxo Nusantara (2022)
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Data Tabel  2 didapat  dari  hasil  diskusi  dan  kesepakatan  dengan  karyawan  PT  Petro  Oxo Nusantara  pada  divisi  logistik.  Kriteria  yang  didapat  yaitu quality,  cost,  delivery,  specification, juga service.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Perancangan Sistem FSAW
Di mana sudah dibahas pada pendahuluan sebelumnya, penilaian kualitas dari segi pemasok bisa dilakukan  dan  dilihat  dari  segi  pengaruh  pada  kriteria  untuk  melaksanakan  tahap  kualitas  produk. Selanjutnya  pada  kriteria  –  kriteria  tersebut  akan  didapatkan  sebagai  acuan  untuk  dilakukannya penentuan  kualitas  pemasok  sebagaimana  nantinya  akan  diimplementasikan  dengan  cara  atau menggunakan metode Fuzzy SAW

## Analisa Kebutuhan Input
Dalam suatu konsep Fuzzy SAW diperlukannya kriteria dan nilai bobot untuk tiap – tiap kriteria, dimana  untuk  membantu  perhitungan  dalam  hal  yang  perlu  dilakukan  pada  penentuan  dari  5  buah kriteria di antara adalah Quality, Cost, Delivery, Specification, dan Service. Adapun penjelasan kriteria dan nilai bobot untuk tiap – tiap kriteria yang akan digunakan sebagai berikut : 1. Quality (kualitas) barang yang dihasilkan oleh supplier yang telah mendapatkan kesepakatan untuk memasok kebutuhan produksi menentukan hasil akhir daro produk jual perusahaan
2. Cost
Harga yang ditawarkan oleh pemasok dapat mempengaruhi laba yang diperoleh perusahaan semakin rendah  dan  kesesuaian  dengan  kualitas  dan  kriteria  lain  sehingga  memperoleh  kesepakatan  yang saling menguntungkan antara perusahaan dan pemasok.
3. Delivery
Pengiriman  kan  ketentuan  penerimaan  barang  menentukan  ketepatan  dan  efisiensi  pada  proses produksi.
4. Specification
Kecocokan  pada  bahan  yang  dipesan  pada  ukuran  dan  kadar  yang  ditentukan  oleh  perusahaan menjadi kriteria penting untuk efektivitas produksi perusahaan
5. Service
Pelayanan  yang  ditawarkan  dan  respons  yang  diberikan  pada  saat  pemesanan  menjadikan  kriteria tersebut penting dan perlu untuk di pertimbangkan.

## Analisis kebutuhan Output
Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan pertimbangan keputusan pemilihan supplier di Devisi logistik Kriteria yang digunakan adalah Quality, Cost, Delivery, Specification, dan Service Data yang digunakan berasal dari (primer (data  survey)/sekunder (Data dari perusahaan). Survei yang silakukan pada karyawan divisi logistik dan data sekunder yang berupa data supplier chemical maupun sparepart. Hasil  dari  analisa  yaitu  pada  pion  tertinggi  pada  sebuah  alternatif  akan  dilakukan  komparasi dengan poin yang lain. Dalam penelitian berikut hasil keluarannya ditentukan dan diambil dari urutan alternatif  yang  tertinggi  ke  alternatif  yang  terendah.  Dimana  hasil  nilai  tersebut  yang  dihasilkan  dari nilai tiap kriteria yang memiliki nilai yang berbeda – beda.
Selanjutnya melakukan input kriteria terhadap kriteria yang didapat dari hasil pengisian kuesioner oleh 5 responden expert serta dilakukan convert matriks dari keputusan tiap responden.
Tabel 3. Hasil kuesioner responden 1 Perusahaan Supplier Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 5 5 5 5 5 A2 5 3 3 5 3 A3 5 4 4 5 3 A4 5 4 4 5 5 A5 5 4 4 5 5 A6 5 5 4 5 5
Sumber : Kuesioner karyawan logistik PT. Petro Oxo Nusantara (2022)
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 4. Hasil kuesioner responden 2 Perusahaan Supplier Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 5 5 5 5 4 A2 5 5 5 5 4 A3 5 5 5 5 4 A4 5 5 5 5 4 A5 5 5 5 5 4 A6 5 5 5 5 4
Sumber : Kuesioner karyawan logistik PT. Petro Oxo Nusantara (2022)
Tabel 4. Hasil kuesioner responden 3 Perusahaan Supplier Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 5 5 5 5 4 A2 5 5 5 5 4 A3 5 5 5 5 4 A4 5 4 4 5 4 A5 5 4 4 5 4 A6 5 4 4 5 4
Sumber : Kuesioner karyawan logistik PT. Petro Oxo Nusantara (2022)
Tabel 5. Hasil kuesioner responden 4 Perusahaan Supplier Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 5 5 4 5 4 A2 5 4 4 5 4 A3 5 4 4 5 4 A4 5 4 4 5 4 A5 5 4 4 5 4 A6 5 4 4 5 4
Sumber : Kuesioner karyawan logistik PT. Petro Oxo Nusantara (2022)
Tabel 6. Hasil kuesioner responden 5 Perusahaan Supplier Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 5 4 5 4 4 A2 5 4 5 4 4 A3 5 4 5 4 4 A4 5 4 4 4 4 A5 5 4 4 4 4 A6 5 4 4 4 4
Sumber : Kuesioner karyawan logistik PT. Petro Oxo Nusantara (2022)
Data perolehan dalam Tabel 3, 4, 5, 6 di ubah ke dalam bentuk matriks untuk melanjutkan pada tahapan selanjutnya.
Matriks responden 1
[ 5 5 5 5 5
5 3 3 5 3 5 4 4 5 3 5 4 4 5 5 5 4 4 5 5 5 5 4 5 5] Matriks Responden 2
[
5 5 5 5 4 5 5 5 5 4 5 5 5 5 4 5 5 5 5 4 5 5 5 5 4 5 5 5 5 4]
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Matriks Responden 3
[ 5 5 5 5 4 5 5 5 5 4 5 5 5 5 4 5 4 4 5 4 5 4 4 5 4
5 4 4 5 4] Matriks Responden 4 [ 5 5 4 5 4 5 4 4 5 4
5 4 4 5 4
5 4 4 5 4
5 4 4 5 4
5 4 4 5 4] Matriks Responden 5 [ 5 4 5 4 4 5 4 5 4 4 5 4 5 4 4 5 4 4 4 4 5 4 4 4 4 5 4 4 4 4]
Menentukan  nilai  matriks  normalisasi  (R)  dari  matriks  yang  diperoleh  dari  responden menggunakan rumus keuntungan pada perhitungan berikut :
a. Responden 1
R11 = 5
max(5 5 5 5 5 5) = 5
5 = 1 R12 = 5 max(5 3 4 4 4 5) = 5 5 = 1
R13 = 5
max(5 3 4 4 4 4) = 5
5 = 1
R14 = 5 max(5 5 5 5 5 5) = 5 5 = 1
R15 = 5 max(5 3 3 5 5 5) = 5 5 = 1
...........................................
Perhitungan selanjutnya menggunakan rumus yang sama  hingga perhitungan R65 (Normalisasi Perusahaan A6 kriteria 5).
R61 = 5
max(5 5 5 5 5 5) = 5 5 = 1
R62 = 5
max(5 3 4 4 4 5) = 5 5 = 1
R63 = 4 max(5 3 4 4 4 4) = 4 5 = 0,8 R64 = 5 max(5 5 5 5 5 5) = 5 5 = 1
R65 = 5
max(5 3 3 5 5 5) = 5 5 = 1
Diperoleh matriks normalisasi sebagai berikut :
[ 1 1 1 1 1 1 0,6 0,6 1 0,6 1 0,8 0,8 1 0,6 1 0,8 0,8 1 1 1 0,8 0,8 1 1 1 1 0,8 1 1 ]
b. Responden 2
R11 = 5
max(5 5 5 5 5 5) = 5 5 = 1
R12 = 5 max(5 5 5 5 5 5) = 5 5 = 1 R13 = 5 max(5 5 5 5 5 5) = 5 5 = 1
R14 = 5
max(5 5 5 5 5 5) = 5 5 = 1
R15 = 4 max(4 4 4 4 4 4) = 4 5 = 0,8
………………………………….
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Perhitungan selanjutnya menggunakan rumus yang sama hingga perhitungan R65 ( Normalisasi Perusahaan A6 kriteria 5).
R61 = 5 max(5 5 5 5 5 5) = 5 5 = 1
R62 = 5
max(5 5 5 5 5 5) = 5 5 = 1
R63 = 5 max(5 5 5 5 5 5) = 5 5 = 1 R64 =
5 max(5 5 5 5 5 5) = 5 5 = 1
R65 = 4 max(4 4 4 4 4 4) = 4 5 = 0,8 [
1 1 1 1 0,8 1 1 1 1 0,8 1 1 1 1 0,8 1 1 1 1 0,8 1 1 1 1 0,8 1 1 1 1 0,8]
c. Responden 3
R11 = 5
max(5 5 5 5 5 5) = 5 5 = 1
R12 = 5 max(5 5 5 4 4 4) = 5 5 = 1
R13 = 5
max(5 5 5 4 4 4) = 5 5 = 1
R14 = 5 max(5 5 5 5 5 5) = 5 5 = 1
R15 = 4 max(4 4 4 4 4 4) = 4 5 = 0,8
...........................................
Perhitungan selanjutnya menggunakan rumus yang sama hingga perhitungan R65 (Normalisasi Perusahaan A6 kriteria 5)
R61 = 5 max(5 5 5 5 5 5) = 5 5 = 1
R62 = 4 max(5 5 5 4 4 4) = 4 5 = 0,8
R63 = 4 max(5 5 5 4 4 4) = 4 5 = 0,8 R64 = 5 max(5 5 5 5 5 5) = 5 5 = 1
R65 = 4
max(4 4 4 4 4 4) = 4 5 = 0,8 [ 1 1 1 1 0,8
1 1 1 1 0,8
1 1 1 1 0,8 1 0,8 0,8 1 0,8 1 0,8 0,8 1 0,8 1 0,8 0,8 1 0,8] d. Responden 4 R11 = 5
max(5 5 5 5 5 5) = 5 5 = 1 R12 = 5 max(5 4 4 4 4 4) = 5 5 = 1 R13 = 4 max(4 4 4 4 4 4) = 4 5 = 0,8
R14 = 5 max(5 5 5 5 5 5) = 5 5 = 1 R15 = 4 max(4 4 4 4 4 4) = 4 5 = 0,8 ...........................................
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Perhitungan selanjutnya menggunakan rumus yang sama hingga perhitungan R65 ( normalisasi Perusahaan A6 kriteria 5)
R61 = 5 max(5 5 5 5 5 5) = 5 5 = 1
R62 = 4 max(5 4 4 4 4 4) = 4 5 = 0,8
R63 = 4 max(4 4 4 4 4 4) = 4 5 = 0,8 R64 =
5 max(5 5 5 5 5 5) = 5 5 = 1 R65 =
4 max(4 4 4 4 4 4) = 4 5 = 0,8
[
1 1 0,8 1 0,8 1 0,8 0,8 1 0,8 1 0,8 0,8 1 0,8 1 0,8 0,8 1 0,8 1 0,8 0,8 1 0,8 1 0,8 0,8 1 0,8] e. Responden 5 R11 = 5
max(5 5 5 5 5 5) = 5 5 = 1
R12 = 4 max(4 4 4 4 4 4) = 4 5 = 0,8
R13 = 5
max(5 5 5 4 4 4) = 5 5 = 1
R14 = 4 max(4 4 4 4 4 4) = 4 5 = 0,8
R15 = 4 max(4 4 4 4 4 4) = 4 5 = 0,8 ...........................................
Perhitungan selanjutnya menggunakan rumus yang sama hingga perhitungan R65 (nnormalisasi Perusahaan A6 kriteria 5)
R61 = 5 max(5 5 5 5 5 5) = 5 5 = 1
R62 = 4
max(4 4 4 4 4 4) = 4 5 = 0,8
R63 = 4 max(5 5 5 4 4 4) = 4 5 = 0,8 R64 = 4 max(4 4 4 4 4 4) = 4 5 = 0,8
R65 = 4
max(4 4 4 4 4 4) = 4 5 = 0,8 [ 1 0,8 1 0,8 0,8 1 0,8 1 0,8 0,8 1 0,8 1 0,8 0,8 1 0,8 0,8 0,8 0,8 1 0,8 0,8 0,8 0,8 1 0,8 0,8 0,8 0,8]
Perhitungan Preferensi (Vi) Tahap selanjutnya yang akan dilakukan perangkingan untuk mencari alternatif  terbaik    dan  untuk  menentukan  jasa  logistik  terbaik  menggunakan  penentuan  nilai  bobot preferensi / vektor bobot yang dilambangkan dengan W sebagai berikut :
a. C1 ( Quality ) = 30 % → 0,3 b. C2 ( Cost ) = 20 % → 0,2
c. C3 ( Delivery ) = 10 % → 0,1 d. C4 ( Specification ) = 20 % → 0,2 e. C5 ( Service )
= 20 % → 0,2
Data  pembobotan  preferensi  didapat  dari  hasil  diskusi  dan  kesepakatan  dengan  karyawan  PT Petro Oxo Nusantara pada divisi logistik. Dari preferensi atau vektor bobot dihitung dari hasil akhir nilai
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
preferensi (Vi) dimana untuk mencari alternatif terbaik penentuan jasa logistik dengan menjumlahkan perkalian W * R pada setiap alternatif sebagai berikut :
a. Responden 1 V1 = (0,3)*(1) + (0,2)*(1) + (0,1)*(1) + (0,2)*(1) + (0,2)*(1) = 1 V2 = (0,3)*(1) + (0,2)*(0,6) + (0,1)*(0,6) + (0,2)*(1) + (0,2)*(0,6) = 0,8 V3 = (0,3)*(1) + (0,2)*(0,8) + (0,1)*(0,8) + (0,2)*(1) + (0,2)*(0,6) = 0,86 V4 = (0,3)*(1) + (0,2)*(0,8) + (0,1)*(0,8) + (0,2)*(1) + (0,2)*(1) = 0,94 V5 = (0,3)*(1) + (0,2)*(0,8) + (0,1)*(0,8) + (0,2)*(1) + (0,2)*(1) = 0,94 V6 = (0,3)*(1) + (0,2)*(1) + (0,1)*(0,8) + (0,2)*(1) + (0,2)*(1) = 0,98 b. Responden 2 V1 = (0,3)*(1) + (0,2)*(1) + (0,1)*(1) + (0,2)*(1) + (0,2)*(0,8) = 0,96 V2 = (0,3)*(1) + (0,2)*(1) + (0,1)*(1) + (0,2)*(1) + (0,2)*(0,8) = 0,96 V3 = (0,3)*(1) + (0,2)*(1) + (0,1)*(1) + (0,2)*(1) + (0,2)*(0,8) = 0,96 V4 = (0,3)*(1) + (0,2)*(1) + (0,1)*(1) + (0,2)*(1) + (0,2)*(0,8) = 0,96 V5 = (0,3)*(1) + (0,2)*(1) + (0,1)*(1) + (0,2)*(1) + (0,2)*(0,8) = 0,96 V6 = (0,3)*(1) + (0,2)*(1) + (0,1)*(1) + (0,2)*(1) + (0,2)*(0,8) = 0,96 c. Responden 3 V1 = (0,3)*(1) + (0,2)*(1) + (0,1)*(1) + (0,2)*(1) + (0,2)*(0,8) = 0,96 V2 = (0,3)*(1) + (0,2)*(1) + (0,1)*(1) + (0,2)*(1) + (0,2)*(0,8) = 0,96 V3 = (0,3)*(1) + (0,2)*(1) + (0,1)*(1) + (0,2)*(1) + (0,2)*(0,8) = 0,96 V4 = (0,3)*(1) + (0,2)*(0,8) + (0,1)*(0,8) + (0,2)*(1) + (0,2)*(0,8) = 0,9 V5 = (0,3)*(1) + (0,2)*(0,8) + (0,1)*(0,8) + (0,2)*(1) + (0,2)*(0,8) = 0,9 V6 = (0,3)*(1) + (0,2)*(0,8) + (0,1)*(0,8) + (0,2)*(1) + (0,2)*(0,8) = 0,9 d. Responden 4 V1 = (0,3)*(1) + (0,2)*(1) + (0,1)*(0,8) + (0,2)*(1) + (0,2)*(0,8) = 0,94 V2 = (0,3)*(1) + (0,2)*(0,8) + (0,1)*(0,8) + (0,2)*(1) + (0,2)*(0,8) = 0,9 V3 = (0,3)*(1) + (0,2)*(0,8) + (0,1)*(0,8) + (0,2)*(1) + (0,2)*(0,8) = 0,9 V4 = (0,3)*(1) + (0,2)*(0,8) + (0,1)*(0,8) + (0,2)*(1) + (0,2)*(0,8) = 0,9 V5 = (0,3)*(1) + (0,2)*(0,8) + (0,1)*(0,8) + (0,2)*(1) + (0,2)*(0,8) = 0,9 V6 = (0,3)*(1) + (0,2)*(0,8) + (0,1)*(0,8) + (0,2)*(1) + (0,2)*(0,8) = 0,9 5. Responden 5 V1 = (0,3)*(1) + (0,2)*(0,8) + (0,1)*(1) + (0,2)*(0,8) + (0,2)*(0,8) = 0,88 V2 = (0,3)*(1) + (0,2)*(0,8) + (0,1)*(1) + (0,2)*(0,8) + (0,2)*(0,8) = 0,88 V3 = (0,3)*(1) + (0,2)*(0,8) + (0,1)*(1) + (0,2)*(0,8) + (0,2)*(0,8) = 0,88 V4 = (0,3)*(1) + (0,2)*(0,8) + (0,1)*(0,8) + (0,2)*(0,8) + (0,2)*(0,8) = 0,86 V5 = (0,3)*(1) + (0,2)*(0,8) + (0,1)*(0,8) + (0,2)*(0,8) + (0,2)*(0,8) = 0,86 V6 = (0,3)*(1) + (0,2)*(0,8) + (0,1)*(0,8) + (0,2)*(0,8) + (0,2)*(0,8) = 0,86
Berdasarkan  hasil  perhitungan  di  atas  yang  menggunakan  6  (enam)  alternatif  perusahaan  jasa logistik, maka dapat dilakukan ke tahap selanjutnya yaitu perangkingan yang bisa dilihat pada tabel di bawah ini : a. Perusahaan Chemical Gas Tabel 7. Hasil perangkingan Chemical Gas Alternatif Nilai Preferensi Ranking V1 = A1 0,948 1 V3 = A3 0,912 2 V2 = A2 0,900 3 Sumber: Perhitungan nilai preferensi metode FSAW (2022)
b. Perusahaan Spare Part Tabel 8. Hasil perangkingan Spare Part Alternatif Nilai Preferensi Ranking V6 = A6 0,920 1 V5 = A5 0,912 2 atau 3 V4 = A4 0,912 2 atau 3
Sumber: Perhitungan nilai preferensi metode FSAW (2022)
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Dari hasil perhitungan yang sudah dilakukan nilai preferensi maka didapatkan 2 (dua) hasil bahwa A1  dan  A6  memiliki  hasil  nilai  tertinggi  yang  dimana  hasil  tersebut  dapat  digunakan  sebagai  acuan bahan  referensi  untuk  pengambilan  keputusan  dalam  menentukan  suatu  jasa  logistik  terbaik  untuk perusahaan.

## 4. Kesimpulan
Dari perhitungan, didapatkan kesimpulan bahwa berdasarkan pengamatan dan pengolahan data dari metode “ Fuzzy Simple Additive Weighting” (FSAW) adalah  menentukan supplier dengan beberapa kriteria dan nilai pembobotan berdasarkan  kuesioner dengan  pemilihan yang disesuaikan  kebutuhan perusahaan yaitu Kualitas = 30 % = 0,3, Harga = 20 % = 0,2, Pengiriman = 10 % = 0,1, Spesifikasi = 20 % = 0,2, Pelayanan = 20 % = 0,2. Untuk  pembobotan supplier yang memiliki rangking paling tinggi dipilih  dengan  2  pilihan,  yaitu  PT.  Air  Product  Indonesia  untuk supplier gas  dan  PT.  Global  Energi Solusindo untuk supplier spare part .

## 5. Referensi
[1] M. Muslihudin, F. Triananingsih, and L. Anggraei, “Pembuatan Model Penilaian Indeks Kinerja Dosen  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Simple  Additive  Weighting,”  pp.  4–7,  2017,  [Online]. Available: www.stmikpringsewu.ac.id
[2] A. Saleh, R. E. Sari, H. Kurniawan, S. Potensi, U. Jl, and K. L. Yos Sudarso, “Metode Fuzzy Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Dalam  Menentukan  Kualitas  Kulit  Ular  Untuk  Kerajinan Tangan (Studi Kasus : CV. Asia Exotica Medan),” in Seminar Nasional Informatika (SNIf) (Vol. 1, No. 1, pp. 18-23). 2014.
[3] P. Astuti and N. Nuraeni, “Pemilihan Supplier Bahan Baku Dengan Metode Simple Additive Weighting  (SAW)  (Studi  Kasus :  PT.  Nara  Summit  Industry,  Cikarang).” Jurnal  Teknik Informatika , 4 (1), 57-61.
[4] Hapid,  S.  D.,  Dzulhaq,  M.  I.,  &  Mulyono,  T.  ,”Sistem  Pendukung  Keputusan  Penyeleksian Supplier  Bahan  Produksi  Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),”. JURNAL SISFOTEK GLOBAL , 10 (1), 33-37. 2020.
[5] Maulana, Wildan Arya, Arie Nugroho, and Teguh Andriyanto. "Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Supplier  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  Di  Toko  Bangunan Ragil." Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) . Vol. 5. No. 2. 2021.
[6] Susandi, Diki, and Hibia Lia Anita. "Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weight." JSiI  (Jurnal  Sist.  Informasi) 6.2 (2019): 79-85.
[7] BR  Ketaren,  “Pusaka  Prima  Mandiri  Dengan  Model  Fuzzy  Multi  Attribute  Decision  Making (FMADM) Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Tugas Sarjana Diajukan untuk Memenuhi Sebagian dari Syarat-syarat Penulisan Tugas Sarjana,” 2019.
[8] I. Z. Heryansyah and A. Ilmaniati, “Analisis Pemilihan Supplier Hebel Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Di PT. Inti Bekasi Raya,” Jurnal Media Teknik dan Sistem Industri , vol. 4, no. 2, p. 79, Sep. 2020, doi: 10.35194/jmtsi.v4i2.1044.
[9] Pradipta, Aldi Yudha, and Anita Diana. "Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Supplier pada Apotek dengan Metode AHP dan SAW (Studi Kasus Apotek XYZ)." Prosiding SISFOTEK 1.1 (2017): 107-114.
[10] Harjayanti,  Johana,  and  Anief  Fauzan  Rozi.  "Sistem  Informasi  Penilaian  Supplier  Komputer Menggunakan  Metode  Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making  Dengan  Simple  Additive Weighting." INFORMAL: Informatics Journal 1.3 (2016): 88-95.
[11] R.  Agustriani  and  L.  Utari,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  Untuk Merekomendasikan  Penentuan  Supplier  Bahan  Baku  Kertas,” Jurnal  Ilmiah  Teknologi- Informasi dan Sains (TeknoIS) , vol. 9, pp. 43–52, 2019.
[12] Hutagalung,  Juniar.  "Studi  Kelayakan  Pemilihan  Supplier  Perlengkapan  Dan  ATK Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting)." J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) 3.2 (2019): 356-371.
[13] Kasma, Utin. "Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Sepeda Motor Menggunakan Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)." E-JURNAL  JUSITI:  Jurnal  Sistem  Informasi  dan Teknologi Informasi 7.2 (2018): 104-115.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
[14] F. S. Bufra, S. Defit, and G. W. Nurcahyo, “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Simple  Additive  Weighting  dalam  Meningkatkan  Pendapatan  Jasa  Fotografi  (Studi  Kasus : Studio Foto One way creative di Kota Padang),” Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis , pp. 110– 116, Dec. 2020, doi: 10.37034/infeb.v2i4.53.
[15] R.  Abdillah,  “Implementasi  Fuzzy  Simple  Additive  Weghting  (Saw)  Sebagai  Pendukung Keputusan Pada Beasiswa Penelitian,” STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi) , 2 (1), 74-83. 2017.