Performa: Media Ilmiah Teknik Industri ISSN 1412-8624 (cetak)  |  ISSN 2620-6412 (online) Vol. 22, No. 2, 2023, Hal. 84-92
PEMILIHAN SUPPLIER SEMEN DENGAN METODE STEP-WISE WEIGHT ASSESSMENT RATIO ANALYSIS (SWARA) DAN EXTENDED PROMETHEE II
Arief Hidayat 1 , Annisa Kesy Garside 1  , dan Thomy Eko Saputro 1
1 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Malang, Jl. Raya Tlogomas No. 246, Malang 65144 Indonesia Email: riefbre@webmail.umm.ac.id, annisa@umm.ac.id, thomysaputro@umm.ac.id

## Abstrak
Ketersediaan bahan baku merupakan faktor penting yang harus diperhatikan agar proses produksi dapat berjalan dengan baik. Untuk menjaga kelangsungan proses produksi, perusahaan bekerjasama dengan supplier yang tepat  agar dapat menyediakan bahan baku saat dibutuhkan. PT Balikpapan Ready Mix (BRM) Pile merupakan perusahaan kontruksi yang  bergerak di  bidang pembuatan  berbagai produk  beton pre-cast. Saat  ini,  PT BRM Pile mengalami  kendala  saat terjadi perubahan pada jumlah pasokan semen, sering miskomunikasi dengan supplier dan menghadapi supplier yang kurang  responsif.  Selain  itu,  perusahaan  belum  memiliki  metode  yang  tepat  untuk  menentukan supplier tetap  yang selalu tersedia saat perusahaan memesan semen baik secara reguler ataupun mendadak.Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan kriteria dan sub kriteria yang tepat dan memilih supplier semen yang terbaik. Dalam penelitian ini, metode Multi Criteria Decision Making yang diusulkan adalah Step-Wise Weight Assessment Ratio Analysis (SWARA) dan Extended Promethee II (EXPROM II) . Hasil dari penelitian ini diperoleh 6 kriteria dan 15 sub kriteria untuk memilih supplier yang tepat. Metode Step-Wise Weight Assessment Ratio Analysis digunakan untuk menentukan bobot kriteria dan sub kriteria. Sub kriteria paling penting dalam pemilihan supplier adalah kualitas bahan dengan nilai bobot sebesar 0,2639. Selanjutnya, hasil pengolahan data dengan Extended Promethee II diperoleh alternatif supplier terbaik adalah alternatif A2 dengan nilai prioritas sebesar 0,2692.
Kata kunci : Pemilihan Supplier , semen, SWARA, Extended Promethee II, Multi Criteria Decision Making

## Abstract
Availability  of  raw  materials  is  an  important  factor  that  needs  to  be  considered  for  the  production  process  to  run smoothly.  To  maintain  the  continuity  of  the  production  process,  companies  collaborate  with  the  right  suppliers  to ensure the availability of raw materials when needed. PT Balikpapan Ready Mix (BRM) Pile is a construction company engaged in the production of various pre-cast concrete products. Currently, PT BRM Pile is facing challenges due to changes in the quantity of cement supply, frequent miscommunication with suppliers, and dealing with unresponsive suppliers. In addition, the company does not yet have a proper method to determine a reliable supplier that is always available when ordering cement, both regularly and on an ad-hoc basis. The objective of this research is to determine the appropriate criteria and sub-criteria and select the best cement supplier. In this study, the proposed Multi-Criteria Decision  Making  method  is  the Step-Wise  Weight  Assessment  Ratio  Analysis  (SWARA)  and  Extended  Promethee  II (EXPROM II). The results of this study obtained 6 criteria and 15 sub-criteria to select the right supplier. The Step- Wise Weight Assessment Ratio Analysis method is used to determine the weights of criteria and sub-criteria. The most important sub-criterion in selecting a supplier is the quality of the material with a weight value of 0.2639. Furthermore, the results of data processing with Extended Promethee II obtained the best alternative supplier, which is alternative A2, with a priority value of 0.2692.
Keywords: Supplier Selection, cement, SWARA, EXPROM II, Multi Criteria Decision Making
1. Pendahuluan
Supplier memiliki  keberadaan  yang  mampu menyediakan bahan baku yang tidak dapat diperoleh oleh perusahaan  itu  sendiri  (Prasetyo  &  Kurniati,  2018). Keterlibatan supplier dalam  sebuah  rantai  pasok  sangat krusial karena supplier memiliki peran yang besar pada berlangsungnya  proses  produksi.  Pemilihan supplier adalah aktivitas pembelian yang penting bagi perusahaan,  karena  sangat  berpengaruh  pada  faktor- faktor  suatu  produk  (Wardani  et  al.,  2018).  Kesalahan saat memilih supplier dapat mempengaruhi produktivitas
1  Penulis korespondensi
perusahaan dan rantai pasok. Oleh karena itu, perusahaan harus  mempertimbangkan  kriteria-kriteria  dan  metode yang digunakan untuk mendapatkan supplier yang tepat. Multi-Criteria Decision Making (MCDM) merupakan  metode  pengambilan  keputusan  pada skenario kompleks dengan mempertimbangkan berbagai indikator,  tujuan,  dan  kriteria.  MCDM  populer digunakan  karena  fleksibel  pada  prosesnya  dengan mempertimbangkan  semua  kriteria  dan  tujuan  secara bersamaan  (Kumar  et  al.,  2017).  Pemilihan supplier dilakukan  pada  kriteria  yang  lebih  menyeluruh
menggunakan salah satu metode pengambilan keputusan dalam MCDM yaitu Step-wise Weight Assessment Ratio Analysis (SWARA).  SWARA  merupakan  salah  satu metode  pembobotan  yang  pertama  kali  dikemukakan oleh Keršulienė et al. (2010). Metode SWARA berbeda dari  metode  pembobotan  lainnya.  Metode  ini  lebih mengutamakan pendapat para ahli (pengambil keputusan dan  kebijakan  di  perusahaan)  dalam  mengevaluasi  dan menghitung bobot berdasarkan prioritas mereka (Zolfani & Saparauskas, 2013). Pada metode ini, pemeringkatan kriteria  akan  diurutkan  berdasarkan  responden  yang merupakan ahli pada  bidangnya  (Keršulienė & Turskis, 2011).  Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  telah menggunakan SWARA dalam menghitung bobot kriteria diantaranya  oleh  Heidary  Dahooie  et  al.,  2018; Karabasevic et al., 2016; Keyghobadi et al., 2020; Rani et al., 2020; Singh & Modgil, 2020; Ulutas et al., 2020.
Preference  Ranking  Organization  Method  for Enrichment  Evaluation  (PROMETHEE)  merupakan salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  menentukan urutan (prioritas) dalam analisis multi kriteria (Wardana et  al.,  2022).  Extended  Promethee  II (EXPROM  II) dikembangkan berdasarkan Promethee II oleh Diakoulaki  dan  Koumoutsosa  (Fadlina  et  al.,  2017). Metode ini didasari pada konsep alternatif ideal dan anti- ideal, alternatifnya tidak selalu berawal dari set alternatif yang  dipertimbangkan  dan  dapat  digunakan  pada pemilihan  alternatif  terbaik.  Beberapa  penelitian terdahulu  yang  telah  mengimplementasikan  metode EXPROM  II  dalam  penelitiannya  diantaranya  oleh Fadlina et al., 2017; Mesran et al., 2018; Silalahi et al., 2017.
PT Balikpapan Ready Mix (BRM) Pile merupakan perusahaan  kontruksi  yang  bergerak  di  bidang pembuatan  berbagai  produk  beton pre-cast berkualitas tinggi. Produk yang dihasilkan PT BRM Pile yaitu Spun Pile , Square Pile , Mini Pile , Corrugated Concrete Sheet Pile (CCSP), Flat  Sheet  Pile (FSP),  I-Grider  dan drainase.  Semen  merupakan  bahan  baku  utama  yang dibutuhkan  untuk  melakukan  proses  produksi  di  PT Balikpapan  Ready  Mix  Pile.  Saat  ini,  PT  BRM  Pile memilih supplier semen berdasarkan enam kriteria yaitu kualitas,  harga,  jarak  pengiriman,  estimasi  pengiriman, kelengkapan  dokumen  transaksi  dan  jumlah  armada supplier .  Dengan  menggunakan  enam  kriteria  tersebut, perusahaan  terkadang  mengalami  kendala  saat  terjadi perubahan  pada  jumlah  pasokan,  sering  miskomunikasi dengan  pihak supplier dan  menghadapi supplier yang kurang responsif. Selain itu, perusahaan belum memiliki metode yang tepat untuk menentukan supplier tetap yang selalu  tersedia  saat  perusahaan  memesan  semen  baik secara reguler ataupun mendadak.
Berdasarkan  permasalahan  yang  terjadi  di  PT Balikpapan  Ready  Mix  Pile,  penelitian  ini  akan mengusulkan  metode  Step-wise  Weight  Assessment Ratio  Analysis  (SWARA)  dan  Extended  Promethee  II (EXPROM II) dalam pemilihan supplier tetap. Pemilihan
supplier dilakukan pada kriteria yang lebih menyeluruh, dimana  bobot  kriteria  ditentukan  dengan  metode SWARA.  Peneliti  memilih  metode  SWARA  karena kelebihan  dari  metode  ini  adalah  kemampuan  untuk mengambil  keputusan  berdasarkan  prioritas  kebijakan dibandingkan  memperhitungkan  pentingnya  kriteria (Bitarafan et al., 2014). Hasil bobot kriteria dari metode SWARA  selanjutnya  menjadi  nilai  untuk  mendapatkan peringkat  supplier  dengan  menggunakan  metode EXPROM  II.  Keunggulan  EXPROM  II  yaitu  dapat menghasilkan  peringkat  alternatif  terbaik  berdasarkan nilai net flow tertinggi masing-masing alternatif.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian ini membahas pemilihan supplier dengan metode  SWARA  dan  EXPROM  II.  Gambar  1 menunjukkan tahapan penelitian yang dilakukan.

## 2.1 Tahap Pengumpulan Data
Tahap 1 diawali dengan identifikasi kriteria dan sub kriteri.  Kriteria  supplier  selalu  berbeda  tergantung  dari tujuan  perusahaan.  Oleh  karena  itu,  perusahaan  harus mempertimbangkan kriteria-kriteria yang akan digunakan  untuk  memilih  supplier  yang  tepat  dalam memasok  bahan  baku  (Ihsan  et  al.,  2022).  Dalam penelitian ini, kriteria dan sub kriteria diperoleh dari studi literatur dan diskusi dengan  ahli dari pihak perusahaan. Kriteria dan sub kriteria diindentifikasi dengan mengacu Dickson  (1966)  dan  Maruli  (2012)  Ada  3  ahli  yang terlibat  dalam  diskusi  dan  pengisian  kuesioner  yaitu Pimpinan  Perusahaan,  Kepala  Divisi  Logistik,  dan Kepala  Divisi Quality  Control. Dari  hasil  diskusi diperoleh  kesepakatan  penambahan  kriteria  dan  sub kriteria  pada  pemilihan supplier semen  seperti ditunjukkan pada Tabel 1. Setelah diperoleh kriteria dan sub  kriteria  maka  langkah  selanjutnya  dilakukan penyebaran  kuesioner  kepada  ahli.  Kuesioner  terbagi menjadi  2  tahapan,  kuesioner  I  dan  Kuesioner  II. Kuesioner I terdiri dari 2 bagian yaitu memeringkatkan kriteria  dan  sub  kriteria  berdasarkan  keutamaan perusahaan.  Kuesioner  II  merupakan  kuesioner  untuk mengetahui performansi supplier.
Tabel 1 . Kriteria dan Sub Kriteria Kriteria Sub Kriteria Sumber Kode Kualitas Kualitas Bahan D, M, P Q1 Tingkat Cacat P Q2 Variasi Produk P Q3 Pengiriman Estimasi Pengiriman M, P D2 Jarak Pengiriman P D1 Pelayanan Ketepatan Jumlah Produk D S5 Kelengkapan Dokumen Transaksi P S3 Pemberian Garansi D, M S4 Prosedur Komplain D, M S2 Responsif D, M S1 Manajemen Perusahaan Reputasi dan Profesionalisme D, M M2 Pengalaman M, P M1 Sumber Daya Jumlah Armada M, P R Harga Harga Produk P C1 Biaya Kirim P C2 D: Dickson, M: Maruli, P: Perusahaan
Langkah selanjutnya adalah melakukan rekapitulasi hasil kuesioner I dan kuesioner II.

## Gambar 1. Flowchart  Pemilihan Supplier dengan Metode SWARA dan EXPROM II

## 2.2  Pembobotan  Kriteria  dan  Sub  Kriteria  dengan Metode  Step-wise  Weight  Assessment  Ratio Analysis (SWARA)
Berikut  langkah-langkah  melakukan  pembobotan dengan menggunakan metode SWARA menurut Assrani et al., (2021) :
1. Rata-rata Nilai
Lakukan  penjumlahan  berdasarkan  penilaian  ahli untuk  masing-masing  kriteria  untuk  mencari  nilai rata-rata  dari  masing-masing  kriteria  dengan menggunakan  persamaan  (1).  Kemudian  urutkan dari  kriteria  yang  memiliki  nilai  tertinggi  ke  yang terendah .
𝑡̅ = 𝛴 𝑘=1 𝑟 𝑡 𝑗𝑘 𝑟 (1)
2. Nilai Komparatif ( 𝑆 𝑗 )
Mencari nilai komparatif ( 𝑆 𝑗 ), diurutkan berdasarkan  nilai  tertinggi  dengan  kriteria  paling penting  dan  sebagai  urutan  awal.  Kemudian jumlahkan urutan menggunakan persamaan (2):
𝑆 𝑗 = ∑ 𝐴𝑖 𝑛 𝑖 𝑛 (2)
3. Nilai Koefisien ( 𝐾 𝑗 )
Mencari nilai koefisien ( 𝐾 𝑗 ), nilai 𝐾 𝑗 dicari dengan menggunakan persamaan (3):
𝐾 𝑗 = { 1 𝑆 𝑗 + 1 𝑗=1 𝑗>1 (3)
4. Nilai Bobot ( 𝑞 𝑗 )
Menghitung  bobot  ( 𝑞 𝑗 )  dengan  menggunakan persamaan (4):
𝑞 𝑗 = { 1 𝐾𝑗−1 𝐾𝑗 𝑗=1 𝑗>1 (4)
5. Nilai Bobot Relatif ( 𝑊 𝑗 )
Menentukan bobot relatif kriteria menggunakan persamaan (5):
𝑊 𝑗 = 𝑞𝑗 𝛴 𝑛 𝑗=1𝑞𝑗 (5) 2.3 Pemeringkatan  Alternatif  dengan  Extended Promethee II (EXPROM II)
EXPROM II didasari pada konsep solusi ideal dan anti-ideal,  alternatifnya  tidak  selalu  berawal  dari  set alternatif yang dipertimbangkan. Alternatif ini menyediakan  batasan  pada  pengolahannya  dengan mempertimbangkan  masalah  yang  telah  ditetapkan. Langkah-langkah penerapan EXPROM II yaitu (Fadlina et al., 2017):
1. Normalisasi . matriks . keputusan Normalisasi  matriks  keputusan  ( 𝑟 𝑖𝑗 )  untuk  kriteria menguntungkan/ benefit dengan menggunakan persamaan (6):
𝑟 𝑖𝑗 = [𝑋𝑖𝑗 −min(𝑋𝑖𝑗)] [max(𝑋𝑖𝑗)−min(𝑋𝑖𝑗)] (6)
Sedangkan  untuk  kriteria  tidak  menguntungkan/ cost dengan menggunakan persamaan (7).
𝑟 𝑖𝑗 = [max (𝑋𝑖𝑗 )− 𝑋𝑖𝑗] [max(𝑋𝑖𝑗) − min (𝑋𝑖𝑗)] (7) 2. Fungsi ... Preferensi
Penentuan fungsi preferensi 𝑃 𝑗 ( 𝑖 , 𝑖 ′ ), menggunakan persamaan (8) dan (9):
𝑃 𝑗 (𝑖, 𝑖 ′ ) = 0 𝑖𝑓𝑟 𝑖′𝑗 ≤   𝑟 𝑖′𝑗 (8)
𝑃 𝑗 (𝑖, 𝑖 ′ ) = ( 𝑟 𝑖′𝑗 −   𝑟 𝑖′𝑗 ) 𝑖𝑓𝑟 𝑖′𝑗 >   𝑟 𝑖′𝑗 (9)
3. Indeks Preferensi Lemah
Perhitungan indeks preferensi lemah 𝑊𝑃 (𝑖, 𝑖), dengan  mempertimbangkan  kriteria nilai  bobot menggunakan persamaan (10):
𝑊𝑃 (𝑖, 𝑖) = [Σ 𝑗=1 𝑛 𝑊 𝑗 𝑥𝑃 𝑗 (𝑖, 𝑖)] / Σ 𝑗=1 𝑛 𝑊 𝑗 (10)
4. Fungsi Preferensi Kuat Menghitung  fungsi  preferensi kuat 𝑆𝑃 ( 𝑖 , 𝑖 ′), didasarkan pada perbandingan  nilai-nilai  ( 𝑑𝑚 𝑗 ) dengan rentang nilai seperti yang didefinisikan oleh evaluasi seluruh rangkaian alternatif untuk kriteria menggunakan persamaan (11) dan (12):
𝑆𝑃 𝑗 (𝑖, 𝑖 ′ ) = [max(0, 𝑑 𝑗 −   𝐿 𝑗 )]/[𝑑𝑚 𝑗 −   𝐿 𝑗 ] (11)
𝑆𝑃 (𝑖, 𝑖) = [Σ𝑗=1 𝑛 𝑊𝑗𝑥𝑆𝑃𝑗(𝑖,𝑖)] Σ𝑗=1 𝑛 𝑊𝑗 (12) 5. Total Nilai Indeks
Menghitung total nilai indeks  ( 𝑇𝑃 ) preferensi adalah menggunakan persamaan (13):
𝑇𝑃(𝑖, 𝑖) = 𝑀𝑖𝑛 [1, 𝑊𝑃(𝑖, 𝑖 ′ ) + 𝑆𝑃 (𝑖, 𝑖 ′ )] (13)
6. Nilai Leaving Flow dan Entering Flow
Menghitung nilai Leaving Flow (positif) dan nilai Entering Flow (negatif)  menggunakan  persamaan (14) dan (15):
𝜑 + (𝑖) = 1 𝑚−1 Σ 𝑖′=1 𝑛 𝑇𝑃 (𝑖, 𝑖 ′ )(𝑖  ≠ 𝑖 ′ ) (14)
Arus (positif) yang keluar untuk alternatif
𝜑 − (𝑖) = 1 𝑚−1 Σ 𝑖′=1 𝑛 𝑇𝑃 (𝑖, 𝑖 ′ )(𝑖  ≠ 𝑖 ′ ) (15)
Arus (negatif) yang masuk untuk alternatif
7. Net Flow Menghitung nilai Net Flow (𝜑 ) dari setiap alternatif menggunakan persamaan (16):
𝜑(𝑖) =   𝜑 + (𝑖) −   𝜑 − (𝑖) (16)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada bagian ini, menjelaskan hasil dan analisis dari pengolahan  data  serta  implikasi  manajerial  berdasarkan hasil yang diperoleh
3.1. Bobot Kriteria dan Sub Kriteria
Berdasarkan hasil rekapitulasi kuesioner I kemudian  diolah  untuk  mendapatkan  bobot.  Langkah pertama  yang  dilakukan  yaitu  dengan  mencari  rata-rata nilai dari ahli pada tiap kriteria menggunakan persamaan (1).  Setelah  mendapatkan  nilai  rata-rata,  selanjutnya
mencari  nilai  komparatif  menggunakan  persamaan  (2). Hasil  dari  nilai  komparatif  kriteria  dapat  dilihat  pada Tabel 2. Dalam tabel tersebut, nilai pada kriteria urutan pertama  dikosongkan  karena  merupakan  ketentuan  dari perhitungan SWARA.
Tabel 2. Nilai Komparatif Kriteria Kriteria Kode 𝑆 𝑗 Kualitas Q - Pengiriman D 0,5714 Pelayanan S 0,8571 Manajemen Perusahaan M 1,1429 Sumber daya R 1,4286 Harga C 1,7143
Input  pada  nilai  koefisien  didapat  dari  hasil perhitungan  nilai  komparatif  menggunakan  persamaan (3). Hasil dari nilai koefisien kriteria  dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Koefisien Kriteria
Kriteria Kode 𝐾 𝑗 Kualitas Q 1 Pengiriman D 1,5714 Pelayanan S 1,8571 Manajemen Perusahaan M 2,1429 Sumber daya R 2,4286 Harga C 2,7143
Nilai 𝑞 𝑗 merupakan nilai bobot awal yang dihitung secara  berulang  untuk  menjadi  input  pada  perhitungan bobot  sebenarnya  yang  dimiliki  oleh  masing-masing kriteria menggunakan persamaan (4). Hasil perhitungan nilai 𝑞 𝑗 untuk kriteria dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai 𝑞 𝑗 Kriteria Kriteria Kode 𝑞 𝑗 Kualitas Q 1 Pengiriman D 0,6364 Pelayanan S 0,3427 Manajemen Perusahaan M 0,1599 Sumber daya R 0,0658 Harga C 0,0243 Nilai bobot relatif adalah nilai yang menginterpretasikan  bobot  sebenarnya  untuk  masing- masing kriteria. Dengan menggunakan hasil pembobotan akhir  tersebut,  maka  dapat  ditentukan  berapa  tingkat kepentingan  dari  masing-masing  kriteria  menggunakan persamaan (5). Hasil dari perhitungan nilai bobot relatif kriteria dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Bobot Relatif Kriteria
Kriteria Kode Bobot Kualitas Q 0,4486 Pengiriman D 0,2855 Pelayanan S 0,1537 Manajemen Perusahaan M 0,0717 Sumber daya R 0,0295 Harga C 0,0109
Pada  pembobotan  awal  metode  ini,  sub  kriteria menggunakan persamaan yang sama dengan persamaan pada perhitungan kriteria yaitu persamaan (1) - (5). Hasil dari nilai komparatif sub kriteria dapat dilihat pada Tabel 6.  Dalam  tabel  6,  nilai  pada  kriteria  urutan  pertama dikosongkan  karena  sesuai  dengan  prosedur  metode SWARA.
Tabel 6. Nilai Komparatif Sub Kriteria Sub Kriteria Kode 𝑆 𝑗 Kualitas Bahan Q1 - Tingkat Cacat Q2 1 Variasi Produk Q3 1,5 Estimasi Pengiriman D2 - Jarak Pengiriman D1 1,3333 Ketepatan Jumlah Produk S5 - Kelengkapan Dokumen Transaksi S3 0,6667 Pemberian Garansi S4 1 Prosedur Komplain S2 1,3333 Responsif S1 1,6667 Reputasi dan Profesionalisme M2 - Pengalaman M1 1,3333 Jumlah Armada R - Harga Produk C1 - Biaya Kirim C2 1,3333
Input  pada  nilai  koefisien  didapat  dari  hasil perhitungan  nilai  komparatif  menggunakan  persamaan (3).  Hasil  dari  nilai  koefisien  sub  kriteria  dapat  dilihat pada Tabel 7.

## Tabel 7. Nilai Koefisien Sub Kriteria
Sub Kriteria Kode 𝐾 𝑗 Kualitas Bahan Q1 1 Tingkat Cacat Q2 2 Variasi Produk Q3 2,5 Estimasi Pengiriman D2 1 Jarak Pengiriman D1 2,3333 Ketepatan Jumlah Produk S5 1 Kelengkapan Dokumen Transaksi S3 1,6667 Pemberian Garansi S4 2 Prosedur Komplain S2 2,3333 Responsif S1 2,6667 Reputasi dan Profesionalisme M2 1 Pengalaman M1 2,3333 Jumlah Armada R 1 Harga Produk C1 1 Biaya Kirim C2 2,3333 Nilai 𝑞 𝑗 merupakan nilai bobot awal yang dihitung secara  berulang  untuk  menjadi  input  pada  perhitungan bobot  sebenarnya  yang  dimiliki  oleh  masing-masing kriteria menggunakan persamaan (4). Hasil perhitungan nilai 𝑞 𝑗 untuk sub kriteria dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Nilai 𝑞 𝑗 Sub Kriteria
Sub Kriteria Kode 𝑞 𝑗 Kualitas Bahan Q1 1 Tingkat Cacat Q2 0,5 Variasi Produk Q3 0,2 Estimasi Pengiriman D2 1 Jarak Pengiriman D1 0,4286 Ketepatan Jumlah Produk S5 1 Kelengkapan Dokumen Transaksi S3 0,6 Pemberian Garansi S4 0,3 Prosedur Komplain S2 0,1286
Responsif S1 0,0482 Reputasi dan Profesionalisme M2 1 Pengalaman M1 0,4286 Jumlah Armada R 1 Harga Produk C1 1 Biaya Kirim C2 0,4286 Nilai bobot relatif adalah nilai yang menginterpretasikan  bobot  sebenarnya  untuk  masing- masing kriteria. Dengan menggunakan hasil pembobotan akhir  tersebut,  maka  dapat  ditentukan  berapa  tingkat kepentingan  dari  masing-masing  kriteria  menggunakan persamaan (5). Hasil dari perhitungan nilai bobot relatif sub kriteria dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Nilai Bobot Relatif Sub Kriteria
Sub Kriteria Kode 𝑊 𝑗 Kualitas Bahan Q1 0,5882 Tingkat Cacat Q2 0,2941 Variasi Produk Q3 0,1176 Estimasi Pengiriman D2 0,7 Jarak Pengiriman D1 0,3 Ketepatan Jumlah Produk S5 0,4815 Kelengkapan Dokumen Transaksi S3 0,2889 Pemberian Garansi S4 0,1445 Prosedur Komplain S2 0,0619 Responsif S1 0,0232 Reputasi dan Profesionalisme M2 0,7 Pengalaman M1 0,3 Jumlah Armada R 1 Harga Produk C1 0,7 Biaya Kirim C2 0,3
Setelah mendapatkan hasil bobot relatif dari kriteria dan  sub  kriteria,  langkah  terakhir  adalah  melakukan perhitungan bobot global kriteria dan sub kriteria dengan cara  melakukan  perkalian  antara  bobot  kriteria  dengan bobot  tiap  sub  kriteria.  Hasil  perhitungan  bobot  global dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Rekapitulasi Bobot Akhir
Kriteria Bobot
Sub Kriteria Bobot relatif Bobot global Q 0,4486 Q1 0,5882 0,2639 Q2 0,2941 0,1319 Q3 0,1176 0,0528 D 0,2855 D2 0,7 0,1998 D1 0,3 0,0856 S 0,1537 S5 0,4815 0,0740 S3 0,2889 0,0444 S4 0,1445 0,0222 S2 0,0619 0,0095 S1 0,0232 0,0036 M 0,0717 M2 0,7 0,0502 M1 0,3 0,0215 R 0,0295 R 1 0,0295 C 0,0109 C1 0,7 0,0076 C2 0,3 0,0033
Berdasarkan  hasil  bobot  kriteria,  kriteria  kualitas mendapatkan bobot tertinggi yaitu 0,4486; diikuti kriteria pengiriman memiliki bobot sebesar 0,2885; lalu  kriteria pelayanan  memiliki  bobot  sebesar  0,1537;  kriteria Manajemen Perusahaan memiliki bobot sebesar 0,0717; kriteria Sumber Daya memiliki bobot sebesar 0,0295 dan
kriteria  Harga  memiliki  bobot  sebesar  0,0109.  Kriteria Kualitas  memiliki  bobot  tertinggi  menunjukkan  PT Balikpapan Ready Mix Pile lebih mementingkan kriteria ini  dalam  proses  pemilihan  supplier.  Hasil  pembobotan sub-kriteria  dalam  pemilihan supplier semen  PT Balikpapan Ready Mix Pile dapat dilihat pada Gambar 2.
Secara  keseluruhan,  sub-kriteria  kualitas  bahan (Q1) mendapatkan bobot tertinggi yaitu sebesar 0,2639; diikuti  dengan  sub  kriteria  estimasi  pengiriman  (D2) pada  peringkat  kedua  sebesar  0,1998;  lalu  sub  kriteria tingkat cacat (Q2) pada peringkat ketiga sebesar 0,1319; sub  kriteria  jarak  pengiriman  (D1)  pada  peringkat keempat  sebesar  0,0856  dan  sub  kriteria  ketepatan jumlah  produk  (S5)  pada  peringkat  kelima  sebesar 0,0740.
Gambar 2. Hasil Pembobotan Sub Kriteria
Pada  kriteria  kualitas,  sub  kriteria  kualitas  bahan (Q1)  memiliki  bobot  terbesar  yaitu  0,2639;  sub  kriteria tingkat  cacat  (Q2)  mendapatkan  bobot  sebesar  0,1319 dan sub kriteria variasi produk (Q3) mendapatkan bobot sebesar  0,0528.  Pada  kriteria  pengiriman,  sub  kriteria estimasi  pengiriman  (D2)  mendapatkan  bobot  terbesar yaitu  sebesar  0,1998  dan  sub  kriteria  jarak  pengiriman (D1) sebesar 0,0856.
Pada  kriteria  pelayanan,  sub  kriteria  ketepatan jumlah  produk  (S5)  mendapatkan  bobot  terbesar  yaitu sebesar  0,0740;  sub  kriteria  kelengkapan  dokumen transaksi  (S3)  mendapatkan  bobot  sebesar  0,0444;  sub- kriteria  pemberian  garansi  (S4)  mendapatkan  bobot sebesar  0,0222;  sub  kriteria  prosedur  komplain  (S2) mendapatkan  bobot  sebesar  0,0095  dan  sub  kriteria eesponsif (S1) mendapatkan bobot sebesar 0,0036.
Pada  kriteria  manajemen  perusahaan,  sub  kriteria reputasi  dan  profesionalisme  (M2)  mendapatkan  bobot terbesar  yaitu  sebesar  0,0502  dan  sub  kriteria pengalaman  (M1)  mendapatkan  bobot  sebesar  0,0215. Pada  kriteria  sumber  daya,  sub  kriteria  jumlah  armada (R)  mendapatkan  bobot  sebesar  0,0295.  Pada  kriteria harga, sub kriteria harga produk (C1) mendapatkan bobot terbesar yaitu sebesar 0,0076 dan sub-kriteria biaya kirim (C2) mendapatkan bobot sebesar 0,0033.

## 3.2. Peringkat Supplier
Pengolahan  data  dengan  metode  EXPROM  II berdasarkan  15  sub  kriteria  yang  telah  ditentukan
sebelumnya. Dalam kuesioner II, para ahli diminta untuk memberikan  nilai  pada  tiap  sub  kriteria  pada  tiap supplier .  Penilaian  sub  kriteria  yang  masuk  dalam kategori benefit menggunakan  pertanyaan  tertutup dengan skala Likert 1-5 seperti ditunjukkan pada Tabel 11.  Sedangkan  sub  kriteria  yang  masuk  dalam  kategori cost menggunakan pertanyaan terbuka. Hasil kuesioner 2 dapat dilihat pada Tabel 12.
Tabel 11 . Skala Likert Variabel Linguistik Skala Sangat Buruk 1 Buruk 2 Cukup 3 Baik 4 Sangat Baik 5 Tabel 12 . Rekapitulasi Kuesioner 2 Sub Kriteria A1 A2 A3 A4 Q1 4 4 4 4 Q2 3% 3% 3% 3% Q3 3 2 2 3 D2 2 1 1 1 D1 50 5 8 15 S5 4 4 4 4 S3 4 4 3 3 S4 3 4 4 3 S2 5 4 4 3 S1 4 4 3 3 M2 4 4 4 4 M1 4 4 4 4 R 13 6 10 20 C1 10400000 8800000 9200000 10720000 C2 5000000 500000 800000 1500000
Langkah  awal  dalam  melakukan  perhitungan EXPROM  II  adalah  melakukan  normalisasi  matriks keputusan  untuk  kriteria  menguntungkan  dan  tidak menguntungkan  berdasarkan  data  pada  Tabel  12 menggunakan  persamaan  (6)  dan  (7).  Normalisasi matriks keputusan merupakan proses perhitungan untuk setiap 𝑟 𝑖𝑗 dari  matriks  keputusan  dengan  cara mengurangkannya  dengan  min  atau  max (𝑥 𝑖𝑗 ) sesuai dengan  jenis  kriteria, benefit atau cost kemudian membaginya  dengan  selisih  max (𝑥 𝑖𝑗 ) dan  min (𝑥 𝑖𝑗 ) . Setelah  melakukan  proses  perhitungan  normalisasi matriks tersebut, diperoleh hasil matriks keputusan yang ternormalisasi sebagai berikut:
𝑟 𝑖𝑗 = 0 0 0 0
0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 0 1 0,9333 0,7778 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0,5 0,5 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,5 0 0,2857 1 0,1667 1 1 0
0 1 0,9333 0,7778
Tabel 13. Fungsi Preferensi
Kriteria A1 A2 A3 A4 A1,A2 A1,A3 A1,A4 A2,A1 A2,A3 A2,A4 A3,A1 A3,A2 A3,A4 A4,A1 A4,A2 A4,A3 Q1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Q2 0 0 0 1 1 1
0 0 0 0 0 0 Q3 0 1 0 0 0 0
0 0 0 0 1 1 D2 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 D1 0 0 0 1 0,0667 0,2222 0,9333 0 0,1556 0,7778 0 0 S5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 S3 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 S4 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 S2 0,5 0,5 1 0 0 0,5 0 0 0,5 0 0 0 S1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 M2 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 M1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 R 0,5 0,2143 0 0 0 0 0 0,2857 0 0,5 1 0,7143 C1 0 0 0,1667 0,8333 0,2083 1 0,6250 0 0,7917 0 0 0 C2 0 0 0 1 0,0667 0,2222 0,9333 0 0,1556 0,7778 0 0
Langkah  selanjutnya  yaitu  menentukan  fungsi preferensi 𝑃 𝑗 ( 𝑖 , 𝑖 ′ ). Nilai preferensi diperoleh berdasarkan perbandingan nilai 𝑟 𝑖𝑗 dengan alternatif yang dipasangkan  menggunakan  persamaan  (8)  dan  (9). Hasilnya  dapat  dilihat  pada  Tabel  13.  Preferensi  lemah ( 𝑊𝑃 ) adalah preferensi lemah antar alternatif berpasangan.  Penentuan  nilai  preferensi  lemah  ( 𝑊𝑃 ) dengan  mempertimbangkan  kriteria  nilai  bobot  yang berbeda-beda untuk setiap kriteria. Tahap ini menggunakan persamaan (10). Hasil dari nilai preferensi lemah dapat dilihat pada tabel 14.
Tabel 14. Nilai Preferensi Lemah
Alternatif 𝑊𝑃
A1 1,2 0,0723 1,3 0,1118 1,4 0,0588 A2 2,1 0,4493 2,3 0,1874 2,4 0,2343 A3 3,1 0,3098 3,2 0,0084
3,4 0,0468 A4 4,1 0,2838 4,2 0,0823 4,3 0,0739
Preferensi  kuat  adalah  preferensi  kuat  antar alternatif  berpasangan  untuk  setiap  kriteria  j  dan  (i,i’). Perhitungan fungsi preferensi yang kuat ( 𝑆𝑃 ) didasarkan pada perbandingan nilai-nilai ( 𝑑𝑚𝑗 ) dengan.rentang nilai berdasarkankan  oleh  evaluasi  seluruh  rangkaian alternatif  untuk  kriteria.  Tahap  ini  menggunakan
persamaan  (11)  dan  (12).  Hasil  dari  nilai  preferensi lemah dapat dilihat pada Tabel 15.
Tabel 15. Nilai Preferensi Kuat
Alternatif 𝑆𝑃 A1 1,2 0,0033 1,3 0,0050 1,4 0,0021 A2 2,1 0,0652 2,3 0,0199 2,4 0,0216 A3 3,1 0,0473 3,2 0,0002 3,4 0,0017 A4 4,1 0,0461 4,2 0,0037 4,3 0,0034
Total  indeks  preferensi  merupakan  hasil  dari penjumlahanan  antara 𝑊𝑃 dan 𝑆𝑃 . Tahap  ini menggunakan persamaan (13). Hasil dari nilai preferensi lemah dapat dilihat pada Tabel 16.
Tabel 16. Total Indeks Preferensi
Alternatif 𝑇𝑃 A1 1,2 0,0756 1,3 0,1169 1,4 0,0609 A2 2,1 0,5145 2,3 0,2073 2,4 0,2559 A3 3,1 0,3571 3,2 0,0087 3,4 0,0486 A4 4,1 0,3299
4,2 0,0860 4,3 0,0773
Pada  tahap  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai Leaving Flow (positif) yang masuk untuk alternatif dan nilai Entering Flow (negatif) yang keluar untuk alternatif. Entering  flow adalah  jumlah  positif  dari yang  memiliki arah mendekat dari node , sedangkan leaving flow adalah jumlah  negatif  dari  yang  memiliki  arah  menjauh  dari node . Tahap ini menggunakan persamaan (14) dan (15). Hasil dari nilai preferensi lemah dapat dilihat pada Tabel 17.
Tabel 17. Nilai Entering Flow dan Leaving Flow φ A1 A2 A3 A4 φ + A1 - 0,0756 0,1169 0,0609 0,0844 A2 0,5145 - 0,2073 0,2559 0,3259 A3 0,3571 0 - 0,0486 0,1381 A4 0,3299 0 0,0773 - 0,1644 φ − 0,4005 0,0567 0,1338 0,1218 -
Perhitungan net  flow merupakan  tahap  akhir  dari metode  ini. Net  flow didapatkan  dari  pengurangan leaving  Flow dengan entering  flow. Tahap  ini menggunakan persamaan (16). Hasil dari nilai Net Flow dapat dilihat pada Tabel 18.
Tabel 18. Nilai Net Flow Alternatif Hasil Peringkat A2 0,2692 1 A4 0,0426 2 A3 0,0043 3 A1 - 0,3161 4
Berdasarkan  urutan  prioritas supplier pada  Tabel 18, diperoleh nilai Net Flow tertinggi yaitu pada supplier A2 dengan nilai Net Flow sebesar 0,2692; A4 pada urutan kedua  dengan  nilai  sebesar  0,0426;  A3  urutan  ketiga dengan nilai sebesar 0,0043; A1 urutan keempat dengan nilai  sebesar  -0,3161.  Nilai  minus  pada Net  Flow alternatif A1 dikarenakan pada kinerja sub kriteria jarak pengiriman  memiliki  jarak  yang  jauh,  sehingga berdampak  pada  estimasi  pengiriman  memiliki  waktu yang  lama  dan  biaya  kirim  yang  cukup  mahal.  Hal  ini menyebabkan nilai Entering Flow lebih besar dibanding nilai Leaving  Flow .  Hasil  minus  tersebut  mengartikan bahwa  alternatif supplier kurang  sesuai  dengan  yang diinginkan perusahaan. Dari hasil Net Flow , alternatif A2 sangat  disarankan untuk diprioritaskan  sebagai  supplier tetap pada PT Balikpapan Ready Mix Pile.

## 3.3 Implikasi Manajerial
Berdasarkan
hasil pembobotan kriteria menggunakan  metode  SWARA  diperoleh  3  kriteria prioritas  utama  yang  dapat  dipertimbangkan  oleh perusahaan  saaat  memilih  supplier  yaitu  kualitas, pengiriman,  dan  pelayanan.  Implikasi  manajerial perusahaan  terhadap  kriteria  Kualitas  yaitu  perusahaan
dapat melakukan pengecekan kualitas bahan dan tingkat cacat pada setiap kedatangan bahan baku sebagai upaya dalam menjaga kualitas produk. Pada kriteria pengiriman,  perusahaan  dapat  melakukan  perencanaan jadwal  pada  tiap  supplier  saat  pengiriman  bahan  baku dengan  memperhitungkan  waktu  dan  jarak  pengiriman untuk  sampai  kepada  perusahaan.  Pada  kriteria pelayanan,  perusahaan  dapat  melakukan  pengecekan terhadap  ketepatan  jumlah  produk  dan  kelengkapan dokumen transaksi serta melakukan pelacakan pengiriman untuk dapat memantau proses pelayanan dari tiap supplier

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, identifikasi  kriteria  pemilihan supplier bersama  pihak perusahaan menghasilkan 6 kriteria dan 15 sub  kriteria. Berdasarkan  perhitungan  bobot  kriteria  dengan  metode SWARA didapatkan kriteria Kualitas (Q) memiliki bobot terbesar  yaitu  sebesar  0,4486.  Oleh  karena  itu, perusahaan  harus  memprioritaskan  kriteria  ini  dalam pemilihan supplier karena  merupakan  kriteria  yang paling  penting  dan  berdampak  besar  dalam  pemilihan supplier .  Selanjutnya  sub  kriteria  yang  memiliki  bobot terbesar  yaitu  kualitas  bahan,  estimasi  pengiriman, tingkat  cacat,  jarak  pengiriman  dan  ketepatan  jumlah produk.  Berdasarkan  hasil  pemeringkatan supplier menggunakan  metode  EXPROM  II  didapat  hasil  untuk peringkat  pertama  yaitu  alternatif  A2  dengan  nilai sebesar 0,2692.  Oleh karena itu, s upplier A2 sebaiknya diprioritaskan  sebagai  sebagai supplier tetap  pada  PT Balikpapan Ready Mix Pile.

## Daftar Pustaka
Assrani,  D.,  Sirait,  P.,  &  Andri.  (2021).  Pembobotan kriteria  dalam  prediksi  meningitis  tuberkulosis menggunakan  metode  SWARA  dan  nearest neighbor. Jurnal  Media  Informatika  Budidarma , 5 (4),
1453–1459. https://doi.org/10.30865/mib.v5i4.3276
Bitarafan, M., Zolfani, S. H., Arefi, S. L., Zavadskas, E. K.,  &  Mahmoudzadeh,  A.  (2014).  Evaluation  of Real-Time Intelligent Sensors for Structural Health Monitoring of Bridges Based on Swara-Waspas; a Case  in  Iran. The  Baltic  Journal  of  Road  and
Bridge Engineering , 9 (4), 333–340. https://doi.org/10.3846/bjrbe.2014.40
Dickson, G. W. (1966). An analysis of vendor selection systems  and  decisions. Journal  of  Purchasing , 2 (1), 5–20.
Fadlina, Sianturi, L. T., Karim, A., Mesran, & Siahaan, A.  P.  U.  (2017).  Best  Student  Selection  Using Extended  Promethee  II  Method. International Journal  of  Recent  Trends  in  Engineering  &
Research , 3 (8), 21–29. https://doi.org/10.23883/IJRTER.2017.3382.SK4 CV
Heidary Dahooie, J., Beheshti Jazan Abadi, E., Vanaki,
A.  S.,  &  Firoozfar,  H.  R.  (2018).  Competency-
based  IT  personnel  selection  using  a  hybrid SWARA  and  ARAS-G  methodology. Human
Factors  and  Ergonomics  in  Manufacturing  & Service Industries , 28 (1), 5–16. https://doi.org/https://doi.org/10.1002/hfm.20713
Ihsan, M. A., Garside, A. K., & Wardana, R. W. (2022).
Integration  of  Analytic  Network  Process  and PROMETHEE in Supplier Performance
Evaluation. Jurnal Optimasi Sistem Industri , 21 (1), 46–54.  https://doi.org/10.25077/josi.v21.n1.p46- 54.2022
Karabasevic,  D.,  Zavadskas,  E.  K.,  Turskis,  Z.,  &
Stanujkic,  D.  (2016).  The  Framework  for  the
Selection of Personnel Based on the SWARA and ARAS Methods Under Uncertainties. Informatica ,
27 , 49–65.
Keršulienė,  V.,  &  Turskis,  Z.  (2011).  Integrated  fuzzy multiple  criteria  decision  making  for  architect selection. Technolological and Economic
Development of Economy , 17 (4), 645–666. Keršulienė, V., Zavadskas, E. K., & Turskis, Z. (2010). Selection of rational dispute resolution method by applying  new  step-wise  weight  assessment  ratio analysis  (  SWARA  ). Journal  of  Business Economics and Management , 11 (2), 243–258.
Keyghobadi,  M.,  Reza,  H.,  Haghighi,  S., &  Seif,  M.  S.
(2020).  Application  of  MCDM  Methods  in Managerial Decisions for Identifying and Evaluating Future Options : A Real Case Study in Shipbuilding  industry. Journal  of  Industrial  and Systems Engineering , 13 (1), 262–286. Kumar,  A.,  Sah,  B.,  Singh,  A.  R.,  Deng,  Y.,  He,  X., Kumar,  P.,  &  Bansal,  R.  C.  (2017).  A  review  of multi criteria decision making ( MCDM ) towards sustainable renewable energy development. Renewable  and  Sustainable  Energy  Reviews , 69 , 596–609. https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.11.191 Maruli, H. (2012). Kriteria evaluasi dan pemeringkatan pemasok pada PT. Y dengan memggunakan metode
AHP dan TOPSIS . Universitas Indonesia.
Mesran, M., Nasution, S. D., Syahputra, S., Karim, A., &
Purba, E. (2018). Implementation of the Extended Promethee II in Upgrade Level Implementation of the  Extended  Promethee  II  in  Upgrade  Level  of Mechanic. International  Journal  of  Scientific Research  in  Science  and  Technology , 4 (2),  124– 130.
Prasetyo,  E.  B.,  &  Kurniati,  N.  (2018).  Pemilihan supplier  berdasarkan  indeks  kapabilitas  dengan karakteristik  tunggal. Jurnal  Manajemen  Industri Dan Logistik , 1 (2), 202–208. Rani, P., Mishra, A. R., Krishankumar, R., Mardani, A., Cavallaro, F., Soundarapandian, K., Ravichandran,
&  Balasubramanian,  K.  (2020).  Hesitant  Fuzzy SWARA-Complex Proportional
Assessment Approach for Sustainable Supplier ((HF-SWARA-
COPRAS). Symmetry ,
12 (7),
1152. https://doi.org/https://doi.org/10.3390/sym120711 52 Silalahi,  Y.,  Mesran,  Zebua,  T.,  &  Suginam.  (2017). Penerapan  The  Extended  PROMETHEE  II  (
EXPROM  II  )  Untuk  Penentuan  Produk  Diskon. Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  Dan Komputer , I (1), 57–63.
Singh,  R.  K.,  &  Modgil,  S.  (2020).  Supplier  selection using  SWARA  and  WASPAS  –  a  case  study  of Indian  cement  industry. Measuring  Business Excellence , 24 (2), 243–265. https://doi.org/10.1108/MBE-07-2018-0041
Ulutas, A., Karakus, C. B., & Topal, A. (2020). Location Selection for Logistics Center with Fuzzy SWARA and  CoCoSo  Methods. Journal  of  Intelligent  & Fuzzy Systems , 38 (4), 4693–4709. https://doi.org/10.3233/JIFS-191400
Wardana,  R.  W.,  Garside,  A.  K.,  &  Anggara,  A.  T. (2022).  Integrated  analytic  hierarchy  process  and preference  ranking  organization  method  for enrichment evaluation II for supplier selection. AIP
Conference Proceedings , 2453 (1), 20049. https://doi.org/10.1063/5.0094738
Wardani,  S.,  Parlina,  I.,  &  Revi,  A.  (2018).  Analisis perhitungan  metode  MOORA  dalam  pemilihan supplier bahan bangunan di Toko Megah Gracindo Jaya. Jurnal Nasional Informatika Dan Teknologi
Jaringan , 3 (1), 95–99.
Zolfani, S. H., & Saparauskas, J. (2013). New application of  SWARA  method  in  prioritizing  sustainability assessment indicators of energy system. Inzinerine Ekonomika-Engineering  Economics , 24 (5),  408– 414.