## ISSN 2355-3286

## Penerapan Metode Fuzzy AHP untuk Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pemasok Terbaik
Fenina Adline Twince Tobing 1 , Muhammad Iqbal Dzulhaq 2 , Ramzi Fajar Sidiq 3
1 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik dan Informatika Universitas Multimedia Nusantara Tangerang, Banten
2 Program Studi Teknik Informatika STMIK Bina Sarana Global Tangerang, Banten
3 Program Studi Sistem Informasi STMIK Bina Sarana Global Tangerang, Banten
1 fenina.tobing@umn.ac.id, 2 miqbaldzulhaq@stmikglobal.ac.id, 3 ramzifajar@gmail.com
Diterima 31 Oktober 2019 Disetujui 20 Desember 2019
Abstrak — Keberadaan  pemasok  sangat  menentukan kelancaran  proses  produksi  dan  produk  yang  akan dihasilkan.  Masalah  yang  dihadapi  perusahaan  adalah proses  evaluasi  atau  pemilihan  pemasok  terbaik  masih bersifat  manual,  sulitnya  menentukan  pemasok  mana yang  memiliki  performansi  terbaik,  keterlambatan datangnya  bahan  baku  mengakibatkan  keterlambatan proses  produksi  yang  berujung  pada  tidak  tercapainya jumlah  produksi.  Pada  penelitian  ini  dibangun  Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk pemilihan pemasok terbaik menggunakan 4 kriteria yang disesuaikan dengan kondisi  dan  kebutuhan  perusahaan  yaitu  harga,  stok, delivery, dan mutu. Masing-masing kriteria tersebut akan dibobotkan  menggunakan  metode Fuzzy AHP.  Pada implementasinya dihasilkan bobot kriteria harga sebesar 0,632,  stok  0,352, delivery 0,084,  mutu  0,107.  Hasil pembobotan  ini  akan  digunakan  untuk  mendukung penilaian  pemasok  terbaik  dan  akan  diperoleh  nilai masing-masing  pemasok  sehingga  diketahui  siapa pemasok terbaik.
Kata  Kunci: Sistem  Pendukung  Keputusan, Fuzzy AHP, Pemasok.

## I. PENDAHULUAN
Persaingan  didunia  bisnis  saat  ini  terasa  semakin ketat, terutama semenjak perjanjian perdagangan bebas antara  negara-negara  ASEAN  dan  Cina  mulai diberlakukan  pada  tanggal  1  Januari  2010.  Seiring dengan berlakunya ACFTA ( ASEAN-China Free Trade Agreement ) mulai  timbul  kekhawatiran  masyarakat Indonesia  terkait  produk  lokal  yang  rawan  tergerus produk  import  Cina  dan  persaingan  berbagai  sektor industri  yang  akan  semakin  ketat.  Diperkirakan  ada sepuluh  sektor  industri  yang  paling  dirugikan  dalam perjanjian perdagangan tersebut, salah satunya adalah sektor industri tekstil Indonesia.
Masalah  yang  dihadapi  perusahaan  adalah  proses evaluasi  atau  pemilihan  pemasok  terbaik  yang  masih bersifat  manual.  Perusahaan  mengalami  kesulitan dalam  menentukan  pemasok  mana  yang  memiliki performansi terbaik dari segi harga, stok, delivery dan mutu,  sehingga  perusahaan  bisa  memprioritaskan
pemasok  tersebut  dalam  memenuhi  bahan  baku  yang dibutuhkan.  Selain  itu,  perusahaan  juga  mengalami keterlambatan datangnya bahan baku yang disediakan oleh  perusahaan  lain,  kejadian  ini  mengakibatkan keterlambatan  proses  produksi  yang  berujung  pada tidak tercapainya jumlah produksi.
Penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Arifin,  dkk dengan  merancang  sebuah  aplikasi  berbasis  web, menyediakan database  sehingga  pemakai  dapat  mengolah  data masukan  sistem  sebagaimana  diperlukan  oleh perusahaan,  sehingga  proses  biaya  produksi  yang terdiri dari biaya bahan baku, biaya tenaga kerja, dan biaya  overhead  pabrik  yang  disajikan  dalam  bentuk laporan  biaya  produksi  sehingga  manager  produksi dapat  mengetahui  secara  jelas  proses  produksi  yang terkait dalam periode tertentu menjadi tolak ukur dalam pengambilan keputusan. [1]
Dari  permasalahan  tersebut,  maka  perlu  adanya sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat membantu  proses  pengambilan  keputusan  pemilihan pemasok terbaik dengan metode yang diusulkan adalah Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process (F-AHP)  yang digunakan  untuk  pemilihan  suatu  alternatif  dan penyesuaian masalah dengan menggabungkan konsep teori fuzzy dan analisis terstruktur hierarki.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Sistem Pendukung Keputusan
“Sistem Pendukung  Keputusan  sebagai  sistem berbasis  komputer  yang  terdiri  dari  tiga  komponen yang  saling  berinteraksi,  sistem  bahasa  (mekanisme untuk  memberikan  komunikasi  antara  pengguna  dan komponen  sistem  pendukung  keputusan  lain),  sistem pengetahuan (respositori pengetahuan domain masalah yang  ada  pada  sistem  pendukung  keputusan  atau sebagai  data  atau  sebagai  prosedur),  dan  sistem pemrosesan masalah (hubungan antara dua komponen lainnya,  terdiri  dari  satu  atau  lebih  kapabilitas

## ISSN 2355-3286
manipulasi  masalah  umum  yang  diperlukan  untuk pengambilan keputusan)” [2] .
B. Adobe Dreamweaver
“Adobe  Dreamweaver  adalah aplikasi  desain  dan pengembangan  web  yang  menyediakan  editor WYSIWYG (What Your See Is What Your Get) visual (lebih  dikenal  sebagai  Design  View)  dan  kode  editor dengan fitur standar seperti syntax highlighting, code completion,  dan  code  collapsing  serta  fitur  lebih canggih  seperti  real-time  syntax  checking  dan  code introspection untuk menghasilkan petunjuk kode untuk membantu pengguna dalam menulis kode.” [3] .
C. Evaluasi Kinerja Pemasok dan Kerja Sama Dengan Pemasok
Martono  mengungkapkan: “Setelah memilih  dan bekerja sama dengan pemasok perusahaan melakukan penilaian  terhadap  kinerja  pemasok  secara  berkala (misalnya setiap 3 bulan atau 6 bulan sekali).” Proses penilaian  dilakukan  secara  terbuka  dengan  semua pemasok  agar  masing-masing  saling  mengetahui kinerja  mana  yang  terbaik  sehingga  bisa  dilakukan perbaikan bagi pemasok yang kurang baik.
Martono menguraikan bahwa: “ prinsip-prinsip kerja sama dengan pemasok: ”
1. Mempunyai tujuan yang sama.
2. Saling menguntungkan.
3. Saling percaya dan terbuka.
4. Kerja sama jangka panjang.
5. Perbaikan berkesinambungan dalam hal mutu dan biaya [4] .

## D. Proses Hierarki Analitik
Marimin dan Maghfiroh menjelaskan, “Terdapat tiga prinsip dalam memecahkan persoalan dengan analisis logis eksplisir, yaitu:” [5] .
1. Penyusunan Hierarki
2. Penentuan Prioritas
3. Konsistensi Logis

## E. Proses Fuzzy AHP
Tahapan  pertama  dalam  proses fuzzy AHP  yaitu melakukan perbandingan berpasangan
dengan
menggunakan  verbal  judgement  kemudian  proses konversi.
Gambar 1. Skema Proses Perbandingan Berpasangan
Setelah itu dilakukan proses perhitungan titik tengah atau  centroid  measurement  dengan  membaginya menjadi tiga jenis nilai ( lower, middle dan upper).
Untuk nilai lower parameter V1 adalah: l V1 = √1 𝑥 1 𝑥 5 3 = √5 3 = 1.71
Untuk nilai middle parameter V1 adalah: m V1 = √1 𝑥 3 𝑥 5 3 = √21 3 = 2.76
Untuk nilai upper parameter V1 adalah: u V1 = √3 𝑥 5 𝑥 9 3 = √135 3 = 5.13 Untuk nilai lower parameter V2 adalah: l V2 = √0.2 𝑥 1 𝑥 1 3 = √0.2 3 = 0.58
Untuk nilai middle parameter V2 adalah: m V2 = √0.33 𝑥 1 𝑥 3 3 = √0.99 3 = 1.00
Untuk nilai upper parameter V2 adalah: u V2 = √1 𝑥 3 𝑥 5 3 = √15 3 = 2.47
Untuk nilai lower parameter V3 adalah: l V3 = √0.11 𝑥 0.2 𝑥 1 3 = √0.02 3 = 0.28
Untuk nilai middle parameter V3 adalah: m v3 = √0.14 𝑥 0.33 𝑥 1 3 = √0.05 3 = 0.36
Untuk nilai upper parameter V3 adalah: u V3 = √0.2 𝑥 1 𝑥 3 3 = √0.6 3 = 0.84
Selanjutnya  dilakukan  proses  normalisasi  yaitu dengan cara  menjumlahkan setiap nilai untuk masing masing nilai lower, middle dan upper.
l total = 1.71 + 0.58 + 0.28 = 2.57 m total = 2.76 + 1 + 0.36 = 4.12 u total = 5.13 + 2.47 + 0.84 = 8.44
Kemudian  dilakukan  proses  normalisasi  khusus untuk fungsi keanggotaan segitiga, nilai pembagi upper digunakan untuk membagi nilai lower dari parameter yang bersangkutan, dan nilai pembagi lower digunakan untuk  membagi  nilai upper dari  parameter  yang bersangkutan,  sedangkan  untuk  nilai  pembagi middle adalah  tetap  digunakan  untuk  membagi  nilai middle dari parameter yang bersangkutan.
Untuk parameter V1 = ( 1.71, 2.76, 5.13 ): ( 1.71/8.44, 2.76/4.12, 5.13/2.57 ) = ( 0.20, 0.67, 2.00 )
Untuk parameter V2 = ( 0.58, 1, 2.47 ):
( 0.58/8.44, 1/4.12, 2.47/2.57 ) = ( 0.07, 0.24, 0.96 )
Untuk parameter V3 = ( 0.28, 0.36, 0.84 ): ( 0.28/8.44, 0.36/4.12, 0.84/2.57 ) = ( 0.03, 0.09, 0.33 )
Setelah  mendapatkan  nilai  normal  untuk  setiap parameternya,  maka  proses  terakhir  adalah  proses defuzzyfikasinya,  tentu  untuk  mendapatkan  nilai  crip output  (  Cr  ).  Persamaan  yang  digunakan  adalah persamaan  dimana  α  adalah  degree  of  optimism  ( bernilai  0  ≥  α  ≥  1,  biasanya  bernilai  0,5  ), l adalah lower, m adalah middle, dan u adalah upper. Cr =0 ,5 ( α u + m + ( 1- α ) l ) (4)

## ISSN 2355-3286
Seperti halnya pada proses normalisasi, nilai upper dan lower dipertukarkan. [6]

## III. METODE PENELITIAN

## A. Objek Penelitian
Penelitian dilakukan pada PT Gee San Indonesia di Jl.  Raya  Serang  Km.11  RT.02  RW.01  Desa  Bunder Kec.  Cikupa  Tangerang  -  Banten 15710 . Pada  sistem yang  berjalan  staff  administrasi  mengisi  form  daftar evaluasi  pemasok  sesuai  dengan  data  pemasok  yang akan  dievaluasi  lalu  memberikan  hasil  form  data evaluasi pemasok yang telah diisi kepala general affair, general  affair  melakukan  evaluasi  pemasok  dari  data yang  telah  diisi  oleh  staff  administrasi,  Kemudian general  affair  membuat  rekap  hasil  evaluasi pemasok dari data yang sudah diisi staff administrasi, setelah itu general affair menyerahkan dan melaporkan rekap hasil evaluasi  pemasok  kepada  general  manager,  general manager menerima rekap hasil evaluasi pemasokyaitu laporan  evaluasi  pemasokdari  general  affair,  general manager memeriksa laporan evaluasi pemasok apabila laporan  sudah  sesuai    dengan  kriteria  maka  laporan evaluasi pemasok akan di setujui dan apabila laporan belum  sesuai  dengan  kriteria  maka  general  manager akan mengembalikan laporan evaluasi pemasok untuk di lakukan evaluasi kembali oleh general affair.

## B. Masalah yang Dihadapi
Di  dalam  penelitian  yang  dilakukan  penulis  dalam sistem  yang  sedang  berjalan,  penulis  menemukan beberapa  masalah  yang  terjadi  pada  PT  Gee  San Indonesia:
a. Pada  proses  pemilihan  pemasok  terbaik  masih bersifat manual belum terkomputerisasi.
b. Sulitnya menentukan pemasok mana yang memiliki performansi terbaik dari segi harga, stok, delivery, dan mutu.
c. Ketidakpastian  kedatangan  bahan  baku  yang dipesan kepada  pemasok sehingga  mengakibatkan keterlambatan proses produksi.

## C. Alternatif Pemecahan Masalah
Setelah  mengamati  dan  meneliti  dari  beberapa permasalahan yang terjadi pada sistem yang berjalan, penulis  mengusulkan  beberapa  alternatif  pemecahan dari permasalahan yang dihadapi, antara lain:
a. Sistem  Pendukung  Keputusan  penilaian  pemasok terbaik  menggunakan  metode Fuzzy AHP  yang digunakan  untuk  menentukan  pemasok  terbaik  di PT  Gee  San  Indonesia  dengan  berbasis web agar mempermudah dalam pengaksesan lebih cepat dan efektif.
b. Proses penginputan data pemasok akan masuk pada database dan  kriteria  yang  diberikan  perusahaan akan  dijadikan  acuan  dan  dibuat  perhitungannya menggunakan  metode fuzzy AHP,  sehingga  dapat
membantu  proses  pengambilan  keputusan  dengan tepat.

## IV.H ASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Usulan Prosedur Yang Baru
Pada  analisa  sistem  baru,  akan  dibangun  suatu Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  pemilihan pemasok  terbaik dengan menerapkan  metode  F-AHP. Sistem  akan  menerima input (data  masukan) berdasarkan kriteria yang telah disepakati dengan pihak perusahaan  dan  penilaian  pemasok  (alternatif). Kemudian  akan  diproses  dengan  menerapkan perhitungan  F-AHP  dan  menghasilkan output (data keluaran)  perangkingan  alternatif  berupa  bobot penilaian  calon  pemasok  terbaik  beserta  hasil  nilai keputusannya yang berupa daftar rangking.

## B. Diagram Rancangan Sistem
Rancangan  sistem  ini  adalah  tahapan  perancangan sistem yang akan dibentuk yang berupa penggambaran proses-proses  suatu  elemen-elemen  dari  suatu komponen,  proses  perancangan  ini  merupakan  suatu tahapan  awal  dari  perancangan  aplikasi  dari  sistem pendukung  keputusan  pemilihan  pemasok  terbaik (Gambar 3).
Gambar 2. Use Case Diagram yang diusulkan
Proses  perhitungan  F-AHP  ditentukan  melalui beberapa tahapan dalam penilaian pemilihan pemasok terbaik.
1. Menentukan data kriteria dan alternatif.
Tabel 1. Data Kriteria dan Alternatif No Kode Kriteria Nama Kriteria Kode Alternatif Alternatif 1 K1 Harga A1 PT Global Fiberindo 2 K2 Stok barang A2 PT Trikarsa Fiberindo 3 K3 Delivery A3 PT Hasil Damai Textile 4 K4 Mutu A4 PT Eco Fiber A5 PT Hansung
Fiber System General Affair Login Logout Home Data Pemasok Data Kriteria Perhitungan F-AHP <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> <<include>>
2. Melakukan  pemodelan Fuzzy AHP  berdasarkan kriteria dan alternatif.
3. Melakukan representasi kedalam struktur hierarki.
4. Melakukan  penilaian  setiap  tingkat  hierarki  dari masing-masing kriteria.
5. Melakukan konversi fuzzy.
6. Melakukan perbandingan berpasangan F-AHP.
7. Melakukan  konversi fuzzy pada  perbandingan berpasangan F-AHP.
8. Menentukan centroid measurement.
9. Menghitung  nilai  total l,  m, dan u dari  setiap kriteria.
10. Menentukan nilai sintesis fuzzy.
11. Menghitung crisp output.
Proses perhitungan F-AHP dimulai dengan  general affair  memasukkan username dan password . Kemudian general affair akan melakukan perhitungan F-AHP  dengan  menginput  perbandingan  berpasangan berdasarkan  kriteria  dan  perbandingan  berpasangan alternatif berdasarkan harga, stok, delivery dan mutu. Kemudian general affair menekan tombol hitung untuk melakukan  proses  perhitungan  dan mengetahui  status konsistensi,  jika  status  konsistensi  tidak  konsisten maka general affair harus melakukan perhitungan ulang sampai mendapatkan hasil yang konsisten.
Apabila  sudah  konsisten,  general  affair  akan mengetahui hasil dari perhitungan dan dapat mencetak laporan perhitungan penilaian pemasok terbaik.

## C. Rancangan Tampilan
a. Tampilan Sistem
Gambar 3. Tampilan Login
Pada  gambar  3  menampilkan  menu  untuk  login, dimana  terdapat kolom username dan password yang harus di input untuk dapat mengakses masuk ke dalam sistem.
Gambar 4. Tampilan Perhitungan F-AHP
Pada  gambar  4  terdapat  inputan  yang  harus  di  isi dengan  data  nilai fuzzy tringular,  data  kriteria  yang digunakan  terdapat  4  kriteria:  harga  (K1),  stok  (K2), delivery (K3) , mutu  (K4)  dan  5  alternatif:  PT  Global Fiberindo (A1), PT Trikarsa Fiberindo (A2), PT Hasil Damai Textile (A3), PT Eco Fiber (A4), PT Hansung Fiber (A5). Dilakukan penilaian setiap tingkat hierarki dinilai melalui perbandingan berpasangan kriteria dan penilaian tingkat hierarki alternatif berdasarkan kriteria harga,  stok, delivery dan  mutu  sampai  kolom  terisi semua  selanjutnya  hitung penilaian  dengan  klik form hitung  hingga  hasil  konsistensi  CR<0,1.  Jika  CR>0,1 maka  harus  dilakukan  perhitungan  ulang  samapi konsistensi CR terpenuhi yaitu <0,1. Perhitungan nilai bobot  yang  telah  diproses  akan  menampilkan  bobot global  kriteria  dan  alternatif  kemudian  bobot  global dicetak  untuk  digunakan  sebagai  laporan  hasil perhitungan  penilaian  pemasok  terbaik  yang  akan digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan  untuk membantu dalam penunjang keputusan.
Gambar 5. Tampilan Hasil Perhitungan F-AHP
Pada  gambar  5  merupakan  tampilan  hasil perangkingan  F-AHP.  Hasil  perhitungan  diatas  dapat diperoleh hasil perangkingan global dari setiap kriteria dan alternatif sebagai berikut:
Tabel 2. Perangkingan Global Globa l K1 K2 K3 K4 Bobot Globa l Rangkin g

## ISSN 2355-3286
Bobot 0,63 2 0,35 2 0,08 4 0,10 7 Alternatif A1 0,38 0,42 7 0,37 1 0,46 8 0,472 1 A2 0,38 9 0,29 6 0,29 4 0,32 5 0,409 2 A3 0,24 2 0,18 8 0,25 9 0,19 9 0,262 3 A4 0,05 4 0,15 3 0,12 6 0,17 1 0,117 5 A5 0,03 3 0,17 8 0,17 8 0,18 3 0,118 4

## Perhitungan bobot global
A1 = (0,632 x 0,380 ) + (0,352 x 0,427 ) + (0,084 x 0,371 )
+
(0,107 x 0,468 ) = 0,472.
A2 = (0,632 x 0.389 ) + (0,352 x 0,296 ) + (0,084 x 0,294 ) +
(0,107 x 0,325 ) = 0,409.
A3 = (0,632 x 0,242 ) + (0,352 x 0,188 ) + (0,084 x 0,259 ) + (0,107 x 0,199 ) = 0,262.
A4 = (0,632 x 0,054 ) + (0,352 x 0,153 ) + (0,084 x 0,126 )
+ (0,107 x 0,171 ) = 0,117.
A5 = (0,632 x 0,033 ) + (0,352 x 0,178 ) + (0,084 x 0,178 )
+ (0,107 x 0,183 ) = 0,118.

## V.K ESIMPULAN
Berdasarkan penelitian sistem pendukung keputusan pemilihan  pemasok  terbaik  menggunakan  metode fuzzy  AHP  di  PT  Gee  San  Indonesia,  maka  dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Sistem  yang  akan  dirancang  yaitu  sistem pendukung  keputusan  pemilihan  pemasok  terbaik dengan menggunakan metode F-AHP. Sistem akan menerima input (data masukan) kriteria-kriteria dan penilaian  pemasok  (alternatif).  Kemudian  akan diproses  dengan  menerapkan  perhitungan  F-AHP dan  menghasilkan output (data  keluaran) perangkingan  alternatif  berupa  bobot  penilaian calon  pemasok  terbaik  beserta  hasil  nilai keputusannya  berupa  daftar  rangking  Sistem pendukung  keputusan  pemilihan  pemasok  terbaik dengan  menggunakan  metode  F-AHP  akan ditentukan dalam beberapa tahapan yaitu:
a. Menentukan data kriteria dan alternatif.
b. Melakukan pemodelan Fuzzy AHP berdasarkan kriteria dan alternatif.
c. Melakukan  representasi  kedalam  struktur hierarki.
d. Melakukan penilaian setiap tingkat hierarki dari masing-masing kriteria.
e. Melakukan konversi fuzzy.
f. Melakukan perbandingan berpasangan F-AHP.
g. Melakukan  konversi fuzzy pada  perbandingan berpasangan F-AHP.
h. Menentukan centroid measurement.
i. Menghitung  nilai  total l,  m, dan u dari  setiap kriteria.
j. Menentukan nilai sintesis fuzzy.
k. Menghitung crisp output.
l. Perangkingan Bobot Global.
2. Berdasarkan  hasil  pembobotan  yang  dilakukan dengan metode Fuzzy Analitycal Hierarchy Proces ( F-AHP ), PT  Global  Fiberindo  mempunyai  nilai bobot  0,472  paling  tinggi  dibandingkan  empat pemasok  lainnya  hal  ini  berarti  bahwa  pemasok yang mempunyai kinerja terbaik adalah PT Global Fiberindo.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Arifin, A., Tobing, F.A.T. and Apriliani, A., 2015. Aplikasi  Akumulasi  Biaya  Pabrikasi  Dengan Metode  Proses  Studi  Kasus  PT.  Vitra  Graha Interia. JURNAL SISFOTEK GLOBAL , 5 (1).
[2]  D.  Nofriansyah, Konsep  Data  Mining  Vs  sistem Pendukung  Keputusan, Yogyakarta:  Deepublish, 2015.
[3]  H.  Bekti, Dreamweaver  CS6,  CSS  dan  Jquery, Yogyakarta: Penerbit Andi: 2015.
[4]    R.  Martono, Manajemen  Logistik  Terintegrasi, Jakarta Pusat: Penerbit PPM, 2015.
[5]    Marimin  dan  N.  Maghfiroh, Aplikasi  Teknik Pengambilan Keputusan dalam Manajemen Rantai Pasok, Bogor: PT Penerbit IPB Prress, 2010.
[6] Marimin, dkk, “Teknik dan Analisis Pengambilan Keputusan  Fuzzy  dalam  Manajemen  Rantai Pasok”, Bogor: PT Penerbit IPB Press, 2013
[7]  Y.  Murya, Project  PHP  dan  MySQL, Jasakom, 2014.
[8]  D.  Nugeraha, Sistem  Penunjang  Keputusan Filosofi,  Teori  dan  Implementasi, Yogyakarta: Garudhawaca, 2017.