## Decision Support System Fuzzy Analytic Hierarchy Process Method
Studi Kasus Pemilihan Vendor Kemasan Terbaik
Najmuddin 1 , Arief Herdiansah 2
1 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Primagraha, Jl. Raya Trip Jamak Sari, Kota Serang, Banten
2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Tangerang, Jl. Perintis Kemerdekaan 1/33 Cikokol Kota Tangerang, Banten Co Responden Email: arief_herdiansah@umt.ac.id
Article history Received March 08, 2021
Revised June 08, 2021 Accepted June 15, 2021
Available online June 20, 2021 Keywords SPK, Fuzzy AHP,
Packaging, Vendor

## Abstract
Packaging is a component that must be considered because it can affect (visually) the customer in determining the decision to buy the product being offered. The quality of the raw materials used, the shape and aesthetics of the  packaging  must  be  in  accordance  with  the  wishes  of  customers  who want  the  safety  and  beauty  of  product  packaging  without  affecting  the quality of the food stored in it. To be able to help companies have quality packaging, a decision support system (SPK) is needed that can quickly and precisely choose the best packaging vendor. The results of this study have proven that the Fuzzy Analytic Hierarchy Process Method has been able to assist users in the process of selecting the best packaging vendor.
Riwayat Diterima 08 Maret 2021
Revisi 08 Juni 2021
Disetujui 16 Juni 2021 Terbit 20 Juni 2021 Kata Kunci SPK, Fuzzy AHP,
Kemasan, Pemasok,

## Abstract
Kemasan merupakan sebuah komponen yang harus diperhatikan karena dapat  mempengaruhi  (secara  visual)  pelanggan  dalam  menentukan keputusan untuk membeli produk yang ditawarkan. Kualitas bahan baku yang  digunakan,  bentuk  dan  estetika  dari  kemasan  harus  lah  sesuai dengan  keinginan  pelanggan  yang  menginginkan  keamanan  dan keindahan dari kemasan produk tanpa mempengaruhi kualitas makanan yang tersimpan didalamnya. Untuk dapat membantu perusahaan memiliki kemasan  yang  berkualitas  dibutuhkan  sebuah  sistem  penunjang keputusan  (SPK)  yang  dapat  dengan  cepat  dan  tepat  memilih  vendor packaging terbaik. Hasil penelitian ini telah membuktikan bahwa metode Fuzzy  AHP  telah  dapat  membantu  pengguna  dalam  proses  pemilihan vendor kemasan terbaik.

## PENDAHULUAN
Standarisasi  dan  kualitas  kemasan ( packaging )  yang  digunakan  dalam  sebuah perusahaan  khususnya  yang  bergerak  di industry  makanan  sangat  lah  penting,  karena kemasan  dapat  menjadi  awal  penilaian konsumen  terhadap  suatu  barang  yang diperdagangkan.  Dengan  standarisasi  dan kualitas  kemasan  yang  terjaga  dan  menarik dapat  menambah  daya  tarik  pelanggan  untuk membeli produk yang diperdagangkan. Banyak pihak mengatakan kemasan suatu produk pada akhirnya merupakan sampah dan meningkatkan beban  biaya  produksi  sebuah  produk,  tetapi banyak  orang  juga  menyakini  pentingnya kemasan dalam menunjang suksesnya
pemasaran  sebuah  produk.  Kemasan  yang digunakan  dalam  sebuah  produk  hendaknya dapat    memenuhi  keinginan  konsumen  dan dapat memberikan perlindungan produk dengan  baik  dari  cuaca,  perubahan  suhu, serangga,  bakteri  dan  lain-lain.  Struktur kemasan    juga  hendaknya  mudah  dibuka, mudah  ditutup  dan  mudah  dibawa  serta memiliki  bentuk  dan  ukuran  menarik  sesuai dengan kebutuhan sehingga dapat menciptakan daya tarik visual bagi pelanggan.
Menurut  Wakil  Menteri  Perindustrian (Wamenperin)  Alex  S.W.  Retraubun  di Indonesia sebanyak 40% kemasan terbuat dari kertas  dan  karton,  34%  terbuat  dari  kemasan plastic,  14%  terbuat  dari  kemasan  logam  dan 11% terbuat dari kemasan gelas.
Penelitian  ini  merupakan  penelitian terapan pada sebuah perusahaan yang bergerak di industri makanan, dimana penelitian ini akan menganalisa  bagaimana  perusahaan  dapat menentukan vendor kemasan ( packaging ) yang sesuai dengan produk yang dihasilkan menggunakan  Sistem  Pendukung  Keputusan ( Decision Support System /DSS) dengan metode Fuzzy Analytic Hierarchy Process berdasarkan kriteria  yang  telah  ditentukan  berdasarkan keinginan  pemilik  perusahaan  dan  keinginan pelanggan  pada  umumnya,  antara  lain: diinginkan  kemasan  yang  digunakan  terbuat dari  bahan food  grade  packaging yang  tidak mencemari  makanan  dalam  kemasan  tersebut sehingga tidak membahayakan pelanggan yang mengkonsumsi  makanan  dalam  kemasan tersebut.
Penelitian ini meliputi proses perancangan  sistem menggunakan  UML
( Unified Modeling Language ) yang merupakan
bahasa  pemodelan  standar  yang  terdiri  dari sekumpulan
diagram
terintegrasi, dikembangkan dalam rangka membantu pengembang sistem dan perangkat lunak untuk menentukan,  memvisualisasikan,  membangun, dan  mendokumentasikan  sistem  perangkat lunak  yang  dikembangkan.  Untuk  dapat menghasilkan sebuah aplikasi Decision
Support  System (DSS)  dengan  hasil  akurat perusahaan
membutuhkan standarisasi pembobotan  penilaian  (Herdiansah  et  al., 2019).

## KAJIAN LITERATUR DAN PEGEMBANGAN HIPOTESIS
Berikut  ini  beberapa  literatur  studi terdahulu  berkaitan  dengan  peneltian  tentang pengembangan Decision Support System (DSS) metode Fuzzy Analytic Hierarchy : Tabel 1. Tabel Literatur Studi No Peneliti Judul Metode Kriteria 1 Norhikmah, Rumini, Henderi Seminar Nasional Teknologi
Informasi dan Multimedia 2013. STMIK AMIKOM
Yogyakarta, 19/01/2013 ISSN: 2302-3805 Metode Fuzzy AHP dalam penerapan sistem pendukung keputusan Fuzzy Analytical Hierarchy Process ( Fuzzy AHP) Kriteria: 1. Team Work 2. Inisiatif 3. Attitude Sub Kriteria: 1. Baik 2. Cukup 3. Kurang 2 Saifulloh, Kusrini
Cogito  Smart  Journal,  FIK Univ  Klabat.  VOL  2.  NO  2. DESEMBER 2016. ISSN: 2541-2221 e-ISSN: 2477-8079 Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan Penentuan Beasiswa Menggunakan Metode F-AHP Fuzzy Analytical Hierarchy Process ( Fuzzy AHP) Kriteria: 1. Prestasi 2. Ekonomi 3. Inklusi
3 Wahyudi  Setiawan,  Reny Pujiastutik Seminar Nasional Sains dan
Teknologi 2015.
FT Univ Muhammadiyah
Jakarta. 17/11/2015.
ISSN : 2407 – 1846. e-ISSN : 2460 – 8416. Penerapan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process Untuk Pemilihan Spplier Batik Madura. Fuzzy Analytical Hierarchy Process ( Fuzzy AHP) Kriteria: 1. Cara Pembayaran 2. Harga
3. Diskon
4. Kecepatan Tanggap
5. Komunikasi
6. Informasi Produk
7. Layanan Komplain 8. Jumlah Pengiriman 9. Waktu Pengiriman 10. Kualitas Produk 11. Tingkat Kecacatan 12. Jenis Transportasi 13. Waktu Transportasi
4 Skolastika  S.  Igon,  Irya
Wisnubhadra, B. Yudi Dwiandiyanta Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi (SENTIKA) 2014. Yogyakarta, 15/03/2014. ISSN: 2089-9813 Perancangan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan Dengan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process dalam Penyeleksian Pemberian Kredit Fuzzy Analytical Hierarchy Process ( Fuzzy AHP) Kriteria: 1. Kemampuan 2. Kondisi Ekonomi
3. Jaminan
4. Modal
5. Karakter
Berdasarkan literatur studi yang peneliti gunakan  dalam  penelitian  ini,  Hipotesis  yang peneliti  perkirakan  adalah:  hasil  perhitungan Decission  Support  System (DSS)  dengan metode Fuzzy  Analytic  Hierarchy  Process sangat memperhatikan kekonsistenan dari hasil proses perhitungan yang dapat dilihat berdasarkan  nilai  /hasil  akhir  perhitungan (bobot  global)  dari  semua  kriteria  yang didefinisikan.  Penentuan  bobot  setiap  kriteria dilakukan  berdasarkan  nilai  skala  yang ditentukan  oleh  pengambil  keputusan  dengan melihat relatif kepentingan dari setiap kriteria. Pemberian  nilai  skala  akan  dipengaruhi preferensi  dari  setiap  proses  pengambil keputusan.

## TINJAUAN PUSTAKA
Kemasan  ( packaging )  merupkan  suatu bentuk  kegiatan  yang  melibatkan  desain  serta produk,  yang  menjadikan  kemasan  tersebut berfungsi  untuk  melindungi  produk  yang disimpan  di  dalamnya  (Kotler  &  Amstrong, 2012). Pemilihan kemasan ( packaging ) sebuah produk  sangat  penting  karena    secara  visual akan dapat mempengaruhi keinginan pelanggan membeli produk yang dipasarkan.
Sistem merupakan sekumpulan unsur/elemen  yang  saling  berkaitan,  saling mempengaruhi  dalam  melakukan  kegiatan bersama dalam rangka mencapai sebuah tujuan. Sedangkan  sistem  informasi  adalah  suatu  hal yang  saling  berhubungan  satu  dengan  lainnya yang akhirnya menghasilkan sebuah informasi/data  yang berguna bagi  orang yang dituju sesuai dengan peruntukannya (Herdiansah, 2020). Menejemen Sistem informasi  yang  baik  berhubungan  erat  dengan pengolahan  data  yang  baik.  pengolahan  data yang  masih  belum  terkomputerisasi  dengan baik  akan  mengakibatkan  kualitas  informasi yang dihasilkan kurang akurat (Fitriawati et al., 2019).
AHP  ( Analytic  Hierarchy  Process ) tradisional merupakan sebuah sistem informasi yang menggunakan teknik keputusan multikriteria  dengan  pendekatan  hierarkis untuk mengevaluasi nilai kepercayaan (Saraswat  &  Chaurasia,  2013).  Metode  AHP mengasumsikan  bahwa  pembuat  keputusan dapat memberikan estimasi poin yang tepat dari preferensi  mereka  untuk  alternatif.  Oleh karenanya  metode  ini  tidak  cocok  untuk skenario ketika ada ketidakpastian yang tinggi dalam penilaian pengambil keputusan (Yaraghi et  al.,  2015). Decision  Support  System (DSS) metode Fuzzy  Analytic  Hierarchy Process merupakan sebuah metode pengembangan dari metode  AHP  ( Analytic  Hierarchy  Process ) tradisional  yang  dapat  digunakan  untuk menghasilkan  sebuah  informasi  yang  dapat digunakan dalam proses pengambilan keputusan.
Pemilihan  pemasok  adalah  sebuah aktivitas  yang  cukup  rumit,  oleh  karena  itu diperlukan  sebuah  metode  yang  tepat  untuk mendapatkan  pilihan  yang  terbaik.  Proses pemilihan pemasok bertujuan untuk menentukan  pemasok  yang  sesuaii  dan  tepat agar  dapat  memenuhi  kebutuhan  perusahaan dan dapat mengurangi resiko kurangnya bahan baku.  Pemilihan  pemasok  yang  tepat  tidak hanya  pemasok  yang  dapat  memberikan material  yang  berkualitas,  tepat  waktu,  dan harga terjangkau namun juga harus memberikan service yang optimal baik dari segi responsive, kelancaran komunikasi dan informasi (Yoserizal, 2012).
Salah satu kriteria yang sering digunakan untuk menilai vendor adalah Dickson’s Vendor Selection  Criteria akan  tetapi  keputusan  akhir tetap ada pada orang yang menjadi penanggung jawab  memilih vendor (pemasok)  pada perusahaan  tersebut.  Rata-rata  perusahaan menggunakan  kriteria  yang  bersifat  umum, seperti  kualitas  produk,  pengiriman,  harga
produk  dan  kapabilitas  produksi.  Tabel  2 berikut  adalah  kriteria  yang  diklasifikasikan sebagai  logistik,  teknologi,  kerjasama  bisnis
dan  menjalankan  bisnis  dengan  tujuan  untuk membuat  model  yang  membedakan  antara kriteria kualitatif dan kuantitatif (Stevic, 2017).

## Tabel 2. Tabel Review Kriteria Vendor (Stevic, 2017)
Criteria References A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Price of material x x x x x x x x x x x x x x x x x Financial stability x x x x x x x x x x x x x x Method of payent x x x x Price of transport x x x x x x x Volume discounts x Delivery time x x x x x x x x x x x x x x x x x x x Reliability x x x x x x x x x Flexibility x x x x x x x x Logistics capacity x x x
x x x x x x x x x x The precentage of
correct realization of delivery
x x x x Quality of material x x x x x x x x x x x x x x x x x Waranty period x x Certification of products x x x x x x Reputation
x x x x x x x x x x x Awards and honors x Communicatio n system x x x x x x x x x Speed of response to requirements x x
x x x x x Reactions to reclamation x x x Information Technology x Clean of business x x x
A-Birgin 2003; B-Cebi & Bayraktar, 2003; C-Chan & Kumar, 2007; D-Dickson, 1996; E-Ellram, 1990; F-Gencer & Gupinar, 2007; G-Hruska et.el, 2014; H-Hudymaciva et.al, 2013; J-Kahraman et.al, 2003; K-Kannan & Choon, 2006; L-Kilic, 2013; M-Lee, 2009; N-Lim & Chang, 2008; O-Muralidharan et.al, 2002; P-Ozbek, 2015; Q-Simpson et.el, 2002; R-Stevic et.al, 2015; S-Tam & Tummala, 2001; T-Ting & Chao, 2008; U-Uygun, 20013; V-Wang et.al, 2004; W-Weber er.al, 1991; X-Zeydan et.el, 2001.

## METODE PENELITIAN

## Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  yang  peneliti  lakukan merupakan sebuah penelitian terapan yaitu penelitian yang bertujuan untuk memberikan solusi atas  permasalahan  tertentu secara praktis. Penelitian  ini  tidak  berfokus pada pengembangan sebuah ide, teori, atau gagasan,  tetapi  lebih  berfokus  kepada penerapan penelitian tersebut yaitu pada proses yang dapat membantu perusahaan menentukan vendor packaging yang terbaik.

## Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan sumber  data  primer  dan  data  sekunder.  Data primer  penelitian  ini  diperoleh  dari  hasil kuesioner,  wawancara  dan  observasi.  Data sekunder  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari catatan-catatan  penting  tentang vendor yang sudah  pernah  dan  sedang  bekerjasama  dengan perusahaan.

## Metode Pengembangan Sistem
Dalam  proses  pengembangan  sistem, peneliti menggunakan metode, metode waterfall merupakan  metode  yang  sangat familiar dan sering digunakan oleh
pengembang sebuah sistem informasi dikarenakan memiliki sifat ynga terstruktur dan mudah dipahami sebagai rangkain siklus hidup klasik ( classic life cycle ) pengembangan sebuah sistem informasi.
Metode  waterfall  merupakan  sebuah metode
pengembangan perangkat lunak/ software yang dilakukan secara berurutan,  terstruktur  dan  terus  mengalir  ke bawah (seperti air terjun) melewati semua fase pengembangan sistem, yaitu: fase perencanaan, fase  pemodelan,  fase  implementasi,  dan  fase pengujian (Soleh et al., 2013).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan perhitungan Decission Support System (DSS)  dengan  metode Fuzzy  Analytic Hierarchy  Process untuk  proses  penentuan vendor (pemasok) yaitu:

## 1. Penyusunan Hirarki Masalah
Metode  penyusunan  struktur  hirarki permasalahan  dari  penelitian  dimulai  dari tujuan   utama sebagai level teratas, kemudian ditentukan kriteria-kriteria yang sesuai sebagai bahan  pertimbangan  dan  menilai  semua alternatif pilihan yang ingin dibuat perangkingannya.  Peneliti  membuat  beberapa kriteria dan alternative sesuai dengan kebutuhan  penelitian  ini  sebagaimana  gambar 1.
Gambar 1. Hirarki Kriteria dan Alternatif Penelitian
2. Penyusunan matriks perbandingan berpasangan
Langkah yang dilakukan dalam menentukan  prioritas  kriteria,  pertama  adalah menyusun  perbandingan  berpasangan  dengan cara  membandingkan  seluruh  kriteria  untuk setiap  sub  sistem  hirarki  dengan  berpasangan.
Selanjutnya perbadingan itu ditransformasikan bentuk  matriks  perbandingan  berpasangan untuk  analisis  numeric  dimana  nilai  numerik yang  dikenakan  untuk  seluruh  perbandingan diperoleh  dari  skala    perbandingan  1–9  yang telah ditetapkan oleh Saaty, seperti tabel 3.
Tabel 3. Tabel Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan Tingkat Kepentingan Definisi Keterangan 1 Sama Pentingnya Kedua elemen mempunyai pengaruh yang sama 3 sedikit lebih penting satu atas lainnya Pengalaman dan penilaian memihak satu sedikit penting dibandingkan dengan pasangannya. 5 Cukup Penting Pengalaman dan keputusan  menunjukkan kesukaan atas satu aktifitas lebih dari yang lain 7 Sangat Penting Pengalaman dan keputusan menunjukkan kesukaan yang kuat atas satu aktifitas lebih dari yang lain 9 Mutlak lebih Penting Satu elemen mutlak lebih disukai dibandingkan dengan pasangannya, tingkat keyakinan tertinggi. 2,4,6,8 Nilai tengah diantara dua nilai keputusan yang berdekatan Bila kompromi dibutuhkan Respirokal Kebalikan Jika elemen i memiliki salah   satu angka dari skala perbandingan 1 sampai 9 yang telah ditetapkan oleh Saaty ketika dibandingkan elemen j, maka j memiliki kebalikannya ketika   dibandingkan   dengan elemen i
Hasil  pembobotan  kriteria  diatas  merupakan matriks  yang  besarnya  nxn,  dimana  n merupakan jumlah banyaknya kriteria.
𝐾 = [ 𝑘11 𝑘12 𝑘13 𝑘21 𝑘22 𝑘23 𝑘31 𝑘32 𝑘33 ] (1)
Keterangan: K 11 = Nilai dari kriteria 1 dibandingkan dengan kriteria 1 K 12 = Nilai dari kriteria 1 dibandingkan dengan kriteria 2 K ij = Nilai dari kriteria ke i dibandingkan kriteria ke j Untuk setiap kriteria ke i dan j, berlaku: k ii = 1, dan k ij = k ji -1l
3. Sintesis matriks perbandingan berpasangan Lengkah selanjutnya melakukan proses perhitungan eigen vector dari setiap matriks  perbandingan  berpasangan.  Nilai eigen  vector merupakan  bobot  setiap elemen,  langkah  ini      untuk  mensintetis pilihan dalam penentuan prioritas elemen di tingkat hirarki terendah sampai pencapaian tujuan yang diinginkan.

## 4. Menghitung konsistensi matriks
Consistency ratio (CI) merupakan parameter yang dipakai dalam rangka memeriksa  perbandingan  berpasangan  yang telah  dilakukan,  apakah  konsekuen  atau  tidak. Pengukuran  konsistensi  dari  suatu  matriks didasarkan atas eigen value maksimum , dimana nilai index konsistensi dihitung dengan rumus:
𝐶𝐼 = 𝜋𝑚𝑎𝑥−𝑛 𝑛−1 (2)
Keterangan : CI = rasio penyimpangan (deviasi)
konsistensi (Consistency Index)
n =  Orde Matriks (banyaknya alternatif)
𝜋 max =  Nilai  eigen  terbesar  dari  matriks berordo n
Apabila  Cl  bernilai  nol,  maka  matriks perbandingan  berpasangan  tersebut  konsisten. Batas ketidakkonsistenan yang telah ditetapkan ditentukan dengan menggunakan Rasio Konsisten  (CR)  yaitu  perbandingan  indeks konsisten  dengan  nilaiRandom  Indeks  (RI) yang  didapat  dari  suatu  eksperimen  oleh  Oak Ridge National Laboratory yang dikembangkan oleh Wharton School.

## 5. Penyusunan matriks penilaian fuzzy
Empat tahap yang dilakukan dalam menentukan matriks penilaian fuzzy :
a. Membuat Struktur Hirarki Masalah Pada  struktur  hirarki,  tujuan  yang  ingin dicapai diletakan di level pertama, kriteria diletakan  di  level  kedua,  sub-kriteria diletakan  di  level  ketiga  dan  alternatif diletakan di level terakhir.
b. Mengevaluasi Kriteria Tangible Langkah-langkahnya adalah dengan
membuat tabel yang berisi data kuantitatif yang  dibagi  menjadi  lima  interval,  yang mana setiap interval sama dengan sebuah fuzzy number.
Tabel 4. Tabel Skala Rasio Fuzzy Number
untuk Kriteria/Sub-Kriteria Skala Fuzzy Kriteria/Sub kriteria 1 Data kualitatif yang setara dengan skala 1 3 Data kualitatif yang setara dengan skala 3 4 Data kualitatif yang setara dengan skala 5
7 Data kualitatif yang setara dengan skala 7
9 Data kualitatif yang setara dengan skala 9
c. Mengevaluasi Kriteria Intangible Dalam  mengevaluasi  kriteria/sub-kriteria yang  bersifat intangible ,  kesulitan  yang dihadapi adalah kriteria/sub-kriteria tersebut  biasanya  tidak  berupa  data kuantitatif atau standar, sehingga pengambil  keputusan  sering  memberikan nilai yang subjektif.
d. Matriks penilaian fuzzy
Proses  berikutnya  menghitung judgement score .  Sub-skor 𝐺 ̃ 𝑖𝑗𝑘 dapat  dilihat  pada tabel berikut:
Tabel 5. Sub-Skor dari Alternatif Relatif Terhadap Kriteria (chen 2005)
Alter natif C 1 C 2 …..  C m C 11 C 12 C 13 C 21 C 22 …..  C mq
A 1 C 111 C 112 C 113 C 121 C 122 …..  C 1mq A 2 C 211 C 212 C 213 C 221 C 222 …..  C 2mq … … … … … … … …
A n C n11 C n12 C n13 C n21 C n22 …..  C nmq
Persamaan berikut dapat digunakan untuk menjumlahkan sub-skor dari kriteria yang sama.
𝐺 ̃ 𝑖𝑗 =   ∑ 𝐺 ̃ 𝑖𝑗𝑘 𝑞 𝑘=1 , i = 1, 2, ... n   j = 1, 2, ... m   k = 1, 2, ... q (3)
Setelah  seluruh  sub-skor  dijumlahkan, akan diperoleh matriks seperti berikut:
( 𝐴1 𝐴2 𝐴(𝑛) ) = ( 𝐺 ̃ 11
𝐺 ̃ 12
𝐺 ̃ 𝑚 𝐺 ̃ 21 𝐺 ̃ 22 𝐺 ̃ 1𝑚 𝐺 ̃ (𝑛1) 𝐺 ̃ (𝑛2) 𝐺 ̃ 𝑛𝑚 ) (4)
Selanjutnya  dilakukan  proses  normalisasi menggunakan persamaan yang dibuat oleh Chen dan Hwang (1992). Setiap skor yang ada  pada  matriks  diatas  dinormalisasi dengan persamaan berikut:
𝑎 ̃ 𝑖𝑗 = 𝐺 ̃ 𝑖𝑗 √∑ (𝐺 ̃ 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑖=1 , j = 1, 2, ... , m (5)
Setelah semua skor dinormalisasi, maka dapat diperoleh matriks penilaian fuzzy.

## 6. Analisis  sistem yang dikembangkan
Sistem yang akan dibuat ini menggunakan sebuah tampilan dashboard agar pemilik  perusahaan  dapat  dengan  mudah membaca  hasil  atau  laporan  yang  dikeluarkan oleh sistem. Dashboard tersebut akan menampilkan  bobot  kriteria,  serta supplier terbaik berdasarkan perhitungan metode Fuzzy AHP .
Gambar 2. Gambar DAD sistem yang dikembangkan
7. Use case  sistem yang dikembangkan
Gambar 3. Gambar use case sistem yang dikembangkan
Keterangan :
a. Responden  :M elakukan penilaian terhadap  kuisioner  bobot dan kriteria b. Admin        :Melakukan  penginputan data master kedalam sistem,  mengolah  data kuisioner kedalam perhitungan  AHP  dan FAHP  didalam  sistem serta  melaporkan  hasil perhitungannya kepada Manager. c. Manager  :  Melihat hasil akhir
terhadap  pemilihan  yang dilakukan oleh sistem. 8. Activity Diagram
sistem yang dikembangkan
Gambar 4. Gambar activity diagram penilaian 9. Tampilan sistem yang dikembangkan a. Tampilan Menu Login
Gambar 5. Gambar Menu Login
b. Tampilan menu utama sistem
Gambar 6. Gambar menu utama
c. Tampilan menu master sistem
Gambar 7. Gambar menu master sistem

## d. Tampilan menu master alternatif
Gambar 8. Gambar menu master alternatif
e. Tampilan Menu Analisa AHP

## Gambar 9. Gambar tampilan menu analisa AHP
f. Tampilan  laporan  hasil  analisa kriteria

## Gambar 10. Gambar laporan hasil analisa kriteria

## 10. Pengujian Sample Data
Untuk  melihat  dan  menguji  hasil proses perhitungan metode Fuzzy Analytic Hierarchy  Process berdasarkan  kriteria
yang  ditentukan  menggunakan  sistem yang  dikembangkan  dalam  penelitian  ini, peneliti menggunakan 4 data vendor yaitu: PT.  Unipack  Indosystem,  PT.  Cakrawala Mega Indah, PT. Uniflex Kemasindo, PT Starindo, dan didapat hasil perhitungan :
Gambar 11. Gambar laporan hasil
analisa kriteria

## KESIMPULAN
1. Berdasarkan pengolahan data menggunakan sistem penunjang keputusan yang dikembangkan dengan metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process didapat hasil yang  menunjukan  keputusan  pemilihan supplier  kemasan (box  packaging) terbaik yang sesuai dengan data kriteria yang ada.
2. Dari  kriteria  harga  ( price ),  kualitas ( quality ), layanan perbaikan ( repair service )  dan  pengantaran  ( delivery )  yang digunakan,  didapat  informasi  bahwa kriteria  kualitas  ( quality )  adalah  kriteria tertinggi bobot 0.509, urutan kedua adalah kriteria pengiriman ( delivery ) bobot 0,224, kemudian  harga  ( price )  bobot  0,181  serta terakhir kriteria layanan perbaikan ( repair service ) bobot 0,086.
3. Sistem penunjang keputusan yang dikembangkan  telah  dapat  membantu pimpinan
perusahaan perusahaan
melakukan pengambilan keputusan.

## REFERENSI
Fitriawati, N., Herdiansah, A., & Gunawan, A. (2019). Sistem  Informasi Program Keluarga Harapan Studi Kasus Kecamatan Kosambi Tangerang. Jurnal  Teknik  Informatika  (JIKA) Universitas Muhammadiyah Tangerang , 3 (2), 21–26.
Herdiansah,  A.  (2020).  Sistem  Pendukung
Keputusan Referensi Pemilihan
Tujuan  Jurusan  teknik  Di  Perguruan.
Jurnal MATRIK , 19 (2), 223–234.
Herdiansah, A., Handayani, N., & Kurniawan,  A.  (2019).  Development of Decision Support Systems Selection  of  Employee  Acceptance Using  Weighted  Product  Method.
Journal  of  Information  System  and Informatics , 1 (2), 87–97.
Kotler,  P.,  &  Amstrong,  G.  (2012).
Principles  of  Marketing (Ed.  14th). Pearson: Prentice Hall - New Jersey.
Saraswat,  D.,  &  Chaurasia,  B.  K.  (2013). AHP  based  trust  model  in  VANETs.
Proceedings  -  5th International Conference on Computational Intelligence and Communication
Networks,  CICN  2013 ,  391–393. https://doi.org/10.1109/CICN.2013.8
6
Soleh,  Dewi,  M.  A.,  Arfiah,  &  Asdin.
(2013). Metode Peninjauan Dashboard Dari Business Intelligence Untuk  Membuat  Keputusan  Lebih
Baik. Seminar  Nasional  Teknologi
Informasi Dan Multimedia , 13–18.
Stevic,  Z.  (2017).  Criteria  for  supplier selection: A literature review. Nternational  Association of  Scientific Innovation  and  Research  (IASIR) , 19 (1), 23–27.
Sugiyono.  (2013). Metode  Penelitian Kombinasi  (mixed  Methodes) (Ed.1). Alfabeta - Bandung.
Yaraghi,  N.,  Tabesh,  P.,  Guan,  P.,  & Zhuang,  J.  (2015).  Comparison  of AHP  and  Monte  Carlo  AHP  under different  levels  of  uncertainty. IEEE Transactions on Engineering Management , 62 (1), 122–132.
https://doi.org/10.1109/TEM.2014.23
60082
Yoserizal,  Y.  (2012).  Integrasi  Metode Dematel  (Decision  Making  Trial  and Evaluation  Laboratory)  dan  ANP (Analytical  Network  Process)  Dalam
Mengevaluasi Kinerja Supplier di PT.
XYZ.  In Digital  Library  ITS .  Institut Teknologi Sepuluh Nopember.