## ISSN 1978-1431 print / ISSN 2527-4112 online

## Pemilihan Supplier dan Alokasi Order Asam Jawa Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Ahp Dan Goal Programing

## Sebro Mulasi
Jurusan Teknik Industri, Fakutas Teknik, Universitas Muhammadiyah Malang Jl. Raya Tlogomas 246 Malang 65144 Jawa Timur Surel: broodoank@hotmail.co.id

## Abstract
Supplier  selection  process  was  become  important  consideration  to  improve  the efficiency of procurement department because the raw material cost could reach 70% of product  cost.    The  supplier  selection  process  was  multi-criteria  problem  involving qualitative and quantitative factors. The company often experienced shortage of  good quality  tamarind    with  a  cheap  price  which  companies  often  reject  order  from customers.  Therefore  the  company  should  make  a  selective  supplier  selection  and allocation  of  orders  for  optimum  results  by  considering  both  qualitative  and quantitative factors that can minimize the cost of purchase, maximizing the weight of suppliers  and  minimize  the  total  defect  order.  This  research  will  integrate  supplier weight from Fuzzy Analytic Hierarchy Process and Goal Programming model for the final  decision  of  supplier  selection  and  allocation  of  orders.  By  running  goal programming model give solution better than order allocation current model where it could reduce total cost of purchasing at Rp 130.000.000 to Rp 127.700.000 and reduce total of defect order at 4%  to 0,87%.
Keywords :  tamarind,  suplier  selection,  supplier  weight,  fuzzy  analytical  hierarki process, goal programing included.

## Abstrak
Pemilihan  supplier  merupakan  faktor  pertimbangan  penting  untuk  meningkatkan efisiensi bagian penggadaan bahan baku, dimana biaya untuk pembelian bahan baku dapat  mencapai  70%  dari  biaya  penjualan  produk.  Pemilihan  supplier  sering menjadi  pemasalahan  multikriteria  yang  melibatkan  faktor  kualitatif  dan kuantitatif.  Masalah  di  perusahaan  adalah  sering  mengalami  kekurangan  pasokan asam  jawa  yang  kualitasnya    baik  dengan  harga  yang  cukup  murah,  sehingga perusahaan  sering  menolak  permintaan  yang  datang.  Perusahaan  perlu  melakukan pemilihan  supplier  asam  jawa  secara  selektif  dan  pengalokasian  pesanan  agar optimal  dengan  mempertimbangkan  faktor  kualitatif  dan  kuantitatif.  Tahapan pengolahan  data  dimulai  dengan  menentukan  bobot  pemasok  dari  hasil  Fuzzy Analytical Hierarki Process (F-AHP). Tahap 2 menggunakan Goal Programing untuk menentukan  keputusan  kahir  pemilihan  supplier  beserta  alokasi  ordernya.  Model Goal Programing diformulasikan untuk mencapai tiga fungsi tujuan yaitu minimasi biaya  pembelian,  maksimasi  bobot  supplier  dan  minimasi  total  order  cacat.  Model goal  programming  memberikan  solusi  yang  lebih  baik  daripada  alokasi  order  saat ini.  Total  biaya  pembelian  dapt  berkurang  dari  Rp  130.000.000  menjadi  Rp 127.700.000 dan mengurangi total pesanan cacat pada 4% ke 0,87%.
Kata  kunci: asam  jawa,  Pemilihan  supplier,  bobot  pemasok,  fuzzy  analytical hierarki process, goal programing.

## 1. Pendahuluan
Supplier  merupakan  faktor  penting  dalam  proses  pengadaan  bahan  baku  dan berpengaruh dalam eksistensi  suatu perusahaan, kriteria pemilihan adalah salah satu hal  penting  dalam  pemilihan  supllier,  kriteria  yang  digunakan  tentunya  harus mencerminkan strategi supllychain maupun dari karakteristik dari item yang dipasok.
Secara umum perusahaan menggunakan kriteria-kriteria dasar seperti kualitas barang yang  ditawarkan,  harga  dan  ketepatan  waktu  pengiriman  pemilihan  supplier  sendiri menjadi sebuah hal yang krusial.
CV. MANDIRI merupakan salah satu perusahaan bergerak dibidang agribisnis, dimana  perusahaan  ini  menawarkan  produk-produk  hasil  bumi,  salah  satunya  yaitu asam  jawa.  Perusahaan  memasarkan  asam  jawa  nya  di  daerah  Kalimantan  Barat terutama Pontianak, sambas dan sekitarnya. Selama ini CV. MANDIRI telah memiliki beberapa  pemasok,  tetapi  meskipun  memiliki  beberapa  pemasok    perusahaan  masih sering kekurangan pasokan asam jawa. Kekurangan   pasokan  dapat disebebkan oleh beberapa  hal,  antara  lain  adalah    kualitas  dan  harga    asam  jawa  sendiri  tidak  sesuai dengan  yang  ditetapkan  dan  jumlah  asam  yang  dipesan  tidak  sesuai  yang  dijanjikan. sehingga perusahaan kadang harus menolak permintaan yang datang.
Tujuan  dari  studi  ini  adalah  dilakukan  penyaranan  untuk    pemilihan  pemasok asam jawa secara selektif dengan mempertimbangkan bobot kriteria seperti harga yang relatif  murah,  kualitas  yang  baik  dan  mampu  memasok  perusahaan.  Selain  itu diperlukan  pengalokasian  pesanan  untuk  meminimasi  resiko  pembengkakan  biaya pembelian  dan  meminimasi  cacat  pada  pasokan.  Untuk  mewujudkan  tujuan  diatas makan  dalam  penelitian    memilih  untuk  menggunakan  integrasi  dari  metode  yaitu Fuzzy  Analytical  Hierarki  Proses  (  F-AHP  ),  dan  Goal  Programing.  Dimana  F-AHP digunakan  untuk  penilaian  alternatif  pemasok  berdasarkan  sejumlah  kriteria  dan subkriteria[1,  2].  Dimana  hasil  dari  penilaian  akan  menjadi  koefisien  fungsi  tujuan maksimasi bobot dari alternatif pemasok pada model Goal Programing.

## 2. Metode Penelitian
Objek  dalam  studi  penelitian  ini  adalah supplier asam  jawa.  Dimana  pada penelitian  ini  akan  dilakukan  pemilihan  dan  pengalokasian  order  dengan mempertimbangkan beberapa faktor yaitu kriteria, subkriteria dan alternatif ( supplier ). Tahapan pertama dalam penelitian ini adalah menentukan tujuan, kriteria, subkriteria dan  alternatif  ( supplier ),  dimana  dalam  menentukan  ini  perlu  dilakukan  wawancara dan  diskusi  dengan  bagian  pengadaan.  Selanjutnya  akan  dilakukan  pembuatan struktur hierarki yang terdiri dari kriteria, subkriteria dan alternatif.
Setelah diperoleh struktur hierarki, maka selanjutnya adalah menentukan nilai bobot dari setiap kriteria, subkriteria dan alternatif yaitu dengan memberikan kuisioner perbandingan berpasangan kriteria, subkriteria dan alternatif pemasok kepada bagian pengadaan.  Setelah  didapatkan  nilai  bobot,  selanjutnya  adalah  menentukan  tingkat prioritas  kriteria,  subkriteria  dan  alternatif  pemasok dengan  menggunakan metode  F- AHP[3]. Sebelum melakukan pengolahan dengan F-AHP, diperlukan perhitungan AHP untuk  melakukan  sebuah  pengujian  yaitu  uji  konsistensi.  Untuk  melakukan  uji konsistensi dilakukan perbandingan berpasangan dan kemudian diolah menjadi matriks perbandingan  berpasangan.  Setelah  selesai  mendapatkan  matriks  perbandingan berpasangan  maka  selanjutnya  adalah  melakukan  uji  konsistensi,  dimana  jika  nilai Consistency  Ratio (CR)  yang  diperoleh  kurang  dari  0,1  maka  dapat  disimpulkan penilaian telah konsisten dan dapat dilanjutkan ketahap pengolahan F-AHP.
Tahap  berikutnya  adalah  tahap pengolahan  F-AHP  yang diusulkan  oleh  Chang (1996),  dimana  pada  tahap  ini  dibagi  menjadi  beberapa  langkah  yaitu  tahap transformasi Triangular  Fuzzy  Number (TFN),  dimana  pada  tahap  ini  dilakukan perubahan  bilangan  AHP  kedalam  bilangan fuzzy. Tahap  selanjutnya  adalah  tahap perhitungan  nilai  sintesis fuzzy (Si),  untuk  mendapatkan  nilai  sintesis  dapat menggunakan persamaan berikut:
𝑆𝑖 = ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑥 [∑ ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 ] 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=𝑗 𝑚 𝑗=1 Dimana : Si
= nilai sintesis fuzzy
∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 = menunjukkan nilai sel pada kolom yang dimulai dari kolom 1 disetiap baris matriks j = kolom i = baris M = bilangan triangular fuzzy number m = jumlah kriteria g = parameter (1, m, u)
Setelah dilakukan perhitungan nilai sintesis (Si), maka tahap selanjutnya adalah tahap  perhitungan  nilai  vektor  (V),  nilai  kordinat  defuzzifikasi  (d’)  dan  bobot  (W’). Untuk mendapatkan nilai vektor dapat menggunakan persamaan berikut:
Dimana :
V = nilai vektor M = matrik nilai sintesis fuzzy L = nilai terendah m = nilai tengah u = nilai tinggi
sehingga diperoleh nilai kordinat
d’ (Ai)   = min V (Si ≥ Sk)
dimana : Si    = nilai sintesis fuzzy Sk    = nilai sintesis fuzzy yang lain Untuk k= 1,2,...,n;k ≠ i maka nilai vektor bobot di definisikan : W’ = (d’ (A1), d’(A2),...., d’(An)) T
Setelah mendapatkan nilai bobot (W’), maka selanjutnya memasuki tahap  akhir dari  pengolahan  F-AHP  yaitu  tahap  normalisasi  bobot  (W).  Untuk  melakukan normalisasi dapat menggunakan persamaan berikut:
W’ = (d’ (A1), d’(A2),...., d’(An)) T
Perumusan normalisasinya adalah : d(An) = 𝑑 1 (𝐴𝑛) ∑ 𝑑 1 (𝐴𝑛) 𝑛 𝑖=1
Normalisasi  bobot  ini  akan  dilakukan  agar  nilai  dalam  vektor  diperbolehkan mejadi analog dan terfiri dari bilangan yang non-fuzzy[4]. Sintesis hierarki merupakan tahap untuk menghitung skor akhir tiap pemasok dengan mengalikan bobot subkriteria dan  skor  pemasok[5].  Berdasarkan  skor  akhir  (bobot  global)  dapat ditentukan  ranking pemasok mulai dari yang tertinggi sampai terendah.
Setelah  melakukan  pengolahan  dengan  F-AHP  maka  dilanjutkan  dengan formulasi model matematis untuk mendapatkan hasil akhir keputusan pemasok terplih dam  kuantitas  pesan  masing-masing  pemasok  terpilih  dengan  mempertimbangkan batasan  kemampuan  pasok  dan  permintaan  [6]  asam  jawa.  Formulasi  model  Goal Programing untuk pemilihan pemasok sebagai berikut [7]:

## Variabel Keputusan
Xij  : Kuantitas order untuk pemasok-i pada priode-j Ujt  : pencapaian dibawah target dari goal ke-j pada priode ke-t Ejt  : pencapaian diatas target dari goal ke-j pada priode ke-t

## Parameter
Ci   : Harga dari pemasok-i Wi  : Bobot pemasok-i ( Dari hasil bobot global pemasok)
Vt  :  Value  pembelian  (Dari  hasil  generate  aloksi  order  berdasarkan  maksimasi  bobot pemasok)
qi  : Persentase cacat yang dipasok pemasok-i Q  : Maksimum persentase cacat yang diijinkan perusahaan Dt  : Permintaan pada priode ke-t Si  : Kapasitas pasok oleh pemasok-i
Fungsi Pembatas Xij ≤ Si
∑ 𝑋𝑖𝑗 = 𝐷𝑡 𝑛 𝑖=1
Fungsi Prioritas tujuan / Goals Min  Z 1
∑ 𝐶𝑖. 𝑋𝑖𝑡 + 𝑈𝑗𝑡 − 𝐸𝑗𝑡
𝑛
𝑖=1
Max  Z2 ∑ 𝑊𝑖. 𝑋𝑖𝑡 + 𝑈𝑗𝑡 − 𝐸𝑗𝑡 = 𝑉𝑡 𝑛
𝑖=1
Min  Z 3
∑ 𝑞𝑖. 𝑋𝑖𝑡 + 𝑈𝑗𝑡 − 𝐸𝑗𝑡 = 𝑄. 𝑑𝑡 𝑛 𝑖=1
Dimana : Z 1 : Minimasi biaya pembelian Z 2 : Maksimasi bobot pemasok Z 3 : Minimasi prosentase cacat Fungsi Minimasi Penyimpangan Goal
Min : E 11 + U 21 + E 31

## ISSN 1978-1431 print / ISSN 2527-4112 online
Berdasarkan  formulasi  diatas,  tahap  berikutnya  adalah  mencari  solusi  optimal dengan menggunakan software LINDO 6.1, dimana solusi optimal meliputi antara hasil keputusan  akhir  pemasok  terpilih,  berapa  banyak  kuantitas  order  dan  apakah  semua tujuan yang telah ditetapkan tercapai atau tidak sesuai target.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Perusahaan  CV  MANDIRI  memiliki  beberapa supplier untuk  memasok  asam jawa, dimana supplier ini adalah para pengepul asam jawa di daerah mereka. Adapun supplier tersebut  antara  lain  Bahruki,  Toncan,  UD  Ikah dan  Menten.  Masing-masing supplier memiliki kemampuan memasok asam jawa sebesar 9 ton untuk Bahruki, 6 ton untuk Toncan,  8  ton  untuk UD  Ikah  dan  9  ton untuk  Menten.  Sedangkan  harga  yang ditawarkan  oleh  masing-masing  pemasok  sebesar  5300/kg  untuk  Bahruki,  6000/kg untuk Toncan dan 5500/kg untuk UD Ikah dan Menten.
Berdasarkan  hasil  wawancara  dan  diskusi  dari  pihak  perusahaan  bagian pengadaan  asam  jawa  diperoleh  kriteria  dan  subkriteria  yang  dianggap  penting  dan perlu  dipertimbangkan  untuk  digunakan  sebagai  dasar  pemilihan supplier. Adapun kriteria dan subkriteria yaitu antara lain :
1. Harga
Harga  yang  dimaksud  terdiri  dari  harga  pembelian  per-kilogram  dan  tingkat keseringan pemberian diskon oleh alternatif pemasok.
2. Kualitas
Kualitas asam jawa dapat dilihat dari tiga faktor yaitu tingkat kekeringan asam, dimana asam memiliki kandungan air yang sedikit dan tidak terlalu lembek. Selain itu dapat  dilihat  dari  warna  asam  sendiri,  asam  jawa  yang  masih  baru  dan  proses penjemuran optimal akan berwarna kuning. Terakhir kualitas asam  jawa dipengaruhi oleh  kemasan  asam  jawa  itu  sendiri,  dimana  asam  jawa  dengan  kemasan  yang  jelek akan mengakibatkan asam jawa mudah dihinggapi hama/kutu pada biji asam sehingga akan membuat asam mengeras dan rusak.
3. Kapasitas/kuantitas
Kapasitas/kuantitas  yang  dimaksud  disini  ada  2  yaitu  kemampuan  memasok dari alternatif pemasok dan kesetabilan ketersediaan asam pada setiap musim.
4. Fleksibilitas
Dalam  keriteria  fleksibilitas  terbagi  menjadi  fleksibilitas  dalam  perubahan jumlah  pemesanan,  perubahan  waktu  antar  pengiriman  asam  jawa  dan  fleksibilitas tengang  waktu  pembayaran.  Perubahan  jumlah  pemesanan  yang  dimaksud  disini adalah jika pada suatu saat perusahaan ingin mengurangi atau menambah jumlah yang dipesan,  sedangkan  perubahan  waktu  antar  pengiriman  adalah  dimana  pada  saat perusahaan  belum  siap  menampung  atau  menerima  kedatangan  asam  jawa,  karena pada  saat  ada  pengiriman  asam  jawa  perusahaan  membutuhkan  tenaga  kerja  kuli untuk proses bongkar asam jawa.
5. Servis
Dalam  kriteria  servis  terbagi  menjadi  3  yaitu  servis  dalam  kemudahan mendapatkan informasi mengenai asam jawa (harga terbaru, ketersediaan, dll.). selain itu  ada  servis  mengenai  kecepatan  respon  jika  ada  komplain  dari  perusahaan  kepada alternatif  pemasok.  Dan  yang  terkahir  adalah  servis  mengenai  garansi  dan klaim  jika terdapat asam cacat yang melebihi ketentuan perusahaan, dalam hal ini ada beberapa perusahaan  yang  memberikan  garansi  berupa  penggantian  asam  atau  pemotongan harga/kilogram asam itu sendiri.
Dari kriteria dan subkriteria yang telah ditetapkan diatas akan dibuat struktur hierarki.  dengan  menggunakan  struktur  hierarki  akan  dilakukan  penilaian perbandingan berpasangan kriteria, subkriteria dan alternatif dengan cara memberikan kuisioner kepada bagian pengadaan. Selanjutnya akan dilakukan perhitungan matriks perbandingan  berpasangan  untuk  melakukan  uji  konsistensi  kriteria,  subkriteria  dan alternatif.  Nilai  CR  yang  diperoleh  dari  uji  konsistensi  kurang  dari  0,1  sehingga disimpulkan penilaian pada kuisioner telah konsisten[3].
Tabel 1 Hasil perhitungan bobot kriteria dan subkriteria F-AHP Kriteria Bobot Kriteria Subkriteria Bobot Subkriteria Harga 0,3342 Harga/kg 0,1899 Diskon 0,1442 Kualitas 0,2875 Tingkat kekeringan 0,1415 Warna 0,054 Kemasan 0,0919 Kuantitas 0,2351 Kemampuan pasok 0,1175 Stabilitas ketersediaan 0,1175 Fleksibilitas 0,0269 Perubahan jumlah pemesanan 0,0075 Perubahan waktu antar 0,0035 Waktu pembayaran 0,0158 Servis 0,116 Kemudahan mendapatkan informasi 0,0435 Respon komplain 0,0435 Garansi dan klaim cacat 0,0289
Setelah penilaian konsisten, maka akan dilanjutkan dengan pengolahan F-AHP. Hasil dari pengolahan F-AHP diperoleh bobot kriteria dan subkriteria seperti pada tabel 1. Berdasarkan tabel 1 dapat dilihat bahwa bobot terbesar terdapat pada kriteria harga yaitu  dengan  bobot  sebesar  0,3342.  Prioritas  kedua  adalah  kriteria  kualitas  dengan bobot sebesar 0,2875 dan prioritas ketiga adalah kapasitas dengan bobot sebesar 0,2351. Kriteria  harga  dianggap  penting  karena  harga  dipengaruhi  oleh  kualitas  dan ketersediaan,  serta  harga  yang  terlalu  tinggi  dapat  mengakibatkan  pembengkakan biaya
Pada subkriteria diambil top 7 prioritas berdasarkan bobot terbesar. Adapun top 7 yang menjadi  prioritas  pada  subkriteria  anatara  lain  harga,  diskon,  tingkat  kekeringan, kemampuan  pasok,  stabilitas  ketersediaan,  warna  dan  kemasan.  Subkriteria  diskon dianggap  penting  karena  diskon  yang  dimaksud  disini  adalah  tingkat  keseringan pemberian diskon dan seberapa besar diskon yang diberikan per-kilogramnya. Semakin sering  dan  besar  diskon  yang  diberikan  maka  akan  dapat  meminimalkan  biaya pembelian asam jawa per-kilogramnya.

## ISSN 1978-1431 print / ISSN 2527-4112 online
Pada  kriteria  kualitas,  subkriteria  tingkat  kekeringan  memiliki  bobot  paling besar dari subkriteria warna dan kemasan yaitu dengan bobot sebesar 0,1415. Hal itu dikarenakan  tingkat  kekeringan  asam  jawa  yang  menjadi  faktor  utama  apakah  asam itu  tahan  lama  atau  cepat  rusak.  Pada  kriteria  kapasitas,  subkriteria  kemampuan pasok dan stabilitas ketersediaan memeiliki bobot yang sama besar yaitu 0,1175. Pengolahan  bobot supllier dengan  F-AHP  dilakukan  dengan  cara  membandingkan kinerja  masing-masing supplier pada  masing-masing  subkriteria[8].  Pengolahan tersebut  dilakukan  dengan  cara  yang  sama  seperti  pengolahan  F-AHP  kriteria  dan subkriteria[9].  Hasil  dari  pengolahan  F-AHP  untuk  alternatif supplier dapat  dilihat seperti tabel 2.
Tabel 2 Hasil perhitungan bobot supplier No. Pemasok Bobot Ranking 1 Toncan 0,2935 1 2 Bahruki 0,2815 2 3 Menten 0,2167 3 4 UD Ikah 0,2076 4
Dari tabel 2. Dapat diketahui supplier dengan ranking 1 adalah Toncan dengan bobot sebesar 0,2935, raning 2 adalah Bahruki dengan bobot sebesar 0,2815, ranking 3 adalah Menten dengan bobot sebesar 0,2167 dan terakhir adalah UD Ikah dengan bobot sebesar 0,2076.
Kebutuhan  pemesanan  asam  jawa  pada  bulan  desember  2015  –  februari  2016 adalah sebesar 23 ton, 20 ton dan 16,5 ton. Untuk memenuhi kebutuhan tersebut tidak bisa  dengan  hanya  memesan  pada  satu supplier dikarenakan  kemampuan  memasok supplier paling besar hanya sampai 9 ton perbulannya, sehinnga terdapat kendala yang berhubungan  dengan  kemampuan  memasok  dari supplier .  Oleh  karena  itu  proses pemilihan supplier dilanjutnya  dengan  membuat  formulasi  untuk Goal  Programing . Integrasi F-AHP dan Goal Programing yaitu dengan menggunakan bobot supplier hasil dari perhitungan F-AHP  sebagai koefisien fungsi tujuan maksimasi bobot  pemasok[10]. Dari  hasil  wawancara  juga  didapatkan budget atau  batas  maksimal  biaya  pembelian perbulannya sebesar Rp 130.000.000-.
Formulasi model Goal Programing untuk pemilihan supplier dan alokasi order pada  bulan  desember  2015  dilakukan  dengan  mendefenisikan  variabel  keputusan, kendala yang berupa tujuan, kendala yang menjadi pembatas permsalahan dan tujuan yang ingin dicapai.

## Variabel Keputusan
Xij : Kuantitas order untuk pemasok-i pada priode-j Ujt : pencapaian dibawah target dari goal ke-j pada priode ke-t Ejt : pencapaian diatas target dari goal ke-j pada priode ke-t

## Fungsi Kendala
Kendala-kendala yang menjadi pembatas dalam pemilihan ini adalah pembatas permintaan  ( demand )  dan  kemampuan  memasok supplier pada  bulan  desember  2015. Adapun kendala tersebut sebagai berikut:
S1 ≤ 9000 S2 ≤ 6000 S3 ≤ 8000
S4 ≤ 9000 S1 + S2 + S3 + S4 ≤ 23000
Permbatas  12  sampai  15  memastikan bahwa  kuantitas  pembelian dari supplier tidak  boleh  melebihi  kapasitas  pasok  perbulannya.    Sebagai  contoh  pembatas  12 merupakan batas pemesanan asam jawa kepada supplier ke-1 yaitu Bahruki tidak boleh melebihi  9000  kilogram  dan  sebagainya.  Sedangkan  pembatas  16  merupakan  batasan total pemesanan pada bulan desember 2015 tidak boleh melebihi 23000 kilogram.
Selanjutnya  adalah  formulasi  untuk  fungsi  tujuan,  adapun  fungsi  tujuan pertama adalah minimasi biaya pembelian. Persamaan 17 menunjukkan soft constraint yang  berhubungan  dengan  biaya  pembelian  dengan  menambahkan  variabel penyimpangan/deviasi U dan E untuk melihat apakah pencapaian tujuan dibawah atau diatas  target  maksimal  total  biaya  pembelian  sebesar  Rp  130.000.000-.  tujuan  kedua yaitu  maksimasi  bobot  pemasok  sebagaimana  juga  menambahkan  variabel penyimpangan/deviasi  seperti  pada  persamaan  18,  dimana  nilai  sebelah  kanan  pada persamaan  adalah  value  pembelian  hasil  dari  generate  alokasi  order  maksimasi  bobot pemasok..  Persamaan  19  menunjukkan  tujuan  ketiga  yaitu  minimasi  prosentase  cacat juga  menambahkan  variabel  penyimpangan/deviasi.  Nilai  sebelah  kanan  pada persamaan 19 merupakan batas maksimal total prosentase cacat yang ditetapkan oleh perusahaan dikalikan total permintaan pada bulan desember.
5300X 11 + 6000X 21 + 5500X 31 + 5500X 41 +  U 11 – E 11 ≤ 130000000 0,2840X 11 + 0,3067X 21 + 0,1997X 31 + 0,2089X 41 + U 21 – E 21 = 6,028 0,04X 11 +  0,02X 21 +  0,04X 31 + 0, 03X 41 + U 31 – E 31 = 0,04*23000

## Fungsi Tujuan
Prioritas  fungsi  tujuan  yang  ingin  dicapai  adalah  meminimalkan  biaya pembelian,  maksimasi  bobot  pemasok  dan  minimasi  prosentase  cacat,  sehingga nantinya akan dapat mengurangi pembengkakan biaya total pembelian.  Pada prioritas fungsi  tujuan  minimasi  biaya  pembelian  dan  minimasi  total  prosentase  cacat diharapkan  nilai  penyimpangan  diatas  target  (E)  harus  diminimalkan,  sedangkan untuk fungsi tujuan maksimasi bobot pemasok diharapkan nilai penyimpangan dibawah target  (U)  harus  dimaksimal.  Selanjutnya  fungsi  tujuan  akan  dinyatakan  seperti persamaan berikut:
Min : E 11 + U 21 + E 31 Penyelesaian model Goal Programing untuk pemilihan supplier asam jawa pada bulan  desember  2015  dengan  menggunakan  bantuan software LINDO  6.1  dan  hasil running -nya  ditunjukkan  pada  tabel  3.  Dari  hasil running diperoleh  keputusan  akhir pemilihan supplier yang  akan  memasok  pada  bulan  desember  2015  yaitu  Bahruki sebesar  9000  kilogram,  Toncan  sebesar  6000  kilogram  dan  Menten  sebesar  8000 kilogram.  Dari  hasil running pada  bulan  desember  juga  diperoleh  nilai penyimpangan/deviasi  U11  =  0,  E11=0,  U21=0,  E21=6,022,  U31=200  dan E31=  0  yang artinya ketiga prioritas tujuan sudah tercapai karena nilai penyimpangan E11, U21 dan E31  sama  dengan  0.  Nilai  variabel  E21=6,022  yang  artinya  alokasi  order  pada  bulan desember  memberikan  tambahan  bobot  kepada  pemasok  terpilih  sebesar  6,022. Sedangkan  nilai  variabel  U31=200  yang  artinya  alokasi  order  pada  bulan  desember memberikan  total  order  cacat  lebih  kecil  sebesar  200kilogram  dari  target  yang ditetapkan perusahaan yaitu 920kilogram.
Pemasok  Bahruki    adalah  pemasok  yang  menawarkan  harga/kg  yang  lebih rendah dari semua alternatif pemasok dan menempati bobot prioritas peringkat kedua sehingga pemasok Bahruki layak untuk dipilih menjadi pemasok asam jawa. Pemasok Toncan    adalah  pemasok  dengan  kualitas  asam  jawa  lebih  baik  dari  semua  alternatif

## ISSN 1978-1431 print / ISSN 2527-4112 online
pemasok  dan  Toncan  juga  merupakan  pemasok  dengan  bobot  prioritas  tertinggi sehingga  layak  untuk  dipilih  menjadi  pemasok  asam  jawa.  Dan  terakhir  Pemasok Menten  lebih dipilih karena memiliki bobot prioritas lebih besar dari UD.Ikah   dengan ranking ketiga, meskipun kedua pemasok menawarkan harga/kg yang sama.
Tabel 3 Hasil keputusan akhir pemilihan supplier asam jawa Pemasok Bobot Pemasok Alokasi order (kg) Desember Januari Februari Bahruki 0,2815 9000 9000 9000 Toncan 0,2935 6000 6000 6000 UD Ikah 0,2076 - - - Menten 0,2167 8000 5500 1500 Total Permintaan 23000 20000 16500 Total cacat 200 170 125 Total biaya (Rp) 127.450.000 110.950.000 83.450.000 Batas maks cacat 920 800 660 Batas maks biaya 130.000.000 130.000.000 130.000.000
Dengan formulasi Goal Programing pada bulan desember 2015 sebagai berikut: Min : E 11 + U 21 + E 31 Subject to : S1 ≤ 9000 S2 ≤ 6000 S3 ≤ 8000
S4 ≤ 9000
S1 + S2 + S3 + S4 ≤ 23000 5300X 11 + 6000X 21 + 5500X 31 + 5500X 41 +  U 11 – E 11 ≤ 130000000 0,2840X 11 + 0,3067X 21 + 0,1997X 31 + 0,2089X 41 + U 21 – E 21 = 6,028 0,04X 11 +  0,02X 21 +  0,04X 31 + 0, 03X 41 + U 31 – E 31 = 0,04*230
00

## 4. Simpulan
Kriteria  yang  dipertimbangkan  oleh  CV.MANDIRI  dalam  pemilihan  pemasok terdiri  dari  5  kriteria  dengan  13  subkriteria.  Adapun  kriteria  yang  dipertimbangkan antara lain adalah harga, kualitas, kapasitas, fleksibilitas dan servis. Sedangkan untuk subkriteria  antara  lain  harga/kg,  diskon,  tingkat  kekeringan,  warna,  kemasan, kemampuan  memasok,  stabilitas  ketersediaan,  perubahan  jumlah  pemesanan, perubahan  waktu  kirim,  waktu  pembayaran,  kemudahan  mendapatkan  informasi, respon komplain dan garansi dan klaim produk cacat.
Untuk  keputusan  akhir  alternatif  supplier  terpilih  yang  akan  memasok  pada bulan  desember  2015  –  februari  2016  pertama  adalah  Toncan  dengan  bobot  0,2935 dengan  jumlah  pemesanan  sebesar  6  ton  perbulannya.  Kedua  adalah  Bahruki  dengan bobot 0,2815 dengan jumlah pemesanan sebesar 9 ton perbulannya. Dan yang terakhir
Menter  dengan  bobot  0,2167  dengan  jumlah  pemesanan  sebesar  8;  5,5  dan  1,5  ton selama 3 bulan.

## Referensi
[1] T.  Malikah,  A.  W.  Kurniawan,  S.  Si,  and  M.  Kom,  "Implementasi  Fuzzy Analytical  Hierarchy  Process  (Fahp)  Untuk  Proses  Seleksi  Usulan  Kegiatan Pnpm  Mandiri  Perdesaan,"  ed:  Skripsi.  Semarang:  FIK,  Teknik  Informatika, Universitas Dian Nuswantoro, 2015.
[2] X. Ouyang, F. Guo, D. Shan, H. Yu, and J. Wang, "Development of the integrated fuzzy  analytical  hierarchy  process  with  multidimensional  scaling  in  selection  of natural wastewater treatment alternatives," Ecological Engineering, vol. 74,  pp. 438-447, 2015.
[3] S. A. Rahaman, S. A. Ajeez, S. Aruchamy, and R. Jegankumar, "Prioritization of Sub  Watershed  Based  on  Morphometric  Characteristics  Using  Fuzzy  Analytical Hierarchy  Process  and  Geographical  Information  System–A  Study  of  Kallar Watershed, Tamil Nadu," Aquatic Procedia, vol. 4, pp. 1322-1330, 2015.
[4] S.  Chamoli,  "Hybrid  FAHP  (fuzzy  analytical  hierarchy  process)-FTOPSIS  (fuzzy technique  for  order  preference  by  similarity  of  an  ideal  solution)  approach  for performance  evaluation  of  the  V  down  perforated  baffle  roughened  rectangular channel," Energy, vol. 84, pp. 432-442, 2015.
[5] J.  Tan,  K.  Y.  Low,  N.  M.  N.  Sulaiman,  R.  R.  Tan,  and  M.  A.  B.  Promentilla, "Fuzzy  analytical  hierarchy  process  (AHP)  for  multi-criteria  selection  in  drying and harvesting process of microalgae system," Chem Eng Trans, vol. 45, pp. 829- 834, 2015.
[6] L. Shen, K. Govindan, and M. Shankar, "Evaluation of barriers of corporate social responsibility using an analytical hierarchy process under a fuzzy environment— A textile case," Sustainability, vol. 7, pp. 3493-3514, 2015.
[7] F.  ATAOLLAHI,  M.  Bahrami,  M.  Abesi,  F.  Mobasheri,  and  S.  Khani,  "A  Goal Programming  Model  For  Reallocation  Of  Inpatient  Beds  In  Educational  Shahid Mohamadi Educational Hospital Of Bandar Abbas, Iran," 2014.
[8] B.  T.  Sivrikaya,  A.  Kaya,  M.  Dursun,  and  F.  Çebi,  "Fuzzy  AHP–goal programming approach for a supplier selection problem," Research in Logistics & Production, vol. 5, pp. 271--285, 2015.
[9] M.  Dabbaghian,  K.  Hewage,  B.  Reza,  K.  Culver,  and  R.  Sadiq,  "Sustainability performance  assessment  of  green  roof  systems  using  fuzzy-analytical  hierarchy process (FAHP)," International Journal of Sustainable Building Technology and Urban Development, vol. 5, pp. 260-276, 2014.
[10] P.  Sheela  and  M.  R.  Murthy,  "The  Use  Of  Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process (Fahp)  Model  For  The  Primary  Screening  Of  Business  Opportunity,  In  The Process  Of  Entrepreneurial  Activity," International  Journal  of  Marketing, Financial Services and Management Research, vol. 4, 2015.