Analisis Pemilihan Supplier Kain Byemi Official Store Dengan
Metode Fuzzy AHP dan Fuzzy Topsis
Analysis Of Supplier Selection Fabrics Of Byemi Official Store With Fuzzy AHP and Fuzzy Topsis Methods
Hinanda Tomi Adikoro 1 , Febriana Wurjaningrum 2
1,2 Universitas Airlangga, Indonesia febriana.w@feb.unair.ac.id
Abstrak- Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memilih supplier kain  roll  pada  Byemi  sesuai  dengan  indikator kinerja  yang  sudah  ditetapkan  yaitu Vendor  Performance  Indicator (VPI)  dengan  model  kriteria Quality , Cost , Delivery , Flexibility ,  dan Responsiveness (QCDFR).  Peranan supplier sangat  penting  bagi  Byemi, oleh  karena  itu  dalam  proses  pemilihannya  harus  melalui  banyak  pertimbangan.  Tujuan  penelitian  ini menjadi  pertimbangan  dalam  proses  pemilhan  supplier  agar  mendapatkan  supplier  yang  dapat memberikan  keuntungan  bagi  Byemi  dan  meminimalkan  risiko,  sehingga  dapat  meningkatkan  kepuasan pelanggan. Penelitian ini menggunakan kriteria Vendor Performance Indicator (VPI) dalam model QCDFR yang  menerapkan  metode Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process (FAHP)  dan Fuzzy  Technique  for  Order Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (FTOPSIS)  yang  diolah  menggunakan Microsoft  excel 2019 sebagai  dasar  pemilihan supplier pada  Byemi.  Tahap  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  memberikan daftar  pertanyaan  terstruktur  kepada  pemilik  serta  2  karyawan  bagian  operasional  pada  Byemi.  Hasil temuan  penelitian  ini  berdasarkan  kriteria  model Quality , Cost , Delivery , Flexibility ,  dan Responsiveness (QCDFR),  Byemi  lebih  memprioritaskan  kriteria Memberikan  garansi  terhadap  pesanan  roll  kain  sebesar 0,25.  Selain  itu,  dari  empat supplier yang  telah  bekerja  sama  dengan  Byemi, supplier CV.  Ardjuna merupakan supplier terbaik dengan nilai 0,743.
Kata kunci : Pemilihan supplier , Vendor Performance Indicator , Fuzzy Analytical Hierarchy Process , Fuzzy Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution
Abstract- This  study  aims  to  select  a  supplier  of  roll  fabrics  at  Byemi  according  to  the  established performance  indicators,  namely  the  Vendor  Performance  Indicator  (VPI)  with  the  Quality,  Cost,  Delivery, Flexibility,  and  Responsiveness  (QCDFR)  criteria  model.  The  role  of  the  supplier  is  very  important  for Byemi,  therefore  the  selection  process  must  go  through  many  considerations.  The  purpose  of  this research  is  to  be  considered  in  the  supplier  selection  process  in  order  to  get  suppliers  who  can  provide benefits for Byemi and minimize risk, so as to increase customer satisfaction. This study uses the Vendor Performance  Indicator  (VPI)  criteria  in  the  QCDFR  model  that  applies  the  Fuzzy  Analytical  Hierarchy Process  (FAHP)  and  Fuzzy  Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (FTOPSIS) methods which are processed using Microsoft excel 2019 as the basis for supplier selection at Byemi. The data  collection  stage  was  carried  out  by  providing  a  list  of  structured  questions  to  the  owner  and  2 employees of the operational division at Byemi. The findings of this study are based on the criteria of the Quality,  Cost,  Delivery,  Flexibility,  and  Responsiveness  (QCDFR)  model.  Byemi  prioritizes  the  criteria  of providing a guarantee for fabric roll orders of 0.25. In addition, of the four suppliers who have collaborated with Byemi, CV suppliers. Ardjuna is the best supplier with a value of 0.743.
Keywords : Supplier selection, Vendor Performance Indicator, Fuzzy Analytical  Hierarchy Process, Fuzzy Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution

## PENDAHULUAN
Perkembangan  dalam  sektor  ekonomi  kreatif  terus  meningkat  seiring  meningkatnya  animo masyarakat  dalam  membeli  sebuah  produk.  Hal  ini  membuat  sektor  ekonomi  kreatif  memiliki peran  penting  dalam  perkonomian  nasional  karena  menyumbang  kontribusi  besar  terhadap Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  Nasional.  Berdasarkan  statistik  ekonomi  kreatif  2020,
perkembangan  PDB  dalam  sektor  ekonomi  kreatif  meningkat  mulai  dari  tahun  2010  hingga 2020. Pada Produk Domestik Bruto (PDB) ekonomi kreatif (Ekraf) tahun 2016 sudah mencapai Rp922,59  triliun.  PDB  ini  pada  tahun  2017  sudah  melampaui  Rp1000  triliun,  dan  meningkat menjadi  Rp1.105  triliun  pada  2018.  Pada  2020,  kontribusi  sektor  ekonomi  kreatif    mencapai Rp1.100  triliun.  Berdasarkan  dari  17  sub  sektor  dalam  ekonomi  kreatif,  3  sub  sektor  telah mencatatkan sebagai penyumbang PDB terbesar yaitu kuliner, fashion dan kriya.
Gambar 1 : PDB Ekonomi Kreatif 2010 – 2020 Sumber: Statistik Ekonomi Kreatif 2020
Industri  fashion  yang  merupakan  salah  satu  pilar  dalam  sektor  ekonomi  kreatif  memiliki  peran penting  dalam  perekonomian  nasional  karena  menyumbang  kontribusi  yang  besar  terhadap angka  dalam  persentase  Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  nasional  sektor  ekonomi  kreatif. Berdasarkan laporan Focus Economy Outlook 2020, total nilai PDB ekonomi kreatif pada tahun 2020  adalah  Rp  1.100  triliun,  dengan  kontributor  terbesar  berasal  dari  sektor  kuliner,  fashion, dan kriya.
Gambar 2 : Produk Domestik Bruto menurut Subsektor Ekonomi Kreatif tahun 2020 Sumber: Focus Economy Outlook 2020
Dilihat dari presentasenya, grafik di atas menunjukkan bahwa pada tahun 2020, sektor fashion menempati  posisi  terbesar  kedua  dan  telah  menyumbang  PDB  ekonomi  kreatif  sebesar  17 persen.  Hal  ini  berarti  bahwa  sektor  fashion  telah  memberikan  nilai  kontribusi  terhadap  PDB ekonomi  kreatif  sebesar  Rp  18,7  Triliun.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  perkembangan  sub  sektor fashion yang  terus  meningkat  juga  memberikan  dampak  peningkatan  pada  animo  masyarakat dalam  memilih fashion yang  diinginkan,  baik  dalam  memilih  jenis  baju,  celana,  hijab  dan  lain sebagainya.  Hal  ini  membuat  perusahaan  harus  memiliki  strategi  khusus  dalam  menarik konsumen  potensial  untuk  loyal  terhadap  produk  yang  ditawarkan.  Ini  menuntut  perusahaan untuk  merancang  model fashion yang  lebih  kreatif  serta  inovatif  agar  tidak  tenggelam  dalam
Kuliner 41% Fashion 17% Kriya 14,9% Lainnya 27,1% PDB Eknomi Kreatif 2020 Kuliner Fashion Kriya
Lainnya
ketatnya persaingan bisnis fashion . Perkembangan  sektor fashion di  Indonesia  saat  ini  semakin  maju  dan  berkembang.  Kondisi tersebut  semakin  berkembang  karena  kesadaran  masyarakat  akan fashion yang  semakin mengarah  kepada  pemenuhan  gaya  hidup  dalam  berbusana,  sehingga  hal  ini  dapat  dikatakan bahwa kebutuhan fashion saat ini tidak hanya untuk menutup tubuh tetapi sebagai bentuk gaya hidup masyarakat. Kebutuhan dan ketertarikan yang tinggi di Masyarakat  dalam dunia fashion membuat fashion semakin  berkembang  begitupun  dengan  sektor fashion muslim  di  Indonesia, hal tersebut dikarenakan penduduk Indonesia yang mayoritas beragama Islam.
Berdasarkan  dari  The  State  of  Global  Islamic  Economy  Report  2020-2021,  dalam perkembangan  sektor fashion muslim,  Indonesia  berhasil  masuk  menjadi  peringkat  ketiga sebagai  negara  yang  mengembangkan  fashion  muslim  terbaik  dunia  setelah  Uni  Emirat  Arab dan  Turki.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  perkembangan  sektor fashion di  Indonesia  mengalami perkembangan  yang  baik  untuk  kedepannya.  Dalam  industri fashion muslim  di  Indonesia  yang semakin berkembang, membuat industri tersebut menjadi sebuah peluang usaha yang baik bagi Byemi Official  Store .  Byemi Official  Store merupakan  salah  satu  usaha  yang  bergerak  dalam bidang fashion muslim  di  Pucangan  Kel.  Kertajaya  Kec.  Gubeng  Kota  Surabaya  yang memproduksi dan menjual produk hijab dan baju muslim untuk kalangan anak muda khususnya perempuan dengan produk hijab sebagai salah satu produk utamanya. Usaha fashion muslim ini menawarkan  sebuah  produk  yang  diproduksi  sendiri  dengan  kualitas premium tetapi  memiliki harga yang bersahabat.
Sebagai  salah  satu  usaha fashion muslim  yang  bersaing  dengan  banyaknya  usaha fashion muslim yang ada, sehingga Byemi Official Store memerlukan dan memiliki berbagai pendekatan untuk  melakukan  strategi  bisnisnya.  Salah  satunya  yang  menjadi  persaingan  dalam  setiap usaha fashion muslim  yaitu  memiliki  kemampuan  memberikan  harga  produk  yang  dapat bersaing  dengan  pesaing  tetapi  memiliki premium  quality .  Dalam  memberikan  harga  produk yang  dapat  bersaing  kepada  para  konsumen,  maka  usaha fashion muslim  harus  mengurangi beberapa biaya dalam proses produksi produk. Contohnya biaya yang dapat dikurangi tersebut adalah harga bahan produk yang dijual oleh supplier , biaya pemesanan serta pengiriman, serta hal  hal  lainnya.  Sehingga  perihal  tersebut  membuat  proses  pemilihan supplier yang  tepat merupakan hal yang penting untuk dilakukan dalam sebuah proses bisnis.
Untuk  mencapai premium  quality dalam  kualitas  produk  itu  akan  sangat  dipengaruhi  oleh kemampuan supplier dalam proses menyediakan bahan baku roll kain yang tepat. Oleh karena itu akan mempengaruhi terhadap kualitas, persediaan, dan berbagai aspek lain dari produk hijab yang  akan  dijual  di marketplace maupun  ke reseller .  Oleh  karena  itu  perlu  dipertimbangkan terhadap  kemampuan supplier dalam  memenuhi  hal  tersebut.  Terdapat  beberapa  faktor  yang terkait  dalam  kemampuan supplier memenuhi  kebutuhan  operasional,  seperti  kemampuan dalam  menyediakan  roll  kain  tepat  waktu,  memiliki  kualitas  kain  yang  selalu  konsisten  serta memiliki harga yang kompetitif. Pemilihan supplier ini merupakan sebuah kegiatan yang penting karena supplier tersebut  akan  memasok  salah  satu  bahan  baku  utama  dari  salah  satu  produk yang ditawarkan oleh  Byemi Official Store yaitu Hijab, serta menurut pihak Byemi Official Store ingin memiliki sebuah kerja sama yang jangka panjang dengan supplier untuk mempertahankan kualitas produk, lead time , serta dapat melakukan effisiensi biaya produksi.
Dalam  memenuhi  kebutuhan  akan  ketersediaan  kain  dalam  proses  produksi,  Byemi Official Store memiliki  beberapa supplier yang  sudah  dipercaya  menjadi partner dalam  lini  bisnisnya selama  ini.  Terdapat  4 supplier yang  dijadikan partner bisnis,  yaitu  UD.  Indah  Textile,  CV. Ardjuna,  Multi  Kain  dan  Nima  Fabrics.  Pemilihan supplier ini  hanya  berdasarkan  dengan  track record  dan  beberapa  kriteria  tidak  terstruktur  yaitu  supplier  yang  dapat  menyediakan  paling cepat  serta  sesuai  spesifikasi  yang  sesuai  oleh  pemilik  Byemi Official  Store kepada  para supplier .  Pemilik  Byemi Official  Store sebagai  pengambil  keputusan  juga memilih  berdasarkan record kerja supplier yang  selama  ini  berjalan.  Menurut  pemilik  Byemi Official  Store, selama
bekerja  sama  dengan supplier terdapat  beberapa  permasalahan  yang  beberapa  kali  terjadi . Permasalahan  yang  paling  sering  dihadapi  oleh  Byemi Official  Store dengan supplier yaitu adanya kualitas kain yang tidak sesuai dengan yang diinginkan seperti terdapat kecacatan kain yang dapat merusak kualitas hijab serta mengurangi jumlah produksi itu sendiri. Dalam satu kali produksi,  akan  terjadi  kecacatan  produksi  sebanyaknya  10%  dari  kecacatan  kain  dan  5%  dari human  error.  Permasalahan  kedua  yaitu supplier terlambat  mengirimkan  pesanan  roll  kain sehingga  dapat  memungkinkan  terjadinya  produk  yang out  of  stock  product selama  terjadinya wabah COVID  19 .  Dalam  satu  kali  proses  pembelian,  terdapat  proses  pengemasan  untuk pengiriman yang cukup lama yaitu dalam tempo 5-7 hari kerja belum termasuk proses lamanya pengiriman  dari  ekspedisi.  Dampak  permasalahan  ini  yang  terjadi  menyebabkan  konsumen maupun reseller tidak  jadi  memesan  produk  yang  diinginkan  dan  membuat  beralih  ke  produk pesaing  dengan  tingkat  gagal  order  yang  diakibatkan  oleh  permasalahan  tersebut  sebesar  10% dari  jumlah  transaksi  sebanyak  150  transaksi  dalam  sebulan.  Kegiatan  operasional  tersebut membuat  terjadinya  sebuah  hubungan  antara supplier dan  Byemi  yang  bisa  dinamakan  dengan Supply Chain Management (SCM) . Kegiatan SCM dalam sebuah bisnis diharapkan untuk membuat sebuah  keberlanjutan  yang  efektif,  sehingga  dalam  mengintegrasikan  dimensi  keberlanjutan yang  efektif  ke  dalam supply  chain ,  industri  perlu  memperoleh  dukungan  dan  kerja  sama  dari semua  mitra supply  chain dari  hulu  dan  hilir  (Amindoust  et  al.  2012;  Roy  et  al.  2019).  Hal tersebut  dapat  menegaskan  bahwa  peran  hulu  dan  hilir  dalam  rantai supply  chain sangat penting. Supplier adalah mitra hulu dan dapat berkontribusi secara signifikan untuk pencapaian tujuan  keberlanjutan  dalam  industri  (Khan  Mohammadi  et  al.2018).  Oleh  karena  itu,  pemilihan supplier yang  berkelanjutan  merupakan  keputusan  strategis  untuk  industri  (Ghadimi  et  al. 2019).
Pemilihan supplier merupakan  suatu permasalahan Multiple  Criteria  Decision  Making (MCDM) yang  melibatkan  beberapa  kriteria  yang  perlu  dipertimbangkan  (A.E.  Cengiz  et.  Al.  2017). Fungsi  dari Multiple  Criteria  Decision  Making (MCDM)  adalah  melakukan  penilaian  dari berbagai  kriteria  yang  didalamnya  terdapat  beberapa  metode  untuk  membantu  melakukan pembobotan  serta  penilaian  dari  setiap  kriteria  yang  ada,  sehingga  dapat  diketahui  bahwa pemilihan supplier yang tepat merupakan suatu masalah yang kompleks karena setiap supplier memiliki  kelebihan  dan  kelemahan  masing-masing.  Apabila  pelaku  usaha  telah  menentukan kriteria  yang  diinginkan  maka  pelaku  usaha  dapat  dengan  tepat  sesuai  dengan  apa  yang diinginkan  dalam  memilih supplier .  Jika  kriteria  yang  diinginkan  ternyata  lebih  dari  satu,  maka dalam  proses  pengambilan  keputusan  memilih supplier dibutuhkan  penilaian  yang  mendalam untuk melihat seberapa penting pengaruh masing-masing kriteria.
Supplier sebagai  mitra  hulu  dari  Byemi Official  Store memainkan  peran  penting  untuk membangun  keberlanjutan  dalam supply  chain produk  hijab  yang  di  produksi.  Dalam melakukan  evaluasi  yang  tepat  dari  kinerja supplier dari  Byemi Official  Store ,  penggunaan metode Multi-Criteria  Decision  Making (MCDM)  akan  diperlukan.  Ini  bertujuan  untuk mengevaluasi  kinerja supplier dari  Byemi Official  Store melalui  metode  fuzzy  MCDM. Selanjutnya,  hasilnya  dibandingkan  dan  digunakan  untuk  melakukan  pemilihan  terhadap supplier untuk industri fashion Muslim dari Byemi Official Store . Dalam penelitian ini akan menggunakan metode Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) dan Fuzzy Technique  for  Order  of  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution ( FTOPSIS )  yang digunakan untuk lingkungan MCDM. Metode ini berguna dalam pengambilan keputusan dengan menggunakan fuzzy  AHP sebagai  penentuan  bobot  dari  kriteria  yang  ditentukan  dan  metode fuzzy  TOPSIS sebagai  penentuan  peringkat alternatif yang  akan  dipilih.  Menurut  Juliyanti,  dkk (2011),  Kombinasi  metode AHP dan TOPSIS dipilih  dengan  metode AHP memliki  kelebihan berdasar  pada  matriks  perbandingan  pasangan  dan  melakukan  analisis  konsistensi. Sedangkan  metode TOPSIS dapat  menyelesaikan  pengambilan  keputusan  secara  praktis, karena  konsepnya  sederhana  dan  mudah  dipahami,  komputasinya  efisien,  serta  memiliki
kemampuan  mengukur  kinerja  dari  alternatif-alternatif  keputusan.  Dalam  hasil  kombinasi AHP dan TOPSIS masih  ada  kebiasan  sehingga Fuzzy membantu  menghilangkan  kebiasan  dalam hasil penelitian. Sehingga penggunaan Metode Fuzzy AHP digunakan untuk menentukan bobot setiap kriteria berdasarkan perbandingan antar masing-masing kriteria yang ada menggunakan bilangan Triangular  Fuzzy ,  sedangkan  metode Fuzzy  TOPSIS digunakan  untuk  menentukan peringkat supplier yang menjadi alternatif berdasarkan nilai bobot  yang dihasilkan dari metode Fuzzy AHP dan penilaian  terhadap setiap kriteria  pada masing-masing alternatif supplier yang direpresentasikan dengan bilangan Triangular Fuzzy . Dengan menggunakan metode Fuzzy Multi-Criteria Decision Making (MCDM) khususnya Fuzzy AHP  dan  Fuzzy  TOPSIS,  maka  diharapkan  Byemi Official  Store dapat  memilih supplier yang tepat dan akurat untuk proses produksi dalam jangka panjang dengan mempertimbangkan hasil keterkaitan  antar  kriteria Vendor  Performance  Indicator (VPI). Supplier yang terbaik  akan terpilih  pada  penelitian  ini  diharapkan  akan  menjadi  bahan  pertimbangan  dari  Byemi Official Store untuk  bekerja  sama  dengan  baik  dalam  jangka  panjang  agar  meningkatkan  penjualan, kepuasan serta hasil kualitas produk dari Byemi Official Store.

## TINJAUAN LITERATUR Supply Chain Management
Supply  chain  management yang terdiri  dari  berbagai  macam  kegiatan  untuk  merencanakan, mengendalikan,  serta  melaksanakan  aliran  produk,  mulai  dari  memperoleh  bahan  baku, melakukan  produksi  hingga  distribusi  ke  pelanggan  tingkat  akhir  dengan  cara  yang  paling efisien  serta  hemat  biaya.  Kegiatan supply  chain  management yang  tepat  mencakup keseluruhan proses supply chain dan output yang dihasilkan yaitu menciptakan sebuah sistem yang  efisien  agar  dapat  menurunkan  biaya,  meningkatkan  laba  perusahaan,  dan  melakukan kerja  sama  antara  semua  elemen  dari supply  chain .  Kegiatan  ini  termasuk  mengidentifikasi kebutuhan  perusahaan,  membiayai  pembelian,  melakukan  negosiasi  harga,  mengontrol kualitas,  pengendalian  inventaris,  mengelola  kegiatan  pengiriman  baik  menerima  atau mengirim,  dan  lain-lain.  Kegiatan  tersebut  akan  berjalan  hingga  produk  berada  di  tangan pelanggan tingkat akhir. Perusahaan  yang menerapkan strategi SCM  yang tepat diyakini lebih matang  dalam  menghadapi  permintaan  konsumen,  membawa  inventaris  yang  tepat  untuk kebutuhan  konsumen,  menekan  biaya,  secara  efektif  menangani  permasalahan  yang  terjadi secara  tiba-tiba  dalam  sistem,  dan  menjaga  segala  sesuatu  yang  ada  di  dalam  perusahaan agar berjalan dengan lancar (Drew Lane, 2019).

## Manajemen Pengadaan
Pengadaan  didefinisikan  sebagai  proses  dalam  mendapatkan  sebuah  produk  atau  layanan yang dibutuhkan oleh perusahaan untuk menjalankan tujuan dari bisnisnya. Fungsi pengadaan adalah menyiapkan dan memproses permintaan berupa barang dan jasa. Sebelum melakukan proses  pengadaan,  perlu  menerapkan  beberapa  langkah  mulai  dari  perencanaan  pembelian dan  penetapan  standar  kualitas  hingga  melakukan  riset  dan  seleksi supplier ,  analisis  nilai, negosiasi harga dan pembiayaan (Drew Lane, 2019) Dalam  sebuah  proses  pengadaan  akan  menangani  biaya  langsung  dan  tidak  langsung.  Biaya langsung merupakan biaya  yang  diperlukan dikeluarkan untuk  memproduksi atau memberikan layanan.  Sedangkan  biaya  tidak  langsung  berhubungan  dengan  sesuatu  yang  akan  dibeli dengan  memiliki  tujuan  untuk  menjalankan  bisnis,  seperti  membeli  peralatan  alat  tulis  kantor dan peralatan penunjang jalannya sebuah operasi perusahaan yang sedang dilakukan. Proses pengadaan  merupakan  salah  satu  bagian  dari  strategi  perusahaan,  karena  tanpa  adanya kemampuan untuk membeli barang dan jasa tertentu, operasi perusahaan tidak dapat berjalan dengan  lancar.  Jika  operasional  perusahaan  tidak  dapat  berjalan,  maka  dampak  yang  paling dirasakan  oleh  perusahaan  adalah  keuntungan  yang  di  dapat  oleh  perusahaan  akan  sangat berkurang.

## Sustainable Supplier Selection Criteria
Pemilihan supplier merupakan  salah  satu  masalah  pengambilan  keputusan  yang  paling berpengaruh  dalam  bidang supply  chain  management .  Proses  pemilihannya  sangat  penting untuk  meningkatkan  daya  saing  perusahaan,  dan  memerlukan  penilaian  berbagai  macam alternatif supplier berdasarkan kriteria  yang  berbeda.  Kegiatan  Pemilihan supplier yang efisien telah  menjadi  tantangan  utama  bagi  departemen  pengadaan  industri  (Weber  1991).  Pemilihan Supplier memiliki  banyak  kriteria,  namun  Pemilihan supplier semata-mata  didasarkan  pada kinerja supplier pada  kriteria  ekonomi  (Cheraghalipour  dan  Farsad  2018).  Dengan  demikian, dengan  pentingnya  kriteria  ekonomi,  hal  ini  perlu  dipertimbangkan  dalam  pemilihan Supplier sehingga dapat menciptakan Sustainable Supply Chain Management (SSCM). Sehingga SSCM bertujuan untuk pemilihan supplier yang berkelanjutan (Rao, Goh, dan Zheng 2017).
Kegiatan  SSCM  di  pasar  global  saat  ini  sangat  diperlukan.  Dimana  perusahaan    perlu memasukkan  inisiatif  keberlanjutan  dalam  proses  produksi  dan  rantai  pasokannya  untuk bertahan  dalam  persaingan  dan  mempertahankan  posisinya  saat  ini  di  antara  para  pesaing (Cheraghalipour,  Paydar,  dan  Keshteli  2018).  pemilihan supplier merupakan  suatu permasalahan Multi  Criteria Decision  Making (MCDM)  yang melibatkan beberapa kriteria  yang perlu  dipertimbangkan  (A.E.  Cengiz  et.  al  2017).  Menurut  E.A  Frej  dkk.  (2017)  pemilihan supplier yang sesuai akan mengurangi biaya pembelian, meningkatkan laba, mengurangi waktu tunggu,  menumbuhkan  kepuasan  pelanggan,  dan  memperkuat  daya  saing.  Sedangkan pemilihan supplier yang  salah  dapat  menyebabkan  perusahaan  mengalami  kerugian,  dan  ini secara  langsung  akan  mempengaruhi  kinerja  dari  perusahaan.  Bahkan,  selalu  tidak  mudah untuk  memilih supplier yang  tepat,  terutama  saat  ini  kebutuhan  kriteria  pemilihan supplier berubah-ubah.
Vendor Performance Indicator (VPI)
Penentuan kriteria merupakan hal penting sebelum melakukan pemilihan supplier , karena untuk menilai  kapabilitas  dan  kinerja  dari supplier dalam  menghasilkan  barang  atau  jasa  yang dibutuhkan  oleh  perusahaan.  Metode  penilaian  kinerja supplier ini  diperkenalkan  oleh  Yp  fun dan Js Hung (1997) dalam jurnalnya yang berjudul “ A New Measure for Supplier Performance Evaluation ”  menyebutkan  bahwa  salah  satu  kerangka Vendor  Performance  Indicator adalah Quality,  Cost,  Delivery,  Flexibility, dan Responsiveness .  Model  kriteria  tersebut  juga dikemukakan  oleh  Deny  Andika  dkk.  (2013)  yang  menggunakan  sebagai  kriteria  pengambilan keputusan yaitu QCDFR ( Quality, Cost, Delivery, Flexibility, dan Responsiveness ) . 1. Quality
Kriteria ini mengukur kemampuan dari supplier dalam memenuhi kualitas yang sesuai standart yang telah ditetapkan.
2. Cost
Kriteria ini berhubungan dengan tingkat harga bahan baku yang ditawarkan oleh supplier. 3. Delivery
Kriteria  ini  mengukur  dengan  kemampuan  pemenuhan  kuantitas  dan  waktu  pengiriman  yang dilakukan oleh supplier . 4. Flexibility
Kriteria  ini  berhubungan  dengan  kemampuan  dari supplier dalam  melakukan  pemenuhan permintaan jika ada perubahan jumlah dan waktu pengiriman.
5.  Responsiveness
Kriteria  ini  berhubungan  dengan  kemampuan  supplier  dalam merespon  sebuah  permasalahan dalam melakukan pemenuhan perubahan permintaan dan jadwal pengiriman.

## Fuzzy Multi Criteria Decision Making (FMCDM)
Multi Criteria Decision Making (MCDM) merupakan suatu metode pengambilan keputusan yang digunakan  untuk  menganalisis  masalah  yang  kompleks,  karena  kemampuannya  untuk mengevaluasi  berbagai  alternatif  menggunakan  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Metode  MCDM
digunakan untuk memecah masalah yang kompleks menjadi bagian-bagian yang kecil (Mardani dkk. 2015), sehingga setelah dilakukan analisis, bagian-bagian ini akan disatukan yang hasilnya memberikan gambaran permasalahan secara keseluruhan.
Dalam  literatur,  berbagai  peneliti  dan  akademisi  juga  telah  mengusulkan  teknik  berbasis Multi- Criteria  Decision  Making (MCDM)  untuk  SSS  karena  teknik  MCDM  sangat  cocok  untuk penataan  masalah  yang  kompleks  (Mardani  et  al.  2015).  Namun,  untuk  melakukan  evaluasi pemasok  potensial,  diperlukan  tanggapan  dari  DM  dalam  istilah  linguistik.  Tetapi  respons linguistik  tidak  memiliki  subjektivitas  karena  pembuat  keputusan  mengekspresikan  persepsi kualitatif  mereka  dalam  bentuk  kuantitatif  (Liu  et  al.  2019).  Hal  ini  membuat  dibutuhkannya logika Fuzzy untuk  diterapkan  dalam  MCDM  guna  menangani  ketidakpastiaan  secara  baik sehingga dapat dilakukan implementasi pada proses pengambilan keputusan yang tepat. Fuzzy Multi Criteria Decision Making (FMCDM) adalah sebuah metode pengambilan keputusan untuk  menentukan  alternatif  terbaik  dari  beberapa  alternatif  berdasarkan  dari  kriteria  -  kriteria tertentu.  Penentuan  sebuah  kriteria  biasanya  berupa  ukuran  -  ukuran,  aturan  -  aturan  atau sebuah  standar  yang  digunakan  untuk  melakukan  pengambilan  keputusan.  Dengan menggunakan  fuzzy  MCDM  ini  dapat  mempertimbangkan  beberapa  alternatif  dan  kriteria  pada suatu situasi yang bersifat rancu.

## Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP)
AHP adalah teknik MCDM yang paling disukai untuk pemodelan keputusan (Zimmer, Fröhling, dan  Schultmann  2016).  Analytic  Hierarchy  Process  atau  AHP  adalah  teknik  keputusan terstruktur  untuk  menangani  pengambilan  keputusan  yang  kompleks.  Saat  ini  metode  AHP banyak  digunakan  untuk  membantu  dalam  proses  pengambilan  keputusan  yang  memiliki banyak kriteria, namun metode AHP dianggap tidak objektif dalam melakukan pemberian skala penilaian  perbandingan  berpasangan  ( pairwise  comparison ).Sehingga  saat  ini  mulai dikembangkan  metode Fuzzy -AHP  untuk  mengatasi  kekurangan  dari  metode  AHP.  Menurut Raharjo  dkk,  (2002),  Metode. Fuzzy -AHP  merupakan  gabungan  antara  metode  teori  himpunan fuzzy dengan metode AHP ( Analytical Hierarchy Process ). Dalam  Metode Fuzzy -AHP  yang  menggunakan fuzzy  number untuk pairwase  comparison , metode AHP yang lebih menggunakan skala 1-9 untuk pairwise comparison . Menurut Ardianto, dkk  (2011),  operasi  matriks  perbandingan  berpasangan  ( pairwise  comparison )  dilakukan dengan menggunakan triangular fuzzy number . Triangular Fuzzy Number (TFN) atau Bilangan Fuzzy Segitiga  (BFS)  merupakan  salah  satu  fungsi  keanggotaan  logika fuzzy yang keanggotannya  didefinisikan  oleh  tiga  bilangan  real  yang  diekspresikan  sebagai  (l,  m,  u).  Dari kriteria  dan  alternatif  dilakukan  sesuai  dengan  teori  AHP  kemudian  ditransformasikan  pada triangular fuzzy number untuk membuat matriks pairwise comparison . Fuzzy Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (FTOPSIS) Pada tahun 1981 Yoon dan Hwang memperkenalkan Metode TOPSIS untuk menjadi salah satu metode  pengambilan  keputusan  multi  kriteria.  Metode  ini  menjadi  salah  satu  metode  yang banyak digunakan untuk menyelesaikan pegambilan keputusan secara praktis. Metode TOPSIS memiliki konsep  yang dimana alternatif terpilih merupakan jarak terjauh dari solusi negatif dan terpendek  dari  solusi  ideal  positif  dari  sudut  pandang  geometris  dengan  menggunakan  jarak Euclidean.  Solusi  paling  optimal  dari  metode  TOPSIS  didapat  dengan  menentukan  kedekatan relatif  suatu alternatif  terhadap  solusi  ideal  positif.  Metode  TOPSIS  akan merangking  alternatif berdasarkan prioritas nilai kedekatan relatif suatu alternatif terhadap solusi ideal positif. Menurut jain  (2011),  alternatif  -  alternatif  yang  telah  dirangking  kemudian  dijadikan  sebagai  referensi bagi pengambilan keputusan untuk memilih solusi terbaik yang diinginkan.
Metode  TOPSIS  ( Technique  for  Order  of  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution )  memiliki prinsip  dasar  pembentukan Positive  Ideal  Solution (PIS)  dan Negative  Ideal  Solution (NIS). Selanjutnya  ditentukan  jarak  geometrik  dari  setiap  alternatif  bentuk  PIS  dan  NIS  dan  dipilih alternatif dengan jarak terpendek dari PIS dan jarak terjauh dari NIS

## METODE PENELITIAN
Pendekatan penelitian yang dilakukan pada penelitian ini ialah kualitatif studi kasus. Jenis data dalam  peneltian  ini  dibagi  menjadi  dua,  yaitu  data  primer  dan  data  sekurnder.  Data  primer didapatkan  dengan  cara indepth  interview dengan  Data  ini  merupakan  data  utama  penelitian berupa penjelasan dan keterangan  yang  diperoleh dari  1 orang  pemilik dan 2 orang karyawan bidang  produksi  Byemi Official  Store yang  telah  bekerja  selama  1  tahun.  Data  sekunder  ini digunakan  untuk  mendukung  informasi  primer  yang  didapat  oleh  peneliti.  Data  sekunder  yang digunakan  oleh  peneliti  adalah  data  literatur,  jurnal,  serta  artikel  yang  berhubungan  dengan rumusan masalah penelitian ini.
Penelitian ini dilakukan dalam empat tahapan yaitu:
1.  Mengidentifikasi  pengukuran  kinerja  supplier  serta  melakukan  identifikasi  kelemahan pengukuran tersebut
2.  Mengidentifikasi  kriteria  kinerja supplier berdasarkan Vendor  Perfromance  Indicator (VPI) yang berkerangka QCDFR meliputi Quality, Cost, Delivery, Flexibility, dan Responsiveness . Hal  ini  dapat  digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan  menentukan cluster dan  kriteria pemilihan supplier roll kain pada Byemi Official Store . Cara ini dilakukan dengan melakukan in-depth  interview dengan  pemilik  Byemi Official  Store serta  karyawan  bidang  terkait sebagai  pihak  yang terlibat langsung dalam proses pengadaan roll kain di produksi Byemi Official  Store .  Selain  itu  dilakukan  dengan  wawancara  tidak  terstruktur  dengan  beberapa pihak  terkait.  Dokumentasi  juga  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data  yang  dibutuhkan untuk penelitian.
3.  Pengolahan  data  dengan  menggunakan  Fuzzy Analytic  Hierarchy  Process dan Fuzzy TOPSIS. Data  untuk  melakukan  pengolahan  data  didasarkan  pada  hasil  kuisioner yangdiberikan  kepada  pemilik  dari  Byemi Official  Store yang  terdiri  dari  kuisioner  yang berisi penilaian, hubungan saling ketergantungan, dan perbandingan berpasangan.
4.  Melakukan penyusunan  peringkat supplier dari  hasil  wawancara serta pembobotan kriteria dengan metode Fuzzy AHP dan Fuzzy TOPSIS

## TEMUAN DAN PEMBAHASAN
Penentuan Cluster dan Kriteria Pada tahap penentuan cluster pada penelitian ini menggunakan Vendor Performance Indicator (VPI)  yang  berkerangka Quality , Cost , Delivery , Flexibility ,  dan Responsiveness (QCDFR). Selanjutnya  untuk  menentukan  kriteria  ditentukan  berdasarkan  hasil in-depth  interview , wawancara  tidak  terstruktur,  dokumentasi  penelitian,  dan  validasi  terhadap  1  orang  Pemilik Byemi Official  Store serta  2  karyawan  bidang  Operasional  yang  bertanggung  jawab  atas supplier yang  dapat  dipastikan  bahwa  kriteria-kriteria  yang  dipilih  berdasarkan  kebutuhan  dan telah mewakili aspek dalam menentukan supplier .
Menentukan Cluster Penelitian  ini  menggunakan  landasan  teori Vendor  Performance  Indicator (VPI)  yang  memiliki kerangka Quality , Cost , Delivery , Flexibility ,  dan Responsiveness (QCDFR)  Dalam  penentuan cluster nya.  Teori  VPI  ini  terdapat  dalam  jurnal  yang  berjudul  “ A  New  Measure  for  Supplier Performance  Evaluation ”  yang  dikemukakan  oleh  CC  Li,  YP  Fun,  dan  JS  Hung,  1997.  Dalam jurnal  tersebut  dijelaskan  bahwa  dalam  kelima  kriteria  tersebut  dapat  mewakili  semua kebutuhan perusahaan ketika hendak melakukan pemilihan supplier . Cluster yang sudah dipilih harus  sudah  dipastikan  sesuai  dengan  kebutuhan  oleh  pihak  yang  bertanggung  jawab  atas pemilihan supplier . Berdasarkan kerangka VPI dalam jurnal “ A New Measure for Supplier Performance Evaluation” menjelaskan bahwa QCDFR sebagai berikut:
1. Quality (Kualitas)  :  Kemampuan supplier dalam  memenuhi  kualitas  sesuai  standar  yang sudah ditetapkan.
2. Cost (Biaya) : Tingkat harga bahan baku yang telah ditawarkan oleh supplier.
3. Delivery (Pengiriman)  :  Kemampuan supplier dalam  hal  pemenuhan  kuantitas  dan  waktu pengiriman.
4. Flexibility (fleksibilitas)  :  Kemampuan supplier dalam  memberikan  kemudahan  dalam mendapatkan akses dan permintaan jika terdapat perubahan jumlah dan waktu pengiriman.
5. Responsiveness (Tanggap) : Kemampuan supplier dalam merespon masalah yang terjadi. Menentukan Kriteria
Kriteria  dapat  ditentukan  dan  disesuaikan  dengan  kebutuhan  dalam  keadaan  dari  objek penelitian. Dari lima cluster , maka akan diperoleh kriteria sebagai berikut: 1.  Quality Cluster ini meliputi kriteria sebagai berikut:
a.  Kondisi kain roll tidak cacat (tidak putus) (Q1) : Berhubungan dengan kemampuan supplier dalam memberikan kain roll yang tidak putus dalam satu roll nya.
b.  Warna kain roll sesuai (Q2) : Berhubungan dengan kemampuan dari supplier memberikan warna kain roll yang sesuai dengan katalog warna
c.  Kondisi  serat  kain  roll  tidak  kusut  (Q3)  :  Berhubungan  dengan  kemampuan supplier memberikan kualitas serat kain yang solid dan tidak rusak.
2.  Cost
Cluster ini meliputi kriteria sebagai berikut:
a.  Harga  kain  roll  (C1)  :  Berhubungan  dengan  kemampuan supplier memberikan harga  yang terbaik untuk customer .
b.  Pembelian dalam jumlah minimum (C2) : Berhubungan dengan kemampuan supplier dalam menentukan jumlah minimal pembelian kepada customer .
c.  Pemberian  potongan  harga  dalam  pembelian  berjumlah  banyak  (C3)  :  Berhubungan dengan  kemampuan supplier dalam  menentukan  jumlah  potongan  harga  dengan  syarat dan ketentuan yang berlaku
3.  Delivery Cluster ini meliputi kriteria sebagai berikut: a.  Ketepatan  waktu  (D1)  :  Berhubungan  dengan  kemampuan supplier untuk  mengirimkan pesanan ke customer dengan tepat waktu
b.  Kemampuan pengiriman (D2) : Berhubungan dengan kemampuan supplier untuk mengirim pesanan sesuai kesepakatan dengan customer .
c.  Ketepatan  jumlah  pesanan  (D3)  :  Berhubungan  dengan  kemampuan supplier untuk mengirimkan roll kain sesuai dengan jumlah yang dipesan.
4.  Flexibility
Cluster ini meliputi kriteria sebagai berikut:
a.  Kemudahan perubahan waktu pengiriman (F1) : Berhubungan dengan kemampuan supplier untuk memberikan kemudahan dalam melakukan perubahan waktu pengiriman
b.  Lokasi  yang  strategis  dan  mudah  dijangkau  (F2)  :  Berhubungan  dengan  lokasi supplier yang  tidak  jauh  dengan  Byemi official  store supaya  dapat  memotong  waktu  pengiriman serta  memudahkan  pemilik  Byemi official  store untuk  mengunjungi  lokasi supplier apabila ada permasalahan yang tidak dapat diselesaikan lewat media online .
c.  Kemudahan  pengurangan  dan  penambahan  jumlah  pesanan  (F3)  :  Berhubungan  dengan kemampuan supplier untuk  memberikan  kemudahan  dalam  melakukan  penambahan ataupun pengurangan jumlah pesanan.
5.  Responsiveness
Cluster ini meliputi kriteria sebagai berikut:
a.  Mampu  menerima  pesanan  yang  mendadak  (R1)  :  Berhubungan  dengan  kemampuan supplier untuk menerima pesanan yang sifatnya mendesak
b.  Tanggap  terhadap  permasalahan  yang  terjadi  (R2)  :  Berhubungan  dengan  kemampuan supplier untuk merespon masalah dengan mengedepankan etika dan norma
c.  Memberikan  garansi  terhadap  pesanan  roll  kain  (R3)  :  Berhubungan  dengan  kemampuan supplier untuk memberikan garansi terhadap barang yang dikirim itu berkualitas Pembobotan kriteria
Setelah  melakukan  penjelasan  mengenai cluster dan kriteria yang  digunakan  dalam  analisis supplier ini, pembobotan terhadap masing masing kriteria yang digunakan menggunakan Fuzzy AHP akan menjadi Langkah selanjutnya. Tujuan pembobotan adalah untuk mengetahui tingkat kepentingan  dari  masing  masing  kriteria  menurut  pemilik  usaha.  Proses  pembobotan  akan dilakukan oleh pemilik usaha sebagai pengambil keputusan 1 (PK 1). Kuisioner tersebut untuk mengetahui  tingkat  kepentingan  masing  masing  kriteria  dengan  membandingkan  dengan kriteria satu sama lain.

## Pembobotan dengan Triangulasi Bilangan Fuzzy
Dalam proses penentuan masing masing bobot pada kriteria menggunakan pengisian kuisioner. Yang  dilakukan  oleh  Pengambil  Keputusan  1  (PK  1)  ,  maka  dilanjutkan  dengan  proses  input kedalam  lembar  kerja  Microsoft  Excel  yang  telah  disesuaikan  untuk  melakukan  pembobotan kriteria  menggunakan Fuzzy  AHP .  Hasil  pengolahan  kuisioner  yang  telah  dimasukan Triangulasi Bilangan Fuzzy maka didapatkan hasil pembobotan pada table 1 Tabel 1 : Bobot Menggunakan Fuzzy AHP dari setiap kriteria Criteria Wi Q1 0,03 0,06 0,18 Q2 0,02 0,05 0,14 Q3 0,04 0,11 0,28 C1 0,03 0,09 0,23 C2 0,02 0,07 0,17 C3 0,01 0,04 0,13 D1 0,01 0,03 0,09 D2 0,03 0,08 0,22 D3 0,01 0,03 0,09 F1 0,01 0,02 0,06 F2 0,00 0,01 0,03 F3 0,02 0,05 0,14 R1 0,01 0,03 0,10 R2 0,02 0,06 0,15 R3 0,12 0,28 0,60 Sumber : Pengolahan data penelitian menggunakan Microsoft Excel 2019

## Bobot Kriteria Ternormalisasi
Setelah  melakukan  pengolahan  data  menggunakan  Microsoft  Excel  2019  untuk  menentukan bobot  yang  masih  dalam  bentuk  Triangulasi  Bilangan  Fuzzy,  Langkah  selanjutnya  melakukan pengukuran bobot kriteria ternormalisasi dari bilangan fuzzy. Hal ini bertujuan untuk mengetahui besaran  bobot kriteria  yang diinginkan oleh  Pengambil  Keputusan 1 selaku pemilik dari Byemi dalam  melakukan  pemilihan supplier yang  sesuai  dengan  masing  masing  kriteria  yang diinginkan. Hasil pengolahan data bobot kriteria ternormalisasi pada table 2 .
Tabel 2 : Bobot ternormalisasi dari setiap kriteria Criteria Ni Q1 0,07 Q2 0,05 Q3 0,11 C1 0,09 C2 0,07 C3 0,05 D1 0,03 D2 0,08 D3 0,03 F1 0,02 F2 0,01 F3 0,05 R1 0,03 R2 0,06 R3 0,25 Overall Weight 1,00
Sumber : Pengolahan data penelitian menggunakan Microsoft Excel 2019 Berdasarkan hasil pengolahan data penelitian yang menggunakan Microsoft Excel 2019, maka didapatkan  hasil  seperti  table  2.  Dalam  proses  pembobotan  ternormalisasi,  jumlah  total  bobot dari masing masing kriteria harus berjumlah 1. Apabila jumlah melebihi dari angka satu ataupun kurang  dari  angka  1,  maka  data  tersebut  tidak  valid.  Berdasarkan  data  di  atas,  maka didapatkan  bahwa  terdapat  5  kriteria  teratas  dalam  proses  pemilihan supplier yang  dilakukan oleh  Byemi.  Memberikan  garansi  terhadap  pesanan  roll  kain  atau  R3  yang  memiliki  bobot terberat  dalam  penentuan  pemilihan supplier dari  Byemi  dengan  bobot  sebesar  0,25.  Lalu  di ikuti  dengan  kondisi  serat  kain  roll  yang  tidak  kusut  atau  Q3  dengan  memiliki  bobot  sebesar 0,11. Selanjutnya bobot yang diperhitungkan dalam pemilihan supplier oleh PK 1 adalah Harga kain  roll  (C1)  yang  diberikan  oleh supplier memberikan  peranan  bobot  sebesar  0,09.  Lalu dengan  bobot  sebesar  0,08  yang  diperoleh  oleh  kemampuan  supplier  dalam  melakukan Pengiriman  (D2)  menjadi  salah  satu  bobot  yang  diperhitungkan  dalam  melakukan  pemilihan supplier .  Dan  yang  terakhir  terdapat  2  kriteria  dengan  bobot  sama  sebesar  0,07  yaitu  kondisi kain  yang  tidak  cacat  (Q1)  dan  Pembelian  dengan  jumlah  minimum  (C2)  yang  diberikan  oleh Supplier dari Byemi.
Pengukuran Kinerja Supplier
Dalam  melakukan  proses  pengukuran  kinerja  dari  alternatif  atau  supplier,  penelitian  ini  akan menggunakan  metode Fuzzy  TOPSIS. Pengolahan  data  ini  akan  di  bobotkan  dengan pembobotan dari kriteria yang menggunakan metode Fuzzy AHP . Dalam proses penghitungan dengan  metode Fuzzy  TOPSIS ,  akan  dilakukan  pembagian  dimensi  yaitu  dimensi Cost dan dimensi Benefit .  Hal  itu  bertujuan  untuk  mendapatkan  hasil  penghitungan  untuk  benefit semaksimal mungkin tetapi untuk cost menghasilkan seminimal mungkin.
Dalam  proses  pengukuran  kinerja  dari supplier dari  Byemi  akan  menggunakan  kuisioner  yang dilakukan oleh Pemilik Usaha sebagai Pengambil Keputusan 1 (PK 1), Chief Operation Officer sebagai pengambil keputusan 2 (PK 2) yang sekaligus melakukan proses pemesanan terhadap supplier dan  Staff  Operational  selaku  penerima  dan  pengecekan  produk  dari supplier sebagai pengambil  keputusan  3  (PK  3).  Sehingga  mendapatkan  sebuah  data  yang  valid  dari narasumber tersebut.
Pengukuran  kinerja supplier dilakukan  dengan  menilai  masing  masing supplier yang  menjalin Kerjasama  dengan  Byemi  berdasarkan  kriteria  yang  sudah  ditentukan  sebelumnya. Pengukuran  dilakukan  dengan  empat Supplier yang  menjalin  Kerjasama  dengan  pihak  Byemi. Supplier yang bekerjasama dengan pihak Byemi sebagai berikut ini: UD. Indah Textile sebagai
supplier 1,  CV.  Ardjuna  sebagai supplier 2,  Multi  Kain  sebagai supplier 3  dan  Nima  Fabrics sebagai supplier 4 dari pihak Byemi.
Setelah  mendapatkan  hasil  kuisioner  dari  para  pengambil  keputusan,  maka  akan  dilakukan penginputan data ke dalam Microsoft excel 2019 untuk menjadikan Triangulasi Bilangan Fuzzy. Untuk  Langkah  selanjutnya  dalam  penelitian  ini,  membuat Combined  Decision  Matrix dari Byemi sehingga mendapatkan matriks kombinasi dalam bentuk triangulasi bilangan fuzzy.
Pembobotan Pengukuran Kinerja Supplier Setelah  menghasilkan Combined  Decision  Matrix dari  para  pengambil  keputusan  yang  ada  di Byemi,  Langkah  selanjutnya  membuat  matriks  dengan  hasil  pembobotan  ternormalisasi  dari proses  pembobotan  dengan  metode Fuzzy  AHP .  Pembobotan  yang  dilakukan  menggunakan pembobotan  ternormalisasi  pada  tabel  4.2.  Hal  ini  akan  menghasilkan  sebuah Weighted Normalized fuzzy decision  matrix . Setelah mendapatkan hasil matriks tersebut, maka Langkah selanjutnya  mencari  nilai  paling  maksimal  yang  akan  dilambangkan  dengan  A + dan  mencari nilai  paling  minimal  yang  akan  dilambangkan  dengan  A - .  Hal  ini  bertujuan  untuk  dapat menentukan Fuzzy  Positive  Ideal  Solution (FPIS)  dan Fuzzy  Negative  Ideal  Solution (FNIS) dalam penggunaan penentuan pemilihan supplier pada Byemi. FPIS dan FNIS akan digunakan untuk mendapatkan closeness coefficient , dimana alternatif yang memiliki closeness coefficient (cc) terbesar merupakan prioritas tertinggi bagi Byemi untuk dijadikan supplier utama.
Fuzzy Positive Ideal Solution dan Fuzzy Negative Ideal Solution Setelah  menghasilkan Weighted  Normalized  fuzzy  decision  matrix ,  maka  lankah  selanjutnya membuat  FPIS  dan  FNIS.  Dalam  proses  pengolahan  data  untuk  FPIS  dan  FNIS,  akan dimasukan  data  data  dari  masing  masing  kriteria  yang  mempunyai  nilai  paling  maksimal  A + untuk di gunakan dalam pengolahan data untuk menghasilkan FPIS serta nilai paling minimal A. Data tersebut untuk menghasilkan Jarak kedekatan dengan FPIS dan FNIS serta menghasilkan data closeness coefficient (cc) dalam proses pemilihan supplier bagi Byemi.

## Interprestasi Hasil Pengukuran Supplier
Pada tabel 1 dan 2 menunjukan hasil pengolahan kriteria yang menggunakan Fuzzy AHP untuk pembobotan  pada  Fuzzy  AHP.  Tabel  3  menghasilkan  pengolahan  kuisioner  yang  telah dimasukan Triangulasi Bilangan Fuzzy maka didapatkan hasil pembobotan dengan Triangulasi Bilangan  Fuzzy.  Selanjutnya  dilakukan  pembobotan  ternormalisasi  untuk  mengetahui  besaran bobot pada masing - masing kriteria.  Dalam tabel 3 menunjukan hasil pengukuran kinerja dari supplier yang  digunakan  oleh  Byemi.  Dengan  mempertimbangkan  menggunakan Vendor Performance  Indicator yang  mendapatkan cluster Quality,  Cost,  Delivery,  Flexibility dan Responsibility dalam penentuan kriterianya sebagai berikut. Tabel 3 : Hasil Pengukuran kinerja supplier Supplier Jarak dari FPIS Jarak dari FNIS Closeness Coefficient Supplier 1 0,232 0,160 0,408 Supplier 2 0,096 0,279 0,743 Supplier 3 0,270 0,145 0,349 Supplier 4 0,127 0,267 0,677
Sumber : Pengolahan data penelitian menggunakan Microsoft Excel 2019 Dengan  menggunakan  hasil  pembobotan  Fuzzy  AHP  yang  mengindikasikan  kriteria memberikan  garansi  terhadap  pesanan  roll  kain  atau  R3  yang  memiliki  bobot  terberat  dalam penentuan  pemilihan supplier dari  Byemi  dengan  bobot  sebesar  0,25.  Lalu  di  ikuti  dengan kondisi  serat  kain  roll  yang  tidak  kusut  atau  Q3  dengan  memiliki  bobot  sebesar  0,11. Selanjutnya bobot yang diperhitungkan dalam pemilihan supplier oleh PK 1 adalah Harga kain roll  (C1)  yang  diberikan  oleh supplier memberikan  peranan  bobot  sebesar  0,09.  Lalu  dengan bobot  sebesar  0,08  yang  diperoleh  oleh  kemampuan  supplier  dalam  melakukan  Pengiriman (D2)  menjadi  salah  satu  bobot  yang  diperhitungkan  dalam melakukan  pemilihan supplier .  Dan yang terakhir terdapat 2 kriteria dengan bobot sama sebesar 0,07 yaitu kondisi kain yang tidak
cacat  (Q1)  dan  Pembelian  dengan  jumlah  minimum  (C2)  yang  diberikan  oleh Supplier dari Byemi. maka,  dapat  dihasilkan  berdasarkan  perhitungan  Fuzzy  Topsis  tersebut  membuat supplier 2 memiliki closeness  coefficient (CC)  tertinggi  dibandingkan  dari supplier lainnya. closeness coefficient dari supplier 2 menunjukan nilai tertinggi sebesar 0,743 serta memiliki jarak terdekat sebesar  0,096  dari Fuzzy  Positive  Ideal  Solution dan  jarak  terjauh  sebesar  0,279  dari Fuzzy Negative Ideal Solution dibandingkan dengan supplier lain yang dimiliki oleh Byemi. closeness coefficient tersebut  menunjukan  bahwa supplier 2  merupakan supplier yang  paling  sesuai dengan  hasil  kinerjanya  selama  ini.  Untuk  prioritas  kedua  adalah supplier 4  dengan  memiliki closeness  coefficient sebesar  0,677  serta  memiliki  jarak  terdekat  sebesar  0,127  dari Fuzzy Positive  Ideal  Solution dan  jarak  terjauh  sebesar  0,267  dari Fuzzy  Negative  Ideal  Solution . Prioritas  selanjutnya  adalah supplier 1  dengan  memiliki closeness  coefficient sebesar  0,408 serta memiliki jarak terdekat sebesar 0,232 dari Fuzzy Positive Ideal Solution dan jarak terjauh sebesar 0,160 dari Fuzzy Negative Ideal Solution . Untuk prioritas paling terakhir ditempati oleh supplier 3  dengan  memiliki closeness  coefficient sebesar  0,349  serta  memiliki  jarak  terdekat sebesar  0,270  dari Fuzzy  Positive  Ideal  Solution dan  jarak  terjauh  sebesar  0,145  dari Fuzzy Negative Ideal Solution . Dengan  hasil  tersebut,  maka supplier 2  yang  memiliki closeness  coefficient (CC)  tertinggi dibandingkan  dari supplier lainnya. closeness  coefficient dari supplier 2  menunjukan  nilai tertinggi  sebesar  0,743  akan  menjadi  prioritas  utama  dalam  proses  pemilihan supplier untuk Byemi  Official  Store.  Hal  tersebut  akan  berguna  bagi  perusahaan  untuk  membantu  proses operasionalnya dalam jangka Panjang sesuai dengan kebutuhan bagi Byemi Official Store

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  latar  belakang,  rumusan  masalah,  landasan  teori,  serta  hasil  analisis dan  interpretasi  dari  pengolahan  data  yang  telah  dilakukan  dalam  penelitian  ini,  sehingga penelitian ini dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
Proses pemilihan supplier di Byemi saat ini hanya berdasarkan dengan hasil survey dari pemilik usaha  mengenai supplier .  Hubungan  kerja  sama  antara  pemilik  Byemi  dengan supplier hanya didasarkan  beberapa  kriteria  tidak  terstruktur  dan  pengalaman supplier yang  memiliki track record yang  bagus  dalam  menyediakan  bahan  baku  kain  roll  yang  sesuai  dengan  kebutuhan produksi dari Byemi.
Dalam proses pembobotan antar kriteria dengan metode Fuzzy AHP yang menggunakan hasil dari kuisioner yang diberikan oleh Pengambil Keputusan 1. Maka terdapat besaran pembobotan yang  dihasilkan  oleh  pengolahan  data  tersebut.  Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  tersebut, terdapat  5  bobot  terbesar  untuk  melakukan  analisis  pemilihan supplier .  Berdasarkan  hasil penelitian,  Memberikan  garansi  terhadap  pesanan  roll  kain  atau  R3  yang  memiliki  bobot terberat  dalam  penentuan  pemilihan supplier dari  Byemi  dengan  bobot  sebesar  0,25.  Lalu  di ikuti  dengan  kondisi  serat  kain  roll  yang  tidak  kusut  atau  Q3  dengan  memiliki  bobot  sebesar 0,11. Selanjutnya bobot yang diperhitungkan dalam pemilihan supplier oleh PK 1 adalah Harga kain  roll  (C1)  yang  diberikan  oleh supplier memberikan  peranan  bobot  sebesar  0,09.  Lalu dengan  bobot  sebesar  0,08  yang  diperoleh  oleh  kemampuan  supplier  dalam  melakukan Pengiriman  (D2)  menjadi  salah  satu  bobot  yang  diperhitungkan  dalam  melakukan  pemilihan supplier .  Dan  yang  terakhir  terdapat  2  kriteria  dengan  bobot  sama  sebesar  0,07  yaitu  kondisi kain  yang  tidak  cacat  (Q1)  dan  Pembelian  dengan  jumlah  minimum  (C2)  yang  diberikan  oleh Supplier dari Byemi.
Berdasarkan hasil penelitian menggunakan metode Fuzzy AHP dan Fuzzy TOPSIS pada Byemi menunjukan  bahwa supplier 2  memiliki closeness  coefficient (CC)  tertinggi  dibandingkan  dari supplier lainnya. closeness  coefficient memiliki  arti  bahwa  merupakan  prioritas  tertinggi  bagi
Byemi  untuk  dijadikan supplier utama.. closeness  coefficient dari supplier 2  menunjukan  nilai tertinggi  sebesar  0,743  serta  memiliki  jarak  terdekat  sebesar  0,096  dari Fuzzy  Positive  Ideal Solution dan  jarak  terjauh  sebesar  0,279  dari Fuzzy  Negative  Ideal  Solution dibandingkan dengan supplier lain  yang  dimiliki  oleh  Byemi. closeness  coefficient tersebut  menunjukan bahwa supplier 2 merupakan supplier yang paling sesuai dengan hasil kinerjanya selama ini.

## Saran
Terdapat  beberapa  saran  yang  diberikan  penulit  terkait  dengan  penelitian  ini  yang  diharapkan dapat memberikan manfaat bagi Byemi dan Penelitian selanjutnya, sebagai berikut: Byemi  dapat  menjadikan  penelitian  sebagai  acuan  dalam  menggunakan  metode Fuzzy Analytical  Hierarchy  Process dan Fuzzy  Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution ,  pendekatan Vendor  Performance  Indicator dengan  model cluster QCDFR  ( Quality , Cost , Delivery , Flexibility , dan Responsiveness ), dan format penggunaan tools Microsoft Excel 2019 untuk melakukan analisis pemilihan supplier kain roll. Analisis  pemilihan supplier dapat  dilakukan  untuk  bahan  baku  lainnya  terutama  pada  bahan baku  penting  lainnya  dalam  proses  produksi  yang  terjadi  agar  dalam  pengambilan  keputusan pemilihan supplier menjadi  lebih  terstruktur  dan  sistematis  serta  dapat  bekerja  sama  dengan supplier yang  memiliki  nilai  prioritas  tertinggi  dalam  jangka  waktu  panjang.  Untuk  bahan  baku lain  sebelum  dilakukan  penelitian  perlu  dilakukan  identifikasi  kriteria  masing  -  masing  dengan penelitian ini sebagai acuan.

## REFERENSI
Amindoust,  A.,  Ahmed,  S.,  Saghafinia,  A.,  &  Bahreininejad,  A.  (2012).  Sustainable  supplier selection: A ranking model based on fuzzy inference system. Applied soft computing , 12 (6), 1668-1677. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2012.01.023 Andika,  D.,  Anggraeni,  S.  K.,  &  Sirajuddin,  S.  (2013).  Usulan  Pemilihan  Supplier  Bahan  Baku Tetap  Menggunakan  Vendor  Performance  Indicator  dan  Analytical  Hierarchy  Process (AHP). Jurnal Teknik Industri Untirta , 1 (2).
https://jurnal.untirta.ac.id/index.php/jti/article/view/132
Cengiz, A. E., Aytekin, O., Ozdemir, I., Kusan, H., & Cabuk, A. (2017). A multi-criteria decision model  for  construction  material  supplier  selection. Procedia  Engineering , 196 ,  294-301. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.07.202
Cheraghalipour, A., & Farsad, S. (2018). A bi-objective sustainable supplier selection and order allocation  considering  quantity  discounts  under  disruption  risks:  A  case  study  in  plastic industry. Computers & Industrial Engineering , 118 , 237-250.
https://doi.org/10.1016/j.cie.2018.02.041
Cheraghalipour, A., Paydar, M. M., & Hajiaghaei-Keshteli, M. (2018). A bi-objective optimization for  citrus  closed-loop  supply  chain  using  Pareto-based  algorithms. Applied  Soft Computing , 69 , 33-59. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2018.04.022 Creswell, J. W. (2003). A framework for design. Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches , 9-11.
Creswell,  J. W.  (2010).  Mapping  the  developing  landscape  of mixed methods  research. SAGE handbook of mixed methods in social & behavioral research , 2 , 45-68.
Ghadimi,  P.,  Wang,  C.,  Lim,  M.  K.,  &  Heavey,  C.  (2019).  Intelligent  sustainable  supplier selection  using  multi-agent  technology:  Theory  and  application  for  Industry  4.0  supply chains. Computers & Industrial Engineering , 127 , 588-600.
https://doi.org/10.1016/j.cie.2018.10.050
Hassini, E.,  Surti, C., & Searcy, C. (2012).  A  literature review and  a case study of sustainable supply chains with a focus on metrics. International Journal of Production
Economics , 140 (1), 69-82. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2012.01.042
Hugos,  M.  (2011).  Metrics  for  Measuring  Supply  Chain  Performance. Essentials  of  Supply Chain Management , 147-182. Jain,  P.  ( 2011),  „The  Key  of  Managerial  Problem  in  Fuzzy  World:  Technique  of  Order Preference by Similarity Ideal Solution‟, Asian Journal of Management Research 2, 1 , 149 – 155.
Jain, N., Singh, A. R., & Upadhyay, R. K. (2020). Sustainable supplier selection under attractive criteria  through  FIS  and  integrated  fuzzy  MCDM  techniques. International  Journal  of Sustainable Engineering , 13 (6), 441-462. https://doi.org/10.1080/19397038.2020.1737751 Jian-Wu,  B.,  Y.  Liu,  Z.- P.  Fan,  and  E.  Cambria.  2019.  “Modelling  Customer  Satisfaction  from Online  Reviews  Using  Ensemble  Neural  Network  and  Effect- Based  Kano  Model.” International Journal of Production Research 57 (22): 7068 –7088. https://doi.org/10.1080/00207543.2019.1574989
Juliyanti, M. I. I., & Mukhlash, I. (2011). Pemilihan Guru Berprestasi Menggunakan Metode AHP dan  TOPSIS.  In Prosiding  Seminar  Nasional  Penelitian,  Pendidikan  dan  Penerapan  MIPA, Fakultas MIPA, Universitas Negeri Yogyakarta (Vol. 14).
KhanMohammadi,  E.,  Talaie, H.,  Safari,  H.,  &  Salehzadeh,  R.  (2018).  Supplier  evaluation  and selection for sustainable supply chain management under uncertainty conditions. International Journal of
Sustainable
Engineering , 11 (6), 382-396.
https://doi.org/10.1080/19397038.2017.1421277
Lane,  D.  (2019).  Procure-to-Pay  Software  in  the  Digital  Age:  An  Exploration  and  Analysis  of
Efficiency Gains and Cybersecurity Risks in Modern Procurement Systems.
Li,  C.  C.,  Fun,  Y.  P.,  &  Hung,  J.  S.  (1997).  A  new  measure  for  supplier  performance evaluation. IIE transactions , 29 (9), 753-758. https://doi.org/10.1080/07408179708966385 Liu,  A.,  Y.  Xiao,  L.  Hui,  S.- B.  Tsai,  and W.  Song.  2019.  “A  Fuzzy  Three-Stage  Multi-Attribute Decision- Making  Approach Based on  Customer Needs for Sustainable Supplier  Selection.” Journal of Cleaner Production 239 (December): 118043.
https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.118043
Mardani,  A.,  Jusoh,  A.,  &  Zavadskas,  E.  K.  (2015).  Fuzzy  multiple  criteria  decision-making techniques  and  applications –Two  decades  review  from  1994  to  2014. Expert  systems  with Applications , 42 (8), 4126-4148. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2015.01.003
Mi,  X.,  Tang,  M.,  Liao,  H.,  Shen,  W.,  &  Lev,  B.  (2019).  The  state-of-the-art  survey  on integrations and applications of the best worst method in decision making: Why, what, what for and what‟s
next?
Omega (United Kingdom) , 87 , 205 –225.
https://doi.org/10.1016/j.omega.2019.01.009
Nădăban, S., Dzitac, S., & Dzitac, I. (2016). Fuzzy topsis: A general view. Procedia  Computer Science , 91 , 823-831. https://doi.org/10.1016/j.procs.2016.07.088
Junior, F. R. L., Osiro, L., & Carpinetti, L. C. R. (2014). A comparison between Fuzzy AHP and Fuzzy  TOPSIS  methods  to  supplier  selection. Applied  soft  computing , 21 ,  194-209. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2014.03.014
Pehlivan,  N.  Y.,  Paksoy,  T.,  &  Çalik,  A.  (2017).  Comparison  of  methods  in  FAHP  with application  in  supplier  Selection.  In Fuzzy  analytic  hierarchy  process (pp.  45-76).  Chapman and Hall/CRC.
Pramita, N. U., & Wirawan, A. (2019). Analisis Evaluasi Kinerja Vendor Berdasarkan Penetapan Kriteria  Vendor  Performance  Indicator  (VPI)  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy Process  (AHP)  Pada  PT.  XYZ. JATI  UNIK:  Jurnal  Ilmiah  Teknik  dan  Manajemen Industri , 2 (2), 113-122. https://core.ac.uk/download/pdf/235152248.pdf
Rao,  C.,  Xiao,  X.,  Goh,  M.,  Zheng,  J.,  &  Wen,  J.  (2017).  Compound  mechanism  design  of supplier  selection  based  on  multi-attribute  auction  and  risk  management  of  supply chain. Computers & Industrial Engineering , 105 , 63-75.
https://doi.org/10.1016/j.cie.2016.12.042
Roy,  V.,  Schoenherr,  T.,  &  Charan,  P.  (2020).  Toward  an  organizational  understanding  of  the transformation needed for sustainable supply chain management: The concepts of force-field and  differential  efforts. Journal  of  Purchasing  and  Supply  Management , 26 (3),  100612. https://doi.org/10.1016/j.pursup.2020.100612
Shyjith, K., Ilangkumaran, M., & Kumanan, S. (2008). Multi ‐ criteria decision ‐ making approach to evaluate optimum maintenance strategy in textile industry. Journal of Quality in Maintenance Engineering . https://doi.org/10.1108/13552510810909975 Sun, C. C. (2010). A performance evaluation model by integrating fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS methods. Expert systems with applications , 37 (12), 7745-7754.
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.04.066
Suvittawat,  A.  (2017).  Strategic  procurement  in  supply  chain  management:  7  New  expectation skills  for  effective  procurement. International  Journal  of  Applied  Business  and  Economic Research , 15 (3), 69 –74.
Taherdoost,  H.,  &  Brard,  A.  (2019).  Analyzing  the  process  of  supplier  selection  criteria  and methods. Procedia
Manufacturing , 32 , 1024-1034.
https://doi.org/10.1016/j.promfg.2019.02.317
Weber,  C.  A.,  Current,  J.  R.,  &  Benton,  W.  C.  (1991).  Vendor  selection  criteria  and methods. European journal of operational research , 50 (1), 2-18.
https://doi.org/10.1016/0377-2217(91)90033-R
Zeydan,  M.,  Çolpan,  C.,  &  Çobanoğlu,  C.  (2011).  A  combined  methodology  for  supplier selection  and  performance  evaluation. Expert  systems  with  applications , 38 (3),  2741-2751. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.08.064
Zimmer, K., Fröhling, M., & Schultmann, F. (2016). Sustainable supplier management
–a review of models supporting
sustainable
supplier selection, monitoring and development. International
Journal of
Production Research , 54 (5), 1412-1442. https://doi.org/10.1080/00207543.2015.1079340