Abstrak—CV  Delta  Raya  merupakan  perusahaan  yang memproduksi  furnitur.  Perusahaan  ini  memiliki  berbagai kategori  pemasok  untuk  memasok  berbagai  bahan  baku. Selama ini, evaluasi kinerja pemasok dilakukan secara manual tanpa perhitungan yang akurat, sehingga kinerja pemasok tidak dapat  dinilai  dengan  baik.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk membantu  perusahaan  agar  dapat  melakukan  evaluasi  para pemasok  dengan  baik.  Pertama,  analisis  segmentasi  pemasok dilakukan untuk mengelompokkan semua pemasok berdasarkan  karakteristik  yang  dimiliki  oleh  masing-masing pemasok.  Untuk  ini,  analisis  segmentasi  pema-sok  dilakukan menggunakan  metode  clustering  fuzzy  c-means  berdasarkan hasil pemodelan recency, frequency, dan monetary (RFM) yang menggambarkan  perilaku  pemasok.  Kedua,  metode  analytical hierarchy  process  (AHP)  digunakan  unutk  mempe-ringkat semua  pemasok  yang  dihasilkan  oleh  analisis  segmen-tasi. Ketiga, data envelopment analysis (DEA) kemudian digu-nakan terhadap  data  hasil  pemeringkatan  pemasok  untuk  mem- peroleh skor efisiensi sebagai ukuran kinerja dari pemasok dari berbagai  kategori  berdasarkan  hasil  pemodelan  RFM.  Hasil analisis  segmentasi  menggunakan  gabungan  pemodelan  RFM, clustering  fuzzy  c-means,  dan  metode  AHP  menghasilkan  tiga klaster  pemasok.  Hasil  analisis  segmentasi  ditampilkan  dalam bentuk  visualisasi  guna  memudahkan  perusahaan  dalam melakukan analisis  setiap  klaster  yang dihasilkan.  Dari ketiga klaster  yang  dihasilkan,  terdapat  satu  klaster  terbaik  yang berisikan  46  pemasok  dan  mempunyai  rata-rata  skor  RFM tertinggi sebesar 0,6635. Analisis DEA terhadap klaster terbaik ini menghasilkan 12 pemasok dengan skor efisiensi tertinggi dan dapat  dikategorikan  sebagai  pemasok  potensial  untuk  jangka panjang.
Kata  Kunci—Segmentasi  Pemasok,  RFM,  Fuzzy  C-means Clustering,  Analytical  Hierarchy  Process,  data  Envelopment Analysis.

## I. PENDAHULUAN
NDONESIA merupakan salah satu negara yang melakukan kegiatan  ekpor  ke  berbagai  negara.  Kegiatan  ekspor merupakan  salah  satu  faktor  penting  yang  dapat meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi di  Indonesia.  Furnitur menjadi  komoditas  strategis  karena  dapat  menghasilkan produk dengan nilai jual dan daya saing tinggi di pasar global [1].  Perusahaan  furnitur  membutuhkan  pemasok  untuk menyediakan  bahan  baku  dalam  pembuatan  furnitur. Perusahaan  akan  memiliki  lebih  dari  satu  pemasok untuk setiap  kebutuhan  yang berbeda.  Hal  tersebut  mengharuskan perusahaan  untuk  memilih  pemasok yang  tepat . Seleksi pemasok  merupakan  proses  pengambilan  keputusan  yang penting  bagi  perusahaan,  karena  pemasok menyediakan bahan  baku  untuk  proses  produksi  yang  akan  berdampak langsung  pada  produk  yang  dihasilkan.  Seleksi  pemasok membutuhkan sejumlah kriteria yang harus dipertimbangkan dan  sesuai  dengan  kebutuhan  perusahaan  [2].  Kriteria  yang dipertimbangkan dapat berupa kuantitatif dan kualitatif untuk mengidentifikasi  pemasok  mana  yang  potensial  bagi
perusahaan [3].
CV Delta Raya adalah perusahaan yang bergerak di bidang produksi  dan  ekspor  furnitur.  CV  Delta  Raya  melakukan kerja  sama  dengan  berbagai  pemasok  untuk  menunjang penyediaan  bahan  baku  yang  digunakan  untuk  membuat furnitur. Evaluasi kinerja pemasok di CV Delta Raya masih tradisional karena dilakukan secara manual tanpa melakukan perhitungan  yang  akurat.  Dalam  membandingkan  satu pemasok dengan yang lainnya, terdapat beberapa faktor yang harus  dipertimbangkan.  Evaluasi  pemasok  yang  dilakukan tanpa  perhitungan  akurat  dapat  menyebabkan  terjadinya masalah  yang  berulang  pada  proses  pengadaan  bahan  baku berikutnya,  sehingga  kinerja  perusahaan  menjadi  kurang optimal.
Segmentasi penting dilakukan untuk membantu perusahaan  dalam  mengelompokkan  pemasok berdasarkan karakteristik  yang  dimiliki  masing-masing  pemasok.  Salah satu cara yang dapat digunakan untuk melakukan segmentasi pemasok adalah dengan melakukan penggalian data terhadap riwayat  transaksi  pembelian  perusahaan  terhadap  beberapa pemasok  dalam  periode  tertentu.  Data  riwayat  transaksi tersebut  kemudian  akan  diidentifikasi  berdasarkan  kriteria recency , frequency ,  dan monetary  value (RFM).  Setelah mengidentifikasi kriteria RFM, selanjutnya masuk ke dalam proses clustering .  Metode clustering pada  segmentasi pemasok CV  Delta  Raya  dilakukan  dengan  menggunakan metode fuzzy c-means . Penelitian yang telah dilakukan oleh Prayoghi  dkk.  (2018)  menunjukkan  bahwa clustering menggunakan fuzzy  c-means memiliki  tingkat  kestabilan luaran yang lebih baik dari metode K-Means. Pemilihan klaster pemasok dilakukan dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Metode  AHP  dapat  menyelesaikan  proses  pengambilan keputusan yang kompleks dengan melakukan pemeringkatan klaster pemasok berdasarkan skor RFM . Pemeringkatan AHP akan  mengidentifikasi  klaster terbaik.  Klaster terpilih  akan dianalisis menggunakan Data Envelopment Analysis (DEA) dengan  memasukkan  variabel  R  (rentang  waktu  antara  saat ini  dengan  waktu  terakhir  kali  perusahaan  melakukan transaksi)  sebagai  masukan  serta  variabel  F  (frekuensi pesanan)  dan  M  (jumlah  pembelian  dalam  satuan  Rupiah) sebagai luaran. Analisis hasil segmentasi dan pemeringkatan pemasok  dapat  membantu  perusahaan  dalam  melakukan seleksi  terhadap  pemasok yang  bernilai  tinggi  bagi perusaahan.

## II. TEORI PENUNJANG

## A. Penggalian Data
Penggalian  data  merupakan  teknik  penyelesaian  masalah dengan  menganalisis  data  untuk  menghasilkan  informasi yang  berguna  untuk  pengembangan  strategi  bisnis.

## Evaluasi Kinerja Pemasok Menggunakan Fuzzy C-Means Clustering dan AHP di CV Delta Raya
Laily Rahmadhani, Arif Djunaidy, dan Ahmad Mukhlason Departemen Sistem Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : adjunaidy@its.ac.id
I
Penggalian  data  merupakan  bagian  dari Knowledge Discovery  in  Database (KDD)  [4].  Tahapan  proses  KDD diawali  dengan  pengumpulan  data,  seleksi  data,  praproses data,  transformasi  data,  model  dan  pola,  hingga  akhirnya didapatkan pengetahuan terkait data.
Terdapat dua jenis proses penggalian data yaitu deskriptif dan prediktif [5] . Penggalian data deskriptif digunakan untuk menemukan  karakteristik  pada  data  yang  belum  diketahui. Salah  satu  pendekatan  yang  dilakukan  untuk  melakukan proses  penggalian  data  deskriptif  adalah clustering [6]. Penggalian data prediktif digunakan untuk menemukan pola pada data. Data akan diberikan label numerik atau diskrit dan dibagi menjadi tiga kelompok, yaitu pelatihan, pengujian, dan validasi.

## B. Model RFM
RFM merupakan salah satu model yang efektif digunakan untuk  melakukan  segmentasi  berdasarkan  data  riwayat transaksi.  Model  yang  pertama  kali  diperkenalkan  oleh Hughes  pada  tahun  1994  ini,  telah  banyak  diterapkan  pada banyak  industri  [7].  RFM  terdiri  dari  tiga  kriteria  yaitu recency,  frequency, dan monetary  value .  Model  RFM  pada segmentasi  pemasok ditinjau  berdasarkan  perspektif perusahaan terhadap pemasok. Kriteria RFM yang digunakan untuk mengelompokkan pemasok adalah sebagai berikut.
1) Recency
Recency merupakan jarak waktu antara pembelian terakhir perusahaan dari pemasok dengan waktu saat ini atau periode yang  telah  ditentukan.  Semakin  baru  waktu  pembelian perusahaan terhadap pemasok, maka nilai R semakin kecil.
2) Frequency
Frequency merupakan  jumlah  transaksi  yang  dilakukan perusahaan  pada  pemasok dalam  periode  tertentu.  Semakin banyak jumlah transaksi pemasok dengan perusahaan, maka nilai F semakin besar.
3) Monetary Value
Monetary value merupakan jumlah uang yang dikeluarkan perusahaan  untuk  melakukan  pembelian  terhadap  pemasok. Semakin tinggi jumlah pembelian yang dilakukan perusahaan pada pemasok, maka nilai M akan semakin besar.
C. Fuzzy C-Means
Algoritma fuzzy c-means pertama kali diusulkan oleh Dunn dan  Bezdek  [8]. Fuzzy  c-means (FCM)  merupakan  bagian dari  metode Hard  K-Means yang  mengelompokkan  objek yang memiliki kemiripan terbesar dalam  klaster yang sama, namun  memiliki  kemiripan  terkecil  dengan  klaster  yang berbeda [9]. FCM standar menggunakan Euclidean distance untuk mengukur jarak antar objek dalam klaster. Metode ini menggunakan  pemodelan fuzzy yang  menggunakan  tingkat keanggotaan dalam interval 0 hingga 1 [10].
Penentuan  titik  klaster  dilakukan  secara  berulang berdasarkan  derajat  keanggotaannya  [11].  Perulangan dilakukan  dengan  menggunakan  minimasi  fungsi  objektif yang menggambarkan jarak antara titik data ke pusat klaster berdasarkan derajat keanggotaan titik tersebut [12-13].
D. Analytical Hierarchy Process
Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  merupakan  metode yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  multikriteria
yang kompleks dan tidak terstruktur [14]. Keunggulan AHP adalah  dapat  menjelaskan  proses  pengambilan  keputusan dalam  bentuk  grafis  sehingga  dapat  dipahami  oleh  pihak pengambil keputusan [15].
Uji konsistensi dilakukan untuk melihat apakah hasil isian kuesioner  dari  responden  konsisten  atau  tidak.  Konsistensi diukur  menggunakan  fungsi Consistency  Index (1) dan Consistency Ratio .
𝐶𝐼 = 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 − 𝑛 𝑛 (1)
Pada  persamaan  (1),  notasi 𝑛 dan 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 berturut-turut merepresentasikan  jumlah  elemen  dan  nilai eigen terbesar dari  matriks  berordo 𝑛 .  Menghitung Consistency  Ratio menggunakan persamaan (2).
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 (2)
Pada  persamaan  (2),  notasi 𝐶𝐼 dan 𝐼𝑅 berturut-turut merepresentasikan Consistency  Index dan Index  Random Consistency. Jika hasil CI/IR kurang atau sama dengan 10% maka  perhitungan  benar,  namun  jika  sebaliknya,  maka penilaian data harus diperbaiki.
E. Data Envelopment Analysis
Data  Envelopment  Analysis (DEA)  adalah  salah  satu multiple  criteria  decision-making  tool (MCDM)  yang digunakan  untuk  menghitung  performa  berdasarkan  nilai efisiensi  relatif  dari decision-making  unit (DMU).  Nilai efisiensi relatif DMU dihitung berdasarkan nilai masukan dan luaran.  Nilai  masukan dan  luaran  sangat  sensitif  dalam metode  DEA.  Skor  efisiensi  relatif  DEA  memiliki  batasan dengan nilai tertinggi adalah kurang dari atau sama dengan 1. Jika  skor  DEA  kurang  dari  1,  maka  DMU  tidak  efisien, sehingga  perlu  melakukan  penyesuaian  atau  perbaikan terhadap  masukan dan luaran agar kinerja DMU meningkat dan efisiensi tercapai.
CCR (Charnes, Cooper and Rhodes) merupakan salah satu model dasar DEA yang diperkenalkan pada tahun 1978 [16]. Model  DEA  memaksimalkan  skor  efisiensi  DMU  dengan memilih  set  bobot  untuk  semua  nilai  masukan  dan  luaran [15]. Model DEA memiliki persamaan (3).
Memaksimalkan: ℎ = ∑ 𝑟=1 𝑠 𝑢 𝑟 𝑦 𝑟 Terhadap: ∑ 𝑖=1 𝑚 𝑣 𝑖 𝑥 𝑖 = 1, ∑ 𝑟=1 𝑠 𝑢 𝑟 𝑦 𝑟𝑗 − ∑ 𝑖=1 𝑚 𝑣 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 ≤ 0, 𝑢 𝑟 ≥ 0 𝑣 𝑖 ≥ 0 (3)
Pada  persamaan  (3),  notasi 𝑢 𝑟 merepresentasikan  bobot dari luaran 𝑟, 𝑣 𝑖 merepresentasikan bobot dari masukan 𝑖 , 𝑦 𝑟𝑗 adalah jumlah luaran 𝑟, dan 𝑥 𝑖𝑗 adalah jumlah masukan 𝑖 dari 𝐷𝑀𝑈 𝑗 . DMU dikatakan sangat efisien (CCR-efisien) apabila tidak memungkinkan bagi DMU tersebut untuk meningkatkan  setiap  nilai  masukan maupun  luaran tanpa mengurangi  atau  memperburuk  nilai  masukan atau  luaran lainnya [15].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  yang digunakan  dalam  penelitian  tugas  akhir,  terutama  yang
berkaitan dengan segmentasi pemasok CV Delta Raya. Data yang  didapatkan  merupakan  data  riwayat  transaksi  yang digunakan untuk proses clustering. Data hasil wawancara dan kuesioner  juga  digunakan  sebagai  masukan  untuk  proses AHP.  Data  yang  diperoleh  dari  perusahaan  berupa  data riwayat  transaksi  pemasok selama  5  tahun , data  hasil wawancara,  dan  kuesioner  yang  telah  diberikan  pada responden. Data riwayat transaksi pemasok diperoleh dalam bentuk spreadsheet dengan  beberapa  atribut  seperti ditunjukkan pada Tabel 1.

## B. Pembersihan Data
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pembersihan  data  untuk memperbaiki  nilai  yang  kosong  atau  tidak  sesuai  dengan kriteria.  Selain  itu,  tahapan  ini  juga  bertujuan  untuk menghilangkan outlier.  Outlier adalah  nilai  ekstrim  yang sangat  jauh  dari  nilai  umum.  Salah  satu  penyebab  adanya outlier adalah  adanya  kesalahan  dalam  memasukan  data. Oleh karena itu, pembersihan data perlu dilakukan agar hasil clustering menjadi lebih akurat.

## C. Pemodelan RFM
Pada  tahapan  ini,  data  riwayat  transaksi  pemasok akan dilakukan  ekstraksi  dan  dianalisis  menggunakan  variabel RFM . Atribut id_pemasok diperlukan untuk mengidentifikasi pemasok , sehingga  atribut  tersebut  akan  digunakan  sebagai index .  Berdasarkan  hasil  seleksi  data,  terdapat  tiga  variabel yang  digunakan  untuk  pemodelan  RFM,  yaitu recency, frequency, dan monetary  value, dengan  penjelasan  sebagai berikut:
1. Atribut  data  yang  digunakan  untuk  variabel recency adalah tanggal. Tipe data atribut tanggal akan diubah dari object menjadi date agar dapat diolah.
2. Atribut  data  yang  menghitung  jumlah  transaksi perusahaan  adalah  inv,  sehingga  atribut  tersebut digunakan untuk pemodelan frequency.
3. Atribut  data  yang  digunakan  adalah  t_harga.  Atribut t_harga  akan  diakumulasikan  untuk  mendapatkan  harga total pembelian produk dari setiap pemasok.

## D. Transformasi Data
Pada  tahapan  ini  data  yang  telah  diubah  ke  model  RFM akan  dilihat  distribusi  atau  persebaran  datanya.  Data  akan divisualisasikan menggunakan grafik. Tahapan ini bertujuan untuk  menghindari  adanya  distribusi  atau  persebaran  data yang  lebih  condong  ke  satu  sisi,  seperti  kemiringan  positif atau negatif.
Terdapat bentuk transformasi data yang dapat disesuaikan
berdasarkan  bentuk  grafik  yang  dihasilkan,  antara  lain: transformasi logarithmic dan square-root .  Transformasi logarithmic efektif digunakan untuk melakukan normalisasi pada  distribusi  data  dengan  kemiringan  positif,  di  mana varians  sebanding  dengan  kuadrat  rata-rata  atau  koefisien variasi  konstan.  Jika  varians  sebanding  dengan  rata-rata, maka transformasi square-root perlu dilakukan [17].

## E. Normalisasi Min-Max
Variabel recency, frequency, dan monetary value memiliki rentang nilai yang berbeda-beda. Rentang nilai tersebut dapat mempengaruhi  hasil clustering sehingga  perlu  dilakukan normalisasi. Metode normalisasi yang digunakan adalah min- max . Normalisasi min-max akan menyetarakan rentang nilai dari  semua  variabel  RFM.  Normalisasi min-max dilakukan menggunakan persamaan (4).
𝑑′ = [𝑑 − 𝑚𝑖𝑛 𝐴 ] [𝑚𝑎𝑥 𝐴 − 𝑚𝑖𝑛 𝐴 ] (4)
Pada persamaan (4), notasi 𝑚𝑖𝑛 𝐴 dan 𝑚𝑎𝑥 𝐴 berturut-turut merepresentasikan nilai minimum dan nilai maksimum dari atribut  A.  Normalisasi min-max dilakukan  sebelum  dataset digunakan  sebagai  masukan untuk  proses clustering . Normalisasi  berperan  penting  dalam  teknik  praproses  data karena  nilai  statistik  seperti median dan mean dapat menyimpang jika normalisasi tidak dilakukan [8].

## F. Clustering
Pada tahap ini data yang telah dikumpulkan dan siap diolah memasuki  proses clustering .  Atribut  dari  data  transaksi pemasok yang  digunakan  untuk  proses clustering ,  adalah variabel  RFM  yang  telah  dimodelkan  sebelumnya,  yaitu variabel recency,  frequency, dan monetary  value. Terdapat tiga  tahapan  dalam  proses clustering yaitu  menentukan jumlah  klaster  menggunakan  metode Elbow ,  proses clustering menggunakan  metode fuzzy  c-means, dan pengujian klaster.
Penentuan  jumlah  klaster yang  optimal  dilakukan menggunakan  metode Elbow. Perhitungan  metode Elbow dilakukan menggunakan persamaan (5). Pada persamaan (5), notasi 𝐽 , 𝑘 , 𝑥 , dan 𝐶 𝑖 berturut-turut merepresentasikan fungsi biaya, jumlah klaster, elemen dari klaster 𝐶 𝑖 , dan klaster ke-i.
𝐽 = ∑ 𝑖=1 𝑘 ∑ |𝑥 − 𝐶 𝑖 | 2 𝑥∈𝐶𝑖 (5)
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan clustering data. Metode  yang  digunakan  untuk clustering adalah fuzzy  c- mean s. Tujuan dari tahap ini adalah untuk mengelompokkan data  ke  dalam  sejumlah  klaster  yang  telah  ditentukan. Clustering dilakukan  berdasarkan  kemiripan  atribut  dari setiap data. Pengujian hasil clustering dilakukan berdasarkan nilai  SSE.  Semakin  kecil  nilai  SSE,  maka  kualitas  hasil clustering yang  telah  dilakukan  semakin  baik.  Pengujian klaster  juga  dilakukan  menggunakan  metode Dunn  Index . Nilai  indeks  tertinggi  menunjukkan  pengelompokan  data pada klaster semakin baik.

## G. Pembobotan Hasil Klaster Menggunakan AHP
Tujuan dilakukannya pembobotan kriteria dari hasil klaster adalah untuk menentukan kriteria RFM mana yang menjadi prioritas  dalam  pemilihan  pemasok . Hasil  pembobotan menggunakan  AHP  akan  digunakan  untuk  memilih  klaster
Tabel 1.

## Atribut data riwayat transaksi pemasok
Atribut Tipe Data Keterangan tanggal Date Tanggal pemesanan kategori Text Jenis pemasok id_supplier Number ID pemasok nama_supplier Text Nama pemasok item Text Jenis produk unit Text Satuan produk jumlah Number Jumlah produk yang dipesan harga Number Harga produk t_harga Number Total harga inv Number Nomor pembelian area Text Lokasi pemasok kode_area Number Kode area pemasok
dengan  beberapa  pemasok terbaik  berdasarkan  penilaian kuesioner dari responden.

## H. Analisis Klaster Terbaik Menggunakan DEA
Pada  bagian  ini,  analisis  akan  dilakukan  berdasarkan klaster  terbaik  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Terdapat beberapa  pengolahan  data  yang  dilakukan,  antara  lain: identifikasi  masukan dan  luaran,  perhitungan  model  DEA, dan target perbaikan dari setiap DMU. DMU yang dimaksud dalam data ini adalah pemasok pada klaster terbaik yang telah ditentukan.
Variabel recency digunakan sebagai nilai masukan karena semakin  kecil  nilai recency ,  maka  variabel  ini  dapat membantu  pemasok untuk  mendapatkan  skor  RFM  yang lebih  tinggi.  Variabel frequency dan monetary digunakan sebagai  nilai  luaran karena  semakin  besar  nilai  variabel frequency dan monetary maka kedua variabel tersebut dapat membantu  pemasok untuk  mendapatkan  skor  RFM  yang lebih tinggi. Perhitungan DEA dilakukan berdasarkan setiap kategori pemasok.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  perhitungan  metode Elbow dapat  dilihat  pada Gambar  1.  Sumbu  x  mereprensentasikan  jumlah  k  dengan rentang nilai 1 hingga 10. Sumbu y merepresentasikan nilai SSE  dari  nilai  k.  Jumlah  k  optimal  untuk  melakukan clustering adalah k=3.
Clustering yang  telah  dilakukan  menggunakan  metode fuzzy c-means menghasilkan tiga klaster pemasok . Dari total
pemasok sebanyak 288 terbagi menjadi tiga kelompok pada klaster K0,  K1,  dan  K2  dengan  jumlah  masing-masing sebanyak 104, 46, dan 138 pemasok. Ketiga klaster pemasok memiliki karakterisitk yang berbeda-beda. Karakteristik tiap klaster  terbentuk  dari  ketiga  variabel  RFM  yaitu recency, frequency, dan monetary.
Variabel  RFM  setiap  pemasok dijumlahkan  dan menghasilkan  skor  RFM.  Total  skor  RFM  setiap  pemasok dirata-rata  untuk  mendapatkan  skor  RFM  yang  mewakili setiap  klaster.  Klaster  pemasok dengan  skor  RFM  tertinggi akan  digunakan  sebagai  masukan  untuk  proses  analisis selanjutnya  menggunakan  metode  DEA.  Hasil  perhitungan rata-rata skor RFM setiap klaster ditunjukkan pada Tabel 2. Pemasok dengan skor RFM tertinggi menandakan bahwa pemasok tersebut  memiliki  posisi  superior  berdasarkan performa  RFM  dibandingkan  dengan  pemasok lain  dengan skor RFM yang lebih rendah [5]. Klaster dengan skor RFM tertinggi terdapat pada klaster K2 dengan nilai rata-rata RFM sebesar  0,6635.  Sebaliknya,  klaster  dengan  skor  RFM terendah terdapat pada klaster K1 dengan nilai rata-rata RFM sebesar 0,2159.
Perhitungan  DEA  dilakukan  berdasarkan  setiap  kategori pemasok.  Jumlah  anggota  pada  kategori hardware adalah sembilan pemasok. Pemasok dengan nilai efisiensi tertinggi yaitu 100%  pada kategori hardware adalah pemasok 31008 atau DMU 2. Hasil perhitungan top 3 efisiensi DEA pemasok pada kategori hardware diurutkan berdasarkan nilai efisiensi tertinggi hingga terendah ditunjukkan pada Tabel 3.
Gambar  1.  Hasil  penentuan  jumlah  klaster optimal  dengan  metode elbow.
Tabel 2. Peringkat klaster berdasarkan skor RFM Klaster Rata-rata Skor RFM Peringkat Klaster K0 0.5189 2 K1 0.2159 3 K2 0.6635 1 Tabel 3. Efisiensi DEA untuk 3 pemasok hardware tertinggi id_pemasok DMU Efisiensi (%) 31008 DMU 2 100,00 50006 DMU 6 16,31 50002 DMU 4 2,61
Tabel 4. Efisiensi DEA untuk 3 pemasok bahan pembantu tertinggi id_pemasok DMU Efisiensi (%) 31016 DMU 12 100,00 30009 DMU 7 60,31 30002 DMU 3 56,06 Tabel 5. Efisiensi DEA untuk 3 pemasok bahan baku utama tertinggi id_pemasok DMU Efisiensi (%) 20006 DMU 3 100,00 20009 DMU 5 87,44 90001 DMU 8 21,05 Tabel 6. Efisiensi DEA untuk 2 pemasok karton box tertinggi id_pemasok DMU Efisiensi (%) 60002 DMU 1 100,00 60003 DMU 2 62,29 Tabel 7. Efisiensi DEA untuk 3 pemasok komponen tertinggi id_pemasok DMU Efisiensi (%) 12001 DMU 1 100,00 21001 DMU 2 100,00 70001 DMU 3 1,73 Tabel 8. Efisiensi DEA untuk 2 pemasok cat tertinggi id_pemasok DMU Efisiensi (%) 30011 DMU 2 100,00 30008 DMU 1 97,28
Jumlah anggota pada kategori bahan pembantu adalah tiga belas pemasok. Pemasok dengan nilai efisiensi tertinggi yaitu 100% pada kategori bahan pembantu adalah pemasok 31016 atau  DMU  12.  Hasil  perhitungan  top  3  efisiensi  DEA pemasok pada  kategori  bahan  pembantu  diurutkan berdasarkan  nilai  efisiensi  tertinggi  hingga  terendah ditunjukkan pada Tabel 4.
Jumlah  anggota  pada  kategori  bahan  baku  utama adalah delapan  pemasok . Pemasok dengan  nilai  efisiensi  tertinggi yaitu 100% pada kategori bahan baku utama adalah pemasok 20006  atau  DMU  3.  Hasil  perhitungan  top 3  efisiensi  DEA pemasok pada  kategori  bahan  baku  utama  diurutkan berdasarkan  nilai  efisiensi  tertinggi  hingga  terendah ditunjukkan pada Tabel 5.
Jumlah  anggota  pada  kategori  karton  box adalah  dua pemasok . Pemasok dengan  nilai  efisiensi  tertinggi  yaitu 100% pada kategori karton box adalah pemasok 20006 atau DMU  3.  Hasil  perhitungan  efisiensi  DEA  pemasok pada kategori  karton  box  diurutkan  berdasarkan  nilai  efisiensi tertinggi hingga terendah ditunjukkan pada Tabel 6.
Jumlah  anggota  pada  kategori  komponen adalah  tiga pemasok . Terdapat  dua  pemasok dengan  nilai  efisiensi tertinggi yaitu 100% pada kategori komponen yaitu pemasok 12001  atau  DMU  1  dan  pemasok 21001  atau  DMU  2. Pemasok Hasil  perhitungan  efisiensi  DEA  pemasok pada kategori  komponen  diurutkan  berdasarkan  nilai  efisiensi tertinggi hingga terendah ditunjukkan pada Tabel 7.
Jumlah  anggota  pada  kategori  cat adalah  dua  pemasok . Pemasok dengan  nilai  efisiensi  tertinggi  yaitu  100%  pada kategori  cat  adalah  pemasok 30011  atau  DMU  2.  Hasil perhitungan  efisiensi  DEA  pemasok pada  kategori  cat diurutkan  berdasarkan  nilai  efisiensi  tertinggi  hingga terendah dapat dilihat pada Tabel 8.
Jumlah  anggota  pada  kategori  mekanik adalah  empat pemasok . Terdapat  dua  pemasok dengan  nilai  efisiensi tertinggi  yaitu  100%  pada  kategori  mekanik  yaitu  pemasok 51001 atau DMU 2 dan pemasok 80002 atau DMU 3. Hasil perhitungan  top  3  efisiensi  DEA  pemasok pada  kategori mekanik  diurutkan  berdasarkan  nilai  efisiensi  tertinggi hingga terendah dapat dilihat pada Tabel 9.
Jumlah  anggota  pada  kategori export adalah  empat pemasok . Terdapat  dua  pemasok dengan  nilai  efisiensi tertinggi  100%  pada  kategori export yaitu  pemasok 40006 atau  DMU  3  dan  pemasok 40009  atau  DMU  4.  Hasil perhitungan  top  3  efisiensi  DEA  pemasok pada  kategori export diurutkan berdasarkan nilai efisiensi tertinggi hingga terendah dapat dilihat pada Tabel 10.
Pemasok kategori styrofoam tidak dihitung menggunakan DEA karena merupakan satu-satunya pemasok pada kategori tersebut.  Tidak  ada  pemasok lain  yang  dapat  dibandingkan dalam  kategori  yang  sama.  Oleh  karena  itu,  pemasok styrofoam yang  digunakan  perusahaan  menurut  klaster terbaik adalah pemasok dengan ID 13001.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan, diperoleh  beberapa  kesimpulan  sebagai  berikut;  (1) Penelitian  ini  telah  mendemonstrasikan  penggunaan pemodelan  RFM,  metode fuzzy  c-means ,  AHP,  dan  DEA untuk  pemilihan  pemasok  pada  perusahaan.  Hasil  analisis segmentasi  menghasilkan  tiga  klaster  pemasok  dengan Klaster K2 sebagai klaster terbaik. Pemasok pada klaster K2 melakukan  transaksi  paling  terkini,  memiliki  frekuensi pengiriman tertinggi, dan nilai transaksi paling besar. Klaster K0  berada  pada  peringkat  kedua  dengan  karakteristik  yaitu rata-rata  sudah  cukup  lama  tidak  bertansaksi  dengan perusahaan,  namun  jumlah  transaksi  yang  dilakukan  cukup tinggi dengan nilai pembelian yang cukup besar. Klaster K1 menempati peringkat terakhir karena perusahaan sudah lama tidak bertransaksi dengan pemasok pada klaster ini, frekuensi pengiriman sangat rendah, dan nilai transaksi yang dilakukan juga kecil. (2) Pemasok yang bernilai tinggi bagi perusahaan terdapat pada klaster K2 yang berisikan 46 pemasok. Analisis DEA pada klaster terbaik menghasilkan 12 pemasok dengan skor efisiensi tertinggi yang dikategorikan sebagai pemasok potensial bagi perusahaan untuk jangka panjang. Perusahaan dapat  mengeliminasi  pemasok  yang  tidak  efisien  sehingga perusahaan  dapat  mengoptimalkan  keuntungan  yang didapatkan  dari  pemasok  terbaik.  (3)  Perusahaan  dapat mempertimbangkan  untuk  melakukan  pemilihan  alternatif pemasok  pada  klaster  terbaik  kedua.  Hal  tersebut  dapat dilakukan  jika  terdapat  kondisi  yaitu  tidak  ditemukannya kategori  pemasok  tertentu  pada  klaster  terbaik.  Dengan demikian, perusahaan akan tetap memiliki pemasok bernilai tinggi pada keseluruhan kategori.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  W.  Pasinggi,  R.  Ridwan,  and  S.  Alam,  “Peramalan  ekspor  hasil hutan Indonesia ke Amerika Serikat tahun 2019-2028,” Syntax Lit. J. Ilm. Indones. , vol. 5, no. 11, pp. 1283–1300, 2020.
[2]  S. Khaleie, M. Fasanghari, and E. Tavassoli, “Supplier selection using a novel intuitionist fuzzy clustering approach,” Appl. Soft Comput. , vol. 12, no. 6, pp. 1741–1754, 2012.
[3]  A. Heidarzade, I. Mahdavi, and N. Mahdavi-Amiri, “Supplier selection using a clustering method based on a new distance for interval type-2 fuzzy sets: A case study,” Appl.  Soft  Comput. ,  vol. 38,  pp. 213–231, 2016.
[4]  R.  Andrean,  S.  Fendy,  and  A.  Nugroho,  “Klasterisasi  pengendalian persediaan aki menggunakan Metode K-Means,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 5–12, 2019.
[5]  A. Noorizadeh, K. Rashidi, and A. Peltokorpi, “Categorizing suppliers for development investments in construction: application of DEA and RFM  concept,” Constr.  Manag.  Econ. ,  vol.  36,  no.  9,  pp.  487–506, 2018.
[6]  M.  Sabet  and  H.  Naji,  “An  energy  efficient  multi-level  route-aware clustering  algorithm  for  wireless  sensor  networks:  A  self-organized approach,” Comput. Electr. Eng. , vol. 56, pp. 399–417, 2016.
[7]  Y.-S.  Chen,  C.-H.  Cheng,  C.-J.  Lai,  C.-Y.  Hsu,  and  H.-J.  Syu, “Identifying  patients  in  target  customer  segments  using  a  two-stage clustering-classification  approach:  A  hospital-based  assessment,” Comput. Biol. Med. , vol. 42, no. 2, pp. 213–221, 2012.
[8]  M.-S.  Yang  and  Y.  Nataliani,  “Robust-learning  fuzzy  c-means clustering  algorithm  with  unknown  number  of  clusters,” Pattern
Tabel 9. Efisiensi DEA untuk 3 pemasok mekanik tertinggi id_pemasok DMU Efisiensi (%) 51001 DMU 2 100,00 80002 DMU 3 100,00 31022 DMU 1 24,64 Tabel 10. Efisiensi DEA untuk 3 pemasok export tertinggi id_pemasok DMU Efisiensi (%) 51001 DMU 2 100,00 80002 DMU 3 100,00 31022 DMU 1 24,64
Recognit. , vol. 71, pp. 45–59, 2017.
[9]  Y. Ding and X. Fu, “Kernel-based fuzzy c-means clustering algorithm based on genetic algorithm,” Neurocomputing , vol. 188, pp. 233–238, 2016.
[10]  R. Hadi, I. K. G. D. Putra, and I. N. S. Kumara, “Penentuan kompetensi mahasiswa  dengan  algoritma  genetik  dan  metode  Fuzzy  C-Means,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 15, no. 2, pp. 101–106, 2016.
[11]  C.  J. M.  Sianturi,  “Analisis  segmentasi  citra  USG  hati  menggunakan metode Fuzzy C-Mean,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 2, no. 3, pp. 256– 264, 2015.
[12]  D. L. Rahakbauw, V. Y. I. Iwaru, and M. H. Hahury, “Implementasi fuzzy c-means clustering dalam penentuan beasiswa,” BAREKENG J. Ilmu Mat. dan Terap. , vol. 11, no. 1, pp. 1–12, 2017.
[13]  M. S. Q. Z. Nine, M. A. K. Khan, M. H. Hoque, M. A. Ali, N. C. Shil, and G. Sorwar, “Vendor selection using fuzzy C means algorithm and
analytic hierarchy process,” in 2009 IEEE International Conference on Fuzzy Systems , 2009, pp. 181–184.
[14]  D.  R.  Sari,  A.  P.  Windarto,  D.  Hartama,  and  S.  Solikhun,  “Sistem pendukung  keputusan  untuk  rekomendasi  kelulusan  sidang  skripsi menggunakan  metode  AHP-TOPSIS,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Komput. , vol. 6, no. 1, pp. 1–6, 2018.
[15]  Z. Azhar and M. Handayani, “Analisis faktor prioritas dalam pemilihan perumahan kpr menggunakan metode ahp,” J. Manaj. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 19–22, 2018.
[16]  M. A. Hasan, R. Shankar, and J. Sarkis, “Supplier selection in an agile manufacturing  environment  using  data  envelopment  analysis  and analytical network process,” Int. J. Logist. Syst. Manag. , vol. 4, no. 5, pp. 523–550, 2008.
[17]  P. Dey and P. Pandit, “Relevance of data transformation techniques in weed science,” J. Res. Weed Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 81–89, 2020.