## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4497

## Penggunaan Metode AHP dan Topsis dalam Pemilihan Penyedia Suku Cadang Instalasi Perawatan Sarana Rumah Sakit
Wahid Al Jufri, Agung Triayudi * , Ben Rahman
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 wahidjufri26@gmail.com, 2* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 3 benrahman@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id
Abstrak− Penentuan dalam memilih pemasok merupakan salah satu program yang strategis dan perlu lebih objektif, seringkali pengambilan keputusan dalam memilih pemasok ini hanya didasarkan pada intuisi, kebiasaan dan pengalaman, sampai saat ini belum  ada  mekanisme  atau  metode  untuk hal tersebut yang  cocok  atau  hanya  menurut  untuk yang  universal pilih kriteria. Fasilitas Pemeliharaan Fasilitas Rumah Sakit (IPSRS) adalah fasilitas yang membawahi semua pekerjaan pemeliharaan dan perbaikan pada fasilitas non medis di Rumah Sakit Pusat Otak Nasional, termasuk pemeliharaan gedung, sistem kelistrikan, pemipaan,  manajemen AC,  perawatan  kamera pengintai  atau  CCTV, dan perbaikan  generator  motor dan generator  kontrol telepon. Untuk memilih pemasok suku cadang yang diharapkan, perlu diterapkan metode SPK Ideal Solution Similarity Order Preference Technique (TOPSIS) dan dikombinasikan dengan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk memudahkan proses  memilih  lebih  dari  satu  alternatif. Kriteria  yang  ditentukan  pada  penelitian  ini  yaitu  S1  dengan  Harga,  S2  dengan Kualitas,  S3  dengan  Kecepatan  dan  S4  dengan  Kelengkapan.  Dengan  kriteria  tersebut  agar  dapat  menjadi  bahan  untuk menentukan  Pendukung  Keputusan  yang  dilakukan  oleh  sistem  tersebut.  Pada  hasil  penelitian  ini  penentuan  kriteria menggunakan  AHP  dengan  hasil  dari nilai Consistency  Rasio 0,004 yang  artinya jika  nilai  diatas 0,01  maka hasil tersebut dinyatakan  konsisten.  Serta  untuk  perancangan  menggunakan  metode  Topsis  solusi  ideal  positif  pada  kriteria  S1  bernilai 0,13282, S2 bernilai 0,07954, S3 bernilai 0,04085 dan S4 bernilai 0,0422. Sedangkan untuk solusi ideal negatif pada kriteria S1 bernilai 0,04981, S2 bernilai 0,02983, S3 bernilai 0,02043 dan S4 bernilai 0,0211. Untuk rangking urutan pertama yaitu P7 dengan nilai 0,813 dan urutan terakhir P8 dengan nilai 0,13.  Jadi, dari hasil penilaian yang dilakukan oleh sistem berdasarkan nilai bobot  untuk perankingan  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS  yang  menempati tiga  posisi  teratas  adalah  PT.  Cipta Karya Teknik dengan total 0,813 atau 81,3%, dilanjutkan dengan PT. Karya Mandiri Indonesia dengan total 0,802 atau 80,2%, dan PT. Indah Harapan Nusa dengan total 0,796 atau 79,6%. Sedangkan untuk posisi tiga terbawah adalah PT. Tunggal Teknik Indo dengan total 0,292 atau 29,2 % selanjutnya PT.Harapan Maju Bersama yang memiliki total 0,139 atau 13,9% dan yang terakhir yaitu PT. Maju Bangkit Serentak dengan nilai 0,130 atau 13%.
Kata Kunci: Pendukung Keputusan; AHP; Topsis; IPSRS; Website
Abstract− Determination in choosing a  supplier is one of the strategic programs and needs to be more objective, often the decision making in choosing a supplier is only based on intuition, habit and experience, until now there is no mechanism or method for this that is suitable or only according to universal select criteria. Hospital Facility Maintenance Facility (IPSRS) is a  facility  that  oversees  all  maintenance  and  repair  work  on  non-medical  facilities  at  the  National  Brain  Center  Hospital, including building maintenance, electrical systems, plumbing, AC management, surveillance camera or CCTV maintenance, and motor generator repair. and telephone control generator. To select the expected spare parts supplier, it is necessary to apply the SPK Ideal Solution Similarity Order Preference Technique (TOPSIS) method and combine it with the Analytical Hierarchy Process (AHP) method to facilitate the process of selecting more than one alternative. The criteria determined in this study are S1 with Price, S2 with Quality, S3 with Speed  and S4 with Completeness. With these criteria, it can be used as material to determine the Decision Support carried out by the system. In the results of this study the determination of the criteria usin g AHP  with  the  results of  the  Consistency  Ratio value  of  0.004  which  means  if the value  is  above  0.01 then  the  results  are declared consistent. As well as for the design using the Topsis method, the positive ideal solution on the criteria S1 is worth 0.13282, S2 is worth 0.07954, S3 is 0.04085 and S4 is 0.0422. Meanwhile, for the negative ideal solution, S1 is worth 0.04981, S2 is 0.02983, S3 is 0.02043 and S4 is 0.0211. The first rank is P7 with a value of 0.813 and the last order is P8 with a value of 0.13. So, from the results of the assessment carried out by the system based on the weight value for ranking using the TOPSIS method which occupies the top three positions, PT. Cipta Karya Teknik with a total of 0.813 or 81.3%, followed by PT. Karya Mandiri Indonesia with a total of 0.802 or 80.2%, and PT. Indah Harapan Nusa with a total of 0.796 or 79.6%. As for the bottom three positions are PT. Tunggal Teknik Indo with a total of 0.292 or 29.2%, then PT.Harapan Maju Bersama which has a total of 0.139 or 13.9% and the last one is PT. Forward Rise Simultaneously with a value of 0.130 or 13%.
Keywords : Decision Support; AHP; Topsis; IPSRS; Website

## 1. PENDAHULUAN
Dimasa sekarang ini industri perdagangan dan jasa berkembang dengan cepat. Pertumbuhan yang dinamis tersebut selaras pada semakin bertambahnya peminat mengenai barang serta jasa untuk keperluan pelanggan. Permintaan atas terwujudnya keperluan ini tidak hanya diharapkan bagi perorangan belaka namun industri dan organisasi serta instansi pemerintahan pun menginginkan terpenuhinya keperluan terhadap barang dan jasa masing-masing pihak dapat terpenuhi, Kebutuhan hidup yang tidak kalah penting di masa modernisasi setelah pandemic saat ini adalah keperluan akan jasa penyedia suku cadang perawatan rumah sakit. Besarnya jumlah industri yang membutuhkan produk  perawatan  bangunan  dan  gedung  membuat  jasa  ini  menjadi  sesuatu  yang  krusial  [1]  [2].  Karakteristik penyajian  pada  Perindustrian  jasa  merupakan  suatu  elemen  esensial  agar  diperhatikan.  Situasi  ini  dikarenakan Karakteristik  penyajian  merupakan  salah  satu  instrumen  yang  dikenakan  sebagai  patokan  kinerja  organisasi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4497
Karakteristik  jasa  adalah  tingkat  keutamaan  yang  diinginkan  serta  pengelolaan  atas  tingkat  kelebihan  tersebut untuk memenuhi kehendak klien.[3] [4][5]
Hasil  suatu  perusahaan  ketika  menyodorkan  penyajian  yang  elok  terhadap  klien  dapat  mencitrakan kapabilitas  perusahaan  bersaing  dengan  perusahaan  lain  yang  serupa  pada  area  yang  setingkat.  Tolak  ukur kapasitas bisa secara faktual mengoperasikan kemampuan organisasi tidak berlandaskan intensitas internal dengan yang dipunyai saja, melainkan memperlihatkan dengan cara seperti apa perusahaan berhadapan secara eksternal dengan perusahaan serupa lainnya. Pengukuran atribut kemampuan bisa disinkronkan dengan atribut pelayanan jasa,  maka  pengukuran  berkenaan  mengenai  kapasitas  juga  akan  melihat  bobot  pelayanan  yang  dipunyai  oleh perusahaan.[6][7][5]
Penentuan dalam memilih supplier adalah salah satu program yang strategis dan seharusnya lebih objektif sering  kali  pengambilan  keputusan  dalam  memilih  supplier  ini  hanya  berdasarkan  intuisi  dan  kebiasaan  serta pengalaman  selama  ini  belum  adanya  mekanisme  atau  metode  pemilihan  yang tepat  atau  hanya  sesuai  kriteria universal  saja. Ketika perusahan penyedia atau  supplier terpilih  sering  dijumpai  permasalahan macam  kualitas, kuantitas dan jadwal pengiriman yang tidak sesuai dengan perjanjian yang sudah disepakati bersama sehingga hal ini akan perbaikan sarana dan prasarana yang ada di rumah sakit[8]
Ditemukan  sejumlah  jurnal  yang  mempunyai  kecocokan  dengan  pengkajian  yang  dilakukan  saat  ini, dimana jurnal terkait mempunyai sangkutan berupa judul yang nyaris mirip, diantaranya:
Penelitian  sebelumnya  yang  dibuat  Awanda  Ocatvianti  Putri  dan  Eka  Prasetyaningrum  (2021), Mewujudkan satu sistem penunjang menentukan pilihan supplier obat dengan mengaplikasikan kaidah ahp dimana menghasilkan  sistem  yang  bisa  membantu  kalangan  anggota    di  apotek  untuk  melangsungkan  penunjukan penyedia obat  secara tepat,sistem   yang di rancang bisa menghasikan pemilihan penyedia obat lebih cepat  dan tidak membutuhkan penentuan penyedia secara manual dikarenakan telah menjalankan pengelolaan data dengan memanfaatkan sistem berbasis website, serta nilai yang didapatkan sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan[1]
Penelitian berikutnya yang dilaksanakan oleh Elfi Susanti dan Rusdah (2020) dalam penelitian ini sistem yang dipakai  terdapat  dua metode yaitu metode Ahp dan SAW dari  penelitian yang dilaksanakan pada Apotek Pusaka  Arta  terdapat  beberapa  kesimpulan  yaitu  adalah  Proses  penyimpanan  data  pada  sistem  penunjang keputusan  dalam  bentuk  database,sehingga  mempermudah  data  diproses  dan  dijangkau  dengan  lebih  cepat selanjutanya sistem penunjang keputusan bisa memberikan arahan kepada bagian pembelian apotek Pusaka Arta pada  saat  menetapkan  calon  penyedia  terbaik,  serta  dalam  pembobotan  kriteria  penentuan  penyedia  diolah menggunakan kaidah AHP yaitu melaksanakan perbandingan nilai kriteria bedasarkan kuesioner yang dimasukan oleh bagian pembelian dan kaidah SAW sebagai operasi penjumlahan nilai penyedia terbaik[9]
Instalasi Perawatan Sarana Rumah Sakit (IPSRS) merupakan instalasi yang membawahi seluruh perawatan dan  perbaikan  fasilitas  non  medik  di  Rumah  Sakit  Pusat  Otak  Nasional  meliputi  perawatan  gedung,  sistem kelistrikan, saluran air, pengelolaan tata udara, perawatan kamera pengaman atau cctv dan perbaikan mesin genset serta  pengontrolan  pesawat  telepon.  Dikarenakan  banyaknya  yang  diemban  oleh  IPSRS  maka  diperlukan  pula perusahan yang mampu untuk menyediakan stok barang yang dibutuhkan oleh rumah sakit pusat  otak nasional dalam mengelola perawatan fasilitas yang ada di rumah sakit. Kinerja dari penyedia suku cadang yang memenuhi kriteria seperti ketersediaan material, kualitas produk, harga yang ditetapkan, lama waktu pengiriman akan menjadi prioritas yang diperlukan oleh rumah sakit pusat otak nasional [10]
Untuk memilih penyedia suku cadang yang sesuai dengan  di harapkan maka diperlukan implementasi pola pembantu mengambil keputusan dengan menggunakan kaidah Technique For Order Preference by Similarity to ideal Solution (TOPSIS) yang dikombinasikan dengan metode Analytical Hierarki Process (AHP) Kedua kaidah ini merupakan kaidah yang sering digunakan untuk membantu  memilih alternatif yang lebih dari satu[6] [11]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4497
Tahapan yang dilakukan adalah pengumpulan data, kemudian penentuan kriteria penilaian, penentuan nilai bobot kriteria menggunakan Algoritma AHP, penilaian oleh pihak rumah sakit, dan  penentuan supplier menggunakan Algoritma Topsis.

## 2.2 Pengumpulan Data
pengumpulan data pada penelitian ini melalui beberapa tahapan yaitu diawali dengan melakukan diskusi dengan pihak manajemen dan kepala perawatan sarana Rumah Sakit Pusat Otak Nasional dalam menentukan kriteria guna penilaian, kedua mendesain suatu sistem pendukung berbasis web, ketiga proses pemasukan guna memilih nilai bobot supplier yang berhasil sebagai penyedia suku cadang terpilih dengan menggunakan metode Algoritma AHP dan Topsis.
a. Data Utama
Model data penelitian ini merupakan data kuantitatif  data ini diperoleh dari hasil penawaran beberapa supplier atau penyedia suku cadang yang masuk kepada instalasi perawatan sarana Rumah Sakit Pusat Otak Nasional[7]

## 2.3 Pengumpulan Kriteria
Terdapat 4 (empat)  kriteria yang akan dipergunakan yaitu, harga suku cadang yang hendak dibeli, kualitas barang atau produk yang akan diperoleh dari pembelian, kecepatan proses jasa pengiriman yang dipilih penyedia serta kelengkapan material yang tersedia di gudang pihak supplier.[12] [13]
Tabel 1. Penentuan Kriteria
Gambar 2. Pemodelan Hirarki AHP

## 2.4 Penentuan Nilai Bobot
Analytic Hierarchy Process (AHP), diuraikan oleh seorang matematikawanThomas L. Saaty. Analytic Hierarchy Process  (AHP)  dirancang  buat  mendapati  jawaban  manusia  nan  berkaitan    sangat  dekat  atas  pertanyaan  dan permasalahan yang dihadapi. Lewat  program yang dibangun dalam beragam opsi. Rancangan kaidah Analytical Hierarchy Process (AHP) sebetulnya untuk mengubah skala kualitatif menjadi skala kuantitatif, supaya ketentuan yang dipilih bisa kian objektif [14]. Dalam menggunakan metode ahp diketahui ada 3 prinsip yang wajib dimengerti untuk menyelesaikan persoalan  dimana tiga (3) prinsip itu yaitu decomposition,comparative judgment dan logical consistency, Menyusun  matriks  perbandingan  berpasangan  ( pairwase  comparasion) untuk  masing-masing kriteria/sub  kriteria  dan  alternatif  memanfaatkan  perbandingan  prioritas  untuk  kriteria  terseleksi  memakai perbandingan Saaty 1-9 berikut[15] [16]
Tabel 2. Nilai Standar AHP Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Kedua komponen seimbang berarti nya 3 Lebih Rendah dibanding yang lain
5 Layak berarti dibanding dengan yang 7 Amat berarti di banding yang lain 9 sangat amat berarti di banding yang lain 2,4,6,8 Nilai pertimbangan dari nilai yang dekat Kebalikan Bila  aktifitas  (i)  mendapatkan  satu  angka  dibandingkan  dengan  aktifitas  (j),  maka  (j) mempunyai kontra dibandingkan dengan (i) Kriteria Nama Kriteria S1 Harga S2 Kualitas S3 S4 Kecepatan Kelengkapan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4497
Konsistensi  dinyatakan  dengan  indeks  konsistensi  (CI)  yang  adalah  hasil  pengurangan  nilai  Eigen maksimum  (λ  max)  dengan  jumlah  elemen  yang  dipertimbangkan  dalam  matriks  (n)  dan  dibagi  dengan pengurangan n dikurangi  satu . [12][13] [6] Menentukan nilai bobot ( 𝐾 𝑖 ) terdapat pada nomor (1) dan (2)[12]
𝑆 𝑖 = 1 𝑛 Ʃ𝑎 𝑖𝑗 (1)
i,j=1,2,3…..n (2)
Menentukan consistency index (CI) pada nomor (3) [12]
CI=( (𝜆𝑚𝑎𝑥−𝑛) (𝑛−1) ) (3)
λ max   = Kuantitas Eigen Value n           = Besarnya Elemen CI         = Konsistensi Rasio Menentukan Consistency Ratio pada nomor (4) [12]
CR= 𝐶𝐼 𝐼𝑅 ….. (4)
CI = Index konsistensi IR = Index Random CR = Konsistensi Rasio
Tabel 3. Random Consistency Index Ratio
Pada tabel 3 dapat dilihat untuk Random Consistency Index Ratio dari Matrix Size 1 adalah 0.00 sampai dengan Matrix Size 10 adalah 1.49 untuk Random Consistency Index Ratio.

## 2.5 Penentuan Supplier
Pada langkah penentuan supplier dalam penulisan ini adalah menggunakan metode Topsis, Memastikan jangka antara nilai setiap alternatif dengan matriks Solusi  Ideal Positif  pada rumus (5) dan Solusi Ideal  Negatif  pada rumus (6) Kalkulasi hitungan jarak alternatif dari solusi ideal positif.[17] [18]
Ideal positif 𝐷 𝐼 + = √Ʃ 𝑗=1 𝑛 (𝑦 1 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 (5)
Ideal negatif 𝐷 𝐼 − = √Ʃ 𝑗=1 𝑛 (𝑦 1 + − 𝑦 1 − ) 2 (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  penulis  mencoba  untuk  mewawancarai  admin  IPSRS  Rumah  Sakit  Pusat  Otak  Nasional mengenai proses pemilihan supplier yang kerap dilakukan oleh pihak IPSRS dan Rumah Sakit dalam menentukan kriteria agar mendapatkan supplier yang sesuai dengan harapkan oleh manajemen Rumah sakit yaitu adalah, Harga yang ditawarkan, Kualitas Produk yang akan diberikan, Kecepatan Proses pengiriman Produk, Serta Kelengkapan Jumlah Produk yang nantinya akan dipesan. Dibawah ini terdapat beberapa sampel data dari Supplier yang menjadi alternatif pilihan.
Tabel 4. Daftar Supplier Kode Nama Supplier P1 PT Semeru Jaya Abadi P2 PT Terang Bulan Purnama P3 PT Tekindo Pratama Utama Matrix Size  Random Consistency Index (Ri) 1 0.00 2 0.00 3 0.58 4 0.90 5 1.12 6 1.24 7 1.32 8 1.41 9 1.45 10 1.49

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4497
Kode Nama Supplier P4 PT Segara Anak Indonesia P5 PT Kunci Sukses Mandiri
3.1 Tampilan
a. Menu Login
Laman login tersebut sesuai dalam gambar 3, form login tersebut hanya dapat masuk oleh admin IPSRS Pusat Otak Nasional untuk melakukan penilaian.
Gambar 3. Halaman Login
b. Menu Dashboard
Dalam  gambar  4  adalah  laman dashboard dan  terdapat  4  menu  yaitu  Kriteria,  Alternatif,  Perhitungan  dan Password.
Gambar 4. Halaman Dashboard
c. Menu Kriteria
Di gambar 5 adalah laman kriteria pada laman tersebut. Admin IPSRS dapat menambah data, mencetak data, me refresh data, memperbaiki dan menghapus kriteria data yang ingin ditentukan.
Gambar 5. Halaman Kriteria
Pada gambar 6 diatas merupakan halaman sub kriteria yaitu nilai bobot kriteria dan dapat ditentukan oleh Admin IPSRS Pusat Otak Nasional.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4497
d. Menu Alternatif
Dalam gambar 7 dan 8 adalah laman alternatif berisi data-data vendor yang bekerjasama dengan RS Pusat Otak Nasional dengan rincian tabel kode vendor, nama vendor, dan keterangan tempat pada vendor. Dan untuk admin IPSRS dapat melakukan penambahan vendor, mengedit vendor, menghapus vendor, mencetak vendor dan refresh data vendor.
Gambar 7. Halaman Alternatif
Gambar 8. Halaman nilai masing-masing alternatif

## e. Perhitungan
Pada  gambar  9  untuk  nilai  bobot  kriteria  di  kriteria  S1  mempunyai  skala  2  dengan  S2  yang  berarti  mendekati sedikit  lebih penting dari, S1 memiliki  3 skala dengan S3 dengan arti sedikit  lebih penting dari, S1 memiliki 3 skala dengan S4 dengan arti sedikit lebih penting dari.
Gambar 9. Perhitungan Nilai Bobot Kriteria
3.2 Perhitungan
a. Perhitungan Nilai Kriteria
Tabel 5. Matrix Normalisasi, Prioritas dan Eign Value [12] Kriteria S1 S2 S3 S4 Eigen Prioritas Eigen Value S1 0,461680517 0,5 0,428571429  0,428571429  1,81882337  0,45470584 0,98489286

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4497
Kriteria S1 S2 S3 S4 Eigen Prioritas Eigen Value S2 0,230840259 0,25 0,285714286  0,285714286  1,05226883  0,26306721 1,05226883 S3 0,153739612  0,125  0,142857143  0,142857143 0,5644539 0,14111347 0,98779432 S4 0,153739612  0,125  0,142857143  0,142857143 0,5644539 0,14111347 0,98779432 Total 1 1 1 1 4 0,8 4,01275033
Tabel 5 diatas menunjukan hasil dari Matrix Normalisasi, Prioritas dan Eigen Value dengan rumus :
𝑋 𝑖𝑗 = 𝐾 𝑖 ∑ 𝑎 𝑖𝑗 [19]
(7) Kolom Riset : 𝑅𝐼 =   ∑ 𝑋 𝑖𝑗 (8) Kolom Prioritas : 𝜆 = 𝑅𝐼 𝑛 (9)
Kolom Eigen Value :
𝐸𝐺 = 𝑃𝑅 ∗   ∑ 𝑎 𝑖𝑗 (10)
Sesudah  mendapatkan  nilai  dari  prioritas  dan  lamda,  berikutnya  menghitung  konsistensi  rasio  seberapa ukurannya bobot yang telah dihitung sebelumnya, pada model AHP tersebut jika nilai < 0,1 maka nilai tersebut sudah bisa dibilang “KONSISTEN” seperti pada tabel 5 dibawah ini. [19]
Tabel 6. Hasil Consistency Index CI RI CR 0.003 0.9 0.004
Sinkron  dengan  hasil  kalkulasi  hitung  manual  dalam  tabel  6  hasil consistency  index sama  dengan perhitungan metode AHP pada aplikasi seperti pada gambar 10 dibawah.
Gambar 10. Perhitungan AHP pada website

## b. Penentuan Penilaian dan Ranking
Dalam  penelitian  ini  penentuan  penilaian  dan  ranking  di  sistem  menggunakan  algoritma  Topsis  dengan  hasil penilaian pada tabel 6.
Tabel 7. Penilaian Supplier Supplier Harga Ku ali tas Kec ep at an P en girim a n Kele n gk ap an
PT.Semeru Jaya Abadi 7 6 7 6 PT.Terang Bulan Purnama 5 5 5 6 PT.Tekindo Pratama Utama 6 6 6 5 PT.Segara Anak Indonesia 7 7 7 6 PT.Kunci Sukses Mandiri 8 6 5 5 PT.Setia Bersama Abadi 5 8 6 6 …. … … … … …. … … … … PT.Cipta Karya Teknik 8 7 6 5

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4497
Supplier
Harga Ku ali tas Kec ep at an
P en girim a n Kele n gk ap an
PT.Maju Bangkit Serentak 3 4 6 4 PT.Sarana Media Raya 4 6 4 6
Setelah  ditentukan  penilaian  pada  masing-masing  supplier  seperti  pada  tabel  7,  selanjutnya  yaitu menormalisasikan menggunakan metode Topsis pada tabel 8.
Tabel 8. Normalisasi Topsis P S1 S2 S3 S4 P1 0.2556 0.22678 0.25325 0.2243 P2 0.18257 0.18898 0.18089 0.22423 P3 0.21909 0.22678 0.21707 0.18686 P4 0.2556 0.26458 0.25325 0.22423 P5 0.29212 0.22678 0.18089 0.18686 P6 0.18257 0.30237 0.21707 0.22423 …. … … … … …. … … … … P18 0.2912 0.26458 0.21707 0.18686 P19 0.10954 0.15119 0.21707 0.14949 P20 0.14606 0.22678 0.14471 0.22423
Setelah proses normalisasi seperti pada tabel 8, selanjutnya normalisasi berbobot untuk proses dasar pada perankingan menggunakan metode Topsis pada tabel 9.
Tabel 9. Normalisasi Berbobot P S1 S2 S3 S4 P1 0.11622 0.05965 0.03574 0.03165 P2 0.09961 0.05965 0.03574 0.02637 P3 0.13282 0.05965 0.04085 0.03165 P4 0.11622 0.05965 0.03574 0.03165 P5 0.06641 0.06960 0.03064 0.03165 P6 0.08301 0.05965 0.03574 0.0422 …. … … … … …. … … … … P18 0.06641 0.04971 0.02553 0.0369 P19 0.11622 0.02983 0.02553 0.0422 P20 0.13282 0.05965 0.03574 0.03165
Jika sudah normalisasi berbobot pada tabel 9, selanjutnya matrix solusi ideal dan jarak solusi nilai preferensi pada tabel 10 dan 11.
Tabel 10. Matriks Solusi Ideal S1 S2 S3 S4 Positif 0.13282 0.07954 0.04085 0.0422 Negatif 0.04981 0.02983 0.02043 0.0211
Tabel 11. Jarak Solusi & Nilai Prefensi P P os it if Ne gat if P re fe re n si P1 0.02843 0.07514 0.72548 P2 0.04212 0.06027 0.58862 P3 0.02251 0.09115 0.80196

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4497
P P os it if Ne gat if P re fe re n si P4 0.02843 0.07514 0.72548 P5 0.06874 0.04553 0.39845 P6 0.05387 0.05169 0.48967 …. … … … …. … … … P18 0.07458 0.03078 0.2915 P19 0.0546 0.06987 0.56131 P20 0.02308 0.09015 0.79615
Setelah tabel matriks solusi ideal pada tabel 10 dan jarak solusi nilai Prefensi tabel 11, maka terbentuklah perankingan menggunakan metode Topsis pada tabel 12
Tabel 12. Ranking Supplier Total Ranking P7 PT. Cipta Karya Teknik 0.813 1 P3 PT.Karya Mandiri Indonesia 0.802 2 P20  PT.Indah Harapan Nusa 0.796 3 P16  PT.Dedikasi Bersama 0.795 4 P12  PT.Segara Anak Indonesia 0.779 5 P13  PT.Kunci Sukses Mandiri 0.749 6 …. … … … …. … … … P18  PT.Tunggal Teknik Indo 0.292 18 P17  PT.Harapan Maju Sejahtera 0.139 19 P8 PT.Maju Bangkit Serentak 0.130 20

## 4. KESIMPULAN
Penetapan dalam kriteria ini terdapat beberapa supplier untuk penilaian S1 (Harga), S2 (Kualitas), S3 (Kecepatan Pengiriman)  dan  S4  (Kelengkapan).  Dalam  penetapan  pembobotan  dengan  menggunakan  metode  AHP  untuk konsistensi pembobotan di wajibkan mencapai < 0,1 agar menjadi konsisten. Pada penentuan ranking yaitu hasil dari total yang didapat penjumlahan dari segala nilai kriteria menggunakan metode Topsis. Hasil penilaian yang dilakukan  oleh  sistem  berdasarkan  nilai  bobot  untuk  perankingan  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS  yang menempati tiga posisi teratas adalah PT. Cipta Karya Teknik dengan total 0,813 atau 81,3%, dilanjutkan dengan PT. Karya Mandiri Indonesia dengan total 0,802 atau 80,2%, dan PT. Indah Harapan Nusa dengan total 0,796 atau 79,6%. Sedangkan  untuk posisi  tiga terbawah adalah PT. Tunggal Teknik Indo dengan total 0,292 atau 29,2 % selanjutnya PT.Harapan Maju Bersama yang memiliki total 0,139 atau 13,9% dan yang terakhir yaitu PT. Maju Bangkit Serentak dengan nilai 0,130 atau 13%.

## REFERENCES
[1] A. O. Putri and E. Prasetyaningrum, “Perancangan dan Implementasi Pemilihan Supplier Obat Menggunakan Metode AHP,” vol. 5, no. 4, pp. 1353–1361, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3236.
[2] A. Wibowo, U. B. Luhur, P. Korespondensi, and S. V. Regression, “PREDIKSI JUMLAH PENGIRIMAN BARANG MENGGUNAKAN KOMBINASI METODE SUPPORT VECTOR REGRESSION , ALGORITMA GENETIKA DAN FREIGHT SHIPPING PREDICTION USING COMBINATION OF SUPPORT VECTOR REGRESSION , GENETIC ALGORITHM  AND  MULTIVARIATE  ADAPTIVE  SPLINES,”  vol.  7,  no.  6,  pp.  1169–1176,  2020,  doi: 10.25126/jtiik.202072441.
[3] Y. A. Kanthi, B. K. Kristanto, M. Informatika, T. Informatika, P. Korespondensi, and N. Corner, “IMPLEMENTASI METODE NORTH WEST CORNER DAN STEPPING STONE IMPLEMENTATION OF NORTH-WEST CORNER METHOD AND STEPPING STONE METHOD FOR SHIPPING GOODS TO THE BIMASAKTI GALLERY,” vol. 7, no. 4, pp. 845–852, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202071625.
[4] M.  Mukharir  and  R.  Wardoyo,  “Decision  Support  System  for  Laptop  Selection  Using  AHP  Method  and  Profile Matching,” vol. 15, no. 3, pp. 307–316, 2021.
[5] A. Saputra, “Analisis Kepuasan Pelanggan terhadap Kualitas Data Envelopment Analysis ( DEA ) di Kota Meulaboh,” vol. 23, no. 1, pp. 82–96, 2021.
[6] G. S. Mahendra and I. P. Y. Indrawan, “METODE AHP-TOPSIS PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN,” vol. 9, no. 2, 2020.
[7] B. Dengan, M. Ahp, D. Topsis, S. Kasus, and D. Sambongbangi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Padi,”

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4497
vol. 10, pp. 162–169, 2021.
[8] F. Marina, U. Hasiani, T. Haryanti, and L. Kurniawati, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Produk Ritel dengan Metode Analytical Hierarchy Process,” vol. 10, pp. 152–162, 2021.
[9] M. Analytical, H. Process, A. H. P. Dan, and A. W. Saw, “Pada apotek pusaka arta dengan metode,” pp. 405–410.
[10]  N. U. Hayatunnisa, S. Soepangat, and C. Windiyaningsih, “Analisis Penerapan Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit Di Unit Perawatan Intensif Rumah Sakit Kepresidenan RSPAD Gatot Soebroto Jakarta Tahun 2018,” vol. 4, no. 1, 2020.
[11]  S.  Wardani,  I.  Parlina,  and  A.  Revi,  “ANALISIS  PERHITUNGAN  METODE  MOORA  DALAM  PEMILIHAN SUPPLIER BAHAN BANGUNAN DI TOKO MEGAH GRACINDO JAYA InfoTekJar ( Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan ),” pp. 95–99.
[12]  J.  Media  and  I.  Budidarma,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Promosi  Jabatan  Dengan  Kombinasi  Metode  AHP  dan MFep,” vol. 5, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2293.
[13]  J.  Media  and  I.  Budidarma,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Promosi  Jabatan  Dengan  Kombinasi  Metode  AHP  dan MFEP,” vol. 6, no. April, pp. 768–776, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3550.
[14]  A.  Fauzi  and  T.  Hidayatulloh,  “Penilaian  Kinerja  Karyawan  Pada  PT  .  Telecom  Visitama  Menggunakan  Metode Analytical Hierarchy Process,” vol. 2, no. 2, pp. 65–71, 2017.
[15]  N.  Rahmayani,  M.  Syarif,  U.  Bina,  S.  Informatika,  U.  Bina,  and  S.  Informatika,  “Pengambilan  Keputusan  Memilih Sekolah Dengan Metode AHP,” vol. 6, no. 1, pp. 143–150, 2019.
[16]  G.  Surya,  P.  Gede,  and  S.  Cipta,  “Komparasi  Metode  AHP-SAW  dan  AHP-WP  pada  SPK  Penentuan  E-Commerce Terbaik di Indonesia Comparison of AHP-SAW and AHP-WP Methods on DSS to Determine the Best E-Commerce in Indonesia,” vol. 08, no. 4, pp. 346–356, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i4.42611.
[17]  A. Mubarok, H. D. Suherman, Y. Ramdhani, and S. Topiq, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Pemberian Kredit Dengan Metode TOPSIS,” vol. 6, no. 1, pp. 37–46, 2019.
[18]  G. Wibisono and A. Amrulloh, “Penerapan metode topsis dalam penentuan dosen terbaik 1,” vol. 11, no. 28, pp. 102– 109, 2019.
[19]  H. A. Septilia, “Sistem pendukung keputusan pemberian dana bantuan menggunakan metode ahp,” vol. 1, no. 2, pp. 34– 41, 2020.