## PEMILIHAN SUPPLIER TERBAIK PADA RUMAHKUCING.COM MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY
SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS)
Farhatul Maula 1) , Grace Gata 2)
Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260
E-mail : farhatulmaula@gmail.com 1) , grace.gata@budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
RumahKucing.com merupakan perusahaan yang bergerak dibidang usaha jasa dan penjualan, untuk memenuhi kebutuhan  penjualan,  RumahKucing.com  menggunakan  pemasok  (supplier)  sebagai  pemasok  barang  yang diperlukan.  Namun,  Owner  dan  Manager  Operational  mengeluhkan  permasalahan  yang  sering  terjadi menyangkut  pemilihan  supplier.  Permasalahan  yang  sering  terjadi  yaitu  Owner  dan  Manager  Operational kesulitan  dalam  menentukan  supplier  terbaik  dan  hanya  menilai  supplier  berdasarkan  2  kriteria,  sehingga menyebabkan supplier yang sudah diberi kepercayaan menyalahi aturan dari perjanjian yang sudah disepakati. Tidak adanya laporan evaluasi supplier untuk menunjang keputusan pemilihan supplier, menyebabkan kesalahan dalam  menentukan  supplier  terbaik.  Dari  permasalahan  tersebut  peneliti  membuat  Decision  Support  System Pemilihan Supplier Menggunakan Metode Analitycal Hierarchy Proses (AHP) dan Metode  Technique For Order Preference  By  Similarity  To  Ideal  Solution  (TOPSIS)  sebagai  upaya  mengefektifkan  pemilihan  supplier  pada RumahKucing.com.  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dapat  membantu  menentukan  bobot  kriteria, dimana masing-masing kriteria akan dibandingkan satu dengan yang lainnya. Kemudian, penggunaan metode Technique  For  Order  Preference  By  Similarity  To  Ideal  Solution  (TOPSIS)  untuk  menentukan  perankingan, dilakukannya perhitung nilai alternatif (ternormalisasi) yang kemudian dilanjutkan menghitung ternormalisasi terbobot menggunakan bobot yang sudah didapat dari perhitungan AHP. Dengan menggabungkan 2 metode ini maka supplier terbaik dapat ditentukan dengan mengindikasi nilai alternatif (supplier) terbesar.
Kata kunci: Sistem, AHP, TOPSIS, supplier .

## 1. PENDAHULUAN
Supplier merupakan salah satu mitra bisnis yang memegang  peranan  sangat  penting  dalam  menjamin ketersediaan  barang  pasokan  yang  dibutuhkan  oleh perusahaan.  Dalam  konsep supply  chain , supplier merupakan  salah  satu  bagian supply  chain yang sangat penting dan berpengaruh terhadap kelangsungan  hidup  suatu  pabrik/perusahaan.  Oleh karena  itu,  perusahaan  yang  memiliki  banyak alternatif supplier harus  selektif  dalam  memilih supplier . [1]
RumahKucing.com  merupakan  salah  satu perusahaan  yang  bergerak  dibidang  usaha  jasa  dan penjualan.  Untuk  memenuhi  kebutuhan  permintaan perusahaan,  RumahKucing.com  harus  mencari supplier produk  makanan  hewan.  Dalam  proses pemilihan supplier produk  makanan  hewan  terbaik, RumahKucing.com  belum  efektif,  karena  hanya menilai  berdasarkan  2  kriteria  saja,  yaitu  harga  dan kualitas  yang  ditawarkan.  Akibatnya,  masih  ada supplier yang menyalahi aturan dari perjanjian yang sudah disepakati dan hasil penilaian kurang optimal. Tidak  adanya  laporan  evaluasi supplier untuk menunjang  keputusan  pemilihan supplier .  Sehingga mengakibatkan kesalahan dalam menentukan supplier .  Dan  tidak  adanya  perangkingan  dari  hasil penilaian supplier ,  karena  belum  menggunakan metode  yang  dapat  membantu  perangkingan.
Sehingga owner tidak mengetahui perangkingan dan nilai preferensi untuk setiap alternatifnya.
Untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut  dapat dibangun  sebuah Decision  Support  System (DSS) yang  berfungsi  sebagai  alat  bantu  bagi owner (pemilik  perusahaan)  dalam  pengambilan  keputusan pada proses pemilihan supplier terbaik. Pemanfaatan DSS  dalam  penyelesaian  masalah  ini  dapat memperluas  kemampuan  dalam  proses  data  atau infromasi  bagi  pemakainya,  menjadi  stimulan  bagi pengambil keputusan dalam memahami permasalahan,  menghasilkan  solusi  dengan  lebih cepat.  Dalam  DSS  terdapat  beberapa  metode  untuk mendukung  pengambilan  keputusan,  diantaranya metode  AHP  ( Analytical  Hierarchy  Process )  dan TOPSIS  ( Technique  for  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution ).
Penggunaan  metode  AHP  adalah  metode sistematis dan tidak membutuhkan waktu yang lama, dan  dapat  memperlihatkan  bobot  prioritas  dari kriteria dan pemasok ( supplier ) terpilih. [2] Menurut Gina dan Hidayatul, metode TOPSIS mempertimbangkan jarak terhadap solusi ideal positif dan  jarak  terhadap  solusi  ideal  negatif  secara bersamaan.  Solusi  optimal  dalam  metode  TOPSIS didapat  dengan  menentukan  kedekatan  relatif  suatu alternatif terhadap solusi ideal positif. [3]
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Lidya Merry;  Meriastuti  Ginting;  dan  Budi  Marpaung,
penggunaan  AHP  dan  TOPSIS  dapat  membantu perusahaan  dalam  memilih  dan  mengevaluasi supplier sesuai dengan kriteria utama dan kriteria lain yang  bisa  menjadi  bahan  pertimbangan  dalam pemilihan supplier. [4]
Beikut masalah yang terdapat pada RumahKucing.com :
a. Kesulitan  dalam  menentukan supplier terbaik, karena  hanya  menilai  berdasarkan  2  kriteria saja, yaitu harga dan kualitas yang ditawarkan. Akibatnya, masih ada supplier yang menyalahi aturan dari perjanjian yang sudah disepakati.
b. Tidak  akuratnya  pemilihan supplier terbaik, sebab  hanya  menggunakan  2  kriteria  saja, sehingga  hasil  penilaian supplier kurang optimal.
c. Tidak  adanya  laporan  evaluasi supplier untuk menunjang  keputusan  pemilihan supplier , sehingga  mengakibatkan  kesalahan  dalam menentukan supplier . Tujuan  dalam  membuat  penelitian Decision Support System pemilihan supplier terbaik adalah: a. Tujuan Penelitian
1) Membuat Decision  Support  System pemilihan supplier yang  mampu  memberikan  penilaian secara pasti terhadap masing-masing alternatif.
2) Merekomendasikan kriteria-kriteria yang sesuai untuk  digunakan  sebagai  bahan  penilaian supplier terbaik.
3) Menyediakan  laporan  dari  proses  evaluasi supplier untuk mempermudah pemilihan supplier terbaik.
4) Menggunakan metode TOPSIS untuk membantu  penentuan  perankingan  dan  nilai preferensi pada setiap alternatif.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dapat dilakukan dengan cara sebagai berikut :
a. Observasi
Kegiatan  ini  dilakukan  dengan  cara  pengamatan langsung  guna  mengumpulkan  data  yang berkaitan  dengan  proses  pemilihan supplier terbaik di RumahKucing.com.
b. Wawancara Metode  ini  dilakukan  dengan  mengajukan pertanyaan  yang  berhubungan  dengan  proses pemilihan supplier terbaik  secara  langsung kepada Owner . Dari wawancara tersebut didapatkan sebuah dokumen yang akan digunakan pada  pengembangan decision support system pemilihan supplier terbaik.
c. Analisa Dokumen
Dengan  menganalisa  dokumen  yang  ada  akan didapat informasi yang  sesuai  dan  diperlukan untuk membuat sistem penunjang  keputusan.
d. Kuisioner Kuisioner  ini  merupakan  proses  pengumpulan data yang digunakan untuk mengetahui tanggapan
owner (pemilik perusahaan) terhadap pertanyaan yang diajukan.  Hasil  kuisioner  yang  diperoleh dari  responden,  didapatkan  satu  hasil  yang kemudian  akan  digunakan  untuk  perhitungan kriteria  pada  pemilihan supplier terbaik  pada RumahKucing.com.
e. Studi Pustaka
Merupakan pengumpulan data-data atau dokumen-dokumen  sebagai  referensi  seperti artikel, buku ,  dan  jurnal  yang  berhubungan dengan objek penelitian. Studi pustaka dilakukan dengan  membaca  jurnal  yang  berkaitan  dengan teori  pemilihan supplier terbaik,  teori  sistem penunjang  keputusan,  teori  metode Analytical Hierarchy  Process (AHP),  dan  teori  metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Profil Organisasi
RumahKucing.com merupakan perusahaan yang  bergerak  dibidang  usaha  jasa  dan  penjualan. Bermula  dari  sebuah  web  yang  berada  dibawah naungan PT. KittensPark Indonesia yang sudah aktif mengabdi  untuk  perkucingan  Indonesia  selama  11 tahun.  RumahKucing.com  atau  sekarang  lebih dikenal  dengan  RumahKucing.com  berdiri  pada bulan Juni 2007. Saat itu, RumahKucing.com hanya menyediakan  kucing  ras  dengan  harga  terjangkau. Kemudian, pada bulan November 2007 RumahKucing.com  mulai  menyediakan  makanan hewan  tertentu  dan  menerima  jasa  salon  khusus kucing.
Bulan Juni 2008, RumahKucing.com membuka toko  pertama  yang  menyediakan  berbagai  macam makanan dan kebutuhan khusus kucing. Dan hingga saat ini RumahKucing.com terus berkembang dengan memiliki 3 cabang perusahaan lainnya yang berada di Jakarta dan Depok.

## 3.2. Analisa Proses Bisnis Berjalan
Headstore mengkonfirmasikan  stok  produk makanan  hewan  yang  habis  kepada manager operational . Kemudian, manager operational menghubungi supplier untuk melakukan pemesanan. Manager  operational  meminta sample produk makanan hewan untuk kemudian dinilai kualitasnya. Setelah supplier memberikan sample , manager operational memberikan sample kepada owner dan bersama  menilai supplier berdasarkan  kualitas beserta harga produk hewan yang sudah diberikan.
Apabila kualitas sample produk makanan hewan yang  diberikan  tidak  bagus,  maka  penilaian dihentikan.  Dan,  apabila sample produk  makanan hewan  yang  diberikan  bagus,  maka  penilaian dilanjutkan  dengan  menilai  harga  yang  ditawarkan. Owner dan manager operational akan melihat harga produk  makanan  hewan  yang  ditawarkan  sesuai dengan kualitas yang dimiliki produk atau tidak. Jika harga  tidak  sesuai  dengan  kualitas  produk  makanan hewan yang ditawarkan, maka manager operational
akan membatalkan rencana pemesanan. Namun, jika harga yang ditawarkan sesuai dengan kualitas produk, maka manager operational akan  memesan  produk pesanan tersebut.
Sesudah itu manager operational akan menginformasikan  biaya  produk  makanan  hewan yang  harus  dibayarkan  kepada manager finance . Kamudian, manager finance melakukan pembayaran. Supplier menyiapkan produk  makanan hewan untuk dikirim. Setelah barang disiapkan, supplier mengirimkan barang ke toko RumahKucing.com.
Penggambaran  proses  bisnis  diatas  akan menggunakan Unified  Modeling  Language (UML) yang merupakan bahasa visual untuk pemodelan dan komunikasi  mengenai  sebuah  sistem  dengan menggunakan  diagram  dan  teks-teks  pendukung. Salah  satu  macam  diagram  dalam  penggunaan pemodelan UML adalah activity diagram . Berfungsi menggambarkan  berbagai  aliran  aktivitas  dalam sistem  yang sedang dirancang activity diagram juga menggambarkan  bagaimana  masing-masing  aliran berawal, decision yang  mungkin  terjadi  dan bagaimana mereka berakhir. [5]
Adapun penggambaran proses bisnis menggunakan activity diagram seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Activity Diagram Berjalan

## 3.3.
1 Analisa Masalah Dalam  menganalisa  masalah  pada  pemilhan supplier terbaik,  peneliti  menggunakan fishbone diagram untuk  menganalisa  masalah  seperti  pada Gambar 2.
Gambar 2. Fishbone Diagram
Diagram Ishikawa atau fishbone merupakan suatu alat visual untuk mengidentifikasi, mengeksplorasi,  dan  secara  grafik  menggambarkan secara  detail  semua  penyebab  yang  berhubungan dengan suatu permasalahan. [5]
Kesulitan  dalam  menentukan supplier terbaik, tidak akuratnya pemilihan supplier terbaik dan tidak adanya  laporan  evaluasi supplier menyebabkan pemilihan supplier terbaik  yang  dilakukan  belum efektif.
3.4. Use Case Diagram
Use  Case  Diagram adalah diagram yang menggambarkan  kebutuhan  sistem  dari  sudut pandang user ,  yang  memperlihatkan  interaksi  yang terjadi  antara  pengguna  dan  sistem  dalam  ruang lingkup tertentu untuk mencapai sebuah tujuan. [5]
Dibawah ini, terdapat 3 use case diagram yaitu: a. Use Case Diagram Entry Data

## Gambar 3. Use Case Diagram Entry Data
Pada  Gambar  3  diatas  menjelaskan use case diagram entry data  yang  terdiri  dari  : Entry Data Supplier dan Entry Data Kriteria.
b. Use Case Diagram Entry Proses
Gambar 4. Use Case Diagram Entry Proses
Gambar  4  diatas  menggambarkan use case diagram entry proses  yang  terdapat  : Entry Nilai Perbandingan  Kriteria, Entry Nilai  Alternatif, Entry
Nilai  Matriks  Normalisasi,  dan  Hasil  Perankingan Keputusan.
c. Use Case Diagram Cetak Laporan
Gambar 5. Use Case Diagram Laporan
Pada Gambar 5 terdapat use case diagram cetak laporan  yang  terdiri  dari  :  Cetak  Laporan  Hasil Perankingan Keputusan, Cetak Laporan Perankingan TOPSIS, dan Cetak Laporan Hasil Evaluasi Supplier .
3.5. Model Analytical Hierarchy Process (AHP) Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP) pertama kali diperkenalkan oleh Dr. Thomas L. Saaty dari  Wharton  School  of  Bussines  pada  tahun  1970. Suatu  masalah  yang  dipecahkan    menggunakan metode  AHP  dikatakan  kompleks  jika  struktur permasalahan  tersebut  tidak  akurat,  sehingga input yang  digunakan    untuk  menyelesaikan  masalah  ini adalah  pemikiran  manusia.  Namun,  pemikiran  ini, agar memiliki hasil yang maksimal harus datang dari orang yang memiliki keahlian ( expert ) dalam bidang yang akan dijadikan objek. [6].
Dapat  dilihat  pada  Gambar  6  struktur  hirarki yang ingin diteliti untuk menentukan supplier terbaik pada RumahKucing.com dengan empat kriteria yaitu, Kualitas; Harga; Pelayanan; dan Pengiriman. Adapun empat  alternatif  yaitu,  PT.  Tigaraksa  Satria;  PT. Harapan  Maju  Indah;  CV.  Sumico  Indonesia;  dan CV. Mitraco Harapan Jaya.

## Gambar 6. Struktur Hirarki
Berikut ini merupakan perhitungan  AHP untuk menentukan bobot kriteria :
a. Perbandingan Antara Kriteria
Berdasarkan  kuisioner,  didapatlah  matriks perbandingan per kriteria seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Matriks Perbandingan Per Kriteria Kriteria K H PL
P K 1
1 1 5
H 1/1 1 3 5 PL 1/1 1/3 1 7
P 1/5 1/5 1/7 1
b. Perincian Matriks Dalam Bentuk Desimal dan Perkalian Matriks Sebelum  menghitung  AHP,  terlebih  dahulu menjabarkan  nilai  perbandingan  matriks  dalam bentuk desimal seperti Tabel 2.
Tabel 2. Perincian Matriks Perbandingan Per Kriteria dalam Bentuk Desimal K H PL P K 1,0000 1,0000 1,0000 5,0000 H 1,0000 1,0000 3,0000 5,0000 PL 1,0000 0,3333 1,0000 7,0000 P 0,2000 0,2000 0,1429 1,0000
Sehabis mengubah nilai matriks kedalam bentuk desimal, perhitungan selanjutnya yaitu  mengkalikan matriks  dengan  matriks  itu  sendiri.  Dan  akan didapatkan seperti hasil pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perkalian Matriks dengan Matriks Itu
Sendiri K H PL P K 4,0000 3,333 5,7143 22,0000 H 6,0000 4,0000 7,7143 36,0000 PL 3,7333 3,0667 4,0000 20,6667 P 0,7429 0,6476 1,0857 4,0000
c. Penjumlahan pada Setiap Baris Hasil dari
Perkalian Tahap  selanjutnya  adalah  penjumlahan  pada setiap baris hasil dari perkalian yang sudah dilakukan. Pada Tabel 4 terdapat hasil penjumlahan dengan hasil 126,7048 .
Tabel 4. Perhitungan Matriks Penjumlahan Tiap Baris
K H PL P Jumlah K 4,0000 3,333 5,7143 22,0000 35,0476 H 6,0000 4,0000 7,7143 36,0000 53,7143 PL 3,7333 3,0667 4,0000 20,6667 31,4667 P 0,7429 0,6476 1,0857 4,0000 6,4762 126,7048
Menormalisasikan  hasil  penjumlahan  dengan membagi  setiap  jumlah  dengan  total  jumlah  yang akan menghasilkan eigenvector seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Eigenvector Kriteria Eigenvector (Bobot) Kualitas 0,2766 Harga 0,4239 Pelayanan 0,2483 Pengiriman 0,0511 d. Pengujian Model AHP
Setelah  diapat eigenvector kemudian  lakukan pengujian model AHP dilakukan dengan menghitung Consistency Index dan Consistency Ratio .  Dengan mengkalikan  nilai  matriks  bilangan  desimal  dengan eigenvector , diapatkan hasil seperti pada Tabel 6. Untuk  menghitung  nilai  rata-rata  ( consistency vector ) dengan cara membagi hasil dari perhitungan sebelumnya dengan hasil eigenvector , dan didapatkan hasil dan rata-rata seperti pada Tabel 6.
Tabel 6. Perhitungan Consistency Vector Hasil Rata-rata K 1, 2045 4,3543 H 1,7011 4,0128 PL 1,0241 4,1235 P 0,2267 4,4353
Selanjutnya, lakukan perhitungan nilai rata-rata sebagai berikut :
𝜋 = 4,3543 + 4,0128 + 4,1235 + 4,4353
4 = 4,2315
Kemudian menghitung CI menggunakan:
𝐶𝐼 = (𝜋 − 𝑛) 𝑛 − 1 𝐶𝐼 = (4,2315 − 4) 4 − 1 = 0,0772
Pada tahap terakhir dengan menghitung CR. Dibutuhkannya nilai Random Index (RI) yang didapat dari tabel Oarktidge , sebagai berikut :
n 2 3 4 5 6 7 RI n 0 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 Diketahui :
n = 4 (Banyaknya Kriteria)
RI = 0,90 𝐶𝑅 = 0,0772 0,90 = 0,0857
Jadi, nilai Consistency Ratio (CR) untuk kriteria pemilihan supplier terbaik  pada  RumahKucing.com adalah 0,0857 .  Penilaian  perbandingan  dikatakan konsisten  jika Consistency  Ratio (CR)  tidak  boleh lebih  dari  0,10  sehingga  perbandingan  kriteria pemilihan supplier terbaik  pada  RumahKucing.com sudah konsisten dan  tidak  memerlukan  revisi penilaian.

## 3.6. Model  Technique  for  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
TOPSIS  merupakan  metode  pengambilan keputusan  multi  kriteria  atau  alternatif  pilihan  yang merupakan alternatif yang mempunyai jarak terkecil dari solusi ideal positif dan jarak terbesar dari solusi ideal  negatif  dari  sudut  pandang  geometris  dengan menggunakan jarak Euclidean . [3]
Sebelum memulai perhitungan TOPSIS terdapat masing-masing nilai alternatif berdasarkan kuisioner dari responden ahli pada Tabel 7.

## Tabel 7. Nilai Alternatif Per Kriteria
Alternatif Kriteria K H PL P PT. Tigaraksa Satria 2 3 4 4 PT. Harapan Maju Indah 4 4 4 5 CV. Sumico Indonesia 3 4 2 1
CV. Mitraco Harapan Jaya 3 3 3 4
Untuk menghitung  TOPSIS  berikut yang harus dilakukan:
a.
Hitung Matriks Ternormalisasi Berikut adalah rumus untuk menghitung matriks ternormalisasi, yaitu:
𝑟 11 = 2
√(2) 2 + (3) 2 + (4) 2 + (4) 2 𝑟 11 = 0,2981
𝑟 21 =
4 √(4) 2 + (4) 2 + (4) 2 + (5) 2 𝑟 21 = 0,4682 𝑟 12 = 3
√(2) 2 + (3) 2 + (4) 2 + (4) 2 𝑟 12 = 0,4472
𝑟 22 = 4
√(4) 2 + (4) 2 + (4) 2 + (5) 2 𝑟 22 = 0,4682 𝑟 13 = 4
√(2) 2 + (3) 2 + (4) 2 + (4) 2 𝑟 13 = 0,5963
𝑟 23 = 4
√(4) 2 + (4) 2 + (4) 2 + (5) 2 𝑟 23 = 0,4682 𝑟 14 = 4
√(2) 2 + (3) 2 + (4) 2 + (4) 2 𝑟 14 = 0,5963
𝑟 24 = 5 √(4) 2 + (4) 2 + (4) 2 + (5) 2 𝑟 24 = 0,5852 𝑟 31 = 3
√(3) 2 + (4) 2 + (2) 2 + (1) 2 𝑟 31 = 0,5477 𝑟 41 = 3
√(3) 2 + (3) 2 + (3) 2 + (4) 2 𝑟 41 = 0,4575 𝑟 32 = 4 √(3) 2 + (4) 2 + (2) 2 + (1) 2 𝑟 32 = 0,7303
𝑟 42 = 3 √(3) 2 + (3) 2 + (3) 2 + (4) 2 𝑟 42 = 0,4575 𝑟 33 = 2
√(3) 2 + (4) 2 + (2) 2 + (1) 2 𝑟 33 = 0,3651
𝑟 43 = 3 √(3) 2 + (3) 2 + (3) 2 + (4) 2 𝑟 43 = 0,4575 𝑟 34 = 1 √(3) 2 + (4) 2 + (2) 2 + (1) 2 𝑟 34 = 0,1826
𝑟 44 = 3 √(3) 2 + (3) 2 + (3) 2 + (4) 2 𝑟 44 = 0,6100

## b. Hitung Matrik Ternormalisasi Terbobot
Melakukan perhitungan ternormalisasi terbobot dengan cara mengkalikan nilai ternormalisasi dengan eingenvector (bobot  kriteria)  yang  diperoleh  dari perhitungan AHP, seperti yang terdapat pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Perhitungan Ternormalisasi A1 0,2981 0,4682 0,5477 0,4575 A2 0,4472 0,4682 0,7303 0,4575 A3 0,5963 0,4682 0,3651 0,4575 A4 0,5963 0,5852 0,1826 0,6100 Bobot 0,2766 0,4239 0,2483 0,0511
Berikut  ini  rumus  perhitungan  ternormalisasi terbobot :
𝑦 11 = (0,2766)(0,2981) 𝑦 11 = 0,0825 𝑦 21 = (0,4239)(0,4682) 𝑦 21 = 0,1985
𝑦 12 = (0,2766)(0,4472) 𝑦 12 = 0,1237 𝑦 22 = (0,4239)(0,4682) 𝑦 22 =  0,1985
𝑦 13 = (0,2766)(0,5963) 𝑦 13 = 0,1649 𝑦 23 = (0,4239)(0,4682)
𝑦 23 =  0,1985
   m 1 i 2 ij ij ij x x r ij i ij r w y 
𝑦 14 = (0,2766)(0,5963) 𝑦 14 = 0,1649 𝑦 24 = (0,4239)(0,5852) 𝑦 24 = 0,2481 𝑦 31 = (0,2483)(0,5477) 𝑦 31 = 0,1360 𝑦 41 = (0,0511)(0,4575) 𝑦 41 = 0,0234
𝑦 32 = (0,2483)(0,7303) 𝑦 32 = 0,1814
𝑦 42 = (0,0511)(0,4575) 𝑦 42 = 0,0234
𝑦 33 = (0,2483)(0,3651) 𝑦 33 = 0,0907 𝑦 43 = (0,0511)(0,4575) 𝑦 43 = 0,0234
𝑦 34 = (0,2483)(1826) 𝑦 34 = 0,0453
𝑦 44 = (0,0511)(0,6100)
𝑦 44 = 0,0312

## c. Tentukan Matriks Solusi Ideal Positif dan Matriks Solusi Ideal Negatif
Berikut adalah matriks solusi ideal positif:
𝑦 1 + = max{0,0825; 0,1237; 0,1649; 0,1649} = 0,1649
𝑦 2 + = max{0,1985; 0,1985; 0,1985; 0,2481} = 0,2481
𝑦 3 + = max{0,1360; 0,1814; 0,0907; 0,0453} = 0,1814 𝑦 4 + = max{0,0234; 0,0234; 0,0234; 0,0312} = 0,0312 𝐴 + = {0,1649; 0,2481; 0,1814; 0,0312}
Dan, solusi ideal negatif: 𝑦 1 − = min{0,0825; 0,1237; 0,1649; 0,1649} = 0,0825 𝑦 2 − = min{0,1985; 0,1985; 0,1985; 0,2481} = 0,1985
𝑦 3 − = min{0,1360; 0,1814; 0,0907; 0,0453} = 0,0453 𝑦 4 − = min{0,0234; 0,0234; 0,0234; 0,0312} = 0,0234
𝐴 − = {0,0825; 0,1985; 0,0453; 0,0234}

## d. Tentukan Jarak Antara Alternatif
Setelah  ditentukannya  matriks  solusi  ideal positif  dan  solusi  ideal  negatif,  selanjutnya  adalah tentukan  jarak  antara  nilai  alternatif  dengan  solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.
Untuk menentukan jarak antar alternatif dengan solusi ideal positif dirumuskan sebagai berikut :
𝐷 1 + = √ (0,0825 − 0,1649) 2 + (0,1985 − 0, 2481 ) 2 + (0,1360 − 0,1814) 2 + (0,0234 − 0,0312) 2
𝐷 1 + = 0, 1067
𝐷 2 + =   √ (0,1237 − 0,1649) 2 + (0,1985 − 0,2481) 2 + (0,1814 − 0,1814) 2 + (0,0234 − 0,0312) 2
𝐷 2 + = 0,0650
𝐷 3 + =   √ (0,1649 − 0,1649) 2 + (0,1985 − 0,2481) 2 + (0,0907 − 0,1814) 2 + (0,0234 − 0,0312) 2
𝐷 3 + = 0,1037
𝐷 4 + =   √ (0,1649 − 0,1649) 2 + (0,2481 − 0,2481) 2 + (0,0453 − 0,1814) 2 + (0,0312 − 0,0312) 2
𝐷 4 + = 0,1360
Rumus  untuk  menentukan  jarak  antara  nilai alternatif  dengan  solusi  ideal  negatif  dirumuskan sebagai :
𝐷 1 − = √ (0,0825 − 0,0825) 2 + (0,1985 − 0,1985) 2 + (0,1360 − 0,0453) 2 + (0,0234 − 0,0234) 2
𝐷 1 − = 0,0907 𝐷 2 − =   √ (0,1237 − 0,0825) 2 + (0,1985 − 0,1985) 2 +
(0,1814 − 0,0453) 2 + (0,0234 − 0,0234) 2 𝐷 2 − = 0,1421 𝐷 3 − =   √ (0,1649 − 0,0825) 2 + (0,1985 − 0,1985) 2 +
(0,0907 − 0,0453) 2 + (0,0234 − 0,0234) 2
𝐷 3 − = 0,0941 𝐷 4 − =   √ (0,1649 − 0,0825) 2 + (0,2481 − 0,1985) 2 +
(0,0453 − 0,0453) 2 + (0,0312 − 0,0234) 2 𝐷 4 − = 0,0966
e. Tentukan Nilai Preferensi Setiap Alternatif Preferensi untuk setiap alternatif yaitu sebagai :
𝑉 1 = 0,0907
0,0907 + 0,1067 = 0,4597 𝑉 2 = 0,1421
0,1421 + 0,0650 = 0,6865 𝑉 3 = 0,0941
0,0941 + 0,1037 = 0,4760 𝑉 4 = 0,0966
0,0966 + 0,1360 = 0,4151
Dari  perhitungan  diatas,  dapat  disimpulkan bahwa  nilai  terbesar  diperoleh  PT.  Harapan  Maju Indah  yang  terpilih  sebagai supplier terbaik  dengan nilai 0,6865 .

## 3.7. Entity Relationship Diagram (ERD)
Model  ini  dibuat  untuk  pengembangan  Sistem Penunjang  Keputusan,  yang  disajikan  dalam  bentuk ERD,  seperti  pada  Gambar  7. Entity relationship diagram atau  diagram  hubungan  data  digunakan untuk  menggambarkan  antara  data store yang  ada, tetapi bukan menggambarkan proses yang terjadi. [5]
  ; y y D n 1 j 2 ij i i      
  ; y y D n 1 j 2 i ij i       ; D D D V i i i i     

## 3.8. Rancangan Layar
a. Rancangan Layar Entry Data Supplier Entry data supplier dipergunakan oleh Manager Operational untuk  meng input data supplier .  Ada empat supplier yang  terpilih  menjadi  jasa  pemasok. Pada from entry data supplier ini  terdapat  kode supplier ,  nama supplier ,  nomor  telepon  dan  alamat supplier . Kode supplier sudah tampil secara otomatis sesuai autonumber . User perlu  memasukkan  nama supplier pada textbox nama supplier , nomor telepon supplier pada textbox nomor  telepon,  dan  alamat supplier pada textbox alamat.  Untuk  mengubah  dan menghapus  data,  terlebih  dahulu user mengklik button cari.  Kemudian  akan  mucul popup berisikan data  yang  sudah  di input .  Lalu,  klik  data  yang  akan diubah,  kemudian  data  akan  tampil  kembali  pada form entry data supplier . Setelah mengubah data, klik button ubah  untuk  mengubah  dan  kemudian  akan tersimpan dengan data yang sudah diubah. Dan untuk menghapus  data, user bisa  mengklik button hapus. Jika ingin membatalkan data yang sudah di input , user bisa mengklik button batal. Apabila user ingin keluar dari form ,  maka user bisa  mengklik button keluar. Rancangan  layar entry data supplier digambarkan seperti pada Gambar 8.
Gambar 8. Rancangan Layar Entry Data Supplier
b. Rancangan Layar Entry Nilai Alternatif Pada form ini  terdapat  kode  kriteria  dan  nama kriteria.  Untuk  mencari  dan  menampilkan  data kriteria, klik button cari, maka akan tampil popup dan pilih  salah  satu  data  pada listview maka  dengan otomatis data kriteria akan tampil pada textbox kode kriteria  dan  nama  kriteria.  Lalu  kode supplier dan nama supplier akan  muncul  secara  otomatis  pada gridview dan  di  dalam gridview dapat  menampung lebih dari satu record . Kemudian user memasukkan nilai  kriteria  pada gridview .  Setelah  itu,  untuk menyimpan  data  yang  ada  klik button simpan.  Jika ingin membatalkan data yang sudah di input , user bisa mengklik button batal. Apabila user ingin keluar dari form , maka user bisa mengklik button keluar. Dapat dilihat  rancangan  layar entry nilai  alternatif  pada Gambar 9.
Gambar 9. Rancangan Layar Entry NilaiAlternatif
c. Rancangan Layar Cetak Laporan Hasil
Perankingan Keputusan Pada menu bar laporan,  pilih sub menu cetak laporan hasil perankingan keputusan. Pada form cetak laporan  hasil  perankingan  keputusan  terdapat datetimepicker , button cetak dan button keluar.  Jika ingin  mencetak  laporan  hasil  keputusan,  terlebih dahulu user memilih tanggal dilakukannya penilaian. Kemudian klik button cetak untuk mencetak laporan. Jika ingin keluar dari form , user bisa mengklik button keluar.  Rancangan  layar  cetak  laporan  hasil perankingan keputusan dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Rancangan Layar Cetak Laporan Hasil Perankingan Keputusan

## 3.9. Rancangan Keluaran
Berdasarkan rancangan layar cetak laporan hasil perankingan, terdapat keluaran seperti pada Gambar 11. Berisikan kode supplier , nama supplier dan hasil akhir dari penilaian supplier dari laporan  yang akan menjadi  informasi  hasil  perankingan  keputusan mengenai supplier yang  terpilih  menjadi supplier terbaik pada periode tahun 2018.
Gambar 11. Rancangan Keluaran Laporan Hasil Perankingan Keputusan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan pada  RumahKucing.com,  didapatlah  kesimpulan yang dapat diambil, yaitu: a. Sistem penunjang keputusan ini dapat
mempermudah
Owner
dan
Manager
Operational dalam menentukan supplier terbaik dengan  efektif,  karena  pengelolahan  data, perhitungan hasil akhir, dan pencetakan laporan dari hasil penilaian berada pada satu sistem.
b. Hasil  dari  sistem  penunjang  keputusan  ini akurat,  karena  penilaian  berdasarkan  4  kriteria yang  sudah  ditetapkan  untuk  mendukung penilaian  pemilihan supplier terbaik  yaitu Kualitas,  Harga,  Pelayanan,  dan  Pengiriman yang  telah  didapatkan  bobot  dari  masing- masing kriteria menggunakan metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP).  Bobot kriteria  yang  dihitung  setelah  didapatkan berdasarkan  kuisioner,  Kualitas  dengan  nilai eigenvector 0,2766;  Harga  dengan  nilai eigenvector 0,4239;  Pelayanan  dengan  nilai eigenvector 0,2483;  Pengiriman  dengan  nilai eigenvector 0,0511.  Dan  nilai eigenvector tersebut sudah konsisten dengan nilai Consistency Ratio yaitu 0,0857.
c. Sistem  penunjang  keputusan  ini  menggunakan metode Technique  for  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  sebagai proses perhitungan perankingan supplier sesuai dengan kriteria yang sudah ditetapkan sebelumnya  sehingga  mempermudah Owner dan Manager Operational untuk  mengetahui supplier terbaik. d. Berdasarkan  hasil  studi  kasus,  pemilihan supplier terbaik  pada  periode  2018  didapatkan bahwa PT. Harapan Maju Indah terpilih sebagai supplier terbaik  dengan  nilai  tertinggi  yaitu 0,6865.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Indrajit,  E..,  &  Djokopranoto,  R.  2005. Strategi Manajemen dan Supply Chain . Jakarta: PT. Gramedia Widiasarana Indonesia.
[2]  Viarani, S. O., & Zadry, H. R. 2015. Analisis Pemilihan Pemasok dengan Metode Analitycal Hierarchy Process di Proyek Indarung VI PT. Semen Padang, 14 , 55–70.
[3]  Gina,  R.  &,  &  Hidayatul,  U.  2017.  Sistem  Penentuan Supplier Kawat  Las  Dengan  Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP)  dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Sistem Dan Manajemen Industri , 1 (1), 12–18.
[4]  Merry,  L.,  Ginting,  M.,  &  Marpaung,  B.  2014. Pemilihan Supplier Buah  Dengan Pendekatan  Metode
Analytical Hierarchy Process (AHP). Teknik Dan Ilmu Komputer , (November 2013), 48–58.
[5]  Rosa,  A.  S.  &,  &  Salahudin,  M.  2011. Modul Pembelajaran  Rekayasa  Perangkat  Lunak .  Bandung: Modula.
[6]  Saaty,  T.  L.  1980. The  Analytic  Hierarchy  Process: Planning, Priority, Setting, Resource Allocation . New York: McGraw-Hill.