## PENENTUAN ALOKASI PESANAN BAHAN BAKU DENGAN INTEGRASI METODE FUZZY -TOPSIS DAN MULTI CHOICE GOAL PROGRAMMING DI PT. DJARUM KUDUS
Diana Puspita Sari Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Industri Universitas Diponegoro Email: diana_psptsr@yahoo.com

## Darminto Pujotomo
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Industri Universitas Diponegoro
Roosita Maryani Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Industri Universitas Diponegoro

## ABSTRAK
PT. Djarum Kudus mengalami keterlambatan bahan baku dan terdapat bahan baku yang defect, salah satunya yaitu  bahan  baku  penunjang  kemasan  yaitu  plat  bos.  Plat  bos  memiliki  performansi  yang  buruk  dibandingkan dengan  bahan  baku  lainnya  serta  memiliki  dampak  bagi  perusahaan  yaitu  salah  satunya  dapat  terjadi  putus produksi.  Di  mana  supplier  untuk  bahan  baku  plat  bos  yaitu  supplier  A,  B,  C,  dan  D.  Oleh  karena  itu  perlu dilakukan  penentuan  prioritas  supplier  untuk  menentukan  alokasi  pesanan  kepada  supplier  guna  mendapatkan bahan  baku  yang  berkualitas  dan  tidak  mengalami  keterlambatan  pengiriman  bahan  baku.  Permasalahan pengambilan  keputusan  yang  optimal  yaitu  dalam  menentukan  prioritas  supplier  dan  alokasi  order.  Untuk mengatasi permasalahan tersebut dalam penelitian ini menggunakan integrasi metode fuzzy-TOPSIS dan MCGP (Multi  Choice  Goal  Programming).  Kriteria  tertinggi  pertama  adalah  kriteria  ketepatan  waktu,  kriteria  tertinggi kedua  adalah  kriteria  kualitas,  dan  kriteria  tertinggi  ketiga  adalah  kriteria  kapasitas  produksi  dan  kriteria  yang terendah adalah kriteria lokasi. Hasil urutan prioritas pemilihan supplier didapat dari metode fuzzy-TOPSIS dengan urutan prioritas supplier C, D, A, dan B dan alokasi pesanan didapat dari pengolahan data dengan menggunakan metode MCGP.
Kata kunci: bahan baku, alokasi pesanan, kriteria, fuzzy-TOPSIS , MCGP.

## ABSTRACT
PT. Djarum Kudus has problems raw material delay and defect, such as raw material which is plat bos.  Plat  bos  has  poor  performance  than  other  raw  materials  and  has  impact  on  the  company  that  is break  production.  Suppliers  plat  bos  that  are  supplier  A,  B,  C,  and  D.  Therefore  company  needs  to determine supplier priority to get good raw material and not occur delay in delivery raw material. The problems optimum decision making that is determine supplier priority and order allocation. To solve the problems  in  this  paper  by  method  of  integrated  fuzzy-TOPSIS  and  MCGP  (Multi  Choice  Goal Programming). The first criteria is on time delivery, the second criteria is quality, and the third criteria is production  capacity,  and  the  last  criteria  is  location.  The  result  priority  of  supplier  selection  by  fuzzy- TOPSIS method are supplier C, D, A, and B and order allocation is obtained by MCGP method.
Keywords: raw material, order allocation, criteria, fuzzy-TOPSIS, MCGP.

## 1. PENDAHULUAN
Industri rokok merupakan salah satu industri yang memiliki peranan relatif besar terhadap penerimaan negara. Dalam  memenuhi  permintaan  pasar  terhadap  produk  rokok  tentunya  persaingan  antar  perusahaan  yang memproduksi rokok harus memiliki strategi agar dapat bersaing dengan perusahaan lainnya, salah satunya dengan memproduksi  rokok  yang  berkualitas  baik  agar  konsumen  merasa  puas  dengan  produk  tersebut  dan  dapat memenuhi permintaan konsumen dalam jumlah yang tepat. Produk yang berkualitas salah satunya dengan bahan baku  yang  baik,  untuk  mendapatkan  bahan  baku  yang  baik  diperoleh  dari  supplier  yang  baik.  Sedangkan pemenuhan produk dalam jumlah yang tepat tentunya proses produksi harus berjalan lancar dan baik sehingga tidak boleh terjadi keterlambatan bahan baku yang berkualitas baik tentunya. Oleh karena itu perlu dilakukan penentuan
prioritas  supplier  untuk  menentukan  alokasi  pesanan  kepada  supplier  guna  meningkatkan  kompetitif  perusahaan dan meningkatkan kepuasan pelanggan dengan memberikan produk yang berkualitas baik dan sesuai permintaan konsumen. Penentuan prioritas supplier merupakan permasalahan multi kriteria yang melibatkan faktor atau kriteria kualitatif dan kuantitatif. Sehingga Penentuan prioritas supplier menjadi sangat penting dikarenakan bahan baku dan komponen dapat mencapai 70% dari biaya produk dalam industri manufaktur [1].
PT. Djarum merupakan salah satu perusahaan nasional yang memproduksi rokok. PT. Djarum mempunyai 25 brand  yang dibagi  menjadi tiga  golongan  yaitu SKM, SKT, dan cerutu.  Sistem produksi PT. Djarum adalah menggunakan sistem pull, di mana PT. Djarum memproduksi rokok sesuai dengan permintaan pasar. Oleh karena itu strategi purchasing berperan  penting dalam  memenuhi  kebutuhan produksi PT. Djarum.  Sehingga dalam  hal pemenuhan bahan baku agar dapat memproduksi rokok sesuai perencanaan diperlukan adanya kerjasama dengan pihak supplier. Bahan baku yang diambil sebagai objek penelitian adalah bahan baku penunjang berupa kemasan yaitu plat bos. Bahan baku utama seperti tembakau dan cengkeh tidak ada masalah dalam performansi. Plat bos adalah  bahan  penunjang  yang  masuk  dalam  kategori  wrapping.  Plat  bos  adalah  sejenis  identitas  rokok  untuk masing-masing brand yang berfungsi sebagai perekat bungkus rokok yang dimasukan ke dalam bal. Plat bos adalah bahan  baku  yang  memiliki  performansi  buruk  di  antara  bahan  baku  penunjang  kemasan  lainnya  karena  sering terjadi keterlambatan  dan tingkat kecacatan tinggi, hal ini berdampak pada terjadinya putus produksi. Supplier plat bos ada 4 yaitu supplier A, B, C, dan D. Bahan baku plat bos terdapat 29 jenis, namun berdasarkan performansi terdapat empat plat bos yang memiliki performansi terburuk berdasarkan ketidaktepatan waktu pengiriman bahan baku dan kecacatan bahan baku yang tinggi yaitu plat bos DC 12 IDN R1, plat bos DCX 12 IDN, plat bos SPR 12 IDN, dan plat bos BLKML 16 IDN
Berdasarkan  permasalahan  di  atas,  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk  memilih  dan  menentukan  urutan prioritas  supplier  dan  kemudian  mengalokasikan  order  sesuai  dengan  prioritas  supplier  yang  telah  ditentukan dengan menggunakan metode fuzzy TOPSIS ( Technique for Others Preferance by Similarity to Ideal Solution ) dan MCGP ( Multi Choice Goal Programming ). Metode fuzzy TOPSIS untuk pemilaian tentang kriteria intangible dari masing-masing  supplier  dengan  mempertimbangkan  parameter  untuk  mengukur  syarat  masing-masing  supplier. Sedangkan metode MCGP untuk menggabungkan faktor kualitatif dan faktor kuantitatif dengan menerapkan CCi sebagai  koefesien  fungsi objektif dalam  MCGP. Sehingga MCGP  mendapatkan supplier  terbaik dengan adanya batasan jumlah kapasitas dan demand. Hasil dari fuzzy TOPSIS tanpa memperhatikan kapasitas supplier, sehingga hasil akhir dengan menggabungkan metode didapatkan jumlah pesanan untuk masing-masing supplier [2].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Penentuan Decision Maker
Decision  maker adalah para ahli yang  menangani pengadaan  wrapping and flavour di PT. Djarum  Kudus. Para ahli memiliki pengetahuan dan pengalaman yang berhubungan dengan kriteria dan pemilihan supplier serta permasalahan pada bagian pengadaan wrapping and flavour . Decision maker ini akan menjadi responden dalam pengisian  kuisioner.  Decision  maker  dalam  penelitian  ini  sebanyak  5  orang  yang  berada  di  bagian  departemen pengadaan wrapping and flavour .

## 2.2 Penentuan Kriteria  Supplier
Pada tahap ini dilakukan penentuan kriteria dalam melakukan penentuan prioritas supplier pada PT. Djarum Kudus. Dalam  melakukan pesanan order kepada supplier PT. Djarum Kudus  menggunakan empat kriteria  yaitu kemampuan  teknis  supplier,  kapasitas  produksi  atau  pasokan  supplier,  harga,  dan  rapor  performansi.  Rapor performansi terdiri dari empat kriteria yaitu delivery, quality, sevice, dan quantity fulfillment. Terdapat 23 kriteria penting dalam melakukan penentuan prioritas supplier [3]. Namun 23 kriteria tersebut disesuaikan dengan situasi dan  lingkungan  pengadaan  perusahaan.  Sehingga  dalam  melakukan  penentuan  prioritas  supplier  diperlukan informasi  kriteria-kriteria  dari  peneliti  lain.  Rouyendegh  (2013)    menggunakan  17  kriteria  untuk  melakukan pemilihan supplier [2].
Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  pihak  pengambil  keputusan  PT.  Djarum  Kudus  dalam  menentukan alokasi pesanan mengadopsi kriteria-kriteria pemilihan supplier hasil penelitian Rouyendegh (2013)  yaitu terdiri atas  17  kriteria.  Namun  kriteria financial  position tidak  digunakan  dalam  penelitian  ini  dikarenakan  adanya beberapa  pertimbangan.  Kriteria  yang  digunakan  PT.  Djarum  Kudus  dalam  melakukan  alokasi  pesanan  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria alokasi pesanan Kode Kriteria Penjelasan Kriteria C1 Kapasitas Pasok Supplier dapat memelihara kebijakan persediaannya dan menjaga spare part yang dimilikinya [4]. C2 Kapasitas Produksi Kemampuan produksi yang potensial pada masing-masing supplier [5]. C3 Waktu Respon Waktu antara pesan dan penempatan material [5] atau kemampuan supplier dalam merespon permintaan [6]. C4 Teknologi Produksi Teknologi adalah kemajuan yang cepat dalam persaingan dunia untuk memuaskan konsumen utama dan mendapatkan apresiasi [5]. C5 Harga Harga merupakan salah satu faktor penentu konsumen dalam menentukan suatu keputusan pembelian terhadap suatu produk maupun jasa [7]. C6 Garansi Jaminan yang diberikan supplier berkenaan atas produk yang dikirim [8]. C7 Pemenuhan Prosedur Prosedur yang harus dilalui buyer dalam mengajukan suatu komplain [8]. C8 Transaksi Pembelian
Prosedur order yang harus dilakukan oleh buyer [8].
C9 Sistem Komunikasi Komunikasi dan negosiasi yang baik dengan supplier menentukan kerjasama jangka panjang antara supplier dengan perusahaan [5]. C10 Kualitas Dengan kualitas produk yang baik konsumen akan terpenuhi keinginan dan kebutuhannya akan suatu produk [7]. C11 Kelengkapan Dokumen Pengiriman Dokumen-dokumen yang diperlukan oleh supplier dan buyer [8]. C12 Kuantitas Jumlah pesanan oleh buyer [8]. Kuantitas berhubungan dengan bagian produksi dalam memenuhi target order jangka pendek [9]. C13 Ketepatan Waktu Kemampuan supplier untuk mengikuti jadwal yang telah ditetapkan adalah kriteria utama untuk pemilihan [5]. Pengiriman yang tepat waktu maka akan menjamin kelancaran lintasan produksi [9]. C14 Lokasi Lokasi supplier dapat dianalisis secara tepat sebelum pemilihan. Lokasi supplier dicek sebelum pemilihan dikarenakan hubungan jangka panjang dapat menciptakan masalah dalam mensuplai produk [5]. C15 Reputasi Reputasi supplier sebagai kepercayaan dari perusahaan bahwa supplier adalah jujur dan memperhatikan pelanggannya. Jika suatu vendor memandangi reputasi kerjanya supplier bagus, kepercayaan akan diberikan [10]. C16 Manajemen dan Organisasi Terdapat struktur organisasi dari perusahaan supplier [8].

## 2.3 Membuat Kuisioner Penilaian Bobot Kepentingan Kriteria dan Supplier
Kuisioner merupakan sejumlah pertanyaan tertulis yang akan dijawab responden mengenai kriteria terhadap pemilihan supplier. Kuisioner dibedakan menjadi dua yaitu untuk penilaian bobot kepentingan tiap kriteria dapat dilihat pada tabel 2 dan kuisioner untuk penilaian supplier dapat dilihat pada tabel 3.

## Tabel 2. Skala linguistik untuk bobot kepentingan kriteria
Variabel Linguistik Triangular Fuzzy Number Very Low 0, 0, 0.1 Low 0, 0.1, 0.3 Medium Low 0.1, 0.3, 0.5 Medium 0.3, 0.5, 0.7 Medium High 0.5, 0.7, 0.9 High 0.7, 0.9, 1.0 Very High 0.9, 1.0, 1.0
Tabel 3. Skala linguistik untuk penilaian supplier Variabel Linguistik Triangular Fuzzy Number Very Poor 0,0,1 Poor 0,1,3 Medium Poor 1,3,5 Fair 3,5,7 Medium Good 5,7,9 Good 7,9,10 Very Good 9,10,10

## 2.4 Penyebaran Kuisioner Penilaian Bobot Kepentingan Kriteria Dan Supplier
Pada tahap ini kuisioner dibagikan kepada responden, di mana reseponden tersebut sebanyak 5 orang yang ahli dalam bidang departemen purchasing wrapping and flavour.

## 2.5 Pengolahan Data Dengan Metode Fuzzy-TOPSIS
Fuzzy-TOPSIS digunakan untuk membuat penilaian mengenai kriteria  intangible dari supplier sehingga ini dapat  dipertimbangkan  sebagai  parameter  untuk  mengukur  pemenuhan  syarat  dari  masing-masing  supplier. Berdasarkan  kriteria intangible, supplier  yang  tepat  dapat  ditunjukan  oleh  rangking  terbaik  dengan closeness coefecient. Berikut merupakan langkah-langkah dalam melakukan pengolahan data dengan metode fuzzy- TOPSIS [2]:
1. Bangkitkan alternatif yang tersedia, tentukan kriteria, dan atur grup pengambil keputusan Dengan m: alternatif, n: kriteria dan k: pengambil keputusan
2. Pilih variabel linguistik yang tepat untuk bobot kepentingan kriteria ( w j = l ij , m ij , u ij ) dan penilaian lingustik untuk alternatif tiap kriteria ( x ij ) menjadi TFN.
3. Agregasi bobot kriteria untuk mendapatkan bobot fuzzy agregasi tiap kriteria C j dan dapatkan penilaian fuzzy agregasi x ij dari alternatif A i di bawah kriteria C j dievaluasi oleh ahli atau pembuat keputusan.
  ij k ij ij ij x x x k x ~ ... ~ ~ 1 ~ 2 1     ; i = 1, 2,…, m ; j = 1, 2,…, n (1)
  k j j j ij w w w k w ~ ... ~ ~ 1 ~ 2 1     ; j = 1, 2,…, n
(2)
4. Buat matrik keputusan fuzzy
mn m m n n n x x x x x x x x x C C C D ~ ... ~ ~ ~ ... ~ ~ ~ ... ~ ~ ... ~ 2 1 2 22 21 1 12 11 2 1  ) ~ ,..., ~ , ~ ( ~ 2 1 n w w w w  (3)
5. Normalisasi matrik keputusan fuzzy
Normalisasi matrik keputusan dinotasikan dengan R yang diperoleh dari rumus:
  mxn ij r R ~ ~  ; i = 1, 2,…, m ; j = 1, 2,…, n (4)
Rumus di atas dapat dihitung dengan secara detail:
         * * * , , ~ j ij j ij j ij ij U U U m U l r , dimana ij j u U max *  (5)
6. Buat matrik keputusan fuzzy ternormalisasi terbobot
Agar  menjadi  kepentingan  yang  berbeda  tiap  kriteria,  kita  dapat  membuat  matrik  keputusan  fuzzy ternormalisasi terbobot dengan:
  mxn ij v V ~ ~ 
; i = 1, 2,…, m ; j = 1, 2,…, n
(6)
Di mana
j ij ij w x r v ~ ~  ; i = 1, 2,…, m ; j = 1, 2,…, n (7) 7. Tentukan FPIS (Fuzzy Positive Ideal Solution) dan FNIS (Fuzzy Negative Ideal Solution) Perhitungan didapatkan dari:
       n v v v S ~ ,..., ~ , ~ 2 1 (8)
       n v v v S ~ ,..., ~ , ~ 2 1 (9) Di mana   3 max ~ ij j v v   dan   1 min ~ ij j v v   karena j v ~ adalah TFN yang ternormalisasi terbobot i = 1, 2,…, m ; j = 1, 2,…, n 8. Hitung jarak masing-masing alternatif dari FPIS (  d ) dan FNIS (  d ) Berdasarkan  metode  vertex,  jarak  antara  dua  triangular  fuzzy  number
  1 1 1 1 , , u m l A dan   2 2 2 2 , , u m l A dapat dihitung sebagai:
          2 1 2 2 1 2 2 1 2 1 3 1 , u u m m l l A A d              n j j ij i v v d d 1 ~ , ~ (10)        n j j ij i v v d d 1 ~ , ~
(11)
9. Hitung CC i (the Closeness coefficient) dan rangking pesanan alternatif berdasarkan koefesien Setelah kita dapatkan jarak d + dan d - , kita menghitung the closeness coefecient masing-masing alternatif dengan menggunakan rumus:
     i i i i d d d CC ; i = 1, 2,…, m (12)
Berdasarkan  nilai i CC masing-masing  alternatif  kita  tentukan  rangking  pesanan  dari  semua  alternatif yang i CC terbesar hingga i CC terkecil. Alternatif dengan i CC terbesar adalah yang terbaik.

## 2.6 Pengolahan Data dengan Metode MCGP (Multi Choice Goal Programming)
Berikut tahapan pengolahan data dengan menggunakan metode MCGP [2] . Tentukan fungsi tujuan
                            3 3 2 2 1 1 4 4 3 3 2 2 1 1 e e e e e e d d d d d d d d Z Min Tentukan tujuan dan batasan untuk minimasi total cost of purchasing i n i i i i Y O X CC Z Min     1 1
. .
Tentukan tujuan dan batasan untuk maksimasi total value of purchasing
   n i i i X CC Z Min 1 2 .
Tentukan tujuan dan batasan untuk minimasi jumlah cacat
   n i i i X q Z Min 1 3 .
Tentukan tujuan dan batasan untuk minimasi jumlah keterlambatan
   n i i i X p Z Min 1 4 . Tentukan batasan demand    n i i D X 1 Tentukan batasan kapasitas
i i i Y S X .  dimana i = 1, 2,…, n
Tentukan batasan non negatif dan binary 0  i X
dan integer ; i = 1, 2,…, n
0  i Y atau 1; i = 1, 2,…, n
Variabel keputusan:
i X = jumlah pesanan supplier- i
i Y = binary integer; 1 - jika pesanan disuplai oleh supplier– i , 0 – sebaliknya

## 3. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengolahan Data Dengan Metode Fuzzy TOPSIS
Setelah  menyebarkan  kuisioner  maka  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pengolahan  data  dengan menggunakan metode fuzzy-TOPSIS untuk mendapatkan bobot kepentingan tiap kriteria dan rangking untuk tiap alternatif yang tersedia. Pengolahan data menggunakan metode fuzzy ini untuk semua jenis bahan baku plat bos. Dari hasil kuisioner yang dibagikan kepada ahli bagian departemen purchasing wrapping and flavour sebanyak 5 ahli,  langkah  selanjutnya  adalah  mengubah  kuisioner  menjadi Triangular  Fuzzy  Number .  Di  mana  kuisioner menggunakan  notasi  1-7  yang  ditransformasikan  menjadi Triangular  Fuzzy  Number .  Setelah  dilakukan transformasi  menjadi  bilangan triangular  fuzzy  number untuk  kepentingan  tiap  kriteria  dan  penilaian  kinerja supplier  maka  langkah  selanjutnya  adalah  agregasi  bobot fuzzy kriteria  dan  penilaian fuzzy alternatif.  Setelah melakukan  agregasi  bobot fuzzy untuk  tiap  kriteria  dan  penilaian  alternatif  maka  langkah  selanjutnya  adalah membuat  matriks  keputusan fuzzy yang  dapat  dilihat  pada  tabel  4.  Di  mana  matriks  keputusan fuzzy adalah gabungan  dari  agregasi  bobot fuzzy untuk  tiap  kriteria  dan  penilaian  alternatif.  Perhitungan  agregasi  bobot fuzzy kriteria  menggunakan  persamaan  (2)  dan  perhitungan  agregasi  penilaian fuzzy alternatif  menggunakan menggunakan persamaan (1).
Setelah  membuat  membuat  matriks  keputusan fuzzy berikutnya  adalah  menyusun  matriks  keputusan fuzzy yang ternormalisasi seperti ditunjukkan pada tabel 5. Perhitungan menggunakan persamaan (4) dan (5). Berikutnya adalah membuat matriks keputusan fuzzy yang ternormalisasi terbobot. Perhitungan menggunakan persamaan (6) dan (7). Matriks keputusan fuzzy yang ternomalisasi terbobot, dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 4. Matriks keputusan fuzzy Kriteria Bobot Kriteria Alternatif A1 A2 A3 A4 L M u l m U l m u l m u l m u C1 0.78 0.92 0.98 5.4 7.2 8.4 6.2 8 9.4 7 8.8 9.8 7.4 9 9.8 C2 0.82 0.96 1 5.4 7.4 8.8 5.4 7.4 9 6.2 8.2 9.4 6.6 8.4 9.6 C3 0.74 0.9 0.98 5.4 7.4 8.8 5.4 7.4 9 6.2 8.2 9.4 6.2 8.2 9.6 C4 0.66 0.82 0.92 5.4 7.4 9 5.8 7.8 9.2 5 7 8.6 5 7 8.6 C5 0.78 0.92 0.98 5.4 7.4 9 4.2 6.2 8 5.8 7.8 9.2 4.6 6.6 8.4 C6 0.7 0.86 0.96 4.6 6.6 8.2 5 7 8.6 4.4 6.2 7.8 5.4 7.4 9 C7 0.62 0.8 0.92 5 7 8.6 5.4 7.4 9 5.4 7.4 9 5.4 7.4 9 C8 0.7 0.88 0.98 6.6 8.4 9.6 6.2 8 9.2 7 8.8 9.8 6.6 8.4 9.6 C9 0.58 0.78 0.92 7.8 9.4 10 6.6 8.6 9.8 7 8.8 9.8 7.8 9.4 10 C10 0.86 0.98 1 5.8 7.6 9 5 6.8 8.2 7.4 9 9.8 6.2 8 9.2 C11 0.78 0.94 1 6.2 8 9.2 6.6 8.4 9.6 6.6 8.4 9.6 6.6 8.4 9.6 C12 0.74 0.88 0.96 5.8 7.8 9.2 6.2 8.2 9.6 6.6 8.4 9.4 5.4 7.4 8.8 C13 0.9 1 1 5.4 7.2 8.6 5.8 7.6 9 7 8.6 9.4 6.2 8 9.2 C14 0.46 0.66 0.82 8.2 9.6 10 7.8 9.2 9.8 7.4 8.8 9.4 7.4 8.8 9.4 C15 0.54 0.72 0.86 6.6 8.4 9.4 6.2 8 9.2 7 8.8 9.8 7 8.6 9.4 C16 0.62 0.82 0.96 5.4 7.4 9 3.8 5.8 7.8 5 7 8.6 5.4 7.4 9
Tabel 5. Matriks keputusan fuzzy yang ternormalisasi Kriteria Alternatif A1 A2 A3 A4 l m u L m U l m u l m u C1 0.55 0.73  0.86 0.63 0.82  0.96  0.71 0.90  1.00 0.76 0.92 1.00 C2 0.56 0.77  0.92 0.56 0.77  0.94  0.65 0.85  0.98 0.69 0.88 1.00 C3 0.56 0.77  0.92 0.56 0.77  0.94  0.65 0.85  0.98 0.65 0.85 1.00 C4 0.59 0.80  0.98 0.63 0.85  1.00  0.54 0.76  0.93 0.54 0.76 0.93 C5 0.59 0.80  0.98 0.46 0.67  0.87  0.63 0.85  1.00 0.50 0.72 0.91 C6 0.51 0.73  0.91 0.56 0.78  0.96  0.49 0.69  0.87 0.60 0.82 1.00 C7 0.56 0.78  0.96 0.60 0.82  1.00  0.60 0.82  1.00 0.60 0.82 1.00 C8 0.67 0.86  0.98 0.63 0.82  0.94  0.71 0.90  1.00 0.67 0.86 0.98 C9 0.78 0.94  1.00 0.66 0.86  0.98  0.70 0.88  0.98 0.78 0.94 1.00 C10 0.59 0.78  0.92 0.51 0.69  0.84  0.76 0.92  1.00 0.63 0.82 0.94 C11 0.65 0.83  0.96 0.69 0.88  1.00  0.69 0.88  1.00 0.69 0.88 1.00 C12 0.60 0.81  0.96 0.65 0.85  1.00  0.69 0.88  0.98 0.56 0.77 0.92 C13 0.57 0.77  0.91 0.62 0.81  0.96  0.74 0.91  1.00 0.66 0.85 0.98 C14 0.82 0.96  1.00 0.78 0.92  0.98  0.74 0.88  0.94 0.74 0.88 0.94 C15 0.67 0.86  0.96 0.63 0.82  0.94  0.71 0.90  1.00 0.71 0.88 0.96 C16 0.60 0.82  1.00 0.42 0.64  0.87  0.56 0.78  0.96 0.60 0.82 1.00
Setelah  membuat  matriks  keputusan  fuzzy  yang  ternormalisasi  terbobot,  langkah  selanjutnya  adalah menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Di mana untuk solusi ideal positif adalah maksimasi TFN yang  ternormalisasi  terbobot  untuk  tiap  kriteria,  sedangkan  solusi  ideal  negatif  adalah  minimasi  TFN  yang ternormalisasi terbobot untuk tiap kriteria. Perhitungan menggunakan persamaan (8) dan (9).
Menentukan solusi ideal positif (FPIS) dan solusi ideal negatif (FNIS)
 S =  [(0.98,0.98,0.98),  (1,1,1),  (0.98,0.98,0.98),  (0.92,0.92,0.92),  (0.98,0.98,0.98),  (0.96,0.96,0.96),
(0.92,0.92,0.92), (0.98,0.98,0.98), (0.92,0.92,0.92), (1,1,1), (1,1,1), (0.96,0.96,0.96), (1,1,1), (0.82,0.82,0.82),
(0.86,0.86,0.86), (0.96,0.96,0.96)]
 S = [(0.43,0.43,0.43), (0.46,0.46,0.46), (0.42,0.42,0.42), (0.36,0.36,0.36), (0.36,0.36,0.36), (0.34,0.34,0.34),
(0.34,0.34,0.34),  (0.44,0.44,0.44),  (0.38,0.38,0.38),  (0.44,0.44,0.44),  (0.5,0.5,0.5),  (0.42,0.42,0.42),
(0.52,0.52,0.52), (0.34,0.34,0.34), (0.34,0.34,0.34), (0.26,0.26,0.26)]
Langkah selanjutnya adalah menghitung jarak masing-masing alternatif supplier antara nilai FPIS dan FNIS. Hasil  jarak  FPIS  dan  FNIS  dapat  dilihat  pada  tabel  7.  Tabel  8  merupakan  jarak  masing-masing  d dan  d .  d adalah  jumlah  keseluruhan  FPIS  tiap  alternatif  dan  d adalah  jumlah  keseluruhan  FNIS  tiap  alternatif. Perhitungannya menggunakan persamaan (30) dan (31).
Tabel 6. Matriks keputusan fuzzy yang ternomalisasi terbobot
Kriteria Alternatif A1 A2 A3 A4 l m u L M
u l m u l m u C1 0.43 0.68  0.84 0.49 0.75  0.94  0.56 0.83  0.98 0.59 0.84 0.98 C2 0.46 0.74  0.92 0.46 0.74  0.94  0.53 0.82  0.98 0.56 0.84 1.00 C3 0.42 0.69  0.90 0.42 0.69  0.92  0.48 0.77  0.96 0.48 0.77 0.98 C4 0.39 0.66  0.90 0.42 0.70  0.92  0.36 0.62  0.86 0.36 0.62 0.86 C5 0.46 0.74  0.96 0.36 0.62  0.85  0.49 0.78  0.98 0.39 0.66 0.89 C6 0.36 0.63  0.87 0.39 0.67  0.92  0.34 0.59  0.83 0.42 0.71 0.96 C7 0.34 0.62  0.88 0.37 0.66  0.92  0.37 0.66  0.92 0.37 0.66 0.92 C8 0.47 0.75  0.96 0.44 0.72  0.92  0.50 0.79  0.98 0.47 0.75 0.96 C9 0.45 0.73  0.92 0.38 0.67  0.90  0.41 0.69  0.90 0.45 0.73 0.92 C10 0.51 0.76  0.92 0.44 0.68  0.84  0.65 0.90  1.00 0.54 0.80 0.94 C11 0.50 0.78  0.96 0.54 0.82  1.00  0.54 0.82  1.00 0.54 0.82 1.00 C12 0.45 0.72  0.92 0.48 0.75  0.96  0.51 0.77  0.94 0.42 0.68 0.88 C13 0.52 0.77  0.91 0.56 0.81  0.96  0.67 0.91  1.00 0.59 0.85 0.98 C14 0.38 0.63  0.82 0.36 0.61  0.80  0.34 0.58  0.77 0.34 0.58 0.77 C15 0.36 0.62  0.82 0.34 0.59  0.81  0.39 0.65  0.86 0.39 0.63 0.82 C16 0.37 0.67  0.96 0.26 0.53  0.83  0.34 0.64  0.92 0.37 0.67 0.96
Tabel 7. Jarak antara fpis dan fnis dan penilaian alternatif Kriteria FPIS FNIS A1 A2 A3 A4 A1 A2 A3 A4 C1 0.37 0.31 0.26 0.24 0.28 0.35 0.40 0.41 C2 0.35 0.35 0.29 0.27 0.31 0.32 0.37 0.38 C3 0.37 0.37 0.31 0.31 0.32 0.33 0.38 0.39 C4 0.34 0.32 0.37 0.37 0.36 0.38 0.33 0.33 C5 0.33 0.42 0.30 0.39 0.42 0.32 0.44 0.36 C6 0.40 0.37 0.42 0.34 0.35 0.38 0.32 0.42 C7 0.37 0.35 0.35 0.35 0.35 0.38 0.38 0.38 C8 0.32 0.35 0.30 0.32 0.35 0.32 0.37 0.35 C9 0.29 0.34 0.33 0.29 0.37 0.34 0.35 0.37 C10 0.32 0.38 0.21 0.29 0.34 0.27 0.44 0.36 C11 0.31 0.29 0.29 0.29 0.31 0.34 0.34 0.34 C12 0.33 0.30 0.28 0.36 0.34 0.37 0.37 0.31 C13 0.31 0.28 0.20 0.25 0.27 0.31 0.37 0.33 C14 0.28 0.29 0.31 0.31 0.33 0.31 0.28 0.28 C15 0.32 0.34 0.30 0.30 0.32 0.30 0.35 0.33 C16 0.38 0.48 0.40 0.38 0.47 0.36 0.44 0.47
Tabel 8. Jarak masing - masing d + dan d - Alternatif  d  d A1 5.40 5.47 A2 5.54 5.39 A3 4.92 5.91 A4 5.06 5.81
Setelah kita dapatkan jarak  d dan  d , kita menghitung the closeness coefecient masing-masing alternatif. Hasil perangkingan dapat dilihat pada Tabel 9. Perhitungan menggunakan persamaan (12)
Tabel 9. CC i dan rangking alternatif Alternatif CC i Rank A1 0.50 3 A2 0.49 4 A3 0.55 1 A4 0.53 2
3.2 Pengolahan Data Dengan Metode MCGP (Multi Choice Goal Programming)
1. Plat bos DC 12 IDN R1
Fungsi Tujuan
                            3 3 2 2 1 1 4 4 3 3 2 2 1 1 e e e e e e d d d d d d d d Z Min
s.t
Tujuan dan Batasan untuk Minimasi Total Cost of Purchasing
t j j i n i i i i y d d Y O A C         1 . . 1 1 1 4 4 3 3 2 2 1 1 2000 73 2000 58 2000 65 2000 60 y d d Y A Y A Y A Y A             000 . 172 . 12 1 1 1      e e y 800 . 652 . 27 000 . 172 . 12 1   y
Tujuan dan Batasan untuk Maksimasi Total Value of Purchasing
V d d A CC j j n i i i        1
. 000 . 90 53 , 0 55 , 0 49 , 0 50 , 0 2 2 4 3 2 1         d d A A A A

## Tujuan dan Batasan untuk Minimasi Jumlah Cacat
t j j n i i i y d d A q        1 . 2 3 3 4 3 2 1 0 0 71 , 0 35 , 0 y d d A A A A         D Q e e y t t t . min      000 . 800 0 2 2 2 x e e y      D Q y D Q . . max 2 min   000 . 584 38 , 0 000 . 800 0 2 x y x   Tujuan dan Batasan untuk Minimasi Jumlah Keterlambatan t j j n i i i y d d A p        1 . . 3 4 4 4 3 2 1 0 0 0 1 y d d A A A A         D P e e y t t t . min      000 . 800 0 3 3 3 x e e y      D P y D P . . max 3 min   000 . 800 05 , 0 000 . 800 0 3 x y x   Batasan Demand D A n i i    1 000 . 800 4 3 2 1     A A A A Batasan Kapasitas i i i Y S X .  000 . 200 . 1 1  A 000 . 950 . 2 1  A Y 000 . 000 . 1 . 3 2  A Y 4 4 3 000 . 000 . 1 . Y x A Y 
Batasan Non Negatif dan Binary 0 , , , 4 3 2 1  A A A A dan integer 0 , , , 4 3 2 1  Y Y Y Y atau 1 0 , , , , , , , 4 4 3 3 2 2 1 1          d d d d d d d d 0 3 3 2 2 1 1             e e e e e e
Dengan  menggunakan  software  LINGO  13,  solusi  optimal  dengan  A1=  0;  A2=  0;  A3=  800,000;  A4=  0. Pencapaian  tujuan  untuk  tujuan  pertama  total  cost  of  purchasing  sebesar    46,402,000;  tujuan  kedua  adalah  total value of purchasing sebesar 440,000; tujuan ketiga adalah total jumlah cacat pengiriman sebesar 0 unit, dan tujuan keempat adalah total jumlah pengiriman yang telat sebesar 0 unit. Sehingga didapat bahwa fungsi tujuan Min Z adalah sebesar 68,810,000.
2. Plat bos DCX 12 IDN
Fungsi Tujuan
                            3 3 2 2 1 1 4 4 3 3 2 2 1 1 e e e e e e d d d d d d d d Z Min s.t
Tujuan dan Batasan untuk Minimasi Total Cost of Purchasing
t j j i n i i i i y d d Y O X C      
  1
. .
1 1 1 4 4 3 3 2 2 1 1 2000 73 2000 65 2000 58 2000 60 y d d Y A Y A Y A Y A             000 . 360 1 1 1      e e y 000 . 360 000 . 360 1   y
Tujuan dan Batasan untuk Maksimasi Total Value of Purchasing
V d d A CC j j n i i i        1 . 000 . 6 53 , 0 55 , 0 49 , 0 50 , 0 2 2 4 3 2 1      
  d d A A A A Tujuan dan Batasan untuk Minimasi Jumlah Cacat t j j n i i i y d d A q        1 . 2 3 3 4 3 2 1 0 0 0 35 , 0 y d d A A A A         D Q e e y t t t . min      000 . 6 0 2 2 2 x e e y      D Q y D Q . . max 2 min   000 . 6 35 , 0 000 . 6 0 2 x y x   Tujuan dan Batasan untuk Minimasi Jumlah Keterlambatan t j j n i i i y d d A p        1 . . 3 4 4 4 3 2 1 0 0 0 0 y d d A A A A         D P e e y t t t . min      000 . 6 0 3 3 3 x e e y      D P y D P . . max 3 min   000 . 6 0 000 . 6 0 3 x y x   Batasan Demand D A n i i    1 000 . 6 4 3 2 1     A A A A
Batasan Kapasitas i i i Y S
X .  000 . 200 . 1 1  A 000 .
950 . 2 1  A Y 000 . 000 . 1 . 3 2  A Y 4 4 3 000 . 000 . 1 . Y x A Y 
Batasan Non Negatif dan Binary
0 , , , 4 3 2 1  A A A A dan integer 0 , , , 4 3 2 1  Y Y Y Y atau 1
0 , , , , , , , 4 4 3 3 2 2 1 1          d d d d d d d d 0 3 3 2 2 1 1             e e e e e e
Dengan menggunakan software LINGO 13, solusi optimal dengan A1= 0; A2= 4,857; A3= 1,143; A4= 0. Pencapaian tujuan untuk tujuan pertama total cost of purchasing sebesar  360,001; tujuan kedua adalah total value
of  purchasing  sebesar  3,009  unit;  tujuan  ketiga  adalah  total  jumlah  cacat  pengiriman  sebesar  0  unit,  dan  tujuan keempat adalah total jumlah pengiriman yang telat sebesar 0 unit. Sehingga didapat bahwa fungsi tujuan Min Z adalah sebesar 2993,420.
3. Plat bos SPR 12 IDN
Fungsi Tujuan
                            3 3 2 2 1 1 4 4 3 3 2 2 1 1 e e e e e e d d d d d d d d Z Min s.t
Tujuan dan Batasan untuk Minimasi Total Cost of Purchasing t j j i n i i i i y d d Y O X C         1 . . 1 1 1 4 4 3 3 2 2 1 1 2000 58 2000 60 2000 55 2000 53 y d d Y A Y A Y A Y A             500 . 764 . 14 1 1 1      e e y 000 . 450 . 45 500 . 764 . 14
1   y
Tujuan dan Batasan untuk Maksimasi Total Value of Purchasing
V d d A CC j j n i i i        1 . 000 . 132 53 , 0 55 , 0 49 , 0 50 , 0 2 2 4 3 2 1         d d A A A A Tujuan dan Batasan untuk Minimasi Jumlah Cacat t j j n i i i y d d A q        1 . 2 3 3 4 3 2 1 0 0 28 , 0 14 , 0 y d d A A A A         D Q e e y t t t . min      477 . 367 0 2 2 2 x e e y      D Q y D Q . . max 2 min   477 . 367 19 , 0 477 . 367 0 2 x y x   Tujuan dan Batasan untuk Minimasi Jumlah Keterlambatan t j j n i i i y d d A p        1 . . 3 4 4 4 3 2 1 0 0 08 , 0 92 , 0 y d d A A A A         D P e e y t t t . min      477 , 367 0 3 3 3 x e e y      D P y D P . . max 3 min   477 . 367 06 , 0 477 . 367 0 3 x y x   Batasan Demand D A n i i    1 477 . 367 4 3 2 1     A A A A Batasan Kapasitas i i i Y S X .  000 . 200 . 1 1  A
000 . 950 . 2 1  A Y
000 . 000 . 1 . 3 2  A Y 4 4 3 000 . 000 . 1 . Y x A Y 
Batasan Non Negatif dan Binary 0 , , , 4 3 2 1  A A A
A dan integer
0 , , , 4 3 2 1  Y Y Y Y atau 1 0 , , , , , , , 4 4 3 3 2 2 1 1          d d d d d d d d 0 3 3 2 2 1 1             e e e e e e
Dengan  menggunakan  software  LINGO  13,  solusi  optimal  dengan  A1=367,477;  A2=  0;  A3=  0;  A4=  0. Pencapaian  tujuan  untuk  tujuan  pertama  total  cost  of  purchasing  sebesar  19,478,277;  tujuan  kedua  adalah  total value of purchasing sebesar 183,738.46 unit; tujuan ketiga adalah total jumlah cacat pengiriman sebesar 51,446.78 unit,  dan  tujuan  keempat  adalah  total  jumlah  pengiriman  yang  telat  sebesar  338,078.77  unit.  Sehingga  didapat bahwa fungsi tujuan Min Z adalah sebesar 10,258,351.66.

## 4. Plat bos BLKML 16 IDN
Fungsi Tujuan
                            3 3 2 2 1 1 4 4 3 3 2 2 1 1 e e e e e e d d d d d d d d Z Min s.t
Tujuan dan Batasan untuk Minimasi Total Cost of Purchasing t j j i n i i i i y d d Y O X C         1 . . 1 1 1 4 4 3 3 2 2 1 1 2000 50 2000 53 2000 55 2000 52 y d d Y A Y A Y A Y A             000 . 756 1 1 1      e e y 000 . 872 . 1 000 . 756 1   y
Tujuan dan Batasan untuk Maksimasi Total Value of Purchasing
V d d A CC j j n i i i        1 . 000 . 12 53 , 0 55 , 0 49 , 0 50 , 0 2 2 4 3 2 1         d d A A A A Tujuan dan Batasan untuk Minimasi Jumlah Cacat t j j n i i i y d d A q        1 . 2 3 3 4 3 2 1 0 0 0 05 , 0 y d d A A A A         D Q e e y t t t . min      000 . 36 0 2 2 2 x e e y      D Q y D Q . . max 2 min   000 . 36 05 , 0 000 . 36 0 2 x y x  
Tujuan dan Batasan untuk Minimasi Jumlah Keterlambatan
t j j n i i i y d d A p     
  1 . . 3 4 4 4 3 2 1 0 0 0 78 , 0 y d d A A A A         D P e e y t t t . min     
000 . 36 0 3 3 3 x e e y      D P y D P . . max 3 min   000 . 36 78 , 0 000 . 36 0 3 x y x   Batasan Demand D A n i i    1 000 . 36 4 3 2 1     A A A A Batasan Kapasitas i i i Y S X .  000 . 200 . 1 1  A 000 . 950 . 2 1  A Y 000 . 000 . 1 . 3 2  A Y 4 4 3 000 . 000 . 1 . Y x A Y 
Batasan Non Negatif dan Binary
0 , , , 4 3 2 1  A A A A dan integer 0 , , , 4 3 2 1  Y Y Y Y atau 1 0 , , , , , , , 4 4 3 3 2 2 1 1          d d d d d d d d 0 3 3 2 2 1 1             e e e e e e
Dengan  menggunakan  software  LINGO  13,  solusi  optimal  dengan  A1=  0;  A2=  0;  A3=  0,  A4=  36,000. Pencapaian tujuan untuk tujuan pertama total cost of purchasing sebesar 1,802,000; tujuan kedua adalah total value of purchasing sebesar 19,080 unit; tujuan ketiga adalah total jumlah cacat pengiriman sebesar 0 unit, dan tujuan keempat adalah total jumlah pengiriman yang telat sebesar 0 unit. Sehingga didapat bahwa fungsi tujuan Min Z adalah sebesar 2,099,080.

## 3.3 Analisis Hasil Pengolahan
Dari  hasil  agregasi  bobot fuzzy kriteria  didapat  bahwa  nilai  kriteria  yang  memiliki  bobot  tertinggi  pertama adalah  kriteria C13  yaitu  ketepatan  waktu sebesar (0.9;1;1), kriteria  yang  memiliki bobot tertinggi  kedua adalah C10 yaitu kualitas sebesar (0.86;0.98;1), dan kriteria yang memiliki bobot tertinggi ketiga adalah C2 yaitu kapasitas produksi sebesar (0.82; 0.96;1) dan kriteria yang memiliki bobot terendah adalah C14 yaitu lokasi sebesar (0.46; 0.66;  0.82).  Sehingga  dapat  diartikan  bahwa  ketepatan  waktu  supplier  sangat  mempengaruhi  perusahaan  dalam penentuan prioritas supplier lebih besar dibandingkan dengan bobot kepentingan dari kriteria lainnya.
Dengan menggunakan metode ini maka alternatif yang terpilih adalah alternatif yang memiliki jarak terdekat dengan solusi ideal dan jarak terjauh dengan solusi ideal negatif. Asumsi dasar metode ini adalah ketika solusi ideal positif  tidak  dapat  dicapai,  pembuat  keputusan  akan  mencari  solusi  yang  sedekat  mungkin  dengan  solusi  ideal positif. Diperoleh nilai bahwa urutan rangking dari yang terbesar hingga yang terkecil adalah supplier C dengan nilai kedekatan sebesar 0.55, supplier D dengan nilai kedekatan sebesar 0.53, supplier A dengan nilai kedekatan sebesar 0.5, dan terakhir adalah supplier B dengan nilai kedekatan sebesar 0.49. Masing-masing supplier memiliki nilai  kedekatan  atau CC i yang  akan  digunakan  dalam  melakukan  pengolahan  data  MCGP  ( Multi  Choice  Goal Programming ) untuk memaksimalkan nilai total value of purchasing .
Dengan mengalokasikan pesanan plat bos DC 12 IDN R1 kepada supplier C sebesar 800,000 unit maka akan mengeluarkan  biaya  sebesar  46,402,000  rupiah  dengan value  of  purchasing sebesar  440,000  unit  dan  dengan jumlah cacat barang 0 unit serta jumlah keterlambatan sebesar 0 unit. Dengan mengalokasikan pesanan plat bos DCX 12 IDN kepada supplier B sebesar 4,857 unit dan supplier C sebesar 1,143 unit maka akan mengeluarkan biaya sebesar 360,001 rupiah dengan value of purchasing sebesar 3,009 unit dan dengan jumlah cacat barang 0 unit serta jumlah keterlambatan sebesar 0 unit. Dengan mengalokasikan pesanan plat bos SPR 12 IDN kepada supplier A  sebesar  367,477  unit  maka  akan  mengeluarkan  biaya  sebesar  19,478,277  rupiah  dengan value  of  purchasing
sebesar  183,738.46  unit  dan  dengan  jumlah  cacat  barang  51,446.78  unit  serta  jumlah  keterlambatan  sebesar 338,078.77 unit. Dengan mengalokasikan pesanan plat bos BLKML 16 IDN kepada supplier D sebesar 36,000 unit maka  akan  mengeluarkan  biaya  sebesar  1,802,000  rupiah  dengan value  of  purchasing sebesar  19,080  unit  dan dengan jumlah cacat barang 0 unit serta jumlah keterlambatan sebesar 0 unit

## 4. KESIMPULAN
Kriteria  yang digunakan PT. Djarum Kudus dalam  melakukan  penentuan prioritas supplier  yaitu  kapasitas pasok,  kapasitas  produksi,  waktu  respon,  teknologi  produksi,  harga,  garansi,  pemenuhan  prosedur,  transaksi pembelian,  sistem  komunikasi,  kualitas,  kelengkapan  dokumen  pengiriman,  kuantitas,  ketepatan  waktu,  lokasi, reputasi, dan manajemen dan organisasi. Dari hasil pengolahan data didapat bahwa kriteria tertinggi pertama adalah kriteria ketepatan waktu, kriteria tertinggi kedua adalah kriteria kualitas, dan kriteria tertinggi ketiga adalah kriteria kapasitas  produksi  dan  kriteria  yang  terendah  adalah  kriteria  lokasi.  Sehingga  dapat  diartikan  bahwa  ketepatan waktu  supplier  sangat  mempengaruhi  perusahaan  dalam  penentuan  prioritas  supplier  lebih  besar  dibandingkan dengan kepentingan dari kriteria lainnya. Dari hasil pengolahan data didapat bahwa urutan prioritas dari terbesar hingga terkecil yaitu supplier C, supplier D, supplier A, dan yang terakhir adalah supplier B. Alokasi pesanan untuk masing-masing alternatif yaitu: permintaan plat bos DC 12 IDN R1 ini kepada supplier C sebesar 800,000 unit, permintaan  plat  bos  DCX  12  IDN  ini  kepada  supplier  B  sebesar  4,857  unit  dan  supplier  C  sebesar  1,143  unit, permintaan plat bos SPR 12 IDN ini kepada supplier A sebesar 367,477 unit, permintaan plat bos BLKML 16 IDN ini  kepada  supplier  D  sebesar  36,000  unit.  Hasil  dari  penelitian  ini  akan  diberikan  kepada  PT.  Djarum  Kudus sebagai  rekomendasi  yaitu  terdiri  dari  kriteria  yang  dibutuhkan  dalam  pemilihan  supplier  antara  lain  kapasitas pasok,  kapasitas  produksi,  waktu  respon,  teknologi  produksi,  harga,  garansi,  pemenuhan  prosedur,  transaksi pembelian,  sistem  komunikasi,  kualitas,  kelengkapan  dokumen  pengiriman,  kuantitas,  ketepatan  waktu,  lokasi, reputasi, dan manajemen dan organisasi. Serta alokasi pesanan untuk plat bos DC 12 IDN R1 diberikan kepada supplier  C,  plat  bos  DCX  12  IDN  diberikan  kepada  supplier  B  dan  C,  plat  bos  SPR  12  IDN  diberikan  kepada supplier A, dan plat bos BLKML 16 IDN diberikan kepada supplier D.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Shodiqi, I.A., 2012. ”Pemilihan Supplier dengan Mengintegrasikan Cluster Analysis, ANP, dan TOPSIS serta Alokasi  Order  dengan  Beberapa  Fungsi  Tujuan”.  Master  Thesis  of  Industrial  Engineering  ,  RTI  658.403 Shop, 2012.
[2] Rouyendegh, B.D., dan Saputro, T.E. 2014. ”Supplier Selection Using Integrated Fuzzy TOPSIS and MCGP: a Case Study”. International Journal of Social and Behavioral Science 116, pp. 3957-3970.
[3] Imeri. 2013. ’Key Performance Criteria for Vendor Selection-A Literature Review”. International Journal of Management Research and Practice . Volume 5 Issue 2 , pp. 63-75
[4] Sartin,  2012.  ’Pemilihan  Supplier  Bahan  Baku  dengan  Menggunakan  Metode  Multi  Criteria  Decision Making  (MCDM)  with  Promethee  dan  Goal  Programming  di  Perusahaan  Azam  Jaya  Sidoarjo’. Jurnal Tekmapro UPI .
[5] Singh,  R.,  dan  Sharma,  S.K.,  2011.  ”Supplier  Selection:  Fuzzy  AHP  Approach.  International  Journal  of Engineering Science and Technology”, Vol. 3, No. 10
[6] Jannah, M., Fakhry, M., dan Rakhmawati. 2011. ”Pengambilan Keputusan untuk Pemilihan Supplier Bahan Baku dengan Pendekatan Analytic Hierarchy Process di Perusahaan Pahala Sidoarjo”. Agrointek Volume 5,
No. 2., hal. 88-97
[7] Larosa,  S.R.,  dan  Sugiarto,  Y.  2011.  ”Analisis  Pengaruh  Harga,  Kualitas  Produk,  dan  Lokasi  terhadap Keputusan Pembelian”. Hal. 1-25 http://eprints.undip.ac.id/28746/1/Jurnal.pdf
[8] Rahman, M.I. dan Suparno, 2011. Seleksi Supplier dan Alokasi Order Bahan Baku dengan Pendekatan Fuzzy Analytic Network Process serta Goal Programming (Studi Kasus PT. IGLAS (Persero) . Universitas Institut Teknologi Surabaya: Surabaya http://digilib.its.ac.id/public/ITS-Master-18889-9109201307-Presentation.pdf
[9] Kurniawati,  D.,  Yuliando,  H.,  dan  Widodo,  K.H.  2013.  ”Kriteria  Pemilihan  Pemasok  Menggunakan Analytical Process”. Jurnal Teknik Industri , Vol. 15,. No. 1, hal.25-32.
[10] Indarjo, M. 2002. ”Proses Pengembangan Komimen Hubungan Pemasaran Jangka Panjang”. Jurnal Sains Pemasaran Indonesia . Volume I, No. 2, hal. 152-161.