BAB II LANDASAN TEORI

5

BAB II

LANDASAN TEORI

2.1 Pemasok / Supplier

2.1.1 Pengertian Pemasok / Supplier

Pemasok (Supplier) merupakan salah satu komponen yang sangat penting dalam operasional suatu perusahaan. Pemasok biasanya bertugas untuk menyediakan bahan baku agar proses produksi di perusahaan dapat berjalan sesuai dengan semestinya..

Menurut Pujawan and ER (2010), Pemasok merupakan pemangku kepentingan dalam keberhasilan pabrikan dibandingkan dengan industri lain. Pemasok terlibat aktif dalam mendukung proses produksi perusahaan. Harga bahan yang diterima dari pemasok mempengaruhi biaya produksi dan harga bahan jadi yang ditawarkan kepada konsumen. Apabila pemasok tidak menanggapi permintaan perusahaan, maka perusahaan mengalami keterlambatan pasokan bahan baku, yang bahkan berujung pada menipisnya bahan baku dan kerugian bagi perusahaan akibat terhentinya produksi (Utama, 2021).

Selain itu, keterlibatan supplier tentu saja cukup penting dalam memberikan saran tentang ketersediaan material yang dibutuhkan untuk memproduksi sebuah produk baru. Supplier sangat mengerti sifat-sifat material yang mereka pasok sehingga keterlibatan mereka bisa bermanfaat dalam mengembangkan produk. Pemilihan supplier yang tidak tepat dapat menyebabkan kerugian yang tidak sedikit bagi perusahaan seperti apabila pemasok kurang responsif dalam memenuhi permintaan, maka akibat yang dapat timbul adalah kehabisan maupun kelebihan persediaan. Selain itu apabila lead time dari pemasok panjang, maka dapat mengganggu dalam proses pengiriman dan penjualan barang pada konsumen (Limansantoso, 2013)

Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa pemasok / supplier merupakan bagian

yang riskan bagi perusahaan dan berpengaruh signifikan terhadap proses produksi

perusahaan. Apabila perusahaan memiliki banyak pemasok bahan baku maka

perusahaan wajib memilih pemasoknya, karena jika terjadi kesalahan dalam

menentukan pemasok maka akan berpengaruh pada kegiatan operasional perusahaan.

6

2.1.2 Pemilihan Pemasok

Industri semakin kompetitif saat ini, tentu saja akan sulit untuk bisa sukses melakukan produksi dengan biaya rendah dan menghasilkan produk jadi yang berkualitas tanpa pemasok yang bagus dan memuaskan. Sehingga, salah satu keputusan yang paling tepat adalah menjalin hubungan yang baik dengan pemasok kompeten yang terpilih. Pemilihan supplier (pemasok) merupakan salah satu langkah strategis, terutama apabila pemasok tersebut memasok komponen (item) kritis. Proses pemelihan pemasok adalah bagian dari manajemen pengadaan. Dalam pemilihan supplier kita mengenal adanya kriteria. Kriteria pemilihan merupakan salah satu hal yang penting dalam proses pemilihan supplier. Kriteria yang ditentukan sudah semestinya mencerminkan strategi dari pelaku industri itu sendiri. Pemilihan supplier tentu saja diawali dari adanya kebutuhan akan supplier, lalu menentukan kriteria – kriteria keputusan, penyaringan awal dan menyiapkan sebuah daftar supplier potensial, lanjut pemilihan supplier akhir, dan melakukan monitoring supplier terpilih dengan konsisten.

Kriteria - kriteria yang digunakan dalam pemilihan pemasok yang dijumpai dari berbagai macam literatur ilmiah :

1. Kriteria pemilihan pemasok menurut (Dickson, 1996) a. Pengiriman

b. Kualitas

c. Kinerja lampau d. Jamin dan Klaim e. Kapasitas & Fasilitas f. Harga*

g. Masalah Finansial h. Teknis

i. Pemenuhan dalam Prosedur

j. Sistem dalam komunikasi

k. Posisi dan reputasi

7

l. Jiwa Berbisnis

m. Kontrol Operasi n. Organisasi o. Perbaikan p. Sopan Santun q. Pandangan

r. Kemampuan packaging s. Hubungan dengan karyawan t. Nilai Bisnis

u. Lokasi

v. Hubungan Timbal Balik w. Pelatihan dan Alat

2. Kriteria pemilihan pemasok menurut (Nydick & Hill, 1992) : a. Quality / kualitas

b. Price / harga c. Service / layanan d. Delivery / pengiriman

3. Menurut (Surjasa, Astuti, & Nugroho, 2006) terdapat beberapa kriteria dan subkriteria dalam pemilihan pemasok, yaitu sebagai berikut:

a. Kriteria Harga

Yang termasuk subkriteria pada kriteria harga adalah:

1) Kepantasan harga dengan kualitas barang yang dihasilkan

2) Kemampuan untuk memberikan potongan harga (diskon) pada pemesanan dalam jumlah tertentu.

b. Kriteria Kualitas

Yang termasuk subkriteria pada kriteria kualitas adalah:

1) Kesesuaian barang dengan spesifikasi yang sudah ditetapkan

2) Kesesuaian barang dengan spesifikasi yang sudah ditetapkan

8

3) Kesesuaian barang dengan spesifikasi yang sudah ditetapkan c. Kriteria Ketepatan pengiriman

Yang termasuk subkriteria pada kriteria kualitas adalah :

1) Kemampuan untuk mengirimkan barang sesuai dengan tanggal yang telah disepakati

2) Kemampuan dalam hal penanganan sistem transportasi d. Kriteria ketepatan jumlah

Yang termasuk subkriteria dalam kriteria ini adalah:

1) Ketepatan dan kesesuaian jumlah dalam pengiriman 2) Kesesuaian isi kemasan

e. Kriteria Customer Care

Yang termasuk subkriteria dalam kriteria ini adalah:

1) Kemampuan untuk memberikan informasi secara jelas dan mudah untuk dimengerti

2) Kemudahan untuk dihubungi

3) Cepat tanggap dalam menyelesaikan keluhan pelangg

4) Kecepatan dalam hal menanggapi permintaan pelanggan

9

2.2 MCDM (Multi Criteria Decision Making)

Metode MCDM (Multi Kriteria) merupakan salah satu metode pengambilan keputusan untuk menentukan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan kriteria tertentu. (Hidayat, 2014). Kriteria biasanya berupa ukuran, aturan atau standar yang digunakan dalam pengambilan keputusan. Bergantung pada tujuannya, MCDM dapat dibagi menjadi dua model. Pengambilan keputusan multi-atribut (MADM) dan pengambilan keputusan multi-tujuan (MODM). MADM digunakan untuk memecahkan masalah dalam ruang diskrit. Oleh karena itu, MADM biasanya digunakan untuk mengevaluasi atau memilih sejumlah alternatif. Jadi, MODM digunakan untuk menyelesaikan masalah dalam ruang kontinu. Secara umum MADM memilih alternatif terbaik dari sekian banyak alternatif, dan dapat dikatakan bahwa MODM menciptakan alternatif terbaik. Perbedaan mendasar terlihat pada tabel 2.1.

(Kusumadewi, Hartati, Harjoko, & Wardoyo, 2006)

Tabel 2.1 Perbedaan MADM dan MODM

2.2.1 Klasifikasi Metode MCDM

Ada beberapa cara untuk mengklasifikasikan metode MCDM. Bergantung pada

jenis data yang digunakan, MCDM dapat diklasifikasikan ke dalam jenis deterministik,

stokastik, atau ambigu. MCDM dapat dibagi menjadi satu orang atau kelompok

pengambil keputusan.

10

2.2.2 Metode-Metode Penyelesaian Masalah MADM

Berikut ini merupakan metode yang seingkali dibuat acuan dalam menyelesaikan kasus MADM :

Dalam penelitian kali ini, peneliti menggunakan metode AHP sebagai pembobotan kriteria dan MOORA untuk menentukan ranking supplier/pemasok terbaik.

2.3 Analytical Hierarchy Process (AHP)

Analytical Hierarchy Process (AHP) dikmbngkan Thomas L. Saaty pada tahun 1970-an. Metode ini merupakan model pengadfmbilan kweputusan multi kriteria yang dpt mmbatu pola pikir manusia, dimana faktor loogika, prngalaman, ptngetahuan, emosi dan perasaan dioptimallkan dalam proses yang sistematis. AHP adalah metode yang dirancang untuk memprioritaskan banyak alternatif ketika. Beberapa kriteria perlu dipertimbangkan, dan untuk memungkinkan pembuat keputusan mengatur masalah yang kompleks ke dalam bentuk hierarki atau rangkaian tingkat terintegrasi.

Kenggulan metode AHP dibandingkan metode lainnya adalah karena struktur

hierarki yang dapat mempermudah dalam penentuan tujuan. AHP memperhitungkan

validasi ketidaksesuaian kriteria dan alternatif yang dgunakan oleh pengambil

keputusan sampai pada titik toleransi (Saaty, 1990). Gambar 2.1. dibawah merupakan

contoh dari hirarki pada metode AHP.

11

TUJUAN (GOAL)

ALTERNATIF 1

KRITERIA 1 KRITERIA 2 KRITERIA 3

ALTERNATIF 2 ALTERNATIF 3

Gambar 2.1 Model Hirarki pada AHP

Karena menggunakan persepsi manusia, model ini dapat mengolah data yang

bersifat kualitatif maupun kuantitatif. Dengan metode AHP, pendekatan permasalahan

kompleks yang ada di sekitar kita bisa menjadi lebih baik. Selain itu, AHP mampu

menangani masalah serbaguna dan banyak dimensi besrdasarkan perbandingan

manfaat dari pengambilan keputusan yang komprehenssfif. Bfeberapa pvrisnsip yang

dapat dipahami dalam menyelesaiskan mafsalah defngan AHP antara lain: membangun

hierarki, mendefinisikan evaluasi elemen, dan prinsip urutan logis. Metode Analytical

Hierarchy Process (AHP) meruppakan saldah saatu meertode terrunik dadlam sidstem

pedandukung kfeputusan (Nofriansyah, Kom, & Kom, 2015). Hal ini karedna paada

sfaat mesngukur kwriteria, boxbot tdiap kfriteria tidrak dittentukan padha awsalnya,

teatapi didtentukan menggunaskan rufmus berdasarkan sskala pdwrioritas (tingkat

signifikansi) yang diambil dari tabel (Saaty, 1990). Berikut ini merupakan tabel tingkat

kepentingan yang digunakan yaitu:

12

Tabel 2.2 Tingkat Kepentingan

Dalam metode ini juga terdapat nilai Consistency Index serta matriks perbandingan berpasangan. Adapun tabel nilai Consistency Ratio serta model matriks perbandingan berpasangan dari metode Analythical Hierarchy Process (AHP) ini yaitu sebagai berikut:

Tabel 2.3 Matriks Perbandingan Berpasangan

𝐴₁ 𝐴₂ ... 𝐴_𝑛

𝐴₁ 𝑎₁₁ 𝑎₁₂ ... 𝑎_1𝑛

𝐴₂ 𝑎₂₁ 𝑎₁₁ ... 𝑎_2𝑛

𝐴_𝑛 𝑎_𝑛1 𝑎_𝑛2 ... 𝑎_𝑛𝑛

13

Tabel 2.4 Nilai Consistency Index (CI)

Pada dasaranya, prosedur atau langkah – langkah penggunaan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) (Bahmani, Javalgi, & Blumburg, 2015) :

1. Menentukan kriteria yang dipakai 2. Menentukan prioritas elemen.

a. Langkah pertama adalah membuat matriks perbandingan berpasangan, yaitu membandingkan masing – masing kriteria berdasarkan tabel nilai kepentingan.

b. Matriks perbandingan berpasangan diisi menggunakan bilangan untuk mempresentasikan kepentingan relative dari suatu kriteria tehadap kriteria lainnya.

3. Melakukan perhitungan nilai matriks normalisasi

Berikut rumus yang digunakan dalam menentukan nilai matriks normalisasi

14

𝑎

_𝑖𝑗

=

^𝑤𝑖

𝑤_𝑗

, 𝑖, 𝑗 = 1,2, … , 𝑛 (1) 𝑎

_𝑖𝑗

=

^𝑎𝑖𝑗

max 𝑎_𝑖𝑗

(2)

𝑎

_𝑖𝑗

= ∑ 𝑎

_{𝑖 𝑖𝑗}

(3)

𝑊

_𝑖𝑗

=

^𝑎𝑖𝑗

𝑛

(4)

Dimana:

W

ij

= Nilai Pembobotan

a

ij

= Matriks normalisasi baris w

i

= Bobot untuk kriteria ke-i

n = Jumlah kriteria yang dibandingkan

4. Menghitung nilai eigenvector

Adapun perhitungan yang dilakukan untuk mendapatkan nilai eigenvector

λ max =

^{∑ 𝑎𝑖𝑗}

n

(5)

5. Menghitung nilai consistency index dan consistency ratio

CI =

(λ max − 𝑛)

(n−1)

(6)

CR =

^CI

RI

(7)

Dimana:

λ max = Eigenvector maksimum

n = Jumlah kriteria yang dibandingkan CI = consistency index

CR = consistency ratio

RI = Random konsistensi indeks

15

6. Menguji nilai konsistensi

Saaty (1990), menetapkan nilai CR < 10% untuk standart data konsistensi bisa digunakan dan jika CR > 10% maka data tidak konsisten sehingga dilakukan pengambilan ulang data untuk perbandingan berpasangan.

2.3.1 Kelebihan dan Kelemahan Metode AHP

Setiap metode pasti memiliki kelebihan dan juga kelemahan. Tidak terkecuali metode AHP ini. AHP memiliki kelebihan dan kelemahan dalam sistem analisinya.

Kelebihan-kelebihan AHP adalah (Marimin, 2004):

1. Kesatuan (unity), AHP memberikan suatu model tunggal yang mudah dimengerti, luwes untuk aneka ragam persoalan terstruktur.

2. Kompleksitas (complexity), AHP memadukan ancangan deduktif dan ancangan berdasarkan sistem dalam memecahkan persoalan yang kompleks.

3. Saling ketergantungan (inter dependance), AHP dapat menangani saling ketergantungan elemen-elemen dalam sistem dan tidak memaksakan pemikiran linier.

4. Penyusunan Hierarki (hierarchy structuring), AHP mencerminkan kecenderungan alami pikiran untuk memilah-milah elemen-elemen suatu sistem dalam berbagai tingkat berlainan dan mengelompokan unsur-unsur yang serupa dalam setiap tingkat.

5. Pengukuran (measurement), AHP menyediakan skala pengukuran dan metode untuk mendapatkan prioritas.

6. Konsistensi (consistency), AHP mempertimbangkan konsistensi logis dari pertimbangan-pertimbangan yang digunakan untuk menetapkan berbagai prioritas.

7. Sintesis (synthesis), AHP mengarahkan pada perkiraan keseluruhan mengenai

seberapa diinginkanya masing masing alternatif.

16

8. Tawar-menawar, AHP mempertimbangkan prioritas dari berbagai faktor faktor pada sistem dan memungkinkan organisasi memilih alternatif terbaik berdasarkan tujuan tujuan mereka.

9. Penilaian dan konsensus (judgment and consensus), AHP tidak mengharuskan adanya konsensus tapi menggabungkan penilaian yang berbeda.

10. Pengulangan proses (process repitition), AHP mampu membuat orang menyaring definisi dari suatu permasalahan dan mengembangkan penilaian serta pengertian mereka melalui pengulangan.

Berikut adalah kelemahan metode AHP :

1. Ketergantungan model AHP terhadap input utamanya. Dimana pada input utama nya AHP melibatkan persepsi secara subyektif dari seorang ahli.

2. Metode AHP hanya berupa metode matematis tanpa adanya pengujian secara statistik sehingga tidak ada batas kepercayaan dari kebenaran model yang terbentuk.

2.4 MOORA ( Multi – Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis ) Metode MOORA (Multi - Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis ) adalah metode yang diperkenalkan pertama kali oleh Brauers dan Zavadskas pada tahun 2006 sebagai multiobjektif sistem, yaitu mengoptimalkan dua atau lebih atribut yang saling bertentangan secara bersamaan. Metode ini diterapkan untuk memecahkan berbagai jenis masalah dengan perhitungan matematika uang kompleks. Metode MOORA banyak diterapkan untuk memecahkan permasalahan ekonomi,manajerial,dan kontruksi pada sebuah perusahaan maupun proyek.

Keunggulan MOORA adalah merupakan metode yang sangat sederhana,stabil dan

kuat. Selain itu , metode MOORA juga memiliki hasil yang akurat dan tepat sasaran

dalam membantu pengambilan keputusan. Jika dibandingkan dengan metode lain yang

sejenis , metode MOORA merupakan metode yang paling sederhana , dan mudah di

implementasikan.

17

2.4.1 Langkah Penyelesaian Metode MOORA

Untuk menyelesaikan persoalan dengan menggunakan metode MOORA, kita harus mengikuti tahap pengerjaan sebagai berikut ini : (Brauers & Zavadskas, 2006)

1. Menentukan tujuan dan jenis kriteria yang digunakan 2. Realisasi Matriks Keputusan MOORA

𝑋 = |

𝑥

₁₁

𝑥

₁₂

… 𝑥

_1𝑛

𝑥

21

...

𝑥

₂₂

𝑥

2𝑛 ...

𝑥

_𝑚1

𝑥

_𝑚2

𝑥

_𝑚𝑛

| (8)

3. Normalisasi terhaadap matriks MOORA

𝑋 _𝑖𝑗 ^∗ = ^𝑥

^𝑖𝑗

√[∑

^𝑚_𝑗=1

𝑥

_𝑖𝑗²

⁽⁹⁾

4. Didapatkan Nilai Optddimasi multiobjeasktif MOORA a. Jika tidak ada bobot kriteria yang ditambahkan

Y*

j

= ∑ ^𝑖=𝑔 _𝑖=1 𝑋 _𝑖𝑗 ^∗ - ∑ ^𝑖=𝑛 _𝑖=𝑔+1 𝑋 _𝑖𝑗 ^{∗ (10)}

18

b. Jika terdapat bobot kriteriaa.

Yi = ∑ ^𝑔 _𝑗=1 𝑤 _𝑖𝑗 𝑋 _𝑖𝑗 ^∗ - ∑ ^𝑛 _𝑗=𝑔+1 𝑤 _𝑖𝑗 𝑋 _𝑖𝑗 ^∗ (11)

5. Didapatkan Rangking alternatif dari hasil perhitungan MOORA

2.4.2 Output Dari Perhitungan MOORA

Hasil / Output dari perhitungan dengan MOORA :

a. Alternatif dengan nilai (Yi) tertinggi maka alternatif tersebut merupakan pilihan terbaik.

b. Alternatif dengan nilai (Yi) terendah adalah alternatif paling jelek.

19

2.5 Literature Review

Berikut ini merupakan penelitian terdahulu dengan menggunakan metode AHP dan MOORA.

Table 2.5 penelitian terdahulu dengan metode AHP dan MOORA

Penulis / Tahun Terbit Area Penerapan Metode (Kalibatas & Turskis, 2008) Evaluation of the host

alternatives MOORA

(Gadakh, 2010) Manufaktur MOORA

(Karande & Chakraborty, 2012) Pemilihan Material MOORA (Maulidina & Putra, 2018) Manufaktur AHP

(Vural & Kose, 2020) Manufaktur AHP dan Electre (Primadasa & Rini, 2019) Kinerja Karyawan AHP - MOORA (Hendrayana & Mahendra,

2019) Pemilihan Paket Wisata AHP - MOORA (Darmanto, Latifah, & Susanti,

2014) Penentuan Kualitas AHP

(Sasongko, Astuti, & Maharani,

2017) Pemilihan Karyawan AHP

(Pradipta & Diana, 2017) Pemilihan Supplier AHP - SAW (Pebakirang, Sutrisno, &

Neyland, 2017) Pemilihan Supplier AHP

(Dweiri, Kumar, Khan, & Jain,

2016) Pemilihan Supplier AHP

(Graham, Freeman, & Chen,

2015) Green Supplier AHP – ENTROPY -

TOPSIS (Dwivedi & Dwivedi, 2018) Pemilihan Supplier MOORA - WSM (Sianturi, Tondang, Batubara, &

Siahaan, 2018) Pemilihan Supplier MOORA