BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

(1)

BAB 4

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1. Hasil Pengumpulan data

4.1.1. Data kriteria evaluasi dan pemilihan supplier

Dari hasil wawancara , brainstorming dengan pihak perusahaan dan studi pustaka ditetapkan beberapa kriteria yang akan digunakan untuk melakukan pemilihan supplier. Kriteria – kriteria yang digunakan adalah sebagai berikut : 1. Ekonomis

Kriteria ekonomis yaitu penilaian supplier dari tingkat keekonomisan pembelian bahan baku dari satu supplier. Kriteria ini terdiri dari dua sub kriteria yaitu :

• Biaya

Yang dimaksud dengan kriteria biaya adalah total seluruh biaya yang akan dikeluarkan untuk melakukan pembelian bahan baku tersebut. Contohnya biaya – biaya yang dapat timbul adalah harga bahan baku, biaya pemesanan, biaya pengiriman, pajak dan biaya lainnya.

Indikator : harga material, biaya pemesanan, biaya pengiriman, pajak dan seluruh biaya lainnya yang dikeluarkan untuk melakukan pembelian. • Payment Term

Cakupan kriteria payment term meliputi segala sesuatu yang berkaitan

(2)

Indikator : besar discount, besar angsuran, kredit atau cash dan lain – lain.

2. Quality

Kriteria quality penilaian supplier berdasarkan tingkat kualitas bahan baku dari satu supplier. Kriteria ini terdiri dari empat sub kriteria yaitu :

• Kualitas produk

Kriteria kualitas produk menilai seberapa berkualitas bahan baku dari satu supplier.

Indikator : hasil tes sample dari lab. • Tingkat kecacatan

Kriteria ini menilai seberapa besar tingkat persentase bahan baku cacat yang diterima dari satu supplier.

Indikator : hasil inspeksi dan pencatatan jumlah bahan baku cacat secara berkala.

• Tingkat ketidaksesuaian

Kriteria ini menilai seberapa besar tingkat persentase ketidaksesuaian bahan baku dengan spesifikasi yang diminta dari satu supplier.

Indikator : hasil inspeksi dan pencatatan jumlah bahan baku tidak sesuai secara berkala.

• Garansi

Kriteria garansi mengukur jaminan yang dijanjikan supplier.

(3)

3. Service

Kriteria service menilai seberapa baik pelayanan yang diberikan supplier. Kriteria ini terdiri dari empat sub kriteria :

• Response

Kriteria response menilai seberapa cepat dan baik pelayanan dari supplier terhadap komplain dan retur.

Indikator : seberapa cepat dan seberapa baik response supplier terhadap retur dan komplain.

• Flexibility

Kriteria flexibility menilai seberapa baik pelayanan supplier terhadap

perubahan order yang telah dilakukan.

Indikator : pelayanan supplier terhadap perubahan order yang telah dilakukan.

• Kemudahan pemesanan

Kriteria ini menilai seberapa mudah pemesanan dilakukan kepada satu

supplier.

Indikator : kemudahan dalam melakukan pemesanan. • After sales service

Kriteria ini menilai pelayanan yang diberikan supplier setelah dilakukan nya pembelian.

(4)

4. Delivery, terdiri dari dua sub kriteria yaitu : • Ketepatan jumlah

Kriteria ini menilai persentase ketepatan jumlah bahan baku yang dikirim.

Indikator : hasil inspeksi dan pencatatan jumlah pengiriman yang tidak tepat.

• Ketepatan waktu

Kriteria ini menilai persentase ketepatan waktu pegiriman.

Indikator : hasil inspeksi dan pencatatan pengiriman yang tidak tepat waktu.

5. Capability, terdiri dari tiga sub kriteria : • Kapasitas supplier

Kriteria ini menilai seberapa besar kapasitas supplier untuk memenuhi permintaan bahan baku dari perusahaan.

Indikator : batas jumlah permintaan yang dapat dipenuhi supplier. • Lead time

Kriteria ini menilai seberapa cepat bahan baku dapat diterima perusahaan sejak dilakukannya pemesanan.

Indikator : lead time yang dijanjikan supplier dan catatan historis lama waktu pengiriman yang telah dilakukan supplier.

• Reputasi supplier

(5)

Gambar 4.1 Hierarki kriteria evaluasi dan pemilihan supplier

(6)

Terdapat dua jenis kriteria pemilihan dari hieraki kriteria pemiliahan yang telah dibentuk yaitu kriteria subjektif dan kriteria objektif. Cakupan kriteria subjektif yaitu kriteria yang mana tidak dapat diukur secara kuantitatif seperti cara pembayaran, respon supplier, fleksibilitas supplier dan lain – lain. Sedangkan untuk kriteria objektif kriteria penilaian yang dapat diukur secara kuantitatif contoh dari kriteria ini adalah harga produk, persentase produk cacat, persentase keterlambatan dan lain – lain.

4.1.2. Data Hasil Kuisioner

Dari hasil kuisioner evaluasi yang diisi oleh beberapa karyawan diperusahaan, dirangkum pembobotan prioritas kriteria dan penilaian supplier sebagai berikut :

1. Hasil kuisioner pembobotan prioritas kriteria level 1

kuisioner ini diisi oleh empat evaluator yaitu manajer PPIC, purchasing, gudang dan finance.

Tabel 4.1 Hasil kuisioner pembobotan prioritas kriteria level1 dari evaluator1 Evaluator 1

Ekonomis Quality Service Delivery Capability

Ekonomis 1 ~LbP SdP ~SdP ~SaP

Quality 1 SaP SdP ~SdP

Service 1 ~SdP ~PaP

Delivery 1 ~LbP

(7)

Tabel 4.2 Hasil kuisioner pembobotan prioritas kriteria level 1 dari evaluator 2 Evaluator 2

Ekonomis Quality Service Delivery Capability

Ekonomis 1 SdP ~LbP LbP ~SdP

Quality 1 ~SaP SdP ~LbP

Service 1 ~PaP SdP

Delivery 1 ~SaP

Capability 1

Ekonomis 1 ~SdP ~LbP ~LbP SdP

Quality 1 ~SdP ~SdP LbP

Service 1 SmP ~SaP

Delivery 1 ~SaP

Capability 1

Ekonomis 1 LbP SaP LbP SdP

Quality 1 LbP SmP ~SdP

Service 1 ~SdP ~LbP

Delivery 1 ~SdP

(8)

2. Hasil kuisioner pembobotan prioritas subkriteria dari kriteria ekonomis Tabel 4.5 Hasil kuisioner pembobotan prioritas subkriteria level 2 untuk

kriteria ekonomis Evaluator 1 2 3 4 S K1 S K2 S K1 S K2 S K1 S K2 S K1 S K2 S K1 1 ~SdP 1 SdP 1 SmP 1 ~SdP S K2 1 1 1 1 SK1 : Biaya SK2 : Payment Term

3. Hasil kuisioner pembobotan prioritas kriteria level 2 kriteria quality

(9)

4. Hasil kuisioner pembobotan prioritas kriteria level 2 kriteria service Tabel 4.7 Hasil kuisioner pembobotan prioritas subkriteria level 2 untuk

kriteria service Evaluator 1 2 S K1 S K2 S K3 S K4 S K1 S K2 S K3 S K4 S K1 1 SaP LbP SdP 1 ~LbP ~SdP SmP S K2 1 ~SdP ~LbP 1 SdP LbP S K3 1 ~SdP 1 SdP S K4 1 1 Evaluator 3 4 S K1 S K2 S K3 S K4 S K1 S K2 S K3 S K4 S K1 1 ~LbP SmP SdP 1 SdP SdP SmP S K2 1 LbP SaP 1 SmP ~SdP S K3 1 SdP 1 ~SdP S K4 1 1 SK1 : Response SK2 : Flexibility SK3 : Kemudahan pemesanan SK4 : After sales service

5. Hasil kuisioner pembobotan prioritas kriteria level 2 kriteria delivery Tabel 4.8 Hasil kuisioner pembobotan prioritas subkriteria level 2 untuk

kriteria delivery

Evaluator 1 2 3 4

S K1 S K2 S K1 S K2 S K1 S K2 S K1 S K2 S K1 1 ~SdP 1 ~SdP 1 SdP 1 SmP

S K2 1 1 1 1

(10)

6. Hasil kuisioner pembobotan prioritas kriteria level 2 kriteria capability Tabel 4.9 Hasil kuisioner pembobotan prioritas subkriteria level 2 untuk

kriteria capability Evaluator 1 2 3 4 S K1 S K2 S K3 S K1 S K2 S K3 S K1 S K2 S K3 S K1 S K2 S K3 S K1 1 ~SdP SdP 1 SmP SdP 1 ~LbP ~SdP 1 ~SdP SmP S K2 1 LbP 1 SdP 1 SdP 1 SdP S K3 1 1 1 1 SK1 : Kapasitas SK2 : Lead time SK3 : Reputasi supplier

7. Hasil kuisioner skala penilaian subjektif untuk variable linguistik

Tabel 4.10 Hasil kuisioner skala penilaian subjektif untuk variable linguistik

(11)

8. Hasil kuisioner penilaian performance supplier untuk setiap kriteria subjektif untuk bahan baku HVI 60.

Tabel 4.11 Hasil kuisioner penilaian performance supplier kriteria subjektif

Kriteria Alternatif Supplier A Supplier B Supplier C

Ev1 Ev2 Ev3 Ev4 Ev1 Ev2 Ev3 Ev4 Ev1 Ev2 Ev3 Ev4

Payment Term C B C C B B B B K C C B Kualitas Produk B B C B C C B B SB B SB SB Garransi B C C C C B B C SB SB B B Response B B B B C C SB B SK SK C C Flexibility K K C B SB B B B B B K K Kemudahan Pemesanan B C B B B C B B B B B C

After S ales Service C C C C B SB B B K C B B

Supplier's Reputation B B C C B B B B C B B C

9. Data objektif dari supplier

Tabel 4.12 Data objektif performance supplier

Supplier A Supplier B Supplier C

Jlh Cacat 578 776 326

(12)

Harga produk Rp 150000/m3 Rp 175000/m3 Rp 145000/m3 Pajak - PPN : 10 % - Pajak Import : 7.5 % - PPN = 10 % - PPN = 10 % Biaya pengiriman - - - 4.2. Pengolahan Data

Dari kriteria – kriteria dan hierarki evaluasi pemilihan supplier yang dihasilkan, akan digunakan pada evaluasi pemilihan supplier untuk semua bahan baku. Karena secara garis besar hampir semua bahan baku memiliki karakteristik kriteria pemilihan yang sama.

Perhitungan bobot prioritas kriteria dan subkriteria Perhitungan bobot prioritas kriteria level 1

1. Dari hasil pembobotan prioritas kriteria, maka dapat disusun matrik perbandingan berpasang atau pairwise comparison matrix (PCM ) dengan melakukan konversi varibale linguistik yang didapat menjadi skala kuantitatif (skala bilangan). Hasil pembobotan prioritas kriteria level 1 yang didapat adalah sebagai berikut :

Konversi menggunakan tabel varibel linguistik dibawah ini. Tabel 4.13 Tabel Variabel linguistik Skala Bilangan Skala Linguistik Skala Bilangan Fuzzy 1 Sama Penting (SmP) (1;1;3)

3 Sedikit Lebih Penting (SdP) (1;3;5)

5 Lebih Penting (LbP) (3;5;7)

7 Sangat Penting (SaP) (5;7;9)

9 Paling Penting (PaP) (7;7;9)

(13)

1/5 ~Lebih Peting (~LbP) (1/7;1/5;1/3) 1/7 ~Sangat Penting (~SaP) (1/9;1/7;1/5) 1/9 ~Paling Penting (~PaP) (1/9;1/7;1/7)

Hasil kuisioner pembobotan prioritas yang telah dilakukan evaluator 1,2,3, dan 4 yang masih berupa variabel linguistik dikonversi menjadi skala bilangan dengan menggunakan tabel 4.13.

Hasil konversi menjadi PCM :

Tabel 4.14 Tabel Konversi hasil kuisioner evaluator 1 untuk prioritas kriteria level 1 menjadi skala bilangan

Evaluator 1 /Manajer Purchasing

Ekonomis Quality Service Delivery Capability

Ekonomis 1 1/5 3 1/3 1/7

Quality 5 1 7 3 1/3

Service 1/3 1/7 1 1/3 1/9

Delivery 3 1/3 3 1 1/5

Capability 7 3 9 5 1

Evaluator 2 /Manajer PPIC

Ekonomis 1 3 1/5 5 1/3

Quality 1/3 1 1/7 3 1/5

Service 5 7 1 9 3

Delivery 1/5 1/3 1/9 1 1/7

(14)

Evaluator 3 / Kepala bagian Gudang

Ekonomis 1 1/3 1/5 1/5 3

Quality 3 1 1/3 1/3 5

Service 5 3 1 1 7

Delivery 5 3 1 1 7

Capability 1/3 1/5 1/7 1/7 1

Evaluator 4 / Manajer Finance

Ekonomis 1 5 7 5 3

Quality 1/5 1 3 1 1/3

Service 1/7 1/3 1 1/3 1/5

Delivery 1/5 1 3 1 1/3

Capability 1/3 3 5 3 1

2. Setelah PCM telah disusun dengan menggunakan skala bilangan, dilakukan perhitungan consistency ratio dari setiap PCM . Tujuannya untuk mengetahui apakah PCM tersebut konsisten atau tidak. Kalau PCM tidak kosisten PCM harus disusun ulang, dalam artian pembobotan harus dilakukan ulang karena pengisian yang tidak konsisten.

a. M enghitung nilai average PCM

(15)

Tabel 4.18 Tabel Hasil jumlah bobot prioritas kriteria level 1 dari evaluator 1

Evaluator 1 / Manajer PPIC

Ekonomis Quality Service Delivery Capability Ekonomis 1 0.20 3.00 0.33 0.14 Quality 5.00 1 7.00 3.00 0.33 Service 0.33 0.14 1 0.33 0.11 Delivery 3.00 0.33 3.00 1 0.20 Capability 7.00 3.00 9.00 5.00 1 Total 16.33 4.68 23.00 9.67 1.79

Tabel 4.19 Tabel Hasil jumlah bobot prioritas kriteria level 1dari evaluator 2

Evaluator 2 / Manajer Purchasing

Ekonomis Quality Service Delivery Capability Ekonomis 1 3.00 0.20 5.00 0.33 Quality 0.33 1 0.14 3.00 0.20 Service 5.00 7.00 1 9.00 3.00 Delivery 0.20 0.33 0.11 1 0.14 Capability 3.00 5.00 0.33 7.00 1 Total 9.53 16.33 1.79 25.00 4.68

Tabel 4.20 Tabel Hasil jumlah bobot prioritas kriteria level 1 dari evaluator 3

Evaluator 3 / Kepala Gudang

(16)

Tabel 4.21 Tabel Hasil jumlah bobot prioritas kriteria level 1dari evaluator 4

Evaluator 4 / Manajer Finance

Ekonomis Quality Service Delivery Capability Ekonomis 1 5.00 7.00 5.00 3.00 Quality 0.20 1 3.00 1.00 0.33 Service 0.14 0.33 1 0.33 0.20 Delivery 0.20 1.00 3.00 1 0.33 Capability 0.33 3.00 5.00 3.00 1 Total 1.88 10.33 19.00 10.33 4.87 0 , , , , ij ij j ij ij ij j a

b b nilai normal a nilai elemen matriks i kolom j baris

a = = = = = =

∑

11 1 0.06 16.33 b = = 0 , , , i ij i j ij b

average b nilai normal i kolom j baris

n = =

∑

= = = 0 0.06 0.04 0.13 0.03 0.08 0.07 0.07 6 average = + + + + + =

Tabel 4.22 Tabel Normalized matrix kriteria level 1 dari evaluator 1 Evaluator 1 / Manajer PPIC

Ekonomis Quality Service Delivery Capability Average

Ekonomis 0.06 0.04 0.13 0.03 0.08 0.07

Quality 0.31 0.21 0.30 0.31 0.19 0.26

Service 0.02 0.03 0.04 0.03 0.06 0.04

Delivery 0.18 0.07 0.13 0.10 0.11 0.12

(17)

Tabel 4.23 Tabel Normalized matrix kriteria level 1 dari evaluator 2 Evaluator 2 / Manajer Purchasing

Ekonomis 0.10 0.18 0.11 0.20 0.07 0.13

Quality 0.03 0.06 0.08 0.12 0.04 0.07

Service 0.52 0.43 0.56 0.36 0.64 0.50

Delivery 0.02 0.02 0.06 0.04 0.03 0.03

Capability 0.31 0.31 0.19 0.28 0.21 0.26

Tabel 4.24 Tabel Normalized matrix kriteria level 1 dari evaluator 3 Evaluator 3 / Kepala Gudang

Ekonomis 0.07 0.04 0.07 0.07 0.13 0.08

Quality 0.21 0.13 0.12 0.12 0.22 0.16

Service 0.35 0.40 0.37 0.37 0.30 0.36

Delivery 0.35 0.40 0.37 0.37 0.30 0.36

Capability 0.02 0.03 0.05 0.05 0.04 0.04

Tabel 4.25 Tabel Normalized matrix kriteria level 1 dari evaluator 4 Evaluator 4 / Manajer

Finance

Ekonomis 0.53 0.48 0.37 0.48 0.62 0.50

Quality 0.11 0.10 0.16 0.10 0.07 0.11

Service 0.08 0.03 0.05 0.03 0.04 0.05

Delivery 0.11 0.10 0.16 0.10 0.07 0.11

(18)

(19)

c. Perhitungan nilai consistency ratio (CR) CI CR RI = • _e ₁ 0.08 0.07 1.12 valuator CR = = , (< 0.1, acceptable) • e 2 0.09 0.08 1.12 valuator CR = = , (< 0.1, acceptable) • _e ₃ 0.05 0.04 1.12 valuator CR = = , (< 0.1, acceptable) • _e ₄ 0.05 0.04 1.12 valuator CR = = , (< 0.1, acceptable)

3. Setelah nilai CR dari setiap PCM diketahui dan acceptable (CR < 0.1), kemudian dilakukan konversi skala bilangan menjadi skala fuzzy pada setiap PCM .

Tabel 4.26 Tabel Konversi hasil kuisioner evaluator 1 untuk prioritas kriteria level 1 (skala bilangan menjadi skala rasio fuzzy)

Evaluator 1 /Manajer Purchasing

(20)

Tabel 4.27 Tabel Konversi hasil kuisioner evaluator 2 untuk prioritas kriteria level 1 (skala bilangan menjadi skala rasio fuzzy)

Evaluator 2/Manajer PPIC

Ekonomis Quality Service Delivery Capability Ekonomis 1 (1;3;5) (1/7;1/5;1/3) (3;5;7) (1/5;1/3;1) Quality (1/5;1/3;1) 1 (1/9;1/7;1/5) (1;3;5) (1/7;1/5;1/3)

Service (3;5;7) (5;7;9) 1 (7;7;9) (1;3;5)

Delivery (1/7;1/5;1/3) (1/5;1/3;1) (1/9;1/7;1/7) 1 (1/9;1/7;1/5) Capability (1;3;5) (3;5;7) (1/5;1/3;1) (5;7;9) 1

Evaluator 3/Kepala Gudang

Ekonomis Quality Service Delivery Capability Ekonomis 1 (1/5;1/3;1) (1/7;1/5;1/3) (1/7;1/5;1/3) (1;3;5) Quality (1;3;5) 1 (1/5;1/3;1) (1/5;1/3;1) (3;5;7) Service (3;5;7) (1;3;5) 1 (1;1;1/3) (5;7;9) Delivery (3;5;7) (1;3;5) (1;1;1/3) 1 (5;7;9) Capability (1/5;1/3;1) (1/7;1/5;1/3) (1/9;1/7;1/5) (1/9;1/7;1/5) 1

Evaluator 4/Manajer Finance

Ekonomis Quality Service Delivery Capability

Ekonomis 1 (3;5;7) (5;7;9) (3;5;7) (1;3;5)

(21)

4. Setelah konversi ke skala fuzzy dilakukan, dilakukan perhitungan elemen matriks synthetic pairwise comparison dengan rumus matematis

(

_n

)

n ij ij ij ij a a a a 1 2 1/ ~ ₌ _× _×_L_× _.

dimana a~ adalah nilai elemen matriks synthetic pairwise comparison dan _ij 1

ij

a

adalah nilai elemen matriks fuzzy evaluator 1.

(

)

(

)

[

] [

]

(

)

(

0.541;1;1.848

)

~ 7 1 5 3 1 ; 5 3 1 3 5 1 ; 3 5 1 1 7 1 ~ 7) ; 5 ; (3 1) ; 1/3 ; (1/5 5) ; 3 ; (1 1/3) ; 1/5 ; (1/7 ~ ~ 12 4 / 1 12 4 / 1 12 4 / 1 4 12 3 12 2 12 1 12 12 = × × × × × × × × × = × × × = × × × = a a a a a a a a

Tabel 4.30 M atriks synthetic pairwise comparison kriteria level 1 Synthetic Pairwise Comparison Le vel 1

Ekonomis Quality Service Delivery Capability

Ekonomis 1 (0.54;1;1.85) (0.57;0.96;1.50) (0.71;1.14;2.01) (0.39;0.81;1.50) Quality (0.54;1;1.85) 1 (0.58;1;1.73) (0.67;1.32;2.94) (0.36;0.58;1.24) Service (0.67;1.04 ;1.77) (0.58;1;1.73) 1 (0.73;0.94;2.28) (0.53;0.88;1.21) Delivery (0.50;0.88;1.40) (0.45;0.76;1.97) (0.58;1.06;1.81) 1 (0.35;0.51;0.88) Capability (0.67;1.24;2.59) (0.81;1.73;2.76) (0.83;1.14;1.88) (1.14;1.97;2.82) 1

5. Setelah nilai elemen matriks synthetic pairwise comparison dilakukan perhitungan rata – rata geometris fuzzy dengan rumus matematis sebagai berikut :

(

)

1/

1 2

n

i i i in

(22)

(

)

1/5 1/5 1/5 1/5 (1;1;1) (0.54;1;1.85) (0.57; 0.96;1.5) (0.71;1.14; 2.01) (0.39; 0.81;1.50) (1 0.54 0.57 0.71 0.39) ; (1 1 0.96 1.14 0.81) ; (1 1.85 1.5 2.01 1.5) 0.61; 0.97 ; Ekonomis Ekonomis Ekonomis r r r = ⊗ ⊗ ⊗ ⊗ ⎛ ⊗ ⊗ ⊗ ⊗ ⊗ ⊗ ⊗ ⊗ ⎞ = ⎜_⎜ ⎟_⎟ ⊗ ⊗ ⊗ ⊗ ⎝ ⎠ = % % %

(

1.53

)

Dari contoh perhitungan maka nilai rata – rata geometris fuzzy dari tiap kelompok :

(

)

(

)

(

)

(

)

(

)

0.61; 0.97 ; 1.53 0.60 ; 0.95 ; 1.63 0.68 ; 0.97 ;1.53 0.54 ; 0.82 ; 1.34 0.87 ;1.37 ; 2.07 ekonomis quality service delivery quality r r r r r = = = = = % % % % %

6. Setelah mendapatkan nilai rata – rata geometris fuzzy dilakukan perhitungan nilai bobot fuzzy dari setiap kriteria.

1 1 ( ) i n w% = ⊗r% r% + +_L r% −

(

)

(

)

(

)

(

)

1 1/ 1.53 1.63 1.53 1.34 2.07 ; 1/ 0.97 0.95 0.97 0.82 1.37 ; 1/ 0.61 0.6 0.68 0.54 0.87

ekonomis quality service deliv ery capability

r r r r r r r r r r − + + + + ⎛ ⎞ ⎜ ⎟ + + + + =_⎜ + + + + _⎟ ⎜ ₊ ₊ ₊ ₊ ⎟ ⎝ ⎠ + + + + % % % % % % % % % % −1=

(

0.12 ; 0.2 ; 0.3

)

(

) (

)

(

)

(

)

0.61; 0.97;1.53 0.12 ; 0.2 ; 0.3 0.61 0.12 ; 0.97 0.2 ; 1.53 0.3 0.08 ; 0.19 ; 0.46 ekonomis ekonomis ekonomis w w w = ⊗ = ⊗ ⊗ ⊗ = % % %

Dari contoh perhitungan maka nilai bobot dari tiap kriteria :

(23)

Perhitungan bobot prioritas subkriteria level 2 ekonomis 1. Konversi ke skala bilangan

Tabel 4.31 Tabel Konversi hasil kuisioner evaluator 1 untuk prioritas subkriteria level 2 ekonomis menjadi skala bilangan

Evaluator 1 2 3 4 S K1 S K2 S K1 S K2 S K1 S K2 S K1 S K2 S K1 1 1/3 1 3 1 1 1 1/3 S K2 3 1 1/3 1 1 1 3 1 SK1 : Biaya SK2 : Payment Term

2. Hasil perhitungan consistency ratio (CR)

Tabel 4.32 Tabel Perhitungan nilai CR hasil kuisioner evaluator 1 untuk prioritas subkriteria level 2 ekonomis

Evaluator 1

S K1 S K2 S K1 S K2 Avg λmax CI CR S K1 1.00 0.33 S K1 0.25 0.25 0.25 2.00 0.00 0.00 S K2 3.00 1.00 S K2 0.75 0.75 0.75 Total 4.00 1.33 CR < 0.1 (acceptable)

Evaluator 2

S K1 S K2 S K1 S K2 Avg λmax CI CR S K1 1.00 3.00 S K1 0.75 0.75 0.75 2.00 0.00 0.00 S K2 0.33 1.00 S K2 0.25 0.25 0.25

(24)

Evaluator 3

Total 2.00 2.00 CR < 0.1 (acceptable)

Evaluator 4

Total 4.00 1.33 CR < 0.1 (acceptable)

3. Korversi ke skala fuzzy

Tabel 4.36 Tabel konversi hasil kuisioner untuk prioritas subkriteria level 2 ekonomis (skala bilangan menjadi skala rasio fuzzy)

(25)

4. M atriks synthetic pairwise comparison

Tabel 4.37 M atriks synthetic pairwise comparison subkriteria level 2 ekonomis Synthetic Pairwise Comparison subkriteria ekonomis

Biaya Payment Term

Biaya 1 (0.45;0.76;1.97)

Payment Term (0.67;1.32;2.94) 1

5. Rata – rata geometris fuzzy

(

)

(

)

0.67 ; 0.87 ;1.40 0.82 ; 1.15; 1.72 biaya paytem r r = = % %

6. Bobot fuzzy dari tiap subkriteria dari kriteria ekonomis.

(

)

(

)

0.21; 0.17 ; 0.94 0.26 ; 0.22 ;1.15 biaya payterm w w = = % %

Perhitungan bobot prioritas subkriteria level 2 quality Hasil kuisioner bobot prioritas subkriteria level2 quality : 1. Konversi ke skala bilangan

Tabel 4.38 Tabel Konversi hasil kuisioner evaluator 1 untuk prioritas subkriteria level 2 quality menjadi skala bilangan

(26)

2. Perhitungan consistency ratio (CR)

Tabel 4.39 Tabel Perhitungan nilai CR hasil kuisioner evaluator 1 untuk prioritas subkriteria level 2 quality

Evaluator 1 S K1 S K2 S K3 S K4 S K1 S K2 S K3 S K4 Avg λmax CI CR S K1 1.00 3.00 5.00 7.00 S K1 0.60 0.66 0.54 0.44 0.56 4.18 0.06 0.07 S K2 0.33 1.00 3.00 5.00 S K2 0.20 0.22 0.32 0.31 0.26 S K3 0.20 0.33 1.00 3.00 S K3 0.12 0.07 0.11 0.19 0.12 S K4 0.14 0.20 0.33 1.00 S K4 0.09 0.04 0.04 0.06 0.06 Total 1.68 4.53 9.33 16.00 CR < 0.1 (acceptable)

(27)

3. Konversi ke skala fuzzy

Tabel 4.42 Tabel konversi hasil kuisioner evaluator 1 untuk prioritas subkriteria level 2 quality (skala bilangan menjadi skala rasio fuzzy) Evaluator 1 S K1 S K2 S K3 S K4 S K1 1 (1;3;5) (3;5;7) (5;7;9) S K2 (1/5;1/3;1) 1 (1;3;5) (3;5;7) S K3 (1/7;1/5;1/3) (1/5;1/3;1) 1 (1;3;5) S K4 (1/9;1/7;1/5) (1/7;1/5;1/3) (1/5;1/3;1) 1

Tabel 4.43 Tabel konversi hasil kuisioner evaluator 2 untuk prioritas subkriteria level 2 quality (skala bilangan menjadi skala rasio fuzzy) Evaluator2 S K1 S K2 S K3 S K4 S K1 1 (1/5;1/3;1) (1;3;5) (3;5;7) S K2 (1;3;5) 1 (3;5;7) (5;7;9) S K3 (1/5;1/3;1) (1/7;1/5;1/3) 1 (1;3;5) S K4 (1/7;1/5;1/3) (1/9;1/7;1/5) (1/5;1/3;1) 1

(28)

Tabel 4.45 M atriks synthetic pairwise comparison subkriteria level 2 quality Synthetic Pairwise Comparison subkriteria quality

Kualitas Produk Tk. Cacat Tk.

Ketidaksesuaian Garansi Kualitas Produk 1 (0.58;1;2.47) (1.44;3.56;5.59) (3.56;5.59;7.61) Tk. Cacat (0.58;1;2.47) 1 (1.44;3.56;5.59) (3.56;5.59;7.61) Tk. Ketidaksesuaian (0.18;0.28;0.69) (0.18;0.28;0.69) 1 (1;3;5) Garansi (0.13;0.18;0.28) (0.13;0.18;0.28) (0.20;0.33;1) 1

(

)

(

)

(

)

(

)

. 1.32 ; 2.11; 3.2 1.32 ; 2.11; 3.2 0.42 ; 0.7 ;1.25 0.24 ; 0.32 ; 0.53 kualitas tk cacat tdksesuai garansi r r r r = = = = % % % %

6. Bobot fuzzy tiap subkriteria dari kriteria quality

(

)

(

)

(

)

(

)

. 0.16 ; 0.4 ; 0.97 0.16 ; 0.4 ; 0.97 0.5 ; 0.13 ; 0.38 0.3 ; 0.06 ; 0.16 quality tk cacat tdksesuai garansi w w w w = = = = % % % %

Perhitungan bobot prioritas subkriteria level 2 service Hasil kuisioner bobot prioritas subkriteria level2 service : 1. Hasil konversi ke skala bilangan

Tabel 4.46 Tabel Konversi hasil kuisioner untuk prioritas subkriteria level 2

service menjadi skala bilangan

Evaluator 1 2

S K1 S K2 S K3 S K4 S K1 S K2 S K3 S K4

(29)

S K2 1/7 1 1/3 1/5 5 1 3 5 S K3 1/5 3 1 1/3 3 1/3 1 3 S K4 1/3 5 3 1 1 1/5 1/3 1 Evaluator 3 4 S K1 S K2 S K3 S K4 S K1 S K2 S K3 S K4 S K1 1 1/5 1 3 1 3 3 1 S K2 5 1 5 7 1/3 1 1 1/3 S K3 1 1/5 1 3 1/3 1 1 1/3 S K4 1/3 1/7 1/3 1 1 3 3 1 SK1 : Response SK2 : Flexibility SK3 : Kemudahan pemesanan SK4 : After sales service

Tabel 4.47 Tabel Perhitungan nilai CR hasil kuisioner evaluator 1 untuk prioritas subkriteria level 2 service

(30)

Tabel 4.51 Tabel konversi hasil kuisioner evaluator 1 untuk prioritas subkriteria level 2 service (skala bilangan menjadi skala rasio fuzzy) Evaluator 1

Response Flexibility Kemudahan

(31)

Pemesanan After S ales Service Response 1 (1/7;1/5;1/3) (1/5;1/3;1) (1;1;3) Flexibility (3;5;7) 1 (1;3;5) (3;5;7) Kemudahan Pemesanan (1;3;5) (1/5;1/3;1) 1 (1;3;5) After S ales Service (1;1;3) (1/7;1/5;1/3) (1/5;1/3;1) 1

Pemesanan After S ales Service Response 1 (1/7;1/5;1/3) (1;1;3) (1;3;5) Flexibility (3;5;7) 1 (3;5;7) (5;7;9) Kemudahan Pemesanan (1;1;3) (1/7;1/5;1/3) 1 (1;3;5) After S ales Service (1/5;1/3;1) (1/9;1/7;1/5) (1/5;1/3;1) 1

(32)

4. M atriks synthectic pariwise comparison

Tabel 4.55 M atriks Pairwise comparison subkriteria level service Synthetic Pairwise Comparison subkriteria service

Pemesanan After S ales Service Response 1 (0.57;0.96;1.5) (0.88;1.5;3.2) (1;1.73;3.87) Flexibility (0.67;1.04;1.77) 1 (0.88;1.5;3.2) (0.81;1.24;2.14) Kemudahan Pemesanan (0.41;0.67;1.5) (0.41;0.67;1.5) 1 (0.45;1;2.24) After S ales Service (0.45;0.58;1.73) (0.47;0.81;1.24) (0.45;1;2.24) 1

5. Rata - rata geometris fuzzy

(

)

(

)

(

)

(

)

0.84 ;1.25 ; 2.08 0.83 ;1.18 ;1.87 0.52 ; 0.82 ;1.5 0.55 ; 0.83 ; 1.48 response flexibility kemudahan aftersaleserv r r r r = = = = % % % %

6. Bobot fuzzy tiap subkriteria dari kriteria service

(33)

Perhitungan bobot prioritas subkriteria level 2 delivery Hasil kuisioner bobot prioritas subkriteria level2 delivery : 1. Konversi ke skala bilangan

delivery menjadi skala bilangan

Evaluator 1 2 3 4

S K1 S K2 S K1 S K2 S K1 S K2 S K1 S K2

S K1 1 1/3 1 1/3 1 3 1 1

S K2 3 1 3 1 1/3 1 1 1

SK1 : Ketepatan jumlah yang dikirim SK2 : Ketepatan waktu pengiriman 2. Hasil perhitungan consistency ratio (CR)

Tabel 4.57 Tabel Perhitungan nilai CR hasil kuisioner evaluator 1 untuk prioritas subkriteria level 2 delivery

Evaluator 1

S K1 S K2 S K1 S K2 Avg λmax CI CR S K1 1.00 0.33 S K1 0.25 0.25 0.25 2.00 0.00 0.00 S K2 3.00 1.00 S K2 0.75 0.75 0.75

Total 4.00 1.33 CR < 0.1 (acceptable)

Evaluator 2

S K1 S K2 S K1 S K2 Avg λmax CI CR S K1 1.00 0.33 S K1 0.25 0.25 0.25 2.00 0.00 0.00 S K2 3.00 1.00 S K2 0.75 0.75 0.75

(34)

Evaluator 3

Evaluator 4

3. Korversi ke skala fuzzy

Tabel 4.61 Tabel konversi hasil kuisioner evaluator 4 untuk prioritas subkriteria level 2 delivery (skala bilangan menjadi skala rasio fuzzy)

(35)

Tabel 4.62 M atriks Pairwise comparison subkriteria level delivery Synthetic Pairwise Comparison subkriteria ekonomis

Ketepatan Jumlah Ketepatan Waktu Ketepatan Jumlah 1 (0.45;0.76;1.97) Ketepatan Waktu (0.67;1.32;2.94) 1

(

)

(

)

0.67 ; 0.87 ; 1.40 0.82 ;1.15 ; 1.72 tepatjumlah tepatwaktu r r = = % %

6. Bobot fuzzy dari tiap subkriteria dari kriteria delivery.

(

)

(

)

0.21; 0.17 ; 0.94 0.26 ; 0.22 ;1.15 tepatjumlah tepatwaktu w w = = % %

Perhitungan bobot prioritas subkriteria level 2 capability Hasil kuisioner bobot prioritas subkriteria level2 capability : 1. Hasil konversi ke skala bilangan

capability menjadi skala bilangan

(36)

Tabel 4.64 Tabel Perhitungan nilai CR hasil kuisioner evaluator 1 untuk prioritas subkriteria level 2 capability

Evaluator 1 S K1 S K2 S K3 S K1 S K2 S K3 Avg λmax CI CR S K1 1.00 0.33 3.00 S K1 0.23 0.22 0.33 0.26 3.06 0.03 0.05 S K2 3.00 1.00 5.00 S K2 0.69 0.65 0.56 0.63 S K3 0.33 0.20 1.00 S K3 0.08 0.13 0.11 0.11 Total 4.33 1.53 9.00 CR < 0.1 (acceptable)

(37)

Tabel 4.68 Tabel konversi hasil kuisioner evaluator 1 untuk prioritas subkriteria level 2 capability (skala bilangan menjadi skala rasio fuzzy) Evaluator 1

Kapasitas Lead Time Reputasi

Response 1 (1/5;1/3;1) (1;3;5) Flexibility (1;3;5) 1 (3;5;7) Reputasi (1/5;1/3;1) (1/7;1/5;1/3) 1

(38)

Response 1 (1/7;1/5;1/3) (1/5;1/3;1) Flexibility (3;5;7) 1 (1;3;5) Reputasi (1;3;5) (1/5;1/3;1) 1

Tabel 4.71 Tabel konversi hasil kuisioner evaluator 4 untuk prioritas subkriteria level 2 capability (skala bilangan menjadi skala rasio fuzzy Evaluator 4

Response 1 (1/5;1/3;1) (1;1;3) Flexibility (1;3;5) 1 (1;3;5) Reputasi (1;1;3) (1/5;1/3;1) 1 4. M atriks synthectic pariwise comparison

Tabel 4.72 M atriks Pairwise comparison subkriteria level capability Synthetic Pairwise Comparison subkriteria service

Kapasitas Lead Time Reputasi

Kapasitas 1 (0.27;0.39;1) (0.67;1.32;2.94)

Lead Time (1.32;2.59;4.79) 1 (1.32;3.41;5.44)

Reputasi (0.45;0.76;1.97) (0.18;0.29;0.76) 1 5. Rata - rata geometris fuzzy

(39)

6. Bobot fuzzy tiap subkriteria dari kriteria capability

(

)

(

)

(

)

0.1; 0.23 ; 0.65 0.22 ; 0.6 ;1.34 0.08 ; 0.17 ; 0.52 kapasitas leadtime reputasi w w w = = = % % %

Setelah bobot dari setiap kriteria dan subkriteria diketahui, nilai bobot fuzzy dari setiap kriteria dan subkriteria tersebut di-defuzzifikasi menjadi nilai best non-fuzzy

performance (BNP) yang menunjukan tingkat prioritas dari setiap kriteria dan

subkriteria. Perhitungan BNP menggunakan metode center of area (COA) dengan rumus matematis BNP_i =

[

(

uw~_i −lw~i

) (

+ mw~_i−lw~i

)

]/3

]

+lw~i. Berikut adalah contoh perhitungan BNP untuk kriteria ekonomis :

(

)

(

) (

)

[

]

[

]

(

)

[

]

24 . 0 08 . 0 3 / 11 . 0 38 . 0 08 . 0 3 / 08 . 0 19 . 0 08 . 0 46 . 0 46 . 0 ; 19 . 0 ; 08 . 0 ~ = + + = + − + − = = ekonomis ekonomis ekonomis ekonomis BNP BNP BNP w

BNP untuk subkriteria diambil dari bobot keseluruhan dari subkriteria tersebut. Dimana bobot keseluruh dari subkriteria tersebut didapat dari hasil perkalian nilai bobot subkriteria dengan bobot super kriterianya.

Bobot keseluruhan subkriteria biaya = w~_ekonomis×w~_biaya

=

(

0.08;0.19;0.46

) (

× 0.21;0.17;0.94

)

=

(

0.08×0.21;0.19×0.17;0.46×0.94

)

(40)

Berikut adalah hasil perhitungan bobot BNP untuk seluruh kriteria dan subkriteria : Tabel 4.73 Tabel hasil perhitungan bobot BNP seluruh kriteria level 1 dan

subkriteria level 2

Kriteri Lvl1/Lvl2/ Alternatif Bobot Lokal Bobot Keseluruhan BNP L M U L M U Ekonomis 0.08 0.19 0.46 0.243 Biaya 0.21 0.17 0.94 0.016 0.033 0.436 0.162 Payment Term 0.26 0.22 1.15 0.020 0.043 0.534 0.199 Quality 0.18 0.19 0.20 0.190 Kualitas 0.16 0.40 0.97 0.029 0.075 0.196 0.100 Tingkat Cacat 0.16 0.40 0.97 0.029 0.075 0.196 0.100 Tingkat Ketidaksesuaian 0.05 0.13 0.38 0.009 0.025 0.076 0.037 Garansi 0.03 0.06 0.16 0.005 0.011 0.032 0.016 Service 0.21 0.19 0.19 0.196 Response 0.12 0.31 0.76 0.025 0.059 0.143 0.076 Flexibility 0.12 0.29 0.68 0.025 0.055 0.128 0.070 Kemudahan pemesanan 0.08 0.20 0.54 0.016 0.038 0.103 0.052 After Sales Service 0.08 0.20 0.54 0.017 0.039 0.102 0.052

Delivery 0.16 0.16 0.17 0.163 Ketepatan Jumlah 0.21 0.17 0.94 0.035 0.027 0.157 0.073 Ketepatan Waktu 0.26 0.22 1.15 0.043 0.036 0.191 0.090 Capability 0.26 0.27 0.26 0.263 Capacity 0.10 0.23 0.65 0.027 0.062 0.166 0.085 Lead Time 0.22 0.60 1.34 0.057 0.160 0.343 0.187 Reputasi 0.08 0.17 0.52 0.021 0.047 0.132 0.067 Bobot BNP pada tabel 4.73 di atas akan digunakan untuk perhitungan bobot

(41)

Perhitungan bobot performance supplier

Perhitungan bobot supplier untuk bahan baku HVI 60.

Berikut adalah hasil kuisioner skala penilaian untuk variable linguistik Tabel 4.74 Penilaian skala subjektif

Evaluator Variabel Linguistik S angat Kurang (S K) Kurang (K) Cukup (C) Baik (B) S angat Baik (S B) l m u l m u l m u l m u l m u 1 0 0 35 35 45 55 55 60 65 65 75 85 85 100 100 2 0 0 25 20 35 50 50 60 70 70 75 80 80 100 100 3 0 0 45 40 40 60 56 60 65 65 70 80 80 100 100 4 0 0 40 40 40 55 55 60 70 70 80 90 90 100 100

Tabel 4.75 Penilaian skala objektif

Skala Linguistik Skala Bilangan Fuzzy

SK Sangat Kurang 0.00 0.00 20.00

K Kurang 10.00 25.00 40.00

C Cukup 30.00 50.00 70.00

B Baik 60.00 75.00 90.00

SB Sangat Baik 80.00 100.00 100.00

Hasil kuisioner penilaian supplier untuk setiap kriteria subjektif untuk bahan baku HVI 60.

Tabel 4.76 Hasil kuisioner penilaian performance supplier kriteria subjektif

Ev1 Ev2 Ev3 Ev4 Ev1 Ev2 Ev3 Ev4 Ev1 Ev2 Ev3 Ev4

Payment Term C B C C B B B B K C C B

Kualitas Produk B B C B C C B B SB B SB SB

Garransi B C C C C B B C SB SB B B

(42)

Flexibility K K C B SB B B B B B K K Kemudahan Pemesanan B C B B B C B B B B B C

After S ales Service C C C C B SB B B K C B B

Reputasi B B C C B B B B C B B C

Dari hasil penilaian alternatif untuk setiap subkriteria, dilakukan perhitungan rata – rata fuzzy performance dengan rumus matematis : E%ij =(1 )n ⊗(E%ij1+E%ij2 + +L E%ijn). Pada perhitungan rata – rata fuzzy performance untuk subkriteria subjektif akan menggunakan skala penilaian subjektif pada tabel 4.74. Sedangkan untuk penilaian kriteria objektif akan menggunakan skala penilaian objektif variable linguistik Perhitungan rata – rata fuzzy performance untuk supplier A :

Penilaian terhadap supplier A untuk kriteria payment term dari evaluator 1 s/d evaluator 4 adalah : C, B, C, C

Skala C menurut evaluator 1 = (55;60;65) Skala B menurut evaluator 2 = (70;75;80) Skala C menurut evaluator 3 = (56;60;65) Skala C menurut evaluator 4 = (55;60;70)

( ) (

)

(

)

(

59;63.75;70

)

~ ) 70 65 80 65 ( ; 4 / ) 60 60 75 60 ( ; 4 / ) 55 56 70 55 ( ~ 70) ; 60 ; (55 65) ; 60 ; (56 80) ; 75 ; (70 65) ; 60 ; (55 4 / 1 ~ = + + + + + + + + + = + + + ⊗ = payterm payterm payterm E E E

Penilaian terhadap supplier B untuk kriteria kualitas produk dari evaluator 1 s/d evaluator 4 adalah : B, B, B, B

(43)

Skala B menurut evaluator 4 = (70;80;90)

( ) (

)

(

)

(

67.5;75;83.75

)

Penilaian terhadap supplier C untuk kriteria kualitas produk dari evaluator 1 s/d evaluator 4 adalah : K, C, C, B

Skala B menurut evaluator 1 = (35;45;55) Skala B menurut evaluator 2 = (50;60;70) Skala C menurut evaluator 3 = (65;70;80 Skala B menurut evaluator 4 = (70;80;90)

( ) (

)

(

)

(

55;63.75;73.75

)

Berikut adalah nilai performance supplier untuk kriteria subjektif :

Tabel 4.77 Konversi penilaian performance supplier kriteria subjektif ke skala fuzzy

Kriteria

Alternatif

(44)

Dari data historis kinerja supplier dan penawaran yang diberikan supplier, dilakukan penilaian kriteria untuk kriteria objektif.

Tabel 4.78 Data objektif performance supplier

Harga 150000 175000 145000

Jlh Cacat 578 776 326

Total Jumlah Produk 55000 90000 25000

Persentase Jlh Cacat 1.05% 0.86% 1.30%

Jlh Tidak S esuai S pesifikasi 1 2 1

Total Jumlah Pemesanan

Terjadi 17 24 8

Persentase Jlh Tdk Sesuai

S pesifikasi 5.88% 8.33% 12.50%

Jlh Pengiriman Tidak Tepat

Kuantitas 1 0 0

Total Jumlah Pengiriman

terjadi 17 24 8

Quantity Accuracy 94.12% 100.00% 100.00%

Jlh Pengiriman Tidak Tepat

Waktu 3 5 1

Total Jumlah Pengiriman

(45)

Dari data perhitungan kinerja dan penawaran supplier diatas, dilakukan penilaian

supplier dengan hasil sebagai berikut :

Tabel 4.79 Penilaian performance supplier untuk kriteria objektif

Biaya B C SB Tingkat Kecacatan C B K Tingkat Keetidaksesuaian B C K Ketepatan Jumlah B SB SB Ketepatan Waktu B C SB Lead Time B B C Capacity B SB C

Nilai supplier A untuk kriteria biaya adalah B. M aka skala B sesuai skala penilaian objektif adalah (60 , 75, 90)

Tabel 4.80 Penilaian performance supplier untuk kriteria objektif dalam skala fuzzy

Kriteria

Alternatif

l m u l m u l m u Biaya 59 63.75 70 67.5 75 83.75 52.75 61.25 70 Tingkat Kecacatan 65.25 72.5 80 60 67.5 76.25 81.25 93.75 95 Tingkat Ketidaksesuaian 56.5 63.75 72.5 61.25 66.25 73.75 75 87.5 92.5 Ketepatan Jumlah 67.5 75 83.75 63.75 75 81.25 27.75 30 48.75 Ketepatan Waktu 45.25 55 65 72.5 81.25 87.5 53.75 57.5 70 Lead Time 62.5 71.25 81.25 62.5 71.25 81.25 63.75 70 78.75 Capacity 54 60 67.5 70 81.25 88.75 55 63.75 73.75

(46)

Tabel 4.81 Penilaian performance supplier untuk seluruh kriteria dalam skala fuzzy

Kriteria Alternatif

Supplier A Supplier B Supplier C

Payment Term 59.00 63.75 70.00 67.50 75.00 83.75 52.75 61.25 70.00 Kualitas Produk 65.25 72.50 80.00 60.00 67.50 76.25 81.25 93.75 95.00 Garansi 56.50 63.75 72.50 61.25 66.25 73.75 75.00 87.50 92.50 Response 67.50 75.00 83.75 63.75 75.00 81.25 27.75 30.00 48.75 Flexibility 45.25 55.00 65.00 72.50 81.25 87.50 53.75 57.50 70.00 Kemudahan Pemesanan 62.50 71.25 81.25 62.50 71.25 81.25 63.75 70.00 78.75 After S ales Service 54.00 60.00 67.50 70.00 81.25 88.75 55.00 63.75 73.75 Reputasi 61.50 67.50 75.00 67.50 75.00 83.75 61.25 66.25 73.75 Biaya 60.00 75.00 90.00 30.00 50.00 70.00 80.00 100.00 100.00 Tingkat Kecacatan 30.00 50.00 70.00 60.00 75.00 90.00 10.00 25.00 40.00 Tingkat Ketidaksesuaian 60.00 75.00 90.00 30.00 50.00 70.00 10.00 25.00 40.00 Ketepatan Jumlah 60.00 75.00 90.00 80.00 100.00 100.00 80.00 100.00 100.00 Ketepatan Waktu 60.00 75.00 90.00 30.00 50.00 70.00 80.00 100.00 100.00 Lead Time 60.00 75.00 90.00 60.00 75.00 90.00 30.00 50.00 70.00 Capacity 60.00 75.00 90.00 80.00 100.00 100.00 30.00 50.00 70.00

Penentuan supplier terbaik

Supplier terbaik diindikasikan oleh fuzzy synthetic decision ( R~) yaitu jumlah hasil perkalian antara nilai fuzzy performance supplier dengan untuk setiap kriteria ( E~) dengan bobot keseluruhan dari kriteria tersebur ( w~ ).

kriteria jumlah n w u E u w m E m w l E l R n i i i i n i i n i i i = ⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛ × × × =

∑

= = =0 0 0 1 ~ ~ ; ~ ~ ; ~ ~ ~

Untuk supplier A nilai fuzzy synthectic decision-nya adalah :

(47)

Untuk supplier B nilai fuzzy synthectic decision-nya adalah :

(

) (

)

(

)

(

)

(

) (

)

(

)

(

)

(

) (

)

(

)

(

)

(

22.5;58.62;243.33

)

~ 75 . 83 13 . 0 75 . 83 53 . 0 70 44 . 0 ; 75 05 . 0 75 04 . 0 50 03 . 0 ; 5 . 67 02 . 0 5 . 67 02 . 0 30 02 . 0 ~ = ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ × + + × + × × + + × + × × + + × + × = B B R R L L L

Untuk supplier C nilai fuzzy synthectic decision-nya adalah :

(

) (

)

(

)

(

)

(

) (

)

(

)

(

)

(

) (

)

(

)

(

)

(

19.46;47.08;225.21

)

~ 75 . 73 13 . 0 70 53 . 0 100 44 . 0 ; 25 . 66 05 . 0 25 . 61 04 . 0 100 03 . 0 ; 25 . 61 02 . 0 75 . 52 02 . 0 80 02 . 0 ~ = ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ × + + × + × × + + × + × × + + × + × = C C R R L L L

Setelah didapat nilai fuzzy synthectic decision dari setiap supplier, dilakukan perhitungan BNP defuzifikasi dengan metode COA.

(48)

Berikut ini adalah perhitungan keseluruhan dari fuzzy synthectic decision :

Tabel 4.82 Tabel keseluruhan dari fuzzy synthectic decision

13

(49)

4.3. Analisis dan Pembahasan

Dari hasil pengolahan dan perhitungan data dengan menggunakan metode

Fuzzy AHP, dapat dibuat suatu analisis untuk menjadi masukan dan pertimbangan

bagi manajemen untuk menentukan supplier terpilih. Terdapat banyak kriteria pemilihan yang harus diperhatikan dalam pemilihan supplier. Dari kriteria – kriteria yang terlibat dalam pemilihan memiliki tingkat prioritas yang berbeda antara satu kriteria dengan kriteria lainnya. Tingkat prioritas ini yang akan menunjukan sebarapa penting kriteria.

0.24 0.19 0.20 0.16 0.26 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 Kriteria Lev el 1

Tingkat Prioritas Kriteria Level 1

Ekon omis Qua lity Service Delive ry Kap ab ilit as

Gambar 4.2 Tingkat Prioritas Kriteria Level 1

(50)

0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25

Subkri teri a Level 2

Bia ya Payme nt Te rm Kua lita s Pro du k Ting ka t Keca catan Ting ka t Ket id aksesuaia n Gara nsi

Resp on se Flexib ilit y

Kemu da han p eme san an Afte r Sales Service Ket ep atan Jumlah Ket ep atan Waktu Cap acity Le ad Time Rep ut asi

Gambar 4.3 Tingkat Prioritas Seluruh Kriteria dan Subkriteria

Untuk subkriteria level 2 subkriteria payment term merupakan kriteria terpenting pada level 2, dimana subkriteria payment term memiliki bobot prioritas sebesar 0.2.

Berikut ini adalah analisis nilai performance supplier untuk setiap kriteria. • Performance supplier dari segi kriteria biaya

(51)

Untuk kriteria biaya supplier C merupakan supplier terbaik dengan nilai BNP sebesar 16,07.

• Performance supplier dari segi kriteria payment term

13.75 16.42 13.68 0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 12.00 14.00 16.00 18.00 Supplier

BNP Kriteria Payment Term

Sup plie r A Sup plie r B Sup plie r C

Gambar 4.5 BNP Kriteria Payment Term

Untuk kriteria payment term supplier B merupakan supplier terbaik dengan nilai BNP sebesar 16,42.

• Performance supplier dari segi kriteria kualitas produk

(52)

Untuk kriteria kualitas supplier C merupakan supplier terbaik dengan nilai BNP sebesar 9,33.

• Performance supplier dari segi kriteria tingkat kecacatan

6.11 8.33 3.33 0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 Sup plier

BNP Kriteria Tingkat Kecacatan

Gambar 4.7 BNP Kriteria Tingkat Kecacatan

Untuk kriteria tingkat kecacatan supplier B merupakan supplier terbaik dengan nilai BNP sebesar 8,33.

• Performance supplier dari segi kriteria tingkat ketidaksesuaian

3.09 2.28 1.25 0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 Supp lier

BNP kriteria Tingkat Ketidaksesuaian

(53)

Untuk kriteria tingkat ketidaksesuaian supplier A merupakan supplier terbaik dengan nilai BNP sebesar 3,09.

• Performance supplier dari segi kriteria garansi

1.13 1.16 1.47 0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 1.40 1.60 Sup plier

BNP Kriteria Garansi

Sup plie r A Sup plie r B Sup plie r C Gambar 4.9 BNP Kriteria Garansi

Untuk kriteria garansi supplier C merupakan supplier terbaik dengan nilai BNP sebesar 1,47.

• Performance supplier dari segi kriteria response

(54)

Untuk kriteria response supplier A merupakan supplier terbaik dengan nilai BNP sebesar 6,02.

• Performance supplier dari segi kriteria flexibility

4.17 5.84 4.50 0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 Sup plier

BNP Kriteria Flexibility

S up plie r A S up plie r B S up plie r C Gambar 4.11 BNP Kriteria Flexibility

Untuk kriteria flexibility supplier B merupakan supplier terbaik dengan nilai BNP sebesar 5,84.

• Performance supplier dari segi kriteria kemudahan dalam melakukan pemesanan 4.02 4.02 3.93 3.88 3.90 3.92 3.94 3.96 3.98 4.00 4.02 4.04 Su pplier

BNP Kriteria Kemudahan Pemesanan

Su pp lier A Su pp lier B Su pp lier C

(55)

Untuk kriteria kemudahan pemesanan supplier A dan supplier B merupakan supplier terbaik dengan nilai BNP sebesar 4,02.

• Performance supplier dari segi kriteria after sales service

3.36 4.45 3.63 0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 4.00 4.50 5.00 Su pplier

BNP Kriteria After Sales Service

S up plier A S up plier B S up plier C

Gambar 4.13 BNP Kriteria After Sales Service

Untuk kriteria after sales service supplier B merupakan supplier terbaik dengan nilai BNP sebesar 4,45.

• Performance supplier dari segi kriteria ketepatan jumlah

6.08 7.06 7.06 5.40 5.60 5.80 6.00 6.20 6.40 6.60 6.80 7.00 7.20 Sup plier

BNP Kriteria Ketepatan Jumlah

S up plie r A S up plie r B S up plie r C

(56)

Untuk kriteria ketepatan jumlah supplier B dan supplier C merupakan supplier terbaik dengan nilai BNP sebesar 7,06.

• Performance supplier dari segi kriteria ketepatan waktu

7.50 5.49 8.72 0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 Supp lier

BNP Kriteria Ketepatan Waktu

Gambar 4.15 BNP Kriteria Ketepatan Waktu

Untuk kriteria ketepatan waktu supplier C merupakan supplier terbaik dengan nilai BNP sebesar 8,72.

• Performance supplier dari segi kriteria kapasitas

(57)

Untuk kriteria kapasitas supplier B merupakan supplier terbaik dengan nilai BNP sebesar 8,32.

• Performance supplier dari segi kriteria lead time

15.45 15.45 11.26 0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 12.00 14.00 16.00 18.00 Supp lier

BNP Kriteria Lead Time

Gambar 4.17 BNP Kriteria Lead Time

Untuk kriteria lead time supplier A dan supplier B merupakan supplier terbaik dengan nilai BNP sebesar 15,45.

• Performance supplier dari segi kriteria reputasi

(58)

Untuk kriteria reputasi supplier B merupakan supplier terbaik dengan nilai BNP sebesar 5,34.

Dari seluruh nilai performance supplier tersebut akan didapat nilai

performance total seluruh kriteria yang akan menunjukan peringkat dari

supplier. 104.44 108.17 97.25 90.00 92.00 94.00 96.00 98.00 100.00 102.00 104.00 106.00 108.00 110.00 Su pplier

BNP Keseluruhan Kriteria

Su pp lier A Su pp lier B Su pp lier C Gambar 4.19 BNP Keseluruhan Kriteria

Dari nilai BNP keseluruhan kriteria dapat diketahui supplier terbaik adalah supplier B dengan nilai BNP 108,17. Dari evaluasi pemilihan supplier yang dilakukan telah mempertimbangkan kriteria – kriteria yang dianggap mampu menilai supplier secara komprehensif seperti kualitas, ekonomis, kapabilitas dan lain – lain. Oleh karena itu hasil pemilihan supplier di atas diharapkan dapat memberikan manfaat bagi perusahaan sebagai berikut :

(59)

• Meningkatnya kualitas produk yang dihasilkan, karena dengan evaluasi pemilihan supplier diharapkan dapat menjaga kualitas bahan baku yang menjadi input proses produksi.

• Waktu pengiriman yang cepat akan membuat proses produksi sesuai dengan yang dijadwalkan sehingga akan mengurangi jumlah pending orders dan lost

sales konsumen

4.4. Analisis Sistem Informasi 4.4.1. The Task

4.4.1.1. Purpose

PT. Baria Tradinco adalah sebuah perusahaan yang bergerak dalam bidang produksi oli. Selama ini sistem pengadaan bahan baku yang dilakukan oleh perusahaan masih menggunakan sistem semi manual, dimana hanya dibantu dengan telepon dan fax untuk alat komunikasi dan penggunaan komputer dengan aplikasi M icrosoft Office. Perusahaan bisaanya juga hanya menggunakan satu supplier tertentu, tidak pernah dilakukan evaluasi supplier dan sangat jarang sekali terjadi pergantian supplier, sehingga service level dari

supplier dirasakan belum sesuai harapan. Oleh karena itu perusahaan

membutuhkan sebuah sistem informasi pemesanan bahan baku yang terkomputerisasi. Dengan sistem informasi dapat mendukung proses

procurement sehingga menjadi lebih cepat, dapat mendukung proses tender

(60)

pengambilan keputusan pemilihan supplier terbaik dengan model perhitungan

Fuzzy AHP.

4.4.1.2. Sistem Definition

Cakupannya sistem informasi mulai dari bagian gudang, bagian PPIC, bagian purchasing, bagian finance dan supplier. Contohnya dukungan yang dapat diberikan sistem informasi usulan ini seperti membantu bagian PPIC dalam melakukan permintaan pengadaan bahan baku, membantu bagian

purchasing dalam melakukan pemesanan pembelian bahan baku kepada

supplier dan lebih detil akan dijelaskan pada bagian selanjutnya.

Tender dan evaluasi pemilihan supplier tidak dilakukan setiap akan dilakukannya pembelian bahan baku. Tender dan evaluasi pemilihan supplier ini hanya dilakukan pada awal periode produksi (satu tahun). Supplier yang memenangi tender akan terus digunakan selama satu periode. Selama periode tersebut peforma dari supplier tersebut akan dicatat untuk menjadi bahan pertimbangan dalam seleksi supplier pada tender periode berkutnya.

(61)

Untuk memperjelas sistem definition maka dilakukanlah evaluasi FACTOR yang ditunjukkan pada tabel di bawah ini:

Tabel 4.83 Tabel FACTOR

Functionality • Membantu bagian PPIC dalam melakukan permintaan pengadaan bahan baku (purchase requisition).

• Mendukung manajer purchasing dalam proses evaluasi dan pemilihan supplier dengan kriteria lebih dari satu, dimana model perhitungan dengan metode

Fuzzy AHP dan melakukan konfirmasi pemilihan

supplier dengan supplier selection confirmation

kepada Staff purchasing.

• Mendukung bagian purchasing dalam proses pengadaan bahan baku antara lain dalam menerima

purchase requisition, membuat request for quotation,

menerima supplier quotation, menerima supplier

selection confirmation, membuat purchase order.

• Membantu supplier menerima request for quotation, mengirimkan supplier quotation, menerima purchase

order dan menerima pemberitahuan retur.

• Membantu bagian gudang dalam melakukan konfirmasi penerimaan bahan baku (material

receiveform) dan retur (retur form).

(62)

baku yang telah diterima dan diretur.

Application Domain Bagian purchasing, bagian PPIC, bagian gudang, bagian

finance dan supplier.

Condition Sistem informasi ini harus digunakan oleh SDM berpengetahuan Computer yang telah dimiliki oleh perusahaan sekarang.

Technology PC dengan jaringan LAN dan terkoneksi dengan internet,

client – server application, web based application.

Object Purchase requisition, request for quotation, supplier quotation, supplier selection confirmation, purchase

order, material receiveform, retur form dan bahan baku.

Responsibility M ampu memperlancar proses pengadaan bahan baku dengan mempermudah pertukaran data dan informasi antara perusahaan dan supplier. Selain itu mampu mendukung proses evaluasi dan pengambilan kumputusan dalam pemilihan supplier.

4.4.1.3. Context

4.4.1.3.1. Sistem Berjalan

(63)

komputer, telepon, fax dan email sebagai sarana komunikasi antara bagian. Komunikasi dan koordinasi semakin terhambat karena perbedaan lokasi. Dimana bagian purchasing dan finance berada di kantor pusat (Jakarta) sedangkan bagian gudang dan produksi berada di pabrik (Cikarang). Komunikasi antara bagian – bagian tersebut menggunkan telepon, fax dan

email.

Penggunaan komputer hanya sebatas pada penggunaan program-program yang sifatnya berdiri sendiri, seperti M icrosoft Word dan M icrosoft Excel, yang dikombinasi dengan beberapa pencatatan secara manual menggunakan kertas.

Peran dari setiap bagian secara detil adalah sebagai berikut :

• Bagian gudang akan melakukan pengecekan dan pencatatan onhand bahan baku atau stok yang terdapat di gudang bahan baku tanpa menggunakan sistem yang baku (standar), hanya berbasis pada penggunaan M icrosoft Excel yang diubah secara terus-menerus dan dikombinasikan dengan menggunakan database produk maupun bahan baku menggunakan M icrosoft Access.

• Bagian PPIC melakukan penghitungan, pembuatan dan mencatat rencana pengadaan bahan baku atau material resource planning (M RP) yang dibutuhkan pada kegiatan produksi dengan menggunakan M icrosoft Excel.

(64)

baku telah diterima atau belum berdasarkan arsip M RF yang dikirim oleh bagian gudang.

• Untuk bagian purchasing dalam mendapatkan penawaran (quotation) dari

supplier - supplier menggunakan telepon dan menerima print out

penawaran dari fax. Kemudian penawaran supplier - supplier tersebut akan diteruskan ke manajer purchasing. Setelah itu manajer purchasing yang akan menilai dan memilih supplier yang akan digunakan yang kemudian akan dikonfirmasi ke Staff purchasing. Selain itu bagian

purchasing juga melakukan pencatatan data – data purchase order (PO),

outstanding PO (PO yang bahan bakunya belum diterima) dan supplier