UJIAN TUGAS AKHIR

Oleh:Indira Kusuma Wardhani 1208100048

Pembimbing :Prof. DR. M. Isa Irawan, MT.

Drs. I Gusti Ngurah Rai U. M.Si

JURUSAN MATEMATIKAFAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBERSURABAYA

2012

OL

SELEKSI SUPPLIER BAHAN BAKUDENGAN METODE TOPSIS FUZZY MADM

(STUDI KASUS PT. GIRI SEKAR KEDATON, GRESIK)

PENDAHULUAN

LATAR BELAKANG

Persaingan IndustriPeningkatan Kinerja

PerusahaanPengukuran Kinerja

Supplier

Evaluasi SupplierSupplierTerbaikTOPSISFuzzy MADM

RUMUSAN MASALAH

Bagaimana menentukan supplier terbaik sesuai dengan kriteria yang ditentukan denganmengaplikasikan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FMADM).

Data yang dianalisa adalah data primer (kuisioner) dengan studi kasus di PT. Giri SekarKedaton Gresik. Kuisionerdiberikan kepada para pembuat keputusan di PT. Giri Sekar Kedaton.

Supplier yang diteliti adalah supplier bahan baku (semen, pasir, besi, batu pondasi, kayu).

Tujuan dariTugas Akhir ini adalah menentukan supplier terbaik sesuai dengan kriteria yang ditentukan dengan mengaplikasikan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FMADM)

Manfaat dariTugas Akhir ini adalah mengetahui kinerja supplier bahan baku yang terbaiksehingga dapat membantu pihak perusahaan khususnya dalam pemilihan supplier

BATASAN MASALAH

TUJUAN DAN MANFAAT

TINJAUAN PUSTAKA

PROSES PEMILIHAN SUPPLIER

Tujuan utama dari proses pemilihan supplier adalah untuk menentukan supplier yang dapatmemenuhi kebutuhan perusahaan secara konsisten dan meminimasi resiko yang berkaitandengan pengadaan bahan baku maupun komponen.

Kriteria dalam pemilihan pemilihan supplier meliputi :

1. Kriteria harga, seperti kepantasan harga dengan kualitas barang yang dihasilkan, kemampuan untuk memberikan potongan harga (diskon) pada pemesanan dalam jumlah tertentu.

2. Kriteria kualitas, seperti kesesuaian barang dengan spesifikasi yang sudah ditetapkan, penyediaan barang tanpa cacat, kemampuan memberikan kualitas yang konsisten.

3. Kriteria ketepatan pengiriman, seperti kemampuan untuk mengirimkan barang sesuai dengan tanggal yang telah disepakati, kemampuan dalam hal penanganan sistem transportasi.

4. Kriteria ketepatan jumlah, seperti ketepatan dan kesesuaian jumlah dalam pengiriman , kesesuaian isi kemasan.

KRITERIA PEMILIHAN SUPPLIER

5. Kriteria customer care, seperti kemudahan untuk dihubungi, kemampuan untuk memberikan informasi secara jelas dan mudah untuk dimengerti, kecepatan dalam hal menanggapi permintaan pelanggan, cepat tanggap dalam menyelesaikan keluhan pelanggan.

Himpunan fuzzy didasarkan pada gagasan untuk memperluas jangkauan fungsi karakteristik sedemikian hingga fungsi tersebut akan mencakup bilangan real pada interval [0,1]. Nilai keanggotaannya menunjukkan bahwa suatu item dalam semesta pembicaraan tidak hanya berada pada 0 atau 1, namun juga nilai yang terletak diantaranya. Dengan kata lain, nilai kebenaran suatu item tidak hanya benar atau salah. Nilai 0 menunjukkan salah, nilai 1 menunjukkan benar, dan masih ada nilai-nilai yang terletak antara benar dan salah.

HIMPUNAN FUZZY

Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah MADM, antara lain [5] :

• Simple Additive Weighting Method (SAW)

• Weight Product (WP)

• ELECTRE

• Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)

• Analytic Hierarchy Process (AHP).

MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING

Entropy dapat diaplikasikan untuk pembobotan atribut-atribut. Konsep utama dari metode ini adalah pengukuran kriteria melalui fungsi tertentu sesuai dengan kuantitas informasi yang diberikan

Langkah-langkah Perhitungan Bobot Kriteria dengan Metode Entropi [5] :

1. Normalisasi data awal kuisioner dengan mengurangkan tiap-tiap angka dengan nilai tertinggi pada pembobotan kriteria

2. Nilai yang diperoleh dari langkah pertama dibagi dengan total nilai untuk semua kriteria yang dirumuskan sebagai berikut :

untuk m>1, dan i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n

3. Nilai entropi untuk tiap kriteria dirumuskan oleh :

4. Dispersi dari tiap kriteria dapat dihitung dengan persamaan :

METODE ENTROPY

5. Dengan asumsi total bobot 1, maka untuk mendapatkan bobot masing-masing kriteria harus dilakukan normalisasi nilai dispersi dengan persamaan sebagai berikut :

TOPSIS didasarkan pada konsep dimana alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, namun juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif.Secara umum, prosedur dari metode TOPSIS sebagai berikut [1]:

1. Menentukan matriks keputusan yang ternormalisasi.

TOPSIS membutuhkan rating kinerja setiap alternatif pada setiap kriteria yang ternormalisasi, yaitu dapat ditulis dengan persamaan :

2. Menghitung matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot.

Dengan bobot W= (w1, w2,.....,wn) maka rating bobot ternormalisasi dapat didefinisikan sebagai :

Tehnique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution

3. Menghitung matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif.

Solusi ideal positif dapat didefinisikan sebagai :

Solusi ideal negatif dapat didefinisikan sebagai :

Dengan :

4. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan matrik solusi ideal negatif.

Jarak antara nilai alternatif dengan solusi ideal positif dirumuskan sebagai :

dengan :

Jarak antara nilai alternatif dengan solusi ideal negatif dirumuskan sebagai :

dengan:

5. Menghitung nilai preferensi untuk setiap alternatif.

Nilai preferensi untuk setiap alternatif diberikan sebagai :

METODOLOGI PENELITIAN

STUDI LITERATUR

PENGUMPULAN DATA

PENGOLAHAN DATA

CODING PROGRAM IMPLEMENTASI TOPSIS

PENARIKAN KESIMPULAN

METODOLOGI

PEMBAHASAN

Untuk mendapatkan bobot tiap kriteria, data kuisioner akan diolah terlebih dahulu denganmenggunakan metode entropy. Kuisioner pembobotan kriteria tersebut digunakan untukmengetahui tingkat kepentingan dari masing-masing kriteria yang selanjutnya dapatmempengaruhi perankingan alternatif. Berikut adalah hasil kuisioner dari tiap kriteria :

PEMBOBOTAN TIAP KRITERIA

Setelah dilakukan perhitungan dengan metode entropy maka didapat :

Terlihat bahwa kriteria C9

(kriteria isi kemasan) merupakan

kriteria dengan bobot tertinggi

yaitu 0,0973

Perhitungan tiap alternatif juga dihitung dengan menggunakan metodntropy.Terdapat 5 tingkat kepentingan penilaian alternatif yaitu :

1-2 : Sangat Buruk 7-8 : Baik

3-4 : Buruk 9-10 : Sangat Baik

5-6 : Cukup Baik

Berikut ini akan akan ditampilkan hasil perhitungan pembobotan tiap alternatif dengan metode entropy :

SUPPLIER SEMEN

PEMBOBOTAN TIAP ALTERNATIF

Dengan : A1 : Koperasi Semen Gresik A3: UD. Sumber Wangi

A2: UD. Duta Bangunan A4: UD. Gajah Tunggal

SUPPLIER PASIR

Dengan : A1 : UD. Nurmal Jaya A3: UD. Paris Jaya

A2: UD. Ikhwan Jaya A4: UD. Lancar Jaya

SUPPLIER BESI

Dengan : A1 : Koperasi Semen Gresik A3: UD. Sumber Wangi

A2: UD. Duta Bangunan A4: UD. Gajah Tunggal

SUPPLIER BATU PONDASI

Dengan : A1 : UD. Nurmal Jaya A3: UD. Paris JayaA2: UD. Ikhwan Jaya A4: UD. Lancar Jaya

SUPPLIER KAYU

Dengan : A1 : UD. Cahaya Mulya A3: UD. Muncul

A2: UD. Sumber Wangi

Berikut akan dijelaskan mengenai perhitungan dalam melakukan perankingan supplier tiap bahan baku dengan menggunakan metode TOPSIS :

SUPPLIER SEMEN

Langkah I : Matriks keputusan yang didapat dari hasil perhitungan entropy

Matriks X

PERANKINGAN SUPPLIER DENGAN METODE TOPSIS

Langkah II : Matriks keputusan yang ternormalisasi dengan menggunakan persamaan :

Didapat : Matriks R

Langkah III : Menghitung matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot.

Dengan bobot W= (w1, w2,.....,wn) maka rating bobot ternormalisasi dapatdidefinisikan sebagai :

Didapat : Matriks Y

Langkah IV : Menghitung solusi ideal positif dan solusi ideal negatif

Menghitung solusi ideal positif berdasar persamaan :

Didapat :

Solusi ideal negatif dihitung berdasarkan persamaan :

Didapat :

Langkah V : Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan matrik solusi ideal negatif.

Jarak antara nilai alternatif dengan solusi ideal positif dirumuskan sebagai :

Didapat :

Jarak antara nilai alternatif dengan solusi ideal positif dirumuskan sebagai :

Didapat :

Langkah VI : Menentukan Nilai Preferensi

Nilai preferensi untuk setiap alternatif diberikan sebagai :

Sehingga didapat :

Dengan :

V1 : Nilai preferensi Koperasi Semen Gresik

V2 : Nilai preferensi UD. Duta Bangunan

V3 : Nilai preferensi UD. Sumber Wangi

V4 : Nilai preferensi UD. Gajah Tunggal

SUPPLIER PASIR

Dengan menggunakan cara yang sama dengan perankingan supplier semen maka didapat :

dengan :

V1 : Nilai preferensi UD. Nurmal Jaya

V2 : Nilai preferensi UD. Ikhwan Jaya

V3 : Nilai preferensi UD. Paris Jaya

V4 : Nilai preferensi UD. Lancar Jaya

SUPPLIER BESI

Dengan menggunakan cara yang sama dengan perankingan supplier bahan baku lainnya maka didapat :

dengan :

V1 : Nilai preferensi Koperasi Semen Gresik

V2 : Nilai preferensi UD. Duta Bangunan

V3 : Nilai preferensi UD. Sumber Wangi

V4 : Nilai preferensi UD. Gajah Tunggal

SUPPLIER BATU PONDASI

Dengan menggunakan cara yang sama dengan perankingan supplier bahan baku lainnya maka didapat :

dengan :

V1 : Nilai preferensi UD. Nurmal Jaya

V2 : Nilai preferensi UD. Ikhwan Jaya

V3 : Nilai preferensi UD. Paris Jaya

V4 : Nilai preferensi UD. Lancar Jaya

SUPPLIER KAYU

Dengan menggunakan cara yang sama dengan perankingan supplier bahan baku lainnya maka

didapat :

dengan :

V1 : Nilai preferensi UD. Cahaya Mulya

V2 : Nilai preferensi UD. Sumber Wangi

V3 : Nilai preferensi UD. Muncul

Setelah dilakukan tahap coding program serta evaluasi dengan menggunakan bahasapemrograman terlihat bahwa supplier semen terbaik adalah Koperasi Semen Gresik, supplierpasir terbaik adalah UD. Lancar Jaya, supplier besi terbaik adalah Koperasi Semen Gresik,supplier batu pondasi terbaik adalah UD. Ikhwan Jaya, dan supplier kayu terbaik adalah UD.SumberWangi.

CODING PROGRAM IMPLEMENTASI TOPSIS

PENUTUP

Berdasarkan hasil pengolahan data secara manual serta menggunakan coding program, makadapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:

1. Supplier semen terbaik adalah Koperasi Semen Gresik

2. Supplier pasir terbaik adalah UD. Lancar Jaya

3. Supplier besi terbaik adalah Koperasi Semen Gresik

4. Supplier batu pondasi terbaik adalah UD. Ikhwan Jaya

5. Supplier kayu terbaik adalah UD. SumberWangi

Saran yang disampaikan untuk penelitian lebih lanjut mengenai metode TOPSIS khususnyakasus pemilihan supplier adalah pengisian kuisioner sebaiknya 2 arah, yaitu dari pihakperusahaan serta dari pihak supplier ,sehingga dapat membantu dalam pengambilan keputusanserta memberikan masukan kepada supplier berdasarkan indikator kinerja yang kurang baik.

KESIMPULAN DAN SARAN

[1] Kusumadewi, S., Hartanti, S., Harjoko, A., Wardoyo, R. (2006).“Fuzzy Multi-Attribute Decision Making” .Yogyakarta: Graha Ilmu.

[2] Budiman, R.F. (2009). “Pemilihan Supplier dengan Metode Topsis MCDM”. Tugas Akhir Jurusan Matematika Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Surabaya

[3] Nurul,B.M. (2010). “Pemilihan Supplier Menggunakan Metode Fuzzy Data Envelopment Analysis (DEA)”. Tugas Akhir Jurusan Matematika Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Surabaya.

[4] Surjasa, D., Astuti, P., Nugroho, H. (2006). “Usulan Supplier Selection dengan Analitycal Hierarchy Process dan Penerapan Sistem Informasi dengan Konsep Vendor Managed Inventory Pada PT. ABC “. Jurnal Dosen dan Alumni Teknik Industri Universitas Trisakti. Jakarta

[5] Gerdon. (2011). ”Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Penerimaan Beasiswa Bagi Mahasiswa STMIK AMIKOM”. Tugas Akhir Jurusan Sistem Informasi STIMIK AMIKOM. Yogyakarta.

[6] Lestari, S. (2011). ”Seleksi Penerimaan Calon Karyawan Menggunakan Metode TOPSIS”. Konferensi Nasional Sistem dan Informatika. Bali.

[7] Josowidagdo, L. (2003). “Metode TOPSIS Sebagai Penentu Prioritas Alternatif Keputusan Program Transportasi”. INASEA Vol. 4, Hal. 29-38.

[8] Avianti, R.S. (2009). “Kajian Metode Electre II Pada Permasalahan Multi-Attribute Decision Making (MADM)”. Tugas Akhir Matematika Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Surabaya.

DAFTAR PUSTAKA