Perhitungan Bobot Lokal Fuzzy Level 3 Alternatif

Tabel 5.18. Rata-rata Geometris Matriks Perbandingan Berpasangan Level 2 Elemen l m u l m u l m u l m u l m u l m K1 K2 K3 K4 K5 K6 K1 1,0000 1,0000 1,0000 0,5054 0,9247 1,8086 0,7418 1,3991 2,4380 0,7230 1,7855 3,0676 1,0000 3,0000 5,0000 0,4503 0,8327 1,7818 K2 0,5529 1,0815 1,9786 1,0000 1,0000 1,0000 0,8434 1,5982 3,1516 0,3256 0,6494 1,2685 0,8327 1,8171 3,2598 0,5020 0,9806 2,2209 K3 0,4102 0,7148 1,3480 0,3173 0,6257 1,0889 1,0000 1,0000 1,0000 0,3979 0,6948 1,3572 0,4746 0,9005 1,8493 0,2692 0,4415 1,0000 K4 0,3260 0,5601 1,3831 0,7883 1,5399 3,0717 0,7368 1,4393 2,5132 1,0000 1,0000 1,0000 0,4472 0,9347 2,1544 0,5848 1,3480 2,8173 K5 0,2000 0,3333 1,0000 0,3068 0,5503 1,2009 0,5407 1,1105 2,1070 0,4642 1,0699 2,2361 1,0000 1,0000 1,0000 0,4724 0,7611 1,5431 K6 0,5612 1,2009 2,2209 0,4503 1,0198 1,9921 1,0000 2,2649 3,7141 0,3550 0,7418 1,7100 0,6481 1,3138 2,1169 1,0000 1,0000 1,0000 Jumlah 2,0503 3,8906 7,9306 2,8626 4,7357 8,3536 4,1210 7,4129 12,4860 2,5426 4,1559 7,5718 3,4026 5,9661 10,3805 2,8284 4,5312 8,5813 Sumber: Pengolahan Data = 1+0,6206+0,4472+0,7647+0,7230+0,5848; 1+1,1571+0,9347+1,7321+1,1776; 1+2,3051+2,1544+3,5116+2,6153 x 0,0192 ; 0,0369 ; 0,0769 = 0,0654; 0,2209; 0,8518 = 0,5210+1+0,7937+0,5673+0,5848; 0,8642+1+1,9442+0,8909+1,1776; 1,9351+1+3,5495+2,1169+2,6153 x 0,0192 ; 0,0369 ; 0,0769 = 0,0640; 0,2074; 0,7850 = 0,4642+0,2817+1+0,4102+1; 1,0699+0,5144+1+0,8182+1,9442; 2,2361+1,2599+1+1,5982+4,0632 x 0,0192 ; 0,0369 ; 0,0769 = 0,0604; 0,1968; 0,7468 = 0,3420+0,6813+0,6257+1+1; 0,5774+1,1225+1,2222+1+2,3348; 1,5704+2,5423+2,4380+1+4,4243 x 0,0192 ; 0,0369 ; 0,0769 = 0,0698; 0,2303; 0,8804 = 0,3824+0,4817+0,3550+0,2714+1; 0,8492+1,0699+0,5144+0,4283+1; 1,7100 +2,1544+1,4422+1,2009+1 x 0,0192 ; 0,0369 ; 0,0769 = 0,0477; 0,1422; 0,5519 2. Perhitungan degree of possibility menurut aturan: Contoh perhitungan degree of possibility: V S1 ≥ S2 = 0,0654; 0,2209; 0,8518 ≥ 0,0640; 0,2074; 0,7850 = 1 karena m 2 0,2209 ≥ m 1 0,2074 V S1 ≥ S3 = 0,0654; 0,2209; 0,8518 ≥ 0,0604; 0,1968; 0,7468 = 1 karena m 2 0,2209 ≥ m 1 0,1968 V S1 ≥ S4 = 0,0654; 0,2209; 0,8518 ≤ 0,0698; 0,2303; 0,8804 = 0,9881 V S1 ≥ S5 = 0,0654; 0,2209; 0,8518 ≥ 0,0477; 0,1422; 0,5519 1 karena m 2 0,2209 ≥ m 1 0,1422 dengan cara yang sama: V S2 ≥ S1 = 0,9815 V S2 ≥ S3 = 1 V S2 ≥ S4 = 1 V S2 ≥ S5 =1 V S3 ≥ S1 = 0,9658 V S3 ≥ S2 = 0,9847 V S3 ≥ S4 = 0,9362 V S3 ≥ S5 = 1 V S4 ≥ S1 = 0,9012 V S4 ≥ S2 = 0,9207 V S4 ≥ S3 = 0,9367 V S4 ≥ S5 = 1 V S5 ≥ S1 = 0,9272 V S5 ≥ S2 = 0,9459 V S5 ≥ S3 = 0,9611 V S5 ≥ S4 = 0,9142 3. Penentuan vektor terbobot W’ : V S1 ≥ S2;S3;S4;S5 = Min 1;1;1;1 = 1 V S2 ≥ S1;S3;S4;S5 = Min 0,9815;1;1;1 = 0,9815 V S3 ≥ S1;S2;S4;S5 = Min 0,9685; 0,9847; 0,9362; 1 = 0,9362 V S4 ≥ S1;S2;S3;S5 = Min 0,9012; 0,9207; 0,9367; 1 = 0,9012 V S5 ≥ S1;S2;S3;S4 = Min 0,9272; 0,9459; 0,9611; 0,9142 = 0,9142 W’ = 1; 0,9815; 0,9362; 0,9012; 0,9142 4. Normalisasi vektor terbobot W: W S1 = 1 1; 0,9815; 0,9362; 0,9012; 0,9142 = 0,2093 W S2 = 0,9815 1; 0,9815; 0,9362; 0,9012; 0,9142 = 0,2079 W S3 = 0,9362 1; 0,9815; 0,9362; 0,9012; 0,9142 = 0,1983 W S4 = 0,9012 1; 0,9815; 0,9362; 0,9012; 0,9142 = 0,1909 W S5 = 0,9142 1; 0,9815; 0,9362; 0,9012; 0,9142 = 0,1936 Rata-rata geometris dari matriks perbandingan berpasangan antar alternatif level 3 untuk kriteria lainnya dapat dilihat pada lampiran L6. Berikut ini akan ditampilkan nilai W untuk setiap kriteria. Tabel 5.21. Nilai W Alternatif untuk Kriteria Pengalaman Bermitra Alternatif W S1 0,2093 S2 0,2079 S3 0,1983 S4 0,1909 S5 0,1936 Sumber: Pengolahan Data Tabel 5.22. Nilai W Alternatif untuk Kriteria Kemampuan Teknis Alternatif W S1 0,2201 S2 0,2189 S3 0,1795 S4 0,1876 S5 0,1939 Sumber: Pengolahan Data Tabel 5.23. Nilai W Alternatif untuk Kriteria Kualitas Alternatif W S1 0,2100 S2 0,2172 S3 0,1960 S4 0,1854 S5 0,1914 Sumber: Pengolahan Data Tabel 5.20. Rata-rata Geometris Matriks Perbandingan Berpasangan Antar Alternatif Kriteria Pengalaman Bermitra Level 3 Alternatif l m u l m u l m u l m u l m u S1 S2 S3 S4 S5 S1 1,0000 1,0000 1,0000 0,6206 1,1571 2,3051 0,4472 0,9347 2,1544 0,7647 1,7321 3,5116 0,5848 1,1776 2,6153 S2 0,5210 0,8642 1,9351 1,0000 1,0000 1,0000 0,7937 1,9442 3,5495 0,5673 0,8909 2,1169 0,4642 0,9347 2,0758 S3 0,4642 1,0699 2,2361 0,2817 0,5144 1,2599 1,0000 1,0000 1,0000 0,4102 0,8182 1,5982 1,0000 1,9442 4,0632 S4 0,3420 0,5774 1,5704 0,6813 1,1225 2,5423 0,6257 1,2222 2,4380 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 2,3348 4,4243 S5 0,3824 0,8492 1,7100 0,4817 1,0699 2,1544 0,3550 0,5144 1,4422 0,2714 0,4283 1,2009 1,0000 1,0000 1,0000 Jumlah 2,7095 4,3607 8,4515 3,0654 4,8638 9,2617 3,2216 5,6154 10,5842 3,0136 4,8694 9,4277 4,0490 7,3912 14,1786 Sumber: Pengolahan Data Tabel 5.24. Nilai W Alternatif untuk Kriteria Pengiriman Alternatif W S1 0,2280 S2 0,1831 S3 0,1994 S4 0,1915 S5 0,1980 Sumber: Pengolahan Data Tabel 5.25. Nilai W Alternatif untuk Kriteria Biaya Alternatif W S1 0,2101 S2 0,2104 S3 0,1955 S4 0,1892 S5 0,1947 Sumber: Pengolahan Data Tabel 5.26. Nilai W Alternatif untuk Kriteria Garansi dan Klaim Alternatif W S1 0,2027 S2 0,2105 S3 0,2105 S4 0,1853 S5 0,1910 Sumber: Pengolahan Data

5.2.4.3. Perhitungan Bobot Global Fuzzy

Bobot global adalah bobot setiap kriteria terhadap semua alternatif dalam hierarki. Bobot global diperoleh dengan mengalikan bobot lokal kriteria terhadap bobot lokal alternatif. Bobot Global = Bobot Lokal Kriteria x Bobot Lokal Alternatif Berikut ini adalah perhitungan untuk kriteria pengalaman bermitra K1 dan alternatif supplier 1 S1. Bobot Global = 0,1965 x 0,2093 = 0,0411 Untuk kriteria dan supplier lainnya dapat dilihat pada Tabel 5.27. Tabel 5.27. Bobot Global Fuzzy Kriteria Bobot Lokal Kriteria Alternatif Bobot Lokal Alternatif Bobot Global Pengalaman Bermitra K1 0,1965 S1 0,2093 0,0411 S2 0,2079 0,0409 S3 0,1983 0,0390 S4 0,1909 0,0375 S5 0,1936 0,0381 Kemampuan Teknis K2 0,1800 S1 0,2201 0,0396 S2 0,2189 0,0394 S3 0,1795 0,0323 S4 0,1876 0,0338 S5 0,1939 0,0349 Kualitas K3 0,1378 S1 0,2100 0,0289 S2 0,2172 0,0299 S3 0,1960 0,0270 S4 0,1854 0,0256 S5 0,1914 0,0264 Pengiriman K4 0,1525 S1 0,2280 0,0348 S2 0,1831 0,0279 S3 0,1994 0,0304 S4 0,1915 0,0292 S5 0,1980 0,0302 Biaya K5 0,1498 S1 0,2101 0,0315 S2 0,2104 0,0315 S3 0,1955 0,0293 S4 0,1892 0,0283 S5 0,1947 0,0292 Garansi dan Klaim K6 0,1834 S1 0,2027 0,0372 S2 0,2105 0,0386 S3 0,2105 0,0386 S4 0,1853 0,0340 S5 0,1910 0,0350 Sumber: Pengolahan Data

5.2.5. Penentuan Prioritas Supplier dengan Technique for Order Preference

by Similarity to Ideal Solution TOPSIS Perhitungan rata-rata pembobotan untuk masing-masing alternatif dan kriteria adalah dengan menggunakan rata-rata geometrik. Nilai rata-rata geometrik ini dianggap sebagai hasil penilaian kelompok dari nilai-nilai yang diberikan oleh 6 orang responden. Nilai-nilai tersebut telah dihitung pada pengolahan dengan menggunakan metode Fuzzy akan digunakan sebagai input pengolahan TOPSIS. Rekapitulasi pembobotan tingkat kecocokan dapat dilihat pada tabel 5.28. Tabel 5.28. Rekapitulasi Pembobotan Tingkat Kecocokan Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 S1 0,0411 0,0396 0,0289 0,0348 0,0315 0,0372 S2 0,0409 0,0394 0,0299 0,0279 0,0315 0,0386 S3 0,0390 0,0323 0,0270 0,0304 0,0293 0,0386 S4 0,0375 0,0338 0,0256 0,0292 0,0283 0,0340 S5 0,0381 0,0349 0,0264 0,0302 0,0292 0,0350 W 0,4 0,8 1 0,8 1 0,6 Sumber: Pengolahan Data Dalam pemberian pembobotan untuk setiap kriteria telah dilakukan pertimbangan bahwa: 1. K 1 diberikan nilai bobot 0,4 cukup penting karena pengalaman bermitra merupakan hal yang cukup penting untuk mengetahui pengalaman supplier dalam berbisnis khususnya sebagai mitra bisnis perusahaan. 2. K 2 diberikan nilai bobot 0,8 sangat penting karena kemampuan teknis harus dari supplier harus sesuai dengan spesifikasi yang diinginkan oleh perusahaan.