Pengukuran Kinerja Supplier Dengan Menggunakan Metode Dematel Dan Anp Di PT. Barata Indonesia (Persero) Medan Chapter III VII

BAB III
LANDASAN TEORI

3.1.

Supply Chain Management
Menurut

Pujawan

perusahaan-perusahaan

(2005),

yang

secara

supply

Chain

bersama-sama

adalah
bekerja

jaringan
untuk

menciptakan dan menghantarkan suatu produk ke tangan pemakai akhir.
Perusahaan–perusahaan tersebut biasanya termasuk supplier, pabrik,
distributor, toko dan ritel, serta perusahaan-perusahaan pendukung seperti
perusahaan jasa logistik. Pada suatu supply chain biasanya ada 3 aliran
yang harus dikelola. Pertama adalah aliran barang yang mengalir dari hulu
(upstream) ke hilir (downstream). Kedua adalah aliran uang dan sejenisnya
yang mengalir dari hilir ke hulu. Yang ketiga adalah aliran informasi yang
bisa terjadi dari hilir ke hulu ataupun sebaliknya.
Istilah Supply Chain Management pertama kali dikemukakan oleh
Oliver dan Weber pada tahun 1982 yakni: Supply Chain Management
adalah sistematik, koordinasi strategi dari fungsi bisnis tradisional dengan

perusahaan kecil dan lintas bisnis dengan rantai pasok dengan maksud
untuk memperbaiki kinerja jangka panjang dari perusahaan itu sendiri dan
perusahaan rantai pemasok sebagai keseluruhan.

3.2.

Kriteria Pemilihan Supplier

Universitas Sumatera Utara

Pujawan (2005) mengatakan, bahwa memilih supplier merupakan
kegiatan strategis, terutama apabila supplier tersebut akan memasok item
yang kritis dan/atau akan digunakan dalam jangka panjang sebagai
supplier penting. Kriteria pemilihan adalah satu hal penting dalam
pemilihan supplier. Kriteria yang digunakan tentunya harus mencerminkan
strategi supply chain maupun karakteristik dari item yang akan dipasok.
Secara umum banyak perusahaan yang menggunakan kriteriakriteria dasar seperti kualitas barang yang ditawarkan, harga, dan
ketepatan waktu pengiriman. Namun sering kali pemilihan supplier
membutuhkan berbagai kriteria lain yang dianggap penting oleh
perusahaan. Penelitian yang dilakukan oleh Dickson hampir 40 tahun yang

lalu menunjukkkan bahwa kriteria pemilihan supplier bisa sangat beragam.
Tabel 3.1 menunjukkan 22 kriteria yang diidentifikasikan oleh Dickson.
Tabel 3.1. Kriteria Pemilihan / Evaluasi Supplier (Dickson 1966)
Kriteria

Skor

Kualitas

3.5

Delivery

3.4

Performance history

3.0

Warranties and claim policies

2.8

Price

2.8

Technical capability

2.8

Financial position

2.5

Procedural compliance

2.5

Universitas Sumatera Utara

Communication system

2.5

Reputation and position in industry

2.4

Desire for business

2.4

Tabel 3.1. Kriteria Pemilihan / Evaluasi Supplier (Dickson 1966)
(Lanjutan)
Kriteria

Skor

Management and organization

2.3

Operating controls

2.2

Repair service

2.2

Attitudes

2.1

Impression

2.1

Packaging ability

2.0

Labor relations records

2.0

Geographical location

1.9

Amount of past business

1.6

Training aids

1.5

Reciprocal arrangements

0.6

Sumber: I Nyoman Pujawan. 2005.

Angka pada kolom kedua menunjukkan tingkat kepentingan dari
masing-masing kriteria berdasarkan kumpulan jawaban dari survey yang
direspon oleh 170 manajer pembelian di Amerika Serikat. Responden
diminta memilih angka 0 – 4 pada skala likert dimana 4 berarti sangat
penting. Jadi tabel tersebut menunjukkan bahwa rata-rata responden

Universitas Sumatera Utara

melihat kualitas sebagai aspek terpenting dalam memilih supplier. Harga
ternyata hanya menempati urutan no. 5 dan miliki skor yang secara
signifikan lebih rendah dari kualitas dan aspek pengiriman (delivery).
Namun tentu saja tiap perusahaan harus menentukan sendiri
kriteria-kriteria yang akan digunakan dalam memilih supplier. Belasan
tahun yang lalu Kodak Corporation merancang ulang sistem pengadaan
untuk operasi global mereka. Mengingat Kodak adalah perusahaan yang

bergerak pada industry yang cukup inovatif, mereka memilih supplier
yang memiliki kemampuan untuk mendukung strategi inovasi. Berikut
adalah kriteria yang digunakan untuk proses pemilihan supplier-supplier
baru mereka:
1. Banyaknya technical support yang akan diberikan.
2. Banyaknya ide-ide inovatif.
3. Kemampuan supplier untuk berkomunikasi secara efektif untuk
isu-isu penting.
4. Fleksibilitas yang ditunjukkan oleh supplier.
5. Cycle time dan kecepatan respon.
6. Kemiripan tujuan antara Kodak dengan supplier.
7. Tingkat kepercayaan yang ada antara perusahaan dengan supplier.
8. Kekuatan hubungan pada berbagai dimensi.

3.3.

Subkriteria Pemilihan Supplier

Universitas Sumatera Utara

Menurut Widiyanesti (2012) terdapat beberapa sub-kriteria dalam
melakukan pemilihan supplier pada perusahaan. Dalam penelitiannya,
diketahui bahwa terdapat beberapa sub-kriteria dalam melakukan
pemilihan supplier. Hal yang sama juga diungkapkan oleh Ratnasari
(2011) dan Taufik dkk. (2012) bahwa dalam melakukan pemilihan
supplier terdapat beberapa sub-kriteria yang harus diperhatikan seperti
pada Tabel 3.2.
Tabel 3.2. Sub-kriteria Pemilihan Supplier
Kriteria

Sub-kriteria
Kesesuian mutu produk

Quality

Tingkat kecacatan
Kemampuan memberikan kualitas yang konsisten
Ketepatan jumlah barang yang dikirim

Delivery

Ketepatan waktu pengiriman
Kemudahan proses klaim
Jaminan barang dating tepat waktu
Warrranty & Claim
Policies

Layanan complain
Memberikan
perusahaan

jaminan

atau

garansi

terhadap

Kapasitas memenuhi jumlah permintaan
Technical
Capability

Kemampuan perbaikan terkait adanya complain
Kompetensi tenaga kerja

Performance
History

Kemampuan menjaga kesepakatan kontrak
Kemampuan

pemenuhan

terhadap

jumlah

Universitas Sumatera Utara

pemesanan
Kemampuan pemenuhan terhadap jadwal yang telah
dijadwalkan

Flexibility

Kemudahan penambahan atau pengurangan jumlah
pemesanan
Kemudahan perubahan waktu pengiriman

Sumber: Widiyanesti (2012). Ratnasari (2011). Taufik dkk. (2012).

3.4.

Decision Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL)
DEMATEL adalah singkatan dari “Decision-making trial and

evaluation laboratory”, yang pertama kali dikembangkan oleh The
Science and Human Affairs Program of the Battelle Memorial Institute of
Geneve antara tahun 1972-1976. Chung-Wei (2007) mengatakan tujuan
utama dikembangkannya DEMATEL adalah untuk mempelajari dan
mencari penyelesaian permasalahan yang rumit dan saling berkaitan satu
sama lain, dengan konsep dasar mengukur tingkat pengaruh suatu objek
dengan objek lainnya.
Model DEMATEL bisa meningkatkan pengertian terhadap suatu
permasalahan secara spesifik, yang saling berkaitan satu dengan yang
lainnya dan mengidentifikasi solusi untuk suatu masalah secara terstruktur,
dengan menggunakan pengetahuan yang dimiliki oleh para ahli di bidang
yang sedang diteliti Hsu. Pada dasarnya, DEMATEL adalah sebuah model
yang berdasarkan atas digraph, yang membagi faktor-faktor menjadi
kelompok sebab dan akibat. Digraph, yaitu grafik yang memiliki arah,
akan jauh lebih efektif dibandingkan dengan grafik tanpa arah karena

Universitas Sumatera Utara

menggambarkan hubungan terarah antar faktor. Digraph tersebut yang
kemudian menggambarkan seberapa besar pengaruh yang dimiliki faktor
tersebut. Pada akhirnya model DEMATEL bisa menemukan faktor paling
penting yang mempengaruhi faktor-faktor lainnya. Kemampuan tersebut
membuat perusahaan bisa meningkatkan efektifitas dalam menangani
faktor-faktor berdasarkan diagraph.
Beberapa keunggulan yang dimiliki oleh model DEMATEL adalah
:
1. DEMATEL

menyediakan

pendekatan

sistematis

untuk

mengidentifikasi kriteria, hubungan antar kriteria, dan bobot masingmasing untuk pengambilan keputusan
2. Keluaran dari model berupa causal diagram yang menggunakan graf
berarah sehingga bisa memberi gambaran secara mendasar tentang
hubungan kontekstual dan kekuatan pengaruh antar elemen.
3. DEMATEL bisa digunakan untuk menjawab permasalahan inti dari
sistem yang kompleks dengan tujuan untuk memudahkan pengambilan
keputusan.
Beberapa keunggulan tersebut membuat DEMATEL banyak
digunakan dalam berbagai bidang penelitan, seperti manajemen, evaluasi
performa, proses pengambilan keputusan.
DEMATEL telah berhasil diaplikasikan di berbagai bidang
penelitian dengan tujuan untuk menyederhanakan masalah rumit dan

Universitas Sumatera Utara

mentransformasikan sistem yang kompleks menjadi hubungan sebab
akibat yang terstruktur.
DEMATEL pertama kali diperkenalkan oleh Battelle Geneva
Institute untuk mengevaluasi aspek dari permasalahan sosial secara
kualitatif dan hubungannya dengan faktor-faktor yang. DEMATEL telah
sukses diaplikasikan dalam beberapa situasi seperti strategi pemasaran,
evaluasi e-learning, sistem control dan permasalahan safety. Metode
DEMATEL
variabel/kriteria

dapat
dan

mengkonfirmasi
membatasi

interdependensi

hubungan

yang

diantara

menggambarkan

karakteristik didalam sebuah sistem esensial dan tren developmental.
Produk akhir dari DEMATEL adalah sebuah representasi visual dari
pemikiran responden mengenai hubungan interdependensi antar objek dari
sebuah permasalahan.
Metode DEMATEL memiliki tahapan pengerjaan sebagai berikut:
1. Menentukan matriks rata-rata pada matriks direct relation, setiap

responden diminta untuk menentukan skala mengenai bagaimana
faktor i mempengaruhi faktor j. Perbandingan berpasangan antar dua
faktor dinotasikan sebagai a ij dan memiliki skala 0, 1, 2, 3, dan 4, yang
merepresentasikan tidak mempengaruhi (0), kurang mempengaruhi (1),
cukup mempengaruhi (2), kuat mempengaruhi (3), dan sangat
mempengaruhi (4). Skor yang diberikan dari masing-masing expert
dibentuk menjadi n x n matriks jawaban non-negatif X k = dengan 1≤ k
≤ H. Demikian X 1, X 2 ,….., X H merupakan jawaban dari H expert ,

Universitas Sumatera Utara

dan setiap elemen dari matriks X k merupakan integer yang dinotasikan
dengan ��� . Elemen diagonal dari matriks X

k

semuanya bernilai nol.

Selanjutnya dapat dihitung matriks rata rata A n x n.

2. Menghitung normalized initial direct-relation matrix
Normalized initial direct-relation matrix D diperoleh dari matriks ratarata A yang dinormalisasikan dengan:
X=kA

k=min 1/ �

���

1≤�≤�

∑��=1 ��� ,

��� �
∑ �
1≤�≤� �=1 ��

,�

Keterangan:
X = normalisasi matriks direct-relation
A = matriks direct-relation
3. Menghitung matriks total relation
Matriks total relation dapat dihitung dengan menggunakan rumus
sebagai berikut :
T=X+X2 + …+ Xm = T=|�(� − �)−1 |, m →∞

Selain itu dihitung r dan c sebagai vector n x I yang merupakan jumlah
dari baris dan kolom total relation matrix T sebagai berikut :
r =[�� ]�� 1 =�∑��=1 ��� �

c =��� �

′

1��

�� 1

=�∑��=1 ��� �1��

r i menujukkan efek total hubungan yang diberikan faktor

i

terhadap

faktor lainnya. c j menunjukkan total hubungan yang diterima oleh
faktor j dari faktor lain. Saat

j

= i, jumlah dari (r i + c i ) memberikan

Universitas Sumatera Utara

indeks yang mempresentasikan total efek baik yang diterima dan
diberikan oleh faktor i . Dengan kata lain, (r i + c i ) menunjukkan
derajat dari kepentingan (jumlah total efek yang diberikan dan
diterima) yang faktor i mainkan di dalam sistem. Sementara itu (r i - c i )
menunjukkan efek yang dikontribusikan faktor i kepada sistem saat (r i
- c i ) positif, faktor i merupakan net causer, saat (r i - c i ) adalah
negative, faktor i adalah net receiver
4. Menetapkan threshold value untuk. Untuk menjelaskan hubungan
structural sementara menjaga kompleksitas dari struktur itu sendiri
pada level yang sesuai , dibutuhkan sebuah threshold value p untuk
mengeliminasi hubungan yang dapat diabaikan pada matriks T.
Threshold value dapat diperoleh melalui brainstorming dengan expert.
Hanya beberapa efek dari matriks T yang lebih besar dari threshold
value dipilih dan digambarkan pada netork relation map (NRM).
Dalam penelitian ini, threshold value adalah rata-rata dari semua angka
elemen di matriks T. Digraph dapat diperoleh dengan pemetaan titik
(r+c, r-c).

3.5.

Analytical Network Process (ANP)
Saaty (2006) mengembangkan Analytic Network Process (ANP)

yaitu metode penilaian multi kriteria untuk strukturisasi keputusan dan
analisis yang memiliki kemampuan untuk mengukur konsistensi dari
penilaian dan fleksibilitas pada pilihan dalam level subkriteria.

Universitas Sumatera Utara

Saaty (1999) mendefinisikan ANP sebagai metode pengukuran
relatif yang digunakan untuk menurunkan rasio prioritas komposit dari
skala rasio individu yang mencerminkan pengukuran relatif dari pengaruh
elemen-elemen yang saling berinteraksi berkenaan dengan kriteria kontrol.
ANP menggunakan jaringan tanpa harus menetapkan level seperti
pada hierarki yang digunakan dalam Analytic Hierarchy Process (AHP),
yang merupakan titik awal ANP. Konsep utama dalam ANP adalah
influence (pengaruh), sementara konsep utama dalam AHP adalah
preference (pilihan). AHP dengan asumsi-asumsi dependensinya tentang
kluster dan elemen merupakan kasus khusus ANP. ANP merupakan
pendekatan baru dalam proses pengambilan keputusan yang memberikan
kerangka kerja umum dalam memperlakukan keputusan-keputusan tanpa
membuat asumsi-asumsi tentang independensi elemen-elemen pada level
yang lebih tinggi dari elemen-elemen pada level yang lebih rendah dan
tentang independensi elemen-elemen dalam suatu level.
Perbedaan antara hierarki dan jaringan (network) digambarkan
pada Gambar 3.1. dimana hirearki memiliki tujuan (goal) atau titik sumber
(source node) serta kriteria dan sub kriteria atau titik tumpahan (sink
node). Bentuknya berupa struktur linear dari atas ke bawah tanpa adanya
timbal balik (feedback) dari level terendah ke level diatasnya. Selain itu,
loop hanya terjadi pada pada level terendah. Jaringan (network) menyebar
dalam segala arah dan memungkinkan terjadinya pengaruh (influence) dari

Universitas Sumatera Utara

suatu kluster terhadap cluster lainnya maupun kluster itu sendiri dan
timbal balik (feedback) yang membentuk siklus (Saaty, 2004).

Sumber : Saaty, 2004

Gambar 3.1. Perbedaan Hierarki dan Jaringan (Network)
Metode ANP memiliki keuntungsan besar, diantaranya:
a.

Dengan ANP, kriteria prioritas dapat ditentukan berdasarkan angka
perbandingan berpasangan oleh pembuat keputusan

b.

Dengan ANP, pembuat keputusan dapat mempertimbangkan antara
faktor tangible dan intangible

c.

ANP dapat mentransformasi nilai kualitatif kedalam nilai angka untuk
analisis perbandingan

d.

ANP adalah metode yang sederhana bagi pembuat keputusan agar
dapat mengerti dengan mudah dan mengaplikasikannya tanpa
pengetahuan khusus
Adapun langkah-langkah dalam pengerjaan metode ANP menurut

Saaty. (2006) yakni :
a.

Bangun model permasalahan secara terstruktur

Universitas Sumatera Utara

Dalam langkah ini hal yang perlu ditekankan adalah pendefinisian
masalah yang akan menjadi objek penelitian harus jelas. Kriteria,
subkriteria, maupun alternatif dipilih berdasarkan brainstorming atau
metode pengumpulan ide lainnya. Selanjutnya membuat klusterkluster dari kriteria, subkriteria dan alternatif tersebut sehingga
membentuk jaringan (Network).
b.

Perhitungan matriks berpasangan dan prioritas
Adapun langkah langkah dalam perhitungan matriks berpasangan dan
prioritas adalah sebagai berikut:
1.

Jumlahkan harga dari semua elemen dalam 1 kolom

2. Bagikan nilai dari setiap elemen dengan harga tersebut
3. Jumlahkan nilai setiap elemen dalam setiap baris dan dibagikan
dengan jumlah elemennya. Hal ini disebut dengan prioritas relatif
tiap elemen.
c.

Membangun Supermatriks
Adapun langkah-langkah dalam membangun supermatriks adalah
sebagai berikut:
1. Mendapatkan unweight supermatrix dari prioritas setiap elemen
2. Mendapatkan weighted supermatrix.
3. Mendapatkan limiting supermatrix.
4. Menghitung total bobot setiap alternatif dan didapatkanlah
peringkat dari masing-masing alternatif yang dibandingkan.

Universitas Sumatera Utara

BAB IV
METODOLOGI PENELITIAN

4.1

Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian dilakukan di PT. Barata Indonesia (Persero) yang

berlokasi di Jalan Gatot Subroto Km 7,5 No. 273, Medan, Sumatera Utara,
Indonesia. Waktu penelitian dilakukan pada Oktober 2016 sampai dengan
selesai.

4.2

Jenis Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian deskriptif

(Sinulingga, 2014) yaitu penelitian untuk mendeskripsikan secara sistematik,
faktual, dan akurat tentang fakta-fakta dan sifat-sifat suatu objek tertentu.
Penelitian deskriptif ini berbentuk survey reasearch yaitu penelitian yang
bertujuan untuk mendapatkan fakta-fakta dari gejala yang ada secara langsung
dari orang-orang tertentu yang dijadikan objek penelitian dan mencari suatu
solusi yang akan diaplikasikan pada PT. Barata Indonesia (Medan) untuk
dapat memilih supplier terbaik agar perusahaan ini dapat meningkatkan
kinerjanya. Metode survey menggunakan instrumen kuisioner yang diisi oleh
para responden dari objek penelitian yang ditetapkan dengan metode tertentu.
Pendekatan survey dalam penelitian ini dilakukan dengan penyebaran
kuisioner dan wawancara langsung kepada pihak yang terkait dengan
penelitian.

Universitas Sumatera Utara

Penelitian deskriptif ini berbentuk survey reasearch yaitu
penelitian yang bertujuan untuk mendapatkan fakta-fakta dari gejala yang
ada secara langsung dari orang-orang tertentu yang dijadikan objek
penelitian dan mencari suatu solusi yang akan diaplikasikan pada

4.3

Objek Penelitian
Objek penelitian yang diamati adalah pemilihan supplier terbaik

dari 5 Supplier yang menjadi rekanan pabrik selama periode September
2016 sampai dengan Desember 2016.

4.4

Variabel Penelitian
Variabel-variabel yang terdapat dalam penelitian ini adalah:

1. Variabel Independen
Variabel Independen merupakan variabel yang nilainya mempengaruhi
variabel dependen baik secara positif maupun negatif (Sinulingga,
2014). Variabel independen dalam penelitian ini adalah kriteria dan
subkriteria yang digunakan dalam pemilihan supplier.
2. Variabel dependen
Variabel Dependen merupakan variabel yang nilainya dipengaruhi atau
ditentukan oleh variabel lain (Sinulingga, 2014). Variabel dependen pada
penelitian ini yaitu urutan supplier terbaik.

4.5

Kerangka Berpikir

Universitas Sumatera Utara

Kerangka berpikir merupakan model konseptual tentang bagaimana
teori berhubungan dengan berbagai faktor yang telah diidentifikasi sebagai
masalah yang penting. Kerangka berpikir pada penelitian ini adalah
menguraikan terlebih dahulu masalah yang dihadapi yaitu keterlambatan
pengiriman dan pengembalian bahan baku yang reject. Selanjutnya dengan
kuisioner responden memilih kriteria dan subkriteria supplier yang
diperlukan perusahaan berdasarkan teori Dickson, kriteria yang dipilih
yaitu kualitas, pengiriman, kebijakan klaim dan jaminan, harga, dan letak
geografis supplier. Selanjutnya kriteria dan subkriteria yang terpilih
ditentukan hubungannya dengan menggunakan metode DEMATEL.
Kemudian dilakukan perhitungan rata-rata bobot kriteria dengan metode
ANP dengan menyebarkan terlebih kuesioner ANP mengenai kriteria dan
alternatif

pemasok.

diintergrasikan

untuk

Hasil
dapat

perhitungan

DEMATEL

menghasilkan

bobot

DAN

global

ANP

kriteria,

subkriteria, dan supplier. Kerangka berpikir dapat dilihat pada Gambar 4.1
berikut.

Universitas Sumatera Utara

Kualitas

Pengiriman

Menguraikan Masalah
Keterlambatan
pengiriman dan
kerusakan bahan baku

Pemilihan kriteria
supplier menurut
teori Dickson

Kebijakan
Klaim dan
Jaminan

Penentuan
Subkriteria

Perhitungan
dengan
Metode
DEMATEL

Struktur
Jaringan
(Network)

Perhitungan
Bobot
Global

Integrasi Hasil
Perhitungan
DEMATEL dan
ANP

Ranking
Supplier

Harga

Letak
Geografis

Gambar 4.1 Kerangka Berpikir

Universitas Sumatera Utara

4.6

Blok Diagram Prosedur Penelitian
Prosedur penelitian adalah tahapan-tahapan dalam melaksanakan suatu

penelitian. Blok diagram prosedur dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar
4.2. Universitas
Identifikasi Masalah
PT. Barata Indonesia Melakukan pemilihan supplier
karena keterlambatan pengiriman dan kerusakan
bahan baku yang dilakukan supplier dan berdampak
pada jadwal pengiriman order konsumen

Studi Literatur
1. Teori Buku
2. Referensi Jurnal Penelitian

Studi Lapangan
Melakukan pengamatan awal pada
perusahaan

Pengumpulan Data
- Data daftar supplier
- Data keterlambatan pengiriman bahan baku oleh supplier
- Kriteria pemilihan supplier
- Subkriteria pemilihan supplier
- Derajat hubungan keterkaitan langsung kriteria dari jawaban
responden kuesioner perbandingan berpasangan

Pengolahan Data
Data diolah dengan menggunakan metode
DEMATEL dan ANP
Analisis Pemecahan Masalah

Kesimpulan dan Saran

Gambar 4.2. Blok Diagram Rancangan Penelitian

4.7.

Instrumen Pengumpulan Data
Berikut ini adalah instrumen penelitian untuk pengumpulan data.

Universitas Sumatera Utara

a.

Penentuan kriteria
Penentuan kriteria penilaian supplier dilakukan dengan teknik wawancara
dengan responden. Instrumen wawancara yang digunakan adalah
kuesioner tertutup yang disusun berdasarkan kriteria dari teori Teori
Dickson.

b.

Penentuan Subkriteria
Subkriteria yang relevan diperoleh dengan teknis wawancara dengan
instrumen kuisioner kepada responden.

c.

Penentuan Hubungan Keterkaitan antar Kriteria dan Subkriteria
Kriteria

dan

subkriteria

yang

terpilih

ditentukan

hubungannya

keterkaitannya. Pada tahap ini dilakukan wawancara dan instrumen yang
digunakan kuisioner DEMATEL yang disebarkan kepada responden.
d.

Perbandingan berpasangan antar kluster, sub kriteria dan alternatif.
Pada tahap ini dilakukan wawancara dan instrumen yang digunakan
kuisioner perbandingan berpasangan (kuisioner ANP) yang disebarkan
kepada responden.

4.8.Responden
Responden pada penelitian

ini adalah

manager perusahaan yang

memahami tentang bahan baku dan supplier bahan baku tersebut. Responden pada
penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.1.

Universitas Sumatera Utara

Tabel 4.1. Responden Penelitian
No.

Responden

Jumlah

1

General Manager

1

2

Kepala Bagian Administrasi Pemasaran

1

3

Kepala Bagian Produksi

1

4

Kepala Bagian Logistik

1
4

Jumlah

Responden diatas merupakan pihak-pihak yang terlibat dalam proses
pemilihan supplier bahan baku pada perusahaan yang telah bekerja selama lebih
empat tahun. Pemilihan responden ini didasarkan kepada metode pengambilan
sample yang digunakan yaitu judgement sampling yang merupakan teknik
penarikan sample yang dilakukan berdasarkan karakteristik yang ditetapkan
terhadap elemen populasi target yang disesuaikan dengan tujuan atau masalah
penelitian. Berdasarkan kriteria tersebut, terdapat tiga orang yang sesuai
sebagaimana dapat dilihat pada Tabel.

4.9.Pengolahan Data
Pengolahan data dilakukan setelah keseluruhan data yang dibutuhkan
sudah terkumpul. Pengolahan data dilakukan dengan tahapan awal perhitungan
bobot kriteria kemudian dilanjutkan dengan pembobotan subkriteria dan alternatif
supplier dengan kombinasi metode DEMATEL dengan ANP.

Universitas Sumatera Utara

Melalui metode DEMATEL akan dapat diketahui kriteria yang dominan
pada pengukuran kinerja supplier dan yang paling penting adalah akan diketahui
matrik keterkaitan antar kriteria yang nantinya dapat digunakan menormalisasikan
supermatriks ANP. Blok diagram tahap pengolahan data dengan menggunakan
DEMATEL dan ANP dapat dilihat pada Gambar 4.3. dan Gambar 4.4.
Menentukan matriks rata-rata
matriks direct relation

Menghitung Perbandingan Berpasangan
Antar Kluster

Menghitung normalized initial
direct-relation matrix

Menghitung Perbandingan Antar
Subkriteria

Menghitung matriks total relation

Menghitung Rata-rata Geometrik Antar
Kriteria dan Subkriteria

Menentukan Treshold Value

Menghitung perbandingan Matriks
Normalisasi antar kriteria dan
subkriteria

Menghitungg perbandingan antar
alternatif dan subkriteria

Integrasi DEMATEL
dan ANP
Membuat supermatriks ANP

Penentuan peringkat alternatif

Gambar 4.3. Blok Diagram Tahap Pengolahan data integrasi metode
DEMATEL dan ANP

Universitas Sumatera Utara

BAB V
PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

5.1.

Pengumpulan Data Kriteria Supplier
Proses pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan kuisioner

tertutup seperti pada Lampiran 2. dan disebarkan kepada 4 responden yakni,
General Manager, Kepala Bagian Administrasi Pemasaran, Kepala bagian
produksi, dan Kepala Bagian Logistik. Tahap pertama dalam penelitian kinerja
supplier yakni tahap penentuan kriteria kinerja supplier yang relevan dengan
perusahaan. Kriteria penilaian yang diajukan berupa kriteria menurut teori
Dickson. Penentuan kriteria yang terpilih dilakukan dengan ketentuan semua
responden menyetujui kriteria tersebut. Rekapitulasi jawaban responden mengenai
kriteria penilaian kinerja supplier dapat dilihat pada Tabel 5.1. di bawah ini.
Tabel 5.1. Rekapitulasi Jawaban Penilaian Kinerja Supplier

No

Kriteria

Jawaban Responden

Total Responden yang

R1

R2

R3

R4

memilih

1

Kualitas

√

√

√

√

4

2

Pengiriman

√

√

√

√

4

3

Pengalaman Bermitra

√

√

X

X

2

4

Kebijakan Klaim dan

√

√

√

√

4

Jaminan
5

Harga

√

√

√

√

4

6

Kemampuan Teknis

√

√

X

X

2

Universitas Sumatera Utara

Tabel 5.1. Rekapitulasi Jawaban Penilaian Kinerja Supplier (Lanjutan)
Jawaban Responden
No

Kriteria
R1

R2

R3

R4

Total
Responden
yang memilih

7

Posisi Keuangan

√

X

√

X

2

8

Pemenuhan Prosedural

X

√

√

X

2

9

Sistem Komunikasi

√

X

X

√

2

10

Reputasi dan Posisi di
Industri

√

X

X

X

1

11

Keinginan Bisnis

X

X

X

X

0

12

Organiasi dan Manajemen

X

√

X

X

1

13

Pengendalian Operasi

X

X

X

X

0

14

Kemampuan Memperbaiki

√

X

√

X

2

15

Etika

X

X

X

√

1

16

Kesan (Impression)

X

X

X

X

0

17

Kemampuan Pengemasan

X

X

X

X

0

18

Rekam Hubungan Kerja
Buruh

X

X

√

X

1

19

Lokasi Geografis

√

√

√

√

4

20

Jumlah Bisnis Masa Lalu

X

√

X

X

1

21

Alat bantu pelatihan
kesepakatan kedua pihak

X

X

X

X

0

22

Kesepakatan Kedua Pihak
(reciprocal arrangements)

√

√

X

X

2

Sumber: Hasil Pengumpulan Data

Universitas Sumatera Utara

Berdasarkan hasil rekapitulasi yang ditunjukkan pada Tabel 5.1. di atas
diperoleh lima kriteria penilaian kinerja yang terpilih yakni kualitas, pengiriman,
Kebijakan klaim dan jaminan, harga, dan lokasi geografis.

5.2.

Pengumpulan Data Subkriteria Supplier
Tahap kedua merupakan tahap Penentuan Subkriteria. Tahap ini dilakukan

dengan menggunakan instrumen kuisioner tertutup pada Lampiran 2 kepada
responden yang sama. Responden juga dapat menambahkan subkriteria lain yang
dianggap penting. Penentuan subkriteria lainnya juga ditentukan jika semua
respoden yang menyetujui subkriteria tersebut. Rekapitulasi jawaban responden
dapat dilihat pada tabel 5.2.
Tabel 5.2. Rekapitulasi Subkriteria Terpilih

I. Subkriteria Kualitas

Jawaban Responden

Total Responden

R1

R2

R3

R4

yang memilih

√

√

√

√

4

Tingkat kecacatan

√

√

√

√

4

Konsistensi mutu

√

√

√

√

4

Ketepatan waktu Pengiriman

√

√

√

√

4

Kesesuaian Jumlah Pengiriman

√

√

√

√

4

Fleksibilitas dalam jadwal pemesanan

√

√

√

√

4

Jenis transportasi yang digunakan

√

√

X

X

2

√

√

√

4

Kesesuaian dengan spesifikasi yang
diinginkan

II. Subkriteria Pengiriman

III. Subkriteria Kebijakan klaim dan jaminan
Jaminan dan garansi terhadap barang

√

Universitas Sumatera Utara

Tabel 5.2. Rekapitulasi Subkriteria Terpilih (Lanjutan)
Kemampuan dalam merespon komplain

√

√

√

√

4

Kemudahan menjaga kesepakatan

X

√

√

X

2

Harga yang Murah

√

√

√

√

4

Kemudahan dalam penentuan

√

√

√

√

4

Pemberian potongan harga

√

√

√

√

4

Cara Pembayaran

√

√

√

√

4

Jarak lokasi

√

√

√

√

4

Lama waktu pengiriman

√

√

√

√

4

Kondisi jalan yang dilalui

√

√

√

√

4

Iklim cuaca

√

√

√

√

4

IV. Subkriteria Harga

kesepakatan harga

V. Subkriteria Lokasi Geografis

Sumber: Hasil Pengumpulan Data

Hasil rekapitulasi pada Tabel 5.2. di atas menunjukkan bahwa terdapat
satu dua subkriteria yang akan direduksi yaitu ‘jenis transportasi yang digunakan
dan kemudahan menjaga kesepakatan’ pada cluster kriteria waktu pengiriman.
Sehingga total keseluruhan dari kriteria dan subkriteria yang terpilih yaitu 5
kriteria dan 16 subkriteria, rekapitulasinya dapat dilihat pada Tabel 5.3.

Universitas Sumatera Utara

Tabel 5.3. Keterangan Kriteria dan Subkriteria Terpilih Penilaian Kinerja
Supplier
NO

Kriteria

Subkriteria

1

Kualitas (K)

1. Konsistensi mutu (K1)
2. Tingkat kecacatan (K2)
3.

Kesesuaian dengan spesifikasi yang diinginkan
(K3)

2

Pengiriman (P)

1. Ketepatan waktu Pengiriman (P1)
2. Kesesuaian Jumlah Pengiriman (P2)
3. Fleksibilitas dalam jadwal pemesanan (P3)

3.

4.

Kebijakan Klaim

1. Jaminan dan garansi terhadap barang (KK1)

dan Jaminan (KK)

2. Kemampuan dalam merespon komplain (KK2)

Harga (H)

1. Cara Pembayaran(H1)
2. Kemudahan dalam penentuan kesepakatan harga
(H2)
3. Pemberian potongan harga (H3)
4. Harga yang murah (H4)

5.

Lokasi Geografis 1. Jarak lokasi (LG1)
(G)

2. Lama waktu pengiriman (LG2)
3.

Iklim cuaca (LG3)

4.

Kondisi jalan yang dilalui(LG4)

Sumber: Hasil Pengumpulan Data

Selanjutnya simbol pada kriteria dan subkriteria diatas akan digunakan dalam
penglolahan data.

Universitas Sumatera Utara

5.3.

Pengolahan Decision Making Trial and Evaluation Laboratory
(DEMATEL)
Pengukuran hubungan keterkaitan antar kriteria dilakukan dengan

menggunakan kuesioner DEMATEL seperti pada Lampiran 3. Kuisioner diisi
dengan skala 0, 1, 2, 3, dan 4, merepresentasikan tidak mempengaruhi, kurang
mempengaruhi,

cukup

mempengaruhi,

kuat

mempengaruhi,

dan

sangat

mempengaruhi. Skor yang diberikan oleh responden dibentuk menjadi matriks
direct-relation nxn seperti pada Tabel 5.4.
Tabel 5.4. Matriks direct-relation antar Kriteria

Kriteria
K
P
KKJ
H
LG

K
0
4
2
4
2

Kriteria
K
P
KKJ
H
LG

K
0
4
2
4
2

Kriteria
K
P
KKJ
H
LG

K
0
3
2
4
2

Kriteria
K
P
KKJ
H
LG

K
0
4
2
4
2

Responden 1
P
4
0
0
2
4
Responden 2
P
4
0
1
2
3
Responden 3
P
4
0
1
1
3
Responden 4
P
3
0
1
2
4

KK
3
1
0
2
0

H
4
1
1
0
3

LG
3
3
0
2
0

KK
3
0
0
2
0

H
4
2
1
0
1

LG
3
4
0
2
0

KK
3
0
0
2
1

H
4
1
1
0
2

LG
2
4
1
2
0

KK
3
3
0
2
1

H
4
1
2
0
2

LG
2
4
0
2
0

Sumber: Hasil Pengumpulan Data

Universitas Sumatera Utara

Tabel Matriks direct-relation untk bagian lainnya dapat dilihat pada
Lampiran 4.

5.3.1. Perhitungan Matriks Rata-rata (Matriks A)
Masing-masing elemen pada Matriks direct-relation yang telah diperoleh
(Tabel 5.4.) selanjutnya akan dilakukan perhitungan nilai rata-ratanya. Tabel 5.5.
Menunjukkan skor yang diberikan responden terhadap hubungan keterkaitan
antara kriteria Kualitas dan kriteria Pengiriman
Tabel 5.5. Skor direct-relation Kriteria Kualitas dan Kriteria Pengiriman
Responden
1
2
3
4

Skor
4
4
4
3

Sumber: Hasil Pengolahan Data

Maka nilai rata-rata dari data tersebut adalah :
4+4+4+3

=

4

=3,7500

Dengan menggunakan cara yang sama, maka diperoleh matriks directrelation hubungan antar kriteria Tabel 5.6. dan antar subkriteria pada Tabel 5.7.
Tabel 5.6. Matriks Rata-rata A Hubungan antar Kriteria
Kriteria
K
P
KKJ
H
LG
Total

K
0,0000
3,7500
2,0000
4,0000
2,0000

P
3,7500
0,0000
0,7500
1,7500
3,5000

KK
3,0000
1,0000
0,0000
2,0000
0,5000

H
4,0000
1,2500
1,2500
0,0000
2,0000

LG
2,5000
3,7500
0,2500
2,0000
0,0000

Total
10,7500
6,0000
4,0000
7,7500
8,0000

9,7500

6,2500

6,0000

6,5000

8,5000

28,5000

Sumber: Hasil Pengolahan Data

Universitas Sumatera Utara

Tabel 5.7. Matriks Rata-rata A Hubungan antar Subkriteria

K1
K2
K3
P1
P2
P3
KK1
KK2
H1
H2
H3
H3
LG1
LG2
LG3
LG4
Total

K1
0
1,5
1,75
2,25
3
1,75
3
2,25
3,5
1,75
2,75
1,25
2
1,75
2,25
1
31,75

K2
1,25
0
1,75
3,25
3,25
2,5
3,5
3,25
3,75
3
3,75
2,25
3,5
2,5
3,75
3
44,25

K3
1
3,5
0
4
3
2,75
2,25
3,25
2,5
4
1,75
2,75
2,75
2,5
2
3
41

P1
2,25
1,5
1,25
0
1,75
1
2
2
2,75
2,25
2
1,5
2,75
2,5
3
2,25
30,75

P2
2
2,75
1
3,25
0
1,5
3,25
3
3,25
3
3,25
2,5
3,25
1,5
3
3,25
39,75

P3
2,25
2
0,75
3,75
1,75
0
1,75
1
1,75
1,75
1,5
1,25
2
2,5
2
1,75
27,75

KK1
2,25
3,5
3,75
3,25
2,75
1,5
0
1,75
2,25
1,5
2,5
1
1,75
0,75
2,25
0,75
31,5

KK2
2
2,75
2
3,5
3,25
3
2,75
0
3,75
2,25
3
1,25
2,25
1,25
3
1
37

H1
3
2,75
3,5
2
3,25
2
2,75
1,75
0
3,25
1,5
1
3
2,5
3,25
2,25
37,75

H2
3,25
2,5
2
2,25
1
2,25
1,5
2
3
0
2,25
1,5
2,25
2,25
1,75
2
31,75

H3
2,25
0,75
2
1,75
1,75
1,5
2,75
1,25
2,5
1,5
0
0,5
3
2
2,5
1
27

H4
1,25
1,25
1,5
1
2
0,75
1,75
1,5
1
1
1
0
1,5
0,75
1,25
0,75
18,25

LG1 LG2 LG3
1,25 1,25
1,5
3,75 2,75
1,5
2,25
1,5
1,25
3
3,5
3,25
2
1,75
3
2,75
3
3,25
1,5
2,5
2,75
2,5
3
2
3,5
3,25
2,5
1,75
2,5
2,75
2,75
2,5
2
2
2,25 2,25
0
3,5
1,5
3,25
0
3
1
3,75
0
1
3,25 0,25
34,25 40,25 32,75

LG4 Total
1,25
28
2,25
35
1
27,25
3
43
2,25 35,75
2,25 31,75
2,25 36,25
1,75 32,25
0,75
40
1,75
34
1,5
34
1,25
24,5
1,5
36,5
2
31
1,25
36
0
26,5
26 531,75

Sumber: Hasil Pengolahan Data

Universitas Sumatera Utara

5.3.2. Normalisasi Matriks Direct Relation
Tahap selanjutnya dari metode DEMATEL adalah menormalisasi matriks
direct-relation padaTabel 5.6. Untuk perhitungan nya digunakan rumus sebagai
berikut.
X=kA
k=min 1/ �

���

1≤�≤�

∑��=1 ��� ,

��� �
∑ �
1≤�≤� �=1 ��

,�

Keterangan:
X = normalisasi matriks direct-relation
k= nilai minimum dari satu per jumlah baris dan kolom maximum
A = rata-rata matriks direct-relation
i= 1,2,... (indeks baris)
j=1,2,... (indeks kolom)

Adapun contoh normalisasi matriks direct-relation untuk kriteria kualitas
terhadap pengiriman dari Tabel 5.6. adalah sebagai berikut.
k=min 1/�

k=Min�

���

1≤�≤�

1

,

∑��=1 ��� ,
1

9,7500 10,7500

k= 0,0930

��� �
∑ �
1≤�≤� �=1 ��

,�

�

Maka,
X=k.A
=0,0930 x 4
=0,3488

Universitas Sumatera Utara

Dengan contoh perhitungan tersebut, maka normalisasi matriks directrelation untuk hubungan antar kriteria dapat dilihat pada Tabel 5.8, normalisasi
matriks direct-relation untuk hubungan antar subkiteria dapat dilihat pada Tabel
5.9.
Tabel 5.8. Normalisasi Matriks Direct-Relation antar Kriteria

Kualitas
Pengiriman
Kebijakan
Klaim dan
Jaminan
Harga
Lokasi
Geografis
Total

Kualitas

Pengiriman

0,0000
0,3488

0,3488
0,0000

Kebijakan
Klaim dan
Jaminan
0,2791
0,0930

0,1860

0,0698

0,0000

0,1163

0,0233

0,3721

0,3721

0,1628

0,1860

0,0000

0,1860

0,7209

0,1860

0,3256

0,0465

0,1860

0,0000

0,7442

0,9070

0,5814

0,5581

0,6047

0,7907

2,6512

Harga

Lokasi
Geografis

Total

0,3721
0,1163

0,2326
0,3488

1,0000
0,5581

Sumber: Hasil Pengolahan Data

Universitas Sumatera Utara

Tabel 5.9. Normalisasi Matriks Direct-Relation antar Subkriteria
K1

K2

K3

P1

P2

P3

KK1

KK2

H1

H2

H3

H4

LG1

LG2

LG3

LG4

K1

0,0000 0,0282 0,0226

0,0508

0,0452

0,0508

0,0508

0,0452

0,0678

0,0734

0,0508

0,0282

0,0282 0,0282 0,0339 0,0282

K2

0,0339 0,0000 0,0791

0,0339

0,0621

0,0452

0,0791

0,0621

0,0621

0,0565

0,0169

0,0282

0,0847 0,0621 0,0339 0,0508

K3

0,0395 0,0395 0,0000

0,0282

0,0226

0,0169

0,0847

0,0452

0,0791

0,0452

0,0452

0,0339

0,0508 0,0339 0,0282 0,0226

P1

0,0508 0,0734 0,0904

0,0000

0,0734

0,0847

0,0734

0,0791

0,0452

0,0508

0,0395

0,0226

0,0678 0,0791 0,0734 0,0678

P2

0,0678 0,0734 0,0678

0,0395

0,0000

0,0395

0,0621

0,0734

0,0734

0,0226

0,0395

0,0452

0,0452 0,0395 0,0678 0,0508

P3

0,0395 0,0565 0,0621

0,0226

0,0339

0,0000

0,0339

0,0678

0,0452

0,0508

0,0339

0,0169

0,0621 0,0678 0,0734 0,0508

KK1 0,0678 0,0791 0,0508

0,0452

0,0734

0,0395

0,0000

0,0621

0,0621

0,0339

0,0621

0,0395

0,0339 0,0565 0,0621 0,0508

KK2 0,0508 0,0734 0,0734

0,0452

0,0678

0,0226

0,0395

0,0000

0,0395

0,0452

0,0282

0,0339

0,0565 0,0678 0,0452 0,0395

H1

0,0791 0,0847 0,0565

0,0621

0,0734

0,0395

0,0508

0,0847

0,0000

0,0678

0,0565

0,0226

0,0791 0,0734 0,0565 0,0169

H2

0,0395 0,0678 0,0904

0,0508

0,0678

0,0395

0,0339

0,0508

0,0734

0,0000

0,0339

0,0226

0,0395 0,0565 0,0621 0,0395

H3

0,0621 0,0847 0,0395

0,0452

0,0734

0,0339

0,0565

0,0678

0,0339

0,0508

0,0000

0,0226

0,0621 0,0565 0,0452 0,0339

H4

0,0282 0,0508 0,0621

0,0339

0,0565

0,0282

0,0226

0,0282

0,0226

0,0339

0,0113

0,0000

0,0452 0,0508 0,0508 0,0282

LG1 0,0452 0,0791 0,0621

0,0621

0,0734

0,0452

0,0395

0,0508

0,0678

0,0508

0,0678

0,0339

0,0000 0,0791 0,0339 0,0339

LG2 0,0395 0,0565 0,0565

0,0565

0,0339

0,0565

0,0169

0,0282

0,0565

0,0508

0,0452

0,0169

0,0734 0,0000 0,0678 0,0452

LG3 0,0508 0,0847 0,0452

0,0678

0,0678

0,0452

0,0508

0,0678

0,0734

0,0395

0,0565

0,0282

0,0226 0,0847 0,0000 0,0282

LG4 0,0226 0,0678 0,0678

0,0508

0,0734

0,0395

0,0169

0,0226

0,0508

0,0452

0,0226

0,0169

0,0226 0,0734 0,0056 0,0000

Sumber: Hasil Pengolahan Data

Universitas Sumatera Utara

5.3.3. Matriks Total Relation (T)
Setelah mendapatkan matriks direct-relation yang telah dinormalisasikan,
maka langkah selanjutnya pada metode DEMATEL adalah matriks dari Tabel 5.8.
untuk mendapatkan matriks keterkaitan total (total-relation) yang dilakukan
dengan rumus:
T=|�(� − �)−1 |
Dimana:

I = matriks identitas
X = matriks direct-relation yang telah dinormalkan (Tabel 5.8)
T = matriks total relation
Perhitungan matriks total relation pada kriteria adalah sebagai berikut :
1
⎛0
(I – X) = ⎜0
0
⎝0

0
1
0
0
0

0
0
1
0
0

0
0
0
1
0

0
0
0⎞ ⎛0,3488
0⎟-⎜0,1860
0,3721
0
1⎠ ⎝0,1860

1
−0,3488
−0,3488
1
⎛
(I – X) =⎜−0,1860 − 0,0698
−0,3721
−0,1628
⎝−0,1860 −0,3256

3,0019
⎛1,9058
−1
(� − �) =⎜0,9487
1,8970
⎝1,5760
Maka,

2,0321
2,4967
0,7725
1,5895
1,5226

0,3488
0
0,0698
0,1628
0,3256

−0,2791
−0,0930
1
−0,1818
−0,0465

0,2791
0,0930
0
0,1818
0,0465

−0,3721
−0,1163
−0,1163
1
−0,1860

0,3721
0,1163
0,1163
0
0,1860

−0,2326
−0,3488⎞
−0,0233⎟
−0,1860
1
⎠

0,2326
0,3488⎞
0,0233⎟
0,1860
0 ⎠

1,4549 1,8547 1,7859
1,1041 1,4265 1,6052⎞
1,5053 0,7412 0,6630⎟
1,1720 12,2968 1,4502
0,9182 1,2713 2,1555⎠

T=|�(� − �)−1 |

Universitas Sumatera Utara

0
⎛0,3488
T=⎜0,1860
0,3721
⎝0,1860

0,3488
0
0,0698
0,1628
0,3256

2,0019
⎛1,4680
T=⎜0,7317
1,5126
⎝1,2106

0,2791
0,0930
0
0,1818
0,0465

2,0321
1,1311
0,5860
1,2595
1,1986

0,3721
0,1163
0,1163
0
0,1860

1,4549
0,7020
0,3332
0,8487
0,6026

3,0019
0,2326
0,3488⎞ ⎛1,9058
0,0233⎟ ⎜0,9487
0,1860
1,8970
0 ⎠ ⎝1,5760

2,0321
2,4967
0,7725
1,5895
1,5226

1,4549
1,1041
1,5053
1,1720
0,9182

1,8547 1,78589
1,0897 1,6052 ⎞
0,5516 0,6630 ⎟
0,9934 1,4502
0,9839 0,1555 ⎠

…
…
…
…
…

1,7859
1,6052⎞
0,6630⎟
1,4502
2,1555⎠

Tabulasi hasil perhitungan matriks total antar kriteria dan subkriteria dapat

dilihat pada Tabel 5.10. dan Tabel 5.11.
Tabel 5.10. Hasil Perhitungan Matriks T antar Kriteria

Kualitas
Pengiriman
Kebijakan
Klaim dan
Jaminan
Harga
Lokasi Geografis

Kualitas

Pengiriman

2,0019
1,9058

2,0321
1,4967

Kebijakan
Klaim dan
Jaminan
1,4549
1,1041

0,9487

0,7725

0,5053

0,7412

0,6630

1,8970
1,5760

1,5895
1,5226

1,1720
0,9182

1,2968
1,2713

1,4502
1,1555

Harga

Lokasi
Geografis

1,8547
1,4265

1,7859
1,6052

Sumber: Hasil Pengolahan Data

Universitas Sumatera Utara

Tabel 5.11. Hasil Perhitungan Matriks T antar Subkriteria

K1
K2
K3
P1
P2
P3
KK1
KK2
H1
H2
H3
H4
LG1
LG2
LG3
LG4

K1
0,1250
0,1840
0,1601
0,2305
0,2176
0,1739
0,2201
0,1867
0,2478
0,1860
0,2064
0,1329
0,2018
0,1732
0,2062
0,1377

K2
0,1960
0,2040
0,2016
0,3154
0,2754
0,2383
0,2841
0,2554
0,3124
0,2626
0,2782
0,1910
0,2874
0,2373
0,2909
0,2188

K3
P1
P2
P3
KK1
KK2
H1
H2
H3
H4
0,1793
0,1673
0,1939
0,1558
0,1730
0,1879
0,2107
0,1921
0,1549
0,0996
0,2649
0,1778
0,2405
0,1728
0,2262
0,2323
0,2401
0,2025
0,1483
0,1167
0,1507
0,1438
0,1695
0,1205
0,2011
0,1830
0,2173
0,1629
0,1481
0,1037
0,3149
0,1748
0,2882
0,2371
0,2539
0,2848
0,2627
0,2291
0,1955
0,1297
0,2557
0,1852
0,1854
0,1698
0,2147
0,2463
0,2516
0,1751
0,1698
0,1336
0,2310
0,1546
0,1976
0,1176
0,1703
0,2208
0,2074
0,1843
0,1508
0,0968
0,2439
0,1926
0,2571
0,1727
0,1584
0,2391
0,2442
0,1876
0,1919
0,1295
0,2445
0,1765
0,2306
0,1428
0,1798
0,1598
0,2054
0,1808
0,1470
0,1147
0,2719
0,2252
0,2778
0,1885
0,2248
0,2799
0,2075
0,2360
0,2030
0,1243
0,2705
0,1897
0,2407
0,1652
0,1843
0,2198
0,2463
0,1463
0,1598
0,1089
0,2245
0,1848
0,2475
0,1609
0,2036
0,2346
0,2098
0,1945
0,1267
0,1094
0,1933
0,1345
0,1806
0,1195
0,1306
0,1497
0,1506
0,1374
0,1030
0,0627
0,2586
0,2100
0,2593
0,1806
0,1992
0,2319
0,2521
0,2055
0,1994
0,1253
0,2251
0,1845
0,1970
0,1721
0,1553
0,1856
0,2163
0,1839
0,1607
0,0958
0,2414
0,2142
0,2528
0,1800
0,2081
0,2464
0,2553
0,1941
0,1878
0,1192
0,2117
0,1583
0,2067
0,1387
0,1357
0,1562
0,1874
0,1580
0,1207
0,0845

LG1
0,1619
0,2426
0,1790
0,2617
0,2092
0,2068
0,2022
0,2046
0,2627
0,1991
0,2190
0,1584
0,1740
0,2168
0,1955
0,1507

LG2
0,1800
0,2437
0,1805
0,2986
0,2262
0,2326
0,2440
0,2333
0,2806
0,2341
0,2340
0,1784
0,2674
0,1684
0,2714
0,2098

LG3
0,1603
0,1856
0,1498
0,2541
0,2178
0,2065
0,2161
0,1835
0,2297
0,2080
0,1928
0,1561
0,1942
0,2011
0,1608
0,1251

LG4
0,1285
0,1710
0,1193
0,2136
0,1722
0,1590
0,1752
0,1513
0,1588
0,1575
0,1540
0,1141
0,1621
0,1535
0,1563
0,0952

Sumber: Hasil Pengolahan Data

Universitas Sumatera Utara

5.3.4. Penetapan Treshold Value
Threshold Value (α) ditentukan dengan menghitung nilai rata-rata pada
elemen matriks T yang terdapat pada Tabel. 5.8, dengan rumus sebagai berikut:
∑��=1 ∑��=1 � ��

α=

�

Keterangan:
α= Threshold Value
i= 1,2,... (indeks baris)
j=1,2,... (indeks kolom)
Treshold Value untuk kriteria pemilihan supplier adalah:
2,0019 +2,0321 +⋯+1,4502 +1,1555

α=

25

α=1,3691
Nilai Treshold Value dengan menggunakan rumus yang sama untuk
subkriteria pemilihan supplier adalah:
0,1250 +0,1960 +⋯+0,1251 +0,0952

α=

25

α=0,1844
Menurut (Tzeng Gwo, 2007), Matriks T pada subkriteria yang memiliki
nilai matriks dibawah α=0,1844 akan dirubah menjadi nol yang matriks baru yang
diperoleh ini dinamakan dengan α-cut total influence matrix (T α ) dan matriks ini
kemudian akan digunakan dalam perhitungan intergrasi dengan metode ANP.
Hasil transformasi matriks subkriteria dapat dilihat pada Tabel 5.12.

Universitas Sumatera Utara

Tabel 5.12. Α-Cut Total Influence Matrix (T α )

Kualitas (K)
K1
K2
K3
P1
P2
P3
KK1
KK2
H1
H2
H3
H4
LG1
LG2
LG3
LG4

Kebijakan
klaim dan
jaminan (PB)

Pengiriman (P)

Lokasi Geografis (G)

Harga (H)

Total

K1

K2

K3

P1

P2

P3

KK1

KK2

H1

H2

H3

H4

LG1

LG2

LG3

LG4

0,0000
0,0000
0,0000
0,2305
0,2176
0,0000
0,2201
0,1867
0,2478
0,1860
0,2064
0,0000
0,2018
0,0000
0,2062
0,0000

0,1960
0,2040
0,2016
0,3154
0,2754
0,2383
0,2841
0,2554
0,3124
0,2626
0,2782
0,1910
0,2874
0,2373
0,2909
0,2188

0,0000
0,0000
0,0000
0,3149
0,2557
0,2310
0,2439
0,2445
0,2719
0,2705
0,2245
0,1933
0,2586
0,2251
0,2414
0,2117

0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,1852
0,0000
0,1926
0,0000
0,2252
0,1897
0,1848
0,0000
0,2100
0,1845
0,2142
0,0000

0,1939
0,2405
0,0000
0,2882
0,1854
0,1976
0,2571
0,2306
0,2778
0,2407
0,2475
0,0000
0,2593
0,1970
0,2528
0,2067

0,0000
0,0000
0,0000
0,2371
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,1885
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000

0,0000
0,2262
0,2011
0,2539
0,2147
0,0000
0,0000
0,0000
0,2248
0,0000
0,2036
0,0000
0,1992
0,0000
0,2081
0,0000

0,1879
0,2323
0,0000
0,2848
0,2463
0,2208
0,2391
0,0000
0,2799
0,2198
0,2346
0,0000
0,2319
0,1856
0,2464
0,0000

0,2107
0,2401
0,2173
0,2627
0,2516
0,2074
0,2442
0,2054
0,2075
0,2463
0,2098
0,0000
0,2521
0,2163
0,2553
0,1874

0,1921
0,2025
0,0000
0,2291
0,0000
0,0000
0,1876
0,0000
0,2360
0,0000
0,1945
0,0000
0,2055
0,0000
0,1941
0,0000

0,0000
0,0000
0,0000
0,1955
0,0000
0,0000
0,1919
0,0000
0,2030
0,0000
0,0000
0,0000
0,1994
0,0000
0,1878
0,0000

0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000

0,0000
0,2426
0,0000
0,2617
0,2092
0,2068
0,2022
0,2046
0,2627
0,1991
0,2190
0,0000
0,0000
0,2168
0,1955
0,0000

0,0000
0,2437
0,0000
0,2986
0,2262
0,2326
0,2440
0,2333
0,2806
0,2341
0,2340
0,0000
0,2674
0,0000
0,2714
0,2098

0,0000
0,1856
0,0000
0,2541
0,2178
0,2065
0,2161
0,0000
0,0000
0,2080
0,1928
0,0000
0,1942
0,2011
0,0000
0,0000

0,0000
0,0000
0,0000
0,2136
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000

0,9807
2,0175
0,6199
3,6402
2,4853
1,7410
2,7230
1,5606
3,2182
2,2567
2,6297
0,3844
2,7667
1,6637
2,7641
1,0345

Sumber: Hasil Pengolahan Data

Universitas Sumatera Utara

5.4.

Pembuatan Struktur Jaringan (Network)
Pembuatan struktur jaringan (network) merupakan tahapan yang sangat

penting di dalam proses Analytic Network Process. Pada tahap ini setiap kriteria
dan subkriteria akan ditentukan apakah mempengaruhi satu dengan yang lain.
Penentuan hubungan pengaruh antar subkriteria ini dilakukan dengan cara
wawancara dengan General Manager, Kepala Bagian Administrasi Pemasaran,
Kepala bagian produksi, dan Kepala Bagian Logistik.. Keempat responden
tersebut harus menentukan apakah subkriteria pada bagian kiri memiliki pengaruh
terhadap subkriteria bagian atas yang dibandingkan.
5.5.

Pembuatan Kuesioner Perbandingan Berpasangan Analytical Network

Proscess (ANP)
Kuesioner perbandingan berpasangan (Lampiran 5) digunakan untuk
memberi bobot untuk masing-masing kriteria dan subkriteria sehingga dapat
diketahui alternatif supplier yang memiliki bobot kriteria tertinggi. Kuisioner ini
memiliki tiga bagian yakni perbandingan berpasangan antar kluster kriteria,
perbandingan berpasangan antar subkriteria, dan perbandingan berpasangan antar
alternatif. Tabel 5.14. menunjukkan perbandingan berpasangan antar kluster

Universitas Sumatera Utara

Tabel 5.14. Perbandingan Berpasangan Antar Kluster Kriteria Kualitas
Elemen

Penilaian

Elemen

Kualitas

98765432

1

23456789

Pengiriman

Kualitas

98765432

1

23456789

Kebijakan klaim dan
jaminan

Kualitas

98765432

1

23456789

Harga

Kualitas

98765432

1

23456789

Lokasi Geografis

Pengiriman

98765432

1

23456789

Kebijakan klaim dan
jaminan

Pengiriman

98765432

1

23456789

Harga

Pengiriman

98765432

1

23456789

Lokasi Geografi

Kebijakan klaim dan
jaminan

98765432

1

23456789

Harga

Kebijakan klaim dan
jaminan

98765432

1

23456789

Lokasi Geografis

Harga

98765432

1

23456789

Lokasi Geografis

Sumber: Hasil Pengumpulan Data
Keterangan penilaian perbandingan berpasangan di atas dapat dilihat pada
Tabel 5.15.

\

Universitas Sumatera Utara

Tabel 5.15. Skala Perbandingan Berpasangan
Intensitas Kepentingan
1

Kedua elemen sama penting

3

Elemen yang satu sedikit lebih penting ketimbang lainnya

5

Elemen yang satu essensial atau sangat penting ketimbang
elemen lainnya

7

Satu elemen jelas lebih penting dari elemen lain

9

Satu elemen mutlak lebih penting ketimbang elemen lainnya

2,4,6,8

5.5.

Definisi

Nilai antara dua pertimbangan berdekatan

Pengolahan Analytical Network Process (ANP)

5.5.1. Perbandingan Berpasangan antar Kluster
Perbandingan berpasangan antar kluster untuk masing-masing kluster
kriteria yang digunakan dapat dilihat pada tabel 5.16 berikut, sedangkan
perbandingan berpasangan untuk bagian lainnya dapat dilihat pada Lampiran 6.

Universitas Sumatera Utara

Tabel 5.16. Matriks Perbandingan Berpasangan Kluster Kualitas

Kualitas
Kualitas
Pengiriman
Kebijakan
klaim
dan jaminan
Harga
Lokasi Geografis

1
¼
¼
2
1/6
Kualitas

Kualitas
Pengiriman
Kebijakan
klaim
dan jaminan
Harga
Lokasi Geografis

1
1/3
1/6
1/3
1/5
Kualitas

Kualitas
Pengiriman
Kebijakan
klaim
dan jaminan
Harga
Lokasi Geografis

1
¼
1/5
½
¼
Kualitas

Responden 1
Kebijakan klaim
Pengiriman
dan jaminan
4
4
1
3
1/3
1/2
1/4

1
5
3

Responden 2
Kebijakan klaim
Pengiriman
dan jaminan
3
6
1
½
2
1/3
1/3

1
½
2

Responden 3
Kebijakan klaim
Pengiriman
dan jaminan
4
5
1
2
1/2
3
1/5

1
4
½

Responden 4
Kebijakan klaim
Pengiriman
dan jaminan
4
6
1
3

1
Kualitas
1/4
Pengiriman
Kebijakan
klaim
1/6
1/3
dan jaminan
1/3
3
Harga
1/5
1/4
Lokasi Geografis
Sumber: Hasil Pengumpulan Data

1
4
¼

½
2

Lokasi
Geografis
6
4

1/5
1
1/5

1/3
5
1

Harga

3
3

Lokasi
Geografis
5
3

2
1
1/4

1/2
4
1

Harga

2
1/3

Lokasi
Geografis
4
5

1/4
1
1/5

2
5
1

Harga

3
1/3

Lokasi
Geografis
5
4

1/4
1
1/5

4
5
1

Harga

Universitas Sumatera Utara

Cara perhitungan Consistency Ratio untuk matriks banding berpasangan cluster
kualitas menurut Saaty (1999) ditampilkan sebagai berikut:
1.

Menghitung rata-rata pembobotan dengan cara menghitung rata-rata
geometrik. Rata-rata geometrik dihitung dengan rumus:
�� = ���1 . �2 … . ��

Keterangan

n=responden ke-n
X=nilai skor yang diberikan responden
Contoh untuk perhitungan rata-rata geometrik untuk perbandingan
berpasangan antar kluster kualitas dengan pengiriman :
�� = ����� 1 . ��� 2 … . ����
4

�� = �4�3�4�4 = 3,7224

Perhitungan rata-rata geometris untuk matriks banding berpasangan diatas

ditampilkan pada Tabel 5.17. sedangkan hasil perhitungan rata-rata geometris
matriks banding berpasangan untuk bagian lainnya dapat dilihat pada Lampiran 7.

Universitas Sumatera Utara

Tabel 5.17. Perhitungan Rata-Rata Geometrik untuk Kluster Kualitas

Kualitas Pengiriman

Kriteria

Kebijakan klaim
dan jaminan

Harga

Lokasi
Geografis

Kualitas

1,0000

3,7224

5,1800

1,7321

4,9492

Pengiriman

0,2686

1,0000

1,7321

0,9036

3,9360

0,1930

0,5774

1,0000

0,3976

1,0746

Harga

0,5774

1,1067

2,5149

1,0000

4,7287

Lokasi Geografis

0,2021

0,2541

0,9306

0,2115

1,0000

2,2411

6,6605

11,3576

4,2448

15,6885

Kebijakan klaim
dan jaminan

TOTAL

Sumber: Hasil Pengolahan Data

2.

Menghitung bobot parsial dengan cara masing-masing elemen kolom dibagi
dengan jumlah kolom masing-masing.
Contoh:
3,7224
6,6605

=0,1501

Hasil perhitungan untuk elemen lainnya dapat dilihat pada tabel 5.18
berikut.

Universitas Sumatera Utara

Tabel 5.18. Hasil perhitungan Bobot Parsial pada Kluster Kualitas

Kualitas

Pengiriman

Kriteria
Kualitas
0,4462
0,5589
Pengiriman
0,1199
0,1501
Kebijakan klaim
0,0861
0,0867
dan jaminan
Harga
0,2576
0,1662
Lokasi Geografis
0,0902
0,0381
TOTAL
1,0000
1,0000
Sumber: Hasil