Integrasi Analisis Cluster dengan Fuzzy ANP dalam Pemilihan Supplier Multi Produk

Bagus Naufal Fitroni2513203202

Program Magister Jurusan Teknik IndustriInstitut Teknologi Sepuluh Nopember

2013

AbstrakAnalisa Keputusan Multi Kriteria sangat berperan penting pada

pemilihan dan evaluasi supplier hal ini dibuktikan dengan banyaknya

penelitian mengenai hal tersebut. Dalam manajemen rantai pasok

kinerja mengenai pemasok dievaluasi terhadap beberapa kriteria

daripada mempertimbangkan biaya tunggal. Beberpa metode digunakan

dalam mengevaluasi dan memilih supplier diantaranya adalah Analitical

Hierarcial Program (AHP), Analitical Network Process (ANP), dan

Fuzzy. Tentunya metode tersebut memiliki kelebihan dan kekurangan

dalam memecahkan studi kasus. Dalam proses pemilihan supplier

tentunya akan menghadapi kasus dengan jumlah alternatif supplier yang

tersedia berjumlah besar. Untuk mereduksi variansi dan memudahkan

pemilihan supplier maka digunakan cluster analysis yang akan

mengelompokkan sejumlah alternatif supplier menjadi sejumlah klaster.

Klaster dengan peringkat terbaik dipilih, dan selanjutnya digunakan

ANP dan Fuzzy untuk menghitung bobot dari tiap kriteria dan skor

akhir tiap supplier pada klaster terpilih. Dan untuk alokasi order kepada

tiap supplier, digunakan goal programming.

Kata Kunci : Analisa Keputusan Multi Kriteria, Fuzzy , Analisi

Cluster, ANP, Goal Progamming

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Dalam membangun sebuah sistem rantai pasok yang kompetitif, perusahaan harus

melakukan penilaian yang komprehensif dan mengembangkan pembangunan rantai pasok

yang jelas dan eksplisit. Pemilihan pemasok adalah suatu permasalahan multi kriteria dimana

setiap kriteria yang digunakan mempunyai kepentingan yang berbeda dan informasi mengenai

hal tersebut tidak diketahui secara tepat . Dalam hal ini pemilihan pemasok yang berdasarkan

penawaran harga yang rendah sudah tidak efisien lagi. Untuk mendapatkan kinerja rantai

pasok yang maksimal harus menggabungkan kriteria lain yang relevan dengan tujuan

perusahaan.

Pemilihan pemasok adalah masalah pengambilan keputusan yang melibatkan banyak

pihak atau bersifat multi person. Input diperoleh dari pendapat para ahli yang mempunyai

cara pandang, tanggung jawab, pengalaman sebagai pengambil keputusan. Penilaian kriteria

diputuskan oleh bagian manajemen dan bagian produksi ber-dasarkan strategi rantai

pasoknya. Proses pengambilan keputusan dapat diterjemahkan dengan pendekatan sistematis

dan logika untuk mendapatkan prioritas dan bobot (Tam and Tumala).

Berbagai metode dapat digunakan dalam permasalahan pemilihan pemasok yang

melibatkan banyak kriteria. Antara lain. Goal Progamming, metode data envelopment

analysis (DEA). analytic network process (ANP) dan similarity to ideal solution (TOPSIS)

untuk menghasilkan bobot rangking pemasok sedangkan program linear digunakan untuk

mengalokasikan permintaan setiap pemasok. analisis SWOT untuk mendapatkan kerangka

kriteria dan indikator pemilihan pemasok. namun jika kriteria tersebut tidak mempunyai

hubungan keterkaitan maka metode yang tepat untuk digunakan adalah Analytical Hierarchy

Porcess (AHP). Pada penelitian ini di fokuskan menjadi 3 kategori saja yaitu metode

Analytical Hierarchy Proses (AHP), Metode Fuzzy, dan Analitical Network Process (ANP).

Fuzzy logic merupakan sebuah metode berhitung dengan bilangan dan kata yang di

gunakan memang tidak sepresisi bilangan, namun kata-kata jauh lebih dekat dengan intuisi

manusia. Metode fuzzy lebih menghasilkan keputusan yang lebih adil dan lebih

Memanusiakan dikarenakan metode fuzzy memodelkan intuisi dengan cara merubah nilai

crisp menjadi nilai linguistik dengan fuzzication dan kemudian memasukan kepada rule yang

dibuat berdasar knowledge. Kelebihan selanjutnya adalah metode fuzzy lebih cocok

digunakan pada permasalahan rantai pasok yang real dikarenakan. Pada permasalahan yang

real pada dasarnya bersifat non linier bukan biner sehingga fuzzy logic cocok digunakan

karena menggunakan nilai linguistic yang tidak linier. Sementara itu Kekurangan dari metode

fuzzy akurasi fuzzy logic dari peneliti harus tinggi dalam membentuk parameter parameter

dikarenakanan parameter tersebut yang membentuk sebuah knowledge.

Liang dan Cheng (2009) Menggunakan metode fuzzy untuk mengintegrasikan

masalah keputusan manufaktur / perencanaan distribusi ( MDPD ) dengan multi produk dan

periode multi waktu dalam rantai pasokan dengan mempertimbangkan nilai waktu dari uang

untuk masing masing kategori operating cost . Tujuan dari Fuzzy model Multi Object Linier

Progamming (FMOLP) mencoba untuk secara bersamaan meminimalkan biaya total dan total

waktu pengiriman dengan mengacu pada tingkat persediaan , kapasitas mesin yang tersedia

dan tingkat tenaga kerja di masing-masing sumber , serta permintaan pasar dan tersedia

gudang ruang pada setiap tujuan , dan kendala pada total anggaran.

Metode Analityc Network Process (ANP) adalah salah satu metode yang mampu

mempresentasikan tingkat kepentingan berbagai pihak dengan mempertimbangan saling

keterkaitan antara strategi objektif yang satu dengan yang lain. Metode ini merupakan

pengembangan dari metode AHP. Metode Analitycal Hierarki Process (AHP) adalah metode

pembobotan yang sering digunakan dalam merancang sistem pengukuran kinerja. Metode ini

menggunakan asumsi bahwa strategi objektif di setiap perspektif saling independent satu sama

lain yang direpresentasikan sengan struktur hierarki system pengukuran kinerjanya. Asumsi

ini secara tidak langsung mengabaikan adanya keterkaitan pada strategy map yang telah

dirancang. Kebutuhan akan metode pembobotan yang mampu mempertimbangkan saling

keterkaitan antara strategi objektif yang ditunjukkan pada strategi map menjadi penting untuk

diteliti.

Kurniawati, Yuliando, dan Widodo (2013) menggunakan Metode ANP untuk

menunjukan bahwa kriteria dipengaruhi oleh beberapa faktor, antara lain : performa lampau,

harga, Sistem Komunikasi, dan profesionalitas dari supplier. Hanya saja metode ANP tersebut

berfokus pada crisp comparison ratio dan belum mampu menyelesaikan permasalahan

pengambilan keputusan yang bersifat samar dan mengandung. Dimana dalam kenyataannya

penilaian oleh para expert selalu di berikan dengan cara kualitatif dan direpresentasikan secara

linguistik seperti sangat bagus, bagus, sedang, tidak bagus, sangat tidak bagus ketidakpastian

(Mohanty, dkk 2005). Keputusan yang masih samar (imprecise) inilah yang mengakibatkan

ketidakpastian informasi hingga berakibat terjadinya kesalahan dalam pengambilan

keputusan. Sedangkan ketidakpastian dan ketidak jelasan informasi merupakan karakteristik

yang umum dijumpai dalam banyak pengambilan keputusan, dimana model pengambilan

keputusan seharusnya mampu mentoleransi ketidakpastian (Lee, 2008).

Hal ini yang menjadi research gap dalam penelitian ini, dimana akan dilakukan

penentuan bobot kriteria dari dengan menggunakan metode Fuzzy ANP. Alasan

digunakannya Fuzzy ANP adalah untuk merevisi penilaian pengambil keputusan yang

sebelumnya hanya berfokus pada crisp comparison ratio dengan metode ANP. Metode Fuzzy

ANP mampu membangun hubungan antara level atas kriteria dengan level bawah sub-kriteria

atau sebaliknya yang dikenal dengan interaksi dan feedback, selain itu FANP mampu

mengakomodasi Interrelationships antara berbagai aktifitas fungsional (Mohanty, dkk 2005).

Ketika proses pemilihan supplier, sering kali pengambil keputusan dihadapkan pada

sangat banyaknya pilihan alternatif supplier yang tersedia. Sangat tidak efisien dan

membutuhkan waktu lama jika tiap supplier diseleksi satu per satu sehingga diperlukan suatu

metode yang bisa mereduksi alternatif pilihan. Oleh karena itu perlu dipertimbangkan metode

yang dapat mereduksi alternatif supplier yang akan dipilih. Disamping itu, perusahaan sering

kali dihadapkan pada kriteria yang ada berkaitan antara satu dengan yang lain. Kriteria yang

saling terkait antar satu dengan yang lain semakin menambah kekompleksitasan dalam

pemilihan supplier. Sedangkan untuk meningkatkan daya saing perusahaan, dalam pemilihan

supplier tidak hanya menetapkan satu target tujuan tetapi juga menetapkan beberapa tujuan

sekaligus yang ingin dicapai, tentunya dengan mempertimbangkan kendala yang ada..

Berdasarkan kondisi tersebut, maka pada penelitian ini adalah pengembangan dari

penelitian yang dilakukan oleh Lin et al. (2011). Penelitian ini metode yang sama dengan Lin

et al. (2011) yaitu menggunakan ANP untuk mengakomodasi karakteristik kriteria – kriteria

yang saling berkaitan antara satu dengan yang lain. Pengembangan modelnya dilakukan

dengan mengintregasikan cluster analysis yang bertujuan untuk mereduksi variansi supplier

yang dijadikan alternatif sehingga proses pemilihan supplier memerlukan waktu lebih

singkat.. Untuk mengakomodasi kondisi nyata, dimana biasanya perusahaan dihadapkan pada

konstrain-konstrain yang membatasinya, diperlukan suatu pendekatan yang mampu

memberikan solusi berdasarkan kendala yang dimiliki oleh perusahaan. Pendekatan goal

programming adalah suatu pendekatan yang mampu mencari solusi yang kompromis dengan

mengkombinasikan beberapa obyektif yang ingin dicapai dengan mempertimbangkan target

dan kendala yang dimiliki oleh perusahaan.Dengan menggunakan goal programming maka

dapat meminimumkan atau memaksimumkan suatu fungsi tujuan sehingga dapat

meminimumkan deviasi diantara berbagai tujuan sehingga mendapatkan hasil yang maksimal

dalam pengalokasian order.

1.2 Permasalahan

Permasalahan dalam penelitian ini adalah bagaimana melakukan pemilihan supplier

dengan kriteria pemilihan yang saling berkaitan dan mempunyai banyak pilihan supplier serta

bagaimana mengalokasikan order dengan mengoptimalkan sejumlah tujuan yang hendak

dicapai.

1.3 Tujuan Penelitian

Tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini adalah:

1. Menghasilkatn pengembangan model pemilihan supplier dengan mengkombinasikan

ANP, Fuzzy, cluster analysis dan goal programming.

2. Untuk menghasilkan solusi dalam pemilihan supplier sesuai dengan kriteria yang

ditentukan dan mengoptimalkan beberapa fungsi tujuan.

1.4 Batasan Penelitian

Adapun batasan dalam penelitian ini adalah produk yang digunakan adalah multi

produk .

1.5 Asumsi Penelitian

Asumsi-asumsi yang digunakan dalam penelitian ini adalah

1. Data awal yang didapat dari focus group mewakili kriteria untuk melakukan klaster.

2. Kriteria pemilihan supplier antara satu kriteria dengan kriteria yang lainnya saling

berkaitan.

3.

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Metode Analisis Cluster

Analisis kluster merupakan salah satu teknik statistik multivariat yang tujuan

utamanya adalah untuk mengidentifikasi grup dari objek berdasarkan karakteristik yang

mereka miliki, sehingga objek-objek dalam satu grup (cluster) akan memiliki kemiripan

karakteristik (Hair, 2006). Secara umum terdapat 5 tahap analisis kluster yaitu (Hair, 2006):

2.1.1 Menentukan Tujuan Analisis Kluster

Dengan membentuk kelompok yang homogen dapat diketahui 3 hal berikut:

a) Deskripsi taksonomi.

Dengan analisis kluster dapat dibetuk taksonomi yaitu klasifikasi dari objek.

b) Simplifikasi data

Dengan mengelompokkan objek-objek dalam kelompok tertentu maka akan lebih

mudah melakukan interpretasi terhadap beberapa kelompok objek dibandingkan

terhadap objek dalam jumlah besar.

c) Identifikasi hubungan

Dengan mengukur similaritas objek dapat dilihat hubungan kesamaan atau

ketidaksamaan antar objek.

2.1.2 Asumsi dalam Analisis Kluster

Analisis kluster agak sedikit berbeda dengan analisis multivariat lainnya dalam hal

asumsi. Kalau teknik lain banyak yang mensyaratkan adanya normalitas data, linearitas, dan

kesamaan variansi maka dalam analisis kluster syarat-syarat itu tidak terlalu dipentingkan.

Syarat yang dipentingkan dalam analisis kluster ada dua yaitu:

a) Data yang ada merupakan representasi yang baik dari populasi Data yang merupakan

representasi yang baik dari populasi akan menghasilkan pengelompokan yang baik

pula dan hasilnya akan bisa dipakai dengan baik

b) Tidak adanya multikolinearitas antar variabel. Agar grup yang dihasilkan baik harus

diusahakan agar tidak ada multikolinearitas antar variabel yang digunakan dalam

analisis. Bila terjadi mulikolinearitas maka peneliti bisa mengurangi variabel yang

digunakan dalam analisis atau menerapkan teknik pengukuran Mahalanobis yang bisa

mengatasi masalah multikolinearitas ini.

2.2 Metode Analytic Network Process (ANP)

Metode Analytic Network Process (ANP) merupakan pengembangan metode

Analytical Hierarchy Process (AHP). Metode ANP mampu memperbaiki kelemahan AHP

berupa kemampuan mengakomodasi keterkaitan antar kriteria atau alternatif (Vanany, 2003).

Keterkaitan pada metode ANP ada 2 jenis yaitu keterkaitan dalam satu set elemen (inner

dependence) dan keterkaitan antar elemen yang berbeda (outer dependence). Adanya

keterkaitan tersebut menyebabkan metode ANP lebih kompleks di banding metode AHP.

Pembobotan dengan ANP membutuhkan model yang merepresentasikan saling

keterkaitan antar kriteria dan subkriteria yang dimilikinya. Ada 2 kontrol yang perlu

diperhatikan didalam memodelkan sistem yang hendak diketahui bobotnya. Kontrol pertama

adalah kontrol hierarki yang menunjukkan keterkaitan kriteria dan sub kriterianya. Pada

kontrol ini tidak membutuhkan struktur hierarki seperti pada metode AHP. Kontrol lainnya

adalah kontrol keterkaitan yang menunjukkan adanya saling keterkaitan antar kriteria atau

cluster (Vanany, 2003).

2.3 Logika Fuzzy

Fuzzy Logic diperkenalkan oleh Prof. Lotfi Zadeh pada tahun 1965. Merupakan

metode yang mempunyai kemampuan untuk memproses variabel yang bersifat kabur atau

yang tidak dapat dideskripsikan secara eksak / pasti seperti misalnya tinggi, lambat, bising,

dll. Dalam fuzzy logic, variabel yang bersifat kabur tersebut direpresentasikan sebagai sebuah

himpunan yang anggotanya adalah suatu nilai crisp dan derajat keanggotaannya ( membership

function ) dalam himpunan tersebut. Logika fuzzy berbeda dengan logika digital biasa,

dimana logika digital biasa hanya mengenal dua keadaan yaitu: Ya dan Tidak atau ON dan

OFF atau High dan Low atau "1" dan "0". Sedangkan Logika Fuzzy meniru cara berpikir

manusia dengan menggunakan konsep sifat kesamaran suatu nilai. Dengan teori himpunan

fuzzy, suatu objek dapat menjadi anggota dari banyak himpunan dengan derajat keanggotaan

yang berbeda dalam masing-masing himpunan.

2.4 Strategi Multi Produk

Gambar 1 Supply Chain NetworkSeperti ditunjukkan dalam Gambar 1, produsen bertujuan untuk memenuhi berbagai

kebutuhan pelanggan dengan memproduksi beberapa produk, dengan beberapa varian produk

dalam setiap kelompok. Kelompok produk ini memungkinkan untuk saling berbagi bahan

baku umum dan non umum. dengan terbatas kapasitas pemasok, penting untuk menentukan

pasokan kuota antara kelompok pemasok yang berbeda untuk manufaktur beberapa produk.

Masalahnya adalah lebih rumit oleh beberapa kriteria seleksi untuk memilih pemasok seperti:

harga, kualitas, pengiriman tepat waktu dan kepercayaan [3]. Tujuan Oleh karena itu makalah

ini adalah untuk:

1. Menentukan jumlah produksi masing-masing produk variasi

2. Pilih pemasok yang paling sesuai berdasarkan seleksi kriteria dan kapasitas mereka

dan membagi pesanan antara pemasok ini

3. Memaksimalkan keuntungan produsen

2.5 Penelitian Sebelumnya

Kurniawati, Yuliando, dan Widodo (2013) menunjukan bahwa kriteria dipengaruhi

oleh beberapa faktor, antara lain : performa lampau, harga, Sistem Komunikasi, dan

profesionalitas dari supplier. Di sisi lain, pentingnya manajemen pengiriman waktu, kualitas

yang konsisten, harga, dan jumlah pengiriman. Perbedaan perspektif dipengaruhi oleh tingkat

bunga dan tanggung jawab yang berbeda. Perbedaan penilaian ini membentuk dasar

pengambilan keputusan dan kebijakan strategis dari rantai pasokan sesuai dengan kondisi

perusahaan.

Arin, Astuti, dan Ikasari (2013) menggunakan metode Analitical Network Proses

(ANP) dalam mengevaluasi kinerja pemasok dengan studi kasus pemasok pabrik susu.

Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan bobot kriteria kinerja pemasok susu segar

dengan menerapkan metode Analytic Network Process (ANP) dan untuk mendapatkan urutan

atau prioritas pemasok susu segar berdasarkan rating scale. Kriteria yang dipakai peneliti

adalah efficiency, flexibility, responsiveness dan food quality. Sedangakan bobot subkriteria

adalah biaya produksi, biaya transaksi, kepuasan konsumen, fleksibilitas volume, fleksibilitas

pengiriman, keterlambatan pengiriman, tingkat pemenuhan jumlah pemesanan, kesesuaian

metode pengiriman, keluhan konsumen, kenampakan fisik, keamanan dan kesehatan produk,

reliabilitas produk, sistem produksi dan aspek lingkungan.

Liang dan Cheng (2009) Menggunakan metode fuzzy untuk mengintegrasikan

masalah keputusan manufaktur / perencanaan distribusi ( MDPD ) dengan multi produk dan

periode multi waktu dalam rantai pasokan dengan mempertimbangkan nilai waktu dari uang

untuk masing masing kategori operating cost . Tujuan dari Fuzzy model Multi Object Linier

Progamming (FMOLP) mencoba untuk secara bersamaan meminimalkan biaya total dan total

waktu pengiriman dengan mengacu pada tingkat persediaan , kapasitas mesin yang tersedia

dan tingkat tenaga kerja di masing-masing sumber , serta permintaan pasar dan tersedia

gudang ruang pada setiap tujuan , dan kendala pada total anggaran.

Jong Chuu (2011) meneliti fleksibilitas rantai pasok menggunakan pendekatan fuzzy

linguistic. Karena fleksibilitas rantai pasok telah menjadi semakin penting . Namun, literatur

mengenain fleksibilitas rantai pasok masih terbatas . Peneliti membangun model struktur

pengambilan keputusan kelompok fleksibilitas pengembangan manajemen rantai pasok.

Peneliti menyajikan suatu kerangka kerja untuk mengevaluasi fleksibilitas rantai pasok terdiri

dari dua bagian, hirarki evaluasi dengan dimensi fleksibilitas dan metrik terkait, dan skema

evaluasi yang menggunakan proses tiga tahap untuk mengevaluasi fleksibilitas rantai pasok.

Kemudian mengusulkan suatu algoritma untuk menentukan tingkat fleksibilitas supply chain

menggunakan pendekatan metode fuzzy linguistik . Evaluasi tingkat fleksibilitas supply chain

dapat mengidentifikasi kebutuhan untuk meningkatkan fleksibilitas rantai pasokan, dan

mengidentifikasi dimensi tertentu dari fleksibilitas rantai suplai sebagai petunjuk terbaik

untuk perbaikan .

Hasil penelitian Jong Chuu (2011) lebih objektif dan tidak bias karena dua alasan .

Pertama , hasil yang dihasilkan oleh pengambilan keputusan kelompok dengan analisia

konsensus interaktif . Kedua, pendekatan fuzzy linguistik yang digunakan dalam penelitian ini

memiliki keuntungan lebih untuk untuk menjaga tanpa kehilangan informasi daripada metode

lainnya .Selain itu , peneliti menyajikan contoh menggunakan studi kasus untuk

menggambarkan ketersediaan metode yang diusulkan dan membandingkannya dengan metode

lain.

Dargi dan Ajomsohae (2014) meneliti mengenai proses pemilihan supplier pada

sebuah industry otomotif di Negara Iran dengan menggunakan metode Fuzzy Analytical

Network Process (FANP). Dalam penelitian tersebut Meskipun banyak kriteria yang cocok

digunakan untuk pemilihan supplier, namun pemilihan faktor penting dalam kesesuaian

dengan spesifikasi industri otomotif kurang diselidiki. Untuk mengisi kekosongan ini,

dilakukan secara sistematis mengusulkan kerangka kerja yang terdiri dari faktor yang paling

penting untuk tujuan pemilihan supplier. Kemudian FANP digunakan untuk pembobotan

kepentingan dalam penelitian ini sehingga membantu perusahaan dalam pemilihan supplier

Tabel 1 Posisi Penelitian ini terhadap penelitian-penelitian sebelumnyaNo Karakteristik

PenelitianPenelitian – Penelitian Sebelumnya Posisi

Penelitian Ini

Liang, Cheng (2009)

Lin et al (2011)

Shodiqi (2011)

Sulistiana, Yuliati (2012)

Ikasari (2013)

Dargi, Ajomsohae (2014)

1 AHP v2 ANP v v v v v3 Topsis v v4 QFD5 Fuzzy QFD v v v v6 Fungsi Tujuan

Tunggalv v v

7 Fungsi Tujuan Multi

v v

8 Linier Progamming

v v

9 Goal Progamming

v v

10 Analisis Cluster v v11 ProdukTunggal v v v v12 Multi Produk v v

BAB II

METODOLOGI PENELITIAN

Pada bab ini akan dibahas mengenai alur pemecahan masalah dalam pemilihan

supplier pada penelitian ini. Adapun alurnya dapat dilihat pada gambar berikut.

Studi Pendahuluan

Identifikasi dan Rumusan Masalah

Menetapkan Tujuan

Pengumpulan Data

Pemodelan dari pengembangan model :

-Analisis Cluster

-Fuzzy ANP

-Alokasi Order dengan Goal Progamming

Pengolahan Data

Analisa dan Interpretasi

Kesimpulan dan Saran

Mengelompokan Supplier ke dalam sejumlah Cluster

Merangking dan menghitung skor akhir dari tiap alternatif

Menghitung Bobot dari tiap kriteria

Pendeffinisian Kriteria dan menemukan keterkaitan antara kriteria

TujuanProsedur

3.1 IDENTIFIKASI MASALAH

Tahap ini merupakan langkah awal dalam penelitian. Adapun tahapannya adalah

sebagai berikut.

1. Studi lapangan

Pada tahap ini dilakukan identifikasi proses pengadaan bahan baku di PT xxx melalui

wawancara dengan pihak yang terkait. Hasilnya yaitu diperoleh gambaran permasalahan

maupun peluang untuk dilakukan langkah perbaikan dalam pengadaan bahan baku.

2. Studi pustaka

Studi pustaka dilakukan dengan mengeksplorasi buku-buku, jurnal-jurnal, penelitian-

penelitian sebelumnya dan sumber-sumber lain yang terkait dengan pemilihan pemasok,

Analisis Cluster, Fuzzy dan Topsis.

3. Perumusan masalah

Setelah dilakukan studi pendahuluan dirumuskanlah permasalahan dalam penelitian ini

yaitu bagaimana melakukan pemilihan pemasok yang tepat dan berapa kuantitas bahan baku

yang dipesan dengan mempertimbangkan berbagai kriteria menggunakan metode Analisis

Cluster, Fuzzy, dan Topsis.

4. Penentuan tujuan

Tujuan dari penelitian ini adalah Menghasilkatn pengembangan model pemilihan

supplier dengan mengkombinasikan ANP, Fuzzy, cluster analysis. Untuk menghasilkan

solusi dalam pemilihan supplier sesuai dengan kriteria yang ditentukan dan mengoptimalkan

beberapa fungsi tujuan.