ini adalah skripsi tentang USULAN PEMILIHAN PEMASOK PADA PERMASALAHAN KRITERIA BANYAK DENGAN MENGGUNAKAN METODA ADDITIVE RATIO ASSESSMENT (ARAS)

1. USULAN PEMILIHAN PEMASOK PADA PERMASALAHAN
KRITERIA BANYAK DENGAN MENGGUNAKAN
METODA ADDITIVE RATIO ASSESSMENT (ARAS)
(Studi Kasus pada Subur Keramik, Kasongan, Yogyakarta)
ISLAM
IN D O N ES IA
UNIVERSITAS
Oleh :
Praseetya Admaja
06 522 059
Dosen Pembimbing :
Ir. Hudaya, MM
Jurusan Teknik Industri
Fakultas Teknologi Industri
Universitas Islam Indonesia
2011

2. LATAR BELAKANG MASALAH
 Subur Keramik merupakan salah satu pengrajin keramik yang
mengekspor produknya ke Malaysia, Singapura dan beberapa
negara di Eropa seperti Swedia, Jerman, dan Perancis.
 Pesanan yang datang dari luar negeri tersebut datang dalam
jumlah yang besar, tetapi Subur Keramik rata- rata hanya dapat
memenuhi 30 % dari jumlah pesanan.
 Untuk memenuhi sisa jumlah pesanan yang tidak bisa dipenuhi
sendiri, Subur Keramik mengadakan kegiatan pembelian berupa
barang setengah jadi dari prajin lain.
 Pemasok yang baik akan memberikan dampak yang baik pula bagi
perusahaan antara lain penghematan biaya, terjaganya perputaran
pada lini produksi, kualitas produk yang terkendali, serta
pemenuhan kepuasan konsumen yang membeli dan
mengkonsumsi produk perusahaan.
 Untuk mendapatkan pemasok yang baik ini diperlukan sebuah
metode pemilihan pemasok yang mampu mengakomodasi kriteria-

3. PERTANYAAN PENELITIAN
Dengan melihat latar belakang diatas, maka pertanyaan penelitian
adalah manakah pemasok yang dipilih berdasarkan perangkingan
dari hasil kriteria terbaik ?

4. BATASAN MASALAH
1. Pada perusahaan kerajinan keramik
2. Penelitian menggunakan metode ARAS dan AHP-ARAS.
3. Terdapat beberapa alternatif pemasok yang akan diseleksi
dengan menggunakan metode ini.
4. Terdapat beberapa kriteria yang digunakan dalam metode ini.
5. Bobot kriteria digunakan metode AHP.
6. Sebagai pembanding menggunakan metode SAW dan TOPSIS

5. TUJUAN PENELITIAN
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengoptimalkan hasil
berdasarkan tingkat kepentingan pengambil keputusan (decision
maker), penelitian ini akan diperluas dengan menggunakan
Analytical Hierarchy Process (AHP), sehingga dikenal dengan
AHP-ARAS agar dapat menentukan pemasok yang optimal
berdasarkan parameter (kriteria) yang banyak

6. LANDASAN TEORI (1)
Pengambilan Keputusan
Pengambilan keputusan pada dasarnya adalah bentuk
pemilihan dari berbagai alternative tindakan yang mungkin
dipilih yang prosesnya melalui mekanisme tertentu dengan
harapan akan menghasilkan keputusan terbaik. Keputusan
yang diambil biasanya dilakukan berdasarkan pertimbangan
situasional, bahwa keputusan tersebut adalah keputusan
terbaik (Suryadi dan Ramdhani, 2002 ).

7. LANDASAN TEORI (2)
Pemilihan Pemasok
Proses seleksi pemasok melibatkan evaluasi dari berbagai alternatif
pemasok yang berbeda berdasarkan kriteria yang berbeda. Oleh karena
itu, perusahaan harus mengevaluasi dan memilih pemasok sesuai dengan
kriteria dan kebutuhan (Godyspour dan O’Brien, 1998)
Multi Criteria Decision Making
(MCDM)
Multiple Criteria Decision Making (MCDM) adalah suatu metode
pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari
sejumlah alternatif berdasarkan beberapa kriteriaa tertentu
(Pujawan, 2005)
Analytical Hierarchy Process
(AHP)
AHP merupakan teknik untuk menyelesaikan masalah yang bersifat
kompleks (Saaty, 2001)

8. LANDASAN TEORI (3)
Additive Ration Assessment
(ARAS)
Metode ini baru diperkanalkan oleh Zavadskas dan Turskis, 2010.
Metode ARAS menggunakan fungsi utilitas dalam penentuan efesiensi
relatif secara kompleks dari alternatif yang mungkin dalam
pengambilan keputusan.

9. Mulai
METODOLOGI PENELITIAN
Studi Pustaka
Kajian Induktif
Dan
deduktif
Identifikasi
Masalah
Perumusan
Masalah
Pengumpulan Data :
1. Menentukan obyek
penelitian
2. Menentukan alternatif
penelitiaan.
3. Menentukan kriteria
permasalahan pemasok
Pengolahan Data:
1. Menghitung bobot AHP
2. Menenetukan pemasok dengan prosedur ARAS
Pembahasan
Kesimpulan dan
Saran
Selesai

10. PENGUMPULAN DATA
Data Hirarki
Perhitungan Geometric Mean
Perbandingan Berpasangan AHP
Perhitungan Eigen Vektor
Rekapitulasi Bobot Sub Kriteria dan
Penilaian Alternatif

11. PENGUMPULAN DATA (1)
Data Hirarki

12. PENGUMPULAN DATA (2)
Perhitungan Geometrik Mean
Perhitungan Geometrik Mean dilakukan dikarenakan
Sedangkan perhitungan Geometrik Mean untuk
dalam pengambilan keputusan lebih dari satu
Perbandingan Alternatif rata-rata dilihat pada
(1), sehingga perlu ditentukan dapat (mean), salah
Tabel 4.2. Geometrik Mean .
satunya adalah

13. PENGUMPULAN DATA (3)
Perbandingan Berpasangan
(AHP)
Setelah perhitungan Geometrik Mean dilakukan, maka
Sedangkan Perbandingan Berpasangan untuk
selanjutnya adalah membuat Tabel Perbandingan
Alternatif dapat dilihat pada Tabel 4.9 –3Tabel
Berpasangan (AHP)
Kriteria
Kriteria 5
Kriteria 1
4.24.
Kriteria 4
Kriteria 2
6

14. PENGUMPULAN DATA (4)
Perhitungan Eigen Vektor
Perhitungan Eigen Vektor digunakan untuk melihat
Sedangkan Perhitungan Eigen Vektor untuk
kekonsistensi dari Alat Ukur dan juga sebagai bobot
Alternatif dapat dilihat pada Tabel 4.31 –
(weight) untuk Pengolahan Data. Kriteria 3
Kriteria 1
Tabel 4.46.
Kriteria 4 2
Kriteria

15. PENGUMPULAN DATA (5)
Rekapitulasi Bobot Sub Kriteria dan Penilaian
Alternatif

16. PENGOLAHAN DATA
Simple Additive Weighting (SAW)
Technique for Order Preference
Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Additive Ratio Assesment (ARAS)

17. PENGOLAHAN DATA (1)
Metoda Simple Additive
Weighting (SAW)

18. PENGOLAHAN DATA (2)
Metoda Technique for Order Preference by
Similiarity (TOPSIS)

19. PENGOLAHAN DATA (3)
Metoda Additive Ratio Assesment
(ARAS)

20. ANALISIS SENSITIVITAS
Perubahan Pada Keputusan Alt. 1
Perubahan Pada Keputusan Alt. 2
Perubahan Pada Keputusan Alt. 3
Perubahan Pada Keputusan Alt. 4
Perubahan Pada Keputusan Alt. 5

21. ANALISA SENSITIVITAS
Perubahan Bobot Menurun 25 % Pada
Perubahan Bobot Meningkat 25 %
50 50
Pada Alt. 1
Alt. 1
Untuk analisis senstivitas pada:
1. Alternatif 2 (Naik 25% dan 50%, Turun 25% dan 50%)
2. Alternatif 3 (Naik 25% dan 50%, Turun 25% dan 50%)
3. Alternatif 4 (Naik 25% dan 50%, Turun 25% dan 50%)
4. Alternatif 5 (Naik 25% dan 50%, Turun 25% dan 50%)
Dapat dilihat langsung pada Gambar 5.5 –
5.20

22. KESIMPULAN
Kesimpulan 1 Kesimpulan 2
• Dengan menggunakan metode • Sebagai metode pembanding
AHP-ARAS, Handoyo Keramik menggunakan metode SAW dan
menjadi alternatif pemasok TOPSIS, masing-masing metode
terbaik, diikuti Ponidi Keramik menunjukkan hasil
sebagai alternatif pemasok perangkingan yang sama yaitu
kedua, Diran Keramik sebagai Handoyo Keramik menjadi
alternatif ketiga, Emy Keramik alternatif terbaik dan akan
sebagai alternatif pemasok terpilih sebagai pemasok
keempat, dan Aan Keramik produk setengah jadi di Subur
sebagai alternatif pemasok Keramik.
kelima. Dengan kata
lain, Handoyo Keramik akan
terpilih sebagai pemasok
produk setengah jadi di Subur
Keramik.

23. SARAN
Hasil penelitian ini dapat menambah khasanah
keilmuan khsusnya dalam bidang
MCDM, sehingga penelitian ini perlu
dilanjutkan. Khusus penelitian MCDM
pemilihan pemasok perlu juga dilanjutkan
dengan menambah beberapa parameter atau
varibel yang belum tercakup seperti dalam
penelitian ini. Disamping itu juga penelitian
AHP-ARAS dapat dilaksanakan untuk area yang
lain seperti penentuan lokasi industri.

24. Terima Kasih
Prasetya Admaja
06 522 2059
JURUSAN TEKNIK INDUSTRI
FAKULTAS TEKNOLOGI
INDUSTRI
UNIVERSITAS ISLAM
INDONESIA