LARISMALARISMA

EduMatika: Jurnal MIPAEduMatika: Jurnal MIPA

Penelitian ini bertujuan menentukan supplier komponen elektronik yang paling optimal dengan pendekatan kuantitatif berbasis kinerja. Metode yang digunakan adalah TOPSIS dengan empat kriteria utama, yaitu harga, kualitas (defect rate), ketepatan pengiriman, dan keberlanjutan lingkungan. Analisis terhadap lima supplier menghasilkan nilai closeness coefficient sebagai berikut: S5 sebesar 0,7777, S3 sebesar 0,6712, S1 sebesar 0,5524, S2 sebesar 0,4310, dan S4 sebesar 0,3895. Hasil ini menempatkan S5 sebagai alternatif terbaik, diikuti S3 dan S1. Dampak penelitian ini adalah meningkatkan objektivitas dan akurasi proses pemilihan supplier serta meminimalkan risiko keputusan yang bias. Berdasarkan temuan tersebut, penelitian merekomendasikan strategi dual sourcing dengan alokasi 60% pasokan untuk S5 dan 30% untuk S3, sementara S1 dapat dikembangkan sebagai opsi jangka menengah melalui program peningkatan kualitas dan pengurangan tingkat cacat.

Penelitian ini membuktikan keefektifan metode TOPSIS dalam pemilihan supplier komponen elektronik dengan mempertimbangkan aspek ekonomi, kualitas, pengiriman, dan keberlanjutan, dimana PT Green Component (S5) menjadi pilihan terbaik diikuti PT Techno Supply (S3).Hasil menunjukkan pentingnya keseimbangan kinerja, khususnya kualitas dan aspek lingkungan, serta stabilitas peringkat supplier di berbagai skenario bobot.Temuan tersebut dapat menjadi dasar bagi pengembangan strategi pengadaan, segmentasi supplier, dan manajemen risiko dalam rantai pasok.

Penelitian lanjutan dapat mengeksplorasi integrasi metode TOPSIS dengan teknik penentuan bobot dinamis seperti Analytic Hierarchy Process (AHP) atau Analytic Network Process (ANP) untuk menilai pengaruh perubahan preferensi stakeholder terhadap peringkat supplier. Selain itu, studi empiris dengan data nyata dari industri elektronik diperlukan untuk memvalidasi kecocokan model simulasi dengan kondisi lapangan serta mengidentifikasi faktor-faktor tambahan yang mempengaruhi keputusan pemilihan. Selanjutnya, pengembangan sistem pendukung keputusan berbasis web yang menggabungkan algoritma TOPSIS dengan kecerdasan buatan dapat mempercepat proses evaluasi dan memungkinkan adaptasi real‑time terhadap perubahan kriteria, sehingga meningkatkan efektivitas strategi pengadaan dan manajemen risiko secara holistik.

  1. Enhancing Supplier Selection for Sustainable Raw Materials: A Comprehensive Analysis Using Analytical... doi.org/10.3390/logistics8030074Enhancing Supplier Selection for Sustainable Raw Materials A Comprehensive Analysis Using Analytical doi 10 3390 logistics8030074
  2. Penerapan Sistem Pendukung Keputusan dalam Pemilihan Supplier dengan Metode TOPSIS | Journal of Information... ejournal.techcart-press.com/index.php/itsecs/article/view/157Penerapan Sistem Pendukung Keputusan dalam Pemilihan Supplier dengan Metode TOPSIS Journal of Information ejournal techcart press index php itsecs article view 157
  3. Resilient Supplier Selection in Electronic Components Procurement: An Integration of Evidence Theory... mdpi.com/2073-8994/12/7/1109Resilient Supplier Selection in Electronic Components Procurement An Integration of Evidence Theory mdpi 2073 8994 12 7 1109
Read online
File size483.71 KB
Pages7
DMCAReport

Related /

ads-block-test