Rancangan Pemilihan Vendor Untuk Replacement Konstruksi Mesin Menggunakan AHP dan SMART pada PT XYZ

Abstract

Dalam kebutuhan peningkatan struktur organisasi, memangkas biaya, dan menciptakan produk dengan kualitas tinggi dalam era persaingan, pemilihan supplier merupakan keputusan krusial yang harus diambil oleh suatu organisasi. PT XYZ merupakan perusahaan reparasi turbin yang sangat bergantung pada penggunaan mesin sebagai penunjang utama untuk proses reparasi. Sehingga proses pemilihan vendor untuk penggantian konstruksi mesin memegang peranan penting dalam kelancaran proyek penggantian konstruksi mesin. Penelitian ini menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP), dan Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) terkait rancangan pemilihan vendor untuk konstruksi mesin pada PT XYZ. Penilitian ini menghasilkan pentingnya penerapan proses pemilihan vendor menggunakan sistem pemilihan keputusan yang sudah terintegrasi untuk mencapai pemilihan vendor yang lebih efisien dan efektif, menggunakan rancangan usulan dashboard yang dapat membantu pengambil keputusan memilih vendor dengan lebih cepat, dan lebih transparan kedepannya.

In the context of organizational structure improvement, cost reduction, and the creation of high-quality products in an era of intense competition, supplier selection becomes a crucial decision for any organization. PT XYZ is a turbine repair company that heavily relies on machinery as a key support in its repair processes. Therefore, the selection of vendors for machine construction replacement plays a vital role in ensuring the smooth execution of such projects. This study utilizes the Analytical Hierarchy Process (AHP) and the Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) methods to design a vendor selection system for machine construction at PT XYZ. The study highlights the importance of implementing an integrated decision-making system for vendor selection to achieve a more efficient and effective procurement process. The research also proposes a dashboard design that can assist decision-makers in selecting vendors more quickly and transparently in the future.