Pemilihan vendor pemeliharaan kapal harus menyeimbangkan efisiensi biaya, kesiapan teknis, dan bukti kinerja. Penelitian ini mengintegrasikan Cost-Benefit Analysis (CBA), Analytic Hierarchy Process (AHP), dan machine learning untuk mengevaluasi vendor pemeliharaan mesin kapal tunda pada perusahaan jasa maritim di Surabaya. Data terdiri atas 119 transaksi tahun 2025 dari 22 vendor dan penilaian lima pakar. CBA menyaring vendor berdasarkan Benefit-Cost Ratio, sedangkan AHP menilai lima kriteria teknis. K-Means diterapkan pada profil frekuensi, nilai negosiasi, efisiensi, bulan aktif, dan proporsi pekerjaan pengadaan. Audit menemukan satu transaksi yang tidak masuk agregasi awal serta empat vendor dengan satu riwayat. Setelah normalisasi AHP, SRUJ memperoleh skor tertinggi 0,244. K-Means menghasilkan empat klaster (silhouette 0,430) dan dikonfirmasi metode Ward (ARI 1,00). SRUJ layak diprioritaskan melalui kontrak bertahap, sementara dominasi vendor perlu dikendalikan dengan pemantauan kinerja dan diversifikasi.
Copyrights © 2026