Volume XXII, No.1, September 2021, Halaman 1-14
1
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia

## INFO ARTIKEL
Jejak Artikel : Upload artikel 05 Februari 2020 Revisi 01 Agustus 2021 Publish 30 September 2021
Kata Kunci : Supply Chain, KPI, SCOR, AHP,  Snorm De Boer, Traffic Light System

## ABSTRAK
Pabrik  Penggilingan  Padi  UD  Sido  Muncul  merupakan  salah satu  industri  bahan  pangan  beras  siap  konsumsi  yang  proses penggilingan  padinya  tidak  terlepas  dari  kinerja  supply  chain.  Kinerja supply  chain  harus  dioptimalkan  agar  meningkatkan  daya  saing  pabrik dengan  pabrik  penggilingan  padi  lainnya  sekaligus  menaikkan pendapatan  pabrik.  Oleh  sebab  itu  perlu  dilakukan  perancangan  Key Performance  Indikator  (KPI)  pabrik  kemudian  dilakukan  pengukuran kinerja  supply  chain-nya. Perancangan dilakukan  dengan  menggunakan metode SCOR versi 10.0 sesuai 5 proses utama yaitu plan, source, make, deliver,  dan  return,  untuk  pengukuran  dilakukan  pembobotan  terlebih dahulu  terhadap  setiap  kriteria,  variabel,  dan  KPI  menggunakan  AHP, setelah  itu  dilakukan  uji  konsistensi,  pembobotan  global,  lalu menyamakan  parameter  nilai  aktual  setiap  KPI  dengan  normalisasi Snorm  De  Boer,  mengidentifikasi  kinerja  yang  tergolong  sangat  baik, cukup,  dan  buruk  dengan  Traffic  Light  System  (TLS),  kemudian dilakukan  pengukuran  nilai  akhir  kinerja  supply  chain  dengan mengalikan bobot global dengan nilai Snorm masing-masing KPI. Hasil dari  perancangan  didapatkan  27  KPI  dengan  13  variabel.  Berdasarkan rancangan tersebut dilakukan pengukuran kinerja supply chain sehingga didapatkan  12  KPI  tergolong  sangat  baik,  11  KPI  tergolong  cukup,  4 KPI  tergolong  buruk  dan  kinerja  sebesar  72,839  yang  tergolong  ke dalam  Good  Performance.  Untuk  mengoptimalkan  kinerja  dan meningkatkan pendapatan, perlu dilakukan perbaikan terhadap 4 kinerja buruk tersebut .

## MATRIK
Jurnal Manajemen dan Teknik Industri-

## Produksi
Journal homepage: http://www.journal.umg.ac.id/index.php/matriks
Perancangan dan Pengukuran Kinerja Supply Chain dengan Menggunakan Metode SCOR
Erixson Rumahorbo 1* , Wahyuda 2 , Anggriani Profita 3
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Mulawarman Jl. Sambaliung No.9, Kampus Gunung Kelua, Samarinda 75119, Kalimantan Timur, Indonesia erixsonrumahorbo08@gmail.com 1* , wahyuda@ft.unmul.ac.id 2 , profita@ft.unmul.ac.id 3
2
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia

## 1. Pendahuluan
Penggilingan  padi  merupakan  bagian  dari rantai  pasok  beras  dan  memiliki  kontribusi penting  dalam  penyediaan  beras  dari  segi kuantitas  dan  kualitas  untuk  mendukung ketahanan  pangan  nasional.  Penggilingan  padi berperan  penting  dalam  menyediakan  beras untuk memenuhi kebutuhan pangan masyarakat,  menjadi  titik  sentral  pengolahan atau  perubahan  bentuk  padi  menjadi  beras, menentukan  kuantitas  dan  kualitas  beras, menentukan  tingkat  harga  gabah  dan  beras, serta  membuka  peluang  lapangan  pekerjaan [1].
Berdasarkan hasil Pendataan Industri Penggilingan Padi (PIPA) yang dilakukan oleh BPS  pada  tahun  2012,  jumlah  penggilingan yang  ada  di  Indonesia  sebanyak  182.198  unit. Penggilingan  tersebut  terdiri  dari  169.043  unit (92,78%)  kapasitas  kecil,  8.628  unit  (4,74%) kapasitas sedang, 2.075 unit (1,14%) kapasitas besar,  dan  2.452  unit  (1,35%)  tidak  tercatat golongan  kapasitasnya  (Badan  Ketahanan Pangan,  2018).  Kalimantan  Timur  merupakan salah  satu  provinsi  yang  ada  di  Indonesia. Beberapa  daerah  di  Kalimantan  Timur  sudah memiliki  penggilingan  padi  sendiri.  Salah satunya adalah Kecamatan Babulu yang berada di  Kabupaten  Penajam  Paser  Utara  (PPU). Berdasarkan  data  terakhir  yang  diperoleh  oleh BPS  pada  Direktori  Perusahaan  Industri Penggilingan  Padi  (PIPA)  Kalimatan  Timur tahun  2012,  terdapat  73  penggilingan  padi yang berstatus tetap. Akan tetapi masih banyak penggilingan padi yang belum memaksimalkan usahanya  sehingga  hasil  panen  padi  di  daerah tersebut  masih  dikuasai  oleh  para  tengkulak yang berasal  dari  luar  Kabupaten  PPU  (Badan Pusat  Statistik,  2012  dalam  Badan  Ketahanan Pangan, 2018).
Kecamatan Babulu Kabupaten PPU
merupakan  sentra  pertanian  padi  di  kabupaten tersebut.  Lahan  pertanian    padi  yang  luas menjadikan  kabupaten  tersebut  sebagai  salah satu  lumbung  pangan  di  Kalimantan  Timur. Namun  sejumlah  masyarakat  petani  padi  di Kecamatan Babulu masih mengeluhkan kondisi  pertanian  mereka  selama  ini.  Bahkan menurut  sejumlah  petani  di  wilayah  tersebut, penjualan  hasil  panen  di  Kecamatan  Babulu masih dikuasai oleh tengkulak asal luar daerah yang  pada  umumnya  berasal  dari  Kalimantan Selatan.  Tengkulak  tersebut  membeli  gabah
hasil  pertanian  dari  petani  padi  Kecamatan Babulu  dengan  harga  murah.  Harga  yang diberikan  oleh  para  tengkulak  berkisar  Rp 4000  per  kilogram  gabah  (Penajamkab,  2019). Pabrik  penggilingan  padi  yang  berada  di Kecamatan  Babulu  masih  memberikan  harga yang  cukup  bersaing.  Ketika  musin  panen, pabrik  penggilingan  padi  yang  berada  di wilayah tersebut akan memberikan harga yang sama  dengan  para  tengkulak  yang  berasal  dari Kalimantan  Selatan.  Ketika  musim  kemarau, pabrik  penggilingan  padi  yang  berada  di wilayah Kecamatan Babulu berani memberikan harga Rp 5000 sampai dengan Rp 5.500  per  kilogram  gabah  sedangkan  para tengkulak  dari  Kalimantan  Selatan  masih mematok  harga  yang  sama.  Berdasarkan  hal tersebut, para petani padi di Kecamatan Babulu harus benar-benar memanfaatkan penggilingan padi  yang  sudah  ada  di  daerah  tersebut  untuk mengolah padi mereka menjadi beras.
Pabrik Penggilingan Padi UD Sido Muncul merupakan  salah  satu  industri  bahan  pangan beras  siap  konsumsi  yang  terdapat  di  desa Labangka,  Kecamatan  Babulu,  Kabupaten PPU.  Pabrik  penggilingan  padi  UD  Sido Muncul  berdiri  sejak  tahun  2012  dengan  rata- rata produksi berasnya mencapai 700 ton setiap tahun.  Pada  proses  produksinya,  pabrik penggilingan padi UD Sido Muncul mendapatkan  bahan  baku  gabah  dari  para petani  yang  bertani  di  kawasan  Kecamatan Babulu  dan  sekitarnya.  Bahan  baku  gabah diproses  menggunakan  mesin  di  pabrik penggilingan  padi  hingga  menjadi  beras kemudian  dipasarkan  secara  langsung  kepada konsumen yang datang ke pabrik penggilingan padi  UD  Sido  Muncul.  Selain  itu,  pabrik penggilingan  padi  UD  Sido  Muncul  juga memasarkan  beras  hasil  produksinya  kepada agen-agen  beras  yang  berada  di  berbagai wilayah  Kabupaten  PPU  seperti  Penajam, Tanah Grogot dan Long Kali serta yang berada di  luar  wilayah  Kabupaten  PPU  seperti  Kota Balikpapan.
Melihat  cakupan  pabrik  penggilingan  padi UD Sido Muncul yang sudah menguasai pasar Kabupaten  PPU  hingga  Kota  Balikpapan, maka diperlukan perancangan Key Performance  Indicator (KPI) supply  chain pabrik dan pengukuran kinerjanya. Diharapkan dengan  menggunakan  model  SCOR,  dapat diketahui  KPI supply  chain yang  sesuai  untuk
3
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
pabrik,  nilai  kinerja  pabrik,  serta  dapat diketahui juga KPI yang memerlukan perbaikan  oleh  pabrik  penggilingan  padi  UD Sido  Muncul  sehingga  dapat  meningkatkan kinerja supply chain pabrik[2][3].

## 2. Metode Penelitian

## Supply Chain Management (SCM)
SCM merupakan  gabungan  dari  proses bisnis  yang  saling  keterkaitan  antara  aspek internal  maupun  eksternal  perusahaan  yang dimulai  dari  penyuplai  hingga  ke  konsumen. Proses  bisnis  yang  terlibat  meliputi  pemasok, pabrik, gudang, pengangkut, distributor, retailer,  dan  konsumen.  Seluruh  proses  bisnis tersebut diintegarasi dan bekerja secara efisien untuk  menghasilkan  produk  yang  sesuai dengan target yang diinginkan, seperti ketepatan jumlah produksi, kualitas yang baik, serta  waktu  dan  lokasi  yang  sesuai.  SCM merupakan  pengembangan  dari  manajemen logistik.  SCM  dan  manajemen  logistik  sama- sama  melaksanakan  kegiatan  aliran  barang termasuk  pembelian,  pengendalian  persediaan, pengangkutan,  penyimpanan,  dan  distribusi. Kekurangan  dari  manajemen  logistik  adalah kegiatan  yang  dilakukan  terbatas  dalam  satu perusahaan  saja,  sedangkan  SCM  meliputi antar  perusahaan  mulai  dari  bahan  hingga barang yang siap pakai oleh konsumen [4][5].

## Sistem Pengukuran Kinerja Supply Chain
Salah  satu  aspek  fundamental  dalam  SCM adalah  manajemen  kinerja  dan  perbaikan secara  berkelanjutan.  Untuk   menciptakan manajemen  kinerja  yang  efektif  diperlukan sistem pengukuran yang mampu mengevaluasi kinerja supply chain secara holistik. Menciptakan sistem pengukuran kinerja supply chain bukanlah  pekerjaan  yang  mudah. Menentukan  apa  yang  akan  diukur  dan dimonitor  untuk  menciptakan  kesesuaian antara  strategi supply  chain dengan  metrik pengukuran, setiap berapa periode pengukuran dilakukan,  dan  seberapa  penting  ukuran  yang satu relatif terhadap yang lain [6][7].

## Tujuan Pengukuran Kinerja Supply Chain
Menurut  [8]  terdapat  beberapa  tujuan pengukuran  kinerja supply  chain yaitu  sebagai berikut:
1. Melakukan monitoring dan pengendalian
2. Mengkomunikasikan  tujuan  organisasi  ke fungsi-fungsi pada supply chain
3. Mengetahui  dimana  posisi  suatu  organisasi relatif  terhadap  pesaing  maupun  terhadap tujuan hendak dicapai
4. Menentukan arah perbaikan untuk menciptakan keunggulan dalam bersaing.
Supply Chain Operation Reference (SCOR) SCOR membagi proses-proses supply chain menjadi 5 proses inti, yaitu plan , source , make , deliver ,  dan return [9][10].  Uraiannya  adalah sebagai berikut:
1. Plan Yaitu proses yang menyeimbangkan permintaan  dan  pasokan untuk  menentukan tindakan terbaik dalam memenuhi kebutuhan pengadaan, produksi, dan pengiriman. Plan mencakup proses menaksir kebutuhan distribusi, perencanaan dan  pengendalian  persediaan,  perencanaan produksi, perencanaan material, perencanaan  kapasitas,  dan  melakukan penyesuaian supply  chain  plan dengan financial plan . 2. Source
Yaitu  proses  pengadaan  barang  maupun jasa  untuk  memenuhi  permintaan.  Proses yang dicakup termasuk penjadwalan pengiriman dari supplier , menerima, mengecek, dan memberikan otorisasi pembayaran  untuk  barang  yang  dikirim supplier ,  memilih supplier ,  mengevaluasi kinerja supplier ,  dan  sebagainya.  Jenis proses bisa berbeda tergantung pada apakah barang yang dibeli termasuk stocked , make- to-order , atau engineer-to-order products . 3. Make
Yaitu  proses  untuk  mentransformasikan bahan  baku/komponen  menjadi  produk yang  diinginkan  pelanggan.  Kegiatan make atau  produksi  bisa  dilakukan  atas  dasar ramalan  untuk  memenuhi  target  stok,  atas dasar  pesanan,  atau engineer-to-order . Proses  yang  terlibat  di  sini  antara  lain adalah  penjadwalan  produksi,  melakukan kegiatan produksi dan melakukan pengetesan  kualitas,  mengelola  barang setengah jadi ( work-in-process ), memelihara fasilitas produksi, dan sebagainya.
4. Deliver
4
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
Merupakan proses untuk memenuhi permintaan  terhadap  barang  maupun  jasa. Biasanya  meliputi order  management , transportasi,  dan  distribusi.  Proses  yang terlibat  diantaranya  adalah  menangani pesanan dari pelanggan, memilih perusahaan  jasa  pengiriman,  menangani kegiatan  pergudangan  produk  jadi,  dan mengirim tagihan ke pelanggan.

## 5. Return
Yaitu  proses  pengembalian  atau  menerima pengembalian  produk  karena  berbagai  alasan. Kegiatan  yang  terlibat  antara  lain  identifikasi kondisi produk, meminta otorisasi pengembalian cacat, penjadwalan
pengembalian,  dan  melakukan  pengembalian.
Post-delivery customer support juga merupakan bagian dari proses return .
SCOR  memiliki  tiga  hirarki  proses.  Tiga hirarki  tersebut  menunjukkan  bahwa  SCOR melakukan  dekomposisi  proses  dari  yang umum  ke  yang  detail  seperti  halnya  model Chan  &  Li  [11][12].  Berikut  ini  merupakan tiga level tersebut, yaitu:
1. Level  1  adalah  level  tertinggi  yang memberikan  defenisi  umum  dari  lima proses  ( plan , source , make , deliver ,  dan return ).
2. Level  2  dikatakan  sebagai configuration level dimana supply  chain perusahaan  bisa membentuk  konfigurasi  berdasarkan  30 proses  inti.  Perusahaan  bisa  membentuk konfigurasi saat ini maupun yang diinginkan.
3. Level  3  dinamakan process  element  level , mengandung  defenisi  elemen  proses, input , output ,  metrik  masing-masing  elemen proses  serta  referensi  ( benchmark dan best practice ).

## Analytical Hierarchi Process (AHP)
Model  AHP  diperkenalkan  pertama  kali oleh  Thomas  L.  Saaty  pada  era  1970-an. Model yang berada di wilayah probabilistik ini merupakan  model  pengambilan  keputusan  dan perencanaan strategis[13]. Ciri khas dari model ini  adalah  penentuan  skala  prioritas  atas alternatif  pilihan  berdasarkan  suatu  proses analitis  secara  berjenjang,  terstruktur  atas variabel  keputusan.  Ide  dasar  dari  model  ini memiliki  kemiripan  dengan  konsep  taksonomi dalam  disiplin  ilmu  biologi.  Taksonomi  pada
intinya merupakan pemodelan secara bertingkat  atas  organisme: kingdom , class , orde , genera ,  dan species .  Dalam  model  ini, proses analisis terhadap suatu masalah dilakukan  secara  berjenjang  dan  terstruktur. Adapaun bangun dasar konsep matematis yang dipakai adalah matriks.
Karenanya,
pemahaman  yang  cukup  baik  tentang  konsep matriks  akan  membantu  dalam  memahami sejumlah  konsep  dasar  dan  penggunaan  dari model kuantitatif ini [14].
Tabel 1. Skala penilaian perbandingan berpasangan Tingkat Kepentingan Defenisi 1 Kedua elemen sama penting 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting dibanding elemen lainnya 5 Elemen  yang  satu  sangat penting dibanding elemen yang lainnya 7 Elemen yang satu benar-benar lebih penting dari lainnya 9 Elemen  yang  satu  mutlak lebih penting dibanding elemen yang lainnya 2, 4, 6, 8 Nilai  tengah  diantara  dua penilaian berurutan

## Normalisasi Snorm De Boer
Normalisasi  memegang  peranan  cukup penting  demi  tercapainya  nilai  akhir  dari pengukuran  kinerja,  setiap  indikator  memiliki bobot yang  berbeda-beda dengan  skala  ukuran yang  berbeda-beda  pula  [15][16].  Proses normalisasi dilakukan dengan rumus normalisasi Snorm De Boer , dengan persamaan berikut:
1. Larger is Better
Snorm = (SI - Smin) Smax - Smin x 100 ......................(1)
2. Smaller is Better
Snorm = (Smax - SI) Smax - Smin x 100 ........................(2)
indikator  kinerja  dibagi  menjadi  lima kondisi yang dapat dilihat pada Tabel 2.
5
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
Tabel 2. Kondisi indikator kinerja Nilai Indikator Kinerja Kondisi Indikator Kinerja 0 – 40 Poor Performance 40 – 50 Marginal Performance 50 – 70 Average Performance 70 – 90 Good Performance 90 – 100 Excellent Performance Sumber:  Vollby  (2000)  dalam  Ardhanaputra (2019)

## Traffic Light System (TLS)
Traffic  Light  System adalah  suatu  metode yang  digunakan  untuk  mempermudah  dalam memahami  pencapaian  kinerja  perusahaan dengan bantuan 3 kategori warna yaitu merah, kuning,  dan  hijau.  Batas  dari  masing-masing kategori  warna  tersebut  ditetapkan  melalui hasil  diskusi  dengan  pihak  perusahaan. Kategori  warna  tersebut  dapat  mempermudah pihak  perusahaan  untuk  mengevaluasi  kinerja perusahaan  yang  sesuai  dengan  target  maupun yang tidak mencapai [17[18]
terdapat  kategori  nilai  untuk  batas  3  warna pada traffic  light  system [19][20][21][22] ,  yaitu sebagai berikut:
1. Warna merah menandakan bahwa skor/level berada di ambang batas 0 hingga 3 atau dalam skala 100 berarti 0 hingga 30. Kategori  ini  tergolong  pada  penilaian performa  kurang  baik,  yang  realisasinya berada  di  bawah  target  yang  telah ditetapkan oleh perusahaan.
2. Warna kuning menandakan bahwa skor/level berada di ambang batas 4 hingga 7 atau dalam skala 100 berarti 40 hingga 70 yang  berarti  kinerja  perusahaan  tergolong pada  penilaian  performa  yang  cukup  atau yang  realisasinya  belum  mencapai  target maksimum.
3. Warna  hijau  menandakan  bahwa  skor/level berada  di  ambang  batas  8  hingga  10  atau dalam skala 100 berarti 80 hingga 100 yang berarti  kinerja  perusahaan  telah  mencapai performa  yang  diharapkan.  Golongan  yang berwarna hijau ini sangat baik, karena telah mencapai  target  maksimum  yang  telah ditetapkan oleh perusahaan.

## Tempat dan Lokasi Penelitian
Penelitin  ini  dilaksanakan  pada  Pabrik Penggilingan  Padi  UD  Sido  Muncul  yang terletak di desa Labangka, Kecamatan Babulu, Penajam Paser Utara.

## Tahapan Penelitian
Tahap penelitian terdiri dari beberapa tahap diantaranya  adalah  tahap  persiapan,  tahap pengumpulan  data,  tahap  pengolahan  data, tahap  analisa,  dan  tahap  penutup  yang  berisi kesimpulan dan saran.
Data  yang  diperlukan  dalam  penelitian  ini yaitu  data  primer  dan  sekunder.  Data  primer didapatkan  dari  hasil  observasi,  wawancara, dan  kuesioner.  Data  sekunder  didapatkan  dari pembukuan  ataupun  secara  langsung  dari pemilik  pabrik  dan  dari  media  berupa  arsip yang  dipublikasikan  maupun  yang  tidak dipublikasikan secara umum.
Berdasarkan  data  yang  telah  dikumpulkan, selanjutnya  dilakukan  pengolahan  data.  Pada tahap  pengolahan data  dibagi  menjadi  delapan bagian  pengolahan  data  yaitu  pengolahan  data dengan  metode  SCOR,  AHP,  uji  konsistensi, pembobotan  global,  pengolahan  nilai  aktual, Snorm  De  Boer ,  TLS,    dan  penentuan  nilai akhir kinerja supply chain .
1. Pengolahan data dengan metode SCOR Pengolahan  data  dengan  metode  SCOR dilakukan  untuk  mendapatkan  rancangan KPI yang akan dijadikan sistem pengukuran kinerja supply  chain pabrik  penggilingan padi  UD  Sido  Muncul.  Rancangan  dibuat berdasarkan hasil wawncara dengan pemilik  pabrik  sesuai  dengan  5  proses utama  KPI  yaitu plan , source , make , deliver , dan return .
2. Pengolahan data dengan metode AHP Metode  AHP  digunakan  untuk  melakukan pembobotan  terhadap  KPI  yang  sudah dirancang.  Adapun  tahapannya  adalah sebagai berikut:
a. Melakukan  pembobotan  dari  hasil kuesioner  perbandingan  berpasangan terhadap  setiap  kriteria,  variabel,  dan KPI dan
b. Membuat  normalisasi  setiap  hasil matriks dari hasil pengolahan kuesioner perbandingan berpasangan
3. Pengolahan data dengan uji konsistensi
Uji konsistensi
dilakukan untuk membuktikan  bahwa  setiap  pembobotan dan  perbandingan  yang  dilakukan  adalah konsisten.  Pembobotan dikatakan  konsisten apabila CI sama dengan nol dan CR < 0,1.
4. Penentuan bobot global Bobot  global  diperlukan  sebagai  bobot akhir  yang  akan  dikalikan  dengan  hasil
6
Snorm De Boer sehingga nantinya didapatkan nilai akhir kinerja supply chain . Bobot  glogal  didapatkan  dengan  cara mengalikan  bobot  kriteria  dengan  bobot variabel dan dengan bobot setiap KPI.
5. Pengolahan nilai aktual Nilai  aktual  didapatkan  dari  hasil  bagi antara  pencapaian  pabrik  dengan  target yang  ditetapkan  oleh  pabrik.  Pengukuran nilai aktual dilakukan pada bulan penelitian,  pada  bulan  yang  pencapaiannya terendah, dan pada bulan yang pencapaiannya tertinggi pada 1 tahun kerja.
6. Normalisasi Snorm De Boer
Normalisasi  dilakukan  agar  nilai  aktual yang  didapatkan  memiliki  parameter  yang sama  untuk  setiap  KPInya  sehingga  dapat dilakukan  analisis.  Hasil Snorm ini  juga akan menjadi penentu untuk metode TLS.
7. Pengolahan data dengan metode TLS Pengolahan  dengan  metode  TLS  dilakukan untuk  mengkategotikan  setiap  kinerja  KPI apakah  tergolong  ke  dalam  kinerja  sangat baik yang disimbolkan dengan warna hijau, kinerja  cukup  yang  disimbolkan  dengan warna  kuning,  dan  kinerja  buruk  yang disimbolkan  dengan  warna  merah.  Setiap kategori memiliki range nilai yang berbeda sesuai  dengan  ketentuan  dengan  pemilik pabrik.
8. Penentuan nilai akhir kinerja supply chain Tahap pengolahan data ini merupakan tahap akhir  yang  dilakukan.  Pada  tahap  ini dilakukan  perkalian  antara  bobot  global setiap  KPI  dengan  nilai Snorm setiap  KPI sehingga  didapatkan  nilai  akhir  kinerja supply  chain setiap  KPI  dan  nilai  total kinerja pabrik.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Gambaran Umum Perusahaan
Pabrik Penggilingan Padi UD Sido Muncul merupakan  salah  satu  pabrik  penggilinga  padi swasta  yang  terdapat  di  desa  Labangka  Barat, Kecamatan  Babulu,  Kabupaten  Penajam  Paser Utara.
Pabrik  ini  berdiri  sejak  tahun  2012  dengan rata-rata  produksi  beras  mencapai  700  ton setiap  tahun.  Sumber  bahan  baku  gabah  yang didapatkan  oleh  pabrik  ini  berasal  dari  petani yang berada di wilayah Kecamatan Babulu dan juga  petani  yang  berada  di  Banjar  dan  Batu Licin, Kalimantan Selatan. Pabrik ini menggunakan  mesin  penggilingan  padi  RMU Two  Pass ( husker Yanwar  HW  60  2  unit, polisher N70 2 unit, motor penggerak Yanmar 6  HP  dengan  kapasitas  input  1098  kg/jam). Pabrik  ini  melakukan  penggilingan  beras kemudian  dipasarkan  secara  langsung  kepada konsumen  yang  datang  ke  pabrik.  Selain  itu, pabrik  ini  juga  memasarkan  beras  hasil produksinya  kepada  agen-agen  beras    baik yang berada di wilayah Kabupaten PPU seperti Penajam,  Tanah  Grogot,  Long  Kali  maupun yang  berada  diluar  wilayah  Kabupaten  PPU seperti Kota Balikpapan.

## Hasil Rancangan KPI
Berdasarkan  hasil  wawancara dengan pemilik  Pabrik  sebagai  pemilik  yang  berperan sebagai  ahli  terhadap  bidang  yang  dibahas untuk  merancang  KPI  pabrik  penggilingan padi  UD  Sido  Muncul,  maka  didapatkan  hasil rancangan  KPI  sebanyak  27  KPI  yang  terbagi berdasarkan 13 variabel (level 2) dan 5 kriteria (level 1) yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil rancangan KPI pabrik penggilingan padi UD Sido Muncul
Level 1 Level 2 Level 3 Kode No Plan (P) Reliability (R) Akurasi target produksi beras (%) PR-1 1 Akurasi anggaran biaya produksi beras (%) PR-2 2 Akurasi perkiraan penggunaan bahan bakar mesin (%) PR-3 3 Akurasi anggaran biaya pengambilan gabah dari petani luar daerah (%) PR-4 4 Persediaan kemasan beras PR-5 5 Persediaan beras di gudang PR-6 6 Responsiveness (Re) Penyesuaian jadwal penggilingan padi PRe 7 Source (S) Reliability (R) Lead time waktu pemenuhan kemasan (%) SR-1 8 Ketepatan jumlah kemasan yang dipesan (%) SR-2 9 Kualitas gabah dari petani (%) SR-3 10
Volume XXII, No.1, September 2021, Halaman 1-14
7
Kehandalan kinerja karyawan (%) SR-4 11 Responsiveness (Re) Respon terhadap keluhan mengenai kemasan (%) SRe 12 Agility (Ag) Ketersediaan pemasok kemasan (%) SAg 13 Make (M) Reliability (R) Kesesuaian output dengan input (%) MR-1 14 Tingkat efisiensi mesin (%) MR-2 15 Jumlah beras rusak MR-3 16 Responsiveness (Re) Ketepatan waktu produksi beras (%) MRe-1 17 Waktu set up mesin MRe-2 18 Cost (C) Kesesuaian biaya (Efisiensi Biaya) MC 19 Deliver (D) Reliability (R) Tingkat pemenuhan pesanan setiap pengiriman (%) DR-1 20 Ketepatan jumlah beras yang dikirim (%) DR-2 21 Kualitas beras setelah proses pengiriman (%) DR-3 22 Responsiveness (Re) Kecepatan  tanggapan  dalam  memenuhi  permintaan pengiriman beras yang mendadak DRe 23 Flexibility (F) Jumlah minimal pemesanan beras yang harus dipenuhi dalam setiap pengiriman DF 24 Return (R) Reliability (R) Tingkat keluhan konsumen (%) RR-1 25 Jumlah penggantian beras RR-2 26 Responsiveness (Re) Jangka waktu menanggapi keluhan RRe 27
Sumber: Hasil Pengolahan Data 2019

## Dashboard Hirarki
Berdasarkan  KPI  yang  sudah  dirancang,  maka  dilakukan  pembuatan  hirarki  sistem  pengukuran kinerja sebagai dashboard bagi pemilik pabrik yang dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Hirarki pengukuran kinerja pabrik penggilingan padi UD Sido Muncul

## Pembobotan Kriteria, Variabel, dan KPI
Pembobotan  dilakukan  dengan  melakukan perbandingan berpasangan menggunakan Software Expert Choice . Pertama kali dilakukan pembobotan antar kriteria, kemudian antar  variabel  disetiap  masing-masing  kriteria, selanjutnya  pembobotan  antar  KPI,  lalu pembobotan KPI disetiap krtiteria dan variabel. Setelah pembobotan selesai, dilakukan normalisasi  untuk  setiap  hasil  pembobotan.
Dari  hasil  pembobotan  menggunakan  metode AHP  didapatkan  bobot  kriteria  tertinggi  yaitu plan sebesar  0,453  diikuti  kriteria source sebesar  0,277,  kriteria make sebesar  0,155, kriteria deliver sebesar  0,074,  dan  kriteria return sebesar 0,041.
Bobot variabel reliability dan
responsiveness pada kriteria plan sebesar 0,750 dan 0,250. Bobot variabel reliability , responsiveness ,  dan agility sebesar  0,637,
8
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
0,258,  dan  0,105.  Bobot  variabel reliability , responsiveneess , dan cost sebesar 0,637, 0,258, dan 0,105. Bobot variabel reliability , responsiveess ,  dan flexibility sebesar  0,637, 0,258, dan 0,105. Bobot variabel reliability dan responsiveness sebesar 0,750 dan 0,250. Bobot KPI  1  sampai  dengan  KPI  6  pada plan- reliability sebesar  0,213,  0,302,  0,185,  0,127, 0,090,  dan  0,082.  Bobot  KPI  7  pada plan- responsiveness adalah 1 karena tidak dilakukan perbandingan  berpasangan.  Bobot  KPI  8 sampai  dengan  KPI  11  pada source-reliability sebesar  0,067,  0,067,  0,282,  dan  0,583.  Bobot KPI  12  pada source-responsiveness dan  KPI 13  pada source-agility adalah  1  karena  tidak dilakukan  perbandingan  berpasangan.  Bobot KPI  14  sampai  dengan  16  pada make- reliability sebesar  0,127,  0,223,  dan  0,651. Bobot KPI 17 dan 18 pada make- responsiveness sebesar 0,750 dan 0,250. Bobot KPI  19  pada make-cost adalah  1  karena  tidak dilakukan  perbandingan  berpasangan.  Bobot KPI  20  sampai  dengan  KPI  21  pada deliver- reliability sebesar  0,127,  0,223,  dan  0,651. Bobot KPI 23 pada deliver-responsiveness dan KPI 24 pada deliver-flexibility adalah 1 karena tidak  dilakukan  perbandingan  berpasangan. Bobot  KPI  25  dan  26  pada return-reliability sebesar  0,750  dan  0,250  dan  bobot  KPI  27 adalah  1  karena  tidak  dilakukan  perbandingan berpasangan.

## Uji Konsistensi
Setelah
dilakukan perbandingan berpasangan dan pembobotan, maka dilakukan uji konsistensi untuk kriteria, variabel dan KPI
yang  dibobotkan  berdasarkan  perbandingan berpasangan.  Hasil  uji  konsistensi  kriteria adalah  CR  sebesar  0,097  dan  dikatakan konsisten  karena  lebih  kecil  dari  0,1.  Hasil  uji konsistensi  variabel  pada  kriteria plan adalah CI  sebesar  0  dan  dikatakan  konsisten  sesuai teori  Saaty.  Uji  konsistensi  variabel  pada kriteria source adalah  CR  sebesar  0,048  dan dikatakan konsisten karena lebih kecil dari 01. Uji  konsistensi  variabel  pada  kriteria make adalah  CR  sebesar  0,048  dan  dikatakan konsisten  karena  lebih  kecil  dari  0,1.  Uji konsistensi  variabel  pada  kriteria deliver adalah  CR  sebesar  0,048  dan  dikatakan konsisten  karena  lebih  kecil  dari  0,1.  Uji konsistensi variabel pada kriteria return adalah CI  sebesar  0  dan  dikatakan  konsisten  sesuai teori  Saaty.  Uji  konsistensi  KPI  pada  variabel plan-reliability adalah  CR  sebesar  0,099  dan dikatakan konsisten karena lebih kecil dari 0,1. Uji  konsistensi  KPI  pada  variabel source- reliability adalah  CR  sebesar  0,048  dan dikatakan konsisten karena lebih kecil dari 0,1. Uji  konsistensi  KPI  pada  variabel make- reliability adalah  CR  sebesar  0,048  dan dikatakan konsisten karena lebih kecil dari 0,1. Uji  konsistensi  KPI  pada  variabel make- responsiveness adalah  CI  sebesar  0  dan dikatakan  konsisten  sesuai  teori  Saaty.  Uji konsistensi KPI pada variabel deliver- reliability adalah  CR  sebesar  0,048  dan dikatakan konsisten karena lebih kecil dari 0,1. Uji  konsistensi  KPI  pada  variabel return- reliability adalah  CI  sebesar  0  dan  dikatakan konsisten sesuai teori Saaty.

## Penentuan Bobot Global
Penentuan bobot global dilakukan untuk mendapatkan nilai akhir kinerja supply chain yang mana bobot global masing-masing KPI akan dikalikan dengan nilai aktual masing-masing KPI. Bobot global didapatkan  dari  hasil  perkalian  bobot  setiap  kriteria  dengan  bobot  setiap  variabel  dan  dengan  bobot setiap KPI. Hasil perhitungan bobot global dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Bobot Global Kriteria Bobot Variabel Bobot KPI Bobot Bobot Global Plan (P) 0,453 Reliability (R) 0,750 1 0,213 0,0724 2 0,302 0,1026 3 0,185 0,0629 4 0,127 0,0431 5 0,090 0,0306 6 0,082 0,0279 Responsiveness (Re) 0,250 7 1,000 0,1133 Source (S) 0,277 Reliability (R) 0,637 8 0,067 0,0118
9
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
9 0,067 0,0118 10 0,282 0,0498 11 0,583 0,1029 Responsiveness (Re) 0,258 12 1,000 0,0715 Agility (Ag) 0,105 13 1,000 0,0291 Make (M) 0,155 Reliability (R) 0,637 14 0,127 0,0125 15 0,223 0,0220 16 0,651 0,0643 Responsiveness (Re) 0,258 17 0,750 0,0300 18 0,250 0,0100 Cost (C) 0,105 19 1,000 0,0163 Deliver (D) 0,074 Reliability (R) 0,637 20 0,127 0,0060 21 0,223 0,0105 22 0,651 0,0307 Responsiveness (Re) 0,258 23 1,000 0,0191 Flexibility (F) 0,105 24 1,000 0,0078 Return (R) 0,041 Reliability (R) 0,750 25 0,750 0,0231 26 0,250 0,0077 Responsiveness (Re) 0,250 27 1,000 0,0103

## Pengolahan Nilai Aktual
Nilai aktual didapatkan dari hasil pengolahan kuesioner nilai pencapaian dan target masing-masing KPI selama bulan bulan November 2019, nilai pencapaian dan target terburuk pada bulan Juni 2019, serta  nilai  pencapaian  dan  target  terbaik  pada  bulan  Juli  2019 dengan  menggunakan  persamaan  nilai aktual.  Nilai  aktual  digunakan untuk  mendapatkan  nilai  akhir  kinerja supply  chain setelah  dilakukan uji  normalisasi.  Berikut  ini  merupakan  tabel  hasil  perhitungan  nilai  aktual  yang  dapat  dilihat  pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai aktual Kriteria Variabel KPI Nilai Aktual Terburuk (Juni 2019) Nilai Aktual Terbaik (Juli 2019) Nilai Aktual November 2019 Kategori Plan (P) Reliability (R) 1 65,882 76,21 71,765 Larger is Better 2 51,947 75,700 81,015 Larger is Better 3 57,143 94,737 76,923 Larger is Better 4 47,307 82,828 65,946 Larger is Better 5 0,750 1,000 1,000 Larger is Better 6 0,659 0,762 0,763 Larger is Better Responsiveness (Re) 7 0,740 0,837 0,833 Larger is Better Source (S) Reliability (R) 8 150 50 100 Smaller is Better 9 75 100 100 Larger is Better 10 76,470 94 84,706 Larger is Better 11 88,009 89,295 89,122 Larger is Better Responsiveness (Re) 12 0 100 100 Larger is Better Agility (Ag) 13 75 100 100 Larger is Better Make (M) Reliability (R) 14 76,470 94,118 84,706 Larger is Better 15 89 91 90 Larger is Better 16 3,5 0,5 0,8 Smaller is Better Responsiveness (Re) 17 95,686 102,357 95,686 Larger is Better 18 1,2 0,8 1 Smaller is Better Cost (C) 19 1,268 1,007 1,021 Larger is Better Deliver (D) Reliability (R) 20 93,333 100 100 Larger is Better 21 86,667 100 100 Larger is Better 22 86,667 100 93,333 Larger is Better Responsiveness (Re) 23 2 0,5 1 Smaller is Better Flexibility (F) 24 0,867 1 1 Larger is Better
10
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
Return (R) Reliability (R) 25 120 0 60 Smaller is Better 26 2 0 1 Smaller is Better Responsiveness (Re) 27 2 0,5 1 Smaller is Better

## Normalisasi Snorm De Boer
Hasil nilai aktual memiliki range nilai yang berbeda-beda setiap KPInya. Range nilai yang berbeda tersebut  harus  dinormalisasi  agar  dapat  ditarik  analisa  dari  hasil  pengolahan  nilai  aktual.  Setelah dilakukan  normalisasi,  nilai  tersebut  dapat  digunakan  untuk  menghitung  nilai  akhir  kinerja supply chain dengan  cara  mengalikannya  dengan  bobot  global.  Hasil  dari  perhitungan  nilai  normalisasi menggunakan persamaan perhitungan nilai normalisasi dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Nilai normalisasi tiap KPI KPI Nilai Aktual Terburuk (Juni 2019) Nilai Aktual Terbaik (Juli 2019) Nilai Aktual November 2019 Nilai Normalisasi 1 65,882 76,21 71,765 56,962 2 51,947 75,700 81,015 122,377 3 57,143 94,737 76,923 52,615 4 47,307 82,828 65,946 52,472 5 0,750 1,000 1,000 100 6 0,659 0,762 0,763 100,396 7 0,740 0,837 0,833 95,752 8 150 50 100 50 9 75 100 100 100 10 76,470 94 84,706 46,668 11 88,009 89,295 89,122 86,498 12 0 100 100 100 13 75 100 100 100 14 76,470 94,118 84,706 46,668 15 89 91 90 50 16 3,5 0,5 0,8 10 17 95,686 102,357 95,686 0 18 1,2 0,8 1 50 19 1,268 1,007 1,021 94,429 20 93,333 100 100 100 21 86,667 100 100 100 22 86,667 100 93,333 50 23 2 0,5 1 33 24 0,867 1 1 100 25 120 0 60 50 26 2 0 1 50 27 2 0,5 1 33,333

## Traffic Light System
Traffic Light System mengkategorikan setiap KPI dari hasil normalisasi Snorm De Boer ke dalam 3 warna  yang  masing-masing  memiliki range nilai  yang  berbeda.  Pengkategorian range nilai  setiap warna  diberikan  langsung  oleh  pemilik  pabrik  dengan  bantuan  penjelasan  dari  penulis.  Warna  hijau melambangkan kinerja KPI sudah mencapai performa yang diharapkan dan sangat baik. Warna hijau berada pada nilai 80 ke atas. Warna kuning melambangkan kinerja KPI tergolong ke dalam performa cukup.  Warna  kuning  berada  pada range nilai  40  sampai  dengan  79.  Warna  merah  melambangkan kinerja  KPI  tergolong  ke  dalam  performa  kurang  baik  atau  buruk.  Warna  merah  berada  pada range nilai 0 samapi dengan 39. Pengkategorian setiap KPI dapat dilihat pada Tabel 7.
11
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
Tabel 7. Nilai normalisasi setiap KPI
Kriteria Variabel KPI Nilai Aktual Terburuk (Juni 2019) Nilai Aktual Terbaik (Juli 2019) Nilai Aktual November 2019 Nilai Normalisasi Plan (P) Reliability (R) 1 65,882 76,21 71,765 56,962 2 51,947 75,700 81,015 122,377 3 57,143 94,737 76,923 52,615 4 47,307 82,828 65,946 52,472 5 0,750 1,000 1,000 100 6 0,659 0,762 0,763 100,396 Responsiveness (Re) 7 0,740 0,837 0,833 95,752 Source (S) Reliability (R) 8 150 50 100 50 9 75 100 100 100 10 76,470 94 84,706 46,668 11 88,009 89,295 89,122 86,498 Responsiveness (Re) 12 0 100 100 100 Agility (Ag) 13 75 100 100 100 Make (M) Reliability (R) 14 76,470 94,118 84,706 46,668 15 89 91 90 50 16 3,5 0,5 0,8 10 Responsiveness (Re) 17 95,686 102,357 95,686 0 18 1,2 0,8 1 50 Cost (C) 19 1,268 1,007 1,021 94,429 Deliver (D) Reliability (R) 20 93,333 100 100 100 21 86,667 100 100 100 22 86,667 100 93,333 50 Responsiveness (Re) 23 2 0,5 1 33 Flexibility (F) 24 0,867 1 1 100 Return (R) Reliability (R) 25 120 0 60 50 26 2 0 1 50 Responsiveness (Re) 27 2 0,5 1 33,333

## Nilai Akhir Kinerja Supply Chain
Nilai normalisasi untuk setiap nilai aktual KPI sudah didapatkan dengan menggunakan perhitungan normalisasi Snorm De Boer . Penentuan nilai kinerja supply chain pabrik pada bulan November dapat dihitung  dengan  cara  mengalikan  nilai  normalisasi  dengan  bobot  global.  Hasil  perhitungan  tersebut dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Nilai akhir kinerja supply chain pabrik penggilingan padi UD Sido Muncul
Kriteria Bobot Variabel Bobot KPI Bobot Bobot Global Nilai Normalisasi Nilai Akhir Kinerja Plan (P) 0,453 Reliability (R) 0,750 1 0,213 0,0724 56,962 4,122 2 0,302 0,1026 122,377 12,556 3 0,185 0,0629 52,615 3,307 4 0,127 0,0431 52,472 2,264 5 0,090 0,0306 100 3,058 6 0,082 0,0279 100,396 2,797 Responsiveness (Re) 0,250 7 1,000 0,1133 95,752 10,844 Source (S) 0,277 Reliability (R) 0,637 8 0,067 0,0118 50 0,591 9 0,067 0,0118 100 1,182 10 0,282 0,0498 46,668 2,322 11 0,583 0,1029 86,498 8,898 Responsiveness (Re) 0,258 12 1,000 0,0715 100 7,147 Agility (Ag) 0,105 13 1,000 0,0291 100 2,909 Make (M) 0,155 Reliability (R) 0,637 14 0,127 0,0125 46,668 0,585 15 0,223 0,0220 50 1,101
12
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
16 0,651 0,0643 10 0,643 Responsiveness (Re) 0,258 17 0,750 0,0300 0 0,000 18 0,250 0,0100 50 0,500 Cost (C) 0,105 19 1,000 0,0163 94,429 1,537 Deliver (D) 0,074 Reliability (R) 0,637 20 0,127 0,0060 100 0,599 21 0,223 0,0105 100 1,051 22 0,651 0,0307 50 1,534 Responsiveness (Re) 0,258 23 1,000 0,0191 33 0,636 Flexibility (F) 0,105 24 1,000 0,0078 100 0,777 Return (R) 0,041 Reliability (R) 0,750 25 0,750 0,0231 56,962 1,153 26 0,250 0,0077 122,377 0,384 Responsiveness (Re) 0,250 27 1,000 0,0103 52,615 0,342 Total 72,839
Berdasarkan tabel di atas, dapat diketahui bahwa total kinerja supply chain Pabrik Penggilingan Padi UD  Sido  Muncul  adalah  sebesar  72,839.  Berdasarkan  nilai  tersebut  maka  dapat  disimpulkan  bahwa kinerja  pabrik  sudah  mencapai Good  Performance yang  artinya  sudah  cukup  baik.  Kinerja  pabrik masih dapat dioptimalkan lagi dengan cara meningkatkan kinerja KPI yang tergolong ke daam warna merah atau kinerja buruk sehingga dapat meningkatkan pendapatan pabrik.

## 4. Kesimpulan dan Saran

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan  pada  Pabrik  Penggilingan  Padi  UD Sido  Muncul,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan sebagai berikut:
1. Rancangan KPI berdasarkan model SCOR untuk  sistem  pengukuran  kinerja supply chain Pabrik  Penggilingan  Padi  UD  Sido Muncul  mendapatkan  27  KPI.  Kriteria plan terdiri dari 7 KPI yaitu KPI 1 sampai dengan KPI 7. Kriteria Source terdiri dari 6 KPI yaitu KPI 8 sampai dengan KPI 13. Kriteria make terdiri dari 6 KPI yaitu KPI 14 sampai dengan KPI 19. Kriteria deliver terdiri  dari  5  KPI  yaitu  KPI  20  sampai dengan KPI 24. Kriteria return terdiri dari 3  KPI  yaitu  KPI  25  sampai  dengan  KPI 27.
Hasil  rancangan  KPI  juga  didampingi dengan  persamaan  perhitungan  nilai aktual untuk masing-masing KPI sehingga hasil  rancangan  KPI  tersebut  sudah  dapat digunakan  untuk  pengukuran  kinerja supply  chain Pabrik  Penggilingan  Padi UD Sido Muncul.
2. Berdasarkan  hasil  pengkategorian  KPI menggunakan Traffic Light System , diketahui  bahwa  terdapat  12  KPI  yang berwarna  hijau  atau  tergolong  ke  dalam kinerja  yang  sangat  baik,  11  KPI  yang berwarna  kuning  atau  tergolong ke  dalam
kinerja  cukup,  dan  4  KPI  yang  berwarna merah  atau  tergolong  ke  dalam  performa buruk.
3. Berdasarkan hasil perhitungan nilai kinerja akhir supply chain , maka diketahui total kinerja supply chain Pabrik Penggilingan  Padi  UD  Sido  Muncul adalah 72,839. Nilai tersebut tergolong ke dalam Good  Performance yang  artinya kinerja Pabrik Penggilingan Padi UD Sido Muncul  sudah  cukup  baik.  Berdasarkan hasil  ini,  meskipun  kinerja  keseluruhan supply  chain sudah  baik,  kinerja  pabrik masih  perlu  ditingkatkan  lagi  karena masih  terdapat  4  kinerja  KPI  yang  masih buruk.  Apabila  4  kinerja  KPI  tersebut dapat ditingkatkan, maka akan mengoptimalkan  kinerja supply  chain Pabrik  Penggilingan  Padi  UD  Sido Muncul.

## Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  diketahui bahwa  total  kinerja supply  chain Pabrik Penggilingan  Padi  UD  Sido  Muncul  berada pada  kategori Good  Performance .  Kinerja supply  chain pabrik  terbilang  cukup  baik. Meskipun  demikian,  masih  terdapat  beberapa kinerja  KPI  yang  tergolong  ke  dalam  kinerja buruk  sehingga  perlu  ditingkatkan  lagi. Langkah  pertama  yang  harus  diambil  adalah dengan  meningkatkan  kinerja  buruk  pada  4 KPI  yang  sudah  teridentifikasi  dari  hasil Traffic  Light  System .  Kemudian  secara
13
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
perlahan  meningkatkan  11  kinerja  KPI  yang tergolong pada kategori cukup.
Saran untuk penelitian selanjutnya, sebaiknya  melakukan  penelitian  pengukuran kinerja supply  chain setidaknya  1  tahun  atau 12  periode  pencapaian  kinerja.  Hal  ini dikarenakan  agar  terdapat  kinerja  pembanding setiap  periode  sebagai  acuan  pabrik  untuk meningkatkan kinerja pabrik penggilingan padi pada periode selanjutnya.

## 5. Daftar Pustaka
[1]  Agami,  N.,  Saleh,  M.,  Rasmy,  M.,  2012, Supply  Chain  Performance  Measurement Approaches:  Review  and  Classification ,
Jurnal  of  Organizational  Management Studies ,  Vol.  2012,  Hal.  20,  IBIMA Publishing , Egypt.
[2]  Apriyani, D., Nurmalina, R. & Burhanuddin,  2018, Evaluasi  Kinerja Rantai  Pasok  Sayuran  Organik  dengan Pendekatan  Supply  Chain  Operation Reference (SCOR) , Jurnal Ilmiah Manajemen ,  Vol.  8,  No.  2,  Hal  312-335, ISSN: 2088-1231. [3]  Azmiyati, S., Hidayat, S., 2016, Pengukuran  Kinerja  Rantai  Pasok  pada PT Louserindo Megah Permai Menggunakan  Model  SCOR  dan  FAHP ,
Jurnal Al-Azhar Indonesia Seri Sains dan Teknologi , Vol. 3, No. 4, Hal. 165.
[4]  Badan  Ketahanan Pangan, 2018, Laporan Tahunan  Badan  Ketahanan  Pangan Tahun  2018 , Badan  Ketahanan  Pangan Kementerian  Pertanian ,  45,  Kementerian Pertanian, Jakarta Selatan.
[5]  Badan  Pusat  Statistik,  2013, Direktori Perusahaan  Industri  Penggilingan  Padi
Tahun  2012  Provinsi  Kalimantan  Timur , Direktori Perusahaan Industri Penggilingan  Padi  Tahun  2012 ,  75,
Badan Pusat Satistik, Jakarta.
[6]  Budiwan,  A.,  &  Syahrial,  R.,  2018, Pengukuran Kinerja Rantai Pasok dengan Pendekatan  Supply  Chain  Operation Reference  (SCOR)  pada  Kelompok  Tani di  Pacitan , Jurnal  Ilmu  Pertanian “AGRIKA” , Vol. 12, No. 2, Hal. 155-156.
[7]  Chotimah,  R.  R.,  Purwanggono,  B.,  & Susanty,  A.,  2017, Pengukuran  Kinerja Rantai  Pasok  Menggunakan  Metode SCOR dan AHP Pada Unit Pengantongan
Pupuk  Urea  PT. Dwimatama  Multikarsa Semarang . [8]  Lestari,  D.,  &  Rohmani,  A.,  2018, Rancang Bangun Production Performance Management Systems (PPMS) Menggunakan Metode Pureshare pada  Penggilingan  Padi  UD  Barokah Kabupaten Demak , Journal of Information  System ,  Vol.  3,  No.  2,  Hal. 111-112.
[9]  Liputra,  D.T.,  Santoso,  &  Susanto,  N.A.,
2018, Pengukuran  Kinerja  Rantai  Pasok dengan  Model  Supply  Chain  Operations Reference (SCOR) dan Metode Perbandingan Berpasangan , Jurnal
Rekayasa  Sistem  Industri ,  Vol.  7,  No.  2,
ISSN: 2339-1499. [10] Lubis,  P.  I.,  &  Kusumanto,  I.,  2018, Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan  Metode  Key  Performance Indicators (KPI) (Studi Kasus: Cv. Bunda Bakery Pekanbaru) , Jurnal Sains, Teknologi  dan  Industri  Vol.  15,  No.  2, ISSN: 1693-2390.
[11] Nugrahani,  D.,  &  Sualiantoro,  H.,  2015, Pengukuran  dan  Evaluasi  Kinerja  Supply Chain  dengan  Menggunakan  Pendekatan Balanced  Scorecard-Analytical  Network Process  (BSC-ANP)  di  PT  Madubaru Yogyakarta , Jurnal Teknik Industri .
[12] Padillah,  H.,  Chrisnanto,  Y.  H.,  & Wahana,  A.,  2016, Model  Supply  Chain
Operation Reference (SCOR) dan
Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  untuk Sistem  Pengukuran  Kinerja  Supply  Chain Management , ISBN: 978-602-99334-5-1. [13] Perdana,  Y.,  R., 2014, Perbaikan Kinerja
dengan Pendekatan Supply Chain
Operation  Reference  (SCOR)  dan  Fuzzy Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) , Seminar  Nasional  IENACO ,  ISSN:  2337- 4349.
[14] Pujawan,  N.,  &  Mahendrawathi,  2010, Supply  Chain  Management  Edisi  Kedua , Guna Widya, Surabaya.
[15] Sam,  Z.  A.,  &  Indah,  P.N.,  2016, Manajemen Agribisnis Padi . ISBN: 978-.
[16] Sari,  I.R.M.,  Winandi,  R.,  &  Tinaprilla, N.,  2017, Kinerja  Rantai  Pasok  Sayuran dan Penerapan Contract Farming Models , Jurnal  Ilmiah  Manajemen ,  Vol.
VII, No. 3, Hal. 498-517.
[17] Saryatmo, M.A., & Gunawan, A.S., 2014,
14
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
Metode  Omax  Dan  Prism  Pt2 . Vol.
18 (ISSN: 1410-2331), 61–70.
[18] Sepang,  G.Y.M.,  Mandei,  J.R.,  &  Pakasi, C.B.D.,  2017, Manajemen  Rantai  Pasok Beras di Kecamatan Kotamobagu Selatan, Kota Kotamobagu , Agri- SosioEkonomi  Unsrat ,  Vol.  13,  No.  1A, Hal. 225-238, ISSN: 1907-4298.
[19] Siahaya,  Willem,  2014, Sukses  Supply Chain Management Akses Demand Chain Management , Penerbit In Media, Bogor.
[20] Wiyono, A., & Isfanovi, H., 2016, Kajian Konsep  Kebijakan  Infrastruktur  Strategis untuk  Pengendali  Banjir  Jakarta  (Studi Kasus  Giant Sea Wall dan  Multi  Purpose
Deep  Tunnel).  Jurnal  Teknik  Sipil,  23 (1) 51-62. [21] Penajamkab, 2019, Wujudkan
Swasembada  Beras,  PPU  Akan  Bangun
Pabrik  Beras dilihat  24  September  2019 http://www.penajamkab.go.id/?p=504. [22] Ppukab,  2019, Luas  Tanam,  Panen,  dan
Puso  Padi  Sawah  dan  Padi  Ladang Menurut Kecamatan tahun 2018, dilihat 4 Februari 2020,
http://www.ppukab.bps.go.id/statisticable/ 2019/11/28/421/luas-tanam-panen-dan- puso-padi-sawah-dan-ladang-menurut- kecamatan-2018.html.