Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 1 Januari 2024 Hal. 236-244 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Pengukuran Kinerja Supply Chain Management dengan Metode Green SCOR
Muhammad Ilham Adelino 1 , Mohammad Farid 2* , Meldia Fitri 3 , Muhammad Febry 4
1,2,3,4) Fakultas Teknik, Jurusan Teknik Industri, Universitas Putra Indonesia YPTK Jl. Lubuk Begalung, Padang, 25122 e-mail: milhamadelino@upiyptk.ac.id 1 , farid2500@gmail.com 2* , meldiafitri25@gmail.com 3 , muhammadfebry241@gmail.com 4 .
Submitted: 06-09-2023, Reviewed: 15-09-2023, Accepted 07-01-2024 https://doi.org/10.47233/jteksis.v6i1.1048

## Abstract
The background of this research is the demand for raw materials and the number of sales targets in UMKM Kerupuk Nasi Pak Tatang which have not been fulfilled and the level of product defects which is still high. The research purpose is to determine the performance measurement of supply chain management (SCM) and evaluate the performance measurement based on the lowest score. The method used is the Green SCOR method for determining performance measurements. Data in  the  form of  filling  out questionnaires  by  business owners,  the amount of  raw  materials,  the amount of production per month, and the number of defective products. The results showed that the final total value of the Green SCOR performance was 47,066 (marginal level category). Indicators that have a low score are source reliability (number of suppliers accord- ing to criteria), deliver responsiveness (length of time for ordering until goods arrive), deliver flexibility (time needed to place  additional  orders),  and  return  responsiveness  (number  of  complaints  received  by  companies  about  products).  The evaluation given for the number of suppliers is that the company must be able to evaluate each supplier by providing an assessment of the performance results with the AHP method. Evaluation of the length of time for orders to arrive and time for  reorders  to  forecast  raw  material  requirements  to  optimize  order  time.  The  final  evaluation  for  the  number  of  com- plaints is to provide complaint submission facilities that can be evaluated periodically using the PDCA approach (plan, do, check, action).
Keywords: Supply Chain Management, Green SCOR, Performance Measurement

## Abstrak
Permasalahan dilatarbelakangi oleh permintaan bahan baku dan jumlah target penjualan di UMKM Kerupuk Nasi Pak Tatang yang  belum  terpenuhi  dan  tingkat  cacat  produk  yang  masih  tinggi.  Penelitian  bertujuan  untuk  menentukan  pengukuran kinerja supply chain management (SCM)  dan mengevaluasi pengukuran kinerja berdasarkan nilai terendah. Metode yang digunakan  adalah  metode  Green  SCOR.  Data  yang  digunakan  berupa  pengisian  kuisioner  oleh  pemilik  usaha,  jumlah bahan baku, jumlah produksi dan jumlah produk cacat pebulan.  Hasil penelitian menunjukan nilai total akhir kinerja Green SCOR  sebesar  47,066.  Nilai  tersebut  termasuk  kategori  poor  (rendah).  Indikator  yang  mempunyai  skor  rendah  adalah source reliability (jumlah supplier sesuai kriteria), deliver responsiveness (lama waktu pemesanan hingga barang sampai), deliver flexibility (waktu yang dibutuhkan dalam melakukan order tambahan), dan return responsiveness (jumlah komplain yang diterima perusahaan).  Hasil penelitian yang didapatkan adalah perusahaan harus dapat mengevaluasi setiap supplier dengan  memberikan  penilaian  hasil  kinerja  dengan  metode  AHP.  Evaluasi  untuk  lama  waktu  pemesanan  hingga  sampai dan  waktu  untuk  reorder  adalah  meramalkan  kebutuhan  bahan  baku  agar  dapat  mengoptimalkan  waktu  pemesanan.  Se- dangkan evaluasi terakhir untuk jumlah complain adalah menyediakan fasilitas penyampaian keluhan yang dapat dievalua- si secara berkala dengan pendekatan PDCA (plan, do, check, action).
Kata kunci:  Supply Chain Management, Green SCOR, Performance Measurement
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Pengukuran  kinerja  merupakan  hal  yang  penting bagi perusahaan. Peningkatan kinerja suatu perusahaan  harus  berdampak  terhadap  kinerja perusahaan  dalam  jangka  panjang  bukan  saja dipandang  dari  sisi  keuangan  saja  tetapi  juga  non keuangan  seperti  proses  bisnis  internal,  kapabilitas dan  komitmen  personelnya.  Apabila  pengukuran kinerja  hanya  berdasarkan  kinerja  keuangan  saja, maka  kelemahannya  tidak  akan  mampu  untuk mempresentasikan  kinerja  aktiva  tak  berwujud (intangible  asset)  dalam  laporan  keuangan  secara memadai,  padahal  struktur  harta/aset  perusahaan  di era  informasi  ini  justru  didominasi  oleh  aktiva  tak berwujud  yang  merupakan  harta-harta  intelektual seperti  sistem,  teknologi,  skill,  enter-preneurship
karyawan, loyalitas konsumen, kultur organisasi, dan kepuasan  pelanggan  [1].  Selain  itu,  pengukuran kinerja dapat meningkatkan kualitas suatu perusahaan  baik  produk  maupun  pelayanan  yang disediakan.  Karena  pelayanan  dan  produk  yang dihasilkan  juga  sangat  dipengaruhi  oleh  kinerja  dari setiap  sumber  daya  manusia  (SDM)  yang  terlibat dalam  suatu  perusahaan[2].  Apabila  kita  lihat pengaruh  kinerja  lebih  dalam  lagi,  maka  kinerja seseorang  dapat  dipengaruhi  oleh  faktor  ergonomi. Dimana apabila beban yang dilakukan oleh seseorang melebihi batas (dipaksakan), maka akan menimbulkan risiko terjadi permasalahan muskuloskeletal[3]  yang  dapat  menurunkan  kinerja. Rancangan  tata  letak,  material  handling  yang dirancang sedemikian baik juga dapat mempengaruhi
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 1 Januari 2024 Hal. 236-244 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
kinerja  karyawan[4].  Apabila  jarak  suatu  pabrik dirancang  terlalu  jauh  atau  tanpa  metode  yang  tepat, maka dapat mempengaruhi perpindahan material baik dari segi waktu maupun biaya.
Dalam dunia bisnis yang semakin kompetitif  saat ini,  tantangan  yang  dihadapi  oleh  organisasi  baik yang  berorientasi  laba  maupun  tidak  menjadi semakin  kompleks.  Tantangan  yang  dihadapi  tidak hanya  berasal  dari  dalam  perusahaan  seperti tantangan  sumber  daya  manusia,  terbatasnya  modal dan  menurunnya  produktivitas  tetapi  juga  tantangan yang  berasal  dari  luar  perusahaan.  Tantangan  yang berasal  dari  luar  perusahaan,  misalnya  semakin tingginya  tuntutan  dari  pelanggan  yang  dapat meningkatkan  persediaan,  adanya  restitusi  dan tekanan dari pemerintah serta perkembangan teknologi  yang  harus  memberikan  jaminan  kualitas produk  secara  digital  [5]. Supply  chain  operation reference (SCOR)  merupakan  model  pengukuran kinerja SCM yang baik. Adanya keterlambatan dalam pemesanan  barang  material  pada supplier ,  sehingga untuk dapat menyelesaikannya dipilih metode SCOR yang  digunakan  sebagai  pengukuran  kinerja  SCM dari proses tahapan awal hingga akhir [6].
UMKM  Kerupuk  Nasi  Pak  Tatang  berdiri  pada tahun  1998,  berlamat  di  Jorong  Guguak  Baruah, Nagari  Padang  Magek,  Kecamatan  Rambatan, Kabupaten Tanah Datar merupakan perusahaan yang bergerak pada bidang produksi kerupuk. Selama satu tahun  belakangan  mengalami  perubahan  permintaan, sehingga  mempengaruhi  produktivitas  terutama bagian  produksi.  Hal  ini  disebabkan  karena  tidak adanya  sistem  pengukuran  kinerja  yang  baik  dan SCM  yang  mumpuni.  Baik  dari  sektor  bahan  baku yang  sering  macet  dari supplier ,  kegiatan  produksi yang tidak stabil diakibatkan oleh kekurangan bahan baku,  maupun  produk  cacat  dan  produk  yang dikembalikan.  Dalam  12  bulan  terakhir  bahan  baku yang diterima UMKM Kerupuk Nasi Pak Tatang dari pemasok  mengalami  kekurangan  seperti  tepung terigu  dan  minyak  goreng,  misalnya  pada  bulan Agustus  kekurangan  bahan  baku  tepung  terigu sebanyak  150  kg  dan  pada  April  sebanyak  200  kg. Pada  bulan  Desember    kekurangan  minyak  goreng sebanyak  30  liter  dan  pada  bulan  Februari  sebanyak 60  liter.  Dalam  kegiatan  produksinya  UMKM Kerupuk  Nasi  Pak  Tatang  juga  mengalami  cacat produk yang dihasilkan dari kegitan produksi, seperti pada  bulan  Juni  yaitu  sebanyak  100  kg  dan  pada bulan Januari sebanyak 75 kg.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Prastyo  [7]  yang dianalisis pada proses bisnis dan pada proses numerik kinerja  yang  mana  harus  segera  dilakukan  sebuah perbaikan  secara  umum  IKM  Kerupuk  Subur  berada dalam  kategori  marginal.  Penelitian  yang  dilakukan Setiawan  [8], hasil  dari  penelitian  ditemukan  bahwa pada  PT.  XYZ  dari  angka  yang  tertera  dapat diketahui  bahwa  kinerja green  supply  chain management pada PT. XYZ berada pada warna hijau
yng  artinya  kinerja  SCM  sudah  baik  tetapi  perlu dilakukan  tindakan  perbaikan  untuk  meningkatkan performasi green supply chain PT. XYZ. Sedangkan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Subekti[9],  dalam menerapkan  metode  SCOR  pada  SCM dari  proses pengukuran  kinerja  rantai  pasok  buku  pada  produksi sehingga  proses  akhir  packing  di  CV.  Arya  Duta Depok, Jawa Barat. Penelitian lainnya oleh  Budiwan [10],  dari  hasil  pengukuran  didapatkan  bahwa terdapat  kinerja  rendah  yang  memerlukan  prioritas perbaikan  yaitu product  failure  in  griding  process (PFGP)  dan product  failure  in  mixer  process (PFMP).  Penelitian  lainnya  oleh  Mutaqin  [11], penerapan  metode  SCOR  pada  mamajemen  rantai pasok  di  PT.  XYZ,  didapati  hasil  bahwa  perusahaan PT.  XYZ  masuk  dalam  kategori good ,  adapun  nilai yang didapati tidak sempurna dikarenakan masih ada KPI yang berkategori merah dari jumlah keseluruhan KPI,  dalam  artian  sangat  membutuhkan  perbaikan, diantara  KPI  yang  membutuhkan  perbaikan  adalah water  used,  upside  source  flexibility,  source  cycle time, dan make cycle time. Penelitian yang dilakukan oleh  Puryono  [12],  tentang  sistem  evaluasi  model green supply chain management untuk meningkatkan kinerja keuangan UMKM Tepung Tapioka Kabupaten  Pati  dan  hasil  yang  didapatkan  dari penelitian tersebut adalah melalui analisis dan sistem evaluasi  yang  dilakukan  pada  UMKM  membuat praktek GSCM dan memperngaruhi kinerja organisasi dan dapat meningkatkan kinerja.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Purnomo  [13], yang  dianalisis  pada  proses  bisnis  dan  pada  proses numerik  kinerja  yang  mana  harus  segera  dilakukan sebuah perbaikan secara umum IKM Kerupuk Subur berada  dalam  kategori  marginal.  Penelitian  lainnya oleh  Yildiz[14],  dari  hasil  pengukuran  performasi terdapat  yang  memiliki  kinerja  rendah  memerlukan prioritas perbaikan yaitu PFGP dan PFMP. Penelitian lainnya  oleh  Feng[15],  penerapan  metode  SCOR pada  mamajemen  rantai  pasok  di  PT.  XYZ  yang dilakukan, didapati hasil bahwa perusahaan PT. XYZ masuk  dalam  kategori good ,  adapun  nilai  yang didapati  tidak  sempurna  dikarenakan  masih  ada  KPI yang berkategori merah dari jumlah keseluruhan KPI, dalam  artian  sangat  membutuhkan  perbaikan, diantara  KPI  yang  membutuhkan  perbaikan  adalah water  used,  upside  source  flexibility,  source  cycle time, dan make cycle time. Penelitian yang dilakukan oleh  Mardani[16],  tentang  sistem  evaluasi  model green supply chain management untuk meningkatkan kinerja keuangan UMKM Tepung Tapioka Kabupaten  Pati.  Hasil  yang  didapatkan  dari penelitian  tersebut  melalui  analisis  dan  sistem evaluasi  yang  dilakukan  pada  UMKM  membuat praktek GSCM dapat mempengaruhi kinerja organisasi  sehingga  meningkatkan  kinerja  karyawan [17].
Penerapan  teknik  pengukuran  kinerja  adalah untuk  melihat  seberapa  jauh  perusahaan  bisa
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 1 Januari 2024 Hal. 236-244 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
melakukan  kegiatan  yang  maksimal,  penerapan metode Green SCOR pada penelitian ini diharapakan mampu memecahkan masalah yang selama ini terjadi di  UMKM  Kerupuk  Nasi  Pak  Tatang  tersebut. Tujuan  penelitian  mampu  memberikan  solusi  atas permasalahan yang selama ini belum bisa diselesaikan,  sehingga  kedepannya  kinerja  SCM  di UMKM  Kerupuk  Nasi  Pak  Tatang  bisa  berjalan dengan  lancar  mulai  dari  bahan  baku  hingga  produk di distribusikan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  dilaksanakan  pada  bulan  Juni 2022,  bertempat  di  UMKM  Kerupuk  Nasi  Pak Tatang  yang  berada  di  Kabupaten  Tanah  Datar. Jenis  data  dalam  penelitian  ini  adalah  data  pri- mer  dan  sekunder.  Data  primer yang  digunakan berupa  kuesioner  Green  SCOR  level  1,  level  2, dan  level  3  yang  telah  disebarkan.  Sedangkan data  sekunder  yang  dibutuhkan  adalah  data produksi  dan  penjualan,  data  bahan  baku,  data produk  cacat,  data  pemakaian  listrik,  data penggunaan  air,  dan  data  limbah.  Pembobotan dengan Analytical  Hierarchy  Process (AHP). Tahapan pembobotan KPI dengan menggunakan AHP, bertujuan utuk mengetahui nilai bobot dari kriteria supply chain . Pembobotan ini dilakukan untuk  mengetahui  tingkat  kepentingan  dari  tiap level dan KPI. Adapun langkah-langkahnya yai- tu:
1) Pembobotan Level 1
Pembobotan  KPI  pada  level  satu  dilakukan dengan  cara  membandingkan  secara  ber- pasangan 5 proses utama Supply Chain dian- taranya  adalah  Plan,  Source,  Make,  Deliver, dan Return.
2) Pembobotan Level 2
Pembobotan  KPI  untuk  level  dua  dilakukan dengan  cara  membandingkan  secara  ber- pasangan  antara  reliability,  responsiveness, flexibility, dan asset. Perhitungan pada pem- bobotan level 2 sama dengan poin 1 diatas.
3) Pembobotan Level 3 Pembobotan  KPI  untuk  level  tiga  dilakukan dengan  cara  membandingkan  secara  ber- pasangan antara indikator-indikator yang ter- dapat  di  dalam reliability,  responsiveness, flexibility ,  dan asset .  Perhitungan  pada  pem- bobotan level 2 sama dengan poin 1.
4) Perhitungan nilai akhir kinerja KPI.
Setelah  didapatkan  nilai  akhir  kinerja,  maka diambil kesimpulan yang berisi tentang hasil pembahasan dari analisis perhitungan kinerja SCM di Sari Bakery. Apakah tergolong baik atau  buruk  dan  indikator  mana  saja  yang memiliki  bobot  terendah  sehingga  memer- lukan perbaikan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun  langkah-langkah  pengukuran  kinerja SCM dengan metode Green SCOR yaitu:

## 3.1. Pembobotan KPI
Pembobotan  dilakukan  untuk  menentukan  ting- kat  kepentingan  dari  KPI.  Model  pembobotan menggunakan analitycal  hierarchi  process (AHP). Pembobotan dilakukan pada 3 level yaitu level 1 ter- dapat  5  proses  inti green  supply  chain yang  terdiri dari: plan,  source,  make,  deliver, dan return .  Pada level 2 terdapat 4 aspek kemampuan dasar yaitu reli- ability,  responsiveness,  flexibility dan assets yang sesuai dengan kondisi perusahaan dimana pada level 3  terdiri  dari  19  indikator.  Pada  proses  pembobotan data dikumpulkan dalam bentuk kuesioner. Kuesion- er disebarkan pada pihak yang dianggap berkompeten terhadap  perusahaan  dan  memahami  kondisi  real perusahaan  yaitu:  kepala  produksi  sebagai  penilai bobot  perbandingan  pada  perpsektif  level  1,  beserta atribut plan dan make, QC  menilai  bobot  per- bandingan atribut return , dan kepala gudang menilai bobot perbadingan atribut source dan deliver . Setelah itu hasil dari kuesioner tersebut diolah untuk menge- tahui  bobot  kepentingan green  supply  chain secara menyeluruh tiap indikator. Berikut perhitungan pem- bobotan level 1 pada tabel 1dengan metode AHP:
Tabel 1

## Matriks Hasil Perbandingan Berpasangan Level 1
Kriteria Plan Source Make Deliver Return Plan 1 3 0,33 0,2 0,33 Source 0,33 1 0,33 0,14 0,2 Make 3 3 1 0,33 1 Deliver 5 7 3 1 3 Return 3 5 1 0,33 1 Jumlah 12,33 19,00 5,69 2,01 5,53
Sumber: Pengolahan Data
Setelah dilakukan perbandingan berpasangan level 1, maka  langkah  selanjutnya  adalah  normalisasi  data pembobotan  dan  peritungan  perbandingan  berpasan- gan  untuk  setiap  kriteria  dalam  level  1.  Hasil  perhi- tungan dapat dilihat pada tabel 2 hingga tabel 11.
Tabel 2
Data Normalisasi Pembobotan Kriteria Green Scor Plan Kriteria Plan Source Make Deliver Return Total Bobot Plan 0,081 0,158 0,059 0,100 0,060 0,457 0,091 Source 0,027 0,053 0,059 0,071 0,036 0,246 0,049
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 1 Januari 2024 Hal. 236-244 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Make 0,243 0,158 0,176 0,166 0,181 0,924 0,185 Delivery 0,405 0,368 0,530 0,498 0,542 2,343 0,469 Return 0,243 0,263 0,176 0,166 0,181 1,030 0,206 Jumlah 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 5,00 1,000
Sumber: Pengolahan Data
Tabel 3 Hasil Perbandingan Berpasangan Untuk Plan Kriteria Reliability Responsiveness Flexibility Asset Reliability 1 1 3 0,333 Responsiveness 1 1 5 0,333 Flexibility 0,333 0,2 1 0,2 Asset 3 3 5 1 Jumlah 5,336 5,203 14 1,866 Sumber: Pengolahan Data Tabel 4 Data Normalisasi Pembobotan Kriteria Green SCOR Source Kriteria Reliability Responsiveness Flexibility Asset Total Bobot Reliability 0,187 0,192 0,214 0,178 0,772 0,193 Responsiveness 0,187 0,192 0,357 0,178 0,915 0,229 Flexibility 0,062 0,038 0,071 0,107 0,280 0,070 Asset 0,563 0,577 0,357 0,536 2,033 0,508 Jumlah 1,000 1,000 1,000 1,000 4,000 1,000
Sumber: Pengolahan Data
Tabel 5

## Hasil Perbandingan Berpasangan Source
Kriteria Reliability Responsiveness Flexibility Reliability 1 0,333 0,2 Responsiveness 3 1 0,333 Flexibility 5 3 1 Jumlah 9,003 4,336 1,5330 Sumber: Pengolahan Data Tabel 6 Data Normalisasi Pembobotan Kriteria Green SCOR Make Kriteria Reliability Responsiveness Flexibility Total Bobot Reliability 0,111 0,077 0,130 0,318 0,106 Responsiveness 0,334 0,231 0,217 0,781 0,260 Flexibility 0,555 0,693 0,652 1,900 0,633 Jumlah 1,000 1,000 1,000 3,000 1,000 Sumber: Pengolahan Data Tabel 7 Hasil Perbandingan Berpasangan Make Kriteria Reliability Responsiveness Flexibility Asset Reliability 1 1 3 0,333 Responsiveness 1 1 3 0,333 Flexibility 0,333 0,333 1 0,2 Asset 3 3 5 1 Jumlah 5,336 5,336 12 1,866
Sumber: Pengolahan Data
Tabel 8 Data Normalisasi Pembobotan Kriteria Green SCOR Deliver Kriteria Reliability Responsiveness Flexibility Asset Total Bobot
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 1 Januari 2024 Hal. 236-244 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Reliability 0,187 0,187 0,250 0,178 0,803 0,201 Responsiveness 0,187 0,187 0,250 0,178 0,803 0,201 Flexibility 0,062 0,062 0,083 0,107 0,315 0,079 Asset 0,563 0,563 0,417 0,536 2,078 0,520 Jumlah 1,000 1,000 1,000 1,000 4,000 1,000 Sumber: Pengolahan Data Tabel 9 Hasil Perbandingan Berpasangan Level Dua Deliver Kriteria Reliability Responsiveness Flexibility Reliability 1 0,333 0,143 Responsiveness 3 1 0,333 Flexibility 7 3 1 Jumlah 10,996 4,363 1,473

## Sumber: Pengolahan Data
Tabel 10 Data Normalisasi Pembobotan Kriteria Green SCOR Return Kriteria Reliability Responsiveness Flexibility Total Bobot Reliability 0,091 0,076 0,097 0,264 0,088 Responsiveness 0,273 0,229 0,224 0,726 0,242 Flexibility 0,636 0,694 0,679 2,009 0,670 Jumlah 1,000 1,000 1,000 3,000 1,000 Sumber: Pengolahan Data Tabel 11 Hasil Perbandingan Berpasangan Return Kriteria Reliability Responsiveness Flexibility Reliability 1 0,2 0,333 Responsiveness 5 1 1 Flexibility 3 1 1 Jumlah 9,003 2,200 2,333 Sumber: Pengolahan Data
Contoh Plan terhadap  jumlah  tiap  kolom  sebagai berikut:
Normalisasi = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑎𝑠𝑖𝑛𝑔−𝑚𝑎𝑠𝑖𝑛𝑔 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ (1) Normalisasi Plan = 1 12,339 = 0,081
Normalisasi Source = 3 19,00 = 0,158 Normalisasi Make = 0,333 5,669 = 0,059
Normalisasi Deliver = 0,2 2,01 = 0,100
Normalisasi Return = 0,333
5,533 = 0,060
Tahapan  berikutnya  adalah  mencari  nilai  bobot net weight  total (NWT)  masing-masing  dimensi  dengan cara  membagi  total  nilai  normalisasi  masing-masing dimensi dibagi dengan banyaknya kriteria:
NWT plan
= 0,457
5,00 = 0,091 NWT source = 0,246
5,00 = 0,049 NWT make = 0,924
5,00 = 0,185 NWT deliver = 2,343
5,00 = 0,469
NWT return = 1,030
5,00 = 0,206
Tahapan  berikutnya  adalah  mencari Eigen  Vector dengan cara mengalikan jumlah matriks dengan nilai bobot.
𝜆 -max   =   12,339 x 0,091 + 19.00 x  0,049 + 5,669
x 0,185 + 2.01 x 0,469 + 5,533 x 0,206
=  5,185
Tahapan berikutnya adalah mencari Consistecy Index (CI) sebagai berikut:
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 1 Januari 2024 Hal. 236-244 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
CI   = (λ max − n) 𝑛−1 (2)
= 5,185 − 5 5−1 = 0,046
Untuk  mendapatkan  nilai Random  Index (RI)  dapat digunakan  tabel Random  Consistency  Index .  Dari tabel  tersebut,  nilai  RI  yang  digunakan  adalah  1,12 karena  n  =  5.  Untuk  menghitung Consistency  Ratio (CR) dapat dilakukan dengan rumus sebagai berikut:
CR  = 𝐶𝐼 𝑅𝐼
(3)
= 0,046 1,12
= 0,04
Data yang dikatakan konsisten apabila nilai CR ≤ 0.1, maka  masih  dapat  ditoleransi  tetapi  bila  CR    0,1 maka  perlu  dilakukan  revisi.  Nilai  CR  =  0  maka dapat  dikatakan “perfectly  consistent”. Dari  hasil perhitungan Consistency Ratio (CR) didapatkan nilai 0,04  ≤  0,1.  Ini  berarti  kriteria  kuesioner  dikatakan konsisten.

## 3.2. Normalisasi snorm de boer
Penilaian kinerja rantai pasok dilakukan dengan cara  mengevaluasi  kinerja  rantai  pasok  berdasarkan atribut penilaian yang telah dibuat dan dilakukan pada tingkat sub kriteria. Setiap sub kriteria memiliki skala ukuran  yang  berbeda-beda,  oleh  karena  itu  diper- lukan  adanya  proses  penyamaan  parameter.  Proses penyamaan  parameter  yang digunakan  adalah proses normalisasi  dengan  rumus  normalisasi Snorm  De Boer. Normalisasi  memiliki  peranan  cukup  penting demi tercapainya nilai akhir dari pengukuran perfor- mansi  dengan  bobot  yang  sama.  Berikut  adalah  ru- mus normalisasi yang digunakan:
Snorm = 𝑆𝑖−𝑆𝑚𝑖𝑛 𝑆𝑚𝑎𝑥−𝑆𝑚𝑖𝑛 x 100
(4)
Keterangan:
Snorm  = Standar normalisasi
Si          =  Nilai  indikator  aktual  yang  berhasil  di- capai
Smax    = Nilai pencapaian kinerja terbaik dari indi- kator kinerja
Smin =  Nilai  pencapaian  kinerja  terburuk  dari indikator kinerja
Nilai  terbaik  (Smax)  akan  diwakili  dengan  angka seratus (100) didalam proses normalisasi. Sedangkan nilai terburuk (Smin) akan diwakili dengan angka nol (0)  didalam  proses  normalisasi.  Proses  normalisasi ditentukan dengan cara interpolasi diantara nilai-nilai tersebut,  sehingga  didapatkan  satuan  ukuran  yang sama  untuk  setiap  matrik  yang  diukur.  Setiap  KPI akan  memiliki  keterangan rumus yang berbeda-beda, disesuaikan  dengan  kebutuhan  dan  bidang  yang diteliti.  Setiap  indikator  memiliki  bobot  yang  ber- beda-beda dengan skala ukuran satuan yang berbeda- beda pula. Oleh karena itu, diperlukan proses penya- maan parameter, yaitu dengan cara normalisasi terse- but.
3.3. Perhitungan Nilai Akhir
Perhitungan  nilai  akhir key  performance  indicator (KPI) dapat dihitung dengan rumus :
Nilai Kinerja = skor x bobot (5)
Setelah  didapatkan  nilai  akhir  kinerja,  maka  diambil kesimpulan,  yang  berisi  tentang  hasil  pembahasan dari analisis perhitungan kinerja SCM di Sari Bakery, apakah tergolong baik atau buruk dan indikator mana saja  yang  memiliki  bobot  terendah  sehingga memerlukan  perbaikan.  Hasil  nilai  normalisasi  pada masing-masing  KPI  dapat  dilihat  pada  tabel  12  beri- kut :
Tabel 12

## Perhitungan Nilai Normalisasi
No KPI Kode Nilai Aktual (Si) Nilai Min (S min) Nilai Max (S max) Nilai Snorm 1 Persentase  ketepatan  jumlah  produksi dengan perencanaan PR-1 88,06 45 100 78,29 2 Kesesuaian unit hasil produksi dengan target produksi PR-2 85,12 50 100 70,24 3 Persentase tingkat penjualan PRe 96,66 50 100 93,32 4 Lama  waktu  yang  digunakan  untuk mereschedule  jadwal  produksi  jika terjadi perubahan order PF 3 1 100 80,02 5 Persentase  material  yang  berbahaya bagi lingkungan pada produk cacat PA 70 5 100 68,42 6 Persentase  material  yang  datang  me- menuhi standar SR-1 95 50 100 90,00 7 Jumlah supplier yang sesuai kriteria SR-2 2 1 100 1,01 8 Rata-rata waktu pengiriman SRe 80 0 100 80,00 9 Jumlah batasan perubahan bahan baku dalam  order  yang  diperbolehkan sup- plier SF 80 0 100 80,00 10 Jumlah  air  yang  digunakan  dalam MR 105.746 0 100 105,00
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 1 Januari 2024 Hal. 236-244 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
produksi 11 Jumlah produksi bulanan MRe 57.240 15 100 67,32 12 Total  jumlah  penggunaan  listrik  bu- lanan MF 2.723 65 100 75,94 13 Persentase limbah yang dapat diolah MAs 93,60 30 100 90,86 14 Persentase order terkirim tepat jumlah DR 80 20 100 75,00 15 Lama waktu pemesanan hingga barang sampai DRe 7 0 100 7,00 16 Waktu yang dibutuhkan dalam melakukan order tambahan DF 7 0 100 7,00 17 Jumlah pengembalian RR 1.950 0 100 195,00 18 Jumlah komplain yang diterima perus- ahaan mengenai produk RRe 24 0 100 24,00 19 Jumlah return yang dapat diolah kem- bali RF 690 20 100 83,75
Sumber: Pengolahan Data
Proses  normalisasi  dilakukan  dengan  rumus  normal- isasi snorm de boer yaitu sebagai berikut:
Snorm de boer PR-1  = 88,06−45
100−45
= 78.29
3.4. Pengukuran kinerja
Hasil perhitungan nilai kinerja dapat dilihat didalam tabel 13 berikut:
Tabel 13

## Perhitungan Nilai Kinerja
No Perspektif Bobot Level 1 Atribut Bobot Level 2 KPI Bobot Level 3 Bobot Akhir Snorm Kinerja Akhir 1 Plan 0,091 Reliability 0,193 PR-1 0,125 0,002 78,3 0,172 PR-2 0,875 0,015 70,2 1,079 Responsiveness 0,229 PRe 1 0,021 93,3 1,945 Flexibility 0,070 PF 1 0,006 80,0 0,510 Asset 0,508 PA 1 0,046 68,4 3,163 2 Source 0,049 Reliability 0,106 SR-1 0,750 0,004 90,0 0,351 SR-2 0,250 0,001 1,0 0,001 Responsiveness 0,260 SRe 1 0,013 80,0 1,019 Flexibility 0,633 SF 1 0,031 80,0 2,481 3 Make 0,185 Reliability 0,201 MR 1 0,037 105,0 3,904 Responsiveness 0,201 MRe 1 0,037 67,3 2,503 Flexibility 0,079 MRe 1 0,015 75,9 1,110 Asset 0,520 MAs 1 0,096 90,9 8,741 4 Deliver 0,469 Reliability 0,088 DR 1 0,041 75,0 3,095 Responsiveness 0,242 DRe 1 0,113 7,0 0,794 Flexibility 0,670 DF 1 0,314 7,0 2,200 5 Return 0,206 Reliability 0,115 RR 1 0,024 195,0 4,620 Responsiveness 0,480 RRe 1 0,099 24,0 2,373 Flexibility 0,406 RF 1 0,084 83,8 7,005 Kinerja Akhir 47,066 Sumber: Pengolahan Data
Untuk  perhitungan  nilai  kinerja  masing-masing  KPI berlaku hubungan sebagai berikut:
Bobot akhir: Bobot level 1 x bobot level 2 x bobot level 0,091 x 0,193 x 0,125 = 0,002 Kinerja akhir: Snorm x bobot akhir 78,29 x 0,002 = 0,172
Berdasarkan  tabel  di  atas,  dengan  menggunakan normalisasi snorm de boer , maka didapat nilai kiner- ja  akhir green  supply  chain  management pada UMKM  Kerupuk  Nasi  Pak  Tatang  sebesar  47.066, dimana angka tersebut termasuk dalam kategori poor (rendah).  Untuk  mempermudah  KPI  yang  membu-
tuhkan  perbaikan,  maka  pada  hasil  KPI  digunakan traffic  light  system dengan  tiga  indikator  warna  sep- erti tabel 14.
Tabel 14 Indikator Warna Traffic Light System No Skor Kinerja Kategori Warna 1 60 Tidak Memuaskan 2 60 ≥ Skor Kinerja ≤ 80 Marginal 3 80 Memuaskan
Sumber: Pengolahan Data
Hasil  dari  pengelompokan  KPI  dengan traffic Light System dapat dilihat pada tabel 15 berikut:
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 1 Januari 2024 Hal. 236-244 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Tabel 15
Hasil Kpi Dengan Traffic Light System No Nilai KPI Nilai Ak- tual (Si) Nilai Min (Smin) Nilai Max (Smax) Nilai Snorm 1 PR-1 88,06 45 100 78,29 2 PR-2 85,12 50 100 70,24 3 PRe 96,66 50 100 93,32 4 PF 3 1 100 80,02 5 PA 70 5 100 68,42 6 SR-1 95 50 100 90,00 7 SR-2 2 1 100 1,01 8 SRe 80 0 100 80,00 9 SF 80 0 100 80,00 10 MR 105.746 0 100 105,00 11 MRe 57.240 15 100 67,32 12 MRe 2.723 65 100 75,94 13 MAs 93,60 30 100 90,86 14 DR 80 20 100 75,00 15 DRe 7 0 100 7,00 16 DF 7 0 100 7,00 17 RR 1.950 0 100 195,00 18 RRe 24 0 100 24,00 19 RF 690 20 100 83,75
Sumber: Pengolahan Data
Dari  tabel  di  atas,  terdapat  empat  atribut  yang  be- warna  merah,  yaitu:  jumlah  supplier  sesuai  kriteria (SR-2),  lama  waktu  pemesanan  hingga  barang  sam- pai,  waktu  yang  dibutuhkan  dalam  melakukan order tambahan, dan jumlah komplain yang diterima perus- ahaan  mengenai  produk.  Untuk  itu  perlu  dilakukan evaluasi.

## KESIMPULAN
Pembobotan  dilakukan  sebanyak  3  kali. Pertama,  yaitu pembobotan pada  level 1, pembobotan pada level satu dilakukan dengan cara membandingkan  secara  berpasangan  5  proses utama Supply  Chain diantaranya  adalah Plan, Source,  Make,  Deliver, dan Return. Kedua,  yaitu pembobotan  pada  level  dua,  pembobotan  pada level  dua  dilakukan  dengan  cara  membandingkan secara berpasangan antara reliability, responsiveness,  flexibility, dan asset. Ketiga, pembobotan pada level tiga dilakukan dengan cara membandingkan secara berpasangan antara indikator-indikator yang terdapat di dalam reliability,  responsiveness,  flexibility, dan asset. Nilai  total  akhir  kinerja  SCM  menggunakan  metode Green SCOR sebesar 47,066. Nilai 47,066 pada ting- kat  indikator  kinerja  termasuk  kategori poor (ren- dah).  Indikator  yang  mempunyai  skor  rendah  adalah indikator source  reliability (jumlah supplier sesuai kriteria), indikator deliver responsiveness (lama wak- tu  pemesanan  hingga  barang  sampai),  indikator De- liver  flexibility (waktu  yang  dibutuhkan  dalam melakukan order tambahan),  indikator Return  re- sponsiveness (jumlah  komplain  yang  diterima  perus- ahaan  mengenai  produk).  Usulan  perbaikan  yang diberikan  terhadap  indikator  yang  bernilai  rendah adalah  (1)  masalah  jumlah  pemasok,  dengan
melakukan  penilaian  pemilihan  pemasok  dengan menggunakan  metode  AHP.  (2)  malasah  waktu dengan  melakukan forcasting untuk  menentukan kebutuhan  bahan  baku.  (3)  menyediakan  fasilitas penyampaikan  keluhan  untuk  dievaluasi  secara berkala  dengan  pendekatan  PDCA  (plan,  do,  check and action).  Untuk penelitian selanjutnya diharapkan dapat  mengembangkan  model Green SCOR  yang sudah  ada  dengan  mempertimbangkan  biaya  serta aliran SCM yang lebih luas lagi seperti supplier , dis- tributor, retailer, hingga customer.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B.  Darmasto,  K.  Kamaliah,  and  R.  Agusti,  “ANalisis  Pen- gukuran  Kinerja  Perusahaan  Dengan  Metode  Balanced Scorecard  (Studi  pada  PT  XL  Axiata  Tbk  –  Jakarta),” SOROT ,  vol.  9,  no.  1,  Art.  no.  1,  Apr.  2014,  doi: 10.31258/sorot.9.1.70-85.
[2] M.  Farid,  H.  Yulius,  I.  Irsan,  S.  Susriyati,  and B.  Maulana, “Pengendalian  Kualitas  Pengolahan  Kulit  UPTD  Kota  Pa- dang  Panjang  Menggunakan  Metode  Six-Sigma,” Jurnal Teknologi  Dan  Sistem  Informasi  Bisnis ,  vol.  4,  no.  1,  Art. no. 1, Jan. 2022, doi: 10.47233/jteksis.v4i1.399.
[3] M.  I.  Adelino  and  N.  Nurasyiah,  “Analisis  Risiko  Beban Kerja  Pekerja  Usaha  Bubuk  Kopi  Cap  Matahari,” Jurnal Teknologi  Dan  Sistem  Informasi  Bisnis ,  vol.  3,  no.  1,  Art. no. 1, Jan. 2021, doi: 10.47233/jteksis.v3i1.217.
[4] M.  Fitri  and  D.  I.  Putri2,  “Usulan  Rancangan  Tata  Letak Gudang  Penyimpanan  Kantong  Semen  Menggunakan Metode  Shared  Storage,” Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem  In- formasi  Bisnis ,  vol.  3,  no.  1,  Art.  no.  1,  Jan.  2021,  doi: 10.47233/jteksis.v3i1.219.
[5] K.  M.  Hikam,  “ANalisia  Pengendalian  Persediaan  Bahan Baku Dengan Metode Economic Order Quantity (Eoq) Pada Umkm  Pengrajin  Sangkra  Burung  Sunda  Makmur,” Tekmapro ,  vol.  17,  no.  1,  Art.  no.  1,  2022,  Accessed:  Jul. 31, 2023. [Online]. Available:
https://tekmapro.upnjatim.ac.id/index.php/tekmapro/article/ view/204
[6] M.  R.  Ramanda,  S.  Nurjanah,  and  A.  Widyasanti,  “AUdit Energi  Proses  Pengolahan  Teh  Hitam (Ctc)  Dengan  Sistem Pengambilan  Keputusan  Metode  Space,” JTEP-L ,  vol.  10, no. 2, p. 183, Jun. 2021, doi: 10.23960/jtep-l.v10i2.183-192.
[7] “Prasetyo.  D.  S,  A.  Emaputra,  C.  I.  Parwati,  "Pengukuran Kinerja Supply Chain Management Menggunakan Pendeka- tan Model Supply Chain Operations Reference (SCOR) Pa- da  IKM  Kerupuk  Subur,  Jurnal  PASTI  (Penelitian dan  Ap- likasi
Sistem
dan Teknik Industri).”
https://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/pasti/article/vi ew/11710/4548 (accessed Jul. 25, 2023).
[8] A.  Setiawan,  F.  Pulansari,  and  S.  Sumiati,  “PENgukuran Kinerja  Dengan  Metode  Supply  Chain  Operations  Refer- ence  (SCOR),” JUMINTEN ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  55–66,  Jan. 2020, doi: 10.33005/juminten.v1i1.14.
[9] R.  B.  Subekti,  “Pengukuran  Kinerja  Rantai  Pasok  Buku Dengan  Metode  Supply  Chain  Operation  Reference  (Scor) Pada  Cv.  Arya  Duta,” Jurnal  Indonesia  Sosial  Teknologi , vol.  1,  no.  02,  pp.  112–123,  Sep.  2020,  doi: 10.59141/jist.v1i02.20.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 1 Januari 2024 Hal. 236-244 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
[10]  A.  Budiwan  and  R.  Syahrial,  “Pengukuran  Kinerja  Rantai Pasok  Dengan  Pendekatan  Supply  Chain  Operation  Refer- ence (SCOR) Pada Kelompok Tani Di Pacitan,” Agrika , vol.
12, no. 2, Art. no. 2, Nov. 2018, doi: 10.31328/ja.v12i2.766.
[11]  J.  Z.  Mutaqin  and  S.  Sutandi,  “Pengukuran Kinerja  Supply Chain Dengan Pendekatan Metode Scor (Supply Chain Op- erations Reference) Studi Kasus Di PT XYZ,” Jurnal Logis- tik  Indonesia ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  13–23,  2021,  doi: 10.31334/logistik.v5i1.1181.
[12]  D.  A.  Puryono  and  L.  E.  Sudiati,  “Sistem  Evaluasi  Model Green  Supply  Chain  Management  Untuk  Meningkatkan Kinerja Keuangan Umkm Tepung Tapioka Kabupaten Pati,” Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer , vol.  10,  no.  1,  Art.  no.  1,  Apr.  2019,  doi: 10.24176/simet.v10i1.2608.
[13]  H.  Purnomo,  A.  Kisanjani,  W.  I.  Kurnia,  and  S.  Suwarto, “Pengukuran Kinerja Green Supply Chain Management Pa- da  Industri  Penyamakan  Kulit  Yogyakarta,” Jurnal  Ilmiah Teknik  Industri ,  vol.  18,  no.  2,  Art.  no.  2,  Dec.  2019,  doi: https://doi.org/10.23917/jiti.v18i2.8535.
[14]  Ç.  S.  Yildiz  and  B.  Sezen,  “Effects  of  green  supply  chain management  practices  on  sustainability  performance,”
Journal  of  Manufacturing  Technology  Management ,  vol. 30,  no.  1,  pp.  98–121,  Jan.  2018,  doi:  10.1108/JMTM-03- 2018-0099.
[15]  M.  Feng,  W.  Yu,  X.  Wang,  C.  Y.  Wong,  M.  Xu,  and  Z. Xiao,  “Green  supply  chain  management  and  financial  per- formance:  The  mediating  roles  of  operational  and  environ- mental  performance,” Business  Strategy  and  the  Environ- ment ,  vol.  27,  no.  7,  pp.  811–824,  2018,  doi: 10.1002/bse.2033.
[16]  A.  Mardani,  D.  Kannan,  R.  E.  Hooker,  S.  Ozkul,  M.  Al- rasheedi, and E. B. Tirkolaee, “Evaluation of green and sus- tainable supply chain management using structural equation modelling: A systematic review of the state of the art litera- ture  and  recommendations  for  future  research,” Journal  of Cleaner  Production ,  vol.  249,  p.  119383,  Mar.  2020,  doi: 10.1016/j.jclepro.2019.119383.
[17]  D. R. Maditati, Z. H. Munim, H.-J. Schramm, and S. Kum- mer,  “A  review  of  green  supply  chain  management:  From bibliometric analysis  to  a  conceptual  framework  and  future research  directions,” Resources,  Conservation  and  Recy- cling ,  vol.  139,  pp.  150–162,  Dec.  2018,  doi: 10.1016/j.resconrec.2018.08.004.