Vol. 8 No. 1                                                                                             ISSN: 1411-6340 (Print)

## Pengukuran Kinerja S upply Chain Management
Menggunakan Metode SCOR ( Supply Chain Operation Reference ), AHP ( Analytical Hierarchy Process ) dan OMAX (O bjective Matrix ) di PT. X
Inggitana Widya Kumala Putri dan Dadang Surjasa
Jurusan Teknik Industri Universitas Trisakti Jln. Kyai Tapa No. 1 Jakarta 11440
inggitanawidya@gmail.com

## (Makalah: diterima Februari 2018, dipublikasikan Maret 2018)
Intisari— PT. X  merupakan perusahaan yang  memproduksi peralatan elektronik seperti lemari es,  mesin cuci, televisi, dan  produk lainnya. Penelitian ini dilakukan hanya berfokus pada divisi lemari es. Divisi lemari es mengalami masalah pada bagian upstream supply chain. Oleh  karena itu,  perusahaan  memerlukan  pengukuran  kinerja  Supply Chain Management (SCM). Tujuan dari  penelitian ini adalah  melakukan  pengukuran  kinerja  SCM  untuk  mengetahui  indikator  yang  masih  jauh  di  bawah  target  dan  memberikan rekomendasi  perbaikan.  Pengukuran  kinerja  SCM  dilakukan  dengan  metode  SCOR  untuk  dekomposisi  proses,  AHP  untuk pembobotan  hierarki  KPI,  dan  OMAX  untuk  scoring  system.  Hasil  penelitian  yang  telah  dianalisis  dengan  Traffic  Light  System menunjukkan bahwa terdapat 9 KPI dari 22 KPI valid yang tidak pernah masuk kategori hijau. Hasil indeks total keseluruhan kinerja rantai pasok menunjukkan bahwa performansi terendah berada pada bulan Desember 2017 dengan indeks total sebesar 3,5934 dan tertinggi berada pada bulan Maret 2018 dengan indeks total sebesar 7,002. Terdapat 10 KPI berkategori merah dan kuning di bulan Desember  yang  harus  diberikan  perhatian  lebih.  Rekomendasi  perbaikan  diberikan  terhadap  indikator  yang  tidak  pernah  masuk kategori hijau. Sebagai contoh rekomendasi, KPI DRS 2.3 (kecepatan respon supplier dalam menanggapi keterlambatan sampainya bahan baku di pabrik) dalam meningkatkan performansinya perlu melakukan tracking pengiriman bahan baku dan tambahan armada pengiriman atau pengemudi dari supplier.
Kata kunci: SCM, SCOR, AHP, OMAX, Traffic Light System
Abstract-- PT. X is a company that manufactures electronic equipment such as refrigerators, washing machines, televisions, and other products.  This  research  was  conducted  only  focusing  on  the  refrigerator  division.  The  refrigerator  division  has  problems  in  the upstream  supply  chain.  Therefore,  companies  need  a  measurement  of  the  performance  of  Supply  Chain  Management  (SCM).  The purpose  of  this  study  is  to  measure  the  performance  of  SCM  to  find  out  indicators  that  are  still  far  below  the  target  and  provide recommendations for improvement. SCM performance measurement is done by SCOR method for process decomposition, AHP for KPI hierarchy weighting, and OMAX for scoring system. The results of the research that have been analyzed with the Traffic Light System indicate that there are  9 KPIs from 22 valid KPIs that have never been in the green category. The total index results of the overall supply chain performance show that the lowest performance is in December 2017 with a total index of 3.5934 and the highest is in March 2018 with a total index of 7.002. There are 10 KPIs in the red and yellow categories in December which should be given more attention.  Improvement  recommendations  are  given  to  indicators  that  have  never  been  in  the  green  category.  For  example recommendations, DRS 2.3 KPI (supplier response speed in response to late arrival of raw materials at the factory) in improving its performance needs to do tracking of raw material shipments and additional shipping fleets or suppliers from suppliers.
Keywords: SCM, SCOR, AHP, OMAX, Traffic Light System

## I. PENDAHULUAN
Persaingan  dalam  dunia  industri  sudah  semakin  ketat  dan menjadi  tantangan  tersendiri  bagi  perusahaan-perusahaan manufaktur. Untuk dapat terus bersaing perusahaan harus terus meningkatkan  kualitas,  memproduksi  produk  yang  murah, tepat  waktu  ( better,  cheaper dan faster ),  serta  sesuai  dengan keinginan  pelanggan.  Sejauh  perusahaan  masih  bisa  terus berusaha  memperbaiki  kinerjanya,  sejauh  itu  pulalah perusahaan  dapat  tetap  bertahan  dalam  ketatnya  kompetisi
global.  Kesadaran  akan  pentingnya  keempat  aspek  tersebut pada kompetisi global melahirkan konsep yang disebut supply chain management (manajemen rantai pasokan). [1] Supply  Chain  Management (SCM)  adalah  sebuah  proses bisnis lengkap berupa siklus yang dimulai dari bahan baku dari pemasok  menuju  ke  pabrik  hingga  kegiatan  distribusi  sampai ke tangan konsumen. Pengukuran kinerja SCM sangat penting untuk mengurangi biaya-biaya, memenuhi kepuasan pelanggan dan  meningkatkan  keuntungan  perusahaan  serta  untuk mengetahui sejauh mana performansi supply chain perusahaan
Vol. 8 No. 1                                                                                             ISSN: 1411-6340 (Print)
tersebut  telah  tercapai.  Dalam  pengukuran  kinerja  tersebut dapat diukur dengan pendekatan menggunakan metode SCOR ( Supply  Chain  Operation  Reference )  untuk  mengetahui performansi supply chain , AHP ( Analytical Hierarchy Process ) untuk  mengetahui  pembobotan  indikator  performansi,  dan OMAX  ( Objective  Matrix )  untuk  mengetahui  pencapaian kinerja  masing-masing  indikator  kinerja  dengan  perhitungan scoring system . [2][3]
PT. X merupakan perusahaan yang memproduksi peralatan elektronik  seperti  lemari  es,  mesin  cuci,  televisi,  dan  produk lainnya.  Penelitian  ini  dilakukan  hanya  berfokus  pada  divisi lemari  es.  Selama  ini  perusahaan  telah  menerapkan  konsep supply chain management dalam mengatur bahan baku hingga barang jadi ke konsumen. Pada penerapannya divisi lemari es mengalami  masalah, khususnya pada bagian upstream  supply chain .  Menurut Production  Engineering  Manager ,  hal  yang perlu  diperhatikan  ada  pada  elemen  transportasi  dan penyimpanan  bahan  baku  dari supplier hingga  ke  pabrik. Menganggapi  permasalahan  tersebut,  PT.  X  perlu  melakukan pengukuran  kinerja supply  chain  management untuk mengetahui  apakah  performansi  kerja  perusahaan  sudah berjalan secara efektif dan efisien.
Menanggapi  ungkapan  manajer  tersebut,  pengamatan langsung  dan  data  yang  membuktikan  bahwa  memang  ada masalah pada bagian transportasi dan penyimpanan bahan baku dapat dilihat pada data produksi. Data keterlambatan dan cacat pada  elemen  transportasi  dan  data  penumpukan  pada  elemen penyimpanan menunjukkan adanya kerugian produksi dari segi unit lemari es. Data tersebut merupakan data hasil konversi ke dalam  unit  lemari  es  dari  jumlah  waktu  keterlambatan  bahan baku  dan  cacat  bahan  baku  dari supplier untuk  permasalahan transportasi,  serta  jumlah  waktu  absensi  keterlambatan karyawan  dan  waktu  kerusakan  mesin  produksi  untuk permasalahan  penyimpanan  bahan  baku.  Pada  permasalahan transportasi keterlambatan bahan baku tertinggi tercatat berada pada bulan April 2018 sebanyak 947 unit lemari es, sementara cacat  bahan  baku tertinggi  tercatat  berada  pada  bulan  Januari 2018  sebanyak  875  unit  lemari  es.  Pada  permasalahan penyimpanan  bahan  baku,  kerugian  terbanyak  berada  pada bulan  Desember  2017, non-effect  loss tertinggi  tercatat sebanyak  4922  unit  lemari  es  dan accidentally  loss tertinggi tercatat sebanyak 2727 unit lemari es.
Melihat  ungkapan  manajer  dan  perlu  adanya  pengukuran kinerja rantai pasok pada refrigerator division tersebut, PT. X memerlukan  pengukuran  kinerja supply  chain  management khususnya  pada upstream  supply  chain untuk  mengetahui apakah  performansi  kerja  perusahaan  sudah  berjalan  secara efektif  dan  efisien.  Dalam  pengukuran  kinerja  tersebut  dapat dengan  pendekatan  menggunakan  metode  SCOR  ( Supply Chain  Operation  Reference ),  AHP  ( Analytical  Hierarchy Process ), dan OMAX ( Objective Matrix ).
Tujuan dari penelitian yang dilakukan pada divisi lemari es sebagai berikut:
1. Melakukan  pengukuran  kinerja supply  chain  management pada PT. X.
2. Mengidentifikasi  aktivitas-aktivitas  pada supply  chain management yang memerlukan perbaikan.
3. Memberikan  rekomendasi  perbaikan  pada  aktivitas  yang dapat meningkatkan kinerja supply chain management pada PT. X.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Supply Chain Management
Supply chain (rantai pengadaan) adalah suatu sistem tempat organisasi  menyalurkan  barang  produksi  dan  jasanya  kepada para  pelanggannya.  Rantai  ini  juga  merupakan  jaringan  atau jejaring dari berbagai organisasi yang saling berhubungan yang mempunyai  tujuan  yang  sama,  yaitu  sebaik  mungkin menyelenggarakan pengadaan atau penyaluran barang tersebut. Konsep supply chain merupakan  konsep  baru  dalam  melihat persoalan  logistik.  Dalam  konsep  baru  ini,  masalah  logistik dilihat sebagai masalah yang lebih luas yang terbentang sangat panjang sejak dari bahan dasar sampai barang jadi yang dipakai konsumen  akhir,  yang  merupakan  mata  rantai  penyediaan barang.  Oleh  karena  itu,  dapat  dikatakan  bahwa supply  chain management adalah logistics  network .  Dalam  hubungan  ini, ada  beberapa  pemain  utama  yang  merupakan  perusahaan- perusahaan  yang  mempunyai  kepentingan  yang  sama,  yaitu suppliers,  manufacturer,  distribution,  retail  outlets, dan customers. Supply Chain Management pada hakikatnya adalah jaringan  organisasi  yang  menyangkut  hubungan  ke  hulu ( upstreams )  dan  ke  hilir  ( downstreams ),  dalam  proses  dan kegiatan yang berbeda menghasilkan nilai yang terwujud dalam barang  dan  jasa  di  tangan  pelanggan  terakhir  ( ultimate customers ). [1]

## B. Pengukuran Kinerja
Pengukuran  kinerja  adalah  tindakan  pengukuran  yang dilakukan  terhadap  berbagai  aktivitas  dalam  rantai  nilai  yang ada  pada  perusahaan.  Hasil  pengukuran  tersebut  kemudian digunakan  sebagai  umpan  balik  yang  akan  memberikan informasi tentang prestasi pelaksanaan suatu rencana dan titik dimana perusahaan memerlukan penyesuaian-penyesuaian atas aktivitas  perencanaan  dan  pengendalian.  Sistem  pengukuran kinerja  diperlukan  sebagai  pendekatan  dalam  rangka mengoptimalkan  jaringan  rantai  pasok  ( supply  chain )  dan peningkatan  daya  saing  pelaku  rantai  pasok.  Pengukuran kinerja  bertujuan  mendukung  perancangan  tujuan,  evaluasi kinerja, dan menentukan langkah-langkah ke depan baik pada level strategi, taktik, dan operasional. [4]

## C. SCOR (Supply Chain Operation Reference)
Salah  satu  model  pengukuran  kinerja supply  chain adalah SCOR ( Supply Chain Operation Reference ) yang dikembangkan  oleh  sebuah  lembaga  profesional  yaitu Supply Chain  Council (SCC)  pada  tahun  1996.  SCOR  merupakan suatu  cara  yang  dapat  digunakan  perusahaan  untuk mengomunikasikan  sebuah  kerangka  yang  menjelaskan
Vol. 8 No. 1                                                                                             ISSN: 1411-6340 (Print)
mengenai  rantai  pasok  secara  detail,  mendefinisikan  dan mengategorikan proses-proses yang membangun metrik-metrik atau indikator pengukuran yang diperlukan dalam pengukuran kinerja rantai pasok. Dengan demikian didapatkan pengukuran terintegrasi  antara supplier ,  internal  perusahaan,  dan konsumen. [4]
Dalam  SCOR,  proses-proses  rantai  pasokan  tersebut didefinisikan  ke  dalam  lima  proses  yang  terintegrasi,  yaitu perencanaan  ( Plan ),  pengadaan  ( Source ),  produksi  ( Make ), distribusi ( Deliver ), dan pengembalian ( Return ). Metrik-metrik penilaian dalam model SCOR dinyatakan dalam beberapa level meliputi level 1, level 2, dan level 3. Dengan demikian, selain proses  rantai  pasokan  yang  dimodelkan  ke  dalam  bentuk hierarki  proses,  maka  metrik  penilaiannya  dinyatakan  dalam bentuk  hierarki  penilaian.  Banyaknya  metrik  dan  tingkatan metrik  yang  digunakan  disesuaikan  dengan  jenis  dan banyaknya proses, serta tingkatan proses rantai pasokan  yang diterapkan di dalam perusahaan yang bersangkutan. [4][5]
D. KPI (Key Performance Indicator)
Key  Performance  Indicator (KPI)  adalah  suatu  alat  ukur yang  dipergunakan  untuk  menentukan  derajat  keberhasilan suatu  organisasi  dalam  mencapai  tujuannya.  Ukuran  dapat berupa  keuangan  dan  non-  keuangan  yang  dapat  digunakan untuk  mengukur kinerja strategi organisasi. Sebagai alat ukur kinerja strategi perusahaan, KPI mengidentifikasikan kesehatan  dan  perkembangan  organisasi,  keberhasilan kegiatan,  program  atau  penyampaian  pelayanan  untuk mewujudkan target-target atau sasaran organisasi. [6]

## E. AHP (Analytical Hierarchy Process)
AHP  ( Analytic  Hierarchy  Process )  adalah  suatu  teori umum tentang pengukuran yang digunakan untuk menemukan skala  rasio,  baik  dari  perbandingan  berpasangan  yang  diskrit maupun kontinu. AHP menguraikan masalah multi faktor atau multi kriteria yang kompleks menjadi suatu hierarki. Hierarki didefinisikan  sebagai  suatu  representasi  dari  sebuah permasalahan yang kompleks dalam suatu struktur multi level dimana level pertama adalah tujuan, yang diikuti level faktor, kriteria,  sub  kriteria,  dan  seterusnya  ke  bawah  hingga  level terakhir  dari  alternatif.  Dengan  hierarki,  suatu  masalah  yang kompleks  dapat  diuraikan  ke  dalam  kelompok-kelompoknya yang kemudian diatur menjadi suatu bentuk hierarki sehingga permasalahan akan tampak lebih terstruktur dan sistematis. [7]

## F. OMAX (Objective Matrix)
Pengukuran  pada  model  OMAX  ( Objective  Matrix ) dikembangkan  oleh  Dr.  James  L.  Riggs  ( Department  of Industrial  Engineering di  Oregon  State  University ).  OMAX diperkenalkan  pada  tahun  80-an  di  Amerika  Serikat.  OMAX menggabungkan kriteria-kriteria produktivitas ke dalam suatu bentuk  yang  terpadu  dan  berhubungan  satu  dengan  yang lainnya. OMAX berfungsi untuk menyamakan skala nilai dari masing-masing indikator KPI dengan perhitungan nilai interval antara  level  tertinggi,  level  tengah,  dan  level  terendah,  yakni level 0 – level 10. Kebaikan model OMAX dalam pengukuran
produktivitas  perusahaan  antara  lain:  relatif  sederhana  dan mudah dipahami,  mudah dilaksanakan dan tidak  memerlukan keahlian  khusus;  datanya  mudah  diperoleh;  lebih  fleksibel, tergantung pada masalah yang dihadapi. [8]

## G. Traffic Light System
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 target. [9]

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Studi Pendahuluan
Penelitian dilakukan di PT. X bagian divisi lemari es. Fokus dari  penelitian  ini  adalah  pengukuran  kinerja supply  chain management dari  pemasok  hingga  manufaktur.  Penelitian diawali  dengan  melakukan  wawancara  dan  pengamatan langsung  mengenai  data  umum  dan  penggambaran  metode kerja  perusahaan,  kemudian  dilanjutkan  pengamatan  lebih mendalam  pada  proses  pemesanan  bahan  baku,  pengiriman barang  dari supplier ke  pabrik,  penyimpanan  pada  gudang bahan  baku,  dan  proses  manufaktur.  Hal  tersebut  dilakukan untuk  mengetahui  permasalahan  yang  terjadi  pada  proses supply chain .

## B. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan untuk mengetahui informasi- informasi yang dibutuhkan dalam melakukan penelitian. Data yang  dibutuhkan  ada  dua  jenis,  yaitu  data  primer  dan  data sekunder. Data primer adalah data yang didapatkan dari hasil wawancara,  kuesioner,  dan  pengamatan  langsung  pada perusahaan. Sedangkan data sekunder adalah data yang sudah ada atau data umum dan historis perusahaan.

## C. Pengolahan Data Dan Analisis Hasil
Pengolahan  data  dan  analisa  hasil,  merupakan  inti  dari sebuah  penelitian.  Pengolahan  dimulai  dengan  identifikasi aliran  rantai  pasok,  dekomposisi  proses  berdasarkan  model SCOR, validasi KPI ( Key Performance Indocator ), pembobotan  hierarki  KPI  dengan  metode  AHP  ( Pairwise Comparison) , scoring  system dengan  metode  OMAX, perhitungan  indeks  total  keseluruhan  kinerja  rantai  pasok, analisa  kinerja  rantai  pasok  dengan Traffic  Light  System, hingga diberikan rekomendasi perbaikan. Flowchart metodologi pengolahan data dapat dilihat pada Gambar 3.1.
Vol. 8 No. 1                                                                                             ISSN: 1411-6340 (Print)

## Mulai
Identifikasi Aliran Rantai Pasok Dekomposisi Proses Berdasarkan Model SCOR ( Supply Chain Operation Reference )
Validasi KPI ( Key Performance Indicator )
Pembobotan Hierarki KPI dengan Metode AHP ( Analytical Hierarchy Process ) - Perbandingan Berpasangan ( Pairwise Comparison) .
Scoring System dengan Metode OMAX ( Objective Matrix )
Analisa Kinerja Rantai Pasok dengan Traffic Light System
Rekomendasi Perbaikan Selesai Perhitungan Indeks Total Keseluruhan Kinerja Rantai Pasok Penyebaran Kuesioner 1 Validasi KPI Penyebaran Kuesioner 2 Pembobotan Hierarki KPI Gambar 3.1 Flowchart Metodologi Penelitian
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Identifikasi Aliran Rantai Pasok
Tahapan  pertama  adalah  mengidentifikasi  aliran  rantai pasok PT.  X secara langsung  dan berdasarkan data  yang ada. Aliran  rantai  pasok  PT.  X  untuk Refrigerator Division diidentifikasi secara langsung dan berdasarkan data yang ada. Data yang diambil secara langsung berupa wawancara dengan Production Engineering Manager dan Part  Control  &  CMC Manager .    Pada  Gambar  4.1  dapat  dilihat  bahwa  garis  yang berwarna  hijau  menyatakan  adanya  aliran  informasi,  garis berwarna  biru  menyatakan  adanya  perpindahan  aliran material/produk, sementara garis berwarna merah menyatakan aliran pengembalian baik dari konsumen ke pabrik maupun dari pabrik ke supplier . Aliran finansial tidak dijabarkan lebih lanjut dikarenakan  data  tersebut  termasuk  data  yang  bersifat konfidensial  atau  rahasia  perusahaan.  Garis  putus-putus menyatakan  lingkup  penelitian  yang  dilakukan,  yakni  hanya pada  divisi  lemari  es.  Aliran  rantai  pasok  berupa  siklus  yang dimulai dari konsumen – perusahaan – supplier – perusahaan – konsumen. Dalam siklus aliran rantai pasok tersebut memiliki beberapa  entitas  di  antaranya  adalah  konsumen, marketing , purchasing , supplier , produksi, dan transportasi.
Konsumen Marketing Sales Plan PPC (Production Planning and Control)
P/O
Purchasing Order
Refrigerator Division Part Control Refrigerator Division Supplier Receiving Part Refrigerator Division Production Line Refrigerator PQA (Product Quality Assurance) Incoming Part Defect F/G Final Goods Warehouse PT. X Logistik (Eksternal) Distributor, Retail, Hypermarket QRCC (Quality & Reliability Control Centre) PQA (Product Quality Assurance) Refrigerator Division Service Center Keterangan : Aliran Informasi Aliran Material/Produk Aliran Pengembalian CMC (Component Part Control) Refrigerator Division
Gambar 4.1 Aliran Rantai Pasok Produk Lemari Es
Vol. 8 No. 1                                                                                             ISSN: 1411-6340 (Print)

## B. Dekomposisi Proses Berdasarkan Model SCOR
Tahapan  kedua  adalah  mendekom-posisikan  proses- proses berdasarkan model SCOR. Dalam mendekomposisikan proses-proses aliran rantai pasok dari umum ke detail mengacu pada buku panduan Supply Chain Operation Reference versi 10 oleh Supply Chain Council (SCC), SCOR versi 12 oleh APICS, dan  jurnal-jurnal  pilihan  yang  berkaitan  dengan  SCOR. Pembuatan  metrik  KPI  disesuaikan  dengan  visi  dan  misi perusahaan serta hasil wawancara dengan manajer refrigerator division yang terkait dengan pengukuran kinerja pada upstream supply  chain saat  ini.  Pada  kerangka  model  SCOR,  pertama dilakukan  dekomposisi  ke  dalam  5  proses  inti  ( plan,  source, make, deliver, dan return ). Dalam 5 proses inti tersebut masing- masing  terdapat  5  atribut  kinerja  ( reliabilty,  responsiveness, agility,  costs, dan asset ).  Dalam  5  atribut  kinerja  tersebut terdapat  masing-masing  KPI  ( Key  Performance  Indicator ). Pada  penelitian  ini  atribut  kinerja  yang  digunakan  hanya reliability,  responsiveness ,  dan agility .  Hal  ini  dikarenakan costs dan asset adalah  atribut  kinerja  yang  berkaitan  dengan data keuangan perusahaan yang tentunya bersifat rahasia.
C. Validasi KPI (Key Performance Indicator)
Tahapan  ketiga  adalah  validasi  metrik  KPI  hasil  dari dekomposisi  proses  SCOR.    Validasi  dilakukan  oleh  pihak perusahaan untuk mengetahui KPI yang dapat mempresentasikan performansi kinerja PT. X divisi lemari es.
Metrik KPI yang telah divalidasi oleh Production Engineering Manager melalui diskusi dan kuesioner 1 adalah sebanyak 22 KPI  dimana  sebelumnya  tersusun  sebanyak  29  KPI  dalam melakukan  pengukuran  kinerja supply  chain divisi  lemari  es PT. X. Dari hasil validasi tersebut terdapat 22 KPI di antaranya adalah 3 KPI proses plan , 7 KPI proses source , 5 KPI proses make ,  4  KPI  proses deliver ,  dan  3  KPI  proses return .  Hasil validasi KPI dapat dilihat pada Tabel 4.1.

## D. Pembobotan Hierarki KPI dengan Metode AHP (Pairwise Comparison)
Tahapan  keempat  adalah  membuat  dan  memberikan pembobotan  terhadap  hierarki  KPI  level  1,  2,  dan  3  dengan menggunakan  metode  AHP  ( Analytical  Hierarchy  Process ) khususnya  menggunakan  perhitungan  matriks  perbandingan berpasangan  ( pairwise  comparison ).  Langkah  pertama  dalam pembobotan  metrik  KPI  adalah  merancang  struktur  hierarki AHP  diawali  dengan goal atau  tujuan,  dilanjutkan  dengan klasifikasi  dari  level  1,  2,  dan  3,  yakni  lima  proses  inti,  tiga atribut  kinerja, dan diakhiri dengan metrik KPI. Pembobotan ini dilakukan untuk mengetahui tingkat kepentingan atau bobot dari 5 proses inti, 3 atribut  kinerja, dan 22 metrik KPI. Struktur hierarki  AHP  pengukuran  kinerja supply chain refrigetator division PT. X (Gambar 4.2) dapat diketahui dari hasil validasi KPI pada Tabel 4.1 sebelumnya.
Pengukuran Kinerja
Supply Chain Refrigerator Division Menggunakan Metode SCOR Plan Source Make Delivery Return Reliability Responsive -ness Agility Reliability Reliability Reliability Reliability Responsive -ness Responsive -ness Responsive -ness Responsive -ness PRS 1.1 PRL 2.1
MAG 2.1 PRL 3.1
SRL 2.1 SRL 2.2
SRL 2.3 SRS 2.1 SRS 2.2 SRS
2.3
SRS
2.4
MRL 2.1 MRL 2.2
MRS 2.1
MAG
2.2
DRL 2.1
DRL 2.2
DRS 2.2 DRS 2.3 RRS 1.1 RRL 1.1 RRL 1.2
Gambar 4.2 Hierarki KPI Refrigerator Division PT. X
Pembobotan  dilakukan  dengan  mengolah  data  hasil kuesioner  2  yang  disebarkan  kepada  empat  karyawan  yang berkaitan  dengan  pengukuran  kinerja  yang  dilakukan,  maka keempat  karyawan  tersebut  dapat  juga  disebut  sebagai  pakar. Langkah kedua adalah menyusun kriteria-kriteria dalam bentuk matriks berpasangan hingga perhitungan diketahui nilai eigen tetap.  Hasil  keempat  pakar  harus  dihitung  terlebih  dahulu
masing-masing  secara  terpisah  untuk  mengetahui  apakah tingkat  kepentingan  sudah  konsisten.  Tingkat  kepentingan dapat dikatakan sudah konsisten jika nilai CR lebih kecil dari 0,1.  Hasil  Kuesioner  Proses  Inti  dari  Pakar Production Engineering Manager dalam bentuk matriks berpasangan dapat dilihat  pada  Tabel  4.2,  kemudian  mulai  dihitung  pembobotan metrik KPI dengan metode AHP ( pairwise comparison).
TABEL 4.2

## HASIL KUESIONER PROSES INTI DARI PAKAR PRODUCTION ENGINEERING MANAGER
Perhitungan  bobot  yang  pertama  adalah  melakukan perkalian matriks untuk mendapatkan nilai bobot atau tingkat kepentingan  kriteria  masing-masing  proses  inti  untuk  pakar Production Engineering Manager. Perkalian  matriks iterasi 1 yang  telah  dihitung,  dilanjutkan  dengan  perhitungan normalisasi.  Cara  menormalkan  matriks  adalah  dengan menjumlahkan  seluruh  baris,  kemudian  mencari  total  dari jumlah  baris.  Hasil  normalisasi  dapat  diketahui  dengan  cara membagi  setiap  jumlah  baris  dengan  total.  Selain  perkalian matriks  iterasi  1,  dihitung  pula  matriks  iterasi  2  dengan mengalikan hasil perkalian matriks iterasi 1.
Hasil  normalisasi  (nilai  eigen)  iterasi  1  dan  iterasi  2 dihitung selisihnya untuk mendapatkan nilai eigen yang tetap. Hal ini dilakukan hingga nilai selisih sama dengan 0, jika hasil tidak  sama  dengan  0,  maka  harus  dilakukan  iterasi  3. Perhitungan normalisasi ini dilakukan hingga iterasi 4 dimana hasil  sudah  menunjukkan  nilai  eigen  sama  dengan  0,  maka dapat  diketahui  nilai  eigen  tetap  proses  inti  untuk  pakar Production Engineering Manager.
Langkah  ketiga  adalah  perhitungan Consistency  Ratio (CR). Perhitungan konsistensi yang pertama adalah menghitung weighted sum vector. Cara perhitungannya adalah dengan  mengalikan  matriks  hasil  kuesioner  proses  inti  dari pakar Production  Engineering  Manager dengan  nilai  eigen tetap.
Hasil  perhitungan weighted  sum  vector dilanjutkan dengan  menghitung  nilai consistency  vector.  Consistency vector dihitung  dengan  cara  nilai wighted  sum  vector dibagi dengan  nilai  eigen.  Selanjutnya  adalah  mencari  lamda maksimum  dengan  cara  dihitung  rata-ratanya.  Hasil  lamda maksimum  tersebut,  kemudian  dicari  nilai consistency  index (CI) dengan cara membagi nilai lamda maksimum dikurangi n dengan nilai n dikurangi 1.
Selain CI, dalam menghitung consistency ratio (CR) juga dibutuhkan nilai random index (RI) yang sudah ditetapkan oleh Oak  Ridge  National  Laboratory.  Untuk  nilai  n  =  5,  nilai  RI adalah  1,12.  Untuk  mendapatkan  nilai  CR  dilakukan  dengan membagi nilai CI dengan RI.
Hasil  nilai  CR  ≤  0,1  dengan  nilai  0,0771,  menyatakan bahwa  kuesioner Production  Engineering  Manager sudah konsisten. Langkah kedua hingga ketiga sebelumnya dilakukan terhadap kuesioner keempat pakar.
Langkah  keempat  adalah  menggabungkan  seluruh kuesioner 2 yang telah dinyatakan konsisten untuk pembobotan KPI  kombinasi.  Perhitungan  ini  menggunakan  rumus  rataan geometrik  untuk  mendapatkan  matriks  kombinasi.  Data  yang
digunakan adalah hasil kuesioner keempat pakar seperti Tabel 4.2 kemudian diolah dengan rumus rataan geometrik sehingga menghasilkan  matriks  seperti  Tabel  4.3  berupa  matriks berpasangan kombinasi.

## TABEL 4.3 HASIL PENGGABUNGAN KUESIONER KEEMPAT PAKAR
Hasil penggabungan kuesioner keempat pakar kemudian dihitung  kembali  seperti  langkah  kedua  hingga  ketiga pembobotan  matriks  KPI.  Perhitungan  yang  sama  pada pembobotan  proses  inti  juga  diterapkan  pada  pembobotan atribut kinerja dan metrik KPI. Berikut adalah hasil perhitungan pembobotan dari 5 proses inti, 3 atribut kinerja, dan 22 metrik KPI dilihat pada Tabel 4.4.
TABEL 4.4

## BOBOT TINGKAT KEPENTINGAN KESELURUHAN

## E. Scoring System dengan Metode OMAX
Tahapan  kelima  adalah scoring  system dengan  metode OMAX  ( Objective Matrix ).  OMAX  berfungsi  untuk menyamakan  skala  nilai  dari  masing-masing  indikator  KPI. Data  historis  bulan  November  2017  hingga  April  2018  yang telah  dikumpulkan  kemudian  diolah  menggunakan  metode OMAX  untuk  mendapatkan  skor  pencapaian  performansi masing-masing  KPI.  Skor  pencapaian  performansi  memiliki
PE Plan Source Make Deliver Return Plan 1 3 1 0,5 7 Source 0,33333 1 1 0,5 5 Make 1 1 1 1 6 Deliver 2 2 1 1 3 Return 0,14286 0,2 0,16667 0,33333 1 Combined Plan Source Make Deliver Return Plan 1 2,0598 1,6266 1,8001 2,0103 Source 0,4855 1 1,8612 1,6818 2,3003 Make 0,6148 0,5373 1 0,6389 2,1515 Deliver 0,5555 0,5946 1,5651 1 1,8092 Return 0,4974 0,4347 0,4648 0,5527 1
Proses Inti Bobot Atribut Kinerja Bobot KPI Bobot Responsiveness 0,137 PRS 1.1 1 PRL 2.1 0,521 PRL 3.1 0,479 SRL 2.1 0,559 SRL 2.2 0,359 SRL 2.3 0,082 SRS 2.1 0,348 SRS 2.2 0,176 SRS 2.3 0,205 SRS 2.4 0,272 MRL 2.1 0,121 MRL 2.2 0,879 Responsiveness 0,373 MRS 2.1 1 MAG 2.1 0,691 MAG 2.2 0,309 DRL 2.1 0,351 DRL 2.2 0,649 DRS 2.2 0,282 DRS 2.3 0,718 RRL 1.1 0,247 RRL 1.2 0,753 Responsiveness 0,839 RRS 1.1 1 Return 0,1049 Reliability 0,161 Deliver 0,1824 Reliability 0,747 Responsiveness 0,253 Make 0,1600
Reliability 0,272
Agility 0,354 Plan 0,3122 Reliability 0,863 Source 0,2405 Reliability 0,738 Responsiveness 0,262
Vol. 8 No. 1                                                                                             ISSN: 1411-6340 (Print)
tingkat level 0 hingga level 10 untuk diolah dengan bobot KPI yang  telah  didapatkan  sebelumnya  agar  didapatkan  nilai pencapaian setiap KPI.
KPI  yang  telah  tervalidasi  dapat  diukur  performansinya dengan  menentukan  data  historis  yang  sesuai.  Data  tersebut kemudian  diolah  dan  ditentukan  target  pencapaiannya berdasarkan  diskusi  dengan  pihak  perusahaan  sebagai  tingkat performansi  level  10.  Data  bulanan  yang  sudah  ditentukan tersebut  dihitung  rata-ratanya  untuk  dijadikan  standar performansi pada level 3. Data dengan pencapaian performansi terburuk  dinyatakan  sebagai  level  0.  Level  4-9  dan  level  1-2 diisi dengan perhitungan interpolasi. Sel score pada Tabel 4.5 diisi  dengan  melihat  nilai performance KPI  berada  dilevel berapa tepatnya menggunakan perkalian silang. Sel weight diisi dengan bobot masing-masing KPI yang telah didapatkan pada Tabel 4.4. Sel value didapatkan dengan mengalikan nilai score dan weight . Perhitungan OMAX dilakukan pada setiap proses inti  setiap  bulannya.  Berikut  adalah  salah  satu  contoh perhitungan  OMAX  bulan  Desember  2017  proses  inti plan dapat dilihat pada Tabel 4.5.
Tabel 4.5 Perhitungan OMAX Proses Inti Plan Bulan Desember 2017

## F. Perhitungan Indeks Total Keseluruhan Kinerja Rantai Pasok
Tahapan  keenam  adalah  perhitungan  indeks  total keseluruhan  kinerja  rantai  pasok  yang  dapat  menunjukkan tingkat  performansi  kinerja supply  chain  management setiap bulannya.  Nilai  pencapaian  setiap  KPI  yang  telah  didapat sebelumnya  diolah  dengan  bobot  dari  masing-masing  proses inti,  atribut  kinerja,  dan  KPI  untuk  mendapatkan  indeks  total sehingga  dapat  diketahui  tingkat  performansi  kinerja  terbaik dan terburuk antara bulan Desember 2017 hingga April 2018. Perhitungan  indeks  total  dimulai  dengan  memindahkan  nilai score setiap  KPI  dalam  perhitungan  OMAX  sebelumnya  ke tabel  perhitungan  indeks  total.  Pada  kolom  total value KPI merupakan  penjumlahan value KPI  berdasarkan  atribut kinerjanya. Value atribut  kinerja  didapatkan  dengan mengalikan kolom total value KPI dengan bobot atribut kinerja. Sama  halnya  dengan  total value KPI,  pada  kolom  total value atribut  kinerja  merupakan  penjumlahan value atribut  kinerja berdasarkan  proses  intinya. Value proses  inti  didapatkan dengan  mengalikan  kolom  total value atribut  kinerja  dengan bobot  proses  inti.  Indeks  total  merupakan  penjumlahan value proses inti. Perhitungan indeks total merupakan penggabungan keseluruhan  dari  perhitungan  OMAX  yang  dilakukan  pada setiap  proses  inti  setiap  bulannya.  Berikut  adalah  salah  satu contoh  perhitungan  indeks  total  bulan  Desember  2017  dapat dilihat pada Tabel 4.6.
Tabel 4.6 Perhitungan Indeks Total Bulan Desember 2017 PRS 1.1 PRL 2.1 PRL 3.1 87,288 0,279 4,904 10 100,000 0,000 0,000 9 98,618 0,161 0,770 8 97,236 0,321 1,539 7 95,854 0,482 2,309 6 94,471 0,643 3,078 5 93,089 0,803 3,848 4 91,707 0,964 4,618 3 90,325 1,125 5,387 2 89,144 1,684 10,130 1 87,963 2,243 14,872 0 86,782 2,802 19,615 0,429 8,261 3,628 1 0,521 0,479 0,42872 4,30381 1,73772
Desember 2017
No. KPI Performance
L E V E L Weight Value Score
Vol. 8 No. 1                                                                                             ISSN: 1411-6340 (Print)

## G. Analisa Kinerja Rantai Pasok dengan Traffic Light System
Tahapan  ketujuh  adalah  menganalisis  kinerja  rantai pasok  PT.  X  divisi  lemari  es  dengan Traffic  Light  System . Scoring  system dengan  metode  OMAX  yang  dilakukan sebelumnya  diberi  bantuan  3  kategori  warna  yaitu  merah, kuning,  dan  hijau  untuk  mempermudah  dalam  memahami pencapaian kinerja perusahaan yang sudah mencapai target maupun  yang  tidak  mencapai  target.  Hasil  analisa  dari Traffic  Light  System tersebut  dapat  menyimpulkan  KPI mana saja yang perlu diberikan usulan perbaikan atau tidak. Traffic Light  System pada  Tabel  4.5  perhitungan  OMAX proses  inti  plan  bulan  Desember  2017  sudah  diberikan warna pada level performansi dan nilai pencapaian score .
H. Rekomendasi Perbaikan
Tahapan
kedelapan atau terakhir adalah merekomendasikan  perbaikan.  Rekomendasi  perbaikan diberikan berdasarkan analisa Traffic Light System terhadap indikator yang tidak pernah masuk kategori hijau. KPI yang selalu  berada  pada  kategori  merah  dan  kuning  diberikan usulan perbaikan berupa tindakan yang dapat
diimplementasikan pada PT. X divisi lemari es. Traffic Light System pada  perhitungan  OMAX  secara  keseluruhan  dari bulan  Desember  2017  hingga  April  2018  menunjukkan bahwa  terdapat  9  KPI  yang  tidak  pernah  masuk  kategori hijau, di antaranya adakah SRL 2.2, SRL 2.3, SRS 2.2, SRS 2.3, SRS 2.4, MRL 2.1, DRS 2.3, RRL 1.1, dan  RRL 1.2, maka  kesembilan  KPI  tersebut  harus  diprioritaskan  dan perlu diberikan rekomendasi perbaikan segera.
Selain  9  KPI  yang  harus  diprioritaskan  dan  perlu diberikan rekomendasi perbaikan segera, terdapat 10 KPI di bulan  dengan  indeks  total  terendah,  yaitu  bulan  Desember 2017 harus diberikan perhatian lebih pada KPI berkategori merah  dan  kuning,  di  antaranya  adalah  PRS  1.1,  PRL  3.1, SRL 2.1, SRS 2, MRS 2.1, MAG 2.1, DRL 2.1, DRL 2.2, DRS 2.2, dan RRS 1.1. Mengetahui 10 KPI tersebut pernah masuk  kategori  hijau,  maka  hal  perlu  dilakukan  adalah mempertahankan  performansi  KPI  pada  bulan  yang mendapatkan pencapaian hijau. Berikut adalah rekomendasi perbaikan  yang  diberikan  pada  9  KPI  beserta  penyebab rendahnya pencapaian performansinya. Penyebab dikemukakan  oleh  pihak  perusahaan  berdasarkan  yang pernah  terjadi  di  lapangan.  Rekomendasi  perbaikan  dapat dilihat pada Tabel 4.7
Value KPI (D) Total Value KPI (E) Value Atribut Kinerja (F=BxE) Total Value Atribut Kinerja (G) Value Proses Inti (H=AxG) Responsiveness 0,137 PRS 1.1 1 0,4287 0,42872 0,05873 PRL 2.1 0,521 4,3038 PRL 3.1 0,479 1,7377 SRL 2.1 0,559 1,4838 SRL 2.2 0,359 0,2003 SRL 2.3 0,082 0,0458 SRS 2.1 0,348 0,0000 SRS 2.2 0,176 1,1791 SRS 2.3 0,205 1,2100 SRS 2.4 0,272 0,0000 MRL 2.1 0,121 0,0000 MRL 2.2 0,879 8,7900 Responsiveness 0,373 MRS 2.1 1 0,8950 0,89505 0,33385 MAG 2.1 0,691 0,0952 MAG 2.2 0,309 3,0900 DRL 2.1 0,351 0,9616 DRL 2.2 0,649 2,5960 DRS 2.2 0,282 1,2850 DRS 2.3 0,718 6,3478 RRL 1.1 0,247 0,2206 RRL 1.2 0,753 1,9363 Responsiveness 0,839 RRS 1.1 1 0,0000 0,00000 0,00000 3,59344 Indeks Total 3,85231 0,61637 1,90261 0,45758 Return 0,1049 Reliability 0,161 2,15689 0,34726 4,58863 0,83697 Responsiveness 0,253 7,63282 1,93110 Deliver 0,1824 Reliability 0,747 3,55760 2,65753 0,34726 0,03643 0,354 3,18524
1,12757 Make 0,1600 Reliability 0,272 8,79000 2,39088 Desember 2017 Bobot Proses Inti (A) Bobot Atribut Kinerja (B) Bobot Metrik KPI (C) Plan 0,3122 5,27258 1,64610 Reliability Responsiveness 0,262 2,38906 0,62593 0,863 6,04153 5,21384 Source 0,2405 Reliability 0,738 1,72991 1,27667 Agility
Tabel 4.7 Rekomendasi Perbaikan KPI PT. X No. KPI KPI Rekomendasi Perbaikan Penyebab SRL 2.2 Persentase bahan baku terkirim tanpa cacat Sistem handling & keeping di perjalanan perlu diperhatikan.
Contoh: penyimpanan lampu dapat dibuatkan tempat berbahan busa agar lampu tidak saling bergesekan yang menyebabkan pecahnya lampu.
Rusak saat di perjalanan, pengemudi kurang berhati- hati, metode penyimpanan di armada yang kurang tepat, internal problem supplier. SRL 2.3 Persentase jumlah bahan baku yang cacat dari supplier SRS 2.2 Waktu yang dibutuhkan dalam proses inspeksi bahan baku yang dikirim oleh supplier Banyaknya cacat bahan baku yang sampai di pabrik. Hal ini dapat dikarenakan oleh penyebab KPI SRL 2.2 dan SRL 2.3. SRS 2.3 Kecepatan respon karyawan dalam menangani bahan baku yang sampai di pabrik RRL 1.1 Persentase banyaknya pengembalian bahan baku kepada supplier RRL 1.2 Kehandalan karyawan dalam pengecekan bahan baku cacat yang perlu dikembalikan kepada supplier SRS 2.4 Waktu yang dibutuhkan dalam penyimpanan bahan baku di gudang Pengecekan berkala mesin produksi, penjemputan karyawan harus tepat waktu. Operator datang terlambat, mesin produksi rusak. MRL 2.1 Persentase jumlah produk cacat selama proses produksi Cacat terbanyak berada pada temperature NG, memberikan pelindung pada pipa berupa kain anti api ( flame retardant / fiberglass ) agar tidak mudah terbakar. Mesin produksi rusak, operator kurang handal menggunakan mesin. DRS 2.3 Kecepatan respon supplier dalam menanggapi keterlambatan sampainya bahan baku di pabrik Tracking pengiriman bahan baku dan tambahan armada pengiriman atau pengemudi dari supplier . Banyaknya pengiriman bahan baku, adanya kemacetan di jalan, pengemudi supplier kurang komunikatif.

## V. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian  tugas akhir yang dilakukan pada divisi lemari es berdasarkan hasil pengolahan data dan analisa hasil adalah sebagai berikut:
1. Hasil  identifikasi  dan  validasi  KPI  oleh Production Engineering Manager melalui diskusi dan kuesioner 1 adalah  terdapat  22  KPI  valid  terbagi  menjadi  3  KPI proses plan , 7 KPI proses source , 5 KPI proses make , 4 KPI proses deliver , dan 3 KPI proses return .
2. Hasil  penelitian  yang  telah  dianalisis  dengan Traffic Light System menunjukkan bahwa terdapat 9 KPI yang tidak pernah masuk kategori hijau, di antaranya adakah SRL 2.2, SRL 2.3, SRS 2.2, SRS 2.3, SRS 2.4, MRL 2.1, DRS 2.3, RRL 1.1, dan RRL 1.2, maka kesembilan KPI tersebut harus diprioritaskan dan perlu diberikan rekomendasi perbaikan segera.
3. Hasil  indeks  total  keseluruhan  kinerja  rantai  pasok menunjukkan  bahwa  performansi  terendah  berada pada bulan Desember 2017 dengan indeks total sebesar
3,5934  dan  tertinggi  berada  pada  bulan  Maret  2018 dengan indeks total sebesar 7,002. Selain 9 KPI yang harus  diprioritaskan  dan  perlu  diberikan  rekomendasi perbaikan  segera,  terdapat  10  KPI  di  bulan  dengan indeks  total  terendah  harus  diberikan  perhatian  lebih pada KPI berkategori merah dan kuning, di antaranya adalah PRS 1.1, PRL 3.1, SRL 2.1, SRS 2, MRS  2.1, MAG 2.1, DRL 2.1, DRL 2.2, DRS 2.2, dan RRS 1.1.

## REFERENSI
[1] R.E. Indrajit, R. Djokopranoto, Konsep Manajemen Supply Chain:  Cara  baru  memandang  mata  rantai  penyediaan barang. Jakarta: Grasindo , 2002.
[2] N. S. Maulidiya, N.W. Setyanto, R. Yuniarti, “Pengukuran Kinerja Supply Chain Berdasarkan Proses Inti Pada Supply Chain Operation Reference (SCOR) (Studi Kasus Pada PT Arthawenasakti Gemilang Malang)”, Jurnal Rekayasa dan Manajemen  Sistem  Industri,  vol.2,  no.4,  pp.  696-705, 2014.
[3] E.  Irawati,  S.  Dadang,  Ahmad,  “Pengukuran  Kinerja Supply Chain CV. X Berdasarkan Lima Proses Inti Model Supply  Chain  Operations  Reference  (SCOR)”,  Jurnal Ilmiah Teknik Industri, vol.5, no.1, pp. 28 -35, 2017.
[4] A.  Setiawan, et  al., “Integrasi  Model  SCOR  dan  Fuzzy AHP  untuk  Perancangan  Metrik  Pengukuran  Kinerja Rantai Pasok Sayuran”, Jurnal Manajemen dan Organisasi,
vol.1, no.3, pp. 148-161, 2010.
[5] Supply Chain Council, Supply Chain Operations Reference (SCOR) Model Overview, version 10.0, United State and Europe , 2010.
[6] M.  Ulfa,  M.  Ridwan,  “Analisis  Pengukuran  Kinerja Karyawan dengan Metode Human Resources Scorecard Di BMT  Logam  Mulia”,  Jurnal  Ekonomi  Syariah Equilibrium, vol.3, no.2, pp. 311-339, 2015.
[7] E. Darmanto, N. Latifah, N. Susanti, “Penerapan Metode AHP  (Analythic  Hierarchy  Process)  untuk  Menentukan Kualitas Gula Tumbu”, Jurnal SIMETRIS, vol.5, no.1, pp. 75-82, 2014.
[8] F. Agustina, N. A. Riana, “Analisis Produktivitas dengan Metode  Objective  Matrix  (OMAX)  di  PT.  X”,  Jurnal Teknik dan Manajemen Industri, vol.6, no.2, pp. 150-158, 2011.
[9] Adiyanto,  M.  A.  Suryatmo,  A.  S.  Gunawan,  “Analisis Pengukuran Kinerja Perusahaan
dengan Metode
Performance  Prism  dan  Scoring  Objective  Matrix (OMAX) Pada PT. BPAS”, Jurnal SINERGI, vol.18, no.2, pp. 61-70, 2014.