## Journal Of Industrial Engineering Management
( JIEM Volume 3.No 2 2018)

## PENGEMBANGAN  MODEL PENGUKURAN  KINERJA  AGRI- FOOD SUPPLY CHAIN BERKELANJUTAN BERBASIS PENGELOLAAN RISIKO
Anggriani Profita , Deasy Kartika  Rahayu
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Mulawarman Kampus Gunung Kelua, Jl. Sambaliung No. 9, Samarinda, 75119
Email: profita@ft.unmul.ac.id , anggi.profita@yahoo.com

## ABSTRACT
Risk  and  uncertainty  have  always  been  important  issues  in  supply  chain management. Especially in agri- food supply chain (AFSC), the complexity of managing risk and uncertainty increases because of the characteristics of easily damaged  agricultural  products,  and  the  nature  of  their  production  which  is largely based on unexpected weather and biological processes. Therefore, a risk management  effort  is  needed  which presents  an  assessment  of  factors  that  can weaken the competitiveness and performance of AFSC. This study  integrates AFSC's  performance  measurement  framework  and  the  concept  of  Rapid Agricultural Supply Chain Risk Assessment, by taking into account sustainable aspects  that include  economic  (profit),  social  (people),  and  environmental (planet) Article history : Submit 5 September 2018 Received in from 9 September 2018 Accepted 20 September 2018
Available online 30 Oktober 2018
aspects. The theoretical framework produced was tested using Structural Equation Modeling  (SEM).  Questionnaires  were  given  to  193  food  crop farmers  in  the agricultural  centers  of  Paser  Regency  and  PPU.  Based  on the  analysis  of  the construct  model (outer  model),  all  indicators fulfill  convergent  validity,  except for  the  PR12  indicator  which  is  related  to  the  risk  of  legal  regulation  and bureaucracy.  Therefore,  this  indicator  is  excluded  from  the  construct  of  the research  model.  After  all  indicators  are  validated,  reliability  testing  is  then performed by looking at the composite reliability value of the indicator block that measures each construct. All constructs have values above 0.7, so everything can be said to be reliable. As for the structural model analysis (inner model), it can be concluded that risk  management has a significant effect  on AFSC performance and  sustainable  perspective.  However,  sustainable  perspective  variables  have  no significant effect on AFSC performance.
Keywords: Performance  Measurement, Agri-Food Supply  Chain,  Sustainability,  Risk,  SEM
Published By: Liscensed by: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Fakultas Teknologi Industri
Universitas Muslim Indonesia Address : Jl. Urip Sumoharjo Km. 5 (Kampus II UMI) Makassar Sulawesi Selatan. Email : Jiem@umi.ac.id Phone : +6281341717729 +6281247526640

## ABSTRAK
Risiko dan ketidakpastian selalu menjadi isu penting dalam pengelolaan rantai pasok. Khususnya dalam agri- food  supply  chain (AFSC),  kompleksitas  pengelolaan  risiko  dan  ketidakpastian  meningkat  karena  karakteristik produk hasil pertanian yang mudah rusak, serta sifat produksinya yang sebagian besar didasarkan pada faktor cuaca dan proses biologi yang tidak terduga. Oleh karena itu, diperlukan upaya pengelolaan risiko yang  menyajikan  penilaian  terhadap  faktor-faktor  yang  dapat  melemahkan  daya  saing  dan  kinerja  AFSC. Penelitian ini mengintegrasikan kerangka pengukuran kinerja AFSC dan konsep Rapid Agricultural Supply Chain  Risk  Assessment ,  dengan  memperhatikan  aspek-aspek  berkelanjutan  yang  meliputi  aspek  ekonomi ( profit ), sosial ( people ), dan lingkungan ( planet ). Kerangka teoritis yang dihasilkan diuji menggunakan Structural Equation Modeling (SEM). Kuesioner diberikan kepada 193 petani tanaman pangan yang tersebar di sentra- sentra  pertanian  Kabupaten  Paser  dan  PPU.  Berdasarkan  analisis  model  konstruk  ( outer  model ),  seluruh indikator memenuhi convergent validity , kecuali indikator PR12 yang berkaitan dengan risiko regulasi hukum dan birokrasi. Oleh karena itu, indikator ini dikeluarkan dari konstruk model penelitian. Setelah semua indikator tervalidasi, selanjutnya dilakukan uji reliabilitas dengan melihat nilai composite reliability dari blok indikator  yang  mengukur  setiap  konstruk.  Seluruh  konstruk  memiliki  nilai  di  atas  0.7,  sehingga semuanya dapat  dikatakan  reliabel.  Adapun  berdasarkan  analisis  model  struktural  ( inner  model ),  dapat  disimpulkan bahwa pengelolaan risiko berpengaruh signifikan terhadap kinerja AFSC dan perspektif berkelanjutan. Akan tetapi, variabel perspektif berkelanjutan tidak berpengaruh signifikan terhadap kinerja AFSC. Kata Kunci: Pengukuran Kinerja, Agri-Food Supply Chain, Berkelanjutan, Risiko, SEM

## 1. Latar Belakang
Globalisasi dan pertumbuhan ekonomi telah menyebabkan peningkatan kepentingan sektor pertanian dan menjadikannya  sebagai  salah  satu  sektor penting dalam perekonomian dunia saat ini (Agarwal,  2017;  Dania,  dkk.,  2016; Handayati,  dkk.,  2015).  Hal ini  dikarenakan produk-produk hasil pertanian seperti buah dan  sayuran  merupakan  sumber  bahan  baku bagi  banyak  industri  (Agarwal,  2017).  Di negara-negara  berkembang,  pentingnya sektor pertanian ditandai dengan tingginya angka  penyerapan  tenaga  kerja  di  sektor tersebut (Gold, dkk., 2016). Khususnya di Indonesia,  produk-produk  hasil  pertanian seperti padi, jagung, kedelai, gula, cabai, dan bawang  merah  menjadi  komoditas  utama yang  mendukung  pembangunan  jangka panjang nasional (Dania, dkk., 2016).
Kalimantan Timur merupakan salah satu provinsi  di  Indonesia  yang  memiliki keragaman sumber daya alam. Dalam hal ini, Kalimantan  Timur  telah  mencanangkan  visi “Kaltim Maju 2030” melalui terwujudnya pertumbuhan ekonomi hijau yang
berkeadilan dan berkelanjutan ( green economy with  equity ),  dimana  sektor  pertanian  akan
menjadi  sektor  penentu  pertumbuhan ekonomi  Kalimantan  Timur.  Sehubungan dengan  upaya  mencapai  visi  tersebut, pemerintah  provinsi  Kalimantan  Timur telah  menetapkan  kawasan  industri  berbasis tanaman  pangan  di  Kabupaten  Paser  dan Kabupaten  Penajam  Paser  Utara  (PPU). Kabupaten  Paser  dan  PPU  memiliki  potensi lahan  pengembangan  pertanian  seluas  6.900 Ha. Pada tahun 2030, kedua kabupaten ini diprediksi  akan  menjadi  pusat  industri penghasil  produk  pangan  di  Kalimantan Timur (Ishak, dkk., 2013).
Produk-produk  hasil  pertanian  memiliki karakteristik  khusus  yang  menjadikan pengelolaan  rantai  pasoknya  menjadi  lebih kompleks  dibandingkan  komoditas  lainnya. Kompleksitas  tersebut  dapat  ditinjau  dari aspek sifat produksi maupun produk yang dihasilkan.  Dari  aspek  produksi,  sebagian besar  aktivitas  pertanian  didasarkan  pada proses  biologis  yang  sifatnya  tidak  terduga dan  amat  bergantung  kepada  cuaca,  serta siklus produksinya yang panjang dan bersifat musiman.  Adapun  produk-produk  hasil pertanian  memiliki  umur  simpan  yang pendek  karena  produknya  mudah  rusak, serta memiliki kualitas dan kuantitas yang
bervariasi (Gold, dkk., 2016; Dania, dkk., 2016;  Handayati,  dkk.,  2015;  Vlajic, dkk.,
2011; Ahumada dan Villalobos, 2009; Jaffe, dkk., 2008; Aramyan, dkk., 2007).
Rantai  pasok  produk-produk  hasil pertanian  dikenal  dengan  istilah agri-food supply  chain (AFSC).  AFSC  mencakup seluruh aktivitas dari petani dan pemasok yang menyediakan bahan baku, produsen makanan yang memproses produk makanan untuk meningkatkan nilai tambah,
distributor dan ritel yang mendistribusikan produk hingga sampai ke tangan  konsumen  melalui  proses  bisnis yang  sistematis  (Dania, dkk.,  2016).  Gold, dkk.  (2016)  dan  Aramyan,  dkk.  (2006) mengklasifikasikan  produk- produk  hasil pertanian  ke  dalam  dua  kategori,  yaitu produk  segar  yang  belum  mengalami proses  pengolahan  dan  produk makanan olahan.  Pengetahuan  terkait  karakteristik dan  klasifikasi  produk  ini  menjadi penting sebelum melakukan
pengembangan sistem pengukuran kinerja. Agar  dapat  menilai  keberhasilan  AFSC, maka diperlukan sistem pengukuran kinerja yang  komprehensif  dan  mencerminkan karakteristik  khusus  yang  dimiliki  oleh produk-produk  hasil  pertanian  (Gold, dkk., 2016; Aramyan, dkk., 2007). Sistem pengukuran  kinerja  yang  dikembangkan juga harus  mampu  mengakomodir  risiko dan ketidakpastian yang
dapat
melemahkan  kinerja  dan  daya  saing AFSC  yang  pada  gilirannya  dapat mengancam  pencapaian  pembangunan ekonomi  dan  stabilitas  sosial  (Jaffe,  dkk., 2008).  Untuk  itu,  diperlukan  adanya model  pengukuran  kinerja  AFSC  yang berkelanjutan  berbasis  pengelolaan risiko.
Pengelolaan risiko berfungsi untuk
mengembangkan  proses  yang  terkendali
dan mampu memenuhi kebutuhan
pelanggan,  sehingga  rantai  pasok  mampu menawarkan  produk  berkualitas  tinggi kepada  konsumen  dengan  kuantitas  yang tepat di waktu yang tepat pula (Gold, dkk.,
2016).
Penelitian      ini      bertujuan      untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja AFSC serta menganalisis efektivitas pengintegrasian konsep pengelolaan risiko ke  dalam  model  pengukuran  kinerja AFSC. Pengukuran kinerja AFSC mengadopsi kerangka yang dikembangkan oleh Aramyan, dkk. (2007), dan mengintegrasikannya dengan konsep Rapid  Agricultural  Supply  Chain  Risk Assessment yang  digagas  oleh  Jaffe,  dkk. (2008),  serta  mempertimbangkan  aspek- aspek  berkelanjutan  yang  meliputi  aspek ekonomi  ( profit ),  sosial  ( people ),  dan lingkungan ( planet ). Kerangka teoritis yang dihasilkan  diuji  menggunakan Structural Equation  Modeling (SEM).  Melalui  SEM, hubungan  antar  variabel  yang  kompleks diuji secara  simultan  untuk  mendapatkan gambaran  menyeluruh  mengenai  model (Ghozali, 2007).
Penelitian  ini  penting  untuk dilakukan guna meningkatkan kinerja  AFSC  yang  pada  gilirannya dapat  meningkatkan  daya  saing sektor  pertanian.  Integrasi  konsep pengelolaan risiko diharapkan dapat mereduksi risiko serta ketidakpastian  yang  dihadapi  oleh AFSC  seperti  faktor  cuaca,  proses biologi,  produksi  dan  siklus  pasar, serta ketidakpastian situasi ekonomi  dan  politik  dalam  sektor pangan dan pertanian.  Secara khusus,  penelitian  ini  diharapkan dapat  menunjang  pencapaian  visi
Kaltim Maju 2030 melalui terwujudnya  sektor  pertanian  yang stabil  dan  mampu  menunjang keamanan dan ketahanan pangan.

## 2. Metode Penelitian
Secara  umum,  terdapat  tiga tahapan  utama  dalam  penelitian  ini yang meliputi konseptualisasi model,
pengumpulan dan
pengolahan  data,  serta  analisis  dan
pembahasan. Tahapan penelitian secara  rinci  dipaparkan  sebagai berikut.

## 2.1 Konseptualisasi Model
Konseptualisasi  model  terdiri lima tahapan, yaitu: 1. Pembentukan model berbasis teori Pembentukan model berdasarkan  pada kajian penelitian terdahulu tentang model pengukuran kinerja rantai pasok, antara lain Li dan O’Brien (1999), Van der Vorst (2000), Aramyan, dkk.
(2007),
Bhagwat dan Sharma (2007), serta
Hahn dan Kuhn (2011).
2. Penentuan model dasar penelitian Berdasarkan  beberapa  model  yang telah dikaji, model dasar yang dipilih adalah model pengukuran kinerja Aramyan, dkk.  (2007)  karena  secara khusus mengkaji indikator kinerja di bidang AFSC.
3. Pengembangan  model  penelitian Model  penelitian  ini  menggunakan empat  variabel  menurut  Aramyan, dkk.  (2007)  yang  dikolaborasikan dengan  dimensi sustainability (dimensi ekonomi, lingkungan,  dan  sosial)  dan sumber- sumber  risiko  ASFC,  dengan indikator masing-masing variabel dikembangkan berdasarkan penelitian- penelitian terdahulu. 4. Pengembangan hipotesis pembentuk model
a. Hipotesis 1
Gold,  dkk.  (2016) menyatakan bahwa pengelolaan  risiko  berfungsi untukmengembangkan proses yang terkendali,  sehingga  rantai  pasok mampu menghadirkan produk berkualitas  tinggi  secara  tepat  waktu dan tepat jumlah.
b. Hipotesis 2
Varsei,  dkk.  (2014)  menyatakan bahwa perspektif berkelanjutan dapat diaplikasikan untuk mempertahankan strategi  kompetitif rantai pasok  dalam aspek ekonomi, lingkungan, dan sosial.
c. Hipotesis 3 Jeffe,  dkk.  (2008)  menyatakan bahwa  risiko  dan  ketidakpastian dapat  melemahkan  kinerja  dan daya  saing  AFSC  yang  pada gilirannya dapat mengancam pencapaian pembangunan  ekonomi
dan stabilitas sosial.
H2 Perspektif Berkelanjutan • Dimensi ekonomi (profit) • Dimensi lingkungan (planet)
• Dimensi sosial (people) Kinerja AFSC • Efisiensi • Fleksibilitas • Responsivitas • Kualitas makanan H3
Gambar 1. Pengembangan Hipotesis Pembentuk Model
2.2 Pengumpulan dan Pengolahan Data
Teknik pengumpulan data yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  meliputi observasi,  wawancara,  dan  pengisian kuesioner.  Langkah-langkah  pengumpulan data  meliputi  penentuan  unit  analisis  dan responden, identifikasi responden,
penentuan  jumlah  unit  analisis  dan responden,  dan  pembuatan  kuesioner. Di samping itu, dilakukan pula
pengumpulan data sekunder yang berasal dari  sumber-  sumber  yang  relevan  dengan penelitian ini.
Terdapat  tiga  konstruk  yang  ingin  diuji,
yaitu  pengelolaan  risiko  (PR),  perspektif berkelanjutan  (PB),  dan  kinerja  rantai  pasok pertanian  (KRP).  Setiap  variabel  laten tersebut  memiliki  indikator  yang  berbeda- beda, dimana PR, PB, dan KRP memiliki
indikator berturut-turut sebanyak 5, 3, dan 4 dengan  total  indikator  adalah  12  buah.
Menurut  Santoso  (2011),  untuk  setiap indikator yang akan diuji paling tidak harus memiliki  15 data  sampel  atau  responden. Oleh karena itu, responden minimal yang dibutuhkan dalam penelitian ini
berjumlah  12  indikator  x  15  data sampel/indikator  =  180  responden.  Adapun teknik sampling yang  digunakan  untuk memilih  responden  ini  adalah purposive sampling . Teknik ini dipilih karena responden  yang  diteliti  telah  ditetapkan,
yaitu  para  pelaku  rantai  pasok  tanaman pangan  dan  hortikultura  segar  yang belum mengalami  proses  pengolahan  menjadi produk  makanan  di  Kabupaten Paser  dan Kabupaten Penajam Paser Utara (PPU).
2.3 Analisis dan Pembahasan
Beberapa analisis yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi:
1. Analisis  deskriptif  dilakukan  terhadap kuesioner  untuk  mengetahui  pola persebaran responden dilihat dari faktor- faktor  demografis  seperti  jenis  kelamin, usia, pendidikan, serta lamanya menekuni bidang agribisnis.
2. Analisis  model  konstruk  merupakan analisis  yang  dilakukan  pada  tahapan pembentuk  model  mulai  dari  model dasar hingga model penelitian.
3. Analisis model struktural yang dilakukan pada proses pengolahan data menggunakan SEM berbasis PLS.
3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Analisis Deskriptif
Objek  dari  penelitian  ini  adalah  193 petani  tanaman  pangan  yang  tersebar  di sentra-sentra  pertanian  Kabupaten  Paser dan  PPU.  Sebanyak  110  responden berasal dari  Kabupaten  Paser,  sementara 83  responden  lainnya  merupakan  petani di  Kabupaten  PPU.  Jumlah  responden  ini lebih  banyak  dari  yang  direncanakan sebagai antisipasi jika ditemukan
kuesioner yang tidak valid.
H1
Pengelolaan Risiko
• Proses
• Regulasi hukum & birokrasi
• Permintaan
• Pasokan • Lingkungan
Sebagai  langkah  awal,  para  responden mengisi  kuesioner  yang  berisi  identitas mereka. Beberapa hal yang ditanyakan diantaranya  adalah  jenis  kelamin,  usia, pendidikan  terakhir,  lama  menekuni pekerjaan sebagai
petani, status kepemilikan lahan, dan lain-lain.
Berdasarkan pengolahan kuesioner diketahui bahwa  mayoritas  petani  berjenis  kelamin laki-laki,  berusia  31  –  40  tahun,  dan lulusan  SD.  Di  samping  itu,  dapat  pula dilihat  bahwa  sebagian  besar  responden telah berprofesi  sebagai petani  selama  11
–
20 tahun, dimana 84% petani mengelola lahan milik mereka sendiri.
3.2 Analisis Model Konstruk
Analisis ini dilakukan untuk mengetahui validitas dan reliabilitas indikator- indikator  pembentuk  konstruk  variabel eksogen  dan  endogen.  Dalam  hal  ini, variabel  eksogen  pengelolaan  risiko (PR)  diukur menggunakan  5  indikator,
yaitu  PR11,  PR12,  PR13,  PR14,  dan PR15.  Adapun variabel eksogen perspektif berkelanjutan  (PB)  diukur  menggunakan
3 indikator, yaitu PB21, PB22, dan PB23.
Sementara itu, variabel endogen (dependen)  kinerja  AFSC  diukur  dengan
4  indikator  yaitu  KRP31,  KRP32,
KRP33, dan KRP34. 1. Uji validitas Pengujian validitas untuk indikator reflektif menggunakan korelasi antara skor item dengan skor konstruknya.  Pengukuran  dengan indikator reflektif menunjukkan adanya perubahan pada suatu
indikator  dalam  suatu  konstruk  jika indikator  lain  pada  konstruk  yang sama berubah  (atau  dikeluarkan  dari model).  Tabel  1  menunjukkan  bahwa loading  factor memberikan  nilai  di  atas yang  disarankan  yaitu  R tabel 0.50 terkecuali untuk indikator  PR12 (pengelolaan  risiko  pernyataan  ke- 2). Indikator  yang  tidak  valid  dikeluarkan dari  konstruk  model  penelitian,
sementara  indikator  yang  valid  tetap digunakan  karena  telah  memenuhi convergent validity .
PR12 merupakan pernyataan yang berkaitan dengan regulasi hukum dan birokrasi,  yang  terdiri  dari  risiko kebijakan  dan  institusional,  risiko politik, dan risiko tenaga kerja.
a. Risiko kebijakan dan institusional Risiko ini mengacu pada peraturan dan  keputusan  operasional  oleh pemerintah dan lembaga pemerintahan yang membatasi partisipasi rantai pasok dan mengacaukan  aliran  fisik,  finansial, dan  informasi  atau  perubahan aturan main  kegiatan  rantai  pasok secara  tiba-tiba.  Secara  umum, kebijakan- kebijakan pemerintah di sektor  pertanian  sudah  memadai, khususnya asuransi  pertanian.  Aturan mengenai asuransi pertanian tertuang  dalam  Peraturan  Menteri Pertanian Republik Indonesia Nomor
40/Permentan/SR.230/7/2017. Keberadaan    asuransi     pertanian memberikan perlindungan dari risiko tani  yang  diakibatkan  bencana  alam, serangan  organisme  pengganggu tumbuhan,  wabah  penyakit,  hewan menular, dan/atau dampak perubahan  iklim.  Oleh  karena  itu, Kabupaten  Paser  dan  PPU  tidak mengalami  risiko  kebijakan  dan institusional.
b. Risiko politik
Risiko  ini  berhubungan  dengan ketidakstabilan  sosial-politik  dalam negeri dan negeri tetangga, interupsi perdagangan karena perselisihan  dengan  negara  lain, serta nasionalisasi dan penyitaan aset investor  asing.  Selama  ini,  para petani di Kabupaten Paser  dan  PPU mengelola lahan milik mereka sendiri (tidak  ada  penanaman modal  asing),
sehingga tidak terjadi penyitaan aset oleh  investor  asing.  Di samping  itu,
hasil panen digunakan untuk konsumsi  pribadi  para  petani  dan sebagian  dijual  ke  Kalimantan
Selatan.  Oleh  karena  itu,  kedua kabupaten  ini  tidak  terpengaruh signifikan  oleh  kondisi  perpolitikan,
khusunya politik luar negeri.
c. Risiko tenaga kerja
Risiko ini berkaitan dengan gangguan  terhadap  kapasitas  rantai pasok dalam
mendistribusikan  produk  berkualitas  secara memadai  yang  disebabkan  oleh  kondisi  tenaga kerja,  atau  melibatkan  tenaga  kerja  yang berhubungan  dengan  praktek-praktek  yang tidak  dapat  diterima  oleh downstream  retailers ataupun  konsumen.  Berdasarkan  pengolahan kuesioner,  risiko  tenaga  kerja  di  Kabupaten Paser  dan  PPU  disebabkan  oleh  biaya  tenaga kerja  yang  mahal.  Meskipun  demikian,  hal  ini tidak terlalu berpengaruh karena kecenderungan para petani melibatkan anggota keluarganya dalam mengelola lahan pertanian. Setelah  indikator  PR12  dikeluarkan dari konstruk  penelitian,  dilakukan  uji validitas  kembali  terhadap  model penelitian. Gambar 2 menampilkan  diagram loading factor masing-masing  indikator setelah indikator PR12
dikeluarkan  dari  konstruk  model penelitian.
2. Uji reliabilitas
Uji reliabilitas dilakukan
dengan  melihat  nilai composite reliability dari  blok indikator  yang mengukur setiap konstruk. Hasil dari composite  reliability akan  reliabel jika  bernilai  di  atas  0.7.  Adapun nilai composite  reliability untuk pengelolaan risiko, perspektif
berkelanjutan,  dan  kinerja  rantai pasok pertanian berturut-turut adalah  sebesar  0.769,  0.757,  dan 0.822.  Seluruh  konstruk  memiliki nilai  di atas  0.7,  sehingga semuanya  memenuhi  kriteria  uji composite  reliability atau  dapat
dikatakan reliabel.
Uji reliabilitas juga dapat diperkuat
dengan  melihat  nilai Cronbach’s Alpha . Nilai Alpha yang disarankan yaitu  yang  memiliki  nilai  lebih besar  dari  0.5.  Adapun  nilai
Cronbach’s Alpha untuk pengelolaan risiko, perspektif
berkelanjutan,  dan  kinerja  rantai pasok pertanian berturut-turut adalah  sebesar  0.610,  0.572,  dan 0.680. Berdasarkan hasil tersebut, semua konstruk adalah reliabel.
Tabel 1. Outer Loading untuk Setiap Indikator Penelitian
Indikator Outer Loading R tabel Keterangan Pengelolaan Risiko (PR) PR11 0.598 0.50 Valid PR12 0.391 0.50 Tidak Valid PR13 0.665 0.50 Valid PR14 0.658 0.50 Valid PR15 0.690 0.50 Valid Perspektif  Berkelanjutan  (PB) PB21 0.799 0.50 Valid PB22 0.782 0.50 Valid PB23 0.753 0.50 Valid Kinerja Rantai Pasok Pertanian (KRP) KRP31 0.685 0.50 Valid KRP32 0.652 0.50 Valid KRP33 0.637 0.50 Valid KRP34 0.726 0.50 Valid
Gambar  2. Outer  Loading untuk  Setiap  Indikator  Penelitian

## 3.3 Analisis Model Struktural
Setelah model yang diestimasi memenuhi kriteria  model  konstruk  ( outer  model ), berikutnya  dilakukan  pengujian  model struktural  ( inner  model ).  Hasil  pengujian hipotesis  setiap  konstruk  disajikan  pada Tabel 2.
Berdasarkan  Tabel  2  tersebut,  dapat dilihat  bahwa  pengaruh  antara  pengelolaan risiko  dengan  kinerja  AFSC  (hipotesis  1) adalah  adalah  signifikan  dengan  T-statistik
sebesar 12.385 > 1.96 dan P-value 0.000 < 0.05.  Lebih  lanjut,  diketahui  pula  bahwa hubungan  antara  pengelolaan  risiko  dengan perspektif  berkelanjutan  (hipotesis  3)  adalah signifikan T-statistik sebesar 7.157 > 1.96 dan P-value 0.000 < 0.05. Sementara itu, hipotesis 2  yang  menguji  hubungan  antara perspektif berkelanjutan  dengan  kinerja  AFSC  adalah tidak  signifikan  dengan  T-  statistik  sebesar 1.594 < 1.96 dan P-value 0.112 > 0.05.
Tabel 2. Uji Hipotesis Total Effects (Mean, STDEV, T-Values) Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation T Statistics (|O/STERR|) P- Values Pengelolaan Risiko → Kinerja AFSC (Hipotesis 1) 0.513 0.527 0.041 12.385 0.000 Perspektif Berkelanjutan → Kinerja AFSC (Hipotesis 2) 0.103 0.108 0.064 1.594 0.112 Pengelolaan Risiko → Perspektif Berkelanjutan (Hipotesis 3) 0.415 0.429 0.058 7.157 0.000 Berdasarkan hasil tersebut, maka faktor yang  berpengaruh  terhadap  kinerja  AFSC adalah  pengelolaan  risiko.  Oleh  karena  itu, variabel ini dapat dimasukkan sebagai salah satu key  performance  indicator (KPI)  untuk menilai  performansi  rantai  pasok  komoditas hasil  pertanian.  Pengelolaan  risiko  dapat ditambahkan  sebagai  aspek  penilaian tambahan  di  samping  KPI  yang  sudah diusulkan  oleh  Aramyan,  dkk.  (2007)  yaitu efisiensi,  fleksibilitas,  responsivitas,  dan kualitas makanan.
4. Kesimpulan
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu kerangka pengukuran kinerja AFSC yang
mempertimbangkan  efektivitas  pengelolaan risiko  serta  perspektif  berkelanjutan. Responden  penelitian  adalah  193  petani tanaman  pangan  yang  tersebar  di  sentra- sentra  pertanian  di  Kabupaten  Paser  dan PPU.  Adapun  hasil-hasil  penting  penelitian ini adalah:
1. Pengelolaan risiko berpengaruh signifikan  terhadap  kinerja  AFSC.
Hubungan  keduanya  bernilai  positif, yang  berarti  semakin  baik  pengelolaan risiko  maka  akan  semakin  baik  pula kinerja AFSC.
2. Pengelolaan  risiko  juga  berpengaruh signifikan terhadap perspektif
berkelanjutan.  Hubungan  kedua  variabel bernilai  positif,  yang  mengindikasikan
bahwa pengelolaan risiko yang baik akan mampu  menunjang  tercapainya tripple bottom line perspektif berkelanjutan.
3. Dari  5  kategori  risiko  mayor  AFSC, hanya  risiko  regulasi  hukum  dan birokrasi  yang  tidak  berpengaruh terhadap  responden  penelitian.  Hal  ini ditengarai kebijakan-kebijakan pemerintah  yang  sudah  pro  terhadap kesejahteraan para petani.
5. Daftar Pustaka
Agarwal,  S.  2017.  Issues  in  Supply  Chain  of  Fruits and  Vegetables  in  Agri-food  Supply  Chain: A  Review  of  Certain  Aspects. International Journal  of  Commerce  and  Management  Research .
37-43.
Ahumada,  O.  dan  J.  R.  Villalobos.  2009.
Application of Planning Models in the Agri- Food  Supply  Chain. European  Journal  of Operational Research . 195: 1-20.
Aramyan, L., C. Ondersteijn, O. van Kooten, dan A.  Oude  Lansink.  2006.  Performance Indicators  in  Agri-Food  Production  Chains. Quantifying  the  Agri-Food  Supply  Chain . Springer.
Aramyan, L. H., A. G. J. M. Oude Lansink, J. G. A.  J.  van  der  Vorst,  dan  O.  van  Kooten. 2007. Performance Measurement in Agri- Food  Supply  Chain:  A  Case  Study. Supply Chain Management: An International Journal . 12 (4): 304-315.
Bhagwat,  R.  dan  M.  K.  Sharma.  2007. Performance Measurement of Supply  Chain
Management:  A  Balanced  Scorecard Approach. Computers and Industrial
Engineering . 53: 43-62.
Dania, W. A. P., K. Xing, dan Y. Amer. 2016. Collaboration  and  Sustainable  Agri-food
Supply  Chain:  A  Literature  Review.
MATECH Web of Conference . 58: 1-10. Ghozali, I. 2007. Structural Equation Modelling dan Aplikasi  dengan  Program  AMOS  16 .  Badan Penerbit UNDIP. Semarang.
Gold,  S.,  N.  Kunz,  dan  G.  Reiner.  2016. Sustainable Global Agrifood Supply Chains: Exploring  the  Barriers. Journal  of  Industrial Ecology . 21 (2): 249-260.
Hahn,  G.  J.  dan  H.  Kuhn.  2011.  Value-based
Performance  and  Risk  Management  in
Supply  Chain s:  A  Robust  Optimization Approach. International  Journal  of  Production Economics . 10: 1-10.
Handayati, Y., T. M. Simatupang, dan T. Perdana.
2015. Agri-food Supply Chain Coordination:  the  State  of  the  Art  and
Recent  Developments. Logistics  Research .  8
(5): 1-15.
Ishak, A. F., Rusmadi, D. Ruhiyat, dan B. Yusuf. 2013. Visi Kaltim 2030: Pertumbuhan Ekonomi
Hijau yang Berkeadilan . MGU. Jaffe, S., P. Siegel, dan C. Andrews. 2008. Rapid Agricultural  Supply  Chain  Risk  Assessment: Conceptual  Framework  and  Guidelines  for
Application . Agriculture and Rural
Development Department World Bank.
Li, D. dan C. O’Brien. 1999. Integrated Decision
Modelling  of Supply  Chain Efficiency.
International Journal of Production Economics . 59: 147-157.
Santoso,  S.  2011. Structural  Equation  Modeling
(Konsep  dan  Aplikasi  dengan  AMOS  18) .  PT
Elex Media Komputindo. Jakarta.
Van  der  Vorst,  J.  G.  A.  J.  2000.  Performance Measurement in Agri-Food Supply Chain: An Overview. Quantifying the Agri-Food Supply
Chain . Wageningen. Natherlands.
Varsei, M., C. A. Soosay, B. Fahimnia, dan J.
Sarkis.  2014.  Framing  Sustainability Performance  of  Supply  Chains  with Multidimensional  Indicators. Supply  Chain
Management:  An  International  Journal .  19  (3):
242-257.
Vlajic,  J. V., J. G. A. J. van der Vorst, dan R. Haijema. 2011. A Framework for Designing Robust  Food  Supply  Chains. International Journal of Production Economics . 137: 176-189.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada DRPM  Kemenristek  Dikti  atas  hibah  dana penelitian  yang  diberikan  (nomor  kontrak: 100/UN17.41/KL/2018).  Terima  kasih  juga kepada  Muhammad  Reza  Baihaqi,  Mansur  Budi Yahman,  dan  Annisa  Fitri  Koespratiwi  atas bantuannya selama pelaksanaan penelitian.