## PENINGKATAN KINERJA DAN MITIGASI RISIKO RANTAI PASOK AGROINDUSTRI NANAS DI PT GREAT GIANT PINEAPPLE

## PERFORMANCE IMPROVEMENT AND RISK MITIGATION OF PINEAPPLE AGROINDUSTRY SUPPLY CHAIN AT GREAT GIANT PINEAPPLE CO.
Marimin dan Muhammad Iqbal Muzakki
Departemen Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor Kampus IPB Darmaga, PO BOX 220 16602, Bogor, Indonesia E-mail: marimin@ipb.ac.id, marimin_07@yahoo.co.id, iqbalmuzakki04@gmail.com
Makalah: Diterima 21 Desember 2020; Diperbaiki 6 Juni 2021; Disetujui 25 Juni 2021

## ABSTRACT
Indonesia as one of the biggest pineapple exporters has many competitors in international market. One of the exporters of pineapple product is Great Giant Pineapple Company which has integrated farm and industries. Furthermore, there is a chance for risk to occur in pineapple agroindustry supply chain. According to the case mentioned, a company should make effort to maintaining its supply chain stability. This research aimed to improve the  performance  and  mitigates  risks  through  performance  and  risk analysis  at  Great  Giant  Pineapple  Co . The methods used in this research were SCOR-fuzzy-AHP for performance measurement, HOR for risk analysis, and ANP-SWOT for strategy selection. The result for performance measurement in Great Giant Pineapple Co. for its plantation and  canned  pineapple industry in  2018  were  95.66%  and  91.28%,  respectively,  while  in  2019  were 91.45% and 94.57%, respectively. Risk analysis identified 22 risk events and 15 risk agents. Nine of the risk agents were  prioritized  based  on ARP  score.  There  were  11  action  that  were  proposed  to  reduce the  risk.  Mitigation action  that  should  be  done  first  was  enhancing  the  competencies  of  workers  through  training  caused  of  cost effectiveness. Performance improvement was defined by considering the analysis of internal and external factor that the company had. Based on expert’s assessments, empowering technology to improve production speed and flexibility is the most influential strategy.
Keywords: performance, pineapple agroindustry, risk, supply chain

## ABSTRAK
Indonesia  sebagai  salah  satu  eksportir  nanas  terbesar  di  dunia  memiliki  banyak  kompetitor  di  pasar internasional. Salah satu eksportir produk nanas dari Indonesia adalah PT Great Giant Pineapple yang memiliki perkebunan dan industri yang terintegrasi. Selain persaingan, terdapat peluang munculnya risiko pada rantai pasok agroindustri nanas. Berdasarkan hal tersebut, perusahaan perlu melakukan usaha untuk menjaga stabilitas rantai pasoknya. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kinerja dan mitigasi risiko rantai pasok melalui analisis kinerja  dan  risiko  pada  PT  Great  Giant  Pineapple.  Metode  yang  digunakan  adalah  SCOR- fuzzy -AHP  untuk pengukuran  kinerja,  HOR  untuk  analisis  risiko,  dan  ANP-SWOT  untuk  pemilihan  strategi.  Hasil  pengukuran kinerja  perkebunan  dan  industri  pengolahan  nanas  kaleng  PT  Great  Giant  Pineapple  pada  tahun  2018  masing- masing  95,66%  dan  91,28%,  sedangkan  pada  tahun  2019  bernilai  91,45%  dan  94,57%.  Analisis  risiko mengidentifikasi 22 risk event dan 15 risk agent . Sembilan risk agent ditetapkan sebagai prioritas berdasarkan nilai ARP yang diperoleh. Terdapat 11 aksi yang dapat diterapkan untuk mengatasi risiko tersebut. Aksi mitigasi yang harus didahulukan untuk mengurangi sumber risiko terpilih adalah meningkatkan kompetensi tenaga kerja melalui pelatihan  karena  efektivitas  terhadap  biaya . Upaya  peningkatan  kinerja  rantai  pasok  dirumuskan  dengan mempertimbangkan analisis faktor internal dan eksternal. Berdasarkan penilaian para, mengembangkan teknologi untuk meningkatkan kecepatan dan fleksibilitas produksi merupakan strategi peningkatan kinerja rantai pasok yang paling berpengaruh.
Kata kunci: agroindustri nanas, kinerja, rantai pasok, risiko

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  eksportir nanas  terbesar  di  dunia  dengan  tujuan  ekspor diantaranya  Amerika  Serikat,  Eropa,  dan  negara- negara  Asia.  Peluang  ekspor  nanas  sangat  besar karena  tingginya  permintaan  untuk  produk  olahan
nanas,  salah  satunya  adalah  produk  nanas  kaleng. Permintaan nanas kaleng pada tahun 2014 mengalami kenaikan  permintaan  sebesar  29%  dibandingkan dengan permintaan pada tahun 2004. Salah satu faktor yang  dapat  menyebabkan  kenaikan  jumlah  ekspor nanas kaleng adalah pertumbuhan jumlah penduduk. Kenaikan  permintaan  tersebut  merupakan  peluang
Jurnal Teknologi Industri Pertanian 31 (2): 153-163 , Agustus 2021
DOI: https://doi.org/10.24961/j.tek.ind.pert.2021.31.2.153 ISSN: 0216-3160    EISSN: 2252-3901
Terakreditasi Peringkat 2 Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan No 30/E/KPT/2018 Tersedia online http://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnaltin
*Penulis Korespodensi
bagi  agroindustri  nanas,  terutama  produk  nanas kaleng di Indonesia untuk mengembangkan usahanya (Wiranthi  dan  Mubarok,  2017).  Selain  itu,  nilai ekonomi serta permintaan yang tinggi terhadap nanas menjadikan komoditas ini sebagai salah satu produk unggulan  dari  sektor  hortikultura.  Pengembangan agroindustri  nanas  melalui  manajemen  rantai  pasok menjadi  hal  yang  perlu  dipertimbangkan  sebagai bentuk  pencegahan  terhadap  masalah  yang  timbul (Singagerda et al., 2016).
Menurut  FAO  (2019),  Indonesia  merupakan negara  eksportir  nanas  kaleng  dengan  peringkat ketiga setelah Thailand dan Filipina pada tahun 2017. Jika  dibandingkan  dengan  Thailand  dan  Filipina, volume  ekspor  nanas  kaleng  Indonesia  masih memiliki  selisih  yang  jauh.    Posisi  Indonesia  yang masih  di  bawah  kompetitornya,  yaitu  Thailand  dan Filipina  membuat  Indonesia  perlu  melakukan pengembangan  di  sektor  teknologi  dan  investasi industri pengolahan untuk meningkatkan kualitas dan kuantitas  produk  olahan  nanas  (Wiranthi  dan Mubarok, 2017).
Persaingan dalam mempertahankan keberlangsungan  rantai  pasok  menjadi  alasan perlunya  dilakukan  pengukuran  kinerja rantai  pasok nanas  untuk  mengetahui tingkat  kinerja perusahaan. Pengukuran kinerja rantai pasok menjadi hal penting untuk mengetahui kondisi terkini terkait kemampuan rantai  pasok  agroindustri  nanas.  Menurut  Marimin dan  Safriyana  (2018),  keberlanjutan  suatu  proses bisnis  rantai  pasok  dapat  dilihat  dari  tingkat kinerjanya.  Hal  ini  membuat  peningkatan  kinerja rantai pasok menjadi penting sebagai optimalisasi di masa yang akan dating (Asrol et al ., 2017).
Selain  kinerja  kemampuan  rantai  pasok agroindustri nanas, risiko  juga  dapat  mempengaruhi keberlangsungan  rantai  pasok.  Adanya  risiko  yang mempengaruhi kinerja dan kualitas risiko menyebabkan  pentingnya  identifikasi  risiko  pada rantai  pasok  agroindustri  nanas.  Risiko  dapat mengganggu  keberlangsungan  proses  bisnis  utama (Setyadi  dan  Kusumawati,  2016).  Hal  ini  membuat stabilitas  rantai  pasok  perlu  dijaga  dengan  sebuah sistem manajemen  risiko. Manajemen  risiko merupakan kesatuan dari beberapa proses yang terdiri dari  identifikasi  risiko,  penilaian  risiko,  mitigasi, monitoring ,  dan  evaluasi  (Ulfah,  2016).  Manajemen risiko untuk mengatasi dampak yang ditimbulkan dari risiko  yang  muncul  diakukan  secara  terukur  dan sistematis  sehingga  data  dan  informasi  risiko  dapat digunakan  sebagai  acuan  untuk  perumusan  aksi mitigasi risiko (Safriyana et al ., 2019).
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi  dan  menganalisis  struktur  rantai pasok  agorindustri  nanas,  mengukur  kinerja  rantai pasok  agroindustri  nanas,  menganalisis  risiko  yang berpotensi pada rantai pasok agroindustri nanas, serta menganalisis  aksi  mitigasi  risiko  dan  strategi
peningkatan kinerja rantai pasok agroindustri nanas. Penelitian  ini  dilakukan  pada  PT  Great  Giant Pineapple  sebagai  salah  satu  agroindustri  nanas  di Provinsi  Lampung.  PT.  Great  Giant  Pineapple memiliki perkebunan dan industri pengolahan nanas kaleng  yang  terintegrasi.  Pengukuran  kinerja dilakukan dengan model SCOR-fuzzy-AHP. Pengukuran kinerja rantai pasok merupakan langkah yang sangat penting dalam manajemen rantai pasok. Identifikasi  risiko  dan  aksi  mitigasi  risiko  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  metode  HOR ( House  of  Risk )  (Pujawan  dan  Geraldin,  2009). Metode  HOR  berfokus  pada  pencegahan  dengan mengurangi sumber risiko. Adanya manajemen risiko dengan  metode  HOR  dapat  meningkatkan  kualitas operasional perusahaan dengan cara mengatasi risiko- risiko  yang  mungkin  timbul  melalui  aksi  mitigasi risiko (Magdalena dan Vannie, 2019).
Adanya  risiko  dalam  keberlangsungan  rantai pasok  menyebabkan  manajemen  risik  menjadi  hal yang penting untuk dilakukan untuk meminimalisasi kerugian  di  masa  depan  (Ulfah et  al .,  2020).  Aksi mitigasi  risiko  disusun  melalui  HOR  2.  Strategi peningkatan  kinerja  disusun  berdasarkan  analisis SWOT  dengan  memperhatikan  faktor  internal  dan eksternal  perusahaan  sehingga  dapat  menjadi gambaran tindakan yang dapat dilakukan perusahaan di masa mendatang untuk menjaga keberlangsungan rantai  pasok  agroindustri  nanas.  Pemilihan  strategi dilakukan dengan pendekatan metode ANP ( Analytical Hierarchy Process ).

## METODE PENELITIAN

## Kerangka Pemikiran
Penelitian  diawali dengan analisis  situasional rantai  pasok  agroindustri  nanas.  Analisis  kondisi rantai  pasok  agroindustri  nanas  dilakukan  dengan analisis  deskriptif  FSCN  yang  dikembangkan  oleh Vorst  (2006).  Setelah  itu  dilakukan  pengukuran kinerja rantai pasok. Perancangan metrik pengukuran kinerja  disusun  berdasarkan model  SCOR  12.0  oleh APICS (2017).
Pembobotan metrik kinerja dilakukan dengan menggunakan  metode Fuzzy -AHP.  Nilai  persentase aktual  merupakan  persentase  akurasi,  kesesuaian, atau nilai perbandingan antara aktual terhadap target perusahaan. Analisis dan mitigasi risiko rantai pasok agroindustri  nanas  dilakukan  dengan  menggunakan framework HOR 1 dan HOR 2. Strategi peningkatan kinerja disusun dengan menggunakan analisis ANP- SWOT berdasarkan hasil faktor internal dan eksternal perusahaan.  Hasil  dari  seluruh  analisis  akan dikumpulkan menjadi implikasi manajerial. Kerangka  pemikiran  penelitian  strategi  peningkatan kinerja dan mitigasi risiko rantai  pasok  agroindustri nanas tersedia pada Gambar 1 .
Gambar 1 . Kerangka Penelitian

## Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian terdiri  dari  data  primer  dan  data  sekunder.  Data primer  diperoleh  melalui  observasi  lapangan, wawancara,  dan  opini  pakar  melalui  kuisioner. Observasi  dilakukan  di  PT  Great  Giant  Pineapple, Terbanggi  Besar  Lampung  Tengah.  Observasi lapangan  digunakan  untuk  analisis  situasi  rantai pasok,  penentuan  metrik  kinerja,  identifikasi  risiko, serta  faktor  internal  dan  eksternal.  Observasi  yang dilakukukan meliputi bagian pengolahan buah nanas dimulai dari penerimaan raw material hingga proses labelling.
Wawancara dan opini pakar digunakan untuk mendapatkan pendapat dan penilaian pakar terhadap analisis  pengukuran  kinerja,  analisis  risiko,  dan analisis peningkatan kinerja. Pakar terdiri dari pakar praktisi  dan  pakar  akademisi.  Opini  pakar  diambil melalui  kuisioner  yang  terdiri  dari  kuisioner  AHP, HOR,  dan  ANP.  Data  sekunder  didapatkan  melalui studi pustaka, dokumentasi perusahaan atau lembaga terkait,  serta  pusat  data  seperti  FAOSTAT.  Data sekunder  digunakan  untuk  menunjang  analisis situasional dan pengukuran kinerja rantai pasok.

## Analisis  Situasional  Rantai  Pasok  Agroindustri Nanas
Analisis  rantai  pasok  agroindustri  nanas dilakukan  dengan  menggunakan  kerangka  analisis Vorst  (2006).  Kerangka  tersebut  terdiri  dari  empat elemen  yaitu  struktur  jaringan  rantai  pasok, manajemen  rantai,  sumber  daya  yang  digunakan dalam rantai pasok, serta proses bisnis rantai pasok.

## Pengukuran Kinerja Rantai Pasok
Pengukuran kinerja dilakukan dengan menggunakan metode SCOR- fuzzy- AHP. Metode ini diawali  dengan  penentuan  struktur  hierarki  yang mengacu pada model yang terdapat pada Setiawan et al. (2011) dengan  beberapa  perubahan  dan penyesuaian terhadap SCOR 12.0 dan metrik kinerja yang  dapat  diukur  di  lokasi  penelitian.  Penentuan bobot  dilakukan  dengan  menggunakan pairwise comparisons terhadap pakar, kemudian diolah dengan menggunakan metode fuzzy- AHP. Penelitian menggunakan  beberapa  orang  pakar  sehingga  perlu dilakukan  agregasi.  Penggunaan geometric  mean untuk  menghitung  nilai fuzzy gabungan  pendapat pakar  merupakan  metode  yang  memberikan  yang bobot  kelompok  fuzzy  yang  paling  baik  (Meixner, 2009).
Setelah itu dilakukan kalkulasi fuzzy geometric  mean dengan  menggunakan  persamaan  1 (Buckley, 1985; Ahyan, 2013) .
𝑟 𝑖 ̃ = (∏ 𝑎 𝑖𝑗 ̃ 𝑚 𝑗=1 ) 1/𝑚 …………………………       (1)
Selanjutnya, penentuan bobot fuzzy dilakukan dengan melakukan  kalkulasi  terhadap fuzzy  geometric  mean dengan persamaan 2.
𝑤 𝑖 ̃ =   𝑟 𝑖 ̃⨂(𝑟 1 ̃⨁𝑟 2 ̃ ⨁ … ⨁𝑟 𝑛 ̃ ) −1 = (𝑙𝑤 𝑖 , 𝑚𝑤 𝑖 , 𝑢𝑤 𝑖 ) (2)
Hasil  bobot fuzzy akan  menghasilkan  bobot pada  tiap  kriteria  dengan  tiga  nilai.  Hal  ini  sesuai dengan konsep triangular fuzzy . Kemudian dilakukan
proses  defuzzifikasi.  Proses  ini  berfungsi  untuk mendapatkan  nilai  tiap  kriteria.  Defuzzifikasi  dapat dilakukan dengan menghitung COA ( centre of area ) (Tzeng  dan  Huang,  2011).  Kalkulasi  COA  dapat dilihat pada persamaan 3.
𝐶𝑂𝐴 𝑤 𝑖 = ( 𝑙+𝑚+𝑢 3 ) ………………………….      (3)
Nilai  bobot  masing-masing  elemen  kemudian dinormalisasi  agar  total  bobot  dari  keseluruhan elemen  adalah  1.  Normalisasi  dilakukan  dengan membagi bobot tiap elemen dengan jumlah bobot.
Hasil pembobotan metrik kemudian dikombinasikan  dengan  data  persentase  aktual perusahaan.  Persentase  aktual  merupakan  hasil perbandingan  antara  data  aktual  dengan  target perusahaan, kesesuaian dengan target, atau persentase akurasi.  Perkalian  bobot  dan  persentase  aktual  tiap metrik  akan  menghasilkan  nilai  kinerja  perusahaan. Klasifikasi  nilai  kinerja  mengacu  pada  salah  satu skala nilai  kinerja  yang  disusun  oleh  Marimin et al . (2020) seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Klasifikasi nilai kinerja Nilai Kinerja (%) Indikator Kerja <60 Buruk 60-64 Sangat Kurang 65-69 Kurang 70-79 Sedang 80-84 Baik 85-100 Sangat Baik Sumber: Marimin et al. (2020)

## Analisis Risiko Rantai Pasok
Analisis  risiko  rantai  pasok  dilakukan  dengan metode HOR. Terdapat dua fase metode HOR, yaitu HOR 1 dan HOR 2. Menurut Pujawan dan Geraldin (2009),  HOR1  dikembangkan  melalui  beberapa langkah diantaranya:
1. Melakukan  identifikasi  terhadap  setiap  proses bisnis untuk menemukan risk event yang mungkin terjadi pada tiap proses bisnisnya.
2. Memberikan nilai dari dampak ( Severity ) dari tiap risk event dengan skala 1 sampai 10 dengan nilai 10 merepresentasikan memberikan dampak yang sangat besar yang diadaptasi dari Shahin (2004).
3. Melakukan  identifikasi  terhadap risk  agent dan nilai  kemungkinan  terjadinya  tiap  agen  risiko dengan  skala  1  sampai  10  dengan  nilai  10 merepresentasikan  selalu  terjadi  yang  diadaptasi dari Shahin (2004).
4. Mengidentifikasi hubungan antara risk event dan risk agent dengan nilai 0,1,3, dan 9
5. Agregat  dampak  yang  dihasilkan  oleh risk  event dan  disebabkan  oleh risk  agent merupakan  nilai yang merepresentasikan identifikasi sebelumnya. Nilai ARPj dapat dihitung dengan menggunakan Persamaan 4.
𝐴𝑅𝑃 𝑗 = 𝑂 𝑗 ∑ 𝑆 𝑖 𝑅 𝑖𝑗 𝑗 …………………….   …  (4)
6. Setiap risk  agent kemudian  diberikan  peringkat mulai  dari  yang  tertinggi  untuk  mengetahui sumber risiko yang potensial untuk diperbaiki.
Menurut  Pujawan  dan  Geraldin  (2009),  HOR  2 digunakan  agar  aksi  yang  terpilih  adalah  aksi  yang tidak  sulit  untuk  dilakukan  dan  efektif  untuk mengurangi risiko yang diprioritaskan oleh perusahaan.  Berikut  langkah  yang  harus  dilakukan untuk  menentukan  aksi  yang  harus  dilakukan berdasarkan framework HOR2  (Pujawan  dan Geraldin, 2009).
1. Risk  agent yang  diprioritaskan  berdasarkan diagram pareto merupakan input pada HOR 2.
2. Aksi  mitigasi  risiko  disusun  berdasarkan risk agent terpilih dan dapat mengatasi beberapa risk agent secara bersamaan.
3. Setiap aksi mitigasi kemudian dianalisis keterkaitannya  sebagai  bentuk  kesesuian  aksi terhadap  masing-masing risk  agent ,  Ejk  dengan nilai  {0,1,3,9}.  Nilai  0  merepresentasikan  tidak ada hubungan antara aksi k dan agen j sedangkan nilai  1,3,9  masing-masing  merepresentasikan hubungan yang rendah, sedang, dan tinggi.
4. Total  nilai  efektik  dapat  dihitung  dengan Persamaan 5.
𝑇𝐸 𝑘 = ∑ 𝐴𝑅𝑃 𝑗 𝐸 𝑗𝑘 ∀𝑘 𝑗 …………………..       (5)
5. Setiap  aksi  perlu  dilakukan  penilaian  terhadap kesulitan penerapannya. Penelitian ini menggunakan  skala  likert  1-5  dengan  nilai  1 merepresentasikan  sangat  mudah  dan  nilai  5 merepresentasikan  sangat  sulit.  Derajat  kesulitan (Dk) direpresentasikan dengan skala Likert untuk menggambarkan  tingkat  kesulitan  kemampuan biaya  dan  sumber  daya  lain  yang  dibutuhkan untuk menerapkan aksi mitigasi.
6. Nilai  total  efektivitas  terhadap  rasio  kesulitan (ETD k ) dihitung dengan Persamaan 6. ETD 𝑘 =   TE 𝑘 /D 𝑘 …………………………   (6)
7. Setiap  aksi  mitigasi  ditentukan  peringkat berdasarkan nilai ETD k dari  yang  terbesar  untuk mengetahui aksi yang diprioritaskan.

## Peningkatan Kinerja Rantai Pasok
Menurut  Putri et  al .  (2013),  penggunaan analisis  SWOT  akan  menghasilkan  beberapa alternatif yang saling berkaitan dengan memanfaatkan  atau  mengatasi  beberapa  faktor SWOT  secara  bersamaan.  Menurut  Gabriel  (2013), analisis  SWOT  diawali  dengan  penilaian  masing- masing  faktor  internal  dan  eksternal  berdasarkan bobot  dan rating yang  diberikan  oleh  pakar. Penentuan  bobot  dilakukan  dengan  menggunakan pairwise comparisons. Nilai bobot kemudian dihitung dengan Persamaan 7.
𝐴 𝑖 = 𝑥𝑖 ∑ 𝑥𝑖 𝑛 𝑖=1 ……………………………………     (7)
Nilai  bobot  dan rating faktor  internal  dan eksternal  yang  didapatkan  dari  pakar  kemudian dilakukan perhitungan bobot rata-rata dan rating rata-
rata  untuk  menggabungkan  pendapat  seluruh penilaian pakar yang terlibat (Alawiyah, 2017). Nilai masing-masing faktor merupakan hasil kali dari bobot rata-rata  dan rating rata-rata  masing-masing  faktor. Total  nilai  faktor  internal  dan  eksternal  akan menggambarkan  posisi  perusahaan  berdasarkan matriks IE. Menurut (Setyorini et al ., 2016), matriks IE  digunakan  untuk  melihat  posisi  kompetitif perusahaan.  Matriks  IE  mengelompokkan  posisi perusahaan menjadi tiga kelompok yaitu: 1. Grow and Build (kuadran I, II, dan IV) sehingga perusahaan  dapat  menerapkan  strategi  yang bersifat intensif dan integrasi.
2. Hold  and  Maintain (kuadran  III,  V,  dan  VII) dengan  tipe  strategi  umumnya  penetrasi  pasar, pengembangan produk, dan pengembangan pasar.
3. Harvest  and  Divest (kuadran  VI,  VII,  dan  IX) sehingga  perusahaan  oerlu  menerapkan  strategi divestasi.
Pengembangan  alternatif  strategi  dilakukan dengan  menggunakan  Matriks  SWOT.  Strategi didapatkan melalui studi pustaka dan diskusi dengan pakar  dengan  mempertimbangankan  faktor  SWOT. Matriks  SWOT  akan  menghasilkan  alternatif- alternatif  strategi  dengan  mempertimbangkan  faktor internal  dan  eksternal  yang  dimiliki  serta  posisi perusahaan.    Pemilihan  strategi  dilakukan  dengan menggunakan metode ANP berdasarkan model yang dikembangkan  oleh  Yuksel  dan  Dagdeviren  (2007) dengan  memperhatikan  ketergantungan  antar  faktor SWOT. Menurut Shahabi (2014), analisis ketergantungan  antara  faktor  SWOT  berdasarkan pendapat yang dominan oleh para pakar. Ketergantungan  antara  faktor  SWOT  (W2),  akan mempengaruhi  bobot  global  dari  masing-masing faktor  SWOT.  Perubahan  bobot  pada  faktor  SWOT juga  akan  berpengaruh  terhadap  alternatif  strategi yang  dipilih  oleh  pakar.  Perhitungan  bobot  dengan metode  ANP  dilakukan  dengan  bantuan software Super decisions ( www.superdecisions.com ).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Mekanisme Rantai Pasok Agroindustri Nanas
Anggota  rantai  pasok  agroindustri  nanas terdiri  dari  PT  Great  Giant  Pineapple,  konsumen langsung perusahaan, dan konsumen akhir. PT Great Giant  Pineapple  memiliki  perkebunan  sebagai penyedia  bahan  baku  dan  industri  pengolahan  yang terintegrasi.  Konsumen  langsung  perusahaan  terdiri dari industri lain yang memanfaatkan produk olahan nanas  PT  Great  Giant  Pineapple,  agen, food service/ Horeca , dan  industri retail. Produk  olahan nanas  PT  Great  Giant  Pineapple  didominasi  oleh nanas  kaleng  dengan  spesifikasi  sesuai  dengan permintaan konsumen.
Proses bisnis yang terjadi meliputi proses push dan proses pull . Proses push terjadi antara perkebunan
dan  industri  pengolahan,  sedangkan  proses pull terjadi  antara  industri  pengolahan  dan  konsumen. Rantai  pasok  agroindustri  nanas  memerlukan sumberdaya  selama  melangsungkan  aktivitasnya. Beberapa diantaranya berupa sumber daya fisik atau lahan,  sumber  daya  manusia,  serta  teknologi pengolahan.

## Pembobotan metrik kinerja pengukuran kinerja
Pembobotan  dilakukan  terhadap  proses  bisnis, parameter  kinerja,  serta  atribut  dan  metrik  kinerja yang tersedia pada supply chain operation reference (SCOR). Struktur hierarki pembobotan metrik kinerja didasari  oleh  model  yang  dikembangkan  oleh Setiawan et  al .  (2011)  dengan  beberapa  perubahan yang  disesuaikan  dengan  kondisi  rantai  pasok. Terdapat  delapan  metrik  kinerja  yang  dipilih  untuk mengukur  kinerja  rantai  pasok  agroindustri  nanas. Pembobotan  diperoleh  berdasarkan  penilaian  pakar yag  diolah  melalui  metode fuzzy -AHP.  Hasil pembobotan dapat dilihat pada Gambar 2.
Berdasarkan  penilaian,  agilitas  merupakan atribut kinerja terpenting menurut pakar dengan bobot 0,265.  Hal  tersebut  dikarenakan  kemampuan perusahaan  dalam  merespons  perubahan  pasar  yang diasumsikan  oleh  target  perusahaan  juga  akan berpengaruh  kepada  kemampuan  perusahaan  untuk memenuhi tugasnya, melakukan perubahan kecepatan  produksi,  serta mengelola  biaya  dan  aset. Metrik  kinerja  dengan  bobot  paling  tinggi  adalah volume  produksi  saat  ini  dengan  bobot  0,265  yang menggambarkan  kemampuan  perusahaan  dalam merespons  perubahan  pasar  setiap  bulannya  untuk mempertahankan daya saing perusahaan. Pengukuran kinerja  pada  tingkat  perkebunan  tidak  dilakukan terhadap  seluruh  metrik  sehingga  perlu  dilakukan normalisasi bobot terhadap metrik yang digunakan.

## Hasil Pengukuran Kinerja Rantai Pasok
Berdasarkan hasil pengukuran kinerja dengan, PT  Great  Giant  Pineapple  memiliki  kinerja  rantai pasok  pada  kategori  sangat  baik  berdasarkan klasifikasi  oleh  Marimin et  al. (2020).  Hasil pengukuran dapat dilihat pada Tabel 2. Berdasarkan hasil  pengukuran,  unit  perkebunan  dan  industri pengolahan  nanas  kaleng  PT  Great  Giant  Pineapple pada  tahun  2018  berada  di  kategori  sangat  baik dengan  nilai  masing-masing  95,66%  dan  91,28%. Perusahaan  juga  memiliki  kinerja  perkebunan  dan industri  pengolahan  nanas  kaleng  yang  sangat  baik pada tahun 2019 dengan nilai masing-masing 91,45% dan  94,57%.  Berdasarkan  hasil  pengukuran,  tidak sesuainya supply bahan baku dapat berdampak pada produktivitas  industri  pengolahan.  Selain  itu, banyaknya  tenaga  kerja  dapat  menjadi  faktor  yang berpengaruh terhadap rantai pasok.
Gambar 2. Struktur dan Bobot AHP
Tabel 2 . Nilai kinerja rantai pasok di PT Great Giant Pineapple tahun 2018
Atribut Kinerja Metrik Kinerja Nilai Tahun 2018 (%) Nilai Tahun 2019 (%) Kebun Kebun Kebun Pabrik Reliabilitas Kondisi Sempurna 24,83 13,01 25,43 13,01 Pemenuhan pesanan 15,64 6,91 14,58 7,34 Responsivitas Kecepatan produksi - 12,41 - 12,38 Agilitas Volume produksi saat ini 55,20 25,86 51,45 24,13 Biaya Biaya Produksi - 10,89 - 10,65 Biaya Tenaga kerja - 8,24 - 9,91 Aset Pemanfaatan kapasitas - 6,58 - 6,53 Inventory days of supply - 7,38 - 10,62 Total 95,66 91,28 91,45 94,57
Untuk  dapat  menentukan  strategi  yang  tepat, perlu  dilakukan  analisis  risiko  untuk  menekan pengeluaran biaya untuk mengatasi risiko-risiko yang berpeluang muncul.
Hasil  Analisis  Risiko  Rantai  Pasok  Agroindustri Nanas
Analisa risk  event dilakukan  pada  proses utama  rantai  pasok  yang  terdiri  dari  perencanaan, pengadaan, pengolahan, pengiriman, dan pengembalian.  Terdapat  22 risk  event yang teridentifikasi  pada  ruang  lingkup  penelitian  rantai pasok  agroindustri  nanas. Risk  event teridentifikasi dan nilai severity dapat dilihat pada Tabel 3.
Analisa selanjutnya dilakukan dengan mengidentifikasi risk  agent sebagai  penyebab terjadinya risk  event .  Suatu risk  agents dapat menyebabkan  lebih  dari  satu risk  events sehingga kegiatan  pencegahan  difokuskan  pada risk  agents (Tampubolon et  al .,  2013).  Berdasarkan  hasil identifikasi, terdapat 15 risk agent. Hasil identifikasi
risk agent beserta nilai occurrence dapat dilihat pada Tabel 4.
Metode  HOR  juga  melibatkan  analisis risk agent yang diprioritaskan sebagai sumber risiko yang berdampak  besar  dan  harus  ditangani.  Analisis dilakukan  dengan  memperhitungkan  nilai  ARP  dari tiap risiko. Terdapat 9 risk agent yang diprioritaskan, yaitu  A6,  A12,  A1,  A2,  A7,  A3,  A13,  A15,  dan  A8 yang dapat menyebabkan 83% dampak keseluruhan. Hasil  perhitungan  ARP  HOR  1  dapat  dilihat  pada Tabel 5.

## Analisis Aksi Mitigasi Risiko
Aksi mitigasi risiko  disusun  berdasarkan risk agent yang diprioritaskan. Terdapat 11 aksi mitigasi yang  dapat  dilakukan  oleh  perusahaan  untuk mencegah  dan  meminimalisasi risk  agent yang diprioritaskan.  Aksi  mitigasi  kemudian  dinilai berdasarkan  efektivitasnya  terhadap risk  agent dan sumber daya yang digunakan untuk implementasinya. Peringkat  prioritas  aksi  mitigasi  risiko  berdasarkan penilaian pakar dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 3. Hasil identifikasi risk event Risk Events Kode Severity Ketidaksesuaian perencanaan produksi dengan realisasi E1 6 Ketidaksesuaian ketersediaan bahan baku dengan rancangan E2 4 Perbedaan antara stok fisik dan record sistem E3 3 Ketidaksesuaian proses rantai pasok dengan anggaran biaya E4 7 Keterlambatan kedatangan bahan baku E5 5 Spesifikasi bahan baku tidak sesuai dengan kebutuhan produksi E6 7 Penurunan kualitas bahan baku selama produksi E7 6 Recovery rendah E8 7 Kerusakan produk hasil E9 5 Breakdown mesin produksi E10 8 Keterlambatan proses produksi E11 6 kekurangan jumlah SDM E13 5 Gudang penuh E13 5 Kerusakan produk selama penyimpanan E14 7 Salah label E15 5 Label tidak sempurna E16 5 Breakdown mesin labelling E17 2 Pengiriman produk terlambat E18 6 Kesalahan kuantitas saat pengiriman E19 3 Kesalahan dokumen seal E20 3 Kerusakan produk selama proses pengiriman E21 4 Pengembalian produk sisa tidak sesuai lokasi E22 6 Tabel 4. Hasil identifikasi risk agent Kode Risk Agents Occurrence A1 Perubahan permintaan dari marketing 6 A2 Kesalahan perhitungan perencanaan produksi 5 A3 Kerusakan bahan baku selama transportasi 8 A4 Keterbatasan jumlah sarana transportasi 3 A5 Kondisi sarana pengiriman produk kurang baik 6 A6 Kesalahan/kelalaian tenaga kerja 7 A7 Kinerja mesin kurang baik 6 A8 Kesalahan maintenance 5 A9 Gudang bocor 5 A10 Penyimpanan produk yang terlalu lama 5 A11 Supply energi terganggu 6 A12 Kekurangan bahan baku 6 A13 Kelebihan bahan baku 6 A14 Kesalahan pada sistem informasi 3 A15 Overproduction 3 Tabel 5. Hasil perhitungan ARP HOR 1 Risk Agents Code ARP Kumulatif (%) Kesalahan/kelalaian tenaga kerja A6 2359 17% Kekurangan bahan baku A12 1998 32% Perubahan permintaan dari marketing A1 1470 42% Kesalahan perhitungan perencanaan produksi A2 1345 52% Kinerja mesin kurang baik A7 1296 61% Kerusakan bahan baku selama transportasi A3 832 68% Kelebihan bahan baku A13 792 73% Overproduction A15 729 79% Kesalahan proses maintenance A8 590 83% Supply energi terganggu A11 588 87% Gudang bocor A9 575 91% Penyimpanan produk yang terlalu lama A10 515 95% Kesalahan pada sistem informasi A14 411 98% Kondisi sarana pengiriman produk kurang baik A5 180 99% Keterbatasan jumlah sarana transportasi A4 96 100%
Tabel 6. Peringkat prioritas aksi mitigasi risiko Kode Aksi Mitigasi Dk ETDk Peringkat PA1 Meningkatkan kompetensi tenaga kerja melalui pelatihan 2 13934,00 1 PA6 Meningkatkan kinerja evaluasi dan koordinasi periodik terkait bahan baku 2 12099,50 2 PA9 Memperkuat sistem aliran informasi untuk meningkatkan akurasi informasi secara real-time dengan RFID 4 5936,25 3 PA5 Meningkatkan kinerja maintenance dengan mengintegrasikan predictive maintenance dengan ERP secara menyeluruh 3 5658,00 4 PA2 Melakukan review dan revisi dokumen work instruction 2 5512,00 5 PA7 Meningkatkan kerjasama contract growing dengan petani (sewa lahan) 4 4495,50 6 PA3 Mengembangkan otomasi proses produksi 3 4358,67 7 PA4 Melakukan evaluasi dan perbaikan terkait area kerja, lingkungan kerja, dan beban kerja 3 2359,00 8 PA10 Optimalisasi penggunaan luas gudang dengan storage racking system 4 2234,25 9 PA11 Penambahan luas area gudang 5 1787,40 10 PA8 Meningkatkan kecepatan fleksibilitas produksi 3 1470,00 11 Tabel 7. Faktor Strategis Internal No Faktor Strategis Internal Bobot Rating Nilai Kekuatan ( Strength ) 1 Perkebunan dan unit pengolahan yang terintegrasi 0,194 4,000 0,778 2 Supply bahan baku tersedia sepanjang tahun 0,206 3,333 0,685 3 Salah satu produsen olahan nanas terbesar di dunia 0,200 3,333 0,667 4 Memiliki berbagai sertifikasi terkait keamanan pangan 0,189 3,667 0,693 Kelemahan ( Weakness ) 1 Penggunaan banyak tenaga kerja dapat menimbulkan risiko human error 0,128 2,333 0,298 2 Sistem aliran informasi belum sepenuhnya dilakukan secara realtime 0,083 2,667 0,222 Jumlah Total 1,000 Total Skor Faktor Internal 3,343 Tabel 8. Faktor strategis eksternal No Faktor Strategis Eksternal Bobot Rating Nilai Peluang ( Opportunity ) 1 Tingkat permintaan produk nanas yang cenderung meningkat 0,192 3,667 0,703 2 Dukungan pemerintah dalam memudahkan kegiatan ekspor 0,217 3,667 0,794 3 Ketersediaan teknologi yang dapat diadopsi 0,158 2,667 0,422 Ancaman ( Threats ) 1 Perubahan iklim mempengaruhi kualitas dan kuantitas bahan baku 0,233 1,000 0,233 2 Produktivitas negara pesaing 0,200 2,333 0,467 Jumlah Total 1,000 Total Skor Faktor Internal 2,619
Pemilihan  Strategi  Peningkatan  Kinerja  Rantai Pasok Agroindustri Nanas
Perumusan strategi peningkatan kinerja rantai pasok  didasari  oleh  analisis  SWOT  dan  penentuan posisi  dengan  matriks  IE.  Analisis  diawali  dengan penilaian  faktor  internal  dan  faktor  eksternal perusahaan.  Hasil  analisis  faktor  internal  dan
eksternal  dapat  dilihat  pada  Tabel  7  dan  Tabel  8. Berdasarkan  hasil  analisis,  perusahaan  memiliki faktor  internal  yang  kuat  dan  faktor  eksternal  pada tingkat sedang. Perusahaan berada pada sel IV (3,343; 2,619) sesuai dengan Gambar 3. Hal ini menandakan perusahaan dapat menerapkan strategi untuk tumbuh dan berkembang.
Gambar 3. Posisi perusahaan
Metode AHP-SWOT merupakan metode yang dapat  digunakan  untuk  mendefinisikan  hierarki kriteria  dan  strategi  yang  diperoleh  dari  analisis
SWOT.  Namun  berdasarkan  identifikasi  dan pendapat  pakar,  faktor  SWOT  dapat  memiliki hubungan  satu  sama  lain.  Hal  tersebut  dapat mengubah  bobot  masing-masing  faktor  dan  dapat mempengaruhi pemilihan alternatif strategi. Pemilihan  strategi  peningkatan  kinerja  rantai  pasok agroindustri nanas dilakukan dengan metode Analytic Network Process (ANP). ANP memiliki kemampuan untuk  melakukan  penilaian  ketergantungan  diantara faktor  SWOT.  Kemampuan  tersebut  menyebabkan pengambilan  keputusan  dengan  ANP  lebih  baik daripada metode AHP. Adanya ketergantungan antara komponen  SWOT  menjadi  sebuah  keharusan  untuk menerapkan metode ANP untuk menentukan faktor, sub-faktor, dan alternatif yang akan dipilih (Shahabi et  al .,  2014).    Struktur  ANP  yang  digunakan  dapat dilihat  pada  Gambar  4.  Bobot  dari  masing-masing alternatif dapat dilihat pada Tabel 9.
Faktor  ketergantungan  antar  faktor  SWOT dilakukan  dengan  menganalisis  dampak  dari  setiap faktor terhadap faktor lainnya menggunakan pairwise comparisons.
Gambar 4. Struktur ANP analisis SWOT
Tabel 9. Matriks SWOT Strategi Kode Bobot Mengembangkan teknologi untuk meningkatkan kecepatan produksi dan fleksibilitas produksi SO1 0,410 Memberdayakan sistem otomasi pada proses produksi sebagai pengganti tenaga manusia WO1 0,172 Meningkatkan investasi dalam penelitian untuk mendapatkan varietas benih yang lebih tangguh dan produktif WT2 0,142 Memaksimalkan kualitas produksi untuk memenangkan persaingan pasar ST2 0,141 Meningkatkan investasi NPD untuk memperoleh segmen pasar baru ST3 0,045 Memperkuat kerja sama contract growing dengan petani untuk memperoleh alternatif sumber bahan baku berkelanjutan ST1 0,037 Mengevaluasi dan memperbaiki kualitas lingkungan kerja untuk meningkatkan produktivitas WT1 0,027 Meningkatkan kemampuan sistem ERP untuk mendapatkan basis data realtime WO2 0,026
Input faktor internal dan eksternal didapatkan dari  hasi  observasi  dan  wawancara  terkait  analisis situasional  rantai  pasok  agroindustri  nanas,  serta didukung  dari hasil  pengukuran  kinerja  dan  analisis risiko untuk mengetahui kukuatan dan peluang yang dimiliki  oleh  perusahaan  serta  kelemahan  dan ancaman  perusahaan.  Berdasarkan  prioritas  yang didapatkan dengan melibatkan hubungan ketergantungan  antar  faktor  SWOT,  terdapat perubahan tingkat kepentingan yang signifikan pada faktor  SWOT.  Berdasarkan  hasil  analisis,  strategi peningkatan  kinerja  yang  dipilih  oleh  pakar  adalah strategi SO1 dengan bobot 0,410, yaitu mengembangkan  teknologi  untuk  meningkatkan kecepatan  dan  fleksibilitas  produk. Tingginya  bobot yang didapatkan tidak dapat terlepas dari kepentingan faktor strength dan opportunity.
Kedua  faktor  tersebut  dinilai  sebagai  faktor yang  menjadi  prioritas  dalam  pengembangan  rantai pasok. Opportunity merupakan  aspek  yang  jika dimanfaatkan  dengan  baik  dapat  menciptakan kekuatan baru, memitigasi kelemahan, dan ancaman. Strategi  ini  dilakukan  untuk  memanfaatkan  peluang adanya  permintaan  nanas  yang  tinggi,  tersedianya teknologi  yang  dapat  diadopsi,  dan  adanya kemudahan proses ekspor. Selain itu dengan adanya integrasi  perkebunan  dan  pengolahan,  strategi  ini dapat  dilakukan  dengan  lebih  baik  karena  teknologi yang dapat dikembangkan dapat dimulai dari tingkat perkebunan.  Peningkatan  kecepatan  produksi  dapat memaksimalkan  kemampuan  perusahaan  untuk mengambil  peluang  permintaan  produksi  yang meningkat  serta  kemudahan  ekspor  yang  diberikan oleh pemerintah sebesar-besarnya.

## Implikasi Manajerial
Pengukuran  kinerja  rantai  pasok  agroindustri nanas  dapat  dilakukan  sebagai  langkah  untuk memantau tingkat kinerja dan evaluasi kelangsungan rantai  pasok.  Pengukuran  kinerja  dilakukan  dengan menggunakan  dokumentasi  bulanan  selama  satu tahun  dan  dapat  dilakukan  secara  terintegrasi  untuk mengetahui  dampak  yang  ditimbulkan  dari  masing- masing  metrik  yang  diukur.  Berdasarkan  hasil penilaian  pakar,  pengembangan  teknologi  untuk meningkatkan  kecepatan  dan  fleksibilitas  produksi merupakan  strategi  yang  dapat  diterapkan  untuk memaksimalkan  kinerja  rantai  pasok.  Penelitian  ini dapat menjadi tambahan informasi untuk pertimbangan perusahaan dalam mengambil keputusan untuk meningkatkan kinerja rantai pasok di masa yang akan datang.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Rantai  pasok  agroindustri  nanas  melibatkan PT  Great  Giant  Pineapple,  konsumen  langsung perusahaan,  dan  konsumen  akhir.  PT  Great  Giant Pineapple memiliki unit perkebunan dan pengolahan yang terintegrasi. Secara keseluruhan, PT Great Giant
Pineapple  memiliki  kinerja  perkebunan  dan  industri pengolahan nanas kaleng yang sangat baik pada tahun 2018  dengan  nilai  95,66%  dan  91,28%.  Perusahaan juga  memiliki  kinerja  perkebunan  dan  industri pengolahan nanas kaleng yang sangat baik pada tahun 2019  dengan  nilai  masing-masing  91,45%  dan 94,57%. Namun berdasarkan analisis risiko, terdapat sembilan sumber risiko yang perlu diperhatikan oleh perusahaan. Aksi mitigasi meningkatkan kompetensi tenaga  kerja  melalui  pelatihan merupakan  aksi  yang memiliki  efektivitas  penggunaan  biaya  yang  besar sehingga  aksi  ini  merupakan  aksi  yang  paling diutamakan menurut penilaian pakar.
Aksi  mitigasi  tersebut  dianggap  dapat mengeliminasi beberapa sumber risiko dengan biaya yang tidak terlalu tinggi. Perusahaan memiliki faktor internal  yang  kuat  dan  faktor  eksternal  pada tingkat sedang  berdasarkan  matriks  IE.  Faktor  internal  dan eksternal tersebut disusun berdasrkan hasil observasi terkait kondisi rantai pasok, pengukuran kinerja, serta mempertimbangkan  risiko  yang  diprioritaskan. Penilaian  pakar  melalui  metode  ANP-SWOT menunjukkan  bahwa  mengembangkan  teknologi untuk  meningkatkan  kecepatan  dan  fleksibilitas produksi merupakan alternatif yang paling berpengaruh  menurut  pakar  untuk  meningkatkan kinerja rantai pasok agroindustri nanas dengan bobot 0,410.  Perusahaan  dapat  memaksimalkan  aksi mitigasi  serta  alternatif  strategi  untuk  dapat meminimalisasi  risiko  serta  meningkatkan  kinerja rantai pasoknya.

## Saran
Penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan  pada ruang lingkup rantai pasok yang lebih luas agar dapat mengevaluasi  setiap stakeholder .  Risiko  jenis  lain dapat  diidentifikasi  agar  kondisi  rantai  pasok tergambar lebih jelas. Selain itu, perlu adanya kajian lebih lanjut terkait untuk mendapatkan alternatif aksi mitigasi risiko  dan  peningkatan  kinerja rantai  pasok yang  lebih  rinci  sehingga  mudah  diterapkan  oleh stakeholder.

## DAFTAR PUSTAKA
Alawiyah  T.  2017.  Pengembangan  bisnis  tepung mocaf  pada  CV  Agro  Nirmala  Sejahtera Cianjur-Jawa  Barat  dengan  metode  QSPM [Skripsi]. Bogor(ID): Institut Pertanian Bogor. Ahyan MB. 2013. A fuzzy AHP approach for supplier selection  problem:  a  case  study  in a  gearmotor company. International  Journal  Managing Value  and  Supply  Chains. 4(3):  11-23.  doi: 10.5121/ijmvsc.2013.4302.
APICS.  2017.  Supply  Chain  Operations  Reference Model  SCOR  Version  12.0.  Chicago  (US): APICS.
Asrol M, Marimin, dan Machfud. 2017. Supply chain performance measurement and improvement for
sugarcane  agro-industry. International  Journal Supply Chain Management . 6 (3): 8-21. Buckley JJ. 1985. Fuzzy hierarchical analysis. Fuzzy Sets and Systems. 17(3): 233-247.
[FAO]  Food  and  Agriculture  Organization.  2019. Production  of  commodity  in  selected  country. [diakses  2020  Jun  19].  Tersedia  pada: http://faostat3.fao.org.
Gabriel AA. 2013. Perencanaan strategi pengembangan  industry  rumah  tangga  gula kelapa  (studi  kasus  industri rumah tangga  gula kelapa  Desa  Gledug,  Kecamatan  Sanankulon, Kabupaten  Blitar)  [Skripsi].  Malang  (ID): Universitas Brawijaya.
Magdalena  R  dan  Vannie.  2019.  Analisis  risiko supply chain dengan model house of risk (HOR) pada  PT  Tatalogam  Lestari. Jurnal  Teknik Industri. 14(2): 53-62.
Marimin,  Djatna  T,  Machfud,  Asrol  M,  Papilo  P, Taufik  B,  Darmawan  MA. 2020.  Supply  chain performance measurement and improvement of palm oil agroindustry: a case study at Riau and Jambi Province. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science . 443(2020). Marimin dan Safriyana. 2018. Evaluation of palm oil supply  chain’s  performance,  added  value,  and performance improvement: a case study at x co.. IOP  Conf.  Series:  Earth  and  Environmental Science .  196  (2018):  1-12.  doi:  10.1088/1755- 1315/196/1/012001.
Meixner O. 2009. Fuzzy AHP group decision analysis and its application for the evaluation of energy sources. In Proceedings of the 10th International Symposium on the Analytic Hierarchy/Network Process, Pittsburgh, PA, USA (Vol. 29).
Pujawan IN dan Geraldin LH. 2009. House of risk: a model  for  proactive  supply  chain  risk management. Business  Process  Management .
15(6): 953-967. doi:
10.1108/14637150911003801.
Putri NE, Astuti R, dan Putri SA. 2014. Perencanaan strategi  pengembangan  restoran  menggunakan analisis SWOT dan metode QSPM ( quantitative strategic planning matriks ) (studi kasus restoran big burger malang). Jurnal Industria . 3(2): 95- 106.
Safriyana,  Marimin,  Anggraeni  E,  Sailah  I.  2019. Operational  risk  evaluation  and  mitigation  for palm oil supply chain: a case study at x co.. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science . 335 (2019): 1-13. doi: 10.1088/1755- 1315/335/1/012013.
Setiawan  A,  Marimin,  Arkeman  Y,  Udih  F.  2011. Studi  peningkatan  kinerja  manajemen  rantai pasok  sayuran  dataran  tinggi  di  Jawa  Barat. Agritech . 31(1): 60-70.
Setyadi G dan Kusumawati Y. 2016. Mitigasi risiko asset  dan  komponen  teknologi  informasi berdasarkan  kerangka  kerja  OCTAVE  dan FMEA  pada  Universitas  Dian  Nuswantoro. Journal Information System . 1(1): 1-10. Setyorini H, Effendi M, dan Santoso I. 2016. Analisis strategi  pemasaran  menggunakan  matriks SWOT  dan  QSPM  (studi  kasus:  Restoran  WS Soekarno Hatta Malang ). Jurnal Teknologi dan Manajemen Agroindustri. 5(1): 46-53.
Shahabi  SR,  Basiri  MH,  Kahag  MR,  Zonouzi  SA.
2014. An ANP-SWOT approach for interdependency  analysis  and  prioritizing  the
Iran’s steel scrap industry strategies . Resources Policy. 42(2014): 18-26. doi: 10.1016/j.resourpol.2014.07.001.
Shahin  A.  2004.  Integration  of  FMEA  and  the  kano model. International  Journal  Quality  and Reliability Management . 21(7): 731-746. Singagerda,  Santi  F,  Marantika,  Abshor.  2016. Indonesia  pineapple  supply  chain  management and  the  improvement  of  global  market  and competitiveness. ICEBM 2016 . (2016).
Tampubolon F, Bahaudin A, dan Ferdinant PF. 2013.
Pengelolaan risiko supply chain dengan metode house of risk . Jurnal Teknik Industri. 1(3): 222- 226.
Tzeng  GH  dan  Huang  JJ.  2011. Multiple  Attribute Decision  Making:  Methods  and  Applications . New York (US): CRC Press.
Ulfah  M,  Maarif  MS,  dan  Raharja  S.  2016.  Anaisis dan  perbaikan  manajemen  risiko  rantai  pasok gula rafinasi  dengan  pendekatan house  of  risk. Jurnal Teknologi Industri Pertanian. 26(1): 87- 103.
Ulfah  M.  2016.  Rancang  bangun model  manajemen risiko  rantai  pasok  gula  rafinasi  [Disertasi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Vorst  JVD.  2006.  Performance  Measurement  in Agrifood Supply Chain Networks: an overview. Dalam: Quantifying the Agri-food Supply Chain 13-24.
Wiranthi PE dan  Mubarok F. 2017. Competitiveness and the factors affecting export of the Indonesia canned  pineapple  in  the  world  and  the destination countries. 2 nd International Conference  on  Sustainable  Agriculture  and Food  Security: A  Comprehensive  Apporach . KnE Life Science.
339-352. doi: 10.18502/kls.v2i6.1056.
Yuksel I dan Dagdeviren M. 2007. Using the analytic network process (ANP) in a SWOT analysis – a case  study  for  a  textile  firm. Information Science. 177 (2007): 3364-3382. doi:
:10.1016/j.ins.2007.01.001