## ANALISIS KINERJA EFISIENSI KELEMBAGAAN RANTAI PASOK KLASTER UKM KERIPIK KENTANG MENGGUNAKAN PENDEKATAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS

## PERFORMANCE ANALYSIS OF SUPPLY CHAIN INSTITUTIONAL EFFICIENCY FOR SMEs CLUSTER USING DATA ENVELOPMENT ANALYSIS APPROACH
Siti Asmaul Mustaniroh *) , Riska Septifani, dan Sri Wahyu Pangesti
Departemen Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Brawijaya Jalan Veteran, Kota Malang, 65145, Indonesia
E-mail: asmaul_m@ub.ac.id
Makalah: Diterima 11 Desember 2022; Diperbaiki 18 Februari 2023; Disetujui 28 Februari 2023

## ABSTRACT
Cluster of potato chips is the one of SMEs groups which growing up in Batu City. The existing conditions in  2020-2021  caused  some  problem  for  the  clusters  it  is  a  decreasing  in  demand,  marketing,  and  business performance due to impact from pandemic which causes an imbalance in the number of sales with the production produced. In the first trimester of 2022, demand product of potato chips has increased so the efficient performance for  production  process  is  needed  to  recovery.  The  efforts  to  restore  a  business  performance  can  be  done  by increasing efficiency  in  the  supply  chain institutional  system.  The purpose of  research  is  analyze  performance value, find out input sub-variables who most influence, and propose improvement strategies in clusters of potato chips. This research used Data Envelopment Analysis CCR-I Dual models with input sub-variables consist of cash to  cash  cycle  time,  lead  time,  flexibility,  and  cost.  Sub-variable  output  consist  of  percentage  compliance  with quality standards, order fulfillment, delivery performance,and  revenue. This analysis was carried out on SMEs to retailers with Decision Making Unit (DMU) the result showed that DMU 2, DMU 3, DMU 5, DMU 6, and DMU 7  were  in  efficient  condition  meanwhile  4  DMUs  are  inefficient  condition.  Input  sub-variable  can  impact performance efficiency is cost of supply chain. To increase performance value, DMU in clusters of potato chips must be minimizing input variables, improving of production planning, sales forecasting, and strategy innovation in marketing to increase sales and product competitiveness.
Keywords: data envelopment analysis, efficiency; supply chain performanc, potato chips cluster

## ABSTRAK
Klaster keripik kentang merupakan salah satu kelompok UKM yang berkembang di Kota Batu. Kondisi eksisting tahun 2020-2021 menyebabkan permasalahan bagi klaster keripik kentang yaitu terjadinya penurunan permintaan,  pemasaran,  dan  kinerja  usaha  secara  drastis  karena  dampak  pandemi  yang  menyebabkan ketidakseimbangan  jumlah  penjualan  dengan  produksi.  Hal  ini  juga  menyebabkan  terjadinya  permasalahan kelembagaan rantai pasok sehingga mempengaruhi kinerja UKM. Beberapa masalah dalam kelembagaan rantai pasok seperti, keterbatasan persediaan, fluktuasi harga bahan baku, keterlambatan pengiriman bahan baku, kendala operasional  produksi  yang  berpengaruh  terhadap  persediaan,  kesenjangan  permintaan  dan  persediaan,  serta kesulitan  pemasaran  karena penurunan  permintaan.  Oleh  sebab  itu,  dibutuhkan  upaya  pemulihan  kinerja  usaha yang dapat dilakukan melalui peningkatan kinerja efisiensi pada sistem kelembagaan rantai pasok. Penelitian ini bertujuan  menganalisis  nilai  kinerja  efisiensi,  sub-variabel input yang  paling  berpengaruh,  dan  usulan  strategi perbaikan kinerja pada klaster keripik kentang. Metode yang digunakan adalah Data Envelopment Analysis model CCR-I Dual dengan sub-variabel input yaitu cash to cash cycle time , lead time , flexibility , dan biaya. Sub-variabel output meliputi  persentase  kesesuaian  standar  mutu,  pemenuhan  pesanan,  kinerja  pengiriman,  dan  jumlah pendapatan. Analisis pengukuran dilakukan terhadap alur kinerja UKM ke retailer melalui nilai Decision Making Unit (DMU) diperoleh hasil bahwa Decision Making Unit DMU 2, DMU 3, DMU 5, DMU 6, dan DMU 7 berada pada kondisi efisien (100% green ) serta 4 DMU lain berada pada kondisi inefisien. Sub-variabel input yang paling berpengaruh  terhadap  kinerja  efisiensi  adalah  biaya  rantai  pasok.  Usulan  perbaikan  yang  disarankan  untuk memperbaiki nilai kinerja adalah meminimalkan penggunaan variabel input , memperbaiki perencanaan produksi, peramalan penjualan, dan inovasi strategi pemasaran untuk meningkatkan penjualan dan daya saing produk.
Kata kunci: data envelopment analysis; efisiensi; kinerja rantai pasok, klaster keripik kentang

## PENDAHULUAN
Kota  Batu  adalah  daerah  potensial  dengan keindahan  alam  dan  hasil  pertanian  melimpah  yang dikenal  sebagai  kota  agrowisata.  Pertumbuhan  dan perkembangan  sektor  pariwisata  di  Kota  Batu
membentuk  industri  skala  mikro  dan  kecil  yang memproduksi  produk  oleh-oleh  khas  Kota  Batu (Direktori Perusahaan Industri Kecil Menengah Kota Batu,  2016).  Salah  satu  produk  pangan  unggulan  di Kota Batu adalah keripik kentang. Tahun 2020, lebih dari 900 unit industri skala mikro dan kecil produsen
Jurnal Teknologi Industri Pertanian 33 (1): 58-71, April 2023 DOI: https://doi.org/10.24961/j.tek.ind.pert.2023.33.1.58 ISSN: 0216-3160    EISSN: 2252-3901
*Penulis Korespondensi
olahan pangan di Kota Batu yang terdaftar dan berizin usaha. Pandemi covid-19 berdampak pada mayoritas industri tidak bisa beroperasi hingga tutup/bangkrut. Tahun  2021,  terdapat  30  Usaha  Mikro  Kecil  dan Menengah  (UKM)  terdaftar,  tetapi  selama  pandemi hanya  9  UKM  yang  aktif  beroperasi  di  Kota  Batu (Kusumaningtyas et al., 2021).
Perkembangan  industri  pengolahan  keripik kentang  di  Kota  Batu  menyebabkan  peningkatan persaingan  antar  industri  sehingga  setiap  pelaku usaha harus meningkatkan inovasi dan strategi terbaik guna menambah nilai  unggul  produk.  Strategi  dasar yang  dapat  diterapkan  untuk  meningkatkan  daya saing  perusahaan  yaitu  melalui  pengukuran  kinerja kelembagaan  rantai  pasokan  (Pamungkassari et  al., 2018).  Kinerja  rantai  pasok  adalah  salah  satu  alat yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  dan mengetahui  tingkat  pencapaian  kinerja  perusahaan (Mufaqih et  al., 2017).  Pada  suatu  perusahaan, pengukuran  kinerja  kelembagaan  rantai  pasok dibutuhkan  untuk  memudahkan  pengendalian  dan monitoring sistem yang sedang dijalankan. Pengukuran kinerja  rantai pasok perusahaan dilakukan  secara  berkala  untuk  mengetahui  kondisi terbaru  rantai  pasoknya  sekaligus  mempermudah penciptaan keunggulan kompetitif yang menguntungkan (Saleheen et al., 2018). Salah satu pengembangan keunggulan kompetitif  melalui  industrialisasi  dengan  model pengembangan industri adalah model klaster. Klaster agroindustri  terkait  dengan  pengembangan  potensi daerah  sehingga  penting  untuk  peningkatan  daya saing perusahaan (dari kompetensi individu menjadi persaingan berbasis kompetensi klaster). Kondisi ini menunjukkan kebutuhan pengelompokkan ( clustering )  agroindustri  agar  memudahkan  pihak- pihak  terkait  dalam  mengatasi  permasalahan perkembangan usaha serta mendeskripsikan karakteristik dari masing-masing kelompok (Nogales, 2010).  Setiap  klaster  yang  terbentuk,  dilakukan pengembangan strategi untuk pengambilan keputusan dalam  menyelesaikan  masalahnya  (Saaty,  2001). Pembentukan  klaster  berdampak  positif  terhadap peningkatan  kapasitas  pelaku  usaha  dan  daya  saing produk serta menjadi alat yang efektif bagi kebijakan pembangunan ekonomi daerah dan teknologi terpadu. Ditinjau  dari  pelaku  UKM,  klaster  industri  mampu memfokuskan  terjalinnya  kemitraan  yang  saling menguntungkan  dan  memperluas  jaringan  bisnis (Susi et al., 2015).
Persaingan  antar  produsen  mengakibatkan munculnya permasalahan sehingga diperlukan strategi pengembangan untuk menanganinya. Klasterisasi  merupakan  cara  untuk  meningkatkan produktivitas  usaha  dan  menentukan  strategi pengembangan  (Fleischmann et  al., 2017).  UKM keripik  kentang  yang  aktif  selama  masa  pandemi sejumlah  9  unit  (Kusumaningtyas et  al., 2021). Klaster  agroindustri  adalah  sejumlah  pelaku  UKM agroindustri  dan lembaga  dalam  wilayah  sama  yang
memungkinkan akses sumber daya dari suatu tempat, serta bermitra untuk meningkatkan kinerja, produktivitas  dan  daya  saing.  Kriteria  klasterisasi diantaranya  rata-rata  omset,  kapasitas  produksi, jumlah pekerja, lama operasional, dan sertifikasi halal produk  membentuk  2  klaster  (kecil  dan  mikro) (Wahdania et  al ., 2021).  UKM  dalam  klaster  kecil meliputi  A,  B,  E,  dan  I,  sedangkan  skala  mikro meliputi C, D, F, G, dan H. Klaster industri berfokus pada  aspek  geografis  dari  industri  yang  bersaing dalam  suatu  jaringan  rantai  pasokan.  Rantai  pasok merupakan sistem yang terlibat langsung dalam aliran produk/jasa,  keuangan,  dan  informasi  dari  industri hulu  ke  hilir  serta  pelanggan  akhir  (Siahaan,  2016). Klasterisasi  industri  untuk  mengoptimalkan  potensi UKM  dianggap  belum  cukup  kuat  apabila  tidak diimbangi  dengan kinerja  kelembagaan rantai  pasok yang baik (Meliala et al., 2014).
Berdasarkan hasil  survei  kedua  klaster  UKM keripik kentang selama pandemi, sebagian menghadapi  kendala  adanya  ketidakseimbangan jumlah  penjualan  dengan  hasil  produksi.  Data trimester  ketiga  (tahun  2020-2021)  menunjukkan, rata-rata  produksi  keripik  kentang  siap  konsumsi mencapai  5  kwintal  per  bulan,  sedangkan  rata-rata penjualan  berkisar  2-3  kwintal  per  bulan.  Faktor pandemi  menjadi  hambatan  utama  akses  pemasaran dan penjualan karena penurunan daya beli konsumen. Kondisi  tersebut  memberhentikan  produksi  dalam waktu  cukup  lama  sehingga  menurunkan  kinerja UKM dan menimbulkan kerugian.
Kondisi trimester pertama (2022)
menunjukkan peningkatan permintaan keripik kentang  sehingga  kedua  klaster  agroindustri  keripik kentang  mulai  bangkit  dan  aktif  berproduksi.  Pada masa pemulihan, pelaku UKM dituntut meningkatkan efisiensi  kinerja  rantai  pasok.  Efisiensi  bertujuan mengurangi waktu siklus total, meminimalkan  biaya operasional, membantu perencanaan jangka panjang, meningkatkan kualitas produk, pelayanan serta daya tanggap  pemenuhan  kebutuhan  konsumen  (Putri et al., 2020).  Peningkatan  efisiensi  UKM  dilakukan melalui  integrasi  dan  evaluasi  rantai  pasok  dengan mengukur kinerjanya (Andanu et al., 2021). Semakin baik  integrasi  yang  terbentuk  antar  pelaku  rantai pasok  maka  keberlangsungan  perusahaan  akan terjaga dan kepuasan pelanggan terpenuhi (Hayuningtyas et al., 2019). Perusahaan memperoleh predikat  unggul  dalam  persaingan  jika  kinerja kelembagaan  rantai  pasoknya  dikembangkan  secara berkelanjutan (Mukhsin, 2021).
Model  kelembagaan  rantai  pasok  merupakan bentuk  perspektif  manajemen rantai  pasok,  tersusun atas  interaksi  antar  lembaga,  perilaku,  dan  elemen teknis.  Keterhubungan  pemasok,  produsen,  dan distributor  melalui  kelembagaan  rantai  pasok  akan membantu  pembentukan  struktur  industri  ideal, sebagai  strategi  bertahan  UKM,  memudahkan koordinasi dan berbagi informasi, mengintegrasi hulu hingga hilir, serta meningkatkan kinerja rantai pasok
(Wibowo et al. , 2021; Chaerani et al. , 2020; Rosidi et al ., 2017).
Kelembagaan  terlibat  dalam  rantai  pasok klaster  UKM  keripik  kentang  yaitu  pemasok (koperasi/pengepul),  UKM  keripik  kentang,  dan distributor  ( retailer /toko  sendiri).  Klaster  UKM keripik kentang berhadapan dengan kebutuhan pasar, melalui  kerja  sama retailer atau  toko  sendiri. Koperasi/pengepul  sebagai  pemasok  bahan  baku kentang;  UKM  keripik  kentang  sebagai  produsen keripik  kentang;  dan  pedagang  grosir/ retailer untuk pemasaran  keripik  kentang  (Wahdania et  al., 2021; Fakhrurrazi et al., 2018). Aktor rantai pasok berfungsi untuk  memenuhi  kebutuhan  pelanggan,  serta menghasilkan profit bagi aktor  (Chopra dan Meindl, 2013).
Pendekatan metode Data Envelopment Analysis (DEA) model Charnes, Cooper, dan Rhodes (CCR/CRS)  digunakan  untuk  mengevaluasi  dan mengukur kinerja efisiensi kelembagaan rantai pasok dengan  variabel input dan output .  DEA  terbukti mengukur  kinerja  dan  mengetahui  akar  penyebab penurunan  efisiensi  kinerja  rantai  pasok  (Habsari et al., 2020;  Duwimustaroh et  al., 2016;  Sari et  al., 2014;  Fadhilah et  al., 2017).  Aplikasi  DEA  diawali menetapkan  jumlah Decision  Making  Unit (DMU) sebagai objek penelitian. Penentuan DMU didasarkan pada  klaster  usaha  dan  kondisi  eksisting  produksi keripik kentang pada awal tahun 2022. Dasar analisis penelitian  pada  orientasi input dan  difokuskan  pada alur  rantai  pasok  UKM  ke retailer .  Penelitian bertujuan  menganalisis  nilai  kinerja  efisiensi, mengetahui  sub-variabel input paling  berpengaruh terhadap  nilai  kinerja  efisiensi,  dan  usulan  strategi perbaikan  untuk  meningkatkan  kinerja  efisiensi klaster UKM keripik kentang.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  pada  klaster  UKM keripik  kentang  di  Kota  Batu,  Jawa  Timur  dengan batas analisis struktur dan lembaga rantai pasok pada alur  UKM  ke retailer .  Pengukuran  efisiensi  relatif dengan  metode  DEA  dilakukan  pada  DMU  sebagai objek  ukur  penelitiannya.  DMU  digunakan  berupa unit  dengan  karasteristik  homogen  untuk  variabel input ( cash  to cash  cycle  time,  lead  time, flexibility , total cost ) maupun output (kesesuaian dengan standar mutu,  pemenuhan  pesanan,  kinerja  pengiriman,  dan pendapatan).  Data  variabel input diperoleh  dari observasi dan wawancara terhadap 9 responden pakar pemilik  UKM  keripik  kentang  serta  pemahamannya pada kedua variabel, sedangkan variabel output dari hasil  perhitungan  rumus  matematis.  Nilai  variabel input dan output yaitu nilai rata-rata  kegiatan rantai pasok selama Bulan Maret 2022.
Decision Making Unit (DMU) DMU  merupakan  kumpulan  unit  pembuat keputusan  hasil  olah  data input .  DMU  merupakan
sumber daya/objek yang diukur, berupa sebuah usaha, unit  individu,  sekolah,  dan  sebagainya  tergantung pada ruang lingkup sistem yang akan diteliti (Mandal dan  Dastidar,  2016).  DMU  yang  diukur  kinerjanya yaitu  9  UKM  keripik  kentang  terhadap retailer- nya (Tabel 1).
Tabel 1. Klasifikasi DMU Jenis DMU Klaster Industri DMU UKM A Kecil DMU 1 UKM B Kecil DMU 2 UKM C Mikro DMU 3 UKM D Mikro DMU 4 UKM E Kecil DMU 5 UKM F Mikro DMU 6 UKM G Mikro DMU 7 UKM H Mikro DMU 8 UKM I Kecil DMU 9 Sumber: Karina et al. (2021)
Variabel Input dan Output Variabel input dan output penelitian berdasarkan atribut pengukuran kinerja Supply Chain Operation Reference (SCOR). SCOR adalah metode sistematis yang didasarkan pada pengukuran kinerja, pemodelan  proses,  dan  penerapan best  practice (Camargo et  al., 2013).  Model  SCOR  bertujuan mengukur  kinerja  rantai  pasok  untuk  membantu perusahaan  mengevaluasi  kinerja  secara  holistik, mengetahui  posisi  relatif  perusahaan  terhadap pesaing,  dan  memberikan  arah  perbaikan  untuk meningkatkan  keunggulan  bersaing  (Diah et  al., 2016).  Penetapan  variabel input dan output juga disesuaikan  dengan  kondisi  eksisting  DMU,  dilihat dari  penelitian  kinerja  rantai  pasok  (metode  DEA) terdahulu  yang  terbukti  menunjukkan  pengukuran efisiensi,  variabel input atau output penyebab inefisiensi, serta alternatif perbaikan (Tabel 2). Nilai  sub-variabel output pada  pengukuran kinerja  efisiensi  kelembagaan  rantai  pasok  klaster UKM  keripik  kentang  diperoleh  dari  rumus matematis berikut:
1. Nilai  Persentase  Kesesuaian  dengan  Standar
Mutu (%) KS = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑜𝑚𝑜𝑑𝑖𝑡𝑖 𝐷𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎  − 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑜𝑚𝑜𝑑𝑖𝑡𝑖 𝐷𝑖𝑡𝑜𝑙𝑎𝑘 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎𝑎𝑛 𝑘𝑜𝑚𝑜𝑑𝑖𝑡𝑖 𝑥 100%
2. Nilai Persentase Pemenuhan Pesanan (%) PP = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑡𝑎𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑒𝑛𝑢ℎ𝑖 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑠𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑥 100% 3. Nilai Persentase Kinerja Pengiriman (%) KP = 100% - ( 𝑇𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎𝑙 𝑇𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 𝐵𝑎𝑟𝑎𝑛𝑔 – 𝑇𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎𝑙 𝑃𝑒𝑟𝑗𝑎𝑛𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑇𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 𝐵𝑎𝑟𝑎𝑛𝑔 𝐿𝑒𝑎𝑑 𝑇𝑖𝑚𝑒 ) 𝑥 100% 4. Nilai Pendapatan (Rupiah) P =
(Harga Keripik kentang per kg)𝑥 Total Penjualan (kg)
Tabel 2. Variabel Input dan Output Variabel Sub-kriteria Variabel Simbol Satuan Ukur Jenis Variabel Keterangan Literatur Responsi- veness Cash  to  Cash Cycle Time CCCT Hari Input Waktu perputaran uang UKM (pembayaran  produk dari retailer ke UKM) Fadhilah et al., 2017; Sari et  al., 2014; Duwimustaroh et  al., 2016;  Habsari et  al., 2020;  Sukmawati et al., 2019; Fauziah dan Vaulina, 2020 Lead Time SPP Hari Input Waktu yang dibutuhkan UKM untuk memenuhi permintaan produk dari retailer (satu kali order) Agility Flexibility KT Hari Input Waktu yang dibutuhkan untuk merespon rantai pasok terhadap perubahan pesanan tak terduga dari retailer (penambahan atau pengurangan pesanan) Fadhilah et al., 2017; Sari et  al., 2014; Duwimustaroh
et al., 2016;  Habsari et al., 2020;  Sukmawati et  al., 2019;  Fauziah dan Vaulina, 2020 Financial Measures Total Cost C Rupiah Input Biaya  rantai  pasok yang harus dikeluarkan oleh UKM (biaya penanganan bahan baku  dan  pengiriman produk) Sari et  al., 2014; Duwimustaroh et  al.,
2016; Rezaei dan Adressi, 2015; Sukmawati et al., 2019;  Fauziah  dan Vaulina, 2020 Revenue P Rupiah Output Jumlah pendapatan yang diperoleh UKM dari penjualan produk Duwimustaroh et  al., 2016;  Fauziah  dan Vaulina, 2020 Reliability Kesesuaian dengan Standar KS % Output Nilai persentase kesesuaian standar mutu keripik kentang Fadhilah et al., 2017; Sari et  al., 2014; Duwimustaroh et  al., 2016;  Habsari et  al., 2020;  Sukmawati et al., 2019; Fauziah dan Vaulina, 2020 Pemenuhan Pesanan PP % Output Nilai persentase pemenuhan  pesanan keripik  kentang  yang harus  dipenuhi  tanpa adanya waktu tunggu Kinerja Pengiriman KP % Output Nilai persentase ketepatan waktu pengiriman  pesanan keripik kentang (sesuai tanggal kesepakatan)

## Perhitungan Nilai Efisiensi
Analisis perhitungan nilai kinerja rantai pasok bertujuan  mengetahui  skor  efisiensi  relatif  setiap DMU untuk meminimalkan penggunaan sub-variabel input serta  mengetahui  DMU  efisien  untuk  acuan perbaikan  DMU  inefisien.  Analisis  data  dilakukan dengan pendekatan DEA Dual CCR-I orientasi input . Persamaan linier fungsi tujuan ditulis:
Minimum Z k = θ k - ɛ ( ∑ 𝑆 𝑟 𝑚 𝑟=1 +  ∑ 𝑆 𝑖 𝑚 𝑖=1 )
Subject to (Fungsi Kendala) :
(i) θ k X ij - S i - ( ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑖 𝜆 𝑗 ) = 0 (ii) ( ∑ 𝑌 𝑟𝑗 𝑛 𝑟=1 𝜆 𝑗 ) - Y rj - S r = 0 𝑋 𝑖𝑗 , 𝑌 𝑟𝑗 ≥ 0 𝑆 𝑖 , 𝑆 𝑟 ≥ 0 𝜆 𝑗 ≥ 0 Keterangan: Z k = nilai efisiensi relatif DMU yang dicari (CRS Dual) θ k = nilai  efisiensi  relatif  DMU  yang dioptimalkan
ɛ = nilai positif yang sangat kecil (1x10 -6 )
S r = nilai slack dari output S i = nilai slack dari input Y rj = nilai output ke-r yang digunakan pada bulan ke-j
X ij = nilai input ke-i  yang  digunakan  pada bulan ke-j
λ j = aktivitas  ke-j untuk input dan output
dari  masing-masing  DMU  (bobot variabel bulan ke-j) i = indeks sub-variabel input ; i=1 ( cash to cash cycle time ); i=2 ( lead time ); i=3 ( flexibility ); i=4 ( cost ) j = periode  perencanaan  kurun  waktu rantai pasok (j=1,2,.....n)

## Interpretasi Hasil DEA
Perhitungan  kinerja  efisiensi  metode  DEA menggunakan Software Banxia Frontier Analyst 4.0. Kondisi DMU diketahui dari keterangan output pada software . Hasil menunjukkan tiga warna dan kondisi yang  menggambarkan  pengukuran  DEA  yaitu Red, Amber, dan Green. Interpretasi kondisi DMU dalam analisis DEA pada Tabel 3.

## Analisis Sensitivitas
Analisis  sensitivitas  dalam  DEA  berfungsi mengetahui variabel apa yang dapat diubah nilainya tanpa mengakibatkan terjadinya perubahan pada nilai efisiensi  yang  telah  dicapai  sebelumnya.  Analisis sensitivitas  bertujuan  memperbaiki  pelaksanaan proyek/kegiatan  yang  berjalan  sehingga  dapat meminimalisir risiko kerugian sekaligus menunjukkan  arah  perbaikan.  Analisis  sensitivitas dengan  memperhatikan  perubahan  skor  efisiensi suatu  DMU  (Lathifah  dan  Atmanti,  2013), pelaksanaannya  dengan  mengabaikan  salah  satu variabel input / output secara bergantian atau meniadakan  DMU  yang  bernilai  efisien  (Azimian, 2013). Variabel yang mempengaruhi perubahan nilai efisiensi awal perlu diperhatikan penggunaannya.
Rekomendasi Perbaikan pada DMU Inefisien Tahapan perbaikan dilakukan dengan memperhatikan  faktor  sebelumnya  (Fauziah  dan Vaulina, 2020), yaitu:
1. Menyesuaikan  nilai  aktual  dengan  nilai  target setiap  DMU  yang  terdapat  pada potential improvement hasil output Software  Banxia Frontier Analyst 4.0.
2. Hasil analisis sensitivitas dapat dijadikan sebagai acuan  dalam  menentukan  sub-variabel  dengan pengaruh  terbesar  terhadap  nilai  efisiensi  setiap DMU  sehingga  sub-variabel  tersebut  dapat diperbaiki dan diperhatikan penggunaannya .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Struktur  Rantai  Pasok  Klaster  Agroindustri Keripik Kentang
Pelaku pengembangan klaster industri diklasifikasikan  menjadi  4  kelompok,  yaitu  institusi pendukung, industri pendukung, industri terkait, dan industri  inti  (Sutrisno,  2019).  Institusi  pendukung adalah  pihak  luar  yang  berwewenang  memberikan pelatihan, pembinaan, serta fasilitas untuk mendukung pengembangan industri. Institusi pendukung dapat berupa lembaga pemerintah (Dinas Koperasi-UKM, Dinas Pertanian, Dinas Perdagangan), Perguruan Tinggi, Lembaga Keuangan,  dan  sebagainya.  Industri  Pendukung terdiri  dari  pemasok  bahan  tambahan,  bahan kemasan,  dan distributor. Industri  terkait terdiri dari pemasok  bahan  baku  utama  (pemasok  kentang)  dan industri  barang  setengah  jadi  (krecek  kentang). Industri  inti,  pelaku  operasional  produksi  untuk menghasilkan  barang  jadi  maupun  setengah  jadi (Tambunan,  2020).  Industri  inti  terlibat  dalam penelitian  adalah  9  UKM  keripik  kentang  (klaster mikro dan kecil) di Kota Batu.

## Tabel 3. Interpretasi Kondisi DMU
Range Score Colour Kondisi Keterangan 0%-89,9% Red Inefficient DMU  sangat  beresiko  dan  tidak  efisien  sehingga  tindakan manajemen  yang  cepat  sangat  dibutuhkan  untuk  perbaikan.  Pada kondisi ini, tingkat efisiensi yang dimiliki yaitu kurang optimal. 90%-99,99% Amber Marginally Efficient DMU dinilai kurang efisien. DMU mungkin beresiko jika kendala yang  ditemukan  tidak  segera  ditangani  dan  diperhatikan  dengan baik  sehingga  tingkat  efisiensi  yang  dimiliki  yaitu  mendekati optimal. 100% Amber Marginally Efficient DMU  bisa  dianggap  sudah  efisien,  akan  tetapi  masih  ada  sedikit tindakan  perbaikan  yang harus  dilakukan untuk  mencapai ‘ green efficiency’ yang memiliki tingkat efisiensi optimal sempurna.
100% Green Efficient DMU  dinilai  sudah  mencapai  tingkat  efisiensi  yang  sempurna sehingga proyek yang dijalankan dianggap aman dan terdapat pada trek  yang  ingin  dicapai.  Pada  kondisi  ini,  tingkat  efisiensi  yang dimiliki sudah optimal.
Gambar 1. Ilustrasi Rantai Pasok Keripik Kentang Alur UKM- Retailer
Struktur  rantai  pasok  klaster  UKM  keripik kentang meliputi 3 aktor utama yaitu pemasok, UKM keripik  kentang,  dan retailer .  Akan  tetapi,  fokus penelitian  hanya  pada  2  aktor  yaitu  UKM  keripik kentang dan retailer (Gambar 1) karena pengukuran efisiensi  kinerja rantai  pasok  difokuskan  pada  tahap distribusi  keripik  kentang.  Hal  ini  sejalan  dengan peningkatan  permintaan  keripik  kentang  yang mengindikasi pemulihan usaha di masa pascapandemi.  Sistem  rantai  pasok  memiliki  tiga aliran  sistem  terintegrasi  yaitu  keuangan  (hilir  ke hulu),  aliran  barang  (hulu  ke  hilir),  dan  aliran informasi  (dua  arah)  (Timisela et.al., 2014). Pengukuran kinerja rantai pasok secara berkala untuk membantu  perusahaan  mengetahui  kondisi  terbaru rantai pasok dan menciptakan keunggulan kompetitif (Saleheen et.al., 2018).  Mata  rantai  dalam kelembagaan  rantai  pasok  klaster  UKM  keripik kentang  memiliki  peran  dan  tugas  yang  berbeda, diantaranya:
Manufacturer (Klaster UKM Keripik Kentang) Manufacturer adalah  tempat  konversi  bahan baku  menjadi  barang  jadi  maupun  setengah  jadi (Swierczek,  2019).  Klaster  UKM  keripik  kentang berperan  sebagai industri  pengolah  kentang  menjadi keripik  kentang  (matang  dan  krecek  kentang)  serta pemasaran  melalui retailer .  Aktivitas manufacturer sebagai  produsen  dalam  rantai  pasok  dipengaruhi hubungan  yang  terbentuk  dengan supplier dan retailer- nya.
Aktivitas  rantai  pasok  antara manufacturer dengan retailer meliputi perpindahan aliran informasi,  dana,  dan  material  dari retailer ke perusahaan  dan  sebaliknya  (Mohammadi  dan Mukhtar, 2018). Arus informasi dari UKM ke retailer meliputi  kapasitas  produksi,  harga  terbaru  keripik kentang,  dan  status  pengiriman  produk.  Arus informasi  menjadi  faktor  kunci  dalam  optimalisasi
kinerja rantai pasok. Aliran informasi yang bergerak mudah  dan  akurat  antar  pelaku  rantai  pasok  akan membantu  perusahaan  mencapai  koordinasi  terbaik sehingga mampu  mengurangi risiko  kerugian akibat ketidaksesuaian  stok  barang  yang  dibutuhkan (Shoffiyati et.al., 2019).  Arus  perpindahan  barang dari  perusahaan  ke retailer berupa  pengiriman pesanan  keripik  kentang  maupun  krecek  kentang sesuai  dengan  waktu  dan  jumlah  yang  ditentukan. Aliran finansial antara UKM dengan retailer berupa pembayaran keripik kentang oleh retailer ke UKM.

## Retailer
Retailer merupakan  rantai  ketiga  dan keempat  dalam  manajemen  rantai  pasok,  berfungsi dalam  pemasaran/penjualan  produk  ke  konsumen (Anindita et.al., 2019). Retailer dapat  berbentuk supermarket,  toko  oleh-oleh,  dan  koperasi. Retailer dan  pasar  keripik  kentang  tersebar  di  Jawa  Timur (Kota  Batu,  Malang,  Sidoarjo,  Surabaya,  Jombang) dan Jawa Tengah (Solo dan Kudus). Aliran informasi dari retailer ke  UKM  meliputi  jumlah  pemesanan keripik  kentang,  variasi  produk,  dan  tanggal kesepakatan  pengiriman.  Aliran  barang  dari retailer ke  UKM  berupa  barang return (kualitas  tidak sesuai/cacat).  Kerja  sama  beberapa  UKM  dengan retailer menggunakan sistem pembayaran konsinyasi, maka keripik kentang dapat dikembalikan jika tidak terjual dalam kurun waktu tertentu.
Analisis Kinerja Efisiensi Rantai Pasok Menggunakan DEA Data  aktual  variabel input dan output ditunjukkan  Tabel 4.  Analisis  pengolahan  data menggunakan Software Banxia Frontier Analyst 4.0. Hasil  analisis  nilai  kinerja  efisiensi  kelembagaan rantai  pasok  setiap  DMU  klaster  UKM  keripik kentang pada Tabel 5.
UKM Keripik Kentang Retailer
Keterangan:
: Aliran Barang/ Material : Aliran Informasi : Aliran Finansial : Aliran Barang Return
Tabel 4. Data aktual variabel input-output UKM ke retailer utama
DMU Input Variable Output Variable Responsiveness Agility Financial Measure Reliability Cash to Cash (Hari) Lead Time (Hari) Flexibility (Hari) Biaya (Juta Rupiah) Pendapatan (Juta Rupiah) Kesesuaian Standar Mutu (%) Pemenuhan Pesanan (%) Kinerja Pengiriman (%) DMU1 30 7 3 37,80 87,84 100 100 100 DMU2 7 4 2 40,50 130,00 100 100 100 DMU3 14 3 3 18,00 34,16 100 100 100 DMU4 20 7 3 38,00 87,84 98,98 100 92,86 DMU5 14 3 3 60,75 204,75 100 100 92,59 DMU6 14 4 3 18,00 41,02 100 100 100 DMU7 14 3 2 30,60 89,32 98,79 100 91,67 DMU8 14 7 3 63,00 121,95 100 100 100 DMU9 14 7 4 36,00 45,00 100 100 95,24 Sumber: Data Primer Diolah (2022) Tabel 5. Nilai kinerja efisiensi alur UKM ke Retailer DMU Variabel Sub-variabel Aktual Target Satuan TE (%) Kondisi Keterangan 1 Input Output CCCT SPP KT C KS PP KP P 30 7 3 37,80 100 100 100 87,84 12,53 3,72 2,40 30,27 100 100 100 87,84 Hari Hari Hari Juta Rupiah % % % Juta Rupiah 80,1 Red Inefficient
2
Input Output CCCT SPP KT C KS PP KP P 7 4 2 40,50 100 100 100 130,00 7 4 2 40,50 100 100 100 130,00 Hari Hari Hari Juta Rupiah % % % Juta Rupiah 100,0 Green Efficient
3
Input Output CCCT SPP KT C KS PP KP P 14 3 3 18,00 100 100 100 34,16 14 3 3 18,00 100 100 100 34,16 Hari Hari Hari Juta Rupiah % % % Juta Rupiah 100,0 Green Efficient
4
Input Output CCCT SPP KT C KS PP KP P 20 7 3 38,00 98,98 100 92,86 87,84 11,24 3,76 2,36 29,93 100 100 100 87,84 Hari Hari Hari Juta Rupiah % % % Juta Rupiah 78,8 Red Inefficient
5
Input Output CCCT SPP KT C KS PP KP P 14 3 3 60,75 100 100 92,59 204,75 14 3 3 60,75 100 100 92,59 204,75 Hari Hari Hari Juta Rupiah % % % Juta Rupiah 100,0 Green Efficient
6
Input Output CCCT SPP KT C KS 14 4 3 18,00 100 14 4 3 18,00 100 Hari Hari Hari Juta Rupiah % 100,0 Green Efficient
DMU Variabel Sub-variabel Aktual Target Satuan TE (%) Kondisi Keterangan PP KP P 100 100 41,02 100 100 41,02 % % Juta Rupiah 7 Input
Output
CCCT SPP KT C KS PP KP P 14
3 2 30,60 98,79 100 91,67 89,32 14 3 2 30,60 98,79 100 91,67 89,32 Hari Hari Hari Juta Rupiah % % % Juta Rupiah 100,0 Green Efficient
8
Input Output CCCT SPP KT C KS PP KP
P
14 7 3 63,00 100 100 100 121,95 7 4 2 40,50 100 100 100 130,00 Hari Hari Hari Juta Rupiah % % % Juta Rupiah 66,7 Red Inefficient
9
Input Output CCCT SPP KT C KS PP KP
P
14 7 4 36,00 100 100 95,24 45,00 10,89 3,44 2,56 28,00 100 100 100 76,76 Hari Hari Hari Juta Rupiah % % % Juta Rupiah 77,8 Red Inefficient
Hasil  analisis  menunjukkan,  lima  DMU bernilai kinerja efisiensi 100% ( green ) yaitu DMU2, DMU3,  DMU5,  DMU6,  dan  DMU7.  Kondisi green menunjukkan DMU dalam kondisi optimal sehingga aktivitas  rantai  pasok  dianggap  aman  dan  sesuai tujuan.  Pencapaian  nilai  kinerja  efisien  pada  kelima DMU  dipengaruhi  oleh  sub-variabel input CCCT , lead  time dan  biaya  rantai  pasok yang  relatif  lebih rendah dibandingkan DMU lain. Perusahaan dengan siklus  pembayaran  (CCCT)  dan lead  time rendah berpengaruh  pada  waktu  penyimpanaan  persediaan barang  lebih  singkat  sehingga return uang  hasil penjualan  lebih  cepat  didapatkan.  Kecepatan  waktu perputaran  uang  dan  barang  dalam  perusahaan berpengaruh positif terhadap tingkat kinerja efisiensi rantai  pasok.  Semakin  singkat  siklus  maka  semakin efisien kinerja sistem yang dijalankan (Praharsi et al., 2021).
DMU  dengan  nilai  kinerja  rantai  pasok red (inefisien) yaitu DMU1, DMU4, DMU8, dan DMU9. Kondisi red menunjukkan  DMU  berisiko  tinggi sehingga  tindakan  manajemen  yang  cepat  dan  tepat dibutuhkan untuk perbaikan. Pemakaian nilai variabel input CCCT ,  lead  time, flexibility, dan biaya yang cukup tinggi menjadi penyebab kinerja tidak optimal pada  keempat  DMU.  Hasil  analisis  masing-masing variabel dijelaskan sebagai berikut.
Kondisi  eksisting  sebagian  besar  UKM menunjukkan  CTCC  keripik  kentang  dari retailer dilakukan  secara  kredit/konsinyasi  setelah  pesanan produk  dikirim  dan  terjual.  Indikator  pengukuran CTCC  yaitu  rata-rata  rentang  waktu  pembayaran
keripik  kentang  dari retailer ke  UKM  (2-3kali  per bulan).  Kekurangan  sistem  pembayaran  kredit  yaitu barang  yang  tidak  laku  terjual  harus  dikembalikan kepada produsen dan uang dibayarkan berdasar pada kuantitas produk terjual sehingga berisiko merugikan perusahaan  jika  target  penjualan  produk  tidak terpenuhi (Nainggolan et al., 2021). Pembayaran oleh retailer ke UKM yang dilakukan dalam waktu lebih singkat  dengan  jumlah  produk  retur  minimal  akan memudahkan  perputaran  modal  UKM.  Perusahaan dengan siklus pembayaran singkat akan mempersingkat  waktu  penyimpanan  persediaan  dan mempercepat  pemerolehan  uang  hasil  penjualan. Kecepatan  waktu  perputaran  uang  berpengaruh positif terhadap tingkat kinerja efisiensi rantai pasok (Praharsi et al., 2021).
Waktu tunggu pemenuhan pesanan ( lead time ) adalah  waktu  produsen  untuk  memenuhi  jumlah pesanan  produk  dari  konsumen  atau retailer.  Lead time merupakan kemampuan UKM dalam menghadapi  permintaan  dan  perubahan  permintaan. Klaster  UKM  keripik  kentang  mampu  memenuhi kebutuhan  permintaan retailer setelah  7  hari pemesanan  diterima,  dengan  toleransi  3-4  hari terhadap  adanya  perubahan  permintaan.  Semakin singkat lead  time maka  semakin  baik  kinerja  dan kemampuan  UKM  dalam  memenuhi  permintaan retailer .  Penerapan  waktu lead  time oleh  UKM keripik  kentang  karena  produksi  keripik  kentang membutuhkan waktu cukup lama. Pada skala UKM, sebagian  besar  tahapan  proses  produksi  dilakukan secara  manual  sehingga  waktu  tunggu  lama  dan
D M U
E fi si ens i A w al K o ndi si A w al C as h t o C a sh C yc le T im e (%)
K o ndi si
K o ndi si
K o ndi si
K o ndi si N il ai P en u ru na n (%)
N il ai P enu runa n (% )
N il ai P en u ru na n (%)
N il ai P enu runa n (% ) L ead T im e (% )
F le xi bi li ty (%) B ia ya ( Ju ta
R upi ah)
fleksibilitas  untuk  merespon  perubahan  pesanan rendah.  Penguatan  daya  saing  produk  dan  kinerja perusahaan  dapat  melalui  penurunan lead  time dan peningkatan  fleksibilitas  rantai  pasok  (Benzidia  dan Makaoui,  2020).  Pengurangan lead  time berpotensi menekan  biaya  operasional  sehingga  efisiensi tercapai. Efisiensi dan efektivitas kinerja sistem rantai pasok meningkat seiring dengan penurunan nilai lead time (Chang dan Lin, 2019). Flexibility menjadi faktor pendorong perubahan  internal  yang  meningkatkan  inovasi produk  dan  layanan,  daya  tanggap  terhadap permintaan, serta berpengaruh terhadap kinerja rantai pasok  (Chandak et  al. ,  2019).  Fleksibilitas menunjukkan  kemampuan  UKM  dalam  merespon perubahan  permintaan:  lonjakan/penurunan  dalam waktu singkat. Fleksibilitas UKM dalam menghadapi perubahan  pesanan  dilakukan  selama  3-4  hari. Semakin adaptif (fleksibel) kinerja rantai pasok maka semakin  tinggi  kinerja  perusahaan  yang  dapat dicapai.
Fleksibilitas  merupakan  bagian  manajemen resiko  yang  mengakomodasi  ketidakpastian  atau merespon perubahan (internal/eksternal) yang berpotensi  mengganggu  operasi  bisnis  (Jafari et  al. , 2022). Fleksibilitas menunjukkan kemampuan adaptasi  perusahaan  dalam  dinamika  rantai  pasok. Kemampuan  adaptasi  yang  baik  akan  membantu perusahaan  dalam  meningkatkan  kinerja  (Benzidia dan Makaoui, 2020), mampu menghadapi ketidakpastian  permintaan,  serta  memungkinkan perusahaan  untuk  bertahan  dan  bersaing  dengan kompetitor (berkeunggulan kompetitif) (Tama et al. , 2019;  Yusuf  dan  Shehu,  2017).  Perbaikan  tingkat fleksibilitas rantai pasok akan meningkatkan efisiensi kinerja rantai pasoknya (Chandak et al. , 2019).
Sub-variabel  biaya  berpengaruh  terhadap kinerja rantai  pasok.  Pengukuran  sub-variabel  biaya dilakukan dengan mempertimbangkan biaya pembelian  bahan  baku  dan  pengiriman  produk  ke retailer .  Persentase  biaya  rantai  pasok  mencapai
±75%  dari  suatu  anggaran  operasional.  Oleh  sebab itu, penurunan biaya rantai pasok dapat meningkatkan efisiensi kinerja rantai pasok (Kahkonen et al., 2018). Penurunan biaya rantai pasok dapat dilakukan melalui penerapan just-in-time untuk meningkatkan kecepatan  pemesanan,  pemaksimalan  pemasaran untuk  menurunkan  perputaran  uang  dan  biaya transaksi,  peramalan  permintaan,  serta  penurunan lead time (Hasibuan et al., 2021). Biaya rantai pasok merupakan  komponen  kritis  yang  perhitungannya dilakukan  secara  hati-hati  karena  menentukan keberhasilan usaha (Kahkonen et al., 2018).

## Analisis Sensitivitas
Hasil analisis sensitivitas (Tabel 6) menunjukkan, sub-variabel input paling berpengaruh terhadap nilai  kinerja  efisiensi  klaster  UKM  keripik kentang adalah biaya rantai pasok karena menurunnya nilai efisiensi relatif awal pada DMU1, DMU4,  DMU6,  dan  DMU9.  Biaya  rantai  pasok berkontribusi  75%  dari  total  dana  operasional perusahaan.  Penggunaan  sub-variabel  biaya  dalam rantai  pasok  perlu  diperhitungkan  dengan  detail karena  berdampak  besar  terhadap  profitabilitas perusahaan.  Upaya  penurunan  penggunaan  biaya rantai  pasok  seperti  menerapkan just-in-time (peningkatan fleksibilitas pesanan), mengoptimalkan pemasaran online (pengurangan  biaya  transaksi  dan waktu  perputaran  barang),  melakukan  peramalan permintaan, dan mempersingkat lead time (Hasibuan et al., 2021). Sub-variabel input fleksibilitas juga berpengaruh  terhadap  kinerja  efisiensi  UKM, ditunjukkan  melalui  penurunan  nilai  efisiensi  relatif pada  DMU1,  DMU4,  dan  DMU8.  Fleksibilitas menjadi faktor kunci yang berpengaruh langsung dan berbanding  lurus  terhadap  kinerja  rantai  pasok. Semakin  tinggi  tingkat  fleksibilitas  maka  semakin baik kinerja efisiensi rantai pasoknya (Chandak et al., 2019).
Tabel 6. Analisis sensitivitas sub-variabel Input Alur UKM ke Retailer
Sub-variabel Input yang Diabaikan 1 80,1 Red 80,1 Red 0 80,1 Red 0 78,9 Red 1,2 66,7 Red 13,4 2 100,0 Green 100,0 Green 0 100,0 Green 0 100,0 Green 0 100,0 Green 0 3 100,0 Green 100,0 Green 0 100,0 Green 0 100,0 Green 0 100,0 Green 0 4 78,8 Red 78,8 Red 0 78,8 Red 0 78,5 Red 0,3 66,7 Red 12,1 5 100,0 Green 100,0 Green 0 100,0 Green 0 100,0 Green 0 100,0 Green 0 6 100,0 Green 100,0 Green 0 100,0 Green 0 100,0 Green 0 84,5 Red 15,5 7 100,0 Green 100,0 Green 0 100,0 Green 0 100,0 Green 0 100,0 Green 0 8 66,7 Red 66,7 Red 0 66,7 Red 0 61,1 Red 5,6 66,7 Red 0 9 77,8 Red 64,9 Red 12,9 77,8 Red 0 77,8 Red 0 55,6 Red 22,2
Tabel 7. Potential improvement DMU  Faktor Metrik Kinerja Satuan Aktual Target Slack Movement Potential Improvement (%) 1 4 8 9 Input Variable
Cash to cash Lead time Flexibility Biaya Hari Hari Hari Juta Rupiah 30 7 3 37,80 12,53 3,72 2,40 30,27 -17,47 -3,28 -0,60 -7,53 -58,24 -46,88 -19,92 -19,92 Cash to cash Lead time Flexibility Biaya Hari Hari Hari Juta Rupiah 20 7 3 38,00 11,24 3,76 2,36 29,93 -8,76 -3,24 -0,64 -8,07 -43,82 -46,32 -21,23 -21,23 Cash to cash Lead time Flexibility Biaya Hari Hari Hari Juta Rupiah 14 7 3 63,00 7,00 4,00 2,00 40,50 -7 -3 -1 -22,50 -50,00 -42,86 -33,33 -35,71 Cash to cash Lead time Flexibility Biaya Hari Hari Hari Juta Rupiah 14 7 4 36,00 10,89 3,44 2,56 28,00 -3,11 -3,56 -1,44 -8,00 -22,22 -50,79 -36,11 -22,22
Sumber: Hasil Pengolahan Data (2022).
Gambar 2. Nilai Output Total Potential Improvement
Sub-variabel  CCCT  berpengaruh  terhadap kinerja efisiensi UKM, melalui terjadinya penurunan nilai  efisiensi  relatif  pada  DMU9  sebesar  12,9%. CCCT UKM  adalah  waktu  yang  dibutuhkan konsumen/ retailer untuk membayar  pesanan  keripik kentang  ke  UKM.  Waktu  singkat  dalam  pemutaran dana pada sistem rantai pasok menunjukkan efisiensi sistem berjalan dengan optimal (Kelly, 2020).
Nilai potential improvement yang dicapai oleh DMU  jika  keseluruhannya  berjalan  secara  efisien disebut  dengan total  potential  improvement.  Output total  potential  improvement untuk  alur  UKM  ke retailer digambarkan  dalam  bentuk pie-chart (Gambar-2). Secara keseluruhan, agar DMU (klaster UKM  keripik  kentang)  mampu  beroperasi  secara
efisien  dengan  kondisi green 100,00%  maka diperlukan  perbaikan  pada  setiap  variabelnya, meliputi  pengurangan  nilai  CCCT sebesar  26,18%, waktu lead  time sebesar  28,07%, flexibility sebesar 16,61%, dan nilai biaya rantai pasok sebesar 14,88%. Upaya  mengurangi  pemakaian  nilai  variabel input diharapkan  mampu  menjaga  atau  menaikkan  nilai variabel output pada  keseluruhan  DMU  sehingga kondisi optimal dapat tercapai.

## Implikasi Manajerial
Pengukuran  kinerja  efisiensi  rantai  pasok UKM ke retailer pada klaster UKM keripik kentang selama  Bulan  Maret  2022  menunjukkan  hasil  yang cukup  baik  (optimal),  dibuktikan  hasil  analisis  5
DMU  berada  pada  kondisi  efisien  (DMU2,  DMU3, DMU5, DMU6, dan DMU7), sedangkan 4 DMU pada kondisi  inefisien.  Penerapan  DEA  pada  pengukuran kinerja  efisiensi  menunjukkan  informasi  mengenai data  aktual  dan  target  dari  setiap  DMU,  kemudian dicari  nilai  efisiensi  terbaik  yang  digunakan  dalam benchmarking untuk  memperbaiki  kinerja  DMU inefisien.
Hasil  analisis  menunjukkan  upaya  perbaikan melalui  penurunan  nilai  aktual  pada  masing-masing variabel input yang  diiringi  perbaikan  sistem manajemen rantai pasok. Perbaikan tersebut meliputi percepatan perputaran  produk  jadi (keripik kentang) dengan  melakukan  peramalan  permintaan  sebagai dasar penetapan stok persediaan produk,  peningkatan kemampuan  negosiasi  dengan retailer untuk mempersingkat waktu pelunasan produk. Jika dilihat dari  segi  biaya,  UKM  harus  bijak  dalam  memesan bahan  baku  sehingga  biaya  yang  dikeluarkan  dapat ditekan.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Analisis  pengukuran  kinerja  kelembagaan rantai pasok klaster UKM keripik kentang dari UKM ke retailer sudah  berjalan  efisien  sebesar  55,56% (hasil  efisiensi  relatif  5  DMU  sudah  efisien  dengan nilai 100% ( green )), sedangkan 4 DMU pada kondisi inefisien ( red) . Sub-variabel input yang berpengaruh terhadap kinerja efisiensi yaitu biaya, fleksibilitas dan CCCT.  Hasil  analisis  menunjukkan  DMU  yang belum  mencapai  kinerja  optimal  (inefisien)  perlu segera  diperbaiki.  Perbaikan  didasarkan  pada  nilai aktual dan target pada output potential improvement dan  diinterpretasikan  dengan  cara  mempersingkat waktu  perputaran  uang  dan  barang,  mempersingkat waktu  tunggu  pemenuhan  pesanan  ( lead  time ),  dan meningkatkan fleksibilitas pemenuhan pesanan untuk menekan biaya rantai pasok. Selain itu, perencanaan produksi perlu diperhatikan untuk mengurangi resiko kerugian, serta inovasi strategi dan kerja sama antar aktor  rantai  pasok  perlu  ditingkatkan  untuk mendukung peningkatan kinerja usaha dan daya saing produk.

## SARAN
1. DMU  yang  belum  mencapai  kinerja  optimal perlu segera diperbaiki berdasarkan nilai aktual dan  target  pada output  potential improvement , diinterpretasikan dengan mempersingkat waktu tunggu  pemenuhan  pesanan  dan  meningkatkan fleksibilitas  pemenuhan  pesanan  (menekan biaya rantai pasok).
2. Perencanaan  produksi  perlu  dipertimbangkan untuk  mengurangi  risiko  kerugian,  serta mengupayakan peningkatan inovasi strategi dan kerja  sama  antar  aktor  rantai  pasok  untuk mendukung peningkatan kinerja dan daya saing produk.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada SKIM  HDLK  Universitas  Brawijaya  yang  telah memberikan  kesempatan  dan  menyediakan  dana penelitian.  Ucapan  terima  kasih  juga  ditujukan kepada  pihak  UKM  keripik  kentang  di  Kota  Batu yang berperan sebagai responden.

## DAFTAR PUSTAKA
Andanu  O,  Udin  F,  dan  Sunarti  TC.  2021.  Strategi peningkatan  kualitas  produk  dalam  rantai pasok  komoditi  pisang  di  provinsi  Bengkulu. Jurnal  Teknologi  Industri  Pertanian .  31(2): 220-231, doi 10.24961.
Anindita KP, Ismoyowati D, dan Suwondo E. 2019. Value chain analysis on pigmented rice: a case study  in  Sleman  Regency,  special  region  of Yogyakarta,  Indonesia. Jurnal  Agritech.
39(4): 315-322, doi 10.22146.
Azimian M, Badri M, dan Javadi H. 2013. Sensitivity analysis  of  projects  efficiency  in  a  multi- project environtment based on data envelopment analysis. Journal of Engineering Science. 2(7): 259-265, doi 10.1.1.678.9238. Benzidia S dan Makaoui N. 2020. Improving SMEs
Performance Through Supply Chain flexibility  and market  agility:  it  orchestration perspective. Supply  Chain  Forum:  An International  Journal. 21(3):  173-184,  doi:
10.1080/16258312.2020.1801108.
Chaerani  D,  Talytha  MN,  Perdana  T,  Rusyaman  E, Gusriani N. 2020. Pemetaan usaha mikro kecil menengah  (UMKM)  pada  masa  pandemi covid-19  menggunakan  analisis  media  sosial dalam upaya peningkatan pendapatan. dharmakarya. Jurnal  Aplikasi  Ipteks  Untuk Masyarakat , 9(4), 275–282.
Camargo  M,  Zanandrea  G,  Pacheo  MTM,  Malafaia G,  Motta  MEV.  2013.  Supply  chain management  operation  reference  (SCOR): study  bibliometric. International  Journal  of Operations  and  Logistics  Management .  2(4): 1-13.
https://www.academia.edu/5300407/Supply_ Chain_Management_Operations_Reference_ SCOR_Study_Bibliometric.
Chandak A, Chandak S, Dalpati A. 2019. Analysis the Impact of Supply Chain Flexibility on Supply Chain Performance: an Empirical Study in the Indian Automotive Industry . Industrial Engineering Journal . 12(3): 1-16.
https://www.researchgate.net/publication/333 566514_Analysis_of_the_Impact_of_Supply _Chain_Flexibility_on_Supply_Chain_Perfor mance_An_Empirical_Study_in_the_Indian_ Automotive_Industry . Chang W dan Lin Y. 2019. The effect of lead time on supply chain resilience performance.
International  Journal of Asia Pacific Management . Vol 24(01): 298-309.
Chopra  S  dan  Meindl  P.  2013.  Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Operation (Fifth Edit). Pearson.
Diah  F,  Syarief  R,  dan  Marimin.  2016.  Pengukuran dan perbaikan kinerja rantai pasok UKM Lapis bogor  sangkuriang  untuk meningkatkan daya saing  UKM. Jurnal  Teknologi  Industri Pertanian . 26(2): 199-206.
Direktori Perusahaan Industri Kecil Menengah Kota Batu.  2016.  Data  Industri  Kecil  Menengah Kota  Batu  2006-2016. Retrieved  from https://batukota.bps.go.id/statictable/2020/06/ 05/796/data-industri-kecil-menengah-kota- batu-2006-2016.html.  Diakses  2022,  07 Maret.
Duwimustaroh  S,  Astuti  R,  dan  Lestari  ER.  2016. Analisis  kinerja  rantai  pasok  kacang  mete dengan  metode  data  envelopment  analysis  di PT  Supa  Surya  Niaga,  Gedangan,  Sidoarjo.
Jurnal Teknologi dan Manajemen
Agroindustri . 5(3): 169-180.
Fadhilah  AF,  Nurmalina  R,  dan  Tinaprilla  N. 2017. Efisiensi kinerja rantai pasok gula semut CV. Menoreh  Politan  di  Kabupaten  Kulon  Progo. Jurnal  Sistem  Pangan  dan  Agribisnis .  1(2): 60-70.
Fakhrurrazi  F,  Bantacut  T,  dan    Raharja  S.  2018. Model kelembagaan
pengembangan agrowisata  berbasis  agroindustri  kakao  di Kabupaten  Pidie  Jaya  Provinsi  Aceh. Jurnal Manajemen  Teknologi. 17(3),  244–260. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.12695/jmt. 2018.17.3.6
Fauziah  dan  Vaulina  S.  2020.  Kinerja  rantai  pasok fillet ikan  patin  beku  di  Desa  Koto  Masjid Kecamatan  XIII  Koto  Kampar  Kabupaten Kampar (Studi Kasus Pada CV Graha Pratama Fish). Jurnal Agribisnis Indonesia . 8(2): 115- 130, doi 10.29244.
Fleischmann  K,  Welters  R,  dan  Daniel  R.  2017. Creative  industries  and  regional  economic development:  can  a  creative  industries  hub spark new ways to grow a regional economy. Australasian  Journal  of  Regional  Studies .
23(2): 217-242, doi: https://www.anzrsai.org/assets/Uploads/Publi cationChapter/AJRS-23.2-pages-217-to- 242.pdf .
Habsari  W,  Mu’tamar  MFF,  dan  Jakfar  AA.  2020. Analisis  kinerja rantai  pasokan ikan  bandeng dengan  metode  data  envelopment  analysis (Studi  Kasus  UD.  TBS). Journal  of Productivity, Optimazion, and Manufacturing System . 4(2): 17-28.
Hasibuan  A,  Banjarnahor  AR,  dan  Sahir  SH.  2021. Manajemen  Logistik  dan  Supply  Chain. Medan: Yayasan Kita Menulis.
Hayuningtyas  M,  Marimin,  dan  Yuliasih  I.  2019. Peningkatan  kinerja,  mitigasi  risiko  dan analisis kelembagaan pada rantai pasok cabai merah  di  kabupaten  Garut. Jurnal  Teknologi Industri Pertanian. 30(1): 22-35, doi
10.24961.
Hilmawan  I.  2021.  Analisis  efisiensi  dengan menggunakan metode DEA ( Data envelopment  Analysis )  di  TPI  (Tempat
Pelelangan  Ikan)  di  Provinsi  Banten . Jurnal Rekaman . 5(2): 150-158. http://ojs.jurnalrekaman.com/index.php/reka man/.
Huddiniah ER dan Mahendrawathi ER. 2019. Product variety, supply chain complexity and the needs for  information  technology:  a  framework based  on  literature  review. International Journal  of  Operations  and  Supply  Chain Management . 12(4): 245-255, doi: 10.31387. Jafari  H,  Ghaderi  H,  Malik  M,  Bernardes  E.  2022.
The  effect  of  supply  chain  flexibility  on customer responsiveness: the moderating role of innovation orientation. International Journal  of  Production  Planning  and  Control The Management of Operations . 1(1): 1-19. Kahkonen AK, Lintukangas K, Hallikas J. 2018. The impact  of  total  costs  and  strategic  supply  on risk  management in project business .
International Journal of Procurement Management . 11(2): 153-171.
https://ideas.repec.org/a/ids/ijpman/v11y2018 i2p153-171.html.
Karina S, Mustaniroh SA, Purwaningsih I, Santoso I. 2021.  Determination  of  the  best  formula  to increase  potato  chips  quality  with  the integration  of  consumer  acceptance  and laboratory testing. IOP Conference on Green Agro-industry  and  Bioeconomy .  vol  924,  doi 10.1088.
Kelly  R.  2020.  Optimizing  Your  Supply  Chain Performance:  How  to  Assess  and  Improve Your  Company’s  Strategy  98  and  Execution Capabilities. New York: Routledge Taylor and Francis Group.
Kusumaningtyas  OW,  Mustaniroh  SA,  Astuti  R,
Sucipto.  2021.  Risk  identification  in  potato chips production using supply chain operation model  (SCOR). Journal  of  Advances  in Engineering  Research .  212:  27-33,  doi 10.2991.
Lathifah  H  dan  Atmanti  H.  2013.  Analisis produktivitas Sekolah Menengah Atas Negeri (SMAN) Di Kabupaten Semarang. Diponegoro Journal  Of  Economic .  2(2):  1-8, https://repofeb.undip.ac.id/id/eprint/4058.
Mandal  S  dan  Dastidar  SG.  2016.  A  DEA investigation  of  efficiency  of  the  indian general insurance during recession. Journal of Advances  in  Management  Reseach .  11(1):
115-136, doi 10.1108.
Meliala  AS,  Nazaruddin  M,  dan  Rahmi  M.  2014.
Strategi  peningkatan  daya  saing  usaha  kecil dan menengah (UKM) berbasis kaizen. Jurnal Optimasi Sistem Industri . 13(2): 641-664, doi 10.25077.
Mohammadi  M dan  Mukhtar  M.  2018. Comparison of  supply  chain  process  models  based  on servive  oriented  architecture .  International Journal  of  Technology .  1(1):  35-45,  doi 10.14716.
Mufaqih IA, Indarti N, Ciptono, WS, Kartikasari A. 2017.  Pengaruh  integrasi,  berbagi  informasi, dan  penundaan  pada  kinerja  rantai  pasokan: studi  pada  usaha  kecil  menengah  batik  di Indonesia. Jurnal Siasat Bisnis . 21(1): 19-36, doi  10.20885.
Mukhsin M. 2021 . Kerjasama dan Berbagi Informasi dalam Kinerja Rantai PasokanPada Pedagang  Telor  Ayam  Ras  di  Kabupaten Pandeglang  Provinsi  Banten.  Bandung : Media Sains Indonesia.
Nainggolan  LE,  Purba  B,  dan  Hasan  NM.  2021. Ekonomi  Moneter. Medan:  Yayasan  Kita Menulis.
Nogales  EG.  2010. Marketing  And  Finance Occasional  Paper.  Agro-based  clusters  in developing countries: staying competitive in a globalized  economy. Food  And  Agriculture Organization Of The United Nations. Rome. Pamungkassari  AR,  Marimin,  dan  Yuliasih  I.  2018. analisis  kinerja,  nilai  tambah  dan  mitigasi risiko  rantai  pasok  agroindustri  bawang merah. Jurnal  Teknologi  Industri  Pertanian . 28(1): 61-74, doi 10.24961.
Praharsi Y, Jami’in MA, Suhardjito G, Reong S, Wee HM.  2021.  Supply  chain  performance  for  a traditional shipbuilding industry in Indonesia. Benchmarking:  An  International  Journal . 1(1): 1463-5771, doi 10.1108.
Putri FP, Marimin, dan Yuliasih I. 2020. Peningkatan efektivitas  dan  efisiensi  manajemen  rantai pasok agroindustri buah: tinjauan literatur dan riset  selanjutnya. Jurnal  Teknologi  Industri Pertanian . 30(3): 338-354, doi 10.24961. Rezaei  AH  dan  Adressi  A.  2015.  Supply  chain performance evaluation using data envelopment  analysis. International  Journal of Supply and Operations Management . 2(2): 748-758.
Rosidi  AR,  Mustaniroh  SA,  dan  Deoranto  P.  2017. institutional  supply  chain  analysis  of  copra agroindustry  (Case  Study  in  East  Halmahera Regency). Jurnal Teknologi Pertanian . 18(2), 91–106.
Saaty TL. 2001. Pengambilan Keputusan Bagi Para
Pemimpin.  Proses  Hirarki  Analitik  Untuk Pengambilan  Keputusan  Dalam  Situasi Kompleks. Terjemahan.  Jakarta:  PT.  Puataka Binaman Pressindo
Saleheen F, Habib MM, dan Hanafi Z. 2018. Supply chain  performance  measurement  model . International  Journal  of  Supply  Chain management. 7(3): 70-78, doi 10.4236. Sari  SW,  Nurmalina  R,  dan  Setiawan  B.  2014. Efisiensi  Kinerja  Rantai  Pasok  Ikan  Lele  di Indrayamu,  Jawa  Barat. Jurnal  Manajemen dan Agribisnis. Vol 11(1): 12-23.
Septarianes S, Marimin, dan Raharja S. 2020. Strategi
Peningkatan Kinerja dan Keberlanjutan Rantai Pasok Agroindustri Kopi Robusta di Kabupaten  Tanggamus. Jurnal  Teknologi Industri  Pertanian. 30(2):  207-220,  doi 10.24961.
Shoffiyati  P,  Noer  M,  Syahni  R,  Asrinaldi.  2019. Analisis  kinerja  rantai  pasok  agroindustri kakao di kabupaten Lima Puluh Kota, Provinsi Sumatera  Barat. Jurnal Teknologi  Industri Pertanian. 29(1): 27-33, doi 10.24961.
Siahaan  SH.  2016.  Analsis  klaster  industri  dalam perspektif manajemen rantai pasokan perkebunan kelapa sawit di provinsi Sumatera Utara. Jurnal  Ekonomi  &  Kebijakan  Publik , 7(2): 201-213.
Sukmawati  W,  Machfud,  Suparno  O,  Hermawan  A.
2019. Measurement of supply chain performance using data envelopment analysis (dea) method in the district and city of Bogor. International  Journal  of  Advanced Research . 7(11): 222-227.
Susi ID, Didik I, dan Asih MW. 2015. Pengembangan klaster  agroindustri  di  desa  Gondangan Kecamatan  Jogonalan  Klaten. Jurnal  Ilmu Sosial .14(2): 1-6.
Sutrisno.  2019. Model  Klaster  dan  Pengukuran Kinerja  Sistem  Agroindustri  Kelapa  Sawit  di Sumatera  Selatan. Yogyakarta:  Deepublish CV Budi Utama.
Swierczek  A.  2019.  The  role  of  manufacturer  in supply chain transformation from intransitive into  transitive  triads:  implicatons  for  the network Rent. Supply Chain Management: An International Journal. 1(1): 1-25, doi 10.1108. Tama IP, Yuniarti R, Eunike A, Azlia W, Hamdala I.
2019. Model  Supply  Chain  Agroindustri  di Indonesia  Studi  Kasus  Produk  Singkong . Malang: UB Press.
Tambunan  T.  2020. Pasar  Tradisional  dan  Peran UMKM. PT Penerbit IPB Press. Bogor. Timisela  NR,  Masyhuri,  Darwanto  DH,  Hartono,  S.
2014.  Manajemen  rantai  pasok  dan  kinerja agroindustri  pangan  lokal  sagu  di  Provinsi Maluku:  suatu  pendekatan  model  persamaan struktural. Jurnal  Agritech .  34(2):  184-193, doi 10.22146.
Wahdania NZ, Mustaniroh SA, Santoso I, Purwaningsih  I.  2021.  Clustering  of  potato chips in batu city, Indonesia. IOP Conference Series:  Earth  and  Environmental  Science. 924. doi 10.1088/1755-1315/924/1/012060.\
Wibowo Y, Purnomo BH, dan Kristio A. 2021. The agroindustry  development  strategy  for  java ijen-raung  arabica  coffee,  in  Bondowoso Regency,  East  Java. Industria:  Jurnal Teknologi  Dan  Manajemen  Agroindustri , 10(2), 135–148.
Yusuf R dan Shehu AU. 2017. The review of supply chain management system and firm performance. International Journal of Management  Research  and  Reviews .    7(2): 113-122.