## Pengukuran Kinerja Pada UKM Kerudung Menggunakan Metode Supply Chain Operator Reference (SCOR) Dan AHP
Nadifa Yusrianafi * 1 , Said Salim Dahda 2 nadifayuu@gmail.com *1 , said_salim@umg.ac.id 2 1,2 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik
I n f o r m a s i A r t i k e l

## A b s t r a c t
Riwayat Artikel :
Received : 5 – Juni – 2021 Revised : 23 – Juni – 2021
Accepted : 26 – Juni – 2021
The  supply  chain  is  very  important  in  the  sustainability  of  an industry. Not only large-scale industries, an SME must be able to  run  and  develop  its  business  supply  chain  well  in  order  to have  good  sustainability.  Because  SMEs  operate  in  a  limited manner  and  have  a  flat  structure,  the  level  of  complexity  in implementing  the  supply  chain  model  is  also  simple  but  also complex.  Measurement  of  supply  chain  performance  will  be very  helpful  for  SMEs  in  running  and  developing  their  supply chains. The purpose of this study is to measure the supply chain performance  of  the  veil  SMEs  with  the  make  to  stock  type  in order  to  develop  their  performance  and  be  able  to  compete with  other  competitors.  In  this  performance  measurement, Supply  Chain  Operation  Reference  (SCOR)  version  12.0  and Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  are  used  for  the development of performance measurement models and decision making.  There  are  30  matrix  indicators  for  KPI  (Key Performance  Indicator).  Creating  an  appropriate  initial hierarchical  model  for  SMEs  Kerudung,  then  calculating  the normalization  of  the  normalization  and  calculation  of  AHP  to determine  the  weight  using  the  Expert  Choice  11  Software.  In the core process, which has the greatest influence is the source performance value of 28.65918439 and the lowest value is the enable performance value of 4.7.
Kata Kunci : Small and Medium Enterprises (SMEs) Supply Chain Operation Reference (SCOR) Analytical Hierarchy Process (AHP)

## A b s t r a k
Untuk  melakukan  sitasi  pada penelitian  ini  dengan  format : I. Putri and D. Surjasa, “Pengukuran  Kinerja  Supply Chain Management Menggunakan  Metode  SCOR ( Supply Chain Operation Reference ),  AHP  ( Analytical Hierarchy Process ), Dan OMAX  ( Objective  Matrix )  Di Pt. X,” J. Tek. Ind., vol. 8, no. 1, pp. 37–46,2018.
Rantai  pasok  menjadi  suatu  hal  yang  sangat  penting  dalam keberlangsungan  sebuah  industri.  Tidak  hanya  industri  skala besar, sebuah UKM harus dapat menjalankan dan mengembangkan  rantai  pasok  bisnisnya  dengan  baik  supaya mempunyai  keberlanjutan  yang  baik.  Karena  UKM  beroperasi terbatas  dan  memiliki  struktur  yang  datar,  sehingga  tingkat kerumitan  dalam  pelaksanaan  model  rantai  pasok  nya  juga sederhana tapi juga kompleks. Pengukuran kinerja rantai pasok akan  sangat  membantu  bagi  UKM  dalam  menjalankan  dan mengembangkan  rantai  pasoknya.  Tujuan  penelitian  ini  untuk mengukur  kinerja  rantai  pasok  pada  UKM  kerudung  dengan tipe make to stok agar dapat mengembangkan kinerjanya dan
Tersedia secara online di http://ojs.unik-kediri.ac.id/index.php/jurmatis/index

## JURMATIS
Jurnal Ilmiah Mahasiswa Teknik Industri Universitas Kadiri
dapat  bersaing  dengan  kompetitor  lainnya.  Dalam  pengukuran kinerja  ini, Supply  Chain  Operation  Reference (SCOR)  versi 12.0 dan Analytical Hierarchy Process (AHP) digunakan untuk pengembangan  model  pengukuran  kinerja  dan  pengambilan keputusan. Penentuan KPI ( Key Performance Indicator ) ada 30 indikator  matrik.  Membuat  model  hierarki  awal  yang  sesuai pada  UKM  Kerudung,  kemudian  dilakukan  perhitungan normalisasi snorm  de  boer dan  perhitungan  AHP  untuk menentukan  bobot  dengan Software  Choice  Expert 11.  Hasil dari  pengukuran  kinerja Supply  Chain didapatkan  nilai  akhir yaitu  81,23  yang  termasuk  kategori Good .  pada  proses  inti, yang  memiliki  pengaruh  terbesar  yaitu  nilai  kinerja source sebesar  28,65918439  dan  memiliki  nilai  terendah  yaitu  nilai kinerja enable sebesar 4,7.

## 1. Pendahuluan
Persaingan  dalam  industri  dan  tingkat  permintaan  yang  tidak  menentu  membuat industri  harus  menentukan  strategi  -  strategi  dalam  menjalankan  bisnisnya  dengan  baik. Pengembangan  dan  pembenahan  jaringan  rantai  pasok  menjadi  salah  satu  proses  bisnis yang  banyak  dijadikan  tumpuan  dalam  menjalankan  bisnis  yang  lebih  baik.  Dari  sisi definisi, manajemen rantai pasok dapat di definisikan sebuah proses bisnis lengkap berupa siklus  yang  dimulai  dari  bahan  baku  dari  pemasok  menuju  ke  pabrik  hingga  kegiatan distribusi sampai ke tangan konsumen[1]. Jaringan rantai pasok menjadi banyak perhatian dari para peneliti dan praktisi terkait peningkatan efektivitas dan efisiensinya pada industri skala besar, menengah maupun kecil. Dengan adanya ketergantungan yang besar terhadap rantai pasoknya, pembenahan perlu dilakukan atas dasar keadaan yang ada dengan proses pengukuran yang tepat. Pengukuran kinerja SCM sangat penting untuk mengurangi biaya- biaya,  memenuhi  kepuasan  pelanggan  dan  meningkatkan  keuntungan  perusahaan  serta untuk  mengetahui  sejauh  mana  performansi supply  chain perusahaan  telah  tercapai[1].
Selain itu pengukuran kinerja dapat membantu mengidentifikasi masalah yang ada dalam rantai pasokan saat ini[2].
Salah satu pendekatan yang digunakan untuk melakukan pengukuran kinerja adalah dengan  model Supply  Chain  Operations  Reference (SCOR)[3].  SCOR  diperbarui  secara berkala  untuk  menyesuaikan  perubahan  pada  proses  bisnis  rantai  pasokan[4].  Model SCOR terdiri dari proses rantai pasokan standar, atribut dan metrik kinerja standar, praktik standar  dan  keterampilan  kerja  standar[5].  Pembaruan  SCOR  versi  12.0  disusun  dalam matriks  yaitu standar kinerja ( reliability, responsiveness, agility, cost, asset management ) dan  proses  ( plan,  source,  make,  deliver,  return,  enable )[6].  Meskipun  sangat  sederhana,
model  SCOR  telah  terbukti  kuat  dan  tangguh  sebagai  alat  untuk  mendeskripsikan, menganalisis,  dan  meningkatkan  rantai  pasok[7].  Untuk  menilai  dan  membandingkan atribut kinerja dilakukan kombinasi menggunakan metode AHP, adalah salah satu metode yang  umum  digunakan  untuk  memecahkan  masalah  pengambilan  keputusan  melalui penggunaan proses hierarki metrik dan menentukan bobot metrik[8].
Pada penelitian terdahulu, model SCOR telah banyak digunakan diperusahaan besar seperti yang dilakukan oleh [10] tentang pengukuran kinerja perusahaan pupuk urea, pada penelitian tersebut dalam menjalankan aktivitas rantai pasoknya mengalami masalah pada proses  pengadaan,  produksi  hingga  pengiriman,  seperti  keterlambatan  waktu  produksi.
Penelitian  yang  lain  oleh[1]  pada  penelitian  diperusahaan  elektronik  ini  mengalami keterlambatan bahan baku dan kecacatan pada bahan baku.
Dari  beberapa  referensi  yang  didapatkan  pengukuran  kinerja  pada  UKM menggunakan  SCOR  versi  12.0  dan  AHP  dengan  proses Make  to  Stok masih  jarang digunakan, Berbeda dengan perusahaan besar, UKM membutuhkan beberapa penyesuaian karena UKM beroperasi terbatas, memiliki struktur yang datar, fleksibel dan strategi yang informal  dibandingkan  perusahaan  besar[11].  Oleh  karena  itu  peneliti  melakukan pengukuran kinerja menggunakan metode SCOR terbaru versi 12.0 oleh APICS[12] yang diimplementasikan  pada  UKM  Kerudung  ini.  Hal  ini  dilakukan  untuk  menambah informasi dan referensi untuk penelitian selanjutnya.
Berdasarkan  pada  penelitian  sebelumnya,  didapatkan  permasalahan  yang  sama seperti pada UKM kerudung yang akan menjadi objek penelitian ini, mengidentifikasi dari SCM pada UKM ini terdapat beberapa masalah yaitu tidak mempunyai perencanaan yang matang dari proses pengadaan bahan baku, pada perencanaan produksi juga tidak adanya safety stok  yang  membuat  pawai  bekerja  secara  cepat  dan  pengiriman  yang  terlambat akibat keterlambatan dari supplier . Untuk itu diperlukan kinerja  yang baik terkait dengan pemenuhan  permintaan  oleh  pelanggan  serta  persaingan  bisnis.  Kinerja  rantai  pasokan berkaitan  dengan  aktivitas  rantai  pasokan  yang  diperluas  dalam  memenuhi  persyaratan pelanggan,  termasuk  ketersediaan  produk,  pengiriman  tepat  waktu,  dan  semua  inventaris dan  kapasitas  yang  diperlukan  dalam  rantai  pasokan  untuk  memberikan  kinerja  tersebut secara responsif.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengembangan  untuk  pengukuran  kinerja  dengan menggunakan metode SCOR  terbaru versi 12.0  yang diterapkan pada jenis  industri skala
kecil menengah atau UKM. Tujuannya adalah untuk mengetahui kinerja rantai pasok pada UKM pembuatan kerudung dari mulai perencanaan, pengadaan, produksi, pengiriman dan pengembalian.  Dan  AHP  yang  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  dan  penetapan prioritas  pada  suatu  proses  yang  terstruktur.  Kemudian  hasil  dari  penelitian  ini  dapat berpengaruh  dalam  memperbaiki  kinerja  dan  meningkatkan  efisiensi  serta  dapat melakukan benchmarking .

## 2. Tinjauan Pustaka
2.1 Supply Chain Management
Supply Chain berkaitan  dengan segala aktivitas,  alat dan bahan, atau langkah- langkah  yang  dibutuhkan  suatu  produk  mulai  dari  bahan  mentah  hingga  produk  jadi atau produk setengah jadi hingga konsumen, yang dikenal dengan istilah hulu hingga hilir.  Terkait  pengadaan  bahan  baku,  pemasok,  distribusi  bahan  baku,  pembelian, produksi,  target  produksi,  hingga  distribusi  merupakan  pembahasan  tentang  rantai pasok[13].  Adapun  tujuan  dari  SCM  adalah  untuk  memotong  beberapa  rantai  pasok yang kurang penting, meminumkan biaya dan menambah produktivitas [14].

## 2.2 Pengukuran Kinerja Rantai Pasok
Pengukuran  kinerja  rantai  pasok  merupakan  pengukuran  kinerja  suatu  proses bisnis  disepanjang  rantai  pasokan  dan  dibandingkan  dengan  seperangkat  standar kinerja yang membutuhkan adopsi metrik leading dan lagging terkait proses intra dan antar  organisasinya[15].  Tujuan  pengukuran  kinerja  untuk  membantu  memonitoring jalannya  aplikasi Supply  Chain  Management (SCM)  agar  berjalan  dengan  baik[16].
Rantai pasok yang efektif merupakan hal yang paling mendasar bagi perusahaan untuk mempertahankan keunggulan kompetitif secara berkelanjutan[17].

## 2.3 SCOR versi 12.0 Model
Suatu  metode  yang  digunakan  dalam  pengukuran  kinerja  adalah  SCOR  ( Supply Chain  Operation  Reference ).  Dalam  model  SCOR  versi  12.0  yang  disusun  dalam matriks  5x6[6]  yang  memiliki  bentuk  hierarki  dengan  beberapa  tingkat  proses[18].
Terdapat  proses  -  proses  dalam  rantai  pasokan  yang  didefinisikan  ke  dalam  enam standar kinerja pada level 1 yaitu plan, source, make, deliver, return dan enable untuk mengevaluasi  kinerja  tersebut  SCOR  memiliki  tingkatan  matrik  pada  level  2  yaitu reliability,  responsiveness,  agility,  asset  management dan cost [12].  Pada  level  3 terdapat  indikator  atribut  SC  atau Key  Performance  Indicator (KPI)  yang
*Corresponding author : 1710631140127@student unsika.ac.id
mempengaruhi metrik level 2[19]. Di mana dengan ini dapat mengukur kinerja proses perusahaan  secara  objektif  berdasarkan  data  -  data  yang  diambil  sehingga  dapat dilakukan evaluasi kinerja[20].
Gambar 1. Model SCOR (Sumber : SCOR version 12.0 APICS 2017)

## 2.4 Sistem Penilaian
Setiap  indikator  dari  atribut  -  atribut  kinerja  SC  memiliki  bobot  yang  berbeda- beda dengan skala juga ukuran yang berbeda-beda[21]. Normalisasi memainkan peran penting  dalam  mencapai  nilai  akhir  pengukuran  kinerja[21].  Oleh  karena  itu  perlu dilakukan  normalisasi  untuk  menyamakan  skala  pengukuran  dari  masing-masing kriteria kinerja SC[2].
Proses normalisasi dilakukan dengan rumus normalisasi Snorm De Boer [16]:
Untuk large is better
Snorm (skor) =  (Si-Smin)/(Smax-Smin) x 100% ..... (1)
Untuk lower is better
Snorm (skor) =  (Smax-Si)/(Smax-Smin) x 100% ..... (2)
Dimana:
Si = nilai indikator aktual yang berhasil dicapai Smin = nilai pencapaian performansi terburuk dari indikator kerja
Smax = nilai pencapaian performansi terbaik dari indikator kerja
Pada pengukuran ini setiap bobot indikator di konversikan ke dalam interval nilai tertentu  yaitu  nol  (0)  diartikan  paling  buruk  dan  seratus  (100)  diartikan  paling  baik. Dengan  demikian  parameter  dari  setiap  indikator  adalah  sama,  setelah  itu  didapatkan suatu hasil yang dapat dianalisa[24].
Tabel 1. Sistem Monitoring Indikator Kinerja
Sistem Monitoring  Indikator Kerja <40 Poor 40 -50 Marginal
50 – 70 Average 70 – 90 Good >90 Excellent
(Sumber: Pengukuran Kinerja Supply Chain Management Dengan Pendekatan Supply Chain Operation Reference (SCOR) dalam Wigaringtyas)

## 2.5 Analytical Hierarchy Process (AHP)
Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  adalah  alat  pengambilan  keputusan  yang dapat  membantu  mendeskripsikan  operasi  keputusan  akhir  dengan  menguraikan masalah  yang  kompleks  ke  dalam  struktur  hierarki  multi  -  level  tujuan,  kriteria,sub kriteria  dan  alternatif  [5].  Kombinasi  AHP  dan  SCOR  ini  banyak  digunakan  oleh penelitian  pengukuran  kinerja  SC  seperti  pada  industri  kaus  kaki  [5].  AHP  sudah umum  digunakan  untuk  menganalisis  hierarki  metrik  dan  menentukan  bobot  dari metrik  [8]  dengan  memberikan  sebuah  kerangka  kerja  terstruktur  untuk  menetapkan prioritas  pada  masing-masing  tingkat  hierarki  menggunakan  perbandingan berpasangan  ( pairwise  comparison ) [25] ,  memberi  nilai  subjektif  tentang  pentingnya setiap  variabel  secara  relatif,  dan  menetapkan  variabel  mana  yang  memiliki  prioritas paling tinggi guna mempengaruhi hasil pada situasi tersebut[10].

## 3. Metode Penelitian
Pengumpulan data :  Observasi  Studi literatur  Nilai metrik kinerja dari data - data yang ada Menetapkan metrik Validasi metrik Membangun struktur hierarki Proses normalisasi metrik Model SCOR Pembobotan metrik dengan menggunakan AHP Hasil dan pembahasan Kesimpulan Pengumpulan Data Pengolahan Data Hasil dan kesimpulan
Pada  metode  penelitian  ini  dibagi  menjadi  3  tahapan,  yaitu  (1)pengumpulan  data,
(2)pengolahan data, (3) hasil dan kesimpulan.
1) Tahap  pengumpulan  data,  peneliti  menggunakan  dua  tipe  pengambilan  data  pertama dari  data  primer,  observasi  secara  langsung  dengan  melakukan  wawancara  untuk mendapatkan  data  -  data  yang  dibutuhkan  agar  dapat  mengidentifikasi  kinerja  rantai pasok dan proses SCM pada UKM kerudung yang bersistem produksi MTO ( Make To Order )  dan  merancang  kerangka  pengukuran  kinerja  rantai  pasok  kerudung  dengan pendekatan  metode  SCOR  versi  12.0.  Yang  kedua  data  sekunder  dari  referensi penelitian terdahulu, sumber buku dan internet.
2) Tahap  pengolahan  data,  semua  data  yang  telah  dikumpulkan  sebelumnya  diproses. Pertama memetakan proses bisnis kerudung (Diagram business scope ), hasil pemetaan digunakan  untuk  mengatur  sekumpulan  metrik.  Kemudian  menetapkan  metrik  yang didapatkan  dari  brainstorming  dan  kuesioner  yang  diisi  oleh  5  responden  yang mengerti  tentang  UKM,  yaitu  pemilik  UKM  dan  karyawannya.  Kemudian menormalkan matriks keputusan atau validasi KPI dengan teknik Snorm de boer untuk menyamakan  nilai  KPI  yang  berbeda.  Kemudian  membangun  struktur  hierarki  yang kemudian  ditetapkan  bobot  pada  setiap  level  menggunakan  metode  AHP  dengan aplikasi expert choice 11 untuk mendapatkan nilai prioritas.
3) Hasil dan kesimpulan, setelah mendapatkan total dari keseluruhan perhitungan kinerja rantai  pasok  kemudian  memberikan  hasil  analisis  yang  menunjang  mengenai pengukuran kinerja dan memberikan kesimpulan tentang hasil dari analisis perhitungan dan  pembahasan  kinerja  SCM  pada  UKM  tergolong  baik  atau  buruk,  dan  indikator mana saja yang memiliki bobot terendah sehingga memerlukan perbaikan.

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Aliran Supply Chain
Tahap  pertama  yaitu  mengidentifikasi  proses  aliran supply  chain pada  UKM Kerudung dengan membuat Diagram Business Scope , digunakan untuk menggambarkan secara umum mengenai proses supply chain [26].
Gambar 3. Business scope diagram UKM Kerudung
Dari gambar 3, terdapat aliran proses supply chain pada UKM kerudung dimulai dari  pihak  UKM  melakukan  pengadaan  bahan  seperti  kain,  benang,  plastik  kemasan kerudung  dan  label  kemudian  masuk  ke  dalam  gudang  penyimpanan  sementara  yang selanjutnya  akan  dilakukan  proses  produksi.  Sebelum  masuk  proses  produksi,  bahan baku  di  cek  terlebih  dahulu  untuk  menghindari  kecacatan  pada  produk.  Pada  proses produksi  dilakukan dari  pembuatan pola desain  (jika menerima pesanan  model baru), proses  pemotongan,  penjahitan  dan  proses  pengecekan  kerudung  untuk  menghindari kecacatan  produk.  Setelah  itu  kerudung  di packing dan  dikirim  hingga  ke  tangan konsumen.

## 4.2 Dekomposisi Proses berdasarkan model SCOR 12.0
Tahap  kedua  yaitu  mendekomposisikan  proses  pada  UKM  kerudung,  dalam menentukan  proses  -  proses  aliran  rantai  pasok  mengacu  pada  buku  panduan Supply Chain  Operation  Reference (SCOR)  versi  12.0  oleh  APICS[27],  dan  berdasarkan jurnal  penelitian  terdahulu  tentang  SCOR.  Menentukan  atribut  –  atribut  kinerja disesuaikan  dengan  kondisi  dan  komponen  yang  berkaitan  dengan  UKM  kerudung agar  SCOR  tetap  relevan  dengan  kondisi  UKM  saat  ini  sehingga  penilaian  yang dihasilkan pada kinerja rantai pasokan menjadi akurat[6].

## 4.3 Validasi Atribut Kinerja
Tahap  ketiga  melakukan  seleksi  kesesuaian  atribut  pengukuran  kinerja  atau validasi KPI dari hasil kuesioner validasi KPI seperti pada penelitian sebelumnya yaitu pengukuran  kinerja  produk  garam  industri[28].  Pada  UKM  kerudung  ini  terdapat matrik KPI yang tervalidasi sebanyak 30 KPI. Hasil validasi disajikan pada tabel 2.\
Supplier 1 Supplier 2 Supplier 3 Supplier 4 Gudang Produksi Finishing Distribusi Konsumen Pemilik UKM Defect Keterangan : Aliran informasi Aliran material Aliran pengembalian

## Tabel 2. Hasil Validasi KPI
Level 1 Level 2 Level 3 Atribut Kinerja Plan Plan Source 1. Rl.3.37 Forecast Accuracy Reliability 2. RS.3.29 Establish Sourcing Plans Cycle Time Responsiveness Plan Make 3. RS.3.28 Establish  Production  Plans  Cycle Time Responsiveness Plan Deliver 4. RS.3.27 Establish Delivery Plans Cycle Time Responsiveness Plan Return 5. RS.3.26 Establish  And  Communicate  Return Plans Cycle Time Responsiveness Source Source Make -To Order Product 6. Rl.3.19 %  Orders/  Lines  Received  Defect Free Reliability 7. RL.3.20 %  Orders/  Lines  Received  On-Time
To Demand Requirement 8. RL.3.21 %  Orders/  Lines  Received  With Correct Content Percent 9. RL.3.22 %  Orders/  Lines  Received  With Correct Packaging 10. RL.3.24 %  Orders/Lines  Received  Damage
Free 11. RL.3.25 % Product Transferred On - Time To Demand Requirement 12. RL.3.26 %  Product  Transferred  Without Transaction Errors 13. RS.3.8 Authorize  Supplier  Payment  Cycle Time Responsiveness 14. RS.3.139 Transfer Product Cycle Time Make Make – To - Order 15. Rl.3.58 Yield Reliability 16. RS.3.101 Produce And Test Cycle Time Responsiveness 17. RS.3.114 Release  Finished  Product  To Deliver Cycle Time 18. RS.3.142 Package Cycle Time 19. AG.3.38 Current Make Volume Agility Deliver Deliver Make - To Order Product 20. Rl.3.32 Customer  Commit  Date  Achievement
Time Customer
Reliability 21. RL.3.33 Delivery Item Accuracy 22. RL.3.34 Delivery Location Accuracy 23. RL.3.35 Delivery Quantity Accuracy
24. RL.3.42 Orders  Delivered  Defect  Free
Conformance 25. RS.3.126 Ship Product Cycle Time Responsiveness 26. CO.2.4 Cost To Deliver Cost Return Deliver Return Defective Product 27. Rs.3.19 Current  Costumer  Return  Order Cycle Time Responsiveness 28. AM.3.21 Rebuild Or Recycle Rate Asset Management 29. CO.2.5 Cost To Return Cost Enable Manage Supply Chain Performance 30. Co.3.13 Direct Labor Cost Cost
(Sumber : Data primer)
Hirarki Pengukuran Kinerja kerudung Plan Reliability RL 3.37 Responsiv eness RS 3.29 RS 3.28 RS 3.27 RS 3.26 source Reliability RL 3.19 RL 3.20 RL 3.21 RL 3.22 RL 3.24 RL 3.25 RL 3.26 Responsiv eness RS 3.8 RS 3.139 Make Reliability RL 3.58 Responsiv eness RS 3.101 RS 3.114 RS 3.142 Agility AG 3.38 Deliver Reliability RL 3.32 RL 3.33 RL 3.34 RL 3.35 RL 3.42 Responsiv eness RS 3.126 Cost
CO 2.4 Return Responsiv eness RS 3.19 Asset Manage ment AM 3.21 Cost CO 2.5 Enable Cost CO 3.13

## 4.4 Hierarki Kinerja Rantai Pasok
Tahap keempat, menyusun hierarki pengukuran kinerja rantai pasok yaitu dengan mempelajari  metrik  indikator  pengukuran  kinerja  rantai  pasok  pada  model  SCOR 12.0[26].  Pada  penelitian  sebelumnya  menentukan  indikator  -  indikator  kinerja  rantai pasok berdasarkan keadaan suatu perusahaan itu sendiri.
Gambar 3. Hierarki Kinerja Rantai Pasok Pada UKM Kerudung

## 4.5 Pembobotan Menggunakan Metode AHP
Tahap  kelima,  Dari  hasil  validasi  KPI  memiliki  bobot  dan  nilai  satuan  yang berbeda-beda.  Untuk  menyamakan  bobot  nilai  KPI    yang  telah  didapat  dilakukan normalisasi snorm  de  boer pada  masing  –  masing  atribut  kinerja  SC.  Setelah  itu memberikan  pembobotan  pada  hierarki  pada  setiap  level  menggunakan  metode  AHP dengan  perhitungan  perbandingan  berpasangan  ( pairwise  comparison )  menggunakan Software Expert  Choice 11.  Proses  pembobotan  dilakukan  mulai  dari  tahap  awal, pebobotan  AHP  dilakukan  dengan  membuat  hierarki  pengukuran  kinerja  UKM Kerudung  (Tabel.1)  lalu  pembuatan  kuesioner  yang  diisi  oleh  orang  yang  paham tentang  UKM  kerudung,  kuesioner  ini  berisi  tentang  penilaian  perbandingan berpasangan  ( pairwise  comparison ).  Berikut  adalah  tabel  hasil  rekapitulasi  bobot setiap levelnya dan hasil normalisasi KPI.
Tabel 3. Hasil Rekapitulasi Bobot Setiap Levelnya Dan Hasil Normalisasi KPI
Level 1 Bobot Level 2 Bobot Level 3 Bobot  Skor KPI Plan 0,298 Reliability 0,25 RL 3.37 1 0 Responsiveness 0,75 RS 3.29 0,374 50 RS 3.28 0,276 70 RS 3.27 0,252 100 RS 3.26 0,098 100 Source 0,299 Reliability 0,5 RL 3.19 0,267 100 RL 3.20 0,209 68,4 RL 3.21 0,143 100
*Corresponding author : 1710631140127@student unsika.ac.id
RL 3.22 0,139 100 RL 3.24 0,097 100 RL 3.25 0,071 77,53 RL 3.26 0,073 100 Responsiveness 0,5 RS 3.8 0,75 100 RS 3.139 0,25 100 Make 0,134 Reliability 0,547 RL 3.58 1 100 Responsiveness 0,109 RS 3.101 0,443 87,5 RS 3.114 0,169 50 RS 3.142 0,387 50 Agility 0,345 AG 3.38 1 100
Deliver 0,131 Reliability 0,413 RL 3.32 0,284 61,75 RL 3.33 0,244 100 RL 3.34 0,172 100 RL 3.35 0,185 100 RL 3.42 0,115 100 Responsiveness 0,26 RS 3.126 1 50 Cost 0,327 CO 2.4 1 100 Return 0,09 Responsiveness 0,413 RS 3.19 1 84 Asset Management 0,327 AM 3.21 1 80 Cost 0,26 CO 2.5 1 100 Enable 0,047 Cost 1 CO 3.13 1 100
(Sumber : Data Primer)
Perhitungan  nilai  akhir  kinerja  dengan  mengalikan  skor  yang  diperoleh  dari perhitungan normalisasi dengan bobot yang diperoleh dari perhitungan AHP.

## Tabel 4. Perhitungan nilai akhir atribut kinerja (Level 3)
Level 1 Level 2 Level 3 Bobot  Nilai KPI  Nilai kinerja level 3 Total Plan Reliability RL 3.37 1 0 0 0 Responsiveness RS 3.29 0,374 50 18,7 73,02 RS 3.28 0,276 70 19,32 RS 3.27 0,252 100 25,2 RS 3.26 0,098 100 9,8 Source Reliability RL 3.19 0,267 100
26,7 91,70023 RL 3.20 0,209 68,4 14,2956 RL 3.21 0,143 100 14,3 RL 3.22 0,139 100 13,9 RL 3.24 0,097 100 9,7 RL 3.25 0,071 77,53 5,50463 RL 3.26 0,073 100 7,3 Responsiveness RS 3.8 0,75 100 75 100 RS 3.139 0,25 100 25 Make Reliability RL 3.58 1 100 100 100 Responsiveness RS 3.101 0,443 87,5 38,7625 66,5625 RS 3.114 0,169 50 8,45 RS 3.142 0,387 50 19,35 Agility AG 3.38 1 100 100 100 Deliver Reliability RL 3.32 0,284 61,75 17,537 89,137 RL 3.33 0,244 100 24,4 RL 3.34 0,172 100 17,2 RL 3.35 0,185 100 18,5 RL 3.42 0,115 100 11,5
Responsiveness RS 3.126 1 50 50 50 Cost CO 2.4 1 100 100 100 Return Responsiveness RS 3.19 1 84 84 84 Asset Management AM 3.21 1 80 80 80 Cost CO 2.5 1 100 100 100 Enable Cost CO 3.13 1 100 100 100 (Sumber : Data primer)
Tabel 5. Perhitungan nilai akhir atribut kinerja (Level 2)
Level 1 Level 2 Bobot  Nilai KPI  Nilai kinerja level 2 Total Plan Reliability 0,25 0 0 54,765 Responsiveness 0,75 73,02 54,765 Source Reliability 0,5 91,7002 45,850115 95,85012 Responsiveness 0,5 100 50 Make Reliability 0,547 100 54,7 96,45531 Responsiveness 0,109 66,5625 7,2553125 Agility 0,345 100 34,5 Deliver Reliability 0,413 89,137 36,813581 82,51358` Responsiveness 0,26 50 13 Cost 0,327 100 32,7 Return Responsiveness 0,413 84 34,692 86,852 Asset Management 0,327 80 26,16 Cost 0,26 100 26 Enable Cost 1 100 100 100 (Sumber : Data primer)
Tabel 6. Perhitungan nilai akhir atribut kinerja (Level 1)
Level 1  Bobot  Nilai KPI  Nilai Kinerja level 1 Plan 0,298 54,765 16,31997 Source 0,299 95,8501 28,65918439 Make 0,134 96,4553 12,92501188 Deliver 0,131 82,5136 10,80927911 Return 0,09 86,852 7,81668 Enable 0,047 100 4,7 Total 81,23012537 ( Good )
(Sumber : Data primer)
Berdasarkan  perhitungan  keseluruhan  yang  diperoleh,  didapatkan  nilai  akhir  yaitu 81,23 yang berarti kinerja rantai pasok pada UKM Kerudung termasuk kategori Good atau baik  dengan  indikator  nilai  di  antara  70  -  90.  Selain  mengetahui  hasil  akhir  perhitungan SCOR  didapatkan  nilai  akhir  masing  -  masing  kinerja  pada  proses  inti,  yang  memiliki pengaruh  terbesar  yaitu  nilai  kinerja  source  sebesar  28,65918439  sehingga  untuk  atribut tersebut perlu dipertahankan. Namun untuk atribut yang memiliki nilai akhir rendah yaitu plan , make,  deliver,  return dan enable diperlukan  usulan  strategi  untuk  meningkatkan nilai.
Dari  30  matrik  yang  digunakan  untuk  pengukuran  kinerja supply  chain pada  UKM Kerudung  didapatkan  hasil  ada  18  metrik  indikator  termasuk  dalam  kategori excellent (nilai skor lebih dari 90), ada 5 matrik indikator termasuk dalam kategori good (nilai skor antara 70 – 90), ada 6 matrik indikator termasuk dalam kategori average (nilai skor antara 50-70) dan ada 1 matrik indikator yang termasuk dalam kategori poor (nilai skor dibawah 40).
Indikator  yang  memiliki  nilai  kinerja  yang  rendah  atau  sedang  dapat  diidentifikasi penyebabnya  untuk  meningkatkan  nilai.  Pada  proses plan seperti  pada  penelitian sebelumnya  diindustri  batik[26]  pada  UKM  jarang  sekali  menggunakan  peramalan  yang jelas. Seperti pada UKM Kerudung ini, perencanaan pengadaan bahan baku, perencanaan produksi dan perencanaan pengiriman dilakukan tanpa melakukan rencana yang baik. Ada baiknya  pemilik  UKM  lebih  mempelajari  dari  data  sebelumnya  untuk  mengurangi kerugian.  Pada  proses make ,  terdapat  perencanaan  waktu  yang  kurang  optimal  sehingga menyebabkan proses produksi tidak berjalan tepat waktu. Pada proses deliver, berdampak dari proses make , pengiriman yang dilakukan terkadang mengalami keterlambatan karena produk  tidak  selesai  tepat  waktu.  Pada  proses return ini  jarang  terjadi  ada  pengembalian barang  dari  konsumen,  tetapi  jika  ada  pengembalian  produk  pemilik  tidak  terlalu memikirkan  biaya  pengembalian  sehingga  berdampak  pada  profit  UKM.  Pada  proses enable didapatkan nilai yang rendah karena masalah biaya pada UKM kerudung ini tidak dilaporkan  dengan  baik,  dengan  memperhitungkan  biaya  pengadaan  bahan  baku,  biaya produksi, biaya pengiriman, perawatan, upah dan lain-lain. Sehingga keuangan pada UKM menjadi baik.

## 5. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  hasil  pengukuran  kinerja supply  chain dengan  menggunakan  metode SCOR versi 12.0 didapatkan kesimpulan dari 30 indikator kinerja rantai pasok pada UKM Kerudung  yang  terpilih  setelah  dilakukan scoring dan  pembobotan  didapatkan  total  nilai kinerja rantai pasok sebesar 81,23 yang berarti kinerja rantai pasok pada UKM Kerudung termasuk  kategori Good atau  baik  dengan  indikator  nilai  diantara  70  –  90.  Termasuk masing-masing  nilai  kinerja  untuk  proses  inti  pada  level  1  yaitu Plan 16,31997, Source 28,65918439, Make 12,92501188, Deliver 10,80927911, Return 7,81668 dan Enable 4,7.
Didapatkan  nilai  kinerja  proses  tertinggi  yaitu Source dan  nilai  kinerja  proses  terendah yaitu Enable .
Dari 30 indikator kinerja rantai pasok terdapat 7 indikator kinerja yang masuk dalam kategori average dan poor ,  yang  berarti  UKM  Kerudung  belum  mencapai  kondisi  yang baik.  Hal  tersebut  dikarenakan  tidak  adanya  peramalan  yang  jelas  pada  UKM,  belum adanya  proses  perencanaan  pengadaan  bahan  baku,  proses  produksi,  pengiriman  produk yang baik.
Dari  indikator  -  indikator  yang  didapatkan  diketahui  bahwa  proses supply  chain di UKM Kerudung masih memerlukan perbaikan di beberapa bagian. Khususnya pada proses Enable ,  yaitu  dengan  melakukan  pelaporan  keuangan  dengan  baik,  dengan memperhitungkan  biaya  pengadaan  bahan  baku,  biaya  produksi,  biaya  pengiriman, perawatan, upah dan lain-lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  Putri  and  D.  Surjasa,  “Pengukuran  Kinerja  Supply  Chain  Management Menggunakan  Metode  Scor  (Supply  Chain  Operation  Reference),  Ahp  (Analytical Hierarchy Process), Dan Omax (Objective Matrix) Di Pt. X,” J. Tek. Ind. , vol. 8, no. 1, pp. 37–46, 2018.
[2] B. Kocaoglu, B. Gülsün, and M. Tanyas, “A SCOR based approach for measuring a benchmarkable supply chain performance,” J. Intell. Manuf. , vol. 24, no. June 2011, pp. 113 – 132, 2011, doi: 10.1007/s10845-011-0547-z.
[3] E.  Kusrini,  M.  A.  B.  Rifai,  and  S.  Miranda,  “Performance  measurement  using supply  chain  operation  reference  (SCOR)  model:  A  case  study  in  a  small-medium enterprise  (SME)  in  Indonesia,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  697,  no.  1, 2019, doi: 10.1088/1757-899X/697/1/012014.
[4] S.  K.  Iop  and  T.  Material,  “Pengukuran  kinerja  menggunakan  model  supply  chain operation reference ( SCOR ): studi kasus pada usaha kecil menengah ( UKM ) di Indonesia  Pengukuran  kinerja  menggunakan  model  supply  chain  operation reference ( SCOR ): studi kasus pada usaha kecil menenga,” 2021.
[5] M. Afonso, G. M. Pereira, M. Borchardt, R. Inácio, and C. V. Viegas, “A SCOR- based  model  for  supply  chain  performance  measurement :  application  in  the footwear industry,” no. March, pp. 37–41, 2015, doi:
10.1080/00207543.2015.1005251.
[6] M.  N.  Sholeh,  A.  Nurdiana,  B.  Dharmo,  and  Suharjono,  “Implementation  of construction  supply  chain  flow  based  on  SCOR  12.0  performance  standards,” J. Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1833,  no.  1,  pp.  1–8,  2021,  doi:  10.1088/1742- 6596/1833/1/012012.
[7] H.  Zhou,  W.  C.  Benton,  D.  A.  Schilling,  and  G.  W.  Milligan,  “Supply  chain integration and the SCOR model,” J. Bus. Logist. , vol. 32, no. 4, pp. 332–344, 2011, doi: 10.1111/j.0000-0000.2011.01029.x.
[8] B. Kocaoǧlu, B. Gülsün, and M. Tanyaş, “A SCOR based approach for measuring a benchmarkable  supply  chain  performance,” J.  Intell.  Manuf. ,  vol.  24,  no.  1,  pp. 113–132, 2013, doi: 10.1007/s10845-011-0547-z.
[9] F.  De  Felice,  M.  H.  Deldoost,  M.  Faizollahi,  and  A.  Petrillo,  “Performance measurement  model  for  the  supplier  selection  based  on  AHP,” Int.  J.  Eng.  Bus. Manag. , vol. 7, pp. 1–13, 2015, doi: 10.5772/61702.
[10]  Chotimah,  Purwanggono,  and  Susanty,  “Pengukuran  Kinerja  Rantai  Pasok Menggunakan Metode SCOR dan AHP Pada Unit  Pengantongan Pupuk Urea PT . Dwimatama Multikarsa Semarang,” Ejournal Undip , vol. 1, no. 1, 2017.
[11]  N.  Nurhasanah,  W.  N.  Tanjung,  E.  Ripmiatin,  S.  A.  Wulandari,  M.  Qibtiyah,  and Meliantika,  “Enhancing  competitiveness  of  ready  made  garment  small-medium enterprises through logistics performance measurement using SCOR method,” 2016 2nd Int. Conf.  Ind. Mech. Electr.  Chem. Eng. ICIMECE 2016 , pp. 123–126, 2017, doi: 10.1109/ICIMECE.2016.7910431.
[12]  Supply chain operations council, “Supply Chain Operations Reference Model 12.0,” Logist. Inf. Manag. , p. 1096, 2017.
[13]  E. Kusrini, V. I. Caneca, V. N. Helia, and S. Miranda, “Supply Chain Performance Measurement  Usng  Supply  Chain  Operation  Reference  (SCOR)  12.0  Model :  A Case  Study  in  A  A  Leather  SME  in  Indonesia,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. , vol. 697, no. 1, pp. 0–10, 2019, doi: 10.1088/1757-899X/697/1/012023.
[14]  D.  Tri  Wigati,  A.  Budi  Khoirani,  S.  Alsana,  and  D.  Rizki  Utama,  “Pengukuran Kinerja  Supply  Chain  Dengan  Pendekatan  Supply  Chain  Operation  References (SCOR) Berbasis Analytical Hierarchy Proses (AHP),” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 16, no. 2, p. 123, 2017, doi: 10.23917/jiti.v16i2.4118.
[15]  F.  R.  Lima-Junior  and  L.  C.  R.  Carpinetti,  “Predicting  supply  chain  performance based  on  SCOR  metrics  and  multilayer  perceptron  neural  networks,” Int.  J.  Prod. Econ. , vol. 212, no. February, pp. 19–38, 2019, doi: 10.1016/j.ijpe.2019.02.001.
[16]  L.  D.  Wigaringtyas,  “Pengukuran  Kinerja  Supply  Chain  Management  Dengan Pendekatan  Supply  Chain  Operation  Reference  (SCOR)  Studi  Kasus  UKM  Batik Sekar  Arum,  Pajang,  Surakarta,” J.  Chem.  Inf.  Model. ,  vol.  53,  no.  9,  pp.  1689– 1699, 2013.
[17]  W.  Murniati,  W.  I.  Kurnia,  S.  Handayani,  and  S.  Ishak,  “PENGUKURAN KINERJA SUPPLY CHAIN PADA INDUSTRI UKM KERAJINAN (Studi Kasus: Industri  Kerajinan  Ketak  Lombok  Tengah,  Nusa  Tenggara  Barat,  Indonesia),” J. Ind. Eng. Manag. , vol. 4, no. 1, p. 1, 2019, doi: 10.33536/jiem.v4i1.262.
[18]  H.  Maizi,  H.  Yudie  Sastra,  and  Arhami,  “Mapping  upstream  and  downstream process in the patchouli oil industry using supply chain operations reference model version 12.0 (SCOR 12.0),” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 931, no. 1, pp. 0– 8, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/931/1/012008.
[19]  F.  Anjani,  M.  Zhafari,  and  Q.  Aini,  “Evaluation  of  Supply  Chain  Management Performance at  MSMEs  using the SCOR Method,” INTENSIF J. Ilm. Penelit.  dan Penerapan  Teknol.  Sist.  Inf. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  159–172,  2020,  doi:
10.29407/intensif.v4i2.13993.
[20]  A.  N.  Waaly,  A.  Y.  Ridwan,  and  M.  D.  Akbar,  “Development  of  sustainable procurement  monitoring  system  performance  based  on  Supply  Chain  Reference Operation  (SCOR)  and  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  on  leather  tanning industry,”
MATEC Web Conf. , vol.
204, 2018, doi:
10.1051/matecconf/201820401008.
[21]  A.  Hasibuan et  al. ,  “Performance  analysis  of  Supply  Chain  Management  with Supply  Chain  Operation  reference  model,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1007,  no.  1, 2018, doi: 10.1088/1742-6596/1007/1/012029.
[22]  A.  Nurhandayani  and  A.  M.  Noor,  “Pengukuran  Kinerja  Rantai  Pasok  Cv.  Vio Burger  Dengan  Menggunakan  Model  Supply  Chain  Operation  Reference  (Scor) Dan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (Ahp),” J.  Ilm.  Teknol.  dan  Rekayasa , vol. 23, no. 3, pp. 206–219, 2018, doi: 10.35760/tr.2018.v23i3.2470.
[23]  M.  Fadil  Novar,  A.  Ridwan  Yanuar,  and  B.  Santosa,  “SCOR  and  AHP  Based Monitoring  Dashboard  to  Measure  Rice  Sourcing  Performance  at  Indonesian Bureau of Logistics,” 2018 12th Int. Conf. Telecommun. Syst. Serv. Appl. , pp. 1–6, 2018.
[24]  A. Prasetya, D. Retnoningsih, and D. Koestiono, “Kinerja Manajemen Rantai Pasok (Supply  Chain  Management)  Keripik  Kentang  di  Industri  Kecil  Kota  Batu,” Habitat , vol. 30, no. 2, pp. 44–53, 2019, doi: 10.21776/ub.habitat.2019.030.2.6.
[25]  L. X. X. Xu and B. L. R. Ma, “AHP based supply chain performance measurement system,” IEEE  Int.  Conf.  Emerg.  Technol.  Fact.  Autom.  ETFA ,  pp.  1308–1315, 2007, doi: 10.1109/EFTA.2007.4416932.
[26]  S.  Hidayatuloh  and  N.  N.  Qisthani,  “Pengukuran  Kinerja  Rantai  Pasok  Industri Batik Tipe MTO Menggunakan SCOR 12 . 0 Dan AHP Supply Chain Performance Measurement at Batik Industry MTO Type Using,” vol. 7, 2020.
[27]  APICS,  “Quick  reference  guide,” Nurs.  Stand. ,  vol.  13,  no.  42,  pp.  29–29,  2017, doi: 10.7748/ns.13.42.29.s50.
[28]  Sri  Hartini,  Sawarni  Hasibuan,  and  Kimberly  Febrina  Kodrat,  “Analisis  Key Performance  Indicator  Sebagai  Alat  Pengukuran  Kinerja  Rantai  Pasok  Produk Garam Industri Mengunakan Metode SCOR-AHP,” Talent. Conf. Ser. Energy Eng. , vol. 2, no. 4, 2019, doi: 10.32734/ee.v2i4.663.