Abstrak — Supply  chain saat  ini  telah  menjadi  lebih  kompleks, lebih luas, serta lebih melibatkan banyak pihak setiap harinya. Peningkatan  jumlah  data  yang  signifikan  dari  suatu  rantai pasok menyebabkan perusahaan kesulitan untuk melaksanakan rutinitasnya dengan tetap mempertahankan bahkan meningkatkan  keunggulan  kompetitif  mereka.  Munculnya business  analytics dalam supply  chain atau  dikenal  dengan supply  chain  analytics (SCA)  ditujukan  untuk  memudahkan perusahaan dalam mengumpulkan, mengolah, serta menginterpretasikan  data  sehingga  perusahaan  mendapat wawasan  tentang  operasi  bisnis  serta  membuat  keputusan berbasis fakta yang lebih baik pada rantai pasok mereka. Oleh karena  itu,  perusahaan  perlu  mengetahui  kondisi  tingkat kematangan  ( maturity  level )  dalam  menerapkan  SCA  saat  ini untuk  dapat  mengembangkan  penerapan  SCA  ke tingkat yang lebih  tinggi.  Saat  ini,  masih  belum  banyak  literatur  yang meneliti  lebih  lanjut  mengenai framework untuk  mengukur penerapan SCA pada suatu perusahaan. Mengingat pentingnya pengukuran  penerapan  SCA,  maka paper ini  akan  melakukan sebuah  kajian  pustaka  terkait  beberapa  penelitian  terdahulu tentang framework pengukuran tingkat kematangan penerapan SCA (SCA maturity model ) pada perusahaan.
Kata  Kunci — Business  Analytics , Literature  Review ,  SCA Maturity  Model , Supply  Chain  Analytics , Supply  Chain Management.

## I. PENDAHULUAN
EIRING  dengan  meningkatnya  iklim  kompetitif  bisnis, menciptakan  sebuah  keunggulan  kompetitif  menjadi kunci  utama  untuk  mencapai  kesuksesan  [1].  Alih-alih memaksimalkan  keuntungan  sebuah  perusahaan, supply chain  management menunjukkan  bahwa  sebuah  perusahaan seharusnya  bertujuan  untuk  memaksimalkan  keuntungan keseluruhan  aliran supply  chain [2].  Oleh  karena  itu, kompetisi  seharusnya  diantara supply  chain bukan  antar- perusahaan.  Semakin  baik  kinerja supply  chain sebuah perusahaan, maka pertumbuhan pendapatan perusahaan juga semakin  meningkat.  Hal ini dibuktikan  oleh penelitian yang dilakukan  oleh  Accenture  (2014),  dimana  79%  perusahaan dengan  kinerja supply  chain yang  tinggi  akan  mengalami pertumbuhan  pendapatan  yang  lebih  tinggi  dari  rata-rata perusahaan lainnya dalam industri yang sama [5].
Saat  ini,  penggunaan big  data  analytics menarik  banyak perhatian di seluruh dunia. Secara khusus, big data analytics ini  telah  memunculkan  rantai  pasokan  yang  cerdas  yang dapat  membantu  meningkatkan  manajemen  rantai  pasokan dengan berbagai cara  (4)[3]. Bagi perusahaan, memanfatkan keuntungan  pengetahuan  yang  dapat  diambil  dari big  data menjadi  dasar  untuk  bersaing  dalam  pasar.  Mayoritas  dari pemain  bisnis  pada  saat  ini  yang  menggunakan big  data
sebagai paradigma baru seperti menawarkan janji yang tidak berkesudahan akan transformasi bisnis dan juga peningkatan efisiensi  operasional  bisnisnya.  Jika  dilihat  dalam  SCM  di era  modern,  masalah  penting  yang  tengah  dihadapi  adalah bagaimana suatu organisasi dapat merumuskan strategi yang efektif  dan futuristic secara  tepat  waktu  dan  akurat.  Data analitik  tidak  hanya  digunakan  untuk  merekam  aktivitas pelanggan  di  masa  lalu,  namun  juga  untuk  memprediksi perilaku pelangan di masa depan. Analisis data berdasarkan teknik  statistik  atau  komputer  dalam  bisnis  ini  dikenal dengan istilah Business Analytics (BA). Dengan memanfaatkan  BA,  perusahaan  dapat  bekerja  dengan lead time yang  optimal  dan  meningkatkan  tingkat  akurat  dalam memprediksi  masa  depan  guna  mengatasi  ketidakpastian. Pemanfaatan  BA  dalam  SCM  dikenal  dengan  istilah supply chain analytics (SCA).
Beberapa  perusahaan  telah  lama  mengandalkan  SCA untuk meningkatkan kapabilitas memproses sebuah informasi  [4].  Selain  itu,  SCA  juga  sedang  dimanfaatkan untuk memfasilitasi transparansi dan meningkatkan keberlanjutan rantai pasokan. SCA mengacu pada penggunaan  alat-alat  analitik  dan  berbagai  aplikasi  untuk melaporkan  pengambilan  keputusan,  dimana  pada  akhirnya SCA  meningkatkan  level  kinerja  rantai  pasokan.  SCA  juga dapat  mensinkronisasi  SCM  dengan  menggerakkan  aliran informasi  yang  terpisah  yang  memungkinkan  organisasi untuk  menangkap,  memproses,  menganalisis,  menyimpan serta  bertukar  data  operasional  mereka  [5]  sehingga  akan berpotensi  dalam  meningkatkan  efisiensi  dan  efektifitas dalam kegiatan operasionalnya.
Saat  ini,  masih  belum  banyak  literatur  yang  membahas lebih lanjut mengenai framework untuk mengukur penerapan SCA  pada  suatu  perusahaan.  Hal  ini  dibuktikan  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Buyukozkan  (2019)  yang mengemukakan  bahwa  sebagian  besar  peneliti  hanya membahas  terkait  dengan  komponen-komponen  SCA  dan hanya  sedikit  yang  membahas  terkait  dengan  pengukuran kematangan SCA [6]. Salah satu model yang cukup terkenal dalam  pengukuran  kematangan  SCA  adalah  model  yang dirumuskan  oleh  Gartner  [7].  Tohamy  menyatakan  bahwa SCA maturity  model milik  Gartner  terdiri  atas  lima  tingkat (levels)  dengan  menggunakan  tujuh  dimensi  yaitu goal , data , talent , organizational  model , use  cases , analytics techniques , serta supporting technologies [7].
Kekurangan dari model Gartner ini, dimensi yang mereka rumuskan  belum  melihat  dari  sisi  aktivitas  yang  terdapat dalam  suatu  aliran  rantai  pasok  secara  detail.  Melihat pentingnya  pengukuran  penerapan  SCA  dalam  suatu

## Supply Chain Analytics Maturity Model : Sebuah Tinjauan Pustaka
Mayshel Yolanda Sitorus, Imam Baihaqi, dan Dewie Saktia Ardiantono Departemen Manajemen Bisnis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : imam_b@na.its.ac.id
S
perusahaan  ini,  maka paper ini  mengadopsi  pendekatan literature  review dengan  tujuan  untuk  mengetahui  dimensi SCA  yang  akan  digunakan  dalam pengukuran  penerapan supply  chain  analytics  maturity  model pada  suatu perusahaan.  Oleh  karena  itu,  untuk  memenuhi  tujuan penelitian,  maka  pertanyaan  penelitian  yang  dirumuskan adalah  ”Aspek  apa  saja  yang  perlu  diperhatikan  dalam mengukur penerapan SCA pada suatu perusahaan?”. Dalam paper  ini  akan  diawali  dengan  menjelaskan  definisi  dari supply  chain  management dan supply  chain  operations reference (SCOR), kemudian dilanjutkan dengan membahas terkait dengan business analytics , supply chain analytics dan SCA maturity  framework .  Terakhir,  yaitu  menjelaskan beberapa referensi supply chain maturity model .

## II. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  adalah  sebuah  tinjauan  sistematis terhadap  berbagai  macam  literatur  terkait  dengan big  data analytics , supply  chain  analytics ,  dan  juga  beberapa
referensi maturity  model [8],  [9].  Tinjauan  sistematis  ini mengadopsi  sebuah  proses  yang  sebelumnya  telah direncanakan  yang  bertujuan  untuk  meminimalisir  bias melalui  pencarian  penelitian  yang  relevan  dan  dengan menggunakan kriteria yang jelas dalam proses meninjau dan menyeleksi literatur [10]. Proses tinjauan pustaka ditampilkan pada Tabel 1.
Langkah  awal  dalam  melakukan  tinjauan  pustaka  ini adalah mengetahui terlebih dahulu latar belakang melakukan tinjauan  kemudian  menetapkan  pertanyaan  penelitian. Selanjutnya,  pada  tahap  pencarian  literatur  peniliti memfokuskan  pencarian  pada  literatur  akademik  dan  juga laporan  yang  diterbitkan  beberapa  perusahaan  konsultan
Tabel 1.
Tahapan dalam Melakukan Proses Tinjauan Pustaka
Langkah-Langkah Tahapan 1  Latar belakang melakukan tinjauan Perencanaan
2  Menetapkan pertanyaan penelitian
3  Mencari literatur Pengelolaan 4  Menyeleksi penelitian yang ada 5  Mengutip data 6  Menganalisis data Analisis Hasil Tinjauan dan Kesimpulan 7  Menyajikan hasil tinjauan pustaka 8  Menarik kesimpulan Tabel 2. Tujuan Tipe Analytics dan Metode yang Digunakan Tipe Analytics Tujuan Contoh Metode yang Digunakan Descriptive Mengidentifikasi kemungkinan tren secara luas pada set data atau database . Bertujuan mendapatkan gambaran kasar tentang apa yang umumnya data terlihat seperti dan kriteria apa yang mungkin memiliki potensi mengidentifikasi tren atau bisnis masa depan Descriptive statistics , ukuran
disperse (standar deviasi), grafik, sorting methods , frequency distributions , probability distribution , dan sampling methods . Predictive
Membangun model prediksi yang dirsncang untuk mengidentifikasi dan memprediksi tren masa depan Metode statistik seperti multiple regression dan
ANOVA, metode
sistem informasi seperti data mining and sorting , dan metode penelitian operasional seperti model peramalan ( forecasting
model ).
Prescriptive Mengalokasikan sumber daya secara optimal untuk memanfaatkan tren yang diprediksi atau peluang yang ada di masa depan Metodologi penelitian operasional seperti linear
programming and
decision theory
Gambar 1. Model SCOR
Gambar 2. Hubungan antara Proses BA dengan Proses Pengambilan Keputusan dalam Organisasi
People Organization
Technology
Information System Business Solutions Business Challenges
Gambar 3. Tiga Pilar Pendukung Sistem Informasi
Gambar 4. Aktivitas Supply Chain Analytics pada Model SCOR
seperti  Accenture,  PRTM  Management,  dan  sebagainya. Setelah memperoleh literatur, selanjutnya penulis menyeleksi  literatur  tersebut,  mengutip  data,  menyajikan hasil  tinjauan  pustaka,  dan  kemudian  menarik  kesimpulan berdasarkan  hasil  tinjauan  pustaka.  Pada  proses  ini,  penulis menemukan  total  40 paper yang  membahas  terkait  dengan supply chain analytucs . Namun, hanya 27 paper yang secara spesifik  membahas  mengenai supply  chain  analytics maturity model .

## III. ANALISIS DAN DISKUSI
A. Supply Chain Management
Manajemen  rantai  pasok  merupakan  sebuah  pendekatan dalam  merancang,  mengelola,  dan  melaksanakan  semua kegiatan mulai dari perencanaan hingga pendistribusian pada seluruh  elemen  rantai  pasok,  termasuk  jaringan  pemasok, manufaktur,  dan  juga  distributor  [11].  Manajemen  rantai pasok  juga  dapat  didefinisikan  sebagai  sebuah  koordinasi
yang  strategis  dan  sistematis  pada  fungsi  bisnis  secara tradisional  dan  juga  sebagai  taktik  di  seluruh  fungsi  bisnis dalam  perusahaan  tertentu  maupun  dalam  seluruh  rantai pasokan  dengan  tujuan  untuk  meningkatkan  kinerja  jangka panjang baik dari perusahaan masing-masing maupun rantai pasokan  secara  keseluruhan  [12].  Berdasarkan  definisi manajemen  rantai  pasok  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya, maka  dapat  dikatakan  bahwa  rantai  pasok  adalah  jaringan fisiknya, sedangkan manajemen rantai pasok adalah metode, alat,  atau  metode  pengelolaannya.  Sehingga,  manajemen rantai pasok ini tidak hanya berorientasi pada urusan internal sebuah  perusahaan,  melainkan  juga  urusan  eksternal  yang menyangkut  hubungan  dengan perusahaan-perusahaan mitra yang  lainnya.  Tujuan  utama  dari  manajemen  rantai  pasok adalah  untuk  memaksimalkan  laba  yang  didapatkan  ( supply chain  surplus )  dengan  meningkatkan  pendapatan  dan meminimalkan biaya rantai pasok.
B. Supply Chain Operations Reference (SCOR)
Salah satu tools yang dapat mengukur kinerja rantai pasok ini adalah dengan menggunakan model SCOR. Model SCOR ini menyajikan deskripsi terkait dengan proses rantai pasok,
Gambar 5. SCA Maturity Model
Gambar 6.  Supply  Chain  Analytics  Maturity  Level  Across  Seven Dimensions
Gambar 7. GoA Enterprise Data Capabilities Framework
Tabel 3. Dimensi BDA capabilities maturity
Dimensi Maturity Level Data generation capability (1) Data generation infrastructures. (2) Data sources. (3) Repository for open data. (4) Strategies to collect data from sensors and other devices in real-time.
(5) Data gathering capability. Data integration and managemen t capabilities (1) Data integration from heterogeneous sources. (2) Data warehouse capability (3) Data management resources (capture, manipulation and redistribution of data)
(4) Data governance
(5) Unstructured data management (6) Data quality (accessibility, completeness, timeliness, reliability, consistency, and accuracy) (7) Metadata repository Advanced analytics capabilities (1) Analytics in the plan, source, make and deliver. (2) Supply chain analytics (1) Sustainable SCA, (2)
Agile SCA, (3) Collaborative SCA, (4) Processbased
SCA, (5) Functional SCA.
(3) Predictive analytics.
(4) Real-time analytics.
(5) In-memory analytics
(6) Data mining (time series analysis, association rule mining, classification and clustering analysis)
(7) Web mining and text mining.
(8) Online Analytical Processing (OLAP).
(9) Trend analysis and ‘‘What-if” scenario analysis.
(10) Data analysis and Data decision capability. Data visualisation capabilities (1) Interactive visualisation. (2) Dashboards and key performance indicators (KPI). (3) Real-time information monitoring. (4) Strategic and operational reporting using historical and streaming data. Data-driven culture (1) Cultural and political issues. (2) Culture and execution. (3) People (Skill, Culture and Organisation structure) (4) Culture Capability.
(5) Cultural competence in the context of supply chain.
(6) Data and analytics as a valuable asset for decision- making.
kemudian  dapat  juga  menjadi  sebuah framework untuk menghubungkan  antara  proses-proses  dalam  rantai  pasok, selain  itu  juga  menyajikan  satu  set  metriks  untuk mengukur kinerja  rantai  pasok  [13].  Berdasarkan  Supply  Chain Council  (2009)  dalam  Li  et  al  (2011),  model  SCOR  terdiri atas  lima  komponen  (Gambar  1).  Kelima  komponen  model SCOR yang digunakan untuk mengukur kinerja rantai pasok diantaranya  yaitu  ;  (1) Plan ,  merupakan  proses  yang mencakup  perencanaan  kebutuhan  pengadaan,  produksi, distribusi, dan pengembalian barang; (2) Source , merupakan proses  pengadaan  barang  maupun  jasa  untuk  memenuhi permintaan pelanggan; (3) Make , merupakan proses melakukan  transformasi  bahan  baku  menjadi  produk  yang diinginkan;  (4) Deliver ,  merupakan  proses  pengiriman barang  untuk  memenuhi  permintaan  barang  atau  jasa; (5) Return , merupakan proses mengembalikan atau menerima pengembalian produk yang disebabkan oleh berbagai hal.
C. Business Analytics
Business  Analytics (BA)  mengacu  pada  penggunaan  data yang  luas,  analisis  statistik  dan  kuantitatif,  model explanatory dan  juga  model predictive ,  serta  manajemen berbasis  fakta  untuk  mendorong  keputusan  dan  tindakan [14].  Terdapat  beberapa  tipe  dari analytics ,  dan  ada  juga kebutuhan  untuk  mengatur  tipe  ini  serta  memahami kegunaannya [15]. Tujuan Tipe Analytics dan Metode yang digunakan  dapat  dilihat  pada  Tabel  2.Tipe analytics yang dimaksud  adalah  sebagai  berikut:  (1) Descriptive  analytics , merupakan  proses  dana  analitik  untuk  memberikan gambaran  umum  pada supply  chain dari  data  yang  sudah dikumpulkan  baik  secara  internal  maupun  eksternal; (2) Predictive  analytics ,  dimana  analitik  ini  mencakup berbagai  teknik  statistik,  pembelajaran  data  mining  untuk membantu  perusahaan  untuk  memahami output apa  yang akan  dihasilkan  di  masa  yang  akan  datang  dan  bagaimana cara  mengatasinya;  (3) Prescriptive  analytics ,  dimana analitik  ini  memberikan  hasil  prediksi  tentang  sesuatu  yang akan  datang  sehingga  dapat  membantu  perusahaan memecahkan  suatu  masalah  dan  mengolaborasikannya dengan  nilai  perusahaan.  Proses  BA  dapat  memecahkan masalah dan juga mengidentifikasi peluang untuk meningkatkan  kinerja  bisnis.  Umumnya,  memecahkan masalah dan mengidentifikasi peluang strategis untuk diikuti adalah tugas pengambilan keputusan organisasi. Namun saat ini,  penggunaan  BA  dapat  dijadikan  sebagai  pengambilan keputusan karena mereka memiliki proses yang sama dengan pengambilan keputusan secara manual (Gambar 2).

## D. Supply Chain Analytics
Supply  chain  analytics (SCA)  merupakan  sebuah  dasar untuk  menerapkan  teknologi  seperti artificial  intelligence (AI)  ke  dalam  proses supply  chain . Analytics ini menggambarkan  kemampuan  untuk  membuat  keputusan berdasarkan  data  atau  dikenal  dengan  istilah data-driven decisions ,  berdasarkan  ringkasan  data  yang  relevan  dan terpercaya,  dan  sering  digambarkan  dengan  visualisasi seperti  grafik,  bagan,  dan  lain  sebagainya.  Oleh  karena  itu, supply chain analytics ini juga membantu untuk mengartikan semua  data  serta  membuka  pola  dan  mengumpulkan wawasan  yang  lebih  dalam  lagi  dalam  mengelola supply
chain .  SCA  ini  mencerminkan  minat  yang  luas  dalam meningkatkan  nilai  bisnis  dari supply  chain serta memanfaatkan kekuatan dari beragam teknologi dan metode analitik  [4].  Selain  itu,  SCA  juga  dapat  meningkatkan integrasi serta transparansi dalam supply chain [16] .
Namun  untuk  memiliki  ketiga  komponen  SCA  tersebut, Laudon  et  all  (2009)  menyatakan  bahwa  sebuah  sistem informasi  didukung  oleh  tiga  pilar,  yaitu people , organization ,  dan technology (Gambar 3)[17] . People atau sumber  daya  manusia  yang  dimiliki  suatu  perusahaan berperan  sebagai  pembuat  ( creator )  dan  pengguna  sistem informasi  tersebut.  Selanjutnya, organization melihat lingkungan  organisasi,  budaya  organisasi  dan  struktur organisasi  yang  seperti  apa  yang  dapat  mendukung keberlangsungan  sistem  informasi.  Kemudian,  teknologi seperti  apa  yang  harus  diterapkan  untuk  dapat  mendukung sistem informasi tersebut. Supply chain analytics menyajikan dua tujuan utama yaitu pertama, memungkinkan bisnis untuk mengidentifikasi, mendiagnosis, dan memperbaiki ketidakefisienan dan pemborosan dalam rantai pasokannya.  Kedua,  SCA  memungkinkan  bisnis  untuk menggunakan  data  rantai  pasokan  untuk  mengidentifikasi, memprioritaskan,  dan  mengatasi  peluang  bisnis.  Model referensi  seperti  SCOR  dapat  membantu  perusahaan mengimplementasi analytics ke  beberapa  bagian  dalam proses supply  chain yang  digambarkan  pada  Gambar  4. Trkman et al (2010) menyatakan bahwa model SCOR dapat mencerminkan  fakta  bahwa  SCA  mencakup  kegiatan planning,  sourcing,  making ,  dan delivery karena  model SCOR  menyediakan  kerangka  kerja,  terminologi  standar, serta  metriks  yang  dapat  digunakan  untuk  mengevaluasi, memposisikan,  dan  menerapkan  proses supply  chain . Trkman (2010) memaparkan bahwa kegunaan analitik dalam beberapa area dalam model SCOR mencakup antara lain: (1) Analytics  in  Plan ,  dimana  pada  area  ini  menganalisis  data untuk  memprediksi  tren  pasar  untuk  produk  dan  jasa;  (2) Analytics  in  Source ,  dimana  pada  area  ini  menggunakan sistem agent-based procurement dengan model procurement ,  pencarian,  negosiasi,  dan  evaluasi  agen  untuk meningkatkan  proses  seleksi supplier ,  negosiasi  harga  dan evaluasi  supplier;  (3) Analytics  in  Make ,  dimana  pada  area ini  merupakan  proses  produksi  yang  benar  dari  setiap  item persediaan  tidak  hanya  dilihat  dari  segi  waktu,  tetapi  juga tentang  masing-masing production  belt and batch ; (4) Analytics  in  Deliver ,  dimana  pada  area  ini  berbagai aplikasi  BA  dalam  manajemen  logistik  teah  dibuat  untuk membawa  produk  ke  pasar  menjadi  lebih  efisien.  Namun, karena keputusan pengiriman biasanya berada di akhir siklus keputusan  dan  beberapa  perusahaan  telah  melakukan outsouring  proses  pengiriman  mereka,  maka  dampak  BA dalam pengiriman ( deliver ) mungkin terbatas.

## E. Supply Chain Analyctics Maturity Framework
SCA  secara  strategis  merupakan  salah  satu  hal  yang penting  bagi  kegiatan  operasional  suatu  perusahaan. Menurut  Wang  et  all  (2016),  SCA maturity  framework dikembangkan dari berbagai dasar tujuan supply chain yang berbeda-beda,  termasuk  dari  berbagai  tingkatan  seperti functional SCA, process-based SCA, collaborative SCA, agile SCA,  dan sustainable SCA  [18].  SCA maturity
framework digambarkan  pada  Gambar  4.  Sebagian  besar model  dan maturity  frameworks dalam  bidang  SCM  ini bertujuan untuk menganalisis dan menjelaskan proses-proses yang mana di dalam supply chain yang dapat meningkatkan tingkat  efektivitas  keseluruhan supply  chain [19].  Namun, maturity  framework yang  diusulkan  oleh  Wang  et  al  tidak hanya  berfokus  pada  tingkat  efektivitas supply  chain saja, tetapi  juga  memperluas  model  dan maturity frameworks pada Logistik dan Supply Chain Management (LSCM).
Disisi  lain,  Gartner  (2017)  menyatakan  bahwa  SCA maturity  model ini  mendukung  usaha  para  pemimpin  dari supply chain untuk membangun kompetensi strategi analitik yang  lebih  kuat  dari sebelumnya. Agar pengimplementasian analitik pada supply chain dapat dilakukan secara maksimal oleh sebuah perusahaan, baik itu perusahaan yang baru saja memulai mengadopsi analitik maupun perusahaan yang telah mengadopsi  analitik  dan  ingin  mengembangkannya  lebih lagi,  tetap  membutuhkan  pengukuran  terhadap  tingkat kematangan  pengimplementasian  analitik  mereka  [7].  SCA maturity  model milik  Gartner  ini  terdiri  atas  lima  tingkatan dengan  menggunakan  tujuh  dimensi.  Ketujuh  dimensi tersebut  diantaranya  yaitu goal,  data,  talent,  organizational model,  use  cases,  analytics  techniques ,  serta supporting technologies  [7].  SCA maturity  model milik  Gartner  ini dapat  digunakan  untuk  mengukur  kematangan  analitik  yang digunakan  serta  untuk  mengarahkan  perusahaan  dalam membangun  kompetensi  analitik  mulai  dari  awal  hingga akhir.  Model maturity ini  digambarkan  pada  Gambar  2.2. Kelima  level  dalam framework milik  Gartner  ini  dapat mengubah  tujuan  perusahaan  dari  yang  awalnya  berfokus pada  kinerja  fungsional,  sekarang  bergeser  menjadi menciptakan  nilai  dalam  suatu  jaringan supply  chain .  Jeff Bodenstab  (2017)  menjelaskan  kelima  level  pada  SCA maturity model milik Gartner sebagai berikut[20] antara lain (1)  Level  1  :  Pada  level  ini  setiap  kemampuan  analitik terbatas  hanya  berfokus  pada  mendukung  bisnis  dengan tujuan  fungsional.  Kegiatan  analitik  tidak  memiliki  fokus bersama  yang  terpadu  untuk  mendukung  kinerja supply chain .  Tujuan utama pada level ini adalah penggunaan data untuk  mengukur single  metric di  dalam  fungsi  tertentu, dengan  ciri-ciri  penggunaan excel  spreadsheets masih mendominasi dan hanya menyediakan analitik yang terbatas; (2)  Level  2  : Pada  level  ini  bertujuan  untuk  mengukur kinerja  dan  juga  menyediakan  data  untuk  membuat keputusan  dalam  suatu  fungsi  di supply  chain .  Ciri-ciri perusahaan pada tingkatan ini adalah perusahaan membawakan  data  dari  sistem  ERP  dan  sistem  lainnya, organisasi  menjalankan  tugas  fungsionalnya  hanya  dengan kolaborasi atau sharing knowledge yang terbatas, serta target pengimplementasian  perbaikan  dilakukan  dengan  dukungan teknologi  dari Excel  spreadsheets ,  laporan-laporan,  dan dashboard ;  (3)Level  3  : Pada  level  ini  bertujuan meningkatkan  pengambilan  keputusan  di  seluruh  internal supply  chain .  Perusahaan  berfokus  pada  harmonisasi  data dan  tata  kelola  data  yang  baik  sehingga  analitik  ini  dapat memanfaatkan  proses  data  secara end-to-end .  Data supply chain ini  nantinya  akan  diselaraskan  dengan  beberapa  area seperti  area  pengembangan  produk,  penjualan,  dan  juga keuangan.  Ciri-ciri  pada  level  ini  yaitu  fokus  dalam menciptakan  transparansi  serta  mengukur  kinerja  proses
yang  ada  pada  seluruh  bagian  dalam supply  chain .  Analitik tingkat  lanjut  ini  menekankan  pada  prediksi  skenario- skenario yang akan terjadi dan menentukan langkah-langkah yang akan diambil pada supply chain secara keseluruhan; (4) Level  4  : Level  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  kinerja supply  chain dengan  mitra  dagang  ( trading  partners )  yang lebih  luas.  Pada  level  ini,  data  berasal  dari  sumber  internal maupun  eksternal  dari  mitra  dagang  untuk  memfokuskan analitik  pada  tingkat  jaringan.  Teknologi  yang  digunakan fokus  pada  kemampuan multi-entreprise untuk menciptakan transparansi  dan  mengukur  kinerja supply  chain yang  lebih luas  tersebut.  Ciri-ciri  level  ini  yaitu  analitik  menjadi  lebih cepat  dan  dinamis  serta  memanfatkan  data  milik  mitra dagang  seperti  contohnya  yaitu  pabrik  CPG  membuat peramalan  untuk  peluncuran  produk  baru  mereka  dan menyesuaikannya  dengan  rencana  tambahan  berdasarkan data  dari  mitra;  (5)Level  5  : Pada  level  ini,  tujuan perusahaan  berubah  menjadi  mengukur  dan  meningkatkan kinerja  dengan  jaringan  mitra  dagang  untuk  memuaskan permintaan  dari  pelanggan  namun  tetap  mempertahankan margin.  Data  pada  level  ini  berasal  dari  publik  dan  sumber yang  tidak  terstrukur,  serta  didapatkan  juga  dari Internet  of Things (IoT). Ciri-ciri pada level ini yaitu pengaplikasiannya berfokus  terhadap  transparansi,  meningkatkankan  kinerja, dan  menciptakan  nilai  pada  jaringan  secara  keseluruhan dengan  dukungan  teknologi  pengambilan  keputusan  dan eksekusi  secara  otomatis,  yang  mempertimbangkan  faktor trade-off yang  kompleks  dan  tujuan  bisnis  secara keseluruhan  diantara  para  mitra.  Selain  kedua framework tersebut,  Alberta  (2017)  juga  mengemukakan  bahwa  dalam mentransformasi  kemampuan  data  perusahaan,  perlu difokuskan pada tiga pilar utama yaitu Process , People , dan Technology [21].seperti yang tertera pada Gambar 7. Process yang  dimaksudkan  dalam framework ini  yaitu proses  bisnis  yang  dijalankan  oleh  perusahaan.  Kemudian, pada  pilar people merupakan  bagaimana  perusahaan membangun  kemampuan  sumber  daya  yang  ada  terkait dengan analisis data atau metode analitik. Selain melihat dari aspek  proses  bisnis  dan  juga  sumber  daya  manusia perusahaan, framework ini juga melihat aspek teknologi atau tata kelola teknologi informasi yang dimiliki perusahaan.
Selanjutnya  yaitu supply  chain  analytics maturity  model yang  dirumuskan  oleh  Arunachalam  et  al  (2017).  Dalam merumuskan  dimensi  dimensi  dari big  data  analytics , Arunachalam  menyatakan  bahwa big  data  analytics ini merupakan  suatu  kemampuan  sebuah  organisasi  untuk mengumpulkan dan mengelola data supply chain mulai dari data heterogen hingga data yang telah terorganisir [22]. Oleh karena itu, maturity model yang dibangun pada penelitian ini memiliki lima dimensi dengan tingkat kematangan ( maturity level )  yang  berbeda-beda  pada  setiap  dimensinya.  Kelima dimensi  tersebut  diantaranya  yatu data  generation capability , data  integration and management  capabilities , advanced analytics capabilities , data visualization capabilities , dan data-driven culture (Tabel 3) [22].

## IV. KESIMPULAN/RINGKASAN
Mengingat  pentingnya  penerapan  SCA  dalam  sebuah perusahaan,  membuat  perusahaan  harus  memahami  kondisi
tingkat  kematangan  dalam  menerapkan  SCA.  Berdasarkan dari  hasil  tinjauan  pustaka,  didapatkan  bahwa  dalam mengukur  penerapan  SCA  perlu  melihat  dari  segala  aspek, mulai dari segi implementasi SCA pada proses dalam supply chain dengan  menggunakan  model  SCOR,  kemudian  dari segi  kemampuan  sumber  daya  manusia  yang  dimiliki perusahaan  dalam  menerapkan  analitik,  dan  juga  dari  segi kematangan tata kelola TI perusahaan. Sehingga, dari ketiga aspek utama tersebut dapat dijadikan sebagai acuan dimensi SCA. Dimensi SCA tersebut nantinya akan digunakan dalam merumuskan  SCA maturity  model ,  dengan  kriteria  tingkat kematangan pada setiap dimensi dapat mengadopsi referensi maturity model yang ada.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T.  M.  L.  and  N.  Gillis,  “Collaborating  for  a  More  Sustainable
Supply Chain,” Supply Chain Manag. , pp. 43–49, 2012.
[2] H.  H.  and  G.  P.  L.  Gadde, Supply  Network  Strategies .
Chichester: IMP Group/Wiley, 2010.
[3] N. R. Sanders, “How to use big data to drive your supply chain,” Calif. Manage. Rev. , vol. 58, no. 3, pp. 26–48, Mar. 2016.
[4] B. K. Chae, D. Olson, and C. Sheu, “The Impact of Supply Chain Analytics  on  Operational  Performance :  a  Resource-Based View,” Int. J. Prod. Res. , vol. 52, no. 16, pp. 4695–4710, 2014.
[5] G. E. Smith, K. J. Watson, W. H. Baker, and J. A. Pokorski,  “A Critical  Balance:  Collaboration  and  Security  in  the  IT-Enabled Supply  Chain,” Int.  J.  Prod.  Res. ,  vol.  45,  no.  11,  pp.  2595– 2613, Jun. 2007.
[6] C.  S.  and  Z.  Z.  J.  Mentzer,  W.  DeWitt,  J.  Keebler,  S.  Min,  N. Nix,  “Defining  Supply Chain Management,” J. Bus. Logist. , pp. 1–25, 2001.
[7] N. Tohamy, “Use Gartner’s Five-Stage Maturity Model to Reach
Supply Chain Analytics Excellence,” Reach Supply , 2017. .
[8] E.  Triandini,  A.  Djunaidy,  and  D.  Siahaan,  “A  maturity  model for  e-commerce  adoption  by  small  and  medium  enterprises  in Indonesia,” J. Electron. Commer. Organ. , vol. 15, no. 1, 2017.
[9] E.  Triandini,  A.  Djunaidy,  and  D.  Siahaan,  “Development  of  a conceptual  model  of  E-commerce  adoption  for  SMEs  in Indonesia,” in Information Technology and Electrical Engineering (ICITEE) , 2013, pp. 93–96.
[10] R.  D.  Briner, Systematic  Review  and  Evidence  Synthesis  as  a Practice  and  Scholarship  Tool .  The  Oxford  Handbook  of Evidence-Based Management, 2012.
[11] I. N. P. and M. Er, Supply Chain Management , 3rd ed. Surabaya: ANDI, 2017.
[12] S.  C.  and  P.  Meindl, Supply  Chain  Management  Strategy, Planning, and Operation , 6th ed. Pearson, 2015.
[13] S.  Chopra  and  P.  Meindl, Supply  Chain  Management  Strategy, Planning, And Operation , 5th ed. Prentice Hal, Inc, 2013.
[14] T.  H.  D.  and  J.  G.  Harris, Competing  on  Analytics:  The  New
Science of Winning . Harvard Business School, 2007.
[15] D.  G.  S.  and  C.  M.  S.  M.  J.  Schniederjans, Business  Analytics Principles,  Concepts,  and  Applications .  New  Jersey:  Pearson Education, 2014.
[16] J.  O.  and  R.  R,  “The  Promise  of  Advanced  Supply  Chain Analytics,” Supply Chain Management Review , 2011. .
[17] K.  C.  Laudon  and  J.  P.  Laudon, Essentials  of  Management Information Systems , 8th ed. New Jersey: son Education, 2009.
[18] E.  N.  and  T.  P.  G.  Wang,  A.  Gunasekaran,  “Bid Data Analytics in  Logistics  and  Supply  Chain  Management:  Certain Investigations  for  Reasearch  and  Applications,” Int.  J.  Prod. Econ. , pp. 98–110.
[19] E.  V.  and  R.  Scapens,  “The  governance  of  Inter-Organisational Relationships  During  Different  Supply  Chain  Maturity  Phases,” Ind. Mark Manag , pp. 68–82, 2015.
[20] “Accenture,  "Accenture  Global  Operations  Megatrends  Study,” 2014. .
[21] Alberta, Enterprise Data Analytics Strategic Plan: Transforming Government  Data  Capability .  Edmonton:  GoA  Enterprise  Data Analytics Strategic Plan, 2017.
[22] D.  e.  a.  Arunachalam,  “Understanding  Big  Data  Analytics Capabilities  in  Supply  chain  Management:  Unravelling  the
Issues,  Challenges  and  Implications  for  Practice,” Transp.  Res. Part E , pp. 1–21, 2017.