## ANALISIS RISIKO RANTAI PASOK PESTISIDA PADA PT. AGRICON
RISK ANALYSIS OF PESTICIDES SUPPLY CHAIN AT AGRICON CO.
Fany Annisa Agusti 1) , Marimin 2) , dan Heti Mulyati 3)
1) Inspektorat Jenderal, Kementerian Pertanian Gedung B Lantai 3,  Jl. Harsono RM No. 3, Ragunan, Jakarta Selatan
2) Program Studi Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, IPB
3) Fakultas Ekonomi Menajemen , IPB
Makalah: Diterima 19 Juni 2019; Diperbaiki 20 Maret 2020; Disetujui 15 April 2020

## ABSTRACT
One solution to increase agricultural production is to overcome pests and diseases by using pesticides, which has an influence on pesticides’ availability. Therefore, it is necessary to analyse the performance and risks that arise in the pesticide supply chain. This study aimed to identify and analyse supply chain mechanisms and the performance of pesticide supply chain, and  to identify and analyse risks of pesticide supply chain.  The Van der Vorst method was used to analyse the structure of supply chain networks, supply chain business processes, supply chain  management,  and  supply  chain  resources.  The  results  of  performance  measurement  using  SCOR  model showed that there were still around 0.61% of orders that were not fully fulfilled; the order fulfillment cycle time was 12 days; the upside supply chain flexibility matrix was three days; and the upside supply chain adaptability matrix was 11.72%. Based on these results, the performance value of pesticide supply chain was 52.69% and falls into bad (unacceptable) category. These results indicate that there were still performance attributes that were not optimal. There were still lost of opportunities because the company targets were not fulfilled, which had an impact on  profit  loss.  Risk  identification  using  the  FMEA-HOR  1  method,  from  40  risk  events  and  24  risk  agents,  10 priority  of  risk agents  were obtained that  needed to  be  mitigated  so that the  pesticides  supply  chain could  run effectively and efficiently.
Keywords : pesticides, supply chain mechanisms, performance, risk

## ABSTRAK
Salah satu solusi untuk meningkatkan produksi pertanian adalah dengan mengatasi hama dan penyakit dengan menggunakan pestisida,  yang  berdampak  pada ketersediaan pestisida.  Oleh  karena  itu,  perlu dilakukan analisis  kinerja  dan  risiko  yang  muncul  dalam  rantai  pasok  pestisida.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi  dan  menganalisis  mekanisme  rantai  pasok  serta  kinerja  rantai  pasok  pestisida  dan mengidentifikasi serta menganalisis risiko pada rantai pasok pestisida. Analisis mekanisme rantai pasok pestisida menggunakan metode Van der Vorst, yang digunakan untuk menganalisis struktur jaringan rantai pasok, proses bisnis  rantai  pasok,  manajemen  rantai  pasok,  dan  sumber  daya  rantai  pasok.  Pengukuran  kinerja  rantai  pasok pestisida  dilakukan  dengan  metode Supply  Chain  Operations  Reference (SCOR),  yang  menunjukkan  masih terdapat  sekitar  0,61%  pesanan  yang  tidak  terpenuhi  secara  penuh;  siklus  pemenuhan  pesanan  adalah  12  hari; matrik fleksibilitas rantai pasok atas adalah 3 (tiga) hari; dan matrik penyesuaian rantai pasok atas sebesar 11,72%. Sementara itu berdasarkan hasil perhitungan nilai kinerja rantai pasok pestisida adalah sebesar 52,69% dan berada pada kriteria buruk ( unacceptable ). Hasil tersebut mengindikasikan masih adanya atribut kinerja yang dijalankan kurang optimal sehingga masih terdapat kehilangan kesempatan karena tidak terpenuhinya target perusahaan yang berdampak pada kehilangan keuntungan. Identifikasi risiko dengan metode Failure Mode Effect Analysis-House of Risk 1 (FMEA-HOR 1), dari 40 kejadian risiko dan 24 sumber risiko, diperoleh 10 prioritas sumber risiko yang perlu dikurangi sehingga rantai pasok pestisida dapat berjalan secara efektif dan efisien.
Kata kunci: pestisida, mekanisme rantai pasok, kinerja, risiko

## PENDAHULUAN
Ketahanan pangan merupakan sebuah kondisi yang terkait dengan ketersediaan bahan pangan secara berkelanjutan.  Berdasarkan Global  Food  Security Index (GFSI),  posisi  ketahanan  pangan  Indonesia mengalami  kenaikan  pada  tahun  2017  yaitu  pada posisi  69  dibandingkan  pada  2016  yang  berada  di posisi 71. Adanya tuntutan ketahanan pangan tersebut menyebabkan perlunya program peningkatan
produksi  pertanian  di  Indonesia.  Rata-rata  kenaikan produksi  pangan  untuk  padi  pada  3  (tiga)  tahun terakhir  sebesar  2,56%  dengan  produksi  nasional mencapai 81.382.000 ton pada tahun 2017 dan rata- rata  kenaikan  produksi  jagung  sebesar  18,55% dengan produksi nasional mencapai  27.952.000 ton, sedangkan  produksi  kedelai  masih  mengalami penurunan sebesar 36,90% dengan produksi nasional sebesar 542.000 ton (BPS, 2018).
Jurnal Teknologi Industri Pertanian 30 (2): 151-167 (2020) DOI: https://doi.org/10.24961/j.tek.ind.pert.2020.30.2.151 ISSN: 0216-3160    EISSN: 2252-3901
Terakreditasi Peringkat 2 Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan No 30/E/KPT/2018 Tersedia online http://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnaltin
*Penulis Korespodensi
Berdasarkan  data  tersebut  menunjukkan bahwa produksi pertanian di Indonesia masih rendah dan  belum  optimal  dalam  mendukung  ketahanan pangan di Indonesia. Produksi pertanian yang rendah disebabkan  oleh  penanaman  benih  yang  kurang bermutu  dan  tidak  bersertifikasi,  sistem  budidaya tanaman  yang  belum  optimal  serta  adanya  serangan hama dan penyakit. Serangan hama dan penyakit pada tanaman  belum  dapat  dikendalikan  secara  optimal, sehingga mengakibatkan kerugian yang cukup besar baik kehilangan hasil, menurunnya mutu, terganggunya kontinutas produksi serta menurunnya pendapatan  petani.  Oleh  karena  itu,  program peningkatan produksi pertanian perlu terus digerakkan dengan dukungan pertanian yang unggul dan terbebas dari serangan hama dan penyakit.
Salah satu solusi untuk mengatasi permasalahan  hama  dan  penyakit  adalah  dengan penggunaan  pestisida  sebagai  sarana  pendukung produksi  pertanian,  sehingga  ketersediaan  pestisida perlu terus diperhatikan. Kebutuhan ini menunjukkan bahwa  pestisida  memiliki  prospek  yang  baik  untuk terus  tumbuh  dan  berkembang  dalam  lingkungan industri  agrokimia  di  Indonesia.  PT.  Agricon merupakan salah satu perusahaan yang memproduksi pestisida berupa herbisida, fungisida, insektisida dan rodentisida. Dalam hal ini, PT. Agricon memerlukan rantai pasok yang kokoh sehingga dapat mendukung tercapainya  tujuan  perusahaan.  Suatu  rantai  pasok didefinisikan sebagai suatu jaringan yang terdiri atas beberapa perusahaan (meliputi supplier, manufacturer ,  distributor  dan retailer )  yang  bekerja sama dan terlibat baik secara langsung maupun tidak langsung  dalam  memenuhi  permintaan  pelanggan, dimana  perusahaan-perusahaan  tersebut  melakukan fungsi  pengadaan  material,  proses  transformasi material  menjadi  produk  setengah  jadi  dan  produk jadi,  serta  distribusi  produk  jadi  tersebut  hingga  ke konsumen akhir (Geraldin et al., 2007). Rantai pasok yang  kokoh  adalah  rantai  pasok  yang  mampu bertahan  ketika  dihadang  oleh  berbagai  macam gangguan  dan  bencana  yang  tak  terduga  (Tang, 2006).
Disisi  lain,  dalam  menjalankan  rantai  pasok suatu  perusahaan  akan  dihadapkan  dengan  berbagai risiko  pada rantai maupun para  pelaku rantai  pasok. Risiko  adalah  fungsi  dari tingkat ketidakpastian  dan dampak suatu kejadian (Sinha et al., 2004). Hendricks dan Singhal (2003) mengemukakan bahwa gangguan pada  rantai  pasok  berdampak  negatif  dalam  jangka panjang terhadap perusahaan dan banyak perusahaan yang  tidak  mampu  pulih  secara  cepat  dari  dampak negatif  tersebut.  Selain  itu,  Craighead et  al. (2007) berpendapat  bahwa  struktur  rantai  pasok  mencakup faktor-faktor  seperti  kerapatan,  kompleksitas  dan node  kritis  yang  dapat  meningkatkan  tingkat keparahan gangguan rantai pasok.
Indikasi  risiko  yang  dialami  PT.  Agricon  di antaranya  kesalahan  perencanaan,  gangguan  mesin operasi,  serta  kendala  bahan  baku  impor  dari
Tiongkok dan Jepang yang menyebabkan ketidakmampuan  dalam  memenuhi  kebutuhan  dan jadwal  pelanggan.  Oleh  karena  itu,  risiko  menjadi ancaman  yang  terjadi  baik  secara  internal  maupun eksternal  yang  akan  berpengaruh  negatif  terhadap pencapaian  sasaran  perusahaan  (Goh et  al., 2007), sehingga  diperlukan  manajemen  risiko  rantai  pasok yang  terkelola  dengan  baik  sehingga  perusahaan mampu bertahan, meminimalkan risiko dan menjaga agar  sistem  rantai  pasok  tidak  terganggu  (Norrman dan Jansson, 2004).
Berdasarkan  permasalahan  tersebut  maka tujuan penelitian ini mengidentifikasi dan menganalisis  mekanisme  rantai  pasok  serta  kinerja rantai  pasok  pestisida  dan  mengidentifikasi  serta menganalisis risiko pada rantai pasok pestisida. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi masukan bagi pengambil  kebijakan  dan  pelaku rantai  pasok dalam meningkatkan  kinerjanya.  Lokasi  kajian  yaitu  pada industri  pestisida  nasional  di  PT.  Agricon  yang berlokasi di Bogor, Jawa Barat.

## METODE PENELITIAN

## Kerangka Pemikiran
Analisis  risiko  rantai  pasok  pestisida  diawali dengan permasalahan peningkatan produksi pertanian yang  mendukung  ketahanan  pangan  di  Indonesia. Peningkatan produksi pertanian harus didukung oleh pertanian  yang  unggul  dan  terbebas  dari  hama  dan penyakit,  oleh  karena  itu  ketersediaan  pestisida sebagai  sarana  pendukung  produksi  pertanian  perlu diperhatikan dan dikaji lebih lanjut untuk mengurangi risiko  potensial  yang  mungkin  muncul  pada  rantai pasok  pestisida.  Upaya  tersebut  dapat  dilakukan dengan  mengoptimalkan  manajemen  risiko  rantai pasok  pestisida  sehingga  tercipta  integrasi  hulu  dan hilir  rantai  pasok  yang  efektif  dan  efisien.  Analisis risiko dilakukan dengan mengidentifikasi dan analisis mekanisme rantai pasok pestisida serta kinerja rantai pasok  pestisida,  sehingga  dapat  diketahui  tingkat kinerja manajemen rantai pasok pestisida. Selanjutnya dilakukan identifikasi risiko dalam rantai pasok  berdasarkan  kondisi  di  lapangan,  kemudian dilanjutkan dengan proses analisis dan evaluasi risiko rantai  pasok  pestisida,  sehingga  dapat  ditentukan alternatif mitigasi risiko (Gambar 1).

## Teknik Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  primer  dan data  sekunder.  Data  tersebut  diperoleh  melalui:  1). Studi  pustaka  terkait  dengan  konsep  manajemen rantai pasok, konsep identifikasi dan penilaian risiko rantai  pasok,  2).  Observasi  lapang  untuk  melihat secara  langsung  aktivitas  yang  berkaitan  dengan manajemen dan aktivitas rantai pasok pestisida serta risiko  yang  terjadi  pada  rantai  pasok  pestisida.  3). wawancara  mendalam  untuk  memperoleh  informasi yang akurat serta untuk mengklarifikasi permasalahan  dan  konfigurasi  rantai  pasok  yang ditemukan di lapangan.
Gambar 1. Kerangka pemikiran penelitian
Pengambilan  data  ke  4    melalui  pendapat pakar yang diperoleh secara langsung dari pakar (baik praktisi  maupun  akademisi)  berdasarkan  pada keahlian  di  bidang  pestisida  untuk  mensintesis kondisi  melalui  kuesioner  dan  wawancara  terkait dengan risiko rantai pasok pestisida sebanyak 5 (lima) orang  yang  berasal  dari  praktisi  pada  PT.  Agricon, dosen  Institut  Pertanian  Bogor  dan  anggota  Komisi Pestisida Kementerian Pertanian.
Tahapan  dalam  pengumpulan  data  diawali dengan  studi  pustaka  terkait  industri  pestisida, kemudian observasi lapang di PT. Agricon baik pada kantor  pusat  di  Kota  Bogor  maupun  pabrik  di  Desa Wanaherang  untuk  lebih  memahami  aktivitas  yang terjadi  pada  rantai  pasok  pestisida.  Tahapan selanjutnya wawancara mendalam untuk mengkonfigurasi  rantai  pasok  pestisida,  identifikasi risiko dan aksi mitigasi dalam rangka menanggulangi risiko yang mungkin timbul kepada beberapa bagian dalam rantai pasok pestisida. Hasil observasi lapang dan  wawancara  menjadi  dasar  dalam  penyusunan kuesioner House of Risk 1 (HOR 1) untuk analisis dan evaluasi  risiko  rantai  pasok  pestisida.  Setelah  data kuesioner  HOR  1  terkumpul,  dilakukan  pengolahan data  dengan  Microsoft  Excel  dan  hasil  olah  data
tersebut  digunakan  sebagai input  dalam  penyusunan kuesioner  HOR  2  berupa  aksi  mitigasi  risiko  rantai pasok  pestisida.  Kuesioner  HOR  2  yang  telah terkumpul  diolah  dengan  Microsoft  Excel,  sehingga diperoleh hasil prioritas aksi mitigasi risiko.

## Metode Pengolahan dan Analisis Data
Metode  analisis  data  yang  digunakan  pada penelitian ini antara lain : 1) identifikasi dan analisis mekanisme rantai pasok pestisida dengan menggunakan  kerangka  analisis  Van  der  Vorst,  2) analisis dan pengukuran kinerja rantai pasok pestisida dilakukan dengan menggunakan model Supply Chain Operations Reference (SCOR), 3) identifikasi risiko rantai  pasok  pestisida  berdasarkan  elemen  SCOR dengan  pendekatan Failure  Mode  Effect  Analysis (FMEA)  dan  4)  analisis  dan  evaluasi  risiko  rantai pasok pestisida dengan menggunakan HOR 1.
Mekanisme rantai pasok dianalisis berdasarkan kerangka analisis Van der Vorst melalui 4  (empat)  elemen  utama,  yaitu  a)  struktur  jaringan rantai pasok, b) proses bisnis rantai pasok, c) sumber daya  rantai  pasok,  dan  d)  manajemen  rantai  pasok (Gambar 2).
Peningkatan Produksi Pertanian dalam Mendukung Ketahanan Pangan Meningkatkan Ketersediaan Pestisida sebagai Sarana Pendukung Produksi Pertanian

## Mengoptimalkan Manajemen Risiko Rantai Pasok Pestisida
Identifikasi Mekanisme Rantai Pasok Pestisida (Konsep Van der Vorst)
Analisis Kinerja Rantai Pasok Pestisida dengan Model SCOR
Kinerja Manajemen Rantai Pasok Pestisida
Identifikasi Risiko dalam Rantai Pasok Pestisida
Analisis dan Evaluasi Risiko Rantai Pasok Pestisida
Alternatif Mitigasi Risiko
Tujuan Rantai Kinerja
Rantai
 Siapa saja anggota dan apa perannya?  Bagaimana  konfigurasi peraturannya?
 Siapa  pelaku  bisnis  dan proses dalam SCM?  Bagaimana integrasi dari
setiap proses?  Manajemen struktur apa yang digunakan?  Bagaimana ikatan kontraktualnya?  Sumber  daya  apa  saja yang digunakan? Struktur Jaringan Proses Bisnis Sumber Daya Manajemen Rantai
Gambar 2. Kerangka analisis rantai pasok (Van der Vorst, 2006)
Model  SCOR  adalah  suatu  metode  yang dikembangkan  oleh Supply  Chain  Council sebagai alat  diagnosa  manajemen  rantai  pasok  yang digunakan  untuk  mengukur  performa  atau  kinerja rantai pasok perusahaan (Pujawan, 2005). Jamehshooran et  al. (2015)  juga  mengemukakan bahwa  model  SCOR  merupakan  sistem  untuk mengukur  kinerja  pada  setiap  level  dalam  proses bisnis rantai pasok meliputi perencanaan, pengadaan, pengolahan,  pengiriman  dan  pengembalian.  Oleh karena  itu,  analisis  kinerja  rantai  pasok  diawali dengan pemodelan referensi SCOR melalui pemeriksaan  5  (lima)  indikator  proses  bisnis,  yaitu plan , source,  make , deliver dan return (Georgise et al ., 2013). Kemudian pengukuran kinerja rantai pasok pada matriks-matriks kinerja berdasarkan data aktual dari  indikator  kinerja  yang  dibandingkan  dengan target tertinggi perusahaan untuk meningkatkan nilai objektif  kinerja  perusahaan  (proses benchmarking kinerja  rantai  pasok  perusahaan)  dan  dari  hasil  data aktual matriks kinerja dikalikan persentase pencapaian perusahaan.
Tahap terakhir adalah melakukan perhitungan nilai  total  pengukuran  kinerja  rantai  pasok  yang digunakan  untuk  mengklasifikasikan  nilai  standar kinerjanya  sesuai  dengan  standar  tertentu.  Dasar penentuan klasifikasi nilai standar kinerja ditentukan berdasarkan klasifikasi Monczka et al. (2011), yaitu 1)  nilai  kinerja  95-100  sebagai  kriteria  sangat  baik ( excellent ); 2) nilai kinerja 90-94 sebagai kriteria baik ( above  average );  3)  nilai  kinerja  80-89  sebagai kriteria  sedang  ( average );  4)  nilai  kinerja  70-79 sebagai  kriteria  kurang  ( below  average );  5)  nilai kinerja 60-69  sebagai  kriteria  sangat  kurang  ( poor ); dan  6)  nilai  kinerja  <  60  sebagai  kriteria  buruk ( unacceptable ).
Analisis  risiko  rantai  pasok  pestisida  diawali dengan identifikasi kejadian risiko dan sumber risiko, analisis  risiko  dengan  memberikan  penilaian  risiko dan  evaluasi  risiko  yaitu  penentuan  nilai Aggregate
Risk  Potential (ARP)  yang  kemudian  dilakukan pemeringkatan  ( ranking ).  Risiko  rantai  pasok diidentifikasi  dan  dikaji  berdasarkan  dampak  dari kejadian  serta  tingkat  kejadiannya  berdasarkan pendekatan  FMEA  dan  diidentifikasi  berdasarkan proses  bisnis  model  SCOR.  Penilaian  risiko dilakukan dengan menentukan  nilai severity (keparahan)  yang  ditimbulkan  oleh  kejadian  risiko , menentukan occurrence (frekuensi)  dari  sumber risiko,  menentukan correlation (korelasi)  antara kejadian  risiko dan  sumber  risiko,  menentukan hubungan/keterkaitan  antara  sumber  risiko , serta menghitung nilai ARP.
Penentuan  nilai severity menggunakan  skala 1–10  (tidak  ada  efek  kegagalan-pasti  terjadi  efek kegagalan), nilai occurence menggunakan skala 1-10 (hampir  tidak  pernah  terjadi-sering  terjadi),  nilai correlation (hubungan antara kejadian risiko dengan sumber  risiko)  menggunakan  skala  0  yang  berarti tidak  ada  korelasi,  nilai  1  korelasi  rendah,  nilai  3 korelasi  sedang  dan  nilai  9  korelasi  tinggi  dan  nilai hubungan/keterkaitan  antara risk  agent yaitu  0 menunjukkan  tidak  ada  korelasi  dan  θ,  *,  • menunjukkan berturut-turut lemah, sedang dan kuat. Hubungan  korelasi  dinyatakan  sebagai  R ij 𝜖 {0,1}, untuk  R ij =  1  maka  terdapat  korelasi  antara  risiko  i dengan agen risiko j dan R ij = 0 apabila tidak terdapat korelasi  antara  risiko  i  dan  agen  risiko  j.  Rumus kombinasi pakar yang digunakan adalah (Hora et al., 2013):
S i = median [ Si 1 , Si 2 , ..., Si k ] ∀ 𝑖 O j = median [ Oj 1 , Oj 2 , ..., Oj k ] ∀ 𝑗 S i = Tingkat dampak suatu risiko ( severity level of risk) O j =  Tingkat  kemunculan/frekuensi  risiko ( occurence level of risk ) i, j = 1, 2, ..., n k = Penilaian orang ke- k
Pujawan  dan  Geraldine  (2009)  menyatakan bahwa  ARP  dapat  dirumuskan  jika  O j adalah
kemungkinan dari kejadian sumber risiko j, S i adalah keparahan dari pengaruh kejadian risiko ke-i dan R ij adalah  korelasi  antara  kejadian  risiko  i  dengan sumber  risiko  j,  maka  ARP j ( Aggregate  Risk Potentials of risk agent j ) dirumuskan menjadi :
ARP j = O j ∑ 𝑆𝑖 𝑅𝑖𝑗 𝑖 dimana : ARP j : Kumpulan potensi risiko dari sumber/penyebab risiko ( risk agent ) O j : Tingkat kemunculan/frekuensi risiko ( occurence level of risk ) dari sumber penyebab risiko
S i : Tingkat dampak/keparahan suatu risiko ( severity level of risk)
R ij : Korelasi (hubungan) antara risiko dan sumber risiko
Evaluasi  risiko  bertujuan  untuk  menentukan ranking ARP j , menentukan prioritas risiko berdasarkan nilai ARP j dari terbesar hingga terkecil, menentukan  dampak  ( potentials  impact )  yang mungkin timbul dari risk event dan membuat korelasi antar  sumber  risiko  ( risk  agent )  yang  dijadikan sebagai  komponen  atap  didalam  matriks House  of Risk 1 . Setelah diperoleh hasil analisis risiko berupa nilai  ARP j kemudian  dilakukan  pemeringkatan ( ranking ) dengan menggunakan rumus (Geraldine et al,. 2007) sebagai berikut :
P j = O j ∑ 𝑆𝑖 𝑥 (𝑅𝑖𝑗 𝑥 𝑤𝑖𝑗) 𝑛 𝑖=1 ∀ 𝑗
dimana :
P j : Prioritas risiko ( risk priority index ) O j : Tingkat kemunculan/frekuensi risiko ( occurence level of risk ) dari sumber risiko j : 1, 2, ..., m ; R ij ∈ {0,1} S i : Tingkat dampak/keparahan suatu
risiko ( severity level of risk) R ij : Korelasi  (hubungan)  antara  risiko i
dengan sumber risiko j w ij : Bobot  korelasi antara risiko i dengan sumber risiko j
Nilai  ARP  yang  dihasilkan  tidak  seluruhnya dilakukan  penanganan/pengelolaan  risiko,  tetapi menggunakan  prinsip  Pareto  yang  dikenal  juga sebagai  aturan  80  :  20  yang  menggambarkan pengurutan nilai  ARP dari  kiri  ke kanan  yang  dapat membantu menemukan permasalahan terpenting agar segera diselesaikan dan dilakukan aksi mitigasi atau pencegahan (Ulfah, 2016)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Mekanisme Rantai Pasok Pestisida

## Struktur Jaringan Rantai Pasok Pestisida
Aliran  umum  yang  terjadi  pada  rantai  pasok terbagi menjadi aliran produk (garis penuh) dan aliran informasi (garis putus-putus). Secara umum, struktur jaringan  rantai  pasok  pestisida  pada  PT.  Agricon dapat dilihat pada Gambar 3.
Penyedia Bahan Baku/ Supplier Bahan Aktif (Impor) Bahan Pembantu Bahan
Pengema san Bagian Pengolahan/ Produksi PT. Agricon Gudang Retailer Distributor
Konsumen Akhir Cakupan Rantai Pasok PT. Agricon Cakupan Rantai Pasok Holding Company PT. Agricon
Cakupan Rantai Pasok Industri Pestisida
Gambar 3. Struktur jaringan rantai pasok pestisida PT. Agricon

## Anggota Rantai Pasok
Anggota  primer  rantai  pasok  pestisida  pada PT.  Agricon  yaitu  penyedia  bahan  baku/ supplier , bagian pengolahan/produksi, distributor, retailer dan konsumen  akhir.  Penyedia  bahan  baku/ supplier utama  berupa  bahan  aktif  berasal  dari  luar  negeri, yaitu  80%  dari  Tiongkok  dan  20%  sisanya  berasal dari  Jepang,  Belgia,  Korea,  Jerman  dan  Malaysia, sedangkan  bahan  pembantu  dan  bahan  pengemasan berasal  dari  pemasok  lokal  dalam  negeri.  Proses pengolahan/produksi  pestisida  meliputi  penentuan produk pestisida, persiapan bahan, proses formulasi, pengemasan produk, pengkodean, pelabelan, pengepakan dan penyimpanan. Tidak seluruh proses pengolahan pestisida dilakukan oleh mesin, sebagian besar  masih  menggunakan  tenaga  manusia  untuk pengontrolan  dan  pengecekan  proses  serta  kualitas produk. Proses pengolahan pestisida diakhiri dengan penyimpanan  produk  jadi  di  gudang  pabrik  atau didistribusikan ke pusat distribusi.
Distributor  dalam  rantai  pasok  pestisida adalah Sub  Business  Unit (SBU)  PT.  Agricon,  yaitu PT. Agricon Indonesia (PT. ACI). PT. ACI memiliki tanggung  jawab  untuk  menginformasikan  pesanan
produk  pestisida  ke  PT.  Agricon  serta  mengontrol pendistribusiannya  ke retailer atau  langsung  ke konsumen  akhir. Retailer dalam  rantai  pasok pestisida  merupakan  pedagang  dengan  skala  besar dan  skala  kecil. Retailer inilah  yang  sebagian  besar menjembatani tersampaikannya produk pestisida dari distributor  ke  konsumen  akhir.  Konsumen  akhir merupakan  pihak  yang  memanfaatkan  produk pestisida,  salah  satunya  adalah  petani  yang menggunakan  produk  pestisida  untuk  kebutuhan pribadi tanpa diperdagangkan kembali.

## Entitas Rantai Pasok
Entitas  rantai  pasok  terdiri  dari  produk  dan pasar.  Produk  pestisida  PT.  Agricon  terdiri  dari insektisida, herbisida, fungisida, rodentisida, moluksida,  akarisida  dan  lain-lain.  Produk-produk pestisida  PT.  Agricon  disajikan  pada  Tabel  1. Pestisida yang diproduksi oleh PT. Agricon memiliki 2  (dua)  jenis  kemasan,  yaitu  cairan  dalam  bentuk botol  atau  jerigen  dan  serbuk  ( powder )  dalam kemasan  bungkus.  Jumlah  produksi  formulasi pestisida  pada  kurun  waktu  2013-2017  dapat  dilihat pada Tabel 2.
Tabel 1. Produk pestisida PT. Agricon
Insektisida Herbisida Fungisida Rodentisida Moluksida Akarisida Lain-Lain Sevin 85 SP Aladin 865 SL Bazoka 80WP Ratgone 0.005 BB Snaildown 250 EC Nebijin  0.3 DP Rosasol – N Mospilan 30 EC Win 10 WP Brilliant 72 WP Rosasol – P Cakram 25 EC  Win 20 WG Throne  250 EC Rosasol – K Meteor 25 EC Teracon 100 SC Blast 200 SC Rosasol – Even Sniper 50 EC Crash 480 SL Inari 72 WP Widecoat Ultimax 550 EC Trabas 150 SL Captive  200 SC Spontan 400 SL Etron 670 EC Maxima 68 WP Breeze 270/120 SL Abuki 50 SL
Applaud  440 SC Tenchu 20 SG Sumber : PT. Agricon 2018
Tabel 2. Jumlah produksi formulasi pestisida pada PT. Agricon
Jenis Pestisida Jumlah Produksi (Kg-Liter) 2017 2016 2015 2014 2013 Insektisida 2.079.481,65 1.685.397,60 1.132.944 1.912.174,85 1.825.980,70 Herbisida 1.612.778 1.734.468,47 1.837.331 1.907.480,30 1.076.560 Fungisida 528.962,80 537.466,10 280.988,80 438.724,10 385.786,15 Rodentisida 610.171 454.225,20 366.876,40 776.894,80 381.543
Sumber : PT. Agricon 2018
Jangkauan pasar PT. Agricon adalah perusahaan generik  dan retailer.  Area  penjualan  dan pelayanan  produk  pestisida  di  Indonesia  dibagi menjadi  11  wilayah,  44  dealer  dan  340  sub  dealer. Pesaing terbesar PT. Agricon yaitu PT. Sygenta, PT. Bayer,  dan  PT.  Nufarm.  Pasar  pestisida  Indonesia tahun 2017 mencapai Rp 3,5 Triliun dan PT. Agricon mencapai pangsa pasar senilai Rp 360 Milyar (10%) dari pangsa pasar pestisida nasional. Pada tahun 2016, PT.  Agricon  mulai  melakukan  penjualan  ekspor rodentisida  sebanyak  94.020  kg  ke negara  Malaysia dan  herbisida  sebanyak  32.000  liter  ke  negara Thailand.  Jumlah  penjualan  pestisida  PT.  Agricon dalam kurun waktu 2013-2017 disajikan pada Tabel 3.

## Proses Bisnis Rantai Pasok Pestisida

## Tinjauan Siklus
Anggota  rantai  pasok  pestisida  pada  PT. Agricon terdiri dari 3 (tiga) tingkatan, yaitu pemasok bahan  baku,  perusahaan  pengolah/produksi  serta distributor.  Siklus  pengadaan  berupa  kegiatan perencanaan  pemesanan  bahan  baku,  kegiatan pemesanan ke pemasok dan pengiriman bahan baku. Siklus  produksi  berlangsung  selama  jangka  waktu tertentu sesuai dengan jadwal yang telah ditetapkan. Siklus pesanan dapat terjadi sepanjang waktu dalam kurun  waktu  satu  tahun  berdasarkan  surat Delivery Order (DO).

## Tinjauan Dorong/Tarik
Tinjauan  dorong/tarik  pada  rantai  pasok dibedakan berdasarkan keputusan untuk mengeksekusi  proses  baik  bersifat  reaktif  maupun spekulatif  dari  pesanan  yang  akan  masuk  (Abror et al., 2011).  Proses  tarik  terjadi  pada  siklus  pesanan konsumen  yang  berarti  siklus  ini  dieksekusi  setelah adanya  pesanan  masuk  dari  konsumen.  Siklus pesanan konsumen yaitu penerimaan Purchase Order (PO)  yang  diubah  menjadi Sales  Order (SO) kemudian  diubah  menjadi Delivery  Order (DO) berdasarkan ketersediaan stok. Proses dorong terjadi pada  siklus  produksi  dan  siklus  pengadaan  yang berarti  proses  dilakukan  untuk  mengantisipasi pesanan yang akan masuk. Siklus produksi dilakukan sesuai  dengan  perencanaan  jadwal  bergantung
ketersediaan bahan baku, sedangkan siklus pengadaan  dilaksanakan  apabila  stok  bahan  baku menipis  dengan  memperhatikan  faktor  biaya  dan waktu pengiriman.

## Sumber Daya Rantai Pasok Pestisida

## Sumber Daya Fisik
Sumber  daya  fisik  terdiri  dari  adanya  kantor pusat di Kota Bogor untuk mengurus segala prosedur teknis  dan  kegiatan  administrasi , pabrik  pengolahan dan  4  (empat)  unit  gudang  di  Desa  Wanaherang- Bogor, serta pusat distribusi di 3 (tiga) daerah, yaitu Medan,  Makassar  dan  Surabaya.  Sumber  daya  fisik lainnya yang digunakan untuk menghasilkan produk pestisida adalah alat dan mesin, baik mesin formulasi dan  mesin  pengemasan.  Jenis  teknologi  yang digunakan  adalah  pemanfaatan  aplikasi Enterprise Resource Planning (ERP) untuk mengontrol pesanan produk.

## Sumber Daya Manusia
Manajemen  PT.  Agricon  dipimpin  oleh seorang  Direktur  dan  didukung  oleh  beberapa manajer.  Ketenagakerjaan  di  PT.  Agricon  secara umum dibagi menjadi 2 (dua), yaitu karyawan tetap dan karyawan tidak tetap/kontrak. Jumlah karyawan per  Maret  2018  sebanyak  1.696  orang  yang  terdiri dari  1.004  orang  karyawan  tetap  dan  692  orang karyawan  tidak  tetap/kontrak.  Karyawan  kontrak dibagi  menjadi  3  (tiga)  yaitu  karyawan  kontrak  2 (dua)  tahunan,  karyawan  kontrak  1  (satu)  tahunan, dan karyawan kontrak 30 hari.

## Manajemen Rantai Pasok Pestisida

## Kesepakatan Kontraktual
Kesepakatan kontraktual  yang terjalin adalah kontrak  dengan  pemasok  bahan  baku  yang  dikirim dari  luar  negeri.  Kesepakatan  kontrak  ini  terjalin dengan  pemasok  baru,  selanjutnya  kesepakatan kontraktual dibatalkan dan diganti menjadi proforma invoice apabila telah menjadi langganan . Isi kontrak berupa jumlah pesanan, negosiasi harga, metode atau termin  pembayaran,  jangka  waktu  pengiriman pesanan,  jalur  distribusi,  serta  hak  dan  kewajiban kedua belah pihak
Tabel 3. Jumlah penjualan pestisida pada PT. Agricon Jenis Pestisida Jumlah Penjualan (Kg-Liter) 2017 2016 2015 2014 2013 Insektisida 2.097.595,50 1.685.420,20 1.012.493,90 1.644.485,10 1.580.354,74 Herbisida 1.662.766,22 1.722.288,08 1.801.355 1.828.948 1.074.656 Fungisida 553.775,34 540.332,85 261.610,90 386.944,40 319.216,30 Rodentisida 608.031 453.973 341.465,60 642.355,60 376.218,90
Sumber : PT. Agricon 2018

## Sistem Transaksi
Sistem  transaksi  terjadi  pada  manajemen bahan  baku  dan  penjualan  produk.  Transaksi  pada proses  pengadaan  bahan  baku  dibuktikan  dengan surat transaksi Bagian Supply Chain . Aliran transaksi pada  proses  pengadaan  bahan  baku  disajikan  pada Gambar  4,  sedangkan  aliran  transaksi  pada  proses penjualan produk pestisida disajikan pada Gambar 5.

## Pengukuran Kinerja Rantai Pasok Pestisida
Dari  kartu  SCOR  (Tabel  4)  dapat  diketahui bahwa  nilai  matrik  pemenuhan  pesanan  sempurna sebesar  99,39%,  yaitu hampir  seluruh  pesanan  yang masuk  dapat  dipenuhi  secara  sempurna  dan  hanya sekitar  0,61%  pesanan  yang  tidak  terpenuhi  secara penuh  ataupun  tidak  terpenuhi  sama  sekali.  Jika konsumen  hendak  memesan  pestisida  maka  harus menunggu  selama  12  hari  hingga  pesanan  tersebut terkirim.  Pada  matrik  fleksibilitas  rantai  pasok  atas, apabila terdapat peningkatan pesanan sebanyak 20% dari  total  produk  yang  dikirim  maka  PT.  Agricon mampu  memenuhinya  dalam  waktu  3  (tiga)  hari
hingga  pestisida  diterima  oleh  konsumen.  Pada matrik  penyesuaian  rantai  pasok  atas,  PT.  Agricon mampu  meningkatkan  ketersediaan  stok  pestisida hingga mencapai 11,72% dari total kapasitas produksi dalam  kurun  waktu  30  hari,  sedangkan  nilai  untuk matrik  penyesuaian  rantai  pasok  bawah  adalah sebesar  0%  yang  menunjukkan  bahwa  apabila  PT. Agricon  menurunkan  kapasitas  produksinya  hingga 0% maka tidak akan dikenakan denda biaya maupun pinalti.
Data  pembanding  ( benchmark )  kinerja  yang digunakan merupakan target perusahaan . Berdasarkan  kartu  SCOR benchmark pada  Tabel  5, matrik pemenuhan pesanan sempurna telah memiliki nilai  yang  melebihi  dari  target  perusahaan  yaitu +3,39%,  sehingga  hal  ini  perlu  dipertahankan  dan diharapkan  dapat  terpenuhi  seluruhnya  (100%). Target siklus pemenuhan pesanan perlu pengurangan 12 hari dan pengurangan sebanyak 2 (dua) hari untuk matrik  fleksibilitas  rantai  pasok  atas,  serta  target pencapaian  matrik  penyesuaian  rantai  pasok  atas sebesar 88,28%.
Gambar 4. Aliran transaksi pada proses pengadaan bahan baku
Gambar 5. Aliran transaksi pada proses penjualan produk pestisida
Perencanaan MRP
Import Plan Disahkan/ disetujui SC Manager atau Vice President Negosiasi Harga (Kontrak/ Proforma Invoice )
Purchase Order (PO)
Impor Delivery Schedule dan Shipping
Document
( Invoice, Packing
List, CoA, dan BoL ) Bahan Baku Masuk ke Pabrik Quality Control Good Received Note (GRN) oleh Bagian Gudang Payment Note (Bagian Finance ) Purchase Order (PO) diterima oleh
Logistic Care
Sales Order (SO) Cek Ketersediaan Produk di Gudang
Delivery Order (DO) Penjadwalan Pengiriman dan Pengepakan Surat Jalan Pengiriman Produk ke Konsumen Invoice (Penagihan ke Konsumen)

## Tabel 4. Kartu SCOR PT. Agricon
Atribut Kinerja Tinjauan Matrik Matrik SCOR Level 1 Aktual Eksternal Reliabilitas Rantai Pasok Pemenuhan Pesanan Sempurna 99,39 % Responsivitas Siklus Pemenuhan Pesanan 12 hari Ketangkasan Fleksibilitas Rantai Pasok Atas 3 hari Penyesuaian Rantai Pasok Atas 11,72 % Penyesuaian Rantai Pasok Bawah 0 % Internal Biaya Biaya Total Manajemen Rantai Pasok 83 % Biaya Pokok Produk 72 % Aset Siklus Cash-to-Cash 120 hari Return on SC Fixed Assets -
Tabel 5. Kartu SCOR ( SCOR-Card ) benchmark PT. Agricon Atribut Kinerja Tinjauan Metrik Metrik SCOR Level 1 Aktual Advantage Superior Requirements Gap Eksternal Reliabilitas Rantai Pasok Pemenuhan Pesanan Sempurna 99,39 % 90 % 96 % + 3,39 % Responsivitas Siklus Pemenuhan Pesanan 12 hari 5 hari 0 hari -12 hari Ketangkasan Fleksibilitas Rantai Pasok Atas 3 hari 1 hari 0 hari -2 hari Penyesuaian Rantai Pasok Atas 11,72 % 30 % 100 % -88,28 % Penyesuaian Rantai Pasok Bawah 0 % 0 % 0 % 0 % Internal Biaya
Biaya Total Manajemen Rantai Pasok 83 % Biaya Pokok Produk 72 % Aset Siklus Cash-to- Cash 120 hari 100 hari 60 hari -60 hari Return on SC Fixed Assets -
Tahap selanjutnya adalah melakukan penilaian kinerja  rantai  pasok  pestisida  yang  diperoleh  dari perkalian antara bobot masing-masing matrik kinerja (hasil  penilaian  gabungan  tiga  (3)  pendapat  pakar) dengan persentase nilai pencapaian aktual perusahaan,  serta  melakukan  perhitungan  nilai  total pengukuran  kinerja  untuk  mengklasifikasikan  nilai standar  kinerjanya.  Nilai  total  hasil  pengukuran kinerja rantai pasok pestisida tersaji pada Tabel 6.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  pada  Tabel  6, diketahui bahwa tingkat kinerja rantai pasok pestisida PT.  Agricon  sebesar  52,69%.  Nilai  tersebut menunjukkan  bahwa  kinerja  rantai  pasok  pestisida berada pada kriteria buruk ( unacceptable ). Dari hasil tersebut diketahui bahwa tingkat kinerja rantai pasok pestisida masih sangat rendah, sehingga menyebabkan terjadinya kehilangan kesempatan ( lost
opportunity ) yang mengakibatkan kehilangan keuntungan ( profit loss ) pada perusahaan.
Perbaikan kinerja terletak pada atribut kinerja responsivitas,  ketangkasan  dan  aset.  Pada  atribut responsivitas,  perusahaan  dianggap  belum  cepat tanggap  dalam  mengontrol  dan  merespon  adanya pesanan  yang  masuk  dikarenakan  konsumen  masih harus  menunggu  dalam  jangka  waktu  yang  cukup lama  sampai  pesanan  diterima.  Selanjutnya  adalah atribut  ketangkasan  pada  matrik  fleksibilitas  rantai pasok  atas  dan  penyesuaian  rantai  pasok  atas,  PT. Agricon  belum  mampu  untuk  memenuhi  kapasitas produksi maksimal yang disebabkan adanya kesenjangan  ketersediaan  bahan  baku  dibandingkan dengan  rancangan  produksi  serta  waktu  dan  proses yang  panjang  dalam  pemesanan  bahan  baku  yang berimplikasi  pada  target  produksi  tidak  tercapai.
Untuk  atribut  aset  pada  matrik  siklus cash-to-cash masih perlu dievaluasi lagi sehingga tercipta arus kas yang sehat dan efektif dalam pembiayaan perusahaan. Berdasarkan hal tersebut maka perbaikan yang perlu dilakukan  dalam  rangka  peningkatan  kinerja  rantai pasok  pestisida  adalah  melakukan  perbaikan rancangan  produksi,  evaluasi  kinerja  pemasok,  serta peningkatan  koordinasi  dan  kerja  sama  dengan berbagai pihak yang terlibat dalam manajemen rantai pasok  perusahaan  sehingga  tercipta  desain  rantai pasok pestisida yang efektif dan efisien.

## Identifikasi  dan  Analisis  Risiko  Rantai  Pasok Pestisida
Hasil  Identifikasi  Kemungkinan  Terjadinya  Risiko (Risk Event)
Identifikasi risiko  pada  setiap  proses  bisnis rantai  pasok  dilakukan  berdasarkan  pada  dimensi SCOR,  berupa  proses  perencanaan,  pengadaan, pengolahan,  pengiriman  dan  pengembalian  yang diuraikan  menjadi  masing-masing  sub  proses sehingga  kendala  ataupun  risiko  yang  biasa  terjadi serta  berpotensi  untuk  terjadi  didalam  rantai  pasok dapat  diketahui  secara  rinci  (Septiani et  al., 2016). Hasil  identifikasi  risiko  diketahui  bahwa  diperoleh sejumlah 40 jenis kejadian risiko dalam aliran rantai pasok  pestisida.  Hasil  identifikasi  terjadinya  risiko ( risk  event )  dan  hasil  penilaian  tingkat  keparahan kejadian risiko ( severity ) dapat dilihat pada Tabel 7.
Hasil Identifikasi Sumber Risiko ( Risk Agent ) Setiap  kejadian  risiko  dapat  terjadi  karena adanya  gangguan  dari  satu  atau  lebih  dari  sumber risiko,  begitu  pula  setiap  sumber  risiko  dapat menyebabkan  satu  atau  lebih  dari  kejadian  risiko
(Pujawan  dan  Geraldine,  2009).  Hasil  identifikasi sumber risiko ( risk agent ) dari rantai pasok pestisida diperoleh  sebanyak  24  sumber  risiko  yang menyebabkan  terjadinya  40  kejadian  risiko  dengan frekuensi  kemungkinan  terjadinya  ( occurence ) seperti disajikan pada Tabel 8.
Analisis Aggregate Risk Potentials (ARP) Analisis atau  penilaian risiko merupakan  alat untuk  menghasilkan rasa  berbagi  urgensi  dari risiko yang teridentifikasi dan untuk mengembangkan usaha mitigasi risiko (Sodhi dan Tang, 2012). Pemahaman tentang risiko  didalam rantai  pasok  akan membantu dalam  pembuatan  keputusan  yang  lebih  baik  serta mengurangi risiko dalam keseluruhan jaringan rantai pasok  (Hallikas et  al., 2004).  Penilaian  risiko dilakukan dengan menentukan bobot dari setiap risiko berdasarkan  penilaian  pakar  yang  berpengalaman dibidang  pestisida,  sehingga  menghasilkan  nilai Aggregate  Risk  Potentials (ARP)  yang  digunakan untuk menentukan prioritas risiko yang memerlukan penanganan lebih lanjut. Hasil perhitungan nilai ARP disajikan pada Tabel 9
Berdasarkan  Tabel  9  dapat  diketahui  hasil perhitungan  prioritas  nilai  ARP  untuk  24  sumber risiko.  Peringkat  tersebut  menunjukkan  bahwa  nilai ARP tertinggi adalah terjadinya kerusakan pada alat dan  mesin  produksi  (A8)  dengan  nilai  ARP  3.560 sedangkan sumber risiko terendah adalah penumpukan  stok  produk  jadi  di  gudang  (A23) dengan  nilai  ARP  sebesar  24.  Dari  peringkat  nilai ARP tersebut dilakukan analisis diagram Pareto 80:20 terhadap  prioritas  sumber  risiko  terpenting  agar segera  diselesaikan.  Diagram  Pareto  untuk  prioritas sumber risiko disajikan pada Gambar 6
Tabel 6. Nilai kinerja rantai pasok pestisida PT. Agricon
Atribut Kinerja Matrik Kinerja Bobot Matrik Kinerja Nilai Aktual % Nilai Matrik Kinerja Reliabilitas Rantai Pasok Pemenuhan Pesanan Sempurna 0,19 100 19 Responsivitas Siklus Pemenuhan Pesanan 0,17 8,33 1,42 Ketangkasan Fleksibilitas Rantai Pasok Atas 0,16 33,33 5,33 Penyesuaian Rantai Pasok Atas 0,08 11,72 0,94 Penyesuaian Rantai Pasok Bawah 0,12 100 12 Aset Siklus Cash-to-Cash 0,28 50 14 Nilai kinerja rantai pasok 52,69
Tabel 7. Identifikasi kejadian risiko dan tingkat keparahan kejadian risiko Proses Bisnis Sub Proses Kode Kejadian Risiko ( Risk Event ) Si Plan Perancangan kapasitas produksi/ forecasting E1 Ketidakakuratan hasil forecast dibandingkan dengan permintaan produk 4 E2 Ketersediaan barang jadi ( finish good ) melewati musim tanam 4 Pengendalian bahan baku E3 Kesenjangan ketersediaan bahan baku dengan rancangan 3 Penyesuaian dengan perencanaan biaya E4 Ketidaksesuaian rantai pasok dengan anggaran biaya 4 Kondisi sempurna E5 Produk jadi yang dihasilkan tidak memenuhi standar 8 E6 Target produksi tidak tercapai 3 Source Penerimaan pengiriman bahan baku E7 Waktu yang lama dan proses yang panjang dalam pengiriman bahan aktif 3 E8 Keterlambatan penerimaan bahan baku dari pemasok 3 E9 Bahan baku tidak memenuhi rancangan kapasitas 4 E10 Bahan baku yang diterima tidak sesuai spesifikasi 8 E11 Mutu atau kualitas pasokan/bahan baku rendah 4 E12 Perubahan kualitas bahan baku 4 Pemilihan dan evaluasi pemasok E13 Tidak adanya pemasok cadangan untuk item bahan baku tertentu 4 E14 Ketidaksesuaian bahan baku yang dikirim pemasok 6 E15 Pemasok tidak menerima adanya pengembalian barang 6 Make Pengendalian produksi E16 Hasil pengujian bahan baku material tidak sesuai standar 4 E17 Bahan baku/material rusak sehingga tidak dapat digunakan 5 E18 Jumlah bahan baku/material tidak sesuai (kurang) 3 E19 Keterlambatan pelaksanaan proses produksi 4 E20 Kerusakan atau kegagalan mesin 7 E21 Kekurangan jumlah tenaga kerja 4 E22 Hasil produksi tidak sempurna 4 E23 Ketidakakuratan jumlah stok barang jadi 4 Penjadwalan kegiatan produksi E24 Keterlambatan jadwal kegiatan produksi 4 E25 Terhambatnya kegiatan produksi akibat kerusakan mekanis 7 E26 Proses produksi tidak efisien 4 Pengecekan kualitas produk E27 Hasil inspeksi terhadap produk hasil tidak sesuai standar 4 E28 Kerusakan atau reject pada produk hasil 4 Kegiatan produksi E29 Terhentinya kegiatan produksi 9 E30 Permintaan produk tidak mampu dipenuhi 4 E31 Limbah yang dihasilkan dalam jumlah besar 4 Deliver Kegiatan pengiriman produk E32 Kekurangan kapasitas pengiriman produk 2 E33 Kekurangan stok produk jadi di gudang ataupun pusat distribusi 3 E34 Keterlambatan pengiriman produk sampai di penerima 4 E35 Kerusakan produk selama transportasi 4 E36 Kerusakan armada ekspedisi 4 Return Pengembalian produk E37 Stabilitas produksi terganggu 2 E38 Biaya pengolahan ulang produk 2 E39 Penjadwalan ulang pengiriman produk 2 E40 Kesalahan analisis penentuan keluhan pelanggan 3

## Tabel 8. Frekuensi kemungkinan terjadinya sumber risiko
Code Risk Agent Oi A1 Kesalahan perhitungan perancangan produksi/ forecasting 6 A2 Adanya permintaan dadakan dari pelanggan 4 A3 Ketersediaan bahan baku tidak dapat memenuhi kapasitas produksi 6 A4 Bahan baku tidak memenuhi standar/spesifikasi 4 A5 Para tenaga kerja kurang berkompetensi 5 A6 Adanya gangguan teknis dalam proses produksi 8 A7 Target produksi yang cukup tinggi 3 A8 Terjadinya kerusakan pada alat dan mesin produksi 8 A9 Kurangnya pemeliharaan pada alat dan mesin produksi 6 A10 Adanya kelalaian yang dilakukan oleh para tenaga kerja 4 A11 Pengabaian prosedur kerja oleh karyawan 5 A12 Pemberhentian proses produksi 9 A13 Jangkauan pemasok bahan aktif dari luar negeri 2 A14 Penumpukan bahan baku yang terlalu lama 4 A15 Terjadinya kerusakan bahan baku selama proses pengiriman 2 A16 Kebergantungan terhadap pemasok bahan baku tertentu 5 A17 Ketersediaan jumlah tenaga kerja 3 A18 Adanya faktor efisiensi proses 1 A19 Terdapat faktor keterandalan dari peralatan dan mesin proses produksi 2 A20 Keterbatasan stok produk jadi di gudang/pusat distribusi 4 A21 Adanya keterbatasan dari armada transportasi 4 A22 Keadaan lingkungan 2 A23 Penumpukan stok produk jadi di gudang 2 A24 Produk jadi tidak memenuhi standar/spesifikasi 6
Tabel 9. Prioritas nilai ARP untuk sumber risiko ( risk agent ) Rank Code Risk Agent Nilai ARP 1 A8 Terjadinya kerusakan pada alat dan mesin produksi 3.560 2 A12 Pemberhentian proses produksi 2.763 3 A6 Adanya gangguan teknis dalam proses produksi 1.848 4 A4 Bahan baku tidak memenuhi standar/spesifikasi 1.632 5 A5 Para tenaga kerja kurang berkompetensi 1.515 6 A24 Produk jadi tidak memenuhi standar/spesifikasi 1.410 7 A9 Kurangnya pemeliharaan pada alat dan mesin produksi 1.284 8 A3 Ketersediaan bahan baku tidak dapat memenuhi kapasitas produksi 1.278 9 A10 Adanya kelalaian yang dilakukan oleh para tenaga kerja 1.124 10 A11 Pengabaian prosedur kerja oleh karyawan 1.075 11 A1 Kesalahan perhitungan perancangan produksi/ forecasting 1.068 12 A16 Kebergantungan terhadap pemasok bahan baku tertentu 560 13 A2 Adanya permintaan dadakan dari pelanggan 532 14 A17 Ketersediaan jumlah tenaga kerja 351 15 A14 Penumpukan bahan baku yang terlalu lama 324 16 A15 Terjadinya kerusakan bahan baku selama proses pengiriman 296 17 A19 Terdapat faktor keterandalan dari peralatan dan mesin proses produksi 288 18 A21 Adanya keterbatasan dari armada transportasi 276 19 A20 Keterbatasan stok produk jadi di gudang/pusat distribusi 188 20 A7 Target produksi yang cukup tinggi 135 21 A13 Jangkauan pemasok bahan aktif dari luar negeri 106 22 A22 Keadaan lingkungan 88 23 A18 Adanya faktor efisiensi proses 83 24 A23 Penumpukan stok produk jadi di gudang 24
Gambar 6. Diagram pareto dari ARP untuk prioritas sumber risiko
Tahap  terakhir  adalah  melakukan  klasifikasi sumber  risiko  menjadi  3  (tiga)  bagian,  yaitu klasifikasi A (sumber risiko tingkat tinggi, 50% dari keseluruhan  sumber  risiko),  klasifikasi  B  (sumber risiko  tingkat  sedang, 30%  dari  keseluruhan  sumber risiko),  dan  klasifikasi  C  (sumber  risiko  tingkat rendah, 20% dari keseluruhan sumber risiko) (Ulfah, 2016).  Berdasarkan  hasil  klasifikasi  sumber  risiko, maka terpilih  10  (sepuluh)  sumber risiko  yang akan diprioritaskan  untuk  segera  diselesaikan.  Sumber risiko  yang  terpilih  tersebut  adalah  1)  terjadinya kerusakan pada alat dan mesin produksi (ARP=3.560),  2)  pemberhentian  proses  produksi (ARP=2.763),  3)  adanya  gangguan  teknis  dalam proses  produksi  (ARP=1.848),  4)  bahan  baku  tidak memenuhi  standar/spesifikasi  (ARP=1.632),  5)  para tenaga kerja kurang berkompetensi (ARP=1.515), 6) produk  jadi  tidak  memenuhi  standar/spesifikasi (ARP=1.410),  7)  kurangnya  pemeliharaan  pada  alat dan  mesin  produksi  (ARP=1.284),  8)  ketersediaan bahan baku tidak dapat memenuhi kapasitas produksi (ARP=1.278),  9)  adanya  kelalaian  yang  dilakukan oleh  para  tenaga  kerja  (ARP=1.124),  dan  10) pengabaian prosedur kerja oleh karyawan (ARP=1.075). Selain itu, berdasarkan hasil klasifikasi sumber  risiko  menunjukkan  bahwa  51,90%  sumber risiko masuk kedalam klasifikasi A, 28,30% sumber risiko  masuk  kedalam  klasifikasi  B,  dan  19,80% sumber  risiko  masuk  kedalam  klasifikasi  C  seperti disajikan  pada  Tabel  10,  sedangkan  pemodelan House of Risk 1 dapat dilihat pada Gambar 7.

## Alternatif Mitigasi Risiko
Dalam  rangka  mengurangi  sumber  risiko dalam  rantai  pasok  pestisida  maka  diperlukan alternatif  mitigasi  risiko  terhadap  10  (sepuluh) prioritas  sumber risiko  hasil  analisis  HOR  1.  Untuk mengurangi sumber risiko terjadinya kerusakan pada alat  dan  mesin  produksi,  maka  diperlukan  aksi mitigasi berupa penjadwalan kegiatan preventive dan predictive  maintenance secara  rutin  agar  kondisi peralatan dan mesin produksi selalu terjaga dan tidak
mengganggu proses produksi. Pemberhentian proses produksi  perlu  ditangani  dengan  peningkatan koordinasi dalam manajemen perusahaan dan bagian terkait  lainnya  agar  semua  kegiatan  dapat  berjalan sinergi dan seimbang. Gangguan teknis dalam proses produksi  perlu  diantisipasi  dengan  mempersiapkan alat  dan  mesin  cadangan  untuk  menghindari kerusakan,  sehingga  proses  produksi  dapat  terus berjalan dan menjamin ketersediaan produk.
Bahan  baku  yang  tidak  memenuhi  standar dapat  diberikan  tindakan  penanganan  dengan memperketat  proses quality  control  internal serta evaluasi kinerja pemasok untuk langkah tindak lanjut kerjasama. Tenaga kerja yang kurang berkompetensi perlu  ditangani  dengan  melakukan  standarisasi  dan memperketat  proses  penerimaan  pegawai  serta pemberian  pelatihan  secara  berkala,  sehingga  dapat menyeleksi  tenaga  kerja  terbaik  dan  meningkatkan kapasitas  tenaga  kerja.  Produk  jadi  tidak  memenuhi standar/spesifikasi perlu ditangani dengan melakukan tindakan evaluasi dan memperketat seluruh rangkaian proses  sistem  produksi  agar  berjalan  secara  efektif dan efisien.
Kurangnya pemeliharaan pada alat dan mesin produksi dapat menyebabkan hambatan dalam proses produksi  sehingga  perlu  dilakukan  perbaikan rancangan produksi dan evaluasi prosedur pemeliharaan.  Ketersediaan  bahan  baku  tidak  dapat memenuhi kapasitas produksi perlu ditangani dengan melakukan review sistem material  requirements planning (MRP)  dan buffer  stock dalam  menjamin kelancaran  proses  produksi.  Terjadinya  kelalaian tenaga kerja dapat menghambat seluruh proses dalam rantai pasok, sehingga diperlukan tindakan penanganan  berupa  pengawasan  yang  ketat  dan penerapan standar operasional prosedur (SOP) tenaga kerja  agar  seluruh  kegiatan  dapat  terkendali  dengan baik,  sedangkan  pengabaian  prosedur  kerja  oleh karyawan  dapat  ditangani  dengan  melakukan  audit mutu  internal  dan  pengukuran  kerja  tenaga  kerja, sehingga  dapat  diketahui  prestasi  dan  kekurangan yang perlu diperbaiki dimasa yang akan datang.
0.00 20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 120.00 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 A8 A 12 A6 A4 A5 A 24 A9 A3 A 10 A 11 A1 A 16 A2 A 17 A 14 A 15 A 19 A 21 A 20 A7 A 13 A 22 A 18 A 23 Nilai Aggregate Risk Potentials (ARP) % Total Cumulative ARP

## Implikasi Manajerial
Pengukuran  kinerja  dapat  dilakukan  secara rutin  dan  terjadwal  guna  menjaga  efisiensi perusahaan  serta  menjalankan  fungsi  evaluasi  pada proses bisnis dalam rantai pasok. Pengukuran kinerja dengan  model  SCOR  dapat  mengontrol  setiap dimensi didalam rantai pasok, sehingga permasalahan dan  kendala  yang  terjadi  dapat  dengan  mudah terdeteksi. Dengan adanya pengukuran kinerja maka manajemen  dapat  merencanakan  perbaikan  dan peningkatan  kinerja  rantai  pasok  melalui  berbagai tindakan koreksi sehingga dapat meningkatkan daya saing  perusahaan.  Dari  hasil  pengukuran  kinerja rantai pasok pestisida, diketahui bahwa matrik siklus pemenuhan pesanan, matrik fleksibilitas rantai pasok atas dan matrik penyesuaian rantai pasok atas masih memiliki  nilai  yang  rendah  dibandingkan  dengan target yang akan dicapai perusahaan. Oleh karena itu, rencana  perbaikan  yang  perlu  dilakukan  adalah perbaikan  rancangan  produksi,  evaluasi  kinerja pemasok,  serta  peningkatan  koordinasi  dan  kerja sama  dengan  berbagai  pihak  yang  terlibat  dalam manajemen  rantai  pasok  perusahaan  sehingga  dapat meningkatkan  kinerja  rantai  pasok  pestisida.  Oleh karena itu, dengan dilakukannya analisis risiko pada rantai  pasok  pestisida,  maka  diharapkan  berbagai sumber  risiko  yang  ada  dapat  segera  dikurangi ataupun  dihilangkan  dengan  menerapkan  alternatif mitigasi risiko.
Hasil  analisis  risiko  rantai  pasok  pestisida dapat  mengidentifikasi  prioritas  sumber  risiko potensial  yang  terjadi  didalam  rantai  pasok,  yaitu terjadinya  kerusakan  pada  alat  dan  mesin  produksi, pemberhentian  proses  produksi,  adanya  gangguan teknis  dalam  proses  produksi,  bahan  baku  tidak memenuhi standar/spesifikasi, dan para tenaga kerja kurang  berkompetensi  yang  dapat  menjadi  fokus untuk  perbaikan  kinerja  dari  sisi  manajerial perusahaan.  Alternatif  mitigasi  risiko  diharapkan dapat diimplementasikan perusahaan untuk mengurangi  sumber  risiko  dalam  rantai  pasok pestisida.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Mekanisme  rantai  pasok  pestisida  diawali dengan  tahapan  pengadaan  bahan  baku,  proses pengolahan/produksi,  pengemasan,  penyimpanan  di gudang,  dan  distribusi  sampai  ke  konsumen  akhir. Hasil  pengukuran  kinerja  rantai  pasok  pestisida menunjukkan  masih  terdapat  hal-hal  yang  perlu diperbaiki  dan  ditingkatkan,  yaitu  dengan  perbaikan pada  siklus  pemenuhan  pesanan,  fleksibilitas  rantai pasok  atas  dan  penyesuaian  rantai  pasok  atas  yang sampai  saat  ini  masih  memiliki  nilai  yang  rendah dibandingkan dengan target perusahaan.
Tabel 10. Klasifikasi sumber risiko
Rank Risk Agent Nilai ARP Total Cum ARP % Total Cum ARP Klasifikasi ABC Risiko 1 A8 3.560 3.560
16,32
Klasifikasi A (risiko tinggi) 2 A12 2.763 6.323 28,99 3 A6 1.848 8.171 37,47 4 A4 1.632 9.803 44,95 5 A5 1.515 11.318 51,90 6 A24 1.410 12.728 58,36 Klasifikasi B (risiko sedang) 7 A9 1.284 14.012 64,25 8 A3 1.278 15.290 70,11 9 A10 1.124 16.414 75,27 10 A11 1.075 17.489 80,20 11 A1 1.068 18.557
85,09 Klasifikasi C (risiko rendah) 12 A16
560 19.117 87,66 13 A2 532 19.649 90,10 14 A17 351 20.000 91,71 15 A14 324 20.324 93,20 16 A15 296 20.620 94,55 17 A19 288 20.908 95,87 18 A21 276 21.184 97,14 19 A20 188 21.372 98,00 20 A7 135 21.507 98,62 21 A13 106 21.613 99,11 22 A22 88 21.701 99,51 23 A18 83 21.784 99.89 24 A23 24 21.808 100,00
Gambar 7. Pemodelan House of Risk 1
Kinerja  rantai  pasok  pestisida  berada  pada kriteria  buruk  ( unacceptable )  yang  menyebabkan hilangnya  berbagai  kesempatan  ( lost  opportunity ) karena  tidak  dapat  terpenuhinya  target  perusahaan yang berdampak pada kehilangan keuntungan ( profit loss ).  Belum  optimalnya  kinerja  rantai  pasok disebabkan  adanya  risiko  yang  terjadi  dalam  rantai pasok, sehingga dari hasil analisis dan evaluasi risiko diketahui  beberapa  sumber  risiko  potensial  yang terjadi,  di  antaranya  kerusakan  pada  alat  dan  mesin produksi,  pemberhentian  proses  produksi,  adanya gangguan teknis dalam proses produksi, bahan baku tidak memenuhi standar/spesifikasi, dan para tenaga kerja  kurang  berkompetensi  yang  perlu  segera memperoleh  aksi  mitigasi  agar  dapat  mencapai kinerja rantai pasok pestisida yang kokoh.

## Saran
Terdapat  beberapa  hal  yang  perlu  menjadi perhatian dan ditindaklanjuti dari hasil penelitian ini baik  bagi  perusahaan  maupun  untuk  penelitian selanjutnya, yaitu alternatif tindakan untuk peningkatan  kinerja  rantai  pasok  pestisida  berupa perbaikan  rancangan  produksi,  evaluasi  kinerja pemasok,  serta  peningkatan  koordinasi  dan  kerja sama  dengan  berbagai  pihak  yang  terlibat  dalam manajemen rantai pasok perusahaan dapat diimplementasikan oleh perusahaan. Hasil identifikasi,  analisis  dan  evaluasi  risiko  diharapkan dapat  mengurangi  prioritas  sumber  risiko  yang menyebabkan berbagai kejadian risiko didalam rantai pasok  pestisida.  Untuk  penelitian  selanjutnya diharapkan dapat dilakukan analisis penanganan atau mitigasi risiko dengan metode HOR 2 dalam rangka mengurangi  sumber  risiko  rantai  pasok,  serta penentuan  strategi  dalam  pengelolaan  rantai  pasok pestisida  yang  kokoh  dengan  menggunakan  metode Analytical  Networking  Process (ANP).  Selain  itu, model  pengukuran  kinerja  rantai  pasok  ini  dapat diterapkan  pada  berbagai  industri  atau  perusahaan dengan menyesuaikan matrik pengukuran kinerjanya.

## DAFTAR PUSTAKA
Abror  N,  Marimin,  dan  Indah  Y.  2011.  Seleksi  dan evaluasi  pemasok  pada  rantai  pasokan kertas. Jurnal Teknologi Industri Pertanian.
21 (3):194-206.
[BPS] Badan Pusat Statistika. 2018. Jakarta (ID). Craighead  CW,  Blackhurst  J,  Rungtusanatham  MJ, Handfield RB. 2007. The severity of supply chain  disruptions  :  Design  characteristics and mitigation capabilities. Decision Sciences. 38(1):131-156.
Georgise  FB,  Klaus-Dieter  T,  dan  Marcus  S.  2013.
Implementing  the  SCOR  model  best practices  for  supply  chain  improvement  in developing  countries. International  Journal of  u-  and  e-  Service,  Science  and Technology . 6(4).
Geraldin  LH,  Pujawan  IN,  dan  Dewi  DS.  2007. Manajemen  risiko  dan  aksi  mitigasi  untuk menciptakan  rantai  pasok  yang  robust. Jurnal Teknologi dan Rekayasa Teknik Sipil “TORSI”. 3:53-64.
Goh  M,  Lim  JYS,  dan  Meng  F.  2007.  A  stochastic model for risk management in global supply chain networks. European Journal
Operational Research. 182:164-173.
Hallikas J, Karvonen I, Pulkkinen U, Virolainen V-M dan  Tuominen  M.  2004.  Risk  management processes in supplier networks. International Journal Production Economics. 90(1):47-58.
Hendricks  K  dan  Singhal  V.  2003.  The  effect  of supply chain glitches on shareholder wealth.
Journal of Operation Management . Hora  SC,  Fransen  BR,  Hawkins  N,  Susel  I.  2013. Median Aggregation Distribution
Functions. California  (US):  Published Articles & Papers.
Jamehshooran  BG,  Shaharoun  M,  dan  Haron  HN. 2015.  Assessing  supply  chain  performance through  applying  the  SCOR  model.
International Journal Supply Chain
Management. 4(1):1-11.
Monczka  R,  Trent  RJ,  dan  Handfield  RB.  2011. Purchasing and Supply Chain Management 5th  Edition .  Ohio,  South-Western  (US)  : Cengage Learning.
Norrman  A  dan  Jannson  U.  2004.  Ericsson’s proactive  supply  chain  risk  management approach  after  a  serious  sub-supplier accident. International  Journal  of  Physical Distribution  and  Logistics  Management. 34(5):434-456.
Pujawan  IN.  2005. Supply  Chain  Management .
Surabaya (ID) : Guna Widya.
Pujawan IN dan Geraldine LH. 2009. House of risk :
A  model  for  proactive  supply  chain  risk management. Business Process Management Journal. 15(6):953-967.
Septiani  W,  Marimin,  Herdiyeni  Y,  Haditjaroko  L. 2016. Risk depedency chain model of dairy agro-industry supply chain using fuzzy logic approach. Supply  Chain  Forum:  An International Journal. 17(4): 218-230. Sinha  PR,  Whitman  LE,  dan  Malzahn  D.  2004. Methodology to mitigate supplier risk in an aerospace  supply  chain. Supply  Chain Management  :  An  International  Journal. 9(2):154-168.
Sodhi  MS  dan  Tang  CS.  2012. Managing  Supply Chain Risk. International Series in Operations  Research  and  Management Science. Volume  172.  New  York  (US)  : Springer  Science  Business  Media,  LLC. E- book
Tang  CS.  2006.  Robust  strategies  for  mitigating supply  chain  disruptions. International
Journal Logistics : Research and Applications. 9(1):33- 45.doi:10.1080/13675560500405584. Ulfah  M.  2016.  Rancang  bangun model  manajemen risiko  rantai  pasok  gula  rafinasi  [disertasi]. Bogor (ID) : Institut Pertanian Bogor.
Van der Vorst JGAJ. 2006. Performance Measurement  in  Agri-food  Supply  Chain Networks  :  An  Overview.  In  : Quantifying the Agri-food Supply Chain 13-24. Wageningen (NL) : Logistics and Operations Research Grou