## JURNAL ILMIAH TEKNIK INDUSTRI
ISSN: 1412-6869  e-ISSN: 2460-4038 Journal homepage: http://journals.ums.ac.id/index.php/jiti/index doi:10.23917/jiti.v18i2.8535
Hari Purnomo 1a , Alex Kisanjani 2b , Wahyu Ismail Kurnia 2c , Sigit Suwarto 1d
Abstract. The application of GSCM (Green Supply Chain Management) practice in the leather tanning industry in Yogyakarta is still relatively difficult because the industry prefers manufacturing systems that can accelerate profit uplift without considering environmental quality. Therefore, this research attempts to measure GSCM performance applied in the leather tanning industry, particularly at PT. Asa Yogyakarta. The method used in this research is Green SCOR (Green Supply Chain Operations Reference) and AHP (Analytical Hierarchy Process). Data collection in this research was by identifying the company's GSCM activities, then compiling performance indicators that refer to the green SCOR method. Weighting performance indicators are conducted to determine the importance of each performance indicator by using the AHP method. The results of this research indicate that the application of GSCM is quite good with the average value of the total GSCM performance >90, despite several improvements that are necessary to enhance the performance.
Keywords. GSCM, leather tanning industry, green SCOR, AHP
Abstrak. Penerapan praktek GSCM (Green Supply Chain Management) pada industri penyamakan kulit di Yogyakarta masih  terbilang  sulit,  dikarenakan  industri  tersebut  lebih  memilih  sistem  manufaktur  yang  mampu  mempercepat peningkatan  profit  tanpa  mempertimbangkan  kualitas  lingkungan  hidup.  Untuk  itu,  penelitian  ini  mencoba  untuk mengukur kinerja GSCM yang diterapkan pada industri penyamakan kulit, khususnya di PT. Asa Yogyakarta. Metode yang digunakan dalam penelitian yaitu Green SCOR (Green Supply Chain Operations Reference) dan AHP (Analytical Hierarchy Process). Pengumpulan  data penelitian  dilakukan  dengan  mengindentifikasi aktivitas GSCM perusahaan, kemudian melakukan penyusunan indikator kinerja yang merujuk pada metode Green SCOR. Pembobotan indikator kinerja dilakukan untuk mengetahui tingkat kepentingan dari tiap-tiap indikator kinerja, dengan menggunakan metode AHP. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa penerapan GSCM sudah cukup baik dengan nilai rata-rata dari total kinerja GSCM >90, tetapi perlu beberapa perbaikan pada indikator kinerja untuk meningkatkan kinerjanya.
Kata Kunci: GSCM, industri penyamakan kulit, green SCOR, AHP.

## I. P ENDAHULUAN
Salah  satu  tantangan  terbesar  dunia perindustrian  adalah  memastikan  kebutuhan pelanggan  terpenuhi,  aktivitas  operasional perusahaan berjalan lancar dan target perusahaan tercapai  tanpa  merugikan  lingkungan  hidup. Tantangan tersebut menjadi isu besar pada dunia
perindustrian  yang  dituntut  untuk  segera mempraktekan  keberlanjutan  pada  rantai  pasok perusahaan  dalam  memenuhi  kebutuhan  sosial, ekonomi  dan  lingkungan  (Abdullah  dkk., 2015   Hussain  dkk.,  2018).  Pada  penerapannya, praktek  keberlanjutan  dianggap  sulit  bagi sebagian perusahaan (George dkk., 2015; Haffar & Searcy,  2017).  Hal  yang  sama  terjadi  pada  salah satu  industri  manufaktur,  yaitu  industri penyamakan  kulit  yang  berada  di  Yogyakarta. Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  tingkat  ekspor yang  dihasilkan  oleh  industri  penyamakan  kulit mencapai  USD5,52  juta  dengan  volume  eksport mencapai 0,09 juta/kg di tahun 2016 (BPS, 2017). Dampak yang dihasilkan dari sisi ekonomi sangat dirasakan dengan keberadaan industri penyamakan  kulit  ini.  Namun  di  sisi  lain,  limbah yang  dihasilkan  dapat  mengancam  ekosistem lingkungan  hidup  (Chowdhury  dkk.,  2013; Marques  dkk.,  2017).  Limbah  yang  dihasilkan

## Pengukuran Kinerja Green Supply Chain Management Pada Industri Penyamakan Kulit Yogyakarta
1 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia, Jalan Kaliurang KM 14.5, Sleman, Yogyakarta, 55584, Indonesia.
2 Fakultas Teknologi Industri, Universitas Balikpapan, Jalan Pupuk Raya, Gunung Bahagia, Balikpapan, Kalimantan Timur, 76114, Indonesia.
a email: haripurnomo@uii.ac.id
b email: alex.kisanjani@uniba-bpn.ac.id
c email: wahyu.ismail.kurnia@uniba-bpn.ac.id
d email: sigitsuwarto@gmail.com
Diajukan: 29-07-2019 Diperbaiki: 09-11-2019
Disetujui: 23-11-2019
Purnomo dkk./ Pengukuran Kinerja Green Supply Chain Management Pada.....  JITI, Vol.18(2), Des 2019, 161-169
terdiri dari limbah padat yang berbau menyengat, hasil dari pembusukan sisa-sisa daging, kulit dan lemak  hasil  pemrosesan,  serta  limbah  cair  yang banyak  mengandung  unsur-unsur  kimia,  seperti khrom,  sodium  sulfida,  kapur,  dan  amoniak  (Wu dkk., 2014a; Paul dkk., 2013).
Pengukuran  kinerja  merupakan  salah  satu faktor penting dalam sebuah perusahaan.  Dengan adanya  pengukuran  kinerja,  maka  peningkatan kinerja akan terwujud melalui perbaikan-perbaikan yang dilakukan. Green Supply Chain Management (GSCM)  adalah  suatu konsep pengukuran  kinerja keberlanjutan  yang  mengintegrasikan  aspek- aspek  lingkungan  ke  dalam  aliran  rantai  pasok yang  dimulai  dari  perancangan  produk, pengadaan  bahan  baku,  aktivitas  produksi, aktivitas  pengiriman  produk  ke  konsumen,  serta manajemen penggunaaan akhir produk (Sundarakani dkk . , 2010).  Dapat diartikan bahwa GSCM adalah suatu konsep meminimasi dampak lingkungan  pada  rantai  pasok  suatu  perusahaan. Selain  itu,  GSCM  juga  dapat  meningkatkan efisiensi perusahaan dalam rantai pasok (Natalia & Astuario, 2015).
Penerapan  praktek  GSCM  pada  industri penyamakan kulit di Yogyakarta masih tergolong jarang  ditemui.  Perusahaan  hanya  mengejar keuntungan  semata  tanpa  mempertimbangkan kualitas lingkungan hidup. Hal ini berbeda dengan industri  di  negara-negara  maju  yang  telah mengadopsi  beragam  strategi  manajemen lingkungan,  mulai  dari  penggunaan  teknologi ramah lingkungan (Grutter & Egler, 2004; Walker & Jones, 2012; Zailani dkk., 2012), tanggung jawab sosial  (Jabbour  dkk.,  2012;  Jabbour  &  Jabbour, 2016)  dan  melengkapi  aktivitas  industri  dengan ISO 14001 (Jabbour, 2015).
Studi  terbaru  dalam  praktek  GSCM  telah dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  sebelumnya, seperti  Chun  dkk.  (2015)  yang  menggunakan model  GSCM  untuk  mengukur  kinerja  di perusahaan  konstruksi.  Susanty  dkk . (2017) menggunakan  model  GSCM  untuk  mengukur kinerja  di  UKM  (Usaha  Kecil  Menengah)  Batik Pekalongan. Sementara itu, praktek GSCM dalam industri  panyamakan  kulit  pernah  dilakukan  oleh Nur dkk. (2018) yang menggunakan model GSCM untuk mengukur kinerja procurement perusahaan,
serta  Ismadhia  dkk.  (2018)  yang  menggunakan model  GSCM  untuk  mengukur  kinerja  penjualan dan distribusi perusahaan.
Atas dasar itu, tujuan dari penelitian ini adalah mengukur  kinerja  rantai  pasok  industri penyamakan  kulit  di  Yogyakarta  dalam mempraktekkan GSCM. Model yang digunakan di dalam
pengukuran kinerja
merupakan penggabungan antara model Green SCOR dengan variabel manajemen limbah dari Srivastava (2007) dan Wu dkk. (2014b).

## II. M ETODE P ENELITIAN

## Objek dan Subjek Penelitian
Objek penelitian ini adalah kinerja GSCM pada industri  penyamakan  kulit  PT.  Asa  Yogyakarta terhitung  semenjak  bulan  Januari  2018  sampai bulan Maret 2018. Sementara itu, subjek penelitian ini  berjumlah  6  orang  dengan  jabatan  manajer. Kriteria  ini  diambil  karena  manajer  lebih mengetahui tentang proses bisnis perusahaan.

## Pengumpulan Data
Pada  kasus  ini,  PT.  Asa  Yogyakarta  belum mempunyai  model  untuk  pengukuran  kinerja GSCM perusahaan, sehingga langkah awal dalam penlitian  ini  dimulai  dengan  pembuatan  model indikator kinerja sebagai acuan untuk pengukurannya.  Untuk  lebih  jelasnya,  prosedur pengumpulan  data  yang  dilakukan  pada penelitian,  yaitu:  (a)  Identifikasi  aktivitas  GSCM, dilakukan dengan  cara mengamati  langsung dan focus  group  discussion (FGD)  dengan  para manajer tentang aktivitas-aktivitas GSCM yang ada di  perusahaan;  (b)  Penyusunan  indikator  kinerja GSCM,  hasil  dari  identifikasi  aktivitas  GSCM kemudian  disusun  ke  dalam  kerangka  model GSCM.  Variabel  yang  digunakan  yaitu  variabel Green SCOR yang terdiri dari plan , source , make , deliver dan return ,  sedangkan  dimensi  yang digunakan  yaitu reliability , responsiveness , flexibility , cost dan asset .  Pada  penelitian  ini, ditambahkan  satu  variabel  lain  yaitu waste management (Srivastava,  2007;  Wu  dkk.,  2014b), karena  objek  kajian  berpotensi  menghasilkan limbah yang mencemari lingkungan, jika tidak ada pengelolaan  yang  baik.  Kerangka  model  GSCM
dapat dilihat pada Gambar 1; (c) Validasi indikator kinerja  GSCM,  dilakukan  agar  indikator  kinerja GSCM  yang  telah  disusun  benar-benar  sesuai dengan kebutuhan perusahaan. Validasi dilakukan dengan  cara  FGD,  yang  melibatkan  manajer perusahaan.  Kriteria  yang  menjadi  pertimbangan dalam  proses  validasi  yaitu  SMART  ( Smart , Measurable , Achievable , Relevant , Time Bound ) (Chorfi dkk., 2015; Kaganski dkk., 2016).

## Pengolahan Data
Pengolahan data
dilakukan setelah pengumpulan data. Langkah-langkah pengolahan data  pada  penelitian,  yaitu:  (a)  Perhitungan  nilai kinerja  aktual,  hasil  indikator  kinerja  GSCM  yang telah  dinyatakan  valid  kemudian  dilakukan perhitungan  nilai  aktual  pada  tiap-tiap  indikator kinerja; (b) Normalisasi snorm de bour , dilakukan untuk  menyeragamkan  skala  ukuran  yang berbeda-beda dari setiap indikator kinerja, dengan menggunakan persamaan (1) sebagai berikut.
100 min max min     S S S SI
Snorm …(1)
dimana:
SI      =  Nilai  indikator  aktual  yang  berhasil dicapai
S min =  Nilai  kinerja  terburuk  dari  indikator kinerja
S max  =  Nilai  kinerja  terbaik  dari  indikator kinerja
Penentuan nilai kinerja terburuk (S min ) dan nilai kinerja terbaik (S max ) dilakukan berdasarkan tiga katagori yaitu larger is better , lower is better , dan nominal  is  better (Hernan  &  Suparno,  2005);  (c) Pembobotan  dengan  AHP,  dilakukan  untuk mengetahui  tingkat  kepentingan  dari  tiap-tiap indikator  kinerja  sehingga  dapat  diketahui indikator kinerja mana yang mempunyai prioritas atau perhatian lebih dari perusahaan. Skala  yang digunakan untuk pembobotan pada metode AHP terdiri dari 1 hingga 9 dengan keterangan tingkat kepentingan yang dijelaskan pada Tabel 1 (Saaty, 1983).  (d)  Perhitungan  nilai  kinerja  GSCM, dilakukan  dengan  cara  mengalikan  nilai  akhir indikator kinerja hasil normalisasi snorm de bour dengan  nilai  bobot  AHP  dari  tiap-tiap  indikator kinerja;  (e)  Rekomendasi  perbaikan  kinerja, dilakukan pada indikator kinerja yang mempunyai nilai  akhir  kinerja  <  80.    Adapun  batasan  nilai tersebut  merupakan  batasan  nilai  yang  telah ditetapkan sebelumnya oleh perusahaan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## Perancangan Indikator Kinerja GSCM
Perancangan indikator kinerja GSCM didasarkan pada kerangka model yang bisa dilihat pada  Gambar  1.  Diperoleh  26  indikator  kinerja yang  valid  dari  43  indikator  kinerja  yang  telah disusun.  Indikator  kinerja  tersebut  dapat  dilihat pada Tabel 2.
GSCM
Variabel
Green SCOR - Plan
- Source
- Make - Deliver - Return Waste management Dimensi - Reliability - Ressponsiveness - Flexibility - Cost - Assets
Gambar 1. Kerangka Model GSCM Tabel 1. Skala Pengukuran Tingkat Kepentingan Tingkat Kepentingan Definisi 1 Kedua indikator sama penting 3 Indikator  yang  satu  sedikit  lebih penting dibandingan yang lain 5 Indikator yang satu lebih penting dibandingan yang lain 7 Satu  indikator  jelas  lebih  mutlak penting dibandingkan yang lain 9 Satu  indikator  mutlak  penting dibandingan yang lain 2, 4, 6, 8 Nilai-nilai  antara  dua  nilai dipertimbangkan berdasarkan kedekatan
Perhitungan Nilai Aktual dan Nilai Akhir Indikator Kinerja
Perhitungan  nilai  aktual  indikator  kinerja dilakukan dengan menggunakan data aktual yang
telah  dikumpulkan,  kuesioner  dan  wawancara untuk  data  yang  bersifat  kualitatif.  Perhitungan dilakukan  dengan  menggunakan  persamaan-
Tabel 2. Indikator Kinerja GSCM yang Dinyatakan Valid
Variabel Dimensi Indikator Kinerja Persamaan Plan Reliability Forecast accuracy 100 - |Permintaan aktual - Peramalan permintaan| Permintaan aktual ×100% Raw material planning accuracy 100 - |Kebutuhan aktual - Peramalan kebutuhan| Kebutuhan aktual ×100% Responsiveness Planning cycle time Waktu perencanaan Source Reliability Percentage suppliers with an EMS Jumlah pemasok yang memiliki EMS Total pemasok ×100% Delivery quantity accuracy by supplier 𝟏 00 - | Jumlah unit dipesan - Jumlah unit diterima | Jumlah unit dipesan ×100% Order delivered faultless by supplier 100 - Jumlah unit cacat Jumlah unit dipesan ×100% Inventory accuracy of raw material 100 - | Jumlah unit di gudang - Jumlah unit tercatat | Jumlah unit digudang ×100% Delivery item accuracy by supplier Jumlah frekuensi pengiriman tepat item Total frekuensi pengiriman ×100% Responsiveness Timely delivery performance by supplier Jumlah frekuensi pengiriman tepat waktu Total frekuensi pengiriman ×100% Make Reliability Adherence to production schedule Fullfilment line schedule Total line ×100% Product defect from production Jumlah produk cacat Total produksi ×100% Number of trouble machines Jumlah kasus kerusakan mesin Material efficiency (yield) 100 - Scrap Input produksi ×100% Deliver Reliability Timely delivery performance by the company Jumlah frekuensi pengiriman tepat waktu Total frekuensi pengiriman ×100% Inventory accuracy for finished product 100 - | Jumlah unit di gudang - Jumlah unit tercatat | Jumlah unit digudang ×100% Delivery item accuracy by the company Jumlah frekuensi pengiriman tepat item Total frekuensi pengiriman ×100% Delivery quantity accuracy by the company 𝟏 00 - | Jumlah unit dikirim - Jumlah unit diterima | Jumlah unit dikirim ×100% Order delivered faultless by the company 100 - Jumlah unit cacat Jumlah unit dikirim ×100% Return Reliability Return rate from customer Jumlah produk dikembalikan Total produk dikirim ×100% Product replacement accuracy 𝟏 00 - | Jumlah unit komplain - Jumlah unit diganti | Jumlah unit komplain ×100% Defective product recyclable Jumlah produk yang dapat didaur ulang Total produk ×100% Responsiveness Product replacement time Waktu untuk penggantian produk Waste Reliability Percentage of solid waste recycling Jumlah limbah padat yang dapat didaur ulang Total limbah padat ×100% Percentage of wastewater recycling Jumlah limbah cair yang dapat didaur ulang Total limbah cair ×100% COD ( Chemical Oxygen Demand) Uji laboratorium
BOD 5 ( Biochemical Oxygen Demand)
Uji laboratorium
persamaan yang terdapat di Tabel 2, dan contoh perhitungannya adalah sebagai berikut:
 Forecast accuracy Forecast accuracy yaitu persentase ketepatan dalam  meramalkan  permintaan  penjualan.  Data yang digunakan untuk perhitungan terdapat pada Tabel 3.
Langkah  perhitungannya  adalah  sebagai berikut:
- 1/2018 = % 47 , 86 % 100 23800 3219
100         
- 2/2018 = % 58 , 88 % 100 19050 2175
100         
- 3/2018 = % 95 , 99 % 100 20800 10 100         
 Timely delivery performance by supplier Timely delivery performance by supplier yaitu persentase  kinerja  pengiriman  bahan  baku  oleh pemasok  sesuai  dengan  waktu  yang  telah ditentukan.  Data  yang  digunakan  untuk perhitungan terdapat pada Tabel 4.
Langkah  perhitungannya  adalah  sebagai berikut: - 1/2018 = % 89 , 88 % 100 27 24   - 2/2018 = % 61 , 82 % 100 23 19   - 3/2018 =
% 67 , 91 % 100 24 22  
 Percentage of solid waste recycling Percentage  of  solid  waste  recycling yaitu
persentase limbah padat yang dapat didaur ulang kembali  oleh  perusahaan.  Data  yang  digunakan untuk perhitungan terdapat pada Tabel 5.
Berdasarkan  hasil  observasi  langsung  dan wawancara,  sebesar  99%  limbah  padat  yang dihasilkan  setiap  bulannya  dapat  didaur  ulang sebagai  pakan  ternak  setelah  melalui  proses pemisahan  unsur  khrom.  Sehingga  nilai  kinerja pada 3 bulan tersebut sebesar 99%.
Untuk  perhitungan  nilai  aktual  indikator kinerja  yang  lain,  perhitungannya  hampir  sama dengan  mengikuti  persamaan-persamaan  yang terdapat di Tabel 2. Setelah didapatkan nilai aktual indikator kinerja, kemudian dilakukan normalisasi terhadap  hasil  perhitungan  nilai  aktual  dengan menggunakan snorm  de  bour dengan menggunakan
persamaan (1), sehingga menghasilkan  nilai  akhir  indikator  kinerja.  Hasil perhitungan  nilai  aktual  dan  nilai  akhir  indikator kinerja dapat dilihat pada Tabel 6.
Contoh perhitungan nilai aktual (SI) indikator kinerja pada Tabel 6 adalah sebagai berikut:


## Forecast accuracy
Dengan menggunakan nilai S min sebesar 0% dan nilai S max sebesar 100%, maka perhitungan nilai akhir indikator adalah sebagai berikut:
- 1/2018 = 47 , 86 100 0 100 0 47 , 86     - 2/2018 = 58 , 88 100 0 100 0 58 , 88     - 3/2018 = 95 , 99 100 0 100 0 95 , 99    
Pembobotan Indikator Kinerja Pembobotan  indikator  kinerja  dilakukan untuk  mengetahui  tingkat  kepentingan  dari masing-masing  indikator  kinerja,  kerena  setiap indikator kinerja mempunyai tingkat prioritas yang berbeda-beda.  Pembobotan  dilakukan  dengan menggunakan  metode  AHP  dan  diolah  dengan
Tabel 3. Data forecast accuracy Bulan Peramalan Permintaan Permintaan Aktual Selisih 1/2018 20.581 lbr 23.800 lbr 3.219 lbr 2/2018 21.225 lbr 19.050 lbr 2.175 lbr 3/2018 20.790 lbr 20.800 lbr 10 lbr
Tabel 4. Data timely delivery performance by supplier
Bulan Pengiriman Bahan Baku Pengiriman Bahan Baku Tepat Waktu 1/2018 27 kali 24 kali 2/2018 23 kali 19 kali 3/2018 24 kali 22 kali
Tabel 5. Data percentage of solid waste of recycling
Bulan  Jumlah produksi  Jumlah Scrap 1/2018 24152 lbr 502,04 kg 2/2018 19249 lbr 395,48 kg 3/2018 20918 lbr 418,36 kg
menggunakan software expert choice. Hasil  dari pembobotan  indikator  kinerja  dapat  dilihat  pada Tabel 7.

## Nilai Kinerja GSCM
Nilai  kinerja  GSCM  dapat  diketahui  dengan cara  mengalikan  nilai  akhir  indikator  kinerja  dari
hasil  normalisasi snorm  de  bour dengan  bobot AHP  masing-masing  indikator  kinerja.  Hasil perkalian
dijumlahkan seluruhnya untuk mengetahui nilai totalnya.  Hasil perhitungan nilai kinerja GSCM dapat dilihat pada Tabel 8.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai  kinerja
Tabel 6. Hasil Perhitungan Nilai Aktual dan Nilai Akhir Indikator Kinerja
No Indikator Kinerja Nilai Aktual (SI) S Min S Max Nilai Akhir Januari  Februari Maret Januari  Februari  Maret 1. Forecast accuracy 86,47%  88,58%  99,95% 0% 100% 86,47 88,58 99,95 2. Raw material planning accuracy 86,55%  88,19% 100% 0% 100% 86,55 88,19 100 3. Planning cycle time 4 4 4 1 4 100 100 100 4. Percentage suppliers with an EMS 100% 100% 100% 0% 100% 100 100 100 5. Timely delivery performance by supplier 88,89%  82,61%  91,67% 0% 100% 88,89 82,61 91,67 6. Delivery item accuracy by supplier 100% 100% 100% 0% 100% 100 100 100 7. Delivery quantity accuracy by supplier 100% 100% 100% 0% 100% 100 100 100 8. Order delivered faultless by supplier 99,91%  99,96%  99,95% 0% 100% 99.91 99.96 99.95 9. Inventory accuracy of raw material 100% 100% 100% 0% 100% 100 100 100 10. Adherence to production schedule 75% 80% 65% 0% 100% 75 80 65 11. Product defect from production 1,35% 0,57% 0,52% 100% 0% 98,65 99,43 99,48 12. Number of trouble machines 5 2 4 12 0 58,33 83,33 66,67 13. Material efficiency (yield) 95,84%  95,89% 96% 0% 100% 95,84 95,89 96 14. Timely delivery performance by the company  73,91% 80% 76% 0% 100% 73,91 80 76 15. Inventory accuracy for finished product 100% 100% 100% 0% 100% 100 100 100 16. Delivery item accuracy by the company 100% 100% 100% 0% 100% 100 100 100 17. Delivery quantity accuracy by the company 100% 100% 100% 0% 100% 100 100 100 18. Order delivered faultless by the company 100% 100% 100% 0% 100% 100 100 100 19. Return rate from customer 0% 0% 0% 100% 0% 100 100 100 20. Product replacement time 0 hari 0 hari 0 hari 6 hari  0 hari 100 100 100 21. Product replacement accuracy 100% 100% 100% 0% 100% 100 100 100 22. Defective product recyclable 100% 100% 100% 0% 100% 100 100 100 23. Percentage of solid waste recycling 99% 99% 99% 0% 100% 99 99 99 24. Percentage of wastewater recycling 85% 85% 85% 0% 100% 85 85 85 25.  COD ( Chemical Oxygen Demand) (mg/l) 87,3 88,8 91,8 110 87,3 100 93,39 80,18 26.  BOD 5 ( Biochemical Oxygen Demand) (mg/l) 29,1 32,8 31,4 50 29,1 100 82,30 89
Tabel 7. Hasil Pembobotan Indikator Kinerja No Indikator Kinerja Bobot  No Indikator Kinerja Bobot 1. Forecast accuracy 0,107  14. Timely delivery performance by the company 0,021 2. Raw material planning accuracy 0,107  15. Inventory accuracy for finished product 0,021 3. Planning cycle time 0,107  16. Delivery item accuracy by the company 0,024 4. Percentage suppliers with an EMS 0,036  17. Delivery quantity accuracy by the company 0,022 5. Delivery quantity accuracy by supplier 0,037  18. Order delivered faultless by the company 0,022 6. Order delivered faultless by supplier 0,037  19. Return rate from customer 0,012 7. Inventory accuracy of raw material 0,037  20. Product replacement accuracy 0,012 8. Delivery item accuracy by supplier 0,038  21. Defective product recyclable 0,012 9. Timely delivery performance by supplier 0,038  22. Product replacement time 0,012 10. Adherence to production schedule 0,066  23. Percentage of solid waste recycling 0,007 11. Product defect from production 0,066  24. Percentage of wastewater recycling 0,007 12. Number of trouble machines 0,066  25.  COD ( Chemical Oxygen Demand ) 0,007 13. Material efficiency (yield) 0,072  26.  BOD5 ( Biochemical Oxygen Demand ) 0,007
GSCM pada Tabel 8 di atas, didapatkan nilai total kinerja  GSCM  pada  bulan  Januari  sebesar  91,25, bulan  Februari  sebesar  93,41  dan  bulan  Maret sebesar 94,02. Hal ini menunjukkan bahwa kinerja GSCM  PT.  Asa  sudah  cukup  baik,  dikarenakan sudah melebihi target nilai yang telah ditentukan sebelumnya oleh perusahaan yaitu di atas nilai 80.

## Perbaikan Kinerja
Perbaikan  kinerja  dilakukan  pada  indikator kinerja yang mempunyai nilai akhir <80 (lihat Tabel 6):  (a) Adherence  to  production  schedule.
Permasalahan
terjadi karena adanya
keterlambatan dalam pengiriman bahan baku oleh pemasok,  sehingga  proses  produksi  juga mengalami  keterlambatan.  Adapun  perbaikan
Tabel 8. Hasil Perhitungan Nilai Kinerja GSCM
No Indikator Kinerja Nilai Akhir Bobot AHP Nilai Kinerja GSCM Januari  Februari  Maret Januari  Februari  Maret 1. Forecast accuracy 86,47 88,58 99,95 0,107 9,25 9,48 10,69 2. Raw material planning accuracy 86,55 88,19 100 0,107 9,26 9,44 10,70 3. Planning cycle time 100 100 100 0,107 10,70 10,70 10,70 4. Percentage suppliers with an EMS 100 100 100 0,036 3,60 3,60 3,60 5. Timely  delivery  performance  by supplier 88,89 82,61 91,67 0,037 3,29 3,06 3,39 6. Delivery item accuracy by supplier 100 100 100 0,037 3,70 3,70 3,70 7. Delivery  quantity  accuracy  by supplier 100 100 100 0,037 3,70 3,70 3,70 8. Order  delivered  faultless  by supplier 99.91 99.96 99.95 0,038 3,80 3,80 3,80 9. Inventory accuracy of raw material 100 100 100 0,038 3,80 3,80 3,80 10. Adherence to production schedule 75 80 65 0,066 4,95 5,28 4,29 11. Product defect from production 98,65 99,43 99,48 0,066 6,51 6,56 6,57 12. Number of trouble machines 58,33 83,33 66,67 0,066 3,85 5,50 4,40 13. Material efficiency (yield) 95,84 95,89 96 0,072 6,90 6,90 6,91 14. Timely delivery performance by the company 73,91 80 76 0,021 1,55 1,68 1,60 15. Inventory  accuracy  for  finished product 100 100 100 0,021 2,10 2,10 2,10 16. Delivery  item  accuracy  by the company
100 100 100 0,024 2,40 2,40 2,40 17. Delivery  quantity  accuracy  by the company
100 100 100 0,022 2,20 2,20 2,20 18. Order  delivered  faultless  by the company
100 100 100 0,022 2,20 2,20 2,20 19. Return rate from customer 100 100 100 0,012 1,20 1,20 1,20 20. Product replacement time 100 100 100 0,012 1,20 1,20 1,20 21. Product replacement accuracy 100 100 100 0,012 1,20 1,20 1,20 22. Defective product recyclable 100 100 100 0,012 1,20 1,20 1,20 23. Percentage of solid waste recycling 99 99 99 0,007 0,69 0,69 0,69 24. Percentage of wastewater recycling
85 85 85 0,007 0,60 0,60 0,60 25.  COD ( Chemical Oxygen Demand ) 100 93,39 80,18 0,007 0,70 0,65 0,56 26.  BOD 5 ( Biochemical Oxygen Demand )
100 82,30 89 0,007 0,70 0,58 0,62 Nilai Total Kinerja GSCM 91,25 93,41 94,02
Purnomo dkk./ Pengukuran Kinerja Green Supply Chain Management Pada.....  JITI, Vol.18(2), Des 2019, 161-169
kinerja  yang  diusulkan  yaitu  memperbaiki manajemen  persediaan  bahan  baku.  Perusahaan sebaiknya memesan bahan baku lebih banyak dari yang  dibutuhkan  untuk  menjaga  ketersediaan bahan  baku  di  gudang,  serta  menjaga  proses produksi agar tetap berjalan sesuai dengan jadwal yang  telah  ditentukan;  (b) Number  of  trouble machines .
Permasalahan
terjadi
karena pemeliharaan  mesin  yang  kurang  teratur  yang disebabkan  oleh  tingginya  target  produksi perusahaan, sehingga sering terjadi bentrok antara jadwal  pemeliharaan  mesin  dengan  jadwal produksi.  Hal  ini  berdampak  pada  menurunnya kemampuan mesin dan kerusakan mesin. Adapun perbaikan kinerja yang diusulkan yaitu meningkatkan  koordinasi  dan  komunikasi  antara bagian teknik dengan bagian produksi dalam hal penjadwalan;  (c) Timely  delivery  performance  by the company . Permasalahan terjadi karena pekerja kurang  disiplin  dalam  memanajemen  waktu perjalanan  pengiriman  produk.  Hal  tersebut menyebabkan  waktu pengiriman  menjadi terlambat  dari  jadwal  yang  telah  ditentukan. Adapun  perbaikan  kinerja  yang  diusulkan  yaitu sering  melakukan follow  up atau  pemantauan tentang kondisi terkini pengiriman produk.

## IV. S IMPULAN
Nilai kinerja GSCM pada industri penyamakan kulit  PT.  Asa  Yogyakarta  masuk  dalam  katagori cukup baik, dimana nilai total kinerja GSCM pada bulan  Januari,  Februari  dan  Maret  di  atas  90. Terdapat 3 indikator kinerja yang perlu dilakukan perbaikan yaitu adherence to production schedule , number  of  trouble  machines dan timely  delivery performance  by  the  company ,  sedangkan rekomendasi  perbaikan  yang  dilakukan  yaitu memperbaiki manajemen persediaan bahan baku di  gudang,  meningkatkan  koordinasi  dan komunikasi  antara  bagian  teknik  dengan  bagian produksi  dalam  hal  penjadwalan,  dan  sering melakukan follow up atau  pemantauan  terhadap pekerja tentang kondisi terkini pengiriman produk.

## R EFERENCES
Abdullah, R., Mohamad, M.N., Thurasamy, R. (2015). An exploratory  study  of  green  supply  chain
management practices and supply chain integration among  Malaysia  manufacturing  firms. Australian Journal of Basic and Applied Sciences , 9 (37), 50-56. BPS  (Badan  Pusat  Statistik).  (2017).  Provinsi  Daerah Istimewa Yogyakarta Dalam Angka. Yogyakarta. Chorfi, Z., Berrado, A., Benabbou, L. (2015). Selection of key  performance  indicators  for  supply  chain monitoring  using  MCDA .  In:  10th  International Conference  on  Intelligent  Systems:  Theories  and Applications. SITA, 2015. p. 5–10.
Chowdhury,  M.,  Mostafa,  M.G.,  Biswas,  T.K.,  Saha,  A.K. (2013).  Treatment  of  leather  industrial  effluents  by filtration  and  coagulation  processes. Water Resources and Industry , 3 , 11–22.
Chun, S.H., Hwang, H.J., Byun, Y.H. (2015). Green supply chain management in the construction industry: case of korean construction companies. Procedia - Social and Behavioral Sciences , 186 , 507–512. George,  G.D.,  Schillebeeckx,  S.J.,  Liak,  T.L.  (2015).  The management of natural resources: an overview and research agenda. Academy of Management Journal , 58 (6), 1595-1613.
Grutter, J.M., Egler, H.P. (2004). From cleaner production to sustainable industrial production modes. Journal of Cleaner Production , 12 (3), 249-256.
Haffar, M., Searcy, C. (2017). Classification of trade-offs encountered  in  the  practice  of  corporate sustainability . Journal  of  Business  Ethics ,  140  (3),
495-522.
Hernan,  S.,  Suparno.  (2005). Evaluasi  supplier  dengan pendekatan  vendor  performance  indicator  dan metode  analytical  hierarchy  process .  In:  Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi II. Program Studi MMT ITS, 2005. p. A8.1–A8.11.
Hussain,  N.,  Rigoni,  U.,  Orij,  R.P.  (2018).  Corporate governance and sustainability performance: analysis of  triple  bottom  line  performance. Journal  of Business Ethics , 149 (2), 411-432.
Ismadhia,  A.S.,  Ridwan,  A.Y.,  Hadi,  R.M.E.  (2018). Designing a  scor-based model for green sales and distribution  performance  measurement  in  the leather tanning industry. JRSI , 5 (1), 1-7.
Jabbour,  C.J.C.  (2015).  Environmental  training  and environmental  management  maturity  of  Brazilian companies  with  ISO14001:  Empirical  evidence. Journal of Cleaner Production, 96 (1), 331-338. Jabbour, C.J.C., Jabbour, A.B.L.de S. (2016). Demystifying the challenges and barriers to manage, develop, and transfer  clean  and  green  technologies  in  Brazilian academic research groups: some empirical evidence. International  Journal  of  Green  Energy ,  13  (9),  907- 910,
Jabbour, C.J.C., Maria da Silva, E.M., Paiva, E.L., Santos, F.C.A. (2012). Environmental management in Brazil: is it  a  completely  competitive  priority? Journal  of Cleaner Production , 21(1), 11-22. Kaganski, S., Karjust, K., Majak, J. (2016). Prioritization of key  performance  indicators  for  small  and  medium enterprices .  In:  Proceedings  of  11 th International DAAAM  Baltic  Conference  Industrial  Engineering . Departement  of  Machinery,  Tallinn  University  of Technology, 2016.
Marques,  A.,  Guedes,  G.,  Ferreira,  F.  (2017).  Leather wastes  in  the  Portuguese  footwear  industry:  new framework according design principles and circular economy. Procedia Engineering , 200, 303–308. Natalia, C., Astuario, R. (2015). Penerapan model green SCOR untuk pengukuran kinerja green supply chain. Jurnal Metris , 16 , 97–106.
Nur, W.A., Yanuar, R.A., Deni, A.M. (2018). Supply chain operation  reference  (SCOR)  model,  Analytical hierarchy  process  (AHP)  untuk  mendukung  green procurement pada industri penyamakan kulit. Jurnal Industrial Servicess , 4 (1), 1-6. Paul,  H.L.,  Phillips,  P.S.,  Covington,  A.D.,  Evans,  P., Antunes, A.P.M. (2013). Dechroming optimisation of chrome  tanned  leather  waste  as  potential  poultry feed  additive:  a  waste  to resources .  In: Proceeding XXXII Congress of IULTCS, 2013. Saaty,  T.L.  (1983). Decision  making  for  leader:  the analytical hierarchy process for decision in complex world . Pittsburgh: RWS Publication. Srivastava, S.K. (2007). Green supply-chain management: a  state-of-  the-art  literature  review. International Journal of Management Reviews , 9 (1), 53–80 Sundarakani,  B.,  De  Souza,  R.,  Goh,  M.,  Wagner,  S.M., Manikandan, S. (2010).  Modeling carbon footprints across  the  supply  chain. International  Journal  of Production Economics , 128 (1), 43–50. Susanty,  A.,  Santosa,  H.,  Tania,  F.  (2017).  Penilaian implementasi  green  supply  chain  management  di UKM  batik  pekalongan  dengan  pendekatan greenSCOR. Jurnal Ilmiah Teknik Industri , 16 (1), 56-
64.
Walker,  H.,  Jones,  N.  (2012).  Sustainable  supply  chain management  across  the  UK  private  sector. Supply
Chain Management, 17 (1), 15-28. Wu,  C.,  Zhang,  W.,  Liao,  X.,  Zeng,  Y.,  Shi,  B.  (2014a). Transposition of chrome tanning in leather making. Journal  of  the  American  Leather  Chemists Association , 109 (6), 176–183.
Wu,  T.,  Wu,  Y.J.,  Chen,  Y.J.,  Goh,  M.  (2014b).  Aligning supply chain strategy with corporate environmental strategy:  a  contingency  approach. International Journal of Production Economics , 147 , 220–229.
Zailani, S., Jeyaraman, K., Vengadasan, G., Premkumar, R. (2012).  Sustainable  supply  chain  management (SSCM) in Malaysia: a survey. International Journal of Production Economics , 140 (1), 330-340.