## PENGUKURAN KINERJA PROSES PENGIRIMAN MENGGUNAKAN METODE SUPPLY CHAIN EVENT MANAGEMENT PADA DISTRIBUTOR PRODUK SUPLEMEN MAKANAN
Kenneth Pardamean Simorangkir 1) , Wilson Kosasih 2) , Helena Juliana Kristina 3)
Program Studi Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Tarumanagara e-mail: 1) kenneth.545190013@stu.untar.ac.id, 2) wilsonk@ft.untar.ac.id, 3) julianak@ft.untar.ac.id

## ABSTRAK
CV.  ADSM  adalah perusahaan  swasta  yang  bergerak  di bidang  impor  dan  distribusi  produk suplemen  makanan  yang  berasal  dari  Amerika  Serikat.  Dengan  mendistribusikan  produk  ke lebih  dari  100  outlet  di  Jakarta,  sangat  penting  untuk  memastikan  kepuasan  akan  layanan pengiriman. Penelitian diawali dengan wawancara langsung kepada pihak  perusahaan untuk mengetahui permasalahan sistem pengiriman produk. Berdasarkan hasil wawancara, ditemukan banyaknya produk yang diretur, pengiriman produk yang terlewat, dan biaya pengiriman yang cukup besar.  Selanjutnya  dilakukan  identifikasi  KPI  berdasarkan  permasalahan  yang  terjadi yaitu delivery performance, perfect order fulfillment, dan transportation cost as percentage of revenue.  Penelitian  dilanjutkan  dengan  pengumpulan  data  jumlah  pengiriman,  retur, pengiriman terlewat, dan rata-rata biaya akomodasi pengiriman per bulan.  Semua data yang terkumpul akan melalui uji normalitas dan uji korelasi. Data yang lolos uji akan melalui tahap perhitungan kapabilitas proses dan peta kendali untuk mengetahui kinerja dari KPI.  Dengan target  perusahaan  yang  ditetapkan  sebesar  95%,  maka  terdapat  sejumlah  data  outlier  yang menandakan adanya  kinerja pengiriman  yang  kurang optimal.  Dengan  analisis  5  why,  maka dapat diketahui penyebab kurang optimalnya kinerja pengiriman diakibatkan oleh perusahaan yang  tidak  mengetahui  flow  penjualan  di  setiap  outlet.  Dengan  adanya  penelitian  ini, diharapkan  perusahaan  dapat  menjaga  kualitas  pengiriman  berdasarkan  aspek  kunci  yang dapat mewakili seluruh proses dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Kata kunci: Pengiriman, Distributor, Kapabilitas Proses, KPI, Peta Kendali

## ABSTRACT
CV.  ADSM  is  a  private  company  engaged  in  the  import  and distribution of  food  supplement products originating from the USA. By distributing products to more than 100 outlets in Jakarta, very  important  to  ensure  the  satisfaction  of  delivery  services.  This  research  begins  with interviews with the company to find out the problems with the product delivery system. Based on the interviews, it was found that there were a large number of returned, missed deliveries, and quite  large delivery  costs.  The  KPI  identification  is  carried  out  based on problems occurred namely delivery performance, perfect order fulfillment, and transportation cost as a percentage of revenue. The research continued by collecting data on deliveries, returns, missed deliveries, and  the  cost  of  delivery  accommodation.  All  data  will  go  through  the  normality  test  and correlation test. The data that passes the test will go through the process capability calculation and control chart stages to determine the performance of the KPI. With the company's target set at 95%, several outlier data are indicating sub-optimal delivery quality. With the 5 why analysis, it can be seen that the root cause of sub-optimal delivery quality is caused by companies that do not know the flow of sales at each outlet. With this research, it is hoped that the company can maintain delivery quality based on key aspects that can represent the entire process and increase customer satisfaction.
Keywords: Delivery, Distributor, Process Capability, KPI, Control Chart

## PENDAHULUAN
Saat  ini,  kondisi  pasar  memaksa  perusahaan  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan efektivitas  proses  dengan  rantai  pasok  yang  kompetitif. Rantai  pasok  merupakan  jaringan perusahaan yang secara bersama-sama bekerja untuk menciptakan dan menghantarkan suatu produk ke tangan pemakai akhir [1]. Manajemen rantai pasok menjadi salah satu hal yang penting  untuk  dalam  persaingan  antar  perusahaan  [2]  karena  di  era  globalisasi  saat  ini, persaingan  juga  terjadi  antar  metode  manajemen  yang  dilakukan  [3]. Manajemen  rantai pasok  adalah  integrasi  proses  bisnis  utama  dari  pengguna  akhir  melalui pemasok yang
Kenneth Pardamean Simorangkir, Wilson Kosasih, Helena Juliana Kristina
menyediakan  produk,  layanan,  dan  informasi  serta  menambah  nilai  bagi  pelanggan  dan pemangku  kepentingan  lainnya  [4].  Penerapan  SCM  yang  baik  pada  perusahaan  akan meningkatkan  kepuasan  pelanggan,  meningkatkan  pendapatan,  dan  peningkatan  laba  [5]. Proses distribusi dan pengiriman merupakan dua komponen supply chain management yang mempengaruhi keunggulan dari perusahaan distributor dalam persaingannya karena proses tersebut berhubungan dengan keuntungan perusahaan secara tidak langsung [6]. Pengiriman adalah  suatu  kegiatan  penyampaian  barang  jadi  dengan  cara  tertentu  sehingga  dapat tersampaikan  kepada end  user [7],  sehingga  penting  bagi  perusahaan  untuk  mengukur tingkat kinerja proses  pengiriman. Analisis kesenjangan antara pengalaman konsumen dan layanan perusahaan adalah kunci untuk memantau kinerja layanan  pengiriman perusahaan dan mengelola layanan pelanggan dengan sukses.
Kinerja  merupakan  hasil  dari  suatu  pencapaian  atau  prestasi  dalam  menyelesaikan tugas [8]. Pengukuran kinerja berfungsi sebagai daftar kemajuan atau alat pemantauan yang dapat  membantu  menentukan  apakah  suatu  perusahaan  memenuhi  tujuan  kinerjanya  dan apakah perlu diperbaiki untuk mencerminkan kenyataan yang diperkirakan [9]. Manfaat dari pengukuran kinerja supply chain yaitu: 1). Sebagai dasar pemahaman sistem rantai pasok secara  keseluruhan;  2).  Memberi  pengaruh  atas  keseluruhan  sistem  rantai  pasok;  dan  3). Memberi informasi atas hasil kerja sistem rantai pasok baik yang terlibat langsung maupun tidak langsung [10].
CV.  ADSM  merupakan  perusahaan  distributor  dan  importir  produk  suplemen makanan yang berasal dari Amerika Serikat. Perusahaan ini bekerja sama dengan lebih dari 100 cabang outlet farmasi di wilayah DKI Jakarta, sehingga kinerja pengiriman harus tetap terjaga demi menjaga citra baik perusahaan dan kepuasan retailer akan layanan pengiriman. Dalam  proses  pengiriman  dan  distribusi,  tidak  dapat  dipungkiri  bahwa  tidak  100% barang yang dikirimkan akan tersampaikan ke konsumen, karena terdapat beberapa barang yang akan diretur yang disebabkan oleh beberapa faktor seperti produk yang kurang laku, mendekati expired  date ,  atau  kemasan  yang  cacat.  Dalam  proses  pengiriman  di  suatu perusahaan juga tidak dapat dipungkiri pasti terdapat kekurangan seperti halnya pengiriman yang  terlewat  ( missed  deliveries )  sehingga  jumlah  produk  terkirim  tidak  sesuai  dengan jumlah produk yang dipesan, juga  hal yang tidak dapat diabaikan adalah biaya akomodasi dalam proses pengiriman ( delivery cost ), karena perusahaan harus mengoptimalisasi jumlah pengeluaran biaya yang  seminimal  mungkin dalam upaya mengirimkan produk ke  tangan pihak ketiga.
Dalam pengukuran kinerja proses pengiriman, beberapa aspek kunci ( key performance indicators )  harus  ditetapkan,  yang  mana  beberapa  aspek  kunci  tersebut  dapat  mewakili proses  pengiriman. Key  performance  indicators (KPI)  adalah  ukuran  seberapa  baik organisasi  membuat  kemajuan  menuju  tujuan  strategisnya  dan  dapat  digunakan  untuk mendefinisikan  faktor  keberhasilan  kritis  [9].  Dalam  proses  pengiriman,  identifikasi key performance  indicators dilakukan  untuk  mengetahui  aspek  kunci  keberhasilan  proses pengiriman,  dikarenakan  proses  pengiriman  merupakan  salah  satu  proses  penting  yang menentukan kepuasan pelanggan, oleh sebab itu sangat penting bagi perusahaan untuk bisa mengontrol  kinerja  proses  pengiriman.  Dalam  konsep Supply  Chain  Event  Management (SCEM),  KPI  yang  digunakan  dapat  dikontrol  dengan  menggunakan  peta  kendali  untuk mengukur apakah terdapat “ event ” yang berada di luar batas kendali [11]. Melalui penelitian ini, tujuan yang ingin dicapai penulis yaitu: 1). Mengetahui key performance indicators pada proses pengiriman produk suplemen makanan; 2). Menganalisis kinerja proses pengiriman produk  suplemen  makanan  berdasarkan  KPI;  3).  Mengidentifikasi key  performances indicator yang perlu dioptimalkan untuk optimalisasi proses  pengiriman; 4). Menganalisis penyebab  kinerja  yang  kurang  baik  dari  KPI;  dan  5).  Memberikan  saran  perbaikan  bagi perusahaan untuk meningkatkan kinerja proses pengiriman produk suplemen makanan.
Penelitian  ini  merujuk  pada  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Hidayat,  dkk (2014)  [11]  yang  berjudul  “Perancangan  Mekanisme  Kontrol  Kinerja Supply  Chain Management (SCM)”  membahas  kontrol  kinerja  rantai  pasok dengan  mengidentifikasi indikator  kinerja,  dengan  hasil  dari  penelitian  berupa  mekanisme  kontrol  kinerja  SCM perspektif deliver menggunakan peta kendali dan menganalisis kapabilitas indikator kinerja rantai  pasok.  Namun,  penelitian  tersebut  tidak  menguji  data  yang  digunakan  sehingga adanya  probabilitas  data  yang error atau  tidak  dapat  mewakili  sistem  rantai  pasok keseluruhan perusahaan, juga tidak dilakukan identifikasi penyebab kinerja masing-masing KPI  yang  belum  optimal.  Pada  penelitian  kali  ini,  dilakukan  pengujian  normalitas  dan korelasi  terhadap  data  yang  diperoleh  serta  mengidentifikasi  akar  penyebab  kurang optimalnya  kinerja  pengiriman  dari  masing-masing  KPI. Bagi  perusahaan  yang  bergerak dalam  bidang  distribusi,  kepuasan  pelanggan  terhadap  kualitas  pengiriman  menjadi  salah satu faktor yang berpengaruh dalam menjaga kualitas perusahaan di mata pelanggan, oleh sebab  itu  dengan  adanya  penelitian  ini,  diharapkan  perusahaan  dapat  menjaga  kualitas pengiriman berdasarkan aspek kunci yang dapat mewakili seluruh proses, dan secara tidak langsung dapat meningkatkan kepuasan pelanggan terhadap kualitas layanan pengiriman.

## METODE PENELITIAN
Penelitian diawali dengan melakukan wawancara langsung terhadap pihak perusahaan untuk  mengidentifikasi  permasalahan  terkait  proses  pengiriman  produk.  Dalam  konsep SCEM, KPI dapat diukur dengan peta kendali dan menggunakan data kuantitatif, sehingga dilakukan  pengumpulan  data  distribusi  yang  terdiri  atas  jumlah  pengiriman,  retur, pengiriman  terlewat,  dan  jumlah  produk  yang  terjual.  Dilakukan  juga  pengambilan  data harga produk dan besarnya biaya akomodasi pengiriman. Selanjutnya mengidentifikasi key performance  indicators untuk  mengukur  kinerja  proses  pengiriman.  Data  yang  sudah diperoleh sebelumnya diuji menggunakan uji normalitas lilliefors untuk mengetahui sebaran data, dan uji korelasi bivariat pearson untuk mengetahui hubungan antar data. Berikutnya dilakukan  juga identifikasi batas kendali untuk menentukan besarnya nilai UCL dan LCL berdasarkan ketetapan dari perusahaan. Data yang lolos uji akan diolah untuk menentukan batas  kendali,  nilai  kapabilitas  proses  (Cp,  CpK,  Cpu,  dan  Cpl),  serta  peta  kendali  untuk mengetahui apakah terdapat event yang out of control . Berdasarkan hasil perhitungan dan peta kendali, maka dilakukan pengukuran kinerja  pengiriman . Dilakukan juga identifikasi root cause penyebab kinerja yang kurang baik menggunakan analisis 5 why sehingga dapat memberikan saran dan masukan yang tepat terhadap masing-masing KPI proses pengiriman. Diagram alir metode penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Mulai Melakukan identifikasi awal permasalahan terkait proses pengiriman pada Distributor Suplemen Makanan Pengumpulan data Apakah data yang dikumpulkan sudah cukup? Uji normalitas dan uji korelasi Identifikasi batas kendali Selesai Tidak Ya Data primer Data sekunder • Biaya akomodasi per bulan • Harga produk suplemen makanan • Data transaksi produk 2020-2022 • Data penjualan produk 2020-2022 A Melakukan analisis berdasarkan output dari peta kendali untuk masing-masing KPI Memberikan saran dan masukan kepada pihak perusahaan terkait kinerja proses delivery produk suplemen makanan Identifikasi penyebab kinerja KPI yang kurang baik Menetapkan KPIs yang dapat dikendalikan menggunakan peta kendali Menghitung nilai Cp, Cpu, Cpl, dan CpK Pengukuran kinerja KPI dengan peta kendali A
Gambar 1. Diagram Alir Metode Penelitian
Pengukuran Kinerja Proses Pengiriman Menggunakan Metode Supply Chain Event Management pada Distributor Produk Suplemen Makanan
Kenneth Pardamean Simorangkir, Wilson Kosasih, Helena Juliana Kristina
Teknik pengumpulan data yang dilakukan adalah wawancara dengan divisi inventory control perusahaan,  obervasi  pekerjaan  sehari-hari  yang  berkaitan  dengan  pengiriman produk  suplemen  makanan,  pengumpulan  beberapa  dokumen  perusahaan,  dan  melakukan kunjungan  ke  beberapa outlet farmasi  di  wilayah  DKI  Jakarta  untuk  mengamati  proses pengecekan stok produk.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah S upply Chain Event Management , yaitu mengukur kinerja dari suatu KPI menggunakan peta kendali. Dalam penelitian ini, KPI yang  diukur  adalah  perspektif deliver yang  mana  merupakan  salah  satu  perspektif  rantai pasok dalam model Supply Chain Operation Reference [12]. Kinerja yang kurang baik dapat teridentifikasi dari adanya kondisi event yang out of control dan jumlah data outlier . Data yang  digunakan  harus  dapat  diukur  menggunakan  peta  kendali  sehingga  data  yang dikumpulkan bersifat kuantitiatif.

## Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan berupa data primer hasil wawancara terhadap divisi inventory control perusahaan,  yaitu  rata-rata  biaya  akomodasi  dalam  pengiriman  produk  suplemen makanan sebesar Rp 2.300.000 per bulan, juga harga produk suplemen makanan sebesar Rp 263.000  hingga  pertengahan  Bulan  April  2020,  dan  terjadi  kenaikan  harga  menjadi  Rp 289.000 sampai saat ini. Dalam menentukan kinerja dari KPI, dilakukan pengumpulan data distribusi  produk  suplemen  makanan  yang  terdiri  atas  data  pengiriman,  retur,  pengiriman terlewat, dan jumlah produk terjual periode Januari 2020 hingga Agustus 2022 yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Grafik Data Distribusi Suplemen Makanan
Berdasarkan  data  distribusi  perusahaan,  jumlah  total  pengiriman  produk  suplemen makanan adalah 13.707 botol, dimana 885 botol diantaranya diretur dan jumlah pengiriman produk yang terlewat sebanyak 1.157 botol. Jumlah total produk yang terjual adalah 11.537 botol dengan total pendapatan kotor yang diperoleh sebesar Rp 3.305.073.000.

## Identifikasi Key Performance Indicators
Key  performance  indicators (KPI)  adalah  penentu  tingkat  keberhasilan  sebuah perusahaan untuk mencapai tujuan yang  ditargetkan. Hasil dari pengukuran dari KPI dapat
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 Ja nu ar i 20 20 F ebr ua ri 2020 M ar et 2020 A pr il 2020 M ei 2020 Juni 2020 Jul i 20 20 A gu st us 20 20 S ept em be r 2020 O kt obe r 2020 N ove m be r 2020 D es em be r 2020 Ja nua ri 2021 F ebr ua ri 2021 M ar et 20 21 A pr il 20 21 M ei 2021 Juni 2021 Jul i 2021 A gus tus 2021 S ept em be r 2021 O kt obe r 2021 N ov em be r 20 21 D es em be r 2021 Ja nua ri 2022 F ebr ua ri 2022 M ar et 2022 A pr il 2022 M ei 2022 Jun i 20 22 Jul i 20 22 A gus tus 2022 J u m la h ( B o to l) Periode Pengiriman Retur
Pengiriman terlewat Produk Terjual
menjadi bahan evaluasi dan perbaikan kinerja, serta menjadi acuan seberapa banyak target yang telah terpenuhi [13]. KPI yang diukur harus mewakili seluruh proses pengiriman dan berpengaruh dalam peningkatan kinerja perusahaan [14]. Dalam konsep SCEM , kata “ event ” merujuk  pada  data  yang  tampil  dalam  peta  kendali,  sehingga KPI  yang  digunakan  dapat diukur  dengan  peta  kendali  [11].  Identifikasi  KPI  proses  pengiriman  produk  suplemen makanan yang digunakan untuk diukur kinerjanya dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Identifikasi KPI Proses Pengiriman Produk Suplemen Makanan
Performance Attributs KPI’s Penjelasan Supply Chain Reliability Delivery Performance Pengukuran  keberhasilan  penerimaan  jumlah  produk suplemen makanan oleh outlet .
Perfect Order Fulfillment Pengukuran  ketepatan  jumlah  produk  suplemen makanan yang diterima dengan jumlah yang dipesan. Supply Chain Cost Transportation Cost as Percentage of Revenue Pengukuran  keuntungan  berdasarkan  penjualan  dan biaya  akomodasi  pengiriman  produk  suplemen makanan.
Di  dalam  sistem  manajemen  rantai  pasok  perusahaan  distributor,  ketiga  KPI  dapat mewakili  sistem  pengiriman  suatu  produk  suplemen  makanan,  sehingga  melalui  data distribusi yang ada, penting bagi perusahaan mengontrol kinerja pengiriman dan menetapkan batas toleransi penyimpangan data.

## Pengujian Data
Uji  normalitas  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  sebaran  data  yang  diperoleh sebelumnya  terdistribusi  secara  normal.  Data  dapat  dinyatakan  normal  apabila  taraf signifikansi  lebih  dari  0,05  [15].  Ciri  data  berdistribusi  normal  adalah  nilai  yang  paling sering  keluar  adalah  rata-rata  dari  data  yang  diuji.  Uji  normalitas  dilakukan  dengan menggunakan uji Lilliefors ( Lilliefors Corrected K-S Test) menggunakan program komputer SPSS 17.0 dengan syarat data tunggal ber-sampel kurang dari 50  [16], dengan confidence level sebesar  95%.  Pengujian  normalitas  dilakukan  dengan.  Uji  normalitas  menggunakan SPSS dapat dilihat pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2. Uji Normalitas Menggunakan SPSS Kolmogorov-Smirnov Statistic df Sig. Pengiriman .163 25 .087 Retur .292 25 .052 Terlewat .143 25 .200 * Terjual .095 25 .200 * Tabel 3. Hasil Uji Normalitas Jenis Data Taraf Signifikansi Keterangan Pengiriman 0,087 Data Normal Return 0,052 Data Normal Terlewat 0,200 Data Normal Hasil Penjualan 0,200 Data Normal
Berdasarkan hasil uji normalitas pada Tabel 2 dan Tabel 3 di atas, dapat disimpulkan bahwa taraf signifikansi dari semua jenis data bernilai lebih dari 0,05, yang berarti  semua data yang dikumpulkan berdistribusi normal. Data juga akan diuji korelasi untuk mengetahui hubungan tingkat atau keeratan hubungan secara linier antara dua variabel [17]. Uji korelasi dilakukan  dengan  menggunakan  program  SPSS  17.0  dengan  uji  korelasi  bivariat  pearson karena data bersifat kuantitatif. Uji korelasi dapat dilihat pada Tabel 4 dan Tabel 5.
Pengukuran Kinerja Proses Pengiriman Menggunakan Metode Supply Chain Event Management pada Distributor Produk Suplemen Makanan
Kenneth Pardamean Simorangkir, Wilson Kosasih, Helena Juliana Kristina

## Tabel 4. Uji Korelasi Pearson Menggunakan SPSS
Pengiriman Retur Terlewat  Terjual Pengiriman Pearson Correlation 1 .774 ** .643 ** .440 * Sig. (2-tailed) .000 .001 .028 N 25 25 25 25 Retur Pearson Correlation .774 ** 1 .613 ** .200 Sig. (2-tailed) .000 .001 .337 N 25 25 25 25 Terlewat Pearson Correlation .643 ** .613 ** 1 .255 Sig. (2-tailed) .001 .001 .219 N 25 25 25 25 Terjual Pearson Correlation .440 * .200 .255 1 Sig. (2-tailed) .028 .337 .219 N 25 25 25 32 Tabel 5. Hasil Uji Korelasi Pearson Pengiriman Retur Terlewat Terjual Pengiriman - Sangat Kuat Kuat Moderat Retur Sangat Kuat - Kuat Lemah Terlewat Kuat Kuat - Lemah Terjual Moderat Lemah Lemah -
Berdasarkan  uji  korelasi  pearson  pada  Tabel  4  dan  Tabel  5,  dapat  disimpulkan hubungan  yang  kuat  terdapat  pada  variabel  pengiriman-retur,  pengiriman-terlewat,  dan retur-terlewat. Hal ini menandakan adanya kaitan antara jumlah produk suplemen makanan yang  dikirim,  produk  yang  diretur,  dan  produk  yang  terlewat.  Sedangkan  hubungan  yang lemah terdapat pada variabel pengiriman-terjual, retur-terjual, dan terlewat-terjual. Hal ini menandakan  bahwa  kurangnya  kaitan antara  pengiriman,  retur,  dan  pengiriman  terlewat produk suplemen makanan dengan produk yang terjual di outlet .

## Identifikasi Batas Kendali
Pada peta kendali, batas kendali atas dan batas kendali bawah yang ditentukan adalah sebesar ± 3 sigma. Batas kendali digunakan sebagai acuan, dimana bila ada suatu  kondisi event berada diluar batas kendali, maka kinerja dalam event tersebut dapat dikatakan kurang optimal. Identifikasi batas kendali dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Identifikasi Batas Kendali KPI Batas Kendali UCL Rata-rata LCL Delivery performance (%) 100 94,36 95 Perfect order fulfillment (%) 100 90,96 95 Transportation cost as percentage of revenue (%) 100 96,33 95
Perusahaan  memberikan  batas  kendali  bawah  sebesar  95%  untuk  semua  KPI  yang berarti produk yang harus diretur maksimal 5% dari total produk yang dikirimkan, jumlah missed  deliveries maksimal  5%  dari  jumlah  produk  yang  dipesan,  dan  pendapatan  dari produk yang terjual dapat menutupi biaya akomodasi pengiriman minimal 95%. Berdasarkan perhitungan  pada  Tabel  6  di  atas,  dapat  diketahui  terdapat  beberapa  data outlier yang ditandai  dengan  nilai  rata-rata  KPI  yang  kurang  dari  95%,  yaitu  pada  KPI delivery performance dan perfect order filfillment .

## Pengukuran Kapabilitas Proses
Kapabilitas  proses  menunjukan  kemampuan  perusahaan  dalam  melakukan  proses yang  berkaitan  dengan  KPI.  Dengan  menggunakan  rumus  Cp,  CpL,  CpU  dan  CpK  maka diperoleh indeks kapabilitas proses dari masing-masing KPI dapat dilihat pada Tabel 7.
𝐶𝑝 = 𝑈𝑆𝐿−𝐿𝑆𝐿 6 ×𝑆𝐷 (1) 𝐶𝑝𝐿 = 𝑀𝑒𝑎𝑛−𝐿𝑆𝐿 3 ×𝑆𝐷 (2) 𝐶𝑝𝑈 = | 𝑀𝑒𝑎𝑛−𝑈𝑆𝐿 3 ×𝑆𝐷 | (3) 𝐶𝑝𝐾 = 𝑀𝑖𝑛 (𝐶𝑝𝑈, 𝐶𝑝𝐿) (4) Tabel 7. Indeks Kapabilitas Proses Masing-Masing KPI KPI Kapabilitas Proses Cp CpL CpU CpK Delivery performance (%) 0,238 -0,043 0,401 -0,061 Perfect order fulfillment (%) 0,332 -0,396 0,887 -0,536 Transportation cost as percentage of revenue (%) 0,636 0,107 0,297 0,339
Nilai Cp mengukur potential capability , yaitu apakah proses memenuhi batas kendali yang  ditetapkan.  Nilai  CpL  didefinisikan  sebagai  toleransi  bawah  sebaran  dibagi  dengan aktual  sebaran  proses  bawah,  dan  nilai  CpU  adalah  toleransi  atas  dibagi  dengan  aktual sebaran  proses  atas.  Nilai  CpK  mengukur actual  capability yaitu  keakuratan  dari  proses terhadap  batas  kendali  yang  ditetapkan  atau  nilai  minimum  dari  CpL  dan  CpU  [18]. Berdasarkan  perhitungan  kapabilitas  proses  pada  Tabel  7  di  atas,  nilai  Cp  dari  masing- masing KPI yang didapat kurang dari 1 yang berarti proses pada masing-masing KPI tidak memiliki kapabilitas yang baik ( not capable ) [19].

## Pengukuran Kinerja KPI
Pengukuran  kinerja  dari  masing-masing  KPI  dilakukan  menggunakan  program komputer  SPSS  17.0.  Peta  kendali  untuk  KPI delivery  performance dapat  dilihat  pada Gambar 3.

## Gambar 3. Peta Kendali Delivery Performance
Berdasarkan peta kendali pada Gambar 3, dapat diketahui bahwa UCL sebesar 104,88 dan LCL sebesar 83,84. Terdapat 2 kondisi data yang tidak mengikuti pola umum atau yang biasa disebut outlier [20], yaitu data 19 dan data 25. Hal ini menandakan adanya pengiriman produk Suplemen makanan yang gagal yang tidak dapat ditoleransi di Bulan Juli 2021 dan Bulan Januari 2022. Berikutnya juga dilakukan pengukuran kinerja untuk KPI perfect order fulfillment yang dapat dilihat pada Gambar 4.
Kenneth Pardamean Simorangkir, Wilson Kosasih, Helena Juliana Kristina

## Gambar 4. Peta Kendali Perfect Order Fulfillment
Berdasarkan peta kendali pada Gambar 4, dapat diketahui bahwa UCL sebesar 98,49 dan  LCL  sebesar  93,43.  Terdapat  3  kondisi  data outlier yaitu  data  2,  16,  dan  23. Hal  ini menandakan adanya pengiriman produk Suplemen makanan yang terlewat yang tidak dapat ditolerensi pada Bulan Februari 2020, April 2021, dan Juni 2022. Berikutnya juga dilakukan pengukuran  kinerja  untuk  KPI transportation  cost  as  percentage  of  revenue yang  dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Peta Kendali KPI Transportation Cost as Percentage of Revenue
Berdasarkan peta kendali pada Gambar 5, dapat diketahui bahwa UCL sebesar 100,26 dan LCL sebesar 92,40. Terdapat 4 kondisi  data outlier yaitu data 22 sampai dengan data 25. Hal ini menandakan besarnya biaya akomodasi pengiriman produk suplemen makanan yang  tidak  tertutupi  oleh  jumlah  pendapatan  dari  Bulan  September  2021  sampai  Januari 2022.

## Analisis Kinerja Proses Pengiriman
Berdasarkan  peta  kendali  yang  sudah  dibuat  sebelumnya,  dapat  diketahui  bahwa terdapat beberapa event dalam  masing-masing key performance  indicators yang  berada di
luar batas kendali ( outlier ). KPI delivery performance memiliki 2 data yang berada di luar batas  kendali,  dan  juga  dikarenakan  perusahaan  menargetkan  batas  minimum  95%  untuk kinerja  pengiriman,  maka  KPI delivery  performance memiliki  8  data  yang  diluar  batas kendali.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka  kinerja  perusahaan  dalam  aspek  keberhasilan penerimaan jumlah produk suplemen makanan oleh outlet belum optimal mengingat rata- rata kinerja yang berada di angka 94,36%.
KPI perfect  order  fullfiment memiliki  3  data  yang  berada  di  luar  batas  kendali  dan memiliki  4  data  yang  tidak  mencapai  batas  minimum  95%.  Rata-rata  kinerja  di  angka 90,96%  sehingga  belum  mencapai  target  yang  ditetapkan  perusahaan.  Hal  ini  membuat aspek  ketepatan  jumlah  produk  suplemen  makanan  yang  diterima  dengan  jumlah  yang dipesan belum cukup optimal.
KPI transportation cost as percentage of revenue memiliki 4 data yang berada di luar batas kendali, namun rata-rata kinerja berada di angka 96,33% yang mana data tersebut di atas target perusahaan, oleh karena ini  aspek keuntungan berdasarkan penjualan dan biaya akomodasi pengiriman produk suplemen makanan sudah cukup optimal.
Oleh  karena  KPI delivery  performance dan perfect  order  fulfillment yang  belum mencapai target perusahaan, maka kedua KPI tersebut harus dianalisis untuk mencari akar penyebab  kinerja  yang  kurang  baik.  Analisis  terhadap  dua  KPI  tersebut  menggunakan analisis 5 why yang dapat dilihat pada Gambar 6.
Problem : Terdapat event dalam KPI delivery performance yang out of control
Why? Why? Why? Jumlah produk suplemen makanan yang diretur cukup banyak Why? Produk suplemen makanan yang dikirimkan sebelumnya terlalu banyak Why? Perusahaan mengirim produk sesuai dengan jumlah produk yang di- order
Perusahaan tidak mengetahui flow penjualan produk suplemen makanan di outlet
Sisa stok produk suplemen di gudang outlet yang masih banyak
Gambar 6. Analisis 5 Why Delivery Performance
Berdasarkan analisis 5 why terhadap KPI delivery performance , maka penyebab utama banyaknya  produk  suplemen  makanan  yang  diretur  adalah adalah  perusahaan  yang  tidak mengetahui flow penjualan  produk  suplemen  makanan  di outlet .  Perusahaan  tidak mengetahui  bahwa  penjualan  produk  sedang  tidak  baik  (kurang  laku),  dan  saat outlet melakukan order dengan jumlah yang cukup banyak, pihak perusahaan menyetujui dengan mengirimkannya  sesuai  jumlah order .  Namun  dikarenakan  produk  yang  kurang  laku  di periode  tersebut,  sehingga  stok  produk  menumpuk  di  gudang outlet dan  harus  diretur kembali  akibat  produk  suplemen  makanan  sudah  mendekati expired  date .  Hal  ini  dapat dibuktikan dari uji korelasi antara produk yang dikirim dengan produk terjual yang memiliki korelasi rendah, yang berarti jumlah produk yang terjual dari outlet tidak berbanding lurus dengan jumlah produk yang dikirimkan, dan perusahaan  tidak  mengetahui flow penjualan secara realtime dari masing-masing outlet , maksudnya ialah pihak perusahaan mengetahui jumlah penjualan produk hanya sekali dalam sebulan melalui stock opname .
Kenneth Pardamean Simorangkir, Wilson Kosasih, Helena Juliana Kristina
Problem : Terdapat event dalam KPI perfect order fulfillment yang out of control
Why?
Why? Why?
Jumlah miss delivery produk suplemen makanan cukup banyak
Why?
Jumlah produk suplemen makanan yang dikirimkan tidak sesuai dengan jumlah yang di- order oleh outlet
Why?
Perusahaan memprioritaskan pengiriman produk suplemen makanan ke outlet lain
Perusahaan tidak mengetahui flow produk suplemen makanan penjualan secara realtime di outlet tertentu
Pembuatan laporan stock actual perusahaan dilakukan secara manual hanya sekali dalam beberapa bulan
Gambar 7. Analisis 5 Why Perfect Order Fulfillment
Berdasarkan  analisis  5 why terhadap  KPI perfect  order  fulfillment ,  penyebab  utama banyaknya missed deliveries pada pengiriman produk suplemen makanan adalah pembuatan laporan stok aktual perusahaan dilakukan secara manual sekali dalam beberapa bulan. Dalam melakukan  pengecekkan  stok  di outlet ,  perusahaan  memiliki stocker yang  akan  mengisi laporan  stok  aktual  sekali  dalam  beberapa  periode  untuk  1 outlet .  Hal  tersebut  membuat perusahaan tidak mengetahui jumlah stok yang ada secara realtime . Perusahaan tidak dapat memastikan outlet mana yang memiliki flow penjualan tinggi per hari sehingga bila suatu outlet memiliki flow penjualan tinggi di awal bulan namun memiliki flow penjualan rendah di  akhir  bulan,  maka  perusahaan  mengganggap flow penjualan  di outlet rendah,  sehingga saat stok produk di outlet habis dan harus order kembali, jumlah order yang dikirimkan tidak sesuai dengan order yang diharapkan.
Berdasarkan  permasalahan  yang  terjadi,  maka  usulan  perbaikan  yang  dapat  penulis berikan  adalah  perusahaan  perlu  melakukan  pemantauan  secara realtime terhadap  jumlah stok  produk  suplemen  makanan  yang  terjual  dan  tersisa  pada outlet .  Melalui  pemantauan secara realtime , perusahaan dapat mengetahui flow penjualan produk, sehingga perusahaan dapat  mengetahui  apakah  jumlah  produk  yang  dipesan  berikutnya  relevan  dengan flow penjualan.  Pemantauan  ini  dapat  dilakukan  oleh  pihak  SPG  perusahaan  yang  bertugas  di outlet dan menyampaikan informasi kepada pihak stocker perusahaan. Selain pengecekkan stok aktual yang biasanya dilakukan secara manual yaitu cek fisik, pihak stocker juga perlu memastikan jumlah produk terjual melalui kasir outlet jika terdapat selisih antara stok aktual dengan stok seharusnya. Pihak kasir outlet memiliki akses ke program penjualan dan hasil pengecekan stok pun akan lebih akurat. Pengecekan stok ini dilakukan untuk meminimalisir ketidakakuratan dalam pengecekan stok produk.

## Rancangan Dashboard Kinerja Pengiriman untuk Perusahaan
Pengukuran  kinerja  proses  pengiriman  perlu  dilakukan  perusahaan  sehingga diperlukan  rancangan dashboard pengukuran  kinerja  yang  dapat  diimplementasikan  oleh pihak  perusahaan  dalam  mengukur  kinerja  secara  keberlanjutan. Dashboard pengukuran kinerja  proses  pengiriman  produk  suplemen  makanan  yang  diusulkan  dapat  dilihat  pada Gambar 8.
Gambar 8. Dashboard Kinerja Proses Pengiriman Produk Suplemen Makanan
Contoh pengolahan data pada dashboard pengukuran data di atas menggunakan acuan data  distribusi  Tahun  2020.  Data-data  yang  di- input ke  dalam dashboard kinerja  adalah jumlah  pengiriman,  jumlah  penjualan,  jumlah  retur,  dan  jumlah  pengiriman  berhasil  per bulan dalam 1 Tahun. Juga dilakukan input untuk besarnya target performa yang ditetapkan perusahaan, varian produk, dan biaya rata-rata transportasi per bulan.
Tampilan output berupa performa kinerja proses pengiriman per bulan yang dilengkapi dengan keterangan “ Optimum ” atau “ Not Optimum ”. Terdapat juga tampilan performa rata- rata  kinerja  proses  pengiriman, statistical  process  data yang  terdiri  dari  standar  deviasi, UCL, LCL, dan Tampilan grafik yang dilengkapi dengan control limit . Terdapat pula bagian keterangan  yang  akan  memberi  informasi  apakah  target  perusahaan  tercapai  atau  tidak. Target  yang  tercapai  akan  diketahui  dari  munculnya  keterangan  “ Target  Met ”  sedangkan jika target tidak tercapai akan muncul keterangan “ Target Not Met ”. Output ini menghitung performa dari ketiga KPI.
INPUT:
MONTH Jan-20 Feb-20 Mar-20 Apr-20 May-20 Jun-20 Jul-20 Aug-20 Sep-20 Oct-20 Nov-20 Dec-20 NUMBER OF DELIVERIES 407 319 553 711 377 607 406 478 632 413 581 682
OUTLETS SALES 244 334 408 247 412 300 335 398 430 453 509 768 NUMBER OF RETURN 8 10 46 18 19 22 8 16 28 16 25 66 NUMBER OF DELIVERIES SUCCEED 371 287 504 657 344 557 372 441 580 377 533 632
STOCK REMAINING IN OUTLETS
155 130 229 675 621 906 969 1033 1207 1151 1198 1046
PRODUCT'S VARIANT
PRICE TRANSPORT
OMEGA 3 SALMON (60 SOFTS) 289.000 Rp 2.300.000 Rp Optimum Optimum Not Optimum Optimum Not Optimum Optimum Optimum Optimum Optimum Optimum Optimum Not Optimum PERFORMANCE AVERAGE 95,65 STANDARD DEVIATION 2,38 UPPER CONTROL LIMIT 102,80 LOWER CONTROL LIMIT 88,50 Not Optimum Not Optimum Not Optimum Not Optimum Not Optimum Not Optimum Not Optimum Not Optimum Not Optimum Not Optimum Not Optimum Not Optimum
PERFORMANCE AVERAGE 91,59 STANDARD DEVIATION 0,71 UPPER CONTROL LIMIT 93,72 LOWER CONTROL LIMIT 89,45 Optimum Optimum Optimum Optimum Optimum Optimum Optimum Optimum Optimum Optimum Optimum Optimum

## PERFORMANCE AVERAGE
97,83 STANDARD DEVIATION 0,65
UPPER CONTROL LIMIT 99,79
LOWER CONTROL LIMIT 95,88 TRANSPORTATION COST AS PERCENTAGE OF REVENUE 96,74 97,62 98,05 Target Met 97,83 98,07 97,35 97,62 98,00 98,15 Target Met 95,65 91,74 92,67 96,78 PERFORMANCE Target Not Met 91,59 92,26 91,77 91,28 98,24 98,44 98,96 PERFORMANCE PERFECT ORDER FULFILLMENT 91,76 91,63 91,15 89,97 91,14 92,41 91,25 98,03 96,87 91,68 94,96 97,47 96,38 98,03 96,65
OUTPUT: DELIVERY PERFORMANCE
95,57 96,13 95,70 90,32

## COMPANY TARGET OF PERFORMANCE
95 PERFORMANCE 98,03 96,87 91,68 97,47 94,96 96,38 98,03 96,65 95,57 96,13 95,70 90,32 80,00 85,00 90,00 95,00 100,00 105,00 Jan-20 Feb-20 Mar-20 Apr-20 May-20 Jun-20 Jul-20 Aug-20 Sep-20 Oct-20 Nov-20 Dec-20 91,15 89,97 91,14 92,41 91,25 91,76 91,63 92,26 91,77 91,28 91,74 92,67 86,00 87,00 88,00 89,00 90,00 91,00 92,00 93,00 94,00 95,00 96,00 Jan-20 Feb-20 Mar-20 Apr-20 May-20 Jun-20 Jul-20 Aug-20 Sep-20 Oct-20 Nov-20 Dec-20 96,74 97,62 98,05 96,78 98,07 97,35 97,62 98,00 98,15 98,24 98,44 98,96 93,00 94,00 95,00 96,00 97,00 98,00 99,00 100,00 101,00 Jan-20 Feb-20 Mar-20 Apr-20 May-20 Jun-20 Jul-20 Aug-20 Sep-20 Oct-20 Nov-20 Dec-20
Kenneth Pardamean Simorangkir, Wilson Kosasih, Helena Juliana Kristina

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  dan  temuan  penelitian,  dapat  dikemukakan  beberapa kesimpulan yaitu: 1). Key performance indicators dari proses pengiriman produk suplemen makanan  adalah delivery  performance yang  mengukur  tingkat  keberhasilan  penerimaan jumlah  produk  suplemen  makanan  oleh outlet , perfect order  fulfillment yang  mengukur ketepatan  jumlah  produk  suplemen  makanan  yang  diterima  dengan  jumlah  yang  dipesan, dan transportation cost as percentage of revenue yang mengukur keuntungan berdasarkan penjualan  dan  biaya  akomodasi  pengiriman  produk  suplemen  makanan;  2).  Berdasarkan perhitungan kapabilitas proses dan peta kendali, maka kinerja dari KPI delivery performance dan perfect  order  fulfillment kurang  optimal  karena  nilai  Cp  ≤  1  dan  rata-rata  persentase keberhasilan kurang dari target perusahaan 95%, sedangkan kinerja KPI transportation cost as  percentage  of  revenue sudah  cukup  optimal;  3).  Berdasarkan  pengukuran  kinerja,  KPI delivery  performance dan perfect  order  fulfillment memiliki  rata-rata  di  bawah  target perusahaan  95%,  sehingga  kedua  KPI  ini  harus  terlebih  dahulu  dioptimalkan  untuk keseluruhan  proses  pengiriman;  4).  Penyebab  utama  kurang  optimalnya  kinerja delivery performance disebabkan  oleh  perusahaan  yang  tidak  mengetahui flow penjualan  produk suplemen  makanan  di outlet. Perusahaan  mengirimkan  produk  sesuai order ,  namun penjualan produk yang sedikit di menyebabkan stok menumpuk yang berakibat jumlah retur yang  tinggi. Penyebab  utama  kurang  optimalnya  kinerja perfect  order  fulfillment adalah pembuatan  laporan  stok  aktual  perusahaan  dilakukan  secara  manual  hanya  sekali  dalam beberapa bulan sehingga perusahaan salah dalam menentukan prioritas pengiriman ke outlet ; 5). Perusahaan perlu melakukan pemantauan secara realtime terhadap jumlah stok produk suplemen makanan yang terjual dan tersisa pada outlet . Pengecekan stok melalui cek  fisik harus diimbangi dengan cek penjualan oleh outlet sehingga hasilnya lebih akurat. Melalui penelitian pengukuran kinerja proses pengiriman ini, maka CV. ADSM dapat mengetahui kualitas  dari  proses  pengiriman  yang  selama  ini  sudah  dilakukan,  dan  kedepannya perusahaan  dapat  mengendalikan  kualitas  dari  sistem  pengiriman  dan  pendistribusian produk  suplemen  makanan  berdasarkan  aspek  kunci  yang  dapat  mewakili  seluruh  proses pengiriman, sehingga secara tidak langsung bersampak positif pada keberlangsungan proses distribusi  yang  dapat  meningkatkan  kepuasan  pelanggan  serta  mampu  bertahan  dalam persaingan dengan kompetitor.
Pada  penelitian  ini,  terdapat  keterbatasan  dan  dapat  menjadi  faktor  yang  dapat diperhatikan untuk penelitian mendatang dalam menyempurnakannya. Adapun keterbatasan penelitian  ini  adalah  rata-rata  biaya  akomodasi  yang  digunakan  bersifat  statis  sehingga berbeda dengan biaya akomodasi sebenarnya yang bersifat dinamis. Maka dalam penelitian berikutnya,  faktor  biaya  akomodasi  harus  dipertimbangkan  tetap  bersifat  dinamis  karena kondisi yang berubah-ubah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I. Nyoman Pujawan, Supply Chain Management , 2nd ed. Surabaya: Guna Widya, 2010.
[2]  G.  Dello  Stritto,  “A  Strategy  Oriented  Framework  for  Food  and  Beverage  E-Supply Chain Management,” Int. J. Eng. Bus. Manag. , vol. 5, no. 50, pp. 1–12, 2013.
[3]  E. Jumady and Y. Fajriah, “Green Supply Chain Management: Mediasi Daya Saing dan Kinerja Perusahaan Manufaktur,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 8, no. 1, pp. 43–55, 2020.
[4]  M. C. Cooper, D. M. Lambert, and J. D. Pagh, “Supply Chain Management: More Than a New Name for Logistics,” Int. J. Logist. Manag. , vol. 8, no. 1, pp. 1–14, 1997.
[5]  J. Hardono, “Perancangan Key Performance Indicators Kinerja Supply Chain PT. XYZ dengan Pendekatan Balanced Scorecard,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 5, no. 1, pp. 12–20, 2017.
[6]  R.  Firsta  Haris  and  A.  Sovia  Pramudita,  “Analisis  Pencapaian  Key  Performance Indicator Dalam Upaya Perbaikan Kualitas Pelayanan dengan Pendekatan Difotai,” J.
Logistik Bisnis , vol. 10, no. 2, pp. 37–49, 2018.
[7]  J.  E.  Biegel, Pengendalian  Produksi :  Suatu  Pendekatan  Kuantitatif .  Jakarta: Akademika Pressindo, 1992.
[8]  I. Emy Prastiwi, S. Laksmi Pardanawati, and D. Kurniawan, “Employee Performance: Work Ability and Work Motivation,” Int. J. Econ. Bus. Account. Res. , vol. 6, no. 1, pp. 1–10, 2022.
[9]  R. S. Kaplan, Measuring Performance, Pocket Mentor Series . Massachusetts: Harvard Business Press, 2009.
[10] H. Saputra and P. Fithri, “Perancangan Model Pengukuran Kinerja Green Supply Chain Pulp dan Kertas,” J. Optimasi Sist. Ind. , vol. 11, no. 1, pp. 193–202, 2012.
[11] R.  Hidayat,  F.  Umam,  and  H.  Budiarto,  “Perancangan  Mekanisme  Kontrol  Kinerja Supply Chain Management,” J@TI Undip , vol. 9, no. 1, pp. 45–56, 2014.
[12] Arjuna,  Santoso,  and  R.  Maini  Heryanto,  “Green  Supply  Chain  Performance Measurement using Green SCOR Model in Agriculture Industry: A Case Study,” J. Tek. Ind. , vol. 24, no. 1, pp. 53–60, 2022.
[13] I.  Sriwana  Kumala,  N.  Hijrah  S,  A.  Suwansi,  and  R.  Rasjidin,  “Pengukuran  Kinerja Rantai  Pasok  Menggunakan  Supply  Chain  Operation  Reference  (SCOR)  di  UD. Ananda,” J. Integr. Sist. Ind. , vol. 8, no. 2, pp. 13–24, 2021.
[14] I.  Bayhaqi,  “Perancangan  Key  Performance  Indicators  Sebagai  Sistem  Penilaian Kinerja di PT. Inti Isawit Subur,” J. Ind. View , vol. 02, no. 02, pp. 1–11, 2020.
[15] Siregar, Metode Penelitian Kuantitatif . Jakarta: Prenadamedia Group, 2015.
[16] A. Ghasemi and S. Zahediahl, “Normality Tests for Statistical Analysis: A Guide for Non-Statisticians,” Int. J. Endocrinol. Metab. , vol. 10, no. 2, pp. 486–489, 2012.
[17] I.  Budi  Santoso,  “Aplikasi  Korelasi  Pearson  dalam  Membangun  Tree-Augmented Network (TAN),” J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 3, pp. 184–188, 2013.
[18] K.  Siregar  and  K.  Syahputri,  “Analisis  Process  Capability  dalam  Menentukan Kemampuan Proses Produksi pada Industri Baja,” Pros. SNTI dan SATELIT , pp. 52– 55, 2017.
[19] D.  Rimantho  and  Athiyah,  “Analisis Kapabilitas  Proses  untuk  Pengendalian  Kualitas Air Limbah di Industri Farmasi,” J. Teknol. Univ. Muhammadiyah Jakarta , vol. 11, no. 1, pp. 1–8, 2019.
[20] E.  Tri  Kusuma  Dewi,  A.  Agoestanto,  and  Sunarmi,  “Metode  Least  Trimmed  Square (LTS)  dan  mm-estimation  untuk  Mengestimasi  Parameter  Regresi  Ketika  Terdapat Outlier,” UNNES J. Math. , vol. 5, no. 1, pp. 47–54, 2016.