## JIUBJ

## Perancangan Sistem Monitoring Pengukuran Kinerja Produksi Gula Menggunakan Model BSC-SCOR Pada Pabrik Gula

## Naufal Hesantra Harijadi, Nova Indah Saragih, Nia Novitasari
Teknik Industri, Fakultas Rekayasa Industri, Universitas Telkom Correspondence email: nvaradela@student.telkomuniversity.ac.id
Abstrak. Manajemen  rantai  pasok  yang  buruk  dapat  menyebabkan  membengkaknya  biaya  operasional  sehingga  menghabiskan dana usaha sekaligus memperlambat proses pengiriman kepada pelanggan. Pabrik Gula Redjosari saat ini mempunyai penurunan tingkat presentase produktivitas dan masih di bawah dari target produksi yang telah ditentukan. Hal tersebut dikarenakan belu m bisa  mengidentifikasi  dan  memantau  keberhasilan  maupun  kegagalannya  serta  belum  melakukan  penetapan  untuk  standar pengukuran  kinerja.  Untuk  itu  perlu  adanya  pengukuran  kinerja  pada  pabrik  tersebut.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menentukan  kriteria  KPI  pengukuran  kinerja  pada  aktivitas  produksi  dan  merancang  sistem  monitoring.  Penelitian  dilakukan dengan metode BSC dan SCOR. Dalam penerapannya diperlukan tools untuk mengidentifikasi Key Performance Indicator (KPI). Kemudian  dikombinasikan  dengan  metode  AHP.  Selanjutnya  dilakukan  perancangan  sistem  monitoring  dan  uji  Kendall  Tau. Hasil  peneltian  didapatkan  diperoleh  11  KPI  pengukuran  kinerja  rantai  pasok  pada  aktivitas  produksi  Pabrik  Gula  Redjosari. Selain  itu  sistem  pengukuran  kinerja  yang  dirancang  pada  penelitian  ini  berupa  dashboard  monitoring  system  berbasis  aplikasi Microsoft  Excel.  Pada  dashboard  monitoring  system  yang  telah  dirancang  dapat  digunakan  untuk  memantau  kinerja  aktivitas rantai pasok melalui tingkat aktivitas produksi pada setiap KPI serta memantau keseluruhan progres hasil kinerja masing-masing perspektif pada  model BSC.  Berdasarkan hasil analisis korelasi  Kendall Tau antara sistem  monitoring dengan efektivitas proses produksi,  didapati  hasil  bahwa  terdapat  hubungan  antara  kedua  variabel  tersebut  dan  mempunyai  keeratan  kuat.  Hasil  dari penelitian ini dapat digunakan sebagai acuan dalam peningkatan kinerja pada Pabrik Gula Redjosari.
Kata kunci : AHP; Balanced Scorecard; SCOR; Snorm de Boer; Rantai Pasok
Abstract.  Poor  supply  chain  management  can  cause  operational  costs  to  swell,  which  consumes  business  funds  while  slowing down  the  delivery  process  to  customers.  The  Redjosari  Sugar  Factory  currently  has  a  decline  in  the  percentage  level  of productivity and is still below the predetermined production target. This is because it has not been able to identify and monitor its success or failure and has not decided for performance measurement standards. For this reason, it is necessary to measure the performance of the factory. This study aims to determine the KPI criteria for measuring performance in production activities and to design a monitoring system. The research was conducted using the BSC and SCOR methods. Tools are needed to identify Key Performance Indicators  (KPI) in  its application and then combined  with the AHP method.  Furthermore, the monitoring  system design and Kendall Tau test were carried out. The study results obtained 11 KPIs for measuring supply chain performance in the production activities of the Redjosari Sugar Factory. In addition, the performance measurement system designed in this study is a dashboard monitoring system based on the Microsoft Excel application. The dashboard monitoring system that has been  created can be used to monitor the performance of supply chain activities through the level of production activity at each KPI and monitor the overall progress of the performance results of each perspective on the BSC model. Based on the results of the Kendall Tau correlation analysis between the monitoring system and the effectiveness of the production process, it was found that there was a relationship  between  the  two  variables  and  had  a  strong  relationship.  The  results  of  this  study  can  be  used  as  a  reference  for improving performance at the Redjosari Sugar Factory.
Keywords: AHP; Balanced Scorecard; SCOR; Snorm de Boer; Supply Chain

## PENDAHULUAN
Rantai  pasok  merupakan  suatu  proses  dalam memenuhi permintaan pelanggan yang terdiri dari semua pihak yang terlibat, secara langsung atau tidak langsung. Rantai  pasok  tidak  hanya  mencakup  produsen  dan pemasok, tetapi juga pengangkut, gudang, pengecer, dan bahkan  pelanggan  itu  sendiri.  Dalam  setiap  organisasi, seperti produsen, rantai pasokan mencakup semua fungsi yang terlibat dalam menerima dan memenuhi permintaan pelanggan.  Fungsi-fungsi  ini  termasuk,  tetapi  tidak terbatas  pada,  pengembangan  produk  baru,  pemasaran, operasi,  distribusi,  keuangan,  dan  layanan  pelanggan (Chopra  &  Meindl,  2016).    Manajemen  rantai  pasok yang  buruk  dapat  menyebabkan  membengkaknya  biaya
operasional sehingga menghabiskan dana usaha sekaligus  memperlambat  proses  pengiriman  kepada pelanggan.  Manajemen  rantai  pasok  ini  memainkan peran  yang  cukup  penting  dalam  perusahaan,  karena untuk  mengelola  dan  mengkordinasi  antara supply dan demand secara  efektif  perlu  kinerja  yang  benar-benar baik (Hasibuan et al., 2018).
Pabrik  Gula  Redjosarie  merupakan  pabrik  gula yang  terletak  di  Jalan  Bhayangkara  Kelurahan Redjosarie Kecamatan Kawedanan Kabupaten Magetan. Pabrik  Gula  Redjosarie  terletak  di  kaki  Gunung  Lawu sebelah  timur  dengan  ketinggian  117  m  di  atas permukaan  laut.  Berdasarkan  data  dari  pabrik  gula Redjosari,  tingkat  presentase  produktivitas  gula  kristal
Naufal  Hesantra  Harijadi  et  al.,  Perancangan  Sistem  Monitoring  Pengukuran  Kinerja  Produksi  Gula  Menggunakan  Model BSC-SCOR Pada Pabrik Gula
putih  mengalami  penurunan  dan  masih  di  bawah  dari target  produksi  yang  telah  ditentukan  yaitu  sebesar  7% pada  tahun  2013,  2016,  2020  dan  2021.  Hal  tersebut menyebababkan penurunan efisiensi pabrik. Berdasarkan hasil  wawancara  mengenai  penyebab  hasil  produksi tidak  sesuai  target,  dikarenakan  Pabrik  Gula  Redjosari belum bisa mengidentifikasi dan memantau keberhasilan maupun  kegagalannya  dalam  pencapaian  target  dan tujuan  perusahaannya  secara  akurat  yang  serta  Pabrik Gula  Redjosari  belum  melakukan  penetapan  untuk standar  pengukuran  kinerja  usahanya.  Dari  data didapatkan  fakta  bahwa  tingkat  presentase  efisiensi pabrik pada tahun 2020 dan 2021 mengalami penurunan yang drastis. Dalam hal ini Pabrik Gula Redjosari, belum memiliki  tolak  ukur  untuk  mengevaluasi  kinerja  rantai pasok  perusahaan  sehingga  konsep supply  chain belum dilakukan  secara  optimal.  Untuk  mengetahui  posisi rantai pasok saat  ini relatif terhadap pesaing  atau tujuan yang  ingin  dicapai  dan  dapat  digunakan  sebagai  dasar untuk  menentukan  arah  perbaikan  berkelanjutan,  maka diperlukan sistem pengukuran kinerja rantai pasok.
Pengukuran  kinerja  ialah  suatu  proses  penilaian kemajuan  pekerjaan  itu  terhadap  pencapaian  dari  tujuan serta  juga  sasaran  yang  telah  atau  sudah  ditentukan, termasuk  informasi  atas  efisiensi  penggunaan  sumber daya  di  dalam  menghasilkan  barang  atau  pun  jasa, kualitas  barang  atau  jasa,  perbandingan  hasil  kerja dengan  target  serta  juga  efektivitas  tindakan  di  dalam mencapai  tujuan  (Chotimah  et  al.,  2017).  Terdapat beberapa  model  sistem  pengukuran  kinerja,  salah satunya  adalah Balance  Scorecard (BSC)  dan Supply Chain Operation Reference (SCOR) (El-Garaihy, 2021). BSC  merupakan  model  yang  cukup  banyak  digunakan dan  tergolong  yang  terpopuler  untuk  sistem  pengukuran kinerja.  BSC  adalah  suatu  kartu  skor  yang  digunakan untuk merencanakan skor yang hendak diwujudkan oleh seseorang  di  masa  depan  untuk  mencatat  skor  hasil kinerja yang sesungguhnya dicapai oleh seseorang. BSC akan  menerjemahkan  visi  dan  strategi  dari  suatu perusahaan ke dalam serangkaian ukuran koheren dalam empat perspektif yang berimbang (Aliakbari Nouri et al., 2019).  Sedangkan  SCOR  merupakan  rantai  pasok  yang dapat  digunakan  dalam  berbagai  konteks  untuk merancang, mendeskripsikan, mengonfigurasi dan mengonfigurasi  ulang  berbagai  jenis  aktivitas  komersial bisnis.  Penerapan  model  SCOR  dalam  batas-batas tertentu  cukup  fleksibel  dan  dapat  disesuaikan  untuk meningkatkan  produktivitas  demi  memenuhi  kebutuhan konsumen.  SCOR  merupakan  model  referensi  proses yang  menggabungkan  konsep-konsep  dalam  rekayasa ulang  proses  bisnis,  benchmarking,  dan  pengukuran proses.  Dalam  pencapaian  tujuan  rantai  suplai  akan dilakukan analisa melalui indikator dalam atribut kinerja yaitu reliability, responsiveness, supply chain costs, dan asset management (Azmiyati & Hidayat, 2017).
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menentukan  kriteria  KPI  pengukuran  kinerja  pada
aktivitas  produksi  dan  merancang  sistem  monitoring sehingga dapat meningkatkan efektivitas proses produksi pada Pabrik Gula Redjosari. Penelitian dilakukan dengan metode  BSC  dan  SCOR.  Dalam  penerapannya diperlukan tools untuk mengidentifikasi Key Performance Indicator (KPI). Kemudian
dikombinasikan  dengan  metode Analytical  Hierarchy Process (AHP)  untuk  pengambilan  keputusan  dan menentukan  prioritas  indikator-indikator  yang  perlu diperbaiki  di  masa  yang  akan  datang  (Sri  Hartini  et  al., 2019).  Selanjutnya  merupakan  perancangan  sistem monitoring  yang  digunakan  untuk  memastikan  seluruh proses sesuai dengan yang diharapkan atau direncanakan. Kemudian dilanjutkan dengan uji Kendall Tau  untuk  mengetahui  hubungan  antara  sistem monitoring  dengan  efektivitas  proses  produksi.  Hasil dari penelitian ini dapat digunakan sebagai acuan dalam peningkatan kinerja pada Pabrik Gula Redjosari.

## METODE
Objek  pada  penelitian  ini  adalah  Pabrik  Gula Redjosarie  yang  terletak  di  Jalan  Bhayangkara Kelurahan Redjosarie Kecamatan Kawedanan Kabupaten  Magetan.  Pabrik  Gula  Redjosari  mempunyai visi  yaitu  menjadi  perusahaan  agribisnis  berbasis  tebu yang  tangguh,  tumbuh,  dan  terkemuka.  Sedangkan  misi Pabrik Gula Redjosari adalah mengelola usaha agribisnis berbasis  tebu  untuk  memberikan  kontribusi  bagi peningkatan  kesejahteraan  dan  kemajuan  stakeholder melalui  pemanfaatan  sumber  daya  secara  efisien  dan lestari.  Data  yang  diambil  pada  Pabrik  Gula  Redjosarie ini  meliputi  profil  perusahaan,  data  produksi,  data efisiensi  pabrik,  data  target  produksi,  dan  jumlah aktivitas produksi. Data tersebut didapatkan oleh peneliti melalui  berbagai  cara  wawancara  narasumber  dan  juga dokumen perusahaan.
Balanced Scorecard (BSC) BSC merupakan  salah  satu  pengukuran  kinerja yang  dikembangkan  oleh  Kaplan  dan  Norton  pada  awal tahun  1990.  Untuk  mengukur  kinerja  eksekutif  dimasa depan  diperlukan  pengukuran  komprehensif  yang mencakup  empat  perspektif  yaitu  keuangan  ( financial ), pelanggan  ( customer ),  proses  bisnis  internal  ( Internal Business  Process )  serta  pembelajaran  dan  pertumbuhan ( Learning  and  Growth )  (Frederico  et  al.,  2021).  Sistem BSC bertujuan untuk memberikan pandangan yang lebih komprehensif  kepada  para  manajer  dengan  melengkapi ukuran  finansial  melalui  metrik  tambahan  yang mengukur  kinerja  di  berbagai  bidang.  Bidang-bidang tersebut adalah kepuasan pelanggan, inovasi produk, dan lainnya.
Supply Chain Operation Reference (SCOR) Supply  Chain  Operations  Reference (SCOR) merupakan  suatu  model  atau  metode  proses  pada  rantai pasok  yang  memetakan  bagian-bagian  rantai  pasok.
Naufal  Hesantra  Harijadi  et  al.,  Perancangan  Sistem  Monitoring  Pengukuran  Kinerja  Produksi  Gula  Menggunakan  Model BSC-SCOR Pada Pabrik Gula
Model  SCOR  mendefinisikan  rantai  pasok  ke  dalam beberapa komponen yang terdiri dari proses perencanaan ( plan ), pengadaan ( source ), pembuatan ( make) , penyampaian  ( deliver ),  pengembalian  ( return ),  dan enable (Liu  et  al.,  2018).  SCOR  memiliki  tiga  hierarki proses.  Setiap  tahap  hierarkinya,  SCOR  membuat dekomposisi  proses  dari  yang  umum  sampai  dengan proses yang yang detail. Sedangkan untuk level terendah yaitu improvement  tools/activities level  berada  di  luar cakupan  model,  karena  terlalu  spesifik  untuk  masing- masing  model  perusahaan.  Berikut  merupakan  hierarki pada  model  SCOR.  Level  1  terdiri  dari  enam  proses yaitu plan,  source,  make,  deliver,  return, dan enable . Jenis  proses  ini  terdiri  dari  kegiatan  operasional  dan strategis secara umum. Level 2 merupakan keenam jenis proses pada level 1 diuraikan menjadi 30 kategori proses termasuk  Sembilan  kategori  untuk  proses enable .  Pada tingkat kedua ini berhubungan dengan konfigurasi rantai pasok dimana pendefinisian perencanaan dan implementasi  strategi  terjadi  pada  alur  rantai  pasok. Perusahaan dapat membentuk konfigurasi saat ini ( as if ) maupun membentuk konfigurasi yang diinginkan ( to be ). Level  3  ini  disebut process  element  level ,  didefinisikan sebagai  elemen  proses, input,  output ,  metrik  pada masing-masing  proses,  dan  referensi  ( benchmark dan best  practice ).  Atribut  kinerja  adalah  pengelompokan metrik  yang  digunakan  dalam  proses  SCOR  untuk menyatakan  strategi.  Atribut  tidak  dapat  diukur melainkan  digunakan  untuk  menentukan  arah  strategi. Terdapat lima dimensi atribut kinerja pada model SCOR yaitu Reliability,  Responsiveness,  Agility,  Costs, dan Asset  Management  Efficiency  (Assets) (Bolstorff  & Rosenbaum, 2007).
Analytical Hierarchy Process (AHP)
AHP  adalah  sebuah  metode  untuk  memeringkat alternatif  keputusan  dan  memilih  yang  terbaik  dengan beberapa  kriteria.  AHP  mengembangkan  satu  nilai numerik  untuk  memeringkat  setiap  alternatif  keputusan, berdasarkan  pada  sejauh  mana  tiap-tiap  alternatif memenuhi  kriteria  pengambil  keputusan.  AHP  ini dilakukan  dengan  cara  menguraikan  multi  faktor  atau multi kriteria yang kompleks untuk menjadi satu hierarki (Nurhandayani  &  Noor,  2018).  Metode  AHP  dapat dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Menentukan  kriteria  yang  dibutuhkan  lalu  membuat hierarki AHP.
2. Menyusun  kriteria  tersebut  dalam  bentuk  matriks perbandingan berpasangan.
3. Menormalkan data di setiap kolom
4. Menentukan  bobot  prioritas,  dengan  persamaan sebagai berikut:
Keterangan:  W  : Priority  Vector atau Weight ;  N  : Jumlah kriteria;
5. Menentukan eigen  vector (nW),  dengan  persamaan sebagai berikut:
Keterangan: W : Priority Vector ; A: Matriks bobot kriteria
6. Menentukan eigen  value (λ) , dengan  persamaan sebagai berikut:
Keterangan:  nW: Eigen  Vector ; W: Priority Vector atau Weight
7. Menghitung nilai λmaks, dengan persamaan  sebagai berikut:
8. Perhitungan Consistency  Index (CI), dengan persamaan sebagai berikut:
9. Perhitungan Consistency Ration (CR) menggunakan persamaan sebagai berikut:
10. Penentuan  nilai random  index (RI)  disesuaikan dengan ordo pada matriks.

## Tabel 1 Random Index
Size of Matrix (n) Random Consistency Index (RI) 1 0 2 0 3 0,52 4 0,89 5 1,11 6 1,25 7 1,35 8 1,40 9 1,45 10 1,49 Sumber (Athaillah et al., 2018)

## Snorm De Boer
Setiap  indikator  metrik  memiliki  satuan  ukuran yang  berbeda-beda  juga  memiliki  bobot  yang  berbeda. Oleh  karena  itu  dibutuhkan  penyamaan  parameter  dari setiap indikator dengan menggunakan  normalisasi. Pada pengukuran  kinerja  rantai  pasok,  rumus  normalisasi yang digunakan  adalah Snorm De Boer sebagai berikut:
Keterangan: Snorm = Nilai hasil normalisasi pengukuran metrik; Si = Nilai indikator aktual yang berhasil dicapai; Smin   =  Nilai  pencapaian  performansi  terkecil  dari setiap  indikator  kinerja;  Smax  =  Nilai  pencapaian performansi terbesar dari setiap indikator kinerja

## Sistem Monitoring
Monitoring  merupakan  siklus  kegiatan  yang didalamnya  terdapat  pengumpulan,  peninjauan  ulang, pelaporan, dan Tindakan atas informasi dari suatu proses yang  sedang  diterapkan  atau  diimplementasikan.  Sistem Monitoring mengacu pada kegiatan per kegiatan didalam suatu  bagian.  Monitoring  memiliki  dua  fungsi  dasar
Naufal  Hesantra  Harijadi  et  al.,  Perancangan  Sistem  Monitoring  Pengukuran  Kinerja  Produksi  Gula  Menggunakan  Model BSC-SCOR Pada Pabrik Gula
yang  saling  berkaitan  yaitu  compliance  monitoring berfungsi  untuk  memastikan  seluruh  proses  sesuai dengan  yang  diharapkan  atau  direncanakan  dan performance  monitoring  berfungsi  untuk  mengetahui perkembangan organisasi dalam pencapaian target sesuai yang direncanakan.

## Uji Korelasi Kendall Tau
Korelasi  Kendall  Tau  (τ)  merupakan  jenis  uji statistik  nonparametrik  yang  menggunakan  skala pengukuran  minimal  ordinal  (setiap  observasi  dapat diberi  ranking  pada  level  dari  kedua  variabel).  Kendall Tau akan memberikan suatu ukuran tingkat asosiasi atau korelasi antara kedua himpunan ranking itu. Uji Kendall Tau  ini  dilakukan  menggunakan software SPSS.  Uji  ini digunakan  untuk  menguji  sebuah  hubungan  antara  dua variabel  yang  berdata  ordinal.  Dalam  uji  korelasi Kendall  Tau  pada  penelitian  ini  dilakukan  dua  tahapan untuk menguji hipotesis penelitian.
Keterangan: τ   = Koefisien korelasi Rank Kendall; ∑x = Total skor keseluruhan untuk variabel x; ∑y = Total skor keseluruhan untuk variabel y; N = Jumlah responden / anggota sampel
Setelah  dilakukan  uji  τ  maka  hasil  koefisien korelasi  Kendall  Rank  diketahui  dari  masing-masing hipotesis.  Sifat  korelasi  menentukan  arah  dan  korelasi. Tingkat  keeratan  korelasi  tersebut  dapat  dikelompokkan sebagai  berikut:  0.00  sampai  0.20  berarti  korelasi memiliki  keeratan  sangat  lemah;  0.21  sampai  0.40 berarti  korelasi  memiliki  keeratan  lemah;  0.41  sampai 0.70 berarti korelasi memiliki keeratan kuat; 0.71 sampai 0.90 berarti korelasi memiliki keeratan sangat kuat; 0.91 sampai  0.99  berarti  korelasi  memiliki  keeratan  kuat sekali; dan 1 berarti korelasi sempurna.

## HASIL

## Tabel 2
Analisis Perspektif
Sumber: data olahan
Perspektif  Financial:  Pabrik  Gula  sebagai perusahaan yang masih berkembang selalu memperhatikan  aspek  keuangan  dengan  meminimalkan penggunaan  biaya  dalam  operasional  perusahaan, termasuk  kegiatan  produksi.  Meminimalkan  biaya operasi  secara  tidak  langsung  dapat  menghasilkan margin  keuntungan  yang  lebih  tinggi,  memungkinkan perusahaan  untuk  menjadi  lebih  kompetitif  dengan perusahaan  lain.  Perspektif  Customer:  PT  XYZ  adalah pabrik  yang  memiliki  porduk  utama  berupa  gula  pasir. Tentu  saja,  produk  utama  yang  banyak  digunakan  dan sangat  mudah  ditemukan,  kepuasan  pelanggan  sangat penting.  Kualitas  produk  tidak  hanya  meningkatkan kepuasan  pelanggan,  tetapi  layanan  yang  diberikan  juga
berdampak  signifikan  terhadap  evaluasi  pelanggan. Perspektif  Bisnis  Internal:  Kegiatan  ini  dimulai  dari proses  perencanaan  pengiriman  dan  bahkan  proses pengembalian.  Penting  untuk  mengingat  perspektif  ini karena aktivitas internal perusahaan dapat memengaruhi strategi  lain  seperti  keuangan  dan  pelanggan.  Perspektif Pembelajaran  dan  Pertumbuhan:  perusahaan  berfokus pada pengembangan internal perusahaan. Pengembangan internal dalam hal ini menitikberatkan pada orang-orang yang  menjadi  pimpinan  perusahaan.  Pengembangan  ini merupakan  bentuk  kepuasan  karyawan  dan  merupakan salah  satu  investasi  berkelanjutan  bagi  karyawan  dan secara tidak langsung bagi perusahaan.
Naufal  Hesantra  Harijadi  et  al.,  Perancangan  Sistem  Monitoring  Pengukuran  Kinerja  Produksi  Gula  Menggunakan  Model BSC-SCOR Pada Pabrik Gula

## Tabel 3

## Pemetaan Plan Make dalam Model SCOR

## Sumber: data olahan
Setelah  didapatkan  metrik  pada  Tabel  4,  maka dilakukan pembobotan metrik. Pembobotan pada metrik atau  indikator  bertujuan  untuk  menentukan  tingkat kepentingan  dari  setiap  metrik  atau  indikator.  Pada penelitian  ini  tingkat  kepentingan  dibagi  menjadi  tiga bagian.  Pertama  merupakan  tingkat  kepentingan  antara perspektif  BSC,  yang  kedua  merupakan  tingkat kepentingan  antar  strategi  di  masing-masing  perspektif, dan ketiga antar indikator.
Sedangkan Tabel 5 menjelaskan hasil pembobotan  tersebut,  terdapat  metrik  yang  memiliki satuan  ukuran  yang  berbeda-beda  seperti  %,  hari,  ton, dan  lain-lain.  Selain  itu  setiap  metrik  juga  memiliki bobot  yang  beragam  sehingga  untuk  menghitung pengukuran  nilai  metrik  perlu  normalisasi  untuk
menyamakan  bobot  dan  satuan  ukur  setiap  metrik. Normalisasi  metrik  dilakukan  menggunakan  metode Snorm  De  Boer.  Berikut  merupakan  hasil  perhitungan pengukuran  kinerja  rantaipasok  perencanaun  dan produksi  pada  Pabrik  Gula  berdasarkan  metrik-metrik yang sudah diverifikasi, dilakukan perhitungan pembobotan untuk tingkat kepentingan, dan dinormalisasikan bobot dan satuan ukurnya. Berdasarkan hasil  perhitungan  pengukuran  kinerja  pada  Tabel  6 didapatkan  hasil  total  nilai  sebesar  50,34  yang  artinya memilki  indikator  kinerja  average.  Indikator  Average menunjukkan  bahwa  perusahaan  memiliki  kemampuan untuk  memenuhi  target  dengan  cukup  baik  dan  perlu ditingkatkan lagi.

## Tabel 4
Pemetaan Metrik Performance Attribute
Naufal  Hesantra  Harijadi  et  al.,  Perancangan  Sistem  Monitoring  Pengukuran  Kinerja  Produksi  Gula  Menggunakan  Model BSC-SCOR Pada Pabrik Gula
Tabel 5 Hasil Pembobotan Setiap Kriteria Berdasarkan Priority Vector Level Deskripsi Bobot Prespektif BSC Financial 0.20 Customer 0.09 Internal Business Process 0.51 Learning & Growth 0.21 KPI Total Resource Expense (Bahan baku, Operasional sistem) 1.00 Total komplain 1.00 Provide Training 0.50 Worker Attendance 0.50 RL.3.58 Yield 0.32 RL.3.24 % Orders/lines received damage free 0.13 RL.3.21 % Orders/ lines received with correct content 0.25 RS.3.107 Receive Product Cycle Time 0.06 RS.3.140 Verify Product Cycle Time 0.11 RS.3.123 Schedule Production Activities Cycle Time 0.09 RS.3.142 Package Cycle Time 0.05

## Sumber: data olahan
Tabel 6
menjelaskan mengirimkan, menampilkan, serta mengkomunikasikan informasi yang diperoleh pada data bisnis, maka perlu dibuat dashboard dalam  bentuk  software.  Tujuan  dibuatnya  sebuah dashboard  untuk  menampilkan  seluruh  informasi  terkait data KPI, berupa KPI yang digunakan, data setiap target KPI, data realisasi dari target yang ditetapkan, serta skor untuk  seluruh  KPI  maupun  perspektif.  Dashboard  dapat mempermudah  manager  untuk  melihat  kinerja  rantai pasok  pengelolaan  material  serta  mengetahui  sejauh mana  tingkat  ketercapaian  keseluruhan  target  aktivitas bisnis.  Berikut  merupakan  hasil  rancangan  dashboard sistem  monitoring.  Pada dashboard sistem  monitoring pada  Gambar  1  ditampilkan  data  KPI  pada  keselurah
perspektif  BSC  yaitu, Financial,  Customer,  Internal Business Process, Learning & Growth , setiap tahun nya. Pada  side  menu dashboard menampilkan  menu  tahun, pada halaman  tersebut ditampilkan KPI yang digunakan pada  setiap  perspektif  beserta  tingkat  realisasi  terhadap target  KPI.  Setiap  KPI  yang  digunakan  memiliki  skor yang  diperoleh  melalui  tingkat  realisasi  aktivitas  yang dicantumkan pada grafik. Terdapat kriteria Total Supply Chain  Management  Costs,  Yield,  %  Orders/lines received  damage  free,  %  Orders/  lines  received  with correct  content,  Receive  Product  Cycle  Time,  Verify Product  Cycle  Time,  Schedule  Production  Activities Cycle  Time,  Package  Cycle  Time,  Worker  Attandance, Training .

## Tabel 6
Normalisasi Metrik Snorm De Boer KPI Eksisting
Naufal  Hesantra  Harijadi  et  al.,  Perancangan  Sistem  Monitoring  Pengukuran  Kinerja  Produksi  Gula  Menggunakan  Model BSC-SCOR Pada Pabrik Gula
DASHBOARD TAHUN 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Rp24,572.01 Rp21,974.64 Rp24,513.66 Rp21,817.90 Rp21,655.54 Rp21,349.99 Rp23,267.16 Rp24,645.37 Rp22,729.18 Rp21,000.12 Rp21,086.92 Rp24,726.68 Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Total Costs 6.20% 5.94% 7.35% 5.87% 7.55% 6.25% 6.82% 7.04% 6.35% 7.07% 6.92% 6.70% Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Yield Worker Attandance Training 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Receive Product Cycle Time 4.00% 4.50% 5.00% J a n F e b Ma r A p r Ma y J u n J u l A u g S e p O c t N o v D e c % Correct Content 0.30% 0.80% 1.30% Jan Fe b Mar Apr May Jun Jul Aug Se p Oct Nov De c % Damage Free Verify Product Cycle Time 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Production Activities Cycle Time 0.5 1 1.5 2 2.5 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Package Cycle Time 0.08 0.13 0.18 0.23 0.28 0.33 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 92.9% 92.7% 99.5% 91.5% 98.6% 91.4% 96.6% 99.0% 98.2% 95.5% 90.5% 93.2% Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 3 2 1 1 1 3 3 2 1 2 1 2 0 2 4 Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec

## Sumber: data olahan
Gambar 1. Dashboard Sistem Monitoring
Berdasarkan basil dari spesifikasi rancangan dan standar rancangan, dibasilkanlah sebuah usulan perancangan  pengukuran  kinerja  dan  sistem  montoring pada  proses  produksi  yang  diharapkan  dapat  membantu proses  monitoring  serta  controlling  di  divisi  pengolahan Pabrik Gula. Pada usulan perancangan terjadi otomatisasi  proses  monitoring.  Proses  pengukuran kinerja yang baru akan mendukung proses produksi gula yang  ada  pada  divisi  pengolahan  jika  sistem  monitoring dan  KPI  usulan  diimplementasikan.  Ketercapaian  target presentase  produksi  yang  semula  selalu  direkap  secara manual  satu  per  satu  setiap  kriterianya  menggunakan excel dan dilaporkan kepada manager pengolahan setiap akhir  bulan,  kini  dapat  dilakukan  pengecekan  secara langsung dan terintegrasi dengan kriteria serta KPI yang telah dirancang terkait ketercapaian dan ketepatan setiap harinya dengan bantuan dashboard sistem monitoring.
Untuk  mengetahui  hubungan  antara  sistem monitoring  dengan  efektivitas,  dilakukan  penyebaran kuesoner  dan  kemudian  dilakukan  uji  korelasi  Kendal tau.  Sebelum  dilakukan  uji  korelasi  Kendal  tau,  Uji normalitas  dilakukan  untuk  menguji  apakah  data penelitian  berasal  dari  populasi  yang  terdistribusi normal.  Uji  normalitas  dilakukan  karena  semua perhitungan  statistik  parametrik  membuat  asumsi tentang  normalitas  distribusi.  Gambar  2  menjelaskan hasil  dari  pengolahan  data  menggunakan  IBM  SPSS didapatkan  nilai  sig  0,002.  Karena  nilai  yang  diperoleh adalah  0,002,  dimana  data  tersebut  memiliki  nilai signifikansi < 0,05 maka data berdistribusi tidak normal. Hal  tersebut  dikarenakan  data  yang  di  uji  merupakan data  statistik  non  parametrik  dengan  skala  ordinal, dikarenakan  data  yang  diambil  dalam  penelitian  tidak berdistribusi normal, maka digunakan uji non parametrik yaitu Uji Kendall Tau. (Gambar 3)
Sumber: data olahan
Gambar 2. Hasil Uji Normalitas
Sumber: data olahan

## Gambar 3 Hasil Uji Kendall Tau
Hasil  dari  pengolahan  data  menggunakan  SPSS memiliki  nilai  sig  0,008;  nilai  yang  diperoleh  adalah 0,008, dimana data tersebut memiliki nilai signifikansi < 0,01  maka  data  tersebut  dapat  disimpulkan  terdapat hubungan yang signifikan antara kedua variabel tersebut yaitu  Sistem  Monitoring  dengan  Efektivitas  Proses Produksi.  Dengan  nilai  koefisien  korelasi  nya  sebesar 0,479  maka  antara  Sistem  Monitoring  dan  Efektivitas Proses  Produksi  dapat  dikelompokkan  sebagai  memiliki korelasi keeratan kuat.

## SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan didapatkan  bahwa  diperoleh  11 KPI pengukuran  kinerja rantai  pasok  pada  aktivitas  produksi  Pabrik  Gula. Seluruh KPI tersebut  dibagi  berdasarkan  beberapa perspektif  model  pengukuran  kinerja BSC (Balanced Scorecard) . Untuk perspektif Financial diperoleh 1 KPI , perspektif Customer diperoleh 1 KPI , perspektif Internal Business  Process diperoleh  7 KPI ,  dan  perspektif Learning  &  Growth sebanyak  2 KPI .  Selain  itu  sistem
Naufal  Hesantra  Harijadi  et  al.,  Perancangan  Sistem  Monitoring  Pengukuran  Kinerja  Produksi  Gula  Menggunakan  Model BSC-SCOR Pada Pabrik Gula
pengukuran  kinerja  yang  dirancang  pada  penelitian  ini berupa dashboard  monitoring  system berbasis  aplikasi Microsoft  Excel.  Pada dashboard  monitoring  system yang  telah  dirancang  dapat  digunakan  untuk  memantau kinerja  aktivitas  rantai  pasok  melalui  tingkat  aktivitas produksi  pada  setiap KPI serta  memantau  keseluruhan progres  hasil  kinerja  masing-masing  perspektif  pada model BSC .  Juga  berdasarkan  hasil  analisis  korelasi antara  Sistem  Monitoring  dengan  Efektivitas  Proses Produksi,  didapati  hasil  nilai  signifikansi  0,008  <  0,001 dan  koefisien  korelasi  0,479  yang  dapat  disimpulkan bahwa terdapat hubungan antara kedua variabel tersebut signifikan  kuat,  yang  artinya  penerapan  sistem monitoring  pada  kegiatan  proses  produksi  dapat mempengaruhi efektvitas proses produksi tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Aliakbari  Nouri,  F.,  Shafiei  Nikabadi,  M.,  &  Olfat,  L. 2019.  Developing  the  framework  of  sustainable service  supply  chain  balanced  scorecard  (SSSC BSC). International Journal of Productivity and Performance  Management , 68 (1),  148–170. https://doi.org/10.1108/IJPPM-04-2018-0149
Athaillah,  T.,  Hamid,  A.  H.,  &  Indra,  2018.  Analisis Efisiensi  Kinerja  Rantai  Pasok  Ikan  Tuna  Pada Cv. Tuah Bahari Dan Pt. Nagata Prima Tuna Di Banda  Aceh. Marine  Fisheries :  Journal  of Marine  Fisheries  Technology  and  Management ,
9 (2),
169–181. https://doi.org/10.29244/jmf.9.2.169-181
Azmiyati,  S.,  &  Hidayat,  S.  2017.  Pengukuran  Kinerja Rantai  Pasok  pada  PT.  Louserindo  Megah Permai Menggunakan Model SCOR dan  FAHP. Jurnal  Al-Azhar  Indonesia  Seri  Sains  Dan
Teknologi , 3 (4), 163. https://doi.org/10.36722/sst.v3i4.230
Bolstorff,  P.,  &  Rosenbaum,  R.  G.  2007. Supply  chain excellence: a handbook for dramatic improvement  using  the  SCOR  model  3rd  Ed . AMACOM/American Management Association. Chopra,  S.,  &  Meindl,  P.  2016. Supply  Chain Management Strategy,  Planning, and Operation Sixth  Edition .  Harlow:  Pearson  Education Limited.
Chotimah, R. R., Purwanggono, B., & Susanty, A. 2017. Pengukuran Kinerja Rantai Pasok Menggunakan
Metode SCOR dan AHP Pada Unit
Pengantongan  Pupuk  Urea  PT.  Dwimatama Multikarsa  Semarang. Industrial  Engineering Online Journal , 6 (4), 1–8.
El-Garaihy,  W.  H.  2021.  Analysis  of  supply  chain operations  reference  (SCOR)  and  balanced scorecard  (BSC)  in  measuring  supply  chains efficiency using DEMATEL and DEA techniques. Journal  of  Global  Operations  and Strategic Sourcing , 14 (4),
680–700. https://doi.org/10.1108/JGOSS-07-2020-0034
Frederico,  G.  F.,  Garza-Reyes,  J.  A.,  Kumar,  A.,  &
Kumar,  V.  2021.  Performance  measurement  for supply chains in the Industry 4.0 era: a balanced scorecard  approach. International  Journal  of Productivity  and  Performance  Management ,
70 (4),  789–807.  https://doi.org/10.1108/IJPPM- 08-2019-0400
Hasibuan,  A.,  Arfah,  M.,  Parinduri,  L.,  Hernawati,  T., Suliawati, Harahap, B., Sibuea, S. R., Sulaiman, O.  K.,  &  Purwadi,  A.  2018.  Performance analysis  of  Supply  Chain  Management  with Supply  Chain  Operation  reference  model. Journal of  Physics:  Conference  Series , 1007 (1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1007/1/012029
Liu,  Y.,  Xu,  J.,  &  Xu,  M.  2018.  Green  Construction
Supply Chain Performance Evaluation Based on BSC-SCOR. 2018 15th International Conference  on  Service  Systems  and  Service Management (ICSSSM) , 1–6. https://doi.org/10.1109/ICSSSM.2018.8465071
Nurhandayani,  A.,  &  Noor,  A.  M.  2018.  Pengukuran Kinerja  Rantai  Pasok  Cv.  Vio  Burger  Dengan Menggunakan  Model  Supply  Chain  Operation Reference  (Scor)  Dan  Metode  Analytical Hierarchy Process (Ahp). Jurnal Ilmiah
Teknologi  Dan  Rekayasa , 23 (3),  206–219. https://doi.org/10.35760/tr.2018.v23i3.2470
Sri  Hartini,  Sawarni  Hasibuan,  &  Kimberly  Febrina Kodrat.  2019.  Analisis  Key  Performance Indicator  Sebagai  Alat  Pengukuran  Kinerja Rantai Pasok Produk Garam Industri
Mengunakan  Metode  SCOR-AHP. Talenta Conference  Series:  Energy  and  Engineering (EE) , 2 (4). https://doi.org/10.32734/ee.v2i4.663