https://jurnal.itg.ac.id/index.php/kalibrasi DOI: 10.33364/kalibrasi/v.22-1.1579

## Optimasi Rantai Pasok Beras dengan Supply Chain Operational References Model dan Analytical Hierarchy Process
Encep Jianul Hayat 1* 1 Institut Teknologi Garut, Indonesia
*email: encepjian@itg.ac.id Info Artikel ABSTRAK Dikirim: 11 Januari 2024 Diterima: 10 April 2024 Diterbitkan: 30 Mei 2024
Rantai  pasok  beras,  khususnya  di  Kabupaten  Garut,  melibatkan berbagai  tahapan  mulai  dari  petani  hingga  konsumen.  Tahapan  ini seringkali  rumit  dan  panjang,  menyebabkan  peningkatan  harga produksi.  Artikel  ini  mengkaji  pentingnya  perbaikan  pada  rantai pasok untuk meningkatkan efisiensi dan menurunkan biaya. Supply Chain  Operational  References  Model (SCOR)  dan Analytical Hierarchy Process (AHP) adalah metode yang digunakan, penelitian ini berfokus pada evaluasi kinerja rantai pasok dan mengidentifikasi mata  rantai  dengan  kinerja  rendah.  Pendekatan  ini  didukung  oleh wawasan  dari  praktisi  serta  pakar  rantai  pasok  beras  dari  BULOG, mengarah  pada  rancangan  model  yang  lebih  efisien  untuk  rantai pasokan. Hasil penelitian menunjukkan permasalahan utama dalam rantai pasok adalah panjangnya rantai yang berakibat pada konsumsi sumber daya yang berlebih, baik dalam bentuk energi, transportasi, maupun  biaya.  Melalui  analisis  yang  mendalam,  ditemukan  bahwa optimasi aliran rantai pasok mulai dari petani, selanjutnya pengepul gabah,  penggilingan,  distributor,  hingga  ke  retail  dan  konsumen dapat mengurangi pemborosan sumber daya secara signifikan. Dalam konteks keislaman, penelitian ini mengeksplorasi bagaimana prinsip- prinsip efisiensi dan keberkahan dalam Islam dapat diterapkan untuk menciptakan sistem rantai pasok yang lebih berkelanjutan dan adil.

## Kata kunci:
Analytical Hierarchy Process ; Efesiensi;
Rantai Pasok Beras;
Supply Chain Operational
References Model .

## 1. PENDAHULUAN
Rantai  pasokan  beras,  sebagai  komoditas  pokok  dalam  kehidupan  sehari-hari,  umumnya  memiliki  tahapan yang  panjang  dan  kompleks,  terutama  di  Kabupaten  Garut  [1].  Proses  distribusi  dari  supplier  awal  menuju konsumen beras ini, yang melibatkan petani, pengepul, penggilingan, distributor, hingga konsumen, seringkali menyebabkan peningkatan harga produksi yang signifikan [2]. Fenomena ini menimbulkan pertanyaan penting mengenai  bagaimana  prinsip  efisiensi,  salah  satu  nilai  utama  dalam  Islam,  dapat  diterapkan  untuk mengoptimalkan rantai pasok [3] [4] [5].
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menjelajahi  cara-cara  untuk  mengoptimalkan Supply  Chain beras  di  wilayah  Kabupaten Garut  dengan  mengintegrasikan  prinsip-prinsip  keislaman  melalui  penggunaan Supply Chain Operational References Model (SCOR) dan Analytical Hierarchy Process (AHP) [6] [7]. Hal ini tidak hanya ditujukan untuk pengurangan biaya produksi, tetapi juga untuk memastikan bahwa seluruh proses pasokan berjalan sesuai dengan nilai-nilai keadilan dan keberkahan yang diajarkan dalam Islam [8].
Artikel ini akan membahas bagaimana panjangnya rantai pasokan beras yang terjadi dan dampaknya terhadap biaya produksi, dengan tujuan menciptakan sistem yang lebih efisien, adil, dan berkelanjutan. Proses rantai pasokan beras yang terjadi seperti pada Gambar 1 yaitu:
Gambar 1. Rantai Pasok Beras di Kabupaten Garut

## 2. METODE PENELITIAN
Pendekatan yang diambil yaitu menggabungkan prinsip-prinsip teknik industri untuk mengoptimalkan Supply Chain beras  yang  terjadi  di  Kabupaten  Garut.  Pada  awalnya,  dilakukan  pengamatan  mendalam  terhadap kegiatan pasokan, yang menyoroti masalah utama yaitu panjangnya tahapan pasokan yang terjadi menimbulkan inefisiensi dan peningkatan harga beras [9].
Dalam rangka mengatasi masalah ini, penelitian ini mengusulkan model rancangan baru dari  rantai pasok yang efisien dan optimal [10]. Proses ini dimulai dengan menerapkan Model Supply Chain Operational References (SCOR) untuk mengonfigurasi, menghubungkan, dan mengkoordinasikan berbagai elemen rantai pasok dari petani ke konsumen  [11]. SCOR diterapkan untuk mengidentifikasi dan meningkatkan kinerja rantai pasok, yang menekankan penggunaan sumber daya yang efektif dan efisien [12]. Sehingga permasalahan dijelaskan dalam Gambar 2 yaitu:
Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) digunakan sebagi tools untuk menganalisis dan memprioritaskan berbagai aspek dari model rantai pasok yang diusulkan. AHP membantu dalam membuat keputusan berbasis data yang objektif [9] [13].
Kedua metode ini, SCOR dan AHP, digunakan bersamaan untuk mengevaluasi dan memilih model efisien dari rantai pasok beras [6]. Dalam melakukan ini, penelitian juga mempertimbangkan pandangan para pakar dan praktisi yang professional pada bidang tersebut seperti dari BULOG, memastikan bahwa model yang diusulkan tidak  hanya  efisien  secara  teknis,  tetapi  juga  sejalan  dengan  nilai-nilai  keislaman  tentang  keadilan  dan keberlanjutan [13]. Proses penelitian diuraikan dalam gambar 3 yaitu:

## Gambar 3. Proses Penelitian
Model  dasar  manajemen  rantai  pasokan  adalah  konfigurasi  [14].  Model  konfigurasi  ini  menggambarkan pemasok, produsen, pedagang, pengecer, dan konsumen dalam rantai pasokan beras [11] [15]. Penjelasan ini akan membantu Anda memahami cara kerja rantai pasokan. Hubungan ini kemudian mewakili hubungan antar unsur  pemasok  (petani)  hingga  konsumen,  sedangkan  koordinasi  mewakili  hubungan  anggota  rantai  pasok yang menghasilkan  informasi sebagai umpan balik [16]. Setelah Anda mengetahui model rantai pasokan Anda, langkah selanjutnya adalah menggunakan SCOR. Model ini digunakan untuk mengeksplorasi cara kerja model integrasi. Supply beras yang pendek menggunakan  pendekatan model SCOR dan pertimbangan multi-ahli [17].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengukuran  kinerja Suplly  Chain dilakukan  menggunakan  model  SCOR  11.0. SCOR yaitu  model  referensi proses yang dikembangkan oleh Supply Chain Council sebagai alat diagnostik untuk mengatur rantai pasokan. [17].  SCOR  dapat  berfungsi  untuk  mengukur  kinerja  rantai  pasokan  suatu  perusahaan,  meningkatkan kinerjanya,  dan  berkomunikasi  dengan  pemangku  kepentingan.  Ruang  lingkup  SCOR  diilustrasikan  pada Gambar 4 berikut:
Implementasinya selanjutnya dilakukan terlebih dahulu dengan metode AHP dengan menggunakan langkah- langkah formulasi atau rumus dengan menggunakan software microsoft excel, yaitu:
1) Temukan mean  geometrik menggunakan  fungsi GEOMEAN  di  Microsoft  Excel .  Pada mean geometrik yaitu untuk mencari mean geometrik dari sekumpulan data positif.
2) Mendapatkan hasil rata-rata geometrik, masukkan ke dalam tabel perhitungan berikut, yaitu hasil rata-rata geometriknya adalah 1, 5, dan 6.
3) Bagi baris kosong dengan kolom kosong untuk mendapatkan hasil baris kosong. Kode yang sama.
4) Mencari jumlah setiap baris dan membagi total kolom dengan total baris.
5) Selanjutnya kita perlu menghitung rata-rata setiap baris untuk menentukan nilai bobot, namun jika lapisan diatas lapisan hasil perhitungan memiliki nilai bobot 1, nilai bobot parsial yang dihasilkan sama  dengan  nilai  bobot  keseluruhan.  Sebaliknya,  jika  bobot  nilai  pada  level  diatas  level  yang dihitung bukan 1, nilai bobot parsial didapat dengan mengalikan nilai bobot level atas dengan bobot keseluruhan.
6) Mendapatkan nilai penjumlahan serta hasil tertimbang, carilah nilai CI (Consistency Index) dan CR (Consistency  Ratio) ,  sebelum  mencari  hasil  perkalian  nilai  penjumlahan  tersebut  dengan  Cari lambda (λ). Nilai bobot • Selanjutnya setelah diperoleh λmax, kita hitung indeks konsistensi (CI), dan berdasarkan hasilnya kita cari indeks rasio konsistensi (CR).
Berdasarkan  hasil  pembobotan  yang dilakukan  pada  level  ke  3  dipilih  model  A.  Karena  mendapatkan  nilai bobot tertinggi yaitu 0,41 dan bobot antara model ini dengan model B dan C berbeda cukup besar. Peneliti menyajikan hasil pembobotan pada struktur hierarki seperti pada Gambar 5:
Pemilihan Model Rantai Pasok Beras Yang Paling Optimum
Waktu (0.21) Kualitas (0.22) Pengiriman (0.15) Fleksibilitas (0.17) Biaya (0.25) Model A (0.41) Model B (0.31) Model C (0.28)
Gambar 5. Model Rantai Pasok Efisien
Maka rantai pasok beras yang optimal yaitu dapat dilihat pada Gambar 6:
PETANI PENGEPUL GABAH PENGGILINGAN GABAH DISTRIBUTOR RETAIL KONSUMEN
Gambar 6. Model Rantai Pasok Beras Optimal
Model  rantai  pasok  beras  yang  optimal  melibatkan  satu stakeholder perantara  yaitu  pengepul  gabah.  Pada model  ini,  pengepul  gabah  akan  menjadi  perantara  dan  menjadi  pemasok  kedua  setelah  petani  untuk penggilingan gabah. Pada model ini, petani juga dapat mengumpulkan hasil panen padi kepada pengepul gabah, sehingga proses distribusi menjadi tidak tercecer.

## 4. KESIMPULAN (10 PT)
Berdasarkan hasil pengolahan dan pembahasan, diambil kesimpulan sebagai berikut:
1) Struktur  rantai  pasokan  beras  di  kawasan  Sukawenig  Kabupaten  Garut  dimulai  dari  hulu  hingga hilir. Maka hasil observasi yaitu dimulai dari pemasok awal yaitu petani sebagai Supplier , pengepul gabah, penggilingan padi, pengepul beras, pedagang, pengecer, dan konsumen.
2) Situasi  kinerja  dari Supply  Chain beras  di  Kecamatan  Sukawening  Kabupaten  Garut  dinilai  baik karena  setiap Supply  Chain memberikan  kontribusi  yang  baik.  Secara  komputasi,  setiap  anggota rantai pasokan diklasifikasikan ke dalam kategori “baik” dan “cukup” berdasarkan hasil evaluasi, dengan beberapa peringkat masuk dalam kategori “buruk”.
3) Permasalahan alur rantai pasok beras di kawasan Sukawening Garut adalah rantai pasok dari hulu ke  hilir  terlalu  panjang.  Panjang  rantai  pasok  beras  mempunyai  beberapa  kelemahan  yang disebabkan oleh adanya biaya yang dikeluarkan dari satu rantai ke rantai lainnya, dan banyak pelaku yang mengeksploitasi panjang rantai pasok tersebut. tidak stabil. Tautan terakhir yang dihasilkan akan tinggi.
Berdasarkan hasil perhitungan dan menurut ahli materi maka model Supply Chain yang dipilih yaitu Model A dengan  aliran  pasokan  beras  mulai  dari  petani  sebagai Supplier ,  perantara  yaitu  pengepul  gabah,  bagian manufaktur yaitu penggilingan padi, pedagang pengecer, dan konsumen dengan bobot yang dihasilkan sebesar 0,41. Ini dapat mengurangi konsumsi sumber daya baik uang, transportasi, maupun energi dalam aliran produk.

## REFERENSI (10 PT)
[1] V. S. Yadav, “Exploring the application of Industry 4.0 technologies in the agricultural food supply chain:  A  systematic  literature  review,” Comput.  Ind.  Eng. ,  vol.  169,  2022,  doi: 10.1016/j.cie.2022.108304.
[2] T. M. Yeh, “Relationship stability and supply chain performance for smes: From internal, supplier, and customer  integration  perspectives,” Mathematics ,  vol.  8,  no.  11,  pp.  1–18,  2020,  doi: 10.3390/math8111902.
[3] Y. Wu, Y. Wang, X. Xu, and X. Chen, “Collect payment early, late, or through a third party’s reverse factoring  in  a  supply  chain,” Int.  J.  Prod.  Econ. ,  vol.  218,  pp.  245–259,  Dec.  2019,  doi: 10.1016/J.IJPE.2019.04.040.
[4] K. Jagan Mohan Reddy, A. Neelakanteswara Rao, and L. Krishnanand, “A review on supply chain performance  measurement  systems,” Procedia  Manuf. ,  vol.  30,  pp.  40–47,  2019,  doi: 10.1016/j.promfg.2019.02.007.
[5] M. Delgado-Verde and I. Díez-Vial, “New product development and supplier involvement: the role of R&D collaboration with supporting organisations,” J. Technol. Transf. , vol. 49, no. 2, pp. 518–541, 2024, doi: 10.1007/s10961-023-09998-6.
[6] H. Padillah, Y. H. Chrisnanto, and A. Wahana, “Model Supply Chain Operation Reference (SCOR) dan Analytic Hierarchy Process (AHP) untuk Sistem Pengukuran Kinerja Supply Chain Management,” Pros. SNST , pp. 31–36, 2016.
[7] H.  Aulawi,  W.  A.  Kurniawan,  D.  M.  Arifin,  and  E.  J.  Hayat,  “The  determination  of  regional development priorities,”  in IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering ,  2018.  doi: 10.1088/1757-899X/434/1/012248.
[8] H. Shee, S. J. Miah, L. Fairfield, and N. Pujawan, “The impact of cloud-enabled process integration on supply chain performance and firm sustainability: the moderating role of top management,” Supply Chain Manag. , vol. 23, no. 6, pp. 500–517, 2018, doi: 10.1108/SCM-09-2017-0309.
[9] R. Kumar, S. S. Padhi, and A. Sarkar, “Supplier selection of an Indian heavy locomotive manufacturer: An integrated approach using Taguchi loss function, TOPSIS, and AHP,” IIMB Manag. Rev. , vol. 31, no. 1, pp. 78–90, 2019, doi: 10.1016/j.iimb.2018.08.008.
[10] A. Rakhman, M. Machfud, and Y. Arkeman, “Kinerja Manajemen Rantai Pasok dengan Menggunakan Pendekatan Metode Supply Chain Operation Reference (SCOR),” J. Apl. Bisnis dan Manaj. , vol. 4, no. 1, pp. 106–118, 2018, doi: 10.17358/jabm.4.1.106.
[11] S. H. Huan, S. K. Sheoran, and G. Wan, “A review and analysis of supply chain operations reference (SCOR)  model,” Supply  Chain  Manag. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  23–29,  2004,  doi: 10.1108/13598540410517557.
[12] E. Kusrini and S. Miranda, “Determining Performance Metrics of Supply Chain Management in Make- to-Order Small-Medium Enterprise Using Supply Chain Operation Reference Model (SCOR Version 12.0),” Math. Model. Eng. Probl. , vol. 8, no. 5, pp. 750–756, 2021, doi: 10.18280/mmep.080509.
[13] S.  Gupta  and  M.  C.  Chiu,  “Procurement  during  early  product  development  using  adaptive  AHP decision-making,” Proc. 2020 IISE Annu. Conf. , no. May, pp. 73–78, 2020.
[14] A.  K.  Sinha  and  A.  Anand,  “Development  of  a  supply  chain  configuration model  for  new  product development:  a  multi-objective  solution  approach,” Soft  Comput. ,  vol.  25,  no.  13,  pp.  8371–8389, 2021, doi: 10.1007/s00500-021-05761-x.
[15] A. Biahmou, T. Majić, J. Stjepandić, and N. Wognum, “A platform-based OEM-supplier collaboration ecosystem  development,” Adv.  Transdiscipl.  Eng. ,  vol.  10,  pp.  436–445,  2019,  doi: 10.3233/ATDE190150.
[16] P.  Hong,  S.  Jagani,  P.  Pham,  and  E.  Jung,  “Globalization  orientation,  business  practices  and performance outcomes: an empirical investigation of B2B manufacturing firms,” J. Bus. Ind. Mark. , vol. 38, no. 10, pp. 2259–2274, 2023, doi: 10.1108/JBIM-02-2021-0098.
[17] R.  Wahyuniardi,  M.  Syarwani,  and  R.  Anggani,  “Pengukuran  Kinerja  Supply  Chain  Dengan Pendekatan Supply Chain Operation References (SCOR),” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 16, no. 2, p. 123, 2017, doi: 10.23917/jiti.v16i2.4118.