JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 2, April 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i2.4014
Hal 2 96 − 304 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Evaluasi Kinerja Rantai Pasok Perpustakaan Institut Teknologi Telkom Purwokerto Menggunakan Supply Chain Operational Reference (SCOR) Model Berbasis Objective Matrix (OMAX)
Jihan Shinta Celina 1 , Dwi Mustika Kusumawardani 1 , M. Yoka Fathoni 2,*
Fakultas Informatika, S1 Sistem Informasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia Email: 1 17103095@ittelkom-pwt.ac.id, 1 dwimustika@ittelkom-pwt.ac.id , 2 myokafathoni@ittelkom-pwt.ac.id Email Penulis Korespondensi: myokafathoni@ittelkom-pwt.ac.id Submitted 11-04-2022 ; Accepted 19-04-2022 ; Published 29-04-2022

## Abstrak
IT  Telkom  Purwokerto  mempunyai  beberapa  fasilitas,  salah  satunya  adalah  perpustakaan  IT  Telkom  Purwokerto.  Perpustakaan mempunyai banyak sekali fasilitas gratis yang dapat digunakan oleh pengunjung tetapi harus mempunyai Kartu Tanda Mahasiswa. Fasilitas yang dimiliki seperti buku-buku pengetahuan setiap masing-masing jurusan, computer , majalah, dan lain-lain. Perpustakaan sendiri memiliki kerjasama dengan beberapa mitra, baik dalam daerah maupun luar daerah. Kerjasama ini memiliki beberapa program- program yang telah dibuat, tetapi belum terlaksana dengan baik atau maksimal. Saat ini beberapa program saja yang masih berjalan, salah satunya seperti peminjaman koleksi program tersebut bekerja sama dengan Perpustakaan Daerah.  Penelitian tentang evaluasi kinerja  kinerja  berdasarkan  rantai  pasok  yang  ada  di  perpustakaan  IT  Telkom  Purwokerto  ini  dilakukan  dengan  menggunakan pendekatan Supply  Chain  Operation  Reference  (SCOR) Model  berbasis Objective  Matrix (OMAX) . SCOR  membagi  proses  rantai pasok menjadi 5 proses antara lain Plan (proses perencanaan), Source (proses pengadaan), Make (proses produksi), Deliver (proses pengiriman), dan Return (proses pengembalian). Hasil analisis dari SCOR model selanjutnya dihitung dengan metode OMAX. OMAX dipilih  dalam  melakukan scoring  system penelitian  ini  dikarenakan  dapat  mengetahui  capaian  kinerja  setiap  indikator.  Hasil  dari penelitian ini berupa rekomendasi perbaikan untuk setiap traffic light system berwarna merah ada 13 parameter, warna kuning ada 4 parameter, dan warna hijau ada 12 parameter.
Kata Kunci: Supply Chain Management; SCOR; Evaluasi Kinerja; OMAX; Perpustakaan.

## Abstract
IT Telkom Purwokerto has several facilities, one of which is the IT Telkom Purwokerto library. The library has many free facilities that can be used by visitors but must have a Student Identity Card. Facilities owned such as knowledge books for each department, computers,  magazines,  and  others.  The  library  itself  has  cooperation  with  several  partners,  both  within  the  region  and  outside  the region. This collaboration has several programs that have been made, but have not been implemented properly or optimally. Currently, only a few programs are still running, one of which is borrowing the collection of the program in collaboration with the Regional Library. This research on performance evaluation based on supply chain in IT Telkom Purwokerto library was conducted using the Supply Chain Operation Reference (SCOR) approach based on Objective Matrix (OMAX). SCOR divides the supply chain process into  5  processes,  namely  Plan  (planning  process),  Source  (procurement  process),  Make  (production  process),  Deliver  (delivery process), and Return (return process). The results of the analysis of the SCOR model are then calculated using the OMAX method. OMAX was chosen in conducting this research scoring system because it can determine the performance achievement of each indicator. The results of this study are recommendations for improvement for each red traffic light system, there are 13 parameters, the yellow color has 4 parameters, and the green color has 12 parameters.
Keywords : Supply Chain Management; SCOR; Performance Evaluation; OMAX; Library.

## 1. PENDAHULUAN
Bidang  perindustrian  saat  ini  sangat  berkembang dengan  cepat. Persaingan  perindustrian  menjadi  tantangan  tersendiri bagi para perusahaan dalam menjalankan kegiatan bisnisnya. Perusahaan dituntut untuk dapat bersaing antar perusahaan satu dengan perusahaan lainnya untuk menciptakan barang atau jasa yang berkualitas. Produk yang berkualitas, murah, dan  cepat  pelaku  industry  mulai  sadar  bahwa  perbaikan  di  internal  sebuah  perusahaan  tidaklah  cukup  untuk mendapatkannya. Peran serta semua pihak diperlukan untuk mendukung ketiga aspek mulai dari supplier, manufacturer, serta distributor untuk menyampaikan produk sampai ke tangan pelanggan. Ketiga aspek tersebut tertuang dalam Supply Chain Management pada tahun 2000.
Adanya konsep tersebut yang sebelumnya hanya berfokus pada berubahnya bahan baku menjadi barang atau jasa, sekarang  berkembang  menjadi  sesuatu  yang  lebih  kompleks  sesuai  dengan  pengertian Supply  Chain  Management menurut  Heizer  &  Rander[1].  Aspek-aspek  yang  telah  ada  dari  semua  aktivitas  mulai  dari  material  datang  dari  pihak supplier,  kemudian  dilakukannya  pengolahan  menjadi  sebuah  produk,  sampai  dengan  produk  itu  didistribusikan  ke konsumen[2]. Beragamnya industry pada saat ini salah satunya adalah industri di bidang pendidikan atau akademik, salah satu  contohnya  adalah  Institut  Teknologi  Telkom  Purwokerto.  Perpustakaan  di  IT  Telkom  Purwokerto  melakukan kegiatan Supply Chain Management seperti, pembelian buku, proses jasa yang ditawarkan, dan pendistribusian ke pada customer perpustakaan[3]. Perpustakaan terus berupaya untuk mengoptimalkan jasa yang telah disediakan menjadi lebih baik hingga adanya kepuasan customer, lebih khususnya civitas akademika yaitu dosen, mahasiswa, dan termasuk staff, sehingga  perlu  dilakukannya  pengukuran  kinerja  menggunakan  SCOR  model  berabasis  OMAX  dikarenakan  SCOR model dapat mengevaluasi dari hulu hingga hilir[2], dan OMAX juga dapat mengetahui indikator yang perlu mengalami perbaikan[4].
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 2, April 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i2.4014
Hal 2 96 − 304 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Pengukuran kinerja Supply Chain dinilai sangat penting untuk mengurangi biaya, memenuhi kepuasan pelanggan serta  meningkatkan  keuntungan  dan  untuk  mengetahui  sejauh  mana  performansi supply  chain di  perusahaan[4]. Pengukuran kinerja dengan menggunakan Supply Chain  Operational  Reference dapat  mengukur perusahaan dari  hulu hingga  hilir.  Hal  inilah  yang  membuat Supply  Chain  Operational  Reference lebih  baik  daripada  metode  lain  untuk mengukur  kinerja  yang  cenderung  mengukur  internal  perusahaan[4].  Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk pengukuran kinerja adalah Supply Chain Operational Reference (SCOR) yang memiliki enam proses yaitu proses plan (perencanaan),  proses source (pengadaan),  proses make (produksi),  proses deliver (pengiriman),  proses return (pengembalian), dan proses enable [5]. SCOR memiliki standar kinerja yaitu reliability , responsiveness , agility , cost , dan asset management [6][15]. Model  ini dirancang untuk  membantu  dari dalam atau luar perusahaan, selain itu model ini meskipun  merupakan  model  yang  sangat  sederhana,  tetapi  model  SCOR  sebagai  alat  untuk  mendeskripsikan, menganalisis,  dan  meningkatkan  rantai  pasok  terbukti  kuat  dan  tangguh[5].  Model  SCOR  dikembangkan  oleh Supply Chain  Council (SCC)[4].  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penilaian  kinerja  pada  sebuah  rantai  pasok  adalah pengiriman, pemenuhan permintaan, pengaturan inventrasi dan aset, fleksibilitas produksi, jaminan, biaya-biaya proses [4]. Kelebihan  dari  model  SCOR  adalah  mampu  menggambarkan  rantai  pasok  yang  sangat  sederhana  dan  kompleks, model ini juga telah mampu mneggambarkan dan memberikan dasar untuk perbaikan rantai pasokan untuk proyek global serta proyek-proyek spesifik  lokasi[4].  Model  referensi  berbasis proses yang sering  dipakai  dalam pengukuran kinerja rantai pasok adalah model supply chain operations reference (SCOR). Model SCOR yang dikenal dapat menghubungkan business processes, performance metrics, standard practices, dan people skills ke dalam sebuah struktur selaras[6]. SCOR memiliki 3 level yaitu Top Level (Level 1), Configuration level, dan process element level [7] . Model yang digunakan untuk perhitungan pembobotan juga menggunakan Objective Matrix (OMAX). Objective Matrix adalah OMAX, value tiap level akan ditetapkan sehingga dapat diketahui pencapaian kinerja dari setiap indikator kinerja. Kelebihan  dari  metode  OMAX  adalah  relatif  sederhana  dan  mudah  dipahami,  mudah  dilaksanakan  dan  tidak memerlukan  keahlian  khusus,  dan  datanya  mudah  didapat[8].  OMAX  menentukan  kriteria-kriteria  kritis  dalam meningkatkan produktivitas pada lini kegiatan produksi[9]. perhitungan scoring system dilakukan dengan menggunakan metode Objective  Matrix (OMAX),  dan  menggunakan  analisa Traffict  Light  System untuk  mengetahui  indicator  dan mempermudah dalam memahami pencapaian kinerja perusahaan[10] yang masuk dalam kategori warna merah, kuning dan hijau[10] [11].
Evaluasi adalah penggunaan teknik penilaian untuk mengukur kebutuhan pemakai serta tujuan-tujuan yang dapat mencapai suatu program dalam proses mengoleksi, menganalisa dan mengartikan informasi atau sebagai bentuk intruksi [12]. Pengukuran kinerja merupakan tindakan pengukuran yang dilakukan terhadap berbagai aktivitas dalam rantai nilai yang ada pada perusahaan[13].
Penelitian sebelumnya dengan judul “Pengukuran Kinerja Rantai Pasok Menggunakan Metode SCOR dan AHP Pada  Unit  Pengantongan  Pupuk  Urea  PT.  Dwimatama  Multikarsa  Semarang”  membahas  mengenai  mengukur  kinerja Rantai  Pasok  menggunakan  metode  SCOR  pada  Unit  Pengantongan  Pupuk  Urea  dan  adanya  pembobotan  tiap  metric dengan menggunakan AHP. Penelitian ini dilakukan di PT. Dwimatama Multi Semarang[4]. Membahas tentang evaluasi mengenai  kinerja  rantai  pasok  perusahaan,  dan  mengidentifikasi  indicator  yang  bermasalah,  serta  menentukan  usulan perbaikan pada indikator tersebut. Penelitian ini didapatkan total kinerja rantai pasok PT. DMK adalah sebesar 73,344 yang masuk dalam kategori baik. Tetapi masih terdapat beberapa indicator kinerja yang masuk dalam kategori average dan  marginal  untuk  dilakukan  perbaikan.  Perbaikan  tersebut  diberikan  berdasarkan  best  practice  yang  ada  di  metode SCOR[4].  penelitian  sebelumnya  mengukur,  mengusulkan,  dan  mengimplementasikan  rantai  pasok  dengan  beberapa metode  yang  digunakan  seperti  SCOR  model,  AHP,  ARENA  dengan  studi  literature,  sedangkan  dalam  peneltian  ini menggunakan SCOR model berbasis OMAX. Penelitian selanjutnya untuk mengevaluasi kinerja perpustakaan IT Telkom Purwokerto  berdasarkan  manajemen  rantai  pasok  dengan  menggunakan  SCOR  model  berbasis  OMAX  untuk meningkatkan kinerja agar lebih baik, dan mencapai tujuan yang telah diciptakan.
Berdasarkan  permasalahan  yang  ada  di  Perpustakaan  IT  Telkom  Purwokerto  maka  penelitian  tentang  evaluasi kinerja berdasarkan rantai pasok perlu dilakukan untuk mengukur kinerja perpustakaan tersebut. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan SCOR model berbasis Objective Matrix (OMAX).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Diagram Alir Penelitian
Diagram  alir  penelitian  dibuat  untuk  membantu  dan  mempermudah  jalannya  penelitian,  penyusunan  laporan  dan  agar penelitian ini dapat berjalan dengan berpacu pada alur yang telah dibuat. Diagram alir penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.1
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 2, April 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i2.4014
Hal 2 96 − 304 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Berdasarkan  Gambar  1  dapat  diketahui  bahwa  diagram  alir  penelitian  yang  dilakukan  di  Perpustakaan  Institut Teknologi Telkom Purwokerto yaitu :
a. Pertama yang dilakukan adalah pengumpulan data dengan studi literatur dengan cara mencari jurnal atau paper, thesis, dan  skripsi  terdahulu  untuk  menguatkan  dasar  teori  yang  digunakan.  Observasi  dilakukan  untuk  melihat  keadaan lingkungan di tempat yang ingin dijadikan penelitian. Wawancara untuk mendapatkan data yang asli.
b. Pada  tahap  mengevaluasi  bisnis  proses  dengan  SCOR  Model  pertama  dilakukan  identifikasi  proses  bisnis  untuk mengetahui  aliran  proses  dari  satu  proses  ke  proses  yang  lain.  Model  SCOR  merupakan  suatu  model  yang dikembangkan oleh Supply Chain Council (SCC). Menurut Pujawan, SCOR adalah model yang berdasarkan proses. Penerapan metode SCOR pada supply chain management menyediakan pengamatan dan pengukuran proses supply chain secara menyeluruh. Model SCOR meliputi tiga level proses. Ketiga level tersebut menunjukkan bahwa SCOR melakukan  penguraian  atau  dekomposisi  proses  dari  yang  umum  ke  yang  detail  [7].  Pemetaan  hirarki  SCOR digunakan  untuk  memetakan  indikator  yang  digunakan  dalam  menghitung  data  terkait  analisa  kinerja  pada Perpustakaan Institut Teknologi Telkom Purwokerto. Terakhir dilakukannya penetapan KPI yang digunakan sebagai patokan untuk data dalam menghitung proses.
c. Pada tahap menganalisa dengan OMAX yang merupakan suatu sistem pengukuran produktivitas parsial untuk melihat perkembangan produktivitas pada elemen-elemen pada perusahaan dengan kriteria produktivitas yang sesuai dengan tingkat  kepentingan  elemen  tersebut.  Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  pengukuran  produktivitas menggunakan OMAX adalah menentukan kriteria-kriteria kritis dalam meningkatkan produktivitas pada lini kegiatan produksi, menentukan indikator produktivitas pada bentuk ratio untuk setiap kriteria produktivitas, pengumpulan data lini  produksi,  penetuan  nilai  ratio  produktivitas  aktual,  perhitungan  nilai  produktivitas  standar  perusahaan, menentukan  target,  penentuan  bobot  ratio,  penentuan  skor  aktual,  penentuan  nilai  produktivitas  setiap  periode, penetuan  nilai  produktivitas  keseluruhan,  evaluasi  produktivitas  dan  perencanaan  produktivitas  di masa  yang  akan datang[14]. Pertama dilakukan pembobotan KPI dari  penetapan KPI yang telah dipilih dan ditanyakan, melakukan scoring system dari masing-masing atribut pada setiap proses, untuk menghasilkan score dan value . Terakhir, dengan melakukan penilaian Traffict Light System dari value yang telah didapatkan pada scoring system . Data didapatkan dari proses penetapan KPI.
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 2, April 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i2.4014
Hal 2 96 − 304 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 2.2 Pengumpulan Data
Sebelum  melakukan  pengolahan  data  penliti  mengumpulkan  data  awal  terlebih  dahulu  sebagai  pertimbangan  dalam perhitungan data dengan 2 metode yaitu :
a. Observasi Lapangan dan Wawancara
Dilakukan dengan pengamatan secara langsung di Perpustakaan Institut Teknologi Purwokerto kegiatan keseharian mengenai berjalannya rantai pasok. Wawancara juga dilakukan kepada Kepala Urusan dan Staff Perpustakaan Institut Teknologi Telkom Purwokerto. b. Studi literature
Pengumpulan  data  berdasarkan  jurnal  dan  penelitian  terdahulu  terkait  Evaluasi  kinerja  berdasarkan  rantai  pasok menggunakan Supply Chain Operational Reference (SCOR) Model Berbasis Objective Matrix (Omax).

## 2.3 Pengolahan Data
Setelah  mendapatkan  data  yang  dibutuhkan,  kemudian  dilakukan  pengolahan  data  menggunakan  metode  yang  sesuai dengan permasalahan yang ada. Berikut merupakan tahapan pengolahan data yang dilakukan : a. Identifikasi supply chain perusahaan Identifikasi supply chain perusahaan dilakukan dengan mengamati dan menyusun kerangka supply chain perusahaan dengan pendekatan model SCOR. b. Pemetaan Indikator setiap matriks SCOR Model
Pementaan kinerja dibuat berdasarkan model Scor 12.0 dengan mengidentifikasi matriks proses, attribute, dan KPI. Proses  yang  ada  dan  digunakan  seperti Plan (Proses  Perencanaan), Make (Proses  mengolah  bahan  baku), Source (Proses  pengadaan  bahan  baku), Deliver (Proses  Pengiriman), Return (Proses  Pengembalian),  dan Enable (Proses pengelolaan)[15].
c. Validasi Data KPI
Validasi  Data  KPI  dilakukan  uji  validitas  dan  reliabilitas  bertujuan  untuk  mengetahui  nilai  hitung.  Uji  validitas dilakukan dengan menggunakan SPSS 25.0. Untuk menentukan final indikator.
d. Pembobotan kriteria KPI
Pembobotan kriteria KPI dilakukan dengan menentukan indikator yang masuk dalam setiap kriteria. Kriteria tersebut kemudian  dirankingkan  dengan  cara  menjumlahkan  hasil  kriteria  dari  kuisioner  yang  didapat  kemudian  dilakukan rata-rata.
e. Scoring Systems dengan OMAX
Scoring system dilakukan dengan menggunakan metode Objective Matrix (OMAX). Indikator Traffic Light System dijelaskan dengan beberapa warna yaitu warna hijau yang berarti sudah tercapinya indicator kinerja. f. Pengukuran Performansi Supply Chain
Pengukuran performansi Supply Chain secara keseluruhan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengolahan Data
Kuesioner  awal  berisikan  31  KPI  yang  diberikan pada  pihak  Kepala  Urusan  dan  Staff  yang  dirasa paling  mengetahui mengenai  permasalah  dan  kondisi  yang  ada,  kemudian  dilakukan  validasi,.  Setelah  dilakukan  validasi  kemudian dilakukangan pembobotan peringkat indikator, dan perhitungan scoring system dilakukan dengan menggunakan metode Objective  Matrix (OMAX),  dan  menggunakan  analisa Traffict  Light  System untuk  mengetahui  indikator  yang  masuk dalam kategori warna merah, kuning dan hijau.

## 3.2 Pembobotan Indikator
Pembobotan indikator KPI dilakukan dengan menentukan indikator yang masuk dalam setiap kriteria. Kriteria tersebut kemudian dirankingkan dengan cara menjumlahkan hasil indikator dari kuisioner yang didapat kemudian dilakukan rata- rata.
Tabel 1 . Pembobotan Peringkat Indikator No Indikator Peringkat 1 Indikator Make 1 2 Indikator Source 0.181818182 3 Indikator Plan 0.166666667 4 Indikator Return 0.138888889 5 Indikator Enable 0.082417582 6 Indikator Deliver 0
Hasil ranking tersebut digunakan untuk peringkat setiap indikator.
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 2, April 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i2.4014
Hal 2 96 − 304 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 3.3 Scoring System
Perhitungan scoring system dilakukan dengan menggunakan Objective Matrix (OMAX). Indicator Traffic Light System dijelaskan  dengan  beberapa  warna  yaitu  warna  hijau  yang  berarti  sudah  tercapainya  indikator  kinerja.  Ketercapaian indikator suatu kinerja dilihat berdasarkan nilai ketercapaian parameter dari nilai performance. Warna kuning merupakan nilai sudah mendekati target tetapi indicator kinerja belum mecapai target. Warna merah yang berarti perlu melakukan perbaikan dikareakan nilai masih di bawah target[11]. Hasil dapat dilihat pada Tabel 2 sampai 7.
Tabel 2 . Scoring System Indikator Plan Ketepatan Dalam Pengiriman Baik Waktu Dan Jumlah Ketanggapan Dalam Perencanaan (Hari) Ketanggapan Dalam Menanggapi Kerugian (Waktu/Kasus) Perencanaan Biaya (Bulan) Performance 0.9 14 7 0.98 10 1 7 7 1.00 9 -0.05 -35 -28 0.93 8 -0.05 -29 -23 0.94 7 0.1 -23 -18 0.95 6 0.28 -17 -13 0.96 5 0.47 -11 -8 0.97 4 0.66 -5 -3 0.98 3 0.85 1 2 0.99 2 0.016 -9 -486 0.05 1 0.26 -19 -972.66 0.97 0 0.8 30 1460 0.83 Score 3 10 10 4 Weight 0.30 90% 80% 0.90 Value 0.9 9 8 3.6
Berdasarkan  pada  Tabel  2  yang  berada  pada  warna  merah  adalah  atribut reliability dengan  score  level  3  dan termasuk dalam kategori low atau rendah, warna hijau adalah Responsiveness dan Agility dengan score 10 , yang berarti very good atau telah tercapainya nilai dari suatu atribut, dan warna kuning adalah Asset management dengan score 4 yang berarti good dimana nilai atibut hampir mencapai target .
Tabel 3 . Scoring System Indikator Make
Rekaman Catatan Kehilangan (Kejadian/ Tahun) Waktu Proses Melakukan Pelabelan Dan Perilisan Koleksi Yang Dimiliki (Item/Menit) Teanga Kerja Yang Digunakan Pada Layanan Biaya Tenaga Kerja (Berapa Persen/Anggaran) Kapasitas Sumber Daya Dari Pekerjaan Yang Ada (Orang/Kegiatan) Performance 46 20 1 3 1 10 0 10 2 3 8 9 322 16.66 9 5 -20 8 276 16.38 8 4.5 -16.5 7 230 16.11 7 4 -13 6 184 15.83 6 3.5 -9.5 5 138 15.55 5 3 -6 4 92 15.27 4 2.5 -2.5 3 46 15 3 2 1 2 -27 20 2.66 1.33 1.33 1 -100 19 2.33 0.66 1.66 0 219 18 1 2 2 Score 3 2 0 5 3 Weight 82% 0.70 0.50 0.90 0.90 Value 2.46 1.4 0 4.5 2.7
Beradasarkan pada Tabel 3 yang berada pada warna merah yaitu atribut Reliability dengan score 3 , Responsiveness dengan score 2 , Agility dengan score level 0 , dan Asset management dengan score 3, dan termasuk dalam kategori low atau rendah.  Warna kuning adalah Cost dengan score level 5 yang berarti Good atau sudah cukup baik.
Tabel 4 . Scoring System Indikator Source
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 2, April 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i2.4014
Hal 2 96 − 304 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Pesanan Sesuai Target (Jumlah/Hari) Waktu Dalam Pembayaran Dan Pemilihan Terhadap Pemasok (Menit) Rekapan Jumlah Setiap Koleksi Yang Dibeli Mempertimbang kan Biaya Terkait Koleksi Yang Dibeli Pesanan Sesuai Harapan Performance 100 0.6 0.02 7 90% 10 5520 0.3 0.02 6.5 9 9 5520 2.4 0.3 0.53 0.33 8 5520 2.1 0.26 1.61 0.44 7 5520 1.8 0.22 2.69 0.55 6 5520 1.5 0.18 3.76 0.66 5 5520 1.2 0.14 4.84 0.77 4 5520 0.9 0.1 5.92 0.88 3 5520 0.6 0.06 7 1 2 4081.33 0.54 0.06 5.33 -2 1 2642.66 0.48 0.06 3.66 -5 0 4316 0.18 0 5 9 Score 10 3 10 3 10 Weight 100% 0.85 0.85 0.90 0.90 Value 10 2.55 8.5 2.7 9
Berdasarkan pada Tabel 4 yang berada pada warna merah adalah atribut Responsiveness dengan score 3 , dan Cost dengan score 3 dan termasuk dalam kategori low atau rendah . Warna hijau ada atribut Reliability dengan score 10 , Agility dengan score 10 , dan Asset management dengan score 10 , yang berarti very good atau telah tercapainya nilai dari suatu atribut .
Tabel 5 . Scoring System Indikator Deliver
Pengecekkan Terhadap Koleksi Yang Dikirim Waktu Dalam Pengiriman Koleksi (Hari) Data Jumlah Pesanan Terkirim (Jumlah/Proses) Dari Luar Biaya Terkait Pengiriman Dan Pemasangan Koleksi Waktu Rata- Rata Pengembalian Koleksi Performance 0.08 3 3.00 15000 317.00 10 0.08 2 8.00 15000 317.00 9 -2.52 2 -6.00 -89877.5 316.57 8 -2.09 2 -4.00 -74895 316.14 7 -1.66 2 -2.00 -59912.5 315.71 6 -1.24 2 0.00 -44930 315.28 5 -0.81 2 2.00 -29947.5 314.85 4 -0.38 2 4.00 -14965 314.42 3 0.05 2 6.00 17.5 3.00 2 0.08 -68 5.67 585.83 2184.00 1 0.08 -138 5.33 479.16 1457.00 0 0.07 210 1.00 372.5 730.00 Score 10 10 4 10 3 Weight 1.00 0.85 0.80 0.85 0.80 Value 10 8.5 3.2 8.5 2.4
Berdasarkan Tabel 5 yang berada pada warna merah adalah atribut dan parameter Asset management dengan score 3  dan  termasuk  dalam  kategori low atau  rendah . Warna  hijau  ada  atribut Reliability dengan  score  2 , Responsiveness dengan score 10, dan cost dengan score 10 yang berarti very good atau telah tercapainya nilai dari suatu atribut , dan warna kuning atribut Agility dengan score 4 yang berarti good dimana nilai atribut hampir mencapai target .
Tabel 6 . Scoring System Indikator Return
Pengembalian Kerusakan Koleksi (Jumlah/Proses) Kebijakan Waktu Pengembalian Koleksi (Jumlah/Hari) Rekap Pengembalian Koleksi (Jumlah/Hari) Rekap Denda Pengembalian Koleksi Yang Dikembalikan (Jumlah/Hari Rekap Kecacatan Dalam Pengembalian (Jumlah/Bulan) Performance 1 100% 2 2 1 10 0 93.5 0.1 0 0 9 7 93.5 1.5 7 0 8 6 93.5 1.3 6 0
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 2, April 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i2.4014
Hal 2 96 − 304 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
7 5 93.5 1.1 5 0 6 4 93.5 0.9 4 0 5 3 93.5 0.7 3 0 4 2 93.5 0.5 2 0 3 1 93.5 0.3 1 0 2 0.33 62.33 0.3 -2 -0.33 1 -0.33 31.16 0.3 -5 -0.66 0 2 93.5 0 9 1 Score 3 10 3 4 0 Weight 0.85 1.00 0.85 1.00 1.00 Value 2.55 10 2.55 4 0
Berdasarkan pada Tabel 6 yang berada pada warna merah adalah atribut Reliability dengan score 3 , Agility dengan score 3 , dan Asset management dengan score 0 dan termasuk dalam kategori low atau rendah dan butuh perbaikan . Warna hijau  ada  atribut Responsiveness dengan  level  score  10  yang  berarti very  good atau  telah  tercapainya  nilai  dari  suatu atribut . Warna kuning ada atribut Cost dengan score 4
Tabel 7 . Scoring System Indikator Enable
Kesesuian Pengiriman Dalam Permintaan (Jumlah/Transaksi) Perencanaan Terkait Koleksi Yang Dibutuhkan (Hari) Pengelolaan Pengembalian Koleksi (Jumlah/Menit) Kesesuaian Pelaksanaan Kegiatan Dengan Kebijakan (Persen) Memperhitungkan Perencanaan Terkait Risiko Yang Akan Datang (Persen) Melakukan Manage Terhdapa Jaringan Supply Chain (Kebijakan/Rantai Pasok) Performance 0.90 1 3 1 0.20 21 10 0.01 1 2 1 0.20 21 9 6.83 0 -2 -5 0.70 -17 8 5.84 -1 -1.5 -4 0.60 -13 7 4.86 -2 -1 -3 0.50 -9 6 3.87 -3 -0.5 -2 0.40 -5 5 2.88 -4 0 -1 0.30 -1 4 1.89 -5 0.5 0 0.20 3 3 0.90 1 1 1 0.10 7 2 0.90 0.66 -0.33 0.66 0.03 1.33 1 0.90 0.33 -1.66 0.33 -0.03 0.44 0 0.90 1 4 1 0.20 3 Score 3 10 10 10 10 10 Weight 0.90 0.90 0.85 1.00 0.80 85.00 Value 2.7 9 8.5 10 8 850
Berdasarkan Tabel 7 yang berada pada warna merah adalah atribut Reliability dengan score 3 dan termasuk dalam kategori low atau rendah . Warna hijau ada atribut Responsiveness dengan score 10 , Agility dengan score 10 , Cost dengan score 10 , dan Asset management dengan score 10 yang berarti very good atau telah tercapainya nilai dari suatu atribut .

## 3.4 Pengukuran Performansi Supply Chain
Pengukuran supply chain secara keseluruhan dapat dilihat Tabel 8
Tabel 8 . Pengukuran Performansi Supply Chain No. Perspektif Dimensi KPI 1. Plan Reliability PRa (3) Responsiveness Prb (10) Agility PRc (10) Cost PRd (4) 2. Make Reliability MRa (3) Responsiveness MRb (2) Agility MRc (0) Cost MRd (5) Asset management MRe (3) 3. Source Reliability SRa (10) Responsiveness SRb (3) Agility SRc (10) Cost SRd (3)
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 2, April 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i2.4014
Hal 2 96 − 304 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Asset management SRe (10) 4. Deliver Reliability Dra (2) Responsiveness DRb (10) Agility DRc (4) Cost DRd (10) Asset management DRe (3) 5. Return Reliability RRa (3) Responsiveness RRb (10) Responsivness RRc (3) Agility RRd (4) Asset management RRe (0) 6. Enable Reliability Era (3) Responsiveness ERb (10) Responsiveness ERc (10) Agility ERd (10) Cost ERe (10) Asset management ERf (10) Index Total 5,7
Berdarsarkan Traffic Light System dapat disimpulkan bahwa performansi supply chain secara keseluruhan belum mencapai performa yang diharapkan, meskipun hasilnya sudah mendekati target yang telah ditetapkan. Sehingga, harus memperhatikan risiko yang ada terkait performansi Supply Chain dan terus melakukan peningkatan yang dilakukan secara terus menerus.

## 3.4 Analisa Pembahasan
Hasil dari perhitungan Scoring System dengan menggunakan metode OMAX, diketahui bahwa terdapat 13 attribut yang masuk dalam warna merah, 12 attribut yang masuk dalam warna hijau, dan 4 attribut yang masuk dalam warna kuning. Atribut yang belum mencapai target adalah yang termasuk dalam kategori warna merah yang harus dilakukan perbaikan untuk meningkatkan performansi supply chain . Atribut yang harus segera dilakukan perbaikan seperti tenaga kerja yang digunakan pada layanan, waktu rata-rata pengembalian koleksi, dan rekap kecacatan dalam pengembalian.

## 3.4 Rekomendasi Perbaikan
Berikut adalah beberapa rekomendasi perbaikan dari hasil analisan traffict light system pada indikator kinerja yang berada pada kategori merah. a. Tenaga kerja yang digunakan pada layanan
Menambah tenaga kerja yang ada pada layanan sesuai dengan jumlah mahasiswa yang ada, agar lebih cepat dalam proses pelayanan.
b. Waktu rata-rata pengembalian koleksi
Membuat perencanaan terkait peningkatan kesadaran pengembalian koleksi yang di pinjam.
c. Rekap kecacatan dalam pengembalian
Membuat catatan pengembalian kerusakan koleksi agar lebih mudah dicari dan diingat.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari peelitian ini berdasarkan hasil pengolahan data dan analisa pembahasan adalah hasil pengukuran menggunakan Supply Chain Operation Reference (SCOR) didapatkan 4 atribut untuk indikator Plan , 5 KPI untuk indikator make, 5 KPI untuk indikator source, 5 KPI untuk indikator deliver, 5 KPI untuk indikator return, dan 6 KPI untuk indikator enable. Berdasarkan perhitungan Scoring System dengan menggunakan metode OMAX, diketahui bahwa terdapat  13 attribut  yang masuk dalam warna merah, 13 attribut yang masuk dalam warna hijau, dan 4 attribut yang masuk dalam warna kuning. Atribut yang belum mencapai target adalah yang termasuk dalam kategori warna merah yang  harus  dilakukan  perbaikan  untuk  meningkatkan  performansi supply  chain .  Atribut  yang  harus  segera  dilakukan perbaikan seperti tenaga kerja yang digunakan pada layanan, waktu rata-rata pengembalian koleksi, dan rekap kecacatan dalam  pengembalian.  Rekomendasi  perbaikan  yang  dapat  diberikan  ke  perusahaan  antara  lain  tenaga  kerja  yang digunakan pada layanan dengan menambah tenaga kerja yang ada pada layanan sesuai dengan jumlah mahasiswa agar lebih  cepat  dalam  proses  pelayanan,  waktu  rata-rata  pengembalian  koleksi  dilakukan  dengan  membuat  perencanaan terkait  peningkatan  kesadaran  pengembalian  koleksi  yang  dipinjam,  rekap  kecacatan  dalam  pengembalian  dengan membuat catatan pengembalian kerusakan koleksi agar lebih mudah dicari dan diingat.

## REFERENCES
[1] A. dan C. Muhammad Yuslidar, “Evaluasi Pengelolaan Kinerja Rantai Pasok Dengan Pendekatan Scor Model Pada Swalayan
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 2, April 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i2.4014
Hal 2 96 − 304 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Asiamart Lhokseumawe,” Ind. Eng. J. Vo , vol. 1, no. 1, pp. 44–51, 2014.
[2] N. Yusrianafi and S. Salim Dahda, “Pengukuran Kinerja Pada UKM Kerudung Menggunakan Metode Supply Chain Operator Reference  (SCOR)  Dan  AHP,” J.  Ilm.  Mhs.  Tek.  Ind.  Univ.  Kadiri ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  131–146,  2021,  [Online].  Available: http://ojs.unik-kediri.ac.id/index.php/jurmatis/index.
[3] M. D. A. N. Antarmuka and J. L. D. I. P. Purwokerto, “Institut Teknologi Telkom Purwokerto,” no. 15201008. pp. 6–8, 2018.
[4] Chotimah, Purwanggono, and Susanty, “Pengukuran Kinerja Rantai Pasok Menggunakan Metode SCOR dan AHP Pada Unit Pengantongan Pupuk Urea PT . Dwimatama Multikarsa Semarang,” Ejournal Undip , vol. 1, no. 1, 2017.
[5] A. S. C. Council, “Supply Chain Operations Reference Model,” Apics ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  62–67, 1997,  [Online].  Available: http://www.emeraldinsight.com/doi/10.1108/09576059710815716.
[6] D.  T.  Liputra,  S.  Santoso,  and  N.  A.  Susanto,  “Pengukuran  Kinerja  Rantai  Pasok Dengan  Model  Supply  Chain  Operations Reference  (SCOR)  dan  Metode  Perbandingan  Berpasangan,” J.  Rekayasa  Sist.  Ind. ,  vol.  7,  no.  2,  p.  119,  2018,  doi: 10.26593/jrsi.v7i2.3033.119-125.
[7] N. S. Maulidiya, N. W. Setyanto, and R. Yuniarti, “Pengukuran Kinerja Supply Chain Berdasarkan Proses Inti Pada Supply Chain Operation Reference (SCOR) (Studi Kasus Pada PT Arthawenasakti Gemilang Malang),” J. Rekayasa dan Manaj. Sist. Ind. , vol. 2, no. 4, pp. 696–705, 2013.
[8] F. Tania and M. Ulkhaq, “Manunggal Synthetic Industries Dengan Menggunakan Metode Objective Matrix ( Omax ),” Journal , no. July, 2015.
[9] 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.
[10]  I. Putri and D. Surjasa, “Pengukuran Kinerja Supply Chain Management Menggunakan Metode SCOR (Supply Chain Operation Reference), AHP (Analytical Hierarchy Process), Dan OMAX (Objective Matrix) Di Pt. X,” J. Tek. Ind. , vol. 8, no. 1, pp. 37– 46, 2018.
[11]  N. Hanugrani, N. W. Setyanto, and R. Y. Efranto, “Pengukuran Performansi Supply Chain dengan Menggunakan Supply Chain Operation Reference ( Scor ) Berbasis Analytical Hierarchy Process ( Ahp ) dan Objective Matrix ( Omax ),” J. Rekayasa dan Manaj. Sist. Ind. , vol. 1, no. 1, pp. 163–172, 2013.
[12]  A. M. Situmeang, “Evaluasi Kinerja Pegawai Dalam Pelaksanaan Pelayanan Di Kantor Kecamatan Balikpapan Kota,” eJournal Adm. Negara , vol. 4, no. 4, pp. 4791–4801, 2016.
[13]  S. H. Yangga Dzikrin Nur and Fakultas, “67 Pengukuran Kinerja Rawat Inap Berdasarkan Perspektif,” vol. 4, no. 56, pp. 67–76, 2016.
[14]  H.  C.  Wahyuni  and  S.  Setiawan,  “Implementasi  Metode  Objective  Matrix  (OMAX)  Untuk  Pengukuran  Produktivitas  Pada PT.ABC,” PROZIMA (Productivity, Optim. Manuf. Syst. Eng. , vol. 1, no. 1, p. 17, 2017, doi: 10.21070/prozima.v1i1.702.
[15]  C. Schulte,  “10.2  Supply  Chain  Operations  Reference-Modell,” Logistik , pp. 559–567, 2012, doi: 10.15358/9783800639960_559.