## JURNAL

## SOSAINS

## JURNAL SOSIAL DAN SAINS
VOLUME 2 NOMOR 11 2022 P-ISSN 2774-7018, E-ISSN  2774-700X
ANALISIS PENGARUH GREEN MANUFACTURING, GREEN DISTRIBUTION, DAN REVERSE LOGISTICS DALAM MEMBANGUN GREEN SUPPLY CHAIN MANAGEMENT
Lira Agusinta, Sandriana Marina, Peppy Fachrial, Yuwono Dwisilo Sucipto, Husni Hasan
Institut Logistik & Transportasi, Jakarta Email : lir4agusinta@gmail.com, sandrianamarina@gmail.com, peppyfachrial@gmail.com, yuwonod@gmail.com
Kata kunci: Manajemen Rantai Pasokan Hijau; Manufaktur Hijau; Distribusi Hijau;
Keywords: Green Supply Chain Management;
Green
Manufacturing;
Green Distribution;

## ABSTRAK
Latar  Belakang  : Perkembangan  industri  dan  kepedulian  konsumen  terhadap lingkungan  hidup  yang  semakin  meningkat  serta  isu  tentang  konsep  industri  yang berwawasan lingkungan telah memaksa industri melakukan penyesuaian dengan konsep Green  Supply  Chain  Management  dalam  membangun  konsep  tersebut  Green Manufacturing,  Green  Distribution  &  Reverse  Logistics  menjadi  penunjang  dalam penerpan nya.
Tujuan  : .  Tujuan  penelitian  ini  untuk  menganalisis  pengaruh green  manufacturing , green  distribution, dan reverse  logistics dalam  membangun green  supply  chain management.
Metode :  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengunakan  metode  kuantitatif,  dengan jumlah sampel penelitian diambil secara random sebanyak 70 orang.
Hasil :  Data  dihimpun  melalui  instrument  dalam  bentuk  lembar  pernyataan  dengan model skala likert yang telah diuji coba. Penelitian menggunakan teknis regresi linear, korelasi sederhana, parsial maupun simultan dan analisis jalur.
Kesimpulan: Untuk pengaruh langsung antara variabel Green Manufacturing, Green Distribution  &  Reverse  Logistics  terhadap  Green  Supply  Chain  Management diatas dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  membangun  Green  Supply  Chain  Management, memiliki urutan yaitu Reverse Logistics sebesar 0.499 atau 49.9%, Green Distribution 0.263 atau 26.3% dan Green Manufacturing sebesar 0.123 atau 12.3%.terdapat pengaruh tidak  langsung  Green  Manufacturing  terhadap  Green  Supply  Chain  Management melalui Reverse Logistics.

## ABSTRACT
Background  :  The  development  of  the  industry  and  consumer  concern  for  the environment that is increasing as well as the issue of the concept of an environmentally sound industry have forced the industry to make  adjustments to the concept of Green Supply  Chain  Management  in  building  the  concept  green  manufacturing,  Green Distribution & Reverse Logistics to be a support in its deployment.
Purpose: The purpose of this study is to analyze the influence of green manufacturing, green distribution, and reverse logistics in building green supply chain management.
Analisis  Pengaruh  Green  Manufacturing,  Green Distribution, Dan Reverse Logistics Dalam Membangun Green Supply Chain Management
Method: This research was conducted using quantitative methods, with the number of research samples taken randomly as many as 70 people.
Results : : Data is collected through instruments in the form of statement sheets with a likert  scale  model  that  has  been  tested.  The  study  used  linear  regression  techniques, simple, partial and simultaneous correlations and path analysis
Conclusion  :    For  the  direct  influence  between  the  variables  Green  Manufacturing, Green Distribution & Reverse Logistics on Green Supply Chain Management above, it can be concluded that in building Green Supply Chain Management, it has an order, namely Reverse Logistics of 0.499 or 49.9%, Green Distribution of 0.263 or 26.3% and Green  Manufacturing  of  0.123  or  12.3%.,  there  is  an  indirect  influence  of  Green Manufacturing on Green Supply Chain Management through Reverse Logistics.

## PENDAHULUAN
Perubahan  iklim  dan  lingkungan merupakan  salah  satu  isu terbesar  yang  dihadapi dunia saat ini. Pencemaran lingkungan merupakan masalah utama yang memiliki potensi untuk mengakibatkan rusaknya lingkungan hidup di Bumi jika tidak ditanggulangi dengan baik dan benar (Manik, 2018) . Dunia industri saat ini menghadapi tantangan yang berkaitan dengan isu-isu lingkungan. Kelangkaan sumber daya alam, pemanasan global, manajemen limbah,  peraturan  yang  semakin  ketat  mengenai  aspek  lingkungan,  serta  tuntutan konsumen  akan  produk  yang  ramah  lingkungan  menjadi  tantangan  yang  harus  dihadapi dunia industri, disamping persaingan yang semakin ketat dan perubahan lingkungan bisnis yang sangat cepat dan dinamis (Amaranti et al., 2017). Sektor industri sebagai pelaku utama dalam permasalahan lingkungan hendaknya menyadari pentingnya penggunaan teknologi yang ramah lingkungan dalam menjalankan proses produksinya guna meminimalkan waste dan mengurangi dampak negatif bagi lingkungan sekitar. Dalam menghadapi persaingan dunia bisnis yang semakin ketat menuntut perusahaan untuk memiliki strategi yang tepat agar  dapat  bertahan  dalam  persaingan  bisnis  dan  tetap  fokus  untuk mengurangi  dampak negatif bagi lingkungan sekitar (Azizah et al., 2020).
Perkembangan industri dan kepedulian konsumen terhadap lingkungan hidup yang semakin  meningkat  serta  isu  tentang  konsep  industri  yang  berwawasan  lingkungan  telah memaksa industri melakukan penyesuaian dengan konsep Green Industries dalam setiap proses bisnisnya, yang kemudian berkembang menjadi Green Supply Chain Management (GSCM) (Fortuna, Suamtri, & Yuniarti, 2014) . Pesatnya pertumbuhan industri manufaktur juga  telah  menciptakan  banyak  masalah  ekonomi,  lingkungan,  dan  sosial,  diantaranya terjadinya pemanasan global dan masalah lingkungan akibat pembuangan limbah (Pratiwi & Wuryani, 2013) . Oleh karena itu, isu lingkungan berkaitan dengan kelangkaan sumber daya  alam,  pemanasan  global,  pengelolaan  limbah,  serta  aturan-aturan  lingkungan  yang semakin ketat menjadi tantangan yang harus dihadapi dunia industri disamping persaingan dan perubahan lingkungan bisnis yang sangat cepat dan dinamis. Perhatian dan kesadaran terhadap aspek lingkungan yang meningkat di seluruh dunia ini yang mendorong industri untuk  menerapkan  konsep  Green  Manufacturing (Djunaidi,  Sholeh,  &  Mufiid,  2018). Penggunaan limbah kembali menjadi solusi dalam menerapkan industri yang berkelanjutan karena dapat menghemat pengeluaran biaya yang dikeluarkan (Sally, Budianto, Hakim, & El Kiyat, 2019) ,  karena masih banyaknya bahan baku dan packaging yang tidak terpakai dan  kadaluarsa  karena  perencanaan  produksi,  pembelian  serta  penjualan  yang  belum dilakukan  dengan  matang  dan  baik  sehingga  terjadinya  penumpukan  limbah  dari  bahan baku dan packaging tersebut. Hal ini menyebabkan banyaknya limbah yang menjadi tidak terpakai  dan  menjadi  beban  pengeluaran  karena  perlu  menghancurkan  limbah  tersebut
melalui  perusahaan  yang  menyediakan  jasa  untuk  penghancuran  limbah  karena  kurang efisiennya  pengunaan  kembali  limbah.  Dalam  proses Green  Distribution sendiri,  dalam penerapannya  masih  belum  optimal  dalam  pemilihan  vendor  maupun  supplier  untuk pembelian  bahan  baku  dan  packaging  yang mana  masih  ada  beberapa  pemilihan  vendor maupun  supplier  yang  memproduksi  bahan  baku  & packging yang  mengunakan  bahan baku kurang ramah lingkungan seperti bahan baku obat uuntuk kemasan botol plastik yang semesti  nya  bisa  diganti  oleh  botol  kaca  yang  lebih  ramah  lingkungan  dan  dapat  didaur ulang, penggunaan kemasan luar yang masih mengunakan kertas sebagai bahan utamanya yang mana bahan dari kertas itu sendiri bersumber dari pohon (Mustaniroh, Kurniawan, & Deoranto, 2019) . Dalam hal ini perlu nya standarisasi dalam pemilihan supplier guna dapat menyalurkan  bahan  baku  yang  lebih  ramah  lingkungan  serta  dapat  di  daur  ulang  dan digunakan  kembali.  Menurut (Yuniarti,  Tama,  Eunike,  &  Sumantri,  2018) Aktivitas Reverse Logistics atau Return Product masih tinggi karena kurangnya perencanaan awal dalam penjualan langsung ke konsumen dan distributor yang mana hal tersebut berdampak pada  menumpuknya  stock  produk  lama  dan  tidak laku  di  gudang  sehingga  menghambat proses  keluar  masuknya  barang  yang  menganggu  proses  produksi  serta  distribusi. (Irfansyah,  2019) Pembuatan  produk  yang  berlebih  ke  konsumen  &  distributor  sehingga membuat stock berlebih dan dengan masa waktu pengunaan produk yang tidak cukup lama mengakibatkan banyaknya pengembalian produk, kurangnya fasilitas untuk penyimpanan produk–produk yang dikembalikan membuat pemborosan seperti penyewaan gudang  guna menyimpan kembali produk yang dikembalikan dan biaya untuk proses penghancuran dari produk  –  produk  yang  telah dikembalikan  yang  sangat  mahal  sehingga  pemborosan dari pengeluaran  operasional,  hal  tersebut  mengganggu melakukan  recovery  terhadap  barang tersebut  sehingga  bagian  atau  seluruh  barang  dapat  dimanfaatkan  kembali.  Barang  yang dikelola dapat berupa produk atau kemasan, seperti end of life (EOL) product, end of use product, product recall, return untuk penyeimbangan stock, return bagi produk yang tidak terjual (Massebali, Mamahit, & Opit, 2018).

## METODE PENELITIAN
Rancangan  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  kuantitatif  . Menurut (Sugiyono,  2017) Metode  penelitian  kuantitatif  dapat  diartikan  sebagai  metode penelitian  yang  berlandaskan  pada  filsafat  positivism,  digunakan  untuk  meneliti  pada populasi atau sampel tertentu, teknik pengambilan sampel pada umumnya dilakukan secara random,  pengumpulan  data  menggunakan  instrument  penelitian,  analisis  data  bersifat kuantitatif/statistik  dengan  tujuan  untuk  menguji  hipotesis  yang  telah  ditetapkan.  Dalam penelitian ini bukan saja melakukan tabulasi namun juga melakukan analisis yang sesuai, intrepretasi,  perbandingan,  identifikasi  trend  yang  ada  serta  hubungan.Populasi  dalam penelitian  ini  adalah  karyawan  perusahaan  sebanyak  70  sampel  dengan  menggunakan Stratified  Proportional  Random  Sampling  dimana  setiap  unsur  populasi  mempunyai kesempatan sama untuk bias dipilih menjadi sampel (Sumargo, 2020) . Adapun penentuan sampel dalam rumus Slovin. Metode pengambilan data melalui penelitian lapangan melalui kuesioner  dengan  menggunakan  tehnik  skala  likert.  Dalam  pengujian  menggunakan  uji validitas dan reliabilitas dengan rumus pearson product moment   Teknik analisa data ini mengunakan analisa korelasi dan regresi dengan pengolahan data dibantu dengan program Statisrical  Package for  Social  Science (SPSS)  versi  25.00  dimana tehnik  tersebut  antara lain uji asumsi klasik yaitu Uji Normalitas, Uji Heteroskedastisitas, Uji Autokorelasi & Uji Multikolinearitas.  Dalam  tehnik  analisis  menggunakan  Uji  Regresi  antara  lain  Uji Determinasi,  Uji  F-test  &  Uji  t-tes.  Metode  Analisis  menggunakan  Analisa Jalur  (Path
Analisis  Pengaruh  Green  Manufacturing,  Green Distribution, Dan Reverse Logistics Dalam Membangun Green Supply Chain Management
Analysis) (Ghozali,  2018) menyatakan  bahwa:  Analisis  jalur  merupakan  perluasan  dari analisis  linear  berganda,  atau  analisis  jalur  adalah  penggunaan  analisis  regresi  untuk menaksir  hubungan  kausalitas  antar  variabel  (model  kausal)  yang  telah  ditetapkan sebelumnya berdasarkan teori.
Dan  pada  bagian  akhir  ialah  Uji  Hipotesis  Menurut (Mustofa,  2013) langkah- langkah menguji path analysis adalah Merumuskan hipotesis dan permasalahan struktural Model–1, Merumuskan Hipotesis Dan Permasalahan Struktural Model – 2 & Menghitung Koefisien Jalur. Serta Uji Signifikasi Pengaruh tidak langsung dengan mengunakan rumus z-statistik  yang  dikembangkan  oleh  Sobel  Dalam  hal  ini,  dasar  pengambilan  keputusan adalah dengan membandingkan ttabel dengan zhitung.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari hasil total 70 responden untuk Variabel Green Manufacturing sebanyak 3.833 dengan rata-rata sebesar 4,21. Untuk Variabel Green Distribution 3.421 dengan rata-rata 4,07. Untuk Variabel Reverse Logistics 1,428 dengan rata-rata 4.08. Untuk Variabel Green Supply Chain  Management  4.349  dengan  rata-rata  4.14  menunjukan  bahwa  telah  cukup baik  namun  harus  tetap  ditingkatkan  dan  menjadi  perhatian  lebih  agar  penerapan  dapat dilakukan dengan se-maksimal mungkin.
Dalam  uji  reliabilitas  akan  reliable  jika  nilai  cronbach  alpha  >0,60  dan  hasil  uji dibawah ini
Tabel 1. Hasil uji realibilitas Variable Jumlah pertanyaan   Cronbach alpha Hasil Green manufacturing (X 1 ) 13 728 Reliable Green distribution (X 2 ) 12 690 Reliable Reverse Logistics (X 1 ) 5 643 Reliable Green Supply Cham Management (Y) 15 701 Reliable
Dapat  disimpulkan  bahwa  semua  pertanyaan  pada  instrumen  penelitian  dalam penelitian ini  adalah  reliable,  yang  berarti  pertanyaan  dalam  penelitian  ini  menghasilkan jawaban  yang  konsisten  dari  waktu  ke  waktu  dan  setiap  pertanyaan  tersebut  dapat digunakan dalam penelitian ini.
Hasil uji Asumsi Klasik dibagi dua tahap yaitu Analisis tahap I dengan kesimpulan dari masing-masing hasil uji yaitu Uji Normalitas dengan metode one sample Kolmogrov- Smirnov setiap variable yaitu X1, X2, X3 dan Y  hasil uji normalitas yaitu  0.200, 0.200, 0.21, 0.200 > 0,05. Hal ini membuktikan bahwa data dari variable yang diteliti memiliki distribusi  yang  normal  dan  dapat  dilanjutkan  untuk  pengujian  asumsi  klasik  lainnya. Kemudian  Pada  uji  multikolinearitas  diatas  terlihat  bahwa  VIF  dan  t  masing-masing
variabel berada diatas 0,1 dan nilai VIF berada di bawah 10. Maka kesimpulannya tidak ada  multikolinearitas,  karena  nilai  tolerance  >  0,1  atau  nilai  VIF  <  10.  Uji  Homogenitas Sig.hitung  untuk  variabel  Green Manufacturing  0.142 >  0,  05, Sig.hitung  untuk  variabel Green Distribution 0.344> 0, 05, Sig.hitung untuk variabel Reverse Logistics 0.154 > 0, 05. Uji Heteroskedasitas bahwa nilai sig dari variabel Green Manufacturing 0.025 > 0.05, Green Distribution 0.574 > 0.05 dan Reverse Logistics 0.236 > 0.05 maka data disimpulkan tidak  terjadi  heteroskedastisitas.  Uji  Autokorelasi  mengunakan  uji  Durbin-Watson  Dari nilai  output  terlihat  bahwa  nilai  Durbin  Watson  adalah  2,038.  Dengan  demikian  tidak terjadi autokorelasi di dalam model regresi.
Hasil uji Asumsi Klasik Analisis tahap II dengan  kesimpulan dari masing-masing hasil  uji  yaitu  Uji  Normalitas  dengan  metode  one  sample  Kolmogrov-Smirnov  setiap variable yaitu X1, X2, X3 dan Y hasil uji normalitas yaitu 0.200, 0.200, 0.21 > 0,05. Hal ini membuktikan bahwa data dari variable yang diteliti memiliki distribusi yang normal. Kemudian  Pada  uji  multikolinearitas  diatas  terlihat  bahwa  VIF  dan  t  masing-masing variabel berada diatas 0,1 dan nilai VIF berada di bawah 10. Maka kesimpulannya tidak ada  multikolinearitas,  karena  nilai  tolerance  >  0,1  atau  nilai  VIF  <  10.  Uji  Homogenitas Sig.hitung untuk variabel Green Manufacturing 0.168 > 0, 05, variabel Green Distribution 0.012  >  0,  05.  Uji  Heteroskedasitas  bahwa  nilai  sig  dari  variabel  Green  Manufacturing 0.0763  >  0.05,  Green  Distribution  0.861  >  0.05  maka  data  disimpulkan  tidak  terjadi heteroskedastisitas  sehingga  data  baik  digunakan  dalam  model  regresi.  Uji  Autokorelasi mengunakan  uji  Durbin-Watson  Dari  nilai  output  terlihat  bahwa  nilai  Durbin  Watson adalah 1,761. Dengan demikian tidak terjadi autokorelasi di dalam model regresi.
Pengujian Hipotesis dibagi menjadi 2 yaitu Analisa Uji Regresi tahap satu yaitu Uji Determinasi Variabel Green Supply Chain Management menggunakan SPSS versi 25.00
Tabel 2 uji determinasi Variabel Green Supply Chaim Management Model Summary Model R R Square   Adjusted R Square   Std. Error of the Estimate 1 815 0,664 0,649 3,083
Dari  tabel  di  atas  terlihat  bahwa  pada  model  regresi  linier  berganda  untuk persamaan pertama menunjukkan nilai koefisien determinasi sebesar 0.649 atau 64.9% yang memiliki arti bahwa kontribusi variabel Green Manufacturing, Green Distribution, Reverse Logistics & Green Supply Chain Management adalah sebesar 64.9% sedangkan sisanya 35.1% dipengaruhi oleh pengaruh faktor-faktor lain dari penelitian ini seperti fasilitas, keterampilan, inovasi dan sebagainya.  Uji F-test Variabel Green Supply Chain Management seperti dibawah
Tabel 3. Uji Anova Variabel Green Supply Chain Management Model Sum of Squares  df  Mean Square F Sig 1  Regression 1242,405 3 414,135 43,563  .000 Residual 627,438 66 9,507 Total 1869,843 69
Sehingga diperoleh bahwa F-hitung lebih besar dari F-tabel atau 43,563 > 2.75 dan juga dapat dilihat pada nilai probabilitas lebih kecil dari tingkat signifikansi (α) 5% atau 0,000000 < 0,05.  Uji t-test Variabel Green Supply Chain Management dibawah ini
Analisis  Pengaruh  Green  Manufacturing,  Green Distribution, Dan Reverse Logistics Dalam Membangun Green Supply Chain Management

## Tabel .4 uji parsial variable Green Supply Chain Management
Model Unstandardized coefficients Standardized coefficients t sig 1 (constant) B Std. error Betta Green manufacturing 20, 415 5,402 3,779  0,000 Green distribution 0,136 0,129 0,123 1,859  0,004 Reverse logistics 0,302 0,124 0,263 2,448  0,004 0, 955 0,276 0,449 3,465  0,001
Sehingga  diperoleh  bahwa  t-statistik lebih  besar  dari  ttabel  atau  1,859 >  1.670 (X1),  2,448  >  1.670  (X2)  &  3,465  >  1.670  (X3)  artinya  ketiga  variabel  tersebut memberikan kontribusi terhadap Green Supply Chain Management.
Pengujian Hipotesis dibagi menjadi 2 yaitu Analisa Uji Regresi tahap dua yaitu Uji Determinasi Variabel Green Supply Chain Management menggunakan SPSS versi 25.00.
Tabel 5. Uji Determinasi Variable Reverse Logistic Model R R Square   Adjusted R Square  Std. Error of the estimate 1 869 0,755 0,748 1,367
Dari  tabel  di  atas  terlihat  bahwa  pada  model  regresi  linier  berganda  untuk persamaan pertama menunjukkan nilai koefisien determinasi sebesar 0.748 atau 74.8% yang  memiliki  arti  bahwa  kontribusi  variabel  Green  Manufacturing  dan  Green Distribution  terhadap  Reverse  Logistics      adalah  sebesar  74.8%  sedangkan  sisanya 25.2% dipengaruhi oleh pengaruh faktor-faktor lain dari penelitian ini seperti fasilitas, keterampilan,  inovasi  dan  sebagainya.  Uji  F-test  Variabel  Green  Supply  Chain Management seperti dibawah
Tabel 6 Uji Anova Variabel Reverse Logistic Model Sum of Squares  df  Mean Square F Sig 1  Regression 385,632 2 192,816 103,210  .000 Residual 125,168 67 1,868 Total 510,800 69
Sehingga diperoleh bahwa F-hitung lebih besar dari F-tabel atau 103,210 > 3,14 dan juga dapat dilihat pada nilai probabilitas lebih kecil dari tingkat signifikansi (α) 5% atau 0,000000 < 0,05.  Uji t-test Variabel Green Supply Chain Management dibawah ini
Tabel 7 Uji Parsial Variabel Reserve Logistics Coefficients a Model Unstandardized coefficients Standardized coefficients t sig B Std. error Betta 1 (constant) 9,550 2,091 - 4,566 0,000 Green manufacturing 0,311 0,043 0,538 7,309  0,000 Green distribution 0,265 0,0,44 0,441 5,992  0,000
Sehingga  diperoleh  bahwa  t-statistik lebih  besar  dari  ttabel  atau  7.309 >  1.670 (X1),  5.992  >  1.670  (X2)  artinya  kedua  variabel  tersebut  memberikan  kontribusi terhadap Reverse Logsitics. Hasil Analisis Jalur (Path Analysis) seperti dibawah : Model indirect effect X3 = 0.538X1 + 0.441X2 dan Model direct effect Y = 0.123X1 + 0.263X2 + 0.499X3 sehingga gambar Analisis Jalur sebagai berikut
Hasil pengaruh total dibawah ini
Tabel 8 Hasil Pengaruh Total Pengaruh langsung antar variable Koefisien jalur (p 1 X 1 Y 1 ) Kesalahan jalur (p 1 X 1X 3) (p 1 X 3 Y) Hasil Kesalahan jalur X 1 terhadap Y (pX 1 Y) 0,538 (0,123 X0,449) 0,3915 Pengaruh langsung antar Variabel Koefisiens Jalur (pX 2 X 3 ) Kesalahan jalur (Px 2 X 3 ) (pX 3 Y) Hasil kesalahan jalur X 2 Terhadap Y (pX 2 Y) 0,441 (0.441 x 0.499) 0,4831 Hasil Uji Signifikansi Pengaruh Langsung dan Tidak Langsung Tabel 9 Hail Uji Signifikansi Pengaruh Langsung dan Tidak Langsung Indirect effect Koefisiens jalur (Pij) Kesalahan baku ( sbi) Z hitung T hitung Simpulan X 1 terhadap Y 0.538 0.043 1.795  1.670 Signifikan X 2 terhadap Y 0,441 0.044 0.044  1.670 Tidak signifikan
Hasil  Analisis  tahap  I  pengaruh Green  Manufacturing,  Green  Distribution  & Reverse  Logistics  terhadap  Green  Supply  Chain  Management sebesar  0.123  dengan standar error 0.004 nilai thitung 1.859 > 1.670, maka H0 ditolak dan H1 diterima. 0.263 dengan  standar  error  0.003  dan  pengaruhnya  signifikan  dengan  nilai  thitung  2.448  > 1.670,  maka  H0  ditolak  dan  H2  diterima,  0.499  dengan  standar  error  0.001  dan pengaruhnya  signifikan  dengan  nilai thitung 3.465  >  1.670, maka  H0  ditolak  dan  H3 diterima,  artinya  terdapat  pengaruh Green  Manufacturing,  Green  Distribution  & Reverse Logistics terhadap Green Supply Chain Management . Hasil  Analisis  tahap  II    pengaruh  Green  Manufacturing  &  Green  Distribution terhadap Reverse Logistics sebesar 0.538 dengan standar error 0.000 nilai thitung 1.795 >  1.670,  maka  H0  ditolak  dan  H4  diterima.  0.263  dengan  standar  error  0.000  dan
Analisis  Pengaruh  Green  Manufacturing,  Green Distribution, Dan Reverse Logistics Dalam Membangun Green Supply Chain Management
pengaruhnya signifikan dengan nilai thitung 0.570 >  1.670, maka H0 diterima dan H5 ditolak. Artinya terdapat pengaruh tidak langsung Green Manufacturing terhadap Green Supply Chain Management melalui Reverse Logistics & tidak terdapat pengaruh tidak langsung  Green  Distribution  terhadap  Green  Supply  Chain  Management  melalui Reverse Logistics

## KESIMPULAN
Untuk  pengaruh  langsung  antara  variabel Green  Manufacturing,  Green Distribution & Reverse Logistics terhadap Green Supply Chain Management diatas dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  membangun  Green  Supply  Chain  Management, memiliki  urutan  yaitu  Reverse  Logistics  sebesar  0.499  atau  49.9%,  Green Distribution  0.263  atau  26.3%  dan  Green  Manufacturing  sebesar  0.123  atau 12.3%.terdapat  pengaruh  tidak  langsung  Green  Manufacturing  terhadap  Green Supply Chain Management melalui Reverse Logistics.
Dapat  disimpulkan  bahwa  Green  Manufacturing  terhadap  Green  Supply Chain  Management  melalui  Reverse  Logistics  disebabkan  oleh  komponen komponen  Green  Manufacturing  yang  telah  menunjang  terbangun  nya  Green Supply Chain Management, hal tersebut tak luput dari pengaruh Reverse Logistics yang  telah  secara  tidak  langsung  memberikan  pengaruh  antara  Green Manufacturing dengan Green Supply Chain Management.
Tidak terdapat  pengaruh tidak langsung Green Distribution  terhadap Green Supply Chain Management melalui Reverse Logistics. Dapat disimpulkan bahwa tidak  memberikan  kontribusi  yang  baik  disebabkan  oleh  pembelian  bahan  baku yang masih mengunakan bahan yang kurang ramah lingkungan & jalur distribusi yang masih belum terjadwalkan dengan baik sehingga menyebabkan pemborosan energi.

## DAFTAR PUSTAKA
Amaranti, Reni, Irianto, Drajad, Govindaraju, Rajesri, Magister, S., Doktor, D., & Dan, T . (2017).  Green  Manufacturing:  Kajian  Literatur. Seminar  Dan  Konferensi  Nasional Idec, 8, 2579 – 6429.
Azizah, Fadilah Nur, Ilham, Igo Fadilah, Aqidah, Liza Putri, Firdaus, Safira Aliyani, Astuti, Setyani Agung Dwi, & Buchori, Imam . (2020). Strategi Umkm Untuk Meningkatkan Perekonomian  Selama  Pandemi  Covid-19  Pada  Saat  New  Normal.  Oeconomicus Journal Of Economics, 5(1).
Djunaidi, Much, Sholeh, M. Abdul Azis, & Mufiid, Nur Muhammad . (2018). Identifikasi Faktor Penerapan Green Supply Chain Management Pada Industri Furniture Kayu. Jurnal Teknik Industri, 19(1), 1 – 10.
Fortuna,  Irvan  Fauzi,  Suamtri,  Yeni,  &  Yuniarti,  Rahmi. (2014).  Perancangan  Sistem Pengukuran  Kinerja  Aktivitas  Green  Supply  Chain  Management  (Gscm)(Studi Kasus: Kud “Batu.” Jurnal Rekayasa Dan Manajemen Sistem Industri, 2(3), 129284.
Ghozali, Imam . (2018). Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program Ibm Spss 25. Irfansyah, Ady Naufal. (2019). Analisis Waste Pada Proses Persiapan Pengiriman Barang Dengan Pendekatan Lean Di Pt Trans Continent. Politeknik App Jakarta.
Manik, Karden Eddy Sontang . (2018). Pengelolaan Lingkungan Hidup. Kencana. Massebali,  Ronaldo,  Mamahit,  Vernando,  &  Opit,  Prudensy  Febreine .  (2018).  Studi Tentang  Penerapan  Reverse  Logistics  Dalam  Mengatasi  Pengembalian  Produk
(Kasus Pada Pt. Salim Ivomas Pratama Tbk, Bitung). Jurnal Ilmiah Realtech, 14(1), 81 – 84.
Mustaniroh,  Siti  Asmaul,  Kurniawan,  Zidni  Alvian  Febri,  &  Deoranto,  Panji. (2019). Evaluasi  Kinerja  Pada  Green  Supply  Chain  Management  Susu  Pasteurisasi  Di Koperasi  Agro  Niaga  Jabung.  Industria:  Jurnal  Teknologi  Dan  Manajemen Agroindustri, 8(1), 57 – 66. Mustofa, Akhmad . (2013). Uji Hipotesis Statistik. Gapura Publishing. Com. Pratiwi,  Wahyu  Mega,  &  Wuryani,  E. (2013).  Akuntansi  Lingkungan  Sebagai  Strategi Pengelolaan  Dan  Pengungkapan  Tanggung  Jawab  Lingkungan  Pada  Perusahaan Manufaktur. Jurnal Akuntansi Akunesa, 2(1), 1 – 19. Sally, Sally, Budianto, Yessica Putri, Hakim, Meutia Wafa’k, & El Kiyat, Warsono . (2019). Potensi Pemanfaatan Limbah Cair Tahu Menjadi Biogas Untuk Skala Industri Rumah Tangga Di Provinsi Banten. Agrointek: Jurnal Teknologi Industri Pertanian, 13(1),
43 – 53.
Sugiyono . (2017). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, Dan R&D. Bandung: Alfabeta. Sumargo, Bagus. (2020). Teknik Sampling. Unj Press. Yuniarti, Rahmi, Tama, Ishardita Pambudi, Eunike, Agustina, & Sumantri, Yeni. (2018). Green Supply Chain Management Dan Studi Kasus Di Dunia Industri. Universitas Brawijaya Press.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.