## MODEL KONSEPTUAL ANALISIS PERBAIKAN KINERJA INDUSTRI GULA
Triwulandari S. Dewayana 1 , M. Syamsul Ma’arif 2 , Sukardi 2 , Sapta Raharja 2
1 Magister Teknik  Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti
2 Teknologi Industri Pertanian, Fateta, Institut Pertanian Bogor

## ABSTRACT
Research  related  to  the  analysis  of  performance  improvement  (as  used  in  a  systematic process to identify performance, determine the desired performance targets, and to determine the priority of improvement at the sugar industry in Indonesia has not been done. This research aims to  produce  a  conceptual  model  that  can  be  used  to  analyze  the  sugar  industry  performance improvement. The model produced an integrated model to achieve the objectives of the analysis phase  of  performance  improvement.  The  resulting  model  consists  of  five  sub-models  :  1) grouping, 2) performance measurement, 3) selection of the best performance, 4) analysis of best practices, and 5) determination of priorities for improvement.
Keywords : conceptual model, analysis of performance improvement, sugar industry

## 1. PENDAHULUAN 1
Industri  gula  Indonesia  merupakan industri  manufaktur  yang  berkembang pertama  kali  di  Indonesia.  Ditinjau  dari aktivitas  ekonomi,  industri  gula  merupakan industri  yang  memberikan  dampak  ganda cukup  signifikan  secara  nasional  terhadap penciptaan output, pendapatan, nilai tambah dan tenaga kerja mengingat gula merupakan suatu komoditi pangan yang penggunaannya sangat luas. Berdasarkan analisis keterkaitan antara industri melalui analisis input-output menunjukkan bahwa secara nasional industri gula  memiliki  keterkaitan  langsung  dengan sektor-sektor  dibelakangnya  sebanyak  53 sektor  (dari  172  sektor)  dan  keterkaitan langsung ke depan dengan 30 sektor. Hal ini menunjukkan  bahwa  gula  selain  untuk memenuhi  kebutuhan  konsumsi  akhir,  juga diperlukan  untuk  mendorong  peningkatan produksi industri-industri yang menggunakan gula sebagai bahan bakunya.
Pada masa kejayaannya (tahun 1930- an)  Indonesia  pernah  menjadi  negara eksportir gula ke dua di dunia setelah Kuba. Namun,  sejak tahun 1967 Indonesia menjadi negara  pengimpor  gula  untuk  memenuhi kebutuhannya. Ketergantungan ketersediaan pangan  terhadap  impor  merupakan  salah satu  indikator  yang  digunakan  untuk
Korespondensi :
1 Triwulandari S. Dewayana
mengukur  ketahanan  pangan.  Dengan pertimbangan  utama  untuk  memperkuat ketahanan  pangan,  Indonesia  berupaya meningkatkan  produksi  gula  dalam  negeri, termasuk mencanangkan target swasembada gula, yang sampai sekarang belum tercapai.
Permasalahan  yang  dihadapi  industri gula nasional ditandai dengan
ketidakmampuannya untuk memenuhi kebutuhan gula yang dikonsumsi masyarakat  maupun  bahan  baku  industri. Kondisi  lima  tahun  terakhir  menunjukkan bahwa  rerata  ketergantungan  Indonesia terhadap  impor  gula  untuk  memenuhi kebutuhannya mendekati 50%. Kajian lebih lanjut mengenai permasalahan yang dihadapi menunjukkan rendahnya produktivitas  dan  efisiensi  pabrik  gula (Stakeholder’s  Pergulaan  Nasional  2006; P3GI    2008;  Effendi  2009)  sebagai penyebabnya.
Sink dan Thomas (1989)
menyebutkan  bahwa  produktivitas  dan efisiensi  merupakan  dua  aspek  penting dalam kinerja. Rendahnya produktivitas dan efisiensi  pabrik  gula  saat  ini  dibandingkan pencapaian  di  tahun  1930-an  menunjukkan bahwa  produktivitas  dan  efisiensi  pabrik gula  berada  di  bawah  potensi  yang  bisa dicapai.  Oleh  karena  itu,  perbaikan  kinerja
E-mail : triwulandari_sd@yahoo.com
industri  gula  merupakan  hal  yang  potensial dilakukan.
Perbaikan  kinerja  dapat  dilakukan dengan berbagai cara, namun pada umumnya  terdapat  lima  tahap  (Swanson
1996) yaitu 1) tahap analisis, 2) tahap desain,
3) tahap pengembangan, 4) tahap implementasi,  dan  5)  tahap  evaluasi. Selanjutnya,  Swanson  (1996)  menyebutkan bahwa  tahap  analisis  merupakan  tahap paling  penting.    Tujuan  dari    tahap  analisis adalah  untuk  menentukan  kinerja,  target kinerja, dan prioritas perbaikan kinerja.
Beberapa penelitian yang telah dilakukan  pada  pabrik  gula  di  Indonesia menunjukkan bahwa penelitian yang berhubungan  dengan  analisis  perbaikan kinerja  (sebagai  proses  yang  digunakan secara  sistematis  untuk  mengidentifikasi kinerja,  menentukan  target  kinerja  yang diinginkan, dan untuk menentukan prioritas perbaikan) belum pernah dilakukan.
Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan model konseptual yang dapat digunakan untuk melakukan analisis perbaikan kinerja industri gula. Model yang dihasilkan merupakan model yang terintegrasi  untuk  mencapai  tujuan  dari tahap analisis perbaikan kinerja.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penentuan Kinerja
Untuk  menentukan  kinerja  perlu dilakukan  pengukuran  kinerja.  Pengukuran kinerja merupakan sub sistem dari manajemen kinerja (Cokins 2004; Halachmi 2005;  Stiffler  2006;  Baxter  dan  MacLeod 2008).    Pengukuran  kinerja  didefinisikan sebagai  proses  untuk  mengkuantifikasi efisiensi dan efektivitas  dari suatu tindakan (Tangen 2004; Olsen et al. 2007; Cocca dan Alberti 2010).
Dikaitkan dengan manajemen operasional,  Radnor  dan  Barnes  (2007) mendefinisikan  pengukuran  kinerja  sebagai proses  mengkuantifikasi input , output ,  dan tingkat aktivitas dari suatu proses.  Wibisono (1999)  menyebutkan  bahwa  pengukuran kinerja di perusahaan manufaktur pada level manajemen  operasi  dapat  dibagi  menjadi tiga jenis yaitu: 1) pengukuran kinerja taktis ( competitive priorities ), 2).Pengukuran
kinerja  operasional  ( manufacturing  task ), dan  3).  Pengukuran  kinerja  strategis ( resource availability ). Hal yang sama juga dikemukakan  oleh  Craig  dan  Grant  (2002) bahwa keunggulan bersaing suatu organisasi didukung oleh kemampuan sumber daya dan aktivitas rutin organisasi.
Terdapat  tiga    aspek  formal  dari pengukuran  kinerja  (Spitzer  2007)  yaitu  1) ukuran-ukuran  (variabel  yang  diukur),  2) proses pengukuran (tahapan yang menunjukkan  bagaimana  cara  melakukan pengukuran),  dan  3)  infrastruktur  teknis (berupa hardware dan software komputer yang  digunakan  untuk  mendukung  proses pengukuran).  Tiga  kriteria  yang  dapat digunakan  untuk  menilai  keefektifan  dari sistem  pengukuran  kinerja  (Olsen et  al. 2007)  yaitu:  1).keterkaitan,  2).perbaikan terus-menerus, dan 3).pengawasan proses.
Terkait dengan ukuran-ukuran
(variabel)  yang  diukur,  Medori  dan  Steeple (2000)  menyatakan  bahwa  pada  semua framework pengukuran  kinerja  yang  telah dihasikan, pada umumnya memiliki kelemahan  dalam  hal  memberikan  panduan terhadap  pemilihan  variabel  kinerja  yang akan  diukur.  Denton  (2005)  menyatakan bahwa  meskipun  banyak  hal  yang  dapat diukur tetapi lebih penting untuk mengukur hal yang spesifik dan relevan.
Berdasarkan pengalaman implementasi pada beberapa  perusahaan  di  Indonesia  ditinjau dari aspek kepraktisan dan nilai tambah yang diberikan,  Wibisono  (2006)  menyatakan bahwa  pendekatan  yang  sesuai  untuk diterapkan  di  Indonesia  dalam  menentukan variabel  kinerja  yang  akan  diukur  adalah dengan  melakukan  identifikasi  variabel kinerja dari tiga perspektif yaitu 1) keluaran organisasi  ( business  results ),  2)  proses internal ( internal business processes ), dan 3) kemampuan  atau  ketersediaan  sumber  daya ( resources availability ).
Radnor dan Barnes (2007)
menyebutkan bahwa terdapat tiga kecenderungan  umum  dalam  pengukuran kinerja  yaitu  1)  keluasan  dari  unit  analisis (level  individu, stasiun kerja, lini produksi, unit  bisnis,  perusahaan),  2)  kedalaman ukuran kinerja (keterkaitan variabel kinerja), 3)  peningkatan range ukuran  kinerja (misalnya  dari  efisiensi  menjadi  efisiensi
dan  efektivitas).  Dalam  hal range ukuran kinerja,  beberapa  penelitian  terdahulu menunjukkan  adanya  keterbatasan  dalam model  pengukuran  kinerja  pabrik  gula karena hanya dilakukan
dengan menggunakan range ukuran  kinerja  yang sempit  yaitu  1).Produktivitas  (Yusnitati (1994)  dan  Manalu  (2009)  terkait  dengan kinerja  output  per  input,  2).Efisiensi produksi  (Siagian,  1999)  terkait  dengan kinerja  proses,  dan  3).Efisiensi  teknis (LPPM  IPB,  2002)  terkait  dengan  kinerja proses.
Berdasarkan kedalaman ukuran kinerja,  pada  penelitian  terdahulu  tidak memperhatikan  keterkaitan  ukuran  kinerja. Hal ini dapat menyebabkan upaya perbaikan yang dilakukan tidak menghasilkan perbaikan kinerja yang signifikan. Selain itu, jika  merujuk  pada  pernyataan  Olsen et  al. (2007)  dapat  menyebabkan  berkurangnya keefektifan sistem pengukuran kinerja.
Kerangka  kerja  proses  pengukuran kinerja  perlu  diperbaiki  secara  kontinu dengan mempertimbangkan berbagai model pengukuran  kinerja  yang  sesuai  dengan permasalahan  yang  dihadapi  (Nenadal 2008). Beheshti dan Lollar (2008)
menyebutkan  bahwa  pengukuran    kinerja merupakan  keputusan  penting  yang  sering menggunakan informasi
subyektif.
Perbedaan satuan pada setiap ukuran kinerja yang digunakan menyebabkan proses aggregasi  ukuran  kinerja  menjadi  rumit.
Oleh  karena  itu  model  keputusan  yang memanfaatkan logika fuzzy dapat memberikan  solusi  yang  logis.  Chan et  al. (2002)  mengusulkan  penggunaan  logika fuzzy dalam evaluasi kinerja dan Unahabhokha et  al. (2007)  menggunakan pendekatan fuzzy  expert  system untuk memprediksi nilai kinerja .
Terkait  dengan  infrastruktur  yang digunakan  dalam  pengukuran  kinerja,
Santos et  al .  (2007)  menunjukkan  adanya variasi infrastruktur yaitu secara manual dan pemanfaatan  sistem  informasi.  Marchand dan Raymond (2008) menunjukkan pergeseran  dalam  pemanfaatan  sistem informasi  untuk  pengukuran  kinerja,  yaitu dari sistem informasi eksekutif (1980-1999) ke  Sistem    Intelijen  (  2000-saat  ini).  Selain itu,  Denton  (2010)  menyebutkan  bahwa
intranet dan internet dapat digunakan untuk meningkatkan  pengelolaan  dan  pengukuran kinerja.

## 2.2 Penentuan Target Kinerja
Sistem pengukuran kinerja merupakan  kunci  untuk  memandu  dan menguji  hasil  dari  proses  perbaikan,  tetapi tidak  mengindikasikan  bagaimana  suatu proses harus diperbaiki. Salah satu pendekatan yang dapat membantu melengkapi hal tersebut adalah benchmarking. Dattakumar (2003) menyimpulkan bahwa pendekatan
benchmarking dapat  digunakan  untuk perbaikan  terus  menerus.  Hasil review Grunberg  (2003)  terhadap  metoda-metoda yang  digunakan  untuk  perbaikan  kinerja aktivitas  operasional  pada  perusahaan manufaktur menunjukkan bahwa pendekatan benchmarking juga memungkinkan untuk digunakan. Aplikasi benchmarking
dalam perbaikan  kinerja  telah  banyak  dilakukan. Dimulai  pada  akhir  1970  oleh  Xerox Corporation yang memutuskan untuk membandingkan  operasional  perusahaan dengan  L.L.  Bean  yang  memiliki  produk yang berbeda namun memiliki karakteristik fisik  yang  sama  (Tucker et  al. 1987 dalam Elmuti  dan  Yunus  1997).  Oleh  karena  itu, pengelompokan  organisasi  yang  memiliki karakteristik  yang  serupa  perlu  dilakukan sebelum proses benchmarking .
Pengelompokan organisasi yang memiliki  karakteristik  yang  serupa  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  metode clustering. Xu & Wunsch (2009) menyatakan bahwa pengelompokan ( clustering ) obyek kedalam beberapa kelompok    ( cluster )  yang  mempunyai  sifat yang  homogen  atau  dengan  variasi  sekecil mungkin  diperlukan  untuk  memudahkan analisis data.
Terdapat  dua  tahapan  yang  harus dilakukan  dalam  analisis cluster yaitu  1) memutuskan apakah jumlah cluster ditentukan  atau  tidak  dan  2)  menentukan algoritma  yang  akan  digunakan  dalam clustering .  Untuk  memutuskan  berapa jumlah cluster yang akan dibentuk, Sadaaki et  al. (2008)  menyebutkan  bahwa  terdapat dua pendekatan yang dapat digunakan yaitu
supervised (jika  jumlah cluster ditentukan) dan unsupervised (jika  jumlah cluster tidak ditentukan/alami).
Gan et al. (2007) menyatakan bahwa dalam  melakukan  analisis clustering dapat memilih satu diantara 2 pendekatan yaitu  1) Hard  Clustering atau  2) Soft  Clustering (dikenal  juga  sebagai fuzzy  clustering) . Pemilihan  pendekatan  yang  digunakan tergantung jenis data yang akan dikelompokkan. Hard Clustering digunakan apabila data berbentuk Crips sedangkan soft clustering digunakan apabila data berbentuk fuzzy .
Metode  yang  dapat  digunakan  pada pendekatan Hard  Clustering (Gan et  al . 2007) yaitu 1). Non-Hierarchical clustering ( Partisional Clustering ) dan 2).
Hierarchical Clustering . Pada metode Non- Hierarchical  clustering ,  terdapat  3  cara untuk  mengelompokkan  data  dalam  satu cluster yaitu 1). sequential threshold , 2). parallel  threshold ,  dan  3). Optimization . Sedangkan  dalam  metode Hierarchical Clustering , Xu dan Wunsch (2009)
menyatakan  bahwa  terdapat  dua  tipe  dasar yaitu 1).penyebaran ( divisive ), dan
2).pemusatan ( agglomerative). Tipe divisive memulai pengelompokkan dari cluster yang besar  (terdiri  dari  semua  data)  kemudian data  yang  paling  tinggi  ketidaksesuaiannya dipisahkan  dan  seterusnya.  Sedangkan  tipe agglomerative memulai  pengelompokkan dengan  menganggap  setiap  data  sebagai cluster kemudian dua cluster yang mempunyai kesesuaian digabungkan menjadi satu cluster dan seterusnya.
Terdapat lima cara untuk menggabungkan antar cluster yaitu 1) single linkage (berdasarkan  jarak  terkecil),  2) complete linkage (berdasarkan jarak terjauh),  3) centroid  method (berdasarkan jarak centroid ), 4) average linkage (berdasarkan  berdasarkan  rata-rata  jarak), dan 5) ward’s method (berdasarkan total sum of square dua cluster). Pemilihan pendekatan ditentukan berdasarkan
kesesuaian  dengan  permasalahan  yang dihadapi.
Hasil yang dicapai melalui penerapan praktek  terbaik  dari  L.L.  Bean  adalah peningkatan  efisiensi  dan  produktivitas (Tucker et  al .  1987  dalam  Yasin  2002).
Selain  itu,  menurut  Dragolea  dan  Cotirlea (2009)  manfaat benchmarking antara  lain yaitu  1)  perbaikan  terus  menerus  untuk mencapai  kinerja  yang  lebih  baik  menjadi budaya organisasi, 2) meningkatkan pengetahuan  terhadap  kinerja  produk  dan jasa, dan 3) membantu dalam memfokuskan sumberdaya untuk mencapai target.
Pierre dan Delisle (2006)
mengusulkan  sistem  diagnosa  berbasis pengetahuan pakar untuk melakukan benchmarking kinerja.  Organisasi  atau perusahaan  yang  berbeda  memiliki  metoda benchmarking sendiri,  namun  apapun metode  yang  digunakan,  langkah-langkah utamanya  adalah  sebagai  berikut  :  1) pengukuran  kinerja  dari  varibel-variabel kinerja  terbaik  pada  kelompoknya  relatif terhadap  kinerja  kritikal;  2).penentuan bagaimana  tingkat-tingkat  kinerja  dicapai; dan 3).penggunaan informasi untuk pengembangan  dan  implementasi  dari rencana  peningkatan  (Omachonu  dan  Ross 1994  dalam  Elmuti  dan  Yunus  1997).  Hal tersebut  sejalan  dengan  tujuan  dari  analisis perbaikan kinerja.
Sebelum melakukan identifikasi bagaimana  tingkat  kinerja  dicapai  (praktek terbaik),  perlu  dilakukan  pemilihan  kinerja terbaik dalam kelompoknya. Proses pemilihan  alternatif  terbaik  dari  beberapa alternatif secara sistematis untuk ditindaklanjuti sebagai suatu cara pemecahan masalah dikenal sebagai pengambilan keputusan.
Berdasarkan  jumlah  kriteria  yang digunakan, maka persoalan keputusan dapat dibedakan  menjadi  dua  kategori,  yaitu persoalan keputusan dengan kriteria tunggal dan kriteria majemuk (multikriteria).
Pengambilan Keputusan Multikriteria (MCDM)  didefinisikan  Kusumadewi et  al.
(2006)  sebagai  suatu  metode  pengambilan keputusan  untuk  menetapkan  alternatif terbaik  dari  sejumlah  alternatif  berdasarkan beberapa kriteria tertentu.
Yoon  (1981)  dalam  Kusumadewi et.al. (2006)  menyatakan  bahwa  masalah MCDM  tidak  selalu  memberikan  suatu solusi  unik,  perbedaan  tipe  bisa  jadi  akan memberikan  perbedaan  solusi.  Adapun jenis-jenis  solusi  pada  masalah  MCDM (Kusumadewi et al. 2006)  yaitu : 1) solusi
ideal,  2)  solusi non-dominated (solusi Pareto-optimal), 3) solusi yang lebih disukai , dan 4) solusi yang memuaskan. Pada solusi ideal,  kriteria  atau  atribut  dapat  dibagi menjadi  dua  kategori,  yaitu  kriteria  yang nilainya  akan  dimaksimumkan  (kategori kriteria  keuntungan),  dan  kriteria  yang nilainya  akan  diminimumkan  (kategori kriteria biaya). Solusi ideal akan memaksimumkan semua kriteria keuntungan  dan  meminimumkan  semua kriteria  biaya  (Daellenbach  dan  McNickle 2005).  Solusi feasible MCDM  dikatakan non-dominated jika tidak ada solusi feasible yang lain yang akan menghasilkan perbaikan terhadap  suatu  atribut  tanpa  menyebabkan degenerasi pada atribut lainnya. Solusi yang memuaskan  adalah  himpunan  bagian  dari solusi-solusi feasible dimana setiap
alternatif  melampaui  semua  kriteria  yang diharapkan. Zimmermann (1991)
dalam Kusumadewi et  al. (2006)  menyatakan bahwa  berdasarkan  tujuannya,  MCDM dapat  dibedakan  menjadi  dua  yaitu  :  Multi Attribute  Decision  Making  (MADM)  dan Multi Objective Decision Making (MODM). MADM  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah-masalah  dalam  ruang  diskret, sedangkan MODM digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah pada ruang kontinyu.  Secara  umum  dapat  dikatakan bahwa MADM menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif, sedangkan MODM merancang alternatif terbaik.
Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah MADM,  antara  lain  yaitu  :  1) Simple Additive  Weighting  Method (SAW),  2) Weighted Product (WP), 3) ELimination Et Coix  Traduisant  la  realitE  (ELECTRE), 4) Technique  for  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS),  dan 5) Analytic Hierarchy Process (AHP).
Untuk melakukan pemilihan terhadap organisasi  yang  berkinerja  terbaik  (menjadi best  in  class ),  Laise  (2004)  berpendapat bahwa pendekatan tradisional yang digunakan  untuk  menentukan  organisasi yang menjadi best in class yaitu pendekatan ranking memiliki kelemahan. Pada pendekatan tradisional (Laise, 2004), permasalahan benchmarking dengan banyak
kriteria diselesaikan dengan mengkonstruksi suatu  indikator  dengan    merata-ratakan semua score yang  diperoleh    suatu organisasi atas ukuran-ukuran yang berbeda. Rata-rata merupakan suatu ukuran kecenderungan terpusat dari suatu kelompok data  dan  cukup  mewakili  jika  data mempunyai  suatu  variabilitas  yang  rendah, tetapi  jika  dilakukan  pengamatan  dengan variabilitas  tinggi,  rata-rata  bukan  ukuran yang  baik.  Menggunakan  rata-rata  dapat menghilangkan  informasi  yang  pantas dipertimbangkan  dan  oleh  karena  itu  tidak cocok digunakan untuk membuat
perbandingan. Selanjutnya, Laise (2004) mengusulkan  penggunaan  metode  yang merupakan  pengembangan  dari  konsep outranking yaitu ELECTRE. Metode ELECTRE  merupakan  kelompok  dari algoritma yang dikembangkan dalam Operational  Research (Roy  1985;  Vincke 1992; Roy dan Bouyssou 1993; Pamerol dan Barba-Romero 2000) .
ELECTRE  menurut  Kusumadewi et.al .(2006) didasarkan pada konsep perankingan melalui perbandingan berpasangan  antar  alternatif  pada  kriteria yang  sesuai.  Suatu  alternatif  dikatakan mendominasi  alternatif  yang  lainnya  jika satu atau lebih kriterianya melebihi (dibandingkan dengan kriteria dari alternatif yang  lain)  dan  sama  dengan  kriteria  lain yang tersisa.
Jafari et  al. (2007)  mengusulkan kerangka  kerja  untuk  memilih  metode penilaian  kinerja  terbaik  menggunakan SAW.  Konsep  dasar  metode  SAW  adalah mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua atribut (Kusumadewi et.al., 2006). Kelemahan  pada  metode  SAW  yaitu memerlukan  proses  normalisasi  matriks keputusan  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan  dengan  semua  rating alternatif yang ada.
Metode  lain  yang  dapat  digunakan dalam  melakukan  identifikasi  terhadap organisasi  yang  menjadi best  in  class dan memperoleh solusi ideal adalah
PROMETHEE.  PROMETHEE  ( Preference Ranking Organization Method For Enrichment  Evaluation )  termasuk  dalam
keluarga metode outranking yang dikembangkan oleh B. Roy (1985).
Metodologi Multicriteria outranking
merupakan  pengembangan  dari  pendekatan tradisional  dalam  menentukan  perusahaan yang  memiliki  kinerja  terbaik.  Metoda tersebut dapat menghindari kekurangan dari metoda tradisional  yang hanya berdasarkan pada agregasi kumpulan mono kriteria.
PROMETHEE  merupakan  salah  satu metode  yang  digunakan  untuk  menentukan urutan atau prioritas dari beberapa alternatif dalam  permasalahan  yang  menggunakan multi  kriteria.  PROMETHEE  mempunyai kemampuan  untuk  menangani  banyak perbandingan  dan  memudahkan  pengguna dengan  menggunakan  data  secara  langsung dalam  bentuk  tabel  multikriteria  sederhana. Pengambil keputusan hanya mendefinisikan skala ukurannya sendiri tanpa batasan, untuk mengindikasi  prioritasnya  dan  preferensi untuk  setiap  kriteria  dengan  memusatkan pada nilai ( value ), tanpa memikirkan metoda perhitungannya.
2.3 Penentuan Prioritas Perbaikan
Langkah kedua dalam proses benchmarking adalah penentuan bagaimana tingkat-tingkat kinerja dicapai. Oleh karena itu,  praktek  terbaik  perlu  diidentifikasi sebagai  masukan  untuk  perbaikan  kinerja. Asrofah et al . (2010) menyimpulkan bahwa hasil identifikasi praktek terbaik berkontribusi pada efektivitas benchmarking di perusahaan manufaktur Indonesia. Reddy dan  McCarthy  (2006)  menegaskan  bahwa praktek terbaik perlu dipromosikan setidak- tidaknya  dengan  memanfaatkan database yang  dapat  diakses  oleh    pihak  yang memerlukan. Faktor yang harus diperhatikan dalam mengidentifikasi praktek  terbaik  (Ungan,  2007)  yaitu kodifikasi, kompleksitas, dan kesesuaian.
Praktek  terbaik  dapat  didefinisikan dalam  tiga  level  (Jaffar  dan  Zairi,  2000) yaitu 1).ide yang baik ( unproven ); 2).praktek yang  baik;  dan  3).praktek  terbaik  ( proven ). Ide  yang  baik  –  belum  dibuktikan  secara empiris  dan  perlu  dilakukan  analsis  untuk memastikan  ide  tersebut  akan  berdampak positif pada kinerja organisasi. Praktek yang baik – berupa teknik, metodologi, prosedur, atau  proses  yang  telah  diimplementasikan dan  telah  meningkatkan  kinerja  organisasi.
Praktek  terbaik  –  praktek  yang  baik  yang telah ditetapkan sebagai pendekatan terbaik bagi  banyak  organisasi  berdasarkan  hasil analisis data kinerja.
Maire et  al .  (2005)  mengembangkan model  untuk  mengidentifikasi  praktek terbaik didasarkan pada prinsip yang serupa dengan Quality  Function  Deployment (QFD).  Namun,  model  yang  dirancang hanya  dapat  digunakan  pada  proses  dan bukan  pada  produk  jadi.  Southard  dan Parente  (2007)  mengembangkan  metoda baru  yang  digunakan  untuk  proses  evaluasi dalam  perbaikan  kinerja  berdasarkan  pada pengetahuan internal yang dimiliki.
Pendekatan lain yang dapat digunakan untuk  mengidentifikasi  praktek  terbaik adalah Root  Cause  Analysis (RCA).  RCA merupakan  pendekatan  terstruktur  untuk mengidentifikasi  faktor-faktor  berpengaruh pada satu atau lebih kejadian-kejadian yang lalu agar dapat digunakan untuk meningkatkan  kinerja  (Corcoran,  2004).
Selain itu, pemanfaatan RCA dalam analisis perbaikan  kinerja  menurut  Latino  dan Kenneth (2006) dapat memudahkan
pelacakan
terhadap faktor yang mempengaruhi  kinerja. Root  Cause(s)
adalah bagian dari beberapa faktor (kejadian,  kondisi,  faktor  organisasional) yang memberikan kontribusi, atau menimbulkan  kemungkinan  penyebab  dan diikuti oleh akibat yang tidak diharapkan.
Terdapat berbagai  metode  evaluasi terstruktur  untuk  mengidentifikasi  akar penyebab ( root cause ) suatu kejadiaan yang tidak  diharapkan  ( undesired  outcome ).  Jing
(2008)  menjelaskan  lima  metode  yang populer untuk mengidentifikasi akar penyebab ( root cause ) suatu kejadiaan yang tidak  diharapkan  ( undesired  outcome )  dari yang  sederhana  sampai  dengan  komplek yaitu : 1) Is/Is not comparative analysis , 2) 5 Why  methods ,  3) Fishbone  diagram ,  4) Cause and effect matrix , dan 5) Root Cause Tree .
Is/Is not comparative analysis merupakan metoda komparatif yang digunakan  untuk  permasalahan  sederhana, dapat memberikan gambaran detil apa yang terjadi  dan  telah  sering  digunakan  untuk menginvestigasi  akar  masalah.  5 Why methods merupakan alat  analisis  sederhana
yang memungkinkan untuk menginvestigasi suatu  masalah  secara  mendalam. Fishbone diagram merupakan  alat  analisis  yang populer, yang sangat baik untuk menginvestigasi  penyebab  dalam  jumlah besar. Kelemahan utamanya adalah hubungan  antar  penyebab  tidak  langsung terlihat, dan interaksi antar komponen tidak dapat teridentifikasi. Cause and effect matrix
merupakan matriks  sebab  akibat  yang dituliskan dalam bentuk tabel dan memberikan  bobot  pada  setiap  faktor penyebab  masalah. Root  Cause  Tree merupakan  alat  analisis  sebab-akibat  yang paling  sesuai  untuk  permasalahan  yang kompleks.  Manfaat  utama  dari  alat  analisis tersebut yaitu memungkinkan untuk mengidentifikasi
hubungan diantara penyebab masalah.
Chandler  (2004) dalam Ramadhani et.al (2007)  menyebutkan  bahwa  dalam memanfaatkan RCA terdapat empat langkah yang harus dilakukan yaitu : 1) mengidentifikasi  dan  memperjelas  definisi undesired  outcome (suatu  kejadiaan  yang tidak  diharapkan),  2)  mengumpulkan  data, 3)  menempatkan  kejadian-kejadian  dan kondisi-kondisi pada event and causal factor table , dan 4) lanjutkan pertanyaan “mengapa”  untuk  mengidentifikasi root causes yang paling kritis.
Selanjutnya,  langkah  ketiga  dari benchmarking adalah penggunaan informasi untuk pengembangan dan implementasi dari rencana peningkatan. Oleh karena itu, perlu dilakukan  penentuan  prioritas  perbaikan. Hal  ini  diperlukan  untuk  mengetahui perbaikan yang perlu memperoleh prioritas, kemudian  saran  berdasarkan  hasil  analisis praktek terbaik diberikan.
Laugen et  al .  (2005)  menyebutkan bahwa  praktek  terbaik  yang  menyebabkan kinerja  terbaik  seringkali  sulit  untuk diidentifikasi.  Davies  (2000)  mengusulkan pendekatan  terstruktur  ( diagnostic )  untuk memilih  praktek  terbaik  berdasarkan  pada kekuatan  hubungan  dengan  tujuan  yang ingin dicapai.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Untuk  menghasilkan  model  konseptual analisis  perbaikan  kinerja  industri  gula dilakukan tahapan sebagai berikut :
1. Melakukan  kajian  terhadap  berbagai buku  referensi,  jurnal-jurnal,  laporan penelitian  terdahulu,  pendapat  para pakar serta sumber lain yang dipandang akurat dan relevan.
2. Identifikasi  sub  model  berdasarkan tujuan tahap analisis perbaikan kinerja.
3. Identifikasi  keterkaitan  antar  sub model.
4. Identifikasi pendekatan yang digunakan untuk setiap sub model.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Model  konseptual  analisis  perbaikan kinerja  pabrik  gula  (PG)  yang  dirancang bangun terdiri dari 5 (lima) submodel yaitu: 1)Sub model pengelompokan; 2)Sub model pengukuran kinerja; 3)Sub model pemilihan kinerja terbaik; 4)Sub model analisis praktek terbaik;  dan  5)Sub  model  penentuan prioritas  perbaikan.  Adapun  secara  ringkas model konseptual ditunjukkan pada Gambar 1.
Kondisi
Riil
Industri Gula Konsep-konsep perbaikan kinerja Pengetahuan Pakar Partitional Clustering Fuzzy Expert System Ukuran- ukuran Proses Pengukuran Infrastruktur Root Cause Analysis Diagnostic Proses Pemurnian Skala PG Jumlah kelompok Pengelompokan Pengukuran kinerja Pemilihan kinerja terbaik Analisis Praktek Terbaik Keseluruhan PROMETHEE Per Jenis Kinerja Sorting Penentuan Prioritas Perbaikan Karakteristik Pembeda
Gambar 1. Model Konseptual Analisis Perbaikan Kinerja Industri Gula
4.1 Model Pengelompokan
Model pengelompokan bertujuan untuk  mengelompokkan  pabrik  gula  yang memiliki karakteristik yang serupa. Pengelompokan pabrik gula (PG) diperlukan untuk  menyetarakan  pabrik  gula  sehingga layak untuk diperbandingkan. Untuk mengelompokkan PG yang memiliki karakteristik serupa dapat dilakukan dengan mengelompokkan
PG berdasarkan karakteristik  pembeda  pabrik  gula.  Adapun karakteristik  yang  membedakan antar pabdik  gula  yaitu  metode  yang  digunakan dalam  proses  pemurnian  dan  skala  pabrik gula.
Input  model  berupa  basis  data  yang diperlukan  untuk  pengelompokan  pabrik gula.  Output  dari  model  pengelompokkan PG  berupa  alternatif  kelompok  PG  sesuai dengan  karakteristik  pembeda  pabrik  gula beserta anggota kelompoknya.
Pendekatan  yang  digunakan  untuk mengelompokkan PG Merujuk pada Gan et al. (2007), Sadaaki et al . (2008), dan Xu dan Wunsch  (2009)  yaitu supervised  clustering (jumlah  kelompok  ditentukan)    khususnya Partitional clustering , cara untuk mengelompokkan  data  dalam  satu cluster disesuaikan  dengan  skala  penilaian  yang digunakan.

## 4.2 Model Pengukuran Kinerja
Kinerja  yang  akan  diukur  merujuk pada hasil penelitian Wibisono (1999, 2006), Radnor dan Barnes (2007), serta Cocca dan
Albeti  (2010)  yaitu  kinerja  strategis (kemampuan sumber daya), kinerja operasional  (tugas-tugas  manufaktur),  dan kinerja taktis (prioritas kompetisi).
Ukuran  kinerja  yang  akan  digunakan diidentifikasi  dari range yang  lebih  luas yaitu  produktivitas  dan  efisiensi.  Hal tersebut  juga  sesuai  dengan  permasalahan yang  dihadapi  oleh  pabrik  gula.  Sedangkan untuk keterkaitan ukuran kinerja, identifikasi  ukuran  kinerja  akan  dilakukan dengan penyelarasan secara vertikal (terkait dengan visi, misi, dan strategi industri gula) dan penyelarasan secara horisontal (keterkaitan  antar  ukuran  kinerja  dengan pendekatan input-proses-output).
Dalam hal jumlah ukuran kinerja yang akan  digunakan,  model  pengukuran  kinerja memperhatikan  berbagai  pendekatan  pada penelitian  terdahulu  (Medori  dan  Steeple, 2000;  Denton,  2005;  Shahin  dan    Mahbod, 2007;  Saunders et  al., 2007;  Parmenter, 2010).  Selain  itu,  penelitian  Gleich et  al .
(2008)  dan  Martin  (2008)  pada  proses manufaktur menjadi masukan dalam mengidentifikasi ukuran kinerja.
Kerangka  kerja  proses  pengukuran kinerja  dapat  memanfaatkan  logika fuzzy seperti  yang  diusulkan  dalam  penelitian Chan et al. (2002) dan  Beheshti dan Lollar (2008). Hal ini dilakukan mengingat adanya perbedaan  satuan  yang  digunakan  pada setiap  ukuran  kinerja.  Adapun  infrastruktur yang    akan  digunakan    merujuk  pada  hasil penelitian  Unahabhokha et al. (2007).
Model  pengukuran  kinerja  bertujuan untuk menentukan nilai kinerja setiap pabrik gula.  Pengukuran  kinerja  yang    dilakukan adalah  untuk  kinerja  input,  kinerja  proses, dan  kinerja  output  yang  dinamakan  kinerja strategis,  kinerja  operasional,  dan  kinerja taktis. Pengukuran kinerja dilakukan terhadap  seluruh  pabrik  gula  yang  menjadi anggota  untuk  setiap  alternatif  kelompok pabrik  gula.  Oleh  karena  itu,  alternatif keputusan  pada  model  pengukuran  kinerja pabrik gula adalah seluruh pabrik gula yang menjadi objek kajian yang telah dikelompokkan  berdasarkan  karakteristik pembeda pabrik gula (merupakan output dari model pengelompokan pabrik gula).
Input  model  berupa  basis  data  yang diperlukan  untuk  pengukuran  kinerja. Output  dari  model  pengukuran  kinerja berupa nilai kinerja untuk setiap jenis kinerja pada  seluruh  anggota  kelompok  PG. Pendekatan  yang  digunakan  dalam  proses pengukuran kinerja pada model pengukuran kinerja adalah Fuzzy Expert System (FES).
4.3 Model Pemilihan Kinerja Terbaik
Merujuk pada hasil penelitian Dattakumar  (2003),  Grundberg  (2003), Pierre  dan  Delisle  (2006),  Gleich et  al . (2008)  serta  hasil  penelitian  Tucker  (1987) yang  membuktikan  bahwa  pendekatan benchmarking dapat meningkatkan efisiensi dan  produktivitas  perusahaan  maka  dalam penentuan  target  kinerja  akan  digunakan pendekatan benchmarking .  Target  kinerja ditentukan  berdasarkan  kinerja  terbaik dalam kelompok (Tucker et. al. 1987).
Model  Pemilihan  Kinerja  Terbaik bertujuan  untuk  menentukan  pabrik  gula berkinerja terbaik secara keseluruhan maupun  untuk  setiap  jenis  kinerja  (kinerja strategis, kinerja operasional, kinerja taktis) pada  setiap  kelompok  pabrik  gula.  Hasil pemilihan pada setiap kelompok pabrik gula akan  digunakan  sebagai  standar  kinerja pembanding  bagi  setiap  pabrik  gula  pada kelompok  yang  sama,  baik  untuk  kinerja keseluruhan maupun per jenis kinerja. Nilai kinerja  yang  digunakan  adalah  nilai  kinerja yang  dihasilkan  dari  model  pengukuran kinerja  yaitu  nilai  kinerja  strategis,  nilai kinerja  operasional  dan  nilai  kinerja  taktis untuk  seluruh  pabrik  gula  yang  menjadi anggota setiap alternatif kelompok.

## 4.3.1  Pemilihan  Kinerja  Terbaik  secara keseluruhan
Input  model  berupa    basis  data  yang diperlukan  untuk  pemilihan  kinerja  terbaik secara  keseluruhan.  Output  dari  model berupa  urutan  (ranking/peringkat)  pabrik gula  dalam  kelompok.  Pemilihan  kinerja terbaik secara keseluruhan dilakukan dengan menggunakan  pendekatan  PROMETHEE karena memiliki kesesuaian dengan permasalahan  yang  dihadapi  dan  sudah terbukti keunggulannya (seperti yang dikemukakan  oleh  Amran  dan  Kiki  (2005), Prvlovic  (2008),  dan  Triyanti  dan  Gadis (2008)).

## 4.3.2  Pemilihan  Kinerja  Terbaik  Per Jenis Kinerja
Input  model  berupa  basis  data  yang diperlukan  untuk  pemilihan  kinerja  terbaik per jenis  kinerja. Output dari model berupa urutan (ranking) pabrik gula per jenis kinerja dalam  kelompok.  Pemilihan  kinerja  terbaik per jenis kinerja dilakukan dengan menggunakan pendekatan Sorting .
Pendekatan Sorting menentukan urutan  kinerja  terbaik  per  jenis  kinerja dengan melakukan perbandingan antar nilai kinerja  per  jenis  kinerja  untuk  seluruh  PG pada setiap kelompok PG. Nilai kinerja per jenis  kinerja  akan  diurutkan  dari  yang nilainya  terbesar  sampai  yang  terkecil  pada setiap kelompok.

## 4.4 Model Analisis Praktek Terbaik
Prioritas perbaikan ditentukan berdasarkan praktek terbaik. Merujuk  pada penelitian  Jaffar  dan  Zairi  (2000),  maka analisis  praktek  terbaik  merupakan  praktek yang  baik  yang  telah  ditetapkan  sebagai pendekatan  terbaik  bagi  banyak  PG. Pendekatan yang digunakan dalam melakukan  analisis  praktek  terbaik  yang diusulkan  dalam  penelitian  Maire et  al (2005)  dan  Southard  dan  Parente  (2007) memiliki  kelemahan  mengingat  praktek terbaik yang dihasilkan masih terbatas pada praktek  yang  baik  (dilihat  dari  definisi praktek terbaik yang disimpulkan oleh Jaffar dan Zairi 2000).
Model  Analisis  Praktek  Terbaik bertujuan  untuk  mengidentifikasi  praktek terbaik  yang  menghasilkan  kinerja  terbaik.
Input  model  berupa  basis  data  yang diperlukan  untuk  analisis  praktek  terbaik. Output  dari  model  berupa  keterkaitan  antar ukuran  kinerja  yang  digunakan  dan  faktor penyebab  yang  cukup  penting  untuk dipertimbangkan  serta  identifikasi  praktek terbaik yang bisa dilakukan pabrik gula.
Merujuk  pada  penelitian  Corcoran (2004) dan Latino dan Kenneth (2006) maka pendekatan yang digunakan untuk melakukan  analisis  praktek  terbaik  adalah root  cause  analysis. Root  cause  analysis dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi hubungan  sebab  akibat  antar  ukuran  dan faktor  (ukuran  lain)  yang  menentukan kinerja.

## 4.5 Model Penentuan Prioritas Perbaikan
Penentuan prioritas perbaikan bertujuan  untuk  menentukan  prioritas perbaikan  yang  harus  dilakukan  oleh  PG.
Input  model  berupa    basis  data  yang diperlukan untuk penentuan prioritas perbaikan.  Output  dari  model  berupa prioritas  perbaikan  yang  harus  dilakukan oleh  PG  terkait  dengan  ukuran  kinerja. Penentuan prioritas perbaikan menggunakan pendekatan  yang  menyerupai framework yang dikembangkan oleh Davies dan Kochar (2000)  berupa  diagnostik  atau  penelusuran secara  sistematis  untuk  memilih  praktek terbaik.  Penelusuran  secara  sistematis dilakukan pada setiap kelompok pabrik gula. Untuk  setiap  pabrik  gula  yang  akan diperbaiki maka kinerja keseluruhan, kinerja setiap jenis kinerja, dan kinerja setiap ukuran kinerja  akan  diperbandingkan  dengan kinerja pabrik gula lain dalam kelompoknya.

## 5. KESIMPULAN
Analisis  perbaikan  kinerja    dapat dilakukan  dengan  menggunakan  model analisis perbaikan kinerja yang terdiri dari 5 (lima)  sub  model  yaitu  pengelompokan, pengukuran  kinerja,  pemilihan  kinerja terbaik,  analisis  praktek    terbaik,  dan penentuan  prioritas  perbaikan.  Ke  lima  sub model  dirancangbangun  saling  terkait dimana  output  dari  model  pengelompokan akan  menjadi  bagian  dari  input  model pengukuran kinerja, output model pengukuran  kinerja  akan  menjadi  bagian dari  input  model  pemilihan  kinerja  terbaik
dan  input  model  analisis  praktek  terbaik, serta  output  dari  model  pemilihan  kinerja terbaik  dan  model  analisis  praktek  terbaik menjadi bagian dari input model penentuan prioritas  perbaikan.  Oleh  karena  itu,  model analisis perbaikan kinerja yang dirancangbangun  merupakan  model  yang terintegrasi  untuk  mencapai  tujuan  dari analisis  perbaikan  kinerja  yaitu  penentuan kinerja,  penentuan  target  kinerja,  dan penentuan prioritas perbaikan.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Amran  TG,  Kiki  S.  2005.  Pemilihan Partner  Potensial  Bahan  baku  kimia produk  Fatigon  Kaplet  berdasarkan metode  AHP  dan  Promethee  di  PT. Dankos  Laboratories  TBK.  Di  dalam  :
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Kualitas ke-5 . ISSN: 1907- 0101-9-771907-010119. Jakarta.
[2] Asrofah  T,  Zailani  S,  Fernando  Y. 2010. Best Practices for the Effectiveness  of   Benchmarking  in  the Indonesian  Manufacturing  Companies. Benchmarking  :  An  International Journal 17 (1) : 115 – 143.
[3] Baxter  LF,  MacLeod  AM.  2008. Managing  Performance  Improvement . New York : Routledge.
[4] Beheshti HM,  Lollar JG. 2008. Fuzzy Logic  and  Performance  Evaluation  :
Discussion and Application.
International  Journal  of  Productivity and Performance Management 57 (3):
237 – 246.
[5] Chan DCK, Yung, Andrew WH. 2002. An application of fuzzy sets to process performance  evaluation. Integrated Manufacturing System 13(4): 237-246.
[6] Cocca  P.,  Alberti  M.  2010.  A Framework  to  Assess  Performance Measurement Systems in SMEs.
International  Journal  of    Productivity and  Performance  Management 59  (2):
186-200.
[7] Cokins G. 2004. Performance
Management  :  Finding  the  Missing Pieces (to Close the Intelligence Gap) . New Jersey : John Wiley & Sons.
[8] Daellenbach  HG,  McNickle    DC. 2005. Management  Science  :  Decision
Making Through System Thinking. New York : Palgrave Macmillan.
[9] Dattakumar  R,  Jagadeesh  R.  2003.  A Review of literature on Benchmarking.
Benchmarking: An International Journal 10 (3): 176-209.
[10] Davies  AJ,  Kochhar  AK.  2000.    A Framework  for  the  Selection  of  Best Practices. International  Journal  of
Operations & Production Management 20 (10): 1203-1217.
[11] Denton DK. 2010. Performance Measurement and Intranets : A Natural Partnership. International  Journal  of Productivity and Performance Management 59 (7): 701-706. [12] Denton  DK. 2005. Measuring Relevant Things. International Journal of Productivity and Performance Management 54 (4):278 - 287.
[13] Dragolea  L,  Cotirlea  D.  2009. Benchmarking-A  Valid  Strategy  for the Long Term?. Annales Universitatis Apulensis Series Oeconomica 11 (2) : 813 – 826.
[14] Effendi  A.  2009. Teknologi  Gula . Jakarta : Penerbit BeeMarketer
Institute.
[15] Elmuti  D,  Yunus  K.  1997.  An Overview of Benchmarking Process : A Tool for Continuous  Improvement and Competitive Advantage. Benchmarking for Quality Management & Technology 4 ( 4): 229-243.
[16] Gan  G, Chaoqun M, Wu J. 2007. Data Clustering . United States of America  : The America Statistic Association.
[17] Gleich  R,  Motwani  J,  dan  Wald  A. 2008.  Process  Benchmarking  :  A  New Tool  to  Improve  The  Performance  of Overhead  Areas. Benchmarking  :  An International Journal 15 (3): 242-256.
[18] Grundberg  T.  2003.  A  Review  of Improvement Methods in Manufacturing Operations. International  Journal  of    Productivity and Performance Management 52 (2) :
89-93.
[19] Halachmi A. 2005. Performance
Measurement  is  Only  One  Way  of Managing  Performance. International Journal of Productivity and Performance Management 54 (7): 502-
516.
[20] Jafari M, Bourouni A, Amiri RH. 2009. A New Framework for Selection of the Best  Performance  Appraisal  Method. European Journal of Social Sciences 7 (3): 92-100.
[21] Jaffar  YF,  Zairi  M.  2000.  Internal Transfer of Best Practice for Performance  Excellence  :  A  Global Survey. Benchmarking : An International Journal 7 (4): 239-246.
[22] Jing  GG.  2008.  Diging  for  the  Root Cause. ASQ Six Sigma Forum
Magazine 7 (3): 19-24.
[23] Kusumadewi  S,  Hartati  S,  Harjoko  S,
Wardoyo  R.  2006. Fuzzy  Multi- attribute Decision Making . Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu. [24] Laise  D.  2004.  Benchmarking  and learning organizations : ranking methods  to  identify  “best  in  class”. Benchmarking  :  An  International Journal 11 (6): 621-630.
[25] Latino  RJ,  Kenneth  CL.  2006. Root Cause Analysis : Improving Performance for Bottom – Line Results .
Florida : CRC Press.
[26] Laugen BT, Acur N, Boer H. 2005. Best Manufacturing Practices : What do the Best-Performing Companies Do?.
International  Journal  of  Operations  & Production  Management 25  (2):  131- 150.
[27] [LPPM-IPB]  Lembaga  Penelitian  IPB. 2002.  Studi  Pengembangan  Agribisnis Pergulaan Nasional.
[28] [LPPM-IPB]  Lembaga  Penelitian  IPB. 2002.  Studi  Pengembangan  Sistem Industri Pergulaan Nasional.
[29] Maire JL, Vincent B, Maurice P. 2005 A Typology of “Best Practices” for a
Benchmarking Process.
Benchmarking  :  An  International
Journal 12 (1): 45-60.
[30] Manalu  LP.  2009.  Analisis  Kinerja Pabrik  Gula  Dengan  Metoda  DEA (Data  Envelopment  Analysis). Jurnal Hasil Penelitian Universitas Djuanda 1 (2).
[31] Marchand  M,  Raymond  L.  2008.
Researching Performance Measurement Systems : An Information Systems Perspective.
International  Journal  of  Operations  &
Production  Management 28  (7):  663-
686.
[32] Martin  F.  2008.  A  Performance
Technologist’s  Approach  to  Process Performance Improvement. International Society for Performance Improvement . 47 (2): 30-40.
[33] Nenadal  J.  2008.  Process  Performance Measurement in Manufacturing Organizations. International Journal of Productivity and Performance Management 57 (6): 460-467.
[34] Olsen  EO,  Zhou  H,  Lee  DMS, Padunchwit  P.  2007.  Performance Measurement System and Relationships with Performance Results. International  Journal  of Productivity and Performance Management 56 (7): 559-582. [35] [P3GI]  Pusat  Penelitian  Perkebunan Gula Indonesia. 2008. Konsep Peningkatan Rendemen Untuk Mendukung Program Akselerasi Industri Gula Nasional.
[36] Parmenter    D. 2010. Key  Performance Indicators .  Jakarta  :  PT  Elex  Media Komputindo.
[37] Pierre  JS,  Delisle  S.  2006.  An  Expert Diagnosis System for the Benchmarking of SME’s Performance. Benchmarking  :  An  International
Journal 13 (1/2): 106-119.
[38] Prvulovic    S,  Dragisa  T,  Zivan  Z, Ljiljana R. 2008. Multi-Criteria Decision In The Choice Of Advertising
Tools. Journal Of Facta Universitatis : Mechanical Engineering 6 (1): 91-100 .
[39] Radnor  ZJ, Barnes D. 2007. Historical analysis  of  performance  measurement and management in operations management. International  Journal  of Productivity and Performance Management 56: 384-396.
[40] Ramadhani  M,  Fariza A, Basuki DK. 2007.  Sistem  Pendukung  Keputusan Identifikasi  Penyebab  Susut  Distribusi Energi  Listrik  Menggunakan  Metode FMEA.
[41] Reddy  W,  McCarthy  S.  2006.  Sharing Best  Practice .  International  Journal of Health Care Quality Assurance 19 (7): 594-598.
[42] Sadaaki  M,  Hidetomo  I,  Katsuhiro  H. 2008.  Algorithm  for  Fuzzy  Clustering. Di  dalam  :  Studies  in  Fuzziness  and Soft Computing. ISSN : 1434-9922.
[43] Santos  MF et  al .  2007.  Towards  a Definition  of  a  Business  Performance Measurement  System. International Journal  of  Operations  &  Production Management 27 (8) : 784 – 801.
[44] Siagian  V.  1999.  Analisis  Efisiensi
Biaya  Produksi  Gula  di  Indonesia  :
Pendekatan  Fungsi  Biaya  Multi-input Multi-Output. Bogor : Program Pascasarjana Institut Pertanian Bogor.
[45] Sink  D.S.,  Thomas  C.T.  1989. Planning  and  measurement  in  your organization  of    the  future .  United States  of  America  :  Industrial Engineering and Management Press.
[46] Southard  PB,  Parente  DH.  2007.  A Model  for  Internal  Benchmarking  : When  and  How  ?. Benchmarking  : An International Journal 14 (2): 161-171. [47] [SPN] Stakeholder’s Pergulaan Nasional. 2006. Road Map Swasembada Gula    Nasional. [48] Spitzer    DR.  2007. Transforming performance measurement : rethinking the  way  we  measure  and  drive organizational  success. New  York  : AMACOM.
[49] Stiffler  MA.  2006. Performance  : Creating  the  Performance-Driven Organization .  New  Jersey  :  John Wiley & Sons Inc.
[50] Swanson  RA.  1996. Analysis  for
Improving  Performance  :  Tools  for
Diagnosing
Organizations &
Documenting  Workplace  Expertise . United  States  of  America  :  Pleasant Run Publishing Services.
[51] Triyanti V, Gadis MT. 2008. Pemilihan Supplier  Untuk  Industri  Makanan Menggunakan  Metode  PROMETHEE. Journal  of  Logistics and Supply Chain Management 1 (2): 83-92.
[52] Tangen S. 2004. Performance
Measurement  :  From  Philosophy  to
Practice. International  Journal  of Productivity and Performance Management 53 (8) : 726 – 737.
[53] Unahabhokha  C , Platts  K,  Tan  KH. 2007. Predictive performance
measurement  system  :  A  fuzzy  expert system  approach. Benchmarking  :  An International Journal 14 (1) : 77 – 91.
[54] Ungan  MC. 2007.  Manufacturing  Best Practices  :  Implementation  Success Factors  and  Performance. Journal  of
Manufacturing Technology Management 18 (3) : 333 – 348. [55] Wibisono D. 1999. Analisis Keterkaitan  Variabel  Kinerja  dalam
Perusahaan  Manufaktur. Jurnal  ISTMI
3 (2) : 27-35.
[56] Wibisono    D.  2006. Manajemen Kinerja  :  Konsep,  Desain,  dan  Teknik Meningkatkan Daya Saing Perusahaan . Jakarta : Erlangga.
[57] Xu  R,  Wunsch  DC.  2009. Clustering .
New Jersey : IEEE Press.
[58] Yasin  MM.  2002.  The  Theory  and Practice  of  Benchmarking  :  Then  and Now. Benchmarking : An International Journal 9 (3) : 217-243.