Jurnal Teknik Industri Vol. 9, No. 2, 2023 Jurnal Hasil Penelitian dan Karya Ilmiah Dalam Bidang Teknik Industri Pengukuran Kinerja Supply Chain Menggunakan SCOR 12.0 Dan AHP Pada Industri Batik Tulis Chlistier Flovenzia Glorya1, Widya Setiafindari2 1,2Jurusan Teknik Industri, Fakultas Sains & Teknologi, Universitas Teknologi Yogyakarta Jl. Glagahsari No.63, D. I. Yogyakarta 55164, Kec. Umbulharjo, Indonesia Email: widyasetia@uty.ac.id ABSTRAK PT Batik Danar Hadi Pabelan merupakan perusahaan tekstil yang memproduksi dan menjual batik tulis dan batik cap. Permasalahan yang terjadi diperusahan ialah perusahaan mendapatkan tingkat hasil kinerja rantai pasok yang berada dibawah rata-rata sejak tahun 2020-2022, yaitu kurang (<) dari 40% yang berarti sangat buruk, sedangkan target yang di inginkan perusahaan yaitu 70%-90% kategori good. Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui penyebab terjadinya penurunan tingkat kinerja rantai pasok. Metode yang digunakan yaitu SCOR untuk mencari hasil pengukuran kinerja supply chain dan metode analytical hierarchy process yang digunakan untuk mencari matrik kategori yang menyebabkan penurunan kinerja rantai pasok. Hasil dari penelitian didapatkan nilai akhir rantai pasok adalah sebesar 1,82 dimana nilai tersebut masih berada didalam kategori sangat buruk (poor). Key performance indicator yang sangat mempengaruhi kinerja rantai pasok perusahaan adalah indicator perencanaan pemesanan material, terdapat motif batik yang baru, efisiensi penggunaan mesin dalam proses produksi, dan penanganan kerusakan mesin. Kata kunci: AHP, Kinerja rantai pasok, KPI, SCOR ABSTRACT PT Batik Danar Hadi Pabelan is a textile company that produces and sells written batik and printed batik. The problem that occurs in the company is that the company gets the level of supply chain performance results that are below average since 2020-2022, which is less (<) than 40% which means very bad, while the target the company wants is 70%-90% good category. The purpose of the research is to find out the causes of the decline in the level of supply chain performance. The method used is SCOR to find the results of supply chain performance measurement and the analytical hierarchy process method used to find a matrix of categories that cause a decrease in supply chain performance. The results of the research obtained the final value of the supply chain is 1.82 where the value is still in the very bad category (poor). Key performance indicators that greatly affect the company's supply chain performance are indicators of material order planning, new batik motifs, efficient use of machines in the production process, and handling machine damage. Keywords: AHP, Supply chain performance, KPI, SCOR Pendahuluan Perkembangan dunia industri manufaktur saat ini semakin maju dan terjadi banyak perubahan dari kegiatan bisnis menjadi tidak efisien ([1]) hal ini dapat berpengaruh terhadap keunggulan dalam persaingan antar perusahaan industri manufaktur. Keunggulan tersebut tidak hanya tentang produknya saja tetapi juga tentang kinerja rantai pasok. Supply chain merupakan proses dari suatu produk yang didalamnya terdapat alur, fungsi, fasilitas, dan aktivitas untuk memproduksi dan mengirimkan produk[2]. Model SCOR 12.0 adalah satu indikator standar yang membantu perusahaan dalam membangun kinerja supply chain untuk mengevaluasi kinerja yang dilakukan dengan menilai parameter-parameter kinerja seperti, manajemen aset, profitabilitas, tingkat pelayanan serta waktu pengiriman[3]. Metode analytical hierarchy process merupakan metode pendukung keputusan[4] dalam menyelesaikan permasalahan yang komplek[6], tidak sesuai dengan beberapa komponen bagian dalam tingkatannya[5],serta digunakan untuk memperoleh nilai yang tepat terkait nilai disetiap variable dengan secara tepat atau sesuai[7], kemudian hal tersebut mendapatkan nilai variabel dengan prioritas paling tinggi dalam mempengaruhi situasi tersebut[8]. Permasalahan yang dialami oleh PT Batik Danar Hadi Pabelan adalah perusahaan mendapatkan hasil kinerja rantai pasok yang berada dibawah rata-rata sejak tahun 2020-2022, yaitu kurang (<) dari 40% yang berarti sangat buruk, sedangkan target yang di inginkan oleh perusahaan supaya bisa bersaing dengan perusahaan lainnya 489
Jurnal Teknik Industri Vol. 9, No. 2, 2023 Jurnal Hasil Penelitian dan Karya Ilmiah Dalam Bidang Teknik Industri yaitu 70%-90% atau bisa dikategorikan kinerja rantai pasok berada di kategori good [9]. Apabila masalah atau kendala yang dialami oleh PT Batik Danar Hadi Pabelan terus dibiarkan, maka dapat mempengaruhi hasil kinerja rantai pasok yang lebih buruk atau semakin menurun setiap tahunnya. Terdapat beberapa penelitian terdahulu yang berkaitan dengan metode supply chain operation reference 12.0 dan analytical hierarchy process. Penelitian ke-1 adalah penelitian tentang pengukuran kinerja rantai pasok industri batik model make to order industri kecil menengah Batik Keraton yang dilakukan oleh dua peneliti terdahulu[10], penelitiannya berfokus kepada peningkatan dan perbaikan kinerja rantai pasok menggunakan supply chain operation reference dan analiytical hierarchy process untuk mengetahui hasil perhitungan tingkat kategori hirarki matrik perusahan[11]. Penelitian ke-2 adalah tentang supply chain performance measurement on small medium enterprise garment industry application of supply chain, oleh tiga peneliti terdahulu[12]. Penelitian ketiga oleh dua peneliti terdahulu, penelitiannya berfokus untuk meningkatkan kinerja rantai pasok dan menentukan strategi rantai pasok yang baik untuk bisnisnya dalam jangka panjang[13]. Penelitian ini menggunakan model supply chain operation reference 12.0 dan analytical hierarchy process key sebagai alat (tool) 14] yang digunakan dan key performance indicator untuk mengetahui indikator yang dimiliki oleh perusahaan[15]. Metode Penelitian Data yang dikumpulkan berupa data sekunder dan primer. Pengumpulan data pada penenlitian ini dilakukan dengan teknik observasi, wawancara, penyebaran kuesioner, data historis perusahaan, dan studi literatur. Data yang perlu dikumpulkan yaitu Data jumlah pasokan bahan baku kain, data complain customer, data penentuan aktual, data kuesioner SCOR. Pengolahan atau pengujian data menggunakan dua metode yaitu SCOR 12.0 dan AHP. Alasan peneliti memilih kedua metode tersebut adalah untuk mendapatkan hasil pengujian dan penyebab terjadinya penurunan kinerja rantai pasok. Setelah melakukan pengolahan data maka didapatkan hasil akhir yaitu dengan nilai tingkat indek kinerja akhir, dan penyebab dari penurunan kinerja rantai pasok perusahaan dapat diketahui dengan melihat hasil matrik KPI dari nilai indikatoer kinerja. Gambar 1. Aliran Penelitian 490
Jurnal Teknik Industri Vol. 9, No. 2, 2023 Jurnal Hasil Penelitian dan Karya Ilmiah Dalam Bidang Teknik Industri Hasil Dan Pembahasan Penelitian ini melakukan pengolahan data menggunakan metode SCOR 12.0 dan AHP [16]. Berikut ini merupakan penjelasan dan langkah-langkah pengolahan data yang telah dilakukan: Pemetaan Rantai Pasok supply Chain Operation Reference 12.0 Berikut ini merupakan data hasil dari pemetaan SCOR yang disesuaikan dengan keadaan yang ada diperusahaan sehingga didapatkan hasil pemetaan rantai pasok seperti pada tabel berikut ini[9]. Tabel 1. Matrik Kinerja SCOR Proses Inti (Level 1) Aribut Kinerja (Level 2) Key Performance Indicator (Level 3) Kode KPI Plan Reliability Responsivne ss Perencanaan pemesanan material Kesesuaian jumlah produksi Batik Perencanaan produksi batik sPRB1 sPRB2 sPRS1 Source Make Reliability Agility Cost Asset Reliability Responsivne ss Bahan baku kain Jaminan kualitas produk batik Lead time dari pemesanan sampai kedatangan bahan kaku Kemunculan motif batik baru Transaksi tidak menggunakan riba Efisiensi penggunaan mesin dalam proses produksi Presentase produk batik cacat Waktu dibutuhan karyawan membuat produk jadi sSRB1 sSRB2 sSRB3 sSAG1 sSCO1 sSAS1 sMRB1 sMRS1 Deliver Retrun Agility Reliability Responsivne ss Responsivne ss Presentase jumlah produk bisa memenuhi perubahan permintaan Penangan kerusakan mesin Banyaknya permintaan yang dapat dipenuhi perusahaan hingga produk terkirim ke konsumen Waktu siklus produk batik Waktu pengiriman produk Proses pengembalian produk cacat/rusak dari konsumen ke perusahaan sMAG1 sMAG2 sDRB1 sDRS2 sDRS2 sRRS1 Pembobotan Dengan Metode Analytical Hierarchy Process Menyusun Matrik Perbandingan Pada Proses Inti Level 1 Sampel penelitian yang disebarkan diperusahaan sebanyak 3 responden, maka diperlukan dihitung rata-ratanya menggunakan geometric mean (GM)[17], seperti dibawah ini dengan hasil ada pada tabel 4. perhitungan geometric mean dari 3 responden diatas. Setiap awal matrik adalah 1, diagonal matrik atas dihitung seperti[18], 3 GM12=√2𝑥1𝑥4 3 3 = 2, GM13=√1𝑥1𝑥1 = 1, GM14=√2𝑥1𝑥4 = 1.82 . Tabel 2. Data Responden perbandingan berpasangan (Level 1) Proses Inti (Level 1) Plan><Source Plan><Make Plan><Deliver Plan><Retrun Source><Make Source><Deliver Source><Retrun Make><Deliver Make><Retrun Deliver><Retrun A1><A2 A1><A3 A1><A4 A1><A5 A2><A3 A2><A4 A2><A5 A3><A4 A3><A5 A4><A5 Responden 1 2 1 1 5 1 6 5 1 2 5 Responden 2 1 1 3 3 4 2 5 3 3 3 Responden 3 4 1 2 4 1 3 2 6 3 3 491
Jurnal Teknik Industri Vol. 9, No. 2, 2023 Jurnal Hasil Penelitian dan Karya Ilmiah Dalam Bidang Teknik Industri Tabel 3. Hasil Geometric Mean (Level 1) Proses inti (Level 1) Plan Source Make Deliver Retrun Jumlah Perencanaan 1 0.5 1 0.55 0.26 3.31 Sumber 2 1 0.63 0.30 0.27 4.20 Membuat 1 1.59 1 0.38 0.38 4.35 Pengiriman 1.82 3.30 2.62 1 0.28 9.02 pengembalian 3.91 3.68 2.62 3.56 1 14.78 Menentukan Nilai Eigen Vector Berikut ini merupakan cara mencari nilai eigen vector[19]. Jumlah plan = (0.30) + (0.48) + (0.23) + (0.20) + (0.26) =1.47 Dikarenakan jumlah matrik adalah 5 maka eigen vector dapat dihitung sebagai berikut. Eigen Vector =1,47 5 = 0.29 Tabel 4. Perhitungan Eigen Vector (Level 1) Proses Inti Level 1 Perencanaan Sumber Membuat Pengiriman Pengembalian Jumlah Eigen Vector Plan Source Make Deliver Retrun Jumlah 0.30 0.15 0.30 0.17 0.08 1 0.48 0.24 0.15 0.07 0.06 1 0.23 0.36 0.23 0.09 0.09 1 0.20 0.37 0.29 0.11 0.03 1 0.26 0.25 0.18 0.24 0.07 1 1.47 1.37 1.15 0.68 0.33 5 0.29 0.27 0.23 0.14 0.07 1 Mencari Consistency Indeks (CI) dan Consistency Ratio (CR) Mencari Nilai maximum Eigen Value (λmaks) Perhitungannya yaitu jumlah keseluruhan dari nilai eigen vector dikali dengan jumlah geomatric mean[20]. Mengukur CI[21]. 𝐶𝐼 = λmaks−𝑛 𝑛−1 (1) 𝐶𝐼 = 5.320−5 5−1 CI =0.08 Menghitung CR Karena matric size bernilai 5 maka RI bernilai 1.12 sehingga perhitungannya sebagai berikut[16]. 𝐶𝑅 = CI 𝑅𝐼 (2) 0,08 1.12 CR=0.071 𝐶𝑅 = Dari hasil perhitungan diatas diketahui nilai CR sebesar 0.071, yang berarti bahwa kurang dari 0.01 maka matriks dapat dikatakan konsisten dan boleh dilanjutkan keperhitungan selanjutnya. Berikut ini tabel merupakan hasil perhitungan pembobotan yang telah dilakukan[22]. 492
Jurnal Teknik Industri Vol. 9, No. 2, 2023 Jurnal Hasil Penelitian dan Karya Ilmiah Dalam Bidang Teknik Industri Gambar 2. Pembobotan Analytical Hierarchy Process Proses Normalisasi Proses normalisasi dilakukan dengan mencari terlebih dahulu pencapian KPI perusahaan lalu dilakukan perhitungan normalisasi menggunakan rumus snorm de boer[23]. Berikut ini hasil perhitungan untuk proses normalisasi. Kategori high is better Snorm= (𝑆𝑖−𝑆𝑚𝑖𝑛) (𝑆𝑚𝑎𝑥−𝑆𝑚𝑖𝑛) x 100% (3) Snorm=(87−30) (90−30) x 100% = 95% Kategori Low Is better (4) Snorm= (𝑆𝑚𝑎𝑥−𝑆𝑖) (𝑆𝑚𝑎𝑥−𝑆𝑚𝑖𝑛) x 100% Snorm=(7−5) (7−4) x 100% = 67% Diketahui: Snorm = Nilai Normalisasi = Nilai Pencapaian Si = Nilai Maksimal Smax =Nilai Minimal Smin Tabel 5. Normalisasi KPI Kode KPI KPI Tingkat 3 sPRB1 Perencanaan pemesanan material sPRB2 Kesesuaian jumlah produksi Batik sPRS1 Perencanaan produksi batik sSRB1 Bahan baku kain sSRB2 sSRB3 Jaminan kualitas produk Batik Lead time dari pemesanan sampai kedatangan bahan baku Kategori Low is better Large is better Lower is better Large is better Large is better Large is better Nilai Pencapaian (SI) 30 87 52 100 100 72 Mi n 0 30 45 0 0 52 M ax 10 0 90 60 10 0 10 0 83 Nilai Normalisasi 30% 95% 53% 100% 100% 65% Dari tabel tersebut dapat dilihat bahwa nilai aktual atau pencapaian rantai pasok perusahaan paling tinggi 100 dan paling rendah 4 serta memiliki dua ketegori, yaitu large better is dan low better is. Perhitungan Nilai Akhir Kinerja Supply Chain Operation Reference 12.0 Indeks kinerja tingkatan 3 adalah hasildari perkalian antara bobot dengan skor atau nilai masing-masing 493
Jurnal Teknik Industri Vol. 9, No. 2, 2023 Jurnal Hasil Penelitian dan Karya Ilmiah Dalam Bidang Teknik Industri key performance indicator[24]. Nilai tersebut ditentukan dengan menggunakan normalisasi snorm de boer. Selanjutnya dilakukan penjumlahan pada setiap indeks kinerja tingkatan 3. Nilai dari kinerja penjumlahan tersebut merupakan nilai kinerja untuk level atau tingkatan 2 pada masing-masing proses inti. Nilai kinerja level 3 didapat dari indeks kinerja dibagi dengan bobot[25]. Tabel 6. Indeks Kinerja (Level 3) Kode KPI Key Performance Indicator Tingkat 3 Bobot Snorm Nilai Kinerja Level 3 Indeks Kinerja Level 3 sPRB1 Perencanaan pemesanan material 0.12 30 30 3.60 sPRB2 Kesesuaian jumlah produksi batik 0.11 95 95 10.45 sPRS1 Perencanaan produksi batik 0.11 53 53 5.83 sSRB1 Bahan baku kain 0.09 100 100 9.00 sSRB2 sSRB3 Jaminan kualitas produk batik Lead time dari pemesanan sampai kedatangan bahan baku 0.08 0.07 100 65 100 65 8.00 4.55 sSAG1 Kemunculan motif batik baru 0.07 33 33 2.31 sSCO1 Transaksi tidak menggunakan riba 0.05 100 100 5.00 sSAS1 Efisiensi penggunaan mesin dalam proses produksi 0.05 5 5 0.25 sMRB1 Presentase produk batik cacat 0.06 67 67 4.02 sMRS1 Waktu dibutuhan karyawan membuat produk jadi 0.03 67 67 2.01 sMAG1 Presentase jumlah produk bisa memenuhi perubahan permintaan 0.04 65 65 2.60 sMAG2 Penangan kerusakan mesin 0.04 29 29 1.16 sDRB1 Banyaknya permintaan yang dapat dipenuhi perusahaan hingga produk terkirim ke konsumen 0.02 100 100 2.00 sDRS2 Waktu siklus produk batik 0.03 93 93 2.79 sDRS2 Waktu pengiriman produk 0.02 50 50 1.00 sRRS1 Proses pengembalian produk cacat/rusak dari konsumen ke perusahaan 0.02 57 57 1.14 Dari tabel indeks kinerja level tiga dapat dilihat bahwa hasil pembobotan yang menggunakan analytical hierarchy didapatkan nilai pembobotan paling tinggi yaitu 0.12 pada matrik key performance indicator rencana pemesanan bahan baku sedangkan nilai yang paling rendah 0.02 ada di key performace indicator banyaknya permintaan yang dapat dipenuhi oleh pihak perusahaan hingga produk terkirim kekonsumen, waktu pengiriman produk, dan proses pengembalian produk yang cacat atau rusak dari konsumen kepada perusahaan kembali. Pada perhitungan snorm de boer nilai yang paling tinggi 100, berada di matrik bahan baku kain, jaminan kualitas produk, transaksi tidak menggunakan riba, bayaknya permintaan yang dapat dipenuhi perusahaan hingga produk tersebut terkirim kepada konsumen. Sedangkan untuk nilai snorm de boer paling rendah 5 berada di key performance indicator efesiensi penggunaan mesin dalam proses produksi. Nilai kinerja level 3 paling tinggi adalah sebesar 100 dan paling rendah 5. Nilai kinerja untuk level 2 didapatkan dari penjumlahan setiap bagian KPI level 3. 494
Jurnal Teknik Industri Vol. 9, No. 2, 2023 Jurnal Hasil Penelitian dan Karya Ilmiah Dalam Bidang Teknik Industri Tabel 7. Bobot Kinerja (Level 2) Proses Inti (Level 1) Atribut Kinerja (Level 2) Kode KPI Key Performance Indicator level 3 Nilai kinerja Level 2 Plan Reliability Responsivn ess sPRB1 Perencanaan pemesanan material sPRB2 Kesesuaian jumlah produksi batik Nilai Kinerja sPRS1 Perencanaan produksi batik 3.60 10.45 14.05 5.83 Source Reliability Agility Cost Asset Nilai Kinerja sSRB1 Bahan baku kain sSRB2 sSRB3 Lead time dari pemesanan sampai kedatangan bahan baku Jaminan kualitas produk batik Nilai Kinerja sSAG1 Kemunculan motif batik baru Nilai Kinerja sSCO1 Transaksi tidak menggunakan riba Nilai Kinerja sSAS1 Efisiensi penggunaan mesin dalam proses produksi 5.83 9.00 8.00 4.55 21.55 2.31 2.31 5.00 5.00 0.25 0.25 Nilai Kinerja Reliability sMRB 1 Presentase produk batik cacat 4.02 Nilai Kinerja 4.02 Responsivn ess sMRS 1 Waktu dibutuhan karyawan membuat produk jadi 2.01 Make Nilai Kinerja 2.01 Agility sMAG 1 sMAG 2 Peningkatan volume produksi batik Penangan kerusakan mesin 2.60 1.16 Deliver Retrun Reliability Responsivn ess Responsivn ess sDRB 1 Nilai Kinerja Banyaknya permintaan yang dapat dipenuhi perusahaan hingga produk terkirim ke konsumen Nilai Kinerja sDRS2 Waktu siklus produk batik sDRS2 Waktu tunggu pengiriman produk sRRS1 Nilai Kinerja Proses pengembalian produk cacat/rusak dari konsumen ke perusahaan Nilai Kinerja 3.76 2.00 2.00 2.79 1.00 3.79 1.14 1.14 Dari tabel 7 bobot penilaian, diketahui bahwa matrik yang memiliki bobot penilaian untuk nilai kinerja paling tinggi yaitu pada matrik source reliability bahan baku, jaminan kualitas produk, dan lead time dari pemesanan hingga kedatangan bahan baku, dengan hasil penjumlahan 21.55. Tabel 8. Nilai Kinerja Level 1 dan Hasil Akhir Perhitungan Proses Inti (Level 1) Plan Source Make Deliver Bobot 0.28 0.27 0.23 0.14 Nilai Kinerja (level 1) 2.81 3.34 0.61 0.23 Indeks Kinerja (Level 1) 0.81 0.90 0.14 0.03 495
Jurnal Teknik Industri Vol. 9, No. 2, 2023 Jurnal Hasil Penelitian dan Karya Ilmiah Dalam Bidang Teknik Industri Retrun 0.07 Total Nilai Akhir 0.08 0.01 1.89 Nilai kinerja level 1 didapatkan dari penjumlahan masing-masing atribut kinerja dari level 1. Simpulan Setelah dilakukan pengolahan data dan didapatkan hasil dari perhitungan lalu kemudian di analisis diketahui bahwa nilai akhir rantai pasok pada PT Batik Danar Hadi Pabelan adalah sebesar 1.82 dimana nilai tersebut masih berada didalam kategori sangat buruk (poor) yang diartinya bahwa perusahaan belum memiliki nilai kinerja yang baik, sehingga perlu perbaikan untuk meningkatkan kinerja supply chain perusahaan agar tidak terjadi penurunan dalam kinerja rantai pasok perusahaan untuk tahun selanjutnya. Kemudian diketahui bahwa indikator kinerja atau key performance indicator PT Batik Danar Hadi Pabelan yang sangat memperngaruhi kinerja rantai pasok perusahan adalah key performance indicator dari perencanaan pemesanan material, terdapat motif batik yang baru, efisiensi penggunaan mesin dalam proses produksi, dan penanganan kerusakan mesin. Kode dari key performance indicator tersebut adalah sPRB1, sSAGI, sSAS1, dan sMAG2. Daftar Pustaka [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] S. Septarianes, Marimin, and S. Raharja, "Strategi peningkatan kinerja dan keberlanjutan rantai pasok Agroindustri Kopi Robusta Di Kabupaten Tanggamus," Jurnal Teknik Industri Pertanian, vol. 30, no. 2, pp. 207-220, 2020, K. Indriyaningrum and Kasmari, "Supply Chain Managment : Pengaruh Supply Chain Management," Proceeding SENDIU. 2020. D. S. Prasetyo, A. Emaputra, and C. I. Parwati, "Pengukuran Kinerja Supply Chain Management Menggunakan Pendekatan Model Supply Chain Operations Reference (SCOR) pada IKM Kerupuk Subur." 2021. Y. Wang, Z. Jing, and J. Lyu, "Study on Sustainable Development Strategy of Rural E-Commerce in the Northeast of China - A Case Study of 11 Villages, 11 Towns and 4 Counties," Sustain., vol. 14, no. 24, 2022, doi: 10.3390/su142416610. R. R. Chotimah, B. Purwanggono, and A. Susanty, "Pengukuran kinerja rantai pasok menggunakan Metode supply chain operation reference 12.0 dan analytical hierarchy process dalam unit pengantongan pupuk urea PT. Dwimatama multikarsa semarang," Indonesia English virtual journal., volume 6, 2019. S. Hidayatuloh and N. N. Qisthani, "Supply Chain Performance Measurement at Batik Industry MTO Type Using SCOR 12.0 and AHP," Jurnal Rekayasa Sist. Ind., vol. 7, p. 76, 2020. Q. Qurtubi, R. Yanti, and M. F. N. Maghfiroh, "Supply chain performance measurement on small medium enterprise garment industry: application of supply chain operation reference," J. Sist. dan Manaj. Ind., vol. 6, no. 1, pp. 14-22, 2022, doi: 10.30656/jsmi.v6i1.4536. E. Kusrini and S. Miranda, "Determining performance metrics of SCM in make to order small-medium enterprise using SCORE 12.0," Mathimatic. Model Englis Probl., Vol. 8, No. 5. 2021. R. Oktapiani, R. Subakti, M. A. L. Sandy, D. G. T. Kartika, and D. Firdaus, "Penerapan Metode Analytic Al Hierarchy Process (Ahp) Untuk Pemilihan Jurusan Di Smk Doa Bangsa Palabuhanratu," Swabumi, vol. 8, no. 2. 2020. [10] N. Matondang and F. R. Sitompul, "Measurement and Proposed Improved Supply Chain Performance approach with PDCA frame work," IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 505, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1757-899X/505/1/012128. [11] R. M., S., I. B. U., S. R. R., P. K. B., and R. M., "Identification of Suitable Sites for Artificial Groundwater Recharge Structures in Semi-arid region of Anantapur District: AHP Approach," Hydrospatial Anal., vol. 3, no. 1, pp. 1-11, 2019, doi: 10.21523/gcj3.19030101. [12] A. Setiawan, F. Pulansari, and S. Sumiati, "Pengukuran kinerja rantai pasok menggunkan supply chain operations reference," Juminten, Vol. 1, No. 1. 2020. [13] A. R. A. K. Wardana, "Pengukuran Kinerja Supply Chain Management dengan Menggunakan Metode supply Chain Operations Reference (SCOR) PT Sango Ceramics Indonesia," vol. 33, no. 1, pp. 1-12, 2022. [14] C. Santoso, W. Kosasih, and M. A. Saryatmo, "Pengukuran Kinerja Manajemen Rantai Pasok Pada Pt. Xyz Dengan Pendekatan Metode SCOR," Jurnal Mitra Teknik Indonesia., vol. 1, no. 1, pp. 35-46, 2022, doi: 10.24912/jmti.v1i1.18270. [15] Yuniaristanto, N. Ikasari, W. Sutopo, and R. Zakaria, "Performance measurement in supply chain using 496
Jurnal Teknik Industri Vol. 9, No. 2, 2023 Jurnal Hasil Penelitian dan Karya Ilmiah Dalam Bidang Teknik Industri [16] supply chain operation reference model in the lithium battery factory," IOP Conference Series. Mater.science . English., Vol. 943, No. 1, 2020. I. K. Sriwana, N. Hijrah S, A. Suwandi, and R. Rasjidin, "Pengukuran Kinerja Rantai Pasok Menggunakan Supply Chain Operations Reference (SCOR) Di Ud. Ananda," JISI J. Integr. Sist. Ind., vol. 8, no. 2, p. 13, 2021, doi: 10.24853/jisi.8.2.13-24. [17] Amirudin and P. Dewi Masruroh, "Implementasi Konsep Kaizen Dalam Meningkatkan Kinerja Karyawan," Akademika, vol. 18, no. 1, pp. 66-76, 2020. [18] Ratnaningtyas. Auliya Hayyu, "Analisis Kinerja Halal SCM di Restoran ayam goreng chicken crush mengggunakan metode Supply Chain Operation Reference 12.0," pp. 1-123, 2022. [19] N. Annisa' and S. S. Dahda, "Pengukuran SCP di PT. Ravana Jaya menggunakan model supply chain [20] [21] operation dan analytical hierarchy process,". Vol. 20, No. 1, pp. 239-247, 2022. E. A. Emon, "Performance measurement of green supply chain and supplier selection using FUZZY VIKOR method in food supply chain: a case study," 2022, F. Faturahman, "Analisis pengukuran kinerja supply chain management terhadap kinerja dan daya saing pada CV Polacindo Beka," Jurnal Bina Bangsa Ekon., vol. 14, no. 2, pp. 427-430, 2021, doi: 10.46306/jbbe.v14i2.97. [22] M. Permatasari and S. Sari, "Pengukuran kinerja rantai pasok susu kental manis menggunakan supply chain operation reference and anlytical hierarchy process," Jurnal Optimasi"., vol. 7, no. 1, p. 109, 2021 [23] N. Yusrianafi and S. Salim Dahdah, "Pengukuran kinerja pada usaha kecil menengah kerudung menggunakan metode Supply Chain Operator Reference (SCOR) Dan AHP," JURMATIS (Jurnal Manaj. Teknol. dan Tek. Ind., vol. 3, no. 2, p. 131, 2021, doi: 10.30737/jurmatis.v3i2.1774. [24] A. W. Putri, B. Prabawani, and S. Suryoko, "Analisis Green Supply Chain Management pada Perusahaan Batik (Studi pada PT Batik Semarang 16)," J. Ilmu Adm. Bisnis, vol. 11, no. 1, pp. 89-93, 2022, doi: 10.14710/jiab.2022.33431. [25] A. Budiwan and R. Syahrial, "Pengukuran kinerja rantai pasok dengan pendekatan Supply Chain Operation Reference (Scor) Pada Kelompok Tani Di Pacitan," Agrika, vol. 12, no. 2, pp. 141-151, 2021, doi: 10.31328/ja.v12i2.766. Lampiran 497