waktu BiayaMutu
III. METODE PENELITIAN
3.2. Sub Model Distribusi Desain Rantai Pasok Untuk Optimalisasi
3.2.2. Sub Model Pengukuran kinerja pelaku rantai pasok
Pengukuran kinerja pelaku rantai pasok dilakukan melalui pendekatan metode Data Envelopment Analysis (DEA). Metode DEA dipilih sebagai tools dalam menentukan kinerja rantai pasok disebabkan oleh beberapa faktor yaitu :
1. DEA mampu bekerja secara simultan dan berkesinambungan melalui proses Benchmarking untuk mendapatkan nilai efisiensi setiap pelaku rantai pasok. 2. Pemilihan parameter kinerja di dalam model distribusi risiko bertujuan
untuk mendapatkan output berupa peningkatan profit pelaku rantai pasok yang bekerja secara kompetitif ketika diaplikasikan. DEA sebagai metode pengukuran kinerja mampu mengakomodir salah satu tujuan model ini sehingga tidak ada limit peningkatan nilai variabel efisiensi antara satu pelaku dengan yang lainnya.
3. Prinsip kerja DEA yang bersifat simultan dan berkesinambungan dapat meningkatkan total profit pelaku rantai pasok secara keseluruhan, secara khusus terhadap pelaku yang akan mendistribusikan profit akibat implementasi model.
Pengukuran kinerja melibatkan tiga pelaku rantai pasok yaitu : petani, prosesor dan kolektor. Sementara pengukuran kinerja koperasi sebagai pelaku akhir rantai pasok kopi organik di Aceh Tengah tidak dilakukan. Proses initidak dilakukan dengan alasan: 1) koordinasi dalam model distribusi risiko harus bertumpu disatu organisasi, 2) pelaku tingkat pelaku eksportir yang memiliki struktur rantai pasok kopi organik yang cukup baik hanya terdiri atas satu pelaku yaitu koperasi Baburrayyan. Variabel atribut DEA ditetapkan berdasarkan tujuan model distribusi dan manajemen risiko rantai pasok. Sehingga pemilihan variabel input dan output DEA sebagai parameter penentu tingkat efisiensi pelaku rantai pasok harus bisa mengakomodir definisi tujuan dari model distribusi risiko dan manajemen risiko rantai pasok.
Indeks risiko sebagai salah satu variabel atribut DEA diperoleh berdasarkan nilai kuantitatif risiko dan nilai tambah pelaku rantai pasok kopi organik. Jumlah pelaku dalam setiap wilayah (sphere) mewakili unit pembuat keputusan yang menjadi objek pengukuran (Decision Making Unit). Nilai efisiensi pelaku tingkat petani, prosesor, kolektor didapatkan melalui proses benchmarking antar pelaku
dalam sphere rantai pasok dan bobot komposit dari setiap variabel input dan ouput pelaku. Rentang nilai perbaikan yang harus dilakukan oleh setiap Decision Making Unit (DMU) atau pelaku yang tidak efisien mengacu terhadap beberapa unit yang efisien. Perbaikan efisiensi pelaku (DMU) dilakukan melalui peningkatan nilai variabel input dan output. DMU yang tidak efisien akan dikelompokkan ke dalam satu grup (peers group) beserta dengan DMU efisien yang menjadi acuan peningkatan kinerja pelaku rantai pasok. Penyajian sub model pengukuran kinerja pelaku rantai pasok kedalam bentuk Use Case diagram bertujuan untuk memperjelas interaksi aktor atau pelaku rantai pasok dengan setiap sub sistem yang menjadi tahapan dalam proses pengukuran (Gambar 12)
Pengkuran probabilitas faktor risiko penentuan faktor risiko pasokan penentuan faktor risiko proses penentuan faktor risiko harga penentuan faktor risiko permintaan Indek Risiko
Analisis Nilai Tambah
petani
processor
Colector
Koperasi Sub sistem risiko indeks pelaku rantai pasok
Penentuan variabel atribut DEA Penentuan variabel output Penentuan variabel input Kualitas Fullfil order Jumlah pasokan Penentuan DMU Risiko indek Biaya Total Siklus pemenuan pesanan Harga produk Penentuan bobot output & input
Sub sistem parameter DEA
Efisiensi Bobot komposit
Peer group
Penentuan DMU efisien dan inefisien sistem pengukuran kinerja DEA
Gambar 12 Use Case Diagram Tahapan pengukuran kinerja pelaku rantai pasok dengan pendekatan DEA
Proses Benchmarking dalam DEA sangat menentukan nilai kinerja yang akan didapat pelaku rantai pasok. Penetapan nilai kinerja akan bersifat fleksibel berdasarkan capaian nilai kinerja pelaku lainnya dalam satu sphere rantai pasok. Dalam penelitian ini, sphere rantai pasok merupakan grup (kelompok) pelaku
rantai pasok ketika proses benchmarking dilakukan. Standar nilai kinerja yang tertinggi atau sama dengan 1 diperoleh dari pelaku yang paling efisien ketika suatu pengukuran dilakukan. Nilai tersebut akan menjadi patokan untuk nilai kinerja (efiiensi) untuk pelaku lainnya yang tidak efisien. Mekanisme inilah yang akan menciptakan kompetisi bagi setiap pelaku dalam sphere rantai pasok dalam meningkatkan kinerja yang akan diperolehnya pada periode pengukuran berikutnya. Secara lebih detail dapat dilihat pada Gambar 13.
Nilai efisiensi DEA
Efisiensi pelaku =1 Efisiensi pelaku =1 Pengukuran melalui proses benchmarking Sphere I Efisiensi pelaku <1 Efisiensi pelaku <1 Efisiensi pelaku =1 Efisiensi pelaku =1 Pengukuran melalui proses benchmarking Sphere II Efisiensi pelaku <1 Efisiensi pelaku <1 Efisiensi pelaku =1 Efisiensi pelaku =1 Pengukuran melalui proses benchmarking Sphere III Efisiensi pelaku <1 Efisiensi pelaku <1
Gambar 13. Mekanisme Benhmarking di dalam pengukuran kinerja pelaku rantai pasok melalui pendekatan model DEA
Penetapan model DEA sebagai input bagi sub model RS berdasarkan mekanisme pengukuran kinerja dalam rantai pasok. Proses perbandingan bertingkat (benchmarking) antara satu pelaku dengan pelaku lainnya di dalam satu sphere rantai pasok menjadikan sub model DEA tidak mempunyai batasan dalam pencapaian nilai kinerja. Nilai kinerja yang didapat melalui model DEA merupakan tolak ukur utama dalam menetapkan variabel insentif dalam sub model distribusi risiko.Sehingga, besaran keuntungan yang didapat pelaku rantai pasok melalui proses distribusi profit dari koperasi sebagai pelaku upstream jaringan rantai pasok sangat tergantung kepada pencapaian kinerja. Semakin baik nilai kinerja pelaku rantai pasok, maka semakin optimal harga jual yang bisa diberikan koperasi kepada pelaku. Faktor inilah yang membuat setiap pelaku akan berusaha meningkatkan kinerjanya masing-masing sehingga bisa memaksimalkan keuntungan melalui nilai harga jual yang paling optimal. Usaha dari setiap pelaku
rantai pasok dalam meningkatkan nilai kinerja satu dengan yang lainnya akan menciptkan kompetisi agar nilai harga jual yang didapatkan lebih optimal dari periode pengukuran sebelumnya. Prinsip benchmarking DEA di dalam model RS bisa dilihat pada Gambar 14.
Mulai Peningkatan atribut DEA senilai 5 % Output kualitas pasokan Output kuantitas pasokan
Analisis sensitivitas model RS pada peningkatan atribut 5 % Nilai efisiensi relatif DMU pada peningkatan atribut 5 %
Perhitungan harga jual model RS
Pengurangan loss profit koperasi
Peningkatan total profit koperasi
Perbaikan bargaining position model
Stop
Gambar 14 Mekanisme benchmarking DEA terhadap rencana implementasi model
Nilai kinerja dalam DEA (efisiensi relatif) mewakili atribut-atribut yang yang akan menimbulkan risiko terhadap jaringan rantai pasok secara keseluruhan. Variabel tersebut akan mewakili risiko yaitu : kuantitas pasokan, standar kualitas dan mutu organik produk serta harga. Secara lebih rinci fungsi nilai efisiensi DEA pelaku dalam model RS dapat dilihat pada Gambar 15.
Risiko kuantitas pasokan
Risiko kualitas
pasokan Risiko harga Pelaku
rantai pasok
Fullfil order kualitas siklus pemenuhan
pesanan biaya total harga Indeks risiko
Jumlah pasokan Faktor risiko permintaan Faktor risiko pasokan Faktor risiko proses Faktor risiko kesesuaian harga
Nilai efisiensi relatif DEA pelaku rantai pasok (tidak efisien)
Pembayaran tetap insentif
Harga jual optimal pelaku rantai pasok
kompetisi Nilai efisiensi relatif optimal
DEA pelaku rantai pasok
Sub model analisis risiko
Sub model pengukuran kinerja DEA
Sub model distribusi risiko
Peningkatan profit pelaku rantai pasok
Gambar 15 Fungsi sub model DEA dalam meningkatkan profit pelaku rantai pasok dalam model RS
