STUDI PENINGKATAN KINERJA MANAJEMEN RANTAI PASOK BUAH- BUAHAN DI JAWA TIMUR

(1)

STUDI PENINGKATAN KINERJA MANAJEMEN RANTAI PASOK

BUAH-BUAHAN DI JAWA TIMUR

Yeni Agustina1_{, Alfi Nur Shoba Stifronis}1

1_{Jurusan Transportasi Laut, Fakultas Teknologi Kelautan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya}

Email : yeniagustina29@gmail.com, alfi.stifronis@gmail.com

ABSTRAK

Model pengukuran kinerja sangat diperlukan sebagai alat untuk peningkatan kinerja rantai pasok buah-buahan di wilayah jawa timur. Pengukuran kinerja dapat mendukung perencanaan tujuan, evaluasi kinerja, perumusan kebijakan strategic, taktis dan operasional rantai pasok. Studi ini dilaksanakan dengan menggunakan pendekatan system yang didukung dengan SCOR model untuk merancang metric pengukuran kinerja, Data Envelopment Analysis (DEA) untuk pengukuran kinerja individu anggota rantai pasok dan analisis SWOT untuk merumuskan strategi peningkatan kinerja rantai pasok. 3 (tiga) komoditi buah-buahan yang diunggulkan di jawa timur yaitu Mangga, Pisang dan Jeruk. Hasil SCOR model menghasilkan bobot metric kinerja rantai pasok: kinerja pengiriman, kesesuaian dengan standar kualitas, kinerjapemenuhan pesanan, waktu tunggu pesanan, pemenuhan siklus pesanan, fleksibilitas rantai pasok, biaya manajemen rantai pasok, siklus pembayaran tunai, dan stok harian.

Kata kunci: buah-buahan di Jawa Timur, pengukuran kinerja, manajemen rantai pasok, strategi peningkatan

kinerja rantai pasok.

PENDAHULUAN

Hortikultura merupakan salah satu sub sektor andalan yang diharapkan mampu memberikan sumbangan positif bagi pembangunan sektor pertanian di Jawa Timur. Komoditas hortikultura khususnya buah-buahan memiliki ekonomi tinggi dan sangat prospektif untuk dikembangkan mengingat potensi serapan pasar dalam negeri dan internasional yang terus meningkat.

Kondisi agro-ekologi Jawa Timur yang bervariasi, di dukung dengan kesesuaian lahan yang tersedia, dapat dimanfaatkan untuk pengembangan berbagai jenis komoditas hortikultura tropik maupun sub tropik. Total lahan kering yang masih tersedia seluas 3.256.697 Ha, yang dapat dimanfaatkan untuk budidaya tanaman hortikultura seluas 572.429 Ha berupa lahan pekarangan dan 1.143.728 Ha berupa lahan tegal (Laporan Tahun 2007 Dinas Pertanian Prop. Jatim).

Peningkatan daya saing produk sangat penting untuk menghadapi persaingan yang ketat produk produk buah-buahan di pasar domestik. Produk buah-buahan Indonesia khususnya Jawa Timur masih terkendala dalam jaminan kesinambungan atas kualitas produk, minimnya jumlah pasokan, dan ketepatan waktu pengiriman serta belum efektif dan efisiennya kinerja rantai pasok (Morgan dkk, 2004).

Dinamika pasar dipengaruhi oleh ketersediaan buah di pasaran dan harga. Salah satu unsur penting dalam sistem logistik adalah pasokan, baik mengenai volume maupun kesinambungan. Faktor kesinambungan menjadi maslaah kritis untuk produk buah-buahan yang

menjadi kebutuhan masyarakat sepanjang tahun. Ketika musim panen tidak bagus dan harga tinggi, konsumen cenderung pilih impor. Apalagi selisih harga buah lokal dan impor tidak signifikan.

Sifat produk buah-buahan yang mudah rusak dan kondisi lingkungan Indonesia dengan temperatur dan kelembaban yang tidak teratur akibat pemanasan global akan mempercepat proses kerusakan komoditas. Sehingga dibutuhkan penanganan khusus yang mencakup penanganan di sentra produksi (pasca panen), dalam proses pengiriman, dan di tempat tujuan. Secara umum, proses penanganan produk hortikultura di Indonesia masih kurang baik. Perlakuan yang buruk terhadap komoditas ketika didistribusikan juga memperburuk kualitas komoditas pertanian. Hal ini berdampak terhadap tingkat kerusakan produk yang tinggi hingga mencapai kisaran 40%. Kerusakan produk ini dibebankan kepada produk yang terjual dengan kondisi baik, sehingga harga produk menjadi mahal.

Penelitian mengenai metode dan model pengukuran kinerja SCM sudah banyak dikembangkan antara lain : metode SCOR (Supply Chain Council, 2004; Lai dkk, 2002; Wang, 2003), metode Balanced Scorecard (Lee dkk, 2001; Bhagwat dan Sharma, 2007), Activity Based Costing (Lapide, 2000), Multi-criteria Analysis (Romero dan Rehman, 2003), Life Cycle Analysis (Azapagic dan Clift 1999; Hagelaar dan Van der Vorst 2002; Carlsson-Kanyama dkk, 2003), Data Envelopment Analysis (Zhu, 2003; Talluri dan Baker, 2002; Wong W.P dan Wong K.Y, 2007) (Tabel 1). Penelitian mengenai pengukuran kinerja

(2)

rantai pasok buah-buahan belum penulis temukan terutama di Indonesia.

Penelitan-penelitian tersebut berguna dalam pengembangan metode pengukuran kinerja rantai pasok komoditi pertanian khususnya buah-buahan dan diharapkan dapat menginspirasi dalam pengembangan topik-topik penelitian lanjutan tentang manajemen rantai pasok sayuran. Penelitian ini mencakup rancangan metode pengukuran kinerja dengan mengadaptasi metode SCOR, penentuan bobot metrik dengan teknik AHP dan implementasi dengan menggunakan analisis SWOT untuk merekomendasikan strategi yang digunakan dalam peningkatan kinerja manajemen rantai pasok buah-buahan.

Tujuan penelitian ini adalah : 1) Merancang dan mengimplementasikan model pengukuran kinerja rantai pasok buah-buahan dan, 2) Merumuskan strategi peningkatan rantai pasok buah-buahan tersebut.

METODE PENELITIAN

Kerangka Konseptual

Kerangka konseptual penelitian ini dirumuskan dalam rangka membangun metode pengukuran kinerja SCM. Analisis kondisi rantai

pasok dilakukan untuk mengidentifikasi buah-buahan unggulan, analisis struktur dan pelaku rantai pasok, serta analisis nilai tambah pada masing-masing pelaku. Perancangan metode pengukuran kinerja dibangun dengan mengidentifikasi metrik kinerja dan penentuan bobot metric pengukuran kinerja. Selanjutnya dilakukan impelementasi dan integrasi penilaian metode pengukuran kinerja rantai pasok buah di Jawa Timur dan perumusan strategi peningkatan kinerja rantai pasok buah.

Lokasi dan Waktu Penelitian

Penelitian ini dilakukan di sentra produk pertanian segar di Provinsi Jawa Timur khususnya di daerah Malang dan Probolinggo yang terkenal akan buah khas daerah tersebut. Penelitian dimulai pada bulan Mei 2015.

Teknik Pengumpulan Data

Pengumpulan data dilakukan secara tidak langsung (data sekunder) melalui web-web, maupun penelitian yang terdahulu serta data statistik dari badan terkait.

Analisis potensi Buah-buahan Jawa Timur unggulan

Pemilihan produk buah-buahan Jawa Timur unggulan

Kondisi objektif rantai pasok buah-buahan Jawa Timur

Analisis nilai tambah produk buah-buahan jawa Timur

Perancangan metrik pengukuran kinerja

Penentuan bobot metrik pengukuran

Pengukuran kinerja rantai pasok

Analsis strategi peningkatan kinerja

Analisis kelembagaan rantai pasok

Program aksi/implikasi manajerial

Supply Chain Operation Reference (SCOR) Model Analisis IFE-EFE dan TOWS

Analisis Kondisi Rantai Pasok

Perancangan Metode Pengukuran Kinerja

Perumusan Strategi Peningkatan Kinerja

(3)

Metode Analisis Data

Metode analisis data yang digunakan pada penelitian ini antara lain : 1) kondisi umum dan model rantai pasok dianalisis dengan mengunakan metode deskriptif-kualitatif. 2) pemilihan produk ungguluan dan alternatif pemasok dilakukan menggunakan metode perbandingan eksponensial untuk menentukan urutan prioritas alternatif keputusan dengan kriteria jamak. 3) AHP untuk penentuan bobot metrik pengukuran kinerja yang dilakukan melalui tahapan dari perbandingan capaian skor dengan triangular fuzzy number, pembangunan matrik perbandingan, pemecahan eigen value, perkalian antar matriks, penentuan Consistency Ratio (CR); 4) analisis IFE-EFE dan SWOT untuk merumuskan strategi.

HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Pemilihan Buah Unggulan

Secara umum perkembangan produksi tanaman hortikultura Jawa Timur selama 5 (lima) tahun terakhir dapat dilihat pada tabel berikut dibawah ini:

Dari data diatas sudah diketahui buah apa saja yang memiliki jumlah produksi terbesar antara lain Mangga, Jeruk, dan Pisang. Sedangkan di tabel 1 ketiga buah tersebut juga merupakan buah kategori prioritas dengan kata lain ketiga buah tersebut adalah komoditas buah yang memiliki demand paling tinggi. Sehingga dalam tugas ini akan menggunakan ketiga buah tersebut.

Analisis Kondisi Eksisting Rantai Pasok Buah

Dari bagan di bawah ini diketahui alur distribusi barang/produk yang pertama dari petani kemudian ke tengkulak dari tengkulak kemudia ke perusahaan besar ataupun langsung ke perusahaan besar (jika petani melalui koperasi). Atau dari tengkulak ke pedagang pasar dan sampai ke konsumen terakhir. Atau dari perusahaan besar/hotel/restaurant langsung ke end customers.

Tabel 1 Hasil Produksi Hortikultura di Jawa Timur

Petani Petani Petani Petani Petani Petani Pemasok, Pabrik, Hotel, Restaurant, Supermarket Tengkulak/ pedagang Bandar Usaha Dagang Customer Akhir Pasar tradisional Aliran Barang Aliran Uang

(4)

Tabel 2 Analisis deskriptif Buah-buahan

Analisis Deskriptif Produk Buah Prioritas

Mangga Jeruk Pisang

Struktur rantai Anggota ada petani, distributor, tengkulak, retailer

Anggota ada petani, distributor, tengkulak, retailer

Sasaran rantai  Sasaran pasar berdasarkan kualitas produk yang dibedakan pada grade A, B, C  Sasaran pengembangan rantai pasok adalah memperluas area produksi dan membangun sentra-sentra produksi baru  Sasaran pasar berdasarkan kualitas produk yang dibedakan pada grade A, B, C  Sasaran pengembangan rantai pasok adalah memperluas area produksi dan membangun sentra-sentra produksi baru  Sasaran pasar berdasarkan kualitas produk yang dibedakan pada grade A, B, C  Sasaran pengembangan rantai pasok adalah memperluas area produksi dan membangun sentra-sentra produksi baru Manajemen rantai  Kerjasama dan

pemilihan mitra antar pelaku rantai masih didasarkan pada kepercayaan  Belum adanya kesepakatan kontraktual di dalam rantai pasokan dan sistem transaksi yang dilakukan masih cash dan carry

 Kerjasama dan pemilihan mitra antar pelaku rantai masih didasarkan pada kepercayaan  Belum adanya kesepakatan kontraktual di dalam rantai pasokan dan sistem transaksi yang dilakukan masih cash dan carry

 Kerjasama dan pemilihan mitra antar pelaku rantai masih didasarkan pada kepercayaan  Belum adanya kesepakatan kontraktual di dalam rantai pasokan dan sistem transaksi yang dilakukan masih cash dan carry Proses bisnis rantai Pola distribusi secara

umum mengikuti pola distributor storage with package carrier delivery (produk dikirim kepada

konsumen melalui jasa distributor)

Pola distribusi secara umum mengikuti pola distributor storage with package carrier delivery (produk dikirim kepada

Desain Metrik Pengukuran Kinerja

Pemilihan metrik kinerja rantai pasok buah dilakukan dengan pendekatan AHP. Struktur hirarki pemilihan metrik pengukuran kinerja rantai pasok buah terdiri dari level 1 yaitu proses bisnis, level 2 terdiri parameter kinerja, level 3 terdiri dari atribut kinerja dan level 4 terdiri dari metrik kinerja. Proses bisnis rantai pasok sayuran dataran tinggi meliputi aspek perencanaan (plan), pengadaan (source), budidaya (make), pengolahan (process), dan pengiriman (deliver). Parameter kinerja meliputi nilai tambah, kualitas, dan risiko. Atribut kinerja meliputi reabilitas, fleksibilitas, biaya, responsifitas dan aset. Rancangan metrik

kinerja meliputi kinerja pengiriman (KP), kesesuaian dengan standar mutu (KS), pemenuhan pesanan (PP), leadtime pemenuhan pesanan (LTPP), siklus waktu pemenuhan pesanan (SPP), fleksibilitas pesanan (FP), biaya SCM (BSCM), cash-to-cash cycle time (SCTC) dan persediaan harian (PH).

Matriks perbandingan berpasangan berdasarkan rataan geometri untuk level proses bisnis, parameter kinerja dan atribut kinerja menggunakan triangular fuzzy number (~1,~3,~5, ~7,~9).Hasil perancangan menggunakan AHP dengan mengadaptasi model evaluasi SCOR

(5)

menghasilkan metrik pengukuran kinerja dengan bobot masing-masing yaitu : kinerja pengiriman/ KP (0,117), kesesuaian dengan standar mutu/ KS (0,296), pemenuhan pesanan/ PP (0,179), leadtime pemenuhan pesanan/ LTPP (0,072), siklus waktu pemenuhan pesanan/ SPP (0,081), fleksibilitas

pesanan/ FP (0,031), biaya SCM/ BSCM (0,109), cash-to-cash cycle time/ SCTC (0,088) dan persediaan harian/ PH (0,027). Hasil akhir penentuan bobot metrik pengukuran kinerja rantai pasok buah-buahan pada Gambar 3

Penentuan bobot metrik pengukuran kinerja PLAN (0,416) SOURCE (0,062) MAKE (0,262) PROCESS (0,161) DELIVER (0,099) Kualitas (0,514) Nilai Tambah (0,306) Risiko (0,186) BSCM (0,109) FP (0,031) SPP (0,081) LTPP (0,072) SCTC (0,088) PH (0,027) KS (0,296) PP (0,179) KP (0,117) Realibilitas (0,361) Fleksibilitas (0,239) Biaya (0,091) Responsifitas (0,234) Aset (0,076)

Gambar 3 Hasil AHP

Adapun untuk perhitungan lebih mendetailnya mengenai hasil akhir pembobotan diatas terdapat dalam lampiran nantinya.

Strategi Peningkatan Kinerja Rantai Pasok

Analisis strategi peningkatan kinerja rantai pasok menggunakan pendekatan analisis IFE-EFE dan SWOT (Marimin,2004). Posisi perusahaan pada tiap kuadran akan menunjukkan pengambilan strategi yang tepat agar perusahaan dapat meningkatkan kinerjanya. Pada kuadran I menandakan bahwa perusahaan atau organisasi kuat dan berpeluang. Rekomendasi strategi adalah agresif, artinya perusahaan dalam keadaan mantap dan prima sehingga dapat terus melakukan ekspansi, dengan memperbesar pertumbuhan dan

meraih kemajuan secara maksimal. Pada kuadran II menandakan bahwa perusahaan kuat namun menghadapi tantangan yang besar. Rekomendasi strategi adalah diversifikasi, artinya diperkirakan perusahaan akan mengalami kesulitan untuk terus berputar jika hanya bertumpu pada strategi sebelumnya. Sementara itu, pada kuadran III menandakan perusahaan yang lemah namun berpeluang, sehingga strategi yang tepat adalah turn-around. Pada kuadran IV menandakan perusahaan yang lemah dan menghadapi tantangan yang besar sehingga strategi harus dipertahankan sambil terus membenahi diri (defensive strategy).

Berikut merupakan tabel analisis IFE-EFE dan SWOT.

(6)

Tabel 3 analisis IFE

No Keterangan Bobot Rating Nilai

Strengths 1SDM terkait

- Pelaku usaha inovatif dan kreatif 0.06 2 0.12

- Menyerap banyak SDM 0.05 3 0.15

2Produksi

- Jumlah produksi jeruk selalu meningkat setiap tahun 0.075 3 0.225

- Cepat berbuah 0.06 3 0.18

- Daya adaptasi jeruk luas 0.06 4 0.24

- Kualitas jeruk lokal tidak kalah dengan jeruk impor 0.07 3 0.21 - Adanya grading produk grade A, B, C, D 0.06 4 0.24 - Menggunakan teknologi untuk menjaga hasil produksi 0.065 3 0.195 3Teknologi

-Menggunakan manajemen penanaman dan pemanenan untuk

menjaga jumlah produksi tetap stabil/meningkat. 0.075 3 0.225

Weaknesses 1SDM

-Kurangnya edukasi/penyuluhan kepada petani jeruk untuk

menjaga kualitas jeruk 0.075 4 0.3

-Proses grading dilakukan oleh tengkulak sehingga tengkulak

memperoleh keuntungan paling tinggi 0.05 2 0.1 - Kesinergisan hubungan antar entitas 0.055 3 0.165 2Produksi

- Jumlah produksi tidak sama setiap bulannya (seasonal product) 0.062 4 0.248

- Mudah rusak/busuk 0.06 3 0.18

- Membutuhkan treatment khusus untuk menjaga kualitas 0.063 3 0.189 3Teknologi

- Kelemahan dalam jejaring kerja dan sistem informasi 0.06 2 0.12

(7)

Tabel 4 Analisis EFE

No Keterangan Bobot Rating Nilai

Opportunities 1 Ekonomi

- Secara umum perekonomian di Indonesia meningkat 0.035 2 0.07 2Social budaya

- Meningkatnya kesadaran gaya hidup sehat di masyarakat Indonesia 0.075 3 0.225 - Meningkatnya konsumsi buah-buahan oleh masyarakat 0.075 3 0.225 3 Politik

- Adanya kondisi lingkungan konsensus pertanian berkelanjutan (go

green, back to nature) 0.045 2 0.09 4Teknologi

- Dukungan informasi dan teknologi perjerukan yang lebih maju 0.05 3 0.15 5Persaingan

- Terbukanya pasar bebas yang memperluas akses pasar produk (AEC) 0.045 1 0.045 6 Demografi

- Meningkatnya pertumbuhan penduduk 0.035 2 0.07

- Jeruk dapat tumbuh di dataran rendah maupun dataran tinggi 0.065 3 0.195

Threats 1Ekonomi

- Harga jeruk tidak stabil akibat kenaikan harga BBM yang tidak stabil 0.045 2 0.09 2Social budaya

- Banyak konsumen masih berorientasi pada produk impor lebih baik 0.058 3 0.174 3Politik dan pemerintahan

-Kekurangan penyuluh lapang, POPT dan PBT hortikultura (Kuantitas

dan kualitas) 0.055 3 0.165

- Persyaratan standar mutu semakin tinggi 0.063 4 0.252

4Teknologi

- Kelemahan dalam jejaring kerja dan sistem informasi SCM Jeruk 0.045 3 0.135

- Saran dan pra sarana pendukung SCM jeruk masih terbatas 0.05 4 0.2

5Persaingan

- Meningkatnya tuntutan kualitas dan kuantitas jeruk local 0.059 3 0.177 - Masuknya jeruk impor dengan harga lebih murah 0.06 3 0.18 6Demografi

- kondisi infrastruktur kurang mendukung 0.045 4 0.18 - konversi lahan dan issue perusakan lingkungan 0.045 3 0.135 - perubahan pola iklim yang tidak menentu 0.05 4 0.2

(8)

Hasil perhitungan skor pada matriks IFE-EFE menunjukkan koordinat kondisi posisi para pelaku rantai pasok buah-buahan pada kuadran IV yang berarti grow dan built. Strategi yang bisa diterapkan antara lain strategi yang intensif (penetrasi pasar, pengembangan pasar dan pengembangan produk) atau integratif (integrasi ke belakang, integrasi ke depan dan integrasi horizontal) bisa menjadi pilihan yang paling tepat.

KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan

Berdasarkan hasil penelitian disimpulkan sebagai berikut :

1.

Hasil analisis menggunakan tiga komoditas buah-buahan terpilih yaitu Pisang, Mangga dan Jeruk.

2.

Anggota struktur rantai pasok buah-buahan umumnya terdiri dari petani/ kelompok tani/ koperasi, pedagang/ bandar/ usaha dagang, prosesor, dan konsumen institusi (hotel, restauran, eksportir, dan retailer). Hasil analisis menunjukkan nilai tambah petani masih lebih kecil dibandingkan pelaku yang lain. Persentase nilai tambah petani akan lebih besar jika terjadi pengalihan sebagian aktifitas pengolahan produk, peningkatan kualitas dan efektifitas peran kelembagaan petani

3.

Hasil analisis AHP dengan mengadaptasi model evaluasi SCOR menghasil metrik pengukuran kinerja dengan bobot masing-masing yaitu : kinerja pengiriman/ KP (0,117), kesesuaian dengan standar mutu/ KS (0,296), pemenuhan pesanan/ PP (0,179), leadtime pemenuhan pesanan/ LTPP (0,072), siklus waktu pemenuhan pesanan/ SPP (0,081), fleksibilitas pesanan/ FP (0,031), biaya SCM/ BSCM (0,109), cash-to-cash cycle time/ SCTC (0,088) dan persediaan harian/ PH (0,027).

4.

Integrasi Model SCOR dan IFE-EFE SWOT menghasilkan metode pengukuran yang seimbang dalam berbagai dimensi pada proses bisnis rantai pasok buah-buahan serta menghasilkan informasi yang detail tentang efisiensi pada masing-masing pelaku dan potensi perbaikan kinerja rantai pasok.

5.

Berdasarkan hasil perhitungan matriks internal dan eksternal dalam analisa SWOT, posisi para pelaku rantai pasok buah jeruk terdapat pada kuadran IV.

DAFTAR PUSTAKA

Haryotejo, Bagas. 2013. Analisis Sektor Logistik dalam Rangka Kelancaran Arus Barang dan Peningkatan Daya Saing Komoditi Ekspor Daerah. Jakarta: Kementerian Perdagangan RI.

Marimin.2004.Teknik dan Aplikasi pengambilan Keputusan Kriteria Majemuk. Jakarta : Grasindo

Yun, Yun dan Asep Kurniawan. 2014. Supply Chain dan Logistik dalam Kaitannya dengan Ketahanan Pangan di Pedesaan. Cimahi: LPPM.

Zhang, He dkk. 2002. An AHP/DEA Methodology for Vendor Selection in Agile Supply Chain. Working Paper : Hal 3-4

Kuat Sedang Lemah 3-4 2-2.99 0-1.99 Tinggi 3-4 Sedang 2-2.99 Rendah 0-1.99 EFE IFE VII VIII IX I II III IV V VI

(9)

LAMPIRAN

Proses Bisnis

Parameter Kinerja

Plan Source Make Process Deliver

Plan 1 5 2 3 4 Source 0,2 1 0,3 0,33 0,500 Make 0,5 4 1 2 3,0 Process 0,333 3 0,5 1 2 Deliver 0,25 2 0,333 0,5 1 2,283 15,000 4,083 6,833 10,500

Plan Source Make Process Deliver Total Rata2 Plan 0,438 0,333 0,490 0,439 0,381 2,081 0,416 Source 0,088 0,067 0,061 0,049 0,048 0,312 0,062 Make 0,219 0,267 0,245 0,293 0,286 1,309 0,262 Process 0,146 0,200 0,122 0,146 0,190 0,805 0,161 Deliver 0,109 0,133 0,082 0,073 0,095 0,493 0,099 Matriks Konsistensi Consistency Vektor 2,1291 5,1154 λ max 5,0683 0,3140 5,0345 CI 0,0171 1,3372 5,1080 CR 0,0153 2% 0,8150 5,0603 0,4952 5,0234 25,3416 PLAN Nilai

Tambah Kualitas Risiko Nilai Tambah Kualitas Risiko Total Rata2

Matriks Konsistensi

Consistency Vektor

Nilai Tambah 1 0,333 2 Nilai Tambah 0,222 0,200 0,333 0,756 0,252 0,7667 3,0441 λ max 3,0539

Kualitas 3 1 3 Kualitas 0,667 0,600 0,500 1,767 0,589 1,8222 3,0943 CI 0,0270

Risiko 0,5 0,333 1 Risiko 0,111 0,200 0,167 0,478 0,159 0,4815 3,0233 CR 0,0465 5%

4,500 1,667 6,000 1,000 9,1617

SOURCE

Nilai

Risiko 0,333 0,333 1 Risiko 0,100 0,182 0,143 0,425 0,142 0,4277 3,0214 CR 0,0464 5%

3,333 1,833 7,000 1,000 9,1615

MAKE

Nilai

Risiko 0,333 0,3 1 Risiko 0,077 0,158 0,125 0,360 0,120 0,3626 3,0234 CR 0,0639 6%

4,333 1,583 8,000 1,000 9,2224

PROCESS Nilai

Kualitas 0,5 1 2 Kualitas 0,273 0,286 0,333 0,892 0,297 0,8943 3,0085 CI 0,0046

Risiko 0,333 0,5 1 Risiko 0,182 0,143 0,167 0,491 0,164 0,4921 3,0044 CR 0,0079 1%

(10)

Atribut Kinerja DELIVER

Nilai

Risiko 3 2 1 Risiko 0,500 0,571 0,545 1,617 0,539 1,6248 3,0147 CR 0,0079 1%

6,000 3,500 1,833 1,000 9,0276

Parameter

Kinerja Plan Source Make Process Deliver

Bobot level Proses Bisnis Bobot Final Nilai Tambah 0,252 0,334 0,272 0,539 0,164 0,4162 0,300 Kualitas 0,589 0,525 0,608 0,297 0,297 0,0624 0,514 Risiko 0,159 0,142 0,120 0,164 0,539 0,2618 0,186 0,1611 0,0986 NILAI TAMBAH

Realibilitas Fleksibilitas Biaya Responsifitas Aset Matriks

Konsistensi Consistenc y Vektor Realibilitas 1 2 4 0 2 1,2227 5,1597 λ max 5,1636 Fleksibilitas 0,5 1 2,0 0,5 2 0,8578 5,1025 CI 0,0409 Biaya 0,25 0,5 1 0,25 0,5 0,3744 5,0920 CR 0,0365 4% Responsifitas 3 2 4 1 4 2,1896 5,3091 Aset 0,5 0,5 2 0,25 1 0,5617 5,1546 5,250 6,000 13,000 2,333 9,500 25,8179

Realibilitas Fleksibilitas Biaya Responsifitas Aset Total Rata2 Realibilitas 0,190 0,333 0,308 0,143 0,211 1,185 0,237 Fleksibilitas 0,095 0,167 0,154 0,214 0,211 0,841 0,168 Biaya 0,048 0,083 0,077 0,107 0,053 0,368 0,074 Responsifitas 0,571 0,333 0,308 0,429 0,421 2,062 0,412 Aset 0,095 0,083 0,154 0,107 0,105 0,545 0,109 1,000 KUALITAS

Konsistensi Consistenc y Vektor Realibilitas 1 2 4 3 5 2,1291 5,1154 λ max 5,0683 Fleksibilitas 0,5 1 3 2 4 1,3372 5,1080 CI 0,0171 Biaya 0,25 0,333 1 0,5 2 0,4952 5,0234 CR 0,0153 2% Responsifitas 0,333 0,5 2 1 3 0,8150 5,0603 Aset 0,2 0,25 0,5 0,333 1 0,3140 5,0345 2,283 4,083 10,500 6,833 15,000 25,3416

Realibilitas Fleksibilitas Biaya Responsifitas Aset Total Rata2 Realibilitas 0,438 0,490 0,381 0,439 0,333 2,081 0,416 Fleksibilitas 0,219 0,245 0,286 0,293 0,267 1,309 0,262 Biaya 0,109 0,082 0,095 0,073 0,133 0,493 0,099 Responsifitas 0,146 0,122 0,190 0,146 0,200 0,805 0,161 Aset 0,088 0,061 0,048 0,049 0,067 0,312 0,062 1,000 RISIKO

Konsistensi Consistenc y Vektor Realibilitas 1 2 4 3 5 2,1083 5,1888 λ max 5,1135 Fleksibilitas 0,5 1 3 3 5 1,5175 5,2011 CI 0,0284 Biaya 0,25 0,333 1 0,5 2 0,4854 5,0584 CR 0,0253 3% Responsifitas 0,333 0,333 2 1 3 0,7474 5,0646 Aset 0,2 0,2 0,5 0,333 1 0,2952 5,0547 2,283 3,867 10,500 7,833 16,000 25,5675

(11)

Metrik Kinerja

Realibilitas Fleksibilitas Biaya Responsifitas Aset Total Rata2 Realibilitas 0,438 0,517 0,381 0,383 0,313 2,032 0,406 Fleksibilitas 0,219 0,259 0,286 0,383 0,313 1,459 0,292 Biaya 0,109 0,086 0,095 0,064 0,125 0,480 0,096 Responsifitas 0,146 0,086 0,190 0,128 0,188 0,738 0,148 Aset 0,088 0,052 0,048 0,043 0,063 0,292 0,058 1,000 Atribut Kinerja Nilai

Tambah Kualitas Risiko

Bobot level Parameter Kinerja Bobot Final Realibilitas 0,237 0,416 0,406 0,2998 0,361 Fleksibilitas 0,168 0,262 0,292 0,5142 0,239 Biaya 0,074 0,099 0,096 0,1860 0,091 Responsifitas 0,412 0,161 0,148 0,234 Aset 0,109 0,062 0,058 0,076 REALIBILITAS KP PP KS FP BSCM SPP LTPP SCTC PH Matriks Konsisten si Consistency Vektor KP 1 0,5 0,333 6 5 4 3 2 7 1,6798 10,3044 λ max 9,9424 PP 2 1 0,5 6 5 4 3 2 7 1,9872 10,2101 CI 0,1178 KS 3 2 1 7 6 5 4 3 8 2,8460 10,0803 CR 0,0812 8% FP 0,167 0,167 0,143 1 0,5 0,333 0,25 0,2 2 0,2625 9,4503 BSCM 0,2 0,2 0,167 2 1 0,5 0,333 3 2 0,6516 10,4200 SPP 0,25 0,25 0,2 3 2 1 0,50 0,333 4 0,5739 9,7901 LTPP 0,333 0,333 0,25 4 3 2 1 0,5 5 0,8477 9,9670 SCTC 0,5 0,5 0,333 5 0,333 3 2 1 6 1,0089 9,5916 PH 0,143 0,143 0,125 0,5 0,5 0,25 0,2 0,167 1 0,2016 9,6673 7,593 5,093 3,051 34,500 23,333 20,083 14,283 12,200 42,000 89,4812 KP PP KS FP BSCM SPP LTPP SCTC PH Total Rata2 KP 0,132 0,098 0,109 0,174 0,214 0,199 0,210 0,164 0,167 1,467 0,163 PP 0,263 0,196 0,164 0,174 0,214 0,199 0,210 0,164 0,167 1,752 0,195 KS 0,395 0,393 0,328 0,203 0,257 0,249 0,280 0,246 0,190 2,541 0,282 FP 0,022 0,033 0,047 0,029 0,021 0,017 0,018 0,016 0,048 0,250 0,028 BSCM 0,026 0,039 0,055 0,058 0,043 0,025 0,023 0,246 0,048 0,563 0,063 SPP 0,033 0,049 0,066 0,087 0,086 0,050 0,035 0,027 0,095 0,528 0,059 LTPP 0,044 0,065 0,082 0,116 0,129 0,100 0,070 0,041 0,119 0,765 0,085 SCTC 0,066 0,098 0,109 0,145 0,014 0,149 0,140 0,082 0,143 0,947 0,105 PH 0,019 0,028 0,041 0,014 0,021 0,012 0,014 0,014 0,024 0,188 0,021 FLEXIBILITAS KP PP KS FP BSCM SPP LTPP SCTC PH Matriks Konsisten si Consistency Vektor KP 1 0,25 0,167 4 0,2 0,5 2 0,333 3 0,4892 9,3151 λ max 9,7270 PP 4 1 0,333 7 2 3 5 0,5 6 1,6544 9,9778 CI 0,0909 KS 6 3 1 9 2 5 7 4 8 3,0475 10,1907 CR 0,0627 6% FP 0,25 0,143 0,111 1 0,125 0,2 0,333 0,167 0,5 0,1752 9,5521 BSCM 5 0,5 0,5 8 1 4 6 3 7 1,9484 10,0773 SPP 2 0,333 0,2 5 0,25 1 3 2 4 0,8987 9,9556 LTPP 0,5 0,2 0,143 3 0,167 0,333 1 0,25 2 0,3362 9,2578 SCTC 3 2 0,25 6 0,333 0,5 4 1 5 1,1744 9,8649 PH 0,333 0,167 0,125 2 0,143 0,25 0,5 0,2 1 0,2367 9,3517 22,083 7,593 2,829 45,000 6,218 14,783 28,833 11,450 36,500 87,5430 KP PP KS FP BSCM SPP LTPP SCTC PH Total Rata2 KP 0,045 0,033 0,059 0,089 0,032 0,034 0,069 0,029 0,082 0,473 0,053 PP 0,181 0,132 0,118 0,156 0,322 0,203 0,173 0,044 0,164 1,492 0,166 KS 0,272 0,395 0,353 0,200 0,322 0,338 0,243 0,349 0,219 2,691 0,299 FP 0,011 0,019 0,039 0,022 0,020 0,014 0,012 0,015 0,014 0,165 0,018 BSCM 0,226 0,066 0,177 0,178 0,161 0,271 0,208 0,262 0,192 1,740 0,193 SPP 0,091 0,044 0,071 0,111 0,040 0,068 0,104 0,175 0,110 0,812 0,090 LTPP 0,023 0,026 0,050 0,067 0,027 0,023 0,035 0,022 0,055 0,327 0,036 SCTC 0,136 0,263 0,088 0,133 0,054 0,034 0,139 0,087 0,137 1,071 0,119 PH 0,015 0,022 0,044 0,044 0,023 0,017 0,017 0,017 0,027 0,228 0,025

(12)

BIAYA KP PP KS FP BSCM SPP LTPP SCTC PH Matriks Konsisten si Consistency Vektor KP 1 4 1 8 2 7 6 3 5 2,1480 9,8529 λ max 9,4959 PP 0,25 1 0,25 5 0,333 4 3 1 2 0,7426 9,4222 CI 0,0620 KS 2 4,000 1 9 3,000 8 7 5 6 3,0177 9,7996 CR 0,0427 4% FP 0,125 0,200 0,111 1 0,143 0,500 0,3 0,17 0,25 0,1753 9,2774 BSCM 0,5 3 0,333 7 1 6 5 2 4 1,5136 9,7984 SPP 0,143 0,25 0,125 2 0,167 1 0,5 0,2 0,333 0,2379 9,1679 LTPP 0,167 0,333 0,143 3 0,2 2 1 0,250 2 0,4140 9,3062 SCTC 0,333 2 0,2 6 0,500 5 4 1 2 0,9905 9,6632 PH 0,2 0,500 0,167 4 0,250 3 0,500 0,500 1 0,4488 9,1750 4,718 15,283 2,829 45,000 7,593 36,500 27,333 12,617 22,583 85,4629 KP PP KS FP BSCM SPP LTPP SCTC PH Total Rata2 KP 0,212 0,262 0,177 0,178 0,263 0,192 0,220 0,238 0,221 1,962 0,218 PP 0,053 0,065 0,088 0,111 0,044 0,110 0,110 0,040 0,089 0,709 0,079 KS 0,424 0,262 0,353 0,200 0,395 0,219 0,256 0,396 0,266 2,771 0,308 FP 0,026 0,013 0,039 0,022 0,019 0,014 0,012 0,013 0,011 0,170 0,019 BSCM 0,106 0,196 0,118 0,156 0,132 0,164 0,183 0,159 0,177 1,390 0,154 SPP 0,030 0,016 0,044 0,044 0,022 0,027 0,018 0,016 0,015 0,234 0,026 LTPP 0,035 0,022 0,050 0,067 0,026 0,055 0,037 0,020 0,089 0,400 0,044 SCTC 0,071 0,131 0,071 0,133 0,066 0,137 0,146 0,079 0,089 0,923 0,103 PH 0,042 0,033 0,059 0,089 0,033 0,082 0,018 0,040 0,044 0,440 0,049 RESPONSIFITAS KP PP KS FP BSCM SPP LTPP SCTC PH Matriks Konsisten si Consistency Vektor KP 1 0,167 0,143 0,5 0,333 0,2 0,25 2 3 0,3508 9,1397 λ max 9,5138 PP 6 1 0,5 5 4 2 3 6 7 2,1336 9,9011 CI 0,0642 KS 7 2 1 6 5 3 4 7 8 2,9815 9,8029 CR 0,0443 4% FP 2 0,2 0,167 1 0,5 0,25 0,333 3 4 0,5107 9,2546 BSCM 3 0,25 0,2 2 1 0,333 0,5 4 4 0,7222 9,5061 SPP 5 0,5 0,333 4 3 1 2 6 4 1,4786 9,9249 LTPP 4 0,333 0,25 3 2 0,5 1 5 6 1,0778 9,6474 SCTC 0,5 0,167 0,143 0,333 0,25 0,167 0,2 1 2 0,2554 9,1172 PH 0,333 0,143 0,125 0,25 0,25 0,25 0,167 0,500 1 0,2064 9,3308 28,833 4,760 2,861 22,083 16,333 7,700 11,450 34,500 39,000 85,6246 KP PP KS FP BSCM SPP LTPP SCTC PH Total Rata2 KP 0,035 0,035 0,050 0,023 0,020 0,026 0,022 0,058 0,077 0,345 0,038 PP 0,208 0,210 0,175 0,226 0,245 0,260 0,262 0,174 0,179 1,939 0,215 KS 0,243 0,420 0,350 0,272 0,306 0,390 0,349 0,203 0,205 2,737 0,304 FP 0,069 0,042 0,058 0,045 0,031 0,032 0,029 0,087 0,103 0,497 0,055 BSCM 0,104 0,053 0,070 0,091 0,061 0,043 0,044 0,116 0,103 0,684 0,076 SPP 0,173 0,105 0,117 0,181 0,184 0,130 0,175 0,174 0,103 1,341 0,149 LTPP 0,139 0,070 0,087 0,136 0,122 0,065 0,087 0,145 0,154 1,005 0,112 SCTC 0,017 0,035 0,050 0,015 0,015 0,022 0,017 0,029 0,051 0,252 0,028 PH 0,012 0,030 0,044 0,011 0,015 0,032 0,015 0,014 0,026 0,199 0,022 ASSET KP PP KS FP BSCM SPP LTPP SCTC PH Matriks Konsisten si Consistency Vektor KP 1 2 0,5 7 3 8 6 4 5 2,1344 9,7816 λ max 9,4080 PP 0,5 1 0,333 6 2 7 5 3 4 1,4993 9,7153 CI 0,0510 KS 2 3 1 8 4 9 7 5 6 2,9809 9,7113 CR 0,0352 4% FP 0,143 0,167 0,125 1 0,2 2 0,5 0,25 0,333 0,2362 9,1038 BSCM 0,333 0,5 0,25 5 1 6 4 2 3 1,0397 9,5485 SPP 0,125 0,143 0,111 0,5 0,167 1 0,333 0,2 0,25 0,1744 9,2217 LTPP 0,167 0,2 0,143 2 0,25 3 1 0,333 1 0,3361 9,0768 SCTC 0,25 0,333 0,2 4 0,5 5 3 1 2 0,7143 9,3446 PH 0,2 0,25 0,167 3 0,333 4 2 0,5 1 0,4888 9,1684 4,718 7,593 2,829 36,500 11,450 45,000 28,833 16,283 22,083 84,6719 KP PP KS FP BSCM SPP LTPP SCTC PH Total Rata2 KP 0,212 0,263 0,177 0,192 0,262 0,178 0,208 0,246 0,226 1,964 0,218 PP 0,106 0,132 0,118 0,164 0,175 0,156 0,173 0,184 0,181 1,389 0,154 KS 0,424 0,395 0,353 0,219 0,349 0,200 0,243 0,307 0,272 2,763 0,307 FP 0,030 0,022 0,044 0,027 0,017 0,044 0,017 0,015 0,015 0,234 0,026 BSCM 0,071 0,066 0,088 0,137 0,087 0,133 0,139 0,123 0,136 0,980 0,109 SPP 0,026 0,019 0,039 0,014 0,015 0,022 0,012 0,012 0,011 0,170 0,019 LTPP 0,035 0,026 0,050 0,055 0,022 0,067 0,035 0,020 0,023 0,333 0,037 SCTC 0,053 0,044 0,071 0,110 0,044 0,111 0,104 0,061 0,091 0,688 0,076 PH 0,042 0,033 0,059 0,082 0,029 0,089 0,069 0,031 0,045 0,480 0,053

(13)

Metrik Kinerja Realibilitas Fleksibilitas Biaya Responsifitas Aset Bobot level Atribut Kinerja Bobot Final KP 0,163 0,053 0,218 0,038 0,218 0,3606 0,117 PP 0,195 0,166 0,079 0,215 0,154 0,2393 0,179 KS 0,282 0,299 0,308 0,304 0,307 0,0906 0,296 FP 0,028 0,018 0,019 0,055 0,026 0,2339 0,031 BSCM 0,063 0,193 0,154 0,076 0,109 0,0756 0,109 SPP 0,059 0,090 0,026 0,149 0,019 0,081 LTPP 0,085 0,036 0,044 0,112 0,037 0,072 SCTC 0,105 0,119 0,103 0,028 0,076 0,088 PH 0,021 0,025 0,049 0,022 0,053 0,027