Pengukuran Kinerja Data Envelopment Analysis DEA

ketidakpastian lingkungan untuk mencapai keunggulan kompetitif melalui pengurangan biaya operasi dan perbaikan pelayanan dan kepuasan konsumen. Manajemen rantai pasokan menawarkan suatu mekanisme yang mengatur proses bisnis, meningkatkan produktivitas, dan mengurangi biaya operasional perusahaan. Ma’arif dan Tanjung 2003 mendefinisikan manajemen rantai pasokan atau yang biasa disebut denga supply chain management SCM adalah mata rantai di mana dari berbagai pemasok, kemudian masuk ke pabrikan, grosir, distributor, sampai ke tangan konsumen. Keuntungan SCM adalah persiapan diri dalam menghadapi persaingan bebas, di mana perusahaan kelas dunia akan bertempur di Indonesia dalam tujuan- tujuan global.

2.3 Pengukuran Kinerja

Menurut Marimin dan Maghfiroh 2010 mengukur adalah aktivitas untuk menentukan luas, dimensi, kuantitas, atau kapasitas suatu objek yang umumnya dibandingkan terhadap suatu standar. Tujuan pengukuran dalam penelitian adalah menyediakan data dengan kualitas sebaik mungkin dan kesalahan sekecil-kecilnya untuk menguji hipotesis, melakukan estimasi, prediksi, atau deskripsi. Pengukuran dalam penelitian merupakan proses yang terdiri dari 3 bagian: • Menentukan peristiwa atau percobaan yang dapat diamati oleh indra pengamatan empiris. • Menggunakan variabel atau simbol yang bisa berupa angka atau nilai untuk mewakili komponen-komponen percobaan yang dilakukan. • Memberikan hubungan antara variabel yang dibuat dan pengamatan yang dilakukan.

2.4 Model Supply Chain Operations Reference SCOR

Salah satu model pengukuran kinerja supply chain adalah SCOR Supply Chain Operations Reference yang dikembangkan oleh Supply Chain Council SCC sebagai alat diagnosa diagnostic tool supply chain management. SCOR dapat digunakan untuk mengukur kinerja performance rantai pasokan perusahaan, meningkatkan kinerjanya, dan mengomunikasikan kepada pihak-pihak yang terlibat di dalamnya. SCOR merupakan alat manajemen yang mencakup mulai dari pemasok awal hingga ke konsumen akhir. Ruang lingkup metode SCOR disajikan pada Gambar 2 berikut. Gambar 2. Skema Ruang Lingkup SCOR Sumber : SCOR model dalam Marimin dan Maghfiroh, 2010 SCOR merupakan suatu metode sistematis yang mengombinasikan elemen- elemen seperti teknik bisnis, benchmarking, dan praktek terbaik best practice untuk diterapkan dalam rantai pasokan yang diwujudkan ke dalam suatu kerangka kerja yang komprehensif sebagai referensi untuk meningkatkan kinerja rantai pasokan perusahaan tertentu Marimin dan Maghfiroh, 2010. Alur pengembangan metode SCOR sebagai sebuah referensi model disajikan pada Gambar 3. Gambar 3. SCOR sebagai model referensi proses bisnis Sumber : SCOR model dalam Marimin dan Maghfiroh, 2010 2.5 Analytic Hierarchy Process AHP Analytic Hierarchy Process adalah satu model yang luwes yang memberikan kesempatan bagi perorangan atau kelompok untuk membangun gagasan-gagasan dan mendefinisikan persoalan dengan cara membuat asumsi mereka masing-masing dan memperoleh pemecahan yang diinginkan darinya. Proses ini juga memungkinkan orang menguji kepekaan hasilnya terhadap perubahan informasi. Dirancang untuk lebih menampung sifat alamiah manusia daripada memaksa seseorang ke cara berpikir yang mungkin berlawanan dengan hati nurani, AHP merupakan proses yang ampuh untuk menanggulangi berbagai persoalan politik dan sosio-ekonomi yang kompleks. AHP memasukkan pertimbangan dan nilai-nilai pribadi secara logis. Proses ini bergantung pada imajinasi, pengalaman, dan pengetehauan untuk menyusun hirarki suatu masalah dan pada logika, intuisi, dan pengalaman untuk memberi pertimbangan. Setelah diterima dan diikuti, AHP menunjukkan bagaimana menghubungkan elemen-elemen dari suatu bagian maslaah dengan elemen-elemen dari bagian lain untuk memperoleh hasil gabungan. Prosesnya adalah mengidentifikasi, memahami, dan menilai interaksi-interaksi Saaty, 1991. Prinsip kerja AHP adalah penyederhanan suatu persoalan kompleks yang tidak terstruktur, strategik, dan dinamik menjadi bagian-bagiannya, serta menata dalam suatu hirarki. Kemudian tingkat kepentingan setiap variabel diberi nilai numerik secara subjektif tentang arti penting variabel tersebut secara relatif dibandingkan Menganalisis kondisi performa rantai pasokan saat ini, dan menentukan performa rantai pasokan yang dikehendaki Menentukan data pembanding sebagai acuan peningkatan performa rantai pasokan Mengidentifika si praktek manajemen terbaik best practice disertai dengan solusi Menganalisis kondisi performa rantai pasokan saat ini, menentukan performa rantai pasokan yang dikehendaki Menentukan data pembanding sebagai acuan peningkatan performa rantai pasokan Mengidentifikasi praktek manajemen terbaik best practice disertai dengan solusi Restrukturisasi Proses Bisnis Benchmarking Analisis Best Practice Model Referensi Proses dengan variabel yang lain. Dari berbagai pertimbangan tersebut kemudian dilakukan sintesa untuk menetapkan variabel yang memiliki prioritas tinggi dan berperan untuk mempengaruhi hasil pada sistem tersebut. Dengan menggunakan AHP, suatu persoalan akan diselesaikan untuk mengambil keputusan yang efektif atas persoalan tersebut. Persoalan yang kompleks dapat disederhanakan dan dipercepat proses pengambilan keputusannya Marimin dan Maghfiroh, 2010.

2.5.1 Keuntungan Penerapan AHP

Menurut Saaty 1991, ada beberapa keuntungan yang didapat dari penerapan AHP, diantaranya adalah : 1 Kesatuan. AHP memberi satu model tunggal yang mudah dimengerti, luwes untuk aneka ragam persoalan tidak terstruktur. 2 Kompleksitas. AHP memadukan rancangan deduktif dan rancangan berdasarkan sistem dalam memecahkan persoalan kompleks. 3 Saling ketergantungan. AHP dapat menangani saling ketergantungan elemen-elemen dalam suatu sistem dan tidak memaksakan pemikiran linier. 4 Penyusunan hirarki. AHP mencerminkan kecenderungan alami pikiran untuk memilah elemen-elemen suatu sistem dalam berbagai tingkat berlainan dan mengelompokkan unsur yang serupa dalam setiap tingkat. 5 Pengukuran. AHP memberi suatu skala untuk mengukur hal-hal dan metode untuk menetapkan prioritas. 6 Penilaian dan konsensus. AHP tidak memaksakan konsensus tetapi mensintesis suatu hasil yang representatif dari berbagai penilaian yang berbeda-beda. 7 Tawar-menawar. AHP mempertimbangkan prioritas-prioritas relatif dari berbagai faktor sistem dan memungkinkan orang memilih alternatif terbaik berdasarkan tujuan-tujuan tertentu. 8 Sintesis. AHP menuntun ke suatu taksiran menyeluruh tentang kebaikan setiap alternatif. 9 Konsistensi. AHP melacak konsistensi logis dari pertimbangan- pertimbangan yang digunakan dalam menetapkan berbagai prioritas.

2.5.2 Prinsip-prinsip Dasar AHP

Terdapat tiga prinsip dalam memecahkan persoalan dengan menggunkn AHP Marimin dan Maghfiroh, 2010. Ketiga prinsip tersebut adalah : • Penyusunan Hirarki Penyusunan hirarki dilkukan dengan cara mengidentifikasi pengetahuan atau informasi yang sedang diamati. Penyusunan tersebut dimulai dari permasalahan yang kompleks yang diuraikan menjadi elemen pokoknya. Kemudaian elemen pokok ini diuraikan lagi ke dalam bagian-bagiannya lagi, dan seterusnya secara hirarki. Penilaian setiap level hirarki dinilai melalui perbandingan berpasangan. • Penentuan Prioritas Untuk setiap level hirarki perlu dilakukan perbandingan berpasangan untuk menentukan prioritas. Sepasang elemen dibandingkan berdasarkan kriteria tertentu dan menimbang intensitas preferensi antarelemen. Hubungan antarelemen dari setiap tingkatan hirarki ditetapkan dengan membandingkan elemen itu dalam pasangan. Hubungannya menggambarkan pengaruh relatif elemen pada tingkat hirarki terhadap setiap elemen pada tingkat yang lebih tinggi. Dalam konteks ini, elemen pada tingkat yang tinggi tersebut berfungsi sebagai suatu kriteria yang disebut sifat. Hasil dari proses pembedaan ini adalah suatu vektor prioritas atau tingkat kepentingan relatif elemen terhadap setiap sifat. Perbandingan berpasangan diulangi lagi untuk semua elemen dalam tiap tingkat. Langkah terakhir adalah dengan memberi bobot setiap vektor dengan prioritas sifatnya. • Konsistensi Logis Semua elemen dikelompokkan secara logis dan diperingkatkan secara konsisten sesuai dengan suatu kriteria yang logis. Penilaian yang mempunyai konsistensi tinggi sangat diperlukan dalam persoalan pengambilan keputusan agar dihasilkan keputusan yang akurat. Dalam kehidupan nyata, konsistensi sempurna sukar dicapai. Jika buah apel lebih disukai daripada jeruk dan jeruk lebih disukai daripada pisang maka dalam hubungan yang konsisten sempurna, apel seharusnya lebih disukai daripada pisang, tetapi dengan orang yang sama, dapat kadangkala lebih menyukai pisang daripada apel, tergantung waktu dan kondisi tertentu. Konsistensi sampai batas tertentu dalam menetapkan prioritas sangat diperlukan untuk memperoleh hasil-hasil yang sahih dalam dunia nyata. AHP mengukur konsistensi menyeluruh dari berbagai pertimbangan melalui suatu rasio konsistensi. Nilai rasio konsistensi harus 10 persen atau kurang. Jika lebih dari 10 persen, maka penilaiannya masih acak dan perlu diperbaiki.

2.5.3 Prosedur AHP

Menurut Latifah 2005 dalam pengambilan keputusan dengan metode AHP, langkah-langkah kegiatan yang dilakukan adalah sebagai berikut : 1 Mendefinisikan suatu kegiatan yang memerlukan pemilihan dalam pengambilan keputusannya. 2 Menentukan kriteria dari pilihan-pilihan tersebut terhadap identitas kegiatan dan membuat hirarkinya. 3 Membuat matriks “pairwise comparison” berdasarkan criteria focus dengan memperhatikan prinsip-prinsip “comparative judgement” 4 Membuat matriks pairwise comparison dengan memperlihatkan prinsip-prinsip comparative judgement berdasarkan kriteria pada tingkat di atasnya.

2.6 Analytic Network Process ANP

Banyak pengambilan keputusan tidak bisa distrukrurisasi secara hirarki karena melibatkan interaksi dan ketergantungan antara elemen yang lebih tinggi terhadap elemen yang lebih rendah. Adanya kriteria tidak hanya menentukan pentingnya alternatif dalam hirarki, tapi alternatif itu sendiri menentukan pentingnya kriteria. Hirarki Linier Tujuan Kriteria Sub Kriteria Elemen Komponen, Cluster level Dua bridge yang keduanya kuat walaupun semakin kuat semakin buruk akan membuat seseorang memilih yang kuat namun buruk kecuali terdapat kriteria yang mengevaluasi kekuatan masing-masing bridge, akhirnya nilai kekuatan strength dinilai lebih kecil dan penyajian dinilai lebih besar. Umpan balik memungkinkan untuk memberi bobot faktor masa depan terhadap masa kini untuk menentukan apa yang harus dilakukan untuk mencapai tujuan mendatang yang diinginkan. Gambar 4 di bawah ini mengilustrasikan perbedan antara hirarki dan network. Hirarki merupakan struktur linear atas bawah. Sedangkan network tersebar ke segala arah dan melibatkan lingkaran antara cluster dan loop diantara cluster yang sama Saaty and Vargas 2006. Sumber : Saaty, 2006 Gambar 4. Perbedaan hierarchy dan network Analytical Network Process ANP merupakan alat analisis yang mampu merepresentasikan tingkat kepentingan berbagai pihak dengan mempertimbangkan hubungan ketergantungan baik antar kriteria maupun subkriteria. ANP memberikan pendekatan yang lebih akurat karena ANP mampu menangani masalah yang kompleks yang berkaitan dengan ketergantungan dan umpan balik. ANP memberikan bobot dalam pengukuran kinerja rantai pasok pada masing-masing anggota rantai pasokan. Sedangkan Analytical Hierarchy Process AHP tidak mempetimbangkan hubungan ketergantungan dan hanya mempertimbangkan hubungan linier dari atas ke bawah. AHP tidak dapat menangani interkoneksi antara faktor-faktor keputusan pada Jaringan Feedback tingkat yang sama karena kerangka pengambilan keputusan dalam model AHP mengasumsikan hubungan satu arah antara tingkat hirarki keputusan. Pada jaringan AHP terdapat level tujuan, kriteria, subkriteria, dan alternatif, dimana masing-masing level memiliki elemen. Akan tetapi, dalam ANP level dalam AHP disebut cluster yang dapat memiliki kriteria dan alternatif di dalamnya yang disebut simpul. Perbandingan tingkat kepentingan dalam setiap elemen maupun cluster disajikan dalam sebuah matriks dengan memberikan skala rasio dengan perbandingan berpasangan pairwise comparison. Perbandingan berpasangan menggunakan rasio dominasi pasangan dengan menggunakan pengukuran aktual. Dalam hal penggunaan judgements, dalam AHP seseorang bertanya: “Mana yang lebih disukai atau lebih penting?”, sementara dalam ANP seseorang bertanya: “Mana yang mempunyai pengaruh lebih besar?”. Pertanyaan terakhir jelas memerlukan observasi dan pengetahuan untuk menghasilkan jawaban-jawaban yang sah valid, yang membuat pertanyaan kedua lebih obyektif dari pada pertanyaan pertama Ascarya dalam Susilo, 2008. Masing-masing skala rasio menunjukkan perbandingan kepentingan antara elemen di dalam sebuah komponen dengan elemen di luar komponen outer dependence atau di dalam elemen terhadap elemen itu sendiri yang berada di komponen dalam inner dependence. Tidak setiap elemen memberikan pengaruh terhadap elemen dari komponen lain. Elemen yang tidak memberikan pengaruh pada elemen lain akan memberikan nilai nol. Matriks hasil perbandingan direpresentasikan kedalam bentuk kolom vertikal dan baris horisontal dan berbentuk matriks yang bersifat stokastik yang disebut sebagai supermatriks. Supermatriks diharapkan dapat menangkap pengaruh dari elemen-elemen pada elemen-elemen lain dalam jaringan Saaty and Vargas, 2006.

2.6.1 Konsep-konsep dari ANP

Menurut Saaty dalam Susilo 2008, konsep-konsep dari Analytic Network Process ANP meliputi : 1. Feedback, inner, dan outer dependence. 2. Pengaruh dengan respek ke sebuah kriteria. 3. Kontrol hirarki atau sistem. 4. Supermatrix. 5. Limiting supermatrix dan limiting priorities. 6. Primitivity,, irreducibility, cyclicity. 7. Membuat limiting supermatrix stochastic : mengapa cluster harus dibandingkan. 8. Sintesis untuk kriteria dari sebuah kontrol hirarki atau sebuah kontrol sistem. 9. Sintesis untuk keuntungan, biaya, peluang, dan risiko kontrol hirarki. 10. Formulasi untuk menghitung limit. 11. Hubungkan ke Neural Network Firing – kasus berkelanjutan. 12. Kepadatan dari neural firing dan distribusi serta aplikasinya untuk menghasilkan kembali citra yang dapat dilihat dan komposisi simponik.

2.6.2 Prosedur ANP

Menurut Izik et al. 2011 Proses solusi ANP memiliki empat langkah utama yaitu :

1. Mengembangkan Struktur Model Keputusan

Pada langkah ini, masalah harus disusun dan model konseptual harus dibuat. Awalnya, komponen-komponen penting harus diidentifikasi. Elemen paling atas cluster didekomposisi menjadi sub-komponen dan atribut node. ANP memungkinkan dependensi baik di dalam sebuah cluster ketergantungan dalam dan antar cluster ketergantungan luar Saaty dalam Izik et al, 2011. Masing-masing variabel pada setiap tingkat harus didefinisikan bersama dengan hubungannya dengan unsur- unsur lain dalam sistem.

2. Matriks Perbandingan Berpasangan dari Variabel yang Saling Terkait

Pada ANP, perbandingan elemen berpasangan dalam setiap tingkat dilakukan terhadap kepentingan relatif untuk kriteria kontrol mereka. Matriks korelasi disusun berdasarkan skala rasio 1-9. Ketika penilaian dilakukan untuk sepasang, nilai timbal balik secara otomatis ditetapkan ke perbandingan terbalik dalam matriks. Setelah perbandingan berpasangan selesai, vektor yang sesuai dengan nilai eigen maksimum dari matriks yang dibangun dihitung dan vektor prioritas diperoleh. Nilai prioritas ditemukan dengan menormalkan vektor ini. Dalam proses penilaian, masalah dapat terjadi dalam konsistensi dari perbandingan berpasangan. Rasio konsistensi memberikan penilaian numerik dari seberapa besar evaluasi ini mungkin tidak konsisten. Jika rasio yang dihitung kurang dari 0.10, konsistensi dianggap memuaskan Meade dalam Izik et al, 2011.

3. Penghitungan Supermatriks

Setelah perbandingan berpasangan selesai, supermatriks dihitung dalam 3 langkah: 1. Supermatriks tanpa pembobotan Unweighted Supermatrix, dibuat secara langsung dari semua prioritas lokal yang berasal dari perbandingan berpasangan antar elemen yang mempengaruhi satu sama lain; 2. Supermatriks berbobot Weighted Supermatrix, dihitung dengan mengalikan nilai dari supermatriks-tanpa-pembobotan dengan bobot cluster yang terkait; 3. Komposisi dari Supermatriks terbatas Limiting Supermatrix, dibuat dengan memangkatkan supermatriks-berbobot sampai stabil. Stabilisasi dicapai ketika semua kolom dalam supermatriks yang sesuai untuk setiap node memiliki nilai yang sama yaitu satu. Langkah-langkah ini dilakukan dalam software Super Decisions, yang merupakan paket perangkat lunak yang dikembangkan untuk aplikasi ANP. Untuk setiap subnetwork, prosedur yang sama diterapkan dan alternatif diberi peringkat.

4. Bobot Kepentingan dari Clusters dan Nodes

Untuk menentukan bobot kepentingan dari alternatif, digunakan hasil supermatriks-terbatas supermatrix limit dari model ANP. Prioritas keseluruhan dari setiap alternatif dihitung melalui proses sintesis. Hasil yang diperoleh dari masing-masing subnetwork disintesis untuk memperoleh prioritas keseluruhan dari alternatif.

2.6.3 Prinsip Dasar ANP

Seperti halnya AHP, ANP juga memiliki prinsip-prinsip dasar. Menurut Saaty dalam Susilo 2008 prinsip-prinsip dasar ANP juga ada tiga, yaitu dekomposisi, penilaian komparasi comparative judgements, dan komposisi hirarkis atau sintesis dari prioritas, sama seperti prinsip dasar AHP. Prinsip dekomposisi diterapkan untuk menstrukturkan masalah yang kompleks menjadi kerangka hirarki atau jaringan cluster, sub-cluster, sub-sub cluster, dan seterusnya. Dengan kata lain, dekomposisi adalah memodelkan masalah ke dalam kerangka ANP. Prinsip penilaian komparasi diterapkan untuk membangun perbandingan pasangan pairwise comparison dari semua kombinasi elemen- elemen dalam cluster dilihat dari cluster induknya. Perbandingan pasangan ini digunakan untuk mendapatkan prioritas lokal dari elemen-elemen dalam cluster dengan prioritas seluruh global hirarki dan menjumlahkannya untuk menghasilkan prioritas global untuk elemen level terendah.

2.7 Data Envelopment Analysis DEA

Data Envelopment Analysis DEA dikenalkan pertama kali oleh William Charnes, Abraham Cooper, dan Edwardo Rhodes pada tahun 1978 yang merupakan pengembangan dari konsep yang menghubungkan perhitungan teknis dan efisiensi produksi yang ditemukan oleh Farel pada tahun 1957. DEA adalah metode non parametrik berdasarkan teknik pemrograman linear untuk mengevaluasi efisiensi dari masing-masing unit yang dianalisis. DEA merupakan suatu teknik pengukuran kinerja berbasis program linier yang digunakan untuk mengevaluasi efisiensi relatif dari decision making unit DMU dalam perusahaan atau organisasi. DEA mengukur tingkat ketidakefisienan dengan membandingkan hasil pencapaian DMU tersebut terhadap nilai yang efisien yang terbentuk oleh DMU dengan nilai yang belum efisien. Setiap unit pengambilan keputusan diasumsikan bebas menentukan bobot untuk menentukan variabel output atau input. DEA dapat mengukur beberapa input dan output, serta mengevaluasi secara kuantitatif dan kualitatif, sehingga memungkinkan suatu perusahaan untuk membuat keputusan yang baik pada tingkat efisiensi dari unit yang dianalisis Homepage DEA dalam Subarkah, 2009. Model yang menghitung efisiensi maksimum menurut Gofindarajan dalam Subarkah 2009, adalah : ………………………1 Keterangan : η = nilai efisiensi maksimum s 1 n = Banyaknya output = Unit keputusan yang akan dievaluasi m = Banyaknya input U r V = Bobot dari output i Y = Bobot dari input rj X = Nilai output ij Langkah-langkah dalam proses DEA adalah : = Nilai input 1. Identifikasi Decision Making Unit DMU atau unit yang akan diobservasi beserta input dan output pembentuknya. 2. Membentuk efficiency frontier dari data yang ada. 3. Menghitung efisiensi tiap DMU di luar efficiency frontier untuk mendapatkan target input dan output yang diperlukan untuk mencapainya. Adapun keunggulan dalam DEA diantaranya adalah : 1. Dapat digunakan untuk menangani banyak input dan otput. 2. Tidak membutuhkan asumsi hubungan fungsional antara variabel input dan output. 3. DMU dibandingkan secara langsung dengan sesamanya. 4. Input dan output dapat memiliki satuan pengukuran yang berbeda. Selain keunggulan, DEA juga mempunyai kelemahan, diantaranya adalah : 1. Bersifat sample specific. 2. Merupakan extreme point technique, kesalahan pengukuran dapat berakibat fatal. 3. Hanya mengukur efisiensi relatif dari DMU bukan efisiensi absolut. 4. Uji hipotesis secara statistik atas hasil DEA sulit dilakukan. 5. Menggunakan perumusan linear programming terpisah untuk setiap DMU. Dari hasil DEA dapat diketahui efisiensi kinerja suatu organisasi dibandingkan dengan kinerja organisasi lainnya. Selain itu, juga dapat diketahui target-target nilai yang harus dicapai agar menghasilkan kinerja yang efisien. 2.8 Microsoft Excel 2007 Aplikasi spreadsheet merupakan aplikasi yang digunakan untuk berbagai perhitungan data, baik untuk kepentingan bisnis ataupun kepentingan lainnya. Microsoft Excel merupakan aplikasi spreadsheet yang banyak digunakan oleh beragam kalangan pengguna komputer untuk mengerjakan berbagai pengolahan data yang bersifat numerik. Microsoft Excel 2007 menawarkan berbagai kelebihan yang belum terdapat pada versi sebelumnya. Selain fasilitas terbaru, Microsoft Excel 2007 juga memiliki tampilan baru yang ditujukan untuk memberi kemudahan pengguna dalam mengoperasikannya Pradipta, 2007. Fasilitas terbaru yang ada pada Microsoft Excel 2007 adalah : 1. Office Button yang digunakan untuk mengopersikan dan mengatur dokumen. 2. Sistem menu baru dengan tampilan berupa kumpulan tab yang disebut dengan Ribbon. 3. Fasilitas pembuatan grafik diagram yang ditampilkan lebih menarik dan lebih variatif untuk pengolahan data berorientasi gambar. 4. Fasilitas SmartArt yang digunakan umtuk berbagai keperluan pengorganisasian. 5. Ekspor data ke berbagai format spreadsheet, seperti xls, xlsx, xml, csv, dan lainnya.

2.9 Super Decisions