Perancangan dan Pengukuran Kinerja Rantai Pasokan Sayuran dan Perusahaan dengan Pendekatan Analytic Network Process serta Data Envelopment Analysis (Studi Kasus : PT Saung Mirwan, Bogor)

PERANCANGAN DAN PENGUKURAN KINERJA RANTAI

PASOKAN SAYURAN DAN PERUSAHAAN DENGAN

PENDEKATAN ANALYTIC NETWORK PROCESS SERTA DATA

ENVELOPMENT ANALYSIS

(Studi Kasus : PT Saung Mirwan, Bogor)

Oleh

CHOIRUL AMALIA

H24080024

DEPARTEMEN MANAJEMEN

FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR

2012

i

RINGKASAN

CHOIRUL AMALIA, H24080024. Perancangan dan Pengukuran Kinerja Rantai

Pasokan Sayuran dan Perusahaan dengan Pendekatan Analytic Network Process serta Data Envelopment Analysis (Studi Kasus: PT Saung Mirwan, Bogor). Di bawah

bimbingan MUHAMMAD SYAMSUN DAN ALIM SETIAWAN S.

Hortikultura merupakan salah satu komoditas pertanian yang utama di Indonesia. Salah satu produk hortikultura yang memiliki prospek di masa mendatang yaitu sayuran. Mengingat karakteristik produk pertanian yang mudah rusak, maka perlu dilakukan penelitian untuk menganalisis manajemen rantai pasokan untuk sayuran. Dengan demikian kinerja rantai pasokan produk sayuran diharapkan akan meningkat sehingga dapat meningkatkan produktivitas serta daya saing produk sayuran di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk : 1) Mengkaji struktur rantai pasokan produk sayuran, 2) Menentukan bobot metrik pengukuran kinerja dengan Analytic Hierarchy Process dan Analytic Network Process, dan 3) Mengukur kinerja perusahaan dengan menggunakan Data Envelopment Analysis (DEA).

Data yang digunakan adalah data primer dan sekunder. Data primer didapatkan melalui wawancara dan pengisisan kuisioner oleh para Manajer di PT Saung Mirwan (Pemasaran, Kemitraan, dan Pengemasan dan Processing) dan pakar sayuran. Data sekunder diperoleh melalui pengumpulan data informasi dari PT Saung Mirwan seperti gambaran umum perusahaan dan manajemen rantai pasok sayuran di perusahaan. Kuisioner diuji dengan menggunan metode pairwise comparison untuk menentukan bobot prioritas. Pengolahan data menggunakan software Microsoft Excell,Super Decisions, dan Frontier Analysis.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada analisis AHP prioritas utama pada proses bisnis terdapat pada tahap perencanaan (plan) yang mempunyai bobot sebesar 0.41620. Untuk parameter kinerja, mutu adalah prioritas utama yang mempunyai bobot sebesar 0.43822. Sedangkan untuk atribut kinerja, reliabilitas adalah prioritas utama dengan bobot sebesar 0.40017 dan untuk metrik pengukuran kinerja, prioritas utama dengan bobot sebesar 0.15759 adalah kinerja pengiriman.

Pada analisis ANP yang menjadi prioritas utama adalah plan pada proses bisnis dengan bobot 0.27308, mutu pada parameter kinerja dengan bobot sebesar 0.40226, reliabilitas pada atribut kinerja dengan bobot sebesar 0.33310, dan kinerja pengiriman pada metrik pengukuran kinerja dengan bobot sebesar 0.14957. Hasil prioritas utama pada masing-masing hirarki atau jaringan adalah sama, tetapi memiliki bobot yang berbeda.

Terdapat perbedaan pada hasil AHP dan hasil ANP yaitu berupa bobot masing-masing elemen dan tingkat prioritas pada cluster atribut kinerja dan metrik pengukuran kinerja. Hal ini disebabkan karena adanya hubungan timbal balik atau ketergantungan (feedback) pada ANP yang tidak terdapat pada AHP. Pada AHP level atas hanya mempengaruhi elemen-elemen yang ada pada level di bawahnya. Pada AHP level bawah tidak mempengaruhi elemen-elemen yang ada di atasnya karena bersifat hirarki sehingga penilaian hanya terpaku pada hirarki dari atas ke bawah. Sedangkan pada ANP, elemen-elemen pada level bawah dapat mempengaruhi elemen-elemen yang ada pada level di atasnya sehingga level dalam ANP disebut

ii

dengan cluster karena terdapat hubungan ketergantungan baik antara elemen satu dengan yang lain maupun antara cluster satu dengan yang lain. Pada ANP tidak hanya membandingkan elemen, tetapi juga membandingkan antar cluster.

Analisis dengan menggunakan DEA dilakukan setelah diperoleh hasil ANP. Pengukuran kinerja PT Saung Mirwan dilakukan terhadap sepuluh komoditas sayuran yang mempunyai tingkat permintaan tertinggi dari sekitar 80 komoditas sayuran. Sepuluh sayuran tersebut yaitu : caysin, bawang bombay, tomat TW, tomat Rianto, Lettuce head, Lettuce romaine, paprika hijau, jamur champ, daun bawang, dan seledri. Hasil pengolahan data menggunakan DEA adalah tingkat efisiensi dari sepuluh komoditas tersebut. Tingkat efisiensi dari sepuluh komoditas tersebut yaitu : Lettuce head 100%, caysin 100%, tomat TW 97.27%, seledri 96.93%, bawang bombay 94.98%, daun bawang 93.10%, jamur champ 91.93%, tomat Rianto 89.38%, Lettuce romaine 89.33%, dan paprika hijau 79.28%. Hal yang dapat dilakukan oleh perusahaan pada kinerja produk yang memiliki tingkat efisiensi kurang dari 100% yaitu dengan cara meningkatkan output seperti kinerja pengiriman, pemenuhan pesanan, dan kesesuaian dengan standar mutu dan meningkatkan atau menurunkan input seperti siklus pemenuhan pesanan, lead time pemenuhan pesanan, fleksibilitas pasokan, biaya SCM, siklus cash-to-cash, dan persediaan harian.

ii

PERANCANGAN DAN PENGUKURAN KINERJA RANTAI

PASOKAN SAYURAN DAN PERUSAHAAN DENGAN

PENDEKATAN ANALYTIC NETWORK PROCESS SERTA DATA

ENVELOPMENT ANALYSIS

(Studi Kasus : PT Saung Mirwan, Bogor)

SKRIPSI

Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar

SARJANA EKONOMI

pada Departemen Manajemen

Fakultas Ekonomi dan Manajemen

Institut Pertanian Bogor

Oleh :

CHOIRUL AMALIA

H24080024

DEPARTEMEN MANAJEMEN

FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR

2012

i

Judul Skripsi : Perancangan dan Pengukuran Kinerja Rantai Pasokan Sayuran dan Perusahaan dengan Pendekatan Analytic Network Process serta Data Envelopment Analysis (Studi Kasus : PT Saung Mirwan, Bogor)

Nama : Choirul Amalia

NRP : H24080024

Menyetujui,

Dosen Pembimbing I Dosen Pembimbing II

Dr. Ir. Muhammad Syamsun, M.Sc.

NIP 19500727 197412 1 001 NIP 19820227 200912 1 001 Alim Setiawan S, S.TP, M.Si.

Mengetahui, Ketua Departemen

NIP : 19610123 198601 1 002 Dr. Ir. Jono M. Munandar, M.Sc.

i

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Pekalongan pada tanggal 7 Februari 1991 dari pasangan suami istri, ayahanda Mu’anif dan ibunda Zakiyah. Penulis yang bernama lengkap Choirul Amalia merupakan anak kedua dari empat bersaudara. Penulis merupakan adik kandung dari M. Choirur Rizqi dan kakak dari Choirun Nisriinaa dan M. Choirul Arsalan.

Penulis memulai pendidikan di Sekolah Dasar Negeri Keputran 6 Pekalongan pada tahun 1996 dan lulus pada tahun 2002. Kemudian penulis melanjutkan pendidiknnya di Sekolah Lanjutan Tingkat Pertama Negeri 6 Pekalongan dan lulus pada tahun 2005. Penulis menamatkan pendidikan menengah atas di Sekolah Menengah Atas Negeri 1 Pekalongan pada tahun 2008. Kemudian pada tahun 2008 penulis diterima di Departemen Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI).

Selama menuntut ilmu di Departemen Manajemen, penulis aktif di organisasi salah satu Unit Kegiatan Mahasiswa (UKM) paduan suara yaitu PSM IPB Agria Swara. Pada periode 2009-2010 penulis mendapat amanah sebagai Anggota Divisi Kesejahteraan dan pada periode 2010-2011 penulis kembali mendapat amanah sebagai Ketua Divisi Kesekretriatan pada kepengurusan PSM IPB Agria Swara.

ii

KATA PENGANTAR

Puji syukur Penulis panjatkan kehadirat Allah SWT atas rahmat dan hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan penelitian skripsi ini. Shalawat serta salam selalu tercurah kepada junjungan besar Nabi Muhammad SAW dan keluarganya.

Skripsi ini disusun dengan judul “Perancangan dan Pengukuran Kinerja Rantai Pasokan Sayuran dan Perusahaan dengan Pendekatan Analytic Network Process serta Data Envelopment Analysis”. Rasa syukur dan terima kasih tak terhingga serta penghargaan setinggi-tingginya tak lupa penulis sampaikan kepada :

1. Keluarga tercinta : Ibu, Bapak, Mas Rizqi, Dik Nina, Dik Alan, Mbah Uti, Ayah, Bude Saroh atas kasih sayang, motivasi, perhatian serta dukungan yang telah diberikan. Semoga Allah senantiasa memberikan kesempatan kepada penulis untuk dapat membahagiakan mereka.

2. Dr. Ir. M. Syamsun, M.Sc. dan Alim Setiawan S, S.TP, M.Si. yang telah bersedia meluangkan waktu, tenaga, pikiran serta kesabarannya dalam memberikan bimbingan, saran, dan kritik dalam menyusun skripsi ini.

3. Drs. Edward H. Siregar, S.E, M.M. yang telah bersedia untuk menjadi penguji pada sidang skripsi dan memberikan banyak masukan untuk skripsi ini.

4. Manajer Pemasaran (Mba Dhita), Manajer Kemitraan (Pak Wasil), Manajer Processing (Pak Hendro) yang telah bersedia meluangkan waktunya sebagai pakar dalam penelitian ini dan pihak PT Saung Mirwan yang telah bersedia memberikan info untuk melengkapi data pada penelitian ini.

5. Dosen Agronomi dan Hortikultura Fakultas Pertanian IPB, Dr. Ir. Anas D. Susila, MS. yang telah bersedia meluangkan waktunya sebagai pakar dalam penelitian ini di tengah kesibukannya.

6. “My Affection”, Adithia Sanjaya Haris yang selalu memberikan inspirasi dan motivasi, menjadi tempat curahan hati penulis, serta menemani dengan setulus hati dalam suka dan duka. Semoga kebersamaan kita akan selalu terjaga. 7. Sahabat tersayangku Dina Syakina, Yani Riskawanti, Rahman Hakiem, dan

iii

memberikan motivasi bagi penulis. Terima kasih untuk persahabatan dan persaudaraan kita , semoga kebersamaan kita tidak cukup sampai di sini saja. 8. Sahabat terbaikku Mitha Sabrina, Wirda Mardyaningsih, dan Dwiantin

Aprilianti yang selalu bersama dalam suka duka selama di perkuliahan. Semoga persahabatan “always happy” kita tidak cukup sampai di sini saja. 9. Teman satu bimbingan skripsi : Desti, Arni, Yuti, Yuvi, Risya, Jejes, dan

Ocha yang selalu memberikan motivasi dan semangat untuk berjuang bersama selama penelitian.

10.Ibu Yeyet, Teh Asih, Pak Hadi, beserta staf TU yang telah memberikan kemudahan birokrasi dalam penyelesaian administrasi skripsi ini.

11.Teman-teman Manajemen 45 dalam kebersamaan dan kekeluargaannya selama perkuliahan. Semoga tali silaturrahim akan selalu terjalin diantara kita. 12.Teman-teman “Panglima Community” yang jauh di mata tapi selalu dekat di

hati yang selalu menjaga silaturrahim dan saling memberikan motivasi.

13.Fennyka, Kikay, Meylisa, dan teman-teman “Pondok Putri YN” yang selalu dalam kebersamaan dan jalinan persaudaraan di “rumah indah” kita di Bogor. 14.Teman-teman PSM IPB Agria Swara yang selalu memberikan warna berupa

pelajaran berharga serta pengalaman tak terlupakan selama aktif dalam organisasi Agria Swara.

15.Seluruh pihak yang telah ikut serta membantu dalam penyelesaian tugas akhir ini dan juga pihak yang telah berpartisipasi selama kuliah di IPB yang tidak dapat disebutkan satu persatu.

Tak ada gading yang tak retak. Begitu juga dengan skripsi ini yang jauh dari sempurna. Oleh karena itu, saran dan kritik yang membangun sangat diharapkan untuk hal yang lebih baik lagi. Akhir kata penulis berharap semoga skripsi ini dapat memberikan manfaat bagi kita semua dan bernilai dalam pandangan Allah SWT. Aamiin.

Bogor, Februari 2012

iv DAFTAR ISI

Halaman

RINGKASAN

RIWAYAT HIDUP ... i

KATA PENGANTAR ... ii

DAFTAR ISI ... iv

DAFTAR GAMBAR ... vi

DAFTAR TABEL ... vii

I PENDAHULUAN ... 1

1.1 Latar Belakang ... 1

1.2 Rumusan Masalah ... 3

1.3 Tujuan ... 3

1.4 Ruang Lingkup Penelitian ... 3

1.5 Manfaat Penelitian ... 4

II TINJAUAN PUSTAKA ... 5

2.1 Rantai Pasokan ... 5

2.2 Manajemen Rantai Pasokan ... 5

2.3 Pengukuran Kinerja ... 6

2.4 Model Supply Chain Operations Reference (SCOR) ... 7

2.5 Analytic Hierarchy Process (AHP) ... 8

2.5.1 Keuntungan Penerapan AHP ... 9

2.5.2 Prinsip-prinsip Dasar AHP ...10

2.5.3 Prosedur AHP ...11

2.6 Analytic Network Process (ANP) ...11

2.6.1 Konsep-konsep dari ANP ...13

2.6.2 Prosedur ANP ...14

2.6.3 Prinsip Dasar ANP ...16

2.7 Data Envelopment Analysis (DEA) ...16

2.8 Microsoft Excel 2007 ...18

2.9 Super Decisions ...19

2.10 Frontier Analyst ...19

2.11 Penelitian Terdahulu ...20

III METODE PENELITIAN ...22

3.1 Kerangka Pemikiran ...22

v

3.3 Lokasi dan Waktu Penelitian ...26

3.4 Jenis dan Metode Penelitian ...26

3.5 Teknik Pengambilan Sampel...26

3.6 Pengolahan dan Analisis Data ...27

3.6.1 Metode Analaytic Hierarchy Process (AHP) ...27

3.6.2 Metode Analaytic Network Process (ANP) ...35

3.6.3 Metode Data Envelopment Analysis (DEA) ...41

IV HASIL DAN PEMBAHASAN ...43

4.1 Gambaran Umum Perusahaan ...43

4.2 Struktur Organisasai PT Saung Mirwan ...45

4.3 Struktur Rantai Pasokan ...47

4.3.1 Anggota Rantai Pasokan ...47

A. Anggota Primer Rantai Pasokan ...47

B. Anggota Sekunder Rantai Pasokan ...49

4.3.2 Pola Aliran dalam Rantai Pasokan ...51

4.4 Manajemen Rantai Pasokan ...53

4.5 Model Pengukuran Kinerja Rantai Pasok Sayuran dalam Perspektif Supply Chain Operations Reference (SCOR) ...57

A. Proses Bisnis dalam Rantai Pasokan Sayuran ...57

B. Parameter Kinerja ...58

C. Atribut dan Metrik Pengukuran Kinerja Rantai Pasok Sayuran ...59

4.6 Pengukuran Kinerja SCM dengan Analytic Hierarachy Process (AHP) ...64

4.6.1 Kerangka Umum AHP ...64

4.6.2 Hasil AHP ...65

4.7 Pengukuran Kinerja SCM dengan Analytic Network Process (ANP) ...71

4.7.1 Kerangka Umum ANP ...71

4.7.2 Hasil ANP ...72

4.8 Perbandingan Hasil AHP dengan Hasil ANP ...76

4.9 Pengukuran Kinerja Perusahaan dengan Data Envelopment Analysis (DEA)...79

4.10 Implikasi Manajerial ...84

KESIMPULAN DAN SARAN ...86

1 Kesimpulan ...86

2 Saran ...87

DAFTAR PUSTAKA ...89

vi

DAFTAR GAMBAR

No. Halaman

1. Rantai Pasokan ... 5

2. Skema Ruang Lingkup SCOR ... 7

3. SCOR sebagai model referensi proses bisnis ... 8

4. Perbedaan hierarchy dan network ... 12

5. Kerangka pemikiran penelitian ... 23

6. Tahapan penelitian ... 25

7. Alur cara kerja pengolahan data pada DEA ... 41

8. Struktur Organisasi PT Saung Mirwan ... 47

9. Prosedur pengadaan kebutuhan bahan baku non sayur ... 50

10.Pola aliran dalam rantai pasokan di PT Saung Mirwan... 52

11.Struktur hirarki penentuan bobot metrik kinerja rantai pasok sayuran ... 64

12.Perbadingan berpasangan antara tujuan dengan proses bisnis ... 65

13.Prioritas dan nilai CR dari hasil perbandingan berpasangan antara tujuan dengan proses bisnis ... 66

14.Perbandingan berpasangan antara proses bisnis dan parameter kinerja ... 67

15.Prioritas dan nilai CR dari perbandingan berpasangan antara proses bisnis dan parameter kinerja... 67

16.Perbandingan berpasangan antara parameter kinerja dengan atribut kinerja ... 68

17.Prioritas dan nilai CR dari hasil perbandingan berpasangan antara parameter kinerja dengan atribut kinerja ... 68

18.Perbandingan berpasangan antara reliabilitas dengan metrik pengukuran kinerja ... 69

19.Prioritas dan nilai CR dari perbandingan berpasangan antara reliabilitas dengan metrik pengukuran kinerja ... 69

20.Sintesis prioritas Metrik Pengukuran Kinerja pada AHP ... 71

21.Kerangka Umum ANP Pengukuran Bobot Metrik Kinerja Rantai Pasok Sayuran ... 72

22.Matriks antar kelompok ... 72

23.Supermatriks tidak tertimbang ... 73

24.Supermatriks tertimbang ... 73

25.Supermatriks limit ... 74

26.Sintesis prioritas Metrik Pengukuran Kinerja pada ANP ... 76

27.Semantic differential antara hasil AHP dan ANP ... 78

vii

DAFTAR TABEL

No. Halaman

1. Matriks Perbandingan Berpasangan ... 28

2. Skala Perbandingan Fundamental ... 29

3. Check list Hubungan Saling Ketergantungan Antar Kriteria ... 36

4. Skala Perbandingan Fundamental ... 37

5. Daftar Indikator Kinerja Pengukuran Rantai Pasokan... 42

6. Daftar pemasok non sayur PT Saung Mirwan ... 51

7. Manfaat yang didapat dari sistem kemitraan... 56

8. Kewajiban PT Saung Mirwan dan petani ... 56

9. Metrik Level 1 dan Atribut Performa SCOR ... 60

10.Tabel Hirarki Metrik Performa Rantai Pasokan ... 63

11.Prioritas akhir AHP ... 70

12.Prioritas akhir ANP ... 75

13.Perbedaan nilai bobot prioritas AHP dan ANP ... 77

14.Rekapitulasi nilai input pengukuran kinerja PT Saung Mirwan tahun 2011 semester 2 ... 80

15.Rekapitulasi nilai output pengukuran kinerja PT Saung Mirwan tahun 2011 semester 2 ... 81

16.Tingkat efisiensi kinerja PT Saung Mrirwan semester 2 tahun 2011 ... 82

17. Peningkatan output dan penurunan/peningkatan input PT Saung Mirwan semester 2 tahun 2011 ... 84

1.1 Latar Belakang

Hortikultura merupakan salah satu komoditas pertanian yang utama di Indonesia. Salah satu produk hortikultura yang memiliki prospek di masa mendatang yaitu sayuran. Meskipun Indonesia penghasil sayuran yang tinggi, tetapi Indonesia masih mengimpor sayuran dari luar negeri. Oleh karena itu, sayuran memiliki prospek di masa mendatang agar bisa memenuhi kebutuhan sayuran di Indonesia tanpa harus mengimpor dari luar negeri, bahkan Indonesia yang mengekspor sayuran ke luar negeri.

Austin (1992) dan Brown (1994) dalam Marimin dan Maghfiroh (2010) berpendapat bahwa komoditas pertanian mempunyai karakteristik khusus, yaitu (1) bersifat mudah rusak, (2) proses penanaman, pertumbuhan, dan pemanenan tergantung pada iklim dan musim, (3) hasil panen memiliki bentuk dan ukuran yang bervariasi, dan (4) produk pertanian bersifat kamba sehingga sulit ditangani. Faktor tersebut sangat penting dipertimbangkan untuk merancang perencanaan dan menganalisis manajemen rantai pasokan komoditas pertanian.

Berdasarkan pada faktor-faktor tersebut perlu dilakukan penelitian untuk menganalisis manajemen rantai pasokan untuk komoditas pertanian. Dengan demikian kinerja rantai pasokan produk sayuran diharapkan akan meningkat sehingga dapat meningkatkan produktivitas serta daya saing produk sayuran di Indonesia.

Supply Chain Management (SCM) merupakan serangkaian pendekatan yang

diterapkan untuk mengintegrasikan pemasok, pengusaha, gudang, dan tempat penyimpanan lainnya secara efisien. Produk dihasilkan dapat didistribusikan dengan kuantitas, tempat, dan waktu yang tepat untuk memperkecil biaya serta memuaskan pelanggan. SCM bertujuan untuk membuat seluruh sistem menjadi efisien dan efektif, meminimalisasi biaya dari transportasi, dan distribusi sampai inventori bahan baku, bahan dalam proses, serta barang jadi. Ada beberapa pemain utama yang memiliki

kepentingan dalam SCM, yaitu pemasok (supplier), pengolah (manufacturer), pendistribusi (distributor), pengecer (retailer), dan pelanggan (customer) (David et al., 2000 dalam Indrajit dan Djokoranoto 2002).

Salah satu model pengukuran kinerja supply chain adalah SCOR (Supply Chain

Operations Reference) yang dikembangkan oleh Supply Chain Council (SCC). 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).

Analytic Hierarchy Process (AHP) merupakan alat analisis yang mampu

merepresentasikan tingkat kepentingan pada setiap hirarki tanpa mempertimbangkan hubungan ketergantungan. AHP merupakan metode yang dapat digunakan dalam sistem pengambilan keputusan dengan memperhatikan faktor-faktor persepsi, preferensi, pengalaman, dan intuisi. AHP menggabungkan penilaian-penilaian dan nilai-nilai pribadi ke dalam suatu cara yang logis. Penilaian tersebut dapat diperoleh dari pendapat pakar. AHP dapat digunakan dalam pengukuran kinerja SCM dengan memeberikan bobot pada masing-masing anggota rantai pasok untuk mengetahui faktor yang paling berpengaruh pada setiap level hirarki. Pakar yang dipilih adalah pakar yang ahli dalam bidang SCM sayuran.

Analytic 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. Pendekatan ANP juga digunakan untuk penilaian kinerja SCM sayuran agar diketahui .hubungan ketergantungan dan umpan balik bagi anggota rantai pasok.

Data Envlopment Analysis (DEA) merupakan alat analisis yang dapat digunakan

pengukuran kinerja berbasis program linier yang digunakan untuk mengevaluasi efisiensi ralatif.

1.2 Rumusan Masalah

Rumusan masalah dalam penelitian ini adalah : 1. Bagaimana struktur rantai pasokan sayuran?

2. Bagaimana bobot pengukuran kinerja rantai pasokan sayuran dengan pendekatan Analytic Hierarchy Process dan Analytic Network Process?

3. Bagaimana kinerja rantai pasok perusahaan dengan menggunakan metode

Data Envlopment Analysis (DEA)?

1.3 Tujuan

Tujuan dari penelitian ini adalah :

1. Mengkaji struktur rantai pasokan produk sayuran dataran tinggi.

2. Merancang dan menentukan bobot penentuan metrik pengukuran kinerja rantai pasokan sayuran.

3. Mengukur kinerja rantai pasok dan merumuskan rancangan aksi perbaikan kinerja perusahaan dengan menggunakan metode Data Envelopment Analysis

(DEA).

1.4 Ruang Lingkup Penelitian

Manajemen rantai pasokan mencakup aliran barang mulai dari hulu ke hilir atau dari sumber bahan baku (petani) hingga pengiriman produk akhir ke konsumen. Penelitian ini fokus untuk mengukur kinerja rantai pasokan sayuran dataran tinggi. Ruang lingkup dalam analisis mencakup :

a. Profil perusahaan dan manajemen rantai pasok sayuran dataran tinggi pada PT Saung Mirwan.

b. Analisis kinerja pada setiap anggota rantai pasokan sayuran dengan model

Supply Chain Operations Reference (SCOR).

c. Analisis kinerja anggota rantai pasokan sayuran dengan pendekatan Analytic

d. Analisis kinerja perusahaan dengan menggunakan Data Envelopment Analysis

(DEA).

1.5 Manfaat Penelitian

Ada beberapa manfaat yang dapat diperoleh dari penelitian ini. Manfaat penelitian bagi peneliti adalah untuk melatih daya nalar dan mengasah intelektualitas peneliti, sebagai implementasi dari ilmu yang telah diperoleh di bangku kuliah, serta memenuhi tugas akhir sebagai persyaratan dalam memperoleh gelar sarjana atau srtata satu (S1). Sedangkan manfaat penelitian bagi anggota rantai pasokan adalah memberikan evaluasi dan masukan terhadap kinerja manajemen rantai pasokan sayuran sehingga manajemen rantai pasokan sayuran akan dapat lebih baik di masa mendatang. Adapun manfaat penelitian bagi Departemen Manajemen FEM IPB adalah sebagai tambahan khazanah keilmuan yang berkaitan dengan manajemen produksi dan operasi khususnya di bidang manajemen rantai pasokan. Terakhir, manfaat penelitian bagi ilmu pengetahuan diharapkan dapat menjadi sumber informasi ilmiah bagi perkembangan ilmu pengetahuan, dan referensi penelitian, khususnya manajemen rantai pasokan, sehingga dapat dijadikan bahan penelitian selanjutnya.

II. TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Rantai Pasokan

Pujawan (2005) mendefinisikan rantai pasokan atau yang juga dikenal dengan sebutan supply chain adalah jaringan perusahaan-perusahaan yang secara bersama-sama bekerja untuk menciptakan dan menghantarkan suatu produk ke tangan pemakai akhir. Perusahaan-perusahaan tersebut biasanya termasuk supplier, pabrik, distributor, toko atau ritel, serta perusahaan-perusahaan pendukung seperti perusahaan jasa logistik. Pada suatu supply chain biasanya ada 3 macam aliran yang harus dikelola. Pertama adalah aliran barang yang mengalir dari hulu (upstream) ke hilir

(downstream). Kedua adalah aliran uang dan sejenisnya yang mengalir dari hilir ke

hulu. Ketiga adalah aliran informasi yang bisa terjadi dari hulu ke hilir. Adapun Siagian (2005) menggambarkan rantai pasokan sebagai berikut :

Gambar 1. Rantai Pasokan

(Sumber : Siagian, 2005)

2.2 Manajemen Rantai Pasokan

Marimin dan Maghfiroh (2010) mendefinisikan manajemen rantai pasokan sebagai satu kesatuan sistem pemasaran terpadu, yang mencakup keterpaduan produk dan pelaku, guna memberikan kepuasan pada pelanggan.

Anatan dan Ellitan (2008) menyatakan bahwa manajemen rantai pasokan merupakan strategi alternatif yang memberikan solusi dalam menghadapi

- Informasi penjadwalan - Arus kas

- Arus pesanan

Persediaan Perusahaan Distribusi

- Arus kredit - Arus bahan baku

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

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

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 :

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 s1

n = Banyaknya output

= Unit keputusan yang akan dievaluasi

m = Banyaknya input Ur

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.

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 Excel2007

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

Perangkat lunak Super Decisions digunakan untuk pengambilan keputusan dengan ketergantungan dan umpan balik. Masalah seperti itu sering terjadi dalam kehidupan nyata. Super Decisions memperluas Analytic Hierarchy Process (AHP) yang menggunakan prioritas mendasar melalui penilaian pada perbandingan berpasangan atau melalui pengukuran langsung. Dalam AHP, unsur-unsur tersebut diatur dalam struktur hirarki keputusan, sementara ANP menggunakan satu atau lebih jaringan kelompok (cluster) yang mengandung lebih dari satu unsur. Kebanyakan metode pengambilan keputusan membatasi pada salah satu kriteria atau di antara alternatif itu sendiri. ANP tidak dibatasi oleh asumsi tersebut. Hal ini memungkinkan untuk membandingkan semua dependensi yang mungkin dan potensial.

ANP tidak membatasi pemahaman dan pengalaman manusia untuk memaksa pengambilan keputusan ke dalam suatu model yang sangat teknis yang tidak wajar. Pada dasarnya, hal tersebut merupakan dasar bagaimana orang biasanya berpikir dan membantu pembuat keputusan melacak proses sebagai kompleksitas masalah dan keragaman peningkatan faktor tersebut. Keberhasilan ANP adalah aplikasi yang telah dilakukan menghasilkan prioritas yang berhubungan dengan jawaban yang sesuai di dunia nyata atau yang hasil telah diprediksi (www.superdecisions.com

2.10

).

Frontier Analyst dapat digunakan untuk mengukur tingkat efisiensi dan

mendefinisikan pengukuran kinerja dalam sebuah organisasi atau perusahaan. Teknik yang digunakan untuk pengukuran tersebut lebih dikenal sebagai Data Envelopment

Analysis (DEA). DEA digunakan untuk melakukan objektif, studi analisis efisiensi

komparatif hingga melampaui ukuran finansial kinerja pada umumnya. DEA biasa digunakan pada ritel, waralaba, perbankan, pelayanan kesehatan, pelayanan publik dan banyak perusahaan berbasis bisnis lainnya. Frontier Analyst memiliki perpaduan yang sempurna dari kemudahan penggunaan, kekuatan, dan fungsi untuk membantu mencapai tujuan tertentu.

Frontier Analyst memungkinkan untuk : (1) mengidentifikasi dan menemukan

praktek terbaik, (2) mengatur target berbasis perbaikan, (3) mengetahui peningkatan efisiensi potensial terbesar, (4) mengalokasikan sumber daya secara lebih efektif, (5) memvisualisasikan informasi yang penting, dan (6) menginformasikan

pengembangan strategi

2.11 Penelitian Terdahulu

Subarkah (2009) meneliti Kajian Kinerja Rantai Pasokan Lettuce Head (Lactuca

Sativa) dengan Menggunakan Data Envelopment Analysis (Studi Kasus di PT Saung

Mirwan, Bogor). Hasil yang diperoleh yaitu kondisi rantai pasokan sayuran lettuce head, nilai tambah yang dihasilkan pada rantai pasokan komoditas lettuce head, kinerja anggota rantai pasokan dengan menggunakan metode Data Envelopment

Analysis (DEA), dan perbandingan kinerja aktual PT Saung Mirwan dengan nilai

indicator Supply Chain Operations Reference (SCOR).

Setyawan (2009) meneliti Analisis Rantai Pasokan Sayuran Unggulan Dataran Tinggi di Jawa Barat. Hasil yang diperoleh yaitu produk sayuran unggulan dataran tinggi di Jawa Barat, struktur rantai pasokan produk sayuran unggulan terpilih, nilai tambah produk sayuran terpilih, dan alternatif rantai pasokan yang dapat diterapkan.

Susilo (2008) meneliti Rumusan Strategi Pengembangan PT BPRS Amanah Ummh dengan Pendekatan Analytic Network Process. Hasil yang diperoleh yaitu faktor internal (kelebihan dan kelemahan) dan eksternal (peluang dan ancaman) yang memepengaruhi pengembangan PT BPRS Amanah Ummah, rumusan strategi pengembangan berdasarkan faktor-faktor internal dan eksternal, dan prioritas strategi bagi pengembangan PT BPRS Amanah Ummah.

Feifi (2008) meneliti Kajian Manajemen Rantai Pasokan pada Produk dan Komoditas Kedelai Edamame (Studi Kasus di PT Saung Mirwan, Ciawi, Bogor). Hasil yang diperoleh yaitu mekanisme rantai pasokan produk dan komoditas kedelai Edamame yang dilakukan oleh PT Saung Mirwan, analisis nilai tambah yang dihasilkan oleh setiap anggota pada rantai pasok produk dan komoditas kedelai Edamame, analisis kinerja supplier dengan metode DEA (Data Envelopment

Analysis) dan kinerja manajemen rantai pasokan dengan metode balanced scorecard

dan AHP yang terintegrasi, dan rekomendasi strategi peningkatan kinerja supplier

dan manajemen rantai pasokan kedelai Edamame.

Setiawan (2011) meneliti Integrasi Model SCOR dan Fuzzy AHP untuk Perancangan Metrik Pengukuran Kinerja Rantai Pasok Sayuran. Hasil yang diperoleh yaitu metrik kombinasi SCOR-Analisis Fuzzy AHP dan bobot masing-masing metrik pengukuran kinerja rantai pasok sayuran.

III. METODE PENELITIAN

3.1. Kerangka Pemikiran

Sektor pertanian memiliki peran penting dalam pembangunana nasional. Sayuran adalah salah satu komoditas pertanian yang memiliki potensi pengembangan pasar domestik dan ekspor yang menjanjikan di masa mendatang. Oleh karena itu, diperlukan daya saing yang kuat untuk dapat mengoptimalkan potensi sayuran tersebut. Permasalahan yang dihadapi pada produksi sayuran di Indonesia adalah jaminan kesinambungan produk, jumlah pasokan yang belum terpenuhi sesuai kebutuhan, dan ketepatan waktu dalam pengiriman. Manajemen rantai pasokan memegang peranan yang sangat penting dalam mengatasi masalah tersebut.

Pemilihan jenis komoditas produk dilakukan untuk membatasi lingkup kajian manajemen rantai pasokan yang luas dan jenis sayuran yang sangat banyak. Sayuran terpilih diidentifikasi struktur rantai pasokannya agar diketahui masalah-masalah yang sering muncul dalam struktur rantai pasokan. Kegiatan manajemen rantai pasokan merupakan strategi alternatif yang memberikan solusi dalam menghadapi ketidakpastian lingkungan untuk mencapai keunggulan kompetitif melalui pengurangan biaya operasi dan perbaikan pelayanan konsumen dan kepuasan konsumen sehingga akan memberikan dampak positif pada nilai tambah rantai pasokan. Gambar 5 menyajikan bagan kerangka pemikiran dalam penelitian ini.

Gambar 5. Kerangka pemikiran penelitian

Identifikasi struktur rantai pasokan sayuran

Manajemen rantai pasokan sayuran

Analisis kinerja rantai pasok dengan model SCOR

Analisis kinerja rantai pasok dengan metode AHP

Analisis kinerja perusahaan dengan DEA

Analisis kinerja rantai pasok dengan metode ANP

Membandingkan kinerja rantai pasok (AHP dengan ANP)

Merumuskan strategi rantai pasok sayuran Nilai strategis

sayuran

Permasalahan sayuran di Indonesia

Tercapai visi dan misi perusahaan

3.2. Tahapan Penelitian

Penelitian ini terdiri dari beberapa tahap yaitu pra penelitian, pengumpulan data, analisis data, dan penutup. Pada tahap pra penelitian terdiri dari identifikasi minat penelitian, pemilihan topik penelitian dan studi pustaka, penentuan topik penelitian, perumusah masalah, dan rancangan pengumpulan data. Pada pengumpulan data terdiri dari studi pendahuluan, studi pustaka, dan opini pakar. Kemudian dilanjutkan dengan pengumpulan data lapangan. Karena penelitian ini menggunakan Analytic

Hierarchy Process dan Analytic Network Process, maka perlu dilakukan pairwise

comparison. Setelah dilakukan pairwise comparison, tahap selanjutnya adalah

analisis data yang terdiri dari pemodelan Supply Chain Operations Reference

(SCOR), membuat kerangka AHP dan ANP, menghitung bobot dari AHP dna ANP, dan menentukan kekonsistenan dari hasil AHP dan ANP. Dari hasil ANP, dilakukan analisis tingkat efisiensi menggunakan Data Envelopment Analysis. Tahap akhir yaitu penutup dengan mengetahui prioritas strategi pengembangan dan kesimpulan dan saran. Tahapan penelitian disajikan pada Gambar 6.

Gambar 6. Tahapan penelitian

Penentuan topik penelitian

Analisis DEA

Kesimpulan dan Saran Identifikasi minat penelitian

Pemilihan topik penelitian Studi pustaka dan diskusi

Perumusan Masalah 1. Bagaimana struktur rantai pasokan produk sayuran?

2. Bagaimana kinerja rantai pasokan sayuran dengan model SCOR?

3. Bagaimana kinerja anggota rantai pasokan dengan menggunakan metode AHP? 4. Bagaimana kinerja anggota rantai pasokan dengan menggunakan metode ANP? 5. Bagaimana perbandingan hasil kinerja rantai pasok sayuran (AHP dengan ANP)? 6. Bagaimana kinerja rantai pasok perusahaan dengan metode DEA?

Pra penelitian

Rancangan Pengumpulan Data

Identifikasi kebutuhan data, metode pengumpulan data, dan pemilihan analisis data

Pengumpulan data

Analisis data

Bobot prioritas tiap elemen

Studi pendahuluan, Studi pustaka, Opini pakar

Pairwise Comparison Pengumpulan data lapangan

Nilai Eigen Vektor Pemodelan SCOR

Hitung CI dan CR Kerangka AHP dan ANP

AHP dan ANP

Konsisten Ya Tidak

3.3. Lokasi dan Waktu Penelitian

Penelitian dilakukan di PT Saung Mirwan yang terletak di Kampung Pasir Muncang, Desa Sukamanah, Kecamatan Megamendung, Bogor. Penelitian dilakukan pada bulan Desember 2011 sampai Februari 2012.

3.4. Jenis dan Metode Penelitian

Data yang dibutuhkan pada penelitian berupa data primer dan sekunder. Data primer adalah data yang diperoleh melalui pengamatan langsung, waawancara, dan peneyebaran kuisioner. Data sekunder adalah data yang dikumpulkan dengan cara studi pustaka.

Metode pengumpulan data atau informasi dapat dilakukan melalui beberapa teknik, diantaranya adalah :

1. Observasi

Observasi dilakukan dengan pengamatan langsung objek penelitian untuk mengidentifikasi anggota rantai pasokan dan mengetahui mekanisme rantai pasokan produk dan komoditas sayuran dataran tinggi.

2. Wawancara

Wawancara dilakukan dengan pihak yang terkait dengan topik yaitu petani, koperasi, bandar, dan pakar. Alat bantu yang digunakan dalam wawancara yaitu kuisioner yang ditujukan kepada pakar.

3. Opini Pakar

Opini pakar diperoleh dari para pakar yang terkait dengan topik penelitian. 4. Studi Pustaka

Studi pustaka diperoleh dari literatur tentang konsep rantai pasokan, hasil-hasil penelitian terdahulu, dan data-data dari PT Saung Mirwan.

3.5. Teknik Pengambilan Sampel

Teknik pengambilan sampel menggunakan non probability sampling, yaitu

purposive sampling. Sampel yang diambil berdasarkan beberapa kriteria tertentu yang

permasalahan yang ada dan menentukan sayuran unggulan. Selain pakar, anggota rantai pasokan juga dibutuhkan untuk memberikan informasi mengenai sayuran.

3.6. Pengolahan dan Analisis Data

Pengolahan dan analisis data menggunakan pendekatan metode Analytical

Hierarchy Process (AHP) Analytical Network Process (ANP). Model SCOR

digunakan untuk menentukan metrik kinerja rantai pasok. Sedangkan pendekatan AHP dan ANP digunakan untuk menghitung bobot dari matriks kinerja dari model SCOR.

3.6.1 Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)

Metode AHP digunakan untuk menghitung bobot kinerja rantai pasok pada masing-masing tingkat hirarki dan mengetahui faktor atau elemen yang mempunyai pengaruh terbesar dalam satu tingkat hirarki. Perhitungan AHP dapat diselesaikan dengan menggunakan software Super Decisions. Adapun tahapan yang dilakukan dalam AHP adalah :

a. Penyusunan Prioritas

Setiap elemen yang terdapat dalam hirarki harus diketahui bobot relatifnya satu sama lain. Tujuan adalah untuk mengetahui tingkat kepentingan pihak-pihak yang berkepentingan dalam permasalahan terhadap kriteria dan struktur hirarki atau sistem secara keseluruhan.

Langkah pertama yang dilakukan dalam menentukan prioritas kriteria adalah menyusun perbandingan berpasangan, yaitu membandingkan dalam bentuk berpasangan seluruh kriteria untuk setiap sub sistem hirarki. Perbandingan tersebut kemudian ditransformasikan dalam bentuk matriks perbandingan berpasangan untuk analisis numerik.

Misalkan terhadap sub sistem hirarki dengan kriteria C dan sejumlah n

alternatif dibawahnya, Ai sampai An . Perbandingan antar alternatif untuk sub

Tabel 1. Matriks Perbandingan Berpasangan

C A1 A2 … An

A1 a11 a12 … a1n

A2 a21 a22 … a

:

2n

: : … :

Am am1 am2 … amn

Nilai a11 adalah nilai perbandingan elemen A1 (baris) terhadap A1

a. Seberapa jauh tingkat kepentingan A

(kolom) yang menyatakan hubungan :

1 (baris) terhadap kriteria C

dibandingkan dengan A1

b. Seberapa jauh dominasi A

(kolom) atau

1 (baris) terhadapA1

c. Seberapa banyak sifat kriteria C terdapat pada A

(kolom) atau

1 (baris) dibandingkan

dengan A1

Nilai numerik yang dikenakan untuk seluruh perbandingan diperoleh dari skala perbandingan 1 sampai 9 yang telah ditetapkan oleh Saaty, disajikan pada Tabel 2.

(kolom).

Seorang decision maker akan memberikan penilaian, mempersepsikan ataupun memperkirakan kemungkinan dari suatu hal/peristiwa yang dihadapi. Penilaian tersebut akan dibentuk ke dalam matriks berpasangan pada setiap level hirarki.

Contoh Pairwise Comparison Matrix pada suatu level of hierarchy, yaitu :

Baris 1 kolom 2 : Jika K dibandingkan dengan L, maka K sedikit lebih penting/cukup penting dari L yaitu sebesar 3, artinya K moderat pentingnya daripada L, dan seterusnya.

Tabel 2. Skala Perbandingan Fundamental

Intensitas Kepentingan

Definisi Keterangan

1 Sama Penting Dua kegiatan berkontribusi sama terhadap tujuannya

3 Sedikit Lebih Penting Pengalaman dan penilaian suatu kegiatan sedikit berkontribusi atas yang lain 5 Lebih Penting Pengalaman dan penilaian suatu

kegiatan berkontribusi sangat kuat atas yang lain, menunjukkan dominasinya dalam praktek

7 Sangat Lebih Penting Suatu kegiatan yang favorit

berkontribusi sangat kuat atas yang lain; menunjukkan dominasinya dalam praktek

9 Mutlak Lebih Penting Bukti yang menguntungkan satu kegiatan di atas yang lain merupakan kemungkinan urutan afirmasi tertinggi 2, 4, 6, 8 Untuk kompromi

antara nilai-nilai di atas

Kadang-kadang perlu melakukan interpolasi penilaian kompromi secara numerik karena tidak ada istilah yang pas untuk menggambarkan hal tersebut Resiprokal Kebalikan Jika elemen i memiliki salah satu angka

dari skala perbandingan 1 sampai 9 yang telah ditetapkan oleh Saaty ketika

dibandingkan dengan elemen j, maka j

memiliki kebalikannya ketika dibandingkan dengan elemen i Rasio Rasio yang didapat

langsung dari pengukuran

b. Eigen value dan Eigen vector

Apabila pengambil keputusan sudah memasukkan persepsinya atau penilaian untuk setiap perbandingan antara kriteria-kriteria yang berada dalam satu level (tingkatan) atau yang dapat diperbandingkan, maka untuk mengetahui kriteria mana yang paling disukai atau paling penting, disusun sebuah matriks perbandingan di setiap level (tingkatan).

Untuk melengkapi pembahasan tentang eigen value dan eigen vector maka akan diberikan definisi mengenai matriks dan vektor.

1. Matriks

Matriks adalah sekumpulan elemen berupa angka/simbol tertentu yang tersusun dalam baris dan kolom berbentuk persegi. Suatu matriks biasanya dinotasikan dengan huruf kapital ditebalkan (misal matriks A, dituliskan dengan A).

2. Vektor dari n dimensi

Suatu vector dengan n dimensi merupakan suatu susunan elemen-elemen yang teratur berupa angka-angka sebanyak n buah, yang disusun baik menurut baris, dari kiri ke kanan (disebut vektor baris atau Row Vector

dengan ordo 1 x n) maupun menurut kolom, dari atas ke bawah (disebut vektor kolom atau Colomn Vector dengan ordo n x 1). Himpunan semua vektor dengan n komponen dengan entry riil dinotasikan dengan Rn

3. Eigen value dan Eigen Vector

.

Definisi : Jika A adalah matriks n x n maka vector tak nol x di dalam Rn

Ax = λx ………(2)

dinamakan Eigen Vectordari Ajika Axkelipatan skalar λ , yakni

Skalar λ dinamakan eigen value dari A dan x dikatakan eigen vektor yang bersesuaian dengan λ. Untuk mencari eigen value dari matriks A yang berukuran n x n maka dapat ditulis pada persamaan berikut :

Ax = λx

Atau secara ekivalen

(λI – A)x = 0 ………(3)

Agar λ menjadi eigen value, maka harus ada pemecahan tak nol dari persamaan ini. Akan tetapi, persamaan di atas akan mempunyai pemecahan tak nol jika dan hanya jika :

det(λI – A)x = 0 ……….(4)

Ini dinamakan karakteristik A, skalar yang memenuhi persamaan ini adalah eigen value dari A.

Bila diketahui bahwa nilai perbandingan elemen Ai terhadap elemen Aj

yakniaij = . Bobot yang dicari dinyatakan dalam vektor ω = (ω1, ω2, ω3, … ωn) . Nilai ω n menyatakan bobot kriteria An

Jika a

terhadap keseluruhan set kriteria pada sub sistem tersebut.

ij mewakili derajat kepentingan I terhadap faktor j dan ajk

menyatakan kepentingan dari faktor j terhadap faktor k, maka agar keputusan menjadi konsisten, kepentingan i terhadap k harus sama dengan aij.ajk=aik

untuk semua i, j, k maka matriks tersebut konsisten. Untuk suatu matriks konsisten dengan vektor ω, maka elemen aij

a

dapat ditulis menjadi :

ij

Jadi matriks konsisten adalah :

= ; i,j = 1,2,3, … n …… (5)

aij.ajk = . = = aik

Seperti yang diuraikan di atas, maka untuk pairwise comparison matrix

diuraikan seperti berikut ini :

………... (6)

aji

Dari persamaan (3.2.3) tersebut di atas dapat dilihat bahwa : = = = ……… (7)

aji

Dengan demikian untuk pairswise comparison matrix yang konsisten menjadi: . = 1 i,j = 1,2,3, … n …… (8)

aij . ωij

a

. = n ; i,j = 1,2,3, … n …… (9)

ij . ωij = nωij

Persamaan di atas ekivalen dengan bentuk persamaan matriks di bawah ini : ; i,j = 1,2,3, … n …… (10)

A . ω

Dalam teori matriks, formulasi ini diekspresikan bahwa ωadalah eigen vector

dari matriks A dengan eigen value n. Perlu diketahui bahwa n merupakan dimensi matriks itu sendiri. Dalam bentuk persamaan matriks dapat ditulis sebagai berikut :

……… (12)

Pada prakteknya, tidak dapat dijamin bahwa :

aij

Salah satu faktor penyebabnya, adalah karena unsur manusia (decision maker) tidak selalu dapat konsisten mutlak (absolute consistent) dalam mengekspresikan preferensinya terhadap elemen-elemen yang dibandingkan. Dengan kata lain, bahwa judgement yang diberikan untuk setiap elemen persoalan pada suatu level hirarki dapat saja inconsistent.

= ……… (13)

Jika :

1) Jika λ1, λ2, … , λn

A x

adalah bilangan-bilangan yang memenuhi persamaan :

=

Dengan eigen value dari matriks A dan jika a

λ x ……..……..………… (14)

ii

= n ……… (15)

= 1; i = 1,2,…,n; maka

dapat ditulis :

Misalkan kalau suatu pairwise comparison matrix bersifat ataupun memenuhi kaidah konsistensi seperti pada persamaan (6), maka perkalian elemen matriks yang setangkup sama dengan satu.

……… (16)

Eigen value dari matriks A,

Ax – λx = 0 (A – λI) = 0

A – λI = 0 ……… (17)

Kalau diuraikan lebih jauh untuk persamaan (17), hasilnya menjadi : ………. (18)

di mana : A11, A22

A

= 1

12 . A21

Dari persamaan (18) kalau diuraikan untuk mencari harga determinan

eigen value maximum(λ

= 1

max

(1 – λ)

) yaitu :

2

1 - 2λ + λ

– 1 = 0

2

λ

– 1 = 0

2

λ (λ – 2) = 0 - 2λ = 0

λ1 = 0 ; λ2

Dengan demikian matriks pada persamaan (16) merupakan matriks yang konsisten, dengan nilai λ

= 2

max

Jadi untuk n > 2, maka semua harga egien value – nya sama dengan nol hanya ada satu eigen value yang sama denga n (konstan dalam kondisi matriks konsisten).

sama dengan harga ordo matriksnya.

2) Bila ada perubahan kecil dari elemen matriks maka aij

Dengan menggabungkan kedua sifat matriks (aljabar linier), jika :

eigen value-nya akan berubah semakin kecil

• Elemen diagonal matriks A

(aii

• Dan untuk matriks A yang konsisten, maka variasi kecil dari a

= 1) i,j = 1,2,3, … n

ii

c. Uji Konsistensi Indeks dan Rasio

dengan i,j = 1,2,3, … n akan membuat harga eigen value yang lain mendekati nol.

Salah satu utama model AHP yang memebedakannya dengan model-model pengambilan keputusan yang lainnya adalah syarat konsistensi mutlak. Dengan model AHP yang memakai persepsi decision maker sebagai inputnya maka ketidakkonsistenan mungkin terjadi karena manusia memiliki keterbatasan dalam menyatakan persepsinya secara konsisten terutama kalau harus membandingkan banyak kriteria. Berdasarkan kondisi ini maka decision maker dapat menyatakan persepsinya tersebut akan konsisten nantinya atau tidak.

Pengukuran konsistensi dari suatu matriks itu sendiri didasarkan atas eigen

value maximum. Indeks konsistensi dapat diperoleh dengan rumus sebagai

berikut :

……… (19)

CI = Rasio Penyimpangan (deviasi) konsistensi (consistency index) λmax

n = Ordo matriks

= Nilai eigen terbesar dari matriks berordo n

Apabila CI bernilai nol, maka matriks pairwise comparison tersebut konsisten. Batas ketidakkonsistenan (inconsistency) yang telah ditetapkan oleh Thomas L. Saaty ditentukan dengan menggunakan Rasio Konsistensi (CR), yaitu perbandingan indeks konsistensi dengan nilai Random Indeks (RI). Rasio konsistensi dapat dirumuskan sebagai berikut :

……… (20)

Bila matriks pairwise comparison dengan nilai CR < 0.100 maka ketidakkonsistenan pendapat dari decision maker masih dapat diterima, jika CR > 0.100 maka penilaian perlu diulang.

d. Analisis Sensitivitas Pada AHP

Analisis sensitivitas pada AHP dapat dipakai untuk memprediksi keadaan apabila terjadi perubahan yang cukup besar, misalnya tejadi perubahan bobot prioritas dan kriteria karena adanya perubahan kebijaksanaan sehingga muncul usulan pertanyaan bagaimana urutan prioritas alternatif yang baru dan tindakan apa yang perlu dilakukan. Dalam suatu hirarki tiga level, level dua dari hirarki tersebut dapat disebut sebagai variabel eksogen sedangkan level tiganya adalah variabel endogen. Analisis sensitivitas dari hirarki tersebut adalah melihat pengaruh dan perubahan pada variabel eksogen terhadap kondisi variabel endogen.

Apabila dikaitkan dengan suatu periode waktu maka dapat dikatakan bahwa analisis sensitivitas adalah unsur dinamis dari sebuah hirarki. Artinya penilaian

yang dilakukan pertama kali dipertahankan untuk suatu jangka waktu tertentu dan adanya perubahan kebijaksanaan atau tindakan yang cukup dilakukan dengan analisis sensitivitas untuk melihat efek yang terjadi. Analisis sensitivitas ini juga akan menemukan stabil tidaknya sebuah hirarki. Makin besar deviasi atau perubahan prioritas yang terjadi maka makin tidak stabil hirarki tersebut. Meskipun begitu, suatu hirarki yang dibuat haruslah tetap mempunyai sensitivitas yang cukup, artinya jika ada perubahan pada variabel eksogen, minimal ada perubahan bobot prioritas pada variabel endogen meskipun tidak terlalu besar.

3.6.2 Metode Analytical Network Process (ANP)

Metode ANP digunakan untuk menghitung bobot kinerja rantai pasok dengan memperhatikan tingkat ketergantungan antar kelompok atau cluster. Perhitungan ANP dapat juga diselesaikan dengan menggunakan software Super

Decisions. Adapun tahapan yang dilakukan dalam ANP adalah :

a. Pembuatan Konstruksi Model

Langkah pertama pembuatan konstruksi model adalah membuat model yang akan dievaluasi dan menentukan satu set lengkap jaringan kelompok (komponen) dan elemen-elemen yang relevan dengan tiap kriteria kontrol. Selanjutnya, untuk masing-masing kriteria kontrol, tentukan semua elemen di tiap kelompok dan hubungkan mereka sesuai dengan pengaruh ketergantungan dari luar dan dari dalam kelompok. Hubungan tersebut menunjukkan adanya aliran pengaruh antar elemen. Anak panah yang menghubungkan suatu kelompok dengan kelompok yang lain menunjukkan pengaruh elemen suatu kelompok terhadap elemen kelompok yang lain. Selain itu, kelompok dari elemen memiliki loop di dalam diri mereka sendiri jika elemen-elemennya saling bergantung satu sama lain. Hubungan saling ketergantungan antar kriteria dapat ditentukan dengan membuat

check list seperti Tabel 3 dan selanjutnya meminta para pakar/ahli untuk mengisi

Tabel 3. Check list Hubungan Saling Ketergantungan Antar Kriteria

KP PP KS FP BSCM SPP LTPP SCTC PH

KP … … … …

PP … … … …

KS … … … …

FP … … … …

BSCM … … … …

SPP … … … …

SCTC … … … …

PH … … … …

Selanjutnya hasil kuesioner dari beberapa responden digabung untuk menentukan ada tidaknya hubungan saling ketergantungan antar kriteria tersebut dengan menggunakan rumus berikut :

Q =

N / 2

………. (21)

Jika Vij > Q, maka ada hubungan saling ketergantungan antar kriteria

V ij < Q, maka tidak ada hubungan saling ketergantungan antar kriteria

dimana : N = Jumlah responden atau pengambil keputusan

Q = Nilai tengah dari jumlah responden atau pengambil keputusan Vij = Jumlah responden yang memilih adanya hubungan saling

ketergantungan antar kriteria pada sel yang menghubungkan baris i dengan kolom j.

b. Pembuatan Matriks Perbandingan Berpasangan antar Kelompok/Elemen Pada tahap kedua ini, dipilih kelompok dan elemen-elemen yang akan dibandingkan sesuai dengan kriteria kontrol (apakah mereka mempengaruhi kelompok dan elemen lain yang berkaitan dengan kriteria kontrol atau dipengaruhi oleh kelompok dan elemen lainnya?). Pergunakan jenis pertanyaan yang sama untuk membandingkan elemen dalam kelompok, yang berkaitan dengan elemen spesifik dalam suatu kelompok (kriteria kontrol); pasangan elemen mana yang berpengaruh lebih besar? Pergunakan jenis pertanyaan yang

sama untuk membandingkan kelompok. Kemudian, gunakan skala perbandingan fundamental pada Tabel 4, lakukan perbandingan berpasangan berikut matriks antara kelompok/elemen untuk menurunkan eigen vector dan untuk membentuk supermatriks.

Tabel 4. Skala Perbandingan Fundamental

Intensitas Kepentingan

Definisi Keterangan

1 Sama Penting Dua kegiatan berkontribusi sama terhadap tujuannya

3 Sedikit Lebih Penting Pengalaman dan penilaian suatu kegiatan sedikit berkontribusi atas yang lain 5 Lebih Penting Pengalaman dan penilaian suatu

kegiatan berkontribusi sangat kuat atas yang lain, menunjukkan dominasinya dalam praktek

7 Sangat Lebih Penting Suatu kegiatan yang favorit

berkontribusi sangat kuat atas yang lain; menunjukkan dominasinya dalam praktek

9 Mutlak Lebih Penting Bukti yang menguntungkan satu kegiatan di atas yang lain merupakan kemungkinan urutan afirmasi tertinggi 2, 4, 6, 8 Untuk kompromi

antara nilai-nilai di atas

Kadang-kadang perlu melakukan interpolasi penilaian kompromi secara numerik karena tidak ada istilah yang pas untuk menggambarkan hal tersebut Perbandingan berpasangan yang dilakukan adalah sebagai berikut :

฀ Perbandingan Kelompok

Melakukan perbandingan berpasangan pada kelompok yang mempengaruhi masing-masing kelompok yang saling terhubung, yang berkaitan dengan kriteria kontrol yang diberikan. Bobot yang diperoleh dari proses ini akan digunakan untuk memberikan bobot pada elemen-elemen yang sesuai dengan kolom blok dari supermatriks. Tetapkan nol bila tidak ada pengaruh.

฀ Perbandingan Elemen

Melakukan perbandingan berpasangan pada elemen-elemen dalam kelompok mereka sendiri berdasarkan pengaruh mereka pada setiap elemen dalam kelompok lain yang saling terhubung (atau elemen-elemen dalam kelompok mereka sendiri).

฀ Perbandingan untuk Alternatif

Membandingkan semua alternatif yang berkaitan dengan masing-masing elemen di dalam komponen.

Perbandingan berpasangan dilakukan dengan membuat matriks perbandingan berpasangan, dengan nilai aij merepresentasikan nilai kepentingan relatif dari

elemen pada baris (i) terhadap elemen pada kolom (j); misalkan aij = wi / wj. Jika

ada n elemen yang dibandingkan, maka matriks perbandingan A didefinisikan sebagai :

Setelah semua perbandingan berpasangan selesai dibuat, maka vektor bobot prioritas (w) dihitung dengan rumus :

Aw =

λ

max w

dimana

λ

max adalah eigen value terbesar pada matriks A dan w adalah eigen vector.

Indeks Konsistensi/Consistency Index (CI) dan Consistency Ratio (CR) dari matriks perbandingan berpasangan dapat dihitung dengan rumus :

Lanjutan Lampiran 2.

Daftar persediaan harian PT Saung Mirwan tahun 2011 semester 2

No Komoditas rata2 persediaan harian(kg)

rata2 permintaan /semester

jumlah hari kerja

rata2 kebutuhan /hari

jumlah rata2

persediaan/hari rata2 PH

1 Caysin 750 78677 158 497.96 1.51 2

2 lettuce head 300 40914 158 258.95 1.16 1

3 tomat tw 400 36268 158 229.54 1.74 2

4 bawang bombay 300 28240 158 178.73 1.68 2

5 tomat rianto 60 3430 158 21.71 2.76 3

6 paprika hijau 40 2204 158 13.95 2.87 3

7 jamur champ 10 2003 158 12.68 0.79 1

8 daun bawang 30 1577 158 9.98 3.01 3

9 lettuce romaine 25 1083 158 6.85 3.65 4

119 Lampiran 3. Nilai Output Pengukuran Kinerja PT Saung Mirwan

Daftar kinerja pengiriman PT Saung Mirwan tahun 2011 semester 2 No Komoditas P. tepat waktu J. pengiriman Pesentase

1 caysin 77436 77436 100.00%

2 lettuce head 37138 37138 100.00%

3 tomat tw 35205 35205 100.00%

4 bawang bombay 27616 27616 100.00%

5 tomat rianto 2907 2907 100.00%

6 paprika hijau 1407 1407 100.00%

7 jamur champ 1649 1649 100.00%

8 daun bawang 1541 1541 100.00%

9 lettuce romaine 901 901 100.00%

10 seledri 858 858 100.00%

Daftar pemenuhan pesanan PT Saung Mirwan tahun 2011 semester 2

No Komoditas Order Kirim Presentase

1 caysin 78677 77436 98.42%

2 lettuce head 40914 37138 90.77%

3 tomat tw 36268 35205 97.07%

4 bawang Bombay 28240 27616 97.79%

5 tomat rianto 3430 2907 84.75%

6 paprika hijau 2204 1407 63.84%

7 jamur champ 2003 1649 82.33%

8 daun bawang 1577 1541 97.72%

9 lettuce romaine 1083 901 83.19%

10 seledri 900 858 95.33%

Daftar kualitas yang sesuai standar PT Saung Mirwan tahun 2011 semester 2

No Komoditas Jumlah

1 caysin 98.42%

2 lettuce head 90.77%

3 tomat tw 97.07%

4 bawang bombay 97.79% 5 tomat rianto 84.75% 6 paprika hijau 63.84% 7 jamur champ 82.33% 8 daun bawang 97.72% 9 lettuce romaine 83.19%

Lampiran 4. Plot Hasil Sisaan dari Uji Beda Nyata antara Hasil AHP dengan ANP

Observat ion Order

S ta n d a rd iz e d R e s id u a l 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 2 1 0 -1 -2 -3

Residuals Versus the Order of the Data

(response is ANP1)

Plot sisaan masih berpola kuadratik sehingga masih mengandung komponen kuadratik.

Histogram yang dihasilkan tidak simetris sehingga sisaan tidak menyebar secara normal. Oleh karena itu asumsi regresi linear tidak terpenuhi.

St andardized Residual

Fr e q u e n c y 1 0 -1 -2 -3 6 5 4 3 2 1 0

Histogram of the Residuals

121

Lanjutan Lampiran 4.

Plot sisaan tidak menyebar secara normal karena tidak memiliki lebar pita yang sama.

Sebaran sisaan tidak merupakan sebaran normal karena plot yang dihasilkan masih mengandung pola kuadratik dan masih terdapat pencilan.

Fit t ed Value

S ta n d a rd iz e d R e s id u a l 0.40 0.35 0.30 0.25 0.20 0.15 0.10 2 1 0 -1 -2 -3

Residuals Versus the Fitted Values

(response is ANP1)

St andardized Residual

P e rc e n t 3 2 1 0 -1 -2 -3 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1

Normal Probability Plot of the Residuals

i

RINGKASAN

CHOIRUL AMALIA, H24080024. Perancangan dan Pengukuran Kinerja Rantai

Pasokan Sayuran dan Perusahaan dengan Pendekatan Analytic Network Process serta Data Envelopment Analysis (Studi Kasus: PT Saung Mirwan, Bogor). Di bawah

bimbingan MUHAMMAD SYAMSUN DAN ALIM SETIAWAN S.

Hortikultura merupakan salah satu komoditas pertanian yang utama di Indonesia. Salah satu produk hortikultura yang memiliki prospek di masa mendatang yaitu sayuran. Mengingat karakteristik produk pertanian yang mudah rusak, maka perlu dilakukan penelitian untuk menganalisis manajemen rantai pasokan untuk sayuran. Dengan demikian kinerja rantai pasokan produk sayuran diharapkan akan meningkat sehingga dapat meningkatkan produktivitas serta daya saing produk sayuran di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk : 1) Mengkaji struktur rantai pasokan produk sayuran, 2) Menentukan bobot metrik pengukuran kinerja dengan Analytic Hierarchy Process dan Analytic Network Process, dan 3) Mengukur kinerja perusahaan dengan menggunakan Data Envelopment Analysis (DEA).

Data yang digunakan adalah data primer dan sekunder. Data primer didapatkan melalui wawancara dan pengisisan kuisioner oleh para Manajer di PT Saung Mirwan (Pemasaran, Kemitraan, dan Pengemasan dan Processing) dan pakar sayuran. Data sekunder diperoleh melalui pengumpulan data informasi dari PT Saung Mirwan seperti gambaran umum perusahaan dan manajemen rantai pasok sayuran di perusahaan. Kuisioner diuji dengan menggunan metode pairwise comparison untuk menentukan bobot prioritas. Pengolahan data menggunakan software Microsoft Excell, Super Decisions, dan Frontier Analysis.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada analisis AHP prioritas utama pada proses bisnis terdapat pada tahap perencanaan (plan) yang mempunyai bobot sebesar 0.41620. Untuk parameter kinerja, mutu adalah prioritas utama yang mempunyai bobot sebesar 0.43822. Sedangkan untuk atribut kinerja, reliabilitas adalah prioritas utama dengan bobot sebesar 0.40017 dan untuk metrik pengukuran kinerja, prioritas utama dengan bobot sebesar 0.15759 adalah kinerja pengiriman.

Pada analisis ANP yang menjadi prioritas utama adalah plan pada proses

bisnis dengan bobot 0.27308, mutu pada parameter kinerja dengan bobot sebesar 0.40226, reliabilitas pada atribut kinerja dengan bobot sebesar 0.33310, dan kinerja pengiriman pada metrik pengukuran kinerja dengan bobot sebesar 0.14957. Hasil prioritas utama pada masing-masing hirarki atau jaringan adalah sama, tetapi memiliki bobot yang berbeda.

Terdapat perbedaan pada hasil AHP dan hasil ANP yaitu berupa bobot

masing-masing elemen dan tingkat prioritas pada cluster atribut kinerja dan metrik

pengukuran kinerja. Hal ini disebabkan karena adanya hubungan timbal balik atau ketergantungan (feedback) pada ANP yang tidak terdapat pada AHP. Pada AHP level atas hanya mempengaruhi elemen-elemen yang ada pada level di bawahnya. Pada AHP level bawah tidak mempengaruhi elemen-elemen yang ada di atasnya karena bersifat hirarki sehingga penilaian hanya terpaku pada hirarki dari atas ke bawah. Sedangkan pada ANP, elemen-elemen pada level bawah dapat mempengaruhi elemen-elemen yang ada pada level di atasnya sehingga level dalam ANP disebut

ii

dengan cluster karena terdapat hubungan ketergantungan baik antara elemen satu

dengan yang lain maupun antara cluster satu dengan yang lain. Pada ANP tidak hanya membandingkan elemen, tetapi juga membandingkan antar cluster.

Analisis dengan menggunakan DEA dilakukan setelah diperoleh hasil ANP. Pengukuran kinerja PT Saung Mirwan dilakukan terhadap sepuluh komoditas sayuran yang mempunyai tingkat permintaan tertinggi dari sekitar 80 komoditas sayuran. Sepuluh sayuran tersebut yaitu : caysin, bawang bombay, tomat TW, tomat Rianto, Lettuce head, Lettuce romaine, paprika hijau, jamur champ, daun bawang, dan seledri. Hasil pengolahan data menggunakan DEA adalah tingkat efisiensi dari sepuluh komoditas tersebut. Tingkat efisiensi dari sepuluh komoditas tersebut yaitu : Lettuce head 100%, caysin 100%, tomat TW 97.27%, seledri 96.93%, bawang bombay 94.98%, daun bawang 93.10%, jamur champ 91.93%, tomat Rianto 89.38%, Lettuce romaine 89.33%, dan paprika hijau 79.28%. Hal yang dapat dilakukan oleh perusahaan pada kinerja produk yang memiliki tingkat efisiensi kurang dari 100% yaitu dengan cara meningkatkan output seperti kinerja pengiriman, pemenuhan pesanan, dan kesesuaian dengan standar mutu dan meningkatkan atau menurunkan input seperti siklus pemenuhan pesanan, lead time pemenuhan pesanan, fleksibilitas pasokan, biaya SCM, siklus cash-to-cash, dan persediaan harian.