Jurnal Teknik Industri SISPROTEK UNIVAL Vol.
No.
Juni .
5 ISSN: 2961-905X Homepage: https://ejurnal.
unival-cilegon.
id/index.
php/sisprotek RUMUSAN KOLABORASI PERILAKU AKTOR GUNA PENINGKATAN KINERJA AGRIBISNIS KAKAO DI KABUPATEN BATANG
FORMULATION OF ACTORS BEHAVIORAL COLLABORATION TO IMPROVE
COCOA AGRIBUSINESS PERFORMANCE IN BATANG REGENCY
Azhari 1.
Soni Agustina 1 1Dosen Fakultas Teknik Industri.
Universitas Al-Khairiyah Cilegon Email: azhclg01@gmail.
sonigoes20@gmail.
Abstrak Kabupaten Batang merupakan salah satu daerah penghasil kakao di pulau jawa.
Berdasarkan jumlah produksi kakao yang ada.
Kabupaten Batang merupakan wilayah yang memiliki potensi dalam industri kakao.
Saat ini, agribisnis kakao di kabupaten Batang belum baik, dikarenakan terdapat permasalahan yaitu kurangnya koordinasi antara perilaku aktor rantai pasok kakao.
Untuk menghadapi masalah koordinasi di sepanjang rantai pasok, kolaborasi di antara aktor menjadi solusi dengan interaksi yang sinergis dan terpadu diantara aktor yang Mempertimbangkan permasalahan yang ada, maka perlu dilakukan penelitian guna mengetahui rumusan perilaku kolaborasi setiap aktor agribisnis kakao guna peningkatan kinerjanya di kabupaten Batang.
Rumusan perilaku kolaborasi dihasilkan dengan menggunakan metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP).
FAHP bertujuan untuk pembobotan guna mengetahui besarnya pengaruh setiap perilaku aktor terhadap kinerja.
Tujuan penelitian adalah merumuskan kolaborasi serta prioritas behaviour setiap aktor pada agribisnis kakao guna peningkatan kinerja di kabupaten Batang.
Kata kunci : Kakao.
Kolaborasi Perilaku.
FAHP.
Abstract Batang Regency is one of the cocoa producer areas in Java Island.
Based on the amount of existing cocoa production.
Batang Regency is an area that has potential in the cocoa industry.
Currently, cocoa agribusiness in Batang Regency has not been good due to the lack of coordination between the behavior of cocoa supply chain actors that affect agribusiness performance.
To deal with coordination problems along the supply chain, collaboration among actors is a solution with synergistic and integrated interactions among heterogeneous actors.
Considering the existing problems, it is necessary to conduct research to find out the formulation of collaborative behavior of each cocoa agribusiness actor in order to improve their performance in Batang Regency.
The formulation of collaborative behavior is generated using Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) method.
FAHP aims for weighting in order to determine the magnitude of influence of each actor's behavior on performance.
This research aims to formulate collaboration and priority behavior of each actor in cocoa agribusiness to improve performance in Batang Regency.
Keywords : Cocoa.
Behavioral Collaboration.
FAHP.
PENDAHULUAN
Kabupaten Batang merupakan salah satu daerah penghasil kakao di pulau jawa.
Berdasarkan data pusat statistik Provinsi Jawa Tengah tahun 2018 Kabupaten Batang menghasilkan kakao sebesar 350 ton, tahun 2019 sebesar 264,13 ton dan tahun 2020 sebesar 209,01 ton, dengan luas area pada tahun 2018 sebesar 479,81 hektar, tahun 2019 sebesar 514,23 hektar dan pada tahun 2020 sebesar 410,28 hektar (Badan Pusat Statistika Jawa Tengah, 2.
Berdasarkan jumlah produksi kakao Kabupaten Batang merupakan wilayah yang memiliki Disamping potensi yang dimiliki, kinerja agribisnis kakao di Kabupaten Batang saat ini belum baik karena terdapat permasalahan-permasalahan.
Jurnal Teknik Industri UNIVAL.
Vol.
No.
2 (Juni, 2.
| 2961-905X koordinasi antara perilaku aktor rantai pasok kakao.
Kolaborasi sangat penting sebagai solusi dalam menghadapi permasalahan rantai pasok pertanian.
Keuntungan kolaborasi untuk aktor yang berpartisipasi dalam jaringan biasanya terdiri dari keuntungan dan program sinergis peningkatan yang berasal dari sumber daya, pembagian memprioritaskan kolaborasi terhadap keunggulan kompetitif masing-masing pemangku kepentingan (Ammirato , 2.
Kolaborasi adalah jalur kunci untuk mencapai keseimbangan di antara semua target keberlanjutan pemangku kepentingan rantai pasokan (Ammirato dkk.
, 2.
TINJAUAN PUSTAKA
1 Agribisnis Agribisnis merupakan kegiatan yang tidak hanya terfokus pada proses budidaya di lini on-farm .
i dalam lahan budiday.
saja, melainkan juga merupakan sistem yang mencakup proses peningkatan nilai tambah komoditas-komoditas onfarm, melalui proses pengolahan serta pemasaran dan distribusinya .
ff-far.
Setiap subsistem di dalam sistem agribisnis saling keterkaitan ke belakang dan ke depan sehingga agribisnis akan berjalan dengan baik apabila mekanisme hubungan antar setiap subsistem agribisnis bekerja dengan Hubungan diantara masing-masing subsistem dapat ditunjukkan melalui keterkaitan antara subsistem produksi primer dengan subsistem pengadaan dan penyaluran sarana produksi.
Kegiatan budidaya di lini on-farm dapat berjalan dengan baik jika ditunjang dengan pengadaan dan penyaluran sarana produksi yang memadai.
Proses produksi primer sangat berperan penting dalam komoditas-komoditas spesifikasi yang sesuai dengan permintaan subsistem pengolahan, baik dari segi standar mutu, kuantitas, maupun kontinuitas pasokan bahan baku 2 Kakao Kakao (Theobroma caca.
adalah tanaman bawah hutan yang berasal dari hutan hujan tropika Amerika Selatan.
Pembungaan terpicu sebagai tanggapan terhadap perubahan Di Papua Nugini (PNG), kakao hibrida mulai berbunga sekitar 30 bulan setelah tanam, sedangkan tanaman klonal hanya 15Ae24 bulan.
Produksi puncak tercapai pada saat pohon mencapai umur 4Ae5 tahun, dan dapat bertahan selama 20 tahun atau lebih jika pengelolaannya baik .
Berdasarkan data International Cocoa Organization (ICCO).
Indonesia merupakan negara yang menempati urutan ke-6 sebagai produsen biji kakao terbesar di dunia.
Pencapaian tersebut merupakan suatu penurunan dimana pada tahun sebelumnya Indonesia menduduki peringkat 3 besar sebagai produsen kakao dunia setelah Pantai Gading dan Ghana.
Faktor yang menyebabkan tergesernya posisi Indonesia tersebut diantaranya mengenai produktivitas yang masih rendah, ketidakstabilan harga dan pasokan, resiko lingkungan dan pasar, dan berbagai faktor lainnya yang merupakan dampak dari kurang koordinasi antara perilaku aktor rantai pasok kakao .
3 Kinerja Kinerja atau performance merupakan suatu pelaksanaan suatu program kegiatan atau suatu kebijakan dalam mewujudkan tujuan, sasaran, visi dan juga misi organisasi yang dituangkan melalui perencanaan yang strategis dalam suatu organisasi.
Kinerja produktivitas kerja karena merupakan salah satu indikator dalam menentukan bagaimana usaha untuk mencapai tingkat produktivitas yang tinggi dalam suatu organisasi, hal ini berkaitan dengan usaha untuk mengadakan penilaian kinerja keberhasilan yang telah dicapai.
Keberhasilan sedangkan bila mengalami kemunduran maka mencari jalan lain untuk diperbaiki hal-hal yang kurang baik dan menjadi kekurangannya selama 4 Perilaku Perilaku atau behaviour merupakan cara bertindak yang menunjukkan tingkah laku seseorang dan merupakan hasil kombinasi antara psikologis, refleksi dari hasil sejumlah pengalaman belajar seseorang terhadap lingkungannya yang dapat dilihat dari aspek pengetahuan .
, sikap .
, keterampilan .
, dan tindakan nyata .
Gabungan dari atribut biologis, psikologis, dan pola perilaku actual menghasilkan kepribadian .
, yakni kombinasi yang kompleks dari sifat-sifat dan mental, nilai-nilai, sikap, kepercayaan, selera, ambisi, minat, kebiasaan, dan ciri-ciri lain yang membentuk diri yang unik .
nique sel.
Perilaku agribisnis dapat diukur dari: .
aspek Jurnal Teknik Industri UNIVAL.
Vol.
No.
2 (Juni, 2.
| 2961-905X perilaku teknis produksi, yakni: unsur panca usaha .
aspek perilaku manajemen pemanfaatan sumber daya agribisnis, meningkatkan efisiensi, meningkatkan produktivitas, senantiasa memperbaiki mutu hasil, melakukan perekayasaan teknis produksi, melakukan fungsi kelembagaan agribisnis, dan selalu mengutamakan ketepatan dan kecepatan pelayanan.
aspek perilaku hubungan sistem agribisnis, yakni: melakukan hubungan kebersamaan dan saling ketergantungan dengan perusahaan agribisnis lainnya, melakukan kerjasama secara harmonis, dan aktif melakukan komunikasi informasi agribisnis 5 Kolabolasi Jaringan kolaboratif adalah konsep rangkaian dari berbagai tipologi dalam literatur ilmiah, seperti cluster pengetahuan, jaringan antar organisasi, atau distrik industri baru.
Alasan mendasar jaringan berbasis kolaboratif adalah Auuntraded interdependenciesAy, ditandai dengan pertukaran informasi informal dan formal, memungkinkan komunikasi di antara mitra dan menafsirkan pengetahuan .
Kolaborasi memberdayakan petani, terutama mereka yang berada di masyarakat dengan status sosial ekonomi rendah.
Sebagai pemangku kepentingan utama dalam rantai pasokan pertanian pangan, petani biasanya mengalami keterbatasan dalam keterampilan bisnis, aspirasi dan pemikiran sistem, dan dengan demikian sering sebagian besar fokus pada operasi mereka sendiri daripada membentuk sistem kolaborasi terintegrasi.
Kolaborasi yang efektif dan berkualitas tinggi untuk rantai pasokan pertanian pangan yang berkelanjutan dapat memfasilitasi petani untuk mengakses sumber daya, peluang, dan manfaat yang setara dengan pemangku kepentingan rantai pasokan lainnya.
6 Analytical Hierarchy Process (AHP) AHP merupakan suatu model pendukung keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L.
Saaty, seorang ahli matematika di University of Pittsburgh.
Amerika Serikat pada tahun 1970.
Model pendukung keputusan ini akan menguraikan masalah multi faktor atau multi kriteria yang kompleks menjadi suatu hirarki.
Metode AHP digunakan untuk pengambilan dari suatu keputusan dengan melakukan peringkat pada alternatif keputusan yang tersedia dan memilih alternatif terbaik.
Aplikasinya, pembuat keputusan dapat memilih alternatif terbaik sesuai dengan kriteria keputusan yang telah ditentukan sebelumnya didasarkan dari kesesuaian setiap alternatif dengan kebutuhan pengambilan keputusan.
Alasan metode AHP sering digunakan sebagai metode pemecahan masalah dibanding dengan metode yang lain adalah sebagai Struktur yang berhirarki, sebagai konsekuensi dari kriteria yang dipilih, sampai pada sub kriteria yang paling dalam.
Memperhitungkan validitas sampai inkonsistensi berbagai kriteria dan alternatif yang dipilih oleh pengambil keputusan.
Memperhitungkan daya tahan pengambilan keputusan.
7 Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) Logika fuzzy diperkenalkan oleh Prof.
Lotfi Astor Zadeh pada 1962, yang pengertiannya adalah suatu logika yang memiliki nilai kekaburan atau kesamaran antara benar atau salah.
Dalam teori logika fuzzy suatu nilai dapat bernilai benar atau salah secara bersamaan.
Seberapa besar kebenaran dan kesalahan tergantung pada bobot keanggotaan yang Metode tersebut memiliki derajat keanggotaan dalam rentang 0 .
hingga 1 .
dan menunjukkan sejauh mana suatu nilai benar dan sejauh mana suatu nilai itu salah.
FAHP merupakan suatu metode gabungan antara logika fuzzy dan metode AHP.
Tujuannya adalah untuk menutupi kelemahan yang terdapat pada metode AHP, yaitu permasalahan terhadap kriteria yang memiliki sifat subjektif lebih banyak.
Metode FAHP menggunakan rasio fuzzy yang disebut Triangular Fuzzy Number (TFN) dan digunakan dalam proses TFN terdiri dari tiga fungsi keanggotaan, yaitu nilai terendah .
, nilai tengah .
, dan nilai tertinggi .
METODE PENELITIAN
Jurnal Teknik Industri UNIVAL.
Vol.
No.
2 (Juni, 2.
| 2961-905X Metode yang digunakan adalah metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) dimana pada langkah metode ini berisikan pembuatan kuesioner perbandingan berpasangan, penentuan responden yang akan mengisi kuesioner dan penyebaran kuesioner.
Data kuesioner perbandingan berpasangan akan menjadi input untuk metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (F-AHP).
Langkah pertama yaitu pembuatan kuesioner perbandingan berpasangan dibuat dengan tujuan untuk mengetahui bobot pengaruh setiap perilaku .
dengan cara membandingkan behaviour setiap aktor.
Bentuk dari kuesioner perbandingan berpasangan sesuai dengan prinsip Analytical Hierarchy Process (AHP) dan dihasilkan output yang akan dibuat suatu matriks Tabel 3.
1 Skala Perbandingan Berpasangan Intensitas Definisi Kepentingan Kedua elemen sama pentingnya Ragu-ragu antara skala 1 dan 3 Elemen yang pertama sedikit lebih penting dari elemen kedua Ragu-ragu antara skala 3 dan 5 Elemen yang pertama sangat penting dari elemen kedua Ragu-ragu antara skala 5 dan 7 Elemen yang pertama jelas lebih penting dari elemen kedua Ragu-ragu antara skala 7 dan 9 Elemen yang pertama mutlak lebih penting dari elemen kedua Langkah kedua yaitu penentuan responden dilakukan supaya responden yang melakukan pengisian kuesioner sesuai dengan data yang dibutuhkan.
Pemilihan responden disesuaikan dengan sasaran dari penelitian yaitu aktor yang terlibat dalam agribisnis kakao dan dinas pertanian kabupaten Batang.
Selanjutnya penyebaran kuesioner menggunakan metode purposive sampling yaitu pengambilan sampel sesuai dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan, yaitu aktor yang terlibat dalam agribisnis kakao di kabupaten Batang.
Penyebaran kuesioner dilakukan pada saat Forum Group Discussion (FGD) di pabrik perantara serta pada saat melakukan pengamatan lapangan.
Langkah melakukan pengisian kuesioner dengan cara .
dengan memperhatikan skala perbandingan yang terdapat pada Tabel 3.
Rekapitulasi hasil perilaku .
aktor agribisnis kakao merupakan data rekapitulasi hasil dari kuesioner perbandingan Rekapitulasi berguna untuk memudahkan pada saat pembuatan matriks Hasil perhitungan nilai kuesioner > 1 responden, dilakukan perhitungan geometrik mean .
ata-rata geometri.
yang berguna untuk mengetahui nilai keseluruhan dari banyaknya responden yang mengisi kuesioner.
Hasil dari perhitungan rata-rata geometrik adalah matriks perbandingan perilaku .
Nilai yang didapatkan masing-masing kolom pada matriks perbandingan dilakukan penjumlahan pada setiap kolom yang kemudian digunakan sebagai nilai pembagi untuk dilakukan pada perhitungan normalisasi baris.
Nilai hasil perhitungan normalisasi kolom, dilakukan perhitungan normalisasi baris dengan cara membagi setiap kolom dengan total jumlah nilai setiap kolom.
Proses tersebut dilanjutkan dengan menjumlahkan berdasarkan baris, hasilnya adalah jumlah keseluruhan baris sebesar banyaknya perilaku .
aktor yang digunakan.
Nilai normalisasi baris sebagai input perhitungan bobot vektor dengan cara membagi nilai jumlah baris dengan total jumlah nilai baris.
Pengujian konsistensi pada setiap nilai bobot behaviour aktor, bertujuan untuk mengetahui konsistensi data yang diberikan oleh responden pada saat pengisian kuesioner perbandingan berpasangan.
Data yang didapatkan dari masing-masing responden dikatakan konsisten ketika kurang dari sama dengan 10%, dan ketika didapatkan nilai konsistensinya melebihi dari batas konsistensi yang diijinkan maka pengisian kuesioner akan diulang.
Hasil kuesioner penentuan bobot nilai dengan skala AHP dirubah atau ditransformasikan ke dalam skala Triangular Fuzzy Number (TFN) dengan proses fuzzifikasi.
Hasil dari nilai perbandingan yang telah ditransformasikan ke dalam bentuk TFN dilakukan penggabungan keseluruhan nilai perbandingan antar perilaku .
setiap aktor guna didapatkan nilai bilangan fuzzy untuk setiap elemennya.
Hasil Fuzzy Synthetic Extent (FSE) dibandingkan dan diambil nilai terkecil, hasilnya merupakan nilai bobot lokal.
Nilai bobot lokal dinormalisasikan dengan cara elemen bobot vektor dibagi dengan penjumlahan bobot vektor itu sendiri dan dilakukan untuk setiap perilaku .
Jumlah bobot yang telah dinormalisasi akan bernilai 1 dan nilai bobot lokal menghasilkan urutan prioritas perilaku .
yang memiliki tingkat pengaruh terbesar ke terkecil.
Jurnal Teknik Industri UNIVAL.
Vol.
No.
2 (Juni, 2.
| 2961-905X
HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengolahan data dengan metode FAHP terdiri menghitung nilai normalisasi kolom dan baris, pengujian konsistensi data, transformasi skala AHP menjadi Triangular Fuzzy Number (TFN), perhitungan Fuzzy Synthetic Extent (FSE) dan perhitungan bobot lokal/defuzzifikasi.
1 Matriks Perbandingan Skala AHP Kuesioner perbandingan merupakan kuesioner yang membandingkan setiap behaviour, diantara seluruh responden yang melakukan pengisian didapatkan persepsi atau hasil yang berbeda setiap respondennya.
Hasil dari kuesioner tersebut kemudian diolah dengan melakukan perhitungan rata-rata geometrik .
eometric mea.
Berikut merupakan contoh perhitungan rata-rata geometrik behaviour yang digambarkan dengan persamaan Rata-rata geometric = Oo1 2 A a.
Tabel 4.
1 Perbandingan Behaviour A vs B
Responden
Perbandingan Behaviour
A& B
0,111 0,111 5,000 3,000 3,000 7,000 9,000
A& C
0,111 0,143 5,000 3,000 5,000 5,000 7,000
A&D
0,111 0,200 6,000 3,000 3,000 7,000 7,000
A& E
0,111 0,333 4,000 3,000 7,000 3,000 5,000
A&F
0,111 0,333 5,000 3,000 7,000 3,000 5,000
Keterangan:
= Trust = Communication = Information Sharing = Relationship Value = Collaboration = Continuous Improvement 2 Nilai Normalisasi Perhitungan bertujuan untuk menormalkan data pada matriks perbandingan skala AHP behaviour aktor agribisnis Perhitungan Nilai Normalisasi Kolom Pada Matriks Perbandingan Perhitungan nilai normalisasi kolom dilakukan dengan membagi nilai yang terdapat pada matriks perbandingan dengan jumlah dari kolom nilai pada matriks perbandingan.
Hasil dari nilai normalisasi kolom dapat dilakukan penjumlahan nilai pada setiap kolom.
Hasil dari nilai normalisasi baris dapat perhitungan penjumlahan nilai pada setiap baris.
Tabel 4.
2 Penjumlahan Nilai Normalisasi Kolom
Menjadi Normalisasi Baris Behaviour
Behavi 0,257 0,155 0,151 0,144 0,149 0,144 0,377 0,227 0,105 0,100 0,098 0,093 0,265 0,337 0,156 0,082 0,078 0,082 Jumlah 0,226 0,286 0,240 0,126 0,057 0,065 0,179 0,239 0,206 0,229 0,103 0,043 Jumla
0,156 1,461
0,214 1,457
0,165 1,022
0,170 0,852
0,208 0,694
0,087 0,515
6,000
Langkah setelah melakukan perhitungan normalisasi baris adalah menghitung bobot untuk setiap behaviour.
Nilai bobot tersebut merupakan nilai eigen vektor.
Tabel 4.
3 Nilai Bobot Behaviour
Behaviour
Jumlah Bobot
0,243
0,243
0,170
0,142
0,116
0,086
1,000
3 Pengujian Konsistensi Pengujian konsistensi merupakan tahapan terakhir dalam perhitungan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP).
Tujuannya adalah untuk mengecek dan mencari konsistensi dari sebuah data yang sudah diproses.
Data konsisten apabila nilai CR < 10%, yang artinya perhitungan dapat dilanjutkan ke metode Sebaliknya, apabila nilai CR > 10% maka data tersebut tidak konsisten dan diperlukan pengulangan proses.
Pengujian konsistensi terdiri menjadi 3 tahapan proses, yaitu menghitung nilai eigen vektor maksimum .
, menghitung indeks konsistensi (CI), dan menghitung rasio konsistensi (CR).
Jurnal Teknik Industri UNIVAL.
Vol.
No.
2 (Juni, 2.
| 2961-905X Tabel 4.
4 Pengujian Konsistensi Behaviour
Behavi A F Jumla
A 0,243 0,405 0,415 0,436 0,422 0,435 2,356
B 0,146 0,243 0,526 0,549 0,561 0,594 2,619
C 0,100 0,079 0,170 0,323 0,338 0,323 1,332
D 0,079 0,063 0,075 0,142 0,315 0,276 0,950
E 0,067 0,050 0,058 0,052 0,116 0,276 0,619
F 0,048 0,035 0,045 0,044 0,036 0,086 0,294
Ma ks
6,334
0,067
0,051
4 Rekapitulasi Bobot Behaviour Aktor Agribisnis Kakao Berikut merupakan rekapitulasi dari perhitungan bobot behaviour menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP).
Nilai bobot tersebut kemudian diurutkan dari bobot tertinggi hingga Tabel 4.
5 Rekapitulasi Bobot Behaviour
dan Urutan Ranking Behaviour
Bobot
0,243
0,243
0,170
0,142
0,116
0,086
Ranking 5 Transformasi Skala AHP Menjadi Skala TFN Hasil perhitungan menggunakan metode AHP kemudian dilanjutkan dengan metode fuzzy.
Tahap pertama adalah dengan mentransformasikan matriks perbandingan behaviour dari skala AHP menjadi skala Triangular Fuzzy Number (TFN).
Perhitungan Fuzzy Synthetic Extent Perhitungan fuzzy synthetic extent dilakukan setelah perhitungan nilai bilangan fuzzy .
, m dan .
untuk setiap behaviour pada matriks perbandingan FAHP dijumlahkan keseluruhan.
Hasil penjumlahan tersebut digunakan untuk menghitung nilai fuzzy synthetic extent.
Analisis Bobot Priotitas Behavior Menggunakan Metode FAHP Tabel 4.
6 Bobot Nilai Prioritas Behaviour Metode FAHP Hasil dari pengolahan data menggunakan metode FAHP didapatkan nilai bobot dan urutan prioritas sebagaimana tercantum pada Tabel 4.
Hasilnya bahwa perilaku .
dengan bobot tertinggi adalah trust atau kepercayaan.
Hasil ini menunjukkan bahwa variabel kepercayaan mempunyai pengaruh signifikan terhadap kinerja rantai pasokan sehingga perlu diperhatikan.
Kepercayaan mengacu pada suatu keinginan satu pihak untuk bisa mengandalkan pihak lain yang memiliki tingkat kepercayaan tinggi, pihak tersebut percaya bahwa pihak yang dipercaya akan bertindak untuk suatu hal yang memberikan manfaat bagi kedua pihak tersebut.
Bobot prioritas tertinggi kedua adalah komunikasi.
Komunikasi sebagai transmisi informasi dari satu pihak ke pihak Sistem kemitraan agribisnis kakao yaitu terjadi kegiatan yang berkelanjutan seperti pendistribusian kakao dari mulai petani sampai ke pabrik perantara.
Bobot prioritas ketiga adalah information sharing atau berbagi informasi.
Informasi merupakan suatu hal yang inti atau penting dalam sebuah kemitraan atau sistem agribisnis di tingkat strategis, taktis, dan operasional sebagai upaya untuk memastikan optimalisasi kinerja dari setiap aktor atau pihak yang terlibat.
Menekankan bahwa berbagi atau bertukar informasi yang relevan, lengkap, akurat dan terkini sebagai upaya mengurangi risiko kesalahpahaman dan miskomunikasi.
Prioritas keempat adalah relationship value atau nilai sebuah hubungan.
Nilai hubungan menjelaskan nilai kedekatan setiap aktor agribisnis.
Semakin tinggi nilainya maka nilai kedekatannya semakin besar, yang artinya terdapat kepercayaan yang besar dan hubungan yang sangat dekat diantara Prioritas collaboration atau kolaborasi.
Nilai Kolaborasi mengacu pada karakteristik yang harus melekat dalam sebuah kemitraan untuk meningkatkan nilai co-creation dalam rantai pasokan.
Kolaborasi dibangun dengan sebuah komitmen.
Prioritas terakhir atau keenam adalah continuous improvement atau perbaikan berkelanjutan.
Perbaikan berkelanjutan adalah proses dan kemampuan yang luas untuk meningkatkan kinerja dari setiap aktor yang terlibat.
Hal Ini mendorong setiap aktor untuk mengoptimalkan kemampuan Jurnal Teknik Industri UNIVAL.
Vol.
No.
2 (Juni, 2.
| 2961-905X dalam mencapai dan menunjukkan kinerja terbaik dalam sebuah kemitraan.
Setiap aktor harus mengidentifikasi faktor yang perlu ditingkatkan mengembangkannya agar unggul dalam rantai KESIMPULAN Terdapat 5 aktor yang terlibat dalam agribisnis kakao yaitu petani, pengepul desa, pengepul kecamatan, pengepul besar dan pabrik perantara.
Perilaku .
dengan bobot tertinggi adalah trust atau kepercayaan.
Hasil ini menunjukkan bahwa variabel kepercayaan mempunyai pengaruh signifikan terhadap kinerja rantai pasokan.
Prioritas selanjutnya yaitu communication, improvement atau perbaikan berkelanjutan.
DAFTAR PUSTAKA