Perankingan Pemasok Sustainabel dengan Data Envelopment Analysis Dinamis

Abstract

Market globalization in the present time demands Supply Chain Management to focus not only on the economic sector, but alsoon environmental and social sectors to achieve sustainable supply chain management. To improve supply chain management excellence, the selection of suppliers is one of the important factors to consider. One method of supplier selection is the method of Data Envelopment Analysis (DEA). DEA is a linear programming-based methodology that can measure the relative efficiency of decision making units. Dynamic Data Envelopment Analysis (D-DEA) is a development of more specific DEA models on activities that are connected in different periods. Dynamic DEA model has been developed. In this study will examine the integrated model of D-DEA with Goal Programming to evaluate and rank suppliers for a sustainable supply chain management. This model is not only an evaluation of historical data, but also gives prediction to further efficiency of the DMU.

Globalisasi pasar yang terjadi pada masa sekarang menuntut Manajemen Rantai Pasok (MRP) untuk tidak hanya berfokus pada sector ekonomi saja, tetapi juga harus memperhatikan sector lingkungan dan social untuk mewujudkan manajemen rantai pasokan yang berkelanjutan (sustainable). Untuk meningkatkan keunggulan manajemen rantai pasokan, pemilihan pemasok merupakan salah satu factor penting yang diperhatikan. Salah satu metode dalam pemilihan pemasok adalah dengan metode Data Envelopment Analysis (DEA). DEA merupakan salah satu metode berbasis program linier yang digunakan untuk mengukur efisiensi relatif. Dynamic Data Envelopment Analysus (D-DEA) merupakan pengembangan dari model DEA yang lebih spesifik pada aktifitas-aktifitas yang terhubung dalam periode yang berbeda. Model DEA dinamis telah banyak dikembangkan. Dalam penelitian ini akan mengkaji model D-DEA yang diintegrasi dengan Goal Programming untuk mengevaluasi dan meranking pemasok sustainable bagi manajemen rantai pasokan. Model ini tidak hanya melakukan evaluasi terhadap data historis, tetapi juga memberikan gambaran untuk efisiensi selanjutnya dari DMU.