CYBER-TECHN. VOL 8 NO 2 (2014)
PENERAPAN METODE SUPPLY CHAIN MANAGEMENT (SCM) UNTUK MENGOPTIMALKAN SALURAN DISTRIBUSI PRODUK PADA PT. BHAKTI IKHSANI PERDANA TANJUNGANOM NGANJUK - JAWA TIMUR Riza Umami *), Achmad Syaichu **) ABSTRAK Supply Chain Management (SCM) merupakan suatu sistem tempat perusahaan menyalurkan barang hasil produksi dan jasanya pada pelanggan. Rantai ini juga merupakan jaringan dari berbagai bagian yang saling berhubungan dan mempunyai tujuan sama yaitu sebaik mungkin menyelenggarakan pengadaan dan penyaluran produk. Penelitian ini betujuan untuk mengetahui saluran distribusi produk yang optimal pada PT. Bhakti Ikhsani Perdana dengan menggunakan metode supply chain management (SCM) yang didukung dengan peramalan permintaan produk untuk tahun berikutnya. Adapun metode yang digunakan adalah metode observasi, wawancara dan dokumentasi. observasi yang dilakukan untuk mendapatkan data – data kualitatif perusahaan seperti data penjualan, dan data Management produksi untuk melengkapi penelitian tentang Fleksibilitas Supply Chain. Kemudian metode wawancara dilakukan sebagai alat pengumpulan data, untuk kemudian diproses dan dilakukan analisis terhadap pelaksanaan kegiatan distribusi produk. Sedangkan metode dokumentasi dilakukan untuk mendapatkan informasi – informasi non manusia seperti foto produk, mesin dan kegiatan produksi. Hasil yang dicapai adalah pada analisa penerapan metode Supply Chain Management (SCM) didapatkan untuk dimensi delivery system mempunyai bobot tertinggi yaitu 83% dan diikuti dengan Product Design 79%, Production System 78% dan terakhir Supplier System 77%. Dengan demikian dapat terbukti bahwa dengan tingginya nilai dimensi delivery system dibandingkan dengan dimensi-dimensi yang lain pada penerapan metode supply chain management (SCM) dengan didukung oleh peramalan permintaan produk untuk Tahun 2012 yang perhitunganya menggunakan bantuan program POM-QM For Windows Version 3, ternyata dapat mengoptimalkan sistem distribusi produk pada PT. Bhakti Ikhsani Perdana. Kata Kunci: Supply Chain Management (SCM), Peramalan, Distribusi, Optimal. PENDAHULUAN 1. Latar Belakang Masalah Dalam kegiatan distribusi perusahaan harus dapat bekerjasama secara efektif dan efisien sehingga perusahaan dapat mempertahankan kelangsungan hidupnya untuk berkembang dan mampu mengoptimalkan saluran ditribusi yang digunakan serta mampu untuk bersaing. Melihat betapa pentingnya masalah tentang saluran distribusi, maka perusahaan dituntut untuk dapat membuat keputusan yang tepat mengenai saluran distribusi. Berdasarkan data yang diperoleh dari Dinas Perindustrian dan Perdangangan Provinsi Jawa Timur, Nganjuk tidak termasuk kabupaten / kota yang memiliki omset besar dari distribusi produk, termasuk distribusi produk makanan dan minuman. Omset dari kegiatan distribusi produk pada kabupaten nganjuk dapat ditingkatkan melalui
CYBER-TECHN. VOL 8 NO 2 (2014)
pemberdayaan dan perbaikan rantai distribusi produk pada perusahaan besar, menengah dan kecil, seperti halnya pada perusahaan menengah yaitu PT. Bhakti Ikhsani Perdana. PT. Bhakti Ikhsani Perdana merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dalam bidang industri makanan. Perusahaan ini memproduksi es krim dalam bentuk es stick dengan berbagai varian rasa seperti rasa coklat, anggur dan strawberry. Dalam memenuhi kebutuhan tersebut, maka PT. Bhakti Ikhsani Perdana harus dapat menentukan jumlah produk yang optimal dengan pasar yang akan diraih, sehingga perlu adanya rantai pasok yang dapat mendukung target tersebut. Untuk menghasilkan supply chain yang optimal perlu dilakukan penelitian terhadap kinerja supply chain management (SCM) khusunya pada rantai distribusi secara keseluruhan yang digunakan untuk melihat perilaku pergerakan aliran produk yang ditujukan oleh pendistribusian yang terjadi setiap elemen supply chain, selain itu untuk mendukung terlaksananya supply chain management (SCM) secara keseluruhan pada rantai distribusi, maka perlu juga dilakukan peramalan penjualan untuk tahun yang akan datang guna mengoptimalkan rantai distribusi produk. Berdasarkan hal tersebut peneliti tertarik untuk mangadakan penelitian tentang “Sistem Distribusi Pada PT. Bhakti Ikhsani Perdana Agar Diperoleh Distribusi Produk Yang Optimal Dengan Menerapkan Metode Supply Chain Management (SCM).” 1.
Rumusan Masalah Berdasarkan uraian latar belakang di atas, maka peneliti merumuskan Permasalahan pokok yang diangkat dalam Penelitian ini yaitu: “Apakah penerapan metode supply chain management (SCM) dapat mengoptimalkan distribusi produk pada PT. Bhakti Ikhsani Perdana.” 2.
Tujuan Adapun tujuan penelitian yang diharapkan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui saluran distribusi produk yang optimal pada PT. Bhakti Ikhsani Perdana dengan menggunakan metode supply chain management (SCM). LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Optimalisasi Optimalisasi adalah proses pencapaian suatu pekerjaan dengan hasil dan keuntungan yang besar tanpa harus mengurangi mutu dan kualitas dari sutau pekerjaan. 2.2 Saluran Distribusi saluran distribusi merupakan lembaga-lembaga distributor atau lembagalembaga penyalur yang mempunyai kegiatan untuk menyalurkan atau menyampaikan barang/jasa dari produsen hingga sampai ke konsumen akhir atau rute/rangkaian perantara baik yang dikelola pemasar maupun yang independen dalam menyampaikan barang dari produsen ke konsumen. 2.3 Manajemen logistik Manajemen logistik merupakan bagian bagian dari proses rantai suplai yang berfungsi merencanakan, melaksanakan, mengontrol, secara efektif, efisien proses pengadaan, pengelolaan, penyimpanan barang, pelayanan, dan informasi mulai dari titik awal (Point of Origin) hingga titik konsumsi (Point of consumption) dengan tujuan memenuhi kebutuhan konsumen. (Yolanda, 2007).
1
CYBER-TECHN. VOL 8 NO 2 (2014)
2.4 Supply Chain Management (SCM) Supply Chain Management (SCM) adalah modifikasi praktek tradisional dari manajemen logistik yang bersifat addversal (pola-pola yang mementingkan pihak-pihak secara individual dan bukan mengacu kepada kinerja kepada keseluruhan) ke arah koordinasi dan kemitraan antar pihak-pihak yang terlibat. Koordinasi dan kolaborasi antar perusahaan sangat diperlukan terutama supply chain, karena perusahaan yang berada pada suatu supply chain mempunyai tujuan yang sama yakni memberikan pelayanan yang terbaik, disamping itu rantai pasok yang diharapkan dapat terwujud dan pengawasan bahan baku dari hulu ke hilir dapat terorganisasi dengan baik dan tepat. 2.5 Peramalan (forecasting) Peramalan (forecasting) adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan,dimana hal ini dilakukan dengan melibatkan pengambilan data di masa lalu dan menempatkannya ke masa yang akan datang dengan suatu bentuk model matematis bisa juga merupakan prediksi intuisi yang bersifat subjektif atau bisa juga dengan menggunakan kombinasi model matematika yang disesuaikan dengan pertimbangan yang baik dari seorang manajer. METODE PENELITIAN 3.1 Obyek dan Lokasi Penelitian Obyek penelitian dilakukan terhadap proses distribusi produk es krim dari perusahaan sampai konsumen akhir atau end user dengan mengikuti pola permintaan pasar dan pengukuran terhadap kinerja supply chain management (SCM) khusunya pada pada rantai distribusi produk. Penelitian dilaksanakan di perusahaan es krim PT Bhakti Ikhsani Perdana di jalan Dukuh Patran, Desa Sidoharjo, Kecamatan Tanjunganom, Kabupaten Nganjuk Jawa Timur, pada bulan Maret – Mei Tahun 2011. 3.2 Metode Pengumpulan Data Teknik pengumpulan data yang digunakan oleh peneliti untuk memperoleh data adalah : a. Observasi Yaitu teknik pengumpulan data yang sebagaimana dengan wawancara, Dilakukan dengan langsung mengadakan penelitian langsung di PT. Bhakti Ikhsani Perdana. b. Wawancara Wawancara yaitu salah satu metode untuk memperoleh data yang dilakukan dengan tanya jawab langsung kepada pimpinan maupun karyawan perusahaan yang bersangkutan. c. Dokumentasi Merupakan salah satu sumber informasi non manusia, Sumber data berupa dokumentasi ini merupakan data yang sudah tersedia dan peneliti tinggal memanfaatkannya.
2
CYBER-TECHN. VOL 8 NO 2 (2014)
3.3 Flowchat Penelitian Mulai Observasi
Studi Literatur Pengumpulan Data Supply Chain Management
Peramalan (Forecasting) Analisa Data Kesimpulan
Selesai Gambar 3.1 Flowchat Penelitian PEMBAHASAN 4.1 Data Permintaan/Penjualan Produk Tabel 4.1 Data permintaan/penjualan produk Tahun 2009 - 2011 PT. Bhakti Ikhsani Perdana Bulan Januari Februari Maret Triwulan 1 April Mei Juni Triwulan 2 Juli Agustus September Triwulan 3 Oktober November Desember Triwulan 4
Permintaan (pcs) 2010 2011 130.310 125.372 (Tahun Baru) 100.960 105.030 100.720 115.058 331.990 345.460 100.600 100.800 110.800 100.300 120.520 111.780 331.920 312.880 125.880 100.000 131.540 101.000 (Puasa +Agustus) 120.890 130.000 (Lebaran) 378.310 331.000 140.890 121.640 110.635 102.500 122.320 100.680 373.845 324.820
2009 141.600 106.400 123.440 371.440 124.080 128.200 123.080 375.360 131.028 138.497 118.750 388.275 128.700 140.600 147.000 416.300
Sumber : Data penjualan produk Tahun 2009–2011 PT. Bhakti Ikhsani Perdana
3
CYBER-TECHN. VOL 8 NO 2 (2014)
4.2 Data pengukuran supply chain management (SCM) Tabel 4.2 Data Manajemen produksi (kemampuan dan kebutuhan) PT. Bhakti Ikhsani Perdana Tahun 2011 Faktor/Dimensi Delivery System : a. Pengiriman dengan kuantitas yang flexible b. Penggunaan berbagai alat untuk pengiriman permintaan c. Pengiriman informasi permintaan dengan mudah d. Pemenuhan permintaan kepada lebih dari 1 distributor Total Production System : a. Menghasilkan beragam produk b. Menggunakan beragam lintasan produksi c. Merubah jadwal produksi dengan cepat d. Perbaikan mesin yang rusak dengan cepat Total Product Design : a. Menghasilkan design berkualitas dengan cepat b. Kreatifitas membuat design c. Kegiatan rekayasa nilai d. Uji coba bahan dengan cepat Total Supplier System : a. Pengumpulan supplier-supplier b. Keragaman alat transportasi c. Pengiriman permintaan mendesak d. Lead time supplier e. Kapasitas supplier Total
Skor Kemampuan
Skor Kebutuhan
3.2 3.0 3.5 4.0 13.7
4.0 4.0 4.0 4.5 16.5
3.0 3.0 3.2 3.5 12.7
4.0 3.7 4.0 4.5 16.2
3.2 3.0 2.8 2.7 11.7
4.0 3.7 3.5 3.6 14.8
3.0 2.6 3.0 3.1 3.0 14.7
3.7 3.6 3.8 3.9 4.0 19
Sumber : Data Manajemen produksi PT. Bhakti Ikhsani Perdana tahun 2011 4.3 Pengolahan Data Berdasarkan data yang diperoleh dari penelitian maka pada tahapan berikutnya adalah data tersebut diolah sesuai dengan kebutuhan akan tujuan dari penelitian ini. Dengan mengolah data-data tersebut untuk mengetahui apakah permintaan pada periode selanjutnya dapat optimal sesuai dengan kemampuan dari produksi dan pensupplyan yang dilaksanakan oleh PT. Bhakti Ikhsani Perdana. 4.3.1.
Peramalan Jumlah Permintaan Produk Untuk meramalkan permintaan produk pada tahun 2012 maka dibutuhkan penjualan produk pada tahun sebelumya. Pada penelitian ini menggunakan dua metode peramalan yaitu exponential smoothing dan additive decomposition (seasonal), untuk mempermudah dalam perhitungan maka data diolah menggunakan komputer dengan bantuan program POM-QM For Windows Version 3 pada bagian peramalan (forecasting). Berikut hasil perhitungan peramalan menggunakan program POM-QM For Windows Version 3.
4
CYBER-TECHN. VOL 8 NO 2 (2014)
4.3.1.1.
Metode Exponential Smoothing Metode ini menggunakan faktor penghalus (α) Alpha0,05 (5%), 0,10 (10%), dan 0,2 (20%). Rumus
Ft = Ft-1 + α (At-1 – Ft-1) Dimana : = Ft = Ramalan permintaan (forecasting) yang di haluskan secara exponential untuk waktu t Ft-1 = Ramalan permintaan pada periode sebelumnya At-1 = Permintaan nyata (actual demand) pada periode sebelumnya α = Konstanta penghalus ramalan Berikut ini merupakan hasil perhitungan Metode exponential smoothing menggunakan program POM-QM For Windows Version 3, data yang digunakan adalah data permintaan konsumen pada tahun 2011 PT. Bhakti Ikhsani Perdana. a. Untuk α = 0.05 1. Tabel 4.4 Detail and Error Analysis
Sumber : Hasil perhitungan menggunakan program POM-QM For Windows Version 3. 2. Tabel 4.5 Forecasting Result
Sumber : Hasil perhitungan menggunakan program POM-QM For Windows Version 3
5
CYBER-TECHN. VOL 8 NO 2 (2014)
3. Grafik untuk metode exponential smoothing dengan α = 0.05
Gambar 4.4 Grafik metode exponential smoothing dengan α = 0.05 menggunakan data 2011. Sumber : Data olahan menggunakan program POM-QM For Windows Version 3 b. Untuk α = 0.1 1. Tabel 4.6 Detail and Error Analysis
Sumber : Hasil perhitungan menggunakan program POM-QM For Windows Version 3 2. Tabel 4.7 Forecasting Result
Sumber : Hasil perhitungan menggunakan program POM-QM For Windows Version 3.
6
CYBER-TECHN. VOL 8 NO 2 (2014)
3. Grafik untuk metode exponential smoothing dengan α = 0.1
Gambar 4.5 Grafik metode exponential smoothing dengan α = 0.1 menggunakan data 2011 Sumber : Data olahan menggunakan program POM-QM For Windows Version 3 c. Untuk α = 0.2 1. Tabel 4.8 Detail and Error Analysis
Sumber : Hasil perhitungan menggunakan program POM-QM For Windows Version 3 2. Tabel 4.9 Forecasting Result
Sumber : Hasil perhitungan menggunakan program POM-QM For Windows Version 3.
7
CYBER-TECHN. VOL 8 NO 2 (2014)
3. Grafik untuk metode exponential smoothing dengan α = 0.2
Gambar 4.6 Grafik metode exponential smoothing dengan α = 0.2 menggunakan data 2011 Sumber : Data olahan menggunakan program POM-QM For Windows Version 3. Berdasarkan hasil perhitungan peramalan dengan bantuan program POM-QM For Windows Version 3 untuk metode exponensial smoothing, didapatkan perbandingan standard error antara 3 macam (α) Alpha yaitu 0,05 (5%), 0,10 (10%), dan 0,2 (20%), berikut perbandinganya : Tabel 4.10 Perbandingan standard error untuk metode exponensial smoothing Standart Error α = 0.05 α = 0.10 α = 0.2 Bias (Mean Error) -13435.06 -10616.33 -7074.3 MAD (Mean Absolute Deviation) 15775.11 14478.38 12631.39 MSE (Mean Squared Error) 290460100 237657000 195240500 MAPE (Mean Absolute Percent) -15 -14 -12 Sumber : Hasil perhitungan menggunakan program POM-QM For Windows Version 3 Dari tabel perbandingan standard error diatas didapatkan bahwa hasil yang paling optimal diantara penerapan 3 macam (α) Alpha tersebut adalah dengan menggunakan (α) Alpha 0,2 atau 20%, dikarenakan standard error yang dihasilkan lebih kecil dibandingkan (α) Alpha 0,05 (5%) dan 0,10 (10%). 4.3.1.2. Metode Additive Decomposition (Seasonal) Formula untuk model ini adalah sebagai berikut : yt = TRt + SNt + CLt + IRt Dimana : yt = nilai peramalan pada periode ke-t TRt = faktor kecenderungan pada periode ke-t SNt = faktor musiman pada periode ke-t CLt = faktor siklus pada periode ke-t IRt = faktor error pada periode ke-t Pada penelitian ini menggunakan faktor penghalus Centered Moving Average (CTD MA), formula untuk faktor penghalus ini adalah sebagai berikut :
8
CYBER-TECHN. VOL 8 NO 2 (2014)
Keterangan : CTD MA : Centered Moving Average ŷ unadjusted: peramalan yang tidak disesuaikan ŷ adjusted : peramalan yang disesuaikan Berikut merupakan hasil perhitungan Metode additive decomposition (seasonal) menggunakan program POM-QM For Windows Version 3. Data yang digunakan adalah data permintaan konsumen dari tahun 2009 - 2011 PT. Bhakti Ikhsani Perdana dalam bentuk kuartal a. Tabel 4.12 Detail and Error Analysis
Sumber : Hasil perhitungan menggunakan program POM-QM For Windows Versenggunakan program POM-QM For Windows Version 3 Berikut ini adalah perbandingan Standart Error untuk metode Exponential smoothing dan Additive Decomposition (seasonal).
9
CYBER-TECHN. VOL 8 NO 2 (2014)
Tabel 4.14. Perbandingan Standart Error untuk metode Exponential smoothing dan Additive Decomposition (seasonal) Exponential Smoothing Standart Error Bias (Mean Error) MAD (Mean Absolute Deviation) MSE (Mean Squared Error) MAPE (Mean Absolute Percent)
α = 0.05
α = 0.10
α = 0.2
-13435.06 15775.11 290460100 -15
-10616.33 14478.38 237657000 -14
-7074.3 12631.39 195240500 -12
Additive Decompositio n (seasonal) =seasons 4 -05 10979.68 167913600 -03
Sumber : Hasil perhitungan menggunakan program POM-QM For Windows Version 3 Dari tabel Perbandingan Standart Error untuk metode Exponential smoothing dan Additive Decomposition (seasonal) diatas didapatkan bahwa standard error yang dihasilkan untuk metode Additive Decomposition (seasonal) lebih kecil dibandingkan menggunakan metode Exponential smoothing, Dan dapat disimpulkan bahwa metode Additive Decomposition (seasonal) lebih optimal dibandingkan dengan metode Exponential smoothing. Dengan demikian didapatkan hasil peramalan untuk periode 1 tahun kedepan yaitu tahun 2012. Hasil peramalan untuk tahun 2012 dapat dilihat pada tabel berikut ini : Tabel 4.15. Hasil peramalan untuk tahun 2012 Bulan Peramalan penjualan Januari 380329.1 Februari 365687.4 Maret 396655.4 April 406350.2 Mei 349873.5 Juni 335231.8 Juli 366199.8 Agustus 375894.7 September 319417.9 Oktober 304776.3 November 335744.2 Desember 345439.1 Sumber : Hasil perhitungan menggunakan program POM-QM For Windows Version 3 4.3.2.
Pengukuran Kinerja Supply Chain Management (SCM) Analisa nilai tingkat fleksibilitas supply chain yang dimiliki dapat dihitung dengan membandingkan nilai kemampuan dan kebutuhan yang dipunyai. Suatu supply chain dapat dikatakan fleksibel apabila nilai kemampuan sebanding dengan nilai kebutuhan yang dimiliki. Berikut ini merupakan salah satu analisa nilai fleksibilitas supply chain pada dimensi utama. Skor fleksibilitas sama dengan skor gap yaitu : Skor Gap = Skor Kebutuhan – Skor Kemampuan Tingkat fleksibilitas supply chain yaitu: TFSC = (Total nilai kemampuan terbobot / total nilai kebutuhan terbobot) X 100%
10
CYBER-TECHN. VOL 8 NO 2 (2014)
Untuk selanjutnya hasil penelitian dapat dilihat pada tabel berikut : Tabel 4.17. Skor Kemampuan, Kebutuhan dan Gap Faktor/Dimensi Delivery System : e. Pengiriman dengan kuantitas yang flexible f. Penggunaan berbagai alat untuk pengiriman permintaan g. Pengiriman informasi permintaan dengan mudah h. Pemenuhan permintaan kepada lebih dari 1 distributor Total Production System : e. Menghasilkan beragam produk f. Menggunakan beragam lintasan produksi g. Merubah jadwal produksi dengan cepat h. Perbaikan mesin yang rusak dengan cepat Total Product Design : e. Menghasilkan design berkualitas dengan cepat f. Kreatifitas membuat design g. Kegiatan rekayasa nilai h. Uji coba bahan dengan cepat Total Supplier System : f. Pengumpulan supplier-supplier g. Keragaman alat transportasi h. Pengiriman permintaan mendesak i. Lead time supplier j. Kapasitas supplier Total
Skor Kemampuan
Skor Kebutuhan
Skor Gap
3.2 3.0
4.0 4.0
0.8 1
3.5 4.0
4.0 4.5
0.5 0.5
13.7
16.5
2.8
3.0 3.0 3.2 3.5 12.7
4.0 3.7 4.0 4.5 16.2
1 0.7 0.8 1 3.5
3.2 3.0 2.8 2.7 11.7
4.0 3.7 3.5 3.6 14.8
0.8 0.7 0.7 0.9 3.1
3.0 2.6 3.0 3.1 3.0 14.7
3.7 3.6 3.8 3.9 4.0 19
0.7 1 0.8 0.8 1 4.3
Sumber : Data Manajemen produksi PT. Bhakti Ikhsani Perdana Tabel 4.18. Hasil Analisa Total Nilai Gap Terbobot Dengan Tingkat Fleksibilitas Supply Chain Tingkat Faktor/Dimensi Kemampuan Kebutuhan Gap Fleksibilitas (%) Delivery System 13.7 16.5 2.8 83% Production System 12.7 16.2 3.5 78% Product Design 11.7 14.8 3.1 79% Supplier System 14.7 19 4.3 77% Sumber : Data Management produksi PT. Bhakti Ikhsani Perdana. Dari tabel 4.18 terlihat bahwa dimensi delivery system mempunyai bobot tertinggi yaitu 83% dan diikuti dengan Product Design 79%, Production System 78% dan terakhir Supplier System 77%. KESIMPULAN 5.1 Kesimpulan Berdasarka uraian sebelumnya tentang tujuan penelitian dan permasalahan yang ada serta analisis pembahasan dari penelitian yang dilakukan maka dapat ditarik
11
CYBER-TECHN. VOL 8 NO 2 (2014)
kesimpulan bahwa pada analisa penerapan metode Supply Chain Management (SCM) didapatkan untuk dimensi delivery system mempunyai bobot tertinggi yaitu 83% dan diikuti dengan Product Design 79%, Production System 78% dan terakhir Supplier System 77%. Dengan demikian dapat terbukti bahwa dengan tingginya nilai dimensi delivery system dibandingkan dengan dimensi-dimensi yang lain pada penerapan metode supply chain management (SCM) dengan didukung oleh peramalan permintaan produk untuk Tahun 2012 yang perhitunganya menggunakan bantuan program POM-QM For Windows Version 3, ternyata dapat mengoptimalkan sistem distribusi produk pada PT. Bhakti Ikhsani Perdana. *
)Mahasiswa STT POMOSDA, **)Staff Pengajar STT POMOSDA
DAFTAR PUSTAKA Assauri, Sofjan. 2008. Manajemen Produksi dan Operasi. Jakarta: Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia. Jadidah, Ammul. 2009. Optimalisasi Saluran Distribusi Dalam Pemasaran Gula Kelapa Di Kecamatan Nglegok Kabupaten Blitar. Parwati, Indri dan Prima Andrianto. 2009. Metode Supply Chain Management Untuk Menganalisis Bullwhip Effect Guna Meningkatkan Efektivitas Sistem Distribusi Produk. http://jurtek.akprind.ac.id/sites/default/files/47_52_%20Indri %20Parwati.pdf (diakses pada tanggal 12 maret 2011) Rusindiyanto dan Dira Ernawati. 2005. Pengukuran Dan Analisa Fleksibilitas Supply Chain (Studi Kasus Perusaan Garment). http://eprints.upnjatim.ac.id/3007/1/B2.pdf (diakses pada tanggal 6 mei 2012) Siagian, Yolanda M. 2007. Aplikasi Supply Chain Management Dalam Dunia Bisnis. Jakarta: PT Grasindo.
12