Abstract:Abstract: College libraries are built and designed based on the needs of the academic community to support learning, research, and community service. Management of higher education institutions in Indonesia refers to Organizing…
anizing libraries in Indonesia is regulated in National Library Director Regulation No. 13 of 2017. College libraries currently use information technology to support operations. To assess the alignment of a university's goal of providing a library that complies with information technology regulations and management, library management needs to be audited. At the ISB Atma Luhur library, audits were carried out using the COBIT 4.1 framework. especially in the Acquire and Implement (AI) domain. The AI domain is a domain that assesses whether plans have been successfully acquired and implemented. This research uses interview and questionnaire methods as primary data source data collection media. The respondents involved were the head of the library and the ISB Atma Luhur library staff. The results of data processing show that the AI domain is at 2,754 with a maturity level of 3-Define Process. Of the 7 control objectives under the AI domain, AI4 Anable Operation and Use is the highest control objective with 3.28. Meanwhile, the lowest control objective is AI2 Acquire and maintain application software with 2.50.
Keywords: acquire and implement COBIT 4.1; college library ; information systems audit.
Abstrak: Perpustakaan perguruan tinggi dibangun dan dirancang berdasarkan kebutuhan civitas akademika untuk menunjang pembelajaran, penelitian dan pengabdian kepada masyarakat. Pengelolaan perguruan tinggi di Indonesia mengacu pada Penyelenggaraan perpustakaan di Indonesia diatur dalam Peraturan Kepala Perpustakaan Nasional Nomor 13 Tahun 2017. Perpustakaan perguruan tinggi saat ini sudah memanfaatkan teknologi informasi untuk menunjang operasionalnya. Untuk menilai keselarasan tujuan perguruan tinggi dalam menyediakan perpustakaan yang sesuai dengan regulasi dan pengelolaan teknologi informasi, maka pengelolaan perpustakaan perlu dilakukan audit. Pada perpustakaan ISB Atma Luhur, audit dilakukan dengan menggunakan framework COBIT 4.1. khususnya di domain Acquire and Implement (AI). Domain AI adalah domain yang menilai apakah rencana telah berhasil diperoleh dan diterapkan. Audit sistem informasi perpustakaan ini bertujuan untuk menilai keselarasan rencana dan akuisisi impelentasi sistem untuk meningkatkan layanan perpustakaan. Penelitian ini menggunakan metode wawancara dan angket sebagai media pengumpulan data sumber data primer. Responden yang terlibat adalah kepala perpustakaan dan staf perpustakaan ISB Atma Luhur. Hasil pengolahan data menunjukkan domain AI berada pada angka 2.754 dengan tingkat kematangan 3-Define Process. Dari 7 tujuan pengendalian dalam domain AI, AI4 Anable Operation and Use merupakan tujuan pengendalian tertinggi dengan nilai 3,28. Sedangkan tujuan pengendalian terendah adalah AI2 Memperoleh dan memelihara perangkat lunak aplikasi dengan nilai 2,50.
Kata kunci: acquire and implement COBIT 4.1.; audit sistem informasi; perpustakaan perguruan tinggi.
Abstract:Abstract: The widespread use of information and communication technology (ICT) has enhanced effectiveness and quality in management, research, and education at educational institutions. In this digital age, secondary schools…
ools are required to improve operational efficiency and educational strategies through the use of information technology. Therefore, the implementation of an enterprise architecture (EA) framework is crucial to ensure a strategic alignment between educational goals and technology. However, before implementing the framework, schools must evaluate various factors that influence the suitability and effectiveness of EA, including current technology needs, staff competencies, existing infrastructure conditions, and other factors. This study gathers and analyzes data from related studies, and the results indicate the importance of understanding EA principles to optimize academic and administrative processes. By considering variables in the selection of the EA framework, evaluating school readiness, and identifying existing challenges, this research aims to assist secondary schools in effectively implementing EA. The expected outcome of this research provides theoretical support for the adoption of EA, thus facilitating more efficient strategic and operational planning in secondary schools.
Keywords: enterprise architecture; framework; information and communication technology; secondary school.
Abstrak: Penggunaan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) secara luas telah meningkatkan efektivitas dan kualitas dalam manajemen, penelitian, dan pendidikan di institusi pendidikan. Di era digital ini, sekolah menengah dituntut untuk meningkatkan efisiensi operasional dan strategi pendidikan melalui pemanfaatan teknologi informasi. Oleh karena itu, penerapan framework arsitektur enterprise (EA) menjadi penting untuk memastikan aliansi strategis antara tujuan pendidikan dan teknologi. Namun, sebelum penerapan framework dilakukan, sekolah harus mengevaluasi berbagai faktor yang mempengaruhi kesesuaian dan efektivitas EA, termasuk kebutuhan teknologi terkini, kompetensi staf, kondisi infrastruktur yang ada, dan faktor lainnya. Penelitian ini mengumpulkan dan menganalisis data dari studi terkait, hasilnya menunjukkan bahwa pentingnya pemahaman tentang prinsip-prinsip EA untuk mengoptimalkan proses akademik dan administratif. Dengan mempertimbangkan variabel-variabel dalam pemilihan framework EA, evaluasi kesiapan sekolah, dan identifikasi tantangan yang ada, penelitian ini bertujuan untuk membantu sekolah menengah dalam mengimplementasikan EA secara efektif. Diharapkan hasil dari penelitian ini memberikan kontribusi teoretis yang mendukung pengadopsian EA, sehingga memfasilitasi perencanaan strategis dan operasional yang lebih efisien di sekolah menengah.
Kata kunci:arsitektur enterprise; framework; sekolah menengah; teknologi informasi dan komunikasi.
Abstract:Abstract: The city of Surakarta is one of the cities that is busy with local and foreign tourists because there are various kinds of interesting cultural tourism. The large number of hotels with many services and facilities…
ies makes tourists confused in choosing a hotel, so prospective hotel guests need a long time to choose the best hotel according to their desired criteria. The aim of this research is to create a tool for prospective hotel guests in making decisions on hotel selection recommendations using the TOPSIS and SAW methods. This research uses 8 hotel data points in Laweyan District, Surakarta, and hotel data obtained from the Tourism Office. The results of the McCall Test with 5 indicators, namely accuracy, reliability, efficiency, integrity, and usability, average 86%, so this system is categorized as very good.
Keywords: hotel selection; TOPSIS; SAW; decision supporter system
Abstrak: Kota Surakarta menjadi salah satu kota yang ramai dikunjungi wisatawan lokal maupun mancanegara karena terdapat berbagai macam wisata budaya yang menarik. Banyaknya hotel dengan pelayanan dan fasilitas yang banyak membuat wisatawan kebingungan dalam memilih hotel, sehingga calon tamu hotel memerlukan waktu yang lama untuk memilih hotel terbaik sesuai kriteria yang diinginkan. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat suatu alat bantu bagi calon tamu hotel dalam pengambilan keputusan rekomendasi pemilihan hotel menggunakan metode TOPSIS dan SAW. Penelitian ini menggunakan 10 titik data hotel yang ada di Kecamatan Laweyan Surakarta dan data hotel yang diperoleh dari Dinas Pariwisata. Hasil Uji McCall dengan 5 indikator yaitu akurasi, reliabilitas, efisiensi, integritas, dan kegunaan rata-rata 86%, maka sistem ini dikategorikan sangat baik.
Kata kunci: pemilihan hotel; TOPSIS; SAW; sistem penunjang keputusan
Abstract:Abstract: Schools become educational institutions in supporting the teaching and learning process to increase student potential. In the world of education, determining the best students is still an obstacle that is often…
faced such as subjectivity assessment resulting in diverse mindsets. SMP Negeri 3 Kisaran which is located at Jalan Madong Lubis, Selawan, East Kisaran District, Asahan Regency. The process of determining the overall champion students still relies on conventional assessments by manual means so that it requires a long assessment time, assessment is also subjective, this tends to limit recognition of diverse student potential. The purpose of this study is to design a decision support system application in determining the overall champion students at SMP Negeri 3 Kisaran with specified criteria. The SAW method is used as a weighted summation method of the performance of each alternative across all attributes. The best alternative decision result as the General Champion Student of class IX in the Odd Semester of 2023/2024 at SMP Negeri 3 Kisaran is Naurah Ghaisani Lubis with a score of 0.906. Based on these results, it can help SMP Negeri 3 Kisaran in determining the overall champion students and become a reference in decision making.
Keywords: decision support system; simple addictive weighting; general champion students
Abstrak: Sekolah menjadi institusi pendidikan dalam mendukung proses belajar mengajar untuk meningkatkan potensi siswa. Dalam dunia pendidikan menentukan siswa terbaik masih menjadi kendala yang sering dihadapi seperti penilaian secara subjektivitas mengakibatkan pola pikir yang beragam. SMP Negeri 3 Kisaran yang beralamatkan di Jalan Madong Lubis, Selawan, Kecamatan Kisaran Timur, Kabupaten Asahan. Proses penentuan siswa juara umum masih mengandalkan penilaian konvensional dengan cara manual sehingga membutuhkan waktu penilaian yang cukup lama, penilaian juga bersifat subjektif, hal ini cenderung membatasi pengakuan atas potensi siswa yang beragam. Tujuan penelitian ini untuk merancang aplikasi sistem pendukung keputusan dalam menentukan siswa juara umum di SMP Negeri 3 Kisaran dengan kriteria yang ditentukan. Metode SAW digunakan sebagai metode penjumlahan terbobot dari kinerja setiap alternatif di semua atribut. Hasil keputusan alternatif terbaik sebagai Siswa Juara Umum kelas IX pada Semester Ganjil Tahun 2023/2024 di SMP Negeri 3 Kisaran adalah Naurah Ghaisani Lubis dengan nilai 0.906. Berdasarkan hasil tersebut dapat membantu pihak SMP Negeri 3 Kisaran dalam menentukan siswa juara umum dan menjadi acuan dalam pengambilan keputusan.
Kata Kunci: sistem pendukung keputusan; simple addictive weighting; siswa juara umum
Abstract:Abstract: This research will discuss predictions of demand for robes at the Fashion Gallery. The problem that occurs is that there is often a buildup in the number of robes provided in shops, thereby increasing additional…
l expenses, such as storage costs and demand costs. On the other hand, if there is too little stock of robes, it will result in losses because potential buyers do not get the items they need. In this case, the forecasting system will be used as a tool to solve the problem of robe accumulation. The WMA method prioritizes the most recent data points while smoothing out fluctuations. The advantage of this method is increased responsiveness to recent changes in demand patterns, contributing to more accurate forecasts by considering current information more prominently than historical data. By implementing the WMA method, it is hoped that the accumulation of robes can be avoided. From the results of prediction calculations in January 2024, it is predicted that there will be 143 adult robes, with a MAD of 7.685185, MSE 74.79938 and MAPE 5%. For small children's robes, it is predicted that there will be 56 shirts, with MAD of 8.388889, MSE of 91.16358 and MAPE of 12%. It can be concluded that the WMA method can make it easier for Fashion Gallery to predict demand for adult and children's robes in the following month.
Keywords: forecasting; robe request; weighted moving average
Abstrak: Dalam penelitian ini akan membahas prediksi permintaan baju gamis pada Fashion Gallery. Permasalahan yang terjadi sering terjadinya penumpukan pada jumlah baju gamis yang disediakan pada toko, sehingga meningkatkan beban tambahan, seperti biaya penyimpanan dan biaya permintaan. Sebaliknya, apabila stok gamis yang terlalu sedikit, mengakibatkan kerugian yang disebabkan karena calon pembeli tidak mendapatkan barang yang dibutuhkan. Dalam hal ini sistem forecasting akan digunakan sebagai alat bantu dalam menyelesaikan permasalahan penumpukan baju gamis. Metode WMA, lebih mementingkan titik data terkini sambil memperlancar fluktuasi. Kelebihan metode ini meningkatkan daya tanggap terhadap perubahan pola permintaan terkini, berkontribusi pada perkiraan yang lebih akurat dengan mempertimbangkan informasi terkini secara lebih menonjol dibandingkan data historis. Dengan diterapkannya metode WMA, diharapkan dapat menghindari terjadinya penumpukan baju gamis. Dari hasil perhitungan prediksi pada bulan Januari 2024, untuk baju gamis dewasa diprediksi sebanyak 143 baju, dengan MAD sebesar 7.685185, MSE 74.79938 dan MAPE 5%. Untuk baju gamis anak kecil diprediksi sebanyak 56 baju, dengan MAD sebesar 8.388889, MSE 91.16358 dan MAPE sebesar 12%. Dapat disimpulkan bahwa metode WMA dapat memudahkan Fashion Gallery dalam meramalkan permintaan baju gamis dewasa dan anak-anak pada bulan berikutnya.
Kata Kunci: forecasting; permintaan baju gamis; weighted moving average
Abstract:Abstract: Rohingya refugees continue to arrive in Aceh by sea by boat. Based on data from the United Nations High Commissioner for Refugees (UNCHR), as of December 10 2023, 1,543 Rohingya refugees had landed in Aceh since…
e mid-November 2023. The increasing number of refugees arriving has caused resistance from local residents. This rejection was the result of the bad experiences of Acehnese people with Rohingya refugees. The main problem of this research is that analyzing public opinion on Rohingya ethnicity in Indonesia is still done manually by looking at tweets one by one. The solution to overcome this is to analyze opinions using data crawling with the Naïve Bayes algorithm. The purpose of this research is to determine public opinion on Twitter media regarding refugee refugees. The method used in this research is the Naïve Bayes algorithm method. The results of the research show that the Naïve Bayes algorithm can classify public opinion sentiment on Twitter social media towards the Rohingya Ethnic in Indonesia into positive sentiment. and negative with a total accuracy of 70%. So, the words "Rohingya Ethnicity in Indonesia" tend to be accepted by the X community with the arrival of Rohingya refugees in Indonesia.
Keywords: rohingya; twitter; naïve bayes; opinion
Abstrak: Pengungsi Rohingya terus berdatangan ke Aceh melalui jalur laut dengan menggunakan perahu. Berdasarkan hasil data United Nations High Commissioner for Refugees (UNCHR), per 10 Desember 2023 sebanyak 1.543 pengungsi Rohingya datang ke dalam wilayah Aceh. Meningkatnya jumlah pengungsi yang datang menimbulkan perlawanan dari warga setempat. Penolakan ini imbas dari pengalaman buruk warga Aceh terhadap pengungsi Rohingya. Permasalahan utama penelitian ini yaitu menganalisis opini publik terhadap Etnis Rohingya di Indonesia masih secara manual dengan melihat tweet satu persatu. Solusi mengatasi hal tersebut maka analisis opini menggunakan crawling data dengan algoritma Naïve Bayes. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui opini publik pada media twitter terkait pengungsi Rohingya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode algoritma Naïve Bayes. Hasil penelitian menunjukan bahwa pada algoritma Naïve Bayes dapat mengklasifikasikan sentimen dengan total akurasi 70%. Maka “Etnis Rohingya di Indonesia†cenderung dapat diterima oleh masyarakat X dengan datangnya pengungsi Rohingya di Indonesia.
Kata kunci: rohingnya; twitter; naïve bayes; opini
Abstract:Abstract: PT. Perkebunan Nusantara IV (Persero) Tinjowan is a state-owned enterprise unit operating in the palm oil plantation industry. In an effort to increase production, the plantation company aims to enhance production…
ion efficiency so that palm oil product prices become more competitive by determining harvest yields. The company's harvest yield estimation still uses a traditional approach based on the average bunch weight (BJR), considering the year of planting and the planting area. However, this technique is less effective and efficient. If the company's estimates are incorrect, it can potentially lead to losses or increased production budgets. The purpose of this research is to obtain a comparison of forecast results for the next month with the best alpha accuracy measure using the Single Exponential Smoothing method. The research method used is based on qualitative and quantitative data from interviews and observations of data from December 2022 to November 2023. The forecasting results with an alpha accuracy value of 0.9 using the Single Exponential Smoothing method show a forecast for December 2023 of 13,835.57844 with a percentage error rate (MAPE) of 9.28%, MAD of 1,021,423.6, and MSE of 174,130,366.
Keywords: forecasting; palm oil; single exponential smoothing
Abstrak: PT. Perkebunan Nusantara IV (Persero) Tinjowan sebagai unit usaha BUMN yang beroperasi di industri perkebunan kelapa sawit. Dalam upaya meningkatkan produksi, perusahaan perkebunan, peningkatan efisiensi produksi agar harga produk sawit lebih kompetitif dengan menentukan hasil panen. Pada perkiraan hasil panen perusahaan masih menerapkan pendekatan tradisional berdasarkan berat janjangan rata-rata (BJR) dengan mempertimbangkan tahun tanam dan luas area tanaman. Namun, tehnik ini kurang efektif dan efisien, Apabila perkiraan yang dibuat perusahaan salah berpotensi menyebabkan kerugian atau peningkatan anggaran produksi. Tujuan dari penelitian ini untuk mendapatkan perbandingan hasil peramalan pada bulan berikutnya dengan ukuran akurasi alpha terbaik menggunakan metode Single Exponential Smoothing. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah berdasarkan data kualitatif dan kuantitatif dari hasil wawancara dan observasi data bulan desember 2022 - november 2023. Hasil peramalan dari ukuran akurasi nilai alpha 0.9 menggunakan metode Single Exponential Smoothing diperoleh peramalan untuk periode desember 2023 sebesar 13.835578,44 dengan tingkat persentase error MAPE sebesar 9,28%, MAD 1021423.6 dan MSE 174130366.
Kata Kunci: kelapa sawit; peramalan; single exponential smoothing
Abstract:Abstract: Gross Regional Domestic Product (GRDP) is one of the most important socio-economic indicators. In order to gain a more comprehensive understanding of the current economic situation and regional differences, estimating…
imating GRDP using integration of satellite imagery and official statistics data can provide valuable information. This research estimates the GRDP value in 2022 by using data in 2019 to 2021 related to two aspects, agriculture and non-agriculture. Soil adjusted vegetation index (SAVI), enhanced vegetation index (EVI), and land cover (LC) used as agriculture aspect, while nighttime light (NTL), human settlement index (HSI), land area, and population per regency/city used as non-agriculture aspect. GRDP estimation are produced with machine learning approach using support vector machine (SVM) and random forest (RF) method. Correlation test on each variable shows only land area that does not have a significant correlation with GRDP. RF model then chosen as the best model with RMSE, MSE, MAE, and R2 value of 0.2549; 0.5049; 0.7727; and 0.2543, respectively. The estimated values acquired in several regencies/cities have rather near, some even very close to the official statistics values.
Keywords: GRDP; satellite imagery; machine learning; random forest; support vector machine
Abstrak: Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) merupakan salah satu indikator sosio-ekonomi yang penting. Penghitungan nilai PDRB dengan pendekatan yang melibatkan kombinasi data citra satelit dan statistik resmi dapat memberikan informasi serta pemahaman yang lebih komprehensif. Penelitian ini melakukan estimasi nilai PDRB pada tahun 2022 menggunakan data tahun 2019 hingga 2021 dengan melibatkan dua aspek, agrikultur dan non-agrikultur. Data soil adjusted vegetation index (SAVI), enhanced vegetation index (EVI), dan tutupan lahan (land cover/LC) digunakan sebagai aspek agrikultur, sementara data citra cahaya malam (NTL), human settlement indeks (HSI), luas wilayah kabupaten/kota, dan jumlah populasi per kabupaten/kota digunakan sebagai aspek non-agrikultur. Estimasi PDRB dihasilkan dengan menggunakan pendekatan machine learning berupa support vector machine (SVM) dan random forest (RF). Pengecekan korelasi antarvariabel menunjukkan bahwa hanya variabel luas wilayah tidak berpengaruh signifikan terhadap nilai PDRB. Model random forest kemudian dipilih sebagai model terbaik dengan nilai evaluasi RMSE, MSE, MAE, dan berturut-turut sebesar 0.2549, 0.5049, 0.7727, dan 0.2543. Nilai estimasi yang diperoleh di beberapa kabupaten/kota cukup mendekati, bahkan ada yang sangat dekat dengan nilai statistik resmi.
Kata kunci: PDRB; citra satelit; machine learning; random forest; support vector machine
Abstract:Abstract: The service dramatically affects the number of guests staying at the hotel. Bali is the most visited tourist area by foreign tourists. Therefore, improved service is crucial for determining the rating level of…
a hotel. This research aims to combine two data mining algorithms: clustering and classification. This research is expected to contribute to hospitality in improving the best services for tourists, especially in the City of Bali. Clustering algorithms are used to group the best number of hotels based on the four clusters selected from the k-means clustering algorithm. The classification algorithm using C4.5 determines the factors most dominant in determining the hotel rating level based on the gain ratio. The data used in this study results from observations on the website agoda.com in Bali of 51 data. The results of this study explained that cluster_0 is the highest-rated cluster, with a total number of 19 hotels found in claster_0. Data cluster0 is used for classification analysis using a decision tree, and the most dominant factor is the service factor, with an accuracy of 80%.
Keywords: data mining; kmeans; decision tree; hotel; bali;
Abstrak: Pelayanan sangat mempengaruhi jumlah pengunjung yang menginap dihotel. Bali merupakan daerah wisata paling banyak dikunjungi oleh wisatawan mancanegara. Oleh karena itu, peningkatan pelayanan sangat penting untuk penentuan level rating dari hotel. Tujuan dari penelitian ini untuk menggabungkan dua algoritma data mining yaitu clustering dan klasifikasi. Dengan penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi perhotelan dalam meningkatkan pelayanan yang terbaik bagi wisatawan khususnya di Kota Bali. Algoritma Clustering digunakan untuk mengelompokkan dari jumlah hotel yang terbaik berdasarkan empat cluster yang dipilih dari algoritma clustering berupa k-means. Algoritma klasifikasi menggunakan C4.5 digunakan untuk mengetahui faktor apa yang paling dominan dalam menentukan level rating hotel berdasarkan gain ratio. Data yang digunakan dalam penelitian ini hasil observasi di website agoda.com di bali sebanyak 51 data. Hasil dari penelitian ini menjelaskan dataset cluster_0 merupakan cluster rating tertinggi dengan jumlah 19 hotel yang terdapat di cluster_0. Data cluster_0 digunakan untuk analisis klasifikasi menggunakan decesion tree, didapat faktor yang paling dominan adalah faktor layanan dengan nilai akurasi sebesar 80%.
Kata kunci: data mining; kmeans; decision tree; hotel; bali;
Abstract:Abstract: SACIKA Cooperative, as a student cooperative at the Telkom Institute of Technology Purwokerto, provides almamater suit procurement services. Currently, the process of procuring and ordering almamater suits is faced…
aced with several obstacles, which results in students as customers feeling disadvantaged during the ordering process. Therefore, it is necessary to evaluate the performance of the supply chain at the SACIKA Cooperative in order to improve efficiency and suitability in the procurement of alma mater suits. This study aims to assess the performance of the alma mater suit supply chain at the SACIKA Cooperative using the SCOR Matrix. This type of research is descriptive quantitative, with data collection conducted through interviews and observations. Supply chain performance measurement is carried out using four attributes and matrices, namely Reliability with Perfect Order Fulfillment (POF), Responsiveness with Order Fulfillment Cycle Time (OFCT) Matrix, Agility with Cost of Goods Sold (COGS), and Assets with Cash-to-Cash Cycle Time (CTCCT) Matrix. The results showed the performance value of each matrix, namely POF of 96.47%, OFCT 1 day, COGS 92.94%, and CTCCT 8 days.
Keywords: SCOR matrix; supply chain management; supply chain flow patterns
Abstrak: Koperasi SACIKA, sebagai koperasi mahasiswa di lingkungan Institut Teknologi Telkom Purwokerto, menyediakan layanan pengadaan jas almamater. Saat ini, proses pengadaan dan pemesanan jas almamater dihadapi beberapa kendala, yang mengakibatkan mahasiswa sebagai pelanggan merasa dirugikan selama proses pemesanan. Oleh karena itu, perlu dilakukan evaluasi terhadap kinerja rantai pasok di Koperasi SACIKA guna meningkatkan efisiensi dan kesesuaian dalam pengadaan jas almamater. Penelitian ini bertujuan untuk menilai kinerja rantai pasok jas almamater di Koperasi SACIKA menggunakan Matriks SCOR. Jenis penelitian ini bersifat deskriptif kuantitatif, dengan pengumpulan data dilakukan melalui wawancara dan observasi. Pengukuran kinerja rantai pasok dilakukan dengan menggunakan empat atribut dan matriks, yaitu Reliability with Perfect Order Fulfillment (POF), Responsiveness with Order Fulfillment Cycle Time (OFCT) Matrix, Agility with Cost of Goods Sold (COGS), dan Assets with Cash-to-Cash Cycle Time (CTCCT) Matrix. Hasil penelitian menunjukkan nilai performansi masing-masing matriks, yaitu POF sebesar 96,47%, OFCT 1 hari, COGS 92,94%, dan CTCCT 8 hari.
Kata kunci: matriks SCOR; manajemen rantai pasok; pola aliran rantai pasok