Analisis Kinerja Ritel Modern dengan Pendekatan Benchmarking Antar Gerai Berbasis Metode Data Envelopment Analysis (DEA) pada Jaringan Ritel PT XYZ

ALIFA FADHILA, Dr. Henry Yuliando, S.T.P., M.M., M.Agr. ; Anggoro Cahyo Sukartiko, S.T.P., M.P., Ph.D.

2024 | Skripsi | TEKNOLOGI INDUSTRI PERTANIAN

PT XYZ merupakan salah satu pelaku bisnis ritel yang menjual bermacam produk minuman, makanan, serta produk kebutuhan sehari-hari lainnya. Pada wilayah A sebagai salah satu kantor cabang PT XYZ dengan cakupan gerai terbesar diketahui masih mengalami kendala terhadap pemenuhan target yang ditetapkan oleh perusahaan. Dengan jumlah lebih dari seribu gerai yang berada dibawah naungan kantor cabang tersebut, tentu pengelolaan kinerja dari masing-masing gerai sangat penting halnya untuk diperhatikan secara intensif. Oleh karena itu, perlu bagi perusahaan untuk mengukur dan menganalisis efisiensi dari masing-masing gerai sehingga dapat memeringkatkan masing-masing gerai yang dikelola oleh PT XYZ di wilayah A. Dalam penelitian ini, Data Envelopment Analysis (DEA) dengan model Variable Return to Scale (VRS) berorientasi output dimanfaatkan sebagai benchmarking tools untuk membandingkan parameter kinerja yang berpengaruh pada tingkat efisiensi aktivitas operasional di antara gerai PT XYZ di wilayah A. Pengambilan sampel dalam penelitian ini dilakukan dengan teknik purposive sampling dengan responden penelitian yang meliputi 5 manajer, 5 supervisor, dan 20 kepala/wakil kepala gerai berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan. Pemilihan objek gerai didasarkan pada tipe gerai segmentasi residensial dengan jumlah rak sebanyak 40. Sementara itu, penentuan jumlah gerai sebanyak 20 didasarkan pada persamaan metode DEA dan diskusi bersama pihak perusahaan. Berdasarkan hasil analisis penelitian, dapat diketahui bahwa sebelas dari dua puluh Decision Making Unit (DMU) belum efisien secara relatif. Inefisiensi kinerja gerai PT XYZ terutama disebabkan oleh tiga faktor utama dari empat faktor input yang dianalisis dalam kegiatan operasional yang meliputi luas bangunan gerai, biaya operasional, dan jumlah tenaga kerja dengan rata-rata potential improvement berturut-turut sebesar 26,74%; 23,72%; dan 22,71%. Rekomendasi perbaikan yang dapat diberikan antara lain meliputi pemaksimalan sales area dengan peletakan rak produk promo/bundling; penyesuaian jumlah tenaga kerja berdasarkan standar minimum perusahaan; dan penggunaan energi listrik dan air secara bijak serta mempekerjakan pekerja sesuai dengan kebutuhan.

PT XYZ is a retail business that sells various beverage products, food and other daily necessities. It is known that PT XYZ branch office in Region A with the largest store coverage is still experiencing problems in achieving the targets set by the company. With more than a thousand stores under branch office, it is very important to pay intensive attention to managing the performance of each store. Therefore, it is necessary for the company to measure and analyze the efficiency of each store, so that it can rank each outlet managed by PT XYZ in region A. In this research, Data Envelopment Analysis (DEA) with an output-oriented Variable Return to Scale (VRS) model is used as a benchmarking tool to compare performance parameters that influence the level of efficiency of operational activities between store outlets. Sampling in this research was carried out using a purposive sampling technique with research respondents which consisting of 5 managers, 5 supervisors and 20 shop heads/deputy heads based on predetermined criteria. The selection of outlet shop objects is based on residential type segmentation with 40 shelves. Meanwhile, determining the number of 20 stores was based on the DEA method equation and discussions with the company. Based on the results of the research analysis, it can be seen that eleven out of twenty Decision Making Units (DMUs) are relatively inefficient. Store performance inefficiencies are mainly caused by three out of four input factors analyzed in operational activities. These include store building area, operational costs, and number of workers with an average potential improvement of 26.74% respectively; 23.72%; and 22.71%. Recommendations for improvements that can be given include maximizing the sales area by placing promotional/product bundling shelves; adjustment of the number of workers based on the company's minimum standards; and wise use of electrical energy and water and employing workers as needed.

Kata Kunci : Data Envelopment Analysis, Efisiensi, Kinerja, Ritel