analisis rantai pasok pariwisata (tourism supply …

INDEPT, Vol. 8, No.3 Oktober 2019 – Januari 2020 ISSN 2087 – 9245

12

ANALISIS RANTAI PASOK PARIWISATA (TOURISM SUPPLY CHAIN)DENGAN PENDEKATAN FUZZY LOGIC DI KOTA BANDUNG.

PenulisBeni Barliansah

Program Studi Teknik IndustriFakultas Teknik Universitas Nurtanio Bandung

Jl pajajaran no 219 Bandung 40174e-mail: [email protected]

ABSTRAK

Selama dua dekade terakhir, industri pariwisata telah berkembang pesatdan modern. Dalam lingkungan yang sangat kompetitif dari industri pariwisata telahmembuat perusahaan di bidang pariwisata untuk mencari cara meningkatkankeunggulan kompetitif mereka. Salah satu strategi industri pariwisata dalammeningkatkan daya saing adalah manajemen rantai pasok pariwisata (TourismSupply Chain Management - TSCM) yang efektif. Untuk menciptakan kepuasankonsumen dan meningkatkan keunggulan persaingan maka pelaku usahapariwisata melalui dukungan lembaga pemerintah yang berkompeten harus bisamengoptimalkan manajemen rantai pasok pariwisata (TSCM). Pendekatan yangdipakai penulis dalam menganalisa kinerja TSCM adalah logika fuzzy mamdaniyang memiliki kelebihan yakni, lebih intuitif, diterima oleh banyak pihak, lebih cocokinput yang diterima dari manusia bukan mesin. Metode tersebut peneliti terapkanpada kasus analisis rantai pasok pariwisata di kota Bandung berdasarkan variablekunci TSC (Tourism Supply Chain) yaitu Demand Management, SupplyManagement, Inventory Management, TSC Coordination, Two Party Relationship,Product Development dan Information Technology. Analisis dilakukan denganmenggunakan pendekatan Fuzzy Logic pada 7 (tujuh) variabel kunci TSC dan 23(dua puluh tiga) indikator variabelnya terhadap tujuan yaitu variabel TSCM,hasilnya dapat disusun struktur rantai pasok pariwisata kota Bandung dan diketahuikinerja dari masing-masing variabel TSC, sehingga hasil akhir dapat disusunupaya-upaya yang diperlukan dalam TSCM di kota Bandung

Kata kunci : Tourism Supply Chain, Fuzzy Logic, Demand Management,Supply Management, Inventory Management, TSC Coordination, Two PartyRelationship, Product Development, Information Technology.


13

1. PENDAHULUAN

Dengan pertumbuhan InformationTechnology memicu pengembanganformat bisnis baru di bidangpariwisata yaitu seperti ElektronikPariwisata (e-Tourism).Perkembangan sistem komunikasiyang terintegrasi dengan (InformationTechnology-IT) saat ini berpengaruhbesar pada alur informasi(Information Flow) dan alurBarang/pelayanan (Goods/ServiceFlow) suatu rantai pasok, baik iturantai pasok/SCM manufacturerataupun rantai pasok jasapariwisata/TSCM. Beragam aplikasiberbasis Web ataupun selulermemudahkan konsumen untuk lebihmengetahui detil, membandingkansuatu produk/jasa denganpesaingnya dan juga memudahkankomunikasi dan transaksi denganpara distribustor ataupun langsungdengan produsen. InformationTechnology merupakan salah satukunci dari TSCM diantara kunci-kunciyang lainnya.

Selain langkah-langkahteknologi diatas, salah satu strategiindustri pariwisata dalammeningkatkan daya saing adalahmanajemen rantai pasok pariwisata(Tourism Supply Chain Management- TSCM) yang efektif.

Solusi penanganan dapatdiatasi dengan tujuh kuncimanajemen rantai pasok pariwisata(Tourism Supply ChainManagement/TSCM) yaitu: DemandManagement, Two PartyRelationship, Supply Management,Inventory Management, ProductDevelopment, Tourism Supply ChainCoordinastion, InformationTechnology. (Xinyan Zhang, HaiyanSong, George Q. Huang (2009).

Untuk menciptakan kepuasanpengunjung maka pengelolapariwisata yang berkompeten harus

bisa mengoptimalkan manajemenrantai pasok pariwisata sesuaidengan aliran TSC yaitu: TSCEselon-2, TSC Eselon-1, TSCDistribution sampai kepadakonsumen.

Analisis dilakukan denganmenggunakan pendekatan FuzzyLogic pada 7 (tujuh) variabel kunciTSC dan 23 (dua puluh tiga) variabelindikator terhadap TSCM, Logikafuzzy adalah metodologi yang dirasacocok dalam solusi permasalahanyang timbul dalam industri pariwistayang mempunyai karakteristik unik,Logika fuzzy menyediakan carasederhana untuk menggambarkankesimpulan pasti dari informasi yangambigu, samar – samar, atau tidaktepat. Sedikit banyak, Logika fuzzymenyerupai pembuatan keputusanpada manusia dengankemampuannya untuk bekerja daridata yang ditafsirkan dan mencarisolusi yang tepat. Logika fuzzy padadasarnya merupakan logika bernilaibanyak (multivalued logic) yang dapatmendefinisikan nilai diantara keadaankonvensional seperti ya atau tidak,benar atau salah, hitam atau putih,dan sebagainya. Penalaran fuzzymenyediakan cara untuk memahamikinerja dari sistem dengan caramenilai input dan output sistem darihasil pengamatan.

Berdasarkan permasalahdiatas dibutuhkan supply chain/ rantaipasok yang terintegrasi denganefektif sehingga dapat meningkatkankeunggulan kompetitif terhadapproduk yang dihasilkan. Dari hasilpenelitian diharapkan dapat disajikansusunan rantai pasok pariwisata sertaupaya-upaya dalam mendukung danmeningkatkan manajemen rantaipasok (TSCM) di kota Bandung.


14

2. METODOLOGI

2.1 Objek PenelitianObjek penelitian adalah rantai pasokpariwisata kota Bandung dimanalembaga berwenang yangberkompeten pada bidang itu di kotaBandung adalah dinas kebudayaandan pariwisata (Disbudpar). Adapunvariable penelitian adalah kunciManajemen Rantai Pasok Pariwisata(Tourism Supply Chain Management–TSCM) :1. Demand Management /

Manajemen Permintaan2. Two Party Relationship /

Kerjasama dua pihak3. Supply Management /Manajemen

Pasokan4. Inventory Management /

Manajemen Persediaan.5. Product Development /

Pengembangan Produk.6. Supply chain Coordination /

Koordinasi Tourism Supply Chain7. Information Technology / Teknologi

Informasi.

Ke tujuh variabel dan dua puluh tigaindikator variabel nya tersebutdianalisa kinerjanya terhadap TSCMmelalui metode kuisioner terhadappara pelaku pariwisata di kotaBandung, kemudian dilanjutkananalisa dengan Fuzzy Logic.

2.2 Metode Kuisioner dan Statistikdata

Adapun populasi dari penelitianini adalah meliputi seluruh pelakudalam TSC kota Bandung yaitusekitar 620 pelaku usaha, terdiridari : perusahaan/instansi (TSCeselon-2) sebanyak 85,perusahaan wisata dan tempatwisata (TSC eselon-1) sebanyak426 dan perusahaan distributorwisata (tour & travel) sebanyak109.

Penentuan Sampel/contoh dariPopulasi :

N620

n = ------------- n = ---------------1 + N(e)2 1 +620 (0.05)2

di mana :n = ukuran sampelN = ukuran populasie = persen kelonggaran ketidaktelitian karena kesalahanpengambilan sampel yang masihdapat ditolerir atau diinginkan,misalnya 5%.

Jumlah sampel yang didapatadalah dibulatkan menjadi 244sampel.

Uji ValiditasUji validitas digunakan untukmengukur ke validan variabel atauitem indikator suatu pertanyaan.Kriteria keputusannya adalahdengan membandingkan nilaiCorrelation (r hitung) dengan nilaitabel (r tabel) dengan tingkat α = 0.05 (df=n-2 atau df=244-2=242).

Diperoleh R-Tabel = 0.125621R-Hitung > R-Tabel = Valid(Layak)Kriteria keputusannya apabila nilar-Hitung lebih besar dari pada r-Tabel maka indikator valid (layak)dan sebaliknya.

Uji ReliabilitasUji reliabilitas dilakukan untukmengukur konsistensi pernyataanyang terdapat dalam kuesionerpenelitian dengan melihat nilaiCronbach Alpha (α). Varibel dinyatakan reliabel apabilamempunyai nilai alpha diatas 0.60dan sebaliknya.Hasil dari analisis reliabiliy :Reliabel.


15

2.2 Metode Fuzzy LogicAnalisis pendekatan dalam

penelitian ini menggunakanmetode logika fuzzy Mamdani yangdiperkenalkan oleh Mamdani danAssilian (1975). Operasi darisistem pakar fuzzy ada 4 tahapandalam inferensi Mamdani(termasuk juga pada metodeTsukamoto dan Sugeno), tahapantersebut :1. Pembentukan himpunan fuzzy

(fuzzyfication)Variabel input dan output dibagi

menjadi satu atau lebih himpunanfuzzy

2. Penerapan fungsi implikasiFungsi implikasi yang digunakan

adalah MIN3. Komposisi (penggabungan)

aturan.Inferensi diperoleh dari

kumpulan dan korelasi antaraturan.Ada 3 macam: MAX, ADDITIVE,

dan probabilistik OR (probor)4. Penegasan (defuzzyfication)

Input disini adalah suatuhimpunan fuzzy yang diperolehdari komposisi, aturan-aturanfuzzy, outputnya adalah nilaitegas (crisp).Metode defuzzifikasi: Centroid

(Center of Gravity, dan Mean ofMaximum (MOM).

FUZZY INFERENCE SYSTEM(FIS)

Gambar 1: Sistem Logika Fuzzy-Fuzzy Inference System (FIS)

Gambar 2. Sistem Logika Fuzzy

3. HASIL DAN PEMBAHASAN

Komponen dari tourism supply chainterdiri dari tiga komponen utamayaitu:1. Upstream Supply ChainBagian upstream (hulu) supply chainmeliputi aktivitas dari suatuperusahaan pemasok dengan parapenyalurnya (yang mana dapatmanufacturers, assemblers, ataukedua-duanya), layanan non bisnisjuga terlibat dalam TSC, yang dikelola pemerintah atau asosiasi bisnislokal yang memfasilitasi kolaborasisektor publik dan swasta melaluiintervensi kebijakan.Di dalam upstream supply chain,aktivitas yang utama adalahpengadaan bahan, barang, jasa &sarana/prasarana.2. Internal Supply ChainBagian dari internal supply chainmeliputi semua proses inhouse yangdigunakan dalammentransformasikan masukan daripara penyalur ke dalam keluaranorganisasi itu. Hal ini meluas dariwaktu masukan ke dalam organisasi.Di dalam internal supply chain,perhatian yang utama adalahmanajemen produksi, pengelolaanjasa layanan dan pengendalianpersediaan layanan.3. Downstream supply chainDownstream (hilir) supply chainmeliputi semua aktivitas yangmelibatkan pengiriman produk


16

kepada konsumen dalam hal iniwisatawan. Di dalam downstreamsupply chain, perhatian diarahkanpada distribusi layanan, informasi &transportasi.Tipikal TSC kota Bandung

Sumber : dikembangkan dalampenelitian ini

Gambar 3 : Tipikal TSC kotaBandung dengan tujuan wisatadidalamnya

Ada kecenderungan untuk konsumenkelompok (grup) mengikuti aliran TSCsecara utuh yaitu melibatkandistribusi wisata (Tour agency, TourOperator atau Tour affiliasi) untukmenuju pada tujuan (destinasi) wisatayang diinginkan konsumen. Untukkonsumen perorangan (individual)kecenderungan mengikuti aliran TSCtanpa melibatkan distribusi wisata(Tour agency/Tour Operator)terutama konsumen wisata lokal.

Tipikal TSC untuk Perorangan


Gambar 4 : Tipikal TSC kotaBandung dengan tujuan wisatadidalamnya

Konsumen wisata perorangan(individual) ada kecenderunganmengikuti aliran TSC tanpamelibatkan distributor wisata(Touragency/Tour Operator),tentunya kecenderungan ini tidakberlaku semua karena banyak jugaketerlibatan agensi terutama untukkonsumen yang datang dari luar kotaatau mancanegara. Dengan bantuankemajuan aplikasi IT lebihmempermudah dan efisiensikunjungaan wisatawan perorangan.

Pembentukan himpunan fuzzy(fuzzyfication)Mendefinisikan himpunan fuzzy danpenentuan derajat keanggotaan daricrisp input pada sebuah himpunanfuzzy. Pembentukan himpunan fuzzyvariabel input maupun output dibagimenjadi satu atau lebih himpunan.

Tabel 1: Fuzifikasi VariabelPenelitian Pertahap

Sumber : data primer dalampenelitian ini


17

Tabel 2 : FIS tahap akhir


Gambar 5 : Fungsi KeanggotaanInput dan Output logika Fuzzy

Penerapan fungsi implikasiImplikasi adalah kaidah/aturan/rulefuzzy untuk menghasilkan output daritiap rule logika Fuzzy. Bentuk umumaturan yang digunakan dalam fungsiimplikasi :IF x is A THEN y is Bdengan x dan y adalah skalar, A danB adalah himpunan fuzzy.Proposisi yang mengikuti IF disebutanteseden, sedangkan proposisiyang mengikuti THEN disebutkonsekuen.Dalam FIS Tahap-1, dari hasilpengolahan kuesioner didapat nilaivariable X1= 3.64 atau 72.8(Sedang) ; X2=4.43 atau 88.6 (Tinggi); X3=3.86 atau 77.4 (Sedang), makaRule dapat dibuat :

Rule 1 : IF (X1 is Sedang) AND (X2is Tinggi) AND (X3 is Sedang) THEN(Demand Management is Sedang)Dalam aturan implikasi dapat dibuatbeberapa Rule untuk membuatoutput fuzzy, sebagai berikut :Rule 2 : IF (X1 is Tinggi) AND (X2 isTinggi) AND (X3 is Tinggi) THEN(Demand Management is TINGGI)Rule 3 : IF (X1 is Rendah) AND (X2 isSangat Redah) AND (X3 is Sedang)THEN (Demand Management isRendah)Rule 4 : IF (X1 is Sangat Rendah)AND (X2 is Sangat Rendah) AND (X3is Rendah) THEN (DemandManagement is TINGGI)

Komposisi (penggabungan) aturanKomposisi adalah agregasi keluaransemua rule ke dalam himpunan fuzzytunggal, ini diperoleh dari kumpulandan korelasi antar aturan. sepertipada gambar berikut :

Penegasan (defuzzyfication)Defuzzifikasi adalah konversi darihimpunan fuzzy yang dihasilkan darikomposisi ke dalam crisp value (nilaitegas). Teknik yang paling populeradalah centroid technique. Metodaini mencari centre of gravity (COG)dari komposisi semua rule (aggregateset) .


18

Sumber : Hasil pengolahan dataprimer dalam penelitian iniGambar 6 : Tampilan Output LogikaFuzzy - Fuzzy Logic Toolbox Matlab

Apabila dipermukaan terlihat rantaipasok pariwisata yang berjalandengan baik itu karena di dalamdasarnya para pelaku pariwisatatermasuk dukungan yangberkelanjutan dari pemerintahsetempat, sudah mengelola(manajemen) kunci rantai pasokdengan baik, atau sebaliknya.Dari hasil penelitian yang sudahdilakukan terhadap responden parapelaku pariwisata di kota Bandung,maka diperoleh analisa danpembahasan seperti dibawah ini :1. Dari hasil penelitian terhadap

variable Demand Managementdidapatkan rata-rata interpretasiindeks sebesar 79.6% dan daripendekatan logika fuzzy didapatnilai tegas 66.8. Maka dapatdisimpulkan bahwa manajemenpermintaan cukup/sedangditerapkan oleh para pelakupariwisata di kota Bandung. Haltersebut karena indikatorperencanaan permintaan danpelayanan pesanan masih kurangdi kelola dengan baik.Hal ini tentunya perlu ditingkatkansupaya pencapaian manajemenpermintaan tidak hanyacukup/sedang tetapimendapatkan nilai yang lebih baiklagi.

2. Dari hasil penelitian terhadapvariable Hubungan kerjasamadidapatkan rata-rata interpretasiindeks sebesar 79% dan daripendekatan logika fuzzy didapatnilai tegas 80.6 Maka dapatdisimpulkan bahwa hubungankerjasama sudah Cukup/Sedangdikelola antar pelaku pariwisata dikota Bandung. Hanya padaindikator kerjasama vertikal dankerjasama horizontal perluditingkatkan lebih baik lagi.

3. Dari hasil penelitian terhadapvariable Manajemen pasokandidapatkan rata-rata interpretasiindeks sebesar 85% dan daripendekatan logika fuzzy didapatnilai tegas 83.1. Maka dapatdisimpulkan bahwa manajemenpasokan sudah baik diterapkanoleh para pelaku pariwisata dikota Bandung. Hanya padaindikator Pembinaan pemerintahsetempat terhadap para pemasokpariwista masih kurang dikeloladengan baik.

4. Dari hasil penelitian terhadapvariable Manajemen persediaandidapatkan rata-rata interpretasiindeks sebesar 84% dan daripendekatan logika fuzzy didapatnilai tegas 83.1 maka dapatdisimpulkan bahwa Manajemenpersediaan pariwisata antarpelaku pariwisata di kota Bandungsudah baik diterapkan oleh parapelaku pariwisata. Hanya padaindikator Dukungan pemerintahsetempat terhadap ketersediaanpasokan pariwisata masih kurangdikelola dengan baik.

5. Dari hasil penelitian terhadapvariable Pengembangan ProdukPariwisata didapatkan rata-ratainterpretasi indeks sebesar 87.6%dan dari pendekatan logika fuzzydidapat nilai tegas 84.7, faktor inimendapatkan nilai paling tinggimaka dapat disimpulkan bahwa


19

Pengembangan produkpariwisata di kota Bandung sudahbaik diterapkan oleh para pelakupariwisata.

6. Dari hasil penelitian terhadapvariable Koordinasi antar rantaipasok didapatkan rata-ratainterpretasi indeks sebesar 82%dan dari pendekatan logika fuzzydidapat nilai tegas 83.4 makadapat disimpulkan bahwakoordinas antar rantai pasokpariwisata sudah baik diterapkanoleh para pelaku pariwisata.

7. Dari hasil penelitian terhadapvariable Teknologi informasididapatkan rata-rata interpretasiindeks sebesar 82% dan daripendekatan logika fuzzy didapatnilai tegas 82.8 maka dapatdisimpulkan bahwa TeknologiInformasi pariwisata sudah baikditerapkan oleh para pelakupariwisata. Hanya pada indikatorSumber daya manusia IT masihkurang memadai,

Dari hasil penelitian keseluruhanTourism Supply Chain didapatkannilai tegas defuzifikasi sebesar 83.5maka dapat disimpulkan bahwamanajemen TSC sudah baik dikelolaoleh para pelaku pariwisata dikotaBandung, tapi perlu perhatikanbahwa nilai tersebut merupakan nilaikriteria Baik tapi cenderungmendekati kriteria Cukup/Sedangkalau dilihat dari rentang nilai 80sampai nilai 100.Ada beberapa hal yang harusdiperbaiki atau ditingkatkan, yaitu :1. Manajemen perencanaan

permintaan (Demand Planning)dan pelayanan pesanan (ServiceOrder) masih kurang di keloladengan baik.

2. Hubungan kerjasama antar pelakuusaha pariwisata sejenis(Horizontal) dan kerjasama pelakuusaha pariwisata beda jenis

(vertical) perlu ditingkatkan dandikelola lebih baik lagi.

3. Pembinaan pemerintah setempatterhadap para pemasok pariwistamasih kurang dikelola denganbaik.

4. Dukungan pemerintah setempatterhadap ketersediaan pasokanpariwisata masih kurang dikeloladengan baik.

5. Kemajuan jaringan informasi,perangkat keras (Hardware) danperangkat lunak (Software)teknologi informasi sudah baikditerapkan, hanya sumber dayamanusia yang kompeten dalambidang teknologi informasi yangmendukung pariwisata masihkurang.

4. KESIMPULAN DAN SARAN

KesimpulanKesimpulan dari hasil analisa

melalui pendekatan logika fuzzy padarantai pasok pariwisata (TourismSupply Chain) di kota Bandungadalah sebagai berikut :1. Dari hasil defuzifikasi (penegasan)

pada faktor kunci DemandManagement didapat nilai hasiltegas (Crisp) sebesar 66.8, artinyamenunjukan bahwa manajemenpermintaan sudahCUKUP/SEDANG diupayakandalam rantai pasok.

2. Dari hasil defuzifikasi (penegasan)pada faktor kunci HubunganKerjsama didapat nilai hasil tegas(Crisp) sebesar 80.6, artinyamenunjukan bahwa manajemenTwo Party Relationship sudahBAIK diupayakan dalam rantaipasok.

3. Dari hasil defuzifikasi (penegasan)pada faktor kunci ManajemenPasokan didapat nilai hasil tegas(Crisp) sebesar 83.1, artinyamenunjukan bahwa manajemen


20

permintaan sudah BAIKdiupayakan dalam rantai pasok.

4. Dari hasil defuzifikasi (penegasan)pada faktor kunci Manajemenpersediaan didapat nilai hasil tegas(Crisp) sebesar 83, artinyamenunjukan bahwa manajemenpersediaan sudah BAIKdiupayakan dalam rantai pasok.

5. Dari hasil defuzifikasi (penegasan)pada faktor kunci ManajemenPengembangan Produk Wisatadidapat nilai hasil tegas (Crisp)sebesar 84.7, artinya menunjukanbahwa manajemen permintaansudah BAIK diupayakan dalamrantai pasok.

6. Dari hasil defuzifikasi (penegasan)pada faktor kunci koordinasi rantaipasok wisata didapat nilai hasiltegas (Crisp) sebesar 83.4, artinyamenunjukan bahwa manajemenkoordinasi rantai pasok pariwisatasudah BAIK diupayakan dalamrantai pasok.

7. Dari hasil defuzifikasi (penegasan)pada faktor kunci ManajemenInformation Technology didapatnilai hasil tegas (Crisp) sebesar82.6, artinya menunjukan bahwaInformation Technology sudahBAIK diupayakan dalam rantaipasok.

Struktur rantai pasok pariwisata(Tourism Supply Chain) di kotaBandung, yang ditampilkan dalampenelitian ini supaya berjalan denganbaik maka dapat di kelola denganupaya-upaya tujuh kunci manajemenrantai pasok pariwisata (TourismSupply Chain Management/TSCM).Secara keseluruhan hasil defuzifikasike tujuh manajemen rantai pasokpariwista (TSC) mendapat nilaisebesar 83.5, artinya menunjukanbahwa manajen TSC di kotaBandung sudah BAIK.

Saran-saranBeberapa saran dan masukan

berdasarkan hasil penelitian ini, yaitu :1. Bagi pelaku usaha pariwisata

Untuk lebih meningkatkan efisiensidan efektivitas dalam layananproduk dan jasa yang diberikanterhadap konsumen perlu diperhatikan beberapa hal sebagaiberikut :

• Pemberdayaan dan peningkatansumber daya manusia yangberkompeten dalam bidangteknologi informasi, gunamenangkap peluang kemajuan dibidang IT yang saat ini sedangberkembang pesat. Dari hasilpenelitian indikator TSC di bidangSDM-IT didapat nilai dibawah rata-rata dari indikator rantai pasoklainnya.

• Manajemen permintaan supayamendapat perhatian utamamenyangkut indikasi daripemasaran wisata, perencanaantarget kunjungan wisata, danpelayanan order wisata. Dari hasilpenelitian, indikator TSC di bidangperencanaan tersebut didapat nilaidibawah rata-rata dari nilaiindikator rantai pasok lainnya.

• Lebih meningkatkan hubungankerjasama dibidang pariwisatadengan komponen wisata lainnyabaik dengan usaha sejenismaupun berbeda. Dari hasilpenelitian, indikator TSC di bidangkerjasama didapat nilai dibawahrata-rata dari nilai indikator rantaipasok lainnya.

2. Bagi Dinas Kebudayaan danPariwisata Kota Bandung

• Dari gambaran struktur tipikal TSCdalam penelitian ini di harapkanpemerintah setempat melalui dinaspariwisata dapat memberikandukungan yang berkelanjutanmulai dari rantai hulu (upstream)sampai ke hilir (down stream) pada


21

rantai pasok pariwisata di kotaBandung.

• Lebih memberikan perhatiandalam pembinaan terhadap parapemasok atau supplier pariwisata.Dari hasil penelitian, indikator TSCyaitu koordinasi, dukungan danpembinaan dari pemerintahterhadap para pemasok dantersedianya pasokan mendapatnilai dibawah rata-rata dari nilaiindikator rantai pasok lainnya.

DAFTAR PUSTAKA

Haiyan Song, “Tourism Supply ChainManagement - First edition”, byRoutledge – Taylor & FrancisGrooup, 2 Park Square, MiltonPark, Abingdon, OX14 4RN,London & New York, published2012.

Jay Heizer, Barry Render,“Manajemen Operasi,Manajemen Keberlangsungandan Rantai Pasok”, Edisisebelas, Salemba Empat,Jakarta 2015.

By Biplab Roy, Al Mamun & BaponChandra Kuri, “SustainableTourism Supply ChainManagement for TourismIndustry in Bangladesh”, GlobalJournal of Management andBusiness Research: RealEstate, Event & Tourism,Management University ofDhaka, Bangladesh 2015.

Richard Tapper, “Tourism SupplyChain – Report of a DeskResearch Project For TheTravel Foundation”,Environment Business &Development Group and LeedsMetropolitan University 2005.

Supalak Akkaranggoon, “AnExamination Of Hotel FoodSupply Chain in South WestEngland”, University of Exceteras a thesis for the degree ofDoctor of Philosophy inManagement Studies, 2010.

Clement K. Odoom, “Logistic &Supply Chain Management inthe Hotel Industry ; impact onhotel performance in servicedelivery”, University of Nevada,Las Vegas 2012.

Gabriela Tigu1 and Bogdan Calaretu,“Supply Chain ManagementPerformance in TourismContinental Hotels ChainCase”, The BucharestUniversity of Economic Studies,Romania 2013.

Fatemeh Yahyazadeh dan HashemOmrani, “Evaluate SupplyChain Management and itsimpact on service qualitymanagement in tourismindustry”, DepartemenManajemen Industri, IslamicAzad University, Mahabad, Iran2015.

Xinyan Zhang, Haiyan Song, GeorgeQ. Huang “Progress in TourismManagement - Tourism supplychain management: A newresearch agenda”, journalhomepage:www.elsevier.com/locate/tourman, 2008.

Sri Kusuma dewi, Hari Purnomo,“Aplikasi Logika Fuzzy UntukMendukung Keputusan”, Edisidua, Graha Ilmu, Yogyakarta2013.

JLSCM,“Journal of Logistics andSupply Chain Management”,Volume 2, Number 2,


22

Department of IndustrialEngineering, University ofSurabaya and Asosiasi LogistikIndonesia, Surabaya 2009.

Pemerintah Kota Bandung, “ProfileDinas Kebudayaan danPariwisata Kota Bandung”,Disbudpar Kota Bandung 2015.

Afif Fawa Idul Fata, “AnalisisPengaruh Information Sharingdan Information QualityTerhadap Implementasi SCMGuna MeningkatkanProduktivitas Pada PT. XYZKarawang Jawa Barat”, KaryaTulis Tesis Tesis ProgramMagister Teknik Industri,Universitas Pasundan,Bandung 2016.

Aris Muthohar, Yuniarsi Rahayu,“Implementation of FuzzyMamdani Method for NursePerformance Evaluation”,Applied Intelligent System,Vol.1, No. 1, Jurusan TeknikInformatika, Universitas DianNuswantoro, Semarang 2016.

Dian Tri Wiyanti , B. Very Christioko,“PENERAPAN FUZZY LOGICPADA SISTEM PENDUKUNGPENENTUAN LOYALCUSTOMER”, JurusanTeknologi Informasi, FTIK,Universitas Semarang 2014.

analisis rantai pasok pariwisata (tourism supply …

Documents