METODOLOGI PENELITIAN

Transkripsi

1 III. METODOLOGI PENELITIAN A. KERANGKA PEMIKIRAN Kualitas CPO yang dihasilkan pabrik merupakan integrasi dan keterkaitan antara seluruh bagian yang terlibat di kebun, pengangkutan, pabrik maupun kegiatan penimbunan. Keempat elemen tersebut merupakan mata rantai dari elemen rantai pasokan CPO. Dalam penelitian yang dilakukan, manajemen risiko diterapkan dalam setiap aliran kegiatan operasional dalam rangka produksi CPO. Risiko terhadap kualitas CPO berkembang sepanjang waktu. Kompleksitas terhadap tingkat produksi CPO dan fluktuasinya nilai ALB terhadap CPO yang dihasilkan menyebabkan sistem rantai pasokan CPO tidak bisa dilihat hanya dalam satu sudut pandang (parsial) melainkan harus dilihat dalam pandangan holistik. Masing-masing mata rantai (faktor) elemen rantai pasok saling mempengaruhi terhadap hasil akhir kualitas CPO yang dihasilkan (Gambar 11). Pascapanen Penimbunan Kualitas CPO Transportasi Pengolahan Gambar 11. Keterkaitan antar entitas rantai pasokan CPO terhadap kualitas CPO yang dihasilkan Identifikasi variabel kunci kualitas CPO dalam rantai pasokan dilakukan dengan mengembangkan model ERM IFAT yang dikembangkan COSO of United States (2004). Dalam metode ini risiko didefinisikan sebagai segala kejadian (events) yang memiliki peluang kemungkinan terjadi (likelihood) dan memiliki dampak negatif (impact) terhadap pencapaian tujuan atau sasaran (objectives). Sasaran dalam penelitian direpresentasikan melalui RKAP yang ditetapkan oleh perusahaan. RKAP (Rencana Kerja Anggaran Produksi) merupakan suatu target pencapaian yang ditetapkan perusahaan terhadap unit usaha tertentu berdasarkan data pencapaian historis dan sumberdaya yang ada. Sehingga, jika realisasi produksi dibawah standar RKAP, dapat ditarik benang merah bahwa terdapat risiko yang menghambat pencapaian tujuan perusahaan tersebut. Pendekatan SD dikembangkan Forrester (1961) dalam Sterman (2000) merupakan metodologi yang berangkat dari paradigma berpikir sistemik untuk melihat keterkaitan antar elemen rantai pasok terhadap kualitas CPO yang dihasilkan. Pengembangan sistem dinamik penilaian risiko mutu CPO dalam pabrik dalam rangka meningkatkan kemampuan manajemen melihat perilaku dinamik yang mempengaruhi keragaman mutu CPO dalam pasokan di masa mendatang dengan 19

2 bantuan simulasi komputer. Simulasi membantu melihat efektifitas rumusan kebijakan sebelum rumusan tersebut diujicobakan dalam kondisi yang sesungguhnya. Skema kerangka pemikiran digambarkan seperti pada Gambar 12. Gambar 12. Kerangka pemikiran penelitian B. TAHAPAN PEMODELAN SISTEM DINAMIK Tahapan pemodelan SD dalam penelitian ini mengacu model tahapan yang dikembangkan oleh Sterman (2000). Penulis menguraikan tahapan pemodelan menjadi dua bagian, yaitu aspek konseptual dan aspek teknis. Bagian konseptual merupakan masukan dari strukturisasi sistem yang telah difiltrasi. Alur pemodelan seperti ditunjukkan pada Gambar 13. Gambar 13. Alur tahapan pemodelan 20

3 1. Pemilihan Tema dan Identifikasi Variabel Kunci Pemilihan tema dan penentuan variabel kunci merupakan bagian dari perumusan masalah penelitian. Tahap ini merupakan tahapan penting agar permasalahan yang dikaji dan batasan-batasan sistemnya jelas. Tema yang dipilih adalah penilaian risiko mutu minyak sawit kasar (CPO) dalam rantai pasokannya bertujuan untuk meningkatkan kualitas CPO pada bulan atau periode mendatang. Selanjutnya menentukan variabel kunci sebagai parameter utama penilaian perilaku dinamik yang mempengaruhi keragaman mutu CPO dalam hal yang dibahas adalah produksi CPO dan kadar asam lemak bebas (ALB) nya di PKS Adolina. 2. Membangun Diagram Kausal dan Diagram Alir Perancangan konsep model dinamik berawal dari informasi historis atau pola hipotesis setiap variabel kunci untuk menggambarkan perilaku persoalan sebagai dasar rujukan. Dasar rujukan diwakili oleh pola perilaku suatu kumpulan variabel-variabel mencakup beberapa aspek yang berhubungan dengan perilaku persoalan. Pola perilaku rujukan membantu memperkuat hipotesis dinamis yang dinyatakan sebelumnya berdasarkan pengamatan dunia nyata, penelitian sebelumnya dan data-data yang terkait. Hipotesis dinamis adalah suatu pernyataan mengenai struktur baik yang dianggap memiliki kemampuan untuk mempengaruhi perilaku masalah. Membangun struktur model untuk memudahkan secara visual bagi pengguna model dalam memahami dan menangkap hipotesis dinamis yang dimaksud dengan menggunakan alat CLD. Struktur model dilanjutkan dengan membangun diagram alir dengan alat SFD sebagai bahasa bersama pemodelan SD. Penentuan variabel atau parameter yang akan dijadikan stock (akumulasi) dan flow (aliran yang dapat mengubah nilai stock). 3. Formulasi Model Simulasi Tahap formulasi model simulasi menggunakan alat bantu program komputer Powersim. Model simulasi agar dapat dijalankan harus lengkap dengan persamaan matematis yang benar, parameter dan penentuan kondisi nilai awal. Evaluasi model menggunakan metode integrasi algoritma euler (fixed step) dan satuan waktunya (time step) satu dan beberapa kondisi 30 da (hari). Metode integrasi euler adalah metode standar untuk komponen baru yang melaksanakan satu langkah pada setiap time step. Powersim pertama kali menghitung nilai awal untuk mengukur stock dan aliran sebuah flow. Kemudian flow digunakan untuk memperbaharui stock tersebut. Nilai baru stock digunakan kembali untuk menghitung dan seterusnya seiring dengan perubahan waktu secara berulang-ulang. 4. Verifikasi dan Validasi Model Verifikasi model adalah pembuktian bahwa model komputer yang telah disusun pada tahap sebelumnya mampu melakukan simulasi dari model abstrak yang dikaji (Eriyatno, 2003). Dalam pengertian lain, verifikasi adalah sebuah proses untuk meyakinkan bahwa program komputer yang dibuat beserta penerapannya benar. Cara yang dilakukan adalah menguji sejauh mana program komputer yang dibuat telah menunjukkan perilaku dan respon yang sesuai dengan tujuan dari model. Validasi adalah usaha penyimpulan apakah model sistem tersebut merupakan perwakilan yang sah dari realitas yang dikaji, sehingga dapat menghasilkan kesimpulan yang meyakinkan. Dalam pengertian lain, validasi adalah substansi bahwa model yang dikomputerisasikan dalam lingkup aplikasinya memiliki kisaran akurasi yang memuaskan dan konsisten dengan maksud dari penerapan model. Dalam proses pemodelan validasi dan verifikasi dilakukan untuk setiap tahap 21

4 pemodelan yaitu validasi terhadap model konseptual, verifikasi terhadap model komputer dan validasi operasional serta validitas data. Teknik validasi yang digunakan pada studi ini meliputi validasi struktur dilihat dari bangunan teori dan perilaku reproduksi. Validasi kinerja dilakukan dengan melihat kinerja keluaran model dengan keluaran model dunia nyata dengan uji kondisi ekstrim, pemeriksaan konsistensi unit analisis dan pemeriksaan konsistensi data secara statistik (Muhammadi et.al, 2001). Uji validitas teoritis artinya bahwa model yang dibangun valid karena didukung teori yang diadopsi. Uji kondisi ekstrim yaitu pengujian terhadap salah satu variabel yang dirubah nilainya secara ekstrim. Pemeriksaan konsistensi unit analisis keseluruhan interaksi dari unsur-unsur yang menyusun sistem dengan memeriksa persamaan Powersim. Pemeriksaan konsistensi keluaran model untuk mengetahui sejauhmana kinerja model sesuai dengan kinerja sistem aslinya, Prosedurnya dengan mengeluarkan nilai hasil simulasi variabel utama dengan membandingkannya dengan pola perilaku data aktual. Uji statistik dilakukan setelah secara visual meyakinkan dengan mengecek nilai error antara data simulasi dan data aktual dalam batas deviasi yang diperkenankan antara 5-10%. Ukuran relatif untuk menentukan nilai mean error dari nilai absolute percentage error (APE) yang didefinisikan dengan persamaan berikut (Makridakis et.al, 1991). dengan n X t F t = jumlah data observasi = nilai data aktual = nilai data simulasi 5. Sensitivitas Sensitivitas berarti respon model terhadap stimulus yang ditujukan dengan perubahan atau kinerja model. Tujuan utama analisis ini adalah untuk mengetahui variabel keputusan yang cukup penting (leverage point) untuk ditelaah lebih lanjut pada aplikasi model. Metode umum yang digunakan adalah skenario terbaik-terburuk (Sterman, 2000). Jenis uji sensitivitas yang dilakukan pada penelitian ini berupa intervensi fungsional. Intervensi fungsional, yaitu intervensi terhadap parameter tertentu atau kombinasinya. Intervensi ini setiap perubahan nilai parameter atau variabel (dinaikkan atau dikurangkan 10%) akan memperlihatkan kinerja model yang berbeda terhadap nilai parameter utama. 6. Skenario Kebijakan Kebijakan adalah aturan umum bagaimana status keputusan dibuat berdasar pada informasi yang tersedia. Setiap kebijakan memiliki empat komponen yaitu kondisi saat ini (aktual) dan yang diinginkan, kecepatan tanggapan dan tindakan perbaikan (Forrester, 1961 dalam Lyneis, 1980). Kecepatan tanggap dalam studi ini menggunakan matrik yang terdiri dari tiga pilihan pengaturan parameter atau analisis sensitivitas, yaitu agresif, moderat dan lambat (Lyneis, 1980). Rentang waktu yang digunakan adalah periode lima bulan (Mei - September 2011). Rentangan selama lima bulan merupakan rujukan yang digunakan manajemen PKS Adolina untuk bahan proyeksi kebijakan (RKAP) setelah mengevaluasi risiko mutu CPO selama enam belas bulan sebelumnya (Januari April 2011). 22

5 C. TATA LAKSANA 1. Pengumpulan Data Pengumpulan data meliputi data kuantitatif dan kualitatif dalam bentuk data sekunder maupun data primer. Akuisisi pengetahuan untuk mendapatkan data kualitatif melalui teknik wawancara mendalam (depth interview). Pedoman wawancara dan kuesioner mengacu pada model ERM - IFAT (Enterprise Risk Management Integrated Framework and Application Techniques) yang dikembangkan oleh COSO of United States (2004). Responden wawancara dan kuesioner ini merupakan staf dan karyawan PKS Adolina bidang Pengolahan dan Teknik, staf dan karyawan PKS Adolina bidang Tanaman serta Dr. Donald Siahaan beserta staf dalam Pusat Penelitian Kelapa Sawit bidang PAHAM. Pengamatan langsung (observasi) dan dokumentasi bisnis juga dilakukan untuk mendukung hasil wawancara. Ketiga teknik pengumpulan data ini diupayakan dapat menggali kekayaan informasi kualitatif untuk membentuk basis data mental atau peta kognitif pemodel. Data kuantitatif berupa data sekunder untuk mengestimasi nilai paramater yang diperoleh dari laporan manajemen perusahaan dalam periode waktu tertentu untuk menggambarkan pola perilaku suatu variabel yang diamati pada industri CPO. Data yang tidak tersedia, pemodel mengestimasinya melalui informasi kualitatif dan kuantitatif yang diperoleh dari wawancara manajemen dan tinjauan pustaka (artikel,jurnal ilmiah, buku acuan dan internet). 2. Pengolahan Data Analisis model dinamik menggunakan analisis simulasi sistem dinamik yang diolah dengan menggunakan perangkat lunak Powersim Studio Analisis sebaran data parameter menggunakan uji distribusi probabilitas yang diolah dengan perangkat lunak StatFit. Estimasi nilai parameter menggunakan plot data analisis regresi dan fungsi-fungsi statistik diolah dengan perangkat lunak Minitab 14, serta Microsoft Excel untuk mengolah beragam fungsi aritmatika dasar. 3. Tempat Dan Waktu Penelitian Dalam penelitian ini ditentukan batasan sistem yang dikaji (system boundary), yaitu sistem manajemen risiko dalam rantai pasokan pada industri CPO yang beroperasi di Sumatera Utara. Industri CPO yang dikaji merupakan pelaku yang dianggap memiliki kredibilitas sebagai best practices dalam usahanya dalam meminimumkan risiko penurunan mutu dalam produk sawit yang dihasilkan, yaitu PT. Perkebunan Nusantara IV Unit Usaha Adolina. Lingkup jenis produk yang diamati adalah minyak sawit kasar (CPO). Hal tersebut ditentukan berdasarkan kompetensi bisnis dan produk utama yang dikembangkan oleh perusahaan tersebut. Pengambilan data-data pendukung penelitian juga diperoleh dari Pusat Penelitian Kelapa Sawit (PPKS) Medan. Penelitian ini dilakukan pada periode April sampai dengan Juni

6 IV. GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN A. SEJARAH PERUSAHAAN Pabrik Kelapa Sawit Unit Usaha Adolina didirikan oleh Pemerintah Belanda sejak tahun 1926 dengan nama NV Cultuur Maatschappy Onderneming (NV CMO) yang bergerak dalam budidaya tembakau. Pada tahun 1938 budidaya tembakau dirubah menjadi kelapa sawit dan karet dengan nama NV Serdang Cultuur Maatschappy (SCM). Sejak tahun 1973, budidaya karet diganti menjadi kakao, sedangkan kelapa sawit tetap dipertahankan. Pada tahun 1942, PKS Adolina diambil alih oleh pemerintah Jepang dan diambil kembali oleh pemerintah Belanda pada tahun 1946 dengan nama tetap NV SCM. Pada tahun 1958, perusahaan ini diambil alih oleh pemerintah Republik Indonesia dengan nama Perusahaan Perkebunan Negara (PPN). Nama PPN diganti menjadi PPN baru SUMUT V tahun Pada tahun 1963 PPN Baru SUMUT V dipisah menjadi dua kesatuan yaitu: 1. PPN Karet III Kebun Adolina Hulu, Kantor Kesatuan di Pabatu. 2. PPN Aneka Tanaman II Kebun Adolina Hilir, Kantor Kesatuan di Pabatu. Pada tahun 1968 PPN Antan II diganti menjadi PNP VI, dengan penggabungan kembali PPN Karet III Kebun Adolina Hulu dengan PPN Aneka Tanaman II Kebun Adolina Hilir, lalu pada tahun 1978 PNP VI diubah menjadi bentuk Persero dengan nama PT Perkebunan VI (Persero). Tahun 1994 PTP VI, PTP VII, dan PTP VIII digabung dan dipimpin oleh Direktur Utama PTP VII. Sejak tanggal 11 Maret 1996 sampai dengan saat ini gabungan PTP VI, PTP VII, dan PTP VIII diberi nama PT Perkebunan Nusantara IV (Persero). Unit usaha Adolina merupakan salah satu unit usaha dari PT Perkebunan Nusantara IV (Persero) dan merupakan Badan Usaha Milik Negara (BUMN). B. LETAK GEOGRAFIS Peta lokasi geografis PT. Perkebunan Nusantara IV Unit Adolina seperti disajikan pada Gambar 14. PKS Unit Adolina Gambar 14. Peta lokasi geografis PKS Adolina 24

7 Sesuai surat keputusan Direksi PT Perkebunan Nusantara IV (Persero) Nomor: 04.13/Kpts/org/93/XII/1998 tanggal 17 Desember 1998 memutuskan terhitung mulai tanggal 1 Januari 1999 melebur Kebun Bangun Purba dan merubah statusnya menjadi Afdeling Unit Kebun Adolina. Unit Kebun Adolina berada di Kabupaten Serdang Bedagai tepatnya di pinggiran jalan raya Medan Pematang Siantar dengan jarak ± 38 km dari kota Medan. Dikelilingi oleh 21 desa, berada di enam Kecamatan yaitu, Perbaungan, Pantai Cermin, Pegajahan (berada di Kabupaten Serdang Bedagai), Galang, Bangun Purba dan STM Hilir, dengan ketinggian ± 15 meter di atas permukaan laut. C. LUAS AREAL PRODUKSI Luas areal HGU Unit Usaha Adolina seluas 8.965,69 Ha, dibagi menjadi 3 bagian yaitu kelapa sawit = Ha, Kakao = 150 Ha, dan lain lain = 471,69 Ha (emplasmen, pondok,bibitan, pabrik, dll). Sesuai Surat Keputusan Direksi Nomor: 04.12/Kpts/71/XII/2009 tentang rasionalisasi areal, Unit Usaha Adolina dari 14 afdeling dibagi menjadi 9 (Sembilan) afdeling, yaitu 9 afdeling yang hanya terdiri dari tanaman kelapa sawit. Produksi tandan buah segar (TBS) kelapa sawit diolah di Pabrik Kelapa Sawit (PKS) yang dimiliki oleh Unit Usaha Adolina sendiri. PKS ini didirikan pada tahun 1956 dan direnovasi pada tahun Realisasi produksi pada tahun 2010 untuk kelapa sawit (TBS) = ,200 ton. Dengan capaian rendemen minyak sawit 24,17 % dan inti sawit 5,11%. D. STRUKTUR ORGANISASI Diagram struktur organisasi perusahaan terdapat pada Lampiran 1. Tugas dan tanggung jawab setiap anggota adalah sebagai berikut : 1. Manajer Unit a. Memimpin dan mengelola seluruh sektor produksi dan pemakaian biaya yang ada di perusahaan berpedoman kepada kebijakan perusahaan. b. Menyusun dan melaksanakan kebijakan umum kebun, sesuai dengan pedoman dan instruksi kerja direksi. c. Mengkoordinir penyusunan anggaran belanja tahunan perkebunan. d. Menjaga rahasia perkebunan. e. Bertanggung jawab kepada pimpinan perusahaan. 2. Kepala Dinas Tanaman Kepala Dinas Tanaman merupakan wakil Manajer Unit dalam pengelolaan di bidang tanaman yang dibantu oleh Asisten Tanaman. a. Membuat dan menyusun rencana kerja tahunan atau bulanan yang meliputi target produksi tandan tahunan dan bulanan. b. Rencana panen, pemeliharaan, rehabilitasi dan lain lain. c. Rencana penyediaan tenaga kerja bagi jenis pekerjaan di tiap tiap afdeling. d. Rencana penyediaan alat, pupuk obat, dan pemberantas hama. e. Bertanggung jawab kepada Manajer Unit. f. Mengkoordinasi kerja Asisten Tanaman. 3. Kepala Dinas Teknik & Pengolahan Kepala Dinas Teknik dan Pengolahan merupakan wakil Manajer Unit dalam pengelolaan di bidang teknik yang dibantu oleh Asisten Teknik dan Pengolahan. a. Mengkoordinasi kerja Asisten Teknik dan Pengolahan. 25

8 b. Menyusun dan merencanakan segala kegiatan di bidang teknik, bagian pengolahan dan laboratorium. c. Menyusun perencanaan penyediaan bahan bahan untuk bagian teknik pengolahan. d. Bertanggung jawab terhadap Manajer Unit. 4. Kepala Dinas Tata Usaha Kepala Dinas Tata Usaha merupakan wakil Manajer Unit dalam bidang administrasi yang dibantu oleh Asisten Administrasi atau Asisten Tata Usaha. a. Mengkoordinir segala kegiatan di bidang administrasi. b. Mengkoordinir segala pembayaran dan penyediaan barang barang. c. Menyusun rencana anggaran belanja tahunan. d. Menyusun daftar gaji, memeriksa dan meneliti keluar masuknya barang dari gudang. e. Bertanggung jawab kepada Manajer Unit. 5. Asisten SDM dan Umum Asisten SDM dan Umum merupakan wakil Manajer Unit dalam bidang pengelolaan SDM dan penerimaan tenaga kerja. a. Melakukan pengawasan dan penerimaan tenaga kerja berpedoman kepada standar yang ditetapkan direksi. b. Mengkoordinir kegiatan dalam meningkatkan kesejahteraan karyawan. c. Menjaga hubungan baik dan kekeluargaan antar karyawan. d. Menjaga hubungan baik dengan semua pihak di dalam dan di luar perusahaan. e. Bertanggung jawab kepada Manajer Unit. 6. Perwira Pengaman (Pa Pam) Perwira pengaman (Pa Pam) membantu Manajer Unit dengan memimpin bagian pengamanan dibantu satuan keamanan. a. Mengkoordinir segala kegiatan penjagaan keamanan dan ketertiban pabrik dan perkebunan. b. Menjaga keamanan informasi dan investasi perusahaan. c. Mengatur dan memberikan instruksi kepada satuan keamanan pabrik dan perkebunan. d. Bertanggung jawab kepada Manajer Unit. 7. Asisten Afdeling Asisten Afdeling membantu Kepala Dinas Tanaman dengan memimpin kegiatan di afdeling dibantu oleh mandor dan krani. a. Memimpin segala kegiatan di afdeling sesuai dengan petunjuk Kepala Dinas Tanaman dan Manajer Unit. b. Mengawasi produksi hasil panen di lapangan. c. Bertanggung jawab kepada Kepala Dinas Tanaman. 8. Asisten Teknik dan Pengolahan Asisten Pengolahan membantu Kepala Dinas Pengolahan dengan mengawasi segala kegiatan di bidang pengolahan bahan baku dan memimpin segala kegiatan di bengkel umum yang dibantu dengan mandor. a. Memimpin segala kegiatan di pabrik sesuai dengan petunjuk Kepala Dinas Pengolahan dan Manajer Unit. b. Mengawasi kelancaran jalannya proses pengolahan bahan baku. c. Bertanggung jawab kepada Kepala Dinas Teknik dan Pengolahan. 9. Asisten Teknik Sipil Asisten Teknik Sipil membantu Kepala Dinas Teknik dengan memimpin segala kegiatan transportasi dan tata letak pabrik yang dibantu oleh mandor. 26

9 a. Mengkoordinir pemakaian kendaraan bermotor/ traktor. b. Mengawasi pemeliharaan kendaraan bermotor/ traktor c. Mengawasi pemeliharaan bangunan kantor dan pabrik. d. Bertanggung jawab kepada Kepala Dinas Teknik. 10. Asisten Tata Usaha Asisten Tata Usaha membantu Kepala Dinas Tata Usaha dalam bidang tata usaha. a. Mengkoordinir segala kegiatan di bidang tata usaha dengan petunjuk Kepala Dinas Tata Usaha. b. Bertanggung jawab kepada Kepala Dinas Tata Usaha. E. KETENAGAKERJAAN & SISTEM MANAJEMEN KESELAMATAN DAN KESEHATAN KERJA (SMK 3) Jumlah seluruh tenaga kerja di Unit usaha Adolina s/d Mei 2010 adalah berjumlah orang, dengan 19 karyawan pimpinan, 1612 karyawan pelaksana dan 11 orang karyawan honor. Pengawasan pengendalian dan perlindungan Keselamatan dan Kesehatan Kerja PT Perkebunan Nusantara IV (Persero) menjamin terciptanya tempat kerja yang aman, efisien, produktif, dan efektif di seluruh bagian dan unit-unit usaha dengan memenuhi peraturan dan perundangundangan Keselamatan dan Kesehatan Kerja secara berkesinambungan dan terpelihara. Pengawasan, pegendalian, dan perlindungan Keselamatan dan Kesehatan Kerja dimaksud dilakukan dengan: 1. Meminimalisasi potensi bahaya dengan menjaga dan mempertahankan sistem pengawasan dan perawatan kesiapan, lingkungan, dan tata cara pelaksanaan kerja karyawan. 2. Memakai/ mempergunakan alat pelindung diri (APD) di lokasi kerja yang berpotensi menimbulkan kecelakaan dan penyakit akibat kerja. 3. Memastikan bahwa sistem manajemen K3 dipatuhi dan dilaksanakan sesuai kebijakan dan prosedur serta instruksi kerja yang telah ditetapkan. F. SISTEM MANAJEMEN MUTU (ISO ) DAN SISTEM MANAJEMEN LINGKUNGAN (ISO ) Dalam upaya meningkatkan pengelolaan perusahaan ke arah yang lebih baik, maka manajemen PT Perkebunan Nusantara IV (Persero) memutuskan untuk menerapkan Sistem Manajemen dan Lingkungan secara terintegrasi. Tujuan penerapan ISO dan ISO adalah untuk memastikan tercapainya komitmen mutu dan lingkungan serta memberikan kepuasan kepada pihak pihak yang berkepentingan dan di sisi lain tetap dapat memberikan manfaat bagi lingkungan. Sistem manajemen mutu dan lingkungan merupakan sistem manajemen perusahaan yang dipakai sebagai acuan bagi semua aspek kegiatan dan diterapkan mulai dari kegiatan penerimaan bahan baku, spare parts, proses pengolahan, penanganan limbah, kepuasan pelanggan, dan pengelolaan lingkungan. 27

10 G. JAM KERJA Jam kerja yang berlaku pada PT Perkebunan Nusantara IV Unit Adolina dibagi atas dua bagian, yaitu : a. Bagian Kantor Untuk bagian ini hanya ada 1 shift dengan 7 jam per hari dan 40 jam per minggu adalah sebagai berikut: Hari Senin s/d Kamis Pukul : kerja aktif Pukul : istirahat Pukul : kerja aktif Hari Jumat Pukul Pukul Pukul : kerja aktif : istirahat : kerja aktif Hari Sabtu Pukul Pukul Pukul : kerja aktif : istirahat : kerja aktif b. Bagian Pabrik Adapun jumlah operator yang dibutuhkan dalam satu shift seperti disajikan pada Tabel 2. Tabel 2. Jumlah pekerja dalam satu shift di PKS Unit Adolina No. Stasiun Jumlah Tenaga Kerja Jumlah Shift 1 Penerimaan TBS Rebusan Thresher Hoisting Crane Pressan Klarifikasi Refericarfing & Kernel Boiler Operator Pembantu Operator 9 Kamar Mesin Water Treatment Laboratorium Limbah 2 2 Sumber: PKS Unit Adolina, Untuk bagian pabrik pekerja dibagi atas dua shift, yaitu : Shift I (Pukul ) Shift II (Pukul bahan baku habis) 28

11 H. SISTEM PENGUPAHAN Pembagian upah/ gaji karyawan PT Perkebunan Nusantara IV Unit Adolina dilakukan 2 kali setiap bulannya yaitu Remisi II yang disebut sebagai gajian besar dan Remisi I yang biasa disebut dengan gajian kecil. Jumlah upah/ gaji yang diberikan kepada karyawan disesuaikan dengan golongan (I A s/d IV D). Selain gaji bulanan, karyawan juga mendapat upah lembur dihitung luar jam kerja ditambah dengan setiap karyawan juga mendapat 15 kg beras setiap kali gajian. Untuk meningkatkan kesejahteraan karyawan, perusahaan juga menyediakan fasilitas seperti: Perumahan untuk setiap karyawan pimpinan dan karyawan pelaksana yang berada di lokasi perkebunan disekitar pabrik. Air dan listrik untuk keperluan rumah tangga. Tunjangan keselamatan kerja, duka cita dan tunjangan hariannya. Rumah sakit yang memberikan pelayanan kesehatan bagi karyawan. Tempat penitipan bayi. Sarana pendidikan/ sekolah gratis bagi anak karyawan. Tempat ibadah disekitar perumahan karyawan. Sarana olahraga. Transportasi. 29

12 V. STRUKTURISASI SISTEM A. DESKRIPSI PENILAIAN RISIKO MUTU CPO Sumber-sumber risiko penurunan mutu pada rantai pasok minyak sawit kasar dapat diidentifikasi berdasarkan tahapan-tahapan mulai dari panen sampai dengan penimbunan di tangki timbun pabrik. Setiap kegiatan rantai pasok mempunyai potensi risiko penurunan mutu tetapi mempunyai tingkat risiko yang berbeda-beda. Model yang nantinya dikembangkan ini akan mempelajari perilaku dinamik faktor-faktor yang menyebabkan keragaman mutu minyak sawit kasar yang dihasilkan. Mata rantai dari empat elemen utama rantai pasokan minyak sawit kasar, yaitu kegiatan pasca-panen, transportasi panen, pengolahan di pabrik dan penimbunan minyak sawit kasar di tangki timbun pabrik menjadi faktor utama penyebab keragaman mutu minyak sawit kasar. Kegiatan-kegiatan pokok ini akan dipandang dalam satu pandangan sistem yang terintegrasi yang perlu dikelola untuk mengurangi terjadinya risiko dalam aktivitasnya. 1. Kegiatan Pasca-panen Kegiatan pasca-panen dalam penelitian ini merupakan kegiatan yang dilakukan setelah proses pemotongan tandan buah segar di setiap areal panen sampai tandan buah segar tepat akan diangkut ke pabrik untuk diolah. Pasca-panen sebagai faktor risiko dapat dinilai berdasarkan beberapa aktivitas yang berpengaruh seperti cara panen, jumlah dan lokasi panen, keterampilan pekerja panenm lama penumpukan di Tempat Pengumpulan Hasil (TPH) dan pengawasan panen serta jumlah tandan buah segar restan dengan penjelasan sebagai berikut. Cara panen adalah prosedur panen yang meliputi penentuan buah matang panen dan proses memanen buah dari pohon. Jumlah panen adalah jumlah panen pada area yang ditetapkan untuk dipanen pada hari tertentu dan digilir sesuai dengan aturan panen yang digunakan perusahaan. Keterampilan pekerja panen adalah kemampuan pekerja dalam melakukan panen sehingga tidak salah dalam memotong buah yang layak panen dan tidak menyebabkan luka pada buah. Waktu penumpukan di TPH adalah waktu yang terjadi mulai dari tandan buah segar dipanen, ditumpuk pada TPH dan siap diangkut dengan truk. Tandan buah segar yang telah dipanen akan mengalami peningkatan kadar asam lemak bebas seiring dengan lama waktu menunggu sebelum di proses. Pengawasan panen adalah kegiatan memantau kegiatan panen oleh pengawas sehingga proses panen dapat dilakukan dengan baik sesuai dengan prosedur baku. Tandan buah segar (TBS) restan adalah buah yang telah dipanen dari pokok yang tidak langsung diolah (>1x24 jam) ke pabrik dalam kenyataannya di lapangan. 2. Kegiatan Transportasi Panen Merupakan proses pengangkutan seluruh hasil panen tandan buah segar ke dalam pabrik untuk diolah. Transportasi hasil panen tandan buah segar dari lokasi TPH ke pabrik dapat dipengaruhi oleh beberapa aktivitas dalam kaitannya terhadap penurunan mutu minyak sawit kasar yang dihasilkan yaitu kondisi jalan, ketersediaan truk dan trip, waktu angkut serta pemuatan dan pembongkaran dengan penjelasan sebagai berikut : 30

13 Kondisi jalan di lokasi panen merupakan infrastruktur yang mempengaruhi kegiatan transportasi tandan buah segar hasil panen. Kondisi jalan yang kurang baik bisa menyebabkan goncangan buah di dalam truk yang bisa menimbulkan luka akibat gesekan. Ketersediaan truk dan trip adalah jumlah truk dan trip yang diperlukan untuk mendukung kegiatan transportasi tandan buah segar dari kebun ke pabrik. Jumlah truk dan trip yang tidak sesuai dengan kebutuhan akan memicu terjadinya penundaan transportasi dan berdampak pada peningkatan kadar asam lemak bebas tandan buah segar yang telah ditumpuk di TPH. Waktu angkut adalah waktu yang dibutuhkan untuk mengangkut tandan buah segar dari lokasi menuju pabrik. Kapasitas truk angkut jumlah tandan buah segar hasil panen yang harus diangkut dan jarak tempuh menjadi penentu waktu angkut. Waktu angkut yang terlalu lama bisa memicu peningkatan kadar asam lemak bebas. Pemuatan dan pembongkaran adalah kegiatan memuat tandan buah segar di TPH kedalam truk dan membongkarnya setelah sampai di pabrik pada loading ramp. Cara pemuatan dan pembongkaran bisa menimbulkan luka pada tandan buah segar bila dilakukan dengan kurang baik dan situasi yang tidak kondusif. 3. Kegiatan Pengolahan di Pabrik Pengolahan minyak sawit kasar adalah kegiatan melakukan proses pengolahan tandan buah segar yang diterima di pabrik. Aktivitas aktivitas yang berpengaruh terhadap risiko penurunan kualitas minyak sawit kasar pada pengolahan adalah sortasi tandan buah segar, penumpukan sementara di loading ramp, proses perebusan, proses pengepresan dan proses pemurnian. Penjelasan dari aktivitas penentu faktor risiko ini sebagai berikut : Sortasi tandan buah segar yang masuk ke pabrik merupakan kegiatan memeriksa kondisi buah dari berbagai aspek khususnya apakah buah tersebut sudah layak panen atau belum. Sortasi dilakukan secara acak dari setiap truk yang masuk ke pabrik. Teknik sampling ini berpotensi menimbulkan risiko karena bisa saja sebagian buah yang tidak layak panen. Sortasi juga dilakukan untuk memeriksa kadar asam lemak bebas awal dari buah sehingga diketahui kelayakan buah untuk diproses selanjutnya atau tidak. Penumpukan sementara di loading ramp merupakan penundaan proses karena keterbatasan kapasitas proses perebusan. Lama penumpukan dapat meningkatkan kadar asam lemak bebas. Pengelolaan tandan buah segar di loading ramp juga punya dampak terhadap terjadinya luka pada buah pada saat proses pengaturan oleh peralatan pemuatan ke lori. Proses perebusan bertujuan untuk menghentikan perkembangan asam lemak bebas dan memudahkan proses penebahan buah. Proses perebusan dipengaruhi oleh penetapan besaran tekanan uap dan waktu perebusan. Mutu hasil rebusan juga akan dipengaruhi oleh kondisi peralatan. Proses penebahan adalah proses pelepasan buah dari tandannya menggunakan trasher. Kemampuan peralatan akan memberi pengaruh terhadap mutu buah yang telah dilepas. Proses pengempaan adalah proses pemisahan minyak sawit kasar dari daging buah menggunakan double screw press. Proses pemurnian adalah memisahkan kotoran baik berupa padatan lumpur maupun air sehingga memenuhi standar mutu. 31

14 4. Kegiatan Penimbunan di Tangki Timbun Pabrik Hasil pengolahan minyak sawit kasar akan disimpan dalam tangki timbun. Faktor risiko penyimpanan dalam tangki timbun di pabrik ditentukan dari peubah penentu faktor risiko seperti lama penyimpanan, jumlah produk yang disimpan dan kondisi tangki timbun. Penjelasan dari peubah penentu ini sebagai berikut : Lama penyimpanan adalah waktu rata-rata dari sejumlah minyak sawit kasar yang disimpan dalam tangki timbun. Lama penyimpanan bergantung pada jumlah produksi minyak sawit kasar dan jumlah pengiriman ke pelabuhan. Jumlah penimbunan adalah volume rata-rata minyak sawit kasar yang disimpan dalam tangki timbun. Jumlah penyimpanan ini juga berhubungan dengan jumlah produksi dan pengiriman ke pelabuhan. Kondisi tangki timbun adalah keseluruhan fasilitas tangki timbun untuk kegiatan penyimpanan minyak sawit kasar. B. KETERKAITAN UKURAN KESUKSESAN KINERJA Berdasarkan wawancara dengan manajemen perusahaan dan observasi langsung ke lapangan diperoleh keterkaitan antar entitas rantai pasokan minyak sawit kasar yang tidak dapat dilihat secara parsial atau tidak dapat dianalisis secara stand alone atau independent. Keempat mata rantai pasok dari elemen rantai pasokan CPO tersebut merupakan suatu kejadian (events) dimana aliran bahan dari awal sangat menentukan dalam kesuksesan aliran bahan berikutnya hingga menjadi produk akhir. Ukuran kesuksesan kegiatan pasca-panen adalah bahwa pihak tanaman dapat melakukan panen bersih dan juga mampu mencegah atau meminimalisir jumlah TBS yang restan dan juga meminimumkan waktu tumpuk sementara di tempat pengumpulan hasil (TPH). Istilah panen bersih mengacu kepada pemanenan buah yang termasuk dalam kriteria matang panen (sehingga dapat mencegah fraksi buah mentah dipanen) sesuai dengan standar prosedur operasi yang telah ditetapkan perusahaan. Kemudian bagian tanaman harus dapat memprakirakan hasil panen agar tidak ditemui TBS yang restan sebagai akibat dari disfungsi-nya kinerja peramalan produksi oleh manajemen yang nantinya berpengaruh terhadap ketersediaan sarana angkut, efisiensi kapasitas olah pabrik dan juga kadar ALB minyak sawit kasar yang akan dihasilkan. Sebab setiap 60 menit tandan buah segar yang telah dipanen, kadar ALB di dalamnya akan meningkat sebesar 2,27% (Kandiah et.al, 2002 dalam Hadiguna, 2010). Ukuran kesuksesan kegiatan transportasi tandan buah segar adalah penjaminan bahwa seluruh hasil panen dapat terangkut ke pabrik melalui pengoptimalan jumlah trip dan truk yang ada serta fungsi waktu angkut dari tiap lokasi panen (afdeling) ke pabrik. Kondisi jalan dan infrastruktur juga akan mempengaruhi ukuran kesuksesan dalam kegiatan transportasi, karena infrastuktur jalan yang tidak baik akan meningkatkan derajat luka buah selama proses pengangkutan, yang akan mengakibatkan meningkatnya kinerja enzim lipase pada buah sehingga meningkatkan kadar asam lemak bebas-nya. Ketersediaan sarana angkut juga akan berhubungan dengan jumlah TBS restan. Jika kebutuhan aktual truk melebihi ketersediaan truk yang ada, maka akan mengakibatkan didapatnya TBS yang tidak diangkut ke pabrik. Hal ini merupakan kondisi nyata apa yang terjadi di lapangan, jumlah TBS yang tidak dapat diangkut terus terakumulasi sehingga dapat melebihi batas waktu 1x24 jam yang tentunya akan berakibat pada kenaikan drastis kadar asam lemak bebas dalam buah tersebut. 32

15 Ukuran kesuksesan kegiatan pengolahan di pabrik dipengaruhi oleh kegiatan prapengolahan seperti sortasi tandan buah segar dan waktu penumpukan di loading ramp, stagnasi mesin atau peralatan dan tingkat efisiensi penggunaan utilitas pabrik. Indikator dari pemanfaatan utilitas pabrik ini dilihat dari efisiensi kempa, efisiensi rebusan, efisiensi pabrik dan efisiensi ekstraksi minyak. Apabila kelima indikator itu nilainya berada diatas 90%, maka sudah dianggap pemakaiannya optimal. Ukuran kesuksesan kegiatan penimbunan atau penyimpanan CPO lebih kearah pengoptimalan persediaan CPO yang ada di tangki timbun pabrik. Jumlah pengiriman ke konsumen dipengaruhi oleh tingkat persediaan yang ada di dalam pabrik. Tingkat persediaan di pabrik diharapkan minimal tetapi tetap dapat mengakomodir fluktuasi permintaan dari konsumen. Dari keempat ukuran kesuksesan dari mata rantai dari elemen rantai pasok CPO tersebut, maka didapat suatu generalisir bahwa parameter utama dari penilaian risiko mutu dalam rantai pasokan CPO adalah produksi CPO dan kadar ALB dari CPO yang dihasilkan. Kedua ukuran kesuksesan tiap mata rantai pasok ini juga merupakan ukuran kesuksesan manajemen PKS Unit Adolina dimana kedua parameter utama tersebut merupakan indikator utama performa pabrik. Keterkaitan ukuran kinerja tiap mata rantai elemen rantai pasok dengan ukuran kesuksesan kinerja manajemen PKS Unit Adolina digambarkan seperti pada Gambar 15. Optimalisasi penjadwalan transportasi Efisiensi utilitas pabrik dan pengolahan Produksi CPO dan kadar ALB Hasil panen kebun Optimalisasi persediaan CPO Gambar 15. Keterkaitan ukuran kesuksesan kinerja PKS Unit Adolina 33

16 Fraksi Matang (%) Fraksi 00 (%) Kadar ALB (%) VI. PERANCANGAN MODEL DINAMIK A. POLA PERILAKU RUJUKAN Pola perilaku rujukan merupakan penggambaran data masa lalu secara deskriptif dengan grafik yang menunjukkan permasalahan dari waktu ke waktu. Pola perilaku rujukan variabel kunci pada penelitian ini adalah kadar asam lemak bebas (ALB) dan jumlah truk. Pola perilaku rujukan kinerja kadar ALB dengan kinerja jumlah truk yang dibutuhkan menunjukkan perilaku umpan balik positif atau menguatkan. Kadar asam lemak bebas (ALB) merupakan kadar ALB yang terkandung dalam minyak sawit kasar yang diproduksi periode bulan Januari 2010 sampai April 2011 (Gambar 16a). Kadar ALB tersebut ditentukan oleh derajat kriteria panen tandan buah segar dan jumlah tbs restan. Pada bulan Januari 2010 kadar ALB mencapai angka 4,08%, nilai ini berfluktuasi tiap bulannya. Tercatat, kadar ALB yang paling rendah terjadi pada bulan April 2010 sebesar 3,58%. Kinerja derajat kriteria panen sebagai faktor yang berhubungan langsung terhadap nilai kadar ALB itu sendiri pada bulan Januari 2010 fraksi matang mencapai angka 97,79 % dengan fraksi mentah sebesar 0,67% dan pada bulan April 2011 fraksi matang dan fraksi mentahnya berturut-turut 98,56% dan 0,12% (Gambar 16b). 4,75 4,50 4,25 4,00 3,75 3,50 Februari 2010 April 2010 Juni 2010 Agustus 2010 Oktober 2010 Desember 2010 Februari 2011 April 2011 Bulan (a) 99,5 0,7 0,6 99,0 0,5 0,4 98,5 0,3 98,0 0,2 0,1 97,5 0,0 Februari 2010 April 2010 Juni 2010 Agustus 2010 Oktober 2010 Bulan Desember 2010 Februari 2011 April 2011 Variable Fraksi 00 Fraksi Matang (b) Gambar 16. Dinamika (a) kadar ALB dan (b) derajat kematangan panen TBS 34

17 Total Truk Jumlah truk merupakan jumlah alat transportasi (truk) yang digunakan untuk mengangkut seluruh hasil panen dari afdeling ke pabrik untuk diolah. Nilai dari jumlah truk ditentukan berdasarkan jumlah TBS panen (taksasi panen) untuk masing-masing afdeling, jarak tempuh dari afdeling ke pabrik dan kapasitas truk angkut. Indikator kinerja kebutuhan truk adalah dengan jumlah truk yang tepat dapat mengangkut seluruh hasil panen TBS sehingga dapat mengurangi kenaikan kadar asam lemak bebas. Indikator kinerja kebutuhan truk yang negatif adalah apabila jumlah truk yang dibutuhkan kurang dibandingkan hasil panen TBS yang berimbas pada meningkatnya kadar asam lemak bebas pada minyak sawit kasar yang akan dihasilkan. Pada bulan Januari 2010 kebutuhan truk total mencapai angka 17 truk, sedangkan untuk waktu panen optimum, yaitu pada bulan Juli, Agustus dan Oktober dibutuhkan truk sebanyak 22 unit (Gambar 17) Januari 2010 Februari 2010 Maret 2010 April 2010 Mei 2010 Juni 2010 Bulan Juli 2010 Agustus 2010 September 2010 Oktober 2010 November 2010 Desember 2010 Gambar 17. Dinamika kebutuhan truk B. ASUMSI MODEL Beberapa asumsi yang digunakan pada model dinamik ini adalah sebagai berikut : 1. Variabel luas lahan panen, produktivitas kebun, jam kerja truk per hari, hari olah, waktu koreksi inventori, jangkauan persediaan, TBS pembelian, waktu perubahan permintaan diharapkan, rendemen CPO, TBS restan dan pengaruh kriteria panen terhadap kadar ALB merupakan parameter yang didefinisikan pemakai model sesuai dengan rencana kebijakannya. Nilai perubahan parameter tersebut ditentukan berdasarkan acuan RKAP (rencana kerja anggaran perusahaan). Asumsi yang tercakup dalam RKAP mencakup potensi-potensi risiko keuangan, sosial, peraturan dan lain-lain. 2. Kebutuhan truk memiliki pengaruh positif terhadap pencapaian kadar ALB pada minyak sawit kasar. Kinerja kebutuhan truk yang tepat dalam mengangkut hasil panen kebun akan mengurangi penundaan pengolahan terhadap TBS sehingga dapat mengurangi kenaikan asam lemak bebasnya. 3. Nilai asam lemak bebas merupakan fungsi dari derajat kriteria panen TBS, persentase TBS restan dan kenaikan ALB di dalam pabrik serta kecukupan truk. 4. Korelasi antara responses dan predictor yang digunakan untuk membangun sub-model yang akan dibahas dijabarkan melalui regresi baik linear maupun polinomial. 5. Data-data yang perlu dalam membangun dan mengintegrasikan sub-model akan dikembangkan dan diramalkan dengan metode Triple Exponential Smoothing (dimana memberikan nilai galat terendah) apabila sub-model membutuhkan data tambahan. 35

18 C. DIAGRAM KAUSAL MODEL PENILAIAN RISIKO MUTU PKS ADOLINA Peta model mental penilaian risiko mutu PKS Adolina terdiri dari keterkaitan sub-model produksi, sub-model persediaan dan sub-model transportasi (Gambar 18). Pola perilaku sistemnya adalah pola pertumbuhan eksponensial. Secara detail, diagram kausal sebab akibat penilaian risiko mutu PKS Adolina terdiri dari dua simpal, yaitu simpal penguatan (R1) dan simpal keseimbangan (B1) (Gambar 19). Simpal penguatan R1, artinya jika panen TBS meningkat, maka pasokan TBS untuk disuplai ke pabrik dan juga kebutuhan akan armada transportasi pengangkut juga akan meningkat. Sejalan dengan meningkatnya pasokan TBS ke pabrik maka akan semakin banyak juga bahan baku untuk produksi CPO, sehingga produksinya akan meningkat. Dengan meningkatnya produksi CPO ini maka akan merangsang atau mempunyai pengaruh positif dalam penjualan CPO dan begitu seterusnya. Simpal keseimbangan dimulai dari ketersediaan truk dan derajat kematangan panen. Apabila ketersediaan truk kurang, maka waktu angkut, waktu tumpuk TBS di TPH serta jumlah TBS restan akan meningkat yang akan menurunkan kinerja produksi CPO. Tampak juga dalam infrastruktur jalan, jika infrastruktur jalan tersebut minimum (tidak layak) maka persentase luka pada TBS akan meningkat yang tentunya akan menurunkan kinerja produksi CPO. + Panen TBS + Transportasi TBS + Pengiriman CPO + Kadar ALB + Kapasitas olah pabrik Nilai rendemen Pasokan TBS Persediaan CPO di pabrik Proses Produksi CPO Gambar 18. Peta model mental penilaian risiko mutu PKS Unit Adolina 36

19 Gambar 19. Diagram lingkar kausal penilaian risiko mutu PKS Unit Adolina D. MODEL DINAMIK PENILAIAN RISIKO MUTU PKS ADOLINA Tahapan selanjutnya setelah pemetaan causal loop diagram, yang merupakan penggenerasi-an dari peta model mental, adalah pembuatan diagram alir model simulasi yang terdiri dari stock flow. Stock atau akumulasi mencerminkan keadaan sistem dan sebagai pembangkit informasi, dimana aksi dan keputusan didasarkan padanya (Rohmatulloh, 2007). Identifikasi variabel stock model dinamik penilaian risiko mutu diuraikan pada Tabel 3. Tabel 3. Identifikasi stock model dinamik penilaian risiko mutu PKS Unit Adolina Stock Kuantifikasi Jumlah pasokan TBS ke pabrik untuk diolah menjadi CPO Satuan: kg Akumulasi persediaan CPO yang ada di tangki timbun pabrik Satuan: kg Jumlah trip TBS untuk mengangkut seluruh hasil panen ke pabrik Satuan: trip Jumlah produksi CPO yang diyakini akan terjual setiap minggunya Satuan : kg 37

20 laju produktivitas kebun skenario PRODUKTIVITAS KEBUN DIINGINKAN luas lahan panen produktivitas kebun skenario 1 kehilangan tbs rkap produksi masuk kebun panen angkut laju pasokan tbs kapasitas olah pabrik hari kerja olah Total pasokan TBS tbs pembelian losis cpo cpo rendemen cpo skenario 4 rendemen losis laju rendemen cpo skenario RENDEMEN CPO DIINGINKAN KONVERSI JUMLAH TRIP INISIASI tbs restan skenario 2 jlh fraksi 00 panen kadar alb jlh fraksi 0 panen WAKTU KOREKSI INVENTORY laju tbs restan skenario jlh fraksi matang panen kenaikan alb di pabrik pengaruh kriteria panen thd kadar alb skenario 3 Trip tbs TBS RESTAN DIINGINKAN laju pengaruh kriteria panen skenario persediaan diinginkan JANGKAUAN PERSEDIAAN PENURUNAN PENGARUH KRITERIA PANEN THD KADAR ALB DIINGINKAN produksi cpo Persediaan Permintaan diharapkan pengiriman cpo perubahan permintaan laju pesanan WAKTU PERUBAHAN PERMINTAAN DIHARAPKAN jam kerja olah hari olah rata-rata indeks hari olah hari olah bulanan rata-rata produksi tbs harian jumlah trip aktual jumlah trip per afdeling KAPASITAS ALAT ANGKUT jumlah trip maksimal jumlah truk diperlukan total jumlah truk diperlukan jumlah truk diinginkan jumlah trip maksimal per afdeling JAM KERJA TRUK PER HARI pengaruh jumlah truk terhadap kenaikan kadar alb produksi tbs ratarata indeks bulan produksi tbs hari olah bulanan bulanan rata-rata rata-rata produksi tbs bulanan rata-rata kecukupan truk WAKTU LOADING WAKTU UNLOADING waktu siklus transportasi JARAK AFDELING WAKTU ANTRI PENIMBANGAN KECEPATAN TRUK Gambar 20. Model dinamik penilaian risiko mutu PKS Unit Adolina 38

21 1. Diagram Alir Sub-Model Produksi Diagram alir sub-model produksi mempunyai satu susunan stock-flow diagram (SFD), yaitu akumulasi total pasokan TBS. Struktur diagram alir proses produksi dipengaruhi oleh satu aliran masuk laju pasokan TBS dan dua aliran keluar, yaitu CPO dan losis CPO. Struktur diagram alir kadar asam lemak bebas (ALB) dipengaruhi oleh derajat kematangan panen buah (fraksi 0 panen, fraksi 00 panen, fraksi matang panen), TBS restan dan kenaikan ALB di pabrik akibat pengolahan. Struktur diagram alir kapasitas olah terpasang pabrik dipengaruhi oleh jam kerja olah dan hari kerja olah. Struktur diagram alir panen angkut dipengaruhi oleh luas lahan panen dan juga produktivitas kebun serta kehilangan TBS yang terkumpul dari kebun hingga ke pabrik (Gambar 21). laju produktivitas kebun skenario PRODUKTIVITAS KEBUN DIINGINKAN luas lahan panen produktivitas kebun skenario 1 kehilangan tbs rkap produksi masuk kebun panen angkut laju pasokan tbs kapasitas olah pabrik hari kerja olah Total pasokan TBS tbs pembelian losis cpo cpo rendemen cpo skenario 4 rendemen losis laju rendemen cpo skenario RENDEMEN CPO DIINGINKAN KONVERSI tbs restan skenario 2 jlh fraksi 00 panen kadar alb jlh fraksi 0 panen TBS RESTAN DIINGINKAN laju tbs restan skenario jlh fraksi matang panen kenaikan alb di pabrik pengaruh kriteria panen thd kadar alb skenario 3 laju pengaruh kriteria panen skenario PENURUNAN PENGARUH KRITERIA PANEN THD KADAR ALB DIINGINKAN Gambar 21. Diagram alir sub-model produksi Variabel total pasokan TBS merupakan fungsi integral dari aliran masuk laju pasokan TBS dikurangi jumlah aliran ke luar produk yang dihasilkan, yaitu CPO dan losis CPO. Persamaan variabel pada sub-model produksi diuraikan sebagai berikut : Total pasokan tbs (t) = total pasokan tbs (t-1) + (laju pasokan tbs (t) (cpo (t) + losis cpo (t) ) dimana : - Total pasokan TBS adalah akumulasi jumlah TBS total yang akan diolah menjadi produk akhir, yaitu CPO dan menghasilkan produk sampingan, yaitu losis CPO (kg). Nilai inisiasi total pasokan TBS pada t-1 sebesar 0 kg, karena dalam pengolahan CPO tidak memungkinkan adanya sisa pasokan TBS dari periode sebelumnya terkait dengan kualitas CPO yang akan dihasilkan. - Laju pasokan TBS adalah jumlah TBS yang masuk ke dalam pabrik untuk diolah menjadi CPO (kg). jam kerja olah cpo (t) = laju pasokan tbs (t) * rendemen cpo (t) dimana : - CPO merupakan jumlah minyak sawit kasar yang dihasilkan dari proses pengolahan (kg). - Rendemen CPO adalah fraksi konversi tandan buah segar menjadi minyak sawit kasar (persen). losis cpo (t) = laju pasokan tbs (t) * rendemen losis (t) dimana : 39

22 - Losis CPO adalah kehilangan CPO dalam proses pengolahan (kg). - Rendemen losis CPO adalah fraksi konversi tandan buah segar menjadi minyak sawit kasar yang terendapkan dalam limbah (persen). kapasitas olah pabrik (t) = (laju pasokan tbs (t) / hari kerja olah (t) ) / jam kerja olah (t) dimana : - Kapasitas olah berjalan pabrik dalam memproduksi minyak sawit kasar dan mempunyai nilai kapasitas terpasang pabrik (30 ton TBS/jam) (kg/jam). - Hari kerja olah adalah jumlah hari olah pabrik dalam satu bulan (hari kerja). - Jam kerja olah adalah jumlah jam olah pabrik harian rata-rata dalam satu bulan (jam kerja/hari kerja). panen angkut (t) = luas lahan panen (t) * (produktivitas kebun (t) kehilangan tbs masuk (t) ) dimana : - Panen angkut adalah jumlah seluruh hasil panen tiap afdeling yang diangkut ke pabrik untuk diolah (kg). - Luas lahan panen adalah total luas tanaman menghasilkan milik sendiri yang menghasilkan TBS (hektar). Luas lahan menghasilkan untuk tahun 2010 adalah sebesar 5095 hektar, sedangkan pada tahun 2011 sebesar 5980 ha. - Produktivitas kebun total adalah jumlah TBS yang dihasilkan per kebun dimana nilainya berubah tiap periode penentuannya (kg/hektar). - Kehilangan TBS masuk merupakan jumlah kehilangan TBS yang terkumpul dari kebun hingga sampai di pabrik (kg). pengaruh kriteria panen terhadap alb (t) = ((4,344-0,5736*jlh fraksi 00 panen (t) +1,6)*0,089 + (4,694-0,4097* jlh fraksi 0 panen (t) +1,6)*0, (-21,994+0,2653* jlh fraksi matang panen (t) +1,866)*0,1192)/100 dimana : - Pengaruh kriteria panen terhadap ALB adalah penurunan ukuran kinerja ALB yang dipengaruhi oleh derajat kematangan panen TBS ( fraksi 00,0 dan matang) (persen). Nilai estimasi persamaan dibuat berdasarkan plot data dengan asumsi data berbentuk kurva linier. kadar alb (t) = (((-25,06+4,102* tbs restan (t) 0,1831* tbs restan (t) ^2 + 0,002630* tbs restan (t) ^3 )*0, /100) + kenaikan alb di pabrik (t) + pengaruh kriteria panen terhadap alb (t) + konversi *cpo (t) + pengaruh jumlah truk terhadap kenaikan kadar alb (t) dimana : - Kadar ALB adalah nilai asam lemak bebas yang terkandung dalam minyak sawit kasar yang dihasilkan yang nilainya dipengaruhi oleh pengaruh kriteria panen, tingkat kenaikan alb dalam pabrik dan TBS restan (%). Nilai estimasi persamaan dibuat berdasarkan plot data dengan asumsi data berbentuk polinomial. - Tingkat kenaikan ALB dalam pabrik adalah nilai kenaikan ALB yang didapat dari hasil pengolahan (persen). - Hubungan dari minyak sawit kasar yang diproduksi dengan kadar alb yang dihasilkan digunakan dengan mengasumsikan kadar asam lemak bebas merupakan bagian dari minyak sawit kasar yang dihasilkan. 40

23 2. Diagram Alir Sub-Model Persediaan Diagram alir sub-model persediaan mempunyai dua susunan SFD (stock flow diagram) yaitu (1) akumulasi persediaan yang dipengaruhi oleh laju aliran masuk produksi CPO dan laju aliran keluar pengiriman CPO dan (2) akumulasi permintaan diharapkan yang dipengaruhi oleh laju aliran masuk perubahan permintaan diharapkan (Gambar 22). WAKTU KOREKSI INVENTORY produksi cpo pengiriman cpo Persediaan persediaan diinginkan laju pesanan JANGKAUAN PERSEDIAAN Permintaan diharapkan perubahan permintaan WAKTU PERUBAHAN PERMINTAAN DIHARAPKAN Gambar 22. Diagram alir sub-model persediaan Variabel persediaan merupakan fungsi integral dari aliran masuk, yaitu produksi CPO, dikurangi aliran keluar produk yang dihasilkan yaitu pengiriman CPO per minggu. Variabel permintaan diharapkan merupakan fungsi integral dari aliran masuk perubahan permintaan per minggunya. Persamaan variabel pada sub-model persediaan diuraikan sebagai berikut : Persediaan (t) = Persediaan (t-1) + (produksi cpo (t) pengiriman cpo (t) ) dimana : - Persediaan merupakan jumlah persediaan CPO yang ada dalam tangki timbun pabrik (kg). - Produksi CPO merupakan laju jumlah CPO yang dihasilkan dari pengolahan TBS per bulannya (kg). - Pengiriman CPO merupakan laju penjualan CPO total ke konsumen per bulannya (kg). Permintaan diharapkan (t) = Permintaan diharapkan (t-1) + perubahan permintaan diharapkan (t) dimana : - Permintaan diharapkan adalah jumlah produksi CPO yang diyakini akan terjual selama setiap minggunya (kg). - Perubahan permintaan diharapkan adalah selisih atau marjin dari permintaan diharapkan setiap minggunya (kg). produksi cpo (t) = Permintaan diharapkan (t) + (persediaan diinginkan (t) Persediaan (t) )/waktu koreksi inventory dimana : - Waktu koreksi inventory didefinisikan sebagai seperenam dari perbedaan atau selisih dari persediaan diinginkan dan persediaan aktual dikoreksi setiap minggu. 41