BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA. data yang diperoleh pada bab ini akan digunakan untuk mengukur nilai indikator

Ukuran: px

Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA. data yang diperoleh pada bab ini akan digunakan untuk mengukur nilai indikator"

Inge Lesmana
6 tahun lalu
Tontonan:

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA Dalam bab ini penulis mengumpulkan dan mengolah data untuk mengukur nilai produktivitas dari aktivitas pemeliharaan gedung di PT. XYZ.

1 BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA Dalam bab ini penulis mengumpulkan dan mengolah data untuk mengukur nilai produktivitas dari aktivitas pemeliharaan gedung di PT. XYZ. Dimana data data yang diperoleh pada bab ini akan digunakan untuk mengukur nilai indikator performansi yang menunjukan tingkat efisiensi dan efektifitas penggunaan sumber daya manusia, penyelesaian waktu maintenance request, deviasi waktu penyelesaian maintenance request, man hour, dan biaya yang dikeluarkan untuk penyelesaian maintenance request. 4.1 Pengumpulan Data Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode Omax untuk melakukan pengukuran produktivitas, dengan menggunakan kriteria kriteria yang akan dijadikan alat pengukuran produktivitas sebagai berikut: 1. Kriteria Efisiensi Merupakan kriteria terkait dengan penggunaan tenaga kerja, material, modal, sehemat mungkin. Ratio yang digunakan pada kriteria ini adalah: 43

2 44 Ratio 1 = Jumlah maintenance request Tenaga kerja Penjelasan: Rasio ini menunjukan berapa banyak jumlah maintenance request yang dapat diselesaikan oleh tiap tenaga kerja yang ada pada bagian maintenance. Ratio 2 = Biaya maintenance request Jumlah maintenance request Penjelasan: Rasio ini menunjukan berapa jumlah biaya yang dikeluarkan dari tiap maintenance request yang diselesaikan. 2. Kriteria Efektivitas Ratio 3 = Deviasi waktu penyelesaian Jumlah maintenance request Penjelasan: Rasio ini menjelaskan mengenai deviasi waktu pengerjaan dari tiap maintenance request yang ada Ratio 4 = Jumalah maintenance request Man Hour Penjelasan: Rasio ini menunjukan banyaknya maintenance request yang akan dikerjakan dibandingkan dengan jumlah waktu kerja yang ada.

3 45 Ratio 5 = Deviasi waktu penyelesaian Man Hour Penjelasan: Rasio ini menunjukan deviasi pengerjaan maintenance request dibandingkan dengan waktu kerja yang ada. Setelah ditetapkan ratio ratio apa saja yang akan diukur dan dihitung pada tugas akhir ini. Langkah selanjutnya adalah penulis melakukan pengumpulan data dari lini produksi yang akan diolah lebih lanjut sebagai berikut: Tabel 4.1 Data Lini Produksi Building Management Tahun Mtn. Req Man Power Cost Deviasi Man Hour (case) (Mp) (Rpx1000) (%) (Hour) Januari , Februari , Maret , April , Mei , Juni , Juli , Agustus , September , Oktober , November , Desember , Januari , Februari , Maret , April , Mei , Juni , Juli , Agustus , September , Oktober , November , Desember , Januari , Februari , Maret , April , Mei , Juni , Sumber : Report bulanan BM 1 Januari Juni 2014

4 46 Secara singkat data yang dikumpulkan dapat dijelaskan sebagai berikut: Maintenance request : Data ini menunjukan banykanya maintenance request yang ada pada bagian BM tiap bulan Man power : Data ini merupakan data yang menunjukan banyaknya tenaga kerja yang melakukan penyelesaian maintenance request Cost : Data ini merupakan data yang menunujukan biaya yang dikeluarkan dalam pengerjaan maintenance request Deviasi : Data ini merupakan data yang menunjukan deviasi target dan actual waktu penyelesaian maintenance request Man hour : Data ini merupakan data yang menunjukan data jumlah waktu kerja dari aktivitas maintenance

5 47 Dimana data yang akan digunakan pada tugas akhir ini adalah data yang diperoleh selama 2,5 tahun dikelompokkan menjadi data triwulan, sehingga kriteria produktivitas pada aktivitas kerja maintenance PT. XYZ yang telah diubah dalam bentuk ratio, diperoleh hasil pengukuran data yang digambarkan pada tabel 4.1 dibawah, yakni tabel ratio produktivitas maintenance sebagai berikut: Tahun Tabel 4.2 Ratio Produktivitas Maintenance PT. XYZ Ratio 1 Ratio 2 Ratio 3 Ratio 4 Ratio 5 case/mp Rp/case %/case case/hour %/hour Triwulan Triwulan Triwulan Triwulan Triwulan Triwulan Triwulan Triwulan Triwulan Triwulan Rata Terbaik Terburuk Sumber : Report bulanan BM 1 Januari Juni 2014

6 Pengolahan Data Setelah dilakukan perhitungan nilai produktivitas tiap triwulan dari ratio yang ada. Tahapan berikutnya dalam bab pengolahan data ini adalah membuat matriks tabel Omax, untuk megetahui ratio mana yang menyebabkan turunnya produktivitas kerja bagian Building Maintenance. Untuk membuat tabel Omax, penulis melakukan langkah langkah pembuatan tabel Omax secara sederhana sebagai berikut: 1. Nilai kriteria preformansi menggunakan data pada triwulan Nilai level 0 menggunakan nilai terburuk, nilai level 3 menggunakan nilai rata rata, dan nilai level 10 menggunakan nilai terbaik 3. Nilai untuk level 1 dan 2 dihitung menggunakan metode interpolasi sebagai berikut: (level 3 level 0) level 1 = level 3 + x (level 3 level 0) level 0 Nilai untuk level 4 9 dihitung menggunakan metode interpolasi sebagai berikut: level 4 = level 10 + (level 10 level 3) Level 3 x (level 10 level 3) 4. Sedangkan untuk pembobotan dalam pengolahan data ini penulis menggunakan penentuan prioritas nilai dari tiap perbandingan kriteria sebagai berikut:

7 49 Tabel 4.3 Pembobotan Nilai Pada Tiap Ratio ,05 0,05 0,05 0,05 0,05 2 0,4 0,4 0,2 0,4 0,2 3 0,25 0,25 0,4 0,25 0,4 4 0,1 0,05 0,1 0,1 0,1 5 0,2 0,25 0,25 0,2 0,25 Sumber : KPI Three Diagram BM Section 2014 Keterangan: Jauh sangat penting 0.4 Sangat penting 0.25 Lebih penting 0.2 Sedikit penting 0.1 Sama penting 0.05 Pembobotan ini didasarkan pada konsep balanced scorecard PT. XYZ dimana penyusunan pengambilan keputusan harus diperhatikan dari sisi financial (biaya yang timbul dari aktifitas maintenance request) dan customer satisfaction (maintenance request yang terselesaikan dan deviasi waktu penyelesaian maintenance request). Dari perbandingan nilai kriteria tersebut kemudian dihitung nilai bobotnya. Perhitungan nilai bobot dihitung dari rata rata tiap baris yang ada sehingga diperoleh hasil bobot sebagai berikut: Ratio Bobot

8 50 Dari hasil perhitungan tiap komponen untuk membuat matriks Omax, maka secara singkat dapat diperoleh hasil perhitungan produktivitas secara parsial, dapat digambarkan pada tabel 4.3 berikut, yakni tabel matriks indikator performansi: Tabel 4.4 Matriks Indikator Performansi OMAX Kriteria Ratio 1 Ratio 2 Ratio 3 Ratio 4 Ratio 5 Performansi 3, ,32 1,01 2,88 3,00 Target 10 3, ,68 1,12 3,17 3,00 9 3, ,77 1,10 3,07 2,92 8 3, ,86 1,09 2,97 2,85 7 3, ,95 1,07 2,88 2,77 6 3, ,04 1,05 2,78 2,70 5 3, ,13 1,03 2,68 2,62 4 2, ,22 1,01 2,58 2,55 3 2, ,31 0,99 2,49 2,47 2 2, ,21 0,94 2,37 2,31 1 2, ,11 0,89 2,25 2,16 0 2, ,01 0,83 2,13 2,00 Skor Bobot % Nilai Indikator performansi 395 Sumber : Pengolahan Data Dari hasil omax tersebut kemudian penulis mengukur nilai performansi dari tiap triwulan yang datanya sedang diuji. Dari hasil pengujian data 10 triwulan yang ada, dapat kita lihat grafik indikator performansi dari data yang diperoleh penulis ditunjukan pada gambar 4.1 berikut:

9 51 Indeks Performansi Triwulan Gambar 4.1 Indeks Performansi Sebelum Improvement Langkah berikutnya setelah mengetahui nilai indikator performansi dari tiap triwulan yang ada, penulis melakukan pendataan terhadap skor dari tiap ratio pada 10 triwulan data yang diamati, hasil pendataan skor tiap ratio ini dapat dilihat pada tabel 4.4 berikut: Tabel 4.5 Tabel Hasil Perhitungan Skor Tiap Ratio Ratio 1 Ratio 2 Ratio 3 Ratio 4 Ratio 5 Triwulan Triwulan Triwulan Triwulan Triwulan Triwulan Triwulan Triwulan Triwulan Triwulan Sumber : Report bulanan BM 1 Januari Juni 2014

10 52 Dari data yang ada, penulis melakukan pengategorian skor, untuk dapat diolah dan diketahui ratio mana yang bernilai rendah sehingga dapat dilakukan perbaikan nilai ratio untuk meningkatkan nilai produktivitas. Pengelompokan skor tersebut sebagai berikut: Skor 0-2 : Sangat buruk (SBU) Skor 3 4 : Buruk (BU) Skor 5 6 : Sedang (S) Skor 7 8 : Baik (BA) Skor 9 10 : Sangat baik (SBA) Dari pengategorian nilai yang telah dibuat, penulis melakukan pengelompokan data dari hasil pengategorian skor, data ini dibuat dengan cara mengelompokan seberapa banyak (frekuensi) dari tiap ratio pada satu kategori, secara singkat dapat digambarkan pada table 4.5 berikut: Tabel 4.6 Tabel Frekuensi Sebaran Hasil Skoring Ratio Ratio 1 Ratio 2 Ratio 3 Ratio 4 Ratio 5 SBU BU S 2 3 BA SBA Sumber : Report bulanan BM 1 Januari Juni 2014

11 53 Pada penelitian ini penulis melakukan pengelompokan data dari ratio mana saja yang sering mendapatkan nilai buruk dan sangat buruk, untuk kemudian data hasil pengelompokan ini akan diolah pada bab 5 yakni analisa hasil.

dokumen-dokumen yang mirip

BAB V ANALISA HASIL. Tabel 5.1 Tabel Hasil Identifikasi Ratio SBU BU BA SBA 1 2 2

BAB V ANALISA HASIL. Tabel 5.1 Tabel Hasil Identifikasi Ratio SBU BU BA SBA 1 2 2 BAB V ANALISA HASIL 5.1 Hasil Dari hasil pengumpulan dan pengolahan data yang telah diperoleh pada bab IV, pada bab V, hasil data yang diperoleh pada pengolahan data yakni mengenai frekuensi persebaran