Analisis Produktivitas Dengan Metode Marvin E. Mundel (Studi Kasus di Pabrik Gula Kebon Agung Malang, Jawa Timur)

Analisis Produktivitas Dengan Metode Marvin E. Mundel (Studi Kasus di Pabrik Gula Kebon Agung Malang, Jawa Timur) Productivity Analysis Using Marvin E. Mundel Method (Case Study to the Kebon Agung Sugar Company malang-east Java) Hafizh Karisma Yafi 1)*, Retno Astuti 2), Usman Effendi 2) 1) Alumni Jurusan Teknologi Industri Pertanian FTP Universtas Brawijaya 2) Staf Pengajar Jurusan Teknologi Industri Pertanian FTP Universitas Brawijaya Jl. Veteran Malang 65145 * hafizh.yafi@gmail.com Abstrak Gula merupakan salah satu kebutuhan pokok yang sangat penting untuk dikonsumsi setiap hari serta komoditi dengan tingkat konsumsi yang tinggi dan ragam penggunaan gula yang sangat luas. Penelitian ini menggunakan metode Marvin E. Mundel untuk mengukur tingkat produktivitas perusahaan dengan menitikberatkan pada biaya produksi sebagai input dan produk yang dihasilkan sebagai output. Pengukuran produktivitas menggunakan data tahun 2012 dan 2013 dengan mempertimbangkan waste yaitu tetes. Hasil yang didapat dari penelitian ini adalah tingkat produktivitas pada bagian produksi gula dan tetes pada tahun 2012 dan tahun 2013 tergolong baik karena rata-rata indeks produktivitas parsial sudah mencapai 100 dilihat dari indeks produktivitas yang telah dihitung antara kedua tahun tersebut yaitu indeks produktivitas depresiasi rata-rata sebesar 149,8, indeks produktivitas material rata-rata sebesar 117,5, indeks produktivitas tenaga kerja sebesar rata-rata 147,1, indeks produktivitas energi rata-rata sebesar 128,9, dan indeks perawatan sebesar 90,7. Hasil perhitungan indeks produktivitas total diperoleh sebesar 100. Kontribusi tetes pada tahun 2012 dan 2013 sebagian besar telah memenuhi kriteria yaitu di bawah 21% dari total output, sedangkan dari segi jumlah per kilogram di atas 48% berarti jauh lebih tinggi dari jumlah tetes seharusnya dihasilkan, yaitu 15-16%. Hal ini menunjukkan bahan baku di Pabrik Gula Kebon Agung masih mempunyai kadar brix yang terlalu rendah. Kata kunci: Produktivitas, Marvin E. Mundel, Gula, dan Tetes Abstract Sugar is one of primary needs for human that mostly important to be consumed every day. It is consumed in high level and various use. This research used Marvin E. Mundel method to measure the level of productivity the company, at the cost of production as input and products produced as output. Productivity measurement used data in 2012 and 2013 by considering the waste, which was molasses. This research result showed that productivity level in the production division of sugar and molasses in 2012 and 2013 was in good category because the average value of partial productivity index had reached 100 based on productivity index in 2012 and 2013, ie average depreciation productivity index was 149.8, the average material productivity index was 117.5, the average employee productivity index was 147.1, the average energy productivity index was 128.9, maintenance index was 90.7. Total productivity index was 100. Most of molasses contribution in 2012 and 2013 had been fulfilled the criteria, which was under 21% from total output, whereas from the aspect of amount per kilogram was more than 48%, it showed that it was much higher from the standard amount of molasses, which was 15-16%. It meant that raw material in Kebon Agung Sugar Company still has too low brix level. Keywords: Productivity, Marvin E. Mundel, Sugar, and Molasses. PENDAHULUAN Memasuki era perdagangan saat ini, setiap perusahaan berusaha untuk merencanakan dan mengembangkan strategi guna memperbaiki kinerjanya dan mempertahankan eksistensi. Perusahaan juga perlu meningkatkan kinerjanya secara lebih efektif dan efisien sehingga dapat mencapai tujuan yang diharapkan oleh perusahaan. Menurut Herman (2006), suatu perusahaan juga perlu mengetahui pada tingkat produktivitas mana perusahaan tersebut beroperasi agar dapat membandingkannya dengan produktivitas yang telah ditetapkan oleh manajemen. Dari hasil pengukuran dan evaluasi produktivitas akan diperoleh informasi mengenai tingkat efisensi yang berhasil dicapai oleh perusahaan dalam melakukan aktivitasnya sehingga perusahaan dapat meningkatkan produktivitasnya dan berdaya saing dari produk yang dihasilkan. Pabrik Gula Kebon Agung Malang merupakan pabrik yang menghasilkan produk yakni gula, dengan bahan baku utama tebu dan bahan penunjang antara lain kapur, air imbibisi

dan sebagainya. Produktivitas suatu perusahaan juga di-pengaruhi oleh waste (limbah) yang dihasilkan. Limbah yang dihasilkan oleh Pabrik Gula Kebon Agung salah satunya yaitu tetes (molases). Oleh karena itu, tujuan penelitian ini adalah Untuk mengetahui tingkat produktivitas dari segi input, output, dengan mempertimbangkan waste sebagai output serta untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi produktivitas di PG Kebon Agung Malang dengan menggunakan metode Marvin E. Mundel dan memberikan usulan untuk peningkatan produktivitas. Dalam pengukuran produktivitas ini menggunakan metode Marvin E. Mundel. Metode Mundel merupakan suatu model pengukuran produktivitas yang berdasarkan pada konsep-konsep dalam ilmu teknik dan manajemen industri serta metode dapat melihat peningkatan atau penurunan produktivitas secara spesifik atau melihat input secara keseluruhan (Sutiyono, 2007). Produktivitas dengan metode Marvin E. Mundel memerlukan suatu proses perbaikan secara terus menerus (Continous Improvement Process) (Eko, 2009). Keunggulan dari metode Marvin E. Mundel adalah sebagai sarana pengukuran produktivitas, sebagai alat memecahkan masalah produktivitas dengan penggunaan rumus yang mudah dibandingkan metode yang lain, dan alat pemantau pertumbuhan produktivitas (Suprobo, 2013). BAHAN DAN METODE Waktu dan Tempat Pelaksanaan Penelitian Penelitian ini dilaksanakan selama bulan Mei 2014 hingga selesai di Pabrik Gula Kebon Agung Malang. Analisis data dilakukan di di Laboratorium Komputasi dan Analisis Sistem Jurusan Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Brawijaya, Malang. Batasan Masalah, Asumsi, dan Variabel Penelitian yang dilakukan memiliki batasan permasalahan serta variabel supaya tidak menyimpang dari tujuan penelitian dan mempermudah proses penelitian antara lain: 1. Periode dasar yang digunakan untuk menghitung depresiasi adalah periode Januari 2012 hingga Desember 2012. 2. Pengukuran produktivitas bulanan dilakukan untuk periode Januari 2013 hingga Desember 2013. 3. Waste yang dipertimbangkan adalah tetes atau mollase. Bagan prosedur penelitian dapat dilihat pada Gambar 3.1. Studi Lapang Studi Pustaka Identifikasi Masalah Pengumpulan Data 1. Data biaya investasi fasilitas dan mesin tahun 2012-2013 2. Data biaya material tahun 2012-2013 3. Data biaya kegiatan perawatan tahun 2012-2013 4. Data gaji tenaga kerja tahun 2012-2013 5. Data jam kerja tahun 2012-2013 6. Data kuantitas unit produksi tahun 2012-2013 7. Data waste tahun 2012-2013 Pengolahan Data 1. Perhitungan Deflator dan Harga Konstan 2. Perhitungan Depresiasi (RIP1) 3. Perhitungan Total Input Resource (TIR) 4. Perhitungan Agregat Output 5. Perhitungan Indeks Produktivitas Parsial 6. Perhitungan Indeks Produktivitas Total Analisis dan interpretasi data Analisis usulan perbaikan produktivitas Gambar 3.1. Prosedur Penelitian Penentuan variabel produktivitas input dan output dalam pengukuran produktivitas pada penetian ini adalah : a) Input, yaitu biaya material (meliputi: bahan baku, bahan pembantu, dan pengemas), biaya depresiasi (meliputi: biaya yang dikeluarkan dipengaruhi oleh lamanya jam kerja mesin), biaya tenaga kerja (meliputi:

lama jam kerja dan jam lembur dari tenaga kerja), biaya energi (meliputi: data biaya energi listrik diperoleh dari tagihan PLN dan data perawatan), serta biaya perawatan (meliputi: biaya perawatan mesin). b) Output, yaitu nilai jual gula dengan satuan rupiah/bulan dan nilai jual tetes (mollase) dengan satuan rupiah/bulan. Pengolahan Data Perusahaan Identifikasi pengolahan data dilakukan dengan dasar literatur dan diskusi dengan pihak menajemen terkait dengan variabel input metode Marvin E. Mundel. Variabel input akan dijadikan perhitungan pengolahan data untuk menentukan produktivitas total serta perbaikan yang perlu dilakukan perusahaan. Tahapantahapan yang digunakan dalam pengolahan data adalah: 1. Perhitungan Deflator dan Harga Konstan Indeks harga digunakan untuk menghitung deflator pada masing-masing bulan penelitian untuk mengkonversikan semua harga sesuai dengan periode dasar dengan rumus: d = Deflator Periode yang dihitung ihp = Indeks Harga Periode yang dihitung ihpd = Indeks Harga Periode Dasar Harga konstan diperoleh dari hasil kali nilai deflator masing-masing periode dengan harga berlaku masing-masing input dan output dengan rumus sebagai berikut: Keterangan : Hb = Harga berlaku d = Deflator H1 = Depresiasi per jam 2. Menghitung input partial dari capital cost (RIP1) Input capital (modal) adalah biaya depresiasi per jam yang dikeluarkan perusahaan berkenaan dengan perolehan asli (original cost) dan suatu aktiva tetap (fasilitas atau alat produksi / mesin yang dimiliki perusahaan). ( H1) Keterangan : RIP1 = Input sumber parsial kapital X1b = Jam tersedia / bulan 3. MenghitungTotal Input Resource (TIR) Total Input Resource merupakan penjumlahan dari seluruh input parsial yang meliputi input partial dari capital cost (RIP1) diperoleh dari perhitungan depresiasi, serta Input material (RIP2), Input Tenaga Kerja (RIP3), Input Energi (RIP4), dan Input Perawatan (RIP5) yang diperoleh dari data biaya perusahaan. Total Input Resource (TIR) = RIP1+RIP2+RIP3+RIP4+RIP5 TIR = Total Input Sumberdaya RIP1= Input Partial Depresiasi RIP2= Input Material RIP3= Input Tenaga Kerja RIP4= Input Energi ( 4 ) RIP5= Input Perawatan 4. Perhitungan Agregat Output Pada tahap ini dilakukan perhitungan agregat input yang melibatkan volume produksi, dan harga jual produk. Agregat Output = Volume Penjualan x Harga Jual Produk 5. Perhitungan Indeks Produktivitas Parsial Perhitungan Indeks produktivitas parsial dilakukan dengan membandingkan input parsial dengan output. a. Perhitungan Indeks Produktivitas Parsial Depresiasi IP capital = indeks produktivitas depresiasi OMP = output agregat untuk periode diukur OBP = output agregat untuk periode dasar RIP1MP = input depresiasi untuk periode diukur RIP1BP = input depresiasi untuk periode dasar

b. Perhitungan Indeks Produktivitas Parsial Input material menghitung indeks produktivitas total adalah sebagai berikut: IPMaterial = indeks produktivitas bahan baku OMP = output agregat untuk periode diukur OBP = output agregat untuk periode dasar RIP2MP = input material untuk periode diukur RIP2BP = input material untuk periode dasar c. Perhitungan Indeks Produktivitas Parsial Input Tenaga Kerja IP Tenaga Kerja = indeks produktivitas TK OMP = output agregat untuk periode diukur OBP = output agregat untuk periode dasar RIP3MP = input tenaga kerja periode diukur RIP3BP = input tenaga kerja periode dasar d. Perhitungan Indeks Produktivitas Parsial Input Energi IP Energy = indeks produktivitas energi OMP = output agregat untuk periode diukur OBP = output agregat untuk periode dasar RIP4MP = input energi untuk periode diukur RIP4BP = input energi untuk periode dasar e. Perhitungan Indeks Produktivitas Parsial Input Perawatan IP maintenance = indeks produktivitas perawatan OMP = output agregat untuk periode diukur OBP = output agregat untuk periode dasar RIP4MP =input perawatan untuk periode diukur RIP4BP = input perawatan untuk periode dasar 6. Perhitungan Indeks Produktivitas Total Perhitungan indeks produktivitas total adalah perbandingan nilai total nilai indeks produktivitas output dengan total nilai indeks produktivitas input suatu periode dengan indeks produktivitas periode sebelumnya. Formula yang digunakan untuk Usulan Perbaikan Produktivitas Digunakan 2 (dua) metode untuk usulan perbaikan produktivitas yaitu diagram fishbone dan metode FMEA. Menurut Kuswadi (2004), pembuatan diagram fishbone, akibat atau permasalahan dalam bagian kepala ikan, sedanglkan faktor-faktor penyebab diletakkan sebagai tulang ikan seperti dijelaskan pada Gambar 3.2. Gambar 3.2 Fishbone Diagram Menurut (Rahmat, 2010) Langkah Kerja dari penerapan metode FMEA adalah sebagai berikut : 1. Identifikasi klasifikasi produk cacat pada tiap tiap proses. 2. Penentuan nilai Severity (pengaruh) = S, Occurent (penyebab) = O dan Detection (deteksi) = D pada tiap tiap proses. 3. Menghitung RPN yaitu S x O x D. 4. Mengambil tindakan (action) setiap proses yang nilai RPN nya tinggi. 5. Menghitung ulang RPN. 6. Jika RPN masih tinggi pada proses yang sama. HASIL DAN PEMBAHASAN Perhitungan Harga Konstan Nilai IHK pada tahun 2012 dan 2013 merupakan nilai IHK dari gula dan tetes karena dalam IHK tingkat konsumsi tetes dibuat asumsi sama dengan IHK pada gula. Data IHK dan hasil perhitungan deflator tertera pada Tabel 4.1 sedangkan grafik harga konstan ditunjukkan pada gambar 4.3 dan 4.4:

Tabel 4.1 IHK (Gula & Tetes) dan Deflator Kurun Waktu 2012-2013 Bulan IHK* Deflator** 2012 2013 2012 2013 Januari 130,90 136,88 0 0,0457 Februari 130,96 137,91 0,0005 0,0536 Maret 131,05 138,78 0,0011 0,0602 April 131,32 138,64 0,0032 0,0591 Mei 131,41 138,60 0,0039 0,0588 Juni 132,23 140,03 0,0102 0,0697 Juli 133,16 144,63 0,0173 0,1049 Agustus 134,43 146,25 0,0270 0,1173 September 134,45 145,74 0,0271 0,1134 Oktober 134,67 145,87 0,0288 0,1144 November 134,76 146,04 0,0295 0,1157 Desember 135,49 146,84 0,0351 0,1218 Sumber : BPS* dan Data diolah**, 2014 Berdasarkan hasil perhitungan dan grafik nilai deflator terlihat bahwa nilai deflator mengalami trend peningkatan pada kurun waktu 2 tahun terakhir. Peningkatan data yang linier sesuai dengan perubahan tingkat harga yang terjadi di masyarakat, laju inflasi dan kondisi perekonomian di Indonesia. Gambar 4.3. IHK (Gula & Tetes) Kurun Waktu 2012-2013 Gambar 4.4. Deflator (Gula & Tetes) Kurun Waktu 2012-2013 Perhitungan Indeks Produktivitas Parsial Evaluasi hasil yang didapatkan dari pengukuran tiap input adalah untuk mengetahui perubahan tiap input dalam mempengaruhi pencapaian produktivitas perusahaan. Produktivitas Material Pada kasus PG Kebon Agung Malang yang tergolong bahan baku adalah bahan mentah, bahan pembantu, dan pengemas. Perhitungan indeks produktivitas parsial material yang dihitung dengan menggunakan rumus (11) tertera pada Tabel 4.2, misal IP material pada bulan Februari 2012 adalah: Terjadinya penurunan produktivitas terjadi pada awal tahun 2012 hal ini menurut manajemen PG Kebon Agung disebabkan rendemen (kandungan gula) tebu pada bulan agustus turun ±2% yang rata-rata pada bulan sebelumnya 10% sehingga menyebabkan kualitas bahan baku menurun yang berdampak pada output yang dihasikan, seperti pada tabel 4.2 berikut : Tabel. 4.2 Indeks Produktivitas Material Periode Output (Rp) Material (Rp) Indeks 2012 Januari 103.000.900,00 75.504.010,00 100,00 Februari 103.429.125,92 81.000.438,72 93,60 Maret 111.018.927,82 87.311.509,49 93,21 April 123.778.128,51 98.474.830,38 92,14 Mei 123.746.178,72 96.259.119,64 94,24 Juni 109.220.202,76 81.286.120,98 98,50 Juli 112.264.017,52 93.336.445,38 88,17 Agustus 83.290.738,86 69.749.230,62 87,54 September 170.965.634,22 104.309.321,38 120,15 Oktober 209.327.712,34 114.326.043,40 134,22 November 195.193.441,05 111.585.065,62 128,23 Desember 176,476,018,80 108.735.402,00 118,97 2013 Januari 187.471.256,14 103.461.824,78 132,83 Februari 181.923.175,90 95.405.807,97 139,78 Maret 169.641.977,86 88.243.178,82 140,92 April 182.087.533,27 97.038.629,93 137,55 Mei 146.296.843,03 85.621.442,45 125,25 Juni 143.845.670,67 87.119.216,18 121,04 Juli 101.733.792,21 55.086.739,94 135,38 Agustus 120.390.124,41 78.385.409,28 112,59 September 193.902.175,07 108.237.392,37 131,32 Oktober 209.389.537,71 117.356.232,94 130,79 November 207.360.165,55 115.863.910.86 131,19 Desember 168.513.796,80 93.263.498.85 132,45 Rata-rata 117,5

Trend perubahan indeks produktivitas material dapat dilihat pada Gambar 4.5. Trend perubahan tingkat produktivitas tenaga kerja dapat dilihat pada Gambar 4.6. Gambar 4.5 Indeks Produktivitas Material Produktivitas Tenaga Kerja Pada PG Kebon Agung Malang tenaga kerja yang digunakan dalam pengukuran produktivitas adalah tenaga kerja yang bekerja pada bagian unit produksi. Perhitungan indeks produktivitas parsial tenaga kerja yang dihitung dengan menggunakan rumus (12) tertera pada Tabel 4.3, misal IP tenaga kerja pada bulan februari 2012 adalah: Hasil pengukuran tingkat indeks produktivitas tenaga kerja yang fluktuatif disebabkan oleh ketidakseragaman jumlah gaji dengan tingkat output yang diperoleh. Menurut manajemen PG Kebon Agung banyaknya tenaga kerja yang datang terlambat kerja berakibat pada pemotongan gaji sehingga biaya tenaga kerja per bulannya berfluktuatif. Tabel 4.3 Indeks Produktivitas Tenaga kerja Periode Output (Rp) Tenaga Kerja (Rp) Indeks 2012 Januari 103.000.900,00 15.294.200,00 100,00 Februari 103.429.125,92 15.312.129,81 100,30 Maret 111.018.927,82 15.313.024,53 107,65 April 123.778.128,51 15.214.311,84 120,80 Mei 123.746.178,72 15.244.206,07 120,53 Juni 109.220.202,76 15.252.250,31 106,33 Juli 112.264.017,52 15.260.165,32 109,24 Agustus 83.290.738,86 15.203.100,16 81,35 September 170.965.634,22 15.255.662,67 166,40 Oktober 209.327.712,34 15.247.908,51 203,85 November 195.193.441,05 15.243.804,88 190,13 Desember 176,476,018,80 15.231.958,92 172,03 2013 Januari 187.471.256,14 15.252.831,94 182,50 Februari 181.923.175,90 15.245.635,61 177,19 Maret 169.641.977,86 15.289.096,17 164,75 April 182.087.533,27 15.293.257,23 176,79 Mei 146.296.843,03 15.248.230,45 142,46 Juni 143.845.670,67 15.276.644,86 139,82 Juli 101.733.792,21 15.336.213,96 98,50 Agustus 120.390.124,41 15.296.862,12 116,86 September 193.902.175,07 15.345.403,07 187,62 Oktober 209.389.537,71 15.376.614,98 202,20 November 207.360.165,55 15.395.393,56 200,00 Desember 168.513.796,80 15.326.137,00 163,26 Rata-rata 147,11 Gambar 4.6. Indeks ProduktivitasTenaga Kerja Beberapa indeks produktivitas tenaga kerja berada di bawah rata-rata pada tahun 2012, yaitu bulan Januari hingga Agustus. Hal ini disebabkan output yang terjual kurang maksimal. Pada tahun 2013 indeks produktivitas tenaga kerja yang dibawah ratarata adalah pada bulan Mei hingga Agustus yang disebabkan hal yang sama. Produktivitas Depresiasi Pada kasus PG Kebon Agung Malang modal tetapnya berupa mesin dan peralatan pada unit produksi. Produktivitas depresiasi adalah perbandingan antara nilai output dengan nilai input depresiasi mesin. Perhitungan nilai depresiasi perawatan di PG Kebon Agung Malang dilakukan sesuai dengan persamaan (6) dan (7). Hasil perhitungan nilai depresiasi dapat dilihat pada Lampiran 3. Perhitungan indeks produktivitas parsial depresiasi dengan menggunakan rumus (10) tertera pada Tabel 4.4. Misal pada bulan Februari 2012 adalah sebagai berikut: Dari hasil perhitungan yang tertera pada Tabel 4.2 terlihat bahwa indeks produktivitas yang rendah di bawah standar (100) yaitu bulan Agustus 2012 dan Juli 2013. Penurunan disebabkan rendahnya aktivitas produksi dan

rendahnya volume penjualan produk pada periode tersebut. Sedangkan peningkatan indeks produktivitas juga dipengaruhi oleh volume penjualan produk yang cukup tinggi linier dengan jam kerja mesin. Tabel 4.4 Indeks Produktivitas Depresiasi Periode Output (Rp) Depresiasi (Rp) Indeks 2012 Januari 103.000.900,00 995.729,60 100,00 Februari 103.429.125,92 931.488,98 107,34 Maret 111.018.927,82 995.729,60 107,78 April 123.778.128,51 963.609,29 124,18 Mei 123.746.178,72 995.729,61 120,14 Juni 109.220.202,76 963.609,30 109,57 Juli 112.264.017,52 995.729,63 108,99 Agustus 83.290.738,86 995.729,67 80,86 September 170.965.634,22 963.609,36 171,52 Oktober 209.327.712,34 995.729,68 203,23 November 195.193.441,05 963.609,37 195,82 Desember 176,476,018,80 995.729,72 171,33 2013 Januari 187.471.256,14 998.001,68 181,59 Februari 181.923.175,90 901.350,01 195,12 Maret 169.641.977,86 997.856,90 164,35 April 182.087.533,27 965.678,30 182,28 Mei 146.296.843,03 997.870,62 141,73 Juni 143.845.670,67 965.575,83 144,02 Juli 101.733.792,21 997.411,42 98,60 Agustus 120.390.124,41 997.288,13 116,70 September 193.902.175,07 965.155,11 194,22 Oktober 209.389.537,71 997.317,05 202,97 November 207.360.165,55 965.133,02 207,70 Desember 168.513.796,80 997.243,23 163,36 Rata-rata 149,73 Trend perubahan indeks produktivitas depresiasi dapat dilihat pada Gambar 4.7. Terdapat hasil perhitungan indeks yang dibawah rata-rata pada bulan Januari hingga Agustus tahun 2012 disebabkan hasil penjualan output yang kurang maksimal karena biaya energi sesuai dengan penggunaan biaya material. Penyebab sama terjadi pada bulan Juli dan Agustus tahun 2013 juga terdapat indeks di bawah rata-rata disebabkan oleh faktor yang sama yaitu penjualan output yang kurang maksimal. Tabel 4.5 Indeks Produktivitas Energi Periode Output (Rp) Energi (Rp) Indeks 2012 Januari 103.000.900,00 2.224.450,00 100,00 Februari 103.429.125,92 2.236.389,75 99,88 Maret 111.018.927,82 2.388172,63 100,40 April 123.778.128,51 2.641.265,25 101,21 Mei 123.746.178,72 2.670.995,94 100,06 Juni 109.220.202,76 2.361.910,02 99,87 Juli 112.264.017,52 2.442.828,24 99,25 Agustus 83.290.738,86 1.810.011,89 99,38 September 170.965.634,22 2.568.553,41 143,75 Oktober 209.327.712,34 3.098.107,73 145,92 November 195.193.441,05 2.916.190,07 144,55 Desember 176,476,018,80 2.636.375,56 144,56 2013 Januari 187.471.256,14 2.650.139,32 152,77 Februari 181.923.175,90 2.587.864,14 151,82 Maret 169.641.977,86 2.551.713,90 143,58 April 182.087.533,27 1.829.423,87 149,20 Mei 146.296.843,03 2.380.489,66 172,70 Juni 143.845.670,67 2.264.025,28 130,50 Juli 101.733.792,21 2.251.809,41 97,04 Agustus 120.390.124,41 2.698.041,26 115,46 September 193.902.175,07 2.690.423,90 155,21 Oktober 209.389.537,71 3.135.414,27 144,23 November 207.360.165,55 2.953.633,80 151,62 Desember 168.513.796,80 2.425.246,72 150,06 Rata-rata 128,88 Trend perubahan tingkat produktivitas energi dapat dilihat pada Gambar 4.8. Gambar 4.7. Indeks Produktivitas Depresiasi Produktivitas Energi Pada PG Kebon Agung Malang energi yang digunakan untuk menjalankan mesin dan peralatan adalah energi listrik. Perhitungan indeks produktivitas parsial energi yang dihitung dengan menggunakan rumus (13) tertera pada Tabel 4.7, misal IP energi pada bulan februari 2012 adalah: Gambar 4.8. Indeks Produktivitas Energi Produktivitas Perawatan Produktivitas perawatan adalah perbandingan antara nilai output dengan nilai perawatan. Perhitungan indeks produktivitas parsial input perawatan yang dihitung dengan menggunakan rumus (14) tertera pada Tabel 4.6, misal IP perawatan pada bulan Februari 2012 adalah:

Hasil pengukuran indeks produktivitas perawatan yang tidak konsisten disebabkan oleh perawatan mesin yang tidak terjadwal. Perawatan mesin yang tidak terjadwal akan menyebabkan mesin mudah mengalami kerusakan yang berakibat pada kenaikan biaya perawatan per bulannya. Tabel. 4.6. Indeks Produktivitas Perawatan Periode Output (Rp) Perawatan (Rp) Indeks 2012 Januari 103.000.900,00 945.400,00 100,00 Februari 103.429.125,92 977.295,52 97,14 Maret 111.018.927,82 1.118.287,19 91,12 April 123.778.128,51 1.624.847,87 69,92 Mei 123.746.178,72 1.047.659,18 108,41 Juni 109.220.202,76 1.000.398,36 100,21 Juli 112.264.017,52 1.143.102,64 90,14 Agustus 83.290.738,86 1.078.909,05 70,86 September 170.965.634,22 1.688.742,01 92,92 Oktober 209.327.712,34 1.767.091,07 108,73 November 195.193.441,05 1.741.286,53 102,89 Desember 176,476,018,80 4.880.288,73 33,19 2013 Januari 187.471.256,14 1.861.049,80 92,46 Februari 181.923.175,90 2.891.951,29 57,74 Maret 169.641.977,86 1.582.947,09 98,37 April 182.087.533,27 1.740.071,11 96,05 Mei 146.296.843,03 1.394.629,63 96,28 Juni 143.845.670,67 1.215.951,90 108,58 Juli 101.733.792,21 958.794,33 97,39 Agustus 120.390.124,41 1.661.951,11 66,49 September 193.902.175,07 1.703.368,91 104,48 Oktober 209.389.537,71 1.932.489,96 99,45 November 207.360.165,55 1.756.068,92 108,38 Desember 168.513.796,80 1.824.678,05 84,77 Rata-rata 90,67 Trend perubahan indeks produktivitas maintenance dapat dilihat pada Gambar 4.9. Total Input Resource Hasil perhitungan total input resources dapat dilihat pada Tabel 4.7 Tabel 4.7 Total Input Resource Periode Total Input Dalam Rupiah (Rp) 2012 2013 Januari 94.963.789,60 124.223.847,52 Februari 100.457.742,79 117.032.609,01 Maret 107.126.723,43 108.664.792,89 April 118.918.864,63 117.673.378,08 Mei 116.217.710,44 105.091.597,01 Juni 100.864.288,97 106.957.878,43 Juli 113.178.271,21 74.643.184,94 Agustus 88.836.981,39 98.593.320,06 September 124.785.888,83 128.949.360,72 Oktober 135.434.880,39 138.798.069,20 November 132.449.956,47 136.934.140,16 Desember 132.479.754,93 113.836.803,85 Total Output Produk yang dihasilkan oleh PG Kebon Agung Malang adalah gula serta tetes yang di jual secara dilelang keperusahaan lain, misalnya pabrik Molindo, Ajinomoto, Miwon dan sebagainya. Penjualan tetes yang di PG Kebon Agung Malang menggunakan satuan per 1 kg. Hasil perhitungan total output dapat dilihat pada Tabel 4.8 Tabel 4.8 Total Output Periode Total Output Dalam Rupiah (Rp) (Tetes dan Gula) Kontribusi Tetes (%) 2012 2013 2012 2013 Jan 103.000.900,00 187.471.256,14 22.37 17.21 Feb 103.429.125,92 181.923.175,90 20.28 17.54 Mar 111.018.927,82 169.641.977,86 18.82 17.09 Apr 123.778.128,51 182.087.533,27 17.66 16.17 Mei 123.746.178,72 146.296.843,03 18.20 13.82 Jun 109.220.202,76 143.845.670,67 19.55 14.53 Jul 112.264.017,52 101.733.792,21 17.89 18.77 Agt 83.290.738,86 120.390.124,41 19.75 16.45 Sept 170.965.634,22 193.902.175,07 17.66 17.01 Okt 209.327.712,34 209.389.537,71 16.67 17.97 Nov 195.193.441,05 207.360.165,55 16.78 17.59 Des 176,476,018,80 168.513.796,80 15.87 20.00 Trend perubahan total output dapat dilihat pada Gambar 4.11. Gambar 4.9. Indeks Produktivitas Perawatan Gambar 4.11 Total output tahun 2012, 2013

Menurut manajemen PG Kebon Agung Malang kontribusi tetes adalah sebesar ±21% dari output total tahun 2010 dan 2011, sedangkan kontribusi tetes pada tahun 2012 dan 2013 sebagian besar telah memenuhi kriteria yaitu di bawah 21%. Menurut Widowati (2003), secara umum pemrosesan gula tetes yang dihasilkan sekitar 15 16% dengan kadar brix 85 92. Tetes yang di hasilkan oleh Pabrik Gula Kebon Agung di atas 48%, sedangkan secara umum tetes yang di hasilkan seharusnya 15-16%. Hal ini menunjukkan bahan baku tetes di Pabrik Gula masih mempunyai kadar brix yang terlalu rendah. Produksi tetes yang terlalu tinggi tidak akan memberi kontribusi output yang tinggi (hanya rata-rata 21%). Untuk meningkatkan produk-tivitas total output, Pabrik Gula hendaknya meningkatkan kualitas bahan baku agar tetes yang di hasilkan dapat di kurangi dengan pengecekan dan pengontrolan kadar air, seta kadar brix pada tebu. Perencanaan Perbaikan Produktivitas Perusahaan dengan Diagram Fishbone Berdasarkan hasil analisis terhadap penurunan produktivitas gula disebabkan adanya penyebab khusus. Diagram fishbone penyebab penurunan produktivitas di PG Kebon Agung dapat dilihat pada Gambar 4.14. Proses tersebut memerlukan brainstorming (pengungkapan pendapat) dari para karyawan untuk memperoleh penyebab potensial sebanyak mungkin (Herjanto, 2007) Gambar 4.14. Diagram Fishbone Penyebab Penurunan Produktivitas Perencanaan Perbaikan Produktivitas dengan FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) Tabel 4.11 Tabel FMEA (Failure Modes and Effect Analysis) Modus Kegagalan Potensial Sebab Modus kegagalan Potensial Efek Potensial Modus Kegagalan Nilai Occurance Severity Detection RPN Rank Perawatan mesin tidak rutin Kurangnya tanggung jawab operator dalam melakukan perawatan Mesin sering mengalami kerusakan berdampak pada kapasitas produksi menurun 6 6 6 216 1 Intruksi kerja kurang Kurangnya penerapan SOP Gula yang dihasilkan berwarna kuning kecoklatan 5 4 5 100 3 Keterampilan operator kurang Kurangnya pelatihan kerja Operator tidak dapat mengoperasikan mesin dengan baik 4 4 5 80 4 Lantai tempat kerja licin Terdapat lantai licin di tempat kerja, serta debu yang bertebaran di bagian penggilingan Operator dapat mengalami kecelakaan kerja 3 3 3 27 5 Kualitas bahan baku Musim penghujan yang tidak menentu Sumber: Data diolah, 2014 Kualitas gula yang menurun 5 4 6 120 2 Berdasarkan Tabel 4.12 diatas perawatan mesin memiliki nilai resiko kegagalan tertinggi. Perawatan mesin yang tidak terjadwal disebabkan kurangnya tanggung jawab operator untuk merawat mesin sehingga mengakibatkan mesin sering mengalami kerusakan. Menurut Park (2003), tentang penjadwalan mesin yang terjadwal, solusi yang dapat dilakukan yaitu dengan melakukan penjadwalan mesin secara teratur sehingga dapat diketahui waktu yang

tepat untuk mengganti komponen mesin sebelum mengalami kerusakan yang fatal. Sedangkan lantai tempat kerja licin memiliki nilai resiko kegagalan terendah. Lantai tempat kerja yang licin disebabkan pada saat setelah pembersihan peralatan dengan air bersih tidak dilakukan pengeringan yang dapat menyebabkan kecelakaan kerja. Menurut Abdul (2012), nilai detection yang tinggi mengindikasikan tingginya kesempatan kegagalan lolos dari pengawasan begitu pula sebaliknya. KESIMPULAN Kesimpulan yang dapat di peroleh dari pembahasan ini adalah : 1. Tingkat produktivitas pada bagian produksi gula dan tetes di PG Kebon Agung Malang pada tahun 2012 dan tahun 2013 tergolong baik karena rata-rata indeks produktivitas parsial sudah mencapai 100 dilihat dari indeks produktivitas yang telah dihitung antara kedua tahun tersebut yaitu indeks produktivitas depresiasi rata-rata sebesar 149,8, indeks produktivitas material rata-rata sebesar 117,5, indeks produktivitas tenaga kerja sebesar rata-rata 147,1, indeks produktivitas energi rata-rata sebesar 128,9, dan indeks perawatan sebesar 90,7. Hasil perhitungan indeks produktivitas total diperoleh sebesar 100. 2. Perbaikan produktivitas di PG Kebon Agung Malang dapat dilakukan dengan penjadwalan mesin secara teratur dan berkala, pelatihan kerja secara rutin, penerapan prosedur kerja atau SOP, pengendalian proses produksi gula, serta pemberian tanda lantai licin dan penggunaan masker. SARAN Saran yang dapat di peroleh dari penelitian ini adalah : 1. Pada penelitian selanjutnya dapat digunakan metode lain untuk mendapatkan nilai produktivitas, sehingga dapat dibandingkan metode mana yang lebih baik dan solusi yang dapat diberikan pada perusahaan tersebut. 2. Pada perusahaan diharapkan adanya pembenahan yang dilihat dari nilai RPN terendah sehingga tidak akan terjadi kecelakaan dan tidak akan mengurangi output dari perusahaan tersebut. DAFTAR PUSTAKA Abdul T.B dan Alizza A. 2012. An Impact Time Motion Study In The Automation Process. Journal of Novel Applied Sciences 1(1): 17-24 Eko, H. M. 2009. Analisis Pengukuran Produktivitas Perusahaan dengan Menggunakan Metode Marvin E. Mundel. Di PTPN IV PKS Pabatu Tebing Tinggi. Skripsi. USU. Medan. Herjanto, E. 2007.Manajemen Operasi Edisi Ketiga. Grasindo. Jakarta. Herman, T. R., Safa F., Mukti R. R. 2006. Pengukuran Produktivitas Berdasarkan Model Mundel dan APC untuk Menciptakan Keunggulan Biaya Produksi (StudiKasus: PT. ITS Jakarta). Seminar Nasional Aplikasi Sains dan Teknologi 2010 IST AKPRIND. Yogyakarta. Kuswadi dan Ema M. 2004. Delapan Langkah dan Tujuh Alat Statistik untuk Peningkatan Mutu Berbasis Komputer. PT. Elex Media Komputindo. Jakarta. Park, S. H. 2003. Six Sigma for Quality and Productivity. Asian Produktivity Organization. Tokyo. Hal. 114 Rachmat F., Tedjo S., dan Ali A. 2010. Perbaikan Proses Produksi Muffer dengan Metode FMEA pada Industri Kecil Sidoarjo. Jurnal Teknologi 5(1): Hal. 83-88. Suprobo, P. F., Hariastuti, Mardiana C., Prihatin R., Suparjo. 2013. Pengukuran Produktivitas Kinerja UKM Sandang Kulit berdasarkan Aspek Produksi dan Pemasaran. Jurnal Eco-Teknologi Uwika 1(1): Hal. 7-11. Sutiyono. 2007. Analisis Produktivitas Berdasarkan Pendekatan Metode American Productivity Center di PT GFI Sidoarjo. FTI Veteran. Jawa Timur. Hal 1. Widowati, T. 2003. Pengantar Ekonomi Pertanian. PT Bumi Aksara. Jakarta.