BAB V ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

BAB V ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan dibahas mengenai analisa produktivitas yang berlangsung di PT. Schott Igar Glass (SIG), mulai dari menganalisa perbedaan-perbedaan yang ada antara mesin Spami dan mesin Ambeg, analisa tingkat kecacatan hasil produksi vial injection 10 ml, analisa kapasitas proses produksi, analisa output proses produksi serta analisa input proses produksi. 5.1 Analisa Perbedaan Antara Mesin Spami dan Mesin Ambeg PT. Schott Igar Glass (SIG) dalam lini produksinya terbagi menjadi 3 (tiga), yaitu mesin Spami, mesin Ambeg, dan mesin AK-2000. Namun peneliti hanya akan melakukan penelitian spesifik pada mesin Spami dan mesin Ambeg saja. Dimana pada mesin Spami dan mesin Ambeg, level kualitas yang akan dihasilkan adalah standardline, sedangkan level kualitas pada mesin AK-2000 adalah topline. Adapun perbedaan-perbedaan yang terdapat antara mesin Spami dengan mesin Ambeg dapat dilihat pada tabel dibawah ini: Universitas Mercu Buana 73

Operator Tabel 5.1. Perbandingan Antara Mesin Spami dengan Mesin Ambeg Faktor Spami Ambeg Unggul Input Bahan Baku 1 Operator menghandle 3 mesin Berupa tubing yang akan dimasukkan ke dalam sleeve drum. 1 drum loader ada 5 sleeve drum. Jadi sekali input (5x24) 120 tubing 1 Operator menghandle 6 mesin Berupa tubing yang ditata ke dalam loader. Sekali input (3x12) 36 tubing Spami Spami Buangan Produk Lebih banyak Lebih sedikit Ambeg Lebih banyak karena Lebih sedikit karena Kapasitas Output Spami jalan 2 sisi hanya jalan 1 sisi Lebih ringan karena Lebih berat karena harus dapat langsung memasukkan tubing satu Tenaga yang memasukkan tubing ke per satu ke sleeve drum Dikeluarkan loader dan posisi mesin Ambeg dan harus naik ke Operator lebih pendek sehingga tangga karena posisi mudah terjangkau mesin lebih tinggi tangan Operator Tingkat Kelelahan Energi Yang Dipakai Tingkat Resiko Kecacatan Lebih rendah karena tubing yang dimasukkan ke dalam sleeve drum sekaligus banyak. Sehingga Operator dapat menunggu tubing habis dalam waktu yang cukup lama Lebih tinggi karena tubing yang dimasukkan ke dalam loader tidak dapat sekaligus banyak. Sehingga Operator harus sering-sering memasukkan lagi tubing dalam waktu yang singkat Spami 302.4 KWH 44.4 KWH Ambeg Lebih rendah karena mesin yang di handle sedikit, Operator dapat sering mengecek kecacatan produk dan cenderung fokus terhadap masalah yang ada Lebih tinggi karena mesin yang dihandle banyak, Operator kurang fokus terhadap kecacatan produk dan kurang fokus terhadap masalah yang ada Spami Universitas Mercu Buana 74

5.2 Analisa Tingkat Kecacatan Hasil Produksi Vial Untuk mengetahui berapa tingkat kecacatan yang terjadi antara mesin Spami dan mesin Ambeg, maka QC Inspector melakukan sampling terhadap produk yang kan di periksa. Pengambilan jumlah sample untuk diperiksa berdasarkan General Testing Level 3 (ISO 2859-1:2004-01). Jenis vial injection yang akan diteliti adalah vial bervolume 10 ml dengan identitas sebagai berikut: Artikel : V.010111030B Deskripsi : 10 ml vial clear, injection F-20 Jumlah Order : - Spami : 1.807.920 pcs (810 MB) - Ambeg : 803.520 pcs (360 MB) Dimana dalam tiap 1 MB terdiri dari 9 trays, dan tiap trays berisi 248 pcs. Perhitungan sampling berdasarkan General Testing Level 3: 2,469 pcs 3 pcs / trays 5,55 pcs 6 pcs / trays Sedangkan untuk mengetahui apakah cacat produk yang dihasilkan masih dalam batas wajar yang disyaratkan oleh perusahaan, maka bersama ini dibuat peta pengendali proporsi kesalahan (p-chart). Universitas Mercu Buana 75

Tabel 5.2. Peta Pengendali Proporsi Kesalahan (p-chart) Pada Mesin Spami Nomor Pengamatan (Hari) Ukuran Sample Banyaknya Sample Yang Ditolak Proporsi Kesalahan (p) CL UCL LCL 1 729 45 0.062 0.0584 0.0844 0.0323 2 729 43 0.059 0.0584 0.0844 0.0323 3 729 46 0.063 0.0584 0.0844 0.0323 4 729 41 0.056 0.0584 0.0844 0.0323 5 729 41 0.056 0.0584 0.0844 0.0323 6 729 55 0.075 0.0584 0.0844 0.0323 7 729 43 0.059 0.0584 0.0844 0.0323 8 729 29 0.040 0.0584 0.0844 0.0323 9 729 39 0.053 0.0584 0.0844 0.0323 10 729 39 0.053 0.0584 0.0844 0.0323 11 729 44 0.060 0.0584 0.0844 0.0323 12 729 49 0.067 0.0584 0.0844 0.0323 13 729 41 0.056 0.0584 0.0844 0.0323 14 729 53 0.073 0.0584 0.0844 0.0323 15 729 47 0.064 0.0584 0.0844 0.0323 16 729 38 0.052 0.0584 0.0844 0.0323 17 729 58 0.080 0.0584 0.0844 0.0323 18 729 46 0.063 0.0584 0.0844 0.0323 19 729 36 0.049 0.0584 0.0844 0.0323 20 729 25 0.034 0.0584 0.0844 0.0323 21 729 51 0.070 0.0584 0.0844 0.0323 22 729 30 0.041 0.0584 0.0844 0.0323 23 729 39 0.053 0.0584 0.0844 0.0323 24 729 36 0.049 0.0584 0.0844 0.0323 25 729 35 0.048 0.0584 0.0844 0.0323 26 729 40 0.055 0.0584 0.0844 0.0323 27 729 56 0.077 0.0584 0.0844 0.0323 28 729 39 0.053 0.0584 0.0844 0.0323 29 729 43 0.059 0.0584 0.0844 0.0323 30 729 51 0.070 0.0584 0.0844 0.0323 Universitas Mercu Buana 76

Berdasarkan uraian tabel diatas, maka didapat: Dimana, p proporsi kesalahan dalam setiap sample x banyaknya produk yang salah dalam setiap sample n banyaknya sample yang diambil dalam setiap inspeksi. Dimana, p garis pusat peta pengendalian proporsi kesalahan pi proporsi kesalahan dalam setiap sample n banyaknya sample yang diambil dalam setiap observasi g banyaknya observasi yang dilakukan. + ṕ ( ṕ). +. (. ). ṕ ( ṕ).. (. ). Universitas Mercu Buana 77

0.090 0.080 0.070 0.060 0.050 0.040 0.030 0.020 Nomor Pengamatan (Hari) 1 CL UCL LCL 0.010 0.000 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 Universitas Mercu Buana 78

Tabel 5.3. Tabel Peta Pengendali Proporsi Kesalahan (p-chart) Pada Mesin Ambeg Nomor Pengamatan (Hari) Ukuran Sample Banyaknya Sample Yang Ditolak Proporsi Kesalahan (p) CL UCL LCL 1 648 21 0.032 0.0289 0.0486 0.0092 2 648 15 0.023 0.0289 0.0486 0.0092 3 648 15 0.023 0.0289 0.0486 0.0092 4 648 16 0.025 0.0289 0.0486 0.0092 5 648 20 0.031 0.0289 0.0486 0.0092 6 648 14 0.022 0.0289 0.0486 0.0092 7 648 18 0.028 0.0289 0.0486 0.0092 8 648 12 0.019 0.0289 0.0486 0.0092 9 648 21 0.032 0.0289 0.0486 0.0092 10 648 26 0.040 0.0289 0.0486 0.0092 11 648 17 0.026 0.0289 0.0486 0.0092 12 648 22 0.034 0.0289 0.0486 0.0092 13 648 22 0.034 0.0289 0.0486 0.0092 14 648 12 0.019 0.0289 0.0486 0.0092 15 648 14 0.022 0.0289 0.0486 0.0092 16 648 18 0.028 0.0289 0.0486 0.0092 17 648 21 0.032 0.0289 0.0486 0.0092 18 648 17 0.026 0.0289 0.0486 0.0092 19 648 23 0.035 0.0289 0.0486 0.0092 20 648 12 0.019 0.0289 0.0486 0.0092 21 648 26 0.040 0.0289 0.0486 0.0092 22 648 15 0.023 0.0289 0.0486 0.0092 23 648 21 0.032 0.0289 0.0486 0.0092 24 648 18 0.028 0.0289 0.0486 0.0092 25 648 28 0.043 0.0289 0.0486 0.0092 26 648 14 0.022 0.0289 0.0486 0.0092 27 648 20 0.031 0.0289 0.0486 0.0092 28 648 16 0.025 0.0289 0.0486 0.0092 29 648 18 0.028 0.0289 0.0486 0.0092 30 648 30 0.046 0.0289 0.0486 0.0092 Universitas Mercu Buana 79

Berdasarkan uraian tabel diatas, maka didapat: Dimana, p proporsi kesalahan dalam setiap sample x banyaknya produk yang salah dalam setiap sample n banyaknya sample yang diambil dalam setiap inspeksi. Dimana, p garis pusat peta pengendalian proporsi kesalahan pi proporsi kesalahan dalam setiap sample n banyaknya sample yang diambil dalam setiap observasi g banyaknya observasi yang dilakukan. + ṕ ( ṕ). +. (. ). ṕ ( ṕ).. (. ). Universitas Mercu Buana 80

0.060 0.050 0.040 Nomor Pengamata n (Hari) 1 CL 0.030 UCL 0.020 LCL 0.010 0.000 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 Universitas Mercu Buana 81

Jumlah Cacat Vial Injection 10 ml, Pada Mesin Spami Rocky bottom, 120 t > max, 32 Fold on neck, 145 Pressure on neck, 248 r2 < min, 173 Crack on body, 291 d4 > max, 197 Notches on lip, 72 Jumlah Cacat Vial Injection 10 ml, Pada Mesin Ambeg Chip on lip, 20 Notches on lip, 52 Rocky bottom, 57 Contamination, 82 a2 > max, 196 Pressure on neck, 65 Fold on neck, 61 s2 < min, 33 Universitas Mercu Buana 82

1. Crack on Body Mengecek oli plug Manusia Mengecek pendingin api Mengecek lengstop Mengecek gauging Crack on Body Gambar 5.5. Fishbone Defect Crack on Body Tindakan yang dapat dilakukan, antara lain: Operator harus sering mengecek kelancaran oli plug dengan memperhatikan apakah oli plug sudah mulai berkurang, apakah tercampur air atau tidak. Operator mengecek apakah fungsi pendingin api sudah sesuai. Operator mengecek lengstop agar tidak kering. Operator mengecek gauging total length, mungkin terlalu kencang pada saat menekan. 2. Pressure on Neck Manusia Mengecek oli plug Mengecek tekanan tool Mengecek posisi api Pressure on Neck Gambar 5.6. Fishbone Defect Pressure on Neck Tindakan yang dapat dilakukan antara lain: Operator harus sering mengecek oli plug agar tidak kurang pada saat digunakan. Operator mengecek apakah tekanan pada tool telah sesuai. Operator memperhatikan posisi api. Universitas Mercu Buana 83

3. d4 (id lip) > max Manusia Mengecek Pendingin Cleaning / Ganti plug D4 (Id Lip) > Max Gambar 5.7. Fishbone Defect d4 (id lip) > max Tindakan yang dapat dilakukan antara lain: Pendingin yang terdiri dari air dan angin, harus selalu di cek kondisinya: - Air, agar plug selalu dingin dengan dialiri air menggunakan selang - Angin, agar plug tetap dingin dan tidak berasap dengan ditip angin Operator harus sering membersihkan atau mengganti plug yang kotor. 4. r2 (radius bottom) < min Mesin Menaik/turunkan burner chuck bottom no.2 Menaik/turunkan bottom pad R2 (Radius Bottom) < Min Gambar 5.8. Fishbone Defect r2 (radius bottom) < min Tindakan yang dapat dilakukan antara lain: Dengan dibantu Operator, burner chuck bottom no.2 yang ada pada salah satu bagian mesin, selalu dikontrol. Jika chuck bottom no.2: - Dinaikkan, maka nilai radius bottom semakin kecil - Diturunkan, maka nilai radius bottom semakin besar Dengan dibantu Operator, bottom pad (tool untuk setting concave) yang ada pada salah satu bagian mesin, selalu dikontrol. Jika bottom pad: - Dinaikkan, maka nilai radius bottom semakin kecil Universitas Mercu Buana 84

- Diturunkan, maka nilai radius bottom semakin besar 5. Fold on Neck Manusia Mengecek oli plug Mengecek tekanan tool Mengecek posisi api Fold on Neck Gambar 5.9. Fishbone Defect Fold on Neck Tindakan yang dapat dilakukan antara lain: Operator harus sering mengecek oli plug agar tidak kurang pada saat digunakan. Operator mengecek apakah tekanan pada tool telah sesuai. Operator memperhatikan posisi api. 6. a2 > max (Slanty Bottom) Mesin Mengecek chuck bottom Mengecek api burner bottom Mengecek chuck bottom dan chuck atas Slanty Bottom Gambar 5.10. Fishbone Defect a2 > max (Slanty Bottom) Tindakan yang dapat dilakukan antara lain: Dengan dibantu Operator, karbon tip pada chuck bottom harus selalu dikontrol, apakah sudah rusak atau patah. Sehingga pingger chuck bottom dapat menjepit dengan sempurna. Api burner bottom pada mesin harus sering di cek oleh Operator agar bentuk bottom sesuai dengan spesifikasi yang diminta. Universitas Mercu Buana 85

Chuck bottom dan chuck atas sudah tidak center lagi, untuk itu Operator harus mengeceknya agar hasil cutting sempurna. 7. Contamination on Body Manusia Membersihkan plug Mengecek oli Membersihkan pick up Membersihkan conveyor Outside Contamination on Body Gambar 5.11. Fishbone Defect Outside Contamination on Body Tindakan yang dapat dilakukan antara lain: Operator harus sering membersihkan plug yang digunakan pada mesin. Operator mengecek oli yang digunakan, mungkin oli sudah kotor dan harus diganti dengan oli yang baru. Operator membersihkan pick up yang digunakan. Operator sesering mungkin membersihkan conveyor untuk mentransfer proses perpindahan vial dari production area menuju clear room area. 8. Rocky Bottom Menaik/turunkan bottom pad Mesin Rocky Bottom Gambar 5.12. Fishbone Defect Rocky Bottom Tindakan yang dapat dilakukan antara lain: Universitas Mercu Buana 86

Dengan dibantu Operator, bottom pad (tool untuk setting concave) dinaikkan, agar nilai concavity bottom semakin besar, sehingga tidak rocky. 5.4 Analisa Kapasitas Proses Produksi Untuk mengetahui berapa produktivitas proses produksi, pertama-tama perlu diketahui kapasitas produksi yang ada. Pihak perusahaan telah menetapkan berapa besarnya target yang harus dicapai pada tiap-tiap proses produksinya. Target perusahaan per mesin tentunya berbeda-beda, tergantung dari speed mesin. Berikut adalah rumus yang telah ditetapkan oleh PT. Schott Igar Glass (SIG) untuk target produksinya: ( ). ( ) Jadi, untuk produksi mesin Spami maka target yang harus dicapai adalah sbb: ( ). 8.70 trays per jam ( ) 72 trays per shift Sedangkan untuk produksi mesin Ambeg target yang harus dicapai adalah sbb: ( ). ( ) 4.35 trays per jam 32 trays per shift Universitas Mercu Buana 87

Berikut adalah data yang diperoleh penulis dari proses produksi vial 10 ml yang diproduksi dimesin Spami dan mesin Ambeg: Tabel 5.4. Kapasitas Total Produksi Per Shift Jumlah Spami Ambeg Shift 1 Shift 2 Shift 3 Shift 1 Shift 2 Shift 3 Trays 72 90 81 24 45 36 Pcs 17.856 22.320 20.088 6.696 11.160 8.928 Dalam 1 (satu) hari PT. Schott Igar Glass (SIG) melakukan proses produksi selama 24 jam, yang terbagi menjadi 3 shift. Shift 1 atau shift malam dimulai dari pukul 00.00 07.30 (7.5 jam), shift 2 atau shift pagi dimulai dari pukul 07.30 16.00 (8.5 jam), dan shift 3 atau shift sore dimulai dari pukul 16.00 24.00 (8 jam). Berdasarkan target yang telah ditetapkan oleh perusahaan, maka pada mesin Spami target dapat terpenuhi pada di ketiga shift. Sedangkan pada mesin Ambeg target hanya terpenuhi pada shift 2 dan shift 3. Rata-rata dari tiap mesin, kapasitas produksi yang dihasilkan lebih kecil pada shift 1. Hal ini dikarenakan pada shift 1 atau shift malam, jam kerjanya hanya 7.5 jam. Dan untuk total kapasitas yang dihasilkan selama 2 (dua) bulan dapat dilihat pada tabel dibawah ini: Tabel 5.5. Kapasitas Total Produksi Selama 1 Bulan Shift Spami Ambeg Shift 1 17.856 6.696 Shift 2 22.32 11.16 Shift 3 20.088 8.928 Total / Hari 60.264 26.784 Total 1 Bulan 1.807.920 803.520 Universitas Mercu Buana 88

5.5 Analisa Output Proses Produksi Berdasarkan data yang didapatkan dari Map Order Produksi, maka dapat diketahui berapa output produksi yang dihasilkan selama 1 (satu) bulan. Output produksi yang dimaksud adalah segala produk yang dihasilkan dari proses produksi yang ada. Tabel 5.6. Output Produksi Selama 1 Bulan Mesin Kapasitas (pcs) Harga Per pcs Total Output Spami 1,807,920 Rp 1,300 Rp 2,350,296,000 Ambeg 803,520 Rp 1,300 Rp 1,044,576,000 Total Rp 3,394,872,000 5.6 Analisa Input Proses Produksi Untuk melakukan analisa produktivitas, selain output produksi perlu diketahui juga berapa input produksi yang dihabiskan selama 1 (satu) bulan. Input produksi yang dimaksud adalah segala faktor penting yang dibutuhkan untuk melakukan suatu proses produksi. Di dalam penelitian, penulis hanya menghitung 3 (tiga) macam input produksi yaitu, biaya sumber daya manusia, biaya energi dan biaya bahan baku. 5.6.1 Analisa Kebutuhan Sumber Daya Manusia Pada tabel dibawah (tabel 5.7) dapat dilihat berapa biaya gaji yang harus dibayarkan kepada pekerja masing-masing mesin untuk proses produksi selama 1 (satu) bulan. Mengenai besarnya biaya yang harus dikeluarkan perusahaan untuk membayar gaji pekerja adalah sama, baik itu pada mesin Spami atau mesin Ambeg. Hanya saja tidak sesuai jika melihat dari insentif Universitas Mercu Buana 89

yang didapat oleh pekerja pada mesin Ambeg. Insentif yang diterima oleh pekerja (khususnya Operator) pada mesin Ambeg jumlahnya sama dengan besarnya insentif pekerja di mesin Spami. Padahal jika dilihat dari jenis pekerjaannya, mesin Ambeg lebih berat dan memerlukan tenaga ekstra dalam proses bekerjanya. Dimana pada mesin Ambeg, seorang Operator menghandel 6 mesin, sedangkan Operator pada mesin Spami hanya menghandle 3 mesin. Tabel 5.7. Analisa Biaya SDM No. Uraian Mesin Spami Mesin Ambeg 1 Banyak Pekerja 3 3 2 Gaji Per Jam 9,913.29 9,913.29 3 Insentif Per Jam 3,125 3,125 3 Banyak Shift 90 90 4 Lama jam produksi 720 720 5 Biaya Total 1,629,786 1,629,786 Dari tabel dibawah (tabel 5.8) di bawah dapat dilihat bahwa untuk penggunaan sumber daya manusia, mesin Spami memiliki produktivitas parsial terbesar yaitu sebesar 1.442.09 jauh lebih besar dibandingkan mesin Ambeg yag memiliki produktivitas parsial sebesar 640.93. Hal ini wajar karena mesin Spami memiliki pendapatan yang lebih besar. Tabel 5.8. Analisa Produktivitas Parsial SDM No Uraian Mesin Spami Mesin Ambeg 1 Output Produksi 2,350,296,000 1,044,576,000 2 Biaya SDM 1,629,786 1,629,786 3 Produktivitas Parsial SDM 1,442.09 640.93 Universitas Mercu Buana 90

5.6.2 Analisa Kebutuhan Energi Tabel 5.9. Analisa Biaya Energi No Uraian Mesin Mesin Spami Ambeg 1 Daya per jam (Kwh) 12.6 1.85 2 Total jam Shift 1 (Senin - Minggu) 8.5 8.5 3 Total jam Shift 2 (Senin - Minggu) 8 8 4 Total jam Shift 3 (Senin - Minggu) 7.5 7.5 5 Total Energi 9072 1332 6 Biaya per Kwh 730 730 7 Biaya Total 6,622,560 972,360 Tabel diatas (tabel 5.9) menunjukkan besarnya biaya energi yang dibutuhkan untuk melakukan produksi selama 1 (satu) bulan. Untuk mesin Spami membutuhkan daya sebesar 12.6 kw per jam, sedangkan untuk mesin Ambeg membutuhkan daya sebesar 1.85 kw per jamnya. Proses produksi yang berlangsung di PT. Schott Igar Glass berjalan selama 24 jam penuh. Mesin hanya dimatikan pada hari libur nasional saja. Namun jika keadaan mesin sedang mengalami rusak berat maka mesin hanya mengalami proses perbaikan dengan menggantungkan mesin sementara. Dalam hal ini yang dimaksud menggantungkan mesin sementara adalah hanya tidak meletakkan material (tubing) kedalam tiap chuck, baik itu di mesin Spami ataupun di mesin Ambeg. Karena jika mesin dimatikan total maka settingan mesin dapat berubah dan memerlukan waktu yang cukup lama untuk mengembalikan panas. Universitas Mercu Buana 91

Tabel 5.10. Analisa Produktivitas Parsial Energi No Uraian Mesin Spami Mesin Ambeg 1 Output Produksi 2,350,296,000 1,044,576,000 2 Biaya Energi 6,622,560 972,360 3 Produktivitas Parsial Energi 354.89 1074.27 Dapat dilihat pada table 5.10 bahwa produktivitas parsial energi pada mesin Ambeg lebih besar yaitu sebesar 1074.27 dibandingkan dengan produktivitas pada mesin Spami yang hanya 354.89. Hal ini disebabkan karena besarnya daya per jam yang dikeluarkan oleh mesin Spami.. 5.6.3 Analisa Kebutuhan Bahan Baku Untuk menghitung berapa kebutuhan bahan baku proses, harus diperhitungkan juga berapa tingkat kecacatan dari tiap mesin. Sebab tingkat kecacatan mempengaruhi banyaknya bahan yang harus disiapkan, semakin banyak kecacatannya maka bahan yang harus disiapkan pun semakin banyak. Tingkat kecacatan masing-masing telah dihitung di bagian sebelumnya dan hasilnya dapat dilihat pada bab 4.9. Setelah diketahui berapa tingkat kecacatan dari proses tiap-tiap mesin maka dapat diketahui berapa bahan baku yang harus disiapkan pada proses awal. Tapi karena produk yang akan dihasilkan adalah produk yang sama, yaitu vial 10 ml, maka bahan baku yang dipakai juga sama yaitu tubing yang berdiameter 24.00 dan memiliki berat per piecesnya 253.49 gram. Universitas Mercu Buana 92

No Mesin Diameter Tubing Tabel 5.11. Analisa Biaya Bahan Baku Berat Bahan per Item (gram) Total Berat Bahan (kg) Pemakaian Tubing (pcs) Biaya 1 Spami 24.00 253.49 16 120 1,794,000 2 Ambeg 24.00 253.49 16 36 1,076,400 Total 2,870,400 Tabel 5.12. Analisa Produktivitas Parsial Bahan Baku No Uraian Mesin Spami Mesin Ambeg 1 Output Produksi 2,350,296,000 1,044,576,000 2 Biaya Bahan Baku 1,794,000 1,076,400 3 Produktivitas Parsial Bahan Baku 1,310.09 970.43 Dapat dilihat pada tabel 5.12 bahwa produktivitas bahan baku pada mesin Spami lebih besar bila dibandingkan dengan produktivitas parsial pada mesin Ambeg. Pada mesin Spami terlalu banyak buangan jika terdapat defect, sehingga kemungkinan besar produk akan dibuang semua. 5.7 Analisa Total Produktivitas 3 Faktro Input Produksi Tabel 5.13. Analisa Total Produktivitas 3 (Tiga) Faktor Input Produksi No Uraian Mesin Spami Mesin Ambeg 1 Output Produksi 2,350,296,000 1,044,576,000 Input Produksi 10,046,346 3,678,546 2 a. Biaya Bahan Baku 1,794,000 1,076,400 b. Biaya Energi 6,622,560 972,360 c. Biaya SDM 1,629,786 1,629,786 3 Total Produktivitas 233.95 283.96 4 Selisih Output dan Input 2,340,249,654 1,040,897,454 Universitas Mercu Buana 93

Universitas Mercu Buana 94

45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 Nomor Pengamata n (Hari) 1 Mean 40 35 30 25 20 15 10 5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324 Nomor Pengamata n (Hari) 1 Mean BKA BKB Universitas Mercu Buana 95

c. Kecukupan Data / ( ) ( )² ² ( ) Tingkat kepercayaan yang dipilih adalah 95% dan tingkat ketelitian 5%. Dari tabel distribusi normal didapat: Harga k 1.96 2 Dimana s 0.05 Jadi nilai k/s 2 / 0.05 40 / ( ) ( )² ² ( ) (. ) (. ) ². (. ) (. ) ².. ².. Karena N > N, maka data yang telah dikumpulkan dinyatakan kurang, sehingga harus dilakukan lagi pengamatan pada penelitian ini. Peneliti melakukan pengamatan lagi, sehingga didapatkan hasil sebagai berikut: / ( ) ( )² ² ( ) (. ) (. ) ². (. ) (. ) ². Universitas Mercu Buana 96

. ². Nilai N < N yaitu sebesar 54, maka data bisa dikatakan cukup. d. Waktu Siklus.. 1353 detik e. Performance Rating Skill : Excellent B1 + 0,11 Effort : Excellent B1 + 0,10 Condition : Average D 0.00 Consistency : Excellent B1 + 0,03 f. Waktu Normal Wn Ws x Performance Rating 22.33 x 1.24 27.68 menit 1644 detik g. Allowance a. Tenaga yang dikeluarkan: Sedang 12 b. Sikap kerja: Berdiri di atas 2 kaki 1 c. Gerakan kerja: Normal 0 d. Kelelahan Mata: Pandangan terus menerus dengan fokus Universitas Mercu Buana 97

berubah-ubah 6 e. Keadaan temperatur tempat kerja: Tinggi (28 o - 38 o C) 38 f. Keadaan atmosfer: Cukup 3 g. Keadaan lingkungan yang baik: Sangat bising 3 h. Kelonggaran pribadi 2 + 65 % h. Waktu Baku % % %. % % 78.88 menit 4768 detik Universitas Mercu Buana 98